Metode de evaluare analitică în epidemiologie
Principalasarcină a epidemiologiei analiticeeste de a evalua probabilitatea unei relații între o caracteristică a unui organism sau un efect asupra acestuia (un factor) și o boală. Epidemiologianon-infecțioasăse bazează pe date empirice, astfel încât comparația este principalul său instrument analitic.
Atunci când alegețimetoda de lucru epidemiologică, trebuie luat în considerare faptul că diferitele tipuri de studii analitice au capacitate diferită de a identifica (validitate) o relație cauzală între riscul unei boli și factorul studiat.
Studii de corelație- analiza elementară, care constă în compararea seriei de indicatori ai frecvenței bolilor în grupele de populație cu seria corespunzătoare de caracteristici ale habitatului. Relațiile dintre mulți factori care funcționează în condiții reale sunt multidimensionale și diverse și nu există nicio speranță că incidența poate fi standardizată pentru toate efectele neanalizate. În acest sens, nu se poate fi niciodată sigur că rezultatul obținut nu se datorează unor legături indirecte cu alți factori.
Studiile de tip „caz - martor” nu operează cu grupuri de populație, ci cu grupuri colectate pe baza prezenței sau absenței unei anumite trăsături. Acest semn este cel mai adesea ales ca o formă particulară a bolii. Se compară frecvența și severitatea factorului studiat între membrii grupurilor de studiu și de control. Pentru a evita influența altor factori asupra rezultatului, se realizează standardizarea, care constă în selecția în perechi a membrilor grupului de control pentru fiecare dintre pacienți. Conformitatea ar trebui să privească cel puțin sexul, vârsta, locul de reședință.
Cerințe pentru control: selecția aleatorie deliberată a unei perechi dintr-un număr mare de indivizi care se potrivesc cu caracteristicile (randomizare) și, carecomanda OMS, prezenta a 3-4 persoane de control pentru cazul bolii.
Eficacitate relativă în identificarea cauzalității în diferite tipuri de studii
Desigur,gama de caracteristici standardizabileeste limitată și rămâne posibilitatea unor influențe străine asupra rezultatului. O confirmare importantă a relației revelate dintre boală și factor poate fi dependența de doză a efectului, pe care această metodă, cu un volum de observație suficient de mare, este capabilă să-l surprindă. Astfel de studii se bazează pe principiul „de la cazul observat al bolii la populație” și sunt retrospective.
Studiile prospective de cohortăsunt construite „de la populația observată până la cazul bolii”. Ele sunt de tip longitudinal, adică sunt efectuate prin intermediul observării pe termen lung a unei cohorte special formate în conformitate cu o sarcină specifică. Excesul de risc de îmbolnăvire este evaluat pe întreaga perioadă de urmărire în raport cu incidența de fond a bolii. Pentru a caracteriza „efectul dozei”, cohorta este împărțită în grupuri în funcție de nivelul de influență al factorului studiat și se compară frecvența bolilor în grupuri.
Studiile controlate, precum și studiile clinice randomizate, sunt de cohortă, longitudinale și prospective și includ, respectiv, observarea efectelor pe termen lung ale factorilor externi fixați sau a efectelor secundare ale măsurilor medicale forțate. În acest din urmă caz, marele avantaj constă în cunoașterea exactă a dozei de factor și în calitatea observației medicale.
Testele la nivel comunal (public) includ evaluareaprin metoda observării cohorteia rezultatelor programelor preventive: controlul efectelor patogenice în producţie şi în mediu, corectarea caracteristicilor fiziologice.
Pentruanaliza informațiilor epidemiologiceutilizează un arsenal mare de metode statistice pentru a stratifica grupurile, a obține indicatori ponderați de diverse caracteristici și a efectua compararea lor multivariată. Ca urmare, ei ajung la estimări cantitative ale dependenței riscului unei boli de impactul unui anumit factor sau al unei combinații de factori, precum și a ponderii responsabilităților diferiților factori pentru nivelul de morbiditate.
Riscul absolutestimează numărul așteptat de boli pe unitatea de observație a populației (persoană-ani) și pe unitatea de doză de expunere, sau creșterea incidenței la un nivel spontan. Riscul relativ este în esență raportul dintre incidența empirică și cea așteptată a unei boli. Există diferite opțiuni pentru riscul relativ: raport direct, risc standardizat (ținând cont de nepotrivirea unor caracteristici în grupurile comparate), risc în exces (gradul de exces al nivelului de control). Riscul de atribut evaluează (de obicei în procente) contribuția factorului la formarea nivelului de morbiditate (mortalitate).
Ca oricevaloare statistică, frecvența bolilor rare variază în grupele de populație, deci o caracteristică importantă este intervalul de încredere - limitele numerice ale valorii de risc relativ, în care o anumită proporție (de obicei 95%) din se pot aștepta variante aleatorii ale evaluării sale. Intervalul de încredere poate fi luat ca o măsură vizibilă a fiabilității riscului relativ: cu cât intervalul intervalului de încredere este mai larg, cu atât este mai mare incertitudinea riscului relativ.
Atunci când se comparăratele de îmbolnăvireîn două eșantioane de populație (unul dintre ele poate fi populația generală), se folosește un nivel de semnificație statistică (p), care arată probabilitatea respingerii în mod eronat a ipotezei absenței.diferențe (așa-numita ipoteză nulă), adică să facă o greșeală de primul fel și să recunoască diferențele acolo unde în realitate nu există. Pentru a evalua rezultatele epidemiologice, de obicei se ia suficient r
Fiabilitatea estimărilor statistice comparative obținute pentru toatetipurile de cercetare de cohortădepinde nu numai de calitatea planificării și implementării acesteia, ci și de matricea datelor, exprimată în ani-om de observație. Pentru astfel de evenimente relativ rare, cum ar fi hemoblastoze, fiabilitatea unui exces de risc vizibil, de exemplu, la 60%, poate fi afirmată cu o gamă de observații de cel puțin 1 milion de ani persoană și pentru dovezi ale unui exces de risc moderat de 30%, cel puțin 5 milioane de ani-persoană.
O cantitate suficientă deobservareeste departe de a fi întotdeauna disponibilă și trebuie să se efectueze studii pilot (de sondare), să se acumuleze date din studii paralele independente și din programe de observare cooperante pe termen lung înainte de a putea fi acceptată una sau alta regularitate. asa cum sa dovedit.