Forelæsning ved Professor Elsebeth Lynge Velkommen til Epidemiologi

Størrelse: px
Starte visningen fra side:

Download "Forelæsning ved Professor Elsebeth Lynge Velkommen til Epidemiologi"

Transkript

1 slide Afdelingen for Epidemiologi Indhold slide1 slide2 slide3 slide4 slide5 slide6 slide7 slide8 slide9 slide10 slide11 slide12 slide13 slide14 slide15 slide16 slide17 slide18 slide19 slide20 slide21 slide22 slide23 Forelæsning ved Professor Elsebeth Lynge Velkommen til Epidemiologi tilbage [ :23:08]

2 [ :23:12]

3 [ :23:16]

4 [ :23:21]

5 (1 of 2) [ :23:24]

6 (2 of 2) [ :23:24]

7 [ :23:27]

8 [ :23:34]

9 [ :23:37]

10 (1 of 2) [ :23:41]

11 (2 of 2) [ :23:41]

12 (1 of 2) [ :23:45]

13 (2 of 2) [ :23:45]

14 [ :23:51]

15 [ :23:55]

16 (1 of 2) [ :24:02]

17 (2 of 2) [ :24:02]

18 [ :24:05]

19 (1 of 2) [ :24:08]

20 (2 of 2) [ :24:08]

21 [ :24:14]

22 [ :24:17]

23 [ :24:20]

24 [ :24:23]

25 [ :24:26]

26 [ :24:29]

27 [ :24:32]

28 [ :24:35]

29 EPIDEMIOLOGISKE ASSOCIATIONSMÅL 1

30 HVAD ER EPIDEMIOLOGISKE PROBLEMER HVOR MANGE? Døde Fødte Kræftpatienter HIV-smittede HVOR HYPPIGT? Fødes børn med hareskår? Får 40-årige kvinder brystkræft? Får ældre kvinder hoftebrud? 2

31 SAMMENLIGNINGER Er der flere trafikdræbte i Frankrig end i Danmark? Får rygere hyppigere lungekræft end ikke-rygere? Dør danskere før svenskere? ÅRSAGSFORHOLD Får man hovedpine af støj? Skyldes den øgede forekomst af modermærkekræft solskoldninger? Falder dødeligheden af hjertesygdomme, fordi vi dyrker motion? 3

32 I = incidens d = antal nye sygdomstilfælde PY = antal personår INCIDENS Eksponerede: Ikke-eksponerede: I e = d e /PY e I o = d o /PY o RELATIV RISIKO RR = I e /I o = (d e /PY e ) / (d o /PY o ) = (d e x PY o ) / (d o x PY e ) RISIKO DIFFERENS RD = I e I o = d e /PY e d o /PY o 4

33 OVARY CANCER INCIDENCE DENMARK Rate per 100,

34 OVARY CANCER INCIDENCE DENMARK Rate per 100,

35 7

36 8

37 OVARY CANCER INCIDENCE DENMARK Risk difference

38 10

39 SÆDKVALITET Relativ risiko: sædkvalitet hos mænd født sammenlignet med sædkvalitet hos mænd født : (41 mio/ml) / (63 mio/ml) = 0.65 Difference: sædkvalitet hos mænd født minus sædkvalitet hos mænd født : 63 mio/ml 41 mio/ml = 22 mio/ml 11

40 ANALYTISKE EPIDEMIOLOGISKE UNDERSØGELSER Kohorte undersøgelser - prospektive - historiske (retrospektive) Case-control undersøgelser 12

41 KOHORTE-UNDERSØGELSE Eksponeret Syg Personår Ja Nej Ja a PY e Nej b PY o Total a+b PY e +PY o I e = a/py e I o = b/py o RR = (a/py e ) / (b/py o ) = (a x PY o ) / (b x PY e ) RD = (a/py e ) - (b/py o ) 13

42 KOHORTE-UNDERSØGELSE Hormone Coronary Personår heart disease use Ja Nej Ja Nej Total Kilde: Stampfer et al, A prospective study of postmenopausal hormones and coronary heart disesse, 1985 Beregn: I e (30/54309) I o (60/51478) RR (30/54309) / (60/51478) = 0.47 RD (30/54309) - (60/51478) = -6.1*

43 UNDERSØGELSE CASE-CONTROL- Eksponeret Syg Total Ja Nej Ja a c a+c Nej b d b+d Total a+b c+d a+b+c+d Vi kan ikke beregne incidensrater, da vi ikke har personår. Derfor kan vi heller ikke beregne risiko differens. MEN vi kan beregne: Odds ratio ~ Relativ risiko OR = (a/c) / (b/d) = (a x d) / (b x c) 15

44 UNDERSØGELSE CASE-CONTROL- Eksponeret Syg Total Ja Nej Ja a c a+c Nej b d b+d Total a+b c+d a+b+c+d c og d udvælges således, at c/d = PY e /PY o Derfor bliver: OR = (a x d) / (b x c) ~ RR = (a x PY o ) / (b x PY e ) 16

45 CASE-CONTROL- UNDERSØGELSE Current Myocardial Total use of infarction OC Ja Nej Ja Nej Total Kilde: Rosenberg et al. Oral contraceptive use in relation to non-fatal myocardial infarction, Beregn: OR (23*2816) / (133*304) = 1.6 ~ RR 17

46 [ :19:14]

47 (1 of 2) [ :19:22]

48 (1 of 2) [ :19:29]

49 (2 of 2) [ :19:29]

50 (1 of 2) [ :19:33]

51 (2 of 2) [ :19:33]

52 [ :19:37]

53 [ :20:10]

54 [ :20:14]

55 (1 of 2) [ :20:17]

56 [ :20:20]

57 [ :20:23]

58 [ :20:26]

59 [ :20:33]

60 [ :20:37]

61 [ :20:39]

62 [ :20:42]

63 [ :20:46]

64 [ :20:52]

65 [ :20:56]

66 [ :20:59]

67 [ :21:02]

68 (1 of 2) [ :21:05]

69 (2 of 2) [ :21:05]

70 (1 of 2) [ :21:09]

71 (2 of 2) [ :21:09]

72 (1 of 2) [ :21:12]

73 (2 of 2) [ :21:12]

74 (1 of 2) [ :21:15]

75 [ :21:18]

76 Velkommen Epidemiologi Medicin semester Lektor Henrik Friis Afdeling for Epidemiologi, Institut for Folkesundhedsvidenskab

77 Disposition Introduktion Epidemiologi på 6. og 8. semester Hvad du finder på OSVAL II emner Epidemiologi: begreber og metoder Oversigt Confounding og effekt modifikation Randomised, controlled trials confounding og effekt modifikation

78 Epidemiologi på semester Indledende to-ugers kursus Epidemiologi begreber og metoder (2F) Hvad fejler danskerne? (1F+2H) Infektions/lungesygdomme Infektionsepidemiologi, incl Global infections (2F) Overvågning af smitsomme sygdomme (1F+2H) Endokrinologi/mammasygdomme Epidemiologisk transition fedme og diabetes (2F+3H) Hjertesygdomme Hjertesygdommenes epidemiologi (1F+2H) Afsluttende to-ugers kursus Forebyggelsesstrategier (2F)

79 Hvad du finder på Målsætning Skema Pensum Generelt Tema-specifikt Materiale husk at printe ud og medbring! Hand-outs forelæsningsnoter/power-point præsentation Materiale til holdtimer OSVAL II emner

80 Pensum - generelt Epidemiology for the Uninitiated, BMJ Artikler fra Lancets Epidemiology Series fra 2002 An overview of clinical research: the lay of the land Descriptive studies: what they can and cannot do Bias and causal associations in observational research Cohort studies: marching towards outcomes Case-control studies: research in reverse Generation of allocation sequences in randomised trials: chance, not choice Allocation concealment in randomised trials: defending against deciphering Blinding in randomised trials: hiding who got what Bemærk: den officielle pensumliste er på

81 Pensum tema-specifikt Hvad fejler danskerne? Sund hele livet - nationale mål og strategier for folkesundheden (K. 1) Status (K. 4-5) Sundhedspolitisk redegørelse (K. 5) Infektionsepidemiologi Fra Børnevaccinationsprogrammet, og EPI-NYT: Influenza: Uge 1-2/1998, 23/2001 og 39/2002; HIV: 21/2002 og 47/2002 Belshe R: Influenza as a zoonosis: how likely is a pandemic? Lancet, 1998;351:460 Johansen JD. HIV infektion påvist hos unge i Danmark UfL, 2001;163(42):5820. Glismann SO. Risiko for mæslingeepidemi i Danmark. UfL, 2002;164(49):5745. Madsen KM et al. MFR-vaccination og autisme et populationsbaseret followupstudie. UfL, 2002;164(49): Fedme og diabetes. Bemærk: den officielle pensumliste er på

