Inhoud
Klinische vraagstelling.................................................................................3
Domein.....................................................................................................3
Causaal onderzoek....................................................................................4
Descriptief onderzoek...............................................................................4
Betrouwbaarheid..........................................................................................5
Bias..............................................................................................................5
Experimenteel design..................................................................................9
Observationeel design.................................................................................9
Prognostisch onderzoek..........................................................................13
Diagnostisch onderzoek..........................................................................14
Therapeutisch onderzoek........................................................................16
Frequentiemaat..........................................................................................17
Associatiematen.........................................................................................17
Statistiek....................................................................................................22
Oefeningen etiologisch onderzoek.............................................................31
Oefeningen interventie onderzoek.............................................................33
Oefeningen frequentie maten....................................................................35
Oefeningen diagnostiek.............................................................................38
Oefeningen prognostisch onderzoek..........................................................44
Artikel opdrachten..................................................................................48
Type Vraag Doel Design Analyse
Etiologisch Is er een Verklaren tussen 1 Cohort Intention to
Incidentie relatie determinant treat, RR,
dichtheid/cumulatie tussen (risicofactor) en Bij niet exposure OR,
f. determinant ziekte. veranderende risicoverschil,
Causaliteit (roken) en determinante NNT
kwantificeren. een ziekte Kan ook bij pt.: vb is n over leven:
(longkanker) er causaal verband is Case-control
Domein: mensen in ? tussen sport en risico
setting of bevolking op terugkeer kanker. RCT (vb: DNA
at risk voor de profiel)
uitkomst Bias: CSI
1 determinant
1
,Therapeutisch/ Leidt Grootte van effect RCT Tabel met
Interventie interventie X behandeling/preventi Soms cohort prognostische
Incidentie tot uitkomst eve maatregel (1 of case- factor in index
dichtheid/cumulatie Y? dterminant + co control maar en
f. groep pico) dan meer last referentiegroep
Causaliteit aantonen van (randomisatie
kwantificeren. (vorm van etiologisch confounding. gelukt?)
onderzoek)
Domein: mensen Bias: CSI Tabel met
met indicatie voor interventie effect
behandeling van (OR, RR,
interesse risicoverschil,
NNT)
Flow chart
Diagnostisch Is er een Kans op ziekte (= % / Cross Absoluut risico,
Prevalentie kans. groep prevalentie) sectioneel, posterior kans
Descriptief determinant voorspellen want over 2 Se, Sp, PPV, NPV
voorspellen. en (=referentietest) als maanden kan OR/HR voor
Determinant is (testuitslag) functie van het weer over maken model,
vaak juist gevolg die de ziekte testuitslagen zijn. evalueer me
ziekte. karakteriseer (determinant >1) bij Tijdsrelatie tAUC
t (gouden iemand met klacht minimalisere
Domein = standaard)? n
indicatie tot
diagnostiek,
mensen verdacht Bias: SI
voor uitkomst in
setting, klinische
probleem
waarmee pt. zich
presenteert
Prognostisch Is er een Beloop ziekte Cohort Absolute risico,
Cumulatief groep voorspellen obv >1 prospectief univariate +
incidentie determinant determinanten (patio (follow-up) multivariate
Descriptief en die de kenmerk, want regressie,
voorspellen. hoog testuitslagen, absolute OR/HR voor
Hoeft niet per se risicopatiënt behandeling type) kansen (op maken model,
oorzaak te zijn karakteriseer - Krijgen ziekte sterfte/recidie evalueer met
t? - Ontwikkeling f) schatten AUC
Domein = pt. pop. Wat is kans ziekte omdat je voor voorspellende
bij wie de prognose op herstel, 1 pt. de waarde predictor
in praktijk bepaald complicatie, absolute kans
moet worden / dood in X wil
relevant is jaar? voorspellen
op uitkomst
Bias: SI
2
,Uitdagingen in de klinische praktijk
1. Begrijpen van klinisch profiel: gegeven klinisch profiel, welke
aandoening heeft patiënt?
2. Verklaren van de aandoening: waarom kreeg de patiënt deze
aandoening?
3. Voorspellen beloop: gegeven klinisch profiel, de oorzaak, etc., wat is
het beloop?
4. Beslissing over behandeling: gegeven prognose en kosten/baten
therapie, welke therapie?
5. Uitvoeren behandeling
1 tm 4 verreisd evidence van: diagnostistiek, ethologie, prognose,
therapeutisch
Klinische vraagstelling
Onderzoek ontwerp en data-analyse hangt sterk af van klinische
vraagstelling.
