Úvod do epidemiologických studií Série případů, Korelační studie, Průřezové studie E0350 Epidemiologie Mgr. Andrea Dalecká, Ph.D. Prof. Hynek Pikhart Definice (1) „Epidemiologie studuje rozložení a příčiny frekvence nemoci v populaci.“ • Frekvence = měření frekvence nemoci a její kvantifikace je předpokladem pro vyšetřování charakteru nemoci v populaci. • Rozložení = KDO, KDE, KDY.., srovnáním skupin populace v čase a místě, popisem charakteru nemoci generuje hypotézy o možných kauzálních nebo preventivních faktorech. • Příčiny = vyplývají ze dvou předchozích pojmů, protože na základě frekvence a rozložení nemoci je testována epidem. hypotéza Definice (2) “An epidemiological study is a statistical study on human populations, which attempts to link human health effects to a specified cause” (wikipedia.org). • Epidemiology studies populations, not individuals • Statistical study: requires large number of people • Effects: often means associations but here it means consequences (i.e. disease, health condition) • Cause: often means risk factor, because cause implies causal association which is very difficult to demonstrate in epidemiology Epidemiologie – příklad porovnání informací 550 případů karcinomu žaludku Epidemiologie – příklad porovnání informací 550 případů karcinomu žaludku v okrese Hertfordshire v roce 2005 Epidemiologie – příklad porovnání informací 550 případů karcinomu žaludku v okrese Hertfordshire v roce 2005 Populace: 550,000 obyvatel Relativní počet případů: 100/100,000 Ca žaludku podle věkových skupin, rok 2005, na 100,000 obyvatel 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 <25 25-34 35-44 45-54 55-64 65-74 75+ Ca žaludku v okrese Hertfordshire, 1950-2005, na 100,000 0 50 100 150 200 250 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 Ca žaludku v okresech JV Anglie, rok 2005, na 100,000 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 G reaterLondonInnerLondon Essex SussexHertfordshire M iddlesex Kent K čemu tyto informace slouží? Další příklad Adult prevalence by BMI status Health Survey for England (2008-2010 average) Adult (aged 16+) BMI thresholds Underweight: <18.5kg/m2 Healthy weight: 18.5 to <25kg/m2 Overweight: 25 to <30kg/m2 Obese: ≥30kg/m2 © NOO 2012 Healthy weight 40.8% Underweight 2.1% Overweight 32.2% Obese 24.9% Women Healthy weight 31.8% Underweight 1.7%Overweight 42.4% Obese 24.1% Men Adult obesity prevalence by age and sex Health Survey for England 2008-2010 © NOO 2012 Adult (aged 16+) obesity: BMI ≥ 30kg/m2 8.8% 16.8% 25.0% 33.1% 34.2% 30.2% 23.8% 13.9% 18.8% 25.2% 28.5% 30.6% 33.6% 26.3% 16-24 25-34 35-44 45-54 55-64 65-74 75+ Males Females Adult obesity prevalence modelled estimates National Centre for Social Research, 2006-2008 © NOO Adult (aged 16+) obesity: BMI ≥ 30kg/m2 London inset: Adult obesity prevalence (%) 2006-2008 by local authority 13.1 to 22.3% 22.4 to 23.6% 23.7 to 25.0% 25.1 to 26.8% 26.9 to 32.9% Obesity prevalence (%) by Local Authority © Crown Copyright. All rights reserved. DH 100020290 2011 Trend in raised waist circumference among adults Health Survey for England, 1993 - 2010 © NOO 2012 The chart shows 95% confidence limits Adults aged 16+ years Raised waist circumference defined as >102cm for men and >88cm for women 0% 10% 20% 30% 40% 50% Women Men Typy epidemiologických studií podle výzkumného účelu Co je cílem epidemiologické studie? ◦ Popsat onemocnění / ukazatel onemocnění ◦ Studovat (analyzovat) příčiny / determinanty nemoci ◦ Studovat (analyzovat) účinnost prevence / léčby / determinanty nemoci Základní rozdělení epidemiologických studií 1. Observační (pozorovací) studie: výzkumníci žádným způsobem nezasahují do chodu událostí, pouze zaznamenávají a statisticky vyhodnocují pozorovaná zjištění a) Deskriptivní studie (popisují rozložení onemocnění v populaci) b) Analytické studie (osvětlují příčiny onemocnění), mohou být observační i intervenční! 2. Intervenční studie: výzkumníci mají pod kontrolou podmínky průběhu studie, např. určují jakému léčebnému režimu bude kdo podroben. Typy epidemiologických studií Epidemiologické studie Observační Ekologické Série případů Průřezové Cross-sectional Kohortové Případ-kontrol Case-control Intervenční Kontrolovaná klinická studie Terénní pokus (komunitní) Populační data Data od jednotlivců Data od jednotlivců Populační data Deskriptivní Analytické Deskriptivní studie Deskriptivní studie jsou pozorovací studie, popisují distribuci nemoci v populaci Charakteristika osoby, místa a času (4 W – what, who, when, where): • (Co?) ... Zdravotní ukazatel / úmrtí / případ chronické nemoci / stav chrupu • Kdo? ... Věk / pohlaví / etnikum / rodinný stav / soc. třída • Kde? … populace žijící v regionu / mezinárodní srovnání • Kdy? … náhlý nástup onemocnění / sezónní trend Obvykle využívají dostupná data: • Nemocnost, úmrtnost • Reportovaná onemocnění (infekce, STDs, karcinomy – zdrojem mohou být národní registry) • Nemocniční záznamy • Sčítání lidu Deskriptivní studie Cíle a využití 1. Poskytují informace o tom, které osoby, kdy a kde daná nemoc s největší pravděpodobností postihne. 