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Epidemiologie (Fach) / A2: Seminar 1 (Lektion)

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• Prävalenz - Def. - Unterformen - Berechnung - Einheitslose Häufigkeit des Vorliegens eines Ereignisses (Krankheit) in einer bestehenden Population innerhalb eines bestimmten Zeitraums - Epidemiologisches Maß zur Charakterisierung des Krankheitsgeschehens in einer bestehenden Population - unterschieden werden1) Punktprävalenz: Prävalenz zu einem bestimmten Zeitpunkt2) Pediodenprävalenz: Prävalenz innerhalb eines Zeitabschnittes (Lebenszeitprävalenz),3) Prävalenzrate: ------> Anteil der Erkrankten------> Häufigkeit des Merkmals an der untersuchten Person/ betrachteten Population  - p(k+) = Zahl der Erkrankten = a + c/ n 
• Positiver Vorhersagewert - auch "Prädiktiver Wert des positiven Testresultats"  - gibt die bedingte Wahrscheinlichkeit an krank zu sein, falls ein positives Testergebnis vorliegt    - p(K+!T+)  = Zahl der Erkrankten mit positivem Test/ Gesamtzahl der  testpositiven Fälle = a/ a+b  - sind Prävalenz, Sensitivität und Spezifität eines Testverfahrens bekannt, lässt sich der ppV mittels des Satz von Bayes berechnen  = Sensitivität x Prävalenz/ Sensitivität x Prävalenz + (1-Spezifität) x (1-Prävalenz)    - spiegelt die diagnostische Fähigkeit eines positiven Testergebnisses wider
• Bedingte Wahrscheinlichkeiten - Def.: Bedingte Wahrscheinlichkeit - Allgemeinübliche Schreibweise - Rechnerische Ermittlung - Def.: Eine "bedingte Wahrscheinlichkeit" meint in der Medizin die Wahrscheinlich für das Vorhandensein einer Erkrankungen (K+) bei einem positiv ausgefallenen, diagnostischen Test (T+)  --> einschließlich Varianten davon - Schreibweise: P(K+/ T+)          <-- T+ ist die Bezugsgröße, K+ die Bedingung- Rechnerische Ermittlung--> P( Tatsächlich Erkrankte UND Testpositive / Testpositive )--> = Zahl (K+ und T+) : Gesamtzahl (Testpositive) 
• Def.: - Relative Häufigkeit - Grenzwert - Wahrscheinlichkeit - Verteilung - Häufigkeiten - Relative Häufigkeit--> f(E) = Prozentzahl, die beschreibt, wie häufig ein Ereignis E im Bezug auf eine (Gesamt-)Bezugszahl eintritt ==> In 50% der Fälle fällt Kopf (anstelle von Zahl)  - Grenzwert --> auch: Limes; beschreibt die Wahrscheinlichkeit, die ein Ereignis annehmen wird, wenn man es sehr häufig (n) mal wiederholt - Wahrscheinlichkeit--> ... - Verteilung-->  - Häufigkeiten--> Alles S. 62ff
• Skalen - Typen --> Weitere Einteilung - Beispiele - Operationen s. Medilearn Psychologie, S. 4 
• Das arithmetische Mittel: Def. Das arithmetische Mittel (x , MW, AM, engl. mean) ist der durchschnittliche Wert einer Stichprobe bzw. eines Kollektivs (einer Studienpopulation), z.B. die durchschnittliche Größe (x) aller Seminarteilnehmer (Anzahl n). 
• Varianz - Def. - Berechnung Die Varianz (Var, s2) ist ein mathematisches Maß für die Streuung (Dispersion, Inhomogenität) der einzelnen Werte innerhalb einer Stichprobe. Sie lässt sich nur schwer interpretieren, da sie eine andere Dimension besitzt als die Ausgangswerte.  Für die Berechnung der Varianz einer Stichprobe, wird für jeden einzelnen Wert der Abstand zum Gesamtmittelwert ermittelt und dann quadriert (x(i) - x)2. Die Varianz ist dann der Durchschnitt dieser Quadrate (genauer: die Summe geteilt durch n-1) 
• Standardabweichung - Def. - Berechnung - Interpretation Will man ein anschauliches Streuungsmaß, das in der Dimension (den Einheiten) der Messwerte ausgedrückt werden kann, so wird in der Regel die Standardabweichung (SD für engl. standard deviation, STD, s) gewählt. Sie ergibt sich aus der Varianz durch Radizieren (Wurzel ziehen). Die Standardabweichung zeigt, ob die Einzelwerte nahe beieinander liegen oder eine starke Spreizung der Daten vorliegt, d.h. sie misst die Homogenität der Stichprobe. Die Standardabweichung ist weitgehend unabhängig von der Größe der Stichprobe und deshalb gut von Studie zu Studie zu vergleichen. Sie ändert sich allerdings in Abhängigkeit vom Kollektiv: ausgewählte Kollektive (Untergruppen) weisen meist kleinere Standardabweichungen auf als das Gesamtkollektiv. 
