Confounding, bias och kausalitet Flashcards
Olika typer av epidemiologi
Olika typer av epidemiologi
- Deskriptiv epidemiologi: Beskriver hur folk mår. T.ex. vilka sjukdomar de har?
Hur mår befolkningen? - Analytisk epidemiologi: Förklara varför/vad orsakar en sjukdom (Exponering, miljögifter, läsvanor?)
Vad orsakar att befolkningen mår som den gör? - Preventiv (interventiv) epidemiologi: Vilka effekter får vi olika interventioner (Halkskydd t.ex.)
Effekter av prevention eller andra interventioner för att befolkningen ska må bättre.
Läkemedelsepidemiologi
Läkemedelsepidemiologi
- Deskriptiv läkemedelsepidemiologi: Genom att studera förskrivningen, utköp på apotek och hur man använder LM (Svårt att studera, för att vi har ingen analytisk data)
Hur förskrivs och används läkemedel i befolkningen? - Analytisk läkemedelsepidemiologi:
Varför ser läkemedelsanvändningen ut som den gör? ELLER
Vilka positiva och negativa effekter får vi av läkemedel?
- Preventiv (interventiv) läkemedelsepidemiologi: Apoteket gör insatser att flera kandar förbättrar användningen av LM, vad har det för effekt på LM användningen
Preventiv (interventiv) läkemedelsepidemiologi: Effekter av interventioner för att förbättra läkemedelsanvändningen.
Frågan styr vilken studiedesign
Frågan styr vilken studiedesign
- Beskriva? —> Deskriptiva studier (Tvärsnittsstudie)
- Undersöka samband? —> Analytiska studier (observationella , kohort och fall-kontroll)
- Fastställa kausalitet (Experimentella med randomisering eller kvasiexperimentella)
– orsakssamband? —> Experimentella/ kvasiexperimentella studier - Förstå fenomen? —> Kvalitativa studier (Intervjuer och diskussioner)
Deskriptiva studier
Deskriptiva studier
Fallrapport: Talidomid (Började med en fallrapport)
Fallserier: Mängd olika fall med samma exponering och utfall
Tvärsnittsstudie
Repeterad tvärsnittsstudie
Analytiska observationsstudier
Analytiska observationsstudier
Vänstra bilden visar en kohort studie: Där de som är exponerade för något jämförs med dem som inte är exponerade, och därefter studerar man utfallet.
Högra bilden visar en fall-kontroll: Man väljer folk som är drabbade av ett visst utfall (Case), samt en grupp som inte är drabbad av utfallet (Controls) (Man backar tillbaka i tiden alltså). Därefter kan man räkna Oddskvot.
Case-cross-over (Egenkontroll): Är bra, för att människor har enorma biologiska variationer mellan olika individer.
Analytiska interventionsstudier:
Analytiska interventionsstudier: Interventioner som man själv planerar:
Kvasiexperimentella designer
* Okontrollerad före- och efterstudie
* Kontrollerad före- och efterstudie
* Intterupted time series analysis (ITS)
Experimentella designs
* Randomiserad kontrollerad studie (RCT)
* Klusterrandomiserad studie
RCT är bäst för att man tar bort confounders och bias. (RCT är evidens baserad och har högt evidensvärde och bevis)
Problem med epidemiologiska studier
Problem med epidemiologiska studier
Deskriptiva studier
* Intern validitet
- slump eller bias: Slumpfel och systematiska fel gör att vi inte kan lita på icke-randomiserade studier.
* Extern validitet (generaliserbarhet): Att man kan dra slutsatser från studien för andra populationer än de man vill studera.
Analytiska studier
* Slumpvariation
* Bias (systematiska fel)
* Confounding (störfaktorer)
Publiceringsbias
All forskning har problem med publiceringsbias (Att det som är vetenskapligt publicerat täcker inte in allt, allt blir inte publicerad för att man inte är intresserad eller av en annan orsak)
Validitet:
Validitet: Handlar om att undersöka ifall studien säger sanningen eller inte, förekommer i 2 typer:
* Om studien mäter det som man avser att mäta
* Intern validitet = stämmer resultatet? Finns det slumpfel eller systematiska fel som gör man drar fel slutsats?
* Extern validitet = kan man generalisera resultatet till populationer utanför de som studerats?
Kan man dra slutsatser för andra studier. Alltså generalisera studiens resultat.
Intern validitet kan man lita på resultatet?
Extern validitet Kan man dra slutsatser för andra?
Reliabilitet
Reliabilitet (precision): Anger hur pass noggrann värden är.
