Epidemiologie ist die Studie des Vertriebs und Muster von Gesundheitsereignissen, Gesundheitseigenschaften und ihren Ursachen oder Einflüssen in bestimmten Bevölkerungen. Es ist die Eckstein-Methode der Gesundheitswesen-Forschung und hilft, Politikentscheidungen und Beweis-basierte Medizin zu informieren, indem es Risikofaktoren für Krankheit und Ziele für die Vorbeugungsmedizin identifiziert wird. Epidemiologists werden am Design von Studien, Sammlung und statistischer Analyse von Daten, und Interpretation und Verbreitung von Ergebnissen (einschließlich der gleichrangigen Rezension und gelegentlichen systematischen Rezension) beteiligt. Hauptgebiete der epidemiologischen Studie schließen Ausbruch-Untersuchung, Krankheitskontrolle und Abschirmungs-(Medizin), biomonitoring, und Vergleiche von Behandlungseffekten solcher als in klinischen Proben ein. Epidemiologists verlassen sich auf mehrere andere wissenschaftliche Disziplinen wie Biologie (um Krankheitsprozesse besser zu verstehen), biostatistics (um effizienten Gebrauch der Daten zu machen und passende Schlüsse zu ziehen), und Aussetzungsbewertung und Sozialwissenschaft-Disziplinen (um nächste und Distal-Risikofaktoren und ihr Maß besser zu verstehen).

Etymologie

Epidemiologie, wörtlich "die Studie dessen bedeutend, was auf die Leute ist", wird abgeleitet, darauf hinweisend, dass es nur für menschliche Bevölkerungen gilt. Jedoch wird der Begriff in Studien von zoologischen Bevölkerungen weit gebraucht (Tierepidemiologie), obwohl der Begriff 'epizoology' verfügbar ist, und es auch auf Studien von Pflanzenbevölkerungen (botanisch oder Pflanzenkrankheitsepidemiologie) angewandt worden ist.

Der Unterschied zwischen 'epidemischem' und 'endemischem' wurde zuerst von Hippocrates gemacht, um zwischen Krankheiten zu unterscheiden, die auf' eine Bevölkerung (Epidemie) von denjenigen 'besucht werden, die 'innerhalb' einer (endemischen) Bevölkerung wohnen. Der Begriff 'Epidemiologie' scheint, zuerst gebraucht worden zu sein, um die Studie von Epidemien 1802 durch den spanischen Arzt Villalba in Epidemiología Española zu beschreiben. Epidemiologists studieren auch die Wechselwirkung von Krankheiten in einer Bevölkerung, eine als ein syndemic bekannte Bedingung.

Der Begriff Epidemiologie wird jetzt weit angewandt, um die Beschreibung und Verursachung nicht nur epidemische Krankheit, aber von Krankheit im Allgemeinen und sogar vielen Nichtkrankheit Gesundheitszusammenhängende Bedingungen, wie hoher Blutdruck und Beleibtheit zu bedecken.

Geschichte

Der griechische Arzt Hippocrates, der als der Vater der Medizin und der erste epidemiologist bekannt ist. Er ist die erste Person, die bekannt ist, die Beziehungen zwischen dem Ereignis der Krankheit und den Umwelteinflüssen untersucht zu haben. Er hat die Begriffe endemisch (für Krankheiten gewöhnlich gefunden an einigen Stellen, aber nicht in anderen) und Epidemie ins Leben gerufen (für Krankheiten, die in einigen Malen, aber nicht anderen gesehen werden).

Epidemiologie wird als die Studie des Vertriebs definiert, und Determinanten der Gesundheit haben Staaten in Bevölkerungen verbunden, und der Gebrauch dieser Studie, um Gesundheit zu richten, hat Probleme verbunden.

Eine der frühsten Theorien über den Ursprung der Krankheit war, dass es in erster Linie die Schuld des menschlichen Luxus war. Das wurde von Philosophen wie Plato und Rousseau und soziale Kritiker wie Jonathan Swift ausgedrückt.

In der Mitte des 16. Jahrhunderts war ein Arzt von Verona genannt Girolamo Fracastoro erst, um eine Theorie vorzuschlagen, dass diese sehr klein, unsehbar, Partikeln, die Krankheit verursachen, lebendig waren. Wie man betrachtete, sind sie im Stande gewesen, sich mit dem Flugzeug auszubreiten, durch sich zu multiplizieren und destroyable durch das Feuer zu sein. Auf diese Weise hat er die Miasma-Theorie von Galen (Giftgas in kranken Leuten) widerlegt. 1543 hat er einem Buch De contagione und contagiosis morbis geschrieben, in dem er erst war, um persönliche und Umwelthygiene zu fördern, um Krankheit zu verhindern. Die Entwicklung eines genug starken Mikroskops durch Anton van Leeuwenhoek 1675 hat Sehbeweise von lebenden mit einer Keim-Theorie der Krankheit im Einklang stehenden Partikeln zur Verfügung gestellt.

John Graunt, ein Berufskurzwarenhändler und ernster Amateurwissenschaftler, hat Natürliche und Politische Beobachtungen... laut der Rechnungen der Sterblichkeit 1662 veröffentlicht. Darin hat er Analyse der Sterblichkeit verwendet rill London vor der Großen Plage, um eine der ersten Sterbetafeln und Berichtszeittendenzen für viele Krankheiten, neu und alt zu präsentieren. Er hat statistische Beweise für viele Theorien über Krankheit zur Verfügung gestellt, und hat auch viele weit verbreitete Ideen auf ihnen widerlegt.

