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

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

Epidemiologisk studiedesign (Forskningsmetodik)

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

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

Studiedesign: Observationsstudier

Epidemiologi 1. Ragnar Westerling

Grunderna i epidemiologi.

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

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

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

Epidemiologi 2. Ragnar Westerling

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

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

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

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

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

Cancerlarmet. Ragnar Westerling Professor i socialmedicin

VANLIGA TERMER OCH BEGREPP INOM MEDICINSK VETENSKAP OCH STATISTIK

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

Att läsa en vetenskaplig artikel

Studiedesign och effektmått

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

Ekologiska studier, naturalistiska studier eller effectiveness-studier samma sak?

Epidemiologi FoU-kurs för ST-läkare

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

Analys av proportioner

17/10/14. Kvantitativ metod och grundläggande statistik. Varför. Epidemiologi

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

Epidemiologi Epidemiologi. Epidemiologi. Grundläggande forskningsmetodik för ST-läkare. Kartläggning och analys

Introduktion till Klinisk Epidemiologi. Klinisk Epidemiologi och Biosta6s6k, 2016

Läkemedelsepidemiologi. Varför observationsstudier? Begränsningar med RCT. Vilka begränsningar har RCT? När går det inte att göra RCT?

Analysis of factors of importance for drug treatment


Cancerepidemiologisk forskning kring leukemi och myelodysplastiska syndrom

Studietyper, inferens och konfidensintervall

GATE: Graphic Appraisal Tool for Epidemiology Graphic Architectural Tool for Epidemiology Graphic Approach To Epidemiology

Folkhälsokalkylator. Bakgrund

Channeling vid biologisk behandling av RA i Sverige - vilken patient får vilket läkemedel?

Propensity Scores. Bodil Svennblad UCR 16 september 2014

Graviditetsnära bröstcancer möjligt att studera tack vare svenska register

Grunderna i epidemiologi Felkällor.

Forskningsdesign & Begrepp i vetenskaplig metodik Anna Svärd & Daniel Sjöberg

Kohortstudie av cancersjuklighet och cancerdödlighet hos anställda vid Strömbackaskolan, Piteå

Hälsokalkylator. Bakgrund

Epidemiologi FoU-kurs för ST-läkare

Vårdens resultat och kvalitet

Vad beror skillnaden på? Systematiska och slumpmässiga fel

Grundläggande Biostatistik. Joacim Rocklöv, Lektor Epidemiologi och global hälsa Umeå Universitet

Målbeskrivning-frågebank i epidemiologi för grundläggande forskningsmetodik 20p Age adjusted rate, Age specific rate Bias, selektionsfel

Läsanvisningar - Medicinsk statistik - Läkarprogrammet T10

Intro studiedesign med kvantitativ metodik

Hälsoekonomiska beräkningar: Cancerpreventionskalkylatorn

Mortalitet hos personer med AST

A.1 Ämnesområde Hälso- och sjukvård A.2 Statistikområde Hälsa och sjukdomar A.3 Statistikprodukten ingår i Sveriges officiella statistik

Kausalitet: grafiska modeller. Anna Myléus MD PhD Allmänmedicin Epidemiologi and global hälsa Umeå University

Gammal och frisk? Hälsa efter 60 års ålder. Eva von Strauss Docent i vårdvetenskap

Studiedesign MÅSTE MAN BLI FORSKARE BARA FÖR ATT MAN VILL BLI LÄKARE? 2/13/2011. Disposition. Experiment. Bakgrund. Observationsstudier

Olle Johansson, docent Enheten för Experimentell Dermatologi, Institutionen för Neurovetenskap, Karolinska Institutet, S Stockholm

Sjukfrånvaro bland privatanställda tjänstemän

Forskning om sjukfrånvaro

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

Innehåll: 3.4 Parametriskt eller ej 3.5 Life Table 3.6 Kaplan Meier 4. Cox Regression 4.1 Hazard Function 4.2 Estimering (PL)

ST-fredag epidemiologi och biostatistik 2017

LUFTFÖRORENINGAR-DET OSYNLIGA HOTET MOT DEN HAVANDE KVINNAN?

Sjukdomslära Definitioner och begrepp

Övergripande syfte med avhandlingen: Att studera effekter av fysisk aktivitet och en hälsosam livsstil på överlevnad och vanliga sjukdomar.

