Forelæsning ved Professor Elsebeth Lynge Velkommen til Epidemiologi



Relaterede dokumenter
3 typer. Case-kohorte. Nested case-kontrol. Case-non case (klassisk case-kontrol us.)

Hyppigheds- og associationsmål. Kim Overvad Afdeling for Epidemiologi Institut for Folkesundhed Aarhus Universitet Februar 2011

Præcision og effektivitet (efficiency)?

Epidemiologiske associationsmål

Effektmålsmodifikation

EPIDEMIOLOGI MODUL 7. April Søren Friis Institut for Epidemiologisk Kræftforskning Kræftens Bekæmpelse DAGENS PROGRAM

Studiedesign. Rikke Guldberg Ulrik Schiøler Kesmodel Øjvind Lidegaard

Studiedesigns: Case-kontrolundersøgelser

Årsagsteori. Kim Overvad Afdeling for Epidemiologi Institut for Folkesundhed Aarhus Universitet April 2011

applies equally to HRT and tibolone this should be made clear by replacing HRT with HRT or tibolone in the tibolone SmPC.

OBSERVERENDE UNDERSØGELSER. Kim Overvad Institut for Epidemiologi og Socialmedicin Aarhus Universitet Forår 2002

Statistik for MPH: 7

Epidemiologiske metoder

Studiedesigns: Kohorteundersøgelser

Kursus i Epidemiologi og Biostatistik. Epidemiologiske mål. Studiedesign. Svend Juul

Fejlkilder. Kim Overvad Afdeling for Epidemiologi Institut for Folkesundhed Aarhus Universitet Marts 2011

Studiedesigns: Kohorteundersøgelser

Effektmålsmodifikation

REEKSAMEN I EPIDEMIOLOGISKE METODER IT & Sundhed, 2. semester

Statistik for MPH: oktober Attributable risk, bestemmelse af stikprøvestørrelse (Silva: , )

Vurdering af epidemiologiske undersøgelser. Epidemiologisk forskning

Epidemiologiske mål Studiedesign

Epidemiologiske associationsmål

Mantel-Haenszel analyser. Stratificerede epidemiologiske analyser

Epidemiologisk design I. Eksperimentelle undersøgelser. Epidemiologisk design II. Randomiserede undersøgelser. Randomisering I.

Department of Public Health. Case-control design. Katrine Strandberg-Larsen Department of Public Health, Section of Social Medicine

X M Y. What is mediation? Mediation analysis an introduction. Definition

Epidemiologisk design I. Eksperimentelle undersøgelser. Epidemiologisk design II. Randomiserede undersøgelser. Randomisering II

Epidemiologiske metoder

Fejlkilder. Ulrik Schiøler Kesmodel. Rikke Guldberg Øjvind Lidegaard

Epidemiologi. Hvad er det? Øjvind Lidegaard og Ulrik Kesmodel

9. Chi-i-anden test, case-control data, logistisk regression.

Målsætning. Vurdering af epidemiologiske undersøgelser

Analyse af binære responsvariable

Eksperimenter. Kim Overvad Afdeling for Epidemiologi Institut for Folkesundhed Aarhus Universitet Marts 2011

Brystkræftscreening og overdiagnostik hvordan forstår vi stigningen i incidens?

En teoretisk årsagsmodel: Operationalisering: Vurdering af epidemiologiske undersøgelser. 1. Informationsproblemer Darts et eksempel på målefejl

Epidemiologiske hyppighedsmål

Epidemiologi. Sjurdur F. Olsen. Epidemiologi: Introduktion. Epidemiologi: Introduktion. Epidemiologi: Eksempel. 1. Introduktion om epidemiologi

Hvor mange har egentlig kræft?

Studiedesigns: Randomiserede kontrollerede undersøgelser

To grundlæggende kategorier af sygdomsmål: EPIDEMIOLOGISKE MÅL OG DESIGN-OPTIONER. prævalens og incidens

Ved undervisningen i epidemiologi/statistik den 8. og 10. november 2011 vil vi lægge hovedvægten på en fælles diskussion af følgende fire artikler:

Ulighed i sundhed - set i et livsforløb

Kost og Hjerte- Kar-Sygdom. Jette Heberg cand.scient.san og stud.phd /Hjerteforeningen

Hvordan får vi bugt med det fedmefremmende samfund?