Een goede, expliciete, vraag leidt tot een goed ontwerp. Goede
vraagstelling bevat tenminste domein, determinant, uitkomst en
determinant-uitkomst relatie, hypothese en “?”.
Onderzoekspopulatie: steekproef uit je domein, moet representatief zijn
Onderzoekspopulatie beschrijven: aantal participanten, setting en
land, wanneer uitgevoerd, hint naar design en relevante in- en
exclusiecriteria
Domein
Omschrijft welke typische soort patient in welke setting het
onderzoeksresultaat in algemene zin een uitspraak over doet
generaliseerbaarheid (externe validiteit).
Met name bij etiologisch onderzoek heel breed. Mensen die het in principe
kunnen krijgen.
DDO = domein, determinant outcome etiologie, prognose,
diagnose
PICO (interventieonderzoek) = patiënts, intervention, control,
outcome
3
, o Patiënt is hetzelfde als domein. Determinant is ingedeeld in
interventie en controle
Klinische epidemiologie onderzoekt determinant–uitkomst relaties
binnen een specifiek domein (patiëntengroep) = occurence research.
Doel: betrouwbare en toepasbare kennis voor diagnose, prognose,
therapie of etiologie.
Causaal onderzoek
1. doel is optreden van uitkomst verklaren
2. doel is causaliteit aantonen
3. één determinant staat centraal en zijn alle externe determinanten
van de uitkomst potentiële confounders (verstorende
determinanten) van de relatie van onderzoekcausaliteit corrigeer
hiervoor
4. Determinant wil je zo nauwkeurig mogelijk meten.
Onnauwkeurigheid leidt tot onderschatting effect.
Descriptief onderzoek
1. Doel is uitkomst voorspellen
2. Doel is niet om te verklaren. Er is dus geen hypothese voor
werkingsmechanisme determinant-uitkomst
3. Causaliteit en dus ook confounding speelt geen rol.
4. Meestal meerdere determinanten die samen voorspellen
5. ZO efficiënt en minimaal invasief als mogelijk (budget, belasting)
efficiency / doelmatigheidsonderzoek
6. Determinant hoeft niet heel nauwkeurig gemeten maar zo goed als
klinische praktijk. Anders wordt diagnostische waarde overschat.
4
Klinische vraagstelling.................................................................................3
Domein.....................................................................................................3
Causaal onderzoek....................................................................................4
Descriptief onderzoek...............................................................................4
Betrouwbaarheid..........................................................................................5
Bias..............................................................................................................5
Experimenteel design..................................................................................9
Observationeel design.................................................................................9
Prognostisch onderzoek..........................................................................13
Diagnostisch onderzoek..........................................................................14
Therapeutisch onderzoek........................................................................16
Frequentiemaat..........................................................................................17
Associatiematen.........................................................................................17
Statistiek....................................................................................................22
Oefeningen etiologisch onderzoek.............................................................31
Oefeningen interventie onderzoek.............................................................33
Oefeningen frequentie maten....................................................................35
Oefeningen diagnostiek.............................................................................38
Oefeningen prognostisch onderzoek..........................................................44
Artikel opdrachten..................................................................................48
Type Vraag Doel Design Analyse
Etiologisch Is er een Verklaren tussen 1 Cohort Intention to
Incidentie relatie determinant treat, RR,
dichtheid/cumulatie tussen (risicofactor) en Bij niet exposure OR,
f. determinant ziekte. veranderende risicoverschil,
Causaliteit (roken) en determinante NNT
kwantificeren. een ziekte Kan ook bij pt.: vb is n over leven:
(longkanker) er causaal verband is Case-control
Domein: mensen in ? tussen sport en risico
setting of bevolking op terugkeer kanker. RCT (vb: DNA
at risk voor de profiel)
uitkomst Bias: CSI
1 determinant
1
,Therapeutisch/ Leidt Grootte van effect RCT Tabel met
Interventie interventie X behandeling/preventi Soms cohort prognostische
Incidentie tot uitkomst eve maatregel (1 of case- factor in index
dichtheid/cumulatie Y? dterminant + co control maar en
f. groep pico) dan meer last referentiegroep
Causaliteit aantonen van (randomisatie
kwantificeren. (vorm van etiologisch confounding. gelukt?)
