Sabine Schipf1, Gina Schöne2, Börge Schmidt3, Kathrin Günther4, Gunthard Stübs5, Karin H Greiser6, Fabian Bamberg7, Claudia Meinke-Franze8, Heiko Becher9, Klaus Berger10, Hermann Brenner11, Stefanie Castell12, Antje Damms-Machado6, Beate Fischer13, Claus-Werner Franzke14, Julia Fricke15, Sylvia Gastell16, Matthias Günther17, Wolfgang Hoffmann5, Bernd Holleczek18, Lina Jaeschke19, Annika Jagodzinski20,21,22, Karl-Heinz Jöckel3, Rudolf Kaaks6, Hans-Ulrich Kauczor23, Yvonne Kemmling12, Alexander Kluttig24, Lilian Krist15, Bärbel Kurth2, Oliver Kuß25, Nicole Legath10, Michael Leitzmann13, Wolfgang Lieb26, Jakob Linseisen27, Markus Löffler28,29, Karin B Michels14, Rafael Mikolajczyk24, Iris Pigeot4,29, Ulrich Mueller30, Annette Peters31, Stefan Rach4, Tamara Schikowski32, Matthias B Schulze33, Christoph Stallmann34, Andreas Stang3, Enno Swart34, Sabine Waniek26, Kerstin Wirkner28, Henry Völzke8, Tobias Pischon19,35,36,37, Wolfgang Ahrens4,29. 1. Institut für Community Medicine, Abteilung SHIP-KEF, Universitätsmedizin Greifswald, Walther-Rathenau-Str. 48, 17489, Greifswald, Deutschland. sabine.schipf@uni-greifswald.de. 2. Abteilung 2 - Epidemiologie und Gesundheitsmonitoring, Robert Koch-Institut, Berlin, Deutschland. 3. Institut für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (IMIBE), Universitätsklinikum Essen, Essen, Deutschland. 4. Leibniz-Institut für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS, Bremen, Deutschland. 5. Institut für Community Medicine, Abteilung für Versorgungsepidemiologie und Community Health, Universitätsmedizin Greifswald, Walther-Rathenau-Str. 48, 17489, Greifswald, Deutschland. 6. Abteilung Epidemiologie von Krebserkrankungen, Deutsches Krebsforschungszentrum Heidelberg, Heidelberg, Deutschland. 7. Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Universitätsklinikum Freiburg, Medizinische Fakultät, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Freiburg, Deutschland. 8. Institut für Community Medicine, Abteilung SHIP-KEF, Universitätsmedizin Greifswald, Walther-Rathenau-Str. 48, 17489, Greifswald, Deutschland. 9. Institut für Medizinische Biometrie und Epidemiologie, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Hamburg-Eppendorf, Deutschland. 10. Institut für Epidemiologie und Sozialmedizin, Westfälische Wilhelms-Universität Münster, Münster, Deutschland. 11. Abteilung für Klinische Epidemiologie und Altersforschung, Deutsches Krebsforschungszentrum Heidelberg, Heidelberg, Deutschland. 12. Abteilung Epidemiologie, Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung, Braunschweig, Deutschland. 13. Institut für Epidemiologie und Präventivmedizin, Universität Regensburg, Regensburg, Deutschland. 14. Institut für Prävention und Tumorepidemiologie, Universitätsklinikum Freiburg, Medizinische Fakultät, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Freiburg, Deutschland. 15. Institut für Sozialmedizin, Epidemiologie und Gesundheitsökonomie, Charité - Universitätsmedizin, Berlin, Deutschland. 16. NAKO Studienzentrum, Deutsches Institut für Ernährungsforschung Potsdam-Rehbrücke, Nuthetal, Deutschland. 17. Fraunhofer MEVIS-Institut for Medical Image Computing, Bremen, German Faculty of Physics and Electronics, University of Bremen, Bremen, Deutschland. 18. Krebsregister Saarland, Saarbrücken, Deutschland. 19. Forschergruppe Molekulare Epidemiologie, Max-Delbrück-Centrum für Molekulare Medizin in der Helmholtz-Gemeinschaft (MDC), Berlin, Deutschland. 20. Klinik für Allgemeine und Interventionelle Kardiologie, Universitäres Herz- und Gefäßzentrum Hamburg-Eppendorf, Hamburg-Eppendorf, Deutschland. 21. Epidemiologisches Studienzentrum, Universitätsklinikum Hamburg - Eppendorf, Hamburg-Eppendorf, Deutschland. 22. Deutsches Zentrum für Herzkreislaufforschung, Standort Hamburg/Lübeck/Kiel, Deutschland. 23. Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Universitätsklinikum Heidelberg, Heidelberg, Deutschland. 24. Institut für Epidemiologie, Biometrie und Informatik, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Halle, Deutschland. 25. Institut für Biometrie und Epidemiologie, Deutsches Diabetes-Zentrum (DDZ), Leibniz-Zentrum für Diabetes-Forschung, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, Düsseldorf, Deutschland. 26. Institut für Epidemiologie, Christian-Albrechts-Universität, Kiel, Deutschland. 27. Lehrstuhl für Epidemiologie am UNIKA-T, Ludwig-Maximilians-Universität München, Augsburg, Deutschland. 28. Institut für Medizinische Informatik, Statistik, und Epidemiologie (IMISE), Universität Leipzig, Leipzig, Deutschland. 