82 OSVAL II emner Elsebeth Lynge, Cancer Screening Middellevetid Dan Meyrowitsch, Epidemiologisk transition fx ulykker i ulande Mandlig omskæring Parasitære sygdomme Henrik Friis, Den næste influenza pandemi Tuberkulosens epidemiologi Fedme og diabetes i ulande

83 Epidemiologi begreber og metoder Oversigt Epidemiologiske mål Hvad er epidemiologi? Hvad er en årsag? Processen i et epidemiologisk studie Er estimatet validt? Confounding Effekt modifikation - interaktion Randomiserede, kontrollerede trials Confounding og interaktion i RCT

84 Hvad er epidemiologi? Læren om sygdommes hyppighed, fordeling og årsager Sygdomme opstår ikke tilfældigt, men afhængigt af diverse faktorer - determinanter Disse determinanter kan identificeres, og viden herom bruges til at forbedre sundhedstilstanden Epidemiologiens objekt er populationer nødvendigt for at drage slutninger om årsagssammenhænge Uafhængige variable Afhængig variabel Exposure Disease Study factors Outcome Predictors Explanatory variables Risk factors Determinants

85 Hyppighedsmål Epidemiologiske mål Prævalens fx 2% har sygdommen Incidens Rate incidensrate, fx 2.2/ /år får sygdommen Proportion kumulativ incidensproportion, fx 5% får sygdommen på 5 år Associationsmål Relativ risiko Risikoen for sygdommen blandt eksponerede i forhold til ueksponerede Odds ratio Et mål for den relative risiko ifbm case-control studier

86 Hvad er en årsag? Hvad er en årsag a cause? An act, event or condition, that initiate a series of events leading to an effect alone or together with other causes Rothman, 1976 Sjældent én men kæder eller netværk af årsager Årsager på forskellige niveauer Miljø erhverv bolig familie ernæring livsstil Individet gener celle væv organ psyke Organisme

87 Processen i et epidemiologisk studie Source population 1. Sampling True, unknown population parameter π P (95% CI) Our estimate of π Study population P The estimate in our sample 2. Study conduct 3. Statistical analysis 4. Inference

88 Er estimatet validt? Kun muligt at drage slutninger om befolkningen udfra stikprøven, hvis der ikke er alternative forklaringer Alternative forklaringer kunne være: Bias En systematisk fejl - skyldes studiets design og gennemførelse Et validitetsproblem - kan ikke afhjælpes Confounding En systematisk fejl - skyldes en ydre faktor Et validitetsproblem - kan kontrolleres via design/analyse Tilfældigheder En tilfældig fejl - skyldes stikprøvevariationen Et præcisionproblem - kan beskrives kvantitativt

89 Forårsager en confounder confounding? Confounding En falsk association mellem exposure og disease, på grund af effekten af en confounder C + E - D - E + D + Confounder En risiko faktor for disease, som er associeret med exposure

90 Hvordan undgår vi confounding? En confounder er en risiko faktor for disease Det kan vi ikke ændre på! associeret med exposure Vi kan fordele confounderen ligeligt mellem exposure-grupperne! C + C + E - D - E + D + Hvordan kan vi gøre det?

91 Hvordan undgår vi confounding? Hvordan kan vi fordele C ligeligt mellem eksponeringsgrupperne? C + C + E - D? E + D? I design-fasen Restriktion: vi inkluderer kun C - i studiet eller kun C + Randomisering: vi fordeler deltagerne tilfældigt til E - and E + I analyse-fasen Stratifikation: vi analyserer separat for C - og C + Multivariabel analyse: vi lader computeren klare det!

92 Confounding Risk RR stratum-c+ =1 RR crude =2 RR stratum-c- =1 0 1 Exposure

93 Confounding - positive Risk Rygere RR crude =2 Ikke-rygere Kvinder Mænd

94 Confounding - negative Risk Rygere RR crude =1 Ikke-rygere Kvinder Mænd

95 Confounder kontrol via stratifikation Crude Stratumspecific Ajd RR vægtet gennemsnit af de stratum-specifikke RR

96 Confounder kontrol via stratifikation Crude Stratumspecific Ajd RR - vægtet gennemsnit af de stratum-specifikke RR

97 Hvordan undersøger vi for confounding? Beregn et crude estimate for associationen Kontrollér for confounderen og beregn et adjusted estimate Statificér, og beregn stratum-specifikke estimater Beregn gennemsnittet af de stratum-specifikke estimater Sammenlign adjusted og crude estimates Hvis de er forskellige, så var crude estimate confounded Rapporter derfor adjusted (unconfounded) estimate Bemærk: Hvor forskellige de må være er en skønssag! Undersøgelse for confounding baseres IKKE på p-værdier!

98 Confoundere - confounding? Hvilke faktorer skal man tænke på? Altid alder og køn Sygdommens kendte risikofaktorer Hvordan undersøger man for confounding? Sammenlign adjusted estimate med crude estimate Hvis forskellige, så er crude estimate confounded Man kan ikke bruge signifikanstests!

99 Effekt modifikation - interaktion Risk RR stratum-em+ =4 RR crude =2 RR stratum-em- =1 0 1 Exposure

100 Effekt modifikation Crude Stratumspecific Hvis stratum-specifikke RR er forskellige effekt modifikation! Reporter de stratum-specifikke estimater

101 Hvad er effekt modifikation - interaktion? Effekten af en eksponering afhænger af en tredje faktor Skyldes en kompliceret årsagssammenhæng Skal beskrives ikke elimineres Man undersøger for effekt modifikation ved stratifikation Effekt modifikation vs confounding Begge skyldes samspil med en tredje faktor Begge undersøges ved stratifikation eller multivariabel analyse Confounding: stratum-specifikke estimater ens Effekt modifikation: stratum-specifikke estimater er forskellige Confounding skal elimineres - effekt modifikation skal beskrives

102

103 Interventionsstudie Som et kohortestudie: eksponering outcome Eksponering bestemmes af undersøgeren Effekten sammenlignes med ingen, anden eller placebo intervention Randomised, controlled trial - RCT Randomiseret eliminerer confounding Placebo-kontrolleret muliggør blinding Dobbelt-blindt reducerer bias Stærkeste design til at afgøre årsag-virkning sammenhæng

104 Interventionsstudie Randomisering Allokering bestemmes af undersøgeren ved tilfældighedsprincip Muliggør stor kontrast i eksponering Kun tilfældige forskelle mellem grupperne mht andre variable Forskellig eksponering i øvrigt sammenlignelige Den relative risiko bestemmes, som RR = Risikoen hvis eksponeret Risikoen hvis ikke eksponeret

105 Confounding ved RCT Randomisering vil ideelt føre til Ligelig fordeling af kendte og ukendte confoundere Dermed ingen confounding Randomisering kan svigte sjusk eller tilfældigheder Jo stærkere risiko faktor, jo mindre forskelle medfører confounding Hvordan vurderes om der kan være confounding? Undersøger for baseline equivalence Hvis der er forskelle så laves stratificeret eller multivariabel analyse undersøge og eventuelt kontrollere for confounding

106

107 Effekt modifikation ved RCT Er effekten større hos nogle end hos andre? Fx blandt kvinder, ældre, rygere, syge, etc Eks 1: Effekten af jerntilskud på hæmoglobin hos raske? Eks 2: Effekten af jerntilskud på hæmoglobin hos anæmiske?

108 Effekt modifikation ved RCT ABSTRACT Iron supplements are often prescribed during infancy but their benefits and risks have not been well documented. We examined whether iron supplements affect growth or morbidity of breastfed infants. Full-term infants in Sweden (n 101) and Honduras (n 131) were randomly assigned to three groups at 4 mo of age: 1) placebo from 4 to 9 mo; 2) placebo from 4 to 6 mo and iron supplements [1 mg/(kg d)] from 6 to 9 mo; or 3) iron supplements from 4 to 9 mo. All infants were exclusively or nearly exclusively breast-fed to 6 mo and continued to be breast-fed to at least 9 mo. Growth was measured monthly and morbidity data were collected every 2 wk. Among the Swedish infants, gains in length and head circumference were significantly lower in those who received iron than in those given placebo from 4 to 9 mo. The same effect on length was seen in Honduras, but only at 4 6 mo among those with initial hemoglobin (Hb) >110 g/l. There was no significant main effect of iron supplementation on morbidity, nor any significant interaction between iron supplementation and site, but for diarrhea (with both sites combined), there was an interaction between iron supplementation and initial Hb. Among infants with Hb <110 g/l at 4 mo, diarrhea was less common among those given iron than in those given placebo from 4 9 mo, whereas the opposite was true among those with Hb >=110 g/l (P 0.05). We conclude that routine iron supplementation of breast-fed infants may benefit those with low Hb but may present risks for those with normal Hb. J. Nutr. 132: , 2002.

