@phdthesis{Mueller2017, author = {Christiane M{\"u}ller}, title = {Die Assoziation zwischen IGF-I/IGFPB-3 und subklinischen Endpunkten - Epidemiologie st{\"o}{\"s}t an ihre Grenzen}, journal = {The Association Between IGF-I/IGFBP-3 and Subclinical End Points: Epidemiology Faces the Limits}, url = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:9-002764-6}, year = {2017}, abstract = {Die Messwertvariationen bei labortechnischen Messungen stellen f{\"u}r die klinische Praxis und die epidemiologische Forschung eine gro{\"s}e Herausforderung dar. Unterschiedliche analytische Methoden k{\"o}nnten zu differierenden Messergebnissen f{\"u}hren. In dieser Studie wurde der Einfluss von zwei verschiedenen IGF-I und IGFBP-3 Assays auf bereits ver{\"o}ffentlichte epidemiologische Studien untersucht. Dabei wurden die Studienergebnisse, die auf dem bisherigen „Goldstandard“ der IGF-I Messung, dem Nichols Advantage Assay beruhten, mit denen des IDS iSYS Assay verglichen. Zweitgenannter entspricht dabei den sogenannten Keswick-Kriterien. Bereits ver{\"o}ffentlichte Studien wurden im Rahmen der Study of Health in Pomerania (SHIP) somit erneut auf Assoziationen zwischen IGF-I oder IGFBP-3 und Anthropometrie, subklinischen kardiovaskul{\"a}ren Erkrankungen sowie Mortalit{\"a}t und SNPs der genomweiten Assoziationsstudie (GWAS) untersucht. Dabei konnte gezeigt werden, dass zwischen den Ergbenissen der beiden Assays bez{\"u}glich der Assoziation von IGF-I mit subklinischen Endpunkten, wie IMT und LVMI, signifikante Unterschiede bestehen. Weiterhin zeigten die Analysen beider Assays hinsichtlich der Endpunkte Mortalit{\"a}t und SNPs identische Assoziationen. Mit dieser Studie soll nicht nur die Messungenauigkeit epidemiologischer Studien an sich, sondern insbesondere auch der Einfluss unterschiedlicher Messmethoden auf ein Studienergbenis aufgezeigt werden. Die Entwicklung von Laborstandards wie den Keswick-Kriterien sollte gef{\"o}rdert werden, um einen zuverl{\"a}ssigen Vergleich unterschiedlicher Messmethoden und damit verschiedener klinischer und epidemiologischer Studien zu gew{\"a}hrleisten. Einzelstudien sollten sorgf{\"a}ltig analysiert und interpretiert werden. Um die Reliabilit{\"a}t von Studien zu verbessern, eignen sich Metaanalysen. Letztlich sind nur interventionelle Studien dazu geeignet, die aufgestellten Hypothesen auch kausal zu begr{\"u}nden.}, language = {de} }