1 / 59

Samfunnsmedisin - metode: Forskningsdesign og Mål for sammenheng mellom eksponering og sykdom

Samfunnsmedisin - metode: Forskningsdesign og Mål for sammenheng mellom eksponering og sykdom. Espen Bjertness Seksjon for forebyggende medisin og epidemiologi Avdeling for samfunnsmedisin. Læringsmål:.

Download Presentation

Samfunnsmedisin - metode: Forskningsdesign og Mål for sammenheng mellom eksponering og sykdom

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Samfunnsmedisin - metode: Forskningsdesign og Mål for sammenheng mellom eksponering og sykdom Espen Bjertness Seksjon for forebyggende medisin og epidemiologi Avdeling for samfunnsmedisin

  2. Læringsmål: Etter endt forelesning skal studenten kunne redegjøre for de vanligste samfunnsmedisinske metoder og forskningsdesign: 1. Epidemiologiske forskningsdesign: - Observasjonsdesign (Tverrsnitt; kohort; kasus-kontroll; økologisk) - Eksperimentelle design (RCT - Randomisert kontrollert studie; intervensjon på gruppenivå) 2. Mål for sammenheng/assosiasjon: Relative risiko (RR); prevalens ratio (PR); odds ratio (OR); risikodifferanse

  3. Mål for sykdomsforekomst Grunnleggende spørsmål: • Hvor mange er syke? Prevalens • Hvor mange nye tilfeller av sykdom opptrer i løpet av en gitt tidsperiode? Insidens => Grunnlag for planlegging av helsetjenester

  4. Assosiasjon, sammenheng Grunnleggendespørsmål: • Ersykdomsforekomstassosiert med enrisikofaktor? => Dettekangienforståelseavhvorforsykdomopptrer, ogdetkangiideertilforebyggendetiltak

  5. Assosiasjonsmålene Relativ Risiko (RR), Prevalens Ratio (PR) og Odds Ratio (OR) • OR og RR er to vanlig benyttede mål for sammenheng (assosiasjon) mellom en eksponeringsfaktor og sykdom F. eks. sammenheng mellom røyking og aldersdemens: RR= 1.3 fortolkes som ”røykere har 1.3 ganger så stor risiko (sannsynlighet) for å få demens sammenlignet med ikke-røykere” • Hvis RR =1 er det ingen sammenheng, og hvis RR<1 er det en negativ sammenheng (røykere vil her ha mindre risiko for demens enn ikke-røykere)

  6. Konfidensintervall • Den sanne verdien av RR ligger innenfor intervallet med en gitt sannsynlighet, f.eks. 95% (95% KI) • Eks: RR = 2.7 (1.8-3.6) RR= 2.7 (0.4-14.5) RR= 1.3 (0.97-1.65) RR= 0.5 (0.3-0.7)

  7. Variabler • Avhengig variabel, utfall, endepunkt • Uavhengig variabel, eksponering, risikofaktor

  8. Hypercholesterolemia: total cholesterol ≥ 5.17 mmol/L

  9. Risikofaktor / beskyttende faktor • En risikofaktor er en faktor som øker sannsynligheten for at en hendelse skal inntreffe • En beskyttende faktor reduserer sannsynligheten for at en hendelse skal inntreffe I forhold til aldersdemens: en risikofaktor vil fremskynde starttidspunkt for demens, mens en beskyttende faktor vil forsinke starttidspunktet. Insidens = risiko

  10. Epidemiologiske design a) Observasjonsstudier (naturen tar sin egen kurs) - Økologisk studie - Tverrsnittstudie - Kasus-kontrollstudie - Kohortstudie b) Eksperimentelle studier - Randomisert kontrollert studie (RCT) - Intervensjon på gruppenivå (Community trial (fluoridering av drikkevann))

  11. Measured at three ages: (<45yrs) (46-55yrs) (>55 yrs) Interaction with genes: APOE4 Modifiable risk factors: Hypercholesterolemia Hypertension Smoking High alcohol consumption Physical inactivity Obesity Mental distress (depression/anxiety) Epistasis: APOE4 with: Alpha(1)-antichymotrypsin, Beta-secretase, Butyrylcholinesterase K, BDNF, other Direct effect (Unexplained) Educational level Dementia death Competing risk analyses Sex Year of birth KOMBINASJON AV ULIKE DESIGN

  12. Design of a cohort study TIME direction of inquiry disease Exposed People no disease without Population the disease disease Not exposed no disease

  13. Insidens av sykdom eller sykdomsdeterminanter: -”Hvor stor andel i en populasjon blir syke i løpet av en definert tidsperiode (insidens)?” • Assosiasjon mellom eksponering (risikofaktor) og nye tilfeller av sykdom (Relativ risiko (RR)) • “Hva er insidensen av sykdom hos de eksponerte i forhold til hos de ikke-eksponerte?” - Har de eksponerte høyere risiko (insidens) for å være syk enn de ikke-eksponerte?