Hög reliabilitet: Innebär att värden är nära varandra (Liten spridning mellan olika försök)
Låg reliabilitet: Stor spridning. Värden från olika försök ligger utspridda.
Validitet handlar om hur nära ligger man till sanna värdet. Man eftersträvar på hög validitet som ligger närmast sanning.
Medan Reliabilitet handlar om spridningen (Man kan alltså ha hög Reliabilitet men att man ligger långt från sanningen)
I bäst fallet ska man ha hög validitet och hög reliabilitet, men oftast har vi låg reliabilitet och hög validitet.
Slumpfel eller systematiskt fel?
Slumpfel eller systematiskt fel?
Slumpfel: Försvinner om man har hela populationen med.
Systematisk fel: Blir fel hela tiden och fel är konstant oavsett storleken på population.
Grad av fel i y-axel
Studiestorlek i x-axel
T.ex. Hur lång folk är? Leta efter folk med måttband (SAMMA EX SOM FÖRUT!!!!!)
Oftast, med studier undersöker vi ett stickprov, men det finns undantag där man studerar hela populationen.
Slumpfel i studier
Slumpfel i studier
- Fel i en studie som beror på slumpen
- biologisk variation eller mätfel och att urvalet är för litet: Beror på biologisk variation eller urvalet är litet
- Ju större studiepopulation, desto mindre risk för slumpvariation, hur stort urval man behöver beror på
- vilken statistisk signifikansnivå (Alfa) man väljer: Beror på alfa med (95% CI).
- hur vanligt det som studeras är
- vilken skillnad man vill påvisa vid jämförelser: om man vill påvisa en liten skillnad mellan män och kvinnor då behöver man många deltagare.
- Kan bedömas med konfidensintervall (CI)
EX: Konfidensintervall med data från blodfettssänkande LM efter stroke:
EX: Konfidensintervall med data från blodfettssänkande LM efter stroke:
Statiner är bra behandlingsalternativ på att förebygga stroke.
I en kvalitetsregister där läkare rapporterar patienter, där diagrammet visar olika sjukhus och landsting, samt andel patienter som fick förskrivning i varje landsting, men det är få patienter som har haft stroke, CI visar statisk osäkerhet beroende på antal observationer.
Små län —> Brett CI (Mindre population)
Riket —> Litet CI (Säkrare värdet) (Större population)
De två linjer i diagrammet är mål för andel som skulle få LM !!!
Systematiska fel
Systematiska fel
* Fel i en mätning, beräkning eller tolkning som beror på att informationen man har tillgång till är felaktig
* Oberoende av storleken på studien
* Kan vara medvetna eller omedvetna: Medveten att forskare fuskar eller manipulerar eller omedveten (Måttband)
* Kan leda till att man drar helt fel slutsatser om studiens resultat och tolkning!
Systematiska fel (bias) i analytiska studier
Systematiska fel (bias) i analytiska studier (Case-cross-over och Fall-kontroll)
Selektionsfel (selection bias) (urval fel): Gör att man drar fel slutsatser.
* Kontrollerna (och/eller fallen) har valts på ett sådant sätt att de inte är representativa för individer med, respektive utan utfallet i källpopulationen
Informationsfel (information bias/misclassification): Fel info om deltagare.
* Informationen angående exponeringen och/eller utfallet är felaktig
* Kan vara samma (non-differential) eller olika (differential) fel för fall & kontroller
Non-differential: Samma fel i fall gruppen och kontrollgruppen.
Differential: Olika fel i fall gruppen och kontrollgruppen (Allvarligaste för att man kan dra fel slutsats)
Selektionsfel:
Selektionsfel: Innebär att det valde urvalet som man selekterade var fel
* Felaktigt utvalda fall
* Felaktigt utvalda kontroller
Antingen att man valt fel fall eller fel kontroll —> Oavsett leder det till att man drar fel slutsats
Selektionsfel - exempel
- Self selection bias
Vill studera samband mellan lm-användning under graviditet och missbildningar hos barnet
Selektionsfel - exempel
- Self selection bias
Vill studera samband mellan lm-användning under graviditet och missbildningar hos barnet
- Identifierar kvinnor som har varit gravida, både de som har fått barn med missbildningar (fall) och de som inte har fått barn med missbildningar (kontroller)
- Går sedan tillbaka i tiden för att studera om, och hur mycket av de aktuella läkemedel som kvinnorna har använt
- Mer sannolikt att mödrar som var exponerade och som också fick barn med missbildning vill delta i studien jämfört med oexponerade mödrar som inte fick barn med missbildning
- Denna grupp (de med både exponering och utfall) kommer vara överrepresenterade i studiepopulationen jämfört med målpopulationen
Ett EX.: Patienter väljer om de vill vara med eller ej —> Denna är en fall-kontroll studie, man kollar tillbaka med tiden.
