Epidemiologi. Hva søren betyr dette?? NTNU EVU-kurs i yrkeshygiene

Transkript

1 pidemiologi NTNU VU-kurs i yrkeshygiene Bjørn Hilt Arbeidsmedisinsk avdeling St. Olavs hospital / DMF, NTNU bjorn.hilt@stolav.no / Total hematologisk kreftsykdom etter aktiviteter ved Rosenborg, sammenliknet med landsgjennomsnittet (SIR-analyse) Kategori Antall Observerte Kreftrate pr Forventet krefttilfeller personår antall SIR (95% KI) Gruppe Student ,9 10,3 1,2 (0,6 2,0) Ansatt ,8 1,1 2,7 (0,6 7,9) Doktorgrad ,1 0,7 6,1 (1,7 15,5) Fagområde Kjemi ,9 8,0 1,1 (0,5 2,1) Biologi ,2 6,4 1,4 (0,6 2,7) -botanikk ,7 2,7 1,5 (0,4 3,7) Studiefag Laboratoriefag ,5 8,3 1,2 (0,6 2,2) K2/K ,2 2,9 2,7 (1,2 5,4) Fikseringsmidler ,8 0,5 3,8 (0,5 13,8) Ikke K2/K ,7 8,4 0,5 (0,1 1,2) Totalt ,4 11,3 1,1 (0,6 1,9) 1 2 Hva søren betyr dette?? Insidensen av astma = 5/1000/år SMR for hjerteinfarkt blant sveisere er 126. I en pasient-kontrollundersøkelse av hjernetumor fant man at lærere hadde en OR på 1,11. tiologisk fraksjon for lungekreft blant sveisere er 0,32. Tilskrivbar risiko er 0,65. Validiteten av undersøkelsen led av seleksjonsbias. 3 4

2 n populasjon Hensikten med epidemiologi n gruppe individer som er kjennetegnet ved for eksempel Kjønn Alder Bosted Nasjonalitet ksponeringer Kartlegging av forekomst/hyppighet av sykdom eller sykdomesdeterminanter i en populasjon (deskriptiv). Undersøke årsaks-effektsammenhenger mellom antatte sykdomsårsaker og helsevirkninger (analytisk kausalitetsforskning) Undersøke virkningene av intervensjon i forhold til sykdommer eller sykdomsårsaker 5 6 Dagens tema: Mål på sykdomsforekomst Hovedtyper av undersøkelser saspektet Intern og ekstern validitet Presisjon Relativ risiko tiologisk fraksjon og tilskrivbar risiko Årsaksbegrepet Den epidemiologiske formelen the occurrence function P = f(d) P = mål på sykdomsforekomst D = determinant for sykdom 7 8

3 Mål på sykelighet i en populasjon Insidensen er hvor mye kommer inn i kolben i løpet av et tidsrom d.v.s. øker prevalensen. Prevalens = sykdomsforekomst, d.v.s. antallet eller andelen syke på et gitt tidspunkt Prevalensen er hvor mye som er i kolben til enhver tid Insidens = sykdomshyppighet, d.v.s. antall eller andel nye sykdomstilfeller i en gitt tidsperiode 9 Det er to måter å komme ut av kolben, d.v.s. å minske prevalensen Helbredelse Død Sammenheng mellom insidens (I) og prevalens (P) når D er sykdommens gjennomsnittlige varighet P/(1-P) = I x D Ved lav prevalens, d.v.s. at (1-P) går mot 1 gjelder: P = I x D ksempel: Ved en insidens på 1% pr. dag og en gjennomsnittlig sykdomsvarighet på 10 dager blir prevalensen (når 10 dager har gått og senere): P = 0,01 x 10 = 0,1 To hovedtyper av epidemiologiske undersøkelser Kohort/populasjonsundersøkelse Tar utgangspunkt i grupper av personer med felles Karakteristika (eks. eksponerte/ueksponerte) og måler sykdomsforekomst/hyppighet blant dem Case -kontrollundersøkelse Tar utgangspunkt i personer med og uten et definert utfall (sykdom) og sammenligner forekomsten av determinanter (eks. eksponering) mellom dem

4 ksponerte Sammenlignbare??? Syke + ksponering +??? Syke + Sammenlignbare Ikke eksponerte? Syke - ksponering -? Syke - Kohort/populasjonsundersøkelse Pasient-kontrollundersøkelse eksponerte n populasjon eksponerte Andel syke 6/12 Kohorttilnærming ueksponerte ueksponerte Andel syke 2/12 D.v.s. 3 x så mange syke blant de eksponerte

5 eksponerte eksponerte Pasient-kontrolltilnærming Pasient-kontrolltilnærming ueksponerte kontroller ueksponerte kontroller De syke samles og defineres, kontrollene er uten sykdom og valgt fra den samme populasjonen Andel eksponerte blant de syke er 6/8 mens andelen blant de uten sykdommen er 4/8 n populasjon ksponerte Ueksponerte Antall sykdomstilfeller blant eksponerte ueksponerte a b Utgangspopulasjon ( study base ) ksponerte = C diagnose Ueksponerte = D Kohortundersøkelse Trekking av kontrollutvalg Sammenligning Kohortu.s. RR= a/c / b/d = ad / bc Case -kontroll RR (OR) = ad / bc 20 c d som er uten sykdommen og som er representative for utgangspopulasjonen case Kontroll undersøkelse

