Epidemiologi. Kursus forår 2004 Deskriptive studier Kohortestudier del 1

Transkript

1 Epidemiologi Kursus forår 2004 Deskriptive studier Kohortestudier del 1

2 Formiddagens program 1. Rekapitulation af introduktion 1. Hvad er epidemiologi? 2. Hvornår kan vi overveje kausalitet? 2. Deskriptiv epidemiologi (kapitel 4) 1. Kasuistikker 2. Tværsnit & 3. Korrelationsundersøgelser 3. Kohorte studier (kapitel 7) 1. Overvejelser mht valg af kohorte

3 Epidemiologi: Definition og formål the study of the distribution and determinants of health related states or events in specified populations, and the application of this study to control of health problems J.M. Last, 1988; A Dictionary of Epidemiology, Oxf University Press H&B 3

4 Bradford Hills kriterier Er associationen valid? Afspejles årsag og virkning? Er associationen tilfældig? Skyldes associationen bias? Skyldes associationen konfounding? Er associationen stærk? Er associationen biologisk plausibel? Er associationen konsistent med andre observationer? Er den tidsmæssige rækkefølge korrekt? Er der holdepunkter for en dosis-respons sammenhæng? H&B 45

5 Deskriptiv og analytisk epidemiologi Hypotesegenererende testende Epidemiologisk fokus Kasuistikken Patientserien Incidensopgørelse Den økologiske undersøgelse (korrelationsstudier) Tværsnitsundersøgelsen Case-kontrol studiet Kohorte studiet Randomiseret intervention

6 Epidemiologiske spørgsmål Deskriptiv epidemiologi (Kunne der være et problem?) Hvor stort er problemet? Hvem har problemet? Hvornår optræder problemet? Analytisk epidemiologi (hypotesetestende) Hvad skyldes problemet?

7 Deskriptiv epidemiologi Tre forskellige slags deskriptive "studier" Kasuistikker eller patientserier Korrelationsstudier Tværsnitsundersøgelser H&B pp 101-2

8 Kasuistikker og patientserier "These types of studies in which typically an astute clinician identifies an unusual feature of a disease or a patient's history, may lead to the formulation of a new hypothesis." "This design has historical historical importance in epidemiology, as it was often used as an early means to identify the beginning or presence of an epidemic.. Investigation of the activities of the affected individuals in the case series can then lead to formulation of a hypothesis." "While case reports and case series are very useful for hypothesis formulation, they cannot be used to test for the presence of a valid statistical association." H&B 106-7

9 WHO issues a global alert about cases of atypical pneumonia In Viet Nam the outbreak began with a single initial case who was hospitalized for treatment of severe, acute respiratory syndrome of unknown origin. He felt unwell during his journey and fell ill shortly after arrival in Hanoi from Shanghai and Hong Kong SAR, China.Following his admission to the hospital, approximately 20 hospital staff became sick with similar symptoms.

10 Epidemien - den særlige situation Epidemic include any disease, infectious or chronic, occurring at a greater frequency than usually expected.

11 Forekomst af antracose Tyrkiet USA

12 Overvågning / epidemi

13 Tilfælde af Legionærsyge, Pensylvania 1976 Overvågning / epidemi Fraser et al., 1977; fra Giesecke, 1997

14 Mæslinger Beaglehole et al., Basic Epidemiology, WHO 1993.

15 Økologiske studier Sammenligning af sygdomsforekomst med faktorer af interesse som for eksempel alder, kalenderperiode, anvendelse af sundhedsydelser eller indtagelse af en eller anden fødevare eller produkt. (H&B p 102) Forekomst Sammenhæng (0 < r < 1) Ingen sammenhæng (r = 0) Sammenhæng (-1 < r < 0) Eksposition

16 Korrelationsanalyser The presence of a correlation does not necessarily imply the presence of a valid statistical association. Conversely, lack of a correlation in such studies does not necessarily imply the absence of a valid statistical association. (H&B p 104)

17 Incidensopgørelsen Hvordan kan man beskrive forekomst af en sygdom? Antal personer, der på et givent tidspunkt har sygdommen Antal nye tilfælde af sygdommen i et givent tidsrum Hvilken rolle kunne det tænkes at spille, hvis forekomsten af en sygdom afhænger af alder og man ønsker at sammenligne to forskellige populationer mht. sygdomsforekomst?

