Att mäta hälsa och sjukdom med tillgänglig information Kvantitativa metoder II: Teori och tillämpning Folkhälsovetenskap 4, termin 6

Relevanta dokument
Studiedesign: Observationsstudier

Att mäta hälsa och sjukdom. Kvantitativa metoder II: teori och tillämpning Folkhälsovetenskap 4, termin 6 Hanna Hultin hanna.hultin@ki.

EPIDEMIOLOGI. Läran om sjukdomsförekomst i en befolkning (Ahlbom, Norell)

Epidemiologi T5. Kursmål epidemiologi. Kursmål epidemiologi. Kunna förklara och använda grundläggande epidemiologiska begrepp

Introduktion till statistik för statsvetare

Epidemiologi 1. Ragnar Westerling

Studiedesign och effektmått

Grunderna i epidemiologi. Innehåll: Vad är epidemiologi? Epidemiologins tillämpningsområden

Kohortstudie av cancersjuklighet och cancerdödlighet hos anställda vid Strömbackaskolan, Piteå

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

Dödsorsaker efter utbildningsnivå Jesper Hörnblad Avdelningen för statistik och jämförelser Statistik

Grunderna i epidemiologi Felkällor.

Epidemiologi. Definition sjukdomars utbredning i befolkningen och orsaker bakom sjukdomar. Epi = bland, mitt i Demo = befolkning

BEHOV AV HÄLSO- OCH SJUKVÅRD I UPPSALA LÄN

Epidemiologi FoU-kurs för ST-läkare

Grunderna i epidemiologi.

Befolkningsprognos för Mölndals stad åren

Befolkningsprognos för Hällefors kommun åren

Hur ojämlik är hälsan i Sverige?

Läsanvisningar - Medicinsk statistik - Läkarprogrammet T10

Kausalitet Kausalitet. Vad är kausal inferens? Seminariets agenda. P(Y a=1 =1) P(Y a=0 =1) Kausal effekt för en individ i:

Epidemiologisk studiedesign (Forskningsmetodik)

Klinisk forskningsmetodik. Olof Akre, läkare, forskare, Enheten för klinisk epidemiologi, KS

Befolkningsprognos för Mölndals stad åren

Befolkningsprognos för Mölndals stad åren

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2008 Statistiska institutionen Johan Andersson

STATISTIKUNDERLAG för befolkningsprognoser

Epidemiologi FoU-kurs för ST-läkare

Analys av proportioner

Befolkningsprognos för Mölndals stad åren

Kirkegaard. Epidemiologi del 1. Agenda. Etymologi. Vad är Epidemiologi? Epidemiologi vs klinik

Onkologi -introduktion. Outline: Hur uppstår cancer? Cancercellen. Cancergåtan

Äldresatsningen. för 65 år och äldre i Skåne. Rapport-incidens av benskörhetsrelaterade frakturer i Region Skåne (alla diagnospositioner)

Cancer Incidence in Sweden HS0105

Social problematik och sjukskrivning

År 2008 så kollar vi cancerregistret för att se i vilka av de i vår kohort som fått lungcancer.

Mortaliteten i Stockholms län :

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2008 Statistiska institutionen Johan Andersson

Vårdens resultat och kvalitet

INVESTERA I HÄLSA VAD VINNER VI?

Vad beror skillnaden på? Systematiska och slumpmässiga fel

BEHOV AV HÄLSO- OCH SJUKVÅRD I BERGSLAGEN BILAGAN

Befolkning. Geografi.

Nya högre antaganden om fruktsamhet och livslängd. Lotta Persson Örjan Hemström

Mortalitet och sociala faktorer i Stockholms län 2016:

Finlands Cancerregister Institutionen för statistisk och epidemiologisk cancerforskning

Befolkningsprognos Nynäshamns kommun

Riskfaktorer, Hälsa och Samhällskostnader (RHS-modellen) Hälsokalkylator

Dödlighet som hälsomått föreläsning 17 jan PhD demografi, avd. social medicin, Institutionen för folkhälsovetenskap

Epidemiologi (II) Läkarprogrammet Termin 5, VT Lars Rylander. Avdelningen för arbets- och miljömedicin, Lund

Riskfaktorer, Hälsa och Samhällskostnader (RHS-modellen) Hälsokalkylator

Regional befolkningsprognos

GEOMAPPING. Stefan Peterson, RCC Syd 2016OKT14 GEOGRAFISKA OCH SOCIOEKONOMISKA FAKTORERS INVERKAN PÅ INSJUKNANDE, BEHANDLING OCH ÖVERLEVNAD.