109 Effekt modifikation ved RCT Dewey KG, 2002

110 RCT confounding og effekt modifikation Nedsætter aspirin risikoen for hjerte-kar dødelighed? Hvilken rolle kunne køn spille? Confounder? Effekt modifier? Aspirin + - Køn m f

111 RCT - two-by-two factorial design To interventioner/hypoteser undersøges i samme studie Aspirin nedsætter risikoen for hjerte-kar dødelighed β-caroten nedsætter risikoen for lungekræft Effekterne forudsættes uafhængige, ie. ingen interaktion Effekten af hver intervention estimeres uden hensyn til den anden Vi sammenligner aspirin (n=11 000) med ingen aspirin (n=11 000) Aspirin + - PHSRG, NEJM, 1989 β-caroten

112 RCT - two-by-two factorial design To interventioner mod samme sygdom: α-tocopherol nedsætter risikoen for lungekræft β-caroten nedsætter risikoen for lungekræft Tillader undersøgelse for interaktion Interaktion estimér effekten separat for hvert niveau af den anden intervention Ingen interaktion større styrke til at bestemme effekter α-tocopherol + - ATBC-CPSG, NEJM, 1994 β-caroten

113 Resumé Årsagssammenhænge er komplekse Sygdomme har flere årsager ikke nødvendigvis uafhængige Exposure-disease sammenhæng påvirkes af andre faktorer Stratifikation afdækker confounding og effekt modifikation Confounding skal elimineres Effekt modifikation skal beskrives Ved randomiserede, kontrollerede trials Confounding mulig check for baseline equivalence og justér Effekt modifikation sandsynlig er vigtig og skal beskrives

114 Hvad fejler Danskerne? Del 1

115 Hvad fejler Danskerne Middellevetid Dødsårsager

116 Middellevetid Det gennemsnitlige antal år, en person kan forvente at leve i, hvis personens dødelighed fremover svarer til det, der gælder for nuet.

117 Middellevetid Middellevetid er en prognose for hvor lang tid man vil leve, baseret på alle aldersklassers dødelighed. Et index det anvendes internationalt til vurdering af landes sundhedstilstand

118 Kohorte vs. periode ALDER KALENDERTID

119 Overlevelseskurver Overlevende af DK 1900 DK 2000 S ALDER (ÅR)

120 Pressen skrev

121 Middellevetid over tid

122 Middellevetid over tid

123 Middellevetidsudvalget Nedsat af sundhedsministeren i 1992 Undersøge, hvilke forhold der kunne påvises at have betydning for udviklingen af middellevetiden i Danmark

124

125 Beskrivelse af ændringen Middellevetid over tid

126 KVINDER Middellevetid-2001 MÆND 28 26

127 Øjebliksbillede

128 Middellevetidsudvalgets første forklaring Udviklingen i de danske kvinders overdødelighed bidrager relativt meget til stagnationen i middellevetiden. Midaldrende kvinder bærer den største del af overdødeligheden

129 Hvad er en dødsårsag

130

131 Dødsårsager Tilgrundliggende lidelse Klassificeres ved ICD koder (ICD-10) Sundhedsstyrelsen

132 Hvilke dødsårsager?

133 Hjertesygdomme - kvinder

134 Levercirrose - kvinder

135 Brystkræft - kvinder

136 Kræft i tyk- og endetarm - kvinder

137 Selvmord - kvinder

138 Ulykker - kvinder

139 KOL - Kvinder

140 Lungekræft - kvinder

141 Dødsårsager der bidrager til stigning Kræft i mund og svælg (K+M) Lungekræft (K) Andre kræftformer (M) Hjertesygdomme (M+K) Kronisk Obstruktiv Lungesygdom (K) Andre sygdomme (M+K) Ulykker (M)

142 Lungekræft og rygning

143

144 Middellevetidsudvalgets konklusion Tobaksrygning er en væsentlig faktor bag overdødeligheden. Tobaksrygning, Alkohol og stofmisbrug er de livsstilsfaktorer der bidrager mest til tab af levetid

145 2,5 2,2

146 Hvad fejler Danskerne? Del 2

147 Generationsperspektivet - en anden historie...

148 The Queen in the Lancet By Dan Meyrowith and Rune Jacobsen

149 It s all the Queen s fault!! (Hugo Kesteloot, The Lancet, March 2001)

150 It s all the Queen s fault!! (Hugo Kesteloot, The Lancet, March 2001) All-cause mortality in women is declining in all western European countries, apart from in Danish women. Many Danish women are smokers. Halting of the decline in mortality occurred 5 years after the ascension to the throne of Denmark by the Queen Margrethe II... The queen is very popular in Denmark and a known cigarette smoker. As a role model for the women, the Queen s example could offer an explanation for the unusual mortality in Danish women.

151 It s all the Queen s fault!! Kesteloot has pooled individuals from all age-groups years! (Hugo Kesteloot, The Lancet, March 2001)

152 The Danes hit back!

153 The Danes hit back! Jacobsen et al., letter in The Lancet, July 2001: The age-specific mortality for Danish women from 1900 to 1995, however, shows that the increase in mortality actually started before (our) curves show an apparent increase in mortality with increasing age. The rise in mortality therefore comes from a certain generation of women. The women with the increase in mortality are the first generation of frequent smokers.. and the generations entering the workforce during the 1960s.

154 It s not the Queen s fault! (Politiken, )

155 Forklaring på tidsforløb Middellevetid Sweden Denmark År

156 ALDER KALENDERTID Alder = periode + fødselskohorte <=> Fødselskohorte = periode - alder

157 Overdødelighed Alder = periode + fødselskohorte <=> Fødselskohorte = periode - alder

158

159 Konklusion Grunden til den lave middellevetid skyldes hovedsageligt en overdødelighed blandt kvinder født imellem de to verdenskrige. Årsagerne (risikofaktorerne) til den lave middellevetid for kvinder skal findes hos generationer født mellem de to verdenskrige.

160 Er rygning årsagen? Risiko for at dø Risiko for at dø af lungekræft Fødselskohorte

161 Konklusion Tobak kan ikke alene forklare stagnationen i middellevetiden Andre årsager må have indflydelse

Epidemiologiske associationsmål

Epidemiologiske associationsmål Epidemiologiske associationsmål Mads Kamper-Jørgensen, lektor, maka@sund.ku.dk Afdeling for Social Medicin, Institut for Folkesundhedsvidenskab It og sundhed l 16. april 2015 l Dias nummer 1 Sidste gang

Læs mere

Studiedesigns: Case-kontrolundersøgelser

Studiedesigns: Case-kontrolundersøgelser Studiedesigns: Case-kontrolundersøgelser Mads Kamper-Jørgensen, lektor, maka@sund.ku.dk Afdeling for Social Medicin, Institut for Folkesundhedsvidenskab It og sundhed l 12. maj 2016 l Dias nummer 1 Sidste

Læs mere

Studiedesign. Rikke Guldberg Ulrik Schiøler Kesmodel Øjvind Lidegaard

Studiedesign. Rikke Guldberg Ulrik Schiøler Kesmodel Øjvind Lidegaard Studiedesign Rikke Guldberg Ulrik Schiøler Kesmodel Øjvind Lidegaard Studiedesign Økologiske studier Tværsnitsstudier Case-kontrolstudier Kohortestudier Randomiserede studier Hvorfor er det vigtigt at

Læs mere

Effektmålsmodifikation

Effektmålsmodifikation Effektmålsmodifikation Mads Kamper-Jørgensen, lektor, maka@sund.ku.dk Afdeling for Social Medicin, Institut for Folkesundhedsvidenskab It og sundhed l 21. april 2015 l Dias nummer 1 Sidste gang Vi snakkede

Læs mere

Årsagsteori. Kim Overvad Afdeling for Epidemiologi Institut for Folkesundhed Aarhus Universitet April 2011

Årsagsteori. Kim Overvad Afdeling for Epidemiologi Institut for Folkesundhed Aarhus Universitet April 2011 Årsagsteori Kim Overvad Afdeling for Epidemiologi Institut for Folkesundhed Aarhus Universitet April 2011 Årsager The cause of a disease event is an event, condition or characteristic that preceeded the

Læs mere

applies equally to HRT and tibolone this should be made clear by replacing HRT with HRT or tibolone in the tibolone SmPC.

