EPIDEMIOLÓGIA I.
EPIDEMIOLÓGIA Fogalma: Az egészséggel kapcsolatos állapotok, jelenségek megoszlásának és az elıfordulásukat befolyásoló tényezıknek a tanulmányozása egy meghatározott populációban azzal a céllal, hogy eredményeit felhasználja az egészséggel kapcsolatos problémák felügyeletéhez és megoldásához. Az epidemiológia a betegségek elterjedésének statisztikai vizsgálatával foglalkozó orvosi tudományág.
Forrás: V. Hajdú P.- Ádány R.
A SZÓ EREDETE A görög eredető kifejezést: epi démosz: a nép körében már Hippokratész is használta. Az epidemiológia tárgya kiterjed: az egészséggel kapcsolatos állapotok körére, az egészségfejlesztésre, a prevencióra, a kóros állapotok korai felismerése, a gyógyítás, a rehabilitáció területén mindazon tényezıkre, amelyek az egészséget kedvezıen befolyásolhatják.
JOHN SNOW TÉRKÉPE A KOLERÁS HALÁLESETEKKEL LONDON -1854
EPIDEMIOLÓGIA CÉLJA •
Leírni a népesség egészségi állapotát,
•
Vizsgálni a trendeket,
•
Feltárni az oksági tényezıket,
•
Becsülni a várható trendeket és a népességen belüli eloszlást,
•
Megelızni az új esetek kialakulását,
•
Növelni a betegek életesélyét,
Az epidemiológia fontos sajátossága, hogy nem egyéneket, hanem népesség csoportokat vizsgál.
Az epidemiológiában legáltalánosabban alkalmazott viszonyszámok •
részarány (megoszlási viszonyszám)
•
arányszám (intenzitási viszonyszám)
•
dinamikus viszonyszám.
A MUTATÓK TÍPUSAI
EPIDEMIOLÓGIA HASZNA A NÉPEGÉSZSÉGÜGYI CIKLUSBAN
a lakosság egészségének mérése (egészségmonitorozás)
értékelés (programmonitorozás)
Mi történt? Mi értünk el?
betegségteher kockázati tényezők előfordulása
prioritás meghatározás
beavatkozás
Mi működik? (intervenciós vizsgálatok)
MEGOSZLÁSI VISZONYSZÁM •
Dimenzió nélkül részarányok
•
Rész/Egész X 100
•
Összeadhatók (ugyanazon jelenségnél)
•
0% és 100 % között változhat
Például: egy ország lakosságának megoszlása korcsoportok szerint. Abszolút számokból, megoszlási számokból nem szabad gyakorisági következtetéseket levonni!
Intenzitási arányszámok: A vizsgált jelenség gyakoriságát (intenzitását) méri a vizsgált populációban egy meghatározott idıtartamban (vagy idıpontban):
A vizsgált események (vagy személyek) száma adott idő alatt A megfigyelt populáció átlagos száma ugyanazon idő alatt Incidencia Kumulatív incidencia Incidencia arányszám Prevalencia
×k
RENDHAGYÓ ARÁNYSZÁMOK •
Csecsemıhalálozási arányszám
•
Magzati veszteség (terhesség-megszakítás és magzati halálozás együttesen)
•
Anyai halálozási arányszám
•
A „k” szorzó értéke 10 valamely hatványa, általában 1000, de ritkább események vagy jelenségek esetén 10 000 vagy 100 000.
SZEKULÁRIS TREND Az epidemiológiában a hosszú távon (általában évtizedek alatt) bekövetkezı változást nevezik szekuláris trendnek. pl. a XX. század második felében a fejlett országokban a gyomorrák okozta halálozás szekuláris trendje csökkenı, míg a tüdıráké növekvı volt. Kockázatnak kitett populáció (population at risk) A vizsgálatban résztvevı személyek összessége, akiknek a körébıl az adott megbetegedés származhat
INCIDENCIA ÉS PREVALENCIA •
Az új esetek elıfordulása egy meghatározott idıtartam alatt a vizsgált populációban (abszolút kockázat)
•
Etiológiai vizsgálatok céljaira az incidencia alkalmas.