Barn som anhöriga en hälsoekonomisk studie av samhällets långsiktiga kostnader

BEFOLKNINGSPROGNOS NYNÄSHAMNS KOMMUN

Prostatacancer Vårdkontakter i ett producentperspektiv

Bröstcancer Vårdkontakter i ett producentperspektiv

Epidemiologi del 2. Anders Beckman. MD, PhD Lunds Universitet. A Beckman Regional forskarutbildning

Folkhälsoatlas koloncancer

Swedish Historical Population Statistics

Skillnader i livslängd mellan olika födelselandsgrupper

Dödsorsaker i Jönköpings kommun

Epidemiologi. epi=bland demos=folk logos=läran om. Läran om det som är bland" folk. Läran om sjukdomars utbredning i befolkningen

Hälsan i norr och i söder. Föredrag vid möte med Kommissionen för jämlik hälsa 21 september 2016 i Luleå

Befolkningsprognos 2014

Analys av medelvärden. Jenny Selander , plan 3, Norrbacka, ingång via den Samhällsmedicinska kliniken

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer

STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2007 Statistiska institutionen Johan Andersson

Tobaksrelaterad sjuklighet och dödlighet. Maria Kölegård Magnus Stenbeck Hans Gilljam Socialstyrelsen, Folkhälsomyndigheten, Karolinska Institutet

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2007 Statistiska institutionen Johan Andersson

Potential för bättre folkhälsa och miljö genom att överföra arbetsresor från bil till cykel

Kvantitativa metoder del 2. Kandidatprogrammet i folkhälsovetenskap, HT -11

EPIDEMIOLOGI Kompendium för kursen i Yrkes- och Miljömedicin Termin 10, läkarutbildningen i Lund

Motion: Socioekonomiska faktorers påverkan på medellivslängden

Cancerlarmet. Ragnar Westerling Professor i socialmedicin

Befolkningsprognos BFP17A

Befolkningsprognos BFP15A

Allmänt. Vårt kan det användas inom medicin? Epidemiologin är en viktig del inom t. ex. folkhälsovetenskap och klinisk medicin.

Befolkningsprognos BFP18A

Befolkningsprognos. för Borgå stad fram till år 2040

BEFOLKNINGSPROGNOS FÖR SALEMS KOMMUN Rapport

BEFOLKNINGSPROGNOS NYNÄSHAMNS KOMMUN

SKL rapporten om vårdrelaterade infektioner 2017

Hur gick det med den tilltagande dödligheten bland kvinnorna i Örkelljunga?

Fördjupad analys av tandhälsan hos barn och ungdomar i Östergötland

Folkhälsokalkylator. Bakgrund

Befolkningsprognos BFP16A

Samhällsekonomiska värderingar av hälsoeffekter

Epidemiologi 2. Ragnar Westerling

Analysis of factors of importance for drug treatment

Graviditetsnära bröstcancer möjligt att studera tack vare svenska register

Vad beror skillnaden på?

Kvalitetsdeklaration Statistik om nyupptäckta cancerfall 2016

SJÄLVMORD I SVERIGE. Författare: Guo-Xin Jiang, Gergö Hadlaczky, Danuta Wasserman. Data:

Wachtelhund Agria Breed Profiles Liv

En dynamisk modell för att prediktera antalet trafikdödade

Ansamling av cancerfall hur utreder vi? Faktablad från Arbets och miljömedicin, Göteborg

Motion: Socioekonomiska faktorers påverkan på medellivslängden

Upprepade mätningar och tidsberoende analyser. Stefan Franzén Statistiker Registercentrum Västra Götaland

Hur gamla blir vi? Rapport 4. Lena Lundkvist

Transkript:

Att mäta hälsa och sjukdom med tillgänglig information Kvantitativa metoder II: Teori och tillämpning Folkhälsovetenskap 4, termin 6 Hanna Hultin hanna.hultin@ki.se

Disposition Mortalitet Morbiditet Standardisering Namn Efternamn 17 januari 2012 2

Hur mäter vi bäst sjukdom? Idealet vore att ha en klinisk definition på sjukdomen av intresse och ett objektivt test som kan påvisa om sjukdomen föreligger. Ofta har vi inte tillgång till sådana data. Beroende på vilken mått på sjukdom vi väljer kommer vi få olika bilder av verkligheten. Döda Hospitaliserade Diagnosticerade Själv-rapporterade Befolknings-screening Namn Efternamn 17 januari 2012 3

Mortalitet Namn Efternamn 17 januari 2012 4

Begränsningar med dödstalet Begränsningar med det allmänna dödstalet: Tar inte hänsyn till att dödsrisken varierar beroende på ålder, kön, socioekonomisk status och andra faktorer. För det mest är det allmänna dödstalet inte lämpligt att använda för att jämföra olika tidsperioder eller olika geografiska regioner. När man jämför dödstal mellan grupper med olika åldersstruktur används åldersstandardiserade dödstal. Mer om standardisering snart. Man kan också räkna ut ett dödstal för varje undergrupp/stratum (åldersgrupp, män/kvinnor osv) Namn Efternamn 17 januari 2012 5