Erfarenheter från Stockholm av samtidig influensa- och pneumokockvaccinering av äldre personer

Från epidemiologi till samhällsinsatser och klinisk praktik för att förebygga kronisk smärta och nedsatt arbetsförmåga

Forskningsdesign & Begrepp i vetenskaplig metodik Catharina Gustavsson & Daniel Sjöberg

Kvalitetsdeklaration Statistik om nyupptäckta cancerfall 2016

Studiedesign MÅSTE MAN BLI FORSKARE BARA FÖR ATT MAN VILL BLI LÄKARE? 5/7/2010. Disposition. Studiedesign två huvudtyper

8 Ordlista. Svårbehandlat smärttillstånd 2 3 dagar efter en tanduttagning, Patientens egen redogörelse, t ex för sin sjukdom eller sina symtom.

ADHD & Substansbrukssyndrom - Riskfaktorer

Registerstudier av cancersjukdomar. i Södra sjukvårdsregionen

OM DET FUNNES EVIDENSBASERAT ÄTANDE - VAD SKULLE DET VARA?

Cancer Vårdkontakter i ett producentperspektiv Kolorektalcancer Lungcancer Bröstcancer Cancer i kvinnliga könsorgan Prostatacancer Urinblåsecancer

APC (Age, Period, Cohort) - modellering av incidensdata

Hälsoekonomiska beräkningar av förebyggande arbete exempel från Hälsokalkylatorn. Samhällsmedicin, Region Gävleborg

Hälsoekonomiska analyser stärker kvalitetsregister

Erica Schytt. Barnmorska Föreståndare för Centrum för klinisk forskning Dalarna Docent Karolinska Institutet Professor Høgskulen på Vestlandet

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

Med simuleringsmodeller kan man förlänga tidshorisonten och via riskekvationer uttrycka de kliniska måtten i QALYs.

Missing data och imputation eller Får man hitta på data? Lars Lindhagen, UCR

Motion: Socioekonomiska faktorers påverkan på medellivslängden

PID PATIENTER OCH RISKFAKTORER En klinisk studie i Riga, Lettland, 2006 Viveca Odlind, Uppsala, Ilze Viberga, Riga

Bilaga 4. SBU-projektet sjukskrivning, mall för dataextraktion för kvalitetsgranskning av studie

Fel och fel. slumpmässiga och systema4ska fel i epidemiologiska studier Katja Fall Vetenskapligt förhållningssä>

Marie-Louises frågor. Epidemiologi. Register

Från epidemiologi till klinik SpAScania

ST-fredag i Biostatistik & Epidemiologi När ska jag använda vilket test?

Cancer Incidence in Sweden HS0105

ARBETSMILJÖ OCH PROSTATACANCER

Commissioned by the Norwegian Scientific Committee for Food Safety 2005:

Kan man förebygga depression hos äldre?

Vad beror skillnaden på?

Motion: Socioekonomiska faktorers påverkan på medellivslängden

Kan fysisk aktivitet förebygga hjärtinfarkt?

Burnout och psykosocial arbetsmiljö - Teorier och empiri

Vårt sjukvårdsuppdrag. Ålderspyramid Sveriges befolkning 31 december Medellivslängden i Sverige Åldersstruktur Epidemiologi

Transkript:

Kirkegaard Epidemiologi del 1 Om jag vill lyckas med att föra en människa mot ett bestämt mål, måste jag först finna henne där hon är och börja just där. Anders Beckman MD, PhD, GP Lunds Universitet 1 2 Agenda Etymologi Förklaringar Definitioner Metakunskap Exempel Högt och lågt epi=bland demos=människor, område logos=lära, kunskap 3 4 Vad är Epidemiologi? Läran om sjukdomars utbredning i befolkningen Epidemiologi vs klinik Grupp vs individ Mål Komplettera klinisk bild från enskilda personer Studera sjukdomsmönstret i befolkningen Finna orsakssamband till sjukdom Metod Forskning Praktik Klinik Epidemiologi 5 6 1

Synsätt Tillämpning Plats Tid Hälsa/Sjukdom Person Orsak Kolera, lungcancer Naturalhistoria Tuberkulos Beskrivande Antal sjuka, antal besök Uppföljning Läkemedel, sanering, livsmedel 7 8 Epidemiologifält 9 Historia Hippokrates John Snow, gp 1815-1882 Florence Nightingale Doll & Hill (195) fallkontroll för rökning och lungcancer 11 12 2

Kolera Individer Död Incidens/ Southwark 167 844 5 Lambeth 19` 18,9 Epidemiologi Beskriva Analysera Åtgärda London 1854 Koleraincidens efter vattendistributör Fallgropar! 13 14 Deskriptiv epidemiologi Definitioner Beskriva frekvens och distribution av sjukdom (eller hälsa!) i en population. Vem blir sjuk/håller sig frisk? Ålder Kön Gener, livsstil, SES, omgivning etc Plats Tid Grupp Vad är sjukdom? Vad är hälsa? Illness Health Disease 15 16 The meaning of meaning Ogdens triangel Företeelse Verklighet Begrepp Ide, föreställning Term Katt, kisse, misse 17 18 3

