Epidemiologie 6 (Prävention & Screening)
Epidemiologie 6 (Prävention & Screening)
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<strong>Prävention</strong> & Früherkennung<br />
Lösungen<br />
Manuela Marron<br />
1
Pyramide der Gesundheitszustände<br />
Verlauf<br />
ZUSTAND<br />
Maßnahme<br />
Mortalität<br />
Morbidität<br />
Krankheitsanfälligkeit<br />
Manifestation<br />
Letalität<br />
TOD<br />
KLINISCH<br />
KRANK<br />
LATENT KRANK<br />
EXPONIERT<br />
Palliative Care<br />
Tertiäre <strong>Prävention</strong><br />
(Therapie & Rehabilitation)<br />
Sekundäre <strong>Prävention</strong><br />
(Früherkennung & <strong>Screening</strong>)<br />
GESUND<br />
Primäre <strong>Prävention</strong><br />
(Verhaltens- & Verhältnisprävention)<br />
2
<strong>Screening</strong> & Früherkennung & Testen<br />
• <strong>Screening</strong> = Massenuntersuchung / Reihenuntersuchung<br />
• Früherkennung = was <strong>Screening</strong> bewirken soll<br />
• Guter Test = was fürs <strong>Screening</strong> benötigt wird<br />
3
<strong>Screening</strong> Bedingungen<br />
Geeignete Krankheit<br />
• Großes Krankheitsproblem (weit verbreitet)<br />
• Krankheit durchläuft präklinische & klinische Phase bis zum Tod<br />
• Präklinische Phase ausreichend lang<br />
• Erfolgreiche Behandlungsmethode vorhanden<br />
• Prognose fortgeschrittener Fälle schlechter => Gewinn groß<br />
Geeigneter Test<br />
• Valide (sensitiv, spezifisch, hohe positive & negative Vorhersage)<br />
• Reliabel (verlässlich, wiederholbar, geringe Beobachter-Variation)<br />
• Akzeptabel (günstig, praktisch, einfach, schmerzlos, risikoarm)<br />
4
Validität (Gültigkeit) und<br />
Reliabilität (Reproduzierbarkeit)<br />
Valide & nicht reliabel<br />
Reliabel & nicht valide<br />
Valide & reliabel<br />
Weder valide noch reliabel<br />
5
Test Beispiel: 100 Personen<br />
Grün : Gesunden Rot : Kranken : Test negativ : Test positiv<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Test<br />
positiv<br />
negativ<br />
echt positive<br />
Erkrankung<br />
ja nein<br />
4<br />
echt<br />
positive<br />
1<br />
falsch<br />
negative<br />
echt negative<br />
falsch positive<br />
15<br />
falsch<br />
positive<br />
80<br />
echt<br />
negative<br />
falsch negative<br />
19<br />
81<br />
5 95 100<br />
6
Maßzahen zur Validität von Tests<br />
Test<br />
positiv<br />
negativ<br />
Erkrankung<br />
ja nein<br />
a<br />
echt<br />
positive<br />
c<br />
falsch<br />
negative<br />
a+c<br />
b<br />
falsch<br />
positive<br />
d<br />
echt<br />
negative<br />
b+d<br />
a+b<br />
c+d<br />
N<br />
Positiver Vorhersagewert: PV T+<br />
= echt positive / Test positive = a / (a+b)<br />
Wie wahrscheinlich ist es, dass bei positivem<br />
Test tatsächlich eine Krankheit vorliegt?<br />
Negativer Vorhersagewert: NV T-<br />
= echt negative / Test negative = d / (c+d)<br />
Wie wahrscheinlich ist es, dass bei negativem<br />
Test tatsächlich KEINE Krankheit vorliegt?<br />
Sensitivität : Se E+ = echt positive / Kranken<br />
= a / (a+c)<br />
Wie wahrscheinlich ist es, dass der Test unter den Kranken die Krankheit entdeckt?<br />
Spezifität:<br />
Sp E- = echt negative / Gesunden = d / (b+d)<br />
Wie wahrscheinlich ist es, dass der Test unter den Gesunden die Gesundheit entdeckt?<br />
7
Receiver Operating Characteristic<br />
(ROC)-Kurve<br />
8
