NB: Oppgavene i hvert fag begynner på ny side. Start også besvarelsen av hvert fag på nytt ark, slik at besvarelsen kan deles i 4 deler, etter fag.

Transkript

1 1 Ordinær eksamen, MED1100/OD1100 Høsten 2015 Torsdag 15. oktober 2015 kl. 09:00-14:00 Bokmål Oppgavesettet består av 5 sider Viktige opplysninger: Oppgavene vurderes under ett og teller omtrent like mye hver. I den samlede vurderingen teller atferdsfag, humanbiologi og samfunnsmedisin 20 % hver. Statistikk teller 40 %. NB: Oppgavene i hvert fag begynner på ny side. Start også besvarelsen av hvert fag på nytt ark, slik at besvarelsen kan deles i 4 deler, etter fag. Skriv helst med kulepenn, eventuelt med blyant. Rettinger i teksten gjøres med overstrykninger, ikke med viskelær eller retteblekk. Trykk så hardt at du får leselige kopier. Husk at du ikke legger ark for innføring ovenpå hverandre, da vil gjennomslaget gå gjennom flere ark, og det blir vanskelig å lese kopien Hjelpemidler: Kalkulator av typen Citizen SR-270X, statistiske tabeller og formelsamling Atferdsfag Oppgave 1 Hvordan skaper du som lege eller tannlege trygghet i innledningen til en konsultasjon med en pasient, som kanskje virker noe engstelig? Oppgave 2 Lege- og tannlegeyrket er begge et eksempel på en vellykket profesjon. a) Hva kjennetegner en profesjon? b) Gjør rede for ulikheter mellom lege - og tannlegeyrket i landet vårt? Skriv inntil ½ side. Oppgave 3 Gjør greie for den biopsykososiale modellens begrensninger? Skriv inntil ½ side.

2 2 Humanbiologi Skriv kort inntil 5 linjer på hver oppgave i humanbiologi. Oppgave 1 Hva er en celle? Oppgave 2 Hvordan er en celle avgrenset fra omgivelsene? Oppgave 3 Hva er et vev? Oppgave 4 Hvorfor er det ikke nødvendig å bruke muskelkraft for å puste ut i forbindelse med rolig hvileventilasjon? Oppgave 5 Hva skjer i fordøyelseskanalen med maten vi spiser? Oppgave 6 Hva skjer i nyrene med væsken som filtreres i glomeruli?

3 3 Samfunnsmedisin Oppgave 1 Du planlegger en studie i Oslo hvor du ønsker å undersøke om fysisk aktivitet er assosiert med diabetes mellitus type 2 hos personer eldre enn 65 år. a) Angi hvilke epidemiologiske design (nevn bare observasjonsdesignene) med tilhørende assosiasjonsmål du kan benytte for å vurdere en slik sammenheng. b) Forklar hva begrepet «confounding» (konfundering) betyr. Nevn tre mulige konfunderende faktorer (variabler) som du må ta hensyn til når du analyserer sammenhengen mellom fysisk aktivitet og diabetes mellitus type 2. Forklar hvorfor konfundering vanligvis ikke er et problem i en randomisert kontrollert studie (RCT). c) I en studie av 1000 personer fra Oslo av år gamle kvinner og menn var prevalensen av diabetes mellitus type 2 (DM type 2) 12%. Hele 60 av totalt 120 personer med DM type 2 var fysisk inaktive. Blant de friske var 300 personer inaktive. Beregn sammenhengen mellom fysisk inaktivitet og DM type 2 (beregning av konfidensintervall (KI) kreves ikke). Skriv i en setning hvordan du fortolker estimatet (vi forutsetter at 95% KI ikke overlapper verdien 1). Oppgave 2 Det norske ordet sykdom kan oversettes til engelsk som både disease, illness og sickness. Beskriv disse engelske begrepene. Skriv inntil ½ side.

