Eesti Maaülikool J. Praks V. Poikalainen T. Kaart

1. Eesti Maaülikool J. Praks V. Poikalainen T. Kaart Piimalehmade heaolu, piima tootmine, töötlemine ja kvaliteet 8. Piimafarmi riskianalüüs II Olulisemad loomade tervise monitooringu andmete kirjeldamisel kasutatavad epidemioloogilised karakteristikud

2. Kursus 3: Toidu kvaliteet ja ohutusTeema 1: Farmi riskianalüüs Õppetund 4: Piimafarmi riskianalüüs II. Olulisemad loomade tervise monitooringu andmete kirjeldamisel kasutatavad epidemioloogilised karakteristikud

3. Olulisemad loomade tervise monitooringu andmete kirjeldamisel kasutatavad epidemioloogilised karakteristikud • 1. Sissejuhatus • 2. Haigestumus • 3. Haigestumus – näide (Eesti piimalehmad, n = 87332) • 4. Koondülevaade haiguste esinemisest • 5. Haigestumuskordaja • 6. Haigestumuskordaja – näide (Eesti piimalehmad, n = 87332) • 7. Riskisuhe • 8. Riskisuhte usaldusintervall • 9. Riskisuhe – näide (Eesti piimalehmad) • 10. Šansid • 11. Šansside suhe • 12. Šansside suhte usaldusintervall • 13. Šansside suhe – näide (Eesti lehmad) • 14. Logistiline regressioon • 15. Logistiline regressioon – näide • 16. Logistiline regressioon – interpretatsioon Täiendav materjal: WP3T1L4.pdf

4. 1. Sissejuhatus • See õppetund on järg õppetunnile Piimafarmi riskianalüüsI. Esitatakse olulisemad loomade tervise monitooringu andmete kirjeldamisel kasutatavad epidemioloogilised karakteristikud.

5. 2. Haigestumus • Haigestumus e haiguse esinemus [disease incidence] on vaadeldava ajaperioodi jooksul ilmnenud uute haigusjuhtude arv. • Loomakasvatuses, kus loomade tervist jälgitakse pika aja jooksul ja konkreetne vaatlus märgib looma terviseseisundit ühikulisel ajaperioodil, võib haigestumuse defineerida lihtsalt ka kui haigusega vaatluste arvu.

6. 3. Haigestumus – näide(Eesti piimalehmad, n = 87332)

7. 4. Koondülevaade haiguste esinemisest • Baseeruvana erinevate haiguste esinemusel, võib leida ka iga üksiku haiguse esinemuse proportsiooni kõigist haigusjuhtudest. Joonis 1. Kompleks-haiguste esinemine Eesti piimalehmadel

8. 5. Haigestumuskordaja • Levimus(määr)[prevalence rate, PR]on defineeritud kui (mingi tõvega) haigete osakaal populatsioonis mingil ajamomendil või -perioodil. • Haigestumuskordaja [incidence rate, IR]on defineeritud kui mingil ajaperioodil registreeritud uute haigusjuhtude arvu ja haigestuda võivate indiviidide poolt antud ajavahemiku jooksul kulutatud aja (populatsiooni suurus * ajavahemiku pikkus = vaatluste arv) suhe. • 95%-line asümptootiline usaldusintervall [confidence interval, CI] haigestumuskordajale:

9. 6. Haigestumuskordaja – näide(Eesti piimalehmad, n = 87332)

10. 7. Riskisuhe • Riskisuhe e suhteline risk [relative risk, risk ratio, RR] on defineeritud kui oletatava teguriga kokkupuutunud indiviidide (eksponeeritute) haigestumuse ja teguriga mitte kokkupuutunud isendite (mitteeksponeeritute) haigestumuse suhe. • Riskisuhe on arvutatav kui eksponeeritutele ja mitteeksponeeritutele vastavate haigestumus-kordajate suhe.