Det finns risk att de exponerade med missbildningar vill vara med —> överrepresentativ över de som är exponerade.
Misstankar och problem gör att folk vill vara med då leder det till fel slutsats och fel urval.
Selektionsfel – exempel- Healthy worker effect: Selektionsfel är svår i analytiska studier.
Selektionsfel – exempel- Healthy worker effect: Selektionsfel är svår i analytiska studier.
- Studerar utfall (tex dödlighet) hos en grupp arbetare: Man ska välja sin kontroll på bra sätt.
- Allmänheten som jämförelsegrupp
– Allmänheten består av individer med mycket varierande hälsostatus:
– I gruppen av arbetare har de med sämst hälsostatus redan selekterats bort, detta då de är för dåliga för att arbeta - Utfallet kommer framstå som vanligare hos allmänheten
–> Bättre att jämföra med en annan arbetsplats/bransch
Kohort studier är enkelt att hitta en kontrollgrupp för att vi har bra register lätt att plocka ut från register och man väljer kontroll som är samma ålder och samma faktorer för att jämföra.
Medan i en Fall-kontroll studie, börjar med de som har utfallet, då är det svårare att hitta kontroll, man kan slumpa av en register, men man kan få info fel.
Informationsfel (felklassificering):
Informationsfel (felklassificering): I analytiska studier:
* Den insamlade informationen om studieindividerna är fel (felklassificerad)
- Felklassificering av exponering; Innebär att de exponerade ses om oexponerade.
– Individer som egentligen är exponerade men klassas felaktigt som oexponerade, eller vice versa - Felklassificering av utfallet: Innebär att de som får utfallet klassa inte som individer med utfall
– Individer som egentligen har fått utfallet men klassas felaktigt som en individ utan utfallet, eller vice versa - Kan vara differentierad eller odifferentierad
Differentierad: Olika fel i exponering och utfall (Större problem – mer allvarlig)
Odifferentierad: Samma problem för båda exponering och utfall (Man späder ut fel)
Informationsfel i enkäter
Informationsfel i enkäter
- Minns inte eller minns felaktigt: Kommer inte ihåg. Hur mycket tog man LM??!!!
Har du tagit lm X det senaste året?
Hur mycket av lm Y tog du under förra månaden? - Avsiktligen anger felaktiga svar: Folk ger fel svar, speciellt om känsliga saker, om doktorn frågar —> större tenders att svara fel.
Ofta pga vad som anses mer socialt acceptabelt
– Rökning
– Fysiskaktivitet
– Alkoholintag
– Kost
Folk oavsiktlig eller avsiktlig ger fel svar. - Helt fel slutsatser om det är differentierat = minnesfel (recall bias)
Informationsfel i register:
Informationsfel i register: Vi har många register. LM användningen har vi bra register på (Men inte register på attityder och livsstil)
- Skillnaden mellan förskrivning-utköp-användning (dålig följsamhet): Allt som köps ut tas inte, (Vi tror att de som är exponerade men de egentligen inte är det)
- Läkemedel som saknas: Patienten som tar LM men inte finns i register (man är exponerad men syns att den inte är det, men det finns journalen för att studera användningen på sjukhus) - tex OTC, internetköp, låna av någon, anv. på sjukhus
- Datakvalitet (felaktiga registreringar): Allt som står på ett register stämmer inte alltid
- Data saknas: T.ex. data om livsstil, rökning och kost
- Underdiagnosticering
- Överdiagnosticering
Man gör valideringsstudier för att:
Diagnoser med hjärtinfarkt: Då finns det EKG diagnostiska data och instrument (Då har vi inte fel i diagnostik).
Men
Smärte studier: Skala på smärta (5 och 6 gäller smärta). När man jämför två grupper.
Man får differential bias (Man har olika information på olika saker mellan dessa grupper)
Confounder (störfaktor):
Confounder (störfaktor): Huvudorsaken som gör att observationsstudier hamnar under RCT i bevisvärden. Confounder är systematiska fel.
- En tredje faktor förklarar hela eller delar av sambandet mellan exponeringen och utfallet. En förväxlingsfaktor (störfaktor) påverkar både exponeringen och utfallet, utan att vara en länk i ett orsakssamband mellan exponeringen och utfallet.
