Epidemiologi

Question 1

Vilka fyra typer av epidemiologi finns det?

Answer 1

Deskriptiv - beskriva
Analytisk - orsak
Interventiv - förebyggande insatser på gruppnivå
Klinisk - medicinska behandlingar (t.ex. en grupp träffar fysioterapeut)

Question 2

Vad är prevalens, incidens och kumulativ incidens?

Answer 2

Prevalens = antalet sjuka i en viss population vid en given tidpunkt
Incidens = antal personer som insjuknar/sammanlagd risktid
Kumulativ incidens = antal personer som insjuknar under en viss tidsperiod / antal personer i populationen som är friska i början av perioden

Question 3

Hur räknar du ut den relativa riskkvoten? Och vad är absoluta mått?

Answer 3

Sjukdom bland X (exponering) / sjukdom bland Y (ingen exponering)

Absoluta mått är den absoluta jämförelsen mellan två grupper X-Y

Question 4

När använder man sig av åldersstandardisering?

Answer 4

Då man jämför två populationer som är av olika ålderssammansättning där man ska studera en sjukdom som ökar i incidens med ökad ålder

På så sätt kan man få fram verkliga skillnader mellan populationerna

Question 5

Vad är SMR och SIR?

Answer 5

SMR = standardized mortality ration
SIR = standardized incidence ratio 

Observerat antal / förväntat antal

En slags indirekt åldersstandardisering. Applicerar kontrollgruppens incidens på de personår vi har på den exponerade gruppen.

Question 6

Vad är etiologisk fraktion (EF)? Hur räknar du ut EF för exponerade vs. populationen?

Answer 6

Den andel fall som beror på en viss exponering.

EF bland exponerade = (RR-1 / RR)
EF i populationen = (RR-1 /RR) * f (andelen exponerade av de insjuknade)

Question 7

Kan EF bli större än 100%?

Answer 7

Ja! Det kan finnas många bidragande orsaker till sjukdom.

T.ex. lungcancer: asbest 25%, rökning 85%, radon 15%, diet 10%, yrke 5% = 140%

Question 8

Vad är statistisk samvariation?

Answer 8

Att två saker (t.ex. K & S) uppträder till synes beroende av varandra. Men detta betyder inte att det är ett orsakssamband.

K -> S (K är orsak till S)
K S (X är gemensam orsak till K & S)
K

Question 9

Vad är en kohortstudie? Fördelar/nackdelar?

Answer 9

Utgår från exponering/riskfaktor för sjukdom. Jämför sedan exponerad vs. ej exponerad avseende sjukdomsfall (grupperna ska vara lika).

Fördelar: Nackdelar:

• Mycket information * Tidskrävande
• Ovanlig exponering
• Flera sjukdomar

Question 10

Vad är en fall-kontrollstudie? Fördelar/nackdelar?

Answer 10

Utgår från fall/sjukdom (ja/nej) och exponering (ja/nej).

Fördelar:

• Sällsynta sjukdomar
• Lång latenstid (kräver annars lång kohort)
• Flera typer av exponering
• Etiskt oproblematisk

Nackdelar:
* Recall bias

Question 11

Vad är en tvärsnittsstudie resp. longitudinell studie?

Answer 11

Tvärsnitt = exponering och utfall undersöks vid samma tidpunkt (säger inget om orsak)

Longitudinell: information inhämtas vid mer än en tidpunkt (fall-kontroll/kohort)

Question 12

Ekologisk studie, vad är det?

Answer 12

Studie där man studerar grupper och inte individer, då inte information om sjukdom/exponering på individnivå finns.

Lågt bevisvärde.

Question 13

Hur kan man uppnå smala CI och varför är detta bra?

Answer 13

Smala CI = närmare sanningen, kan uppnås med större studiepopulationer.

Question 14

Vad är statistisk styrka (= power)?

Answer 14

Sannolikhet att kunna påvisa en signifikant skillnad om det finns en verklig skillnad, alltså sannolikheten att nollhypotesen förkastas om den är falsk.

Question 15

Vad är intern validitet?

Answer 15

Uttrycker i vilken grad undersökningen mäter det den är avsedd att mäta.

Hög = mäter det man tänkt sig att mäta. RR samlas kring det sanna värdet. 
Låg = mäter inte det man tänkt sig att mäta. RR ligger bort från det sanna värdet.

Question 16

Vad är extern vaiditet?

Answer 16

I den mån man kan generalisera resultatet till övriga samhället

Question 17

Vad är precision?

Answer 17

Reproducerbarhet.
Hög = olika studier visar ungefär samma RR
Låg = spridda RR

Question 18

Hur kan validitet påverkas i t.ex. en yrkesexponering & sjukdom (kohort)?