Frugt, grøntsager og fuldkorn Beskyttelse mod kræft? - Set med en epidemiologs øjne. Anja Olsen Institut for Epidemiologisk Kræftforskning

Kohorte. Algorithm for classification of study. Kohorte og interventionsstudier

Selektionsbias. Mads Kamper-Jørgensen, lektor, Afdeling for Social Medicin, Institut for Folkesundhedsvidenskab

Det randomiserede kontrollerede forsøg og evidens-baseret medicin

Logistisk regression

Epidemiologisk evidens og opsummering

Studiedesigns: Alternative designs

Population attributable fraction

06/11/12. Livsstilssygdomme, velfærdssygdomme eller kroniske sygdomme. Antagelser knyttet til begrebet livsstilssygdomme.

Confounding. Mads Kamper-Jørgensen, lektor, Afdeling for Social Medicin, Institut for Folkesundhedsvidenskab

Introduktion til epidemiologi

Reexam questions in Statistics and Evidence-based medicine, august sem. Medis/Medicin, Modul 2.4.

ORDINÆR EKSAMEN I EPIDEMIOLOGISKE METODER IT & Sundhed, 2. semester

Ovl. Hans Mørch Jensen Prof. L. V. Kessing. Prof. Ø. Lidegaard Prof. P. K. Andersen PhD, MD, L. H. Pedersen Biostatistiker Randi Grøn

Mål. Kritisk vurdering af litteraturen. Vurdering af evidensen. Typer af fejlkilder. Fire muligheder. Fejlkilder og studie størrelse

Syddansk Universitet. Notat om Diabetes i Danmark Juel, Knud. Publication date: Document Version Også kaldet Forlagets PDF. Link to publication

Årsager. Øjvind Lidegaard, RH Rikke Guldberg, Skejby Ulrik Kesmodel, Herlev

Social ulighed i dødelighed i Danmark gennem 25 år

Sociale relationers betydning for helbred

Confounding. Mads Kamper-Jørgensen, lektor, Afdeling for Social Medicin, Institut for Folkesundhedsvidenskab

Epidemiologiske metoder

Confounding og stratificeret analyse

Skriftlig Eksamen Kombinatorik, Sandsynlighed og Randomiserede Algoritmer (DM528)

Komorbiditet og hoved-hals cancer

Vurdering af epidemiologiske undersøgelser igen

HÅNDTERING AF RISIKOFAKTORER FOR SYGDOM Medicinforbrug og selvvurderet helbred

Statistik ved Bachelor-uddannelsen i folkesundhedsvidenskab. Stratificerede analyser

Fysiske arbejdskrav og fitness

Mænd og lungekræft. Svend Aage Madsen Rigshospitalet. Svend Aage Madsen. Forekomst og dødelighed. Dødelighed: Svend Aage Madsen

Statistik ved Bachelor-uddannelsen i folkesundhedsvidenskab. Uafhængighedstestet

Intern validitet: Fejlkilder og tolkningsproblemer i epidemiologiske undersøgelser

Epidemiologiprojekt. Ann-Louise, Jennifer, Matilda og Elif 408

2. Hvilke(t) epidemiologisk(e) design(s) anvender forfatterne til at belyse problemstillingen? (7 point)

Resultater. Formål. Results. Results. Må ikke indeholde. At fåf. kendskab til rapportering af resultater. beskrivelse

Svend Aage Madsen. Chefpsykolog, Rigshospitalet SVEND AAGE MADSEN

En teoretisk årsagsmodel: Operationalisering: Vurdering af epidemiologiske undersøgelser. 1. Informationsproblemer Eksempler på målefejl

Morten Frydenberg Biostatistik version dato:

Komorbiditet og operation for tarmkræft

Vina Nguyen HSSP July 13, 2008

Vurdering af det Randomiserede kliniske forsøg RCT

Sociale relationer, helbred og aldring

Basic statistics for experimental medical researchers

Transkript:

slide Afdelingen for Epidemiologi Indhold slide1 slide2 slide3 slide4 slide5 slide6 slide7 slide8 slide9 slide10 slide11 slide12 slide13 slide14 slide15 slide16 slide17 slide18 slide19 slide20 slide21 slide22 slide23 Forelæsning ved Professor Elsebeth Lynge Velkommen til Epidemiologi tilbage http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/hoveddoc.htm [16-02-2003 12:23:08]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig1.jpg [16-02-2003 12:23:12]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig2.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig2.jpg [16-02-2003 12:23:16]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig4.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig4.jpg [16-02-2003 12:23:21]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig6.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig6.jpg (1 of 2) [16-02-2003 12:23:24]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig6.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig6.jpg (2 of 2) [16-02-2003 12:23:24]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig5.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig5.jpg [16-02-2003 12:23:27]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig26.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig26.jpg [16-02-2003 12:23:34]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig7.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig7.jpg [16-02-2003 12:23:37]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig8.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig8.jpg (1 of 2) [16-02-2003 12:23:41]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig8.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig8.jpg (2 of 2) [16-02-2003 12:23:41]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig9.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig9.jpg (1 of 2) [16-02-2003 12:23:45]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig9.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig9.jpg (2 of 2) [16-02-2003 12:23:45]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig10.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig10.jpg [16-02-2003 12:23:51]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig11.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig11.jpg [16-02-2003 12:23:55]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig12.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig12.jpg (1 of 2) [16-02-2003 12:24:02]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig12.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig12.jpg (2 of 2) [16-02-2003 12:24:02]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig27.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig27.jpg [16-02-2003 12:24:05]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig14.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig14.jpg (1 of 2) [16-02-2003 12:24:08]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig14.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig14.jpg (2 of 2) [16-02-2003 12:24:08]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig13.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig13.jpg [16-02-2003 12:24:14]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig17.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig17.jpg [16-02-2003 12:24:17]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig15.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig15.jpg [16-02-2003 12:24:20]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig16.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig16.jpg [16-02-2003 12:24:23]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig19.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig19.jpg [16-02-2003 12:24:26]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig20.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig20.jpg [16-02-2003 12:24:29]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig28.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig28.jpg [16-02-2003 12:24:32]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig29.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig29.jpg [16-02-2003 12:24:35]

EPIDEMIOLOGISKE ASSOCIATIONSMÅL 1

HVAD ER EPIDEMIOLOGISKE PROBLEMER HVOR MANGE? Døde Fødte Kræftpatienter HIV-smittede HVOR HYPPIGT? Fødes børn med hareskår? Får 40-årige kvinder brystkræft? Får ældre kvinder hoftebrud? 2

SAMMENLIGNINGER Er der flere trafikdræbte i Frankrig end i Danmark? Får rygere hyppigere lungekræft end ikke-rygere? Dør danskere før svenskere? ÅRSAGSFORHOLD Får man hovedpine af støj? Skyldes den øgede forekomst af modermærkekræft solskoldninger? Falder dødeligheden af hjertesygdomme, fordi vi dyrker motion? 3

I = incidens d = antal nye sygdomstilfælde PY = antal personår INCIDENS Eksponerede: Ikke-eksponerede: I e = d e /PY e I o = d o /PY o RELATIV RISIKO RR = I e /I o = (d e /PY e ) / (d o /PY o ) = (d e x PY o ) / (d o x PY e ) RISIKO DIFFERENS RD = I e I o = d e /PY e d o /PY o 4

OVARY CANCER INCIDENCE DENMARK 1943-1996 80 70 Rate per 100,000 1994 60 50 40 30 20 10 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 5

OVARY CANCER INCIDENCE DENMARK 1943-1996 80 70 Rate per 100,000 1944 1994 60 50 40 30 20 10 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 6

7

8

OVARY CANCER INCIDENCE DENMARK 1943-1996 40 35 Risk difference 1994-1944 30 25 20 15 10 5 0-5 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 9

10

SÆDKVALITET Relativ risiko: sædkvalitet hos mænd født 1976-1979 sammenlignet med sædkvalitet hos mænd født 1935-1949: (41 mio/ml) / (63 mio/ml) = 0.65 Difference: sædkvalitet hos mænd født 1935-1949 minus sædkvalitet hos mænd født 1976-1979: 63 mio/ml 41 mio/ml = 22 mio/ml 11

ANALYTISKE EPIDEMIOLOGISKE UNDERSØGELSER Kohorte undersøgelser - prospektive - historiske (retrospektive) Case-control undersøgelser 12

KOHORTE-UNDERSØGELSE Eksponeret Syg Personår Ja Nej Ja a PY e Nej b PY o Total a+b PY e +PY o I e = a/py e I o = b/py o RR = (a/py e ) / (b/py o ) = (a x PY o ) / (b x PY e ) RD = (a/py e ) - (b/py o ) 13

