Эпидемиология

Для других видов использования см. Эпидемиологию (неоднозначности) .

Эпидемиология - это исследование и анализ распределения (ВОЗ, когда и где), закономерности и детерминанты состояний здоровья и заболеваний в определенной популяции .

Это краеугольный камень общественного здравоохранения , а также формирует политические решения и основанную на фактических данных практики путем выявления факторов риска заболевания и целей для профилактического здравоохранения . Эпидемиологи помогают с дизайном исследования, сбором и статистическим анализом данных, вносят изменения в интерпретацию и распространение результатов (включая обзор и случайный систематический обзор ). Эпидемиология помогла разработать методологию, используемую в клинических исследованиях , исследованиях общественного здравоохранения и, в меньшей степени, основные исследования в области биологических наук.

Основные области эпидемиологического исследования включают причину заболевания, передачу , вспышки исследование , наблюдение за заболеванием , эпидемиологию окружающей среды , судебно -медицинскую эпидемиологию , профессиональную эпидемиологию , скрининг , биомониторинг и сравнение эффектов лечения, таких как клинические испытания . Эпидемиологи полагаются на другие научные дисциплины, такие как биология , чтобы лучше понять процессы заболевания, статистику для эффективного использования данных и сделать соответствующие выводы, социальные науки , чтобы лучше понять ближайшие и дистальные причины, а также инженерию для оценки воздействия .

Эпидемиология , буквально означающая «изучение того, что находится на народах», происходит от греческого эпизода «среди« демонстраций », округа» и логотипов «Исследование, слово, дискурс», предполагая, что оно применимо только к человеческим популяциям. Тем не менее, этот термин широко используется в исследованиях зоологических популяций (ветеринарная эпидемиология), хотя доступен термин « эпизоология », и он также был применен к исследованиям популяций растений ( эпидемиология ботанических или растительных заболеваний ).

Различие между «эпидемией» и «эндемическим» было впервые протянуто Гиппократом , различать заболевания, которые «посещают» население (эпидемию) от тех, которые «находятся в« популяции (эндемичной). Термин «эпидемиология», по -видимому, впервые использовался для описания изучения эпидемий в 1802 году испанским врачом Хоакином де Вильялба в Epidemiología Española . Эпидемиологи также изучают взаимодействие заболеваний в популяции, состоянии, известном как синдемия .

Термин Эпидемиология в настоящее время широко применяется для покрытия описания и причинности не только эпидемии, инфекционных заболеваний, но и заболевания в целом, включая связанные с ним состояния. Некоторые примеры тем, изученные с помощью эпидемиологии, включают в себя высокое кровяное давление, психическое заболевание и ожирение . Следовательно, эта эпидемиология основана на том, как модель заболевания вызывает изменения в функции людей.

История

Греческий врач Гиппократ , преподанный демократом, был известен как отец медицины , искал логику болезни; Он - первый человек, который, как известно, изучил взаимосвязь между возникновением заболеваний и влияниями окружающей среды. Гиппократ полагал, что болезнь человеческого тела вызвана дисбалансом четырех юморов (черная желчь, желтая желчь, кровь и мокрота). Лечение от болезни состояло в том, чтобы удалить или добавить рассматриваемый юмор, чтобы сбалансировать тело. Это убеждение привело к применению кровопролития и диеты в медицине. Он придумал термины эндемичных (для заболеваний, обычно встречающихся в некоторых местах, но не в других) и эпидемии (для болезней, которые наблюдаются в некоторые времена, но не другие).

Современная эра

См. Также: История возникающих инфекционных заболеваний

В середине 16 -го века врач из Вероны по имени Джироламо Фракасторо был первым, кто предложил теорию о том, что очень маленькие, невидимые, частицы, вызывающие болезнь, были живы. Считалось, что они способны распространяться по воздуху, умножить сами и быть разрушаемыми на огне. Таким образом, он опроверг Галена теорию Миасмы (ядовитый газ у больных людей). В 1543 году он написал книгу «Конфликт и контагиоз Морбис» , в которой он был первым, кто продвигал личную и экологическую гигиену для предотвращения заболеваний. Развитие достаточно мощного микроскопа Энтони Ван Леувенхук в 1675 году обеспечила визуальные доказательства живых частиц, согласующихся с теорией болезней зародышей .

