EPI: Causaliteit Flashcards
Stelling: correlatie = causaliteit
Niet waar!
Wat is de definitie van causaliteit?
Oorzakelijkheid
‘als-dan’ / oorzaak-gevolg
Wat onderzoekt de etiologische epidemiologie?
onderzoek naar oorzaken van de ontwikkeling en het verloop van de aandoening
Waarom is het belangrijk om de etiologische epidemiologie te onderzoeken?
Als we de oorzaak weten kunnen we gerichter behandelen / voorkomen
Waarom is etiologische epidemiologie lastig te handhaven? (2 redenen)
Zelden 1 oorzaak en oorzaken werken op elkaar in.
Er kunnen verschillende ‘deeloorzaken’ zijn die tot ziekte leiden (multifactoriele oorzaak). Deze oorzaken kunnen onder worden verdeeld in 3 typen deeloorzaken. Welke?
Predisponerende (voorbeschikkende), laxerende (precipiterende) en onderhoudende oorzaken
Noem een ziekte waarin verschillende typen deeloorzaken benoemd kunnen worden
Hartaanval:
- predisponerende: hypertensie
- luxerende: trombose
- onderhoudende: atherosclerose
Welke andere manier is er om oorzaken in te verdelen?
- Noorzakelijke oorzaak
- Voldoende oorzaak
- Noodzakelijke en voldoende oorzaak
- Niet-noodzakelijke en niet-voldoende oorzaak
Wat zijn voorbeelden van noodzakelijke (maar niet voldoende) oorzaken?
Infectieziekten. Bijv een tekenbeet is noodzakelijk om de ziekte van Lyme te krijgen, maar niet iedereen met een tekenbeet krijgt de ziekte van Lyme.
Bijv besmetting coronavirus is noodzakelijk voor virale longontsteking, maar niet alle mensen krijgen een longontsteking
Wat is een voorbeeld van een voelde oorzaak (maar niet noodzakelijk)?
Een harde val van de fiets op hoofd -> Niet Aangeboren Hersenletsel
Wat is een voorbeeld van noodzakelijke en voldoende oorzaak?
Genetische oorzaken
bv mutatie op chromosoom 15 geeft Tay Sachs
Wat is een voorbeeld van niet-voldoende en niet-noodzakelijke oorzaken?
Roken –> niet alle rokers krijgen longkanker, ook mensen die niet roken krijgen longkanker, roken is causale factor maar er zijn meerdere deeloorzaken nodig voor ziekte
In een onderzoek wordt een relatie gevonden. Welke bewering is juist? Causaliteit wordt waarschijnlijker:
a. Als de p-waarde klein is
b. Als het logisch te beredeneren is
c. Als het een sterk studiedesign is
d. Bij een hoge positieve likelihood ratio
c + d
hoge LR+ = kleinere kans op confounding
Heel veel studies (o.a. RCT’s) zijn cross-sectioneel, wat het nadeel hiervan als je iets wilt zeggen over causaliteit?
Cross-sectioneel is maar op 1 moment dus je kan alleen een correlatie NOOIT causaliteit bepalen.
Zet deze onderzoeken in volgorde van hoog-laag van mate van bewijskracht:
- cross-sectional studies
- expert opinion
- RCT
- systematic reviews
- observational studies (cohort, case-control)
- systematic reviews
- RCT
- observational
- cross-sectional
- case series
- experience, export opinion
Bewijzen dat een associatie cause-and-effect is, kan worden onderbouwd a.d.h.v. verschillende eigenschappen:
temporality, strength, dose-response, reversibility, consistency, biologic plausibility, specificity en analogy.
ik snap echt niet wat je hiervan moet snappen tbh
- temporality (temporal sequence): cause precedes effect
- stretch: large relative risk
- dose-response: larger exposure to cause associated with higher rates of disease
- reversibility: reduction in exposure is followed by lower rates of disease
- consistency: repeatedly observed by different persons, in different places, circumstances, and times
- biological plausibility: makes sense according to biologic knowledge of the time
- specificity: one cause leads to one effect
- analogy: cause-and-effect relationship already estabished for a similar exposure or disease
–> als een studie hieraan voldoet grote kans dat causatie aannemelijk is
Welke studie-designs zijn:
- niet specifiek
- niet reversibel
- geen dose-response
- geen analogy
- niet biologisch logisch
- geen effect
- incorrecte temporale sequence
case series, cross-section, case-control, cohort, non-randomized trial
(tov systematic review / RCT)
Waar is RCT wel geschikt voor het aantonen van causaliteit?
RCT geschikt voor aantonen causatie door: randomisatie, dubbel-blind, je begint voordat de mensen ziek zijn (longitudinaal onderzoek)
Wat als er bij een studie een groot relative risk wordt gevonden? en low relative risk?
o Groot effect: kans dat confounding variabelen geen (grote) rol spelen
o Klein effect: kans dat confounding variabelen wel een rol spelen
Welk type bewijs voor causaliteit wordt vaak niet goed onderzocht?
reversibility (ook omdat dit erg lastig is!)
antibiotica geeft en ziekte verdwijnt kan je vrij zeker zeggen dat een bacterie de oorzaak was (het liefst geef je dan weer de bacterie om te kijken of de patient ziek wordt maar dat is niet ethisch lol)
Wat wordt bedoeld met het type bewijs ‘consistency’ voor mate van bewijs voor causaliteit?
repeatedly observed by different persons, in different places, circumstances and times
Wat houdt ‘plausibiliteit’ in als type bewijs voor causaliteit?
het moet ‘logisch’ zijn wat de correlatie is
