Thema 6 Flashcards
drie soorten oorzaken
Een sufficiënte oorzaak: een factor of combinatie van factoren, die onvermijdelijk een ziekte zullen veroorzaken. De meeste componenten hiervan zijn onbekend.
Een componente oorzaak (letterlijk; een deel van de oorzaak): is een factor, die bijdraagt aan het ontwikkelen van een ziekte.
Een noodzakelijke oorzaak is elke factor, die nodig is om een ziekte te ontwikkelen. Een risicofactor, die al aanwezig was voor de ziekte ontstond.
Het model van causaliteit
Het model van causaliteit laat zien dat de RR en AR (dus de sterkte van de associatie) afhankelijk zijn van de verspreiding van determinanten binnen de populatie.
Criteria voor causaliteit:
(P waardes)
P waardes omschrijven de kans dat de uitkomst laat zien dat de nullhypothese waar is of niet waar is. Hoe kleiner de p-value is, hoe waarschijnlijker het is dat de nullhypothese niet waar is. De P waarde geeft significantie weer, maar geen geen informatie van validiteit en relevantie.
Er zijn twee soorten fouten met P-waarden: type I error: het verwerpen van de H0, terwijl deze klopt (alpha), of type II error: het niet verwerpen van een H0, die niet klopt (beta). Alfa is een keuze; significant ja of nee. Beta hangt af van de effect grootte, de N en precisie.
Kracht: 1 – beta: de kans om een verkeerde nullhypothese te verwerpen.
Welke informatie geeft de P waarde wel en niet?
P waarde geven geen informatie over validiteit of over
relevantie. Het geeft enkel een klein beetje informatie over willekeurige fouten en de sterkte
van een associatie. Een betrouwbaarheidsinterval (confidence interval) geeft veel meer
informatie.
Criteria voor causaliteit (Bradford Hill) – voor observationeel onderzoek.
Criteria voor causaliteit (Bradford Hill) – voor observationeel onderzoek.
1. Studie ontwerp: experimenteel bewijs dat een causaal gevolg aannemelijk maakt.
2. Validiteit: interne validiteit (selectie bias, informatie bias en confounding) of externe validiteit (de vertaling van jouw resultaten naar een algemene populatie)
3. Theoretische aannemelijkheid/ biologische aannemelijkheid: een causaal verband is makkelijker aan te nemen, wanneer er een rationele en theoretische basis voor is.
4. Tijdsrelatie: oorzaak gaat vooraf aan gevolg. Causaal verband is moeilijker vast te stellen bij lange preklinische periodes of lange lantentieperiode (tijd tussen blootstelling en optreden van effecten)
5. Sterkte van associatie: hoe sterker de relatie, hoe onwaarschijnlijker de kans dat het door andere variabelen komt.
6. Dosis-effect relatie: er moet een directe relatie zijn tussen de risicofactor en de ziektestatus. (rekening houden met confounding, plafondeffect, drempelwaarde en non-lineaire verbanden)
7. Consistentie: meerdere observaties van de associatie bij verschillende mensen, in verschillende omstandigheden met verschillende meetinstrumenten. (bewust blijven van effect modificatie en publicatiebias).
8. Samenhang: het moet samenhangen met bestaande kennis.
9. Analogie: soms kan een breed geaccepteerd fenomeen uit een gebied, ook toegepast worden in een ander gebied.
Deze criteria zijn goede richtlijnen, maar vormen ook geen garantie voor causaliteit.
Bradford Hill betekenis
criteria om te beoordelen of er sprake is van een oorzakelijk verband tussen twee gebeurtenissen.
Interne en externe validiteit
Interne validiteit: selectie bias, informatie bias en confounding
Externe validiteit: de vertaling van jouw resultaten naar een algemene populatie
Vormen van bias
selectie bias, informatie bias and confounders. –> elimineren. Interactie = effect modificatie: dit is geen bias en willen we enkel opsporen.
Gestratificeerde analyse
Methode om confounding op te sporen en te elimineren en om effect modificatie op te sporen.
Eerst bereken je de RR (of OR) voor de hele populatie, daarna creëer je subgroepen, waarin je opnieuw het relatieve risico kan berekenen.
Het doel van een gestratificeerde analyse is het opsporen en elimineren van confounders; het effect van de confounder op de associatie verwijderen, om biasvrije data te presenteren. Het tweede doel is om effect modificatie op te sporen en deze te presenteren.
Effect modificatie
Het effect van een centrale determinant (de sterkte van de associatie
tussen blootstelling en ziekte) is anders voor een stratum met een derde variabele (effect
modificator).
Interactie is de term die statistiek gebruikt voor effectmodificatie en synergisme of
antagonisme zijn biologische mechanisme, die effect modificatie veroorzaken.
Interpretatie van vergelijking (OR/RR)
confounder/effect modificator
Als stratum specifieke RR/OR hetzelfde zijn en niet verschillen van de algemene RR/OR.
Confounder:No, effect-modificator/interactie:No
Als stratum specifieke RR/OR hetzelfde zijn, maar verschillen van de algemene RR/OR.
Confounder:Yes, effect-modificator/interactie:No
Als stratum specifieke RR/OR verschillen en verschillen van de algemene RR/OR.
Confounder:Yes, effect-modificator/interactie:Yes
OR mantel-Haenszel
De mantel Haenszel is eigenlijk gewoon een afgewogen gemiddelde van de strata OR’s.
Omdat je normaal maar een OR presenteert voor de hele populatie, kun je deze optie
gebruiken. Als je dit berekent kom je er achter dat dit ook tussen de OR’s in ligt, het is dus
gewoon een manier om een gemiddelde OR te berekenen.
Beperkingen van een gestratificeerde analyse
alleen mogelijk met een beperkt aantal categorieën, bij een te groot aantal strata wordt het aantal participanten te klein, waardoor er te weinig sterkte is.
differentiële en non-differentiële bias
differentiële bias is een vorm van bias waarbij de mate van bias verschilt tussen groepen, terwijl non-differentiële bias een vorm van bias is waarbij de mate van bias gelijk is voor alle groepen in het onderzoek.
verschil randomisatie en stratificatie
Randomisatie zorgt voor een willekeurige toewijzing van deelnemers aan verschillende onderzoeksgroepen, terwijl stratificatie zorgt voor een gelijke verdeling van subgroepen op basis van bepaalde kenmerken.
