180 likes | 330 Views
CEEH ”kick-off”, januar 2007. Simulationsmodeller til vurdering af effekten af risikofaktorintervention. januar 2007 Henrik Brønnum-Hansen. Komponenter ved fremtidsscenarier for befolkningens helbredstilstand: Demografi (køn, alder, befolkningsprognose) Risikofaktorer
E N D
CEEH ”kick-off”, januar 2007 Simulationsmodeller til vurdering af effekten af risikofaktorintervention januar 2007Henrik Brønnum-Hansen
Komponenter ved fremtidsscenarier for befolkningens helbredstilstand: • Demografi (køn, alder, befolkningsprognose) • Risikofaktorer • Sygdomsincidens og dødelighed • Behandlingseffekt • Ressourcer, økonomi • Div. tidsdimensioner • Aggregeringsniveau • Macro-niveau • Micro-niveau • Blandet • Problem model
Micro niveau Data for individuelle forløb Individ Eksponering - Risiko for eksponering (over periode og/eller alder) - Chance for ex-eksponering (over periode og/eller alder) eller ventetidsfordelinger herfor Incidens (årsagsspecifik) død eller sygdom for - ikke-eksponerede - eksponerede - ex-eksponerede Macro niveau Aggregerede data Befolkningstal opdelt på køn, alder (og evt. befolkningsgrupper, f.eks. socialt eller geografisk) Eksponering Prævalenstal for - ikke-eksponerede - eksponerede - ex-eksponerede (evt. flere tværsnitsopgørelser) Incidensrater (årsagsspecifik) død eller sygdom for hele befolkningen ellerbefolkningsgrupper
PREVENT A model to estimate the health benefits of prevention developed by L.J. Gunning‑Schepers and Jan Barendregt • a tool for policy makers • uses currently available information on the relation between risk factors and mortality Some characteristics: • macro level model • trends in risk factor prevalence • one risk factor can be associated with more than one disease • one disease can be associated with more than one risk factor • gradual reduction in the risk for disease over time as exposure ceases • demography
PREVENT simulering af “røgfri årgange”
Test of the PREVENT model Macro versus micro simulation
Data from micro-simulation to PREVENT Micro simulation model Output Population data Mortality data Exposure prevalence data Input PREVENT model