•
A prevalencia egy jelenség összes létezı esete egy meghatározott idıpontban a vizsgált populációban (pontprevalencia)
•
Az abszolút számok a betegségterhek és az ellátási szükségletek vizsgálatában fontosak.
INCIDENCIA SZÁMÍTÁSA
I=
Új esetek száma adott időtartamban Az érintett (kockázatnak kitett) populáció létszáma ugyanazon időtartamban
×k
A KUMULATÍV INCIDENCIA AZT MUTATJA MEG, HOGY ADOTT IDİ ALATT A BETEGSÉG ELİFORDULÁSA HOGYAN VÁLTOZIK A POPULÁCIÓBAN: Nincs mértékegysége •
Értéke 0 és 1 között változik
•
Idıben specifikált (például 1 év)
•
Az adott populáció minden tagját követni kell az esemény bekövetkeztéig vagy a megfigyelési idıszak végéig
•
Annak a valószínősége, hogy a megfigyelt, betegségtıl mentes populáció egy tagja megbetegszik a megfigyelési idıszakban.
•
Csak olyan kohorsz vizsgálatokban mérhetı, ahol minden résztvevıt azonos ideig, illetve a megbetegedés kialakulásáig követnek.
KUMULATÍV INCIDENCIA
Gyakorló példa
INCIDENCIA SŐRŐSÉG Személy-idı incidencia-arányszám vagy incidencia sőrőség számításakor a nevezıben az érintett személyek száma helyett a körükben ténylegesen megfigyelt személy-idı (személy-évek, személy-hónapok száma) szerepel. Az incidencia sőrőség a kockázatnak kitett, kezdetben betegségtıl mentes populációban megfigyelt személy-idı egységre esı új esetek száma. Személy-idı: a populációban valamennyi tagjának kockázatnak kitettségét leíró idıtartamok összessége. Minden egyén esetén a megfigyelési idı az az idıszak, amely alatt az adott személy betegségmentes marad, vagy amíg ki nem esik a követéses vizsgálatból, tehát ameddig az érintett populációs csoport tagja. Dimenziója van 0 és a végtelen közötti értéke lehet.
PONTPREVALENCIA •
A már fennálló betegség gyakoriságáról szolgáltat információt
•
Nincs dimenziója
•
Egy adott idıpontban
Keresztmetszeti kép a populációról Létezı esetek száma adott idıpontban Az érintett populáció létszáma ugyanazon idıpontban
TARTAMPREVALENCIA •
Az összes elıforduló eset száma egy populációban egy adott idıtartamban.
•
Az idıtartam kezdeti idıpontjában mért pontprevalencia és a vizsgált idıszakban bekövetkezı incidencia összege.
•
Az arányszám számítása problémás, mert a nevezı meghatározása és értelmezése nehéz.
•
Mutatóként általában nem használatos,
•
Számítása: Pontprevalencia+Incidencia
ÉLETTARTAM-PREVALENCIA Azon személyek összes számát jelenti egy populációban, akiknél a vizsgált jelenség (betegség vagy egyéb tulajdonság) az életük során valaha fennállt vagy jelenleg fennáll. Ez esetben tehát retrospektive bıvül a pontprevalencia mindazon személyekkel, akiknél valaha is, bármilyen rövid ideig fennállt a vizsgált betegség/tulajdonság, akkor is ha a vizsgálat idején mentesek attól (pl. drogfogyasztás). Értelmezése számos problémát vet fel (nyilvántartás teljessége, emlékezési készség, ill. szándék), mely alkalmazhatóságát erısen korlátozza.
PREVALENCIA ÉS INCIDENCIA P=
xK
PREVALENCIA ÉS INCIDENCIA •
Alacsony incidencia esetén is nıhet a prevalencia, ha a betegség krónikus, de nem gyógyítható.
•
Milyen betegségeknél jellemzı, hogy a prevalencia magasabb az incidenciánál?
•
Milyen betegségeknél jellemzı, hogy a prevalencia és az incidencia közel azonos?
