Confounding, bias och kausalitet Flashcards

Question

Confounding by indication:

Answer 1

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)

Answer 2

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.

Answer 3

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.

Answer 4

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

Answer 5

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

Answer 6

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.

Answer 7

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.

Answer 8

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.

Answer 9

Publication bias: Att man tittar på vetenskapliga artiklar, men det är toppen på isberg, mycket av vetenskap publiceras inte.

Answer 10

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.

Answer 11

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)

Answer 12

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%)

Answer 13

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?

Answer 14

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.

Answer 15

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)

Answer 16

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.

Answer 17

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

Answer 18

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.

Answer 19

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)