KOHORTE-UNDERSØGELSE Hormone Coronary Personår heart disease use Ja Nej Ja 30 54309 Nej 60 51478 Total 90 105786 Kilde: Stampfer et al, A prospective study of postmenopausal hormones and coronary heart disesse, 1985 Beregn: I e (30/54309) I o (60/51478) RR (30/54309) / (60/51478) = 0.47 RD (30/54309) - (60/51478) = -6.1*10-4 14

UNDERSØGELSE CASE-CONTROL- Eksponeret Syg Total Ja Nej Ja a c a+c Nej b d b+d Total a+b c+d a+b+c+d Vi kan ikke beregne incidensrater, da vi ikke har personår. Derfor kan vi heller ikke beregne risiko differens. MEN vi kan beregne: Odds ratio ~ Relativ risiko OR = (a/c) / (b/d) = (a x d) / (b x c) 15

UNDERSØGELSE CASE-CONTROL- Eksponeret Syg Total Ja Nej Ja a c a+c Nej b d b+d Total a+b c+d a+b+c+d c og d udvælges således, at c/d = PY e /PY o Derfor bliver: OR = (a x d) / (b x c) ~ RR = (a x PY o ) / (b x PY e ) 16

CASE-CONTROL- UNDERSØGELSE Current Myocardial Total use of infarction OC Ja Nej Ja 23 304 327 Nej 133 2816 2949 Total 156 3120 3276 Kilde: Rosenberg et al. Oral contraceptive use in relation to non-fatal myocardial infarction, 1980. Beregn: OR (23*2816) / (133*304) = 1.6 ~ RR 17

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig1_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig1_1.jpg [16-02-2003 12:19:14]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig2_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig2_1.jpg (1 of 2) [16-02-2003 12:19:22]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig3_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig3_1.jpg (1 of 2) [16-02-2003 12:19:29]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig3_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig3_1.jpg (2 of 2) [16-02-2003 12:19:29]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig4_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig4_1.jpg (1 of 2) [16-02-2003 12:19:33]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig4_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig4_1.jpg (2 of 2) [16-02-2003 12:19:33]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig5_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig5_1.jpg [16-02-2003 12:19:37]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig7_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig7_1.jpg [16-02-2003 12:20:10]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig8_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig8_1.jpg [16-02-2003 12:20:14]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig9_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig9_1.jpg (1 of 2) [16-02-2003 12:20:17]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig10_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig10_1.jpg [16-02-2003 12:20:20]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig11_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig11_1.jpg [16-02-2003 12:20:23]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig12_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig12_1.jpg [16-02-2003 12:20:26]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig13_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig13_1.jpg [16-02-2003 12:20:33]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig14_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig14_1.jpg [16-02-2003 12:20:37]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig15_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig15_1.jpg [16-02-2003 12:20:39]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig16_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig16_1.jpg [16-02-2003 12:20:42]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig17_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig17_1.jpg [16-02-2003 12:20:46]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig19_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig19_1.jpg [16-02-2003 12:20:52]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig20_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig20_1.jpg [16-02-2003 12:20:56]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig21_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig21_1.jpg [16-02-2003 12:20:59]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig22_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig22_1.jpg [16-02-2003 12:21:02]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig23_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig23_1.jpg (1 of 2) [16-02-2003 12:21:05]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig23_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig23_1.jpg (2 of 2) [16-02-2003 12:21:05]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig24_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig24_1.jpg (1 of 2) [16-02-2003 12:21:09]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig24_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig24_1.jpg (2 of 2) [16-02-2003 12:21:09]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig25_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig25_1.jpg (1 of 2) [16-02-2003 12:21:12]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig25_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig25_1.jpg (2 of 2) [16-02-2003 12:21:12]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig26_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig26_1.jpg (1 of 2) [16-02-2003 12:21:15]

http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig27_1.jpg http://www.pubhealth.ku.dk/epi/uv/3sem/img/fig27_1.jpg [16-02-2003 12:21:18]

Velkommen Epidemiologi Medicin - 6.-8. semester Lektor Henrik Friis Afdeling for Epidemiologi, Institut for Folkesundhedsvidenskab h.friis@pubhealth.ku.dk

Disposition Introduktion Epidemiologi på 6. og 8. semester Hvad du finder på www.pubhealth.ku.dk/epi/index-d.html OSVAL II emner Epidemiologi: begreber og metoder Oversigt Confounding og effekt modifikation Randomised, controlled trials confounding og effekt modifikation