Übung Prävalenzeinfluss beim Meniskusschaden<br />
MRT Test<br />
positiv<br />
negativ<br />
Arthroskopie<br />
Erkrankung<br />
ja nein<br />
3<br />
echt<br />
positive<br />
1<br />
falsch<br />
negative<br />
1<br />
falsch<br />
positive<br />
4<br />
echt<br />
negative<br />
4<br />
5<br />
MRT Test<br />
positiv<br />
negativ<br />
Arthroskopie<br />
Erkrankung<br />
ja nein<br />
3<br />
echt<br />
positive<br />
1<br />
falsch<br />
negative<br />
10<br />
falsch<br />
positive<br />
40<br />
echt<br />
negative<br />
13<br />
41<br />
4 5 9<br />
4 50 54<br />
Sensitivität :<br />
Se E+ = Wie wahrscheinlich ist es, dass das MRT<br />
den Meniskusschaden entdeckt?<br />
Spezifität:<br />
Sp E- = Wie wahrscheinlich ist es, dass das MRT<br />
den Gesunden eine Arthroskopie erspart?<br />
Positiver Vorhersagewert: PV T+ = Wie wahrscheinlich ist es, dass bei positiven MRT-<br />
Befund tatsächlich ein Meniskusschaden vorliegt?<br />
Negativre Vorhersagewert: NV T- = Wie wahrscheinlich ist es, dass bei negativen MRT-<br />
Befund tatsächlich KEIN Meniskusschaden vorliegt?<br />
9
Lösung Prävalenzeinfluss beim Meniskusschaden<br />
MRT Test<br />
positiv<br />
negativ<br />
Arthroskopie<br />
Erkrankung<br />
ja nein<br />
3<br />
echt<br />
positive<br />
1<br />
falsch<br />
negative<br />
1<br />
falsch<br />
positive<br />
4<br />
echt<br />
negative<br />
4<br />
5<br />
MRT Test<br />
positiv<br />
negativ<br />
Arthroskopie<br />
Erkrankung<br />
ja nein<br />
3<br />
echt<br />
positive<br />
1<br />
falsch<br />
negative<br />
10<br />
falsch<br />
positive<br />
40<br />
echt<br />
negative<br />
13<br />
41<br />
4 5 9<br />
4 50 54<br />
Sensitivität : Se E+ = 3 / 4 = 75 % = Se E+ = 3 / 4 = 75 %<br />
Spezifität: Sp E- = 4 / 5 = 80 % = Se E+ = 4 / 5 = 80 %<br />
Positiver Vorhersagewert: PV T+ = 3 / 4 = 75 % ≠ PV T+ = 3 / 13 = 23 %<br />
Negativer Vorhersagewert: NV T- = 4 / 5 = 80 % ≠ PV T+ = 40 / 41 = 98 %<br />
10
Eigenschaften von Se, Sp, PV & NV<br />
• Se & Sp unabhängig von der Prävalenz<br />
• PV & NV abhängig von der Prävalenz<br />
• PV mit abnehmender Prävalenz immer kleiner<br />
• Gegeben die Prävalenz & 2 der 4 Maßzahlen<br />
lassen sich die beiden Anderen errechnen<br />
11
HIV-Pflichttest bei Eheschließungen<br />
• HIV Prävalenz der Nicht-Risiko-Gruppe = 0,1 %<br />
• Anzahl Eheschließungen / Jahr = 400000 Paare<br />
= 800000 Personen<br />
• Se = 0,999 Sp = 0,999 NV = 0,999<br />
ja<br />
HIV<br />
nein<br />
Test<br />
positiv<br />
negativ<br />
799<br />
echt<br />
positive<br />
1<br />
falsch<br />
negative<br />
799<br />
falsch<br />
positive<br />
798401<br />
echt<br />
negative<br />
1598<br />
798402<br />
800 788200 800000<br />
Aber wie wahrscheinlich ist es, dass bei positiven Test tatsächlich HIV vorliegt?<br />
PV nur = 0,5 = 50% !<br />
12
Notwendige <strong>Screening</strong> Bedingungen<br />
• Hohe Prävalenz in der Zielpopulation<br />
• Zielpopulation identifizierbar & (individuell) ansprechbar<br />
• Hohe Teilnahmerate möglich<br />
• Logistische Voraussetzungen für <strong>Screening</strong>, diagnostische<br />
Abklärung, Qualitätskontrolle & Informationsweitergabe<br />
• Für alle Fälle adäquate & standardisierte<br />
Behandlungsmöglichkeit<br />
• Organisierte Bewertung & Überwachung der Maßnahme<br />
und ihres Nutzen (durch Register)<br />
13
