Effect of measurement error in exposure data calculated by means of a job-exposure-matrix in epidemiological studies for risk assessment

风险评估流行病学研究中通过工作暴露矩阵计算的暴露数据测量误差的影响

• 批准号: 5345223
• 负责人: Professor Dr. Ralf Bender
• 金额: --
• 依托单位: Institut für Qualität und Wirtschaftlichkeit im Gesundheitswesen (IQWiG)
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2001
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2000-12-31 至 2004-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5345223?language=en
• 关键词: Effect; measurement; error; exposure; data

Die Erhebung von berufsbedingten Expositionen in epidemiologischen Studien zur Untersuchung des mit diesen Expositionen assoziierten Risiken erfolgt in vielen Fällen mit Hilfe einer Job-Exposure-Matrix (JEM). In einer solchen JEM werden verschiedene Tätigkeitsbereiche definiert, für die dann, meist noch in Abhängigkeit vom Kalenderjahr, die beruflichen Belastungswerte bestimmt werden. Für die untersuchten Personen einer Kohorte wird dann mit Hilfe der Berufsbiographie und der JEM summarisch die individuelle Höhe der Exposition bestimmt. Dieses Verfahren führt zu einem Messfehler nach dem Berkson-Modell. Es ist bekannt, dass Messfehler in den erklärenden Variablen von Regressionsmodellen zu Verzerrungen in den Ergebnissen führen. Gerade für das Cox-Modell, das in prospektiven Kohortenstudien häufig das Modell der Wahl ist, gibt es jedoch sehr wenig Literatur in Bezug auf den Effekt von Messfehlern. Die vorhandenen Arbeiten zur Messfehlerproblematik im Cox-Modell beschäftigen sich meist mit dem klassischen Messfehlermodell, jedoch nicht dem Berkson-Modell. Durch die Kombination von Berkson-Fehler und JEM ergeben sich neue, bislang nicht untersuchte Aspekte für die Datenauswertung. Ziel des Projekts ist es, die Verzerrung der Ergebnisse durch Messfehler in den Expositionsdaten bei Anwendung des Cox-Modells in typischen Kohortenstudien der Arbeitsepidemiologie zu untersuchen. Es sollen durch umfangreiche Simulationen Empfehlungen erarbeitet werden, in welchen Situationen eine Berücksichtigung der Messfehler in der Datenanalyse dringend zu empfehlen ist. Es soll die Qualität von Methoden zur Korrektur von Risikoabschätzungen aus dem Cox-Modell bei Messfehlern in den Expositionsdaten untersucht und gegebenenfalls diese Methoden verbessert und für praktische Anwendungen leichter zugänglich gemacht werden.

流行病学研究中的阐述与职业暴露矩阵 (JEM) 中的流行病学研究有关。在 JEM 定义的 Tätigkeitsbereiche 定义中，在 Abhängigkeit vom Kalenderjahr 中，最重要的是，die beruflichen Belastungswerte bestimmt werden。以下是个人简历中的人物传记和 JEM 概要，以及个人 Höhe 的最佳阐述。 Dieses Verfahren führt zu einem Messfehler nach dem Berkson-Modell。这是因为，Messfehler 是在 Ergebnissen führen 中的回归模型变量中使用的。 Cox-Modell 的杰作，在 Wahl 模型的模型研究中得到了展望，并在 Messfehlern 的效果中提供了一些文学作品。 Cox 模型中的 Messfehler 问题与经典的 Messfehler 模型有关，但与 Berkson 模型无关。 Berkson-Fehler 和 JEM 的组合是新的，bislang nicht untersuchte Aspekte for die Datenauswertung。 Ziel des Projekts ist es, die Verzerrung der Ergebnisse durch Messfehler in den Expositionsdaten bei Anwendung des Cox-Modells in typeischen Kohtenstudiien der Arbeitsepidemiologie zu undersuchen. Es sollen durch umfangreiche Molden Empfehlungen Erarbeitet werden, in welchen Situationen eine Berücksichtigung der Messfehler in der Datananalysis dringend zu empfehlen ist.该方法的质量是由 Cox-Modell 的 Risikoabschätzungen 在 Messfehlern 中的阐述日期和方法中确定的，该方法的详细说明和实践操作均已完成。