Epidemiologi på 6.-8. semester Indledende to-ugers kursus Epidemiologi begreber og metoder (2F) Hvad fejler danskerne? (1F+2H) Infektions/lungesygdomme Infektionsepidemiologi, incl Global infections (2F) Overvågning af smitsomme sygdomme (1F+2H) Endokrinologi/mammasygdomme Epidemiologisk transition fedme og diabetes (2F+3H) Hjertesygdomme Hjertesygdommenes epidemiologi (1F+2H) Afsluttende to-ugers kursus Forebyggelsesstrategier (2F)

Hvad du finder på www.pubhealth.ku.dk/epi/index-d.html Målsætning Skema Pensum Generelt Tema-specifikt Materiale husk at printe ud og medbring! Hand-outs forelæsningsnoter/power-point præsentation Materiale til holdtimer OSVAL II emner

Pensum - generelt Epidemiology for the Uninitiated, BMJ Artikler fra Lancets Epidemiology Series fra 2002 An overview of clinical research: the lay of the land Descriptive studies: what they can and cannot do Bias and causal associations in observational research Cohort studies: marching towards outcomes Case-control studies: research in reverse Generation of allocation sequences in randomised trials: chance, not choice Allocation concealment in randomised trials: defending against deciphering Blinding in randomised trials: hiding who got what Bemærk: den officielle pensumliste er på www.pubhealth.ku.dk/epi/index-d.html

Pensum tema-specifikt Hvad fejler danskerne? Sund hele livet - nationale mål og strategier for folkesundheden 2002-10. (K. 1) Status 2001. (K. 4-5) Sundhedspolitisk redegørelse 2002. (K. 5) Infektionsepidemiologi Fra www.ssi.dk: Børnevaccinationsprogrammet, og EPI-NYT: Influenza: Uge 1-2/1998, 23/2001 og 39/2002; HIV: 21/2002 og 47/2002 Belshe R: Influenza as a zoonosis: how likely is a pandemic? Lancet, 1998;351:460 Johansen JD. HIV infektion påvist hos unge i Danmark 1990-1999. UfL, 2001;163(42):5820. Glismann SO. Risiko for mæslingeepidemi i Danmark. UfL, 2002;164(49):5745. Madsen KM et al. MFR-vaccination og autisme et populationsbaseret followupstudie. UfL, 2002;164(49):5741-44. Fedme og diabetes. Bemærk: den officielle pensumliste er på www.pubhealth.ku.dk/epi/index-d.html

OSVAL II emner Elsebeth Lynge, elsebeth@pubhealth.ku.dk Cancer Screening Middellevetid Dan Meyrowitsch, d.meyrowitsch@pubhealth.ku.dk Epidemiologisk transition fx ulykker i ulande Mandlig omskæring Parasitære sygdomme Henrik Friis, h.friis@pubhealth.ku.dk Den næste influenza pandemi Tuberkulosens epidemiologi Fedme og diabetes i ulande

Epidemiologi begreber og metoder Oversigt Epidemiologiske mål Hvad er epidemiologi? Hvad er en årsag? Processen i et epidemiologisk studie Er estimatet validt? Confounding Effekt modifikation - interaktion Randomiserede, kontrollerede trials Confounding og interaktion i RCT

Hvad er epidemiologi? Læren om sygdommes hyppighed, fordeling og årsager Sygdomme opstår ikke tilfældigt, men afhængigt af diverse faktorer - determinanter Disse determinanter kan identificeres, og viden herom bruges til at forbedre sundhedstilstanden Epidemiologiens objekt er populationer nødvendigt for at drage slutninger om årsagssammenhænge Uafhængige variable Afhængig variabel Exposure Disease Study factors Outcome Predictors Explanatory variables Risk factors Determinants

Hyppighedsmål Epidemiologiske mål Prævalens fx 2% har sygdommen Incidens Rate incidensrate, fx 2.2/100 000/år får sygdommen Proportion kumulativ incidensproportion, fx 5% får sygdommen på 5 år Associationsmål Relativ risiko Risikoen for sygdommen blandt eksponerede i forhold til ueksponerede Odds ratio Et mål for den relative risiko ifbm case-control studier

Hvad er en årsag? Hvad er en årsag a cause? An act, event or condition, that initiate a series of events leading to an effect alone or together with other causes Rothman, 1976 Sjældent én men kæder eller netværk af årsager Årsager på forskellige niveauer Miljø erhverv bolig familie ernæring livsstil Individet gener celle væv organ psyke Organisme

