Epidemiologi I. Läkarprogrammet Termin 5, VT Lars Rylander. Avdelningen för arbets- och miljömedicin, Lund Enheten för miljöepidemiologi

Transkript

1 Epidemiologi I Läkarprogrammet Termin 5, VT 2016 Lars Rylander Avdelningen för arbets- och miljömedicin, Lund Enheten för miljöepidemiologi E-post: Lars.Rylander@med.lu.se Tel:

2 Epidemiologi epi = bland demos = folk logos = lära => läran om det som är bland eller drabbar människor

3 Epidemiologi Vetenskaplig disciplin som sysslar med sjukdomars utbredning, orsaker och förlopp. (Nationalencyklopedin)

4 Epidemiologi Varför behöver Ni kunskap i epidemiologi? Nu och i framtiden! - Göra ett självständigt arbete - Läsa/tolka andra studier - Studiedesign (för- och nackdelar) - Vilka möjligheter finns? - Hur rapporterar man sina resultat?

5 Epidemiologi VT 2016 Föreläsningar tre stycken - Lars Rylander Seminarieövning - Fyra grupper (designa en epidemiologisk studie) - Anna Jöud / Maria Sandberg

6 Epidemiologi INNEHÅLL - Introduktion till epidemiologiskt tänkande - Studiedesign (inkl sjukdomsmått, bias mm) - Register- och biobanksforskning - Hur rapporterar man epidemiologiska data (STROBE)

7 Epidemiologi Jonas Björk Praktisk statistik för medicin och hälsa (Bokus: < 300 kr) LÄSTIPS Strengthening the reporting of observational studies in Epidemiology (STROBE): explanation and elaboration.vandenbroucke JP, von Elm E, Altman DG, et al. Ann Intern Med 2007;147(8): Kan nås på följande adress:

8 Vad studeras? Utgår från sjukdom: -Infektionssjukdomar -Diabetes -Tumörsjukdomar -Hjärt/kärlsjukdomar -Reproduktionsstörningar -Psykiatriska sjukdomar... Utgår från exponering: -Arbete -Omgivningsmiljö -Kost -Livsstilsfaktorer...

9 Epidemiologi Varför behöver vi göra epidemiologiska studier? Använda data från djurstudier?!

10 Exempel: Djurexperimentella studier Död (%) LD 50 : den halt av ett ämne som dödar hälften av försöksdjuren i experimentet LD 50 Dos Exempel: TCDD (Tetraklordibensodioxin) Art LD 50 Marsvin 0.6 g/kg Råtta (Sherman) g/kg Råtta (Han/Wistar) >3000 g/kg Hamster 5051 g/kg Problem: Hur ska vi extrapolera djurdata till människa?

11 Epidemiologi Varför behöver vi göra epidemiologiska studier? Göra experimentella studier på människa?!

12 Experiment I ett experiment använder man normalt randomisering, dvs det är slumpen som avgör om en person får behandling/exponering A eller behandling/exponering B

13 Exempel: Experimentella studier på människa Exponering för ämne X Cancer Förslag till studieupplägg: * hela populationen * barn vid 12 års ålder - 10% exponerade barn vid 15 års ålder - 20% exponerade * kontinuerlig exponering * års uppföljning (cancerregister)?

14 Epidemiologiskt tänkande exempel 1 Sverige: Generellt en hög levnadsstandard. Panama: Fattigdom och en mer begränsad sjukvård. Ett givet år dör en större andel av befolkningen i Sverige jämfört med befolkningen i Panama! Rimligt? Förklaring?

15 Epidemiologiskt tänkande exempel 2 Risken att dö under en 20-årsperiod bland kvinnor i Whickham, England, med avseende på kvinnornas rökvanor i början av studieperioden. (Data från Vanderpump m fl. Clin Endocrinol 1995) Vitalstatus Rökare Icke-rökare Totalt Död Levande Totalt Risk (död/totalt) Indikerar dessa siffror att det är en fördel att röka?!

16 Confounding (störfaktorer) Confoundingfaktorn skall 1. utgöra en egen riskfaktor för den studerade sjukdomen (oberoende av den studerade faktorn) 2. vara associerad med den studerade exponeringsfaktorn. Exponering Effekt Confounder

17 Confounding (störfaktorer) Generell fråga: I vilken riktning påverkar en confounder resultaten? Exponering Effekt Confounder

18 Sjukdomsmått 1. Prevalens 2. Risk (Kumulativ Incidens) 3. Incidens

19 Prevalens Prevalens (P) = Antal sjuka vid t Antal individer vid t Andelen individer som har sjukdomen vid en speciell tidpunkt (t).

20 Prevalens Ex 1. Vid terminsstarten hade 14 av 95 studenter influensa. Detta innebär att influensaprevalensen vid terminsstart var 14.7% (=14/95). Ex 2. På en arbetsplats hade 9 av 44 anställda haft ont i ryggen den senaste veckan, vilket ger en prevalens på 20.5% (=9/44).

21 Risk (Kumulativ incidens) Risk = Antal nyinsjuknade Totala antalet friska individer vid start Studerad tidsperiod avgörande för tolkningen: jämför exempelvis 3% under en 40-årsperiod med 3% under en 40-dagarsperiod.