• Standardfehler - Der Standardfehler (SE für engl. standard error) misst die Streuung einer aus einer oder mehreren Stichproben ausgerechneten Schätzgröße („Statistik“). - Er ist ein Maß für die Ungenauigkeit einer Schätzung, z.B. des Mittelwertes. - Generell gilt: Je höher die Anzahl der Einzelwerte, desto genauer wird die Schätzung und desto kleiner ist der Standardfehler, d.h. misst man häufiger, so nähert man sich dem unbekannten „wahren“ Wert besser an. Für das arithmetische Mittel gilt z.B.: SE =  SD/ Wurzel (n) Der Standardfehler hat eine große Bedeutung in der schließenden Statistik, lässt aber für die Beschreibung von Daten aus einer Stichprobe – im Gegensatz zu der Standardabweichung – keine unmittelbare Interpretation zu. 
• Median - Def. - Berechnung - Der Median (0,5-Quantil, 2. Quartil) ist der Wert der Stichprobe, für den gilt, dass höchstens die Hälfte der Stichprobe größer ist und höchstens die Hälfte der Stichprobe kleiner ist. Nur bei symmetrischen Verteilungen liegt er nahe beim arithmetischen Mittel. Er ist weniger effizient, aber auch weniger anfällig für Ausreißer als das arithmetische Mittel. Man kann leider schlecht mit ihm rechnen und modellieren. Berechnung: 1) Sortiert man die Beobachtungswerte der Größe nach („geordnete Stichprobe“), so ist der Median bei einer ungeraden Anzahl von Beobachtungen der Wert, der genau in der Mitte liegenden Beobachtung. 2) Bei einer geraden Anzahl von Beobachtungen gibt es kein mittleres Element, sondern zwei. Deshalb wird im Allgemeinen der Durchschnitt dieser beiden Werte als Median angenommen. 
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• Inter-Quartilsabstand & Spannweite - Def. - Interpretation Der Inter-Quartilsabstand (IQR) gibt die Breite der mittleren 50% der geordneten Stichprobe wieder, die Differenz zwischen dem 3. Quartil (75%- Perzentil) und dem 1. Quartil (25%-Perzentil). Die Spannweite (Range) gibt die Breite der gesamten Stichprobe wieder, sie ist die Differenz zwischen Maximum und Minimum. Sie ist sehr ausreißerempfindlich! Inter-Quartilsabstand und Spannweite sind die dem Median zugeordneten Streuungsmaße. 
• Inzidenz - Def. - Berechnung Def.: 1) Statistische Anzahl der Neuerkrankungsfälle einer bestimmten Erkrankung innerhalb eines bestimmten Zeitraums (Absolute Inzidenz)- Wird angegeben in: "Anzahl (Ereignisse) pro Zeitraum"  --> 5 Neuerkrankungen pro 100 Personentage2) Epidemiologisches Maß zur Charakterisierung des Krankheitsgeschehens in einer bestimmten Population- Inzidenzrate (relative Inzidenz): --> Quotient aus Anzahl der Personen mit Neuerkrankung an einer Krankheit und der gemittelten Risikopopulation im Beobachtungszeitraum; Oft geschätzt durch die Risikopopulation zur Mitte des Beobachtungszeitraums --> Neuerkrankungen/ Personengesamtzahl (einer Population)Berechnung= Anzahl der Neuerkrankungen geteilt durch die gesunden Follow-up-Tage aller bei Beginn der Studie Gesunden= nicht miteingeschlossen werden Kranke, die bei Studienbeginn bereits erkrankt sind; auch die Zeit nach Erkrankungsausbruch zählen nicht mehr !!! 

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