Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Prezentace se nahrává, počkejte prosím

1 Klinická epidemiologie pro manažery II. Střítecký Rudolf MD. (PŘEKLAD Harvard Epidemiology, Fletcher and Fletcher.)

Podobné prezentace


Prezentace na téma: "1 Klinická epidemiologie pro manažery II. Střítecký Rudolf MD. (PŘEKLAD Harvard Epidemiology, Fletcher and Fletcher.)"— Transkript prezentace:

1 1 Klinická epidemiologie pro manažery II. Střítecký Rudolf MD. (PŘEKLAD Harvard Epidemiology, Fletcher and Fletcher.)

2 2 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Definice: věda,která předpovídá osud individuálního jevu výpočtem událostí podobných jevů u skupin za použití metod pro skupinové studie k přesné předpovědi osudu jevu. w Cíl - rozvoj a aplikace metod pozorování jež povedou k validním závěrům při vyhnutí se omylům při systematické chybě a pravděpodobnosti.

3 3 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Skládá se :A -klinická medicina w B - epidemiologie w C - management w Při hledání kompromisu dvou inkonsistentních cílů v klinickém rozhodovacím procesu používám epidemiologické metody pro medicinské a managerské rozhodování.moderní pojetí.

4 4 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Základy klinické epidemiologie: w a -většinou diagnosa prognoza a výsledky terapie nejasné,proto vyjádřeny pravděpodobností. w b - pravděpodobnost je pro individ.pac. odvozena minulou zkušeností se kupinami podobných pacientů. w c - pozorování na lidech kliniky s různou zkušenostmi a dovednostmi,vznikají systematické chyby-chybné závěry.

5 5 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Manažerský kontext epidemiologie: w Náklady na ZP stále rostou za bod,kdy je společnost schopna zaplatit všechno co lidé chtějí. w Studie říkají,že drahá praxe není vždy užitečná.Př. laparoskopická appendectomie x klasická.Otázka pro managera. w Klin.péče by měla být posuzována podle výsledků x náklady,které si společnost může dovolit.

6 6 Klinická epidemiologie pro manažery II w Základní principy: metody klinického výzkumu a jejich interpretace musí vést k validním výsledkům. w Klinické otázky: 1/ abnormalita /pac.nem.x zdravý/ w 2/diagnosa /přesnost dg. testů/ w 3/frekvence / výskyt fr. onemocnění v pop./ w 4/riziko /které faktory spojené s rizikem/ w 5/terapie /jak terapie změní průběh nem.?/ w 6/ prognoza jaké budou důsledky terapie

7 7 Klinická epidemiologie pro manažery II. w 7/ prevence /může časná detekce ovlivnit průběh onemocnění. w 8/ příčína /co vedlo k onemocnění patogenet.mechanismy./ w 9/ Náklady /jak mnoho bude péče stát

8 8 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Možný průběh nemoci / 5D / w I.Smrt /death/ w II.Nemoc /disease/ w III.Invalidita /disability/ w IV.Diskomfort /discomfort/ w V.Neuspokojení /dissatisfaction/

9 9 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Klin.epidemiologie : studuje problémy pouze u lidí. w Metody: studuje rozložení a příčiny frekvence onemocnění u člověka. w Terminologie: populace - velká skupina lidí v daném prostředí, není vybírána. w Populace všeobecná w Populace hosp. pacientů w Populace pac. s určitou nemocí

10 10 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Vzorek - část populace z níž vzorek. w Klinický výzkum protože je drahý provádíme obvykle na vzorcích, odpovídáme na otázky : w - jsou výsledky výzkumu platné pro tento vybraný vzorek ? w - pokud ano,representuje daný vzorek tuto populaci ?

11 11 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Při studiu pozorováním 4 možné výsledky : w 1/ pozorování nesprávné - náhodná chyba /chance/ w 2/systematická chyba /bias/ w 3/ zavádějící faktor /confounding/ w 4/ správné /validní/

12 12 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Náhodná chyba /chance/ :důležitá velikost vzorku. Náhoda - kuličky - /červené,černé,bílé/, P 0,05 /pravěpodobnost omylu 5%./ w Systematická chyba /bias/:výsledky se systematricky odchylují od skutečných hodnot. w Výběrová /selekční/ chyba:dvě nebo více skupin,které chceme srovnávat se liší.

13 13 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Observační chyba /bias/:systematicky vzniká buď na straně vyšetřujícího nebo vyšetřovaného. w Zavádějící faktor /confounding/: rizikový faktor,je ve vztahu k expozici a nezávislý na expozici je rizikovým faktorem pro danou nemoc. Vztah tohoto faktoru k nemoci můžeme přisoudit pouze částečně nebo úplně a potom může ovlivnit výsledek dvěma směry w - rozdíl tam, kde skutečně není w - smazává rozdíl, kde rozdíl je

14 14 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Vztah mezi náhodnou a systematickou chybou - obě mohou být přítomny.

15 15 Vztah mezi náhodnou a systematickou chybou Počet pozorováníPřesný TK kanyla TK měřený tonometrem bias chance

16 16 Validita Pozorování je validní, jestliže odpovídá skutečnému stavu pozorovaného jevu. 1.Interní validita – odpovídá stupni pravdivosti údajů pro studované pacienty 2.Externí validita ( zevšeobecnitelnost ) – odpovídá stupni pravdivosti údajů platných i pro jiné sestavy, (skupiny) pacientů, než pouze pro skupinu, která se aktuálně vyšetřuje.Podmínkou je srovnatelnost studované skupiny s ostatními pacienty. Validita odpovídá na otázku, zda jsou výsledky dosažené v nějaké studii platné také pro jeho pacienty.

17 17 Sampling bias Vzniká, jestliže se pozorování a výsledky dosažené ve speciálním vzorku populace zevšeobecňují na ostatní skupiny % opakovaných febrilních křečí věk Populační vzorek Nemocniční vzorek

18 18 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Popis a srovnávání: popisné studie - jaká část vzorku žen s dysurií má nemoc w srovnávací - je cystitida u žen s pyuurií častější ? Hledá se vztah mezi dvěma nebo více faktory.(Příčina – následek).Pokud srovnáváme, může výsledek ovlivňovat náhodná nebo systematická chyba. w Proto je nutné si položit otázku příčinné souvislosti, je X ve vztahu k Y. w A) za předpokladu,že vše ostatní je stejné ( jde o systematickou chybu. w B) ve větší frekvenci než by se dalo očekávat poúze náhodně ( náhodná chyba )

19 19 Rozhodovací proces Informace a jejich správná interpretace rozhodující úlohu v rozhodovacím procesu. situace Průběh nemoci Oblast klin.epidemiol. Populace v riziku RF, kouření, věk Působení rizika Příčina a následek Riziko, primární prevence Začátek nemoci Změny v organismu (BB. úroveň ) Abnormalita, frekvence diagnosaZměny v organismu, zjevné Diagnosa Sekundární prevence léčeníLéčení, prognosa Výsledek: úzdrava,nemoc,smrt frekvence

20 20 abnormalita w Normální x abnormální w Starý problém, velké diference rozlišíme poměrně dobře, ale jemné abnormality obtížně. Biostatistika. w Je tato frekvence finančně náročných vyšetření ještě normální, kdy je abnormální, jaký vztah má k frekvenci vyšetřovaných onemocnění ?

21 21 Škálové měření biologických jevů w Klinické měření - tři hlavní škály w 1/ nominální škála - údaje řadíme do skupin bez zjevného pořadí/úmrtí,pohlaví,operace/,mívají dichotomní chrakter, w Přítomen – nepřítomen,živý - mrtvý, ano - ne. w 2/ordinální škála -mají určité pořadí nebo stupeň ale nemůže být přesně specifikována míra intervalu mezi daty ( př.malý – velký, dobrý – špatný,mírný – střední – těžký )

22 22 Klinická epidemiologie pro manažery II. w 3/ intervalová škála – je jasné pořadí a rozdíl mezi jednotlivými následujícími hodnotami je vždy stejný, někdy údaje nazýváme numerickými. w Škála : w a/kontinuální - většina biochemických hodnot, TK, hmotnost w b/ diskretní -udává počet ( tep, počet leukocytů v moči atd.), pro obě je důl.a je otázka kde končí normální a začíná abnormální.Některá data jsou objekt.měřitelná ( lab.data,demografická data) jiná subjektivní,těžko měřitelná (únava,bolest).

23 23 Validita měření w Kvalita – dána validitou a spolehlivostí w Validita: snadno hodnotitelná u dat,které lze měřit objektivními metodami, ale existuje řada dat, které nelze objektivně změřit (bolest,anxiosita) w Spolehlivost:také reprodukovatelnost rozsah,kterého při opakovaném měření dosahují jednotlivé hodnoty.

24 24 Vztah mezi validitou a spolehlivostí validita spolehlivost nízká vysoká nízká A B C D

25 25 Variabilita w Variabilita: při měření jevů je rozptyl naměřených hodnot pokud je tak velký,že mohou ovlivnit výsledek - variabilita. w Zdroje variability: w 1/ Samotné měření (vliv přístroje,vliv pracovníka) 2/biologické rozdíly u jednotlivce v závislosti na čase měření ( intraindividuální ) w 3/bilogické rozdíly mezi různými jedinci w ( interindividuální)

26 26 Typy variability w Variabilita při měření, biologická,výběrová variabilita. w Výběrová variabilita:studuje se jen vzorek populace - opakovaný výběr vzorků –v různých vzorcích různé výsledky odhadu skutečných hodnot pro populaci.Tuto chybu lze odstranit zvětšením velikosti šetřeného vzorku.

27 27 Výběrová variabilita populace Prevalence 25% Prevalence 50% Prevalence 25% Prevalence 0% Vzorek 1 Vzorek 3 Vzorek 2

28 28 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Rozložení: data měřená na intervalové stupnici se obvykle prezentují graficky jako rozložení frekvence,ukazuje proporci množin dat mající různé hodnoty měření. w Sumarizace rozložení frekvence má buď: w 1/Centrální tendenci: w 2/Charakter disperze:

29 29 Rozložení w Charakteristiky centrální tendence jsou: w A)průměr ( hodnota získaná celkovým součtem a dělena počtem měření ) w B)modus (nejčastější hodnota ) výhoda je jednoduchost měření, nevýhody, že může být více nejčastějších hodnot nebo žádná. w C)medián ( je střední hodnota pozorování, kde počet hodnot pod a nad mediánem je stejný.Není příliš ovlivněn extremními hodnotami, ale je nevhodný pro matematické operace.

30 30 Disperze w Charakteristiky disperze : w A) rozsah - rozložení hodnot od nejnižší po nejvyšší.Výhodou, že zahrnuje všechny hodnoty,ale nevýhoda je, že je výrazně ovlivněn extremními hodnotami. w B) směrodatná odchylka –je absolutní hodnota průměru w rozdílů jednotlivých hodnot od průměru.Vhodnost pro w matematické operace, nevýhoda – že pro jiné než w normální rozložení frekvence neukazuje známou proporci w pozorování. w C)percentily - proporce všech pozorování spadajících pod w určité zvolené procento.( decil = 10% percentil,kvartil = w 25%,median = 50%.

