Colleges Verteer en Verweer II Gen2104 2020-2021
HC Etiologie
Etiologie: onderzoek naar oorzaken van ziekten. Waarom worden sommige mensen wel ziek,
anderen niet.
Experimenteel onderzoek: randomized controlled trial VS. Niet-experimenteel design. Je
observeert wat er met een populatie gebeurt.
0 <RR < 1= de determinant is een beschermende factor
RR = 1 = de determinant heeft geen effect
RR > 1 = de determinant is een risico factor
,Bovengenoemde alleen bij co-hort studies
berekenen.
Wat gebeurt er tussen blootstelling en ziekte?
Black box studies.
Geloof in causale relatie verhogen door: excluding
bias, Bradford Hill, rothmann, causale
diagrammen.
Je volgt groepen die blootgesteld zijn aan
bepaalde factors.
Vertekeningen: confounding, selective bias,
information bias.
Confounding: mixen van effecten van
determinanten.
1. Confounder moet onafhankelijk risico factor zijn van
de uitkomst (ziekte)
2. Confounder is geassocieerd met de determinant van
de studie
3. Een confounder is geen intermediate tussen de
ziekte en de uitkomst van de ziekte.
Is confounding aanwezig? Dan kan je corrigeren met een
statistische analyse.
9 Bradford Hill overwegingen.
1. Tijd relatie
2. Strength of association
3. Dose-response relationship
, 4. Consisitency of the association
5. Plausibility of the association
6. Analogy
7. Experiment
8. Specificiteit
9. Coherentie
Ook al zijn de overwegingen aanwezig, hoeft nog geen causale relatie zijn. Zijn meer als
handvaten bedoelt.
Rothmann: ‘ a cause of a specific disease event is an antecedent event, condition of
characteristic that was necessary for the occurrence of the disease.’
1. Sufficient cause if a combination of factors that always leads to disease, casual
2. A component cause is a factor that contributes to the occurrence of the disease, not
sufficient itself.
3. A necessary cause if a factor that is conditional for the occurrence of a disease.
HC Etiologie
Etiologie: onderzoek naar oorzaken van ziekten. Waarom worden sommige mensen wel ziek,
anderen niet.
Experimenteel onderzoek: randomized controlled trial VS. Niet-experimenteel design. Je
observeert wat er met een populatie gebeurt.
0 <RR < 1= de determinant is een beschermende factor
RR = 1 = de determinant heeft geen effect
RR > 1 = de determinant is een risico factor
,Bovengenoemde alleen bij co-hort studies
berekenen.
Wat gebeurt er tussen blootstelling en ziekte?
Black box studies.
Geloof in causale relatie verhogen door: excluding
bias, Bradford Hill, rothmann, causale
diagrammen.
Je volgt groepen die blootgesteld zijn aan
bepaalde factors.
Vertekeningen: confounding, selective bias,
information bias.
Confounding: mixen van effecten van
determinanten.
1. Confounder moet onafhankelijk risico factor zijn van
de uitkomst (ziekte)
2. Confounder is geassocieerd met de determinant van
de studie
3. Een confounder is geen intermediate tussen de
ziekte en de uitkomst van de ziekte.
Is confounding aanwezig? Dan kan je corrigeren met een
statistische analyse.
9 Bradford Hill overwegingen.
1. Tijd relatie
2. Strength of association
3. Dose-response relationship
, 4. Consisitency of the association
5. Plausibility of the association
6. Analogy
7. Experiment
8. Specificiteit
9. Coherentie
Ook al zijn de overwegingen aanwezig, hoeft nog geen causale relatie zijn. Zijn meer als
handvaten bedoelt.
Rothmann: ‘ a cause of a specific disease event is an antecedent event, condition of
characteristic that was necessary for the occurrence of the disease.’
1. Sufficient cause if a combination of factors that always leads to disease, casual
2. A component cause is a factor that contributes to the occurrence of the disease, not
sufficient itself.
3. A necessary cause if a factor that is conditional for the occurrence of a disease.