4 4 Statistikk Diabetes mellitus type 1 (DM type 1) regnes ofte som en autoimmun sykdom. Det vil si at kroppens eget forsvar mot blant annet infeksjoner ødelegger de insulinproduserende cellene i bukspyttkjertelen. Kroppen slutter å produsere hormonet insulin, eller produksjonen blir sterkt redusert, og dette fører til at blodsukkeret stiger. Diagnosen kan stilles ved enkle målinger av blodsukker. Blodprøven HbA1c brukes som det primære diagnostiske kriterium i Norge. Blodprøven HbA1c angir gjennomsnittlig konsentrasjon for blodsukkeret over en periode på åtte til tolv uker. HbA1c måles i prosent (%), og verdier større eller lik 6.5 % regnes som en diagnostisk indikator for DM type 1. Men verdier over 6 % regnes også som indikator på DM type 1. HbA1c verdier over 6.5 % som en test på DM type 1 har en sensitivitet på 44 % og en spesifisitet på 79 %. I Norge regner man med at det er personer med DM type 1. Noen risikofaktorer for DM type 1 er kjent (genetikk, alder, geografi), men mye er fortsatt ikke avklart. La oss anta at det i Norge er personer som er i risikogruppen for DM type 1. a) Vi tenker oss at HbA1c testen brukes på risikogruppen på personer, og det er personer med DM type 1. Hva er HbA1c testens positive og negative prediktive for diagnostisering av DM type 1, når den brukes på risikogruppen for DM type1? Regn ut enten ved å bruke Bayes lov, eller ved å sette opp en tabell. Forklar i ord hva positiv og negativ prediktiv verdi uttrykker. b) Hvordan vurderer du testens evne til å finne personer i risikogruppen for DM type 1? Kan testen brukes som screening for DM type 1 i hele Norges befolkning på 5 millioner mennesker? Dersom vi bruker HBA1c verdier over 6 % som en indikator på DM type 1, er sensitiviteten på testen 50% og spesifisiteten er 74 %. c) Forklar hvorfor sensitiviteten går opp og spesifisiteten ned for testen når grenseverdien for HbA1c settes ned til 6 %. d) Beregn positiv og negativ prediktive verdi for denne testen når den brukes på risikogruppen for DM type 1. Kommenter verdiene du når får på positiv og negative prediktiv verdi i forhold til det du fant under pkt. a. Standard behandling av DM type 1 er injeksjoner av insulin. En lege på Oslo Universitetssykehus har gjort en klinisk studie av effekten av insulin i forhold til insulin i kombinasjon med diett på 125 pasienter. 63 pasienter får insulinbehandling i kombinasjon med diett og 62 pasienter får behandling med bare insulin. Pasientene er fulgt i 6 måneder med sikte på om de har nådd behandlingskriteriet på HbA1c verdi på 6.5 %. Resultatet av studien er som følger:

5 5 Insulin eller insulin i kombinasjon med diett Har oppnådd HBA1c verdi under 6.5 % Behandling med insulin i kombinasjon med diett Behandling med insulin Totalt Ja Nei Totalt e) Beregn RR og et 95 % konfidensintervall for RR for å oppnå HbA1c under 6.5 % ved behandling med insulin i kombinasjon med diett i forhold til behandling med bare insulin. Hvordan forklarer du størrelsen på RR og konfidensintervallet til RR til en person som ikke har studert statistikk? f) Sett opp en nullhypotese for å teste om andelene for dem som har oppnådd HbA1c verdi under 6.5 % med og uten diett i kombinasjon med insulin, er forskjellige. Utfør testen og skriv en kort konklusjon. Legen på Oslo Universitetssykehus innså at studien var for liten til å trekke en konklusjon om forskjellen i behandlingen med og uten diett i kombinasjon med insulin. Legen ønsker å gjennomføre en ny studie (med samme forsøksplan som over) for å gi et sikrere svar enn det en fikk i undersøkelsen over. g) Vi antar at andelen pasienter som oppnår HbA1c verdier under 6.5 % i hver av de to behandlingsgruppene er som i studien over. Hvor mange må du ha med studien for å påstå statistisk signifikante forskjeller når du vil ha 80 % styrke og et signifikansnivå på 5 %? Kommenter resultatet i forhold til det antallet som klinikeren brukte i sin studie.

