Kohorte og interventionsstudier

1. Kohorte og interventionsstudier Merete Osler

2. Kohorteundersøgelsen Observationel undersøgelsesmetode Studiebasen identificeres primært Eksponerede og u-eksponerede følges over tid Udvikling af sygdom/outcome i de forskellige ekspositionsgrupper sammenlignes

3. Populationen +E tid +E + O -E -E tid + O Modellen

4. Typer af kohortestudier Prospektiv kohorte Historisk kohorte Ambi-direktionel Nested case-controlstudie i kohorte

5. tid tid +E +E tid tid +E +E Forsker Forsker -E -E -E -E Prospektiv vs. Historisk kohorte Prospektiv kohorte Historisk kohorte

6. tid tid +E +E tid tid +E +E +E -E Forsker Forsker -E -E -E -E ? +E ? +E Andre designs i kohorter Ambi-direktionel kohorte Nested case-control i kohorte

7. Populationen +E +E tid O+E -E -E tid O-E Associationsmål i kohortestudier KIP = antal nye tilfælde frem til tiden t / antal personer i risiko IR = antal nye tilfælde / samlede risikotid Relativ Risiko= Risiko Ratio= RR= KIP+E / KIP-E= IR+E / IR-E RR = KIP+E / KIP-E =O+E / Alle +EO-E / Alle -E

8. Populationen +E +E tid O+E -E -E tid O-E Associationsmål i kohortestudier KIP = antal nye tilfælde frem til tiden t / antal personer i risiko IR = antal nye tilfælde / samlede risikotid Relativ Risiko= Risiko Ratio= RR= KIP+E / KIP-E= IR+E / IR-E RR = IR+E / IR-E =O+E / Obs.tid+EO-E / Obs.tid+E

9. Populationen +E +E tid O+E -E -E tid O-E Associationsmål i kohortestudier KIP = antal nye tilfælde frem til tiden t / antal personer i risiko IR = antal nye tilfælde / samlede risikotid Relativ Risiko= Risiko Ratio= RR= KIP+E / KIP-E= IR+E / IR-E RR = IR+E / IR-E =O+E / Obs.tid+EO-E / Obs.tid+E

10. IR = antal nye tilfælde / samlede risikotid IHS loss of f-u RR = IR+E / IR-E = O+E / Obs.tid+EO-E / Obs.tid+E Populationen +E 3 / (5+7+7+7+3+4+7+7) 2 / (7+6+7+3+7+7+7+5) =3 nye tilfælde / 47 år2 nye tilfælde / 49 år=0,064 nye tilfælde / år0.041 nye tilfælde / år= RR = 1.56 -E 0 1 2 3 4 5 6 7 år Associationsmål i kohortestudier

11. Overvejelser ved design og fortolkning af kohortestudier • Er den eksponerede og den u-eksponerede gruppe sammenlignelige? • Hvorledes er ekspositionen bestemt? • ’objektivt’, proxymål, antaget, selvrapporteret • Er ekspositionsoplysningerne indhentet ens for begge grupper?

12. Overvejelser ved design og fortolkning af kohortestudier • Hvordan er follow-up? • Er frafald korreleret med ekspositionsstatus? • Er follow-up påvirket af outcome? • Er follow-up tiden tilstrækkelig?

13. Overvejelser ved design og fortolkning af kohortestudier • Hvorledes er outcome defineret? • Er outcomeoplysningerne indhentet balanceret • Ikke-deltagelsen, repræsentativiteten: Ikke så afgørende for validiteten, men hvordan med generaliserbarheden?

14. Bias • Selektionsbias • Udvælgelsen til undersøgelsesgrupperne (på basis af eksposition eller udfald) er influeret af den anden undersøgelses dimension (ekspositionen eller udfald) – den som skal bestemmes. • Kohorte design • Udvælgelsen af eksponeret/ikke-eksponeret gruppe er relateret til udfaldsstatus. • Informationsbias • Forskelle mellem undersøgelsesgrupperne i indhentning, rapportering eller fortolkning af information om den anden undersøgelsesdimension. • Kohorte design • Bestemmelsen af udfaldsstatus (syg/rask) er forskellig for eksponerede og ikke eksponerede.

15. Informationsbias • Eksempler • Recall bias • CASE-KONTROL: Syge personer husker bedre deres tidligere relevante eksposition. • KOHORTE: Personer eksponeret for en kendt risikofaktor husker bedre evt efterfølgende relevant sygdom. • Interviewer bias • CASE-CONTROL, HISTORISK KOHORTE: Kendskab til personens sygdomsstatus påvirker interviewerens udspørgen om tidligere eksposition. • KOHORTE: Interviewernes kendskab til ekspositionsstatus påvirker interviewerens /lægens fastlæggelse af udfald • Bortfalds bias • KOHORTE: Bortfaldsgruppen adskiller sig fra fortsatte deltageres både med hensyn til eksposition og udfald. • Differential misklassifikation • CASE-CONTROL: Misklassifikation af eksponeringstatus er forskellig for case- og kontrolgruppen. • KOHORTE: Misklassifikation af udfaldsstatus er forskellig for eksponerede og ikke-eksponerede.

16. Interventionsstudier

17. Det væsentligeste rationale for interventionsstudier Observationelle studier er følsomme for (ikke-erkendt eller ikke-målelig) confounding

18. Interventionsundersøgelsen Ligner en kohorteundersøgelse: studerer incidensen af outcome i grupper af forskelligt eksponerede MEN Forskeren har kontrol over principperne ved udvælgelse af hvem der skal eksponeres Forskeren tilstræber en ’alt andet lige’ situation ved hjælp af tilfældigheder

19. 3 nøgleelementer • Randomisering: sikrer sammenlignelighed af populationerne • Placebo: sikrer sammenlignelighed af effekter uafhængig af behandlingsomstændigheder • Blinding: sikrer sammenlignelighed af informationerne Dog kan disse elementer ikke altid opfyldes!

20. Vigtige overvejelser ved design • Er undersøgelsespopulationen repræsentativ for den population som interventionen tiltænkes • Er undersøgelsespopulationen stor nok til at vise en effekt: styrkeberegninger på basis af hyppigheden af det studerede outcome, som skal være godt defineret • Follow-up overvejelser som kohortestudier

21. Bias • Randomisering---selectionsbias • Blinding-----detection+performance bias • Intention-to-treat---attrition bias

22. Populationen +E tid +E + O -E -E tid + O Modellen Randomisering

23. Diskussion Kohorte versus interventionsundersøgelser- Hvordan er evidensen?

24. To metaanalyser i New Engl J Med i 2000 Conclusion: We found little evidence that estimates of treatment effects in observational studies after 1984 are either larger than or qualitatively different from those obtained in randomized, controlled trails.

25. Oversigtsartikler (reviews) Litteratur oversigt (Kvalitative) Metanalyse (Kvantitative) Littertur analyse -inklusionskriterier -vurderingskriterier

26. Metaanalyse Systematisk metode som gennem statistiske analyser kombinerer data fra uafhængige studier mhp at opnå numeriske estimater af effekten af en specifik vaiabel på et defineret udfald.