Epidemiologie

Epidemiologie ist die Studie und Analyse der Verteilung (wer, wann und wo), Muster und Determinanten von Gesundheits- und Krankheitszuständen in definiert Population.

Es ist ein Eckpfeiler von Gesundheitswesenund formt politische Entscheidungen und Evidenzbasierte Praxis durch Identifizierung Risikofaktoren für Krankheit und Ziele für Vorbeugende Gesundheitsversorgung. Epidemiologen helfen bei Studiendesign, Sammlung und statistische Analyse von Daten, Änderung der Interpretation und Verbreitung von Ergebnissen (einschließlich Peer Review und gelegentlich Systematische Überprüfung). Die Epidemiologie hat zur Entwicklung geholfen Methodik benutzt in klinische Forschung, Gesundheitswesen Studien und in geringerem Maße, Grundlagenforschung in den biologischen Wissenschaften.^[1]

Hauptbereiche der epidemiologischen Studie umfassen Krankheitsursache, Übertragung, Ausbruch Ermittlung, Krankheitsüberwachung, Umwelt -Epidemiologie, Forensische Epidemiologie, Arbeitsepidemiologie, Screening, Biomonitoringund Vergleiche von Behandlungseffekten wie in klinische Versuche. Epidemiologen verlassen sich auf andere wissenschaftliche Disziplinen wie Biologie Krankheitsprozesse besser zu verstehen, Statistiken Um die Daten effizient zu nutzen und geeignete Schlussfolgerungen zu ziehen, Sozialwissenschaften besser zu verstehen und distale Ursachen zu verstehen, und Ingenieurwesen zum Expositionsbewertung.

Epidemiologie, buchstäblich bedeutet "das Studium des Volkes", wird abgeleitet griechisch Epi'auf, unter', Demos"Menschen, Distrikt" und Logos"Studium, Wort, Diskurs", was darauf hindeutet, dass es nur für menschliche Bevölkerungsgruppen gilt. Der Begriff wird jedoch häufig in Studien zoologischer Populationen (Veterinär -Epidemiologie) verwendet, obwohl der Begriff "Epizoologie"ist verfügbar und wurde auch für Studien zu Pflanzenpopulationen angewendet (botanisch oder Pflanzenerkrankung Epidemiologie).^[2]

Die Unterscheidung zwischen "Epidemie" und "endemisch" wurde zuerst von gezeichnet von Hippokrates,^[3] Unterscheidung zwischen Krankheiten, die "einer Bevölkerung" (Epidemie) von denen "in einer Bevölkerung" (endemisch) "wohnen".^[4] Der Begriff "Epidemiologie" scheint erstmals verwendet worden zu sein, um die Untersuchung von Epidemien im Jahr 1802 vom spanischen Arzt Villalba in zu beschreiben Epidemiología española.^[4] Epidemiologen untersuchen auch die Wechselwirkung von Krankheiten in einer Population, eine Erkrankung, die als a bekannt ist Syndemie.

Der Begriff Epidemiologie wird nun häufig angewendet, um die Beschreibung und Ursache nicht nur epidemische, infektiöse Erkrankungen, sondern auch von Krankheiten im Allgemeinen, einschließlich verwandter Erkrankungen, zu decken. Einige Beispiele für Themen, die durch Epidemiologie untersucht werden, sind als Bluthochdruck, psychische Erkrankung und Fettleibigkeit. Daher basiert diese Epidemiologie darauf, wie das Muster der Krankheit Veränderungen in der Funktion des Menschen verursacht.

Geschichte

Der griechische Arzt Hippokrates, bekannt als Vater von Medizin,^[5][6] suchte eine Logik der Krankheit; Er ist die erste Person, von der bekannt ist, dass sie die Beziehungen zwischen dem Auftreten von Krankheiten und Umwelteinflüssen untersucht hat.^[7] Hippokrates glaubte, dass die Krankheit des menschlichen Körpers durch ein Ungleichgewicht der vier verursacht wurde Humors (Schwarze Galle, gelbe Galle, Blut und Schleim). Die Heilung zur Krankheit bestand darin, den fraglichen Humor zu entfernen oder hinzuzufügen, um den Körper auszugleichen. Dieser Glaube führte zur Anwendung von Blutvergießen und Diät in der Medizin.^[8] Er prägte die Begriffe endemisch (für Krankheiten, die normalerweise an einigen Stellen gefunden werden, aber nicht an anderen) und Epidemie (für Krankheiten, die manchmal gesehen werden, aber nicht andere).^[9]

Moderne Ära

Mitte des 16. Jahrhunderts ein Arzt von Verona genannt Girolamo Fracastoro war der erste, der eine Theorie vorschlug, dass diese sehr kleinen, unsesebaren Partikel, die Krankheiten verursachen, lebendig waren. Es wurde angesehen, dass sie sich auf Luft ausbreiten, sich selbst multiplizieren und durch Feuer zerstört werden können. Auf diese Weise widerlegte er Galen's Miasma -Theorie (Giftgas bei kranken Menschen). 1543 schrieb er ein Buch De contagione et konventionell morbis, in dem er der erste war, der persönliche und ökologische Förderung förderte Hygiene Krankheit zu verhindern. Die Entwicklung eines ausreichend leistungsstarken Mikroskops von Antonie van Leeuwenhoek 1675 lieferte visuelle Beweise für lebende Partikel, die mit a übereinstimmen Keimtheorie der Krankheit.

Während der Ming-Dynastie, Wu Youke (1582–1652) entwickelte die Idee, dass einige Krankheiten durch übertragbare Wirkstoffe verursacht wurden, die er nannte Li Qi (戾气 oder pestilentielle Faktoren) Als er zwischen 1641 und 1644 verschiedene Epidemien um ihn herum beobachtete.^[10] Sein Buch Wen yi lun (瘟疫论 ， Abhandlung über Pestilenz/Abhandlung von epidemischen Erkrankungen) kann als die wichtigste ätiologische Arbeit angesehen werden, die das Konzept vorgebracht hat.^[11] Seine Konzepte wurden immer noch bei der Analyse des SARS -Ausbruchs von WHO im Jahr 2004 im Kontext der traditionellen chinesischen Medizin berücksichtigt.^[12]

Ein weiterer Pionier, Thomas Sydenham (1624–1689) war der erste, der die Fieber der Londoner im späteren 1600er Jahre unterscheidet. Seine Theorien über Fieberhärten trafen sich zu dieser Zeit mit viel Widerstand von traditionellen Ärzten. Er konnte die anfängliche Ursache der Pocken Fieber, das er recherchierte und behandelte.^[8]

John Graunt, a Kurzwarenhändler und Amateurstatistiker, veröffentlicht Natürliche und politische Beobachtungen ... über die Sterblichkeitsrechnungen Im Jahr 1662 analysierte er die Sterblichkeitsbrötchen in London Vor dem Tolle Pestpräsentierte einen der ersten Lebenstischeund meldete Zeittrends für viele neue und alte Krankheiten. Er lieferte statistische Beweise für viele Theorien zur Krankheit und widerlegte einige weit verbreitete Ideen.