- Kan vara positiv eller negativ: Öka på sambandet eller tar bort sambandet på fel sätt
EX: En exponering som leder till utfall, men confounder är kopplad till exponering och utfallet (kaffe och lungcancer, men rökning är en confounder i detta fall)
Därför gör man randomisering för att lika många rökare hamnar i bådegrupper
DAG:
DAG: Görs när man designar studier, där någon exponering orsakar ett utfall.
Bilden visar samband mellan MAD+ och hur vanligt födds barn med missbildningar (Användning av antidepressiva LM leder till att barn inte får normal tillväxt) Men det finns en mängd andra faktorer (Depression gör att man får LM:et och Depressionen i sig ökar risk att barn föds i låg vikt och växer till mindre, samt Depression under och efter graviditet leder till minskad tillväxt), samt socioekonomisk faktor som leder till antidepressiva LM men även att barn inte växer normalt.
DAG gör att man vet vilka faktorer kan vara inblandade.
EX: Hjärtinfarkt och statinanvändning
EX: Hjärtinfarkt och statinanvändning. Studien undersökte risk att få ny infarkt utav de som använder statiner. Man mätte relativ risk, som låg på 2.09, alltså 109% risk ökning om man behandlas med statin (Detta är konstigt). Men det beror på confounding, för att man jämfört de som får LM och inte med hänsyn till andra faktorer
Sen justerade man till de som får statiner har diabikter, män och rökning: dessa faktorer ser man att med statiner har risk reduktion på 31% alltså relativ risk är 0.69
Inte bara jämföra men också justera för skillnader är viktigt.
Confounding
Confounding
* Möjliga confounders i denna studie?
Confound: I denna studie som är en fall-kontroll studie, där man studerade lungcancer 40-80 år, samt antibiotika exponeringen mättes genom att titta på antal antibiotika recept och dagar de stod på antibiotika. Jämfört med de som inte fick recept fick man diagnos i lungcancer. Man fick en relativrisk på 2.52, DVS 2.5 högre risk att få cancer om man får antibiotika.
I en fall-kontroll studie brukar man räkna oddskvot, men i detta kunde man göra relativ risk. För att de hade en kohort liknande studie.
2.5 högre risk att få cancer om man får antibiotika, detta är allvarligt, man hittat samband, men en confounder kan vara (Faktorer som ökar sannolikhet till ökning av antibiotika och öka risk för lungcancer) (T.ex.: Infektioner i luftvägen, ålder (Viktig faktor). Ju äldre man är, desto meer använder man antibiotika och högre risk lungcancer, kön (män har högre risk att lungcancer för att rökning är vanligare för män, detta har ändrats nu). Rökare får infektioner och tar antibiotika och man försämrar luftrör och få cancer. Socioekonomi, låg utbildade använder mer antibiotika.
Confounding by indication:
Confounding by indication: Att orsaken att man får LM leder till att det blir confounding.
Ex på en artikel: Antiinflammatorisk LM och risk för biverkningar. NSAID, receptfria, selektiva cox-2 LM dessa LM var bra för magen de är selektiva på cox-2 och de är lämpliga för patienter med magproblem. Studien visade sig att dessa LM leder till hjärtinfarkt, blev därför avregistrerade.
Intended effects: Att läkaren visste om att en patient lider av magproblem (Då är det stor risk för Confounding by indication), det gavs till dessa patienter, Alltså indikationen leder till confounding.
Unintended effects: Slumpen att läkare skriver LM:et (Då är risken för Confounding by indication låg)
Icke-jämförbara grupper (confounding)
Icke-jämförbara grupper (confounding) – en typ av selektionsbias
- alltid ett problem i observationsstudier: Därför gör man randomisering för att göra grupperna lika. Men detta är inte alltid etisk.
- det finns alltid en anledning till exponering!: Indikation för ett LM gör att patienten blir speciell
– confounding by indication
Möjliga sätt att hantera icke-jämförbarhet
* I uppläggningen a/ restriktion; b/ matchning; c/ jämförelse med användare av läkemedel med samma indikation; c/(randomisering)
- I analysen a/ standardisering; b/ stratifiering, c/ multivariatanalys
Restriktion: Att man har inklusion och exklusion, där man tar bort de som har problem med confounder.
Matchning: Att man undersöker dem som behandlas med LM och matchar med dem som inte behandlas med LM med hänsyn till samma variabler.
Jämförelse med användare av läkemedel med samma indikation: Men alla LM är inte likvärdiga
Randomisering: Om möjligt är det bra att randomisera.
Standardisering: Ålder standardiseras (Samma ålder för dessa två grupper). Standardisering är en metod för att göra jämförelser mer rättvisa genom att justera för vissa variabler.
Stratifiering: Dela upp i grupper var för sig.
