Epidemiologie
o6. seminář
C:\WINWORD\CLIPART\CROWD.WMF

Epidemiologie
oposuzování vztahů mezi nemocemi, jejich příčinami a podmínkami vzniku → důležitou roli hraje
statistika – metody na měření vztahů mezi jevy, tzv. asociace
ostatistické závěry – platí pouze s určitou pravděpodobností!!! (95%, 99%)
oz epidemiologického hlediska → důležité ty faktory, jejichž změna vede ke změně incidence nemoci
nebo úmrtnosti
o→   ZVÝŠENÍ – rizikové faktory
o→   SNÍŽENÍ – protektivní faktory
oněkteré vztahy se mohou jevit jako kauzální, i když ve skutečnosti nejsou, jde o tzv. zavádějící
faktory - confoundery
o

Confounding („třetí faktor“)
oConfounding = nepřímá asociace, „třetí faktor“
oBias = (zkreslení) systematická chyba, projevuje se podhodnocením n. nadhodnocením skutečného
jevu.
oSelekční bias – v důsledku chyb při plánování studie
oInformační bias – u studovaných subjektů dochází k misklasifikaci (chyba při klasifikaci nemoci)
nemoci, expozice nebo obojího.
o
o                                                 confounder
o                            C
o
o
o             E  - - - - - - - - - - - N
o                     expozice                                                 nemoc

Confounding/bias
oRozdíl mezi bias a counfoundingem:
-Jestliže asociace mezi E a N vznikla pouze v důsledku bias, ve skutečnosti žádná asociace
neexistuje, výsledek studie je chybný.
-Jestliže asociace mezi E a N způsobil confounding, asociace mezi E a N existuje, lze ji však
vysvětlit korelací expozice s jiným faktorem.

Příčiny nemocí a jejich studium (1)
o→ nejvýznamnější oblast epidemiologie
oNemoc je dynamický proces.
oEtiologie – soubor poznatků o příčinách nemoci – záležitost činitelů vnějšího prostředí
oPatogeneze – racionální výklad vnitřního fyziologického mechanismu vedoucího od zdraví k nemoci –
proces biologický
oEtiopatogeneze – představuje úzkou návaznost obou procesů – soubor příčin a mechanismů
o
o

Příčiny nemocí a jejich studium (2)
oStudium etiologie a patogeneze jednotlivých nemocí je předmětem zkoumání příslušných lékařských
oborů - epidemiologie speciální
o
oObecné zásady všeobecně použitelné při studiu všech nemocí - epidemiologie obecná

Příčiny nemocí a jejich studium (3)
o1. Singularistický přístup: A    B (studie brit. lékařů)
o2. Pluralistický přístup:
o Dvě krajní schémata:                                          B1
a)Jedna příčina → mnoho následků  A              B2
o                                                                                        B3
ob) Mnoho příčin →  jeden následek   A1
o                                                                       A2             B
o                                                                       A3
oMultifaktoriální koncepce etiologie nemoci dnes všeobecně přijímána.
oZjednodušující modely
nosoba – místo – čas (např. dr. John Snow – 1854 – Londýn – cholera), prostředí (dr. Semmelweis –
1846 – porod. klin. I. – medici a II. – por. asist. Vídeň – patologie/porodn. klin. -  studenti -
kontaminace, 10-20% mateřská úmrtnost)
nosoba – etiologický činitel – prostředí – etiologická triáda (původce nemoci - specifické agens –
f., ch., b., s. povahy, vhodný organismus - člověk, prostředí)
nosoba – znak – nemoc
nPozn.: závěry zobecňovány až po věrohodném ověření v praxi

Riziko v epidemiologii (1)
o= pravděpodobnost výskytu určitého jevu, např. že osoba onemocní nebo zemře
o
o→   k hodnocení rizika můžeme využít matematickou statistiku
o
®Pravděpodobnost se obvykle váže k určitému souboru osob a  k vymezenému časovému intervalu
oPravděpodobnost jevu = míra častosti jevu
o

Riziko v epidemiologii (2)
oRiziko - podíl případů, v nichž sledovaný jev nastal, k celkovému počtu případů, v nichž nastat
mohl x opak rizika – naděje
o
oRizikový faktor ® taková vlastnost člověka nebo charakteristika životního prostředí, u které bylo
zjištěno že přispívá (s urč. pravděpodobností) ke vzniku poruchy zdraví (úmrtí) nebo ke zhoršení
zdravotního stavu
o
oRiziková skupina ® osoby vystavené působení rizikového faktoru (RF), např. osoby s dědičnou
zátěží, vystavené nebezpečí infekce, záření, hluku apod.

