Epidemiologi 2 Flashcards
Vad har vi med oss från förra lektionen?
* Kausalitet/orsakssamband
– Kausala nät
– Determinanter/riskfaktorer
– Typer av orsaker
* Studiedesign/studietyp
– Experimentell vs. observationsstudie
– Bevisvärde
– Kohortstudie
– Fall-kontroll
– Tvärsnitt
* Representativitet (representerbarhet) – urval
ja
Kausalitet – repetition
* Vad är det absolut viktigaste kriteriet som måste vara uppfyllt för att vi ska ha ett kausalt samband?
Tidsaspekt
X hänger ihop med Y -X innan!! tidsaspekten är viktigast
Kausalitet – repetition
* Pasteurella multocida är den vanligaste bakteriella agens som hittas vid luftvägsinfektioner hos kalvar.
Är P. multocida en tillräcklig, nödvändig eller bidragande orsak till luftvägsinfektion?
Nödvändig måste finnas
Studiedesign – repetition
* Om du vill undersöka orsaker till en ovanlig sjukdom – vilken är den mest effektiva designen på studien?
* Om du har många möjliga determinanter (orsaker) – vilken är den mest effektiva designen på studien?
* Hur ska du välja dina fall?
* Hur ska du välja dina kontroller?
Studiedesign – repetition
* Om du vill undersöka orsaker till en ovanlig sjukdom – vilken är den mest effektiva designen på studien? FALL-KONTROLL
* Om du har många möjliga determinanter (orsaker) – vilken är den mest effektiva designen på studien? FALL-KONTROLL
* Hur ska du välja dina fall? RANDOMISERAT/ SLUMPMÄSSIGT
* Hur ska du välja dina kontroller?
-De har INTE sjukdomen. AVSPEGLA samma exponering som fallen
Studiedesign – repetition
* Om du är intresserad av effekterna av en viss determinant?
* Om du inte har någon aning och har ont om tid och pengar?
ja
Specialfall studiedesign
* Överlevnadsanalys = tid till händelse cox regression
* Kohort eller experimentell design
X till Y- när blir man frisk
* Överlevnadsanalys = tid till händelse cox regression
Studiedesign – repetition
* Vad avser vi med representativitet?
Tanten, Individ vs population
Varför gör man (epidemiologiska (beskriva sambandet)) studier?
3 st
- Beskriva mängden “sjukdom” i en population (villka x och y har vi)
- Skatta samband mellan exponering och utfall…
- Kunna hindra framtida utfall
Mått på sjukdomsförekomst 2 stora grupper
- Prevalens- hur många ÄR sjuka (händer just NU)
- Incidens- hur många INSJUKNAR (ex hur många blir sjuka under en tidsperiod
Totalpopulation - sjuka i rutan = prevalens
Friska individer -> blir sjuka = incidens
ja
Prevalens
5 st
- Definition: Proportionen av en population med en viss egenskap vid ett givet tillfälle
- Tidpunkten måste definieras (ex just nu)
- Värden mellan 0 och 1 (0-100%)
- Mått på den totala sjukdomsbördan vid en given tidpunkt
- Vilken studietyp kan ge en prevalens? -tvärsnittsstudierna
((inte kohort- incidens))))
Incidens (indicensrisk)
7 st
- Definition: Antalet NYA FALL av en sjukdom i en definierad population under en definierad tidsperiod
- TidsPERIODEN måste anges!
- En proportion – enhetslös, från 0 to 1
- Bara “population at risk” i nämnaren
- Närmar sig 1 med tiden, Kumulativ (ökande) incidens
- Vilken studietyp kan ge en incidens? -Kohort
- OBS! Incidensrat har tid ”at risk” i nämnaren – enhet: fall/tidsenheter
- Du frågar alla DSS-studenter vilka som har huvudvärk just nu:
PREVALENS av huvudvärk - Du frågar alla DSS-studenter hur många som fått diabetes under senaste året: INCIDENS
- Du frågar alla DSS-studenter hur många som fått huvudvärk under senaste månaden: INCIDENS
incidens kan gå både framåt och bakåt
____
((fallkontroll går bakåt))
Varför skiljer sig prevalensen på mycket mellan sjukdomarna
för reumatiker lever med den. Det bidrar med prevalensen
Prevalensen är ett resultat ….