18 Standardisering Hvordan kan man sammenligne forekomsten af en sygdom i to forskelligt sammensatte befolkninger, hvis sygdomsforekomsten er aldersafhængig? Løsninger Direkte sammenligning af aldersspecifikke incidensrater Omstændeligt & svært at præsentere overskueligt

19 Standardisering Hvordan kan man sammenligne forekomsten af en sygdom i to forskellige befolkninger, hvis forekomsten er aldersafhængig? Løsninger Direkte sammenligning af aldersspecifikke incidensrater Omstændeligt & svært at præsentere overskueligt Standardisering Direkte => Aldersjusteret incidensrate Indirekte => Standardiseret incidensratio

20 Standardisering Alder Befolkning B Antal udfald Standardvægt Vægt inc år ,3% 0, år ,3% 0, år ,3% 0, år ,3% 1, år ,3% 2, år ,3% 2, år ,3% 10,71 I alt ,00 100,0% per ,60 18,64

21 Incidensopgørelse Age group (years) Calendar period Men Crude All ages (world) All ages (Nordic) Total number of cases Ujusteret og aldersjusteret forekomst af Hodgkin lymfom blandt mænd i de Nordiske lande i perioden (Hjalgrim et al., 2001)

22 Begrænsninger (Hjalgrim et al., 2001)

23 Standardisering Datareduktion letter forståelse og formidling Standardisering er ikke omkostningsfrit Kan indebære (betydeligt) tab af detaljeinformation Detaljerede data kan ikke rekonstrueres fra reducerede data

24 Cervixcancer i Danmark

25 Cervixcancer i Danmark

26 Cervixcancer i Danmark

27 Cervixcancer i Danmark

28 Prævalens Øget incidens Længere sygdomsvarighed Længere levetid uden behandling Indvandring af syge Udvandring af raske Indvandring af modtagelige Bedre diagnostik (indrapportering) Faldende incidens Kortere sygdomsvarighed Høj case-fatality rate Indvandring af raske Udvandring af syge Bedre behandling Beaglehole et al., Basic Epidemiology, WHO 1993.

29 Tværsnitsundersøgelser Studie, hvor udfald og eksposition bestemmes samtidigt De påtrufne udfald er altså prævalente Data vil derfor afspejle både overlevelse og ætiologi. Det kan ikke udelukkes, at den valgte eksposition har ændret sig efter og måske endda på grund af udfaldet. Det kan være umuligt at afgøre, hvad der kom først: Eksposition eller udfald.

30 Deskriptiv epidemiologi Fordele Billigt & nemt Ofte udgangspunkt i eksisterende data indsamlet til andet formål Hurtigt Ofte simple analyser af let tilgængelige data Begrænsninger (Knytter ikke forbindelse mellem individ og sygdom) Umuligt at kontrollere for konfoundere Kan involvere bias Resultater er ikke entydigt fortolkelige Kan ikke teste hypoteser

31 Definition af kohortestudier The second major type of observational analytical design is the cohort or follow-up study in which a group or groups of individuals are defined on the basis of presence or absence to a suspected risk factor for a disease. At the time exposure status is defined, all potential subjects must be free from the disease under investigation, and eligible participants are then followed over a period of time to assess the occurrence of that outcome." (H&B p153)

32 Definition af kohortestudier Population Individer uden udfald Eksponerede Ikke-eksponerede Rask Udfald Tabt Rask Udfald Tabt Tid Beaglehole et al., 1993

33 Risiko i kohortestudier Start Slut Tid siden eksposition

34 Risici i kohortestudier Syge Raske Total Eksponeret A C A + C Ikke-eksponeret B D B + D Total A + B C + D A + B + C + D Relativ risiko = A A + C B B + D

35 Begrebet risikotid Tid i risiko Tid ikke i risiko Start Slut Reel tid

36 Relative risici i kohortestudier Syge Tid i risiko Incidens Eksponeret A t 1 A / t 1 Ikke-eksponeret B t 2 B / t 2 Relativ risiko rate ratio = A t B t 1 2

37 Kohortestudier - fordele Undersøgelse af sjældne ekspositioner Undersøgelse af flere udfald af samme eksposition Eksposition går med sikkerhed forud for udfald Tillader direkte estimation af incidens (Ændringer i eksposition over tid kan vurderes) (Flere ekspositioner kan vurderes i samme studie)

38 At designe et kohortestudie Hvordan kan vi belyse sammenhængen mellem mononukleose og Hodgkin lymfom i et kohortestudie? Trin 1: At etablere en kohorte I valget af eksponeret/ueksponeret kohorte overvejes Det (de) videnskabelige spørgsmål Prævalensen af eksposition Mulighederne for indsamling af fuldstændige/detaljerede oplysninger om eksposition og opfølgning