Во время Мин династии Ву Юке (1582–1652) разработал идею о том, что некоторые заболевания были вызваны трансмиссивными агентами, которые он назвал Ли Ци (戾气 или факторы -эпидемиями), когда он наблюдал за различными эпидемиями вокруг него между 1641 и 1644 годами. Его книга Вэнь Йи Лун (瘟疫论, Трактат о эпидемии/трактате по эпидемическим заболеваниям) может рассматриваться как основная этиологическая работа, которая выдвинула концепцию. Его концепции все еще рассматривались при анализе вспышки SARS, кто в 2004 году в контексте традиционной китайской медицины.

Другой пионер, Томас Сиденхэм (1624–1689), был первым, кто отличил лихорадку лондонцев в конце 1600 -х годов. Его теории о лечении лихорадки встретились с большим сопротивлением со стороны традиционных врачей в то время. Он не смог найти первоначальную причину лихорадки с оспой, которую он исследовал и лечил.

Джон Граунт , габердашер и статистик -любитель, опубликовал естественные и политические наблюдения ... после законопроектов о смертности в 1662 году. В нем он проанализировал списки смертности в Лондоне перед Великой Чумой , представлял одну из первых столов и сообщил. Временные тенденции для многих болезней, новые и старые. Он предоставил статистические данные многих теорий о болезнях, а также опроверг некоторые широко распространенные идеи.

Оригинальная карта Джона Сноу, показывающая кластеры случаев холеры в лондонской эпидемии 1854 года

Джон Сноу славится своими исследованиями по причинам эпидемий холеры 19-го века , а также известен как отец (современной) эпидемиологии. Он начал с того, что заметил значительно более высокие показатели смертности в двух районах, поставляемых компанией Southwark. Его идентификация насоса Брод -стрит как причины эпидемии Сохо считается классическим примером эпидемиологии. Снег использовал хлор в попытке очистить воду и снял ручку; Это закончило вспышку. Это было воспринято как главное событие в истории общественного здравоохранения и считалось основательным событием науки о эпидемиологии, что помогло сформировать политику общественного здравоохранения по всему миру. Тем не менее, исследования снега и профилактические меры, направленные на то, чтобы избежать дальнейших вспышек, не были полностью приняты и не применялись на практике до его смерти из -за преобладающей теории миазма того времени, модели заболевания, в которой плохое качество воздуха было обвинено в болезни. Это использовалось для рационализации высоких показателей инфекции в бедных районах вместо того, чтобы решать основные проблемы плохого питания и санитарии, и было доказано ложным своей работой.

Среди других пионеров - датского врача Питера Антона Шлейснера , который в 1849 году рассказал о своей работе по профилактике эпидемии неонатального столбняка на островах Вестманны в Исландии . Другим важным пионером был венгерский врач Игназ Семмельвейс , который в 1847 году обнародовал детскую смертность в Венской больнице, создав процедуру дезинфекции. Его выводы были опубликованы в 1850 году, но его работа была обнаружена его коллегами, которые прекратили процедуру. Дезинфекция не стала широко практикой, пока британский хирург Джозеф Листер не обнаружил « антисептики » в 1865 году в свете работы Луи Пастера .

