The future of epidemiology

Abstract

A decade ago there was considerable debate about the appropriate objectives and paradigms of modern epidemiologic research. One concern put forth in these debates was that “risk factor epidemiology” might be forcing our field to focus more on individuals and less on populations and public health. Today, most epidemiologists acknowledge that public health is influenced by both population-level and individual-level determinants. Ecologic studies are valuable tools for generating hypotheses and addressing group-level determinants of disease risk. Traditional risk factor studies and genomic studies have helped establish the multifactorial concept of disease causation. Individual-level studies also have provided the biomedical community with hypotheses that have stimulated research into disease mechanisms that have led to reductions in morbidity and mortality for diseases such as HIV/AIDS, cardiovascular disease, and cancer. Current debates about the role of genomic data in epidemiology and public health mirror the debates about risk factor epidemiology one decade ago. Genomic variation is measured at the individual level, but how this variation is maintained in human populations is a group-level (population) phenomenon that is worthy of epidemiologic investigation in its own right. Multilevel epidemiology seeks to understand multiple levels of inference, from genes to individuals to populations and could combine hypothesis-driven research with aspects of data mining. Multilevel epidemiology calls for the study of health and disease determinants defined at the population level and individual level for a more comprehensive strategy to understanding human disease etiology. With the continued development of multilevel statistical methods and the advent of data mining, the technical constraints of the past will become less relevant to the next generation of epidemiologists who wish to embrace a more multilevel epidemiology.

Zusammenfassung

Vor 10 Jahren gab es eine beachtliche Diskussion über die Ziele und Paradigmen moderner epidemiologischer Forschung. Eine in diesen Diskussionen vorgebrachte Sorge war, dass die „Risikofaktor-Epidemiologie“ unser Fachgebiet zwingen könnte, den Schwerpunkt mehr auf Einzelpersonen und weniger auf Populationen und die öffentliche Gesundheit zu legen. Heutzutage erkennen die meisten Epidemiologen an, dass die öffentliche Gesundheit von Determinanten sowohl auf Populations- als auch auf Individualebene beeinflusst wird. Ökologische Studien sind wertvolle Instrumente, um Hypothesen aufzustellen und sich mit Determinanten des Krankheitsrisikos auf Gruppenebene zu befassen. Herkömmliche Untersuchungen zu Risikofaktoren und genetische Studien haben dazu beigetragen, das multifaktorielle Konzept der Verursachung von Krankheiten zu etablieren. Auch durch Studien auf Individualebene entstanden in der Biomedizin Hypothesen, die die Erforschung von Krankheitsmechanismen gefördert haben, was wiederum zu einer Verminderung der Morbidität und Mortalität von Krankheiten wie HIV/Aids, Herz-Kreislauf-Krankheiten und Krebs geführt hat. Die aktuellen Diskussionen über die Rolle genetischer Daten in der Epidemiologie und im öffentlichen Gesundheitswesen spiegelt die Diskussionen über die Risikofaktor-Epidemiologie vor 10 Jahren. Die genetische Variation wird auf der Individualebene erfasst, aber wie diese Variation in der menschlichen Population erhalten wird, das ist ein Phänomen auf Gruppenebene (Population), das allein schon eine epidemiologische Untersuchung lohnt. Ziel der Mehrebenen-Epidemiologie ist das Verständnis mehrerer Ebenen von Inferenzen, von den Genen über Einzelpersonen bis hin zu Populationen. Dabei könnte hypothesenbasierte Forschung mit Aspekten der gezielten Datensuche kombiniert werden. Die Mehrebenen-Epidemiologie erfordert für eine umfassendere Strategie zum Verständnis der Ätiologie menschlicher Krankheiten die Untersuchung von Gesundheits- und Krankheitsdeterminanten, die auf Populations- und Individualebene definiert sind. Mit der fortgesetzten Entwicklung statistischer Mehrebenen-Analysen und dem Aufkommen des Data Mining werden die technischen Einschränkungen der Vergangenheit für die nächste Generation von Epidemiologen weniger relevant sein. Sie werden sich eine mehr auf den Mehrebenen-Ansatz ausgerichtete Epidemiologie zu Eigen machen.