De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

Jeugdgezondheidszorg Epidemiologie (incl. statistiek en informatica) l l l naam en paswoord Academiejaar.

Verwante presentaties


Presentatie over: "Jeugdgezondheidszorg Epidemiologie (incl. statistiek en informatica) l l l naam en paswoord Academiejaar."— Transcript van de presentatie:

1 Jeugdgezondheidszorg Epidemiologie (incl. statistiek en informatica) l l l naam en paswoord Academiejaar Prof. Dr. J Weyler

2 l Inleiding l Zelfstudie epidemiologie? l Beschrijvende statistiek l Inferentiële statistiek l Multiple regressie Jeugdgezondheidszorg Epidemiologie (incl. statistiek en informatica)

3 l Participatie aan hoorcollege l Participatie aan e-learning ? l Mondelinge toelichting –belang hangt af van andere evaluaties Evaluatie

4 Gerapporteerde onderzoeksresultaten... Effectiviteit van multidisciplinaire arbeidstraining bij chronische lage rugklachten Door: T. Westendorp, M.J.A. Edelaar, R.M. Slikker en L.H.V. van der Woude Tijdschrift voor Ergonomie, jaargang 28, nr. 1 augustus 2003 De ontwikkeling van multidisciplinaire behandelingen in het kader van arbeidsreïntegratie van werknemers met chronische lage rugklachten is gebaseerd op een multifactoriële etiologie van de lage rugklachten. Vanuit een ergonomisch perspectief moet naast de belasting op het werk eveneens aandacht worden besteed aan het verwerkingsvermogen van het individu. In dit onderzoek wordt de vraag gesteld of binnen het 12-weeks multidisciplinaire arbeidsreïntegratieprogramma, dat gebaseerd is op de principes van ‘Graded Activity’, het fysieke verwerkingsvermogen verandert en welke factoren daarvoor verantwoordelijk zijn. Bijna alle gemeten fysieke variabelen zijn verbeterd gedurende de interventieperiode. Dit impliceert dat de algemene lichamelijke conditie van de deelnemers positief veranderd is tijdens de arbeidstraining. Daarnaast is gevonden dat de beginwaarden van een aantal copingschalen voor een deel verandering in het fysieke verwerkingsvermogen lijken te kunnen verklaren. multifactoriële etiologie variabelen verklaren

5 De effectiviteit van een laptopsteun Het effect van een laptopsteun op lichaamshouding, comfort en productiviteit Door: A.L. Boersma en E. Mol Tijdschrift voor Ergonomie, jaargang 28, nr. 2 april 2003 In deze studie is een vergelijking gemaakt tussen laptopgebruik met en zonder laptopsteun, voor wat betreft lichaamshouding, discomfort en productiviteit. De studie betreft 11 proefpersonen waarbij vergelijkingen zijn gemaakt met behulp van lichaamshoeken, VAS-scores, subjectieve vragenlijsten en tijd benodigd voor een typetaak. Bij het gebruik van de laptopsteun gecombineerd met een los toetsenbord zijn er significante verbeteringen geconstateerd in nek-, elleboog-, onder- en bovenarmhoek. Uit de subjectieve beoordeling van elf proefpersonen blijkt dat het gebruiksgemak van de conditie met laptopsteun significant positiever wordt beoordeeld dan de conditie zonder. In de conditie met steun wordt minder ongemak ervaren in de nek. Wat betreft de productiviteit zijn er geen significante verschillen gevonden. Op basis van de uitkomsten van deze studie is het aan te raden om bij regelmatig laptopgebruik gebruik te maken van een laptopsteun met een los toetsenbord. vergelijking 11 proefpersonen significante verbeteringen significant positiever geen significante verschillen Gerapporteerde onderzoeksresultaten...