В начале 20-го века математические методы были введены в эпидемиологию Рональдом Россом , Джанет Лейн-Клайпон , Андерсоном Грей МакКендриком и другими. В параллельном развитии в 1920-х годах немецкий патолог Макс Асканази и другие основали Международное общество географической патологии для систематического изучения географической патологии рака и других неинфекционных заболеваний в разных группах в разных регионах. После Второй мировой войны Ричард Долл и другие непатологи присоединились к месту и продвинутым методам изучения рака, заболевания с паттернами и способом возникновения, которые не могли быть соответственно изучены с помощью методов, разработанных для эпидемий инфекционных заболеваний. Патология географии в конечном итоге в сочетании с эпидемиологией инфекционных заболеваний, чтобы сделать поле, которая является эпидемиологией сегодня.

Другим прорывом стала публикация результатов исследования британских врачей в 1954 году во главе с Ричардом Доллом и Остином Брэдфордом Хиллом , которая оказала очень сильную статистическую поддержку связи между курением табака и раком легких .

В конце 20 -го века, с развитием биомедицинских наук, были идентифицированы ряд молекулярных маркеров в крови, другие биоэпейки и окружающую среду были идентифицированы как предикторы развития или риска определенного заболевания. Исследование эпидемиологии для изучения взаимосвязи между этими биомаркерами, проанализированными на молекулярном уровне и заболевании, широко называлось « молекулярной эпидемиологией ». В частности, « генетическая эпидемиология » использовалась для эпидемиологии генетических вариаций зародышевой линии и заболевания. Генетическая вариация обычно определяется с использованием ДНК из лейкоцитов периферической крови.

21 век

С 2000-х годов исследования по всему геному (GWAS) для выявления генетических факторов риска для многих заболеваний и состояний здоровья. были проведены

Хотя большинство исследований молекулярной эпидемиологии по -прежнему используют традиционные системы диагностики и классификации заболеваний, все чаще признается, что прогрессирование заболевания представляет собой неоднородные процессы, отличающиеся от человека к человеку. Концептуально, каждый человек имеет уникальный процесс заболевания, отличный от любого другого человека («Уникальный принцип болезни»), Учитывая уникальность экспосома ( совокупность эндогенных и экзогенных / окружающих воздействий) и ее уникальное влияние на молекулярное патологическое процесс у каждого человека. Исследования по изучению взаимосвязи между воздействием и молекулярной патологической сигнатурой заболевания (особенно рака ) стали все более распространенными в течение 2000 -х годов. Тем не менее, использование молекулярной патологии в эпидемиологии создавало уникальные проблемы, в том числе отсутствие руководящих принципов исследования и стандартизированные статистические методологии, а также недостатки междисциплинарных экспертов и учебных программ. Кроме того, концепция гетерогенности заболевания, по-видимому, противоречит давней предпосылке в эпидемиологии, которую люди с одинаковым названием заболевания имеют сходные этиологии и процессы заболевания. Решить эти проблемы и развивать науку о здоровье населения в эпоху молекулярной точной медицины , «молекулярная патология» и «эпидемиология» была интегрирована для создания новой междисциплинарной области « молекулярной патологической эпидемиологии » (MPE), определяется как «эпидемиология молекулярной патологии и гетерогенности заболевания». В MPE исследователи анализируют взаимосвязь между (а) экологическими, диетическими, образами жизни и генетическими факторами; (Б) изменения в клеточных или внеклеточных молекулах; и (c) эволюция и прогрессирование заболевания. Лучшее понимание гетерогенности патогенеза заболевания еще больше способствует выяснению этиологии заболевания. Подход MPE может быть применен не только к опухолевым заболеваниям, но и неопухолевым заболеваниям. Концепция и парадигма MPE стали широко распространены в 2010 -х годах.

К 2012 году было признано, что эволюция многих патогенных микроорганизмов достаточно быстрая, чтобы быть очень актуальной для эпидемиологии, и поэтому, следовательно, многое можно получить из междисциплинарного подхода к инфекционным заболеваниям, интегрирующим эпидемиологию и молекулярной эволюции для «информирования контроля или даже лечения пациента . " Современные эпидемиологические исследования могут использовать расширенную статистику и машинное обучение для создания прогнозных моделей , а также для определения эффектов лечения. Растет признание того, что широкий спектр современных источников данных, многие из которых не происходят из здравоохранения или эпидемиологии, могут использоваться для эпидемиологического исследования. Такая цифровая эпидемиология может включать данные из поиска в Интернете, записи мобильных телефонов и розничные продажи лекарств.