6 1 Sensorveiledning Atferdsfag Oppgave 1 - Hilse høflig og vennlig - Rette oppmerksomheten mot pasienten - Ha god øyenkontakt med pasienten, god nonverbal kommunikasjon for øvrig - Vise pasienten respekt - Vise at du vet hvem pasienten er (bruke navn, nevne at dere ikke har hilst på hverandre hvis det er tilfelle) - En ikke-medisinsk bemerkning innledningsvis kan gjøre at pasienten senker skuldrene Oppgave 2 Sensorveiledning: a) - Lang teoretisk utdanning - Høy grad av autonomi i utøvelse av yrket/yrket som karriereplan - Behandling av mennesker ( ikke for egen vinning) - Et samfunnsoppdrag - En form for sosial organisering/«laug»/intern kontroll Forelesningen + boka kapittel 11 s. 219 b) Ulikheter lege/tannlege-yrke (i Norge) - Hele kroppen (deler ved spesialisering) / munnhule og tenner - Oftere (mye) alvorlig sykdom/sjelden alvorlig sykdom - Mer samtaler og vurderinger / mer operative inngrep - Del av helseforetak, kommunal / privat el. fylkeskommunal virksomhet - Mer kontrollert mht økonomi, også i spesialistsektor (avtalesystemet)/ Selvfinansiert (privat) - Høyeste kompetanse innen human medisin/ Høyeste kompetanse innen oral medisin Forelesningen + noe i boka kapittel 11 Oppgave 3 Modellen er ikke en teori, inneholder ikke spesifikke etterprøvbare hypoteser Bygger på forskning, men kan ikke gi et tilstrekkelig evidens basert kunnskapsgrunnlag for praksis Modellen må suppleres med klinisk skjønn Modellen gir ikke føringer for etiske avveininger Side 18 i boka + noe i forelesningen

7 2 Humanbiologi Oppgave 1. En celle er kroppens minste levende byggesten. Oppgave 2. Overflatemembranen avgrenser en celle fra omgivelsene. Den består av et dobbelt lipid-lag som er lite gjennomtrengelig for vann eller vannløselige stoffer. Oppgave 3. Et vev er celler av en bestemt spesialitet pluss det som ligger mellom dem, og som kalles intercellulærsubstansen. Oppgave 4. Elastiske krefter i lungevevet og brystveggen er til strekkelig til å redusere lungevolumet slik at den luften som vi pustet inn går ut igjen til omgivelsene. Bukorganer som blir presset ned av diapfragma under innåndingen gir også et bidrag når de beveger seg tilbake til utgangsposisjonen. Oppgave 5. Maten blir nedbrutt mekanisk og kjemisk i munnhulen, mangesekken og tynntarmen til den består av små og mellomstore molekyler (f. eks. glukose, aminosyrer og fettsyrer) som blir tatt opp i blodet fra tynntarmen. Rester som ikke kan fordøyes blir behandlet og oppbevart i tykktarmen inntil det er behov for å tømmer den. Oppgave 6 Den filtrerte væsken beveger seg langsomt videre i nevronet mens stoffer som kroppen skal ta vare på tatt opp igjen i blodet, mens stoffer som kroppen skal kvitte seg med blir igjen i nefronet eller aktivet fraktet fra blodet og over til nevronet. Resultatet blir urin som går ut av kroppen gjennom urinveiene.