6 De invloed van schouderbelasting en knijpkracht op het ontstaan van RSI-klachten aan de onderarm of handen Door: Heleen de Kraker, Miriam Smits, Bart Visser en Jaap van Dieën Tijdschrift voor Ergonomie, jaargang 28, nr. 2 april 2003 Een van de oorzaken die vaak wordt genoemd als veroorzaker van RSI-klachten, is een belemmerde bloedtoevoer naar de werkende spieren. Het doel van dit onderzoek was het bepalen (van het effect) van de knijpkracht en schouderbelasting op de bloedtoevoer naar de onderarm tijdens een intermitterende knijptaak. De intensiteit van de knijpkracht was ingesteld op 0, 10 en 25% van de maximale knijpkracht. De drie niveaus van schouderbelasting waren hangende schouders, opgetrokken schouders en opgetrokken schouders met een toegevoegde last. De werk-rust verhouding van de knijptaak was 10:2 seconden en de taak werd gedurende drie minuten uitgevoerd. Tijdens de knijptaak en de daaropvolgende herstelperiode, werd de bloedtoevoer gemeten met een Doppler ultrasound apparaat. De EMG-activiteit (elektromyografie) van de m. trapezius, en drie onderarm spieren werd alleen gemeten gedurende de drie minuten dat de knijptaak werd uitgevoerd. Zowel knijpkracht als schouderbelasting hadden een significant effect op de bloedtoevoer (respectievelijk p=0.000 en p=0.024). EMG van de onderarm spieren steeg met toegenomen knijpkracht. EMG van de trapezius nam toe met toegenomen schouderbelasting en was hoger tijdens de 0% knijpkracht conditie dan tijdens de 10% en 25% knijpkracht condities. Mechanismen die de relatie tussen toegenomen schouderbelasting en afgenomen bloedtoevoer naar de onderarm mogelijk verklaren, zijn compressie van de vaten in de schouderregio en competitie om het aanwezige bloedvolume. Schouderbelasting lijkt dus van invloed te zijn op de bloedtoevoer naar de onderarm en is dus een factor waar bij RSI-preventie rekening mee gehouden moet worden. een significant effect p=0.000 en p=0.024 steeg hoger lijkt dus van invloed dus RSI-preventie Gerapporteerde onderzoeksresultaten...

7 multifactoriële etiologie; variabelen verklaren; vergelijking 11 proefpersonen significante verbeteringen significant positiever geen significante verschillen een significant effect p=0.000 en p=0.024 steeg hoger lijkt dus van invloed / dus RSI-preventie kenmerken en variabelen doelstelling en methode steekproef en steekproefgrootte rol van het toeval in de onderzoeksresultaten tengevolge van steekproeftrekking waarschijnlijkheid van de bevindingen (of nog extremere) onder de nul-hypothese het onderzoeksresultaat (quantificering) de terechte en onterechte conclusie De onderzoeksvraag

8 l Persisterend dilettantisme l Epidemiologisch of statistisch verantwoorde uitspraken? –Testen of schatten –Frequentistische of Bayesiaanse statistiek l Wetenschappelijk onderzoek in de regel multidisciplinair (team- work) –Statistiek en epidemiologie zijn dergelijke disciplines –Medische statistiek # statistiek uitgevoerd door arts l Specifieke topics –Jeugdgezondheidszorg: diagnose, etiognose en prognose Uitgangspunt

9 l Diagnose l Etiognose (kennis oorzaken) l Prognose (kennis toekomstig verloop) Specifieke topics De invloed van lichaamsbeweging op BMI bij kinderen van jaar Rol van blootstelling aan PM 2,5 op ontstaan van astma bij kinderen voor de puberteit Rol van lichaamsbeweging op BMI bij obese kinderen van jaar Vroegtijdige diagnostiek

10 Objectieven van epidemiologie: functies voor voorkomen l Functionele relaties in wetenschap l Epidemiologie: ‘occurrence research’ l Voorbeeld: bloeddruk en leeftijd l Determinanten van de sterkte van een associatie l Drie soorten ‘gnosis’ in geneeskunde l Algemene formulering van functie voor voorkomen l Introductie tot ‘studie ontwerp’

11 l Elke tak van de wetenschap heeft te maken met de functionele relaties tussen haar objecten vb. Klassieke fysica: Kracht is het product van de massa van een object en zijn versnelling F = m.a of: versnelling is een functie van kracht en massa a = f(F,m) De versnelling van een object is geen natuur-constante, maar hangt af van de kracht die op het object werkt en van de massa van het object. l Dit type uitspraak is wat we beogen bij epidemiologische onderzoeksobjecten. Zoals voor versnelling, willen we iets leren over de determinanten van de parameters die het voorkomen van ziekte beschrijven (teneinde ze te beheersen) Objectieven van epidemiologie: functies voor voorkomen

