1 / 72

Analytical Epidemiologic Study

Analytical Epidemiologic Study. Panithee Thammawijaya Bureau of Epidemiology. เป้าหมายของการศึกษาทางระบาดวิทยา. Measure of Frequency. DESCRIBE มีผู้ป่วยด้วยโรคหัวใจหลอดเลือดมากน้อยเพียงใดในจังหวัดแห่งหนึ่ง ผู้ป่วยด้วยโรคหัวใจหลอดเลือดเป็นสัดส่วนเท่าไรในผู้หญิงและในผู้ชาย. EXPLAIN

katalin-molnar
Download Presentation

Analytical Epidemiologic Study

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. Analytical Epidemiologic Study Panithee Thammawijaya Bureau of Epidemiology

  2. เป้าหมายของการศึกษาทางระบาดวิทยาเป้าหมายของการศึกษาทางระบาดวิทยา Measure of Frequency • DESCRIBE • มีผู้ป่วยด้วยโรคหัวใจหลอดเลือดมากน้อยเพียงใดในจังหวัดแห่งหนึ่ง • ผู้ป่วยด้วยโรคหัวใจหลอดเลือดเป็นสัดส่วนเท่าไรในผู้หญิงและในผู้ชาย • EXPLAIN • ทำไมผู้ชายจึงป่วยด้วยโรคหัวใจหลอดเลือดมากกว่าผู้หญิง • การสูบบุหรี่เพิ่มความเสี่ยงในการเป็นโรคหัวใจหลอดเลือดหรือไม่ Measure of Association • PREDICT • ถ้าสามารถรณรงค์ให้คนในชุมชนเลิกสูบบุหรี่ได้เป็นผลสำเร็จ จำนวนผู้ป่วยโรคหัวใจหลอดเลือดรายใหม่ในปีหน้าจะลดลงเป็นจำนวนเท่าไร Measure of Impact • CONTROL • มาตรการที่เหมาะสมสำหรับชุมชน (ภายใต้ข้อจำกัดต่างๆ) คืออะไร Source: Morgenstern, 2001 (modified)

  3. การวัดทางระบาดวิทยา • Measure of Frequency: ขนาดปัญหา • ความชุก Prevalence • อุบัติการ Incidence • Measure of Association: วัดขนาดความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยกับโรค • Risk Ratio, (Incidence) Rate Ratio ===> Cohort Study • Odds Ratio ===> Case – Control Study • Prevalence Ratio, Prevalence Odds Ratio ===> Cross-sectional Study

  4. From Last Time…(1) If you want to count… Prevalence (=New + Old cases) “State” Existing of… at a point of time • E.g. • Number of all DM cases a village in Jan 2009 = 120 • Proportion of current smokers in company on Jan 1st, 2010 = 15% of total employees “Event” Occurring of… during a period of time Incidence (=New cases) • E.g. • Number of flu cases occurred in a village 2009 = 150 • Proportion of new smokers in a company during Jan to May 2010 = 2% of non-smoker on Dec 31st, 2009

  5. From Last Time…(2) Prevalence Point Prevalence At time t1 = Period Prevalence During time t1-t2 = = sick (old) = sick (new) = not sick

  6. From Last Time…(3) Incidence Incidence Proportion (Risk; Cumulative Incidence ) During time t1-t2 = Incidence Rate (Rate; Incidence Density) During time t1-t2 = = person-time = sick (new) = sick (old) = not sick

  7. 2x2 Table and Measure of Association(Count Data) Risk Ratio (RR) = [A/(A+B)] / [C/(C+D)] Odds Ratio (OR) = [A/C] / [B/D] = AD/BC Prevalence Ratio (PR) = [A/(A+B)] / [C/(C+D)]

  8. 2x2 Table and Measure of Association(Person-Time Data) Incidence Rate Ratio (IRR) = [A/TE] / [B/TU ]

  9. Ratio Scale Measures and Theirs Relationships 1 OR IRR RR RR IRR OR 0 ∞ Protective Effect Causative Effect stronger weaker weaker stronger The null value (no association) Protective Factor Causative Factor Risk Factor

  10. How epidemiologists work? • 1. Counting: • Counts cases or health events, and describes them in terms of time, place, and person Descriptive Epidemiology • 2. Dividing: • Divides the number of cases by an appropriate denominator to calculate “rates” • 3. Comparing: • Compares these “rates” over time or for different groups of people Analytic Epidemiology *Rate, in this case, simply means division of one number by another

