Risikoschätzung in der Epidemiologie - Möglichkeiten und Grenzen bei fehlerbehafteten Messungen

Ziele der Epidemiologie sind die Identifizierung und Quantifizierung von Risikofaktoren für Krankheiten, und die Vorhersage eines Krankheitseintritts bei gegebener Risikofaktorenverteilung. Der Epidemiologie steht dabei vor verschiedenen Herausforderungen. Die meisten epidemiologischen Studien sind reine Beobachtungsstudien, also Fall-Kontroll- oder Kohortenstudien. Bei Faktoren, die das Krankheitsrisiko potentiell erhöhen, ist ein randomisiertes Design aus ethischen Gründen nicht möglich. Dadurch kann ein beobachteter Zusammenhang zwischen dem Faktor und der Krankheit nicht kausal interpretiert werden, da sogenannte Confounder, also andere Risikofaktoren, die mit der interessierenden Exposition korreliert sind, für den beobachteten Zusammenhang verantwortlich sind. Ein weiteres Problem liegt in der Datenerhebung. Die Beobachtungen der Risikofaktoren basieren auf Messungen oder Befragungen. Der Auswahl der Faktoren liegen Hypothesen zugrunde, ob und warum ein Faktor ein Prädiktor oder ein auslösender Faktor für eine Krankheit sein kann. Diese Hypothesen müssen begründet sein, um die Untersuchung beim Menschen zu rechtfertigen. Es muss weiterhin eine Messbarkeit dieser Faktoren gegeben sein. Messungen sind je nach Situation mehr oder weniger fehlerbehaftet und können die Aussagekraft einer Studie wesentlich einschränken.

In dem Vortrag werden die wesentlichen methodischen Herausforderungen in der epidemiologischen Forschung aufgezeigt, an numerischen Beispielen dargestellt, und mit einigen Beispielen aus der Schlaganfall- und Krebsepidemiologie illustriert.