31 31 Příklady rozložení Počet případů dny Rozložení inkubační doby tetanu v ČR

32 32 Příklady rozložení 3,04,05,0 Kalium v seru v mmol/l

33 33 Příklady rozložení 5,5 8,3 Plasmatická glukosa ( mmol/l )

34 34 Příklady rozložení 1,73,3 20 – 29 let Více jak 80 let Urea mmol/l

35 35 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Gaussovo normální rozložení-křivka symetrická,vyjadřuje rozdělení opakovaných měření stejného subjektu stejným způsobem.Disperze hodnot = náhodná variabilita.2/3 hodnot v rámci jedné směrodat,odchylky,95% v rámci dvou SD.Biol.hodnoty většinou nejsou norm.rozloženy,ale protože průměr a SD se snadno počítají,pracuje se s předpokladem,že klin.měření jsou normálně rozložena.

36 36 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Gaussovo normální rozložení : křivka 0 0,1 0,2 0,3 0, ,26 95,44 99,72 SD frekvence % oblasti pod křivkou

37 37 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Kriteria pro abnormalitu:optim situace, kdy rozložení frekvence pro normální a abnormální tvoří dvě samostatné populace: Dvě samost.populace Hranice mezi dvěma populacemi není jasná

38 38 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Abnormální jako neobvyklé:a/ normální co se objevuje nejčastěji w b/abnormální to, co se objevuje zřídka

39 39 Kriteria pro abnormalitu % normálnímutované Alely pro fenylalaninhydrohylasu

40 40 Kriteria pro abnormalitu Fenylalanin v krvi umol/l Zdraví novorozenci Novorozenci s fenylketonurií screening

41 41 Klinická epidemiologie pro manažery II w Cut of point : 2,5% Mezi norm. a abnorm.hodnotami 2 SD Hraniční bod

42 42 Hraniční bod, cut – off point Znamená, že hodnoty ležící mimo dvě směrodatné odchylky jsou považovány za abnormální. 5,25,76,26,8Cholesterol v seru mmol/l Počet případů /

43 43 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Jestliže :všechny hodnoty pod urč. limit např. 95 percentil jsou abnormální - měla by odpovídat prevalence nemoci tj. v 5%.Toto zjednodušení však mnohokrát neplatí. w Mnoho -výsledků ve vztahu k diferencovanému riziku po celé škále hodnot od nízkých po vysoké. w Některé - neobvyklé hodnoty velmi výhodné pro zdraví jedince /nízký cholesterol/,jindy pac.nemocný při norm.h.

44 44 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Abnormální jako provázené nemocí:spojování abnormality s výskytem nemoci. w Abnormální jako indikované k léčení :př. Vysoký cholesterol bez klinických příznaků. w Manažerské rozhodování o ceně preventivního programu snižování cholesterolu,cost benefit analysou.

45 45 Vztah mezi konzumací alkoholu a úmrtností úmrtnost Konsumace alkoholu nízká vysoká

46 46 Měnící se hranice diastolického TK vhodného k léčení vzhledem ke komplikacím způsobeným vysokým TK Diastol. TK roky

47 47 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Regrese k průměru:zvrat při opakovaném měření k norm. hodnotám / TK /,způsobený statistickými důvody /náhodnou variabilitou/. w Diagnosa:dg.testy založené na předpokladu,že odliší nemocné od zdravých w měření a/ v nominální w b/ordinální w c/ intervalové - stupnici w tendence zjednodušovat na dichotomní řeš.

48 48 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Přesnost dg.testů: určení dg.proces při němž pravděpodobnost převažuje nad jistotou. Čtyři možné situace:test 1/ byl správný pokud - byl posit. při nemoci. - byl negativní při nepřít. Nemoci - 2/byl chybný pokud - byl pozit při nepřítomnosti nemoci /falešně pozit./ - byl negat.při přítomnosti nem./fal.negativita/

49 49 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Vztah mezi dg.testem a přítomnosti nemoci: Nemoc PřítomnaNepřítomna Test Pos. Neg. Skutečně pozitivní a Falešně c negativní Falešně bpositivní d Skutečně negativní

50 50 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Pro zhodnocení přesnosti testu porovnáváme výsledky se zlatým standardem (referenční metodou),často nákladné,vyšetření je schopno poskytnout informaci zda je nemoc přítomna nebo ne.Např. pozitivní jaterní testy x biopsie jater.Často jsou drahé.Proto se používají levnější testy např. sonografie,ale riziko chybné diagnozy.Pro chronická onemocnění může být zlatým standardem dlouhodobé sledování např. u degenerativních onemocnění. w Někde zlatý standard chybí.

51 51 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Senzitivita a specifita: w Senzitivita - proporce nemocných mající pozitivní test nemoci w Specifita - proporce zdravých mající negativní test. w Kompromis mezi senzitivitou a specifitou: každý test by měl být vysoce senzitivní i specifický,v praxi obtížné,proto kompromis cut - of point, arbitrážní stanovení, dělí na normální a abnormální, zvýšení jedné char.na úkor druhé na interval škále a opak.

52 52 Senzitivita a specifita. Senzitivita matematicky : Se = a/a + c, proporce nemocných, kteří mají pozitivní test Specifita Sp = d/b + d,proporce zdravých, kteří mají negativní test Senzitivní test je test, který je obvykle pozitivní, když je nemoc přítomna. Specifický je takový test, který je obvykle negativní, když je nemoc nepřítomna.

53 53 Volba hraniční hodnoty u postprandiální hladiny glukosy za 2 hodiny Specifita % Senzitivita % (skutečná pozitivita) 1 – specifita % (falešná pozitivita ) 1 - senzitivita % 10,0 9,4 8,9 8,3 7,8 7,2 6,7 6,1 4,4 5,5 Hraniční hodnoty 11% 30%

54 54 Klinická epdiemiologie pro manažery II. w Se = a/a+c Sp = d/b+d +PV = a/a+b a+cb+d a+b c+d - PV = d/c+d P = a+c/a+b+c+d

55 55 Klinická epidemiologie pro manažery II. LR + = a/a+c/b/b+d = Se/b+d w LR - = c/a+c/d/b+d = c/a+c/Sp

56 56 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Pozitivní prediktivní hodnota: pravděpodobnost nemoci u pac. s pozitivním testem w Negativní prediktivní hodnota:pravděpodobnost,že pacient nemá nemoc je-li test /negativní/normální. w Prediktivní hodnoty:říkají jaká je pravděpodobnost,že pacient u něhož je výsledek testu pozit./neg./má /nemá/nemoc.

57 57 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Likelihood ratio: LR + je poměr pravděpodobnosti pozitivního testu v případě nemoci /pravděpodobností nemoci v případě nepřítomnosti nemoci. w LR - poměr pravděpodobnosti negativního testu v případě přítomnosti nemoci/pravděpodobnost negativního testu v případě nepřítomnosti nemoci.

58 58 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Aplikace likelihood ratio: w Senzitivita a specifita - přesnost dg.testu v jednom hraničním bodě. w LR - může pro jakýkoliv výsledek testu po celém rozsahu škály hodnot.

59 59 Klinická epidemiologie pro manažery II. w Faktory ovlivňující prediktivní hodnoty: w hlavně to jsou senzitivita, specifita a prevalence. w Test vyšší senzitivitu - lepší neg. - PV,při neg. testu pac. nemá nemoc w Test vyšší specifitu - lepší + PV,větší jistota,že pac. při pozitivním testu bude mít nemoc w Prevalence - pozit. výsledek u vys. spec.testu s malou pravděpod. výskytu -asi fal. pozitivita

60 60 Klinická epidemiologie pro manažery II. Prevalence: nemoci pokud se blíží 0, také pozitivní prediktivní hodnota testu se blíží 0.Pokud se prevalence blíží 100% i negativní prediktivní hodnota se blíží 100%.Z toho vyplývá,že pro posouzení prediktivní hodnoty je nutné dobře znát prevalenci. - ve spádových nemocnicích se kumulují vážně nemocní pacienti a bude zde pevalence vážně nemocných pacientů vyšší než u praktika - prevalence faktoru je vyšší u vysoce rizikových skupin.

61 61 Klinická epidemiologie pro manažery II. Prevalence : ukazuje kolikrát více nebo méně může být očekáván určitý výsledek ve srovnání se zdravými.Pokud je test dichotomní a indikuje nemoc,pak popisuje tento ukazatel zda je osoba zdravá či ne. Likelihood ratio: pozitivního testu je poměr pravděpodobnosti pozitivního testu v případě přítomnosti nemoci/pravděpodobnosti v případě nepřítomnosti nemoci. LR+ = senzitivita / 1 - senzitivita

62 62 Klinická epidemiologie pro manažery II. Likelihood ratio:negat.testu je poměr pravděpodob.negativního testu v případě přítomnosti nemoci / pravděpodobnost neg.testu v případě nepřítomnosti nemoci. LR- = 1-senzitivita / specifita Aplikace LR :Senzitivita a specifita ukazují přesnost testu v jednom hraničním bodě,jednom hraničním testu.Ale LR může být stanoveno pro jakýkoliv výsledek testu po celé škále rozsahu hodnot.Hodnoti při nákupu testů.

63 63 Klinická epidemiologie pro manažery II. Více testů v DG.:klinik obvykle dg.test s nižší senzitivitou a specifitou a průměrným LR.Potom pravděpodobnost nemoci na základě takového testu není ani příliš vysoká ani příliš nízká.Potom je nutné použít více testů. Paralelně /současně/ pozitivita jakéhokoliv testu se považuje za průkaz nemoci Seriově /po sobě/,všechny testy musí být pozitivní pro stanovení nemoci,/je-li některý z testů negativní vyšetření se zastavuje/.

64 64 Klinická epidemiologie pro manažery II. Paralelní testy:kde nutné rychle dg.Zvyšují senzitivitu a neg.prediktivní hodnotu.Naopak specifita a pozitivní prediktivní hodnota je snížena.Tzn.nemoce se většinou zjistí,ale větší pravděpodobnost falešně pozit-výsledků. SE = 81/86 =94% Sp = 104/114=91% Plethys- mografie nebo fibrinogen Jedna nebo obě metody pozitivní Obě negativní Venografie 100% PozitivníNegativní ( 91 ) ( 109 )

65 65 Klinická epidemiologie pro manažery II. Seriové testy: tam,kde není třeba spěchat.Další test až při pozitivitě předchozího.Zvyšují prediktivní hodnotu při snížení senzitivity a negativní prediktivní hodnoty.Při pozitivitě vysoká pravděpodobnost,že nemoc je přítomná,ale nemusí zachytit všechny nemocné.Pro manažera je důležité znát ceny testů jejich možné použití v kombinaci.

