Epidemiologi - eller Hvorfor er det så vanskelig å vite hva som er sikkert i medisin? Geir Jacobsen Institutt for samfunnsmedisin The study of John Snow - Cholera The study of London, 160 years ago (ca. 1850) Tab 1. Number of deaths from cholera per 10 000 households by source of drinking water Number of Deaths Dead per Waterwork households from cholera 10 000 households S & V Co. 40 046 1 263 315 Lambeth Co. 26 107 98 37 London, rest of 256 423 1 422 59
The study of Norman MacAllister Gregg Congenital cataract The study of The study of Richard Doll Smoking and lung cancer
The study of Doll believed that in the history of epidemiology John Snow s dicovery that fecal contamination of water causes cholera was the most important. t A century later Doll s own work, using medical statistics, would contribute another indelible step in understanding the cause of disease Conrad Keating, Smoking kills, 2010 Epidemiologi Epi - Over eller på (Som i epidermis, epiglottis eller epikrise) Demos -Folk (Som i demokrati el demagogi) Logos - Ord eller lære (Som i geologi, psykologi, teologi) Epidemiologi Summa summarum Læren om det (i betydningen sykdom) som kommer over eller på folket Omskrevet iht NFR sin definisjon Læren om sykdommers utbredelse i befolkninger og deres årsaker
Another (popular) definition Epidemiology is the inexact science of making correlations between disease and various factors that may have caused it New York Times, 1991 (leader) What is the problem here? Tre teser* om epidemiologi 1. Epidemiologi Er en kvantitativ forskningsmetode i medisin Studerer sammenhengen mellom en årsak og en virkning, her kalt eksponering og utfall (sykdom) * Tese = Sannhet Tre sideordnete begrep a. Epidemiologisk inferens (slutning) b. Etiologisk i inferens c. Årsakssammenheng i medisin Veien fra a til c er ikke enkel, men har vi noen eksempler?
Følgende er et tilknyttet problem til faget Ulike anbefalinger om tiltak fra forskergrupper med tilgang til samme dokumentasjon Det kan bety at studier det henvises til, ikke har entydige konklusjoner F.eks. kan ulike anbefalinger gjelde Bruk av pesticider (østrogenhermere) og mannlig infertilitet Passiv røyking og forsinket fostervekst Elektromagnetiske felt og Barneleukemi Forsinket fostervekst Mannlig infertilitet Luftforurensning og forsinket fostervekst To påtrengende spørsmål som melder seg 1. Når er forskerne sikre? 2. Hvorfor tar det så lang tid å bli det?
Eksempel 1 Røyking og lungekreft 1950-64 Trettiseks (36) studier med ulik utforming, ulike studiegrupper og ulike kontrollgrupper ga ulike konklusjoner vedrørende styrken på sammenhengen Eksempel 1 Røyking og lungekreft 1950-64 Derimot var det liten uenighet om retningen på sammenhengen, og det var den samlete evidens som talte for en årsak/virkning sammenheng. Men endelig bevis foreligger fortsatt ikke Røyking og lungekreft - Eksempel på Dose-respons -effekt Sig./dag 0 1-4 5-14 15-24 25-49 50+ Kasus 7 55 489 475 293 38 Kontroll 61 129 570 431 154 12 Odds ratio 1,0 3,7 7,5 9,6 16,6 27,6
Eksempel 2 P-piller og brystkreft I 1995 forelå en meta-analyse av 54 publiserte studier over en 20 års periode Den relative risiko var 1,24, dvs en 24% økt risiko for en positiv sammenheng (blant enkelte undergrupper av p-pillebrukere) Eksempel 2 P-piller og brystkreft Med en såpass beskjeden effekt (i lys av det store antall studier - og pasienter) må dette likevel bety at enkelte av studiene som inngikk i analysen, må ha vist en gunstig effekt av p-pillebruk Offentliggjøring av motstridende forskningsfunn kan føre til skepsis hos publikum og beslutningstakere 1. Den sunne skepsis - Vedtatte sannheter må alltid prøves på nytt