Dr John Snow ist wegen seiner Untersuchungen der Ursachen der Cholera-Epidemien des 19. Jahrhunderts berühmt, und ist auch bekannt als der Vater (der modernen) Epidemiologie. Er hat damit begonnen, die bedeutsam höhere Mortalität in zwei von Southwark Company gelieferten Gebieten zu bemerken. Seine Identifizierung der Pumpe der Broad Street als die Ursache der Epidemie von Soho wird als das klassische Beispiel der Epidemiologie betrachtet. Er hat Chlor in einem Versuch verwendet, das Wasser zu reinigen, und hat den Griff entfernen lassen, so den Ausbruch beendend. Das ist als ein Hauptereignis in der Geschichte des Gesundheitswesens wahrgenommen und als das Gründungsereignis der Wissenschaft der Epidemiologie betrachtet worden, Gestalt-Gesundheitswesen-Policen um die Welt geholfen.

Andere Pioniere schließen dänischen Arzt Peter Anton Schleisner ein, der 1849 seine Arbeit an der Verhinderung der Epidemie des Neugeborenenwundstarrkrampfs auf den Vestmanna Inseln in Island verbunden hat. Ein anderer wichtiger Pionier war ungarischer Arzt Ignaz Semmelweis, der 1847 Säuglingssterblichkeit in einem Wiener Krankenhaus heruntergebracht hat, indem er ein Desinfektionsverfahren errichtet hat. Seine Ergebnisse wurden 1850 veröffentlicht, aber seine Arbeit wurde schlecht von seinen Kollegen erhalten, die das Verfahren unterbrochen haben. Desinfektion ist weit geübt nicht geworden, bis britischer Chirurg Joseph Lister Antiseptiken 1865 im Licht der Arbeit von Louis Pasteur 'entdeckt' hat.

Am Anfang des 20. Jahrhunderts wurden mathematische Methoden in die Epidemiologie von Ronald Ross, Anderson Gray McKendrick und anderen eingeführt.

Ein anderer Durchbruch war die 1954-Veröffentlichung der Ergebnisse britische Ärzte Study, die von Richard Doll und Austin Bradford Hill geführt sind, der sehr starke statistische Unterstützung zum Verdacht geliehen hat, dass das Tabakrauchen mit Lungenkrebs verbunden wurde.

• Geschichte von erscheinenden ansteckenden Krankheiten

Der Beruf

Bis heute bieten wenige Universitäten Epidemiologie als ein Kurs der Studie am Studentenniveau an. Viele epidemiologists sind Ärzte, oder halten Absolventengrade wie ein Master des Gesundheitswesens (MEILEN PRO STUNDE), Diplomierter in einer der exakten Wissenschaften oder Epidemiologie (MSc). . Doktorate schließen den Arzt des Gesundheitswesens (DrPH), Arzt der Apotheke (PharmD), Doktor (Dr.), Arzt der Wissenschaft (ScD), oder für klinisch erzogene Ärzte, Doktor der Medizin (Doktor der Medizin) ein, Arzt der Osteopathic Medizin, (TUN) Arzt der Podiatric Medizin (DPM) und Arzt der Veterinärmedizin (DVM). Im Vereinigten Königreich ist der Titel 'des Arztes' durch die lange Gewohnheit, die verwendet ist, um sich auf allgemeine medizinische Praktiker zu beziehen, deren Berufsgrade gewöhnlich diejenigen des Junggesellen der Medizin und Chirurgie (MBBS oder MBChB) sind. Als Gesundheitswesen / Gesundheitsschutzpraktiker arbeiten epidemiologists in mehreren verschiedenen Einstellungen. Einige epidemiologists arbeiten 'im Feld'; d. h., in der Gemeinschaft, allgemein in einem Gesundheitswesen / Gesundheitsschutzdienst und sind häufig an der vordersten Reihe des Nachforschens und Kämpfens von Krankheitsausbrüchen. Andere arbeiten für gemeinnützige Organisationen, Universitäten, Krankenhäuser und größere Regierungsentitäten wie die Zentren für die Krankheitskontrolle und Verhinderung (CDC), die Gesundheitsschutzagentur, Die Weltgesundheitsorganisation (WHO) oder die Gesundheitswesen-Agentur von Kanada. Epidemiologists kann auch in gewinnorientierten Organisationen wie pharmazeutische und medizinische Gerät-Gesellschaften in Gruppen wie Marktforschung oder klinische Entwicklung arbeiten.

Die Praxis

Epidemiologists verwenden eine Reihe von Studiendesigns vom Beobachtungs-bis experimentellen und allgemein kategorisiert als beschreibend, analytisch (zum Ziel habend, weiter bekannte Vereinigungen zu untersuchen, oder hat Hypothese aufgestellt, dass Beziehungen), und experimentell (ein Begriff häufig dem klinischen oder den Gemeinschaftsproben mit Behandlungen und anderem Eingreifen entsprochen hat). Epidemiologische Studien, werden wo möglich, bei der Aufdeckung unvoreingenommener Beziehungen zwischen Aussetzungen wie Alkohol oder das Rauchen, die biologischen Agenten, die Betonung oder die Chemikalien zur Sterblichkeit oder Krankhaftigkeit gerichtet. Die Identifizierung von kausalen Beziehungen zwischen diesen Aussetzungen und Ergebnissen ist ein wichtiger Aspekt der Epidemiologie. Moderne epidemiologists verwenden Informatik als ein Werkzeug.

Der Begriff 'epidemiologic Triade' wird gebraucht, um die Kreuzung des Gastgebers, des Agenten und der Umgebung im Analysieren eines Ausbruchs zu beschreiben.

Als kausale Schlussfolgerung

Obwohl Epidemiologie manchmal als eine Sammlung von statistischen Werkzeugen angesehen wird, die verwendet sind, um die Vereinigungen von Aussetzungen von Gesundheitsergebnissen aufzuhellen, ist ein tieferes Verstehen dieser Wissenschaft das des Entdeckens kausaler Beziehungen.