  11. Classification epidemiological study Observational Study (natural exposure) Experimental Study (exposure given by researcher) การศึกษาเชิงพรรณนา Descriptive Study (ไม่มีกลุ่มเปรียบเทียบ) การศึกษาเชิงวิเคราะห์ Analytic Study (มีกลุ่มเปรียบเทียบ) Case report Case series Cross – sectional Case control Cohort From: Ram Rungsin, modified

  12. ลำดับชั้นของการศึกษาทางด้านระบาดวิทยาลำดับชั้นของการศึกษาทางด้านระบาดวิทยา Case report: a hypertension case in young adult Case series: three hypertension cases in young adults Cross – sectional study: a hypertension survey Cross – sectional study: HT vs Salt consumption Case – control study: HT vs Salt consumption Cohort study: HT vs Salt consumption Clinical trial: Beta blocker vs Hypertension Descriptive Analytic Experiment From: Ram Rungsin

  13. การศึกษาเชิงพรรณนา ไม่ป่วย สนใจเฉพาะกลุ่มผู้ป่วย ผู้ป่วย เป้าหมาย Magnitude and severity Distribution: Time, Place, Person <<Hypothesis formulation>>

  14. การศึกษาเชิงวิเคราะห์การศึกษาเชิงวิเคราะห์ ไม่ป่วย ปัจจัย A? สนใจทั้งกลุ่มผู้ป่วย และไม่ป่วย ป่วย ปัจจัย A? เป้าหมาย Association between Disease and Factor A <<Hypothesis testing>>

  15. What Is the “Cause” of a Disease? (1) • Mr. A • 20-yrs male, Thai, farmer, etc. Counterfactual-not observed 1990 2010 Event actually occurred-observed • Mr. A • 20-yrs male, Thai, farmer, etc. Did pumpkin have an effect on the disease in Mr. A? Yes, causative effect.

  16. What Is the “Cause” of a Disease? (2) • Mr. A • 20-yrs male, Thai, farmer, etc. Counterfactual-not observed 1990 2010 Event actually occurred-observed • Mr. A • 20-yrs male, Thai, farmer, etc. Did pumpkin have an effect on the disease in Mr. A? No. He is doomed.

  17. What Is the “Cause” of a Disease? (3) • Mr. A • 20-yrs male, Thai, farmer, etc. Counterfactual-not observed 1990 2010 Event actually occurred-observed • Mr. A • 20-yrs male, Thai, farmer, etc. Did pumpkin have an effect on the disease in Mr. A? No. He is immune.

  18. What Is the “Cause” of a Disease? (4) • Mr. A • 20-yrs male, Thai, farmer, etc. Counterfactual-not observed 1990 2010 Event actually occurred-observed • Mr. A • 20-yrs male, Thai, farmer, etc. Did pumpkin have an effect on the disease in Mr. A? Yes, protective effect.

  19. Causal Inference in Modern Epidemiology • วัดการเกิดโรคในกลุ่มตัวอย่างกลุ่มหนึ่งที่ “exposed” เปรียบเทียบกับการเกิดโรคในกลุ่มเดียวกัน(คนเดิม)นั้นหากว่าพวกเขาไม่ได้ exposed , หรือ • วัดการเกิดโรคในกลุ่มตัวอย่างกลุ่มหนึ่งที่ “unexposed” เปรียบเทียบกับการเกิดโรคในประชากรกลุ่มเดียวกัน(คนเดิม)นั้นหากว่าพวกเขาได้ exposed • สรุป โดยหลักการ การศึกษาเพื่อค้นหาสาเหตุ จะต้องเปรียบเทียบ “actual outcome” vs. “potential outcome”

  20. Causal Inference in Modern Epidemiology • ในทางปฏิบัติ เราไม่สามารถสังเกตการเกิดโรคในภาวะที่เป็น“counterfactual” หรือ“the potential outcome” ได้ • เราจึงต้องทำการเปรียบเทียบกลุ่มตัวอย่างที่“exposed” กับกลุ่มตัวอย่างอื่นแทน (Substitute population) • กลุ่มตัวอย่างอื่นที่ใช้แทนได้ จะต้องเป็นกลุ่มตัวอย่างที่มีลักษณะที่เป็นตัวแทน(represent) ของ กลุ่มตัวอย่างที่“exposed”นั้นหากว่าไม่ได้ “exposed” • Validity of inference ขึ้นอยู่ว่ากลุ่มตัวอย่างที่นำมาเปรียบเทียบกันนั้น (exposed and unexposed groups) สามารถเปรียบเทียบกันได้ (comparability) มากน้อยเพียงใด

  21. What Is the “Cause” of a Disease? ? • Unexposed group • age 15-25 yrs 1990 2010 ? • Exposed group • age 15-25 yrs Did pumpkin have an effect on the disease in population? Validity & Precision?

