Epidemiologi (III) Seminarium Läkarprogrammet Termin 5, VT 2015 Kristina Mattsson Avdelningen för Arbets- och miljömedicin, Lund E-post: kristina.mattsson@med.lu.se
Register och biobanker Att skriva artikel
Varifrån kommer datan? Data från register Data/prover från biobanker Ny studie Nya data: Enkäter Undersökningar Biologiska prover Data/prover från gamla studier
Svenska guldgruvor Register/ biobank Personnummer Tid
1. Register i Sverige Nationella register i Sverige Medicinska register Medicinska födelseregistret(1973 -) Missbildningsregistret (1964-) Cancerregistret (1958-) Dödsorsaksregistret (1952-) Läkemedelsregistret (2005-) Patientregistret (1964-) Slutenvårdsregistret (1987-) Öppenvårdsregistret (2005-) Administrativa register Befolkningsregistret Multigenerationsregistret (1961-) Utbildningsregistret (1985-)
1. Register i Sverige Svenska kvalitetsregister 81 st register i drift (+ flera kandidatregister) Nationella diabetesregistret Svenska frakturregistret Kvalitetsregister för assisterad befruktning (IVF) Riks-Stroke Barnobesitasregistret Register för (massvis av) specifika cancerformer och många fler! http://www.kvalitetsregister.se/hittaregister/allaregister.4.72f32ee2142b812430434f.html
1. Register i Sverige Register var finns dessa? 1) Socialstyrelsen (SoS) Cancerregistret Medicinska födelseregistret Dödsorsaksregistret 2) Statistiska Centralbyrån (SCB) Befolkningsregistret Flergenerationsregistret Utbildningsregistret 3) Sveriges Kommuner och Landsting (SKL) Ansvarar för våra nationella kvalitetsregister
1. Register i Sverige Varför har vi register? Hålla koll på befolkningen avseende mortalitet och morbiditet Tillhandahålla deskriptiv statistik Utvärdera medicinsk service/vård Upptäcka allvarliga hälsoalarm Tillhandahålla data till forskning (risk- och friskfaktorer)
1. Register i Sverige Varför har vi register? Statistik: kejsarsnitt i olika landsting
1. Register i Sverige Varför har vi register? Statistik: cancerincidens och mortalitet
1. Register i Sverige Varför har vi register? Exempel: Neurosedynskandalen Hade vi haft de register vi har idag 1959 hade Neurosedynkatastrofen antagligen kunnat stoppas ca 1 ½ år tidigare.
1. Register i Sverige Varför har vi register? [ ] kvalitetsregisterforskningen publiceras i tidskrifter med i genomsnitt högre genomslagskraft än annan svensk klinisk forskning. [ ] de enskilda publikationerna från kvalitetsregistren får en högre genomsnittlig citeringsgrad än de som kommer från den övriga svenska kliniska forskningen. Källa: Vårdanalys, rapporten Registrera flera eller analysera mera?
Varför har vi register? 1. Register i Sverige
1. Register i Sverige Register i Sverige Hur kommer det sig att vi accepterar en så omfattande registrering av känsliga uppgifter? - Årtionden av historisk kontext! Inga krig Ingen korruption (Förhållandevis) effektiv byråkrati Högt förtroende för staten Fördelar med register kommuniceras ut till befolkningen Känslig data har ej (allvarligt) missbrukats
2. Registerdata - kvalitet Varför använda registerdata? Populationsbaserat Stora kohorter! Billigt Data insamlad före utfall sker Deltagare vet ej om forskningsfrågan Ofta standardiserad inhämtning Samband som spänner över lång kan studeras
2. Registerdata - kvalitet Är registerna något att ha? Så: massa data finns i register men är den av tillräckligt bra kvalitet? Svar: Det beror på!
2. Registerdata - kvalitet Rökdata i Medicinska födelseregistret Stigma kring rökning under graviditet à Talar gravida kvinnor ärligt om sina rökvanor?