29. Institut für Statistik, Fachbereich Mathematik und Informatik, Universität Bremen, Bremen, Deutschland. 30. Kompetenzzentrum Mortalitäts-Follow-up in der NAKO Gesundheitsstudie, Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung, Wiesbaden, Deutschland. 31. Institut für Epidemiologie, Helmholtz Zentrum München - Deutsches Forschungszentrum für Gesundheit und Umwelt, Neuherberg, Deutschland. 32. IUF - Leibniz Institut für umweltmedizinische Forschung gGmbH, Düsseldorf, Deutschland. 33. Abteilung Molekulare Epidemiologie, Deutsches Institut für Ernährungsforschung Potsdam Rehbrücke, Nuthetal, Deutschland. 34. Institut für Sozialmedizin und Gesundheitssystemforschung (ISMG), Medizinische Fakultät, Universitätsklinikum Magdeburg A. ö. R., Magdeburg, Deutschland. 35. Charité - Universitätsmedizin Berlin, Berlin, Deutschland. 36. Deutsches Zentrum für Herz-Kreislauf-Forschung (DZHK), Partnerstandort Berlin, Deutschland. 37. MDC/BIH Biobank, Max-Delbrück-Centrum für Molekulare Medizin in der Helmholtz-Gemeinschaft (MDC) und Berlin Institute of Health (BIH), Berlin, Deutschland.
Abstract
BACKGROUND: The German National Cohort (NAKO) is an interdisciplinary health study aimed at elucidating causes for common chronic diseases and detecting their preclinical stages. This article provides an overview of design, methods, participation in the examinations, and their quality assurance based on the midterm baseline dataset (MBD) of the recruitment. METHODS: More than 200,000 women and men aged 20-69 years derived from random samples of the German general population were recruited in 18 study centers (2014-2019). The data collection comprised physical examinations, standardized interviews and questionnaires, and the collection of biomedical samples for all participants (level 1). At least 20% of all participants received additional in-depth examinations (level 2), and 30,000 received whole-body magnet resonance imaging (MRI). Additional information will be collected through secondary data sources such as medical registries, health insurances, and pension funds. This overview is based on the MBD, which included 101,839 participants, of whom 11,371 received an MRI. RESULTS: The mean response proportion was 18%. The participation in the examinations was high with most of the modules performed by over 95%. Among MRI participants, 96% completed all 12 MRI sequences. More than 90% of the participants agreed to the use of complementary secondary and registry data. DISCUSSION: Individuals selected for the NAKO were willing to participate in all examinations despite the time-consuming program. The NAKO provides a central resource for population-based epidemiologic research and will contribute to developing innovative strategies for prevention, screening and prediction of chronic diseases.
BACKGROUND: The German National Cohort (NAKO) is an interdisciplinary health study aimed at elucidating causes for common chronic diseases and detecting their preclinical stages. This article provides an overview of design, methods, participation in the examinations, and their quality assurance based on the midterm baseline dataset (MBD) of the recruitment. METHODS: More than 200,000 women and men aged 20-69 years derived from random samples of the German general population were recruited in 18 study centers (2014-2019). The data collection comprised physical examinations, standardized interviews and questionnaires, and the collection of biomedical samples for all participants (level 1). At least 20% of all participants received additional in-depth examinations (level 2), and 30,000 received whole-body magnet resonance imaging (MRI). Additional information will be collected through secondary data sources such as medical registries, health insurances, and pension funds. This overview is based on the MBD, which included 101,839 participants, of whom 11,371 received an MRI. RESULTS: The mean response proportion was 18%. The participation in the examinations was high with most of the modules performed by over 95%. Among MRI participants, 96% completed all 12 MRI sequences. More than 90% of the participants agreed to the use of complementary secondary and registry data. DISCUSSION: Individuals selected for the NAKO were willing to participate in all examinations despite the time-consuming program. The NAKO provides a central resource for population-based epidemiologic research and will contribute to developing innovative strategies for prevention, screening and prediction of chronic diseases.
