Prädiktionsmodelle in der epidemiologischen Ernährungsforschung

Beispiel Deutscher Diabetes-Risiko-Test®

Kristin Mühlenbruch, Nuthetal

Peer-Review-Verfahren | Eingegangen: 30.10.2012 | Akzeptiert: 29.04.2013

Ernährungsepidemiologische Studien verfolgen das Ziel, Risikofaktoren für bestimmte Erkrankungen zu identifizieren. Ein gutes Beispiel hierfür ist die EPIC-Potsdam-Studie (European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition), die v. a. Krebs und chronische Erkrankungen untersucht [1]. Die Ergebnisse aus derartigen Studien können besonders im Bereich der Krankheitsprävention angewandt werden. Diabetes mellitus Typ 2 (DMT2) bietet sich hier besonders an, da es sich um eine lebensstilbezogene Krankheit handelt, deren Neu erkrankungsrate (Inzidenz) immer weiter ansteigt.

Zusammenfassung

Die epidemiologische Ernährungsforschung beinhaltet die Identifizierung von Risikofaktoren für bestimmte Erkrankungen, ermöglicht aber auch die individuelle Vorhersage von Erkrankungsrisiken basierend auf Prädiktionsmodellen. Gegenstand dieser Prädiktionsmodelle sind v. a. lebensstilbezogene Erkrankungen wie kardiovaskuläre Erkrankungen und Diabetes mellitus Typ 2, da diese besonders geeignet sind, um Vorbeugemaßnahmen einzuleiten.

In diesem Übersichtsartikel werden Ziele und methodische Überlegungen für die Entwicklung solcher Prädiktionsmodelle dargestellt, aber auch die Bewertung anhand bestimmter Kriterien erläutert wie Sensitivität, Spezifität oder Fläche unter der Receiver-Operating-Characteristic (ROC)-Kurve. Zum besseren Verständnis wird die Entwicklung des Deutschen Diabetes-Risiko-Test® (DRT) anhand der diskutierten Kriterien beschrieben. Die Anwendung des DRT in der Praxis wird anhand des Online-Tools sowie des Papierfragebogens vorgestellt.

Schlüsselwörter: Epidemiologische Ernährungsforschung, Risikovorhersage, Prädiktionsmodelle, Diskriminierung, Kalibrierung, Deutscher Diabetes-Risiko-Test®

Kristin Mühlenbruch, Nuthetal

Summary

Research in nutritional epidemiology includes the identification of risk factors for specific diseases but also makes it possible to predict individual disease risks based on prediction models. The objectives or outcomes of such prediction models are mainly lifestyle related diseases such as cardiovascular diseases or type 2 diabetes mellitus; these diseases are particularly suitable for the initiation of preventive interventions.

In this review article, the aims and methodological aspects of developing such a prediction model will be described as well as the evaluation of a prediction model based on the criteria sensitivity, specificity or area under the receiver- operating-characteristic (ROC) curve. For a better understanding, the development of the German diabetes risk score (GDRS) will be demonstrated with regard to the aforementioned criteria. For the illustration of clinical application of the GDRS, the online tool as well as the simplified paper version will be presented.

Keywords: nutritional epidemiology, risk prediction, prediction model, discrimination, calibration, German diabetes risk score

Den vollständigen Artikel finden Sie in Ernährungs Umschau 08/13 von Seite 132 bis 139.