Afbakening presentatie Gaat niet zo zeer over technische aspecten, b.v. meetstrategie, representativiteit, adembescherming, retrospectief inschatten v

Maat: px

Weergave met pagina beginnen:

Download "Afbakening presentatie Gaat niet zo zeer over technische aspecten, b.v. meetstrategie, representativiteit, adembescherming, retrospectief inschatten v"

Gijs Pauwels
5 jaren geleden
Aantal bezoeken:

1 Het gebruik van blootstellingsgegevens in epidemiologisch onderzoek Gerard Swaen, Dow 20 november 2008

2 Afbakening presentatie Gaat niet zo zeer over technische aspecten, b.v. meetstrategie, representativiteit, adembescherming, retrospectief inschatten van blootstellingen Gaat over de gevolgen van fouten in de blootstellingsgegevens voor de resultaten van het onderzoek

3 Outline presentatie 1. Algemene aspecten epidemiologie 2. Misclassificatie van de blootstelling 3. Gevolgen van misclassificatie 4. Hoe zijn fout positieve resultaten te vookomen? 5. Conclusies/aanbevelingen

4 Epidemiologie I Onderzoekt risico factoren van ziekten Vergelijkt groepen, maar met gegevens op individueel niveau Vergelijkt blootstelling van zieke personen met die van gezonde personen (patient-controle onderzoek) of Vergelijkt optreden van ziekte in blootgestelden met niet blootgestelden (cohort onderzoek) Alleen nodig bij multicausaliteit

5 Epidemiologie II Moet ook aandacht besteden aan andere risico factoren, b.v. roken Ook effect van co-expositie op werkplek Moet rekening houden met het biologische werkingsmechanisme en latentietijd Blootstellingsmetric (gemiddelde, piek of cumulatief) wordt bepaald door verondersteld werkingsmechanisme,

6 twee soorten onderzoek Hazard identification: is er uberhaupt een verband tussen een blootstelling en een bepaalde ziekte? Risk characterization: of dosis-respons, is het risico groter bij hogere blootstelling of is er een drempel?

7 Twee benaderingswijzen: Patient-controle onderzoek Meestal population based waardoor de blootstellingssituaties zeer uiteen lopen Meestal gebruik van vragenlijst gegevens Slechts zelden meet gegevens beschikbaar

8 Twee benaderingswijzen: Cohort onderzoek Richt zich op EEN stof en de mogelijke lange termijn effecten werknemers van een bepaalde fabriek of afdeling Volgt deze werknemers over langere tijd om ziekte vast te stellen Vergelijkt optreden van ziekte met een niet blootgestelde groep (algemene bevolking) Soms zeer betrouwbare blootstellingsgegevens beschikbaar

9 Soorten blootstellingsgegevens in epidemiologisch onderzoek Categorisch (ja/nee): Heeft u gewerkt met oplosmiddelen? Persoon is werkzaam geweest op afdeling X Persoon heeft cursus openbaar groen gevolgd en is geslaagd Wat was uw beroep en vervolgens een job- exposure matrix toe passen (of crop- exposure matrix)

10 Soorten blootstellingsgegevens in epidemiologisch onderzoek Kwalitatief Oplopende blootstellingscategorien, bijvoorbeeld geen, laag, midden, hoog Wel pieken, geen pieken

11 Soorten blootstellingsgegevens in epidemiologisch onderzoek Kwantitatief Gebaseerd op blootstellingsmetingen of schattingen Sleutelbegrip is homogene blootstellingsgroep Vaak minste informatie beschikbaar over de meest biologisch relevante blootstellingsperiode

12 Wat zijn de gevolgen van fouten in de blootstellingsgegevens? Foute schatting van het relatieve risico (RC) Foute conclusies, fout positieven en fout negatieven (HI)

13 Soorten misclassificatie Non differentiele misclassificatie: niet gerelateerd aan de ziekte status Differentiele misclassificatie (informatie bias): wel gerelateerd aan de ziekte status