Authors: Annette Peters; Annette Peters; Karin Halina Greiser; Susanne Göttlicher; Wolfgang Ahrens; Maren Albrecht; Fabian Bamberg; Till Bärnighausen; Heiko Becher; Klaus Berger; Achim Beule; Heiner Boeing; Barbara Bohn; Kerstin Bohnert; Bettina Braun; Hermann Brenner; Robin Bülow; Stefanie Castell; Antje Damms-Machado; Marcus Dörr; Nina Ebert; Margit Ecker; Carina Emmel; Beate Fischer; Claus-Werner Franzke; Sylvia Gastell; Guido Giani; Matthias Günther; Kathrin Günther; Klaus-Peter Günther; Johannes Haerting; Ulrike Haug; Iris M Heid; Margit Heier; Diana Heinemeyer; Thomas Hendel; Florian Herbolsheimer; Jochen Hirsch; Wolfgang Hoffmann; Bernd Holleczek; Heike Hölling; Andreas Hörlein; Karl-Heinz Jöckel; Rudolf Kaaks; André Karch; Stefan Karrasch; Nadja Kartschmit; Hans-Ulrich Kauczor; Thomas Keil; Yvonne Kemmling; Bianca Klee; Birgit Klüppelholz; Alexander Kluttig; Lisa Kofink; Anna Köttgen; Daniel Kraft; Gérard Krause; Lisa Kretz; Lilian Krist; Jan Kühnisch; Oliver Kuß; Nicole Legath; Anna-Therese Lehnich; Michael Leitzmann; Wolfgang Lieb; Jakob Linseisen; Markus Loeffler; Anke Macdonald; Klaus H Maier-Hein; Nina Mangold; Claudia Meinke-Franze; Christa Meisinger; Juliane Melzer; Björn Mergarten; Karin B Michels; Rafael Mikolajczyk; Susanne Moebus; Ulrich Mueller; Matthias Nauck; Thoralf Niendorf; Konstantin Nikolaou; Nadia Obi; Stefan Ostrzinski; Leo Panreck; Iris Pigeot; Tobias Pischon; Irene Pschibul-Thamm; Wolfgang Rathmann; Achim Reineke; Stefanie Roloff; Dan Rujescu; Stefan Rupf; Oliver Sander; Tamara Schikowski; Sabine Schipf; Peter Schirmacher; Christopher L Schlett; Börge Schmidt; Georg Schmidt; Martin Schmidt; Gina Schöne; Holger Schulz; Matthias B Schulze; Alexandra Schweig; Anja M Sedlmeier; Sonja Selder; Julia Six-Merker; Ramona Sowade; Andreas Stang; Oliver Stegle; Karen Steindorf; Gunthard Stübs; Enno Swart; Henning Teismann; Inke Thiele; Sigrid Thierry; Marius Ueffing; Henry Völzke; Sabina Waniek; Andrea Weber; Nicole Werner; H-Erich Wichmann; Stefan N Willich; Kerstin Wirkner; Kathrin Wolf; Robert Wolff; Hajo Zeeb; Melanie Zinkhan; Johannes Zschocke Journal: Eur J Epidemiol Date: 2022-10-19 Impact factor: 12.434
Authors: Nico Dragano; Marvin Reuter; Annette Peters; Miriam Engels; Börge Schmidt; Karin H Greiser; Barbara Bohn; Steffi Riedel-Heller; André Karch; Rafael Mikolajczyk; Gérard Krause; Olga Lang; Leo Panreck; Marcella Rietschel; Hermann Brenner; Beate Fischer; Claus-Werner Franzke; Sylvia Gastell; Bernd Holleczek; Karl-Heinz Jöckel; Rudolf Kaaks; Thomas Keil; Alexander Kluttig; Oliver Kuss; Nicole Legath; Michael Leitzmann; Wolfgang Lieb; Claudia Meinke-Franze; Karin B Michels; Nadia Obi; Tobias Pischon; Insa Feinkohl; Susanne Rospleszcz; Tamara Schikowski; Matthias B Schulze; Andreas Stang; Henry Völzke; Stefan N Willich; Kerstin Wirkner; Hajo Zeeb; Wolfgang Ahrens; Klaus Berger Journal: Dtsch Arztebl Int Date: 2022-03-18 Impact factor: 8.251
Authors: Lilian Krist; Ahmed Bedir; Julia Fricke; Alexander Kluttig; Rafael Mikolajczyk Journal: BMC Med Res Methodol Date: 2021-08-23 Impact factor: 4.615
Authors: Lamiaa Hassan; Ljupcho Efremov; Anne Großkopf; Alexander Kluttig; Rafael Mikolajczyk; Nadja Kartschmit; Daniel Medenwald; Artjom Schott; Andrea Schmidt-Pokrzywniak; Maria E Lacruz; Daniel Tiller; Frank Bernhard Kraus; Karin H Greiser; Johannes Haerting; Karl Werdan; Daniel Sedding; Andreas Simm; Sebastian Nuding Journal: Eur J Epidemiol Date: 2022-01-03 Impact factor: 8.082
Authors: Alexander Dietl; Martina E Zimmermann; Caroline Brandl; Stefan Wallner; Ralph Burkhardt; Lars S Maier; Andreas Luchner; Iris M Heid; Klaus J Stark Journal: BMJ Open Date: 2021-11-02 Impact factor: 2.692