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Mindmap-Galerie Ursachen, Erkenntnisse und Schlussfolgerungen

Ursachen, Erkenntnisse und Schlussfolgerungen

Dies ist eine Mindmap über die Ursache der Krankheit, ihre Entdeckung und Schlussfolgerung, einschließlich der Grundkonzepte der Ursache, Ätiologietheorie und Ätiologiemodell, ausreichendes Ätiologiekomponenten-Ätiologiemodell, Entdeckung und Überprüfung der Ätiologie usw.

Bearbeitet um 2024-01-20 12:40:27

Deu-Martina

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Ursachen, Erkenntnisse und Schlussfolgerungen

Abschnitt 1 Grundbegriff der Krankheitsursachen

Epidemiologische Ursachen: Faktoren, die die Wahrscheinlichkeit einer Erkrankung in einer Bevölkerung erhöhen (die Ursache einer Krankheit ist die Menge aller Faktoren, die die Wahrscheinlichkeit einer Erkrankung erhöhen)

Kausalität

Chronologische Reihenfolge: Ursache-Ereignis tritt vor Wirkungsereignis auf

Korrelation: Das Wirkungsereignis ändert sich, wenn sich das Ursacheereignis ändert

Kausale Variabilität: Veränderungen bei kausalen Ereignissen werden durch Veränderungen bei kausalen Ereignissen verursacht

Zeitliche Reihenfolge und Korrelation sind direkt beobachtbar, und Variabilität kann indirekt nachgewiesen werden, indem die Möglichkeit anderer Faktoren ausgeschlossen wird.

Vielfalt kausaler Zusammenhänge: einzelne Ursache und einzelne Wirkung, einzelne Ursache und mehrere Wirkungen (mehrere Wirkungen von Ursachen), mehrere Ursachen und einzelne Wirkungen, mehrere Ursachen und vielfältige Wirkungen, direkte Ursachen und indirekte Ursachen, Ursachenketten und Ursachennetzwerke

Abschnitt 2 Ätiologietheorie und Ätiologiemodell

ätiologisches Modell

Definition: Der theoretische Rahmen, der in der modernen Medizin verwendet wird, um verschiedene Ursachen zu unterscheiden und ihre Beziehung zu Krankheiten, ihre Beziehungen untereinander und ihre Wirkmechanismen zu erklären.

verwenden

Erklären Sie den Zusammenhang zwischen Ursachen und den Zusammenhang zwischen Ursachen und Krankheiten

Geben Sie die Richtung der Ursachen an, um neue Ursachen aufzudecken

Wird verwendet, um die Rolle der Ätiologie zu veranschaulichen und epidemiologische Konzepte und Prinzipien zu erklären

Das ultimative Ziel: neue Ursachen entdecken oder die Hauptursachen erfassen, um eine umfassendere und wirksamere Strategie zur Krankheitsprävention zu entwickeln.

Dreiecksmodell der Ätiologie von Infektionskrankheiten: Wirt, Krankheitserreger und Umwelt sind alle für die Epidemie von Infektionskrankheiten unverzichtbar und sie sind gleich, miteinander verbunden und beschränken sich gegenseitig

Das Radmodell der Ätiologie stellt die krankheitsverursachende Person oder das krankheitsverursachende Tier in den Mittelpunkt, umgeben von der physischen, chemischen, biologischen und sozialen Umgebung, in der sie leben.

Ökologisches Modell der Gesundheitsdeterminanten: Im Mittelpunkt steht der Mensch, und andere Ursachen sind in verschiedene Ebenen unterteilt. Jede Ebene enthält viele verwandte, aber unterschiedliche Faktoren, wodurch die Auswirkungen des Zusammenspiels verschiedener Faktoren auf die Gesundheit hervorgehoben werden.

Ursachenkette: Die Beziehung zwischen zeitlich nacheinander auftretenden, gegenseitig kausalen Ursachen und die Beziehung zwischen diesen Ursachen und der endgültigen Krankheit wird durch eine Ursachenkette dargestellt.

Netzwerk für Ätiologie

Definition: Eine Krankheit hat oft mehrere unabhängige oder miteinander verbundene Kausalketten derselben Krankheit, die miteinander verbunden und miteinander verflochten sind, um ein komplexeres und vollständigeres Kausalnetzwerk zu bilden. Die gesamte Netzwerkstruktur der Zusammenhänge von der Ursache bis zum Ausbruch wird als Ätiologienetzwerk bezeichnet.