PREVALENCIA ÉRTÉKÉT BEFOLYÁSOLÓ TÉNYEZİK: A betegség súlyossága a prevalencia csökken, ha rövid idın belül sokan halnak meg az adott betegségben A betegség lefolyásának hossza ha a betegség rövid ideig tart, a prevalencia alacsonyabb Az új esetek száma sok új megbetegedés esetén a prevalencia magasabb lesz
LETALITÁS Egy konkrét betegségben megbetegedettek körében méri az adott betegség miatt elhaltak arányát százalékos formában:
Letalitás Adott betegség miatt meghaltak száma egy meghatározott idıtartamban ×100 Adott betegségben megbetegedettek száma ugyanazon idıtartamban
A letalitás a vizsgált betegség halálos kimenetelének valószínőségét jellemzi.
GYAKORLÓ PÉLDA 50 000 fıs kis szigetet vizsgáltak kutatóink, a lakosokat három korcsoportba sorolták 25-44: 30 000 fı, 45-64: 12 000 fı, 65 év felett 8000 fı. 2016-ban 100 meningitis infektiosa esetet jelentettek a szigeten. A száz esetbıl 15 haláleset a 25-44, 5 a 45-64 és 5 a 65 év felettiek körében.
Mennyi volt a meningitis infektiosa nyers mortalitása a szigeten 2016-ban? Mennyi volt a meningitis infektiosa incidenciája a szigeten 2016-ban? Mennyi volt a 65 év feletti népesség kor-specifikus mortalitása?
KOCKÁZATI MUTATÓK •
Abszolút kockázat (AK): a betegség (haláleset) elıfordulásának abszolút valószínősége egy populációban (incidencia!)
•
Expozíció: valamilyen kockázati tényezınek „való kitettség” (pl.: dohányzás)
•
Exponált vs. Nem exponált csoport: expozíció alapján két (több) populáció meghatározása
Megbetegedés
igen
nem
Exponált
a
b
Nem exponált
c
d
P= P=
a a+b a a+c
vs. vs.
P = P=
c c+d b b+d
KÉT CSOPORT ÖSSZEHASONLÍTÁSA •
Relatív kockázat (RK): I exp / I nemexp
•
Járulékos kockázat (JK): I exp- I nemexp
•
A relatív kockázat dimenzió nélküli szám
•
a járulékos kockázat az incidencia dimenziójával azonos.
KOCKÁZATI MUTATÓK •
Esély:
•
Az esély mind az esetekben, mind a kontrollokban meghatározható (a/c, b/d)
•
Esélyhányados (EH): expozíció esélye esetekben expozíció esélye kontollokb an
expozíció prevalenciája (1 - expozíció prevalenciája)
Egyszerősítve: (a/c)/(b/d) = (a/b)/(c/d) = ad/bc
AZ EPIDEMIOLÓGIA ADATFORRÁSAI •
Demográfiai adatok
•
Morbiditási adatok Jelentısége:
•
ellátó kapacitás tervezése (óvodai férıhelyek, kórházi ágyszámok)
•
a társadalomra és a családokra nehezedı betegségteher mérése
•
egészségfejlesztési programok tervezése és hatékonyságának mérése
MEGBETEGEDÉSI ADATOK •
fekvıbeteg-intézetekre épülı megbetegedés regiszterek (ISzB, tumorregiszter)
•
kötelezı, folyamatos bejelentések
•
lakossági felmérésekbıl nyert morbiditási adatok, egészségmagatartás vizsgálatokon alapuló felmérések
•
háziorvosi morbiditás-monitorozás mőködtetése, esetalapú monitorozás célzott morbiditás vagy betegségcsoportra irányulva
KÖTELEZİEN ELİÍRT JELENTÉSEK •
bejelentésre kötelezett fertızı betegségek
•
ételmérgezések
•
foglalkozási betegségek és mérgezések
•
üzemi balesetek
•
halálos balesetek
•
veleszületett fejlıdési rendellenességek (VRONY)
•
daganatos betegségek (rákregiszter)
HALÁLOZÁSI ARÁNYSZÁMOK Nyers halálozási arányszámok: A nevezıt általában a népesség évközepi számával becsüljük. •
Hátránya: nem veszi figyelembe, hogy a halálozás gyakorisága függ az adott populáció korösszetételétıl, férfi-nı arányától és egyéb tényezıktıl.
Kor-specifikus halálozási arányszámok: •
A halálozási arányszámokat specifikálhatjuk egy meghatározott korosztályra, nemre, foglalkozásra, földrajzi területre, betegségre.