8 3 Samfunnsmedisin Oppgave 1 a) Cohort design: Relativ risiko (RR) og odds ratio (OR); Tverrsnittsdesign: Prevalens ratio (PR) og odds ratio (OR); Kasus kontroll design: odds ratio (OR) Det er positivt hvis studenten nevner risikodifferens og prevalensdifferens under henholdsvis cohort design og tverrsnittsdesign. Økologisk design: korrelasjon. Har nevnt under forelesning at designet egner seg bedre for å generere hypoteser enn å teste hypoteser. Studenter som har nevnt økologisk design får ikke tilleggspoeng. Hvert av de tre designene m/korrekt assosiasjonsmål teller 1/3 hver. b) - Konfundering: et uttrykk for at den observerte assosiasjonen helt eller delvis representerer sammenhengen mellom en tredje variabel og sykdommen. En konfunderende variabel (tredje variabel) er assosiert med både eksponering og sykdom. (Jeg har ikke gått inn på at den tredje variablen ikke må være mellomliggende). - Potensielle konfunderende variabler: for eksempel overvekt, ernæring (fett og sukker), kjønn, alder, sosioøkonomiske faktorer (sosial klasse, utdanning, jobb-type), genetiske faktorer. - Randomisering i en RCT fører til at bakgrunnsfaktorene i de gruppene man sammenlikner (for eksempel behandling vs. placebo) blir helt like Hvert av de tre spørsmålene teller 1/3 hver. c) DM FRISK Tot Inaktiv Aktiv Tot /360 PR= = /640

9 4 Dvs. personer som er fysisk inaktive har 1.78 ganger høyere prevalens av diabetes enn de fysisk aktive. Man kan ikke snakke om «risiko» da det går frem av oppgaveteksten at det dreier seg om en tverrsnittstudie. Man kan også si at de fysisk inaktive har 78 % høyere prevalens enn fysisk aktive. 60 x 580 OR= = x 300 Dvs. personer som er fysisk inaktive har 1.93 ganger høyere odds for diabetes enn fysisk aktive personer. Man kan også si at de fysisk inaktive har 93% høyere odds for diabetes enn de fysisk aktive. Enten OR eller PR korrekt beregnet teller 50%; korrekt fortolkning av estimatet teller 50% Oppgave 2 Begrepene disease, illness og sickness beskriver dimensioner i hvordan sykdom oppfattes. De er rettet mot samme virkelighet, men den blir sett fra forskjellige ståsteder. Disease bruker vi for den medisinske tankemåten, altså det biomedisinske synet på en pasients tilstand. Illness derimot blir brukt til å beskrive pasientens opplevelse som en lidende person. Det siste begrepet, sickness, blir brukt til å beskrive samfunnets forhold til de første to. Siden disease er basert på medisinsk kunnskap er dette en dimensjon som historisk sett går i hurtig forandring i takt med hvordan vitenskapen utvikler seg. Illness derimot, står ikke helt stille, men utvikler seg mye tregere. Da tuberkulosebakterien ble oppdaget i 1882 gjorde det ikke mye med pasientenes opplevelse av lungetuberkulose. I medisin derimot ble begrepet til sykdommen, diagnosen osv ganske annerledes hurtig. Vi kan også si på en mer abstrakt måte at illness handler om opplevelse og disease om tolkning. Sickness til sist, er den del av sykdomens virkelighet som er sosial konstruert: Pasientroller er et godt eksempel. Men det er også mulig å tenke på stigmatiserende oppfatninger som for eks gjør at skrumplever er ensidig koblet til alkoholmisbruk, selv om den kan oppstå på andre måter. 65% hvis de tre begrepene i kjernen korrekt forstått, 100 hvis videre dimensjoner og eksempler er brukt og er korrekt.

10 5 Statistikk a) Her kan vi bruke at Positiv prediktiv verdi = Sentivitet Prevalens Sentivitet Prevalens + (1-Spefisitet) (1-Prevalens) og Spesifisitet (1 -Prevalens) Negative prediktiv verdi = (1 - Sensitivitet) Prevalens + Spefisitet (1-Prevalens) Vi har at prevalensen er / = 0.14, setter inn og får Positiv prediktiv verdi = = Negative prediktiv verdi = = Alternativt kan vi gjøre utregningene i en tabell Diabetes type 1 HbA1c større eller lik 6.5 % Ja Nei Totalt Ja Nei Totalt Her finner vi at

