Epidemiologi 3 Flashcards
Vad har vi med oss från förra lektionen?
* Mått på sjukdomsförekomst
–Prevalens (NU)
–Incidens (ÖVER TID)
___________________
* Hitta mönster i deskriptiv epidemiologi
–Individ – vem / Plats – var / Tid – när (3 GRUNDLÄGGANDE ORD)
* Mått på associationer mellan exponering och utfall (sjukdom)
–Relativ risk (riskrat, RR)
–Oddsrat (OR)
* Man kan förhindra sjukdom trots att man inte vet alla detaljer – genom struktur och analys
X —->
X —-> Y
X —->
Dem 3 olika X är olika faktorer
Storleken på samband, kollar man på?
RR/OR
ställa upp i en tabell
Bakgrund
* Målet för epidemiologiska studier är [vanligtvis] att
–Uppskatta mängden sjukdom i en population, och förändring (prevalens, incidens)
–Skatta samband mellan exponering och förekomst av (eller frihet från) sjukdom (RR, OR)
-Dra välgrundade slutsatser om kausala samband
* För att uppnå dessa mål så mäter vi saker
* Mätningar är dock aldrig perfekta!
Man vill kontrollera hela målpopulationen men det blir för dyrt.
Man gör ett urval. om vi hamnar fel kan vi inte använda det som målpopulation.
Målpopulationen är det sanna estimatet
ja
Bakgrund Mätningar är aldrig perfekta
Två typer av fel:
- De som påverkar precisionen (detta vill vi hellst ha, lättare att korrigera)
–Slumpmässiga fel (för slumpen kan man hantera)
–“Brus” - De som påverkar validiteten
(kallas också ->)-Systematiska fel eller bias
(problemet blir ->) -Avvikelser från det ”sanna” värdet (vi hamnar fel. uppskattar inte rätt sak)
Ju fler prover vi tar ju närmre målpopulations värdet kommer vi.
ja
Slumpmässigt fel 2 * (precision)
- När vi tar fler och fler prover…
-Så minskas effekten av slumpmässiga fel
-Ökar precisionen på estimatet av populationens sanna värde - Konfidensintervall
-Ger en indikation på precisionen hos din mätning
Bias
Bias är ______________, under planering, utförande eller analys av en undersökning som leder till:
________ ___________ av hur exponering för en faktor påverkar sjukdomsfrekvensen i en population.
Bias
Bias är SYSTIMATISKA FEL (lätt att göra fel), under planering, utförande eller analys av en undersökning som leder till:
FELAKTIG UPPSKATTNING (hur x påverkar y) av hur exponering för en faktor påverkar sjukdomsfrekvensen i en population.
Det finns ffa 3 typer av bias:
- Selektionsbias (selektionsfel, har att göra med hur man väljer)
- Observationsbias – även kallat informationsbias eller missklassifikationsbias (measurement error) (mäter nånting och har fel på utrustningen. Ex mäter fel temp)
- Confounding (bias) (hur man ska presentera/ hantera sambandet x & y)
Selektions bias
“fel”
- Ett systematiskt fel (bias) i hur individer inkluderas (väljs ut) till en studie (hur vi fått urvalet av vår målpopulation)
- Exempel
Jag vill skatta andelen hundar med höftproblem i Sverige
-Hur påverkas resultatet om jag gör undersökningen på hundar som är registrerade i kennelklubben respektive hundar som kommer in till UDS?
-Vilket resultat är mest representativt för populationen av svenska hundar?
__________________________________
Kan det vara geografisk, representerar den hela sverige? Kan kennelklubbshundar (renrasiga) representera alla hundar?
Selektionsbias
“pyramiden/berg”
- Målpopulation (det vi vill uttala oss om), referenspopulation (target pop)
= den population vi vill uttala oss om med hjälp av studiens resultat - Studiepopulation (study pop)
= den population vi studerar - Stickprov, urval, ”sampel” (sample)
= de individer som väljs ut till studien
Inferens “på tavlar”
Dra slutsatser (som är korrekta) om målpopulationen baserat på urvalet
Hur kan vi då använda våra resultat från stickprovet för att lära oss något om populationen? _______________
-vi antar att status i populationen är densamma som stickprovet!
-vi antar att djuren som inte provtogs liknar de som provtogs.
För att kunna göra det antagandet måste vi försäkra oss om att stickprovet är ________________ för populationen = att det liknar populationen så mycket som möjligt.
___________ kan bara göras från ett ___________ prov!
Det finns egentligen bara ett sätt att försöka åstadkomma ett representativt prov:
*
Hur kan vi då använda våra resultat från stickprovet för att lära oss något om populationen? INFERENS
-vi antar att status i populationen är densamma som stickprovet!
-vi antar att djuren som inte provtogs liknar de som provtogs.
För att kunna göra det antagandet måste vi försäkra oss om att stickprovet är REPRESENTATIVT för populationen = att det liknar populationen så mycket som möjligt.
INFFERENS kan bara göras från ett REPRESENTATIVT prov! (att den kan representisera (när man drar slutsats på målpop))
Det finns egentligen bara ett sätt att försöka åstadkomma ett representativt prov:
* Varje individ, eller urvalsenhet, i populationen ska ha samma chans eller åtminstone en känd sannolikhet att bli utvald.
Ge ex på inferens som “pyramid/berg”
- Målpopulation – alla ekologiska besättningar i Sverige
- Studiepopulation – alla KRAV-anslutna
- Urvalsram – adresslista från KRAV
- Stickprov – urval ur adresslistan
Risk vacc < risk ovacc
risk träffa > risk träffa ingen
y= influensa
ja
Selektionsbias – studiepopulationen
- Representativ (representativ är bra)
- Klinikdata
-Kommer djur som är ”för” friska in, eller ”för” sjuka?
-Remitteringar? (kommer dem första gången?)
-Flera sjukdomar? (har dem det?)
