Monster EG Flashcards
(48 cards)
Epidemiologi:
Definition & grundantagande
Definition: Vetenskap om hur sjukdomar är fördelade i populationer, och om vilka faktorer som påverkar eller bestämmer fördelningen. Man ser till var riskfaktorer och friskfaktorer förekommer i olika grupper. Genom att tänka i orsakskedjor vill man hitta den felande länken så att man kan förhindra sjukdom innan det uppkommer. Därför är epidemiologi viktig för folkhälsovetenskap.
Grundantagande: Förekomst av sjukdomar är inte slumpmässigt.
Epidemiologi:
Användningsområde & Epidemiologisk triad
Användningsområde: Kan användas inom hälsoövervakning (ex WHO), analytisk epidemiologi (sjukdomar orsaker och konsekvenser), för att utvärdera mätmetoder och instrument inom hälso- och sjukvårdsforskning, för att utvärdera klinisk effekt av interventionen, eller för prevention.
Epidemiologisk triad: tre centrala hörnstenar i epidemiologin är tid (när drabbades man), plats (var drabbades man) och person (vem drabbades- ung/gammal/man/kvinna)
Ekologisk studie
→ jämför hälsodata på gruppnivå
Ex jämför antal rökare med antal dödsfall i hjärtinfarkt i Sverige 2010
Fördel:
snabb och billig
ger hint om eventuellt samband, ex för att generera hypoteser
Nackdel:
svårt att kontrollera confounders
samband mellan exponering och utfall är oklart
säger inget om individen
risk för ecological fallacy (att man drar slutsatser om individer utifrån gruppdata)
Tvärsnittsstudie
→ mäter exponering och utfall samtidigt vid ett tillfälle
Ex enkät som mäter sambandet mellan fysisk aktivitet och psykisk hälsa hos elever i åk 7
Fördel:
Snabbt och billigt
kan ha god generaliserbarhet (förutsatt representativt urval)
bra för att mäta prevalens
Nackdel;
kan inte klargöra orsakssamband eller temporala aspekter
Fall-kontroll-studie
→ jämför sjukdom (fall) och kontroll
Jämför personer med en sjukdom (fall) och utan (kontroller) och ser tillbaka på tidigare exponering/tittar tillbaka i tiden. Man kan matcha fall och kontroll för att kontrollera för eventuella confounders - ex matcha dem i kön och ålder.
Ex undersöker om personer med lungcancer (fall) rökte mer än de utan lungcancer (kontroll)
Fördel:
kan undersöka ovanliga sjukdomar
relativt snabb och billig
möjlighet att matcha fall och kontroller för att minska confounding
bra för att generera hypoteser kring orsaker
Nackdel:
bygger ofta på retrospektiv data- hur är tillförlitligheten → recall bias
är vald kontroll lämplig?
endast en sjukdom/ett utfall kan undersökas i taget
Longitudinell kohortstudie / Prospektiv studie
→ följer över tid
Följer en grupp människor över tid för att se om exponering leder till sjukdom
Starta med en exponerad- och en icke-exponerad grupp: studera multipla utfall
Starta med en definiera population: studera multipla exponeringar och multipla utfall
Ex följer 1000 friska personer i 10 år för att se om fysisk inaktivitet leder till hjärtsjukdom
Fördel:
datainsamling sker nu (mindre recall bias)
bra för att fånga lågprevalenta exponeringar
kan mäta incidens (nytillkomna fall)
lättare att fastställa temporala aspekter (exponering före utfall)
Möjliggör studier av flera utfall och exponeringar
Nackdel:
Tidskrävande och dyrt och logistiskt svårt
Risk för bortfall
dåligt vid ovanliga sjukdomar eller utfall
Interventionsstudie
(experiment?)
→ interventions sätts in
Deltagarna fördelas till en av två (eller fler) betingelser genom randomisering - till interventionsgrupp eller kontrollgrupp.
