HC1: Introductie klinisch onderzoek & opzet blok

Algemene informatie

• Welke onderwerpen worden behandeld in het hoorcollege?
  • Dit college vormt een introductie voor het blok AWV
• Welke onderwerpen worden besproken die niet worden behandeld in de literatuur?
  • Alles wordt behandeld in de literatuur
• Welke recente ontwikkelingen in het vakgebied worden besproken?
  • Er zijn geen recente ontwikkelingen besproken
• Welke opmerkingen worden er tijdens het college gedaan door de docent met betrekking tot het tentamen?
  • Er zijn geen opmerkingen over het tentamen gemaakt
• Welke vragen worden behandeld die gesteld kunnen worden op het tentamen?
  • Er zijn geen mogelijke vragen behandeld

Vraagstelling

Vraagstelling moet een aantal eigenschappen hebben:

• Precies, concreet en duidelijk
• Beperkt
• Wetenschappelijk
• Relevant
• Onderzoekbaar

Een algemene vraag bevat:

• Een determinant
• Uitkomst
• Doelgroep/domein

Bijvoorbeeld: Wat is het effect van stoppen met roken op de longfunctie bij mannen die minder dan 20 jaar hebben gerookt?

Wat is bij doelgroep D het effect van determinant X op uitkomst Y? → dit kan worden weergegeven in een 2x2 tabel (X en Y, beide met + en -).

Een verslag bestaat uit:

• Inleiding met vraagstelling
• Methode
• Resultaten
• Discussie

Soorten statistiek

• Beschrijvende statistiek: alle numerieke uitkomsten worden samengevat tot een gemiddelde
  • De uitbuiters worden weggelaten
• Toetsende statistiek: hoe ver kan het gemiddelde van de steekproef afwijken van die van de hele populatie?
  • Meestal verschilt dit een paar punten → standaardfout

HC3: Introductie wetenschapsfilosofie

Algemene informatie

• Welke onderwerpen worden behandeld in het hoorcollege?
  • Dit college vormt een introductie voor de wetenschapsfilosofie, er worden begrippen zoals inductie, deductie en falsificationisme toegelicht
• Welke onderwerpen worden besproken die niet worden behandeld in de literatuur?
  • Alle onderwerpen in dit college worden ook behandeld in de literatuur
• Welke recente ontwikkelingen in het vakgebied worden besproken?
  • Er zijn geen recente ontwikkelingen besproken
• Welke opmerkingen worden er tijdens het college gedaan door de docent met betrekking tot het tentamen?
  • Er zijn geen opmerkingen over het tentamen gemaakt
• Welke vragen worden behandeld die gesteld kunnen worden op het tentamen?
  • Er zijn geen mogelijke vragen behandeld

Wetenschapsfilosofie & statistiek

Er zijn enkele contrasten tussen wetenschap en kliniek:

• Wetenschap
  • Ontwikkelen van theorieën
  • Ontwikkelen van algemene inzichten over populaties
  • Individu → populatie
• Kliniek
  • Specifieke uitspraken over een individu
    • Het liefst vanuit wetenschappelijk onderzoek → evidence-based
  • Populatie → individu

Inductie en deductie

 Twee begrippen zijn in de wetenschapsfilosofie erg belangrijk:

• Deductie: het afleiden van specifieke uitspraken uit algemene uitspraken (logica)
  • Bijvoorbeeld: alle mensen zijn sterfelijk (algemeen) → Socrates is een mens → Socrates is sterfelijk (specifiek)
• Inductie (generaliseren): het afleiden van algemene uitspraken uit specifieke uitspraken
  • Zonder inductie is er geen wetenschap
  • Oma is vergeetachtig en heeft Alzheimer → buurvrouw is vergeetachtig en heeft Alzheimer → oud-oom is vergeetachtig en heeft Alzheimer → alle oude mensen die vergeetachtig zijn hebben Alzheimer
  • Inductie leidt niet altijd tot zekere waarheid

Wetenschap en kliniek:

• Ontwikkeling van de wetenschap
  • Doel: een theorie ontwikkelen
  • Vanuit: specifieke observaties (empirische data)
  • Nodig: inductief redeneren
• Ontwikkeling van evidence-based medicine
  • Doel: specifieke uitspraken over individuen
  • Vanuit: wetenschappelijke theorie
  • Nodig: deductief redeneren

Paradox van Hume:

Enkele filosofische vragen zijn:

• Waarom gebruiken we inductie?
• Waarom geloven we erin dat de zon elke dag opkomt? → omdat het tot nu toe altijd heeft gewerkt

Dit is dus een inductieve redenering. Hume stelt dat ons vertrouwen in inductie gebaseerd is in inductie. 

Confirmatie:

Confirmatie (het bevestigen van een theorie) speelt in de wetenschapsfilosofie een grote rol.

• Voorbeeld: alle raven zijn zwart → hoe meer zwarte raven je ziet, hoe meer je gaat geloven dat echt alle raven zwart zijn: het wordt steeds geconfirmeerd
  • Modus Tollens zegt dat “alle raven zijn zwart” hetzelfde is als “alles wat niet zwart is, is geen raaf”

Paradox van Hempel:

• “Alle raven zijn zwart” wordt bevestigd door het zien van een zwarte raaf
• “Alles wat zwart is, is geen raaf” wordt bevestigd door het zien van een bruine koe, rood potlood, etc.

In de paradox van Hempel wordt afgevraagd wat dan nog de waarde van confirmatie is.

Falsificationisme

Eén tegenvoorbeeld is voldoende om een theorie eronderuit te halen:

• Eén witte raaf bewijst dat niet alle raven

HC5: Opzet van onderzoek

Algemene informatie

• Welke onderwerpen worden behandeld in het hoorcollege?
  • In dit college worden verschillende soorten onderzoek behandeld
• Welke onderwerpen worden besproken die niet worden behandeld in de literatuur?
  • Alle onderwerpen in dit college worden ook behandeld in de literatuur
• Welke recente ontwikkelingen in het vakgebied worden besproken?
  • Er zijn geen recente ontwikkelingen besproken
• Welke opmerkingen worden er tijdens het college gedaan door de docent met betrekking tot het tentamen?
  • Er zijn geen opmerkingen over het tentamen gemaakt
• Welke vragen worden behandeld die gesteld kunnen worden op het tentamen?
  • Er zijn geen mogelijke vragen behandeld

Observationeel onderzoek

Om te kijken naar de opzet van onderzoek moet de 2x2 tabel erbij gehaald worden. Deze kan aan de hand van observationeel onderzoek ingevuld worden. Bij observationeel onderzoek wordt enkel het natuurlijke beloop geobserveerd:

• Retrospectief: terugkijkend
  • Retrospectief onderzoek is makkelijker → is sneller klaar
  • Het nadeel is dat je afhankelijk bent van wat er geregistreerd is
• Prospectief: vooruitkijkend
  • Prospectief onderzoek heeft als nadeel dat je moet wachten op de uitkomsten

Follow-up onderzoek

Bij een follow-up onderzoek volg je mensen in de tijd. Soms heet dit een cohortonderzoek. Er wordt bekeken of hetgeen wat je onderzoekt voorvalt. Een follow-up onderzoek verloopt als volgt:

1. Selectie deelnemers
2. Risicofactor vaststellen
3. Uitkomst vaststellen

Case-control study

Een case-control study is een onderzoek waarbij je begint met de uitkomst en terug gaat zoeken naar de oorzaak, bijvoorbeeld een onderzoek over roken en longkanker:

1. Selectie deelnemers
2. Uitkomst vaststellen
3. Risicofactor vaststellen

Er wordt eerst teruggekeken en dan pas gekeken naar wat de verdeling van de risicofactoren zijn → er zijn minder mensen nodig. Case-control is dus efficiënter dan follow-up.

Experimenteel onderzoek

Om bijvoorbeeld te onderzoek of ziekere mensen vaker vallen omdat ze slechter eten, kan experimenteel onderzoek opgesteld worden: de helft van de mensen laten afvallen om te onderzoeken of ze vaker vallen.