John Snow ist berühmt für seine Untersuchungen zu den Ursachen der Cholera-Epidemien aus dem 19. Jahrhundert und ist auch als Vater der (modernen) Epidemiologie bekannt.^[13][14] Er begann damit, die deutlich höheren Sterblichkeitsraten in zwei Gebieten von Southwark Company zu bemerken. Seine Identifizierung der Breite Straße Pumpe als Ursache der Soho -Epidemie gilt als klassisches Beispiel für die Epidemiologie. Schnee verwendete Chlor, um das Wasser zu reinigen und den Griff zu entfernen; Dies beendete den Ausbruch. Dies wurde als ein großes Ereignis in der Geschichte von wahrgenommen Gesundheitswesen und gilt als Gründungsereignis der Wissenschaft der Epidemiologie, die bei der Gestaltung der öffentlichen Gesundheitspolitik auf der ganzen Welt beigetragen hat.^[15][16] Die Forschungen von Snow und die vorbeugenden Maßnahmen, um weitere Ausbrüche zu vermeiden Miasma -Theorie Von dieser Zeit wurde ein Krankheitsmodell, bei dem eine schlechte Luftqualität für Krankheiten verantwortlich gemacht wurde. Dies wurde verwendet, um hohe Infektionsraten in verarmten Gebieten zu rationalisieren, anstatt die zugrunde liegenden Probleme der schlechten Ernährung und sanitären Einrichtungen anzugehen, und wurde durch seine Arbeit als falsch erwiesen.^[17]

Andere Pioniere sind der dänische Arzt Peter Anton Schleisner, der 1849 seine Arbeit zur Verhinderung der Epidemie von berichtete Neugeborenen -Tetanus auf der Vestmanna -Inseln in Island.^[18][19] Ein weiterer wichtiger Pionier war ungarisch Arzt Ignaz Semmelwe, der 1847 die Kindersterblichkeit in einem Wiener Krankenhaus durch das Einrichten eines Desinfektionsverfahrens senkte. Seine Ergebnisse wurden 1850 veröffentlicht, aber seine Arbeiten wurden von seinen Kollegen, die das Verfahren einstellten, schlecht wieder aufgenommen. Die Desinfektion wurde erst in weitem geübt, bis der britische Chirurg Joseph Lister "Entdeckt" Antiseptika 1865 im Lichte der Arbeit von Louis Pasteur.

Im frühen 20. Jahrhundert wurden mathematische Methoden in die Epidemiologie von eingeführt Ronald Ross, Janet Lane-Claypon, Anderson Gray McKendrick, und andere.^{[20][21][22][23]} In einer parallele Entwicklung in den 1920er Jahren, deutsch-schweizerischer Pathologe Max Askanazy und andere gründeten die Internationale Gesellschaft für geografische Pathologie, um die geografische Pathologie von Krebs und andere nicht-infektiöse Krankheiten in verschiedenen Regionen systematisch zu untersuchen. Nach dem Zweiten Weltkrieg, Richard Puppe und andere Nichtpathologen schlossen sich dem Feld und fortgeschrittenen Methoden zur Untersuchung von Krebs, einer Krankheit mit Mustern und Art der Vorkommen an, die mit den Methoden, die für Epidemien von Infektionskrankheiten entwickelt wurden, nicht angemessen untersucht werden konnten. Die Geographie -Pathologie in Kombination mit der Epidemiologie der Infektionskrankheiten, um das Feld heute zu schaffen, die heute Epidemiologie ist.^[24]

Ein weiterer Durchbruch war die Veröffentlichung der Ergebnisse von A von 1954 British Doctors Study, geführt von Richard Puppe und Austin Bradford Hill, die der Verbindung zwischen sehr starke statistische Unterstützung verliehen Tabakrauchen und Lungenkrebs.

Im späten 20. Jahrhundert wurden mit der Weiterentwicklung biomedizinischer Wissenschaften eine Reihe von molekularen Markern im Blut, andere Biospecimen und Umwelt als Prädiktoren für die Entwicklung oder das Risiko einer bestimmten Krankheit identifiziert. Epidemiologieforschung, um die Beziehung zwischen diesen zu untersuchen Biomarker Analysiert auf molekularer Ebene und Krankheit wurde weitgehend benannt "Molekulare Epidemiologie". Speziell"Genetische Epidemiologie"Wurde zur Epidemiologie der genetischen Variation und Krankheit der Keimbahn verwendet. Genetische Variation wird typischerweise unter Verwendung von DNA aus peripheren Blutleukozyten bestimmt.

21. Jahrhundert

Seit den 2000er Jahren, Genomweite Assoziationsstudien (GWAS) wurden häufig durchgeführt, um genetische Risikofaktoren für viele Krankheiten und Gesundheitszustände zu identifizieren.