KOR SZERINT STANDARDIZÁLT ARÁNYSZÁMOK Ha a halálozási ráta korcsoportonként eltérı, akkor a teljes populációra vonatkozó ráta a populáció korösszetételétıl is függ. Eltérı korstruktúrájú populációk összehasonlíthatósága érdekében a halálozási rátákat standardizálni kell, ezzel biztosítva, hogy a halálozási ráták közötti különbség nem a populációk eltérı korösszetételének köszönhetı. A standardizálás kétféleképpen történhet: direkt és indirekt módszerrel.
DIREKT STANDARDIZÁLÁS •
Ez az elterjedtebb módszer.
•
A direkt standardizáláshoz egy standard populációra van szükség amely Európai standard populáció, Világ standard populáció, vagy akár a két összehasonlítandó populáció egyesítése is.
•
Azt mutatja meg, hogy milyen lenne a teljes populációra vonatkozó halálozási ráta a referencia-népesség korstruktúrájának fennállása esetén.
DIREKT STANDARDIZÁLÁS LÁSD KÖVETKEZİ PÉLDA
1. Standard populáció választása 2. Mindkét település és mindhárom korcsoport esetén kiszámítjuk a cukorbetegség várható számát 3. Mindkét település esetén összeadjuk a betegségek várható számát 4. A 100 ezer fıre számított kor-standardizált megbetegedési arány kiszámításához 5. mindkét csoportban elosztjuk a várható betegségek összes számát a standard populáció teljes létszámával, majd a kapott eredményt szorozzuk 100 ezerrel.
Direkt standardizálás gyakorló példa
INDIREKT STANDARDIZÁLÁS •
Az indirekt standardizáció standard rátákkal történik.
Azt mutatja meg, hogy milyen lenne a populáció halálozási rátája a referenciaként használt kor-specifikus halálozási arányszámok fennállása esetén.
INDIREKT STANDARDIZÁLÁS Amikor kisebb populáció adatait akarjuk összehasonlítani az országos populáció adataival: SHH= tényleges esetszám/várható esetszám x 100 A várható esetszámot úgy számítjuk ki, hogy a standard populáció rétegspecifikus arányszámait a vizsgált populáció réteglétszámaival súlyozzuk (szorozzuk meg), így megkapjuk, hogy mennyi lenne a vizsgált populációban a várható esetszám. A standardizált halálozási hányados (SHH) a vizsgált területen észlelt halálesetek tényleges számát viszonyítja az országos átlag szerint várható halálesetek számához százalékos formában.
CSECSEMİHALÁLOZÁSI ARÁNYSZÁM A csecsemıhalálozási arányszám a vizsgált populáció általános egészségi állapotának mérıszámaként használható azzal a feltételezéssel, hogy különösen érzékeny a társadalmi-gazdasági változásokra és különbözı egészségügyi kezelésekre.
VÁRHATÓ ÉLETTARTAM Adott populáció általános egészségi állapotának jellemzésére használható mérıszám: azon életévek átlagos száma, amelyet egy meghatározott életkorú egyén megélhet, ha az adott évi kor-specifikus halálozási arányszámok a jövıben is változatlanul érvényesülnének. A legelterjedtebb a születéskor várható élettartam mutató használata.
Kreditpontos feladat
Az Amerikai Egyesült Államokban az első országos egészségi állapotra és táplálkozási szokásokra vonatkozó felmérés (National Health And Nutrition Examination Survey – NHANES, 1971-75) folyományaként, Gu és munkatársai mintegy 20 évvel később arra a kérdésre kerestek választ, hogy az 1971-ben, magukat cukorbetegnek valló felnőtt személyek 1971. és 1993. közötti, 22 éves időszakra vonatkozó halálozási adatai mennyiben tértek el a cukorbetegségben nem szenvedő személyek halálozási adataitól. A kérdést többek között különböző nem, és etnikai hovatartozás szerint csoportosított populációs alcsoportokban vizsgálták. Az alábbi táblázat ennek a vizsgálatnak egyik részére vonatkozó adatokat tartalmazza. Nők
Cukorbeteg Nem cukorbeteg Vizsgált populáció Vizsgált populáció Halálesetek Halálesetek (személy-év)* (személy-év)* 25-44 évesek 1402 13 74324 218 45-64 évesek 1925 65 35110 443 65-74 évesek 2284 181 24587 1200
*egy személy egy éves követése (a számítások során ugyanúgy kezelhetjük, mint ha egyszerűen személyekről volna szó) A számításhoz használd az 1990-es amerikai standard populációt! Korosztály 25-44 évesek 45-64 évesek 65-74 évesek
Populáció 325,000 186,000 73,000
1. Számítsuk ki a cukorbeteg populáció standardizált mortalitását 1000 személy-évre vonatkoztatva (ugyanúgy, mint ha 1000 főre számolnánk)! 2. Mekkora a cukorbetegeknek a nem cukorbetegekhez viszonyított relatív halálozási kockázata?