Es ist fast unmöglich, mit der vollkommenen Genauigkeit zu sagen, wie sich sogar die einfachsten physischen Systeme außer der unmittelbaren Zukunft, viel weniger das komplizierte Feld der Epidemiologie benehmen, die sich auf Biologie, Soziologie, Mathematik, Statistik, Anthropologie, Psychologie und Politik stützt;" Korrelation deutet nicht an, dass Verursachung" ein allgemeines Thema für viel von der epidemiologischen Literatur ist. Für epidemiologists ist der Schlüssel im Begriff Schlussfolgerung. Epidemiologists verwenden gesammelte Daten und eine breite Reihe von biomedizinischen und psychosozialen Theorien auf eine wiederholende Weise, Theorie zu erzeugen oder auszubreiten, Hypothesen zu prüfen, und erzogene, informierte Behauptungen zu machen, über die Beziehungen, und über genau kausal sind, wie sie kausal sind. Epidemiologists Rothman und Grönland betonen, dass "eine Ursache - eine Wirkung" das Verstehen eine vereinfachte irrige Ansicht ist. Die meisten Ergebnisse, entweder Krankheit oder Tod, werden durch eine Kette oder Web verursacht, das aus vielen Teilursachen besteht. Ursachen können als notwendige, genügend oder probabilistic Bedingungen bemerkenswert sein. Wenn eine notwendige Bedingung identifiziert und kontrolliert werden kann (z.B, Antikörper zu einem Krankheitsagenten), kann das schädliche Ergebnis vermieden werden.

Bradford-Hügel-Kriterien

1965 hat Austin Bradford Hill über Kriterien ausführlich berichtet, um Beweise der Verursachung zu bewerten. Diese Richtlinien werden manchmal die Bradford-Hügel-Kriterien genannt, aber das lässt es scheinen, dass es eine Art Checkliste ist. Zum Beispiel bemerken Phillips und Goodman (2004), dass sie häufig unterrichtet oder als eine Checkliste Verweise angebracht werden, um Kausalität, trotz dessen zu bewerten, die Absicht von Hill nicht zu sein. Hill selbst hat gesagt, dass "Keiner meiner neun Gesichtspunkte unbestreitbare Beweise für oder gegen die Hypothese der Ursache und Wirkung bringen kann und niemand erforderliche Conditio sine qua non sein kann".

1. Kraft: Eine kleine Vereinigung meint nicht, dass es nicht eine kausale Wirkung gibt, obwohl je größer die Vereinigung, desto wahrscheinlicher, dass es kausal ist.
2. Konsistenz: Konsequente Ergebnisse, die von verschiedenen Personen in verschiedenen Plätzen mit verschiedenen Proben beobachtet sind, stärken die Wahrscheinlichkeit einer Wirkung.
3. Genauigkeit: Verursachung ist wenn eine sehr spezifische Bevölkerung an einer spezifischen Seite und Krankheit ohne andere wahrscheinliche Erklärung wahrscheinlich. Je spezifischer eine Vereinigung zwischen einem Faktor und einer Wirkung, desto größer die Wahrscheinlichkeit einer kausalen Beziehung ist.
4. Temporality: Die Wirkung muss nach der Ursache vorkommen (und wenn es eine erwartete Verzögerung zwischen der Ursache und erwarteten Wirkung gibt, dann muss die Wirkung nach dieser Verzögerung vorkommen).
5. Biologischer Anstieg: Größere Aussetzung sollte allgemein zu größerem Vorkommen der Wirkung führen. Jedoch, in einigen Fällen, kann die bloße Anwesenheit des Faktors die Wirkung auslösen. In anderen Fällen wird ein umgekehrtes Verhältnis beobachtet: Größere Aussetzung führt, um Vorkommen zu senken.
6. Glaubhaftigkeit: Ein plausibler Mechanismus zwischen der Ursache und Wirkung ist nützlich (aber Hill hat bemerkt, dass Kenntnisse des Mechanismus durch aktuelle Kenntnisse beschränkt werden).
7. Kohärenz: Die Kohärenz zwischen epidemiologischen und Laborergebnissen vergrößert die Wahrscheinlichkeit einer Wirkung. Jedoch hat Hill bemerkt, dass "... solcher [labor]-Beweise fehlen, kann die epidemiologische Wirkung auf Vereinigungen nicht ungültig machen".
8. Experiment: "Gelegentlich ist es möglich, an experimentelle Beweise zu appellieren".
9. Analogie: Die Wirkung von ähnlichen Faktoren kann betrachtet werden.

Gesetzliche Interpretation

Epidemiologische Studien können nur gehen, um zu beweisen, dass ein Agent verursacht haben könnte, aber nicht, dass es wirklich, eine Wirkung in jedem besonderen Fall verursacht hat:

Im USA-Gesetz kann Epidemiologie allein nicht beweisen, dass eine kausale Vereinigung im Allgemeinen nicht besteht. Umgekehrt kann es sein (und ist in einigen Verhältnissen) genommen von US-Gerichten, in einem Einzelfall, um eine Schlussfolgerung zu rechtfertigen, dass eine kausale Vereinigung wirklich, gestützt auf einem Gleichgewicht der Wahrscheinlichkeit besteht.

Die Subdisziplin der forensischen Epidemiologie wird bei der Untersuchung der spezifischen Verursachung der Krankheit oder Verletzung in Personen oder Gruppen von Personen in Beispielen geleitet, in denen Verursachung diskutiert wird oder für die Präsentation in gesetzlichen Einstellungen unklar ist.