11 6 Positiv prediktiv verdi = 616/2422 = 0.25 Negativ prediktiv verdi = 6794/7578 = 0.90 Positiv prediktiv verdi er sannsynligheten for at en person har diabetes 1, gitt at testen gir positivt utslag. Negativ prediktiv verdi er sannsynligheten for ikke å ha diabetes 1, gitt negativ test. b) Testens positive prediktive verdi er svært lav, Gitt positiv test er det altså bare 25% sannsynlig at personen virkelig har diabetes 1. Dersom vi bruker denne testen på hele Norges befolkning er prevalensen veldig lav, / = Det betyr at den positive prediktive verdien blir veldig liten, utregnet ca Altså er den ubrukelig som test for å «screene» en populasjon for diabetes 1. c) Når vi setter grenseverdien ned til 6 %, vil vi fange opp flere av dem som har diabetes 1, og dermed vil sensitiviteten stige. Omvendt vil det bli flere av de friske som også få positivt utslag på testen, og spesifisiteten vil gå ned. Dette kan evt. også forklares ved å tegne en figur, med to fordelinger, én for dem med og én for dem uten diabetes 1. Ved å endre grenseverdien på figuren, ser vi det samme. d) Her bruker vi samme formler som i oppgave a). Da finner vi at PPV = 0.24 NPV = 0.90 I en tabell finner vi:

12 7 Diabetes type 1 HbA1c større eller lik 6 % Ja Nei Totalt Ja Nei Totalt Da er PPV = 700/2936 = 0.24 NPV = 6364/7064 = 0.90 Vi finner at positiv og negativ prediktiv verdi er omtrent som i oppgave a). Det er lav prevalens som er kritisk for lav positiv prediktiv verdi. e) Fra tabellen Insulin eller insulin i kombinasjon med diett Har oppnådd HBA1c verdi under 6.5 % Behandling med insulin i kombinasjon med diett Behandling med insulin Totalt Ja Nei Totalt finner vi at RR er 50 / 63 RR = = / 62 Hjelpestørrelse for å regne ut konfidensintervallet: s = 1/ / 45 1/ 63 1/ 62 = RR

13 8 Da er 95 % = = = 1.96 srr 1.96 srr KI ( RR e, RR e ) (1.09 e, 1.09 e ) (0.90, 1.33) Risiko betyr her sannsynligheten for å oppnå en Hb1ac verdi under 6.5 %. Denne sannsynligheten øker med 9 % dersom pasienten settes på behandling med insulin i tillegg til diett. Men den sanne effekten ligger i et 95 % konfidensintervall som er beregnet til (0.90, 1.33) som betyr en redusert sannsynlighet på 10 % til en økt sannsynlighet på 33 %. Vi ser også at «null-verdien» for RR, som er 1, ligger innenfor konfidensintervallet. f) Vi lar p 1 være andelen med oppnådd behandlingseffekt med insulin i kombinasjon med diett og p 2 andelen for dem med behandlingseffekt med insulingbehandling. Nullhypotesen er da: H : p = p mot H : p p A 1 2 Denne kan testes enten ved en kji-kvadrattest eller en Y-test. Først kji-kvadrattesten: ( ) χ = = Ved oppslag i kji-kvadrat tabellen med 1 frihetsgrad finner vi at p-verdien langt over Altså kan vi ikke forkaste nullhypotesen. Alternativ Y-test: Y = = 0.89 (1/ 63+ 1/ 62)( ) Ved oppslag i normalfordelingstabellen finner vi den ensidige p-verdien er ( ) = Altså er den to-sidige p-verden 0.36, som er langt større enn Konklusjon: Vi kan ikke forkaste nullhypotesen vår. Når det gjelder disse to testene må vi akseptere numeriske avvik, pga. tilnærminger. Det viktigste er at de får sammenheng mellom konfidensintervallet over og p-verdien her, slik at de får en p-verdi som er klart over 0.05.

14 9 g) Her skal vi finne antallet vi må ha med i studien når vi antar at p 1 = og p 2 = Da kan vi sette rett inn i formelen p (1 p ) + p (1 p ) n= f( αβ, ) ( p2 p1) der f ( αβ, ) = 7.9. Da finner vi: n = = 748 ( ) i hver gruppe. Dette er en svært mye større studie enn det klinikeren planla. Dette kan tyde på at klinikeren har gjort en studie der han a priori burde ha innsett at han ikke ville finne noen statistisk signifikant effekt. Den studien han gjennomførte var unødvendig, og kanskje også uetisk.