Kreditpontos feladat Két településen (A és B) a cukorbetegség gyakoriságát vizsgálták a 15 évnél idősebb lakosság körében. A kapott adatokat az alábbi táblázat tartalmazza.
Korcsoport 15-39 40-59 60+ Összesen
A település Populáció Cukorbetegek száma 4200 42 3000 450 1200 300 8400 792
B település Populáció Cukorbetegek száma 500 20 600 240 900 540 2000 800
Határozd meg a cukorbetegség prevalenciáját a két településen! Prevalencia A: Prevalencia B: Standardizáld a kapott adatokat az alábbi standard populáció segítségével, majd újra határozd meg a két település prevalenciáját! Korcsoport 15-39 40-59 60+ Standardizált prevalencia A: Standardizált prevalencia B:
Populáció 6500 5500 3000
Kreditpontos feladat Egy vizsgálat arra kereste a választ, vajon a diszkóba járás expozíciónak tekinthető-e a kábítószer-kipróbálás szempontjából. A felmérést a 15 és 35 év közötti korosztályokban végezték. A vizsgálat eredményeit az alábbi táblázat foglalja össze:
Korcsoport 15-20 21-25 26-30 31-35 Összesen
Diszkóba nem járók Populáció Kábítószert már próbáltak száma 25000 525 35000 1190 10000 300 10000 200 80000 2215
Diszkóba járók Populáció Kábítószert már próbáltak száma 7750 1248 12250 2217 2000 216 2000 200 24000 3881
Határozd meg a drogfogyasztás gyakoriságát (prevalenciáját) a két csoportban! Prevalencia a diszkóba nem járók körében: Prevalencia a diszkóba járók körében: Standardizáld a kapott adatokat az alábbi standard populáció segítségével, majd újra határozd meg a két csoport prevalenciáját! Korcsoport 15-20 21-25 26-30 31-35
Populáció 71000 76000 86000 88000
Standardizált prevalencia a diszkóba nem járók körében: Standardizált prevalencia a diszkóba járók körében:
Kreditpontos feladat Az alábbi táblázat a férfiak által 1990-ben és 1996-ban elkövetett öngyilkosságok számát mutatja. 1990 Korcsoport
Populáció
7-14 15-39 40-59 60+
640477 1866088 1241089 787320
1996 Halálesetek száma 19 863 1137 961
Populáció 499784 1838617 1329762 776650
Halálesetek száma 2 638 1117 765
Határozd meg a nyers öngyilkossági mortalitást a két évben! Mortalitás 1990: Mortalitás 1996:
Standardizáld a kapott adatokat az alábbi standard populáció segítségével, majd újra határozd meg a két év mortalitását!
Korcsoport 7-14 15-39 40-59 60+ Standardizált mortalitás 1990: Standardizált mortalitás 1996:
Populáció 650000 1900000 1200000 800000
FORRÁSOK •
http://www.tankonyvtar.hu/hu/tartalom/tamop425/2011_0001 _524_Megelozo_orvostan_nepegeszsegtan/ch04s05.html
•
http://www.who.int/topics/epidemiology/en/
•
http://www.tankonyvtar.hu/hu/tartalom/tamop425/2011_0001 _524_Megelozo_orvostan_nepegeszsegtan/ch04s04.html
•
https://en.wikipedia.org/wiki/Epidemiology
KÖSZÖNÖM A FIGYELMET!