  22. Analytic Epidemiological Study Effect? Exposure Disease Association? Cause? Risk factor? • เป้าหมายสำคัญของ Analytic study คือ การวัด effect ของ exposure ที่มีต่อโรคหนึ่งๆ • ใน Observational study ไม่สามารถวัด effect ได้โดยตรงเนื่องจากกลุ่มเปรียบเทียบอาจจะไม่ Comparable • ในทางปฏิบัติจึงวัดได้แต่เพียง ความสัมพันธ์(Statistical association) • ในทางปฏิบัติมักจะไม่สามารถระบุได้แน่ชัดว่าสิ่งใดเป็นสาเหตุ (cause) ที่แท้จริงของโรคหนึ่งๆ เนื่องจากข้อจำกัดของความรู้(เช่น ด้านชีววิทยาหรือกลไกการเกิดโรค เทคโนโลยีในการวัด ฯลฯ) • ใช้คำว่า Risk factor แทนเพื่อแสดงถึงข้อจำกัดดังกล่าว

  23. การศึกษาเชิงวิเคราะห์การศึกษาเชิงวิเคราะห์ • Cross – sectional Study • Case – Control Study • Cohort Study

  24. Cross-sectional study In a cross-sectional study, the measurements of exposure and effect are made at the same time

  25. สำรวจภาวะความดันโลหิตสูงและไขมันในเลือดสำรวจภาวะความดันโลหิตสูงและไขมันในเลือด • The Health Department of Hanoi City in 2000 • 1,000,000 Hanoi population • สัมภาษณ์ • เจาะเลือดวัด Cholesterol • วัดความดันโลหิต

  26. สำรวจภาวะความดันโลหิตสูงและไขมันในเลือดสำรวจภาวะความดันโลหิตสูงและไขมันในเลือด • 60,000 = hypertension • 200,000 = high blood cholesterol • Prevalence of HT = ? 60,000/1,000,000 = 6% “ ความดันโลหิตสูงและไขมันในเลือด มีความสัมพันธ์กันหรือไม่ ”

  27. สำรวจภาวะความดันโลหิตสูงและไขมันในเลือดสำรวจภาวะความดันโลหิตสูงและไขมันในเลือด ID Age Sex Hyper- High tension Chol 1 18 M No Yes 2 36 M No No 3 50 F Yes Yes

  28. สำรวจภาวะความดันโลหิตสูงและไขมันในเลือดสำรวจภาวะความดันโลหิตสูงและไขมันในเลือด Defined Population Gather Data on Exposure & Disease at the same time Exposed: Have disease Exposed: No disease Not Exposed: Have disease Not Exposed: No disease

  29. สำรวจภาวะความดันโลหิตสูงและไขมันในเลือดสำรวจภาวะความดันโลหิตสูงและไขมันในเลือด Disease No Disease a b Exposed c d Not Exposed

  30. สำรวจภาวะความดันโลหิตสูงและไขมันในเลือดสำรวจภาวะความดันโลหิตสูงและไขมันในเลือด HT No HT 20,000 180,000 High Chol. 200,000 40,000 760,000 Normal Chol. 800,000 1,000,000 940,000 60,000,

  31. สำรวจภาวะความดันโลหิตสูงและไขมันในเลือดสำรวจภาวะความดันโลหิตสูงและไขมันในเลือด • High Cholesterol : HT Prevalence Rate = 20,000 / 200,000 = 10% • Normal Cholesterol : HT Prevalence Rate = 40,000 / 800,000 = 5% • Prevalence Ratio (PR) = 10% / 5% = 2

  32. Prevalence Ratio (PR) • Prevalence Ratio = 10% / 5% = 2 • แปลว่า “ ผู้ที่มีภาวะ high cholesterol มีโอกาสที่จะ พบว่ามีโรคความดันโลหิตสูงอยู่ด้วยเป็น 2 เท่าของผู้ที่ไม่มี high cholesterol” • PR จากการศึกษาแบบตัดขวาง สามารถใช้ประมาณค่า “Risk Ratio” ถ้าหาก • มั่นใจว่า Exposure เกิดก่อน Disease (No temporal ambiguity) • Cases ที่อยู่ในการศึกษาเป็นตัวแทนของ Incidence cases ทั้งหมด (ไม่มี selective survival or prevalence-incidence bias)

  33. Cross-sectional Studies • Advantages: • quick, inexpensive • Useful for health administration and hypothesis formulation • Disadvantages: • low prevalence due to • Low incidence (rare disease) • short duration • Uncertain temporal relationships • Selection Bias (Selective survival) • Information Bias (Recall bias)

  34. Cohort study A study in which the incidence proportion/rate of disease in 2 or more cohorts is compared

  35. = A unit of 300-600 men in the ancient Roman army A Roman Cohort Two centuries made one maniple and three maniples made up one cohort.