Während die meisten molekularen Epidemiologiestudien immer noch konventionelle Erkrankungen anwenden Diagnose und Klassifizierungssysteme wird zunehmend anerkannt, dass das Fortschreiten der Krankheit von Natur aus heterogene Prozesse darstellt, die sich von Person zu Person unterscheiden. Konzeptionell hat jeder Individuum einen einzigartigen Krankheitsprozess, der sich von jedem anderen Individuum unterscheidet ("das einzigartige Krankheitsprinzip").^[25][26] Berücksichtigung der Einzigartigkeit der Exposom (Eine Gesamtheit der endogenen und exogenen / umweltbedingten Expositionen) und ihr einzigartiger Einfluss auf den molekularen pathologischen Prozess bei jedem Individuum. Studien zur Untersuchung der Beziehung zwischen einer Exposition und molekularer pathologischer Signatur der Krankheit (insbesondere der Krankheit Krebs) wurde in den 2000er Jahren immer häufiger. Die Verwendung von jedoch Molekulare Pathologie In der Epidemiologie stellten einzigartige Herausforderungen dar, einschließlich mangelnder Forschungsrichtlinien und standardisiertes Problem statistisch Methoden und Mangel an interdisziplinären Experten und Schulungsprogrammen.^[27] Darüber hinaus scheint das Konzept der Krankheitsheterogenität mit der langjährigen Prämisse in der Epidemiologie zu stehen, dass Personen mit demselben Krankheitsnamen ähnliche Ätiologien und Krankheitsprozesse haben. Diese Probleme zu lösen und die Gesundheitswissenschaft der Bevölkerung im Zeitalter des Molekulares voranzutreiben Präzisionsmedizin"Molekulare Pathologie" und "Epidemiologie" wurde integriert, um ein neues interdisziplinäres Feld von "zu schaffen"Molekulare pathologische Epidemiologie"(MPE),^[28][29] definiert als "Epidemiologie der molekularen Pathologie und Heterogenität der Krankheit". In MPE analysieren die Forscher die Beziehungen zwischen (a) Umwelt, Ernährung, Lebensstil und genetischen Faktoren; (B) Veränderungen in zellulären oder extrazellulären Molekülen; und (c) Evolution und Fortschreiten der Krankheit. Ein besseres Verständnis der Heterogenität von Krankheiten Pathogenese wird weiter zum Aufklären beitragen Ätiologien von Krankheiten. Der MPE-Ansatz kann nicht nur auf neoplastische Erkrankungen, sondern auch auf nicht-neoplastische Erkrankungen angewendet werden.^[30] Das Konzept und das Paradigma der Abgeordneten sind in den 2010er Jahren weit verbreitet.^{[31][32][33][34][35][36][37]}

Bis 2012 wurde anerkannt, dass viele Krankheitserreger ' Evolution ist schnell genug, um für die Epidemiologie von hoher Relevanz zu sein, und das könnte daher aus einem interdisziplinären Ansatz für Infektionskrankheiten, die die Epidemiologie und die Integration der Epidemiologie und in Infektionskrankheiten haben, gewonnen werden Molekulare Entwicklung "Kontrollstrategien oder sogar Patientenbehandlung zu informieren".^[38][39]

Moderne epidemiologische Studien können fortgeschrittene Statistiken verwenden und maschinelles Lernen erschaffen Vorhersagemodelle sowie Definieren von Behandlungseffekten.^[40][41]

Arten von Studien

Epidemiologen verwenden eine Reihe von Studiendesigns von der Beobachtung bis zum experimentellen und allgemein als beschreibend eingestuft (mit der Bewertung der Datenabdeckungszeit, des Ortes und der Person), analytisch (um bekannte Assoziationen oder hypotheszierte Beziehungen weiter zu untersuchen) und experimentell (ein Begriff häufig mit klinischen oder Gemeinschaftsstudien mit Behandlungen und anderen Interventionen gleichgesetzt). In Beobachtungsstudien darf die Natur "ihren Lauf nehmen", wie Epidemiologen von der Seitenlinie beobachten. Umgekehrt ist der Epidemiologe in experimentellen Studien derjenige, der die Kontrolle aller Faktoren in eine bestimmte Fallstudie bewirkt.^[42] Epidemiologische Studien zielen nach Möglichkeit darauf, unvoreingenommene Beziehungen zwischen aufzudecken Expositionen wie Alkohol oder Rauchen, Biologische Mittel, betonen, oder Chemikalien zu Sterblichkeit oder Morbidität. Die Identifizierung kausaler Beziehungen zwischen diesen Expositionen und Ergebnissen ist ein wichtiger Aspekt der Epidemiologie. Moderne Epidemiologen verwenden Informatik als ein Werkzeug.

Beobachtungsstudien haben zwei Komponenten, beschreibend und analytisch. Beschreibende Beobachtungen beziehen sich auf das "wer, was, wo und wann des gesundheitsbezogenen Zustands auftreten". Analytische Beobachtungen befassen sich jedoch mehr mit dem "Wie" eines gesundheitsbezogenen Ereignisses.^[42] Die experimentelle Epidemiologie enthält drei Falltypen: randomisierte kontrollierte Studien (häufig für neue Medikamente oder Drogentests verwendet), Feldversuche (durchgeführt an denen mit einem hohen Risiko, an einer Krankheit teilzunehmen) und in der Gemeindeversuche (Forschung zu sozialen Ursprungskrankheiten).^[42]

Der Begriff "epidemiologische Triade" wird verwendet, um den Schnittpunkt von zu beschreiben Gastgeber, Agent, und Umfeld Bei der Analyse eines Ausbruchs.

Fallserie

Die Fallreihen können sich auf die qualitative Untersuchung der Erfahrung eines einzelnen Patienten oder einer kleinen Gruppe von Patienten mit einer ähnlichen Diagnose oder auf einen statistischen Faktor mit dem Potenzial zur Erzeugung von Krankheiten mit Perioden beziehen, wenn sie nicht exponiert sind.

Die frühere Art der Studie ist rein beschreibend und kann nicht verwendet werden, um Schlussfolgerungen über die Allgemeinbevölkerung von Patienten mit dieser Krankheit zu ziehen. Diese Arten von Studien, bei denen ein kluger Kliniker ein ungewöhnliches Merkmal einer Krankheit oder die Anamnese eines Patienten identifiziert, können zu einer Formulierung einer neuen Hypothese führen. Anhand der Daten aus der Reihe könnten analytische Studien durchgeführt werden, um mögliche kausale Faktoren zu untersuchen. Diese können Fall-Kontroll-Studien oder prospektive Studien umfassen. Eine Fall-Kontroll-Studie würde die Übereinstimmung mit vergleichbaren Kontrollen ohne Krankheit mit den Fällen in der Serie beinhalten. Eine prospektive Studie würde die Verfolgung der Fallserie im Laufe der Zeit beinhalten, um die Naturgeschichte der Krankheit zu bewerten.^[43]

Der letztere Typ, der formeller als selbstgesteuerte Studien zur Fallreihen beschrieben wird, die individuelle Nachbeobachtungszeit in exponierte und nicht exponierte Zeiträume unterteilt und Poisson-Regressionsprozesse mit festen Effekten verwenden . Diese Technik wurde in der Untersuchung nachteiliger Reaktionen auf die Impfung ausgiebig eingesetzt und wurde unter bestimmten Umständen gezeigt, dass sie statistische Macht bereitstellt, die mit der in Kohortenstudien verfügbaren verfügbaren Macht vergleichbar ist.

