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GMDS 2013: 58. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

01. - 05.09.2013, Lübeck

Vergleichsstudie zu Verfahren der prävalenzbasierten Inzidenzschätzung

Meeting Abstract

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  • Sandra Landwehr - Universitätsklinikum Düsseldorf, Düsseldorf, DE; Deutsches Diabetes-Zentrum an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, Düsseldorf, DE
  • Ralph Brinks - Deutsches Diabetes-Zentrum an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, Düsseldorf, DE
  • Guido Giani - Deutsches Diabetes-Zentrum an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, Düsseldorf, DE

GMDS 2013. 58. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS). Lübeck, 01.-05.09.2013. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2013. DocAbstr.90

doi: 10.3205/13gmds201, urn:nbn:de:0183-13gmds2011

Published: August 27, 2013

© 2013 Landwehr et al.
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Einleitung und Fragestellung: In [1] wurde eine neue Methode zur Bestimmung von Inzidenzraten einer chronischen Erkrankung aus Prävalenzdaten beschrieben. Das Verfahren basiert auf einer Gewöhnlichen Differentialgleichung (DGL), die einen Zusammenhang zwischen altersspezifischer Prävalenz, Inzidenz und Mortalitäten m0 bzw. m1 der Gesunden bzw. Erkrankten beschreibt. Im Fall der Gleichheit von m0 und m1 wurde in [1] das DGL-Verfahren mit einem anderen statistischen Verfahren [2] verglichen. In dieser Untersuchung soll die DGL-Methode im epidemiologisch wichtigeren Fall unterschiedlicher Mortalitätsraten mit anderen aus der Literatur bekannten Verfahren verglichen werden.

Material und Methoden: Für einen Ergebnisvergleich wurden drei weitere Verfahren zur prävalenzbasierten Inzidenzschätzung im Fall sich unterscheidender Mortalitäten m0 und m1 herangezogen [3], [4], [5]. Es wurden zwei Querschnittsstudien A und B mit unterschiedlichen zugrunde liegenden Inzidenzraten iA und iB simuliert. Um den Einfluss des Stichprobenumfangs N und der Altersgruppierung zu untersuchen, wurden für jede Studie jeweils 10 Substichproben unterschiedlichen Umfangs N gezogen, die je auf drei Arten in Altergruppen kategorisiert wurden (5, 7.5 und 10 Jahres-Gruppen). Für alle Verfahren und Settings wurde die mittlere Summe der Absolutabweichungen (MSAD) zu iA bzw. iB bestimmt und miteinander verglichen.

Ergebnisse: Allgemein nimmt die Genauigkeit der Schätzungen bei allen Verfahren sowohl bei kleiner werdendem Stichprobenumfang N wie auch bei einer Vergröberung der Altersgruppeneinteilung ab. Unabhängig von der Studie, der Fallzahl und der Altersklassierung liefert das DGL-Verfahren aus [1] die kleinsten Werte für die MSAD, ist also hinsichtlich dieser Größe den anderen Verfahren deutlich überlegen. Das zweitbeste Verfahren ist [5], was jedoch in einigen Test-Settings aufgrund fehlender Konvergenz des Verfahrens keine Schätzung liefert. Zwischen den Verfahren [1] und [5] ergeben sich dennoch teilweise deutliche Unterschiede. Zum Beispiel beträgt die MSAD des DGL-Verfahrens [1] in einem der Settings nur 11% der MSAD von [5]. Die Verfahren [3] und [4] liefern in allen simulierten Settings ähnliche Werte für die MSAD, die wesentlich größer sind als die entsprechenden MSAD-Werte von [1].

Diskussion: Den im Hinblick auf MSAD unterlegenen Verfahren [3], [4] ist gemein, dass es sich um Finite-Differenzen-Verfahren handelt. Überführt man das DGL-Verfahren ebenfalls in solch ein Verfahren, zeigt sich, dass die MSAD in der gleichen Größenordnung liegt wie bei den Methoden aus [3], [4]. Verglichen mit der ursprünglichen DGL-Methode und der Methode aus [5] scheinen Differenzen-Verfahren somit besonders fehleranfällig zu sein. Eine feine Gruppierung der Altersklassen erweist sich hingegen bei allen Verfahren als vorteilhaft.


Literatur

1.
Brinks R, Landwehr S, Icks A, Koch M, Giani G. Deriving age-specific incidence from prevalence with an ordinary differential equation. Stat Med. 2012. DOI: 10.1002/sim.5651. [Epub ahead of print]. External link
2.
Keiding N. Age-specific incidence and prevalence: a statistical perspective. J Roy Stat Soc A. 1991;154(3):371-412.
3.
Barendregt JJ, Baan CA, Bonneux L. An indirect estimate of the incidence of non-insulin-dependent diabetes mellitus. Epidemiology. 2000;11(3):274-9.
4.
McGee MA, Brayne C. The impact on prevalence of dementia in the oldest age groups of differential mortality patterns: a deterministic approach. Int J Epidemiol. 1998;27(1):87-90.
5.
Podgor MJ, Leske MC. Estimating incidence from age-specific prevalence for irreversible diseases with differential mortality. Stat Med. 1986;5(6):573-8.