2. Laissez-faire skepsis - Alt er jo farlig på en eller annen måte - uansett ( Folk har jo rett: Det foreligger f.eks. over 100 godt dokumenterte risikofaktorer for hjerte-/karsykdom) Tre teser om epidemiologi 2. Uttrykket inexact science henspeiler på at bruk av statistiske metoder er nødvendig for å sannsynliggjøre en slik sammenheng (eller forkaste den) To sitater Begge er engelske og stammer fra tiden før eller omkring forrige århundreskifte 1. Statistical thinking will one day be as necessary for efficient citizenship as the ability to read and write Herbert George Wells
2. The true foundation of theology is to ascertain the character of God. It is by the art of Statistics that law in the social sphere can be identified d and codified, d and certain aspects of the character of God thereby revealed. The study of statistics is thus a religious service Florence Nightingale I: F.N. David Games, God and Gambling, 1962 Tre teser om epidemiologi 3. Kunnskap om epidemiologi og statistikk er grunnleggende for forebyggelse av sykdom Epidemiologi Studiet av sykdommers utbredelse i befolkninger og deres årsaksforhold To ulike tilnærminger (der den ene naturlig følges av den andre) Deskriptiv epidemiologi (ie. utbredelsen) Analytisk epidemiologi (ie. årsaksforholdene)
Deskriptiv epidemiologi Måler sykdomsforekomst langs tre akser Tid Sted (geografi, bosted) Personlige kjennetegn (Bl.a. alder, kjønn, etnisitet, sosio-økonomiske forhold) I prinsippet: Hypotese-genererende Røyking og lungekreft a. Et eksempel på sykdomsinsidens over tid Tidsperiode 1935-9 1940-4 1945-9 1950-4 Rate, per 1000 menn 9,7 13,0 20,6 31,1 Deskriptiv epidemiologi Et eksempel på sykdomsprevalens Mors alder og Down s syndrom (påvist ved fødsel) Alder 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40+ Prevalens, per 1000 fødsler 0,5 0,7 0,8 1,1 3,8 13,2
Analytisk epidemiologi: Forsøker å påvise årsakssammenhenger gjennom måten studien er utformet på (design) I prinsippet: Hypotese-testende Analytisk epidemiologi Studiet av årsaksslutninger (inferens) i medisin Årsak Eksponering (E) Virkning Sykdom (D) Røyking og lungekreft Analytisk epidemiologi During the years 1950-64, a total of 29 case control studies from 8 different countries were published which all showed a clear relation between cigarette smoking and lung cancer. In comparison, 7 cohort studies took place during the same time period Hvordan kan dette forklares?
Legg merke til at I epidemiologi er det et antall personer eller gruppen, den såkalte populasjonen, som er i fokus, og ikke (nødvendigvis) hver enkelt pasient slik vi møter dem i klinikken Men det betyr selvsagt ikke at enkeltpasienten er uinteressant, for det er i den kliniske konsultasjonen kunnskapen fra epidemiologien skal overføres til den enkelte pasient Definisjonen The study of dekker to betydninger Hvilke kan dere tenke dere å foreslå? (Si gjerne på norsk hva dere tenker på) I. Prevalens Antall tilfeller av en sykdom på et bestemt tidspunkt, sett i forhold til totalbefolkningen II. Insidens Antall nye tilfeller av sykdommen som oppstår i løpet av en gitt tidsperiode i forhold til den befolkningen som sykdommen kan ramme (som ofte kalls population at risk ) NB! Det er straffbart å blande sammen de to begrepene
For å gjøre det litt lettere Prevalens er et statisk mål (som en vareopptelling ) f.eks. antall eksisterende syke per 1000 i en befolkning ved årets slutt Insidens er et dynamisk mål (som et hastighetsmål ) f.eks. antall nye syke per 1000 i løpet av det siste året (og som ikke hadde sykdommen ved årets begynnelse)