Vortrag im Bremer Kolloquium Epidemiologie - Public Health: Using Causal Inference to Leverage Nationwide Healthcare Data for Breast Cancer Research

Der Vortrag findet ab 11:30 a.m. im Raum 1550 und als Zoom Meeting statt. Der Vortrag ist in englischer Sprache.

uni-bremen.zoom-x.de/j/69772773883

Meeting-ID: 697 7277 3883

Kenncode: 383784

Informationen zum Vortrag

In mehreren Ländern, darunter auch Frankreich, stehen zunehmend große medizinische Datensätze aus elektronischen Gesundheitsakten und administrativen Angaben für die Forschung zur Verfügung. Diese Datensätze sind von großem Wert und ermöglichen es, seltene Ergebnisse zu untersuchen, die Auswirkungen von Interventionen zu messen, wenn keine klinischen Studien möglich sind, oder die Anwendbarkeit der Ergebnisse klinischer Studien auf breitere, repräsentativere Populationen auszuweiten. Die traditionell für Beobachtungsstudien verwendeten Assoziationsmethoden sind jedoch anfällig für zahlreiche Verzerrungen, die eine kausale Interpretation der Ergebnisse verhindern können. Alternativ dazu zielen Methoden der kausalen Inferenz, einschließlich der Nachahmung von Zielstudien, darauf ab, Forschungsfragen im Sinne einer kausalen Schätzung zu formulieren und so Verzerrungen zu umgehen, die mit fehlerhaften Studiendesigns und fehlender Randomisierung verbunden sind. In diesem Zusammenhang bietet die French Early Breast Cancer Cohort (FRESH), die Daten von über 235.000 Patientinnen mit Brustkrebs im Frühstadium umfasst und aus dem französischen Sozialversicherungssystem stammt, eine einzigartige Forschungsmöglichkeit. Dieser Vortrag befasst sich mit diesem umfassenden Datensatz und erörtert die Ergebnisse von zwei Analysen der kausalen Inferenz. Die erste Analyse bewertet die onkologische Sicherheit einer vaginalen Östrogentherapie nach einer Brustkrebsdiagnose im Frühstadium. Die zweite Analyse untersucht die komplexen Beziehungen zwischen jungem Alter bei der Diagnose, der Einhaltung der endokrinen Therapie und den Ergebnissen bei Brustkrebs.