12 l Parameters van voorkomen (incidentiecijfer of prevalentie- cijfer) zijn géén natuur constanten l Hun grootte hangt af van (zijn functies van) een waaier van constitutionele, gedragsmatige of omgevingsgebonden eigenschappen van individuen l Deze relaties zijn in het algemeen de voorwerpen van research gericht op het voorkomen van gebeurtenissen relevant in de geneeskunde ( = ‘epidemiologie’ ; occurrence research) Objectieven van epidemiologie: functies voor voorkomen

13 l Voorbeeld De studie van het voorkomen van verschillende waarden van bloeddruk in de bevolking beschrijvende parameter: mediaan van de bloeddruk (opnieuw, géén natuur constante) bloeddruk hangt af van (afhankelijke variabele) leeftijd (en andere eigenschappen) van individuen Een vuistregel is: bloed druk, in mm Hg, is 100 plus leeftijd in jaren Dit is een regressie model (een regressie functie) met als vorm: P = A + B x Leeftijd Objectieven van epidemiologie: functies voor voorkomen

14 l Voorbeeld (vervolg) P is de mediaan van de systolische druk A = 100 mm Hg B = 1 mm Hg/jr De correcte uitdrukking van de vuistregel is daarom bloed druk, in mm Hg, is 100 mm Hg plus 1 mm Hg/jr keer leeftijd in jaren Leeftijd is een determinant (onafhankelijke variabele) van de parameter Objectieven van epidemiologie: functies voor voorkomen

15 l Voorbeeld (vervolg) M = 100mm Hg + (1 mm Hg/jr).A Objectieven van epidemiologie: functies voor voorkomen

16 l Voorbeeld (vervolg) M = 100mm Hg + (1 mm Hg/jr).A Objectieven van epidemiologie: functies voor voorkomen Hoe zet je een studie op om deze functionele relatie te documenteren ? Hoe interpreteer je dit onderzoeksresultaat ?

17

18 l De relatie tussen een maat van voorkomen en een determinant, of een stel determinanten, is een relatie voor voorkomen of een functie voor voorkomen l Deze relaties zijn in het algemeen de onderwerpen voor epidemiologisch onderzoek l De sterkte van de relatie (associatie) tussen een maat voor voorkomen en een determinant blijkt de coëfficiënt (B) van de determinant te zijn in de voorkomensrelatie l Maten van de graad van een relatie hebben hun eigen determinanten Objectieven van epidemiologie: functies voor voorkomen

19 l Voorbeeld (vervolg) Bekijken we opnieuw de voorkomensfunctie voor systolische bloeddruk Deze functie is redelijk toepasbaar voor populaties met een hoge zoutconsumptie Wanneer er geen ‘artificieel’ gebruik van zout is zien we slechts kleine veranderingen optreden in de bloeddruk als een gevolg van het ouder worden Zoutgebruik is daarom een determinant van de graad van de relatie tussen leeftijd en bloeddruk (weergegeven door de richtingscoëfficiënt van de de regressie relatie) Objectieven van epidemiologie: functies voor voorkomen

20 De zelfde regressie functie met als vorm: P = A + B x Leeftijd kan toegepast worden voor een populatie met lage zout-consumptie P is de mediaan van de systolische druk A = 100 mm Hg B = 0.2 mm Hg/jr l Voorbeeld (vervolg) Objectieven van epidemiologie: functies voor voorkomen

21 M = 100mm Hg + (1 mm Hg/jr).A M = 100mm Hg + (0.2 mm Hg/jr).A Objectieven van epidemiologie: functies voor voorkomen l Voorbeeld (vervolg)

22 l Determinanten van de maten van de graad van een relatie noemen we modificatoren van die relatie l Let wel: –determinanten, risico indicatoren en modificatoren hebben betrekking tot eigenschappen van een individu, zonder specificatie van de categorie of de graad. Vb. Hypertensie is geen determinant voor cerebrovasculair lijden; het is een categorie van verhoogd risico gebaseerd op bloeddruk als risicoindicator –Eigenschappen (karakteristieken) zijn geen variabelen... Objectieven van epidemiologie: functies voor voorkomen

23 l Van kenmerk naar variabele: l Ontwikkelen van een meetinstrument –Theoretisch concept –Conceptuele schaal –Empirische schaal –Vb. bloeddruk Objectieven van epidemiologie: functies voor voorkomen

