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