onderzoek)
Domein: mensen Bias: CSI Tabel met
met indicatie voor interventie effect
behandeling van (OR, RR,
interesse risicoverschil,
NNT)
Flow chart
Diagnostisch Is er een Kans op ziekte (= % / Cross Absoluut risico,
Prevalentie kans. groep prevalentie) sectioneel, posterior kans
Descriptief determinant voorspellen want over 2 Se, Sp, PPV, NPV
voorspellen. en (=referentietest) als maanden kan OR/HR voor
Determinant is (testuitslag) functie van het weer over maken model,
vaak juist gevolg die de ziekte testuitslagen zijn. evalueer me
ziekte. karakteriseer (determinant >1) bij Tijdsrelatie tAUC
t (gouden iemand met klacht minimalisere
Domein = standaard)? n
indicatie tot
diagnostiek,
mensen verdacht Bias: SI
voor uitkomst in
setting, klinische
probleem
waarmee pt. zich
presenteert
Prognostisch Is er een Beloop ziekte Cohort Absolute risico,
Cumulatief groep voorspellen obv >1 prospectief univariate +
incidentie determinant determinanten (patio (follow-up) multivariate
Descriptief en die de kenmerk, want regressie,
voorspellen. hoog testuitslagen, absolute OR/HR voor
Hoeft niet per se risicopatiënt behandeling type) kansen (op maken model,
oorzaak te zijn karakteriseer - Krijgen ziekte sterfte/recidie evalueer met
t? - Ontwikkeling f) schatten AUC
Domein = pt. pop. Wat is kans ziekte omdat je voor voorspellende
bij wie de prognose op herstel, 1 pt. de waarde predictor
in praktijk bepaald complicatie, absolute kans
moet worden / dood in X wil
relevant is jaar? voorspellen
op uitkomst
Bias: SI
2
,Uitdagingen in de klinische praktijk
1. Begrijpen van klinisch profiel: gegeven klinisch profiel, welke
aandoening heeft patiënt?
2. Verklaren van de aandoening: waarom kreeg de patiënt deze
aandoening?
3. Voorspellen beloop: gegeven klinisch profiel, de oorzaak, etc., wat is
het beloop?
4. Beslissing over behandeling: gegeven prognose en kosten/baten
therapie, welke therapie?
5. Uitvoeren behandeling
1 tm 4 verreisd evidence van: diagnostistiek, ethologie, prognose,
therapeutisch
Klinische vraagstelling
Onderzoek ontwerp en data-analyse hangt sterk af van klinische
vraagstelling.
Een goede, expliciete, vraag leidt tot een goed ontwerp. Goede
vraagstelling bevat tenminste domein, determinant, uitkomst en
determinant-uitkomst relatie, hypothese en “?”.
Onderzoekspopulatie: steekproef uit je domein, moet representatief zijn
Onderzoekspopulatie beschrijven: aantal participanten, setting en
land, wanneer uitgevoerd, hint naar design en relevante in- en
exclusiecriteria
Domein
Omschrijft welke typische soort patient in welke setting het
onderzoeksresultaat in algemene zin een uitspraak over doet
generaliseerbaarheid (externe validiteit).
Met name bij etiologisch onderzoek heel breed. Mensen die het in principe
kunnen krijgen.
DDO = domein, determinant outcome etiologie, prognose,
diagnose
PICO (interventieonderzoek) = patiënts, intervention, control,
outcome
3
, o Patiënt is hetzelfde als domein. Determinant is ingedeeld in
interventie en controle
Klinische epidemiologie onderzoekt determinant–uitkomst relaties
binnen een specifiek domein (patiëntengroep) = occurence research.
Doel: betrouwbare en toepasbare kennis voor diagnose, prognose,
therapie of etiologie.
Causaal onderzoek
1. doel is optreden van uitkomst verklaren
2. doel is causaliteit aantonen
3. één determinant staat centraal en zijn alle externe determinanten
van de uitkomst potentiële confounders (verstorende
determinanten) van de relatie van onderzoekcausaliteit corrigeer
hiervoor
4. Determinant wil je zo nauwkeurig mogelijk meten.
Onnauwkeurigheid leidt tot onderschatting effect.
Descriptief onderzoek
1. Doel is uitkomst voorspellen
2. Doel is niet om te verklaren. Er is dus geen hypothese voor
werkingsmechanisme determinant-uitkomst
3. Causaliteit en dus ook confounding speelt geen rol.
4. Meestal meerdere determinanten die samen voorspellen
5. ZO efficiënt en minimaal invasief als mogelijk (budget, belasting)
efficiency / doelmatigheidsonderzoek
6. Determinant hoeft niet heel nauwkeurig gemeten maar zo goed als
klinische praktijk. Anders wordt diagnostische waarde overschat.
4