66 66 Klinická epidemiologie pro manažery II. Frekvence: je výskyt určitého jevu za určitých okolností.Vyjadřuje se v relativních ukazatelích frekvence a pravděpodobností vzniku. Ukazatelé fr.:rel čísla v čitateli počet pac. s následkem / jmenovatel tj.,počet pac.,u kterých se následek mohl objevit. Prevalence:počet osob majících nemoc v daném čase. 1/ okamžiku, okamžitá prevalence 2/ období, intervalová prevalence. P = a + c / a + b + c + d Incidence:počet osob u kterých se v urč. časovém období onemocnění nově objevilo.

67 67 Rozdíl mezi okamžikovou a intervalovou prevalencí A B C D E F G H I Okamžiková prevalence k A,C,D,I.Intervalová všechny.

68 68 Rozdíl mezi incidencí a prevalencí A B C D E F Crohnova nemoc Leukemie A B C D E F G H 1.Crohnova nemoc(chronická )prevalence velká k všehcny případy 6, Incidence nízká pouze 2 případy 1.1. – Leukemie incidence (fatální) 1.1. – , Incidence vysoká 8 případů,prevalence nízká k případ

69 69 Incidence x prevalence Prevalence říká jaká proporce osob má daný stav. Incidence říká jaké je riziko vzniku daného stavu u osob během určité doby.

70 70 Klinická epidemiologie pro manažery II. Incidence: obvykle se používá k kohortových studiích Prevalence : v prevalenčních studiích Měření prevalence a incidence:prevalence měří skupiny osob z nichž v daný okamžik nebo v daném časovém intervalu jsou někteří jedinci nemocní a ostatní zdraví,měří proporce nemocných. Jednorázové vyšetření populace s rozlišením jednotlivců na zdravé a nemocné se nazývají prevalenční studie - průřezová studie /cross sectional study/průřezová informace o jejich zdrav.stavu.

71 71 Klinické epidemiologie pro manažery II. Incidenční studie:nejprve se zjistí osoby,které v daném vzorku nemoc nemají a potom se v průběhu nějakého časového období opakovaně vyšetřují a zjišťují se nově vzniklé nemoci či znaky - kohortová studie. Incidence může být zjišťována jako riziko nebo kumulativní incidence,kdy jde o poměr nových případů onemocnění k populaci dané velikosti,kde všichni jsou pozorování v průběhu určitého časového úseku, a kde nové případy jsou akumulovány v průběhu tohoto času.Jinak incidence může být zjišťována tak,že měříme počet nových případů ve stále se měnící populaci.kdy každý jedinec je vnímavý ke studovanému jevu a je tedy zahrnutý do studie po různě dlouhou dobu.Dalším důvodem je rozdílné období od začátku sledování do vzniku nemoci,popřípadě ukončení sledování pro odstoupení nebo úmrtí pacienta.

72 72 Klinická epidemiologie pro manažery II. Incidence :je potom vyjádřena poměrem,kde v čitateli jsou opět nově vzniklá onemocnění / jmenovatel v osoborocích,osbodnech,které jsou součtem hodnot jednotlivých osob jak dlouho byly pozorovány.Př. č. 1 A x 3 roky B roků = celkem 14 r. C roků D-----x 1 rok osoby Roky sledování Incidence= 2/14= 0,14 případů/osoborky v riziku x = nemoc roků

73 73 Interpretace ukazatelů frekvence Př. č. 2.: A x B x C x D x E x F x x - nemoc R = 6/6 = 1,O za 4 roky R – riziko I = 6/8 = 0,75 případů I - incidence 123 Rozdíl mezi rizikem a incidencí za osobočas.V obou příkladech je riziko stejné,ale incidence/osobočas,rychlost s jakou se projevují nové případy je vyšší v 1.příkladu. roky

74 74 Klinická epidemiologie pro manažery II. Př.č.3. A x B x C x D x E x F x R= 6/6 = 1,0 za 4 roky R - riziko I - incidence I = 6/22 = 0,27 případů x - nemoc Roky sledování Ve výše uvedených případech je rozdíl mezi incidencí a rizikem.Má to klíčový význam pro manažera co se týče výpočtu nákladů např. na pokrytí rizika nemoci.Př. I - nemoci v osobočase je 0,14/osoborok v riziku.Pokud náklady na osoborok kč ve spád. Oblasti 100 tis. obyv.budou náklady na riziko 0,14x x = 1 miliardu 400 mio Kč.I když se zdá,že náklady Kč nejsou velké,po přepočtu nás překvapí svým rozsahem. 1

75 75 Klinická epidemiologie pro manažery II. Interpretace ukazatelů frekvence:důležitá pečlivá interpretace dat jak v čitateli,tak ve jmenovateli. Definovat případy :nemoc nebo znak jenž se zjišťuje.Pro některé stavy jsou jasná dg.kriteria podle nichž lze případ jednoznačně určit /hypertenze x rheumatoidní arthritis/.Na přesnosti definice často závisí frekvence.Pouze u klasických případů se jejich frekvence změnší,zařazením pravděpodobných se zvětší.

76 76 Epidemiologioe pro manažery II. Definice populace :pro výzkum přesně definovat velikost a charakteristiky skupiny /populace/,kterou zkoumáme,kvůli výpočtu frekvence případů. Populace v riziku: vnímavost ke studovanému jevu či nemoci. Populace: dle epidemiologů všichni jedinci žijící v určité geografické oblasti u studií prováděných na všeobecné populaci. Relevantní populace: populace pac.,kteří jsou postiženi stejnou nemocí a pocházejí ze stejného klinického prostředí.

77 77 Epidemiologie pro manažery II. Vliv vzorku populace: zda je vzorek representativní pro celou populaci. Náhodný výběr: takový,že všichni jedinci mají stejnou pravděpodobnost,že budou vybráni.Nutná dostatečná velikost vzorku.U jinak prováděného výběru často bias /systémová chyba/,nemusí representovat populaci. Vztah mezi incidencí a prevalencí:Prevalence je závislá na incidenci na délce trvání nemoci a na jejím zakončení.Na jedné straně odráží incidenci na druhé délku nemoci.U krátce trvajících onemocnění prevalence a kumulativní incidence jsou stejné.Z manažerského hlediska je nutné vědět že náklady na chronické onemocnění musím počítat z prevalence,protože incidence by je významně ovlivňovala směrem dolů,falešné podcenění nákladů. Zvýšení hodnoty prevalence: a/ zvýšením incidence b/zabráněním úmrtí a prodloužením trvání nemoci při neúplném uzdravení mohu paradoxně zvýšit prevalenci v důsledku úspěšné terapie a tím i náklady.

78 78 Epidemilogie pro manažery II. Ukazatelé odvozené z incidence a prevalence: Nemocnost/morbidita/: může na basi incidence nebo prevalence,vyjadřuje frekvenci Úmrtnost /mortalita/:incidence úmrtí,vyjadřuje se poměrem Incidence úmrtí / clek.počet populačního vzorku. Smrtnost/letalita/:jde o incidenci a vyjadřuje se poměrem zemřelých ku nemocným na stejnou nemoc v %. Úmrtnost - frekvence Smrtnost - závažnost Attack - rate: založený na bazi kumulativní incidence,používá se u akutních nemocí s krátkou dobou trvání /lok.epidemie atd./(epidemi Salmoneloosy mezi studenty,poměrn onemocnělých studentů / zdraví ).

79 79 Epidemiologie pro manažery II. Využití incidence a prevalence:1 - incidence je důležitá pro odhad rizika (měří pravděpodobnost že zdravý jedinec onemocní určitou chorobou),prevalence není dobrým ukazatelem rizika,protože je fcí nejen jejího výskytu nemoci ale i jejího trvání. 2 - Při odhadu nákladů je důležité jestli chceme finančně pokrýt jen riziko nebo I celkové náklady.Prevalence je užitečná také pro plánování počtu zdr.pracovníků pro plánování zdr.péče a pro plánování rozsahu zařízení ZP.Incidence nás bude informovat o efektivitě prevence. 3 - vyhodnocení vhodnosti dg. a terap. možností.Prevalence ovlivňuje prediktivní hodnotu dg. testu.Volba optim.léčebného programu vyžaduje znalost prevalence a informaci o riziku (incidenci ) spojeném s různými možnostmi léčby.Uvedené hodnocení nám dovoluje optimalizovat finační náklady,aby byli efektivně vynaloženy na způsob léčby. 4 - srovnání frekvencí nemocí mezi osobami exponovanými a neexponovanými rizikovému faktoru a tím prokazování kauzality vztahu mezi rizikem a nemocí.Vede k výpočtům,které nám říkají jak efektivní budou investice do prevent.programů,aby se zabránilo onemocnění či se snížila jeho incidence.

80 80 Epidemiologie pro manažery II. Riziko: - je to pravděpodobnost,že lidé,kteří nemají určitou nemoc, ale jsou exponováni rizikovým faktorům,mohou tuto nemoc získat.R = nově vzniklá onemocnění/počet osob vystavených riziku a sledovaných na vznik nemoci. Rizikové faktory:ty,které jsou spojeny s rizikem. 1- chemické 2- fysikální 3- biologické 4- psychosociální 5- genetické Rizikový faktor může buď příčinným faktorem nemoci nebo jen jeho markerem. Expozice RF může být : a/ jednorázová (infekce..) b/ dlouhodobá (množství rizika,,kumulace )

81 81 Epidemiologie pro manažery II. Informace o riziku:některá rizika zřejmá,jiná vztah mezi expozicí a nemocí není tak zřejmý.Odhad podle zkušeností klinika nemožný,důvody : - dlouhé období latence mezi expozicí a nemocí - častá expozice rizikovému faktoru - nízká incidence nemoci - malé riziko expozice - nemoc je běžná - multifaktoriální příčiny a mnohočetné následky Při dlouhém období latence mezi expozicí a nemocí - může být vzájemná souvislost mezi expozicí a nemocí přehlédnuta. Častá expozice RF - mnoho rizikových faktorů se objevuje v populaci tak často,že se nezdají být nebezpečné.Pouze srovnání fr. nemoci v jiné populaci umožňuje rozpoznat riziko. ( vepřové )

82 82 Epidemiologie pro manažery II. Nízká incidence nemoci: znamená,že nemoci jsou z hlediska kvantity výskytu vzácné.( např. Ca plic je jedním z nejčastějších nádorů, ale incidence 1/1000 můžů v populaci, což je málo pro validní osobní závěry. Malé riziko expozice: třeba pozorovat velké počty osob,aby se prokázal rozdíl mezi exponovanými a neexponovanými osobami. Nemoc je v populaci běžná: a potom je obtížné rozlišit působení nového rizika od ostatních rizik. Multifaktoriální příčiny a mnohočetné následky: obvykle u chronických nemocí,obtížné potvrdit vztah mezi nemocí a expozicí,pokud však vztah předpokládám konsulatace literatury,Cochrane.