Befürwortung

Als eine Gesundheitswesen-Disziplin, epidemiologic Beweise wird häufig verwendet, um sowohl persönliche Maßnahmen wie Diät-Änderung als auch korporative Maßnahmen wie Eliminierung der Werbung der minderwertigen Kost mit zur breiten Öffentlichkeit verbreiteten Studienergebnissen zu verteidigen, um Leuten zu helfen, fundierte Entscheidungen über ihre Gesundheit zu machen. Häufig werden die Unklarheiten über diese Ergebnisse gut nicht mitgeteilt; Nachrichtenartikel melden häufig prominent das letzte Ergebnis einer Studie mit wenig Erwähnung seiner Beschränkungen, Verwahrungen oder Zusammenhangs. Epidemiologische Werkzeuge haben sich wirksam im Herstellen von Hauptursachen von Krankheiten wie Cholera und Lungenkrebs erwiesen, aber erfahren Schwierigkeit in Rücksichten auf feinere Gesundheitsprobleme, wo Verursachung komplizierter ist. Namentlich können aus Beobachtungsstudien gezogene Schlüsse nachgeprüft werden so spätere Daten von kontrollierten Proben von randomized werden verfügbar, wie mit der Vereinigung zwischen dem Gebrauch der Hormonersatztherapie und der Herzgefahr der Fall gewesen ist.

Bevölkerungsbasiertes Gesundheitsmanagement

Epidemiologische Praxis und die Ergebnisse der epidemiologischen Analyse leisten einen bedeutenden Beitrag zum erscheinenden bevölkerungsbasierten Gesundheitsverwaltungsfachwerk.

Bevölkerungsbasiertes Gesundheitsmanagement umfasst die Fähigkeit zu:

• Bewerten Sie die Gesundheitsstaaten und Gesundheitsbedürfnisse nach einer Zielbevölkerung;
• Führen Sie durch und bewerten Sie Eingreifen, das entworfen wird, um die Gesundheit dieser Bevölkerung zu verbessern; und
• Effizient und stellen Sie effektiv Sorge für Mitglieder dieser Bevölkerung in einem Weg zur Verfügung, der mit der Gemeinschaft kulturell, Politik und Gesundheitsquellenwerte im Einklang stehend ist.

Modernes bevölkerungsbasiertes Gesundheitsmanagement ist kompliziert, einen vielfachen Satz von Sachkenntnissen verlangend (medizinisch, politisch, technologisch, mathematisch usw.), von denen epidemiologische Praxis und Analyse ein Kernbestandteil sind, der mit der Verwaltungswissenschaft vereinigt wird, um effiziente und wirksame Gesundheitsfürsorge und Gesundheitsleitung zu einer Bevölkerung zur Verfügung zu stellen. Diese Aufgabe verlangt die Vorwärts-aussehende Fähigkeit von modernen Risikoverwaltungsannäherungen, die Gesundheitsrisikofaktoren, Vorkommen umgestalten, Vorherrschen und Sterblichkeitsstatistik (ist auf epidemiologische Analyse zurückzuführen gewesen) in die Verwaltungsmetrik, die nicht nur führen, wie ein Gesundheitssystem auf aktuelle Bevölkerungsgesundheitsprobleme antwortet, sondern auch wie ein Gesundheitssystem geführt werden kann, um auf zukünftige potenzielle Bevölkerungsgesundheitsprobleme besser zu antworten.

Beispiele von Organisationen, die bevölkerungsbasiertes Gesundheitsmanagement verwenden, die die Arbeit und Ergebnisse der epidemiologischen Praxis stärken, schließen kanadische Strategie für die Krebs-Kontrolle, Gesundheit Tabakkontrollprogramme von Kanada, Fundament von Rick Hansen, kanadische Tabakkontrollforschungsinitiative ein.

Jede dieser Organisationen verwendet ein bevölkerungsbasiertes Gesundheitsverwaltungsfachwerk genannt das Leben gefährdet, das epidemiologische quantitative Analyse mit demographischen Daten, Gesundheitsagentur betriebliche Forschung und Volkswirtschaft verbindet, um zu leisten:

• Bevölkerungslebenseinfluss-Simulationen: Maß des zukünftigen potenziellen Einflusses der Krankheit auf die Bevölkerung in Bezug auf neue Krankheitsfälle, Vorherrschen, haben sowie potenzielle Frühtodesjahre des Lebens von der Unfähigkeit und dem Tod verloren;
• Arbeitskräfte-Lebenseinfluss-Simulationen: Maß des zukünftigen potenziellen Einflusses der Krankheit auf die Arbeitskräfte in Bezug auf neue Krankheitsfälle, Vorherrschen, haben und potenzielle Frühtodesjahre des Lebens von der Unfähigkeit und dem Tod verloren;
• Wirtschaftseinflüsse von Krankheitssimulationen: Das Maß des zukünftigen potenziellen Einflusses der Krankheit auf private Sektor-Einflüsse des verfügbaren Einkommens (Löhne, korporative Gewinne, private Gesundheitsfürsorge-Kosten) und öffentliche Sektor-Einflüsse des verfügbaren Einkommens (persönliche Einkommensteuer, Körperschaftssteuer, Verbrauchssteuern, hat öffentlich Gesundheitsfürsorge-Kosten finanziell unterstützt).

Typen von Studien

Fall-Reihe

Fall-Reihe kann sich auf die qualititative Studie der Erfahrung eines einzelnen Patienten oder kleiner Gruppe von Patienten mit einer ähnlichen Diagnose, oder zu einem statistischen Technik-Vergleichen Perioden beziehen, während deren Patienten zu einem Faktor mit dem Potenzial ausgestellt werden, um Krankheit mit Perioden zu erzeugen, wenn sie unbelichtet sind.

