Epidemiologi Flashcards
Vad betyder kausalitet?
orsakssamband
Vad innebär kausalitet?
att en determinant X (eller fler) ger ett visst utfall Y ( X –> Y)
Ge exempel på exponering/determinanter/riskfaktorer?
- infektiösa sjukdomar, influensa, livsmedelsburna infektioner
- Icke- infektiösa sjukdomar, ökning av defekter hos nyfödda
- Miljöexponering, bly, tungmetaller, luftföroreningar
skador, ökad frekvens mord/dråp.
Vad är den epidemiologiska triaden?
ett sätt att dela upp determinanter i 3 olika delar; miljö, agens (levande/icke-levande) och värd (ålder, kön, ras).
Vad är kausala nätverk?
Delar som krävs för att en sjukdom uppkommer, enklast kan vara att tänka på orsaker (kausala samband) som bitar av en paj, när pajen är full så uppkommer en sjukdom.
Vad är bidragande orsaker/delorsaker?
- delar av det kausala nätverket (delar av pajen)
Vad heter “delar av pajen”?
Bidragande orsaker/delorsaker.
Vad är tillräckliga orsaker?
- Alla bidragande orsaker i ett kausalt samband –> sjukdom.
- “Hela pajen”.
- Tillräckliga orsaker är olika kombinationer av olika faktorer som gör att sjukdomen uppkommer. D.v.s tillräckliga orsaker är olika typer av hela pajer som ger sjukdom. Dvs sätt som sjukdomen kan utvecklas/vägar sjukdomen kan gå.
Vad kallas “hela pajen”?
tillräckliga orsaker.
Vad är nödvändiga orsaker?
- del som måste finnas med för att sjukdomen ska uppträda (den ska finnas med i alla tillräckliga orsaker för sjukdomen).
- det är inte alltid det finns nödvändiga orsaker.
Vad är bra att veta om bidragande orsaker?
- en bidragande orsak kan vara närvaro av en orsakande faktor eller frånvaron av en preventiv faktor. (ex. utebliven vaccination)
- Blockerar man en bidragande orsak som utgör en del av en tillräcklig orsak förhindras sjukdomen den vägen.
Hur kan kausala nätverk användas för prevention?
- om det finns en nödvändig orsak så kan den undanröjas för att undvika sjukdom.
- undanröj delorsaker för att inte uppnå tillräckliga orsaker.
Hur definieras epidemiologi?
som studier av determinanter, fördelningen av dessa och utfall i populationer.
Vilka olika sätt finns att undersöka samband?
- beskrivande/deskriptiv studie
- förklarande studie
Vad är en beskrivande/deskriptiv studie?
- Syftet är att beskriva, kategorisera egenskaper
- Exempel är fallrapporter, fallserier, surveys
Vad är en förklarande studie?
- Syftet är att testa hypoteser, förklara samband (biostatistik)
- Exempel är experimentella eller observationsstudier.
Vilken studie fokuserar kursen ffa på?
observationsstudie
Vad definierar en observationsstudie?
- forskaren observerar, mäter och samlar in data, men ingriper inte.
- Däremot, i experimentella studier (t.ex. kliniska försök) görs aktivt försök att ändra en determinant eller ett (sjukdoms)förlopp.
Stärker alla typer av studier orsakssamband lika mycket?
Nej, observationsstudier har lägre styrka än experimentell.
Vilka olika studietyper finns det?
- kohort
- tvärsnittsstudie
- fall-kontroll
- randomiserade kliniska studier
- review
Vad är en tvärsnittstudie?
- mäter exponering och utfall samtidigt
- visar sjukdom som prevalens (%), tex andel förkylda i en klass vid ett visst tillfälle
- Svårt/omöjligt att bedöma orsakssammanhang mellan exponering och utfall, man vet ju inte vad som kom först.
- Ex. man frågar vilka som är trötta och vilka som är förkylda. Frågan är då om man blivit förkyld för att man är trött eller tvärtom.
- Ganska enkla och billiga studier att genomföra → kan göra en hypotes.
Vad är en kohortstudie?