83 83 Epidemiologie pro manažery II. Použití rizika: k předpovědi výskytu nemociKvalita předpovědi závislá na podobnosti populace z níž pochází jedinec.Přítomnost RF u jedince zvyšuje pravděpodobnost,že by mohl onemocnět danou nemocí ve srovnání s jedincem u něhož tyto rizikové faktory nejsou přítomny. Příčinnost nemoci: předpokládá,že zvýšená incidence nemoci u exponovaných osob při srovnání s neexponovanými je v důsledku expozice rizikovému faktoru ( faktorům ).Rizikové faktory nemusí býta faktory příčinnými,potom je nazýváme markery. ( Zdravotní uvědomění x nízká porodní hmostnost novorozence,ale příčinou je spíše špatná výživa,kouření atd. )

84 84 Epidemiologie pro manažery II. Diagnostika nemoci:riziko zvyšuje prvaděpodobnost nemoci,znalost rizika má význam z celk. pohledu pro celou skupinu, individuálně zvyšuje pravděpodobnost jen málo.( Vyšší věk a mužské pohlaví relativně významné rizikové faktory pro koronární onemocnění srdeční,ale jeho prevalence je u mužů jen 12% ) Větší význam vyloučení specifického faktoru / k vyloučení nemoci/.Znalost rizika důl.-pro zlepšení efektivity screeningového programu tím, že pro screening bude vybrána riziková skupina,kde je pravděpodobnost nemoci vyšší. Prevence nemoci: pokud RF současně příčinný faktor,jeho potlačení může být využito v prevenci /kouření/.

85 85 Prevence nemoci Když je RF současně příčinným faktorem jeho potlačení může být využito v prevenci nemoci bez ohledu na to zda známe patogenetický mechanismus nemoci nemoci. ( Např. nedonošenci česaní kartáčky a nosokomiální infekce ). Cholera v Londýně a pití vody z určitého zdroje ( Snow ).

86 86 Epidemiologie pro manažery II. Studie určující riziko : A - Observační studie - teoreticky rozdělit lidi do dvou skupin a jednu skupinu vystavit riziku a sledovat frekvenci nemoci /není reálné, etické důvody/,proto nahrazujem prostým pozorováním - observací a to je vystaveno vlivu náhodných a systematických chyb.chyb. a - kohortové studie /typ observační studie(kohorta skupina osob majících něco společného)jsou poprvé shromážděny a sledovány určitou dobu a sleduje se co se s nimi stane.Nutno stanovit správnou délku sledování,která je nutná pro vznik nemoci.Tyto studie sledují zda u skupiny vystavené riziku se jako následek rizika vyskytne nemoc a v jaké frekvenci- Dělení kohortových studií: aa/ longitudinální ab prospektivní /časový směr / ac/ incidenční /hodnocení nově vzniklých nem ab1 - retrospektivní /historická/ minulost ----přítomnost----budoucnost ab2 - prospektivní /současná/ sestavení kohorty sledování

87 87 Konstrukce kohortové srudie Vhodná populace neexponpovaní exponovaní Směr vyšetřování nemocní zdraví nemocní zdraví Začátek studie,prospektivní čas Začátek studie retrospektivní

88 88 Rozdíl mezi historickou a současnou kohortovou studií. minulostpřítomnostbudoucnost Historická Sestavení kohorty sledování Současná Sestavení kohorty sledování

89 89 Epidemiologie pro manažery II. ab/ incidenční : výhody: -vyjadřují přímo incidenci /R/ - zda u osob exponovaných RF vznikne nemoc - zjištění expozice není ovlivňováno bias - moho zjišťovat vztah mezi expozicí a více nemocemi nevýhody: - menší efektivita nutné sledovat mnoho osob - finančně,časově,materiálově a personálně náročné - výsledky k dispozici až za dlouhou dobu - mohou zjišťovat vztah mezi nemocí a expozicí pouze několika RF,které jsou na začátku studie identifikovány.Hodí se pouze pro významnější studie.

90 90 Epidemiologie pro manažery II. Srovnávání zjištěného rizika:často je potřeba srovnávání velikosti rizika /incidence/ve dvou či více kohortách majících rozdílnou expozici vůči RF.Hodnotíme: - atributivní riziko - relativní riziko - populační atributivní riziko - populační atributivní frakce Atributivní riziko: o co je vyšší riziko nemoci u osob exponovaných ve srovnání s rizikem u neexponovaných AR = R u exponovaných - R u neexponovaných Relativní riziko: kolikrát je větší riziko u exponovaných vůči neexponovaným RR = riziko u exponovaných/riziko u neexponovaných Síla vztahu mezi expozicí a nemocí RR = 1/žádné riziko/ RR větší jak 1 /významné riziko/ RR menší jak 1 /chrání/

91 91 Epidemiologie pro manažery II. Populační riziko :jakým možstvím přispívá RF k celk.výskytu nemoci v populaci.Z finančního hlediska je důl.které RF jsou z celk. pohledu na zdrav.stav populace důležité.Na základě těchto informací může zdrav.management stanovit priority při rozdělování prostředků. Populační atributivní riziko:PAR = AR x prevalence RF Jaká je incidence nemoci v populaci ve vztahu k výskytu RF? Populační atributivní frakce: PAF = PAR / celk. incidence nemoci v populaci (jakou frakci nemoci v populaci lze přisoudit expozici urč. RF) Prognoza: popisuje relativně časté jevy - riziko popisuje vznik nemoci

92 92 Vztah mezi atributivním rizikem, prevalencí RF a populačním rizikem u hypertenze na osoboroků % populace % excesivní úmrtnosti populace Diastol. TK (mmHg)

93 93 Prognoza Vzhledem k prognoze lékaři i pacienti řadu otázek ? -- Je nemoc nebezpečná ? -- Mohu na ni zemřít ? -- Budu mít bolesti ? -- Jak dlouho budu moci vykonávat své současné aktivity ? -- Mohu se úplně uzdravit ?

94 94 Epidemiologie pro manažery II. Rozdíly mezi rizikem a prognozou: jsou,ale mají mnoho společného, Podmínky pro odhad rizika se nazývají - rizikové faktory Podmínky pro odhad prognozy - prognostické faktory Rizikové faktory obvykle určují jevy s relativně nízkou pravděpodobností vzniku Riziko popisuje vznik nemoci. Prognoza – následky nemoci, úmrtí,komplikace,invalidita. Rizikové a prognostické faktory nemusí být stejné naopak často zcela rozdílné. Přirozený vývoj nemoci : průběh nemoci bez lék.zásahu Klinický průběh : průběh nemoci diagnostikované a therapií ovlivňované

95 95 Epidemiologie pro manažery II. Ukazatelé prognozy: společný základ v incidenci - jevy vznikající v kohortě pacientů během určitého času. - pětileté přežití: % pac. přežívajících 5 let. Od urč.bodu nemoci - smrtnost: procento zemřelých na urč. nemoc z počtu nemocných na tuto nemoc - odpověď :% pac. s příznaky zlepšení po intervenci - remise :% pac. ve fázi,kdy již nemoc není zjistitelná - relaps : % pac. s návratem nemoci po období bez příznaků nemoci Analyza přežití: na vertikál.ose pravděpodobnost přežití v % přežívajících z počtu osob, které jsou v riziku úmrtí a na horizontále časový interval /roky,měsíce,týdny/ od zač. pozorování/

96 96 Analysa přežití u malé a větší kohorty Počet pacientů 10 pacientů 100 pacientů Analysa přežití u malé a větší kohorty (čas, roky)

97 97 Analysa přežití Proporce přežití Čas ( roky )

98 98 Epidemiologie pro manažery II. Bias v kohortových studiích:může zvrátit výsledek oběma směry, vytvoření rozdílu tam,kde není a naopak. Assembly bias: nebo succesibility, v případě,že skupiny pacientů vybrané ke sledování se liší ještě jiným faktorem či faktory /prognostické/.Může se uplatnit rozdíl mezi sledovanými kohortami - v rozsahu nemoci - v přítomnosti jiných onemocnění - ve fázi průběhu nemoci při zařazení pacienta - v předchozí léčbě Migrační bias : jestliže se pacienti z jedné skupiny přesunou do druhé nebo jsou ze studie úplně ztraceni.

99 99 Možnost uplatnění bias v různých fázích kohortové studie Vzorek populace v riziku exponovaní neexponovaní následek anone anone Informační (zjištění následku) Selekční / zavádějící faktor ( migrace ) Bias : sampling ( výběr kohorty )

100 100 Epidemiologie pro manažery II. Informační bias: jestliže pac. v jedné kohortě větší pravděpodobnost,že u nich bude zjištěn sledovaný následek. Omezení selekčního bias:při hodnocení vlivu urč.faktoru na prognozu nemoci je optimální srovnání dvou kohort s přítomností a bez přítomnosti studovaného faktoru za předpokladu,že vše ostatní je v kohortách stejné,v praxi nebývá vše ostatní stejné.Proto opatření zamezující vlivu těchto rozdílností. Randomizace: osoby do studie přidělujeme tak,že každá osoba má stejnou šanci být v té či oné skupině.Nehodí se pro studium prognozy.Náhodný výběr. Restrikce: osoby zařazené do studie zúženy pouze na osoby jež mají urč.charakteristiky,takže se od sebe příliš neliší.Homogennější skupina,pozor na zevšeobecně ní.

101 101 Epidemiologie pro manažery II. Párování:/matching/pro každého pacienta v jedné skupině bude přiřazen ve druhé skupině jeden nebo více pac.se stejnými charakteristikami (věk,pohlaví,profese atd.),liší se jen studovaným faktorem. Stratifikace: analyza výsledků a jejich prezentace podle podskupin /strata/,které mají podobné charakteristiky. Standardizace: při srovnání úmrtnosti ve dvou skupinách je nutné provádět standardizaci na standardní populaci /př.nedonošenci podle vahových kategorií/ Mnohorozměrná analyza:působí na sebe více faktorů najednou a jejich vzájemné vztahy jsou komplexní,je metodou současného zvažování účinku více faktorů,je schopna seřadit různé ff.podle síly jejich působení.

102 102 Epidemiologie pro manažery II. Analyza senzitivity: best case - worst case nejsou k dispozici údaje o nějakém závažném prognostickém faktoru,možné odhadnout jeho vliv podle extremního rozložení - (nepřítomen) v nejlepším případě - v nejhorším případě (přítomen vždy). Léčení: ohodnocení efektivní léčby.Nutný - bohatý zdroj nových postupů, - metody prokazující,že nová léčba je účelná a účinná Hypotezy: nové možnosti léčby vznikají téměř ze všech medicinských aktivit. Testování hypotez:hlavně tam,kde efekt méně znatelný.Téměř vždy je nutné testovat i ty nejlepší terapeut.hypotezy aby se potvrdila jejich účinnost, ne prokázala jejich neplatnost..