Der ehemalige Typ der Studie ist rein beschreibend und kann nicht verwendet werden, um Schlussfolgerungen über die allgemeine Bevölkerung von Patienten mit dieser Krankheit zu machen. Diese Typen von Studien, in denen ein scharfsinniger Kliniker eine ungewöhnliche Eigenschaft einer Krankheit oder einer Geschichte eines Patienten identifiziert, können zu Formulierung einer neuen Hypothese führen. Mit den Daten von der Reihe konnten analytische Studien getan werden, um mögliche kausale Faktoren zu untersuchen. Diese können Fall-Kontrollstudien oder zukünftige Studien einschließen. Eine Fall-Kontrollstudie würde mit dem Zusammenbringen vergleichbarer Steuerungen ohne die Krankheit zu den Fällen in der Reihe verbunden sein. Eine zukünftige Studie würde im Anschluss an die Fall-Reihe mit der Zeit verbunden sein, um die Naturgeschichte der Krankheit zu bewerten.

Der letzte Typ, der mehr formell als beherrschte Studien der Fall-Reihe beschrieben ist, teilt individuelle geduldige Anschlußzeit in ausgestellte und unbelichtete Perioden und verwendet feste Effekten Prozesse des rückwärts Gehens von Poisson, um die Vorkommen-Rate eines gegebenen Ergebnisses zwischen ausgestellten und unbelichteten Perioden zu vergleichen. Diese Technik ist in der Studie von nachteiligen Reaktionen zur Impfung umfassend verwendet worden, und ist in einigen Verhältnissen gezeigt worden, statistische Macht zur Verfügung zu stellen, die damit vergleichbar ist, das in Kohorte-Studien verfügbar ist.

Fall-Kontrollstudien

Fall-Kontrolle studiert ausgesuchte auf ihrem Krankheitsstatus gestützte Themen. Eine Gruppe von Personen, die positive Krankheit sind (die "Fall"-Gruppe) ist im Vergleich zu einer Gruppe der Krankheit negative Personen (die "Kontroll"-Gruppe). Die Kontrollgruppe sollte aus derselben Bevölkerung ideal kommen, die die Fälle verursacht hat. Die Fall-Kontrolle studiert Blicke zurück im Laufe der Zeit bei potenziellen Aussetzungen, auf die sowohl Gruppen (Fälle als auch Steuerungen) gestoßen sein können. 2x2 wird Tisch gebaut, ausgestellte Fälle (A) zeigend, hat Steuerungen (B), unbelichtete Fälle (C) und unbelichtete Steuerungen (D) ausgestellt. Das statistische, das erzeugt ist, um Vereinigung zu messen, ist das Verschiedenheitsverhältnis (OR), das das Verhältnis der Verschiedenheit der Aussetzung in den Fällen (A/C) zur Verschiedenheit der Aussetzung in den Steuerungen (B/D) ist, d. h. ODER = (n.Chr./v. Chr.).

Wenn ODER klar größer ist als 1, dann ist der Beschluss "diejenigen mit der Krankheit werden mit größerer Wahrscheinlichkeit ausgestellt worden sein," wohingegen, wenn es 1 dann nah ist, die Aussetzung und Krankheit wahrscheinlich nicht vereinigt werden. Wenn ODER weniger als ein weit ist, dann weist das darauf hin, dass die Aussetzung ein Schutzfaktor in der Verursachung der Krankheit ist.

Fall-Kontrollstudien werden gewöhnlich schneller wirksam und mehr gekostet als Kohorte-Studien, aber sind zur Neigung (wie Rückruf-Neigung und Auswahl-Neigung) empfindlich. Die Hauptherausforderung ist, die passende Kontrollgruppe zu identifizieren; der Vertrieb der Aussetzung unter der Kontrollgruppe sollte den Vertrieb in der Bevölkerung vertretend sein, die die Fälle verursacht hat. Das kann durch die Zeichnung einer zufälligen Probe von der ursprünglichen Bevölkerung gefährdet erreicht werden. Das hat demzufolge, dass die Kontrollgruppe Leute mit der Krankheit unter der Studie enthalten kann, wenn die Krankheit eine hohe Angriffsrate in einer Bevölkerung hat.

Kohorte-Studien

Kohorte studiert ausgesuchte auf ihrem Aussetzungsstatus gestützte Themen. Die Studienthemen sollten gefährdet des Ergebnisses unter der Untersuchung am Anfang der Kohorte-Studie sein; das bedeutet gewöhnlich, dass sie freie Krankheit sein sollten, wenn die Kohorte-Studie anfängt. Die Kohorte ist durchgezogene Zeit, um ihren späteren Ergebnis-Status zu bewerten. Ein Beispiel einer Kohorte-Studie würde die Untersuchung einer Kohorte von Rauchern und Nichtrauchern mit der Zeit sein, um das Vorkommen des Lungenkrebses zu schätzen. Dasselbe 2x2 Tisch wird als mit der Fall-Kontrollstudie gebaut. Jedoch ist die erzeugte Punkt-Schätzung Relative Risk (RR), die die Wahrscheinlichkeit der Krankheit für eine Person in der ausgestellten Gruppe, P = / (A+B) über die Wahrscheinlichkeit der Krankheit für eine Person in der unbelichteten Gruppe, P = C / (C+D) ist, d. h. RR = P / P.

Als mit ODER konnte ein RR größerer als 1 Show-Vereinigung, wo der Beschluss "diejenigen mit der Aussetzung gelesen werden kann, mit größerer Wahrscheinlichkeit Krankheit entwickeln."

Zukünftige Studien haben viele Vorteile über Fall-Kontrollstudien. Der RR ist ein stärkeres Wirkungsmaß als ODER, als ODER ist gerade eine Bewertung des RR, da wahres Vorkommen in einer Fall-Kontrollstudie nicht berechnet werden kann, wo Themen gestützt auf dem Krankheitsstatus ausgewählt werden. Temporality kann in einer zukünftigen Studie gegründet werden, und confounders werden leichter dafür kontrolliert. Jedoch sind sie kostspieliger, und es gibt eine größere Chance, Themen dem Anschluß-zu verlieren, der auf der Periode der langen Zeit gestützt ist, im Laufe deren der Kohorte gefolgt wird.