Fallkontrollstudien

Fallkontrollstudien Wählen Sie Probanden basierend auf ihrem Krankheitsstatus aus. Es ist eine retrospektive Studie. Eine Gruppe von Personen, die krankheitspositiv sind (die "Fall" -Gruppe), wird mit einer Gruppe von Krankheits -negativen Personen (der "Kontroll" -Gruppe) verglichen. Die Kontrollgruppe sollte idealerweise aus derselben Bevölkerung stammen, die zu den Fällen führte. Die Fallkontrollstudie blickt durch die Zeit bei potenziellen Expositionen zurück, auf die beide Gruppen (Fälle und Kontrollen) möglicherweise begegnet sind. Eine 2 × 2 -Tabelle wird konstruiert, wobei exponierte Fälle (a), exponierte Kontrollen (b), nicht exponierte Fälle (c) und nicht exponierte Kontrollen (D) angezeigt werden. Die Statistik zur Messung der Vereinigung ist die Wahrscheinlichkeit (Oder), was das Verhältnis der Expositionswahrscheinlichkeit in den Fällen (a/c) zu den Gewinnchancen in den Kontrollen (b/d), d. H. OR = (ad/bc), ist.

	Fälle	Kontrollen
Ausgesetzt	EIN	B
Nicht exponiert	C	D

Wenn das oder signifikant größer als 1 ist, lautet die Schlussfolgerung "diejenigen mit der Krankheit sind eher ausgesetzt", während sie bei nahe 1 liegt, ist die Exposition und Krankheit wahrscheinlich nicht miteinander verbunden. Wenn das oder weit weniger als eins ist, deutet dies darauf hin, dass die Exposition ein Schutzfaktor für die Ursache der Krankheit ist. Fallkontrollstudien sind normalerweise schneller und kostengünstiger als Kohortenstudien sind jedoch empfindlich gegenüber Verzerrungen (wie z. Erinnern Sie sich an Voreingenommenheit und Auswahlverzerrung). Die größte Herausforderung besteht darin, die entsprechende Kontrollgruppe zu identifizieren. Die Verteilung der Exposition in der Kontrollgruppe sollte repräsentativ für die Verteilung in der Bevölkerung sein, die zu den Fällen führte. Dies kann erreicht werden, indem eine Zufallsstichprobe aus der ursprünglichen gefährdeten Bevölkerung gezogen wird. Dies hat infolgedessen, dass die Kontrollgruppe Menschen mit der untersuchten Krankheit enthalten kann, wenn die Krankheit in einer Bevölkerung eine hohe Angriffsrate aufweist.

Ein wesentlicher Nachteil für Fallkontrollstudien ist, dass die Mindestanzahl der im 95% -Konfidenzintervall erforderlichen Fälle mit der Quotenquote durch die Gleichung zusammenhängen:

$oder \ links ({\ frac {oder+2 {\ sqrt {oder}}+1} {\ sqrt {oder}} \ rechts) \ ca. 15,5 (1+n) \ links ({\ frac {1} {{{{\ \ ln (oder)}} \ rechts)^{2}}$

wobei n das Verhältnis von Fällen zu Kontrollen ist. Wenn sich das Odds Ratio 1 nähert, wird die Anzahl der für die statistischen Signifikanz erforderlichen Fälle in Richtung Unendlichkeit wächst. Rendern von Fallkontrollstudien für niedrige Quotenverhältnisse fast nutzlos. Zum Beispiel würde die oben gezeigte Tabelle für ein Quotenverhältnis von 1,5 und Fällen = Kontrollen wie folgt aussehen:

	Fälle	Kontrollen
Ausgesetzt	103	84
Nicht exponiert	84	103

Für ein Quotenverhältnis von 1,1:

	Fälle	Kontrollen
Ausgesetzt	1732	1652
Nicht exponiert	1652	1732

Kohortenstudien

Kohortenstudien Wählen Sie Probanden basierend auf ihrem Expositionsstatus aus. Die Studienpersonen sollten zu Beginn der Kohortenstudie das Risiko des untersuchten Ergebnisses ausgesetzt sein. Dies bedeutet normalerweise, dass sie bei Beginn der Kohortenstudie krankheitsfrei sein sollten. Die Kohorte wird im Laufe der Zeit verfolgt, um ihren späteren Ergebnisstatus zu bewerten. Ein Beispiel für eine Kohortenstudie wäre die Untersuchung einer Kohorte von Rauchern und Nichtrauchern im Laufe der Zeit, um die Inzidenz von Lungenkrebs abzuschätzen. Die gleiche 2 × 2 -Tabelle wird wie bei der Fallkontrollstudie konstruiert. Die erzeugte Punktschätzung ist jedoch die relatives Risiko (RR), das ist die Wahrscheinlichkeit einer Krankheit für eine Person in der exponierten Gruppe, P_e=A/(A+B) über die Wahrscheinlichkeit einer Krankheit für eine Person in der nicht exponierten Gruppe, P_u=C/(C+D), d.h. Rr=P_e/P_u.

.....	Fall	Nichtfall	Gesamt
Ausgesetzt	A	B	(A+B))
Nicht exponiert	C	D	(C+D))

Wie bei der OR zeigt ein RR von mehr als 1 eine Assoziation, wobei die Schlussfolgerung lautet: "Diejenigen mit der Exposition entwickelten eher die Krankheit."

Prospektive Studien haben viele Vorteile gegenüber Fallkontrollstudien. Das RR ist ein leistungsstärkeres Effektmaß als das oder, wie das oder nur eine Schätzung des RR, da echte Inzidenz in einer Fallkontrollstudie nicht berechnet werden kann, bei der Probanden basierend auf dem Krankheitsstatus ausgewählt werden. Zeitlichkeit kann in einer prospektiven Studie festgelegt werden, und Störfaktoren werden leichter kontrolliert. Sie sind jedoch teurer, und es besteht eine größere Chance, die Probanden durch die Nachsorge zu verlieren, basierend auf der langen Zeit, in der die Kohorte befolgt wird.

Kohortenstudien sind auch durch die gleiche Fälle der Kohortenstudien durch die gleiche Gleichung begrenzt. Wenn jedoch die Basisinzidenzrate in der Studienpopulation sehr niedrig ist, wird die Anzahl der erforderlichen Fälle um verringert.1⁄2.