applies equally to HRT and tibolone this should be made clear by replacing HRT with HRT or tibolone in the tibolone SmPC. Annex I English wording to be implemented SmPC The texts of the 3 rd revision of the Core SPC for HRT products, as published on the CMD(h) website, should be included in the SmPC. Where a statement in

Læs mere

Epidemiologiske metoder

Epidemiologiske metoder Bacheloruddannelsen i IT og Sundhed Københavns Universitet Epidemiologiske metoder 2. semester Forårssemesteret 2014 Kursusleder Mads Kamper-Jørgensen, lektor, Afdeling for Social Medicin, Institut for

Læs mere

Studiedesigns: Kohorteundersøgelser

Studiedesigns: Kohorteundersøgelser Studiedesigns: Kohorteundersøgelser Mads Kamper-Jørgensen, lektor, maka@sund.ku.dk Afdeling for Social Medicin, Institut for Folkesundhedsvidenskab It og sundhed l 28. april 2015 l Dias nummer 1 Sidste

Læs mere

Fejlkilder. Kim Overvad Afdeling for Epidemiologi Institut for Folkesundhed Aarhus Universitet Marts 2011

Fejlkilder. Kim Overvad Afdeling for Epidemiologi Institut for Folkesundhed Aarhus Universitet Marts 2011 Fejlkilder Kim Overvad Afdeling for Epidemiologi Institut for Folkesundhed Aarhus Universitet Marts 2011 Læringsmål Tilfældig variation Selektionsproblemer Informationsproblemer Confounding Effekt modifikation

Læs mere

Vurdering af epidemiologiske undersøgelser. Epidemiologisk forskning

Vurdering af epidemiologiske undersøgelser. Epidemiologisk forskning Vurdering af epidemiologiske undersøgelser Epidemiologisk forskning Mogens Vestergaard Institut for Epidemiologi og Socialmedicin Aarhus Universitet mv@soci.au.dk At belyse en videnskabelig hypotese ved

Læs mere

Fejlkilder. Ulrik Schiøler Kesmodel. Rikke Guldberg Øjvind Lidegaard

Fejlkilder. Ulrik Schiøler Kesmodel. Rikke Guldberg Øjvind Lidegaard Fejlkilder Ulrik Schiøler Kesmodel Rikke Guldberg Øjvind Lidegaard Fejlkilder 1. Selektionsproblemer 2. Informationsproblemer 3. Confounding Generelle overvejelser I Det estimat for hyppighed, som vi måler

Læs mere

Epidemiologiske metoder

Epidemiologiske metoder Bacheloruddannelsen i IT og Sundhed Københavns Universitet Epidemiologiske metoder 2. semester Forårssemesteret 2014 Kursusleder Mads Kamper-Jørgensen, lektor, Afdeling for Social Medicin, Institut for

Læs mere

Epidemiologiske mål Studiedesign

Epidemiologiske mål Studiedesign Epidemiologiske mål Studiedesign Svend Juul Pludselig uventet spædbarnsdød Sudden Infant Death Syndrome, SIDS Uventet dødsfald hos et rask spædbarn. Obduktion o.a. giver ingen forklaring. Hyppigheden -doblet

Læs mere

Epidemiologiske associationsmål

Epidemiologiske associationsmål Epidemiologiske associationsmål Mads Kamper-Jørgensen, lektor, maka@sund.ku.dk Afdeling for Social Medicin, Institut for Folkesundhedsvidenskab It og sundhed l 21. april 2016 l Dias nummer 1 Sidste gang

Læs mere

Epidemiologi. Hvad er det? Øjvind Lidegaard og Ulrik Kesmodel

Epidemiologi. Hvad er det? Øjvind Lidegaard og Ulrik Kesmodel Epidemiologi. Hvad er det? Øjvind Lidegaard og Ulrik Kesmodel Rigshospitalet Århus Sygehus Epidemiologi. Hvad er det? Definition Læren om sygdommes udbredelse og årsager Indhold To hovedopgaver: Deskriptiv

Læs mere

Eksperimenter. Kim Overvad Afdeling for Epidemiologi Institut for Folkesundhed Aarhus Universitet Marts 2011

Eksperimenter. Kim Overvad Afdeling for Epidemiologi Institut for Folkesundhed Aarhus Universitet Marts 2011 Eksperimenter Kim Overvad Afdeling for Epidemiologi Institut for Folkesundhed Aarhus Universitet Marts 2011 Epidemiologiske studier Observerende studier beskrivende (populationer) regional variation migrations

Læs mere

9. Chi-i-anden test, case-control data, logistisk regression.

9. Chi-i-anden test, case-control data, logistisk regression. Biostatistik - Cand.Scient.San. 2. semester Karl Bang Christensen Biostatististisk afdeling, KU kach@biostat.ku.dk, 35327491 9. Chi-i-anden test, case-control data, logistisk regression. http://biostat.ku.dk/~kach/css2014/

Læs mere

Målsætning. Vurdering af epidemiologiske undersøgelser

Målsætning. Vurdering af epidemiologiske undersøgelser Vurdering af epidemiologiske undersøgelser Målsætning Mogens Vestergaard Institut for Epidemiologi og Socialmedicin Aarhus Universitet At belyse en videnskabelig problemstilling ved at indsamle, analysere

Læs mere

Hvor mange har egentlig kræft?

Hvor mange har egentlig kræft? Hvor mange har egentlig kræft? John Brodersen Professor, speciallæge i almen medicin, ph.d. Center for Forskning & Uddannelse i Almen Medicin, IFSV, KU Forskningsenheden for Almen Praksis, Region Sjælland

Læs mere

En teoretisk årsagsmodel: Operationalisering: Vurdering af epidemiologiske undersøgelser. 1. Informationsproblemer Darts et eksempel på målefejl

En teoretisk årsagsmodel: Operationalisering: Vurdering af epidemiologiske undersøgelser. 1. Informationsproblemer Darts et eksempel på målefejl Vurdering af epidemiologiske undersøgelser Jørn Attermann. februar 00 I denne forelæsning vil vi se på fejl, som kan have betydning for fortolkningen af resultater fra epidemiologiske undersøgelser. Traditionelt

Læs mere

Kohorte. Algorithm for classification of study. Kohorte og interventionsstudier

Kohorte. Algorithm for classification of study. Kohorte og interventionsstudier Kohorte og interventionsstudier MPH-specialmodul, 17.maj 2010 MPH-uddannelsen1.semester 23.09.2008 Algorithm for classification of study Did investigator assign exposure? Yes: Experimental study Random

Læs mere

To grundlæggende kategorier af sygdomsmål: EPIDEMIOLOGISKE MÅL OG DESIGN-OPTIONER. prævalens og incidens

To grundlæggende kategorier af sygdomsmål: EPIDEMIOLOGISKE MÅL OG DESIGN-OPTIONER. prævalens og incidens EPIDEMIOLOGISKE MÅL OG DESIGN-OPTIONER Hyppighedsmål Prævalens Incidens Kumuleret incidensproportion Incidens rate Associationsmål Relativ Risiko Risiko Differens To grundlæggende kategorier af sygdomsmål:

Læs mere

Epidemiologiske hyppighedsmål

Epidemiologiske hyppighedsmål Epidemiologiske hyppighedsmål Mads Kamper-Jørgensen, lektor, maka@sund.ku.dk Afdeling for Social Medicin, Institut for Folkesundhedsvidenskab It og sundhed l 14. april 2015 l Dias nummer 1 Sidste gang

Læs mere

Analyse af binære responsvariable

Analyse af binære responsvariable Analyse af binære responsvariable Susanne Rosthøj Biostatistisk Afdeling Institut for Folkesundhedsvidenskab Københavns Universitet 23. november 2012 Har mænd lettere ved at komme ind på Berkeley? UC Berkeley

Læs mere

Epidemiologi. Sjurdur F. Olsen. Epidemiologi: Introduktion. Epidemiologi: Introduktion. Epidemiologi: Eksempel. 1. Introduktion om epidemiologi

Epidemiologi. Sjurdur F. Olsen. Epidemiologi: Introduktion. Epidemiologi: Introduktion. Epidemiologi: Eksempel. 1. Introduktion om epidemiologi Epidemiologi Sjurdur F Olsen 1 Introduktion om epidemiologi 2 Om kursets indhold 3 Epidemiologiske mål 4 Epidemiologiske studiedesign Hvad er epidemiologi? Hvad er epidemiologi? Eksempler Epidemiologi:

Læs mere

Ved undervisningen i epidemiologi/statistik den 8. og 10. november 2011 vil vi lægge hovedvægten på en fælles diskussion af følgende fire artikler:

Ved undervisningen i epidemiologi/statistik den 8. og 10. november 2011 vil vi lægge hovedvægten på en fælles diskussion af følgende fire artikler: Kære MPH-studerende Ved undervisningen i epidemiologi/statistik den 8. og 10. november 2011 vil vi lægge hovedvægten på en fælles diskussion af følgende fire artikler: 1. E.A. Mitchell et al. Ethnic differences

Læs mere

Confounding. Mads Kamper-Jørgensen, lektor, maka@sund.ku.dk. Afdeling for Social Medicin, Institut for Folkesundhedsvidenskab

Confounding. Mads Kamper-Jørgensen, lektor, maka@sund.ku.dk. Afdeling for Social Medicin, Institut for Folkesundhedsvidenskab Afdeling for Social medicin Confounding Mads Kamper-Jørgensen, lektor, maka@sund.ku.dk Afdeling for Social Medicin, Institut for Folkesundhedsvidenskab It og sundhed l 28. maj 2015 l Dias nummer 1 Sidste

Læs mere

Mål. Kritisk vurdering af litteraturen. Vurdering af evidensen. Typer af fejlkilder. Fire muligheder. Fejlkilder og studie størrelse

Mål. Kritisk vurdering af litteraturen. Vurdering af evidensen. Typer af fejlkilder. Fire muligheder. Fejlkilder og studie størrelse Mål Kritisk vurdering af litteraturen Andreas H. Lundh nfektionsmedicinsk Afdeling, Hvidovre Hospital Anders W. Jørgensen Øre-Næse-Halsafdeling H, Aarhus Universitets Hospital - kunne skelne mellem systematiske

Læs mere

Introduktion til epidemiologi

Introduktion til epidemiologi Introduktion til epidemiologi Mads Kamper-Jørgensen, lektor, maka@sund.ku.dk Afdeling for Social Medicin, Institut for Folkesundhedsvidenskab, Københavns Universitet It og sundhed l 9. april 2015 l Dias

Læs mere

Hvorfor er forskning væsentlig? Øjvind Lidegaard, RH Rikke Guldberg, Skejby Ulrik Kesmodel, Herlev

Hvorfor er forskning væsentlig? Øjvind Lidegaard, RH Rikke Guldberg, Skejby Ulrik Kesmodel, Herlev Hvorfor er forskning væsentlig? Øjvind Lidegaard, RH Rikke Guldberg, Skejby Ulrik Kesmodel, Herlev Hvorfor er forskning væsentlig? Nødvendig for at forstå sygdom Forudsætning for mere rationel diagnostik

Læs mere

Studiedesigns: Alternative designs

Studiedesigns: Alternative designs Studiedesigns: Alternative designs Mads Kamper-Jørgensen, lektor, maka@sund.ku.dk Afdeling for Social Medicin, Institut for Folkesundhedsvidenskab It og sundhed l 20. maj 2014 l Dias nummer 1 Sidste gang

Læs mere

Ulighed i sundhed - set i et livsforløb

Ulighed i sundhed - set i et livsforløb Ulighed i sundhed - set i et livsforløb Finn Diderichsen Speciallæge i socialmedicin Professor dr.med. Institut for Folkesundhedsvidenskab Københavns Universitet Dias 1 Voksende ulighed i middellevetid

Læs mere

Selektionsbias. Mads Kamper-Jørgensen, lektor, maka@sund.ku.dk. Afdeling for Social Medicin, Institut for Folkesundhedsvidenskab

Selektionsbias. Mads Kamper-Jørgensen, lektor, maka@sund.ku.dk. Afdeling for Social Medicin, Institut for Folkesundhedsvidenskab Selektionsbias Mads Kamper-Jørgensen, lektor, maka@sund.ku.dk Afdeling for Social Medicin, Institut for Folkesundhedsvidenskab It og sundhed l 21. maj 2015 l Dias nummer 1 Sidste gang Vi snakkede om Præcision:

Læs mere

Frugt, grøntsager og fuldkorn Beskyttelse mod kræft? - Set med en epidemiologs øjne. Anja Olsen Institut for Epidemiologisk Kræftforskning

Frugt, grøntsager og fuldkorn Beskyttelse mod kræft? - Set med en epidemiologs øjne. Anja Olsen Institut for Epidemiologisk Kræftforskning Frugt, grøntsager og fuldkorn Beskyttelse mod kræft? - Set med en epidemiologs øjne Anja Olsen Institut for Epidemiologisk Kræftforskning Kræftens Bekæmpelse Frugt og grønt: Historisk Lang interesse (epidemiologiske

Læs mere

Eksperimentelle undersøgelser. Svend Juul Forår 2003

Eksperimentelle undersøgelser. Svend Juul Forår 2003 Eksperimentelle undersøgelser Svend Juul Forår 2003 1 Observationelle studier: $ Studier af forekomst (incidens, prævalens) $ Studier af sammenhænge eller kontraster "i naturen" Eksperiment, forsøg: $

Læs mere

Epidemiologiske metoder

Epidemiologiske metoder Bacheloruddannelsen i IT og Sundhed Københavns Universitet Epidemiologiske metoder 2. semester Forårssemesteret 2016 Kursusleder Mads Kamper-Jørgensen, lektor, Afdeling for Social Medicin, Institut for

Læs mere

Komorbiditet og hoved-hals cancer

Komorbiditet og hoved-hals cancer Kræft og komorbidtet alle skal have del i de gode resultater Komorbiditet og hoved-hals cancer Charlotte Rotbøl Bøje Afdelingen for Eksperimentel Klinisk Onkologi Århus Universitetshospital Hoved-hals

Læs mere

Population attributable fraction

Population attributable fraction Population attributable fraction Mads Kamper-Jørgensen, lektor, maka@sund.ku.dk Afdeling for Social Medicin, Institut for Folkesundhedsvidenskab It og sundhed l 2. juni 2015 l Dias nummer 1 Sidste gang

Læs mere

Sociale relationers betydning for helbred

Sociale relationers betydning for helbred Sociale relationers betydning for helbred Rikke Lund, lektor, cand.med. ph.d. Dias 1 Hvad er sociale relationer? Typer roller (familie, venner, bekendte, naboer, professionelle (lægen fx) osv.) Struktur

Læs mere

Epidemiologisk evidens og opsummering

Epidemiologisk evidens og opsummering Epidemiologisk evidens og opsummering Mads Kamper-Jørgensen, lektor, maka@sund.ku.dk Afdeling for Social Medicin, Institut for Folkesundhedsvidenskab It og sundhed l 12. juni 2014 l Dias nummer 1 Sidste

Læs mere

Logistisk regression

Logistisk regression Logistisk regression http://biostat.ku.dk/ kach/css2 Thomas A Gerds & Karl B Christensen 1 / 18 Logistisk regression I dag 1 Binær outcome variable død : i live syg : rask gravid : ikke gravid etc 1 prædiktor

Læs mere

ORDINÆR EKSAMEN I EPIDEMIOLOGISKE METODER IT & Sundhed, 2. semester

ORDINÆR EKSAMEN I EPIDEMIOLOGISKE METODER IT & Sundhed, 2. semester D E T S U N D H E D S V I D E N S K A B E L I G E F A K U L T E T K Ø B E N H A V N S U N I V E R S I T E T B l e g d a m s v e j 3 B 2 2 0 0 K ø b e n h a v n N ORDINÆR EKSAMEN I EPIDEMIOLOGISKE METODER

Læs mere

Ovl. Hans Mørch Jensen Prof. L. V. Kessing. Prof. Ø. Lidegaard Prof. P. K. Andersen PhD, MD, L. H. Pedersen Biostatistiker Randi Grøn

Ovl. Hans Mørch Jensen Prof. L. V. Kessing. Prof. Ø. Lidegaard Prof. P. K. Andersen PhD, MD, L. H. Pedersen Biostatistiker Randi Grøn Ovl. Hans Mørch Jensen Prof. L. V. Kessing. Prof. Ø. Lidegaard Prof. P. K. Andersen PhD, MD, L. H. Pedersen Biostatistiker Randi Grøn Disposition: Flere fødselskomplikationer hos kvinder der har anvendt

Læs mere

Skriftlig Eksamen Kombinatorik, Sandsynlighed og Randomiserede Algoritmer (DM528)

Skriftlig Eksamen Kombinatorik, Sandsynlighed og Randomiserede Algoritmer (DM528) Skriftlig Eksamen Kombinatorik, Sandsynlighed og Randomiserede Algoritmer (DM58) Institut for Matematik og Datalogi Syddansk Universitet, Odense Torsdag den 1. januar 01 kl. 9 13 Alle sædvanlige hjælpemidler

Læs mere

Social ulighed i dødelighed i Danmark gennem 25 år

Social ulighed i dødelighed i Danmark gennem 25 år Social ulighed i dødelighed i Danmark gennem 25 år Betydningen af rygning og alkohol Knud Juel & Mette Bjerrum Koch Statens Institut for Folkesundhed, Syddansk Universitet, marts 213 2 Indledning Siden

Læs mere

HÅNDTERING AF RISIKOFAKTORER FOR SYGDOM Medicinforbrug og selvvurderet helbred

HÅNDTERING AF RISIKOFAKTORER FOR SYGDOM Medicinforbrug og selvvurderet helbred HÅNDTERING AF RISIKOFAKTORER FOR SYGDOM Medicinforbrug og selvvurderet helbred Kandidatuddannelsen i Folkesundhedsvidenskab Aalborg Universitet 1. Semester projekt Gruppe nummer: 755 Vejleder: Henrik Bøggild

Læs mere

2. Hvilke(t) epidemiologisk(e) design(s) anvender forfatterne til at belyse problemstillingen? (7 point)

2. Hvilke(t) epidemiologisk(e) design(s) anvender forfatterne til at belyse problemstillingen? (7 point) Eksamensopgave i Epidemiologiske metoder, IT & Sundhed forår 2011 Læs artiklen grundigt og svar derefter på alle spørgsmål. Under hver opgave står hvor mange point der maksimalt kan opnås for opgaven.