Processen i et epidemiologisk studie Source population 1. Sampling True, unknown population parameter π P (95% CI) Our estimate of π Study population P The estimate in our sample 2. Study conduct 3. Statistical analysis 4. Inference

Er estimatet validt? Kun muligt at drage slutninger om befolkningen udfra stikprøven, hvis der ikke er alternative forklaringer Alternative forklaringer kunne være: Bias En systematisk fejl - skyldes studiets design og gennemførelse Et validitetsproblem - kan ikke afhjælpes Confounding En systematisk fejl - skyldes en ydre faktor Et validitetsproblem - kan kontrolleres via design/analyse Tilfældigheder En tilfældig fejl - skyldes stikprøvevariationen Et præcisionproblem - kan beskrives kvantitativt

Forårsager en confounder confounding? Confounding En falsk association mellem exposure og disease, på grund af effekten af en confounder C + E - D - E + D + Confounder En risiko faktor for disease, som er associeret med exposure

Hvordan undgår vi confounding? En confounder er en risiko faktor for disease Det kan vi ikke ændre på! associeret med exposure Vi kan fordele confounderen ligeligt mellem exposure-grupperne! C + C + E - D - E + D + Hvordan kan vi gøre det?

Hvordan undgår vi confounding? Hvordan kan vi fordele C ligeligt mellem eksponeringsgrupperne? C + C + E - D? E + D? I design-fasen Restriktion: vi inkluderer kun C - i studiet eller kun C + Randomisering: vi fordeler deltagerne tilfældigt til E - and E + I analyse-fasen Stratifikation: vi analyserer separat for C - og C + Multivariabel analyse: vi lader computeren klare det!

Confounding Risk RR stratum-c+ =1 RR crude =2 RR stratum-c- =1 0 1 Exposure

Confounding - positive Risk Rygere RR crude =2 Ikke-rygere Kvinder Mænd

Confounding - negative Risk Rygere RR crude =1 Ikke-rygere Kvinder Mænd

Confounder kontrol via stratifikation Crude Stratumspecific Ajd RR vægtet gennemsnit af de stratum-specifikke RR

Confounder kontrol via stratifikation Crude Stratumspecific Ajd RR - vægtet gennemsnit af de stratum-specifikke RR

Hvordan undersøger vi for confounding? Beregn et crude estimate for associationen Kontrollér for confounderen og beregn et adjusted estimate Statificér, og beregn stratum-specifikke estimater Beregn gennemsnittet af de stratum-specifikke estimater Sammenlign adjusted og crude estimates Hvis de er forskellige, så var crude estimate confounded Rapporter derfor adjusted (unconfounded) estimate Bemærk: Hvor forskellige de må være er en skønssag! Undersøgelse for confounding baseres IKKE på p-værdier!

Confoundere - confounding? Hvilke faktorer skal man tænke på? Altid alder og køn Sygdommens kendte risikofaktorer Hvordan undersøger man for confounding? Sammenlign adjusted estimate med crude estimate Hvis forskellige, så er crude estimate confounded Man kan ikke bruge signifikanstests!

Effekt modifikation - interaktion Risk RR stratum-em+ =4 RR crude =2 RR stratum-em- =1 0 1 Exposure

Effekt modifikation Crude Stratumspecific Hvis stratum-specifikke RR er forskellige effekt modifikation! Reporter de stratum-specifikke estimater

Hvad er effekt modifikation - interaktion? Effekten af en eksponering afhænger af en tredje faktor Skyldes en kompliceret årsagssammenhæng Skal beskrives ikke elimineres Man undersøger for effekt modifikation ved stratifikation Effekt modifikation vs confounding Begge skyldes samspil med en tredje faktor Begge undersøges ved stratifikation eller multivariabel analyse Confounding: stratum-specifikke estimater ens Effekt modifikation: stratum-specifikke estimater er forskellige Confounding skal elimineres - effekt modifikation skal beskrives

Interventionsstudie Som et kohortestudie: eksponering outcome Eksponering bestemmes af undersøgeren Effekten sammenlignes med ingen, anden eller placebo intervention Randomised, controlled trial - RCT Randomiseret eliminerer confounding Placebo-kontrolleret muliggør blinding Dobbelt-blindt reducerer bias Stærkeste design til at afgøre årsag-virkning sammenhæng