Answer 18

Sjukdomen får inte påverka urvalet.

Insjukna, avlidna eller förtidspensionerade kan ha slutat arbeta och därmed strukits ur anställningslistor just p.g.a. sin sjukdom. Kan då istället ta fram gamla anställningslistor, kolla bakåt åt alla som varit anställda och fånga även de som blivit sjuka och slutat arbeta.

Question 19

Hur påverkas fall-kontrollstudiers validitet och vad får inte finnas?

Answer 19

Det får inte finnas olika diagnoskriterier för exponerade och oexponerade.

Exempelvis samband mellan kronisk bronkit och rökning: Risk att man sätter diagnosen kronisk bronkit endast baserat på att patienten röker.

Question 20

Hur tar du hänsyn och ökar validiteten i ditt val av kontrollgrupp (kohort) 3st?

Answer 20

Intern jämförelse (samma företag men exponerad ja/nej)

Extern jämförelse (liknande företag en bit ifrån)

Hela befolkningen - slumpar och räknar ut förväntat utfall. Kan medföra underskattning av risk.
* Healthy workers, t.ex. brandmän som är friskare än befolkningen

Question 21

Vad skall kontrollgruppen i fall-kontroll så korrekt som möjligt återspegla? Vad kan de utgöras av?

Answer 21

Den bakomliggande populationen

1) Slumpmässigt utvalda
2) Annan sjukdom, dock likartad tung som fallgruppen

Question 22

Problem vid val av kontrollgrupp i fall-kontroll?

Answer 22

1) Slumpmässigt utvalda: lågt intresse + beskriver exponering mindre noggrant

2) Annan sjukdom:
* Kontrollers sjukdom kan ha känt samband med studerad exponering - recall bias

Question 23

Ge några exempel på vad som kan påverka validitet i observation av sjukdom och exponering.

Answer 23

1) Varierande diagnoskriterier
2) Varierande rapporteringsrutiner
3) Diagnossäkerhet
4) Bortfall - svarsfrekvens 30% räcker. Analysera, är bortfallet representativt?
5) Säkerhet i exponeringsbestämning: felklassificering

Question 24

Vad blir effekten av låg kvalitet beträffande exponeringsklassificering?

Answer 24

Om det föreligger oberoende felklassificering av exponering underskattas den sanna risken (mindre skillnad mellan grupper då exponerade och oexponerade mixas)

Question 25

Vad krävs för att något ska vara en confounding factor?

Answer 25

1) Den kan påverka risken för sjukdom
2) Det finns en samvariation mellan exponering och confounding factor
3) Det är inte en mellanliggande faktor i exponeringens förhållande till sjukdomen

Question 26

Ge exempel på tre riskfaktorer som kan vara confounders.

Answer 26

1) Exponeringar (andra än de man vill studera)
2) Individegenskaper (kön, ålder etc.)
3) Sjukdom (annan än den man vill studera)

Question 27

Skillnad mellan svag/stark confounder?

Answer 27

Svag = påverkar RR/OR lite 
Stark = förklarar observerat samband helt/nästan helt

Question 28

Hur tar du hänsyn till confounders i planering resp. analys?

Answer 28

Planering:

1) Randomisering av exponering
2) Begränsning vid urval: göra kontroll/exponering så lika som möjligt
3) Matchning

Analys:

1) Stratifiering: delar upp i olika grupper
2) Statistisk modellering

Question 29

Vad är det för skillnad på effektmodifiering vs. confounding?

Answer 29

Effektmodifiering = risken av en viss exponering förändras om det samtidigt finns en annan exponering (t.ex. rökning + asbest)

Asbest är inte en confounder för den samvarierar inte med rökning.

Question 30

Ge (4) exempel på vad du bedömer när du ska bedöma om ett samband är kausalt.

Answer 30

1) Styrkan i sambandet (högre -> högre sannolikhet för kausalt samband)
2) Överensstämmer med andra studier
3) Tidsföljden mellan exponering och sjukdom
4) Dos-respons
5) Oberoende av andra samband
6) Experimentella resultat (djurstudier etc. med resultat i samma riktning)
7) Rimlighet

Question 31

Vad är recall bias?

Answer 31

Ett systematiskt fel som orsakas av olikheter i minnesuppgifter från studiedeltagare i t.ex. retrospektiva studier som ska identifiera exponering och utvärdera densamma.

Individer som drabbats av sjukdom har större tendens att rannsaka sina exponeringar och minnas dem, jämfört med friska kontroller.

Question 32

Vad är konfidensintervall?

Answer 32

Anger ett intervall inom vilken 95% av slumpmässiga stickprov av samma storlek från samma population av identiska villkor kommer hamna.