• Experimenteel onderzoek gebeurt via lootjes trekken → randomized controlled trial (RCT)
  • Is vaak niet mogelijk
  • Is de standaard bij onderzoek naar het effect van geneesmiddelen
• Bij observationeel onderzoek wordt alleen gekeken naar mensen die even ziek zijn (restrictie of stratificeren)
  • Helpt alleen als de groepen goed vergelijkbaar zijn

Overige onderzoeksvormen

• Cross-sectioneel onderzoek: de risicofactor en uitkomst meten op hetzelfde moment → nooit oorzaak en gevolg (bijv. BMI en aantal keer gevallen)
• Case report: beschrijving van één of enkele patiënten
• Case serie: beschrijving van een groepje patiënten (bijv. dat veel mensen na lang vliegen trombose hebben)

HC7: Hypothese toetsen

Algemene informatie

• Welke onderwerpen worden behandeld in het hoorcollege?
  • In dit college worden de basisbegrippen voor hypothesetoetsing uitgelegd
• Welke onderwerpen worden besproken die niet worden behandeld in de literatuur?
  • Alle onderwerpen in dit college worden ook behandeld in de literatuur
• Welke recente ontwikkelingen in het vakgebied worden besproken?
  • Er zijn geen recente ontwikkelingen besproken
• Welke opmerkingen worden er tijdens het college gedaan door de docent met betrekking tot het tentamen?
  • Voor het tentamen is het belangrijk met de epidemiologische begrippen te kunnen rekenen
• Welke vragen worden behandeld die gesteld kunnen worden op het tentamen?
  • Er zijn geen mogelijke vragen behandeld

Stappenplan statistisch toetsen

Het stappenplan voor statistisch toetsen verloopt als volgt:

1. Nulhypothese (h0): veronderstelling over de populatie
2. Toetsstatistiek: het criterium waarop we de steekproef met de veronderstelde populatie vergelijken → hoezeer de steekproef afwijkt van h0
   • Het verschil tussen twee kansen (P) of metingen
3. Verdeling van de toetsstatistiek: verdeling in typische steekproeven als h0 waar is
4. Verwerpen van de h0: gebeurt als de toetsstatistiek tot de 5% meest extreme waarden van de verdeling behoort

Nulhypothese

De nulhypothese (h0) is een veronderstelling over de populatie. Het tegenovergestelde van de nulhypothese is de alternatieve hypothese (ha). Statistisch toetsen heeft als doel “weten” hoe je een resultaat moet interpreteren. Er zijn twee mogelijke uitkomsten:

• Verwerpen van de nulhypothese → het in onwaarschijnlijk dat de nulhypothese waar is
• Niet verwerpen van de nulhypothese → het zou kunnen dat de nulhypothese waar is

Het is hierbij belangrijk om rekening te houden met falsificeren en de theorie van Popper.

Toetsstatistiek

Toetsstatistiek is dus het criterium waarop we de steekproef met de veronderstelde populatie vergelijken. Voorbeeld:

• De h0: 49% van de populatie is vrouw
• Resultaten uit de steekproef: 64% is vrouw
• Toetsstatistiek: 0,15 (verschil)

In de statistiek is een afspraak gemaakt over de 2,5% grootste en kleinste waarden: deze waarden worden “extreem” genoemd. De waarde (0,15) uit het voorbeeld wordt als extreem beschouwd. Daaruit is de conclusie dat h0 onwaarschijnlijk is → wordt verworpen. De alternatieve hypothese klopt dus.

P-waarde

De P-waarde is het percentage van de verdeling V dat extremer is dan de gevonden waarde van V:

• P-waarde < 5% → h0 wordt verworpen
• P-waarde > 5% → h0 wordt niet verworpen

Deze 5% is willekeurig: er kunnen ook grenzen zijn met 1%, 10% of 0,1%.

