Skip to main content
Log in

Der Nutzen großer Kohortenstudien für die Gesundheitsforschung am Beispiel der Nationalen Kohorte

The benefit of large-scale cohort studies for health research: the example of the German National Cohort

  • Leitthema
  • Published:
Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz Aims and scope

Zusammenfassung

Groß angelegte epidemiologische Vielzweck-Kohortenstudien mit langer Laufzeit erlauben aufgrund ihres prospektiven Charakters die Untersuchung von komplexen Krankheitsursachen, die Analyse von Krankheitspfaden und die Identifizierung von neuen präklinischen Krankheitszeichen. Die Nationale Kohorte (NAKO) ist eine bevölkerungsbezogene, hoch standardisierte und sehr detailliert phänotypisierte Kohorte. Sie soll die Basis für neue Strategien zur Ursachenforschung, Früherkennung und Prävention multifaktorieller Erkrankungen schaffen. Die NAKO ist die bisher größte bevölkerungsbezogene Kohortenstudie Deutschlands. Im Jahr 2014 hat die Untersuchung von insgesamt 200.000 Frauen und Männern im Alter von 20–69 Jahren in 18 Studienzentren begonnen. Die Studie ermöglicht die Erforschung der Ursachen chronischer Krankheiten im Zusammenhang mit Lebensgewohnheiten, genetischen, sozioökonomischen, psychosozialen und umweltbedingten Faktoren. Damit schafft die NAKO die Basis zur Entwicklung von Maßnahmen zur Vorbeugung und Früherkennung dieser Erkrankungen. Im Fokus stehen Erkrankungen des Herz-Kreislauf-Systems und der Atemwege, Krebs, Diabetes, neurodegenerative/-psychiatrische und muskuloskelettale Erkrankungen sowie Infektionskrankheiten. Aufgrund der schieren Größe der Studie stellt sich die Frage, in wieweit es sich hier um ein typisches Big-Data-Projekt handelt. Es wird abgeleitet, dass dies nicht der Fall ist.

Abstract

The prospective nature of large-scale epidemiological multi-purpose cohort studies with long observation periods facilitates the search for complex causes of diseases, the analysis of the natural history of diseases and the identification of novel pre-clinical markers of disease. The German National Cohort (GNC) is a population-based, highly standardised and in-depth phenotyped cohort. It shall create the basis for new strategies for risk assessment and identification, early diagnosis and prevention of multifactorial diseases. The GNC is the largest population-based cohort study in Germany to date. In the year 2014 the examination of 200,000 women and men aged 20–69 years started in 18 study centers. The study facilitates the investigation of the etiology of chronic diseases in relation to lifestyle, genetic, socioeconomic, psychosocial and environmental factors. By this the GNC creates the basis for the development of methods for early diagnosis and prevention of these diseases. Cardiovascular and respiratory diseases, cancer, diabetes, neurodegenerative/-psychiatric diseases, musculoskeletal and infectious diseases are in focus of this study. Due to its mere size, the study could be characterized as a Big Data project. We deduce that this is not the case.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this article

Price excludes VAT (USA)
Tax calculation will be finalised during checkout.

Instant access to the full article PDF.

Abb. 1
Abb. 2
Abb. 3
Abb. 4

Literatur

  1. Peters E, Pritzkuleit R, Beske F, Katalinic A (2010) Demografischer Wandel und Krankheitshäufigkeiten. Eine Projektion bis 2050 [Demographic change and disease rates: a projection until 2050]. Bundesgesundheitsbl Gesundheitsforsch Gesundheitsschutz 53(5):417–426. doi:10.1007/s00103-010-1050-y

    Article  CAS  Google Scholar 

  2. Schmidt S, Hendricks V, Griebenow R, Riedel R (2013) Demographic change and its impact on the health-care budget for heart failure inpatients in Germany during 1995–2025. Herz 38(8):862–867. doi:10.1007/s00059-013-3955-3