6 Utregning av relativ risiko i en case -kontrollundersøkelse + - Syke + - a b a + b Relativ risiko = Odds ratio = a / a+b b / a+b c / c+d d / c+d c d c + d a/b = = c/d Odds for eksponering hos syke Odds for eksponering hos friske ad bc genskaper Kohortundersøkelser Kan studere flere sykdommer Mulighet for prospektiv design Studerer en eksponering Gir mål på sykdomsforekomst 22 Case -kontroll undersøkelser Kan studere flere eksponeringer Mulighet for å velge karakterisering av P og D Krever at D er vanlig i populasjonen saspektet i epidemiologiske undersøkelser Nå tverrsnittsundersøkelse fortid retrospektiv historisk prospektiv prospektiv framtid T 0 Kohort der observasjonen avsluttes når hendelse inntrer Longitudinelle undersøkelser 23 24

7 T 0 T 0 Kohort der observasjonen ikke avsluttes når hendelse inntrer Dynamisk populasjon der observasjonen starter når et kriterium er oppfylt og avsluttes når hendelse inntrer eller annet kriterium er oppfylt T 0 T 0 Observasjonstidspunkt Dynamisk populasjon der observasjonen ikke avsluttes når hendelse inntrer eller annet kriterium er oppfylt Kohort der observasjonen ikke avsluttes når hendelse inntrer og vi ser etter hendelsen i et tverrsnitt 27 28

8 T 0 Observasjonstidspunkt T 0 Observasjonstidspunkt Kohort der observasjonen ikke avsluttes når hendelse inntrer og vi ser etter hendelsen i et tverrsnitt Kohort der observasjonen ikke avsluttes når hendelse inntrer og vi ser etter hendelsen i et tverrsnitt T 0 Observasjonsperiode T 0 Observasjonsperiode Kohort der observasjonen ikke avsluttes når hendelse inntrer og vi ser etter hendelsen i et tidsvindu Kohort der observasjonen ikke avsluttes når hendelse inntrer og vi ser etter hendelsen i et tidsvindu 31 32

9 Frihet fra systematiske feil T 0 Observasjonsperiode Kohort der observasjonen ikke avsluttes når hendelse inntrer og vi ser etter hendelsen i hele tidsforløpet Seleksjon Misklassifisering Confounding Primær seleksjon inn Tungt eksponert Seleksjon oppstår når faktorer som er knyttet til utfallet (P) er bestemmende for hvem som blir regnet som eksponerte og ikke-eksponerte (D) Arbeidssøker Middels helse Middels eksponert Lett eksponert Sekundær seleksjon ut Dårligst helse Arbeidsledig/ uføretrygdet 35

10 Misklassifisering Systematisk Av P: Oppstår når de som har eksponeringen (D) lettere får påvist sykdommen (P) Av D: Oppstår når de som har sykdommen (P) lettere blir krakterisert som eksponerte (D). Usystematisk (Non-differential) t spørsmål om sensitivitet og spesifisitet i karakteriseringen av P og D Sensitivitet n tests evne til å klassifisere de syke som syke (d.v.s. at vi har få falsk negative) = antall syke som klassifiseres som syke antall virkelig syke Spesifisitet n tests evne til å klassifisere de friske som friske (d.v.s. at vi har få falsk positive) = antall friske som klassifiseres som friske antall virkelig friske 38 Verdi som skiller FRISK og SYK Verdi som skiller FRISK og SYK Fordeling av variabel blant de friske Fordeling av variabel blant de friske Fordeling av variabel blant de syke Fordeling av variabel blant de syke SPSIFISITT SPSIFISITT Middels = 75 SNSITIVITT God = 100 SNSITIVITT God = 100% Dårlig = 100% 39 40

11 Fordeling av variabel blant de friske Verdi som skiller FRISK og SYK Prevalens i % Positiv prediksjonsverdi = Andelen sant positive av alle positive = P x sens. P x sens. + (1 - P) x (1 spesif) Sens Spesif ,1 82,6 69,2 50, SPSIFISITT God = 100 Fordeling av variabel blant de syke SNSITIVITT God = 100% 10 91,7 67,9 50,0 38,8 5 83,9 50,0 31,1 17,4 1 50,0 16,1 8,3 3,9 0,1 9,0 1,9 0,9 0,4 41 Tilsynelatende relativ riskio Sens: 0,80 Spes: 0,99 Sann relativ risiko på 10 Sens: 0,95 Spes: 0,85 Sens: 0,99 Spes: 0,80 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 Prevalens av eksponering / sykdom ffekt på relativ risiko ved forskjellige grader i udifferensiell misklassifisering tter Flegal et al Confounding Prediktiv C P = f (D) Tredje variabels feil ffektforveksling 44 assosiert