Ausbruch-Untersuchung

: Für die Information über die Untersuchung von ansteckenden Krankheitsausbrüchen, sieh bitte Ausbruch-Untersuchung.

Gültigkeit: Präzision und Neigung

Verschiedene Felder in der Epidemiologie haben verschiedene Niveaus der Gültigkeit. Eine Weise, die Gültigkeit von Ergebnissen zu bewerten, ist das Verhältnis von falschen-positives (geforderte Effekten, die nicht richtig sind) zu falschen Negativen (Studien scheitern die, eine wahre Wirkung zu unterstützen). Um das Feld von der genetischen Epidemiologie zu nehmen, haben Studien des Kandidat-Gens mehr als 100 falsch-positive Ergebnisse für jeden falsch-negativ erzeugt. Durch die weite Genom Kontrastvereinigung scheinen in der Nähe von der Rückseite, mit nur einem falsch positiv für alle 100 oder mehr falschen Negative. Dieses Verhältnis hat sich mit der Zeit in der genetischen Epidemiologie verbessert, weil das Feld strenge Kriterien angenommen hat. Im Vergleich haben andere epidemiologische Felder solchen strengen Bericht nicht verlangt und sind infolgedessen viel weniger zuverlässig

Zufälliger Fehler

Zufälliger Fehler ist das Ergebnis von Schwankungen um einen wahren Wert wegen der ausfallenden Veränderlichkeit. Zufälliger Fehler besteht gerade dass darin: zufällig. Es kann während Datenerfassung, des Codierens, der Übertragung oder der Analyse vorkommen. Beispiele des zufälligen Fehlers schließen ein: schlecht formulierte Fragen, ein Missverständnis in der Interpretation einer individuellen Antwort von einem besonderen Befragten oder eines Druckfehlers während des Codierens. Zufälliger Fehler betrifft Maß auf eine vergängliche, inkonsequente Weise, und es ist unmöglich, für den zufälligen Fehler zu korrigieren.

Es gibt zufälligen Fehler in allen ausfallenden Verfahren. Das wird Stichprobenfehler genannt.

Die Präzision in epidemiologischen Variablen ist ein Maß des zufälligen Fehlers. Präzision ist auch umgekehrt mit dem zufälligen Fehler verbunden, so dass man abnimmt, ist zufälliger Fehler, Präzision zu vergrößern. Vertrauensintervalle werden geschätzt, um die Präzision von Verhältnisrisikoschätzungen zu demonstrieren. Je schmaler das Vertrauensintervall, desto genauer die Verhältnisrisikoschätzung.

Es gibt zwei grundlegende Weisen, zufälligen Fehler in einer epidemiologischen Studie zu reduzieren. Das erste ist, die Beispielgröße der Studie zu vergrößern. Fügen Sie mit anderen Worten mehr Themen Ihrer Studie hinzu. Das zweite soll die Veränderlichkeit im Maß in der Studie reduzieren. Das könnte durch das Verwenden eines genaueren Messgeräts oder durch das Steigern der Zahl von Maßen vollbracht werden.

Bemerken Sie, dass, wenn Beispielgröße oder Zahl von Maßen vergrößert werden, oder ein genaueres Messwerkzeug gekauft wird, werden die Kosten der Studie gewöhnlich vergrößert. Es gibt gewöhnlich ein unbehagliches Gleichgewicht zwischen dem Bedürfnis nach der entsprechenden Präzision und dem praktischen Problem von Studienkosten.

Systematischer Fehler

Ein systematischer Fehler oder Neigung kommen vor, wenn es einen Unterschied zwischen dem wahren Wert (in der Bevölkerung) und dem beobachteten Wert (in der Studie) von jeder Ursache außer der ausfallenden Veränderlichkeit gibt. Ein Beispiel des systematischen Fehlers ist, wenn, unbekannt zu Ihnen, der Puls oximeter, den Sie verwenden, falsch gesetzt wird und zwei Punkte zum wahren Wert jedes Mal hinzufügt, wenn ein Maß genommen wird. Das Messgerät konnte genau, aber nicht genau sein. Weil der Fehler in jedem Beispiel geschieht, ist es systematisch. Schlüsse, die Sie gestützt ziehen, auf dem Daten noch falsch sein werden. Aber der Fehler kann in der Zukunft (z.B, durch das Verwenden desselben Mis-Satz-Instrumentes) wieder hervorgebracht werden.

Ein Fehler im Codieren, das alle Antworten betrifft, für die besondere Frage ein anderes Beispiel eines systematischen Fehlers ist.

Die Gültigkeit einer Studie ist vom Grad des systematischen Fehlers abhängig. Gültigkeit wird gewöhnlich in zwei Bestandteile getrennt:

• Innere Gültigkeit ist vom Betrag des Fehlers in Maßen, einschließlich der Aussetzung, Krankheit und der Vereinigungen zwischen diesen Variablen abhängig. Gute innere Gültigkeit bezieht einen Mangel am Fehler im Maß ein und weist darauf hin, dass Schlussfolgerungen mindestens gezogen werden können, weil sie den Themen unter der Studie gehören.
• Außengültigkeit gehört dem Prozess, die Ergebnisse der Studie zur Bevölkerung zu verallgemeinern, von der die Probe (oder sogar außer dieser Bevölkerung zu einer universaleren Behauptung) gezogen wurde. Das verlangt ein Verstehen, dessen Bedingungen wichtig (oder irrelevant sind) zur Generalisation. Innere Gültigkeit ist klar eine Vorbedingung für die Außengültigkeit.

Drei Typen der Neigung

Auswahl-Neigung

Auswahl-Neigung ist einer von drei Typen der Neigung, die der Gültigkeit einer Studie drohen kann. Auswahl-Neigung kommt vor, wenn Studienthemen ausgewählt werden oder ein Teil der Studie infolge einer dritten, unermesslichen Variable werden, die sowohl mit der Aussetzung als auch mit dem Ergebnis von Interesse vereinigt wird.