Standardisering
Standardisering
Standardisering: Ex: Covid. Diagram på dödlighet i covid och ålder jusetande dödlighet i covid, visar att Italien har mest dödlighet i covid, men detta beror på att Italien har äldst befolkning, därför ska man justera för det, då minskar dödligheten för Italien. Korea har yngre befolkning när man ålderjustera, så ökar dödligheten.
Man ser hur LM användning ser ut i olika åldrar och då kan man hur användningen ser ut i olika grupper. I ett län med gammal befolkning ser man hur det skulle se om antalet invånare samma som i riket, Man viktar om data utifrån annan population.
Standardisering av data görs när grupper skiljer sig, ålder är kopplad så mycket till LM användning (Högre ålder mer LM)
Att väga om data kan vara särskilt viktigt när du undersöker regioner med specifika demografiska egenskaper, som ett län med en äldre befolkning. Genom att justera för populationsskillnader kan du korrigera för över- eller underrepresentation av vissa åldersgrupper och få en mer rättvis bild av användningen av läkemedel.
För att göra detta används ofta en metod som kallas populationstillvägagångssätt eller justering för populationsskillnader. Det innebär att man viktar eller anpassar data för att spegla den faktiska befolkningsfördelningen på ett nationellt eller regionalt plan.
Exempel - stratifiering
Exempel - stratifiering
* Exempel fall-kontrollstudie om kaffe orsakar hjärt-kärlsjukdom, misstänkt confounder = rökning
Studien om kaffe orkar hjärtkärl sjukdom, där 50 personer med hjärtinfarkt (fall) och 400 personer utan hjärtinfarkt (Kontroll).
GÅ TILLBAKA TILL SLIDE 32!!
Oddskvot kan räknas:
Odds för fall att dricka kaffe = 33/17
Odds för kontroll att dricka kaffe = 155/245
Oddskvot= (33/17) / (155/245) = 3.07
Detta säger att det finns samband att få hjärtinfarkt av kaffe.
En confounder ska undersökas med stratifiering.
Ovan hade vi oddskvot på 3.07, men om vi utför en stratifiering av data:
Stratifiera: Rökare och icke-rökare
Odds för fall att dricka kaffe (Rökare-fall) = 31/10
Odds för kontroll att dricka kaffe (Rökare-kontroll) = 100/35
Oddskvot = 31/10 / 100/35 = 1.085 (ingen samband mellan, värde 1 innebär att de är lika eller det finns ingen skillnad)
Icke rökare:
Odds för fall att dricka kaffe (Fall) = 2/7
Odds för kontroll att dricka kaffe (Kontroll) 55/210
Oddskvot = (2/7) / (55/210)
INGEN SAMABND MELLAN KAFFE OCH HJÄRTINFAKT, UTAN CONFOUNDING ÄR RÖKNING
Exempel multivariatanalys
Exempel multivariatanalys
Multivariatanalys: Innebär att man väger samman alla confounders, och faktorer.
Ex: Denna studie studerar persistens (Hur länge man står kvar på LM:et?).
Resultat: Kurvor visar att man följer folk över tid. Kopplade ihop med data över uthämtade LM över tid. I början 5000 person sattes på BB sänkande LM. 2-3% hämtade aldrig sina recept (Det börjar inte med 100% - i y-axel).
Efter 2 år, 1/3 av alla som sätts på LM är kvar på BB behandlingen (Kolla att linjen gick ner till nästan 1/3 av y-axel)
(Detta är inte bra), män var sämre (Hade persistens på 60% medan kvinnor hade 65%).
Slutsats: Ju högre BB man har desto mer följsam är man (De som hade BB på 180 mmHg hade en persistens på 70%). Utfallet i denna studie var att avsluta LM
Hazard ratio, justerad (Med Cox-regression), där man justerade för olikheter mellan grupper. Man ser att 40% av män avbryter behandling (De är därför sämre). Medan 35 kvinnor som avbryter behandling, 40/35 får man 1.17 (Hazard ratio)
Diabetes var en confounder i denna studie. Man ser att HR om man är diabetiker är 1.07 som visar att diabetiker har sämre följsamhet) men om man justerar med multivariatanalys (Äldre, män, hjärtkärl sjukdomar) blir HR 0.77 (Visat att diabetiker avbryter mindre)
Adjusted HR: När man justerar för confounders
Kausalitet
Kausalitet
- Finns ett samband mellan exponering och utfall då man har minskat/ eliminerat bias och slumpmässiga fel talar man om att man har en association, en samexistens eller ett samband. Orsakssamband?, det vet vi inte, vi måste fundera på andra faktorer
- Association (samexistens) betyder inte kausalitet (orsakssamband)
- Associationen kan bero på/ påverkas av andra faktorer än enbart exponeringen
Kausalitet: Med analytiska studier vill man se om det finns orsakssamband.