Měření a srovnávání rizika
oVyhodnocení rizik  a síly etiologického působení porovnáváme velikostí dvou čísel (RR a AR) –
možnost dvěma způsoby:
o
oPodílem incidencí         RR (relativní riziko)
o
oRozdílem incidencí       AR (atributivní riziko)

Míry rizika
a)Relativní riziko RR ® podíl výskytu nemoci nebo úmrtí v souboru exponovaném (rizikovém) k výskytu
nemoci nebo úmrtí v souboru neexponovaném (kontrolním). RR cenné při hodnocení významu sledovaného
znaku pro etiologii nemoci. Udává kolikrát častěji se nemoc vyskytla u…, než u…
b)
b)Atributivní riziko AR ® informuje o tom, s jakou pravděpodobností onemocní, popřípadě umírají
osoby v důsledku působení výhradně jen rizikového faktoru ® rozdíl výskytu nemoci nebo úmrtí v
souboru rizikovém a v souboru osob, které riziku nebyly vystaveny.
c)
c)Populační atributivní riziko → viz AR, ale vztaženo na celou populaci
d)
d)Podíl populačního atributivního rizika (frakce) → udává, v jaké části populace byl výskyt
hodnoceného jevu vyvolán rizikovým faktorem

a) Relativní riziko RR (1)
o®  ukazatel vystihující vztah mezi expozicí rizikovému faktoru a zdravotním následkem, určující
míru zjištěné asociace. Je vyjádřeno poměrem incidencí v exponované a neexponované (kontrolní)
skupině kohortové studie, neboli kolikrát je vyšší nebo nižší v základním než v kontrolním souboru.
® výsledkem je absolutní číslo, jehož výše odpovídá o síle asociace
o     incidence následku u exp.osob Ie
oRR =   incidence následku u neexp.osob  = In

a) Relativní riziko RR (1)
oRR>1 Þ expozice zvyšuje riziko onemocnění resp.úmrtí → rizikový faktor
oRR<1 Þ sledovaný faktor má naopak ochranný efekt
oRR=1 Þ nezávislost mezi sledovanými jevy
o
oČím větší je hodnota RR, tím silnější asociace je prokázána (RR>3 silná asociace, RR>10 velmi
silná asociace)
o
onabývá hodnot:  0 až ∞
o
oVýznam při hodnocení etiologie nemoci.

b) Atributivní riziko AR (1)
® vyjadřuje absolutní efekt expozice, neboli o kolik je incidence vyšší u exponovaných než u
neexponovaných osob
o
oAR = Ie-In
o
oROZDÍL vyjadřuje absolutní efekt expozice. Umožňuje odhadnout velikost nadbytečných ztrát v
důsledku působení rizikového faktoru.
oJe tedy mírou rozsahu studovaného zdravotního problému ve skupině exponovaných.
o
o
o

b) Atributivní riziko AR (2)
oInterpretace:
o
oAR=0  Þ nezávislost
oAR=Ie  Þ všechny případy nemoci lze přičíst sledovanému faktoru
oAR<0  Þ ochranný faktor
o
o

c) Populační atributivní riziko PAR
oobdoba AR, ale vychází z incidence nemoci v celém souboru, ne pouze v exponované skupině
o
oPAR = It-Io
o
oIt  … incidence jevu v celé populaci
oIo … incidence jevu v neexponované části populace
o
oPAR = p(Ie-In) = p x AR
o
olze použít, pokud je znám podíl exponovaných v celé populaci (p)
o
o® uvádí, kolik případů (nemoci, komplikace, úmrtí) lze připsat na vrub sledovaného činitele v celé
populaci (podmínkou je reprezentativní výběr)

d) Podíl atributivního rizika PAF (atributivní frakce)
®podíl případů, které lze přisoudit expozici ® rozdíl mezi výskytem následku u exponovaných a
neexponovaných vztažený na incidenci v celé populaci
o
o PAF = PAR/It = It-Io/It
o
o Pokud známe RR, lze použít:
o
oPAF = p(RR-1)/[1+p(RR-1)],
o
o kde p je podíl osob v populaci vystavených riziku
o
®vztahuje se pouze ke skupině exponovaných!!!
®vyjadřuje se zpravidla v procentech PAF*100 [%]