Beispiele der Auswahl-Neigung sind freiwillige Neigung (dessen Gegenteil Nichtansprechneigung ist), in dem sich Teilnehmer und nicht Teilnehmer in Bezug auf die Aussetzung und das Ergebnis unterscheiden. Zum Beispiel ist es wiederholt bemerkt worden, dass Zigarettenraucher und nicht Raucher dazu neigen, sich in ihren Studienteilnahme-Raten zu unterscheiden. (Sackett zitiert D das Beispiel von Selterswasser u. a., in denen 85 % nicht Raucher und 67 % von Rauchern geschickte Fragebogen zurückgegeben haben), ist Es wichtig zu bemerken, dass solch ein Unterschied als Antwort nicht führen wird, um zu beeinflussen, wenn es mit einem systematischen Unterschied im Ergebnis zwischen den zwei Ansprechgruppen nicht auch vereinigt wird.

Das Verwechseln

Das Verwechseln ist als Neigung traditionell definiert worden, die aus dem Co-Ereignis entsteht oder sich von Effekten von fremden Faktoren vermischt, die auf als confounders mit der wichtigen Wirkung (En) von Interesse verwiesen sind. Eine neuere Definition des Verwechselns ruft den Begriff von gegensachlichen Effekten an. Gemäß dieser Ansicht, wenn man ein Ergebnis von Interesse beobachtet, sagen Y=1 (im Vergleich mit Y=0), in einer gegebenen Bevölkerung, der völlig ausgestellt wird (d. h. Aussetzung X=1 für jede Einheit der Bevölkerung), wird die Gefahr dieses Ereignisses R sein. Die gegensachliche oder unbemerkte Gefahr R entspricht der Gefahr, die beobachtet worden sein würde, wenn diese dieselben Personen unbelichtet gewesen wären (d. h. X=0 für jede Einheit der Bevölkerung). Die wahre Wirkung der Aussetzung ist deshalb: R - R (wenn man sich für Risikounterschiede interessiert) oder R/R (wenn man sich für die Verhältnisgefahr interessiert). Seit der gegensachlichen Gefahr ist R unbeobachtbar wir kommen ihm mit einer zweiten Bevölkerung B näher, und wir messen wirklich die folgenden Beziehungen: R - R oder R/R. In dieser Situation kommt das Verwechseln wenn R  R vor.

(NB: Beispiel nimmt binäres Ergebnis und Aussetzungsvariablen an.)

Informationsneigung

Informationsneigung ist Neigung, die aus dem systematischen Fehler in der Bewertung einer Variable entsteht. Ein Beispiel davon ist Rückruf-Neigung. Ein typisches Beispiel wird wieder von Sackett in seiner Diskussion einer Studie zur Verfügung gestellt, die die Wirkung von spezifischen Aussetzungen auf der fötalen Gesundheit untersucht: "Im Befragen von Müttern, deren neue Schwangerschaften im fötalen Tod oder der Missbildung (Fälle) und eine verglichene Gruppe von Müttern geendet hatten, deren Schwangerschaften beendet normalerweise (kontrollieren), wurde es gefunden, dass 28 % vom ersteren, aber nur 20 % der letzten, berichteten Aussetzung von Rauschgiften, die keiner in früherem zukünftigem begründet werden konnten

Interviews oder in anderer Gesundheit registrieren". In diesem Beispiel, rufen Sie zurück, dass Neigung wahrscheinlich infolge Frauen vorgekommen ist, die Fehlgeburten gehabt hatten, die eine offenbare Tendenz haben, deshalb vorherige Aussetzungen besser zurückzurufen und zu melden.

Zeitschriften

Eine Liste von Zeitschriften:

Allgemeine Zeitschriften:

• Amerikanische Zeitschrift der Epidemiologie
• Kanadische Zeitschrift von Epidemiology und Biostatistics
• Epidemiologic prüft nach
• Epidemiologie
• Internationale Zeitschrift der Epidemiologie
• Annalen der Epidemiologie
• Zeitschrift der Epidemiologie- und Gemeinschaftsgesundheit
• Europäische Zeitschrift der Epidemiologie
• Erscheinende Themen in der Epidemiologie
• Epidemiologic Perspektiven und Neuerungen
• Eurokontrolle

Spezialisierungszeitschriften:

• Krebs-Epidemiologie Biomarkers und Verhinderung
• Genetische Epidemiologie
• Zeitschrift der klinischen Epidemiologie
• Epidemiologie und Infektion
• Pädiatrische perinatale Epidemiologie
• Pharmacoepidemiology und Drug Safety
• Vorbeugungsmedizin (Zeitschrift)
• Vorbeugungsmedizin

Gebiete

Durch die Physiologie/Krankheit:

• Ansteckende Krankheitsepidemiologie
• Berufliche Verletzung & Krankheitsepidemiologie
• Kardiovaskuläre Krankheitsepidemiologie
• Krebs-Epidemiologie
• Neuroepidemiology
• Epidemiologie, alt zu machen
• Mündliche/Zahn-Epidemiologie
• Fortpflanzungsepidemiologie
• Epidemiologie der Beleibtheit/Zuckerkrankheit
• Nierenepidemiologie
• Darmepidemiologie
• Psychiatrische Epidemiologie
• Tierepidemiologie
• Epidemiologie von zoonosis
• Atmungsepidemiologie
• Pädiatrische Epidemiologie
• Quantitative Parasitologie

Durch die methodologische Annäherung:

• Umweltepidemiologie
• Wirtschaftsepidemiologie
• Klinische Epidemiologie
• Konfliktepidemiologie
• Kognitive Epidemiologie