Das Entfernen eines einzelnen Faktors in einer Ursachenkette kann die gesamte Ursachenkette vollständig unterbrechen und so verhindern, dass die Krankheit über diese Ursachenkette auftritt.

Unterschiedliche Kausalketten können unterschiedliche Auswirkungen auf das Auftreten der Krankheit haben. Eine wirksame Prävention sollte die Hauptkausalketten unterbrechen.

Verschiedene Kausalketten können unabhängig voneinander das Auftreten der Krankheit beeinflussen, und das gleichzeitige Unterbrechen mehrerer Kausalketten wird definitiv mehr Fälle verhindern.

Abschnitt 3 Ausreichendes Ätiologie-Komponenten-Ätiologiemodell

Eine hinreichende Ursache ist eine hinreichende Bedingung für das Auftreten einer Krankheit, und ihre Entstehung ist gleichbedeutend mit dem Auftreten der Krankheit. Eine hinreichende Ursache kann aus einer oder mehreren Komponenten bestehen und diese sind unverzichtbar. Fehlt eine Komponente, tritt die Krankheit nicht auf.

In derselben hinreichenden Ursache ergänzen die Komponentenursachen einander und sind einander ergänzende Ursachen. Jede einzelne Ursache einer hinreichenden Ursache spielt eine gleichwertige und notwendige Rolle oder trägt zur Entwicklung der Krankheit bei

Eine Komponentenursache, die in allen hinreichenden Ursachen vorhanden ist, wird als notwendige Ursache bezeichnet. Wenn diese Grundursache nicht vorhanden wäre, wäre keine hinreichende Ursache für die Krankheit erkennbar und die Krankheit würde nicht auftreten. Wäre die Krankheit aufgetreten, müsste die Ursache vorhanden sein.

Es liegt eine hinreichende Ursache für das Auftreten der Krankheit vor, und es muss eine notwendige Ursache für das Auftreten der Krankheit vorliegen

Die Ursachen werden in vier Kategorien eingeteilt: ① Sowohl notwendig als auch ausreichend; ③ Ausreichend, aber nicht notwendig;

Abschnitt 4 Entdecken und überprüfen Sie die Krankheitsursache

Mills Gesetz des Kausalschlusses

Methode zur Suche nach Gemeinsamkeiten: Untersuchen Sie verschiedene Situationen, in denen ein bestimmtes Phänomen auftritt. Wenn in allen verschiedenen Situationen bis auf eine Bedingung unterschiedliche Bedingungen vorliegen, kann dieselbe Bedingung die Ursache für ein bestimmtes untersuchtes Phänomen sein.

Differenzmethode: Vergleichen Sie die Gelegenheiten, bei denen ein bestimmtes Phänomen auftritt, und die Gelegenheiten, bei denen es nicht auftritt. Wenn die beiden Gelegenheiten bis auf einen Unterschied gleich sind, ist dieser Unterschied die Ursache des Phänomens.

So finden Sie gemeinsame Unterschiede und Gemeinsamkeiten: Wenn es in verschiedenen Situationen, in denen ein bestimmtes untersuchtes Phänomen auftritt, nur einen gemeinsamen Faktor gibt, in verschiedenen Situationen, in denen das untersuchte Phänomen nicht auftritt, jedoch keinen solchen gemeinsamen Faktor gibt, dann ist es dieser gemeinsame Faktor die Ursache des untersuchten Phänomens (zweimalige Suche nach Gemeinsamkeiten und mehrfache Suche nach Unterschieden)

Kovariationsmethode: Wenn es eine Variation oder Veränderung in einem bestimmten Phänomen gibt, gibt es eine entsprechende Variation oder Veränderung in einem anderen Phänomen, und unabhängig von der Variation und Veränderung des letzteren kann ein kausaler Zusammenhang zwischen ihnen bestehen zwei. Wenn eine Dosis-Wirkungs-Beziehung besteht, ist es wahrscheinlicher, dass ein kausaler Zusammenhang besteht

Restmethode: Wenn festgestellt wird, dass ein bestimmtes zusammengesetztes Phänomen durch eine bestimmte zusammengesetzte Ursache verursacht wird, subtrahieren Sie die Teile, für die bestätigt wurde, dass sie kausale Zusammenhänge haben. Dann müssen auch die verbleibenden Teile kausale Zusammenhänge haben.

