Epidemiologie, medizinische Biometrie & Medizinische Informatik - Cheatsheet

Definition und Ziele der Epidemiologie

Definition:

Untersuchung der Verteilung und Bestimmungsfaktoren von Gesundheit und Krankheit in Bevölkerungsgruppen sowie Entwicklung von Maßnahmen zur Gesundheitsförderung und Krankheitsprävention.

Details:

• Erfassung von Krankheitsverteilungen (Prävalenz/Inzidenz)
• Untersuchung von Risikofaktoren
• Evaluation von Präventions- und Behandlungsmaßnahmen
• Ziel: Reduktion von Krankheitslast und Förderung von Gesundheit
• Anwendung in Public Health und klinischer Forschung

Maßzahlen der Epidemiologie: Prävalenz und Inzidenz

Definition:

Prävalenz und Inzidenz sind zentrale Maße in der Epidemiologie zur Beschreibung der Häufigkeit und des Auftretens von Krankheiten in Populationen.

Details:

• Prävalenz: Anteil der Individuen in einer Population, die zu einem bestimmten Zeitpunkt an einer spezifischen Krankheit leiden.Formel: \(P = \frac{Anzahl \, der \, Krankheitsfälle}{Gesamtbevölkerung}\)
• Inzidenz: Maß für das Neuerkrankungsrisiko; Anzahl der neuen Krankheitsfälle in einem bestimmten Zeitraum.Formel: \(I = \frac{Anzahl \, neuer \, Krankheitsfälle}{Personenzeit} \)

Kausalitätsprinzipien und Ursachenmodelle

Definition:

Prinzipien und Modelle zur Identifikation und Analyse von Ursachen und Wirkungen in der Epidemiologie.

Details:

• Kausalität: Beziehung zwischen Ursache (Exposition) und Wirkung (Erkrankung).
• Kausalitätstheorien: Hill-Kriterien (Stärke, Konsistenz, Spezifität, Zeitlichkeit, biologisches Gradient, Plausibilität, Kohärenz, Experiment, Analogie).
• Ursachenmodelle: Deterministische Modelle vs. Probabilistische Modelle.
• Statistische Methoden: Regressionsanalyse, Cox-Modell, logistische Regression.
• Kausaldiagramme (DAGs): Visualisierung und Analyse von kausalen Zusammenhängen.
• Störfaktoren und Confounding: Einfluss auf Kausalitätsbewertung minimieren.
• Interventionsstudien: Randomisierte kontrollierte Studien (RCTs) und ihre Bedeutung für Kausalitätsnachweis.

Hypothesentestung und p-Werte

Definition:

Hypothesentestung: Methode zur Entscheidung zwischen Nullhypothese (H₀) und Alternativhypothese (H₁) basierend auf Stichprobendaten. p-Wert: Wahrscheinlichkeit, unter H₀ Ergebnisse zu erhalten, die mindestens so extrem sind wie die beobachteten.

Details:

• Nullhypothese (H₀): keine Effekt bzw. kein Unterschied.
• Alternativhypothese (H₁): Effekt bzw. Unterschied vorhanden.
• p-Wert < 0,05: Ablehnung von H₀, statistisch signifikant.
• Teststatistik: Berechnung zur Bestimmung des p-Werts.
• Alpha-Niveau (α): Signifikanzniveau, oft 0,05.
• Fehler 1. Art (α-Fehler): Fälschliche Ablehnung von H₀.
• Fehler 2. Art (β-Fehler): Fälschliche Annahme von H₀.

Überlebenszeitanalyse

Definition:

Analyse der Zeit bis zum Eintreten eines Ereignisses, z.B. Tod, in einer definierten Population.

Details:

• Daten: Zensierte und nicht-zensierte Zeiten
• Kaplan-Meier-Methode zur Schätzung der Überlebensfunktion
• Kumulative Überlebensfunktion: \[ \hat{S}(t) = \prod_{t_i \, \leq \, t} \left(1 - \frac{d_i}{n_i} \right) \]
• Log-Rank-Test zum Vergleich von Überlebensfunktionen
• Cox-Propotional-Hazards-Modell: \[ h(t|X) = h_0(t) \cdot \exp(\beta'X) \]

Datenschutz und rechtliche Aspekte im Gesundheitswesen

Definition:

Daten- und Rechtsschutz im Gesundheitswesen bezieht sich auf Richtlinien, die den Schutz von Patientendaten gewährleisten und gesetzliche Anforderungen erfüllen.

Details:

• DSGVO und BDSG: Grundregeln des Datenschutzes
• Patientendaten: Schutz von Gesundheitsdaten gemäß Art. 9 DSGVO
• Einwilligung: Notwendigkeit der expliziten Zustimmung der Patienten
• Datenminimierung und Zweckbindung: Nur notwendige Daten erheben und nur für den vorgesehenen Zweck nutzen
• Sicherheitsmaßnahmen: Technische und organisatorische Maßnahmen (TOM) gemäß Art. 32 DSGVO ergreifen
• Rechte der Betroffenen: Auskunftsrecht, Recht auf Berichtigung und Löschung
• Vertraulichkeit: Ärztliche Schweigepflicht
• Aufsichtsbehörden: Überwachung durch Behörde wie Bayerisches Landesamt für Datenschutzaufsicht (BayLDA)

EHR-Systeme und Softwarelösungen

Definition:

Elektronische Gesundheitsakten (EHR) sind digitale Versionen von Patientenakten, die Echtzeit-Informationen enthalten.

Details:

• Verbesserung der Patientenversorgung durch schnellen Zugriff auf vollständige und genaue Daten
• Ermöglichung der Koordination zwischen verschiedenen Gesundheitsdienstleistern
• Unterstützung bei der Entscheidungsfindung durch integrierte Entscheidungsunterstützungssysteme
• Sicherstellung der Datenintegrität und Sicherheit durch Zugriffsrechte und Verschlüsselung
• Effizienzsteigerung durch Reduzierung von Papierarbeit und Vereinfachung administrativer Prozesse

Telemedizin und digitale Gesundheitslösungen

Definition:

Telemedizin und digitale Gesundheitslösungen ermöglichen die Fernüberwachung, Diagnose und Behandlung von Patienten mithilfe digitaler Technologien.

Details:

• Telemedizin umfasst Videokonsultationen, Fernüberwachung von Vitalparametern und elektronische Gesundheitsakten (EHRs).
• Reduziert die Notwendigkeit von Präsenzterminen und verbessert den Zugang zu medizinischer Versorgung.
• Digitale Lösungen beinhalten Gesundheits-Apps, Wearables und KI-basierte Diagnosetools.
• Verbessert die Patientenbindung und fördert das Selbstmanagement chronischer Krankheiten.
• Erfordert datenschutzkonforme Technologien und sichere Kommunikationskanäle.