Kausale Inferenz

Obwohl die Epidemiologie manchmal als eine Sammlung statistischer Instrumente angesehen wird, mit denen die Assoziationen von Expositionen zu Gesundheitsergebnissen aufklären, ist ein tieferes Verständnis dieser Wissenschaft das Entdeckung kausal Beziehungen.

"Die Korrelation impliziert keine Verursachung"ist ein gemeinsames Thema für einen Großteil der epidemiologischen Literatur. Für Epidemiologen liegt der Schlüssel im Begriff Inferenz. Die Korrelation oder zumindest die Assoziation zwischen zwei Variablen ist ein notwendiges, aber nicht ausreichendes Kriterium für die Schlussfolgerung, dass eine Variable die andere verursacht. Epidemiologen verwenden gesammelte Daten und eine breite Palette von biomedizinischen und psychosozialen Theorien auf iterativer Weise, um Theorie zu generieren oder zu erweitern, Hypothesen zu testen und gebildete, fundierte Behauptungen darüber zu machen, welche Beziehungen kausal sind, und genau wie sie kausal sind.

Epidemiologen betonen, dass das "eine Ursache - ein Effekt"Verständnis ist ein vereinfacher Missverständnis.^[44] Die meisten Ergebnisse, ob Krankheit oder Tod, werden durch eine Kette oder ein Netz verursacht, die aus vielen Komponenten -Ursachen bestehen.^[45] Ursachen können bei Bedarf, ausreichend oder probabilistischen Bedingungen unterschieden werden. Wenn eine notwendige Bedingung identifiziert und kontrolliert werden kann (z. B. Antikörper gegen ein Krankheitsmittel, Energie in einer Verletzung), kann das schädliche Ergebnis vermieden werden (Robertson, 2015). Ein Werkzeug, das regelmäßig verwendet wird, um die mit Krankheiten verbundene Multikusalität zu konzipieren, ist die Kausalkuchenmodell.^[46]

Bradford Hill -Kriterien

1965,, Austin Bradford Hill schlug eine Reihe von Überlegungen vor, um Beweise für die Ursache zu bewerten,^[47] die allgemein bekannt als das "Bradford Hill -Kriterien". Im Gegensatz zu den expliziten Absichten ihres Autors werden Hills Überlegungen jetzt manchmal als Checkliste gelehrt, die zur Bewertung der Kausalität implementiert werden soll.^[48] Hill selbst sagte: "Keiner meiner neun Standpunkte kann unbestreitbare Beweise für oder gegen die Hypothese der Ursache und Wirkung bringen, und keiner kann erforderlich sein Sinus qua non. "^[47]

1. Stärke der Assoziation: Ein kleiner Assoziation bedeutet nicht, dass es keinen kausalen Effekt gibt, obwohl der Zusammenhang umso wahrscheinlicher ist, dass es kausal ist.^[47]
2. Konsistenz von Daten: Konsistente Befunde, die von verschiedenen Personen an verschiedenen Orten mit unterschiedlichen Proben beobachtet wurden, stärken die Wahrscheinlichkeit eines Effekts.^[47]
3. Spezifität: Die Kausalität ist wahrscheinlich, wenn eine sehr bestimmte Bevölkerung an einer bestimmten Stelle und an einer Krankheit ohne andere wahrscheinliche Erklärung. Je spezifischer ein Zusammenhang zwischen einem Faktor und einem Effekt ist, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit einer kausalen Beziehung.^[47]
4. Zeitlichkeit: Der Effekt muss nach der Ursache auftreten (und wenn eine erwartete Verzögerung zwischen der Ursache und der erwarteten Wirkung vorliegt, muss der Effekt nach dieser Verzögerung auftreten).^[47]
5. Biologischer Gradient: Eine größere Exposition sollte im Allgemeinen zu einer stärkeren Inzidenz der Wirkung führen. In einigen Fällen kann jedoch das bloße Vorhandensein des Faktors den Effekt auslösen. In anderen Fällen wird ein inverser Anteil beobachtet: Eine höhere Exposition führt zu einer geringeren Inzidenz.^[47]
6. Plausibilität: Ein plausibler Mechanismus zwischen Ursache und Wirkung ist hilfreich (aber Hill bemerkte, dass die Kenntnis des Mechanismus durch aktuelles Wissen begrenzt ist).^[47]
7. Kohärenz: Kohärenz zwischen epidemiologischen und laborischen Befunden erhöht die Wahrscheinlichkeit eines Effekts. Hill stellte jedoch fest, dass "... mangelnde Beweise für solche [Labor-] Beweise die epidemiologische Wirkung auf Assoziationen nicht erheben können".^[47]
8. Experiment: "Gelegentlich ist es möglich, experimentelle Beweise anzusprechen".^[47]
9. Analogie: Die Wirkung ähnlicher Faktoren kann berücksichtigt werden.^[47]

Rechtsinterpretation

Epidemiologische Studien Kann nur beweisen, dass ein Agent in einem bestimmten Fall eine Wirkung hätte verursachen können, aber nicht, dass dies verursacht wurde:

Die Epidemiologie befasst sich mit dem Vorfall von Krankheiten in Populationen und beantwortet die Frage der Ursache der Krankheit eines Individuums nicht. Diese Frage, die manchmal als spezifische Kausalität bezeichnet wird, geht über den Bereich der Wissenschaft der Epidemiologie hinaus. Die Epidemiologie hat ihre Grenzen an dem Punkt, an dem eine Schlussfolgerung erfolgt, dass die Beziehung zwischen einem Wirkstoff und einer Krankheit kausale (allgemeine Kausalität) ist und wo das Ausmaß des überschüssigen Risikos, das dem Wirkstoff zugeschrieben wird, bestimmt wurde. Das heißt, die Epidemiologie befasst sich mit der Frage, ob ein Mittel eine Krankheit verursachen kann, und nicht, ob ein Agent eine bestimmte Krankheit eines bestimmten Klägers verursacht.^[49]

Im Gesetz der Vereinigten Staaten kann die Epidemiologie allein nicht beweisen, dass eine kausale Vereinigung im Allgemeinen nicht existiert. Umgekehrt kann es (und ist unter bestimmten Umständen) von US -Gerichten in einem individuellen Fall eine Schlussfolgerung zu recht Wahrscheinlichkeit.