22 Risk (kumulativ incidens) Ex 1. I en kommun hade 3 av 400 barn som skulle börja första klass typ 1 diabetes. Detta innebär att risken var 0.75% (3/400) att få diagnosen typ 1 diabetes innan skolstart. Ex 2. Av 350 nyutexaminerade hårfrisörskor hade 10 stycken fått handeksem under själva utbildningen. Ytterligare 42 stycken utvecklade handeksem under det första året som de arbetade på en frisörsalong, vilket innebär att risken att få handeksem under sitt första arbetsår som frisör var 12.4% (42/340).

23 Incidens Incidens (I) = Antal nyinsjuknade Summa persontid under risk Incidensen beskriver hur många friska i den studerade populationen som blivit sjuka under den observerade tidsperioden (intensiteten/hastigheten).

24 Exempel: Beräkna incidensen (I) under den studerade 5-årsperioden. Individ frisk sjuk sjukdomsstart censorerad Tid (år)

25 Exempel: Beräkna incidensen (I) under den studerade 5-årsperioden. Individ frisk sjuk sjukdomsstart censorerad Tid (år)

26 Incidens Ex. 420 rökande kvinnor i åldern år utan bröstcancer följdes under 8 år. Av dessa fick 7 kvinnor diagnosen bröstcancer under uppföljningstiden. Den sammanlagda tiden under risk var 3325 personår. Detta ger incidensen 7 fall per 3325 personår under risk (alternativt 2 fall per 1000 personår under risk). Man kan också uttrycka det som om vi följde 1000 kvinnor under 1 år så får 2 stycken bröstcancer.

27 Jämförelse av sjukdomsmått

28 Relativa jämförelser RELATIV JÄMFÖRELSE av sjukdomsmått i en exponerad (exp) och en oexponerad (oexp) grupp. Prevalenskvot = P Exp /P Oexp Riskkvot = R Exp /R Oexp = KI Exp /KI Oexp Incidenskvot = I Exp /I Oexp >1 Riskfaktor <1 Friskfaktor

29 Exempel RELATIV JÄMFÖRELSE Diabetesincidens bland barn födda i Lazio-regionen I Sard = Föräldrarna från Sardinien 1461 barn, 8820 personår, 3 fall av diabetes 3 / = 34 / barn och år I Lazio = Föräldrar från Lazio: 7.9 / barn och år Incidenskvot = I Sard / I Lazio = 34 / (Data från Muntoni et al, Lancet 1997)

30 Riskdifferenser ABSOLUT JÄMFÖRELSE av sjukdomsmått i en exponerad (exp) och en oexponerad (oexp) grupp. Prevalensdifferens = P Exp -P Oexp Riskdifferens = R Exp R Oexp = KI Exp -KI Oexp Incidensdifferens = I Exp -I Oexp >0 Riskfaktor <0 Friskfaktor

31 Exempel RISKDIFFERENS Diabetesincidens bland barn födda i Lazio-regionen I Sard = Föräldrarna från Sardinien: 34 / barn och år I Lazio = Föräldrar från Lazio: 7.9 / barn och år Incidensdifferens = I Sard - I Lazio = extra fall av diabetes per barn födda av föräldrar från Sardinien. (Data från Muntoni et al, Lancet 1997)

32 Relativa jämförelser eller Riskdifferenser Vilket av måtten är vanligast och vilket är bäst?

33 HEMUPPGIFT: Sjukdomsmått Antag att Du följer 400 kontorister år gamla från 1990 till 2010 för att studera risken att få astma. Vad Du finner ses i tabellen nedan. Antag att Du dessutom under samma tidsperiod följer 400 djurskötare. De börjar på en lägre astmaprevalens eftersom astmatiker har en tendens att undvika arbeten som djurskötare, bagare mm Antal astmatiker Kontorister Djurskötare Beräkna prevalensen, kumulativa incidensen (risken) och incidensen vid de två tidpunkterna 2000 och 2010 för kontoristerna respektive djurskötarna. Beräkna dessutom de relativa riskerna vid de olika tidpunkterna.

34 Etiologisk fraktion (EF) (attributable fraction) Andelen fall i befolkningen som skulle kunna förhindras om exponeringen eliminerades I Exp I Oexp p I Pop = Incidens bland exponerade = Incidens bland oexponerade = Andel exponerade = Incidens i befolkningen I Pop = p* I Exp + (1-p) * I Oexp EF = (I Pop I Oexp )/I Pop

35 Etiologisk fraktion - Exempel Lungcancermortalitet bland dagliga rökare = 2.2 / 1000 personår Lungcancermortalitet bland icke-rökare = / 1000 personår Hur stor andel av lungcancermortaliteten i Sverige kan tillskrivas rökning?

36 Hur tolkas en relativ risk på populationsnivå? Exponeringsprevalensen avgörande! Relativ risk = 10 Exponeringsprevalens Etiologisk fraktion 1% 8% 20% 64% 50% 82% Relativ risk = 1.5 Exponeringsprevalens Etiologisk fraktion 1% 0.5% 20% 9% 50% 20%

37 Hur tolkas en relativ risk på individnivå? Bakgrundsrisken avgörande! Relativ risk = 10 Livstidsrisk om oexponerad Livstidsrisk om exponerad 1/ / /100 10/100 Relativ risk = 1.5 Livstidsrisk om oexponerad Livstidsrisk om exponerad 1/ / /100 15/100