Interventionsstudie Randomisering Allokering bestemmes af undersøgeren ved tilfældighedsprincip Muliggør stor kontrast i eksponering Kun tilfældige forskelle mellem grupperne mht andre variable Forskellig eksponering i øvrigt sammenlignelige Den relative risiko bestemmes, som RR = Risikoen hvis eksponeret Risikoen hvis ikke eksponeret

Confounding ved RCT Randomisering vil ideelt føre til Ligelig fordeling af kendte og ukendte confoundere Dermed ingen confounding Randomisering kan svigte sjusk eller tilfældigheder Jo stærkere risiko faktor, jo mindre forskelle medfører confounding Hvordan vurderes om der kan være confounding? Undersøger for baseline equivalence Hvis der er forskelle så laves stratificeret eller multivariabel analyse undersøge og eventuelt kontrollere for confounding

Effekt modifikation ved RCT Er effekten større hos nogle end hos andre? Fx blandt kvinder, ældre, rygere, syge, etc Eks 1: Effekten af jerntilskud på hæmoglobin hos raske? Eks 2: Effekten af jerntilskud på hæmoglobin hos anæmiske?

Effekt modifikation ved RCT ABSTRACT Iron supplements are often prescribed during infancy but their benefits and risks have not been well documented. We examined whether iron supplements affect growth or morbidity of breastfed infants. Full-term infants in Sweden (n 101) and Honduras (n 131) were randomly assigned to three groups at 4 mo of age: 1) placebo from 4 to 9 mo; 2) placebo from 4 to 6 mo and iron supplements [1 mg/(kg d)] from 6 to 9 mo; or 3) iron supplements from 4 to 9 mo. All infants were exclusively or nearly exclusively breast-fed to 6 mo and continued to be breast-fed to at least 9 mo. Growth was measured monthly and morbidity data were collected every 2 wk. Among the Swedish infants, gains in length and head circumference were significantly lower in those who received iron than in those given placebo from 4 to 9 mo. The same effect on length was seen in Honduras, but only at 4 6 mo among those with initial hemoglobin (Hb) >110 g/l. There was no significant main effect of iron supplementation on morbidity, nor any significant interaction between iron supplementation and site, but for diarrhea (with both sites combined), there was an interaction between iron supplementation and initial Hb. Among infants with Hb <110 g/l at 4 mo, diarrhea was less common among those given iron than in those given placebo from 4 9 mo, whereas the opposite was true among those with Hb >=110 g/l (P 0.05). We conclude that routine iron supplementation of breast-fed infants may benefit those with low Hb but may present risks for those with normal Hb. J. Nutr. 132: 3249 3255, 2002.

Effekt modifikation ved RCT Dewey KG, 2002

RCT confounding og effekt modifikation Nedsætter aspirin risikoen for hjerte-kar dødelighed? Hvilken rolle kunne køn spille? Confounder? Effekt modifier? Aspirin + - Køn m f 600 600 1 200 400 400 800 1 000 1 000 2 000

RCT - two-by-two factorial design To interventioner/hypoteser undersøges i samme studie Aspirin nedsætter risikoen for hjerte-kar dødelighed β-caroten nedsætter risikoen for lungekræft Effekterne forudsættes uafhængige, ie. ingen interaktion Effekten af hver intervention estimeres uden hensyn til den anden Vi sammenligner aspirin (n=11 000) med ingen aspirin (n=11 000) Aspirin + - PHSRG, NEJM, 1989 β-caroten + - 11 000 11 000 11 000 11 000 22 000

RCT - two-by-two factorial design To interventioner mod samme sygdom: α-tocopherol nedsætter risikoen for lungekræft β-caroten nedsætter risikoen for lungekræft Tillader undersøgelse for interaktion Interaktion estimér effekten separat for hvert niveau af den anden intervention Ingen interaktion større styrke til at bestemme effekter α-tocopherol + - ATBC-CPSG, NEJM, 1994 β-caroten + - 7 000 7 000 14 000 7 000 7 000 14 000 14 000 14 000 28 000

Resumé Årsagssammenhænge er komplekse Sygdomme har flere årsager ikke nødvendigvis uafhængige Exposure-disease sammenhæng påvirkes af andre faktorer Stratifikation afdækker confounding og effekt modifikation Confounding skal elimineres Effekt modifikation skal beskrives Ved randomiserede, kontrollerede trials Confounding mulig check for baseline equivalence og justér Effekt modifikation sandsynlig er vigtig og skal beskrives

Hvad fejler Danskerne? Del 1

Hvad fejler Danskerne Middellevetid Dødsårsager

Middellevetid Det gennemsnitlige antal år, en person kan forvente at leve i, hvis personens dødelighed fremover svarer til det, der gælder for nuet.