    Article  CAS  PubMed  Google Scholar 

  3. Raspe H, Stumpf S (Hrsg) (2012) Priorisierung im Gesundheitswesen 2012 – zum aktuellen Stand der Diskussion. Z Evid Fortbild Qual Gesundhwes 106(6):377–474

  4. Schwartz SM, Pomana L, Hyde-Nolan ME, Carter EW (2014) Sustained economic value of a wellness and disease prevention program: an 8-year longitudinal evaluation. Popul Health Manag 17(2):90–99. doi:10.1089/pop.2013.0042

    Article  PubMed  Google Scholar 

  5. Neumann A, Schwarz P, Lindholm L (2011) Estimating the cost-effectiveness of lifestyle intervention programmes to prevent diabetes based on an example from Germany: markov modelling. Cost Eff Resour Alloc 9(1):17. doi:10.1186/1478-7547-9-17

    Article  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  6. Weintraub WS, Daniels SR, Burke LE, Franklin BA, Goff DC Jr, Hayman LL, Lloyd-Jones D, Pandey DK, Sanchez EJ, Schram AP, Whitsel LP, American Heart Association Advocacy Coordinating Committee, Council on Cardiovascular Disease in the Young, Council on the Kidney in Cardiovascular Disease, Council on Epidemiology and Prevention, Council on Cardiovascular Nursing, Council on Arteriosclerosis, Thrombosis and Vascular Biology, Council on Clinical Cardiology, and Stroke Council (2011) Value of primordial and primary prevention for cardiovascular disease: a policy statement from the American Heart Association. Circulation 124(8):967–990. doi:10.1161/CIR.0b013e3182285a81

    Article  CAS  PubMed  Google Scholar 

  7. Kreienbrock L, Pigeot I, Ahrens W (2012) Epidemiologische Methoden, 5. Aufl. Springer, Berlin (http://dx.doi.org/10.1007/978-3-8274-2334-4)

    Book  Google Scholar 

  8. Ray WA (2003) Evaluating medication effects outside of clinical trials: new-user designs. Am J Epidemiol 158(9):915–920

    Article  PubMed  Google Scholar 

  9. Wichmann H-E, Kaaks R, Hoffmann W, Jöckel K-H, Greiser KH, Linseisen K-H (2012) Die Nationale Kohorte. Bundesgesundheitsbl Gesundheitsforsch Gesundheitsschutz 55:781–789

    Article  Google Scholar 

  10. German National Cohort (GNC) Consortium (2014) The German National Cohort: aims, study design and organization. Eur J Epidemiol 29(5):371–382. doi:10.1007/s10654-014-9890-7

    Article  Google Scholar 

  11. Ahrens W, Greiser H, Linseisen J, Kluttig A, Schipf S, Schmidt B, Günther K (2014) Das Design der Machbarkeitsstudien für eine bundesweite Kohortenstudie in Deutschland: Die Pretests der Nationalen Kohorte (NAKO) [The design of a nationwide cohort study in Germany: the pretest studies of the German National Cohort (GNC)]. Bundesgesundheitsbl Gesundheitsforsch Gesundheitsschutz 57(11):1246–1254. doi:10.1007/s00103-014-2042-0

    Article  CAS  Google Scholar 

  12. Starkbaum J, Gottweis H, Gottweis U, Kleiser C, Linseisen J, Meisinger C, Kamtsiuris P, Moebus S, Jöckel KH, Börm S, Wichmann HE (2014) Public perceptions of cohort studies and biobanks in Germany. Biopreserv Biobank 12(2):121–130

    Article  PubMed  Google Scholar 

  13. Nationale Kohorte e. V. Nationale Kohorte – Gemeinsam forschen für eine gesündere Zukunft. http://www.nationale-kohorte.de. Zugegriffen: 11. Jan. 2015