39 Valg af eksponeret gruppe Identificeret på basis af eksposition udvælgelseskriteriet er ganske enkelt eksposition Forbundet med den fordel, at man kan identificere tilstrækkeligt med eksponerede individer til en valid undersøgelse over en kort periode eksempel: Personer diagnosticeret med mononukleose Hjalgrim et al., J Natl Cancer Inst, 2000; 92, Bemærk: Skønt kohortestudier generelt ikke er velegnede til undersøgelser af sjældne udfald, kan sådanne meget vel indtræffe med tilstrækkelig stor hyppighed i eksponerede kohorter til at undersøgelser er mulige. H&B p 156-7

40 Valg af eksponeret gruppe Identificeret i tilfældigt udsnit af hele befolkningen Intet overordnet udvælgelsesprincip Velegnet til at studere risikofaktorer, som har høj prævalens, d.v.s., som en rimelig andel af befolkningen er eksponeret til. Eksempel: Copenhagen City Heart Study Lange et al., N Engl J Med., 1998; 339, H&B p 156

41 Valg af eksponeret gruppe Identificeret i subpopulationer med logistiske fordele Udvælgelsen af studiepopulation betinges af logistiske hensyn snarere end krav om videnskabelige idealer Dikteret af hensynet til mulighederne for komplette og valide oplysninger om eksposition og udfald Egnede til risikofaktorer, der forekommer med en vis prævalens eksempel: Nurses Health Study Manson et al., N Engl J Med., 1999; 341, H&B p 158

42 Hvem skal vi sammenligne med? Population Individer uden udfald Eksponerede Ikke-eksponerede Rask Udfald Tabt Rask Udfald Tabt Referencegruppen skal være uden eksposition raske (med mulighed for at udvikle udfald!)

43 Valg af sammenligningsgruppe Intern sammenligning Eksponerede og ikke-eksponerede i samme studiepopulation Hensigten er at minimere andre forskelle på eksponerede og ikke- eksponerede som følge af f. eks. selektionsbias Eksempel: Nurses Health Study Manson et al., NEJM 1999, 341, H&B p 159

44 Intern kontrolgruppe Specifically, we assessed Hodgkin s lymphoma risks in two cohorts of patients who on clinical suspicion of infectious mononucleosis had sera serologically tested and who turned out to be either positive (considered as evidence of acute EBV infection and hence EBV-related infectious mononucleosis) or negative (considered as no evidence of acute EBV infection and hence not EBV-related infectious mononucleosis) for heterophile antibodies by the Paul-Bunnell (PB) reaction.

45 Valg af sammenligningsgruppe Ekstern kontrolgruppe Kontrolgruppe vælges i anden population, anden kohorte Eksempel: asbestarbejdere (eksponerede) sammenlignes med tekstilarbejdere (ikke-eksponerede) med hensyn til forekomst af lungkræft H&B p 160 Man kan også anvende flere forskellige kontrolgrupper! H&B p 161

46 Valg af sammenligningsgruppe Hele befolkningen Specialtilfælde af ekstern sammenligningsgruppe eksempel: Asbestarbejdere (eksponerede) sammenlignes med hela Danmarks befolkning (ueksponerede) med hensyn til lungkræft. SIR, SMR INDIREKTE STANDARDISERING H&B p 160

47 Tidsdimensioner i kohortestudier Retrospektive kohortestudier (H&B 154-6) Hurtige, billige Egnede til undersøgelser af udfald med lang latenstid Forudsætter adgang til eksisterende ekspositionsoplysninger Kan være vanskeligt at få nøjagtige ekspositionsoplysninger Risiko for konfounding Prospektive kohortestudier Mere tidskrævende, dyrere Mulighed for mere præcise ekspositionsoplysninger Mulighed for løbende indsamling af oplysninger om potentielle konfoundere

48 Tag med hjem beskeder Deskriptiv epidemiologi Er god, billig og vigtig, men uanvendelig til hypotesetestning Direkte standardisering Indebærer vægtning af alders (og/eller køns-)specifikke incidensrater med standard proportioner Resulterer i sammenlignelige mål for hyppighed Indebærer tab af detaljeinformation Kohortestudier Tager udgangspunkt i ekspositionsstatus Valget af eksponerede og ikke-eksponerede kohorter afhænger af de videnskabelige spørgsmål, men logistiske forhold kan med fordel overvejes tillige.