Mills Gesetz und epidemiologisches Forschungsdesign

Mills Methoden zur Suche nach Einigung, nach Unterschieden und nach Konsens sind nur auf ausreichende und notwendige Ursachen oder extrem starke Kausalzusammenhänge anwendbar und können nicht direkt zur Untersuchung der Ursachen chronischer nichtübertragbarer Krankheiten verwendet werden → Ändern Sie „alle“ in „viele“ oder „Mehrheit“

Randomisierte kontrollierte Studien verwenden zufällige Gruppierungen, um Störfaktoren vollständig zu eliminieren, und sind die zuverlässigste Methode, um kausale Zusammenhänge in der Bevölkerung zu überprüfen. Es kann jedoch nur zur Bewertung der Wirkung von Behandlungen und Interventionen verwendet werden und nicht zur direkten Untersuchung der Ursachen von Krankheiten.

Kohortenstudien haben einen kausalen Zusammenhang und sind die zuverlässigste Methode, um die Ursache von Krankheiten in der Bevölkerung zu überprüfen. Sie werden auch häufig zur Untersuchung unerwünschter Wirkungen einer Behandlung eingesetzt.

Die epidemiologische Forschung basiert auf dem Prinzip des Müllerschen Gesetzes. Sie sammelt Beweise für die drei Ursachenzustände in der Bevölkerung und nutzt diese, um auf die Existenz kausaler Zusammenhänge in der Medizin zu schließen.

Abschnitt 5: Kausalzusammenhangsfolgerung

Allgemeine Prinzipien wissenschaftlicher Schlussfolgerungen

Drei Schlussfolgerungsebenen: 1. Schlussfolgerung basierend auf einer bestimmten Studie; 2. Schlussfolgerung basierend auf allen ähnlichen Studien; 3. Schlussfolgerung basierend auf allen relevanten Beweisen;

Die Gültigkeit der Schlussfolgerungen hängt von der Art des Studiendesigns, der methodischen Qualität der Studie und der Stichprobengröße ab, wobei die Studienqualität wichtiger ist als die Stichprobengröße.

Bewerten Sie die Validität einzelner Studien

Authentizität und Forschungsqualität

Interne Authentizität: Wie nahe die beobachteten Ergebnisse unter den Bedingungen der Studie an der Realität sind. Bestimmt durch die methodische Qualität der Studie

Die Forschungsqualität ist ein Gesamtmaß für den Grad der Kontrolle über Forschungsverzerrungen. Je höher die Qualität, desto geringer die Verzerrung, desto höher die Authentizität der Ergebnisse und desto größer die Wahrscheinlichkeit, dass die Schlussfolgerung korrekt ist.

Faktoren, die die Forschungsqualität bestimmen

Die Qualität einer Studie wird durch die Bias-Kontrollmaßnahmen der Studie bestimmt. Forschungsdesign ist die grundlegendste Methode zur Kontrolle von Bias in einer Studie. Die Qualität einer Studie hängt zunächst von der Art des Forschungsdesigns ab.

Die Qualität der Studie hängt außerdem von den allgemeinen Maßnahmen zur Verzerrungskontrolle der epidemiologischen Forschung ab, wie z. B. der Genauigkeit der Datenerfassung, der Konsistenz der Messungen zwischen den Gruppen, der Repräsentativität der Stichprobe, der Reduzierung von Verlusten bei der Nachbeobachtung, ausreichender Beobachtungszeit usw.

Die Qualität der Forschung hängt auch von den für eine Art von Forschungsdesign spezifischen Maßnahmen zur Bias-Kontrolle ab. Beispielsweise können klinische Studien Randomisierung, Gruppenverheimlichung, Verblindung und Aufrechterhaltung der ursprünglichen Randomisierungsanalyse (ITT) usw. verwenden. Je mehr verwendet wird, desto besser ist die Bias-Kontrolle und desto höher ist die Qualität.

Die Stichprobengröße bestimmt die Größe des Stichprobenfehlers und die Genauigkeit der Ergebnisschätzung. Sie ist im Wesentlichen einer der bestimmenden Faktoren dafür, wie nah die Forschungsergebnisse an der Realität sind.