  36. “COHORT” in Epidemiology = A group of persons who are followed over time

  37. Cohort Study • โดยทั่วไป ถือว่าเป็นการศึกษาแบบสังเกตที่มีความถูกต้องสูงสุดในแง่การหาความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยกับการเกิดโรค • ใช้เวลาในการศึกษานานที่สุด • ใช้งบประมาณในการศึกษามากที่สุด

  38. การใช้ระบาดวิทยาในการค้นหาสาเหตุของการเกิดโรคการใช้ระบาดวิทยาในการค้นหาสาเหตุของการเกิดโรค Effect ผล Cause สาเหตุ • RISK FACTOR (ปัจจัยเสี่ยง) • Cigarette • DISEASE (การเกิดโรค) • Lung Cancer

  39. Person at-risk (without disease) at start Exposed Not Exposed เกิดโรค ไม่เกิดโรค เกิดโรค ไม่เกิดโรค

  40. Persons without the disease !!!! Exposed Not Exposed 1970 Smoke #500 persons Not Smoke #500 persons Disease No Disease Disease No Disease Lung Cancer # 45 Lung Cancer # 1 No Lung Cancer # 455 No Lung Cancer # 499 2001

  41. CA Lung No CA Smoke 500 45 455 499 1 Not smoke 500 • Incidence of Smoker who develop Lung Cancer = 45/500 • Incidence of Non -Smoker whodevelop Lung Cancer = 1/500 • Risk Ratio of smoking for Lung Cancer = 45 • ผู้ที่สูบบุหรี่มีโอกาสเกิดโรคมะเร็งปอดมากกว่าผู้ที่ไม่สูบ 45 เท่า

  42. Risk Ratio CA Lung No CA Smoke A+B A B C+D D C Not smoke Risk Ratio = A/A+B C/C+D

  43. Conducting a Cohort Study • เลือกประชากรกลุ่มที่ยังไม่เกิดโรคแต่มีโอกาส • ค้นหา Exposed group และNon-exposed group • ติดตามและวัด incidence of disease outcome ทั้งในกลุ่ม Exposed และ Non – exposed ระหว่าง ช่วงเวลาที่ทำการศึกษา • คำนวณหา Risk Ratio หรือ Incidence Rate Ratio

  44. Disease Disease Exposed No disease No disease People without disease Unexposed Design 1: Prospective Cohort Study Time of Study Begin Direction of inquiry Cause Effect Sampling? Population • If the study started before the disease occurred… • “Prospective cohort study”

  45. Ex: AStudy of Smoking and Lung Cancer(Prospective cohort study with person-time data) Incidence rate in smokers = 90 / 30,526 = 2.9 per1000 person-years Incidence rate in non-smokers = 10 / 28,364 = 0.5 per1000 person-years Rate ratio = 2.9/0.5 = 5.8 Rate of developing the disease in smokers is 5.8 times of that in non-smokers

  46. Disease Disease Exposed No disease No disease People without disease Unexposed Design 2: Retrospective Cohort Study Time of Study Begin Direction of inquiry Cause Effect Sampling? Population • If the study started after the disease occurred… • “Retrospective (Historical) cohort study”

  47. Ex: An Diarrhea Outbreak in a Party(Retrospective Cohort study with count data) Incidence proportion in exposedgroup = 150 / 200 = 75% Incidence proportionin non-exposed group = 10 / 100 = 10% Risk ratio = 75/10 = 7.5 Risk of developing the disease in exposed group is 7.5 times of that in non-exposed group

  48. Cohort Studies - Advantages • Can measure disease incidence • Can study the natural history • Provides strong evidence of casual association between E and D (time order is known) • Multiple diseases can be examined • Good choice if exposure is rare (assemble special exposure cohort) • Generally less susceptible to bias

  49. Cohort Studies - Disadvantages • Takes time, need large samples, expensive • Not useful for rare diseases/outcomes • With prolonged time period: • Exposures change during follow-up period • Selection Bias (loss-to-follow up in pros. cohort or selective survival in retro. cohort) • Information Bias (recall bias in retro. Cohort)

  50. Case-control study Key: it begins with people with the disease (cases) and compares them to people without the disease (controls)

More Related