Middellevetid Middellevetid er en prognose for hvor lang tid man vil leve, baseret på alle aldersklassers dødelighed. Et index det anvendes internationalt til vurdering af landes sundhedstilstand

Kohorte vs. periode ALDER KALENDERTID

Overlevelseskurver Overlevende af 100.000 100000 90000 80000 70000 60000 50000 40000 30000 20000 10000 DK 1900 DK 2000 S 2000 0 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 ALDER (ÅR)

Pressen skrev

Middellevetid over tid

Middellevetid over tid

Middellevetidsudvalget Nedsat af sundhedsministeren i 1992 Undersøge, hvilke forhold der kunne påvises at have betydning for udviklingen af middellevetiden i Danmark

Beskrivelse af ændringen Middellevetid over tid 5 8 18 21

KVINDER Middellevetid-2001 MÆND 28 26

Øjebliksbillede

Middellevetidsudvalgets første forklaring Udviklingen i de danske kvinders overdødelighed bidrager relativt meget til stagnationen i middellevetiden. Midaldrende kvinder bærer den største del af overdødeligheden

Hvad er en dødsårsag

Dødsårsager Tilgrundliggende lidelse Klassificeres ved ICD koder (ICD-10) Sundhedsstyrelsen

Hvilke dødsårsager?

Hjertesygdomme - kvinder

Levercirrose - kvinder

Brystkræft - kvinder

Kræft i tyk- og endetarm - kvinder

Selvmord - kvinder

Ulykker - kvinder

KOL - Kvinder

Lungekræft - kvinder

Dødsårsager der bidrager til stigning Kræft i mund og svælg (K+M) Lungekræft (K) Andre kræftformer (M) Hjertesygdomme (M+K) Kronisk Obstruktiv Lungesygdom (K) Andre sygdomme (M+K) Ulykker (M)

Lungekræft og rygning

Middellevetidsudvalgets konklusion Tobaksrygning er en væsentlig faktor bag overdødeligheden. Tobaksrygning, Alkohol og stofmisbrug er de livsstilsfaktorer der bidrager mest til tab af levetid

2,5 2,2

Hvad fejler Danskerne? Del 2

Generationsperspektivet - en anden historie...

The Queen in the Lancet By Dan Meyrowith and Rune Jacobsen

It s all the Queen s fault!! (Hugo Kesteloot, The Lancet, March 2001)

It s all the Queen s fault!! (Hugo Kesteloot, The Lancet, March 2001) All-cause mortality in women is declining in all western European countries, apart from in Danish women. Many Danish women are smokers. Halting of the decline in mortality occurred 5 years after the ascension to the throne of Denmark by the Queen Margrethe II... The queen is very popular in Denmark and a known cigarette smoker. As a role model for the women, the Queen s example could offer an explanation for the unusual mortality in Danish women.

It s all the Queen s fault!! Kesteloot has pooled individuals from all age-groups 45-74 years! (Hugo Kesteloot, The Lancet, March 2001)

The Danes hit back!

The Danes hit back! Jacobsen et al., letter in The Lancet, July 2001: The age-specific mortality for Danish women from 1900 to 1995, however, shows that the increase in mortality actually started before 1972.. (our) curves show an apparent increase in mortality with increasing age. The rise in mortality therefore comes from a certain generation of women. The women with the increase in mortality are the first generation of frequent smokers.. and the generations entering the workforce during the 1960s.

It s not the Queen s fault! (Politiken, 7-7-01)

Forklaring på tidsforløb Middellevetid 82 80 78 76 74 72 70 68 Sweden Denmark 66 1940 1960 1980 2000 År

ALDER KALENDERTID Alder = periode + fødselskohorte <=> Fødselskohorte = periode - alder

Overdødelighed Alder = periode + fødselskohorte <=> Fødselskohorte = periode - alder

Konklusion Grunden til den lave middellevetid skyldes hovedsageligt en overdødelighed blandt kvinder født imellem de to verdenskrige. Årsagerne (risikofaktorerne) til den lave middellevetid for kvinder skal findes hos generationer født mellem de to verdenskrige.

Er rygning årsagen? Risiko for at dø Risiko for at dø af lungekræft Fødselskohorte

Konklusion Tobak kan ikke alene forklare stagnationen i middellevetiden Andre årsager må have indflydelse