Genetische Epidemiologie

• Molekulare Epidemiologie
• Ernährungsepidemiologie
• Soziale Epidemiologie
• Epidemiologie von Lifecourse
• Methode-Entwicklung von Epi / Biostatistics
• Meta-Analyse
• Raumepidemiologie
• Fernepidemiologie
• Epidemiologie von Biomarker
• Pharmacoepidemiology
• Primäre Sorge-Epidemiologie
• Infektionskontrolle und Krankenhaus-Epidemiologie
• Gesundheitswesen-Praxis-Epidemiologie
• Kontrolle-Epidemiologie (Klinische Kontrolle)
• Krankheitsinformatik

Siehe auch

• Altersanpassung
• Biostatistics
• Zentren für die Krankheitskontrolle und Verhinderung im USA-
• Zentrum für die Forschung über die Epidemiologie von Katastrophen (CRED)
• Demografischer Übergang
• Krankheitsverbreitung, die kartografisch darstellt
• E-Epidemiologie
• Epi Info-Softwareprogramm

Epidemisches Modell

• Epidemiologische Methoden
• Epidemiologischer Übergang
• Essenz (Elektronisches Kontrolle-System für die frühe Ankündigung von gemeinschaftsbasierten Epidemien)

Europäisches Zentrum für die Krankheitsverhinderung und Kontrolle

• Hispanisches Paradox
• Internationale Gesellschaft für Pharmacoepidemiology
• Landschaft-Epidemiologie
• Wichtige Veröffentlichungen in der Epidemiologie
• Das mathematische Modellieren in der Epidemiologie
• Mendelscher randomization
• Modifizierbares Flächeneinheitsproblem
• Softwareprogramm von OpenEpi
• Palaeoepidemiology
• Bevölkerungsgruppen in biomedicine
• Räumlich-zeitlicher epidemiologischer Modellierer (STAMM)
• Studie der Gesundheit in Pommern

Syndemic

• Tausend Familienstudie, Newcastle auf Tyne
• Studie von Whitehall
• Winpepi Computerprogramme für Epidemiologists

Zeichen

Bibliografie

• Clayton, David und Michael Hills (1993) Statistische Modelle in der Epidemiologie-Presse der Universität Oxford. Internationale Standardbuchnummer 0-19-852221-5
• Letzter JM (2001). "Ein Wörterbuch der Epidemiologie", 4. edn, Oxford: Presse der Universität Oxford. 5. edn (2008), editiert durch Miquel Porta

http://www.oup.com/us/catalog/general/subject/Medicine/EpidemiologyBiostatistics/?view=usa&ci=9780195314502

• Morabia, Alfredo. Hrsg. (2004) Eine Geschichte von Epidemiologic Methoden und Konzepten. Basel, Birkhauser Verlag. Erster Teil. http://books.google.es/books?id=Hgnnhu1ym-8C&dq=Morabia,+Alfredo.+ed.+ (2004) +A+History+of+Epidemiologic+Methods&printsec=frontcover&source=bn&hl=es&ei=U4ARSvbaEJGUjAew8LnCBg&sa=X&oi=book_result&ct=result&resnum=4

http://www.springer.com/public+health/book/978-3-7643-6818-0

• Smetanin P., Kobak P., Moyer C., Maley O (2005) "Das Risikomanagement von Tabakkontrollforschungspolitikprogrammen" Die Weltkonferenz für Tabak ODER Gesundheitskonferenz, am 12-15 Juli 2006 im Washingtoner Gleichstrom.
• Szklo MM & Nieto FJ (2002). "Epidemiologie: außer den Grundlagen", Aspen Publishers, Inc.
• Rothman, Kenneth, Sander Greenland und Timothy Lash (2008). "Moderne Epidemiologie", 3. Edition, Lippincott Williams & Wilkins. Internationale Standardbuchnummer 0-7817-5564-6, internationale Standardbuchnummer 978-0-7817-5564-1
• Rothman, Kenneth (2002). "Epidemiologie. Eine Einführung", Presse der Universität Oxford. Internationale Standardbuchnummer 0-19-513554-7, internationale Standardbuchnummer 978-0-19-513554-1

Außenverbindungen

• Die Gesundheitsschutzagentur
• Die Sammlung des Biostatistics Forschungsarchivs
• Statistische Anwendungen in der Genetik und molekularen Biologie
• Die internationale Zeitschrift von Biostatistics
• Europäische epidemiologische Föderation
• BMJ - Epidemiologie für das Uneingeweihte' (die vierte Ausgabe), D. Coggon, G. Rose, Briten von D.J.P. Barker Medizinische Zeitschrift
• Epidem.com - Epidemiologie (hat Gleicher wissenschaftliche Zeitschrift nachgeprüft, die ursprüngliche Forschung über epidemiologic Themen veröffentlicht)
• NIH.GOV - 'Epidemiologie' (Lehrbuch-Kapitel), Philip S. Brachman, Medizinische Mikrobiologie (die vierte Ausgabe), Nationales US-Zentrum für die Biotechnologie-Information
• UTMB.edu - 'Epidemiologie' (Ebene formatieren Kapitel), Philip S. Brachman, Medizinische Mikrobiologie

Monash Virtuelles Laboratorium - Simulationen der epidemischen Ausbreitung über eine Landschaft

• EMER-Epizootic Krankheiten, erscheinend und wiedererscheinende Krankheiten
• Umeå Zentrum für die globale Gesundheitsforschung
• Epidemiologie und Gesundheitswesen-Wissenschaften, Umeå internationale Schule des Gesundheitswesens
• Abteilung von Krebs-Epidemiologie und Genetik, nationalem Krebs-Institut, nationalen Instituten für die Gesundheit
• Das Zentrum für die Forschung über die Epidemiologie von Katastrophen (CRED) am Université catholique de Louvain (UCL)

Die Epidemiologie-Bibliothek von Leuten