  14. D+ D- time

  15. Exposed a E+ N1 Unexposed b E- N0 time

  16. Relativ risiko (RR) SYK + - + 240 370 a b Eksp. c d 140 - 400 Re a/(a+b) RR = = c/(c+d) R0 Re = hyppigheten (insidens) av sykdom blant de eksponerte R0 = hyppigheten (insidens) av sykdom blant de ikke-eksponerte

  17. Eksempel: Relativ risiko (RR) Demens + - + 240 370 Røyking - 170 400 RR = Re / R0 Re = 240/610 RR = 0.39 / 0.30 = 1.30 R0 = 170/570

  18. Odds ratio (OR) • Assosiasjon mellom eksponering (risikofaktor) og sykdom: • “Hva er oddsen for å bli syk blant de eksponerte sammenliknet med oddsen for å bli syk blant de ikke-eksponerte” • Har de eksponerte høyere odds for å bli syk enn de ikke-eksponerte?

  19. Odds ratio (OR) • Odds: sannsynligheten for en hendelse oppstår delt på sannsynligheten for at den ikke oppstår: p/(1-p) • Odds ratio: forholdet mellom to odds: oddsA oddsB Odds ratio =

  20. Odds Ratio (OR) SYK FRISK Oppkast Ikke oppkast Spist BURGER + 16 8 Ikke spist BURGER 24 48 - OR= odds for oppkast blant BURGERspiserne dividert med odds for oppkast blant de som ikke spiste BURGERE 16/(16+8) 24/(24+48) 2 = 16/8 = 24/48 OR= = 4 ((OR=(16x48)/24x8)=4)) 8/(16+8) 48/(24+48) 0.5

  21. Eksempel: Relativ risiko (RR) og Odds Ratio (OR) Demens + - + 240 370 Røyking - 170 400 RR = Re / R0 Re = 240/610 RR = 0.39 / 0.30 = 1.30 OR= (240x400)/(170x370) = 1.53 R0 = 170/570

  22. Odds ratio har tradisjonelt blitt bruk mye i medisinsk litteratur • Fordi statistiske metoder og programvarer for å regne ut odds ratio har vært lett tilgjengelig • Fordi en ikke i alle tilfeller har tilgang på opplysninger som gjør det mulig å regne ut forholdet mellom to risiki (altså beregning av RR) … og så ønsker man å fortolke OR som RR, men det er ikke alltid mulig …

  23. Cohortedesign Hyperaktivitet (målt ved 16 år) Ja (“syk”) Nei (“frisk”) 170 Ja 55 115 Høyt konsum av brus (10 år) Nei 929 95 834 RR = 0.324 / 0.102 = 3.2 OR= 55x834/95x115= 4.2 (prevalens av hyperaktivitet: 14%) Konstruert eksempel

  24. La oss si at forekomst (prevalens) av hyperaktivitet er langt lavere, for eksempel 1.4% Hyperaktivitet (målt ved 16 år) Ja (“syk”) Nei (“frisk”) 1700 Ja 55 1645 Høyt konsum av brus (10 år) Nei 9290 95 9195 RR = 0.0324 / 0.0102 = 3.2 OR= 55x9195/95x1645= 3.2 => OR kan fortolkes som RR når prevalensen av ‘sykdom’ er lav, <10%

  25. Tverrsnittsdesign Syk Tilfeldig utvalg Frisk Tid

  26. Tverrsnittsdesign Syk Tilfeldig utvalg Frisk Eksponert Tid

  27. Tverrsnittsdesign • prevalens av sykdom eller sykdomsdeterminanter - “Hvor mange er syke på et gitt tidspunkt?” • Assosiasjon mellom eksponering (risikofaktor) og sykdom (Prevalens Ratio (PR)) -“Hva er prevalensen av sykdom hos de eksponerte i forhold til hos de ikke-eksponerte?” • Har de eksponerte høyere prevalens av sykdom enn de ikke-eksponerte

  28. Prevalensratio (PR) SYK + - + 240 370 a b Eksp. c d 370 - 400 Re a/(a+b) PR = = c/(c+d) R0 Re = hyppigheten (prevalens) av sykdom blant de eksponerte R0 = hyppigheten (prevalens) av sykdom blant de ikke-eksponerte