Læs mere

Årsager. Øjvind Lidegaard, RH Rikke Guldberg, Skejby Ulrik Kesmodel, Herlev

Årsager. Øjvind Lidegaard, RH Rikke Guldberg, Skejby Ulrik Kesmodel, Herlev Årsager Øjvind Lidegaard, RH Rikke Guldberg, Skejby Ulrik Kesmodel, Herlev Årsager Hvad er en årsag? Flere typer af årsager Hvad kendetegner en årsag? Hvorfor er årsager interessante? Identifikation af

Læs mere

Syddansk Universitet. Notat om Diabetes i Danmark Juel, Knud. Publication date: 2007. Document Version Også kaldet Forlagets PDF. Link to publication

Syddansk Universitet. Notat om Diabetes i Danmark Juel, Knud. Publication date: 2007. Document Version Også kaldet Forlagets PDF. Link to publication Syddansk Universitet Notat om Diabetes i Danmark Juel, Knud Publication date: 27 Document Version Også kaldet Forlagets PDF Link to publication Citation for pulished version (APA): Juel, K., (27). Notat

Læs mere

Intern validitet: Fejlkilder og tolkningsproblemer i epidemiologiske undersøgelser

Intern validitet: Fejlkilder og tolkningsproblemer i epidemiologiske undersøgelser Intern validitet: Fejlkilder og tolkningsproblemer i epidemiologiske undersøgelser Jørn Attermann 23. september 2009 Vurdering af den interne validitet af en epidemiologisk undersøgelse: Informationsproblemer

Læs mere

En teoretisk årsagsmodel: Operationalisering: Vurdering af epidemiologiske undersøgelser. 1. Informationsproblemer Eksempler på målefejl

En teoretisk årsagsmodel: Operationalisering: Vurdering af epidemiologiske undersøgelser. 1. Informationsproblemer Eksempler på målefejl Vurdering af epidemiologiske undersøgelser Jørn Attermann 6. februar 2006 I denne forelæsning vil vi se på fejl, som kan have betydning for fortolkningen af resultater fra epidemiologiske undersøgelser.

Læs mere

Resultater. Formål. Results. Results. Må ikke indeholde. At fåf. kendskab til rapportering af resultater. beskrivelse

Resultater. Formål. Results. Results. Må ikke indeholde. At fåf. kendskab til rapportering af resultater. beskrivelse Formål Resultater kendskab til rapportering af resultater Andreas H. Lundh Infektionsmedicinsk Afdeling, Hvidovre Hospital Anders W. JørgensenJ Øre-næse-halsafdeling, Århus Universitetshospital Mål At

Læs mere

Fysiske arbejdskrav og fitness

Fysiske arbejdskrav og fitness Fysiske arbejdskrav og fitness Betydning for hjertesygdom og dødelighed AMFF årskonference 2014 Andreas Holtermann Overordnede forskningsspørgsmål Øger høje fysiske krav i arbejde risiko for hjertesygdom

Læs mere

25. april Probability of Developing Coronary Heart Disease in 6 years. Women (Aged 35-70) 160 No Yes

25. april Probability of Developing Coronary Heart Disease in 6 years. Women (Aged 35-70) 160 No Yes 25. april 2. gang: Introduktion til Logistisk Regression Morten Frydenberg 22 Institut for Biostatistik, Århus Universitet MPH. studieår specialmodul Cand. San. uddannelsen. studieår Hvorfor logistisk

Læs mere

06/11/12. Livsstilssygdomme, velfærdssygdomme eller kroniske sygdomme. Antagelser knyttet til begrebet livsstilssygdomme.

06/11/12. Livsstilssygdomme, velfærdssygdomme eller kroniske sygdomme. Antagelser knyttet til begrebet livsstilssygdomme. Livsstilssygdomme, velfærdssygdomme eller kroniske sygdomme Hvorfor er livsstilssygdomme en misvisende betegnelse? Signild Vallgårda Afdeling for Sundhedstjenesteforskning Institut for Folkesundhedsvidenskab

Læs mere

Morten Frydenberg 25. april 2006

Morten Frydenberg 25. april 2006 . gang: Introduktion til Logistisk Regression Morten Frydenberg 26 Afdeling for Biostatistik, Århus Universitet MPH. studieår specialmodul 4 Cand. San. uddannelsen. studieår Hvorfor logistisk regression

Læs mere

Komorbiditet og operation for tarmkræft

Komorbiditet og operation for tarmkræft Komorbiditet og operation for tarmkræft Mette Nørgaard, Klinisk Epidemiologisk Afdeling Aarhus Universitetshospital Danmark E-mail: m.noergaard@rn.dk Hvad er komorbiditet? Komorbiditet: Sygdom(me), som

Læs mere

Udarbejdelse af kliniske retningslinjer: Systematisk og kritisk læsning

Udarbejdelse af kliniske retningslinjer: Systematisk og kritisk læsning Udarbejdelse af kliniske retningslinjer: Systematisk og kritisk læsning Anden del: systematisk og kritisk læsning DMCG-PAL, 8. april 2010 Annette de Thurah Sygeplejerske, MPH, ph.d. Århus Universitetshospital

Læs mere

Fremtidens velfærdsløsninger. Aldring. Aldring. Antal ældre. Forebyggelse frem for pleje forbliv aktiv og selvhjulpen. Vi fødes som kopier

Fremtidens velfærdsløsninger. Aldring. Aldring. Antal ældre. Forebyggelse frem for pleje forbliv aktiv og selvhjulpen. Vi fødes som kopier Fremtidens velfærdsløsninger Forebyggelse frem for pleje forbliv aktiv og selvhjulpen 1. november 2011 Vi fødes som kopier Carsten Hendriksen Overlæge, lektor, dr. med. Bispebjerg Hospital og Center for

Læs mere

Mænd og lungekræft. Svend Aage Madsen Rigshospitalet. Svend Aage Madsen. Forekomst og dødelighed. Dødelighed: Svend Aage Madsen

Mænd og lungekræft. Svend Aage Madsen Rigshospitalet. Svend Aage Madsen. Forekomst og dødelighed. Dødelighed: Svend Aage Madsen Rigshospitalet Forekomst og dødelighed Forekomst: M/K 1,18 Dødelighed: M/K 1,26 Tlf: +45 35454767 - E-mail: svaam@rh.dk & svendaage@madsen.mail.dk 1 Lungekræft-uligheden Mænd i DK har 18 procent større

Læs mere

Vurdering af det Randomiserede kliniske forsøg RCT

Vurdering af det Randomiserede kliniske forsøg RCT Vurdering af det Randomiserede kliniske forsøg RCT Evidensbaseret Praksis DF Region Nord Marts 2011 Jane Andreasen, udviklingsterapeut og forskningsansvarlig, MLP. Ergoterapi- og fysioterapiafdelingen,

Læs mere

Geriatrisk selskab Ældre med hypertension og diabetes. Kent Lodberg Christensen Hjertemedicinsk afdeling B Århus Univ Hosp, Aarhus Sgh THG

Geriatrisk selskab Ældre med hypertension og diabetes. Kent Lodberg Christensen Hjertemedicinsk afdeling B Århus Univ Hosp, Aarhus Sgh THG Geriatrisk selskab Ældre med hypertension og diabetes Kent Lodberg Christensen Hjertemedicinsk afdeling B Århus Univ Hosp, Aarhus Sgh THG Metaanalyse af 39 studier med aktiv beh vs. placebo Død 10 %* CV-død