103 103 Epidemiologie pro manažery II. Studie efektivity léčby: dva postupy - observační studie - intervenční studie (klinickým pokusem) Randomizovaný klinický pokus: pac. z velké skupiny, kteří mají nemoc.Po výběru se náhodně přidělují do dvou skupin,(jedné experimentální,kde se aplikuje zkoušená léčba) a druhá kontrolní která dostává placebo nebo standard.léčbu.Dosažené rozdíly se přičítají intervenci. Výběr pac,:určuje pozdější rozsah zevšeobecnění výsledků. - nesplňují vstupní podmínky /homogenitu vzorku/,snižuje se heterogenita vzorku,ale zároveň se snižuje zevšeobecnitelnost,vysoce vyselektovaná skupina,výsledky nelze bezvýhradně do praxe. - odmítnou účast na studii - nespolupracují v průběhu studie

104 104 Struktura klinického pokusu. Populace pacientů s nemocí vzorek Rozdělení do skupin výsledek Experimentální intervence Srovnávaná intervence zlepšen nezlepšen zlepšen nezlepšen

105 105 Výběr pacientů pro klinický pokus N.pac.Populace pacientů s nemocí Pacienti se sledovanou nemocí: Ztráty pro nevyhovění vstupním kriteriím – věk, fáze nemoci, léčba, ostatní nemoci Pacienti vhodní pro intervenci: Ztráty nespolupracujících,odmítajících účast na studii, nedodržujících pokyny vyžadující studie Randomizovaní pacienti : Ztráty ze studie – úmrtí, změny bydliště Pacienti, kteří dokončí studii !

106 106 Epidemiologie pro manažery II. Srovnávané skupiny: 1) pacienti nedostávající léčbu 2)pacienti pouze pozorováni 3)pacienti jen na placebu 4)pacienti s obvyklou léčbou Stratifikovaná randomizace: - vyřazení pac.,kteří nemají nemoc - nedodržení podmínek pacientem /compliance/ - další intervence Zaslepení pokusu:účastníci studie nevědí kdo,jakou léčbu má 1 - ti,kteří přidělují do skupin neví do které skupiny pac.půjde 2 - pac. nevědí jaký druh léčby dostávají 3 - lékaři neznají způsob léčby pac.které posuzují 4 - epidemiolog by neměl znát zpúsob léčby ve skupinách

107 107 Účinek klinické intervence účinekpříklad antibiotika antidepresiva antipruriginosa Převážně specifický smíšený Převážně nespecifický farmakologickýplacebový

108 108 Celkový efekt léčby a podíl jednotlivých složek zlepšení Specifická léčba placebo Hawthornerův efekt Spontánní zlepšení

109 109 Epidemiologie pro manažery II. - jednoduchý slepý pokus /pacient neví/ - dvojitý slepý pokus /pacient a lékař neví/ - trojitý slepý /pacient,lékař a epidemiolog neví/ Klinický pokus,kde zaslepení není možné - nazývá se otevřený pokus. Vyhodnocení výsledků: - snížení relat.rizika: výsl.v kontrol.sk. - výsl. v léč.sk./ výsl. v kontrol sk. - snížení absol.rizika: výsl.v kontrol. sk. - výsl.v léč. sk. - počet osob,které je třeba léčit,aby se zabránilo vzniku následku: 1 / výsl.v kontr.sk. - výsl.v léč.sk. - finanční vyhodnocení

110 110 Epidemiologie pro manažery II. Vyhodnocení klin.pokusu: 1 - podle toho jak pac. randomizováni do skupin 2 - podle toho jakou léčbu měli Jaká léčba je nejlepší : randomizace do skupin bez ohledu zda pac. byli léčeni či ne./intention to treat,management trial/

111 111 Zda nová léčba je lepší : analyza pac.,kteří skutečně léčbu absolvovali bez ohledu na to, do které skupiny byli randomizováni (explanatory trial) Výsledky hodnoceny: - je léčba účinná za optim.okolností ? - je účelná v běžné praxi ? Účinnost léčby /efficacy/:posuzuje se podle osob,které se podrobili léčbě a spolupracovaly dle lék.pokynů.

112 112 Analysa podle původního léčebného záměru Populace pacientů s nemocí vzorek Ztráty ze sledování Přesun do druhé skupiny Ztráty ze sledování Intention to treat ( management trial )

113 113 Analysa podle skutečně absolvované léčby Populace pacientů s nemocí vzorek Ztráty ze sledování Přesun do skupiny Ztráty ze sledování Explanatory trial

114 114 Epidemiologie pro manažery II. Účelnost léčby /effectivity/: dle osob,kterým byla léčba nabídnuta bez ohledu na to, zda se řídily radami lékaře.Neúčelná léčba může být v důsledku nízké účinnosti či špatné compliance. Aplikace výsledků klin.pokusu na pacienta: 1 - studium podskupin : při analyze může falešná pozitivita či falešná negativita otázka velikosti vzorku. 2 - studium jednotlivých pacientů : nazývají se n = 1,mohou se provádět rigorozně bez vlivu náhodné chyby a syst.chyby.Pac. i lékař nevědí zda placebo či lék,potom se hodnotí.Princip je podání léku nebo placeba v náhodném pořadí za sebou po krátkou dobu.

115 115 Epidemiologie pro manažery II. Randomizovaný klinický pokus: není možný - - kdy v určité době a v urč. místě není dostatek pac. s nemocí - není dost finančních prostředků - výsledky k dispozici až po dlouhé době (Aids) - někdy se lék již používá a je obtížné přesvědčit lékaře i pac.,že je nutný klin.pokus. Sekundární analyza údajů:analyza velkých databazí (medline,pojišťovenských)výhody: a) obvykle velký soubor,minimalizuje náhodnou chybu b) možné studovat různé podskupiny c) soubor více podobný běžné praxi d) levnější než klin.pokus e) výsledek poměrně brzy k dispozici

116 116 Epidemiologie pro manažery II. Nevýhody: - údaje nejsou shromažďovány pro studovaný záměr,nejsou tak pečlivě vedeny - důležité údaje mohou chybět - není vždy zcela možné provádět srovnání,která by nebyla zatížena systematickými chybami Srovnání v jiném čase: kdy kontrolní skupina je historická /nesoučasná/,mnoho nedostatků - v průběhu času se mění dg.metody, - mění se prognoza pacientů,proto interval ve výběru experimentální skupiny a historické by měl být co nejkratší,léčba kontrolní skupiny v jiném zařízení může řadu systematických chyb,Mohou způsobit rozdíl v prognoze pac. v závažnosti nemoci, ve zručnosti zdrav.personálu

117 117 Epidemiologie pro manažery II. Nekontrolovaný pokus :bez kontrolní skupiny, z předpokladu,že jakékoliv zlepšení v průběhu léčby je v důsledku léčby.Neoprávněnost tohoto předpokladu 1)Nepřredvídaný následek (pouze u některých nemocí lze předvídat jejich další vývoj (rabies) 2)nespecifický efekt (placebo efekt,) 3)regrese k průměru 4) předvídatelné zlepšení (v důsledku přiroz.zlepšení nemoci,př. ZHCD) Nonrandom-rozdělení do skupin podle intervence, výhody a nevýhody kohortových studií,pacienti se mohou lišit charakteristikami,které mohou ovlivnit výsledek.

118 118 Průběh systémového LED před obdobím imunosupresivní léčby aktivita rok

119 119 Epidemiologie pro manažery II. Fáze klinického pokusu jsou tři. Fáze I - např.má určit např.rozmezí dávky léku,která je bezpečná,obvykle malý počet pac. Fáze II - běžné informace o účinnosti léku,nemusí být zaslepená,má většinou kontrol.skupinu,počt pac.malý Fáze III - definitivní důkaz účinnosti (testuje se na velké skupině i několik tisíc.pacientů,předlicenční řízení) Postmarketing surveillance na neobvyklé vedl.účinky léku. Prevence: 1)prevent. prohlídky 2)úroveň prevence Úrovně prevence: - primární - sekundární -terciární zdravý člověk: asymptom. nemoc: klinické příznaky: primární prev. sekundární prev. terciární prev. odtstr. RF časná det.a léčba redukce kompl.

120 120 Úrovně prevence začátekKravlinická dg primárnísekundárníterciární Zdravý člověk Asymptomatická nemoc Klinické příznaky Odstranit rizikové faktory Časná detekce a léčba Redukce komplikací

121 121 Epidemiologie pro manažery II. Primární prevence : (komunita) Sekundární prevence :(včasné odhalení nemoci,anamnesa,fysikální vyšetření,laboratorní metody,ostatní metody (kolonoskopie) Terciární prevence: zabránění vzmiku komplikací. Kriteria prevent.prohlídky: - význam nemoci - kvalita screeningu - účinnost intervenčního zásahu Význam nemoci: kriteria 5ti D Kvalita screening. testu dána specifitou a senzitivitou.metoda pro zjišťování Se a Sp - detekční metoda - vhodná pro většinu testů,nevýhoda,že abnormalita zjištěná testem by měla progredovat do vzniku nemoci.

122 122 Incidenční a detekční metoda frekvence u mužů se screeningem 1 - ___________________________ incidence u mužů bez screeningu počet CA zjištěných screeningem ____________________________ počet CA v následném roce odhalených s neg. screeningem A) B)

123 123 Epidemiologie pro manažery II. Incidenční metoda: počítá Se testu pomocí incidence u osob,které nebyly vyšetřovány screeningem a intervalového poměru frekvence nemoci u osob vyšetřovaných screeningem : 1 - ( fr. u mužů se screeninggem / incidence u mužů bez screeningu).Screening se vyplatí dělat u skupin vysoce rizikových,měl by být jednoduchý a měl by mít nízkou cenu. Dále by měl být bezpečný,přijatelný pro pac. a klinika.Při riziku falešně pozitivních nálezů mohou negativní psychologické následky. Účinnost intervenčních opatření: - očkování -užívání anopyrinu prev.infarktu - porada při životním stylu.Intervenční opatření by měla být účinná a účelná

124 124 Výtěžek screeningového vyšetření vzhledem k věku pacienta Výsledek biopsie : poměr benigních a maligních nálezů u screeningu Ca prsu věk

125 125 Závislost % osob s abnormálním testem na počtu použitých testů Počet testů :Procento : Při dostatečném počtu testů, můžeme zjistit abnormální výsledek prakticky u každého člověka.

126 126 Epidemiologie pro manažery II. Rozhodující faktor - efektivní časná léčba Důležitý faktor - zlepšení následků nemoci Systematické chyby u screeningu: nejlepší pro ověření účinnosti léčebné metody je randomisovaný klinický pokus. detekce scr. dg. A / / / / lead t. zjevné přežití úmrtí Lead time bias - zahrnuje období mezi detekcí nemoci pomocí screeningu a časem v němž by nemoc byla běžně diagnostikována po manifestaci klinických příznaků.