2. Registerdata - kvalitet Registervalidering: datakällor Medicinska födelseregistret» Självrapporterad rökning Malmö Maternity Unit Serum Biobank» Serum från mor + barn vid förlossningen» Kotininnivåer (gold standard för nikotinexponering)
2. Registerdata - kvalitet Resultat: validering av rökdata Kotinin Medicinska födelseregistret Icke-rökare Rökare Icke-rökare 124 7 Rökare 7 48 Kappa coefficient (κ) = 0.82. Rökdata användbar! 5.3% av icke-rökarna var egentligen rökare. 87% av rökarna i tidig graviditet rökte vid tiden för förlossningen.
2. Registerdata - kvalitet Fallgropar med registerdata Siffrorna mäter inte alltid det vi tror de mäter! De flesta register är ej gjorda för forskning Potentiella problem» Täckningsgrad! Vilka hamnar i registret och vilka missas?» Mätsätt/diagnoser ändras över tid» Manuella fel (överföring)
2. Registerdata - kvalitet Fallgropar med registerdata Register påverkas av politik! Svenska abortregistret: Syfte: kunskapsunderlag till abortförebyggande arbete, forskning, samhällsinformation Totalt avidentifierade uppgifter Skulle Neurosedynkatastrofen upptäckts idag?
2. Registerdata - kvalitet Fallgropar med registerdata Register påverkas av politik! Andel av den vuxna populationen i Skåne som sökt vård för nack- eller ryggvärk.* *Data från Skåne Health Care Register.
2. Registerdata - kvalitet Fallgropar med registerdata Diagnostisk täckning i Skåne Health Care Register 1998-2011. Öppenvård Primärvård, öppenvård Specialistvård, öppenvård 100% Slutenvård All vård 80% 60% 40% 20% 0%
3. Biobanker i Sverige Biobanker i Sverige Biobank = samling av biologiskt material som kommer att förvaras >2 månader Provet måste kunna kopplas till en individ Medgivande erfordras 600 biobanker i Sverige
3. Biobanker i Sverige Biobanker typer Forskningsbiobanker Prov insamlas i ett forskningssyfte Donatorer tillfrågas ofta av särskilt skäl (tex att de har en viss sjukdom) Mycket information finns kopplad till provet Kliniska biobanker Prov samlas in inom hälsovården (för tex screening). Oftast befolkningsbaserad Minimalt med data kopplad till provet
4. Registerdata forskningsfrågor Vad studeras? Utgår från sjukdom: -Infektionssjukdomar -Diabetes -Tumörsjukdomar -Hjärt-/kärlsjukdomar -Reproduktionsstörningar -Psykiatriska sjukdomar... Utgår från exponering: -Arbete -Omgivningsmiljö -Kost -Livsstilsfaktorer...
Frisk som foster frisk som vuxen Fosterutvecklingen känslig period! 4. Registerdata forskningsfrågor Hälsoeffekter i vuxenlivet av miljön under fosterlivet Developmental Origins of Health and Disease (DOHaD)
4. Registerdata forskningsfrågor The Dutch Famine Studies Tysk ockupation à Hungervintern (nov 1944 maj 1945) Daglig ranson: 400-800 kcal Svält under fostertiden: högre risk hjärt-kärlsjukdom i vuxen ålder
5. Registerdata studieexempel Studieexempel 1: Frågeställning Generation 1 graviditet Rökning under graviditet Generation 2 vuxen Fetma Generation 2 graviditet Diabetes under graviditet?
5. Registerdata studieexempel Medicinska födelseregistret Nationellt register sedan 1973. 98-99% av alla födslar inkluderade Info om modern, barnet, graviditeten och förlossningen Sedan 1982: rökning under graviditet Icke-rökare 1-9 cig/dag <9 cig/dag Data över flera generationer!
5. Registerdata studieexempel Studiepopulation Inklusionskriterier Kvinnor födda 1982 eller senare, som fått minst ett barn Komplett data på viktiga variabler Totalt 54 012 kvinnor
5. Registerdata studieexempel Studieexempel 2: Frågeställning Rökning under graviditet Typ 1-diabetes Fall och kontroller liknande genetisk risk
5. Registerdata studieexempel Metod: datakällor Diabetes Prediction in Skåne (DiPiS) = Studiekohort Perinatal Revision Syd (register) = Kvalitetsregister è Alla barn med diabetes i Skåne è Kontroller, matchade för: HLA-typ och födelseår è Rökdata
5. Registerdata studieexempel Familjebaserad design Traditionell design: jämförelse av individer från olika familjer. Familjebaserad design: jämförelse av individer från samma familj: tvillingar, syskon, kusiner. Varför? För att ta hänsyn till confounding från genetik/familjebakgrund.