Læs mere

Besvarelse af opgavesættet ved Reeksamen forår 2008

Besvarelse af opgavesættet ved Reeksamen forår 2008 Besvarelse af opgavesættet ved Reeksamen forår 2008 10. marts 2008 1. Angiv formål med undersøgelsen. Beskriv kort hvordan cases og kontroller er udvalgt. Vurder om kontrolgruppen i det aktuelle studie

Læs mere

Epidemiologiprojekt. Ann-Louise, Jennifer, Matilda og Elif 408

Epidemiologiprojekt. Ann-Louise, Jennifer, Matilda og Elif 408 + Epidemiologiprojekt Ann-Louise, Jennifer, Matilda og Elif 408 + Problemformulering Er der nogen sammenhæng mellem alkohol og rygning under graviditet og spædbarnsdødelighed samt alkohol og rygning under

Læs mere

Alfa-1-antitrysin mangel hos børn. Elisabeth Stenbøg, Afd.læge, PhD Børneafd. A, AUH

Alfa-1-antitrysin mangel hos børn. Elisabeth Stenbøg, Afd.læge, PhD Børneafd. A, AUH Alfa-1-antitrysin mangel hos børn Elisabeth Stenbøg, Afd.læge, PhD Børneafd. A, AUH Hvad er det? Alfa-1-antitrypsin Proteinstof Produceres i leveren Fungerer i lungerne Regulerer neutrofil elastase balancen

Læs mere

Kræftepidemiologi. Figur 1

Kræftepidemiologi. Figur 1 Kræftepidemiologi På foranledning af Kræftstyregruppen har en arbejdsgruppe nedsat af Sundhedsstyrelsen udarbejdet rapporten Kræft i Danmark. Et opdateret billede af forekomst, dødelighed og overlevelse,

Læs mere

Hvor skal man udføre akutmedicinsk forskning? Finn E. Nielsen Forskningslektor, overlæge, dr.med. MPA, MAppStat

Hvor skal man udføre akutmedicinsk forskning? Finn E. Nielsen Forskningslektor, overlæge, dr.med. MPA, MAppStat Hvor skal man udføre akutmedicinsk forskning? Finn E. Nielsen Forskningslektor, overlæge, dr.med. MPA, MAppStat Perspektiver Sundhedsloven Akademisk Hvad siger sundhedsloven om forskning? Alle hospitaler

Læs mere

Nationale kliniske retningslinjer Ernæringsterapi til underernærede patienter med KOL

Nationale kliniske retningslinjer Ernæringsterapi til underernærede patienter med KOL Nationale kliniske retningslinjer Ernæringsterapi til underernærede patienter med KOL Ulrik Winning Iepsen, Læge, PhD studerende, RH 7641. Slides: Britta Tendal, PhD, Sundhedsstyrelsen 1 GRADE (Grading

Læs mere

Middelfart den 22. april Alkoholepidemiologi

Middelfart den 22. april Alkoholepidemiologi Middelfart den 22. april 2008 Alkoholepidemiologi Alkoholforbruget i Danmark Fysiologiske aspekter: alkoholnedbrydning Alkohol og sygelighed Genstandsgrænser og alkoholpolitik Janne Tolstrup (jst@niph.dk)

Læs mere

Medicinske komplikationer efter hofte- og knæalloplastik (THA and KA) med fokus på trombosekomplikationer. Alma B. Pedersen

Medicinske komplikationer efter hofte- og knæalloplastik (THA and KA) med fokus på trombosekomplikationer. Alma B. Pedersen Medicinske komplikationer efter hofte- og knæalloplastik (THA and KA) med fokus på trombosekomplikationer Alma B. Pedersen Outline Introduction to epidemiology of THA and KA Epidemiology of medical complications:

Læs mere

SYGEHUSBASERET OVERLEVELSE FOR UDVALGTE KRÆFTSYGDOMME 1995-2006

SYGEHUSBASERET OVERLEVELSE FOR UDVALGTE KRÆFTSYGDOMME 1995-2006 SYGEHUSBASERET OVERLEVELSE FOR UDVALGTE KRÆFTSYGDOMME 1995-2006 Nye tal fra Sundhedsstyrelsen 2008 : 6 Redaktion Sundhedsstyrelsen Sundhedsdokumentation Islands Brygge 67 2300 København S. Telefon: 7222

Læs mere

Epidemiologisk og biostatistisk metode i folkesundhedsvidenskab. Der er mange niveauer at gennemføre studierne på. Anvendt epidemiologi.

Epidemiologisk og biostatistisk metode i folkesundhedsvidenskab. Der er mange niveauer at gennemføre studierne på. Anvendt epidemiologi. Epidemiologisk og biostatistisk metode i folkesundhedsvidenskab Introduktionsmodul definition/ EPIDEMIOLOGI - epi (ved, omkring) - demos (folket) - logos (læren om..) Den videnskabelige disciplin som omhandler

Læs mere

Det Danske Bloddonorstudie. Kristoffer Burgdorf og Christian Erikstrup

Det Danske Bloddonorstudie. Kristoffer Burgdorf og Christian Erikstrup Det Danske Bloddonorstudie Kristoffer Burgdorf og Christian Erikstrup 1 Fordele ved bloddonorer som studiepopulation Mange! Motiverede for at hjælpe andre. Vant til at udfylde skemaer om helbredsoplysninger.

Læs mere

Motorway effects on local population and labor market

Motorway effects on local population and labor market Motorway effects on local population and labor market Per Homann Jespersen Associate Professor, Roskilde University Jean P. Endres phd student, Roskilde University Trafikdage 23-08-16 Motorways and the

Læs mere

Måleproblemer. Fejlkilder og tolkningsproblemer. Usikkerhed og bias. Stikprøveusikkerhed. Epidemiologi og Biostatistik (version

Måleproblemer. Fejlkilder og tolkningsproblemer. Usikkerhed og bias. Stikprøveusikkerhed. Epidemiologi og Biostatistik (version Måleproblemer A B Fejlkilder og tolkningsproblemer Svend Juul, 19. september 2007 C D 1 2 Usikkerhed og bias De vigtigste kilder til usikkerhed og bias Præcision, sikkerhed, reproducerbarhed, ryster ikke

Læs mere

Epidemiologi og biostatistik Version 16. september 2005

Epidemiologi og biostatistik Version 16. september 2005 Måleproblemer A B Fejlkilder og tolkningsproblemer Svend Juul, 21. september 200 C D 1 2 Usikkerhed og bias De vigtigste kilder til usikkerhed og bias Præcision, sikkerhed, reproducerbarhed, ryster ikke

Læs mere

Vurdering af epidemiologiske undersøgelser igen

Vurdering af epidemiologiske undersøgelser igen Vurdering af epidemiologiske undersøgelser igen kob Grove 12. september, 2005 Program Confounding og effektmodifikation Hvad er confounding Hvad er effektmodifikation Er der confounding eller effektmodifikation

Læs mere

Det indre kaos og den ydre disciplin.

Det indre kaos og den ydre disciplin. Det indre kaos og den ydre disciplin. Årligt antal dødsfald relateret til forskellige risikofaktorer Rygning Kort uddannelse Inaktivitet Alkohol Højt blodtryk For lidt frugt og grønt For meget mættet fedt

Læs mere

ORDINÆR EKSAMEN I EPIDEMIOLOGISKE METODER IT & Sundhed, 2. semester

ORDINÆR EKSAMEN I EPIDEMIOLOGISKE METODER IT & Sundhed, 2. semester D E T S U N D H E D S V I D E N S K A B E L I G E F A K U L T E T K Ø B E N H A V N S U N I V E R S I T E T B l e g d a m s v e j 3 B 2200 K ø b e n h a v n N ORDINÆR EKSAMEN I EPIDEMIOLOGISKE METODER

Læs mere

Kan analyser af surveydata sige noget om årsagssammenhænge? Eksempler fra arbejdsmiljøforskningen

Kan analyser af surveydata sige noget om årsagssammenhænge? Eksempler fra arbejdsmiljøforskningen Kan analyser af surveydata sige noget om årsagssammenhænge? Eksempler fra arbejdsmiljøforskningen Hermann Burr * BAuA, Fagområde 3, Arbejde og Sundhed burr.hermann@baua.bund.de Sandsynliggørelse af årsagssammenhænge

Læs mere

Kobling af survey og registre i sundhedsforskning

Kobling af survey og registre i sundhedsforskning Kobling af survey og registre i sundhedsforskning Selskab for Surveyforskning Seminar 5. marts 2014 Henrik Brønnum-Hansen Afdeling for social medicin Afdeling for social medicin Hvorfor koble surveys og

Læs mere

Kapitel 8. KRÆFT/CANCER

Kapitel 8. KRÆFT/CANCER Kapitel 8. KRÆFT/CANCER Datamaterialet, som ligger til grund for denne årsberetning, består af data for årene 1999-2002 fra Cancerregisteret i Sundhedsstyrelsen i Danmark. Tallene for 1999 og 2000 er validerede;

Læs mere

Kapitel 9. KRÆFT/CANCER

Kapitel 9. KRÆFT/CANCER Kapitel 9. KRÆFT/CANCER Datamaterialet, som ligger til grund for denne årsberetning, består af data for perioden 20 fra Cancerregisteret i Sundhedsstyrelsen i Danmark. Antallet af kræfttilfælde var i 200:

Læs mere

Infertilitet sygdomme der ikke forebygges. Søren Ziebe Klinikchef Fertilitetsklinikken Rigshospitalet

Infertilitet sygdomme der ikke forebygges. Søren Ziebe Klinikchef Fertilitetsklinikken Rigshospitalet Infertilitet sygdomme der ikke forebygges Søren Ziebe Klinikchef Fertilitetsklinikken Rigshospitalet Politikkens prognose PS. Der er heldigvis en regnefejl på faktor 10 fødselstallet er 55.000 hvilket

Læs mere

Hvordan går det danske patienter med testis cancer?