127 127 Lead time bias A B Začátek nemoci Detekovatelnost screeningem Lead time přežití Zjevné přežití úmrtí Dg screeningem Dg klinicky

128 128 Lenght time bias P P P P P P P Screening Lenght time bias – při screeningu se zachytí spíše pomalu progredující případy onemocnění a ty mají obvykle lepší prpognosu začátek nemoci, P – objevení se klinických příznaků

129 129 Compliance bias

130 130 Přínos mammografického screeningu Ca prsu pro pacientky, eventuální jejich poškození. Každoroční mamografický screening Ca prsu po 10 let AnoNe 1000 žen 300 žen falešně pozitivní mamogram 150 žen vyšetření pro positivní mamogram 15 žen Ca prsu 5 – 8 žen zemře na Ca prsu 1000 žen žen ca prsu -- 7 – 8 žen zemře na Ca prsu

131 131 Epidemiologie pro manažery II. Preventivní aktivity mohou mít přínos pro pac. nebo jeho poškození. - nežádoucí důsledek následného testování, psychogenní trauma. Náhodná chyba: chance,často přítomná,omezuje se množstvím sledovaných.Uplatnění náhodné variability.Statistické testy pomáhají odhadnout jak se pozorované hodnoty blíží skutečným hodnotám.Pro odhad náhodné chyby se používají dva postupy. - testování hypotézy : postup vyjádřený hodnotou,p,zjišťuje zda je rozdíl přítomen pomocí nulové hypotezy,která předpokládá,že mezi vyšetřovanými skupinami není rozdíl - odhad efektu a intervalu spolehlivosti (odhaduje rozmezí hodnot uvnitř, kterých je obsažena skutečná hodnota).

132 132 Hypotéza, testování hypotézy Při statistickém hodnocení mohou nastat čtyři možné varianty : A – léčba má rozdílný efekt a takový byl i závěr studi B – léčba má stejný efekt a takový byl i závěr studie C – léčba má stejný efekt,ale závěr studie byl, že efekt je rozdílný (falešně pozitivní závěr – chyba typu I alfa ) alfa znamená pravděpodobnost s jakou výsledek bude hodnocen jako rozdílný, ale ve skutečnosti je stejný. D – léčba má rozdílný efekt,ale závěr studie je že efekt je stejný ( falešně negativní závěr – chyba typu II beta, beta znamená pravděpodobnost s jakou bude výsle- dek hodnocen jako stejný, zatímco je rozdílný.

133 133 Vztah mezi výsledkem statistického testu a skutečným rozdílem mezi dvěma léčenými skupinami. Skutečný rozdíl přítomennepřítomen Závěr statistického testu významný nevýznamný správný Chyba typu II (beta) Chyba typu I (alfa)

134 134 Testování falešné pozitivity. Pokud závěr studie vykazuje výsledek, že jedna léčba je lepší než druhá, je nutné otestovat, zda tento výsledek není ovliněný jen náhodnou variabilitou. Hodnota p - přestavuje kvantitativní odhad pravděpodobnosti, že pozorovaný rozdíl v intervenci by mohl být pouze v důsledku náhodné chyby, a že ve skutečnosti mezi studovanými skupinami rozdíl není.Tato hodnota se označuje p- alfa, aby se odlišila od jiné chyby p –beta, V literatuře se obvykle označuje jen jako p.Tato pravděpodobnost se udává všude tam,kde se ukazuje, že jeden ze způsobů léčby je více účinný než druhý. Pokud p – alfa přesáhne určitou hranici a závěr studie bude, že není tozdíl mezi oběma způsoby léčby p – alfa není relevantní a měla by se stanovit p- beta

135 135 Testování falešné pozitivity Statistická významnost – v odborné literatuře se považuje hodnota p pod 0,05 jako výraz statistické významnosti.Při pouští 5% pravděpodobnost jako nejvyšší přijatelnou hranici chyby.Ale existují na ni různé pohledy,proto by se měli uvádět konkrétní hodnoty. Statistická významnost a klinický význam : zjištěný statisticky významný rozdíl bez ohledu na to jak je nízká hodnota p nemusí znamenat, že rozdíl je klinicky významný. Tato hodnota říká, že rozdíl je,ale nic neříká o rozsahu klinické významnosti. Ve skutečnosti i malý rozdíl může být klinicky vysoce významný je-li studován dostatečně velký vzorek pacientů.A obráceně,

136 136 Testování falešné negativity. Pokud závěr studie říká, že není rozdíl mezi testovanými postupy,způsoby léčby je zde otázka zda tento výsledek není ovlivněn pouze náhodnou chybou. Zda nejde o falešně negativní výsledek chyba II – beta.Vzniká na studiích o malém počtu pacientů. Této chybě se věnuje obvykle menší pozornost než chybě typu alfa proto, že : 1)Její výpočet je obtížnější 2)Negativní výsledky studie nejsou tak zajímavé 3)Pro vysvětlení, že skutečný rozdíl nebyl zjištěn se hledá jiný důvod než náhodná chyba.

137 137 Statistická síla Pravděpodobnost,že v klinickém pokusu bude zjištěný statisticky významný rozdíl za předpokladu, že tento rozdíl existuje se nazývá statistická síla studie. Je vyjádřena vztahem 1 – (p-beta) Statistická síla a p-beta jsou doplňkové způsoby vyjádření stejného principu. Statistická síla je analogická senzitivitě diagnostického testu !

138 138 Velikost vzorku Při porovnávání dvou typů intervence je třeba posoudit, zda nemůže být příčinou pozorovaného rozdílu náhodná variabilita, zda je vzorek dostatečně veliký. Počet pacientů pro adekvátní srovnání účinnosti dvou způsobů léčby je závislý na čtyřech charakteristikách studie. - na rozsahu rozdílu, který měl být zjištěn, ve studiích je možné pátra i po malých rozdílech,ale potom musí být vzorek větší, obráceně pro zjištění rozdílu stačí i malý vzorek studovaných.Proto nejmenší rozdíl, po kterém má smysl pátrat je ten který je ještě klinicky významný

139 139 Velikost vzorku -na chybě typu I (alfa), velikost vzorku je také závislá na riziku chyby typu alfa, největší akceptovatelné riziko je na úrovni p – alfa 0,05 ( 1 z 20 ) -- na chybě typu II (beta), akceptovatelná úroveň chyby je 0,20 což je 20%, to je pravděpodobnost neprokázání rozdílu tam, kde skutečně existuje.Při stanovení kriterií pro obě chyby je obvykle pro chybu beta přijatelný 4x větší rozsah, než pro chybu alfa, protože jsou kladeny vyšší požadavky na jistotu, že účinek skutečně existuje, když se ve studii prokáže. -- na druhu posuzovaných údajů jestliže je účinek vyjádřen na nominální stupnici, a proto v počtech či proporcích jevů, je statistická síla tím větší, čím je větší počet sledovaného jevu. -Jestliže je výsledek studie vajádřen na kontinuální stupnici (TK,cholesterol) je statistická síla závislá na stupni rozdílnosti hodnot jednotlivých pacientů,čím větší variabilita tím menší statistická síla.

140 140 Vzájemné vztahy mezi faktory podmiňujícími velikost vzorku. Obecně platí :pro jakýkoliv pacientů platí vzájemný doplňující se vztah mezi chybou alfa a beta. Čím větší je akceptovaná jedna chyba, tím menší riziko působení druhé chyby.Akceptace záleží na konkrétní klinické situaci: -jestliže je lepší a účinnější léčba velmi potřebná a navrhovaná není nebezpečná,je přijatelné vyšší riziko, že léčba je účinná i když ve skutečnosti není (velká chyba alfa) - Jestli nemoc je méně nebezpečná, existuje alternativní léčba nová léčba je drahá nebo nebezpečná je lépe minimalizovat riziko, že léčba je účinná i když ve skutečnosti není (malá chyba alfa)s tím, že chyba beta může být velká.

141 141 Důležité – mít dosti velký počet pacientů Počet osob ve skupině Proporcionální redukce frekvence následku (%) 0,5 0,2 0,05 Potřebný počet osob v každé skupině pro dosažení 80% pravděpodobnostidetekce rozdílu mezi léčenou a neléčenou skupinou na 5% hladině při dané frekvenci následku Frekvence následku v neléčené skupině

142 142 Odhad efektu Zjištěná hodnota efektu – účinnosti (léčebný efekt u klinického pokusu) se považuje za – odhad efektu Jde o nejlepší odhad skutečného efektu, který může studie poskytnout. Skutečný efekt – je však pravděpodobně jiný než ten, kterého bylo dosaženo ve studii a je dán náhodnou variabilitou.Z důvodů náhodné variability bude v každé studii dosažený efekt buď větší nebo menší, proto je potřeba zjistit celkový rozsah této variability, která byla podmíněna náhodnou chybou.

143 143 Interval spolehlivosti Interval spolehlivosti ( IS)je statistickým zpřesněním a vyjádřením stability odhadu efektu. Obvykle je udáván inerval spolehlivosti 95%. Interpretace – určuje, že s 95% pravděpodobností tento interval zahrnuje i hodnotu skutečného efektu. IS obsahuje podobné informace jako - statistická významnost.Jestliže hodnota odpovídající nulovému efektu ( tj RR = 1 nebo rozdíl v léčbě = 0 ) se nachází mimo 95% IS zjištěného odhadu, je pravděpodobné, že výsledek je statisticky významný na hladině 0,05.Naopak jestli IS zahrnuje tuto hodnotu, potom výsledek není statisticky významný.

144 144 Interval spolehlivosti (IS) IS – poskytuje další informace např. o statistické síle studie, jestli zahrnuje hodnotu odpovídající nulovému efektu a je poměrně široký, může být dosaženo statistické významnosti tím, že se zvýší statistická síla studie (zvětší se soubor ). IS- ukazuje rozsah plausibilních hodnot, a tím umožňuje zhodnoti klinickou významnost dosažených výsledků.

145 145 Odhad efektu a intervaly spolehlivosti RR nebo OR ,5 0,1 Rizika a prospěch podávání exogenních estrogenů u žen po menopauze

146 146 Studium případů Nejvíce medicinských vědomostí pochází ze studia nemocných pacientů. I moderní vzdělávání je založeno na prezentaci případu. - individuální kazuistiky - -větší serie případů - -porovnání skupiny případů s kontrolní skupinou - Kazuistika :detailní popis jednoho případu či malé skupiny případů. V lékařkých časopisech zaujímá 20-30% sdělení. - Využití kasuistik:prezentování jednotlivých, vzácných případů, zdroj hypotez. Některé nemoci byly rozpoznány prvně pomocí kasuistik ( Thalidomid ).

147 147 Kasuistiky w Mohou být detailnější. w Zaměřeny na mechanismus nemoci w Některá vyšetření pro jejich laboratorní a technickou náročnost mohou být provedena jen u malé skupiny pacientů (Halotan x cirrhosa ) w Nemohou být základem pro změnu klinické praxe až na výjimky w Kasuistiky - popisy vyjímečných případů,nemusí být biologicky stejně vysvětlitelné, hodnocení s velkou opatrností, musí být ověřeny ve vyšším stupni epidemiologických studií.