6. Etiska aspekter Etiska aspekter kring registerforskning Känsliga data Brett samtycke Individer tillfrågas ej var för sig Opt-out-system Oftast mindre risker än mycket annan medicinsk forskning. Bakvägsidentifikation, särskilt vid: Koppling av register Ovanliga utfall, sjukdomar, åtgärder Att ha populationsbaserade register alls?
Take home-message Svenska register och biobanker ebjuder en ofta oöverträffad datakälla Personnummer gör unika kopplingar möjliga Svensk (nordisk) epidemiologisk forskning är mycket konkurrenskraftig
Hur kommunicera vetenskap? [ ] Det dunkelt sagda är det dunkelt tänkta /Tegnér
Hur ska forskning rapporteras? Syftet med STROBE: Our intention is to explain how to report research well, not how research should be done.
Artikelavsnitt: Introduction - Vetenskaplig bakgrund till varför studien görs - Sammanfatta kort tidigare forskning på området - Vilka kunskapsluckor finns? - Vilken av dessa luckor kommer studien att fokusera på?
Artikelavsnitt: Introduction - Avsluta introduktionen med syftet - Ej under egen rubrik - Ett bra syfte: - är kort och straight-forward - specificerar populationen som studeras - ger information om exponering och utfall som inkluderas
Artikelavsnitt: Methods Beskriv studiedesignen -Fall/kontroll-, kohortstudie? RCT? Ange var och när studien ägde rum - Exponering/behandlingar kan ändras över tid - Räcker ej med uppföljningstid à Ökar möjligheten till generaliserbarhet!
Artikelavsnitt: Methods Studiedeltagare, ange: - Inklusionskriterier - Vilka källor? - Metoder som använts för att rekrytera individer? - Vid fall-kontrollstudier: Hur har kontrollerna valts?
Artikelavsnitt: Methods Noggrann beskrivning av ALLA variabler: - Utfall - Exponering - Potentiella confounders/effektmodifierare Alltså även variabler som inte finns med i de slutliga modellerna
Artikelavsnitt: Methods Hur har variablerna mätts? Mätfel/felklassificering av exponering och utfall kan: - göra det svårare att hitta samband - leda till falska samband av confounders kan: - leda till residual confounding à Ge information om validitet och reliabilitet
Artikelavsnitt: Methods - Om man kategoriserar variabler: - Varför? - Hur? (Antal grupper, cut-points) - Om inga kategoriseringar: - Uppfylldes modellantaganden? - Gjordes transformationer?
Artikelavsnitt: Methods Vad avgjorde studiestorleken? - Praktiska orsaker? - Powerberäkning?
Artikelavsnitt: Methods Statistiska metoder: - Generellt finns det inte en statistisk metod som är rätt! Oftast finns det flera alternativ som kan besvara samma fråga. - Men: viktigt att beskriva vilken som använts
Artikelavsnitt: Results - Analyser, vilka var med slutändan? - Ge detaljerad information - Antal deltagare/icke-deltagare i varje steg - Vid fall-kontrollstudier - Dela upp separat på fall och kontroller - Flödesschema!
Artikelavsnitt: Results - Redovisa både ojusterade och justerade estimat - Inga tolkningar av resultat! - Lyft fram centrala delar ur tabeller, upprepa ej allt som står i dem
Artikelavsnitt: Discussion - Kort mening om vad studien kom fram till - Minikonklusion - Placera/jämför med annan litteratur på ämnet - Liknar introduktion, mer detaljerat resonemang tillåtet - Tolkning/generaliserbarhet/implikationer - Styrkor/svagheter - Avsluta i en konklusion - Ibland under egen rubrik
Sugen på att forska? Lars Rylander: lars.rylander@med.lu.se Kristina Mattsson: kristina.mattsson@med.lu.se