Hvordan går det danske patienter med testis cancer? Hvordan går det danske patienter med testis cancer? Landsdækkende database for patienter med germinalcelle tumorer (GCC) Databasen dækker patienter behandlet i perioden 1984-2007 Mere end 230 variable

Læs mere

ARBEJDSFASTHOLDELSE HVAD VED VI, OG HVOR SKAL VI HEN. Institut for Sundhedsfaglig og Teknologisk Efter- og Videreuddannelse

ARBEJDSFASTHOLDELSE HVAD VED VI, OG HVOR SKAL VI HEN. Institut for Sundhedsfaglig og Teknologisk Efter- og Videreuddannelse ARBEJDSFASTHOLDELSE HVAD VED VI, OG HVOR SKAL VI HEN Institut for Sundhedsfaglig og Teknologisk Efter- og Videreuddannelse Hvad ved vi Omkring 200.000 danskere lever med iskæmisk hjertesygdom, og omkring

Læs mere

Noter til SfR checkliste 3 Kohorteundersøgelser

Noter til SfR checkliste 3 Kohorteundersøgelser Noter til SfR checkliste 3 Kohorteundersøgelser Denne checkliste anvendes til undersøgelser som er designet til at besvare spørgsmål af typen hvad er effekten af denne eksponering?. Den relaterer sig til

Læs mere

Epidemiologi og Biostatistik Opgaver i Biostatistik Uge 4: 2. marts

Epidemiologi og Biostatistik Opgaver i Biostatistik Uge 4: 2. marts Århus 27. februar 2011 Morten Frydenberg Epidemiologi og Biostatistik Opgaver i Biostatistik Uge 4: 2. marts Epibasic er nu opdateret til version 2.02 (obs. der er ikke ændret ved arket C-risk) Start med

Læs mere

Social ulighed i sundhed starter allerede i graviditeten

Social ulighed i sundhed starter allerede i graviditeten Social ulighed i sundhed starter allerede i graviditeten Hvad forstår vi egentlig ved social ulighed i sundhed, hvordan er den sociale ulighed tidligt i livet i Danmark, og hvad kan vi gøre ved den? Laust

Læs mere

Epidemiologi og biostatistik, forår 2003 Epidemiologi, uge 2. Øvelser til mandag/torsdag

Epidemiologi og biostatistik, forår 2003 Epidemiologi, uge 2. Øvelser til mandag/torsdag Epidemiologi og biostatistik, forår 2003 Epidemiologi, uge 2 Øvelser til mandag/torsdag Opgave 1 Ved indgang i en amerikansk kohorteundersøgelse udfyldte deltagerne et spørgeskema, som blandt andet vedrørte

Læs mere

SKRIFTLIG EKSAMEN I BIOSTATISTIK OG EPIDEMIOLOGI Cand.Scient.San, 2. semester 20. februar 2015 (3 timer)

SKRIFTLIG EKSAMEN I BIOSTATISTIK OG EPIDEMIOLOGI Cand.Scient.San, 2. semester 20. februar 2015 (3 timer) D E T S U N D H E D S V I D E N S K A B E L I G E F A K U L T E T K Ø B E N H A V N S U N I V E R S I T E T B l e g d a m s v e j 3 B 2 2 0 0 K ø b e n h a v n N SKRIFTLIG EKSAMEN I BIOSTATISTIK OG EPIDEMIOLOGI

Læs mere

Traumatologisk forskning

Traumatologisk forskning Traumatologisk forskning Anders Troelsen A-kursus, Traumatologi, Odense, September 2013 Hvorfor forskning? Hvilken behandlingsstrategi er bedst? Hvilket resultat kan forventes? Hvilke komplikationer er

Læs mere

Camilla van Deurs. Associate partner Arkitekt MAA PhD Lektor i Urban Design. Gehl Architects. Menneskevenlige byer er sunde byer!

Camilla van Deurs. Associate partner Arkitekt MAA PhD Lektor i Urban Design. Gehl Architects. Menneskevenlige byer er sunde byer! Menneskevenlige byer er sunde byer! Middelfart april 2013 Camilla van Deurs Associate partner Arkitekt MAA PhD Lektor i Urban Design Vores filosofi arbejder for at skabe byer som er - levende - sunde -

Læs mere

Epidemiologi og biostatistik, forår 2005 Epidemiologi, uge 2. Øvelser til mandag/torsdag

Epidemiologi og biostatistik, forår 2005 Epidemiologi, uge 2. Øvelser til mandag/torsdag Epidemiologi og biostatistik, forår 2005 Epidemiologi, uge 2 Øvelser til mandag/torsdag Opgave 1 Ved indgang i en amerikansk kohorteundersøgelse udfyldte deltagerne et spørgeskema, som blandt andet vedrørte

Læs mere

Bias og confounding. Søren Kold, overlæge, ph.d., klinisk lektor Aalborg Universitetshospital

Bias og confounding. Søren Kold, overlæge, ph.d., klinisk lektor Aalborg Universitetshospital Bias og confounding Søren Kold, overlæge, ph.d., klinisk lektor Aalborg Universitetshospital Bias og confounding Kritisk litteraturlæsning Introduktion Øvelse Information 5 min. Gruppearbejde 20 min. Diskussion

Læs mere

Hyppighed Risikofaktorer Behandlingseffekt Prognose

Hyppighed Risikofaktorer Behandlingseffekt Prognose Hvad laver kliniske epidemiologer? Fastlæggelse af: Hyppighed Risikofaktorer Behandlingseffekt Prognose for klinisk definerede patientgrupper (fx. cancer, diabetes, lungebetændelse, ) Epidemiologiske begreber

Læs mere

Eks. 1: Kontinuert variabel som i princippet kan måles med uendelig præcision. tid, vægt,

Eks. 1: Kontinuert variabel som i princippet kan måles med uendelig præcision. tid, vægt, Statistik noter Indhold Datatyper... 2 Middelværdi og standardafvigelse... 2 Normalfordelingen og en stikprøve... 2 prædiktionsinteval... 3 Beregne andel mellem 2 værdier, eller over og unden en værdi

Læs mere

Tidlig opsporing Hvor og hvornår er der evidens for tidlig opsporing?

Tidlig opsporing Hvor og hvornår er der evidens for tidlig opsporing? Region Hovedstaden Forskningscenter for Forebyggelse og Sundhed Tidlig opsporing Hvor og hvornår er der evidens for tidlig opsporing? Torben Jørgensen, dr.med. Enhedschef Forskningscenter for Forebyggelse

Læs mere

Status -virker rehabilitering efter kræft

Status -virker rehabilitering efter kræft Status -virker rehabilitering efter kræft Christoffer Johansen Afdeling for Psykosocial Kræftforskning, Institut for Epidemiologisk Kræftforskning, Kræftens Bekæmpelse Rehabiliterings feltet har mange

Læs mere

Folkesundhed. en introduktion til sundhedsfremme og sygdomsforebyggelse. Britta Hørdam Dorthe Overgaard Ulla Ischiel Træden Ane Friis Bendix

Folkesundhed. en introduktion til sundhedsfremme og sygdomsforebyggelse. Britta Hørdam Dorthe Overgaard Ulla Ischiel Træden Ane Friis Bendix Folkesundhed Folkesundhed en introduktion til sundhedsfremme og sygdomsforebyggelse Britta Hørdam Dorthe Overgaard Ulla Ischiel Træden Ane Friis Bendix Samfundslitteratur Britta Hørdam, Dorthe Overgaard,

Læs mere