Åldersspecifika dödstal Namn Efternamn 17 januari 2012 6

Spädbarnsdödlighet Namn Efternamn 17 januari 2012 7

Mödradödlighet Namn Efternamn 17 januari 2012 8

Förväntad livslängd Det genomsnittliga antal år en nyfödd kan antas leva om de aktuella dödstalen består Används som ett generellt mått på folkhälsan i ett land eller en region. Beräknas utifrån åldersspecifika dödstal. summering av mortaliteten i olika åldergrupper. Har ökat kraftigt i världen som helhet sedan 1950-talet. Dock stora skillnader mellan olika länder. I vissa Sub-sahariska länder, och bland män i tidigare Sovjetunionen har den förväntade livsländgen minskat. Namn Efternamn 17 januari 2012 9

Morbiditet Mortalitetsdata är mer användbart för sjukdomar med hög dödlighet. Vi kan också studera morbiditet = sjuklighet. Prevalens- och incidensdata över olika sjukdomar är exempel på mått på morbiditet. T.ex. genom sjukdomsgregister, surveyundersökningar, screening, in- och utskrivningar på sjukhus, specialiståtgärder m.m. Namn Efternamn 17 januari 2012 10

Morbiditet Morbiditetsdata kan hjälpa till att klargöra orsakerna till tendenser i mortaliteten: Förändringar i mortaliteten kan orsakas av förändringar i morbiditet (t.ex. minskad incidens) eller letalitet (t.ex. färre av de som får sjukdomen dör, pga förbättrad behandling). Men även morbiditet kan antas variera inom undergrupper (t.ex. åldersgrupper) i en befolkning. För att kunna jämföra befolkningar behöver vi åldersstandardiserade morbiditets- och mortalitetsdata. Namn Efternamn 17 januari 2012 11

Standardisering Ett sätt att jämföra populationer med olika fördelning avseende en eller flera karaktäristika som påverkar utfallet, t.ex. olika åldersstruktur. Syftar också till att öka jämförbarheten mellan olika exponeringsgrupper. Ett sätt att justera för confounding. Namn Efternamn 17 januari 2012 12

Standardisering Standardisering går ut på att man viktar de observerade måtten på sjukdom med hjälp av vikter från en standardpopulation. Man kan i princip standaridisera för vilken variabel som helst, bara dess föredelning i standardpopulationen är känd. Namn Efternamn 17 januari 2012 13

Namn Efternamn 17 januari 2012 14

Direkt standardisering SI exp För Miami: (23961/91028*1,19)+(15420/91028*0,71)+(21353/91028*1,56)+ (19609/91028*7,12)+(10685/91028*39,11)= 6,92 dödsfall per 1000 individer SI exp För Alaska: (23961/91028*1,59)+(15420/91028*0,90)+(21353/91028*1,13)+ (19609/91028*6,02)+(10685/91028*39,00)= 6,71 dödsfall per 1000 invider Namn Efternamn 17 januari 2012 15

Direkt standardisering Standardiserad relativ risk (SRR) = SI exp / SI oexp I exemplet med Miami och Alaska: 6,92/6,71 = 1,03 Begränsning: Valet av standardpopulation är godtyckligt, en annan standardpopulation hade givit ett annat resultat. Namn Efternamn 17 januari 2012 16

Indirekt standardisering Om antalet i strata är litet, t.ex. om populationen är en liten stad eller ett företag, så blir de stratumspecika incidens/prevalensvärdena i studiepopulationen instabila bör ej användas i standardiseringen Lösning: man använder incidens/prevalensvärden från standardpopulationen och viktar dessa med vikter från studiepopulationen. Namn Efternamn 17 januari 2012 17

Indirekt standardisering Förväntat antal fall: Observerat antal fall i studiepopulationen Standardized Morbidity Ratio (SMR) = observerat antal fall/ förväntat antal fall Namn Efternamn 17 januari 2012 18

Indirekt standardisering Exponering Åldersgrupp 15-44 45-64 65+ Total Oexponerade Pop 10 20 70 100 Fall 1 5 35 41 Prevalens 0.10 0.25 0.50 0,41 Exponerade Pop 30 40 30 100 Fall 5 18 18 41 Prevalens 0,17 0.45 0.80 0.41 Namn Efternamn 17 januari 2012 19

Indirekt standardisering Jämförelse mellan exonerade och oexponerade med oexponerade som standardpopulation: Antal observerade fall studiepopulationen: 41 Antal förväntade fall: (0,10*30)+(0,25*40)+(0,50*30)= 28 SMR = 41/28 = 1,46 eller 146% Tolkning? Namn Efternamn 17 januari 2012 20

Sammanfattning standardisering Kan göras med direkt eller indirekt metod Den direkta metoden använder prevalens/incidensvärden från studiepopulationen och vikter från standardpopulationen. Standardiserad Relativ Risk Den indirekta metoden använder prevalens/incidensvärden från standardpopulationen och vikter från studiepopulationen. Standardized Morbidity Ratio Resultaten är beroende av vilken metod man använder och av vilken standardpopulation man använder. Namn Efternamn 17 januari 2012 21

Frågor? Namn Efternamn 17 januari 2012 22