Ex: testa effekten av ett stresshanteringsprogram i skolan på elevers mående
Fördel:
kan kontrollera för confounders
bra för orsakssamband
Nackdel:
Etiska och praktiska begränsningar (nekar hjälp till kontrollgrupp)
Dyrt och logistiskt krävande
Risk för låg extern validitet
Absoluta mått
- mäter hur vanlig en viss sjukdom är i en viss befolkning
Prevalens (olika) + användningsområde
→ proportionstal som varierar mellan 0 och 1, eller 0%-100%, och som beskriver förekomst av sjukdom eller (o)hälsofaktor. Beräknas ofta med tvärsnittsstudie
Antal individer med sjukdomen / totala antalet i populationen som kan ha sjukdomen
Typer av:
Punktprevalens - andelen som har sjukdomen vid bestämd tidpunkt
Periodprevalens - andelen som haft sjukdomen under viss period
Livstidsprevalens - andelen som haft sjukdomen någon gång under livet
Viktigt att tänka på;
Var tydlig med vad som räknas som “sjuk”
Ha rätt och relevant population i nämnaren
Förstå att tidpunkten och sjukdomens karaktär påverkar siffrorna kraftigt - är sjukdomen kronisk, kortvarig eller dödlig påverkar det sannolikheten att den upptäcks vid mätning
Användningsområden:
Planera och prioritera vårdresurser - vart är behovet störst
Identifierar grupper som kan behöva extra stöd
Utvärderar effekt av vård/behandling (minskar den=bra / ökar den= bra om det är pga man nu kan leva med sjukdomen)
Incidens
→ beskriver antalet nya fall av en sjukdom/ohälsofaktor i en population under en given tid. Man undersöker och följer de som inte hade sjukdomen vid baseline-mätningen, och ser hur många av dem som insjuknar.
Antal individer som insjuknar under viss period / totala antalet som riskerar att få sjukdomen under samma period
Viktigt att tänka på:
Exkludera redan sjuka - incidens beräknas på dem som kan insjukna
Användningsområden:
Förstå om sjukdom blir vanligare - ex diabeter typ 2 ökar = ny trend i befolkningen
För att hitta riskfaktorer genom att se när folk insjuknar
För att se hur snabbt ex akuta sjukdomar sprids
Incidenstal används ofta i epidemiologisk litteratur → det visar hur snabbt nya fall av en sjukdom uppstår i en population över tid, genom att beräkna antalet nya fall, dividerat på summan av personår i risk (allas tid under observation). Det är värdefullt om personer inte följs lika länge (hoppar av, dör, flyttar)
Relativa mått
- jämför grupper som är och inte är exponerade - hur mycket större/mindre risken är hos en exponerad grupp jämfört med oexponerad
Relative risk / risk ratio & Odds ratio
Förklarande mått
Population-attributable risk → andelen av fallen i hela populationen som beror på exponeringen. Om exponeringen togs bort- hur mycket sjukdom skulle försvinna?
Ex,; Om rökning orsakar 80% av lungcancerfallen i ett land är PAR = 0,80
→ Då skulle 80 % av fallen försvinna om ingen rökte.