11. 8. Riskisuhte usaldusintervall 95%-line asümptootiline usaldusintervall riskisuhtele: , kus ln on naturaallogaritm, eon konstant (e = 2,71828… ), setähistab standardviga:

12. 9. Riskisuhe – näide (Eesti piimalehmad) 6600 vaatlust vabapidamisega, 80732 vaatlust lõaspidamisega lautadest. 190 udarahaiguste juhtuvabapidamisegalautades ja 4518 udarahaiguste juhtulõaspidamisega lautades. Riskisuhted on vastavalt 190/6600 = 0,0288ja4518/80732 = 0,0560.Risk, et lehm haigestub udarahaigusesse, on lõaspidamise korral 0,056/0,0288 = 1,94 korda suurem, võrreldes vabapidamisega.

13. 10. Šansid • Mingi sündmuse toimumise šanss arvutatakse kui selle sündmuse toimumiste arvu ja selle sündmuse mittetoimumiste arvu suhe. • Näiteks tuleb mesitarus aastas keskmiselt iga 60000 sünni kohta 2000 leske – seega on mistahes juhuslikult valitud mesilase leseks osutumise šanss:

14. 11. Šansside suhe • Šansside suhe [odds ratio, OR]on sündmuse toimumise tõenäosuse ja sündmuse mitte-toimumise tõenäosuse suhe. • Šansside suhet kasutatakse sageli mõõtmaks assotsiatsiooni – näitekshaigestumise šansid eksponeeritutel võrreldes haigestumise šanssidega mitteeksponeeritutel.

15. 12. Šansside suhte usaldusintervall Šansside suhte asümptootiline usaldusintervall: , kus Kui haigusjuhud on harvad (mis on veterinaarmeditsiinis tavaline), siis on riskisuhte ja šansside suhte hinnangud ligikaudu võrdsed.

16. 13. Šansside suhe – näide (Eesti lehmad) 6600 vaatlust vabapidamisega, 80732 vaatlust lõaspidamisega lautadest. 190 udarahaiguste juhtuvabapidamisegalautades ja 4518 juhtulõaspidamisega lautades. Šansside suhe ja selle ligikaudsed 95%-lisedusalduspiirid:

17. 14. Logistiline regressioon Logistilise regressiooni mudel e logit-mudel on: ln[p/(1-p)] = + X + e pon sündmuseYtoimumise tõenäosus, P(Y=1); p/(1-p) onšansside suhe; ln[p/(1-p)] on logaritmiline šansside suhe e“logit”. Logistiline jaotus hindab uuritava sündmuse toimumise tõenäosused vahemikus 0-st 1-ni. Tõenäosuse hinnangud avalduvad kujul: p = 1/[1 + exp(- -X)]; kui +  X =0, siisp = 0.5; kui + Xon väga suur, siis, p-> 1; kui + Xon väga väike, siisp-> 0.

18. 15. Logistiline regressioon – näide Mastiidi esinemise tõenäosus (π) on aseme pikkuse (X) kaudu prognoositav logistilise regressiooni abil. SAS-i protseduurLOGIT proc logistic data=analyys.andmed1 descending; model mastiit = aseme_pi; run; Programmi väljund The SAS System The LOGISTIC Procedure ……  Analysis of Maximum Likelihood Estimates Parameter Standard Wald Pr > Standardized Odds Variable DF Estimate Error Chi-Square Chi-Square Estimate Ratio INTERCPT 1 -0.5809 0.7074 0.6743 0.4116 . . ASEME_PI 1 -0.0148 0.00409 13.0188 0.0003 -0.156026 0.985

19. 16. Logistiline regressioon – interpretatsioon • Regressioonikordaja eksponentenäitab šansside suhte muutust argumenttunnuse (sõltumatu muutuja) muutumisel ühe ühiku võrra. • Näiteks kuie = 2,siis toob sõltumatu muutuja ühikuline kasv kaasa uuritava sündmuse toimumise tõenäosuse kahekordse suurenemise. • Negatiivne regressioonikordaja tähendab ühest väiksemat šansside suhet: kuie< 1, siis kaasneb sõltumatu muutuja väärtuste suurenemisega uuritava sündmuse toimumise tõenäosuse langus.