Kausalitet
* Den ekologiska studien
Kausalitet
* Den ekologiska studien (aggregerad data) har lägst möjlighet att påvisa kausalitet, en randomiserad kontrollerad klinisk studie har störst möjlighet att påvisa kausalitet
Studier har olika evidens krav. Med en ekologisk studie undersöker man om dessa två variabler endast korrelerar, medan med RCT kan man randomisera och de är lika grupper. Om ekologisk studie är välgjord (Där man tar hänsyn till multivariatanalys och confonder kan man lita på, men inte når RCT:s evidens bevis).
Skiljmassa och frekvens med margarin konsumtion: Dessa två variabler samvarierar. Där korrelationen är nästan 1 r^2 = 0.99, men det finns inte en orsakssamband för att detta är en ekologisk studie.
Hills kriterier:
Hills kriterier: För att bedöma om en studie har kausalitet eller ej, använder man sig av Hills kriterier, en checklista som togs fram för att man kan bedöma hur sannolikt att exponering leder till utfall.
Checklista för att bedöma om det finns ett kausaltsamband mellan en exponering och ett utfall i en studie.
- Tidssamband (exponering före utfall): Att exponeringen har inträffat före utfallet (Problem med tvärsnittsstudie för att vi mäter exponeringen och utfallet samtidigt, vet ej om vi har tendens innan). Medan med en kohort och fall-kontroll studier då kan vi studera tidssambandet. T.ex. Cancer har fler år att utvecklas, om en exponering av ett visst ämne har precis inträffat innan diagnosen av cancer är det inte sannolikt, det tar alltså lång tid att utveckla cancer.
- Styrkan på sambandet: Hur hög är oddskvoten (Om den ligger kring 1, ingen stor styrka, men 2 och 3 är det stor samband och kausalitet om man har hanterat confonders)
- Samstämmighet med andra studier (rimlighet, konsistens, analogi): är det rimligt, visar andra studier samma sak.
- Specifik effekt av exponeringen: Vet man att exponeringen kan leda till denna effekt?
- Biologisk gradient/ dos-effektsamband: Har man i studien tittat på högre doser, tider och koppling till utfallet. Med tanke på att de flesta LM biverkningar är dosberoden, ligger man utanför terapeutisk fönster?
Med en ekologisk studie tar man inte hänsyn till doser. Kaffe = varför titta på 5 koppar? Ökande oddskvot ju mer man dricker - Experimentella bevis: Finns det bevis från en randomiserad studie och inte observationell.
Dessa kriterier är utmanande och knepiga, där mycket fel kan uppkomma.
Publication bias:
Publication bias: Att man tittar på vetenskapliga artiklar, men det är toppen på isberg, mycket av vetenskap publiceras inte.
Man kan dra fel slutsatser på grund av Publication bias,
Man kan dra fel slutsatser på grund av Publication bias, där alla studier publicerar inte.
Ex: Man gör en review över forskningsläge (Figuren visar att gråa och vita punkter är studier och svarta cirkeln är sanningen)
Till höger: Alla vita punkter är studier som inte publicerades, därför får man den vita kvadraten som tar hänsyn till endast de publicerade, medan sanningen är den svarta som tar hänsyn till även de opublicerade.
Ett problem är det, någon måste finansiera dessa studier.
Detta sätt att presentera forskningsläget pekar på en möjlig snedvridning som kan uppstå om man enbart fokuserar på publicerade studier, eftersom det kan finnas opublicerad forskning som inte tas med i den vanliga litteraturen.
Which types of studies?
Which types of studies?
Vissa sjukdomar dyker upp så mycket (Inte för att de uppkommer ofta i befolkningen, men för att man är intresserad - Örebro)
Which populations were studied?
Which populations were studied?
* 306 studies (90%) had a selected population
* 2/3 had only one of the following selection criteria: age, disease or drug.
- Most common conditions studied
1. CVD incl AF - 25
2. Pregnancy - 18
3. Coeliac disease – 15
4. Diabetes - 14
5. Cancer - 10 - Most common pharmacological groups
- cardiovascular drugs (29%)
- psychotropics (20%)
Fel/fallgropar i epidemiologiska studier:
Fel/fallgropar i epidemiologiska studier:
* Slumpmässiga fel (random error)
* Systematiska fel (bias)
* Confounding (förväxlingsfaktorer/ störfaktorer)
Kausalitet – orsakar exponeringen verkligen utfallet?