148 148 Série případů w Studie obvykle větší skupin pacientů ( 10 a více ) w Skupina dovoluje zhodnotit působení náhodné chyby, možná určitá statistická šetření např. hodnota p. w Hlavní problém – chybění kontrolní skupiny ( AIDS, bolesti tad )

149 149 Studie případů a kontrol w Zda přdpokládaná příčina je častější u pacientů s určitou nemocí nutno studovat pomocí studie w - na rozdíl od série případů musí mít kontrolní skupinu osob, které nemoc nemají w -ve studii musí být dostatečný počet osob, aby se vyloučilo působení náhodné chyby w - skupina případů a kontrol si musí být co nejpodobnější, nejlépe kdyby se lišila jen v přítomnosti a nepřítomnosti nemoci w - osoby musí být do studie vybírány tak,aby se minimalizovaly systematické chyby

150 150 Studie případů a kontrol – konstrukce studie Retrospektivní sledování frekvence expozice Začátek studie případy kontroly Směr vyšetřování neexponovaní exponovaní neexponovaní exponovaní čas

151 151 Studie případů a kontrol – konstrukce studie Studie případů a kontrol expozice nemoc ano ne ano ne čas sledování Populace v riziku ano ne

152 152 Kohortová studie exposice nemoc ano ne ano ne čas sledování ano ne Populace v riziku

153 153 Epidemiologie pro manažery II. Studie případů a kontrol ve srovnání s kohortovou studií: Studie případů a kontrol jsou observační studie.Rozdíl případů a kontrol od kohortových studií je uveden dále. Kohortové studie: - začínají s definovanou populací osob v riziku - případy se nevybírají,ale zjišťují v průběhu studie - kontroly se nevybírají,ale přirozeně vyplývají z neexponovaných osob - expozice se měří ještě před vznikem nemoci (případů) - riziko,incidenci a rel. riziko lze měřit i jinak

154 154 Epidemiologie pro manažery II Studie případů a kontrol: - populace v riziku není obvykle definována, - případy se vybírají z dostupných dokumentů - kontroly se vybírají,aby co nejvíce připomínaly případy - expozice se měří,rekonstruuje nebo sděluje až po vzniku nemoci - riziko nebo incidenci nelze měřit přímými metodami,RR expozice lze pouze odhadovat pomocí ODDS ratio. Prevalenční studie : - začínají s definovanou populací -případy se zjišťuí jednorázovým vyšetřením populace - kontroly v pravém smyslu neexistují,vedle nemocných pouze osoby,u kterých nebyla nemoc zjištěna - expozice se měří,rekonstruuje nebo sděluje po vzniku nem. - riziko nebo incidence nemohou být měřeny přímo,RR lze odhadovat pomocí ODDS ratio.

155 155 Epidemiologie pro manažery II ODDS ratio: studuje vztah mezi expozicí RF a následku ( nemoci ), pomocí studií případů a kontrol nebo pomocí kohortových studií.Rozdíl mezi těmito studiemi spočívá v tom z jaká výchozí pozice studie začíná. - - studie případů a kontrol : vychází od nemocných a zdravých osob a studuje míru jejich expozice RF. - - kohortová studie : vychází od osob exponovaných a neexponovaných RF a studuje frekvenci nemoci v těchto supinách. - Vyjádření rizika je možné přímými metodami u kohortových studií a nepřímo u studií případů a kontrol. - ODDS ratio se přibližně rovná RR tehdy je-li incidence nemoci nízká. - V praxi by incidence nemoci u neexponovaných neměla být větší než 1/100.Aby byla validní kohortová studie nebo studie případů a kontrol.

156 156 Výhody a nevýhody studií případů a kontrol. w Výhody: w Klinik není omezen přirozenou frekvencí w nemoci, protože vybírá již existující případy ( studie je méně nákladná časově, personálně i materiálně.) w Příčinné,prognostické faktory : se rychle identifikují,a proto lze rychle přijmout účinná preventivní opatření. w Mají schopnost rychle a efektivně odpovídat na položené otázky, proto oblíbené,ale je nutné dát pozor na validitu a náchylnost k systematickým chybám.Validita je závislá na míře srovnatelnosti skupiny případů se skupinou kontrol.Případy a kontroly by měly pocházet ze stejné základní populace,ideálně by měly mít všechny charakteristiky stejné, včetně stejné šance expozice s výjimkou přítomnosti studované nemoci.

157 157 Výhody a nevýhody studií případů a kontrol. w Nevýhody: w Náchylnost k různým typům systematických chyb ( selekční bias ) w A) v minulosti byla většina případů vybírána z nemocnic a tyto studie byly zatíženy velkou chybou, protože v nemocnicích je více netypických případů a spíše závažnější,pokud možno vybírat případy z celé populace. w B) Případy by se mměly vybírat z nových onemocnění (incidenční p.),protože délka trvání již existující nemoci ( prevalenční případy ), může být ve vztahu ke sledované expozici.

158 158 Výběrový, (selekční) bias při výběru kontrol. w A) Příčina uplatnění systematických chyb je výběr kontrol,kontroly nejsou přirozené, ale arteficiálně se vybírají ke skupině případů. Nejlepší způsob výběru kontrol je výběr jak skupiny kontrol, tak případů ze stejné populace.Jsou-li případy vybírány jako výsledek kohortové nebo prevalenční studie, pak kontrolami může být vzorek ostatních osob stejné populace = populační (nested) studie případů a kontrol. w B) výběr případů ze stejné populace je ideální, lae obvykle není možný, proto se často vybírají obě skupiny z populace pacientů v nemocnici, což je daleko schůdnější varianta. Tento vzorek je však zatížen řadou systematických chyb.Aby byla vabrána pokud možno co nejklépe srovnatelná skupina přistupuje se k matchingu – párování.

159 159 Výběrový, ( selekční) bias při výběru kontrol. w Matching – znamená nalezení jedince s podobnými charakteristikami jako má případ lišící se pouze přítomnosti nemoci.Obvykle se provádí vzhledem k věku, pohlaví,profesi a místu bydliště.Riziko je,že předmětem párování může být faktor, který je ve vztahu ke studované exposici, může dojít k tomu, že případy a kontroly mají stejnou anamnesu vzhledem k exposici. Taková situace = overmatching,odds ratio se v důsledku bias blíží 1, minimalizuje schopnost studie prokázat skutečný rozdíl mezi oběma skupinami.

160 160 Výběrový,(selekční) bias při výběru kontrol w Více kontrolních skupin:možnost jak zajistit řádnou kontrolní skupinu.Skupiny by se měly vybírat z více zdrojů. Jestli skupina byla vybrána z pacientů v nemocnici,pak kontrolní skupiny pacientů mohou být vybrány: w Z jiných pacientů v nemocnici w V sousedství případů z běžné populace w Z příbuzných případů. w Bude-li zjištěna shoda v odds ratio u jednotlivých kontrolních skupin, pak to potvrzuje správnost výsledku a nepřítomnost bias, bude-li však odds ratio rozdílné, ukazuje to na možnost ovlivnění výsledku bias a poskytuje to možnost vyšetření kde je jeho příčina.

161 161 Měření exposice. w Ve studiích případů a kontrol se expozice vyšetřuje v době kdy je nemoc u případů již známa.Může zde docházet k informačnímu bias a ta se projevuje ve 3 formách. 1. Přítomnost nemoci přímo ovlivňuje exposici. 2. Přítomnost nemoci ovlivňuje pacientovo vědomí o nemoci 3. Přítomnost nemoci ovlivňuje měření nebo záznamy o expozici.

162 162 Kauzalita Klinici se často setkávají s informacemi o možné příčinné souvislosti a je třeba rozlišit : Pouhou asociaci (vztah), někdy podložený i statistickou významností Od kauzální asociace musí splnit řadu podmínek než je akceptována

163 163 Koncepce kausality V klinické medicině je pod pojmem – příčina často diskutována otázka : 1. Etiologie 2. Patogenese 3. Mechanismus vzniku 4. Rizikových faktorů Pro klinické rozhodovací procesy je příčinnost významná pro w Diagnostiku w Léčbu w Prevenci V managementu otázka nákladů v příčinné souvislosti.

164 164 Jednotlivé a mnohočetné příčiny w Koncepce jednotlivé příčiny postulována Kochem 1882, zda infekční agens je příčinou určité nemoci, 1. Původce musí být přítomen u každého případu nemoci 2. Původce musí být isolován a kultivován v čisté kultuře 3. Původce musí vyvolat specifické onemocnění při inokulaci experimentálnímu zvířeti 4. Původce musí být zpětně vykultivován u nakaženého zvířete a určen. w Ukázalo se však, že přítomnost mikrobiálního původce je sice nutným, nikoli však jediným nezbytným předpokladem pro vznik nemoci.

165 165 Příčinnost ve vztahu k následku 1. Biomedicinské obory studující příčinnost nemoci většinou studují patogenetické mechanismy 2. Řada onemocnění způsobena méně specifickými rizikovými faktory z oblasti behaviorální nebo enviromentální 3. Všeobecně možno říci, že úvahy o příčinnosti jsou obvykle velmi komplexní : w Molekulárně-biologické w Behaviorální w Enviromentální

166 166 Příčinnost ve vztahu k následku úmrtnost rok Zavedení chemotherapie Objevení původce Tbc Zlepšení ekonomických a sociálních podmínek, které ovlivňují vnímavost člověka na infekci Tbc hrálo v poklesu Tbc mnohem větší roli než zavedení chemotherapie

167 167 Současné působení více příčin w Nemoc je způsobena více příčinami – výsledné riziko může být větší nebo menší.Při synergickém působení je výsledný efekt větší než prostý součet působení jednotlivých příčin a při antagonistickém působení menší.Vysvětlení příčinnosti nemoci může být komplikovanější, když je ve hře více příčinných faktorů než jeden.Ale je možné ovlivnit např. jen jeden faktor nebo více současně působících faktorů.

168 168 Současné působení více příčin Počet případů / 1000 mužů Cholesterol 4,8 4,8 4,8 8,7 8,7 Systol.TK Kouření

169 169 Stanovení kausality 1. Je složité stanovit kausální vztah 2. Obvykle je možné jen zvýšit přesvědčení kliniků o kausalitě vztahu 3. Stanovení příčinnosti vyžaduje ke stanovení příčiny více studií z různých hledisek. 4. Asociace a kausalita – u předpokládané příčiny a následku musí být nejprve zjištěn v zájemný vztah – asociace, aby se mohlo uvažovat o jejich příčinné souvislosti – kausalitě.Je třeba vědět, že ne všechny zjištěné asociace musí být kausální.

170 170 Stanovení kausality VysvětleníNález asociace příčina neano možná anone vyloučena Bias při výběru měření Náhodná chyba Zavádějící faktor V tabulce je znázorněno, které asociace musí být vyloučeny než se přistoupí k úvaze o kausalitě.Postupně je třeba vyloučit selekční a informační bias,dále náhodnou chybu,ab se vědělo, že asociace skutečně existuje a je nutné zjistit zda asociace není způsobena třetím confounding, je-li i tato možnost vyloučena asociace je vysoká.

171 171 Druh studie použité k průkazu kausality w Při stanovení kausality je nutné vzít v úvahu druh a silu použité studie. Nejlepší je randomizovaný klinický pokus, ale ten se nejčastěji používá k prokázaní kausální asociace v případě léčby či prevence.Obecně lze říci čím dále od randomizované studie tím větší možnost chyb. Obecně platí čím dále od randomizované studie,tím větší možnost chyb. w Nejlepším dalším druhem je dobře konstruovaná kohortová studie, je schopna minmalisovat vliv zavádějících faktorů, selekčního a informačního bias. w Ostatní druhy studií jsou náchylné k různým druhům chyb.Především korelační studie,také nazývané ekologické studie u nichž je exposice risikovému faktoru charakterisována průměrnou exposicí u skupiny osob (např. při srovnávání různých zemí) jsou tyto studie vystaveny specifické formě chyb nazývané ekologický klam (ecological fallacy).Chyba spočívá v tom, že jedinci postižení studovanou nemocí vůbec nemusí být exponováni uvažovanému riziku.