  29. Eksempel: Prevalensratio (PR) Demens + - + 240 370 Røyking - 170 400 PR = Re / R0 Re = 240/610 PR = 0.39 / 0.30 = 1.30 R0 = 170/570

  30. Eksempel: Prevalensratio (PR) og Odds Ratio (OR) Demens + - + 240 370 Røyking - 170 400 PR = Re / R0 Re = 240/610 PR = 0.39 / 0.30 = 1.30 R0 = 170/570 ((OR= (240x400)/(170x370) = 1.53))

  31. Tverrsnittsdesign: Odds ratio (OR; 95% CI) for mental distress and hyperactivity according to different levels of soft drink consumption. Boys, 16 years. For å kunne fortolke en OR som RR i en tverrsnittstudie må: 1. Prevalens av sykdom være lav (<10%); 2. Eksponering må komme før sykdom (tidsrelasjon)

  32. Eksempel, tverrsnittsdesign PR= (18/21) / (42/96) = 0.857/0.438 = 2.0 OR= 18x54/42x3 = 7.7

  33. Example, cross-sectional design: Down’s syndrome and age of mother Prev. in mothers > 35: 55.7 per 10,000 Prev. in mothers < 35: 5.2 per 10,000 PR = prevalens ratio = 10.8 OR = odds ratio = 10.8

  34. Design of a case-control study TIME direction of inquiry Start with: Exposed Cases (people with disease) Not exposed Population Exposed Controls (people without disease) Not exposed

  35. Kasus-kontroll design • Assosiasjon mellom eksponering (risikofaktor) og sykdom (OR kan beregnes)

  36. Eksempel, kasus-kontroll design OR= 18x54/42x3 = 7.7

  37. Experimental designs: - Randomised controlled trials (RCT) To evaluate the incidence rate of disease changes (positive or negative) in the cohorts assigned to different treatment groups (evaluate effect of new treatment, drug) • Other intervensions The exposure is assigned to groups of people rather than singly (evaluate effect of fluoridation of community water supply)

  38. Randomised controlled trials (RCT) Utfør beregninger som i en cohortestudie: • RR • Absolutt risikoreduksjon: insidens(p) - insidens(a) Angir effekt av ny behandling/nytt medikament

  39. Hjerneslag + - placebo 240 370 blodtrykk- senkende med. 170 400 RR= 0.39/0.30 = 1.3 Absolutt risikoreduksjon: Insidens av slag i placebogruppen - Insidens av slag i behandlingsgruppen: 0.39-0.30 = 0.09 =9% Angir hvor mye ny behandlingen reduserer risiko for hjerneslag sammenliknet med placebo (prosentpoeng)

  40. Hjerneslag, forts. Hva hvis risiko for hjerneslag er mye mindre, både i placebo og aktiv behandlet gruppe, f.eks.: Rp=0.00150 og Rb=0.00116 RR= 0.00150 / 0.00116 = 1.3 RR er altså fortsatt 1.3, men sier det noe om effekten? Absolutt risikoreduksjon: 0.0015-0.00116= 0.03%

  41. Økologisk design • Assosiasjon (korrelasjon) mellom eksponering (risikofaktor) og sykdom • Analyseenheter er grupper av individer – ikke individer eller individuell eksponering

  42. Potensielle feil i epidemiologiske studier1) Tilfeldige feil- resultater som viser et tilfeldig avvik fra den sanne verdi for hver deltaker (due to chance alone) - gir ingen feil i prevalens eller insidens av sykdom- gir en underestimering av styrken på en assosiasjon mellom eksponering og sykdom

  43. 2) Systematiske feil (skaper bias / skjevhet)- opptrer når det er en tendens til å produsere resultater som avviker systematisk fra den sanne verdi - kan gi feil i prevalens eller insidens av sykdom- kan gi feil i styrken på en assosiasjon mellom eksponering og sykdom

  44. 2) Systematiske feil (forts.)A) Seleksjonsproblemer (->bias) - systematisk forskjell mellom individer utvalgt til studien og ikke-utvalgte - systematisk forskjell mellom responders og non-responders B) Informasjonsproblemer (->bias) - Systematisk skjevhet i individuell informasjon / klassifikasjon av sykdom eller eksponering

  45. 3. Konfundering- et uttrykk for at den observerte assosiasjonen egentlig representerer sammenhengen mellom en annen variabel og sykdommen- kan kontolleres for i statistisk analyse (forutsetter at konfunderende variabler er målt!)

  46. Confounding: coffee drinking, cigarette smoking and coronary heart disease EXPOSURE (coffee drinking) DISEASE (heart disease) CONFOUNDING VARIABLE (cigarette smoking)

More Related