- •Лекция методы эпидемиологии
- •Описание структуры заболеваемости и выявление групп риска
- •Формирование гипотез о возможных факторах риска
- •Аналитический этап
- •Когортные исследования
- •Исследование «случай-контроль»
- •Измерение эффекта воздействия
- •I. Подготовка исходных данных
- •II. Расчет показателей помесячной динамики и ее доверительных границ
- •IV. Визуальная и количественная оценка типовой кривой помесячной динамики
- •V. Анализ помесячной динамики в отдельно взятые календарные годы (12-месячные эпидемические периоды)
- •VI. Изучение структуры помесячной и годовой (12-месячной заболеваемости по формам проявления эпидемического процесса. Оценка достоверности различий средних уровней заболеваемости населения
- •Источники ошибок в эпидемиологических исследованиях и способы их устранения
- •Мешающие факторы (конфаундеры)
- •Способы контроля мешающих факторов
Измерение эффекта воздействия
Эпидемиология — количественная наука. Это, в частности, означает, что ее задачей является не просто установление факторов, влияющих на возникновение заболеваний (и других состояний, связанных со здоровьем людей), а измерение эффекта их воздействия.
С этой целью используют ряд количественных показателей.
Отношение шансов (OR) - мера связи отношения шансов развития болезни и ее отсутствия в экспонированной группе (подвергающейся воздействию изучаемых факторов) и группе сравнения (контрольной), т.е. соотношение шансов болезни и ее отсутствия
Относительный риск (RR)- наилучшая мера силы связи между фактором риска и болезнью: RR>1 - чем больше, тем более вероятно, что эта связь является причинной; RR=1 – фактор не оказывает воздействия; RR<1 – означает превентивное действие изучаемого фактора.
Соотношения OR и RR:
- для редких болезней они приблизительно равны (OR=RR);
- для общих болезней относительный риск меньше отношения шансов (0 < |RR| < |OR|).
Оценка достоверности OR и RR проводится по величине χ2 (хи-квадрат), которую сравнивают с табличным значением. в частности Х2=3,8 для вероятности статистической ошибки менее 0,05 (5%).
Этиологическая доля (EF) показывает пропорциональный привнесенный риск за счет воздействия изучаемого фактора или их совокупности. Чем она больше, тем более вероятно, что эта оцениваемая связь является причинной.
Эпидемиологический анализ многолетней и помесячной (годовой) динамики заболеваемости
Относительная обособленность причин, формирующих характер и уровень заболеваемости, ее сезонной периодичности и нерегулярных колебаний, обуславливает необходимость дифференцированного анализа этих форм в интересах адекватного планирования профилактических и противоэпидемических мероприятий на протяжении эпидемического или календарного года.
Это определяет задачи анализа многолетней годовой динамики заболеваемости.
Алгоритм анализа многолетней годовой динамики включает 9 этапов:
I этап
подготовка исходных данных для анализа многолетней динамики
II этап
визуальная оценка графика многолетней динамики
III этап
ориентировочная оценка тенденции с применением метода скользящих средних
IV этап
выявление и замена резко отличающихся показателей, расчет среднемноголетних уровней
V этап
оценка влияния длительно действующих факторов, формирующих прямолинейную тенденцию
VI этап
расчет основных количественных показателей скорости изменения уровня динамического ряда
VII этап
оценка влияния длительно действующих факторов, формирующих криволинейную тенденцию
VIII этап
оценка цикличности в многолетней динамике
IX этап
анализ нерегулярных колебаний в многолетней динамике
Таблица
ОБЩИЙ МЕТОДИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ЭПИДЕМИОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДИНАМИКИ ЭПИДЕМИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА
(по И.Л. Шаханиной, Т.В. Кучеровской и Т.П. Черновой, 1990)
|
Задача эпидемиологического анализа |
Метод решения |
Показания и ограничения | |
|
Обобщающая характеристика многолетней динамики эпидемического процесса |
Расчет среднего уровня за период |
Расчет показателя средней многолетней заболеваемости используется, если общая тенденция динамики не имеет ясно выраженного "перелома" и характеризуется монотонным изменением относительно оси абсцисс (max/min 2,5). В прочих случаях весь период разбивается на части. | |
|
Выявление тенденций эпидемического процесса |
Выравнивание динамического ряда методом наименьших квадратов |
по прямой |
Применяется при отсутствии "переломов" в тенденции эпидемического процесса независимо от наличия циклических колебаний и их амплитуды. |
|
по параболе второго порядка |
Используется, если абсолютный прирост показателей выражен и в процессе динамики меняет направление (от - к +- и наоборот). | ||
|
по экспоненте |
Применяется, если тенденция эпидемического процесса, имея однонаправленный характер, характеризуется изменением в геометрической прогрессии. | ||
|
по степенной кривой |
Применяется, если тенденция эпидемического процесса имеет однонаправленный характер с ускорением темпов изменения в начале или конце периода и более плавным развитием процесса в середине периода | ||
|
Задача эпидемиологического анализа |
Метод решения |
Показания и ограничения | |
|
Измерение интенсивности динамики эпидемического процесса |
Расчет среднегодового темпа прироста по теоретической линии прямолинейной тенденции |
При наличии "переломов" в тенденции возможно также разделение кривой на отрезки, приближающиеся к прямолинейным, с последующим выравниванием по прямой и расчетом темпов. При сравнении темпов нескольких рядов следует учитывать абсолютный уровень показателей (значение 1 % прироста), число временных промежутков и направление динамики процесса. | |
|
Оценка характера тенденции и циклической компоненты |
Сглаживание динамического ряда |
методом удлинения интервалов |
Применяется для грубого определения тенденции процесса (перед выбором метода выравнивания), если число членов 9 и более. Чем больше период удлинения, тем резче выявляется тенденция. Для решения вопроса о тенденции должно быть не менее 3 выравненных членов. |
|
методом скользящей и взвешенной скользящей средней |
Применяется для ориентировочного определения характера циклической компоненты, если число членов ряда 15 и более. При более коротких рядах целесообразнее применять методы взвешенной скользящей средней. Не рекомендуется использовать для динамических рядов с большой амплитудой колебаний. Оптимальный период сглаживания 3 года, | ||
|
Расчет отклонений от теоретической линии тенденции |
Используется для коротких динамических рядов (10 лет и более). Позволяет сравнивать выраженность подъемов. | ||
|
Автокорреляция |
Применяется для динамических рядов, имеющих 50 и более показателей и характеризующихся циклическим развитием. Интерпретация результатов возможна преимущественно по графику. | ||
Для практики может быть рекомендован следующий объем и алгоритм анализа помесячной динамики эпидемического процесса, состоящий из шести этапов