Типы исследований

Эпидемиологическое исследование иерархия

Основная статья: дизайн исследования

Эпидемиологи используют ряд дизайнов исследования от наблюдений до экспериментальных и, как правило, классифицируемых как описательные (включающие оценку данных, охватывающих время, место и человека), аналитические (стремясь дальнейшего изучения известных ассоциаций или гипотетических отношений) и экспериментальный (термин часто приравнивается к клиническим или общественным испытаниям лечения и другими вмешательствами). В обсервационных исследованиях природе разрешается «идти своим курсом», как эпидемиологи соблюдают из сторон. И наоборот, в экспериментальных исследованиях эпидемиолог - это тот, кто контролирует все факторы, поступающие в определенное тематическое исследование. Эпидемиологические исследования направлены, где это возможно, на выявление беспристрастных отношений между воздействием, такими как алкоголь или курение, биологические агенты , стресс или химические вещества с смертностью или заболеваемостью . Выявление причинно -следственных связей между этими воздействиями и результатами является важным аспектом эпидемиологии. Современные эпидемиологи используют информатику и инфодемиологию как инструменты.

Обсервационные исследования имеют два компонента, описательные и аналитические. Описательные наблюдения относятся к «Кто, что, где и когда возникают состояния, связанного со здоровьем». Тем не менее, аналитические наблюдения больше связаны с «как» события, связанного со здоровьем. Экспериментальная эпидемиология содержит три типа случаев: рандомизированные контролируемые исследования (часто используемые для новой медицины или тестирования на наркотики), полевые испытания (проводятся на тех, кто находится под высоким риском заражения заболеванием) и общественные испытания (исследования по социальным заболеваниям).

Термин «эпидемиологическая триада» используется для описания пересечения хозяина , агента и среды при анализе вспышки.

Серия случаев

Стоимость болезни может относиться к качественному исследованию опыта одного пациента или небольшой группы пациентов с аналогичным диагнозом, или к статистическому фактору с потенциалом для получения заболеваний с периодами, когда они не подвержены отсутствию.

Первый тип исследования является чисто описательным и не может быть использован для вывода об общей популяции пациентов с этим заболеванием. Эти типы исследований, в которых проницательный врач идентифицирует необычную особенность болезни или истории пациента, могут привести к составлению новой гипотезы. Используя данные из серии, аналитические исследования могут быть проведены для изучения возможных причинных факторов. Они могут включать исследования случай-контроль или проспективные исследования. Исследование случайного контроля будет включать сопоставление сопоставимых контролей без заболевания с случаями серии. Проспективное исследование будет включать в себя следование серии случаев с течением времени для оценки естественной истории болезни.

Последний тип, более формально описанный как самоконтролируемые исследования серии случаев, разделяют время наблюдения за индивидуальными пациентами на обнаруженные и неэкспонированные периоды и используют процессы регрессии пуассонов с фиксированными эффектами для сравнения частоты заболеваемости заданного исхода между обнаженными и неэффективными периодами Полем Этот метод широко использовался при изучении побочных реакций на вакцинацию, и в некоторых обстоятельствах было показано, что для обеспечения статистической мощи, сравнимой с тем, которая доступна в когортных исследованиях.

