Statistische Methoden für Infektionskrankheiten

Institut für Medizinische Statistik

Das Institut für Medizinische Statistik bietet weiterhin umfassendes Wissen im Bereich statistischer Methoden für Infektionskrankheiten. Erfahrungen in der Entwicklung und Anwendung statistischer Methoden auf diesem Gebiet wurden von Priv.-Doz. Dr. Steffen Unkel im Rahmen der beiden nachfolgend genannten Forschungsprojekte gesammelt, die am Department of Mathematics and Statistics der Open University in Milton Keynes (Großbritannien) ansässig waren.

Statistische Inferenz für Infektionskrankheiten mit multivariaten serologischen Survey-Daten

In diesem Projekt wurden neue statistische Methoden zur Analyse multivariater serologischer Daten und zur Quantifizierung individueller Heterogenitäten entwickelt, welche für die Übertragung und Ausbreitung von Infektionskrankheiten von Bedeutung sind. Damit konnten bessere Schätzungen von wichtigen Parametern in der Infektionsepidemiologie, wie z.B. Basisreproduktionszahlen und kritische Impfschwellen, erzielt werden.

Schlüsselpublikationen:

  • Unkel, S., Farrington, C. P., Whitaker, H. J. and Pebody, R. (2014): Time-varying frailty models and the estimation of heterogeneities in transmission of infectious diseases, Journal of the Royal Statistical Society Series C, Vol. 63, pp. 141-158.
  • Farrington, C. P., Whitaker, H. J., Unkel, S. and Pebody, R. (2013): Correlated infections: quantifying individual heterogeneity in the spread of infectious diseases, American Journal of Epidemiology, Vol. 177, pp. 474-486.

Methodische Entwicklung von syndromischen und laborgestützten statistischen Surveillance-Systemen

Ungewöhnliche Häufungen von Infektionen müssen möglichst schnell erkannt werden, um geeignete Gegenmaßnahmen zum Schutz der Gesundheit der Bevölkerung ergreifen zu können. Im Laufe der letzten zwei Jahrzehnte hat es ein verstärktes Interesse an statistischer Methodik für die prospektive Entdeckung von Infektionsausbrüchen gegeben. Dieses wachsende Interesse hatte zahlreiche neue methodologische Arbeiten zur Folge, welche sich über das gesamte Spektrum der statistischen Verfahren erstrecken. In diesem Projekt wurde ein umfassender Literaturreview der vorgeschlagenen statistischen Methoden durchgeführt. Anwendungen auf laborbasierte und syndromische Surveillance-Daten wurden in dem Review präsentiert, um die verschiedenen Methoden zu illustrieren.

Schlüsselpublikation:

  • Unkel, S., Farrington, C. P., Garthwaite, P. H., Robertson, C. and Andrews, N. (2012): Statistical methods for the detection of infectious disease outbreaks: a review, Journal of the Royal Statistical Society Series A, Vol. 175, pp. 49-82.

Aktuelle Projekte

Priv.-Doz. Dr. Steffen Unkel ist Projektleiter eines von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderten Forschungsprojektes mit dem Titel „Frailty-Modelle für die Modellierung von multivariaten Current Status Daten mit Anwendungen in der Epidemiologie“ (Projektdauer: 2018-2021).

Darüber hinaus arbeiten Professor Tim Friede und Priv.-Doz. Dr. Steffen Unkel gegenwärtig mit Kolleginnen und Kollegen der Universitätsmedizin Göttingen in den beiden folgenden klinischen Projekten in der Infektionsmedizin zusammen:

ReToCdiff

  • Ziel dieser Studie ist die Reduktion von Infektionen mit Toxin-bildenden Clostridium difficile in Geriatrischen Kliniken.
  • PI: Prof. Roland Nau, Geriatrisches Zentrum, Evangelisches Krankenhaus Göttingen-Weende (EKW) und Institut für Neuropathologie, Universitätsmedizin Göttingen
  • Förderung: Innovationsfonds zur Förderung von Versorgungsforschung des G-BA

INSIST

  • Ziele dieser Studie sind (a) die Evaluierung der Güte des neonatalen Kolonisationsscreenings zur Infektionsprädiktion, (b) die Analyse der Abhängigkeit von Antibiotikatherapie und Kolonisationsnachweis, und (c) die Vorhersage von Ausbrüchen durch multiresistente gramnegative Erreger.
  • PI: Prof. Simone Scheithauer, Institut für Krankenhaushygiene und Infektiologie, Universitätsmedizin Göttingen
  • Förderung: Innovationsfonds zur Förderung von Versorgungsforschung des G-BA

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PD Dr. Steffen Unkel

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