  14. Ahrens W, Pigeot I (2012) Internationale Kohortenstudien [International cohort studies]. Bundesgesundheitsbl Gesundheitsforsch Gesundheitsschutz 55(6–7):756–766. doi:10.1007/s00103-012-1495-2

    Article  CAS  Google Scholar 

  15. Ollier W, Sprosen T, Peakman T (2005) UK Biobank: from concept to reality. Pharmacogenomics 6(6):639–646

    Article  PubMed  Google Scholar 

  16. Scholtens S, Smidt N, Swertz MA, Bakker SJ, Dotinga A, Vonk JM, van Dijk F, van Zon SK, Wijmenga C, Wolffenbuttel BH, Stolk RP (2014) Cohort Profile: LifeLines, a three-generation cohort study and biobank. Int J Epidemiol first published online December 14, 2014 doi:10.1093/ije/dyu229

  17. Zins M, Coeuret-Pellicer M, Guéguen A, Gourmelen J, Nachtigal M, Ozguler A, Quesnot A, Ribet C, Rodrigues G, Serrano A, Sitta R, Brigand A, Henny J, Goldberg M (2010) The CONSTANCES cohort: an open epidemiological laboratory. BMC Public Health 10:479. doi:10.1186/1471-2458-10-479

    Article  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  18. Almqvist C, Adami HO, Franks PW, Groop L, Ingelsson E, Kere J, Lissner L, Litton JE, Maeurer M, Michaëlsson K, Palmgren J, Pershagen G, Ploner A, Sullivan PF, Tybring G, Pedersen NL (2011) LifeGene–a large prospective population-based study of global relevance. Eur J Epidemiol 26(1):67–77. doi:10.1007/s10654-010-9521-x

    Article  PubMed  Google Scholar 

  19. Deutscher Ethikrat (2010) Humanbiobanken für die Forschung – Stellungnahme. http://www.ethikrat.org/dateien/pdf/stellungnahme-humanbiobanken-fuer-die-forschung.pdf. Zugegriffen: 11. Jan. 2015

  20. Mayer-Schönberger V, Cukier K (2013) Big Data – Die Revolution, die unser Leben verändern wird. Redline Wirtschaftsverlag, München

    Google Scholar 

  21. Big Data – Wikipedia. http://de.wikipedia.org/wiki/Big_Data. Zugegriffen: 11. Jan. 2015

  22. Fasel D (2014) Big Data – Eine Einführung. HMD Praxis Wirtschaftsinformatik 51(4):386–400

    Article  Google Scholar 

Download references

Acknowledgement

Die Nationale Kohorte wird gefördert vom Bund, den Ländern (Förderkennzeichen des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF 01ER1301A), der Helmholtz-Gemeinschaft sowie durch Eigenleistungen der beteiligten Institutionen.

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Corresponding author

Correspondence to Wolfgang Ahrens.

Ethics declarations

Interessenskonflikt

W. Ahrens und K.-H. Jöckel geben an, dass kein Interessenskonflikt besteht.

Alle beschriebenen Untersuchungen am Menschen wurden mit Zustimmung der zuständigen Ethik-Kommission, im Einklang mit nationalem Recht sowie gemäß der Deklaration von Helsinki von 1975 (in der aktuellen, überarbeiteten Fassung) durchgeführt. Von allen Studienteilnehmern liegt eine Einverständniserklärung vor.

Rights and permissions

Reprints and permissions

About this article

Check for updates. Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this article

Ahrens, W., Jöckel, KH. Der Nutzen großer Kohortenstudien für die Gesundheitsforschung am Beispiel der Nationalen Kohorte. Bundesgesundheitsbl. 58, 813–821 (2015). https://doi.org/10.1007/s00103-015-2182-x

Download citation

  • Published:

  • Issue Date:

  • DOI: https://doi.org/10.1007/s00103-015-2182-x

Schlüsselwörter

Keywords

Navigation