gms | German Medical Science

50. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds)
12. Jahrestagung der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie (dae)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie
Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie

12. bis 15.09.2005, Freiburg im Breisgau

Bildung von Confoundervariablen aus komplexen Fragebögen zur Implementierung in ein Regressionsmodell

Meeting Abstract

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  • Sven Schmiedel - Institut für medizinische Biometrie, Epidemiologie und Informatik (IMBEI) der Universität Mainz, Mainz
  • Renate Schulze-Rath - Institut für medizinische Biometrie, Epidemiologie und Informatik (IMBEI) der Universität Mainz, Mainz
  • Peter Kaatsch - Institut für medizinische Biometrie, Epidemiologie und Informatik (IMBEI) der Universität Mainz, Mainz

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie. 50. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds), 12. Jahrestagung der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie. Freiburg im Breisgau, 12.-15.09.2005. Düsseldorf, Köln: German Medical Science; 2005. Doc05gmds270

Die elektronische Version dieses Artikels ist vollständig und ist verfügbar unter: http://www.egms.de/de/meetings/gmds2005/05gmds016.shtml

Veröffentlicht: 8. September 2005

© 2005 Schmiedel et al.
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Gliederung

Text

Einleitung und Fragestellung

Die KiKK-Studie (Kinderkrebs und Fehlbildungen in der Umgebung von Kernkraftwerken) hat als Fragestellung, ob in der Nähe von 15 Leistungsreaktoren in den westlichen Bundesländern gehäuft Krebs bei Kindern bis zum 5. Lebensjahr auftritt. Zur Überprüfung dessen wurde ein Fall-Kontroll-Ansatz gewählt.

Die Studie besteht aus zwei Teilen. Teil 1 beschäftigt sich ausschließlich mit der oben genannten Fragestellung. Deren Überprüfung basiert auf der Verteilung des Wohnortabstandes von Fällen und Kontrollen zum Abluftkamin des zugehörigen Reaktors.

Teil 2 dient der Erfassung von Confoundern, die mittels eines Interviews erfasst werden. Diese Confounder werden in das bestehende Modell von Teil 1 implementiert, um damit einen eventuellen Einfluss von Confoundern auf das Ergebnis von Teil 1 feststellen zu können.

Die Vorgehensweise wird in einem Auswerteplan detailliert beschrieben. Der Auswerteplan wurde einem Expertengremium vorgelegt, das das Projekt begleitet. Dem Expertengremium, das vom Auftraggeber – dem Bundesamt für Strahlenschutz (BfS) – zusammengestellt wurde, werden alle wichtigen Meilensteine vorgelegt.

Der Vortrag beschäftigt sich mit der Bildung von Confoundervariablen anhand der Antworten der Probanden im Interview.

Material und Methoden

Die Befragung erfolgt durch computergestützte Interviews (CATI; Computer Assisted Telephone Interview). Die Interviews werden von 10 Interviewern durchgeführt, die zuvor geschult und in einer regelmäßigen Supervision begleitet werden. Für die Teilnahme an einem Interview werden 473 Fällen und knapp 1.000 Kontrollen angeschrieben.

Im Interview werden diskutierte Risikofaktoren und mögliche protektive Faktoren erfragt. Diese können in 5 Blöcken zusammengefasst werden (siehe Tabelle 1 [Tab. 1]). Der Grund für die Zusammenstellung in Blöcken liegt darin, dass die Implementierung in das existierende Regressionsmodell sich nah an diese Blöcke, die jeweils inhaltlich verwandte Confounder enthalten, anlehnt.

Im Auswerteplan wird der Weg von der einzelnen Frage zur Confoundervariablen beschrieben.

Die einzelne Confoundervariable leitet sich von einer oder mehreren Fragen des Interviews ab, welche zielgerichtet zusammengefasst werden. Häufig geschieht dies anhand von Entscheidungsmatrizen, in denen nach logischen Gesichtspunkten Fragen zusammengefasst werden. Werden Ja/ Nein-Fragen an beide Elternteile gerichtet; dann erfolgt die Zusammenfassung nach folgender Matrix (siehe Tabelle 2 [Tab. 2]).

Ergebnis

Die Zusammenfassung von Interviewfragen zu Confoundervariablen und die Zusammenführung von mehreren Confoundervariablen zu Confounderblöcken ermöglicht die Kontrolle des Haupteinflussfaktors „Wohnortabstand zu Leistungsreaktor“.

Danksagung

Bundesamt für Strahlenschutz, für die Förderung;
Herrn PD Dr. J. Schüz und Frau M. Hetzer, IMBEI Mainz, für die Unterstützung bei Erstellung und Überprüfung der Confoundervariablen