Výpočet rizik u prospektivní studie (1)
oU prospektivních studií může výpočet rizik vycházet z:
oincidence risk – nová onemocnění/počet osob v počátku intervalu zdravé
oincidence rate – nová onemocnění/součet dob sledování osob bez nemoci
oincidence odds – x/y – os., které onem./ os., kt. zůstaly zdravé
o

Výpočet rizik u prospektivní studie (2)
Nemocní
zdraví
∑
Exponovaní
(RF)
a
b
a+b
Neexp. (bez RF)
c
d
c+d
∑
a+c
b+d
a+b+c+d

Výpočet rizik u prospektivní studie (3)
or1 … pravděpodobnost (riziko), že exponovaná osoba onemocní, odhad P(Nem/Exp) (incidence exp. sk.-
Ie)
or1 = a/(a+b)
or0 … pravděpodobnost, že onemocní osoba neexponovaná, odhad P(Nem/nonE) (incidence neexp. sk.- In)
or0 = c/(c+d)
o
o RR= r1 /r0 AR =  r1- r0
oPozn.: Ve jmenovateli může být místo počtu osob počet sledovaných roků bez nemoci → incidence rate
o

Příklad (prospektivní studie)
oV letech 1965-68 bylo v rámci kardiovaskulárního programu v Honolulu zahájeno sledování 8 006
mužů. Při zahájení studie nemělo v anamnéze mrtvici 7 872 mužů, z toho 3 435 kuřáků a 4 437
nekuřáků. Po 12 letech se mrtvice vyskytla u 171 kuřáků a 117 nekuřáků.
1.Vypočítejte incidence risk, odhad RR a AR
2.Vypočítejte incidenci ODDS, odhad RR a AR

Řešení: příklad (prospektivní studie)
o
o
o
o
o1)    Ie K = 171/3435 = 49,8
o       In N = 117/4437 = 26,4
o RR = 49,8/26,4 = IK /IN  = 1,89
o AR = IK  - IN  = 49,8 – 26,4 = 23,4
2)ODDS K = 171/3264 = 0,0524 = 52,4 na 1000 osob
o ODDS N = 117/4320 = 0,0271 = 27,1 na 1000 osob
o RR = ODDSK/ODDSN = 0,0524/0,0271 = 1,93 x častěji onemocní K než N
o AR = 52,4 – 27,1 = 25,3 na 1000 osob – 25,3 lidí z tisíce bude trpět  CMP v důsledku kouření
ano
ne
celkem
Kuřáci
171
3 264
3 435
Nekuřáci
117
4 320
4 437
celkem
288
7 584
7 872

Výpočet rizik u retrospektivní studie (1)
oU retrospektivních studií nelze přímo stanovit incidenci nemoci, a tudíž ani AR a RR tak, jak
uvedeno dříve.
o
oVychází se z incidence ODDS expozice!

Výpočet rizik u retrospektivní studie (2)
Nemocní
Zdraví
∑
Exponovaní (RF)
a
b
a+b
Neexponovaní (bez RF)
c
d
c+d
∑
a+c
b+d
a+b+c+d

Výpočet rizik u retrospektivní studie (3)
oZa urč. předpokladu možno provést odhad RR. Předpoklady:
nnízká frekvence nemoci
nreprezentativní výběry
o
oOdhad RR = ODDS RATIO (OR) = (a x d) / (b x c)
o
oOdhad vychází ze sázkového rizika:
oOR = (a/c)/(b/d)=ad/bc= ODDS expozice /ODDS neexpozice
oDále můžeme vypočítat PAF – podíl atributivního rizika (frakce).
n