Sjukvårdsbehov Behov Hälsa/sjukdom Illness - Disease Detekterbart Röntgen, lab, status Behandlingsbart (capacity to benifit) Definitioner viktiga Hälso-/sjukdomsdefinitioner påverkar utfallet Exempel Hypertoni Lumbago Jmf Romarriket Religion 19 2 Romarrikets uppgång Hypertoni Blodtryck 17/95 16/95 14/9 % med hypertoni 17 25 5 Kaukasiska män 65-74 år USA 21 22 Romarrikets fall 23 24 4

Sjukskrivning Skåne Centrala begrepp ohälsotalet 18 16 14 12 8 6 4 2 Population Prevalens Incidens Standardisering Epidemiologiska studier Fel Confounding Bias Slumpfel 212 26 2112 226 2212 236 2312 246 25 2412 256 2512 266 2612 276 2712 286 26 Register PAS Cancerregister Födelseregister Dödsorsaksregister Undersökningar Enkät Hälso Källor Population Totalpopulation Studiepopulation (Urval/Strata) Sjuka 27 28 Populationsexempel Prevalens Cervixcancer Världens befolkning Sveriges befolkning Kvinnor Antal individer med sjukdom Totala antalet individer (som kan få sjukdomen) Exempel cervixcancer 1 711 levande kvinnor 1999-12-31 med diagnos under perioden 1995-99 i Sverige Sjuka 29 3 5

Prevalens Proportion med sjukdom Point=just nu Period=tidsperiod med kända + nyinsjuknade Ex Åhörarprevalens Antal åhörare: 2 Varav män: 6 Prevalens män: 6/2 = 3% 31 32 Incidens Incidensexempel Antal nya fall definierd period Totala antalet individer (som kan få sjukdomen) Incidens = nya fall under specifik tidsperiod Kumulativ incidens =proportion som får sjukdom under tidsperiod=risk Attack rate; Case fatality rate Survival=1-risk Cervixcancer Nya fall: 45 kvinnor/år Population 4 5 Incidens=antal nya fall under tidsperiod/antal individer=proportion=risk=kumulativ incidens Incidens:,1 eller 1/ 33 34 Incidens rate=incidenstal Antal nya fall Antal personår Incidens rate Ex: Äktenskap Giftermål 6 mån Försvunnen 7 mån Flyttat 8 mån Incidens rate = antal nya fall under tidsperiod genom totala persontiden 5 mån Död Giftermål mån 12 mån 12 mån Tid 12 mån 35 36 6

Incidens rate Nya fall under period Antal personår/månader Exempel 1 Nya fall: 2 Antal personmånader 6=5 personår,3 fall per personmånad,4 fall per personår Kumulativ incidens 2/7=,29 Incidens rate Exempel 2 1,5 h,5 h 1,5 h 3 h 37 38 Incidens rate Ex: Trötthet under föreläsning Tid: 3 h, antal personer 13 Persontimmar trötta: 1*,5+3*1,5=5 Persontimmar ej trötta: 7*3+2*1,5=24 Totalt persontimmar 29 Incidens rate: 4/29=,14 per persontimme Kumulativ incidens=risk 4/13=,31 Incidens - prevalens Incidens Prevalens Avtappning Död Utflyttning Frisk 39 4 Prevalenspåverkan Användning Sjukdomsduration (lång) Hög incidens In-/utflyttning Diagnosmetoder/kriterier Sjukdomsduration (kort) Mortalitet Låg incidens In-/utflyttning Behandling Incidens kausalsamband ex kolera Prevalens Förekomst - blåögda, rökare, obesa Belastning ex diabetes, RA När incidens inte går att mäta: kongenitala malformationer (VSD), subkliniskt insjuknande (MS) samt förekomst av faktorer: 41 42 7

Jämföra Ex döden Crude rate verkligt antal under ett år (tidsperiod)/totalbefolkning Exempel Crude Death Rate (CDR) Sverige CDR kvinnor 1992:,11 Kazakstan CDR kvinnor 1992:,7! Varför? Demografi! Befolkningssammansättning Ålder Kön mm 43 44 Befolkning Kazakstan Befolkning Sverige 45 46 Justera för jämförbarhet Urval Standardisering Matematiskt Urval Stratifierat urval Ex Åldersstrata DR 1992 kvinnor 8-84 Sverige,7 Kazakstan,1 Sverige CDR kvinnor 1992:,11 Kazakstan CDR kvinnor 1992:,7 47 Andra strata/urval Utbildning Arbete etc 48 8