Methoden zur Bewertung der Forschungsqualität

Evidenzbewertung: Bewertung der Qualität von Studien anhand der Art des Studiendesigns

① Hohe Qualität: Die Schlussfolgerung dieser Studie ist wahrscheinlich korrekt; ② Mittlere Qualität: Zukünftige Forschung wird die Schlussfolgerung dieser Studie wahrscheinlich ändern. ③ Niedrige Qualität: Zukünftige Forschung wird die Schlussfolgerung dieser Studie wahrscheinlich ändern Qualität: Die Schlussfolgerungen dieser Studie sind wahrscheinlich falsch

Schlussfolgerungen unter Berücksichtigung aller Beweise: Hills-Kriterium

Die neun Kriterien von Hill's Criteria

① Zeitliche Abfolge: Im Hinblick auf die Glaubwürdigkeit der Chronologie nehmen klinische Studien, Kohortenstudien, Fall-Kontroll-Studien und Querschnittsstudien in der Reihenfolge ab.

② Assoziationsstärke: Messung des relativen Risikoindikators. Je höher die Stärke des Zusammenhangs, desto unwahrscheinlicher ist es, dass das Ergebnis vollständig auf Voreingenommenheit zurückzuführen ist, und desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass zwischen beiden ein kausaler Zusammenhang besteht.

③Dosis-Wirkungs-Beziehung: Es gibt weitere Belege für die Existenz eines Kausalzusammenhangs

Im Rahmen einer epidemiologischen Studie verfügbare Informationen

④ Konsistenz der Ergebnisse: Wiederholbarkeit, unterschiedliche Zeiten, unterschiedliche Orte, unterschiedliche Personengruppen, unterschiedliche Forscher, ähnliche Forschungsmethoden

⑤Experimentelle Beweise: durch experimentelle Forschung bestätigt

⑥Biologische Plausibilität: Der Grad, in dem eine bestimmte ätiologische Hypothese mit den Fakten, Kenntnissen und Theorien im Zusammenhang mit der Krankheit übereinstimmt oder übereinstimmt

⑦Biologische Konsistenz: Der Grad, in dem eine bestimmte ätiologische Hypothese mit bestehenden allgemeineren biomedizinischen Fakten, Erkenntnissen und Theorien übereinstimmt oder übereinstimmt.

⑧Spezifität: Der Grad der Exklusivität oder Spezifität zwischen der Ursache und der Krankheit

⑨Ähnlichkeit: Es sind ähnliche Ursachen und kausale Zusammenhänge von Krankheiten bekannt. Durch die Existenz vergleichbarer ursächlicher Zusammenhänge wird die Möglichkeit neuer ursächlicher Zusammenhänge gestärkt.

Ergänzender Standard: Vorhersagekraft: Verwenden Sie die Theorie, um eine Vorhersage über die Zukunft oder die Vergangenheit zu treffen, und sammeln Sie dann Daten, um die Richtigkeit der Vorhersage zu bewerten.

Das Vorhandensein einer Korrelation und die zeitlichen Eigenschaften der Korrelation sind notwendige und spezifische Bedingungen für die Beurteilung der Kausalität und die Grundbedingungen für die Beurteilung der Kausalität.

Unter den unspezifischen Kriterien ist die Konsistenz der Ergebnisse am wichtigsten

Mit Ausnahme der ersten drei Punkte reicht das Fehlen eines oder aller sieben Punkte nicht aus, um die Existenz eines Kausalzusammenhangs zu leugnen.

Selbst wenn die Beziehung zwischen zwei Ereignissen alle zehn Bedingungen erfüllt, ist es nicht hundertprozentig sicher, dass es sich um einen Kausalzusammenhang handelt.

Schlussfolgerungen aus allen Beweisen: eine systematische Überprüfung

Definition: Eine völlig neue Literatursynthesemethode, die bestimmte standardisierte Methoden anwendet, um alle veröffentlichten oder unveröffentlichten Originalstudien zu einem bestimmten Thema umfassend und systematisch abzurufen, und die klinische Epidemiologie verwendet, um die Literatur streng auszuwerten. Prinzipien und Methoden wurden verwendet, um Originalstudien auszusortieren die die Einschlusskriterien erfüllen, relevante Daten extrahieren und integrierte Analysen durchführen, um wissenschaftlichere und zuverlässigere umfassende Schlussfolgerungen zu ziehen.

Die systematische Sammlung von Originalforschung und quantitativen Schlussfolgerungen aus den Ergebnissen wurde gestärkt

Für jede Kontroverse über die Wirksamkeit ist die SR/Meta-Analyse der solideste und zuverlässigste Beweis

Schwierigkeiten bei der Ableitung der Ätiologie