24 l Schaaltype ? (zie ook beschrijvende statistiek) –Nominale schaal »vb man/vrouw –Ordinale schaal »vb lichte-/matige-/ernstige- pijn –Interval schaal »vb lichaamstemperatuur –Ratio schaal »vb lichaamsgewicht –Discreet vs continu –Categorische kenmerken Objectieven van epidemiologie: functies voor voorkomen

25 l Variabele –Hoe het kenmerk opgenomen wordt in het wiskundig model »De numerieke waarde »De (numerieke waarde)² »Een transformatie »Een recodering »Samen met een ander kenmerk in een interactievariabele »... Objectieven van epidemiologie: functies voor voorkomen

26 l Objectief: kennis verwerven (‘gnosis’) m Webster’s: ‘gnosis is a divinely inspired knowledge’ m In de geneeskunde gebruiken we vaak diagnosis, prognosis m Er zijn drie soorten ‘gnosis’ in de geneeskunde (Miettinen): l Etiognosis l Diagnosis Prognosis Objectieven van epidemiologie: functies voor voorkomen

27 l Etiognosis l Diagnosis l Prognosis l Zieken: waarom werden zij ziek ? l Symptoomdragers: zijn zij ziek ? l Zieken: zullen zij genezen ? Objectieven van epidemiologie: functies voor voorkomen

28 l Etiognostische functies l Diagnostische functies l Prognostische functies Recap: Zoals voor versnelling willen we iets te weten komen over de determinanten van de parameters voor het voorkomen van ziekte (teneinde deze parameters te beheersen), namelijk: Wat is de relatie (functie) tussen de parameter voor het voorkomen (de afhankelijke variabele Y) en zijn determinanten (de onafhankelijke variabelen X (i) )? Objectieven van epidemiologie: functies voor voorkomen

29 l Etiognosis l Diagnosis l Prognosis Parameter voor voorkomen (Y) l Incidentie van ziekte (cumulative incidentie, incidentie dichtheid, hazard) l Prevalentie van ziekte l Incidentie van herstel, sterfte Objectieven van epidemiologie: functies voor voorkomen

30 l Etiognosis l Diagnosis l Prognosis Determinanten (X (i) ) l Determinanten van ziekte incidentie (risico indicatoren) l Determinanten van ziekte prevalentie (diagnostische indicatoren) l Determinanten van prognose bij de zieken (prognostische indicatoren) Objectieven van epidemiologie: functies voor voorkomen

31 l Etiognosis l Diagnosis l Prognosis Algemene formulering: Y = f(X 1,X 2,X 3,...X i ) Objectieven van epidemiologie: functies voor voorkomen

32 l Etiognosis l Diagnosis l Prognosis Y = Parameter voor voorkomen (afhankelijke variabele) X 1 =Centrale onafhankelijke variabele X 2-i =Andere onafhankelijke variabelen (‘verstorendevariabelen, effect-modificatoren’) Y = f(X 1,X 2,X 3,...X i ) Objectieven van epidemiologie: functies voor voorkomen

33 l Doel van study design l Object design l Methoden design l De cohort/case control valkuil l Diagnostische, prognostische en etiognostische research Study design, introductie

34 ‘Epidemiology: quo vadis?’ Eur J Epidemiol. 2004;19(8):713-8.

35 l Beschrijvend vs analytisch l Observationeel vs interventioneel l Retrospectief vs prospectief l Case-control vs cohort l Dwarsdoorsnee vs longitudinaal l Niet experimenteel vs experimenteel l …. ? l Experimenteel, quasi-experimenteel en meta-experimenteel onderzoek l Diagnostisch, etiognostisch en prognostisch onderzoek Study design, introductie

36 l Doel van studie ontwerp: –Iets leren over de voorkomensfunctie ( Y = f(X 1,X 2,...X i ) ) = studie object –Descriptieve vs causale functie –Iets leren over de specifieke associatie ( v.b. CIR ) –Een bijdrage leveren in de toename van de kennis m.b.t. het object van de studie »Met andere woorden verwachten we niet dat onze studie de enige studie zal zijn en dat we na de uitvoering zullen komen tot finale conclusies. We hebben eerder de verwachting dat, wanneer het studie object relevant is, andere studies zullen uitgevoerd worden en dat onze studie dan deel zal uitmaken van één of andere vorm van ‘meta-analyse’ Study design, introductie