V a l i d i t e t
* Om studien mäter det som man avser att mäta
* Intern validitet = stämmer resultatet? Finns det slumpfel eller systematiska fel som gör man drar fel slutsats?
* Extern validitet/generaliserbarhet = kan man generalisera resultatet till populationer utanför de som studerats?
1-
Vad är den grundläggande skillnaden mellan ett slumpmässigt fel (random error) och systematiskt fel (bias)?
1-
Vad är den grundläggande skillnaden mellan ett slumpmässigt fel (random error) och systematiskt fel (bias)?
Ju större en studie är, desto mer fler antal deltagare (observationer), desto mindre blir slump fel. T.ex: Om man har med hela populationen förvinner slump felet. Medan en systematisk fel är konstant oavsett antal deltagare.
Ett slumpmässigt fel beror på individuell variation och att endast ett urval av målpopulationen studeras. Sannolikheten för slumpmässiga fel minskar ju större studien är och kan beskrivas med CI.
Systematisk fel (bias) är ett inbyggt fel i studiens design som gör att man får fel resultat oavsett hur stor studien är.
2- Det finns två huvudtyper av systematiska fel – informationsfel och selektionsfel.
Ge ett exempel på vardera typen av fel.
Utgå från en tänkt fall-kontrollstudie om statiner skyddar mot demens
2- Det finns två huvudtyper av systematiska fel – informationsfel och selektionsfel.
Ge ett exempel på vardera typen av fel.
Utgå från en tänkt fall-kontrollstudie om statiner skyddar mot demens
Exempel på selektionsfel:
Felaktigt utvalda fall
Felaktigt utvalda kontroller
Dålig svarsfrekvens
Selektions fel: Fel fall och/eller fel kontroll.
Exempel på informationsfel:
Skillnaden mellan förskrivning-utköp-användning (Dålig följsamhet)
LM som saknas (T.ex. OTC, internetköp, låna av någon, användning på sjukhus)
Datakvalité (Felaktiga registreringar)
Data saknas
Minnes fel (Recall bias)
Underdiagnostisering
Överdiagnosticering
Fall kontroll studie: I detta fall innebär det att deltagare väljs för att de har demens (Vi väljer alltså dem för att de har demens) och folk som inte har demens (Är kontroll), därefter räknar vi hur många fick statin innan utfallet och då räknar vi odds.
100 personer med demens.
De med demens (Utfallet): Av dem 20 som har statin och 80 som inte har statin (20/80=0.25) är odds till att behandlas med statiner.
De med ej demens (Kontroll): Av dem 25 som har statin och 70 som inte har statin (25/70) är odds. (25/70=0.357) är odds till att behandlas med statiner.
Oddskvot = 0.25/0.357 = 0.52 (Med tanke på att den är lägre än 1 innebär det att statiner skyddar mot demens)
Skillnad mellan differentiell och icke-differentiell:
Icke-differentiell: Samma fel i fall och i kontroll.
Differentiell: Olika fel på kontroll och fall (Allvarligaste för att man kan dra fel slutsats). Skiljer sig olika mellan olika grupper
Informationsfel: Att man skriver fel data (Som inte stämmer med populationen)
Selektionsfel: Att man selekterar fel stickprov.
OBS! Receptfritt LM kan inte synas i journal.
Minnes fel: Att de inte minns (Detta orsakar differentiell)
Under överdiagnosering: Att demens (Kan ibland få underdiagnosering).
För en kohort studie skulle man börja med statin, och sedan mäta hur stor andel utvecklar demens sedan (Och därefter räkna den absoluta risken) Men man måste hitta kontroll grupp.
Fall kontroll löper en risk att hitta en bra kontroll (För att de med demens är kanske mer sjuka och har mer data på kliniska parametrar)
De med ej statin kanske behandlas med den utanför systemet (Thailand LM) (Problem med kohort)
Vilka av följande kriterier måste uppfyllas för att något ska vara en confounder?
a. Det är förknippat med exponeringen som studeras
b. Det är förknippat med utfallet som studeras
c. Det är mycket vanligt i befolkningen
d. Det är på kausalvägen mellan exponering och utfall
e. Det är inte på kausalvägen mellan exponering och utfall
Vilka av följande kriterier måste uppfyllas för att något ska vara en confounder?
a. Det är förknippat med exponeringen som studeras
b. Det är förknippat med utfallet som studeras
c. Det är mycket vanligt i befolkningen
d. Det är på kausalvägen mellan exponering och utfall
e. Det är inte på kausalvägen mellan exponering och utfall
3- a,b,e stämmer
Confounder ligger mitten mellan exponering och utfall.