Příklad (retrospektivní studie)
oV souboru 536 dětí narozených s vrozenou vývojovou vadou a 466 dětí narozených bez vady se
sledoval vztah mezi výskytem vady novorozence a výskytem vady v rodině otce.
oZ 536 dětí s vadou se současně vada vyskytovala v rodině otce u 50 dětí, z 466 dětí kontrolních
(narozených bez vady) se vada v rodině otce vyskytovala u 8 dětí.
1.Odhadněte relativní riziko OR
2.Určete podíl atributivní frakce (PAF); p=0,015
3.Výsledky interpretujte

Řešení: příklad (retrospektivní studie)
o
o
o
o
o
o1. Odhad RR = OR = 50x458/8x486 = 5,9
o2. PAF = px(RR-1)/1+px(RR-1) = 0,015x(5,9-1)/1+(5,9-1) = 6,8% - podíl atributivního rizika
o
o0,015 = 1,5% vad v populaci
oOR = relativní riziko
o
o3. 6,8% vad u dětí je geneticky podmíněno genetickou zátěží ze strany rodiny otce.
ano
ne
celkem
vada
50
8
58
kontrol.
486
458
944
celkem
536
466
1002

Příklad: Kouření a úmrtnost lékařů U.K.
oStudie britských lékařů byla zahájena v roce 1951 s cílem zkoumat vztahy mezi kouřením a
úmrtností. Všichni registrovaní lékaři ve Spojeném království byli požádáni, aby vyplnili
jednoduchý dotazník o svých kuřáckých zvycích. Odpovědělo celkem 34 440 lékařů – mužů, tj. asi 69%
všech, kteří byli naživu při rozesílání dotazníků. Z celkového počtu 34 440 respondentů jich v r.
1951 bylo klasifikováno 17% jako nekuřáci.
o Za 20 let sledování (1951 – 1971) došlo ve studovaném souboru k 10 000 úmrtí: 441 z nich na ca
plic a 3 191 na ICHS.
o V tabulce je dána standardizovaná úmrtnost na 100 000 mužů a rok.
Příčina úmrtí
Roční stand. úmrtnost
Na 100 000 mužů
Nekuřáci
Kuřáci
Ca plic
10
140
ICHS
413
669

Příklad: Kouření a úmrtnost lékařů U.K.
oOtázka 1: Vypočítejte relativní a atributivní riziko pro úmrtnost na ca plic a  ICHS u kuřáků ve
srovnání s nekuřáky z dat v tabulce.
oOtázka 2:
a)Která z obou nemocí má silnější etiologický vztah ke kouření?
b)U které z obou nemocí lze větší počet úmrtí vzhledem k počtu kuřáků připsat na vrub kouření?
c)Jaký podíl z celkového počtu úmrtí na ca  plic  lze ve studii britských lékařů připsat na vrub
kouření?
d)Jaké předpoklady jste museli učinit při výpočtech v příkladě c) ?

Řešení: Kouření a úmrtnost lékařů U.K.
oCa plic
1)RR = 140/10 = Iexpon./Ineexpon.  = 14 x vyšší úmrtnost na ca  plic u K než N.
o AR = 140-10 = 130 mužů ze 100 tis. zemře na ca plic v důsledku kouření.
oICHS
o    RR = 669/413 = Iexpon./Ineexpon.  = 1,6 x vyšší úmrtnost na ICHS u K než N.
o    AR = 669-413 = 256 mužů ze 100 tis. zemře na ICHS v důsledku kouření.
o2)
a)Při posuzování etiolog. vztahu k RF vycházíme z RR. Silnější vztah ke kouření má ca plic.
b)Při posuzování absolutního dopadu RF vycházíme z AR a více úmrtí vzhledem k počtu kuřáků můžeme
připsat na vrub ICHS.
c)Podíl kuřáků (p) = 100-17 = 83%
o - ca PAF = p x (RR-1)/p x (RR-1)+1 = 0,83x(14-1)/0,83x(14-1)+1 =
o = (10,79/11,79) x100 = 91,5% úmrtí na ca plic lze přičíst kouření.

Řešení: Kouření a úmrtnost lékařů U.K.
o- ICHS PAF = 0,83x(1,6-1)/0,83x(1,6-1)+1 = 0,498/1,498 x 100 = 34% úmrtí  na
o  ICHS lze přičíst kouření.
o
od) Předpoklad: Prevalence kuřáků zůstává stejná po dobu celé studie.

Děkuji za pozornost
C:\WINWORD\CLIPART\CROWD.WMF