- börjar med sjukdomsfria individer
- följer över tid och ser vilka som utvecklar sjukdom - kan etablera tidssamband. Man kan sedan studera fler utfall.
- Är longitudinell eftersom data för exponering och utfall kommer från olika tidsperioder.
- Starkast att påvisa orsakssamband av observationsstudierna.
- Negativt: ofta kostsamma, kan kräva lång uppföljningstid, många individer.
- Negativt: kan få problem med bortfall.
Vad är en fall-kontroll studie?
-v äljer individer med sjukdom samt en kontrollgrupp (friska)
- Nackdel: klurigt att välja kontrollgrupp - ska inte ha sjukdom men spegla exponeringen i populationen där sjukdom utvecklades.
- Man undersöker förekomst av orsakande faktorer i båda grupperna, tillbaka i tiden.
- Fördel: man kan undersöka många exponeringsfaktorer
- Nackdel: kan inte uppskatta sjukdomsförekomst, för vi väljer individer.
- Passar för att undersöka ovanliga sjukdomar.
- Starkare än tvärsnitt att styrka orsakssamband
Vad innebär randomiserade kliniska studier?
- jämför två eller fler behandlingsgrupper tex ibland
- jämför man mot placebo dvs ingen behandling. Man följer över tid för att se effekt av behandling. Prospektiv: fram i tiden.
Vad innebär Review / Meta analys?
- Man sammanför resultat från flera olika studier för att få en samlad bild av orsaks förhållandet
Om experimentella studier är starkare, varför vill man då ha observationsstudier?
- i en observationsstudie behöver man inte manipulera exponering utan observerar det som händer då.
- Vi ser hela den komplexitet som finns ute i vardagen hos individerna: för djur finns mellanting mellan “lab och verklighet”
- vissa saker är inte etiskt möjligt att undersöka experimentellt.
Vad innebär representativitet?
- Eftersom vi oftast inte kan studera alla individer utan ett urval: Hur väl representerar de studerade individerna den population som man vill dra slutsatsen på?
Vilka är måtten på sjukdomsförekomst?
Incidens och prevalens
Vad är incidens?
Definition: antalet nya fall av en sjukdom i en definierad population under en definierad tidsperiod.
- Tidsperioden måste anges!
- En proportion - enhetslös, från 0-1
- Bara “population at risk” i nämnaren
- Närmar sig 1 med tiden, kumulativ incidens
vilken studietyp kan ge en incidens?
- OBS! incidensrat har tid “at risk” i nämnaren- enhet: fall/tidsenheter.
Vad är prevalens?
definition: proportionen av en population med en viss egenskap vid ett givet tillfälle.
- Tidpunkten måste definieras
- Värden mellan 0 och 1 (0-100%)
- Mått på den totala sjukdomsbördan vid en given tidpunkt
Vilken studietyp kan ge en prevalens?
prevalensen är ett resultat av både antalet nya fall och mortaliteten/graden av tillfrisknande
- faktorer som påverkar prevalensen
- inflödet av nya fall
- sjukdomsdurationen ev. utflyttning
- behandlingsbarhet överlevnad.
Vad är samband (association) mellan exponering och utfall?
baseras på frekvens av utfall (sjuk) mellan exponerade och icke exponerade grupper av individer.
- Sannolikheten (risken) för utfall = incidensen av utfall
- Ett associationsmått kvantifierar en ändring av risken associerad med en viss exponering.
Uträkning:
- absolut risk: incidens(exponerade) - Incidens (ej exponerade)
- Relativ Risk (RR): incidens (exponerade) / Incidens (ej exponerade)
Hur skattas samband mellan exponering och utfall? - beräkning av relativ risk (RR)?
Relativ Risk (RR): incidens (exponerade) / Incidens (ej exponerade)
RR = (A/(A + B)) / (C/(C+D))
Vad innebär det om RR = 1?
RR = 1 → samma risk för att bli sjuka för exponerade som oexponerade.
Vad innebär det om RR > 1?
RR > 1 → det är större risk att insjukna för de som blir exponerade i jämförelse med dem som är oexponerade.