_______________________
Faktorer som påverkar prevalensen
Prevalensen är ett resultat av både antalet nya fall och mortaliteten/ graden av tillfriskande
________________________
– Inflödet av nya fall
– Sjukdomsdurationen
– Ev utflyttning
– Behandlingsbarhet
– Överlevnad
Prevalensen = “2 ord”
Prevalensen = Incidens x duration (duration- nör död, är den kort- lägre prevalens)
Varför gör man (epidemiologiska) studier?
1. Beskriva mängden “sjukdom” i en population
2. Skatta samband mellan exponering och utfall
3. Kunna hindra framtida utfall
ja
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 som är associerad med en viss exponering
-Absolut risk: Incidens–exponerade – Incidens–ej-exponerade
-Relativ risk (RR): Incidensexponerade / Incidensej_exponerade
______
jämför av förekomst eller inte förekomst hos individer
ah
Beräkning av relativ risk (riskrat)
En 2x2 tabell (allra enklaste)
______________________________________
I I Sjuk I Frisk I Totalt I
I Exponerad I A I B I A + B I
I Ej exponerad I C I D I C +D I
I______________________________________
Incidens (nya fall)
A delat på (A+B) -> Risk exponade
C delat på (C+D) -> Risk oexponerade
________
* Beräknar relativrisk (RR)
RR = Incidens –exponerade delat med Incidens –ej exponerade
RR = [A /(A+B) delat på [C/(C+D)]
- Vad innebär RR= 1? RR>1? - skulle RR vara 1 -> då kan du inte skylla på exponeringen
- vilken studietyp KOHORT
hur gör man med tvärsnitt eller fall/kontrollstudie
- Incidens kan INTE beräknas (kan göra med kohort)
- Risk kan INTE beräknas (kan göra med kohort)
- Men, vi kan beräkna odds, som APPROXIMATION AV RISK (uppskattning av risk)
- Associationsmåttet kvantifierar en ändring av oddsen som är associerad med en viss exponering.
Oddsrat (OR): Odds__exponerade delat med Odds__ej_exponerade
Beräkning av oddsrat
- Vi sätter upp en 2x2 tabell
______________________________________
I I Sjuk I Frisk I Odds I
I Exponerad I A I B I A delat med B I
I Ej exponerad I C I D I C delat med D I
I______________________________________ I
(summerade finns inte här) (man jämför sjuka med friska)
_______________________ - Beräknar oddsat (OR)
OR = Odds–exponerade delat med Odds–ej exponerade
OR = [A/B] delat med [C/D] (mot varandra för att kolla risken)
__________________ - vad innebär OR = 1? (spelar ingen roll. OR >1? (över 1 är en risk
kommerntarer kring RR och OR
- För ett ovanligt utfall (ovanlig sjukdom), <10%, blir OR = RR. Annars överskattar OR risken.
- Storleken på RR/OR MÄTER styrkan av sambandet mellan exponering och utfall: (kollar hur starkt sambandet är)
Relativ risk Tolkning
1.1 – 1.3 Svag (1- ingen skullnad mellan oexponering eller exponering
1.4 – 1.7 Måttlig
1.8 – 3.0 Medel
3 – 8 Stark
dessa och ner -> väldigt mkt 8 – 16 Mycket stark
16 – 40 Dramatisk
> 40 Överväldigande
Vad är epidemiologi?
- Läran om sjukdomars utbredning, orsaker och förlopp
– vem drabbas av sjukdom och varför
– studerar de sjuka och de friska för att undersöka skillander mellan de som drabbas och de som inte drabbas - Huvudsakligen en process där man letar efter mönster
– Vem? Var? När?
Mönster
…….sjukdom är inte slumpmässigt fenomen
det finns mönster