2. Pomáhají při plánování zdravotní péče, tedy pro preventivní medicínu a veřejné zdravotnictví. 3. Mohou poskytnout klíč pro objasnění etiologie, jsou základem pro formulaci hypotéz, kterými hledají vysvětlení nových faktů. Analytické studie • Analyzují vztah mezi expozicí (rizikových faktorem) a nemocí • Osvětlují mechanismus účinku. DESKRIPTIVNÍ STUDIE Kazuistiky, série případů, surveillance Kazuistika (case report) • Zahrnuje detailní popis nemoci jednoho pacienta Série případů (case series) • Popis série onemocnění, kdy jednotlivci v sérii jsou spolu určitým způsobem provázáni • Identifikace HIV viru Systémy surveillance (dohledu) • Shromažďují řadu kazuistik a sérií onemocnění za účelem případného včasného podchycení nové nemoci nebo epidemie • Příklad: EPIDAT / ISIN – systém hlášení infekčních nemocí, eviduje jednotlivé případy nemocí • Slouží k zvládnutí nebo potlačení šíření nákazy Ekologická (korelační) studie • Údaje jsou zjišťovány na úrovni populací. • Příkladem může být asociace mezi výskytem různých onemocnění a průměrnou spotřebou cigaret na úrovní krajů. • Vhodná jen k vytváření hypotéz! • Výsledky epidemiologických studií se musí interpretovat s velkou opatrností, neboť závěry z agregovaných dat nemusí platit na úrovni jednotlivců (ekologický klam či zkreslení)! ZEVŠEOBECNĚNÍ VÝSLEDKŮ NA JEDNOTLIVCE = ECOLOGICAL FALACY • Další příklad časová řada (time series study) – sledujeme jev v čase Příklad korelační studie Konzumace ryb a úmrtnost Results of INTERSALT study Ecological analysis ◦ Increase in salt intake by 100 mmol/day was associated with increase in SBP by 7.1 mm Hg Individual level analysis ◦ increase by 1.6 mm Hg of SBP Korelace není totéž co kauzalita! Silná korelace mezi dvěma proměnnými může poukazovat na jejich kauzální vztah, ale je třeba uvažovat další vysvětlení: 1. Třetí, skrytý faktor (proměnná), která vysvětluje vztah mezi sledovanými proměnnými 2. Náhodná souvislost dějů, které spolu nesouvisí. Příklad „skryté proměnné“ Užívání hormonální antikoncepce (X) koreluje s nízkou prevalencí ischemické choroby srdeční (Y) u žen. Může existovat třetí skrytá proměnná může vysvětlit tento jev? Příklad náhody Pozor! Neexistuje žádný kauzální mechanismus účinků mezi těmito jevy! Časové řady (Time-series studies) • Studie na skupinách (ne na jednotlivcích) • Umožňuje sledovat trendy v čase. • Může být studií deskriptivní, ale i analytická (např. úmrtnost na ca plic a podíl kuřáků ve společnosti) VÝHODY ◦ Pomáhá redukovat confounding tím, že sleduje změny expozice a následků v jedné populaci. NEVÝHODY ◦ Stále se jedná o studii na populacích! ◦ Možná časová prodleva (nutné odhadnout jaká je správná prodleva mezi expozicí a následkem), např. znečištění ovzduší a úmrtnost Průřezová studie (Cross-sectional study) ◦ Studie na úrovni jednotlivců. ◦ Sleduje výskyt nemoci a rizikových faktorů ve stejném časovém okamžiku. ◦ Tento typ studie poskytuje odhad počtu nemocných i počtu osob s rizikovým faktorem. ◦ Lze testovat i velikost asociace, avšak zpravidla bez možnosti určit, zda expozice předcházela nemoci či naopak (problém „slepice nebo vejce“) Průřezová studie (Cross-sectional study) Čas Čas provedení studie Jedinou možností měření “expozice” a „následku“ je - v čase provedení studie - retrospektivně expozice následek x x Co tedy můžeme usuzovat o vztahu mezi expozicí a následkem? A co ne? 0 5 10 15 20 25 30 35 %wheezinginlastyear Parents smoke at home Parents don’t smoke at home Průřezová studie (Cross-sectional study) ◦ Mohou být deskriptivní i analytické. (ale vždy observační) ◦ Vhodné ke studiu neměnných expozic (např. genetické znaky, krevní skupiny) VÝHODY ◦ Relativně rychlé, nevyžadují opakované sledování ◦ Poskytují aktuální představu o prevalenci nemocí a rizikových faktorech v populaci. ◦ Možné sledovat mnoho rizikových faktorů a následků současně. Průřezová studie (Cross-sectional study) NEVÝHODY ◦ Vzhledem k tomu, že onemocnění i expozice jsou měřeny ve stejnou dobu, je časová souvislost nejasná. Lze částečně odstranit realizací průřezových studií opakovaně, např. studie MONICA ◦ Obtížné odhadnout expozice v milosti, zejména pokud k ní došlo před dlouhou dobou. ◦ Není ideální pro studium expozic, které se mění v čase (např. strava). (naopak vhodné pro v čase stabilní expozice, např. genetické markery). ◦ Citlivé na reporting nebo recall bias, pokud jsou expozice uváděny subjektivně. ◦ Citlivé na response rate a reprezentativnost, pokud se používají k odhadu prevalence stavu v populaci. What if… Prevalence in non-responders Total prevalence (in full sample) 0 19% 25% 25% 50% 31% 75% 38% 100% 44% 75% response rate, and prevalence of 25% in responders