14 Gevolgen van non differentiele misclassificatie van de blootstelling patient-controle onderzoek OR werkelijk= 50X70/30X50= 2.3 Patient Wel blootgesteld controle OR onderzoek bij 10% missen blootstelling 45X73/27X73= 2.21 Patient Wel blootgesteld controle Niet blootgesteld Niet blootgesteld 55 73

15 Gevolgen van non differentiele misclassificatie van de blootstelling patient-controle onderzoek OR werkelijk= 50X70/30X50= 2.3 Patient Wel blootgesteld controle OR onderzoek bij 10% te veel blootstelling 55X67/45X33= 2.48 Patient Wel blootgesteld controle Niet blootgesteld Niet blootgesteld 45 67

16 Gevolgen non differentiele misclassificatie van de blootstelling in cohort onderzoek Stel: blootstelling stof veroorzaakt verdubbeling ziekte (RR=2) Stel: 10% van cohort is niet blootgesteld RR= (0.9X X1)/1=1.9 P.S. non differentiele misclassificatie van de ziekte heeft geen effect op RR

17 Non differentiele misclassificatie Leidt in patient-controle onderzoek zowel tot onderschatting als overschatting van het relatieve risico (zie Jurek et al 2005) Leidt in cohortonderzoek vrijwel altijd tot een onderschatting van het relatieve risico

18 Gevolgen van differentiele misclassificatie blootstelling patient-controle onderzoek OR werkelijk= 50X70/30X50= 2.3 Patient Wel blootgesteld controle OR onderzoek= 10% lager bij controles 50X70/30X50= 2.7 Patient Wel blootgesteld controle Niet blootgesteld Niet blootgesteld 50 73

19 Fout positieve bevindingen door differentiele misclassificatie van de blootstelling patient- controle onderzoek OR werkelijk= 50X50/50X50= 1.0 Patient Wel blootgesteld controle OR onderzoek bij 10% te weinig blootstelling controles 55X50/45X50= 1.2 Patient Wel blootgesteld controle Niet blootgesteld Niet blootgesteld 50 55

20 Gevolgen van differentiele misclassificatie Sterke overschatting of onderschatting van het relatieve risico Reele kans op fout positieve en fout negatieve bevindingen

21 Leiden slechte blootstellingsgegevens in de praktijk tot foute conclusies? Oorzaken van fout positieve bevindingen onderzocht door literatuuronderzoek. IARC categorie 1 geeft info over terecht positieve bevindingen Afwijkende tumoren bij deze stoffen zijn fout positieve bevindingen

22 75 fout positieve studies vergeleken met 150 terecht positieve studies Geen specifieke blootstelling (JEM) OR=5 Geen blootstellingsmetingen OR=1.4 >50 significantie toetsen OR=1.6 Dosis-respons analyse positief OR=0.55 Universitaire instelling vs industrie OR=2.2

23 Oorzaken fout positieve bevindingen: Niet zo vaak door fouten in de blootstellingsgegevens Wel door ontbreken specifieke a priori hypothese (JEM) Wel door doen van meervoudige statistische analyses, bv verleggen afkappunt Ook door meervoudige blootstellings metrics

24 Oplossing: Het creeren van een Observational Studies Register zoals in de clinische epidemiologie

25 Conclusies/aanbevelingen I Een beetje misclassificatie is meestal niet fataal (beschouw in perspectief van de verwachte RR Non differentiele misclassificatie leidt zowel tot een onderschatting als een overschatting van het relatieve risico (Jurek 2005) Bij differentiele misclassificatie is de kans op foute bevindingen groot

26 Conclusies/aanbevelingen II Meerdere blootstellingen in een onderzoek leidt tot multiple testing leidt tot fout positieve bevindingen Ook al is het onderzoek gericht op 1 stof, definieer van te voren de belangrijkste blootstellings metric Een specifieke a priori hypothese ook voor wat betreft de blootstelling voorkomt fout positieve onderzoeks bevindingen

Vergelijkbare documenten

Silicablootstelling en Longkanker Nederland. De NederLandse Cohort Studie

Silicablootstelling en Longkanker Nederland De NederLandse Cohort Studie Achtergrond Incidentie kanker totaal: 34.000 per jaar (mannen) Schatting voor NL (FNV-rapport): werkgerelateerde kanker mortaliteit