12 Tre måter å ta hensyn til confounding matching stratifisering standardisering/justering i designfasen i analysefasen i analysefasen Presisjon Frihet fra tilfeldige feil Påvirkes av: Materialstørrelse Validitet (intern) Frihet fra systematiske feil Påvirkes av Seleksjon Misklassifisering Confounding Validitet (ekstern) Generaliserbarhet (et spørsmål om relevans) høy Validitet lav lav 48

13 Relativ risiko Det målet som brukes i epidemiologiske undersøkelser for å uttrykke forskjeller i sykdomsforekomst/hyppighet mellom eksponerte og ueksponerte grupper Standardisert mortalitetsratio (SMR) Standardisert insidensratio (SIR) Prevalens ratio (PR) Odds ratio (OR) Risk ratio (RR) Antall sykdomstilfeller Blant eksponerte ueksp. a=30 b = 20 diagnose Sammenligning Kohortu.s.: RR= a/c / b/d = ad / bc = 9000/4000 = 2,25 Case -kontroll: RR (OR) = ad / bc = 900/400 = 2,25 utgangspopulasjon ksponerte = C=200 Ueksponerte = D=300 Trekking av kontrollutvalg c=20 d=30 som er uten sykdommen og som er representative for utgangspopulasjonen tiologisk fraksjon blant de eksponerte (Fe) Andelen sykdomstilfeller blant de eksponerte som skyldes eksponeringen R1 Fp tiologisk fraksjon i populasjonen = Tilskrivbar risiko ( Attributable risk ) Andelen syksomstilfeller i populasjonen som skyldes en eksponering som noen har R1 R0 = Ratedifferanse Fp = Pe (RR 1) Pe (RR-1) + 1 Pe = andel eksponerte i populasjonen R0 eller R1 = sykdomsrate blant de eksponerte R0 = sykdomsrate blant de ueksponerte (bakgrunnsforekomst) RR = R1 R0 Fp = CF x RR 1 RR CF = case fraction = andel syke som er eksponert Fe = R1 R0 R1 = R1/R0 R0/R0 R1/R0 = RR 1 RR 51 52

14 pidemiologisk sjekkliste Sykdomsmål Type undersøkelse saspektet Validitet Presisjon Analyse Tolking Årsak n årsak er et forhold som bevirker (er med på å bevirke) at et annet forhold oppstår A cause is that what makes a difference I epidemiologien er årsaksbegrepet et sannsynlighetsbegrep (konf. Sir Bradford Hill) Miljø Sosiale forhold Arbeid Arv rnæring Overvekt Personlighet og stress Røyking Fysisk inaktivitet ksponerte Ueksponerte Samvariasjon mellom eksponering og sykdom Forhold i kransårer Økte katekolaminer Sukkersyke Hyperlipidemi Hypertensjon Trombosetendens Arteriosklerose Tilstand i myokard Manglende kolateraler Koronar Okklusjon Hjerteinfarkt Fritt etter Friedman

15 ksponerte Ueksponerte Samvariasjon mellom eksponering og sykdom S S S S S S S Tre forklaringsmodeller for samvariasjon mellom eksponering og sykdom S 58 A H A I A Ni holdepunkter for årsakssammenheng Sir Bradford Hill D C B G F Tilstrekkelig årsak I Tilstrekkelig årsak II Tilstrekkelig årsak III A r en nødvendig årsak som bidrar til 3/3 av tilfellene B C F D H G B r delårsaker som hver bidrar til 2/3 av tilfellene I J J F r delårsaker som hver Bidrar til 1/3 av tilfellene OBS: Summen av nødvendige årsaker og delårsaker er > 1 C 1) Sammenhengens styrke n sterk sammenheng (Stor RR) er mer sannsynlig som årsak enn en svak sammenheng 2) Repeterbarhet Gjentatte observasjoner gir bedre holdepunkter for årsakssammenheng 3) Spesifisitet n årsak en virkning 4) smessig sammenheng Årsaken før virkningen 5) Biologisk gradient ksponerings-respons forhold styrker holdepunktene for årsakssammenheng 6) Biologisk plausibilitet Årsaks-virkningsforholdet må være biologisk mulig 7) Sammenheng med annen kunnskap Når observasjonen er uforenlig med andre kunnskaper svekker det holdepunktene for årsakssammenheng 8) ksperimentelle holdepunkter Vanskelig på mennesker, men eksperimentelle holdepunkter for epidemiologiske observasjoner styrker antagelsen om årsakssammenheng 9) Analogi Beslektede årsaker kan gi beslektede virkninger 59 tter Rothman

16 Kvalitativ årsaksvurdering Har eksponeringen funnet sted? r eksponeringen forenlig med sykdommen? r eksponeringen tilstrekkelig i grad og varighet? Har det vært symptomer knyttet til eksponeringen? srelasjon eksponering sykdom? Andre årsaker? Og hva betyr så dette? Insidensen av astma = 5/1000/år SMR for hjerteinfarkt blant sveisere er 126. I en pasient-kontrollundersøkelse av hjernetumor fant man at lærere hadde en OR på 1,11. tiologisk fraksjon for lungekreft blant sveisere er 0,32. Tilskrivbar risiko er 0,65. Validiteten av undersøkelsen led av seleksjonsbias