Die Subdisziplin der forensischen Epidemiologie richtet sich an die Untersuchung einer spezifischen Ursache von Krankheiten oder Verletzungen bei Personen oder Gruppen von Personen in Fällen, in denen die Verursachung für die Darstellung in rechtlichen Umgebungen umstritten oder unklar ist.

Bevölkerungsbezogenes Gesundheitsmanagement

Die epidemiologische Praxis und die Ergebnisse der epidemiologischen Analyse leisten einen signifikanten Beitrag zu aufstrebenden bevölkerungsbasierten Gesundheitsmanagementrahmen.

Das bevölkerungsbasierte Gesundheitsmanagement umfasst die Fähigkeit:

• Bewertung der Gesundheitszustände und Gesundheitsbedürfnisse einer Zielpopulation;
• Interventionen implementieren und bewerten, die die Gesundheit dieser Bevölkerung verbessern sollen; und
• Effizient und effektiv betreuen Mitglieder dieser Bevölkerung in einer Weise, die mit den kulturellen, politischen und gesundheitlichen Ressourcenwerten der Gemeinde übereinstimmt.

Das moderne bevölkerungsbasierte Gesundheitsmanagement ist komplex und erfordert eine Reihe von Fähigkeiten (medizinisch, politisch, technologisch, mathematisch usw.), von denen die epidemiologische Praxis und Analyse eine Kernkomponente ist, die sich mit der Managementwissenschaft einig ist, um eine effiziente und effektive Gesundheit zu bieten Pflege- und Gesundheitsanleitung für eine Bevölkerung. Diese Aufgabe erfordert die zukunftsgerichtete Fähigkeit moderner Risikomanagementansätze, die Gesundheitsrisikofaktoren, Inzidenz, Prävalenz- und Mortalitätsstatistiken (abgeleitet aus der epidemiologischen Analyse) in Managementmetriken umwandeln, die nicht nur steuern, wie ein Gesundheitssystem auf aktuelle Gesundheitsprobleme der Bevölkerung reagiert Wie ein Gesundheitssystem gelangt werden kann, um besser auf künftige potenzielle Probleme der Bevölkerungsgesundheit zu reagieren.^[50]

Beispiele für Organisationen, die ein bevölkerungsbasiertes Gesundheitsmanagement verwenden, die die Arbeit und die Ergebnisse der epidemiologischen Praxis nutzen, umfassen die kanadische Strategie für Krebskontrolle, Health Canada Tabakkontrollprogramme, Rick Hansen Foundation, Canadian Tobacco Control Research Initiative.^[51][52][53]

Jede dieser Organisationen verwendet ein bevölkerungsbasiertes Gesundheitsmanagement-Rahmen, das als Life at Risiko bezeichnet wird und die epidemiologische quantitative Analyse mit demografischer Merkmal, der operativen Forschung und Wirtschaftswissenschaften der Gesundheitsbehörde kombiniert, um durchzuführen:

• Die Lebensdauer der Bevölkerung wirkt sich auf Simulationen aus: Messung der zukünftigen potenziellen Auswirkungen von Krankheiten auf die Bevölkerung in Bezug auf neue Krankheitsfälle, Prävalenz, vorzeitiger Tod sowie potenzielle Lebensjahre, die durch Behinderung und Tod verloren gehen;
• Die Lebensdauer von Arbeitskräften wirkt sich auf Simulationen aus: Messung der zukünftigen potenziellen Auswirkungen von Krankheiten auf die Erwerbsbevölkerung in Bezug auf neue Krankheitsfälle, Prävalenz, vorzeitiger Tod und potenzielle Lebensjahre, die durch Behinderung und Tod verloren gehen;
• Wirtschaftliche Auswirkungen von Krankheitssimulationen: Messung der zukünftigen potenziellen Auswirkungen von Krankheiten auf den privaten Sektor verfügbare Einkommensauswirkungen (Löhne, Körperschaftsgewinn, private Gesundheitskosten) und freiwillige Einkommensauswirkungen des öffentlichen Sektors (persönliche Einkommensteuer, Körperschaftsteuer, Verbrauchssteuern, Verbrauchssteuern, öffentlich finanzierte Gesundheitsversorgung Kosten).

Angewandte Feld Epidemiologie

Die angewandte Epidemiologie ist die Praxis, epidemiologische Methoden zum Schutz oder zur Verbesserung der Gesundheit einer Bevölkerung zu verwenden. Die angewandte Feld Epidemiologie kann unter anderem die Untersuchung übertragbarer und nicht übertragbarer Krankheitsausbrüche, Mortalitäts- und Morbiditätsraten sowie Ernährungsstatus umfassen, unter anderem die Gesundheitsindikatoren, um die Ergebnisse an diejenigen zu vermitteln, die geeignete Richtlinien oder Maßnahmen zur Kontrolle von Krankheiten umsetzen können.

Humanitärer Kontext

Da die Überwachung und Berichterstattung von Krankheiten und anderen Gesundheitsfaktoren in humanitären Krisensituationen immer schwieriger werden, werden die zur Berichterstattung der Daten verwendet werden die Methoden beeinträchtigt. Eine Studie ergab, dass weniger als die Hälfte (42,4%) der Ernährungsumfragen, die aus humanitären Kontexten untersucht wurden, die Prävalenz der Mangelernährung korrekt berechnet und nur ein Drittel (35,3%) der Umfragen den Kriterien für die Qualität erfüllten. Unter den Sterblichkeitsumfragen erfüllten nur 3,2% die Kriterien für die Qualität. Da der Ernährungsstatus und die Sterblichkeitsraten die Schwere einer Krise hinweisen, ist die Verfolgung und Berichterstattung dieser gesundheitlichen Faktoren von entscheidender Bedeutung.