172 172 Druh studie použitý k průkazu kausality N GB+W Ir Skot Fin. USA Kan. NZ Niz. Dán. Bel. Něm. Rak. Švýc. It. F Úmrtnost na krdiovaskulární nemoci v Evropě,Severní Americe, Austrálii a Novém Zélandu Aust. Francouzský syndrom

173 173 Základní kriteria pro posuzování kausality 1965 – navrhl britský statistik Hill KriteriaSpecifikace Časový vztah Síla asociace Dávka a účinek Reverzibilita Konzistence Biol. věrohodnost Specifita Analogie Příčina předchází výsledek Velikost relativního rizika Větší expozice = vyšší postižení Redukce expozice = snížení postižení Opakované zjištění různými osobami v různých místech,za různých okolností a v různém čase Vysvětlitelnost v té době známými biologickými mech. Jedna příčina vede k jednomu následku Kauzální vztah je již stanoven pro podobnou expozici nebo nemoc

174 174 Základní kriteria pro posuzování kauzality 1. Časový vztah mezi příčinou a následkem: Příčina časově musí předcházet následek. Může činit problém ve studiích, které současně hodnotí jak expozici, tak i následek (průřezové studie, studie případů a kontrol). 2. Síla asociace: Čím větší je rel.riziko, tím větší je pravděpodobnost, že zjištěná asociace je kauzální 3. Vztah dávky u účinku: různá dávka exposice způsobuje různou míru následku. 4. Reverzibilita asociace: Jestliže podezíraný faktor odstraníme nebo snížíme jeho exposici mělo by následovat snížení frekvence následku. 5. Konzistence: různí autoři v různé době a v různém prostředí dospějí ke stejným výsledkům. 6. Biologická věrohodnost: pro zjištěnou asociaci je znám biologický mechanismus, který je schopen vysvětlit pozorovaný vztah 7. Specifita: splňuje většina infekčních onemocnění,většina chronických onemocnění ji nesplňuje.Pokud je tato podmínka splněna – podporuje kauzalitu.Není-li splněna, může jít o kauzální asociaci. 8. Analogie:jestli existuje analogický příklad podobné exposice nemoci,podporuje to kauzalitu, ale je slabým dokladem kauzality.

175 175 Základní kriteria pro posuzování kauzality Karcinom plic: úmrtnost/ mužů Vztah dávky a účinku mezi kouřením a úmrtností na Ca plic u mužů Počet cig./den

176 176 Rozhodovací procesy w Metodologické principy manažerské epidemiologie by měl manažer aplikovat do oblasti manažerských rozhodování na základě (evidence based medicine) w Měl by soustavně studovat odbornou literaturu. 1. Identifikovat potřebnou literaturu – výběr odborných sdělení 2. Zhodnotit předkládané výsledky 3. Syntetizovat důkazy pro rozhodovací proces-souhrnný přehled (meta-analyza), která by měla poskytnout lepší odhad řešeného problému. 4. Umět vyhodnotit ekonomické dopady daného rozhodnutí

177 177 Identifikace potřebné literatury w - zabývá se článek hledaným klinickým problémem? w - jde o původní výzkum dané problematiky? w - je tento výzkum založený na validní vědecké metodologii ?

178 178 Zhodnocení předkládaných výsledků w Obecné otázky platné pro všechny druhy studií Jaká klinická otázka je ve studii řešena ?Odpovídá tomu zvolený druh studie ? Jaká populace (pacienti),jaké rizikové faktory a jaké následky jsou studovány – vzhledem k následné zevšeobecnitelnosti výsledků? Jaká je pravděpodobnost ovlivnění výsledků různými druhy bias? Systematické rozdíly mezi srovnávanými skupinami (v charakteristikách pacientů,rizikových faktorech, následcích nebo metodách měření –vyšetřování),mohou snižovat interní validitu studie? Jak velký je zjištěný efekt? Klinické rozhodnutí nenáleží pouze na tom, zda efekt je zjištěn, ale také na jeho velikosti. Jaká je pravděpodobnost ovlivnění výsledků náhodnou chybou? Klinik by měl znát rozpětí hodnot, kde uvnitř leží skutečná hodnota (interval spolehlivosti),jaká je hodnota p a síla studie.

179 179 Zhodnocení předkládaných výsledků Studie prokazující hodnotu diagnostických testů Je test jasně popsán včetně hraničního bodu, od něhož je hodnocen jako abnormální? Existuje,,zlatý standard,, pro skutečné zjištění přítomnosti či nepřítomnosti nemoci? Odpovídá spektrum pacientů s nemocí a bez nemoci spektru pacientů, pro které se má test používat?Senzitivita je ovlivněna závažností onemocnění a specifita charakteristikami jedinců bez nemoci. nebylo by zhodnocení testu a nemoci ovlivněno bias, kdyby výsledky testu byly určovány se znalostí stavu pacienta a naopak ? Je provedení testu sumarizováno pomocí senzitivity a specifity nebo pomocí likelihood ratio? Jsou prediktivní hodnoty v relaci s klinicky smysluplnou prevalencí ?

180 180 Zhodnocení předkládaných výsledků

181 181 Zhodnocení předkládaných výsledků Prevalenční studie. w - jak je definován,,případ,,?Na tom záleží hodnota prevalence. w - v jaké populaci jsou případy hledány? V rizikové populaci je prevalence přirozeně vyšší. w - Není prevalence zjišťovaná na vzorku populace ovlivněna bias, aby mohl být odhad prevalence na vzorku použit na vzorku použit pro celou populaci ?

182 182 Zhodnocení předkládaných výsledků Kohortové studie: w Jsou všichni členové kohortové studie na jejím počátku?Osoby s velmi špatným a valmi mírným průběhem by nemusely být zahrnuty. w Jsou všichni členové kohorty v riziku pro vznik následku (nemoci)?U osob,které již nemoc měly nebo ji mít nemohou by sledování nemělo smysl. w Jsou všichni členové kohorty ve stejné časové fázi průběhu nemoci?Prognosa se liší podle toho, od jakého časového okamžiku z hlediska průběhu nemoci se začínají hodnotit výsledky. w Je zajištěno kompletní sledování všech členů kohorty?Ztráty ze studie ovlivní výsledek,pokud mají lepší či horší průběh než ti,kteří ve studii zůstávají. w Jsou všichni členové kohorty sledováni na vznik následku stejně intenzivně? w Nejsou srovnávané skupiny ovlivněny bias?Všechny charakteristiky jedinců v obou skupinách musí být stejné,s výjimkou sledovaného rizika.

183 183 Zhodnocení předkládaných výsledků Randomizovaný klinický pokus. w Jsou naplněny základní předpoklady pro kohortovou studii? Protože klinický pokus je formou kohortové studie. w Jsou pacienti přiděleni do sledované a kontrolní skupiny přiděleni náhodným způsobem? w Jsou pacienti,lékaři i organizátoři studie zaslepeni z hlediska přidělení pacientů do skupin.Odstranění,některých typů bias. w Jsou výsledky hodnoceny podle přidělení do léčebných skupin nebo podle skutečné léčby? Hodnocení podle původního léčebného záměru ( intention to treat )Odpovídá na otázku praktického použití léčby a hodnocení podle skutečně aplikované léčby (eficacy) neboli explanatory trial, je vlastně kohortovou studií ukazující teoretický efekt léčby (intervence).

184 184 Zhodnocení předkládaných výsledků Studie případů a kontrol. w Jsou případy zařazené do studie na začátku svého onemocnění (incidentní)? RF u prevalentních případů mohou být ve vztahu ke vzniku nebo trvání nemoci. w Jsou kontroly podobné případům s výjimkou přítomnosti nemoci – pro validní srovnání, neovlivněné bias ? w Jsou metody získávání informací o expozici stejné a neovlivněné bias? Jinak by zjištěná expozice mohla buď nadhodnotit nebo podhodnotit odhad rizika.

185 185 Zhodnocení předkládaných výsledků Meta-analyza. w Jsou posuzovány všechny existující studie (publikované i nepublikované) ? Cílem je posoudit všechny, ne pouze některé, jejichž výběr může být ovlivněn bias. w Obsahuje meta-analysa pouze vědecky významné studie (s malou pravděpodobností přítomnosti bias)? Cílem je získat věrohodný výsledek. Při kalkulaci sumárního výsledku. w Jsou studie homogenní (podobnost pacientů, intervencí a následků)? w Je hodnocení studií váženo podle jejich velikosti? Větší a přesnější studie mají přirozeně větší váhu.

186 186 Sumarizační metody Meta-analysa. Je to proces sumace výsledků vědeckého výzkumu pomocí strukturované analysy. Současný stav znalostí problému je obvykle hodnocen podle výsledků všech studií,které se daným problémem zabývají.Postup je zvláště významný pokud je alespoň několik studií se zjevně rozdílnými závěry.Dtabase př.MEDLINE. Provedení rozloženo do několika kroků: w Identifikace nejlepších článků z databasí w Vyhodnocení jednotlivých článků z hlediska splnění metodologických předpokladů. w Sumarisace (kvantitativně vyjádřená) výsledků do jedné velké studie s větší statistickou silou než kterákoliv ze zařazených studií.

187 187 Pooling w Proces spojení a agregace údajů z několika malých studií, které se zabývají stejným problémem a jsou si podobné ve většině aspektů.Tím se získá dostatečně velký materiál pro posouzení studovaného efektu.Postup je výhodný tam, kde sledovaná rizika nebo nemoci jsou málo frekventní,aby bylo dosaženo dostatečné statistické síly studie.

188 188 Podpora pro rozhodování klinika w Evidence based medicine w Důležitá znalost klinické epidemiologie w Eventuální příprava klinických směrnic,které transformují do jasných a jednoznačných doporučení pro klinické lékaře.

189 189 Manažer w By měl využívat znalosti z manažerské epidemiologie pro ekonomické dopady jednotlivých intervencí. w Odhad jednotlivých frekvencí onemocnění pro ekonomické ocenění nově zřizovaných lékařských praxí zdravotnických zařízení. w Měl by využívat získaných znalostí pro ekonomicko-medicinské rozhodování při vaužívání financování zdravotnictví

190 190 Literatura w Fletcher and Fletcher Essencials in epidemiology, Harvard school w V.Janout Klinická epidemiologie – nedílná součást klinických rozhodovacích procesů, Grada publishing w Střítecký R. Manažerská epidemiologie zdravotního managementu, dokumentywww.fm.vse.cz


Stáhnout ppt "1 Klinická epidemiologie pro manažery II. Střítecký Rudolf MD. (PŘEKLAD Harvard Epidemiology, Fletcher and Fletcher.)"

Podobné prezentace


Reklamy Google