Interpretatie van de P-waarde:

De P-waarde is een maat van verbazing over de data voor iemand die in de h0 gelooft: “de kans dat een willekeurige steekproef onder h0 minstens zo extreem is als de onze”:

• Kleine P-waarde → grote verbazing
  • Als h0 waar is zou deze data heel uitzonderlijk zijn
  • Het is onwaarschijnlijk dat h0 waar is → wordt verworpen
• Grote P-waarde → weinig verbazing
  • Deze data passen prima bij h0
  • H0 zou waar kunnen zijn → wordt geaccepteerd
  • Dit is echter

HC9: Bias & confounding

Algemene informatie

• Welke onderwerpen worden behandeld in het hoorcollege?
  • In dit college wordt besproken wat er tijdens (het opstellen van) een experiment mis kan gaan
• Welke onderwerpen worden besproken die niet worden behandeld in de literatuur?
  • Alle onderwerpen in dit college worden ook behandeld in de literatuur
• Welke recente ontwikkelingen in het vakgebied worden besproken?
  • Er zijn geen recente ontwikkelingen besproken
• Welke opmerkingen worden er tijdens het college gedaan door de docent met betrekking tot het tentamen?
  • Voor het tentamen is het belangrijk met de epidemiologische begrippen te kunnen rekenen
• Welke vragen worden behandeld die gesteld kunnen worden op het tentamen?
  • Er zijn geen mogelijke vragen behandeld

Meten

Bij meten kan je te maken krijgen met:

• Biologische variatie
  • Tussen personen
  • Binnen personen (24-uurs variatie)
• Meetfout
  • Systematisch
    • Onderzoeker
    • Meter
  • Random

De precisie bepaalt de reproduceerbaarheid → er zijn weinig random fouten. De validiteit zegt iets over het meten van de juiste informatie → er zijn weinig systematische fouten.

Random fouten:

De ernst van random fouten wordt bepaald door de grootte van de steekproef:

• Heeft grote gevolgen voor een individu
• Heeft kleine gevolgen voor een groep → middelt uit
  • Het gemiddelde is goed
  • De standaarddeviatie is te groot

Bij random fouten zijn de s.e. en de BI te groot. Er zijn meer mensen nodig voor dezelfde power. Om om te gaan met random fouten kan je een aantal dingen doen:

• Standaardiseren (instructie, procedures)
• Herhaald meten bij dezelfde persoon
• Meer vragen stellen (synoniemen)
  • Bijv. een tentamen, IQ-test, vragenlijst
• Meer mensen in het onderzoek opnemen

Systematische fouten:

Bij een systematische fout wordt ergens structureel naast gezeten. Of een systematische fout erg is, is afhankelijk van het doel van de meting:

• Classificeren/onderscheiden (diagnose/prognose)
• Evalueren van de verandering

Precisie en validiteit:

Bij het meten wordt er een onderscheid gemaakt tussen:

• Precisie: reproduceerbaarheid àweinig random fouten
• Validiteit: meten wat je wilt meten àweinig systematische fouten

Bias

Een bias is een systematische fout → kleine validiteit. Een bias heeft een aantal eigenschappen:

• Fundamentele onvergelijkbaarheid
• Kan in alle onderzoeksopzetten voorkomen
• Het is belangrijk te bekijken waar de bias zit
• Kan opgelost worden door preventie
• De richting van het effect kan soms ingeschat worden

Er zijn twee hoofdvormen van een bias:

• Selectiebias
  • Probleem t.g.v. selectie van onvergelijkbare groepen (bijv. een verkeerde controlegroep bij een case-control study)
• Informatiebias
  • Probleem t.g.v. onvergelijkbare informatieverzameling (bijv. het liegen over bepaalde informatie over de controle en indexgroep)
  • De meeste vormen van informatiebias leiden tot misclassificatie van een determinant of de uitkomst
    • Non-differentiële misclassificatie → verdunning van het effect
    • Differentiële misclassificatie → effect kan alle kanten op

Confounding

Met confounding wordt bedoeld dat er een probleem ontstaat t.g.v. vertekening door een andere risicofactor. “To confound” betekend “to mix something