Vital Registrien sind in der Regel die effektivsten Möglichkeiten, Daten zu sammeln, aber in humanitären Kontexten können diese Register nicht existieren, unzuverlässig oder unzugänglich sein. Daher wird die Sterblichkeit häufig ungenau gemessen, entweder mit prospektiven demografischen Überwachung oder retrospektiven Sterblichkeitsuntersuchungen. Die prospektive demografische Überwachung erfordert viel Arbeitskräfte und ist in einer verbreiteten Bevölkerung schwer umzusetzen. Retrospektive Sterblichkeitsuntersuchungen sind anfällig für Auswahl- und Berichterstattungsprüfungen. Andere Methoden werden entwickelt, sind jedoch noch keine übliche Praxis.^{[54][55][56][57]}

Gültigkeit: Präzision und Voreingenommenheit

Verschiedene Bereiche in der Epidemiologie haben unterschiedliche Gültigkeitsniveaus. Eine Möglichkeit, die Gültigkeit der Ergebnisse zu bewerten, ist das Verhältnis von Falschpositiven (behauptete Effekte, die nicht korrekt sind) zu falsch-negativen (Studien, die einen echten Effekt nicht unterstützen). Um das Gebiet der genetischen Epidemiologie zu erhalten, erstellten Kandidatengenerienstudien über 100 falsch positive Befunde für jedes falsch negative. Im Gegensatz dazu scheinen die genomweiten Assoziation nahe am Gegenteil, wobei nur ein falsch positives positives für alle 100 oder mehr falsch-negativen ist.^[58] Dieses Verhältnis hat sich im Laufe der Zeit in der genetischen Epidemiologie verbessert, da das Feld strenge Kriterien übernommen hat. Im Gegensatz dazu haben andere epidemiologische Felder eine solche strenge Berichterstattung nicht benötigt und sind dadurch viel weniger zuverlässig.^[58]

Zufälliger Fehler

Zufälliger Fehler ist das Ergebnis von Schwankungen um einen echten Wert aufgrund der Stichprobenvariabilität. Zufälliger Fehler ist genau das: zufällig. Es kann während der Datenerfassung, -codierung, -übertragung oder -analyse auftreten. Beispiele für zufällige Fehler sind schlecht formulierte Fragen, ein Missverständnis bei der Interpretation einer individuellen Antwort eines bestimmten Befragten oder einen typografischen Fehler während der Codierung. Zufälliger Fehler beeinflusst die Messung vorübergehend, inkonsistent, und es ist unmöglich, zufälligen Fehler zu korrigieren.

In allen Stichprobenverfahren gibt es einen zufälligen Fehler. Das nennt man Stichprobenfehler.

Die Präzision in epidemiologischen Variablen ist ein Maß für den zufälligen Fehler. Präzision hängt auch umgekehrt mit Zufallsfehlern zusammen, so dass zur Verringerung des zufälligen Fehlers die Genauigkeit erhöht wird. Konfidenzintervalle werden berechnet, um die Präzision relativer Risikoschätzungen zu demonstrieren. Je schmaler das Konfidenzintervall ist, desto genauer die relative Risikoschätzung.

Es gibt zwei grundlegende Möglichkeiten, um zufällige Fehler in einem zu verringern Epidemiologische Studie. Die erste besteht darin, die Stichprobengröße der Studie zu erhöhen. Mit anderen Worten, fügen Sie Ihrem Studium weitere Themen hinzu. Die zweite besteht darin, die Variabilität der Messung in der Studie zu verringern. Dies kann erreicht werden, indem ein präziseres Messgerät verwendet wird oder die Anzahl der Messungen erhöht wird.

Beachten Sie, dass, wenn die Stichprobengröße oder Anzahl der Messungen erhöht oder ein genaueres Messwerkzeug gekauft wird, die Kosten der Studie normalerweise erhöht werden. In der Regel besteht ein unruhiges Gleichgewicht zwischen der Notwendigkeit einer angemessenen Präzision und dem praktischen Problem der Studienkosten.

Systematischer Fehler

Ein systematischer Fehler oder eine Verzerrung tritt auf, wenn zwischen dem wahren Wert (in der Population) und dem beobachteten Wert (in der Studie) eine andere Ursache als die Variabilität der Stichproben vorhanden ist. Ein Beispiel für systematischen Fehler ist, wenn Ihnen unbekannt ist, der Pulsoximeter Sie werden verwenden, wird falsch eingestellt und fügt dem wahren Wert jedes Mal zwei Punkte hinzu, wenn eine Messung durchgeführt wird. Das Messgerät könnte sein präzise, ​​aber nicht genau. Da der Fehler in jeder Instanz auftritt, ist er systematisch. Schlussfolgerungen, die Sie basierend auf diesen Daten ziehen, sind weiterhin falsch. Der Fehler kann jedoch in Zukunft reproduziert werden (z. B. durch Verwendung desselben falsch eingestellten Instruments).

Ein Fehler in der Codierung, der sich auswirkt alle Antworten für diese bestimmte Frage sind ein weiteres Beispiel für einen systematischen Fehler.

Die Gültigkeit einer Studie hängt vom systematischen Fehler ab. Die Gültigkeit wird normalerweise in zwei Komponenten unterteilt:

• Interne Gültigkeit ist abhängig von der Fehlermenge in Messungen, einschließlich Exposition, Krankheit und Assoziationen zwischen diesen Variablen. Eine gute interne Validität impliziert einen Mangel an Messfehlern und deutet darauf hin, dass zumindest in Bezug auf die untersuchten Probanden Schlussfolgerungen gezogen werden können.
• Externe Validität Bezieht sich auf den Prozess der Verallgemeinerung der Ergebnisse der Studie auf die Bevölkerung, aus der die Stichprobe gezogen wurde (oder sogar über diese Population über eine universellere Aussage hinaus). Dies erfordert ein Verständnis, welche Bedingungen für die Verallgemeinerung relevant (oder irrelevant) sind. Die interne Gültigkeit ist eindeutig eine Voraussetzung für die externe Gültigkeit.

Auswahlverzerrung

Auswahlverzerrung tritt auf, wenn die Studienpersonen ausgewählt werden oder Teil der Studie werden, die aufgrund einer dritten, nicht gemessenen Variablen, die sowohl mit der Exposition als auch mit dem Ergebnis von Interesse verbunden ist, ausgewählt wird.^[59] Zum Beispiel wurde wiederholt festgestellt, dass sich Zigarettenraucher und Nichtraucher in ihren Studienbeteiligungsraten unterscheiden. (Sackett D zitiert das Beispiel von Seltzer et al.^[60] Es ist wichtig zu beachten, dass ein solcher Reaktionsunterschied nicht zu Verzerrungen führt, wenn sie nicht auch mit einem systematischen Unterschied im Ergebnis zwischen den beiden Antwortgruppen verbunden ist.