Bradford-hills riktlinjer för evidensvärdering
→ kriterier för att lättare se om ett samband sannolikt är kausalt - ju fler kriterier uppfyllda, desto större sannolikhet att sambandet är ett orsakssamband:
Sambandets styrka
Konsistens - syns sambandet i olika populationer, tider, situationer
Specificitet - är det specifikt en (1) sjukdom associerad med exponeringen
Tidsordning (temporality) - föregår exponeringen utfallet (prospektiva studier bäst för att veta)
Biologisk gradient - om ökning i exponering korrelerar med ökning i insjuknande
Plausibilitet - finns det en rimlig förklaring
Analogi - finns belägg från andra områden som är överförbara
Effekter av förändrad exponering - förändras utfall när man minskar exponering
Relative risk / risk ratio & Odds ratio
Relative risk / risk ratio → risken hos exponerade dividerat med risken hos oexponerade
Exempel- rökare har 3 gånger så hög risk att få lungcancer jämfört med icke-rökare →
Bland rökare får 30 av 100 lungcancer → risk = 0,30
Bland icke-rökare får 10 av 100 lungcancer → risk = 0,10
Odds ratio → oddset att exponeras bland sjuka (fall) dividerar med oddset att exponeras bland frisk (kontroll)
The epidemiological transition
→ det vi dör av idag, jämfört med tidigare, är livsstilssjukdomar som helt eller delvis går att förebygga. Vi kan använda olika teorier för att förstå varför det är svårt att reglera våra beteenden
Transtheoretical model of behaviour change
→ betenndeförändring sker i 6 stadier, i en process som är cyklisk snarare än linjär, bestående av: precontemplation, contemplation, preparation, action, maintenance, relapse or termination
Styrkor: tar hänsyn till var individen befinner sig, underlättar anpassning av insatser utefter stadie och hur redo den är
Svagheter: risk för förenkling, svårt att veta exakt vilket stadie man befinner sig i, svag empiri
Exempel: för att minska köttkonsumtion kan miljökampanjer anpassas till individer utifrån deras stadie;
precontemplation får information om köttets klimatpåverkan
contemplation får tips på enkla veganska recept
action får stöd för att hålla fast vid vanan
Theory of reasoned action & theory of planned behavior
→ ett beteende kan prediceras utifrån en individs intention, och intentionen bestäms av attityd, subjektiv norm och upplevd kontroll
Styrkor: tar hänsyn till både normer och personlig attityd, och lyfter upplevd egen förmåga, eventuellt lovande resultat kopplat till kulturella aspekter/anpassningar
Svagheter: säger inget om hur intentioner omvandlar till handling, bygger på att människor är rationella, svag empiri
Exempel: kampanj för att få fler att cykla till jobbet
Stärker positiva attityder genoma tt lyfta (“det är hälsosamt och miljövänligt”)
Påverkar normer (allt fler cyklar- det är vanligt nu”)
Ökar upplevd kontroll (“vi erbjuder säkra cykelbanor och dusch på jobbet”)
Health belief model
→ ett engagera sig i ett hälsofrämjande beteende bestäms av ens subjektiva uppfattning om: upplevd mottaglighet, upplevd svårighetsgrad, upplevd nytta och upplevda barriärer. Det påverkas också av cues to action.
Styrkor: bra för att förklara hälsofrämjande arbete och tar hänsyn till riskuppfattning och fördelar/hinder
Svagheter: tar inte upp sociala normer, utgår från individens tolkning som kan vara irrationell…
Exempel: informationsinsats för energibesparing i hemmet
Betonar risker - klimatförändringar
Lyft vinster - lägre elräkning
Ge knuff/cue - brev från kommunen eller annons
Primärprevention
→ innan sjukdom/problem uppstått → mål = minska sjukdomsincidens → arbetar i friskzon → proaktivt arbete → målgrupp = alla
Vaccin, begränsad tillgång på alkohol, 18-årsgräns på nikotin
Sekundärprevention
→ identifiera sjukdom/problem så tidigt som möjligt → mål = minska sjukdomsprevalens → arbetar i riskzon → proaktivt och reaktivt arbete → målgrupp = begynnande problematik/riskgrupp
Screening för suicidrisk hos deprimerade,
Tertiärprevention
→ behandla sjukdom/problem efter att diagnos ställts → mål = behandla och återställa funktionsförmåga → reaktivt arbete → målgrupp = diagnostiserade
Nivåer på prevention
→ gemensamt för all preventionsnivåer ovan är att de kan ske på individ-, grupp- och organisationsnivå
Individ → ofta riktat mot riskindivider
Grupp → ex självhjälpsgrupper
Befolkning → ex geografiskt område, befolkningsgrupp, idrottsföreningar
Samhälls → skattepolitik, trafiklagstiftning, varningsetiketter
Högrisk och masstrategi
Högriskstrategi → arbetar mot de som lider av särskild risk
Masstrategi → arbetar mot alla oavsett risknivå
Preventionsparadoxen
→ ur ett befolkningsperspektiv är det bättre att minska riskerna lite för en stor del av populationen, än att minska riskerna mycket för en liten del av populationen; alltså hellre masstrategier än högriskstrategier