Исследования случайного управления

Исследования случай-контроля выбирают субъектов на основе статуса их заболевания. Это ретроспективное исследование. Группа людей, которые являются положительными заболеваниями (группа «случай»), сравнивается с группой негативных людей («контрольная» группа). Контрольная группа в идеале должна исходить из той же популяции, которая породила дела. Исследование Case-Control со временем оглядывается от потенциальных воздействий, с которыми могли столкнуться обе группы (случаи и контроль). Создается таблица 2 × 2, отображающая обнаженные случаи (а), открытые элементы управления (b), неэкспонированные случаи (C) и неэкспонированные элементы управления (D). Статистика, генерируемая для измерения ассоциации, представляет собой отношение шансов (OR), которое является соотношением шансов воздействия в случаях (A/C) к шансам воздействия в контроле (B/D), IE или = (AD /До н.э.).

	Случаи	Управление
Незащищенный	А	Беременный
Не остается в курсе	В	Дюймовый

Если или значительно превышает 1, то заключение является «те, кто с заболеванием, с большей вероятностью подвергался воздействию», тогда как, если оно близко к 1, то воздействие и заболевание вряд ли связаны. Если это гораздо меньше одного, то это говорит о том, что воздействие является защитным фактором в причинно -следственной связи. Исследования случай-контроля обычно быстрее и более экономически эффективны, чем когортные исследования , но чувствительны к смещению (например, смещение отзыва и смещение отбора ). Основная задача состоит в том, чтобы определить соответствующую контрольную группу; Распределение воздействия между контрольной группой должно быть репрезентативным для распределения населения, которое привело к случаям. Это может быть достигнуто путем привлечения случайной выборки из исходной популяции в риске. Это свидетельствует о том, что контрольная группа может содержать людей с исследуемой болезнью, когда заболевание имеет высокий уровень атаки в популяции.

Основным недостатком исследований по контролю за случаями является то, что для того, чтобы считаться статистически значимым, минимальное количество случаев, требуемых при 95% доверительном интервале, связано с соотношением шансов по уравнению:

${\text{total cases}}=A+C=1.96^{2}(1+N)\left({\frac {1}{\ln(OR)}}\right)^{2}\left({\frac {OR+2{\sqrt {OR}}+1}{\sqrt {OR}}}\right)\approx 15.5(1+N)\left({\frac {1}{\ln(OR)}}\right)^{2}$

где n - отношение случаев к контролям. По мере приближения коэффициента шансов, количество случаев, необходимых для статистической значимости, растет в сторону бесконечности; Предоставление изучения случайного управления почти бесполезны для соотношений с низким уровнем шансов. Например, для соотношения шансов 1,5 и случаев = контроли, таблица, показанная выше, будет выглядеть так:

	Случаи	Управление
Незащищенный	103	84
Не остается в курсе	84	103

Для соотношения шансов 1,1:

	Случаи	Управление
Незащищенный	1732	1652
Не остается в курсе	1652	1732

Когортные исследования

Когортные исследования выбирают субъекты на основе их статуса воздействия. Субъекты исследования должны подвергаться риску исследуемого исследуемого результата в начале когортного исследования; Обычно это означает, что они должны быть свободными от болезней, когда начинается когортное исследование. Когорта соблюдается во времени, чтобы оценить их более поздний статус результата. Примером когортного исследования будет исследование когорты курильщиков и некурящих с течением времени для оценки заболеваемости раком легких. Та же самая таблица 2 × 2 построена, как и в случае контрольного исследования. Тем не менее, сгенерированная точечная оценка является относительный риск (ОР), который является вероятностью заболевания для человека в подверженной группе, p _e = a / ( a ​​+ b ) по вероятности заболевания для человека в неэкспонированной группе , P _u = c / ( c + d ), то есть rr = p _e / p _u .

.....	Случай	Не дочерний	Общий
Незащищенный	А	Беременный	( A + B )
Не остается в курсе	В	Дюймовый	( C + D )

Как и в случае OR, RR больше 1 показывает ассоциацию, где можно прочитать вывод, «у тех, у кого есть воздействие, с большей вероятностью развивают болезнь».