Informationsverzerrung

Informationsverzerrung Ist eine Verzerrung aus systematischen Fehlern bei der Bewertung einer Variablen.^[61] Ein Beispiel hierfür ist eine Rückrufbias. Ein typisches Beispiel wird von Sackett erneut in seiner Diskussion einer Studie bereitgestellt, in der die Auswirkungen spezifischer Expositionen auf die Gesundheit des Fötus untersucht wurden: "Bei der Befragung von Müttern, deren jüngste Schwangerschaften mit dem Tod oder Missbildungen des Fötus (Fälle) und einer übereinstimmenden Gruppe von Müttern geendet wurden, deren Schwangerschaften endeten Normalerweise (Kontrollen) wurde festgestellt, dass 28% der ersteren, aber nur 20% der letzteren, eine Exposition gegenüber Drogen berichteten, die weder in früheren prospektiven Interviews noch in anderen medizinischen Aufzeichnungen begründet werden konnten.^[60] In diesem Beispiel kam es wahrscheinlich als Ergebnis von Frauen, die eine offensichtliche Tendenz hatten, sich besser zu erinnern und daher frühere Expositionen zu melden.

Verwirrend

Verwirrend wurde traditionell als Voreingenommenheit definiert, die sich aus dem Ko-Auftreten oder der Vermischung von Auswirkungen von Fremdfaktoren ergeben, die als Störfaktoren bezeichnet werden, wobei die Haupteffekte von Interesse sind.^[61][62] Eine neuere Definition von Störungen ruft den Begriff von an kontrafaktisch Auswirkungen.^[62] Nach dieser Ansicht, wenn man ein Ergebnis von Interesse beobachtet, beispielsweise Y = 1 (im Gegensatz zu y = 0), in einer bestimmten Population A, die vollständig exponiert ist (d. H. Exposition X= 1 für jede Einheit der Bevölkerung) Das Risiko dieses Ereignisses wird sein R_A1. Das kontrafaktische oder unbeobachtete Risiko R_A0 entspricht dem Risiko, das beobachtet worden wäre, wenn dieselben Personen nicht exponiert worden wären (d. H. X= 0 für jede Einheit der Bevölkerung). Der wahre Effekt der Exposition ist daher: R_A1-R_A0 (Wenn man an Risikounterschieden interessiert ist) oder R_A1/R_A0 (Wenn man an relativem Risiko interessiert ist). Seit dem kontrafaktischen Risiko R_A0 ist nicht beobachtbar, wir approximieren es mit einer zweiten Population B und messen tatsächlich die folgenden Beziehungen: R_A1-R_B0 oder R_A1/R_B0. In dieser Situation tritt eine Verwirrung auf, wenn R_A0≠R_B0.^[62] (NB: Beispiel nimmt das binäre Ergebnis- und Expositionsvariablen an.)

Einige Epidemiologen betrachten es vor, sich getrennt von gemeinsamen Kategorisierungen von Voreingenommenheit zu verwirren, da im Gegensatz zu Selektions- und Informationsverzerrungen die Störungen von realen kausalen Effekten beruht.^[59]

Der Beruf

Wenig Universitäten haben Epidemiologie als Studiengang auf Grundstudienebene angeboten. Ein bemerkenswertes Bachelor -Programm gibt es bei Johns Hopkins Universität, wo Studierende, die in der öffentlichen Gesundheit studieren können Bloomberg School of Public Health.^[63]

Obwohl die epidemiologische Forschung von Personen aus verschiedenen Disziplinen durchgeführt wird, einschließlich klinisch ausgebildeter Fachkräfte wie Ärzte, ist eine formelle Ausbildung durch Master- oder Doktorandenprogramme einschließlich der Informationen zur Verfügung Master of Public Health (Mph), Master in Wissenschaften der Epidemiologie (msc.), Doktor der öffentlichen Gesundheit (DRPH), Arzt der Apotheke (PharmD), Doktor der Philosophie (PhD), Doktor der Wissenschaft (SCD). Viele andere Graduiertenprogramme, z. B., Doktor der Sozialarbeit (DSW), Doktor der klinischen Praxis (DCLINP), Doktor der podiatrischen Medizin (DPM), Doktor der Veterinärmedizin (DVM), Doktor der Pflegepraxis (DNP), Doktor der Physiotherapie (DPT) oder für klinisch ausgebildete Ärzte, Doktor der Medizin (Md) oder Bachelor für Medizin und Chirurgie (Mbbs oder mbchb) und Doktor der osteopathischen Medizin (DO), beinhalten einige Schulungen in epidemiologischer Forschung oder verwandte Themen, diese Ausbildung ist jedoch im Allgemeinen wesentlich geringer als in Schulungsprogrammen, die sich auf Epidemiologie oder öffentliche Gesundheit konzentrieren. In Bezug auf die starke historische Bindung zwischen Epidemiologie und Medizin können formale Ausbildungsprogramme entweder an Schulen für öffentliche Gesundheit und medizinische Fakultäten festgelegt werden.

Als Praktiker des öffentlichen Gesundheits-/Gesundheitsschutzes arbeiten Epidemiologen in verschiedenen Umgebungen. Einige Epidemiologen arbeiten "auf dem Feld"; d.h. in der Gemeinde, häufig im öffentlichen Gesundheits-/Gesundheitsschutzdienst, und stehen häufig an der Spitze der Untersuchung und Bekämpfung von Krankheitsausbrüchen. Andere arbeiten für gemeinnützige Organisationen, Universitäten, Krankenhäuser und größere staatliche Unternehmen wie staatliche und lokale Gesundheitsabteilungen, verschiedene Gesundheitsministerien, Ärzte ohne Grenzen, das Zentren für die Kontrolle und Prävention von Krankheiten (CDC), die Gesundheitsschutzbehörde, das Weltgesundheitsorganisation (Wer) oder der Gesundheitsbehörde von Kanada. Epidemiologen können auch in gemeinnützigen Organisationen wie Pharma- und Medizinproduktunternehmen in Gruppen wie Marktforschung oder klinischer Entwicklung arbeiten.

COVID-19

An April 2020 Universität von Südkalifornien Artikel bemerkte, dass "der Coronavirus Epidemie... Schub -Epidemiologie - Die Untersuchung der Inzidenz, Verteilung und Kontrolle von Krankheiten in einer Bevölkerung - an die Spitze der wissenschaftlichen Disziplinen auf der ganzen Welt und machte sogar vorübergehende Prominente aus einigen ihrer Praktiker. "^[64]

Siehe auch

Verweise

Zitate

Quellen

Externe Links