Bias beim <strong>Screening</strong><br />
• Lead-Time Bias<br />
• Length Bias<br />
• Bias durch Überdiagnose<br />
• Bias durch Selbstselektion<br />
14
Lead-Time Bias<br />
• Nur scheinbare verlängerte Überlebenszeit<br />
(Survival) bei vorverlegtem Diagnosezeitpunkt<br />
Krankheitsbeginn<br />
Beginn<br />
Entdeckbarkeit<br />
Symptome &<br />
klinische Diagnose<br />
„Sojourn time“<br />
Survival<br />
Tod<br />
Falsch negative<br />
Früherkennung<br />
<strong>Screening</strong><br />
„Lead -Time“<br />
Survival<br />
„Benefit“<br />
Nutzen<br />
Späterer<br />
Tod<br />
15
Length Bias<br />
Eine Art Selektionsbias:<br />
• Beim <strong>Screening</strong> häufige Diagnose von langsam fortschreitenden<br />
Krankheiten mit langer präklinischer Phase, mit besserer<br />
Prognose und so wie so schon längerem Survival<br />
16
Bias durch Überdiagnose<br />
Extremer Length Bias:<br />
• Langsam fortscheitende Krankheit &<br />
konkurrierende Todesursachen<br />
• Grenzfälle zur Gutartigkeit, nicht<br />
fortschreitende Krankheit<br />
• Von selbst zurückentwickelnde Krankheiten<br />
Behandlung nicht angezeigt, kein Nutzen, aber<br />
Schaden möglich<br />
17
Bias durch Selbstselektion<br />
• Wenn Teilnahmebereitschaft am <strong>Screening</strong><br />
mit der Prognose korreliert<br />
Beispiel Mammographiescreening:<br />
• Frauen mit anderen Brustkrebsfällen in der<br />
Familie nehmen eher am <strong>Screening</strong> teil<br />
• Aber familiäre Brustkrebserkrankungen<br />
haben eher eine schlechtere Prognose<br />
18
WHO-Kriterien zum <strong>Screening</strong><br />
1. Krankheit ein wichtiges Gesundheitsproblem<br />
2. Natürlicher Verlauf gut verstanden<br />
3. Detektierbare präklinische Phase<br />
4. Vorteil bei frühem Behandlungsbeginn<br />
5. Geeigneter <strong>Screening</strong>-Test vorhanden<br />
6. Test ist akzeptabel<br />
7. Konsens über Abstände zwischen <strong>Screening</strong>s<br />
8. Behandlungsmöglichkeiten vorhanden<br />
9. Nutzen / Risiken in angemessenem Verhältnis<br />
10.Nutzen / Kosten in angemessenem Verhältnis<br />
Wilson & Jungner 1968<br />
19
Zusammenfassung <strong>Prävention</strong> & <strong>Screening</strong><br />
Pyramide der Gesundheitszustände (gesund, exponiert, latent krank,<br />
klinisch krank, tot):<br />
• Natürliche Verläufe: Mortalität, Morbidität, Krankheitsanfälligkeit,<br />
Manifestation, Letalität<br />
• Gegenmaßnahmen: Primäre <strong>Prävention</strong> (Verhaltensprävention, Verhältnisprävention),<br />
Sekundäre <strong>Prävention</strong> (Früherkennung, <strong>Screening</strong>),<br />
Tertiäre <strong>Prävention</strong> (Therapie, Rehabilitation), Palliative Care<br />
Maßzahlen zur Validität von Tests:<br />
• Se, Sp, PV, NV & ROC-Kurve<br />
<strong>Screening</strong> Bias:<br />
• Lead-Time, Length, Überdiagnose- & Selbstselektions-Bias<br />
<strong>Screening</strong> Bedingungen:<br />
• Geeignete Krankheit, geeigneter Test & weitere notwendige Bedingungen<br />
WHO-Kriterien <strong>Screening</strong>:<br />
• Wichtiges Gesundheitsproblem, gut verstanden, präklinische Phase,<br />
früher Behandlungsvorteil, geeigneter & akzeptabler Test, Konsens<br />
zum <strong>Screening</strong>abstand, Behandlungsmöglichkeit, angemessenem<br />
Verhältnis zischen Nutzen, Risiken & Kosten<br />
20
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