37 l Studie ontwerp: l Twee topics: –object ontwerp »heeft te maken met de relevantie; wat wil je weten, voor welke specifieke situatie (domein)? »Te weinig aandacht op dit moment –methoden ontwerp »heeft te maken met validiteit en met efficientie »validiteit is belangrijkst l multicausaliteit l bias Study design, introductie

38 l object ontwerp »Studie naar de rol van HPV bij het ontstaan van baarmoederhalskanker in een 5-15 jarige vrouwelijke populatie »Studie naar de rol van anticoalgulantia in het voorkomen van myocard infarct bij jonge adolescenten  Belang inzicht in het studieobject  Al te vaak is er helemaal geen studieobject (alleen maar data…) Study design, introductie

39 l Object design: Betekent een complete specifieke vorm van het resultaat van de studie Een voorkomensrelatie, uitgedrukt als een regressie functie (‘model’) Object: set parameters (hun waarden) Wat zijn de uitkomsten, wat zijn de determinanten Karakteristieken, model, variabelen,... Study design, introductie

40 l Object design: Betekent een complete specifieke vorm van het resultaat van de studie Object: set parameters (hun waarden) design bepalende ‘givens’ inherent aan de context Object behoort tot een welbepaalde soort ‘gnosis’ e.g. diagnose a priori gespecifieerde ‘illness’ (ongezondheid) de aanleiding voor de diagnostische vraagstelling de ‘setting’ (bvb. huisartspraktijk: welke diagnostische indicatoren zijn relevant) Study design, introductie

41 l Object design: DOMEIN: Voor welke specifieke situatie ? setting leeftijdsgroep geslacht … Study design, introductie

42 l Object design: WETENSCHAPPELIJK: ABSTRACT, OBJECTIEF, RATIONEEL ABSTRACT: voorkomens relatie betreft niet een ‘target population’ maar is ‘placeless’, ‘timeless’ vb. gemiddelde bloeddruk van ‘de Antwerpenaar’ OBJECTIEF: operationele definities domein niet gebaseerd op ‘vermoeden’ van aanwezigheid van de aandoening maar op wat aanleiding gaf tot het ontstaan van dat vermoeden RATIONEEL temporele structuren, relevante categorieën in de determinanten (specificiteit) novel intervention compared to ‘usual care’ Study design, introductie

43 ‘Study objects’ (vragen): DIAGNOSTISCH Huidige prevalentie (T 0 ) als een beschrijvende functie van diagnostische indicatoren (huidge, verleden) ETIOGNOSTISCH Huidige incidentie (T 0 ) als een causale functie van blootstelling in het verleden (risiko-indicatoren) PROGNOSTISH Interventioneel: Toekomstige (post-T 0 ) incidentie/prevalentie als een causale functie van toekomstige interventie Anders: Toekomstige (post-T 0 ) incidentie/prevalentie als een beschrijvende functie van prognostische indicatoren (huidige) Type study object: Wat is de functionele relatie tussen de bestudeerde objecten ? Y = f ( X 1, X 2, X 3, …, X n ) Study design, introductie

44 l Object design: VALIDITEIT: selectie bias, informatie bias, verstoring (confounding) EFFICIENTIE: eerder inclusief domein REGRESSIE FORMULERING groot aantal onafhankelijke variabelen (parameters) (validiteit) versus minimum noondzakelijk aantal parameters (efficientie) RELEVANT VOOR DE NODEN VAN DE PRAKTIJK Study design, introductie

45 l Steekproefgrootte: Eens het object ontwerp OK (wat voor een huis wensen we, m.a.w. onderzoeksvraag OK) Ô Methoden ontwerp (hoe gaan we dit huis bouwen, m.a.w. welk type onderzoek zullen we hiervoor gebruiken) Als object ontwerp niet OK of methoden ontwerp niet OK, Sample-size = 0 In andere gevallen: Sample-size = niet te determineren Study design, introductie


Download ppt "Jeugdgezondheidszorg Epidemiologie (incl. statistiek en informatica) l l l naam en paswoord Academiejaar."

Verwante presentaties


Ads door Google