Det behöver inte vara mycket vanligt i befolkningen, men den kan vara det.
Så här kan det se ut när en epidemiologisk studie från USA refereras i SVT. Bearbetat rött kött, till exempel korv, ökade risken att dö i cancer och hjärt-kärlsjukdomar med hela 20%.
Ge exempel på möjliga confounders som kan ha påverkat resultatet.
Motivera confounderns koppling till både exponering och utfall.
4- Exponeringen är rött kött. Medan utfallet är hjärt- kärl sjukdomar och cancer
Så här kan det se ut när en epidemiologisk studie från USA refereras i SVT. Bearbetat rött kött, till exempel korv, ökade risken att dö i cancer och hjärt-kärlsjukdomar med hela 20%.
Ge exempel på möjliga confounders som kan ha påverkat resultatet.
Motivera confounderns koppling till både exponering och utfall.
4- Exponeringen är rött kött. Medan utfallet är hjärt- kärl sjukdomar och cancer
Ex på confounders:
Kost vanor
Fetma
Ålder
Övervikt
Rökning (Om man äter mer kött stor sannolikhet till rökning och alkohol)
Alkohol
Kön
I en fall-kontrollstudie undersökte forskare om det fanns ett samband mellan användning av NSAID och prostatacancer.
Utköp av NSAID hos 9000 män, >40 år, diagnosticerade med prostatacancer i Saskatchewan, Kanada mellan 1985 and 2000, jämfördes med utköpen hos en kontrollgrupp, matchad för ålder och antal år de varit med i registret.
Tabellen på nästa slide visar oddskvoterna (OR) för samband mellan olika NSAID och prostatacancer.
I en fall-kontrollstudie undersökte forskare om det fanns ett samband mellan användning av NSAID och prostatacancer.
Utköp av NSAID hos 9000 män, >40 år, diagnosticerade med prostatacancer i Saskatchewan, Kanada mellan 1985 and 2000, jämfördes med utköpen hos en kontrollgrupp, matchad för ålder och antal år de varit med i registret.
Tabellen på nästa slide visar oddskvoterna (OR) för samband mellan olika NSAID och prostatacancer.
5- Kolla på adjusted OR för att då här man tagit hänsyn till olika confounders:
a) Nej för att OR 1,01, vilket innebär ingen skillnad (Samt att CI skär 1, alltså signifikant osäkert).
b) Nej för att OR 0.89, vilket innebär att den MINSKAR risk (Samt att CI INTE skär 1)
c) Ja, för att när man tittar på adjusted OR innebär att man tagit hänsyn till confounders. Unadjusted handlar om att man justerar för endast tid och ålder men inte andra faktorer.
d) Fel (Detta gäller för slump fel)
e) Ja, antagligen. Unadjusted OR handlar om att de är matchade för endast tid och ålder
f) Ja
g) Fel: Bred CI innebär ökad osäkerhet
h) Ja, residual confounders: Är kvarstående confounder som finns trots efter man har adjusted OR.
För att bedöma om det finns ett kausalt samband kan man använda ”Hills kriterier”.
* Vilka är de?
* Vilka frågor skulle du ställa när du granskar denna artikel och om sambandet de hittar tyder på kausalitet? Motivera!
För att bedöma om det finns ett kausalt samband kan man använda ”Hills kriterier”.
* Vilka är de?
* Vilka frågor skulle du ställa när du granskar denna artikel och om sambandet de hittar tyder på kausalitet? Motivera!
6-
A)
1- Tidsamband: Exponeringen hänt före utfallet (Problem med tvärsnitt studie, för att vi mäter exponeringen och utfallet samtidigt, vet ej om vi har tendens innan). Kohort och fall kontroll studie då kan vi studera den. Cancer har fler år att utvecklas, exponeringen av precis innan är det inte sannolikt, det tar alltså lång tid att utveckla cancer.
2- Hur hög är oddskvoten (Kring 1, ingen stor styrka, men 2 och 3 är det stor samband och kausalitet om man hanterat confounder)
3- Är det rimligt, visar andra studier samma sak?
4- Vet man att exponeringen kan leda till denna effekt?
5- I studien har man tittat på dem med längre doser, tyder och koppling till utfallet. Alla LM biverkningar är dosberoden, utanför terapeutisk fönster, om man i studien tittat med dubbla doser och så. Ekologiska studier tar inte hänsyn till doser.
6- Finns det bevis från randomiserad studie och inte observationell?.
Dessa kriterier är utmaningar och knepigt, att mycket fel kan uppkomma.
B)