Standardisering Utjämna skillnader mellan gruppers sammansättning tex avseende ålder, kön, yrke etc för att möjliggöra jämförelser med ett mått Direkt standardisering Undersökningsresultat på standardpopulation Stora material Indirekt standardisering Standardresultat på undersökningspopulation Små material/sällsynta utfall Direkt standardisering Jämföra undersökningsresultatet på en standardpopulation Eliminera fördelningsberoende skillnader Känd strataincidens Totala populationsandel*specifik strataincidens (antal/%) 49 5 Hypotetiskt exempel Röstresultat Parti Kommun A Kommun B Parti SD Kommun A 38% Kommun B 2% SD 18-4 38% 4 2% 4 4-65 3 3 65- Tot 11 43/11= 38% 11 34/11= 3% 51 52 Indirekt standardisering Kommun A 38% 4 3 8 6 Kommun B 2% 4 3 Standardpopulation (2/strata) Parti SD 18-4 4-65 65- Standardpopulation (2/strata) 8 6 Jämför standardpopulationens resultat på undersökningspopulationen Okänd strataincidens Kvot mellan undersökt population och förväntat antal O/E = Observerat/förväntat (expected) Tot 11 43/11= 38% 14/6 =23% 11 34/11= 3% 14/6 =23% SMR = Standardized mortality/morbidity rate 53 54 9

Indirekt standardisering Exempel Exponerade Oexponerade Fall Personår Fall Personår Incidens rate Yngre 3 5,5 Äldre 225 9,25 Totalt 6 4 Annan standardisering Matematisk modellering Multivariata beräkningar Logistisk regression Observerat exponerade:6 Förväntat exponerade dvs hur utfallet skulle blvit om det var som standardpopulationens: (,5*3+,25*)=4 Kvot mellan observerat och förväntat: O/E 6/4=1,5 55 56 Studier Tvärsnittsstudie Observationell (Epidemiologiska) Tvärsnitt (prevalensstudie) Kohort Fall-Kontroll (Case-Control) Experimentella Klinisk prövning (RCT) Undersöker vid en tidpunkt TID Sjuk Population Frisk UNDERSÖKNING 57 58 Tvärsnittsstudie Exempel 1 enstaka Tvärsnittsstudie Exempel 2 upprepade Tillgång till internet i hemmet Tillgång till internet i hemmet Huvudsaklig sysselsättning 1996 1998 2 Huvudsaklig sysselsättning Förvärvsarbetande År 2 65% Förvärvsarbetande Studerande Arbetslös 6% 6% % 4% 4% 28% 65% 75% 41% Studerande 75% Pensionär % 4% 13% Arbetslös 41% Pensionär 13% 59 6

Deskriptiv Billig, enkel Urvalsberoende Tvärsnittsstudie Kohort studier Följer grupper över tid med olika exposition Prospektivt 61 62 Kohort Kohortstudier Följer grupp med specifikt utfall TID Exponerad Population Kohort Oexponerad Sjuk Frisk Sjuk Frisk Orsakssamband Tidskrävande Oftast dyrt Mindre confounding UNDERSÖKNING 63 64 Kohortstudie Exempel Individer Död Incidens/ Southwark 167 844 5 Lambeth 19` 18,9 Fall-kontroll Case-control Undersöker grupp med specifikt utfall Exponerad Oexponerad TID Fall London 1854 Koleraincidens efter vattendistributör Matcha Population Relativ risk=rr=5/,9=5,5 Exponerad Oexponerad Kontroll UNDERSÖKNING 65 66 11

Fall-kontroll Orsakssamband Billig och snabb (relativt) Ger odds, ej incidens Felkällor Cancerfall Kontroll Fall-kontroll Exempel Exponerade 41 298 Oexponerade Odds cancer exponerade 41/298 Odds cancer oexponerad 15/22 Odds ratio=or 41/298/15/22=41*22/15*298=1,85 15 22 67 68 Kohort Fall-kontroll Kohort vs Fall-kontroll Ekologisk studie Individdata saknas Aggregerade data för grupper Risk för skensamband Ecological fallacy (motsats atomistic fallacy) 69 7 Tbc-incidens Skensamband Skensamband 2 Mortalitet 194 19 1916 1922 Medianinkomst Trafikrelaterad mortalitet 1927 Indivinkomst Trafikrelaterad mortalitet 71 Tobaksförsäljning 72 Inkomst 12

Ekologiska studier Hypotesgenererande Ej orsakssamband Snabb, billig Randomiserad kontrollerad studie Experimentell Slumpmässigt=randomiserat urval Alternerande (Cross-over) Blind Enkel Dubbel 73 74 RCT Grupp 1 Behandling Behandling Grupp 2 Kontroll Kontroll Utvärdering 75 13