Проспективные исследования имеют много преимуществ по сравнению с контрольными исследованиями. RR является более мощной мерой эффекта, чем OR, так как OR является просто оценкой RR, поскольку истинная частота не может быть рассчитана в контрольном исследовании, где субъекты выбираются на основе состояния заболевания. Томарность может быть установлена ​​в проспективном исследовании, и ощутите себя легче контролировать. Тем не менее, они являются более дорогостоящими, и существует большая вероятность потери субъектов для наблюдения, основываясь на долгосрочном периоде, в течение которого соблюдается когорта.

Когортные исследования также ограничены тем же уравнением для количества случаев, что и для когортных исследований, но, если базовый уровень заболеваемости в исследуемой популяции очень низкий, количество требуемых случаев уменьшается 1 ⁄ 2 .

Причинный вывод

Основная статья: причинный вывод

Хотя эпидемиология иногда рассматривается как набор статистических инструментов, используемых для выяснения ассоциаций воздействия с результатами здоровья, более глубокое понимание этой науки - это обнаружение причинно -следственных связей.

« Корреляция не подразумевает причинно -следственную связь » является общей темой для большей части эпидемиологической литературы. Для эпидемиологов ключ заключается в выводе . Корреляция, или, по крайней мере, связь между двумя переменными, является необходимым, но не достаточным критерием для вывода, что одна переменная вызывает другую. Эпидемиологи используют собранные данные и широкий спектр биомедицинских и психосоциальных теорий итеративным способом создания или расширения теории, для проверки гипотез и создания образованных, информированных утверждений о том, какие отношения являются причинными, и о том, какими они являются причинными.

Эпидемиологи подчеркивают, что понимание « единственное-одно следствие » является упрощенным неправильным домом. Большинство результатов, будь то заболевание или смерть, вызваны цепью или сети, состоящей из многих компонентов. Причины можно различить по мере необходимости, достаточных или вероятностных условий. Если необходимое условие может быть идентифицировано и контролировано (например, антитела к агенту заболевания, энергию в травме), можно избежать вредного исхода (Robertson, 2015). Одним из инструментов, регулярно используемых для концептуализации многоксусности, связанной с заболеванием, является модель причинного пирога .

Критерии Брэдфорда Хилла

Основная статья: Критерии Брэдфорда Хилла

В 1965 году Остин Брэдфорд Хилл предложил ряд соображений, чтобы помочь оценить доказательства причинности, которые стали широко известны как « Критерии Брэдфорд Хилл ». В отличие от явных намерений их автора, соображения Хилла теперь иногда учат в качестве контрольного списка для оценки причинности. Сам Хилл сказал: «Ни одна из моих девяти точек зрения не может принести неоспоримые доказательства для или против причинно-следственной гипотезы, и ни одна из них не может потребоваться не ».

1. Сила ассоциации : небольшая ассоциация не означает, что не существует причинно -следственного эффекта, хотя чем больше ассоциация, тем больше вероятность того, что она является причинной.
2. Последовательность данных : последовательные результаты, наблюдаемые разными людьми в разных местах с разными образцами, усиливают вероятность эффекта.
3. Специфичность : причинно -следственная связь, вероятно, если очень специфическая популяция в конкретном месте и заболевании без каких -либо вероятных объяснений. Чем более конкретная связь между фактором и эффектом, тем больше вероятность причинно -следственной связи.
4. Временность : эффект должен возникать после причины (и если существует ожидаемая задержка между причиной и ожидаемым следствием, то эффект должен возникнуть после этой задержки).
5. Биологический градиент : Большая экспозиция должна привести к увеличению заболеваемости эффекта. Однако в некоторых случаях простое присутствие фактора может вызвать эффект. В других случаях наблюдается обратная доля: более высокое воздействие приводит к снижению частоты.
6. Возможность : полезный механизм между причиной и следствием (но Хилл отметил, что знание механизма ограничено текущими знаниями).
7. Когерентность : когерентность между эпидемиологическими и лабораторными данными увеличивает вероятность эффекта. Тем не менее, Хилл отметил, что «... отсутствие таких [лабораторных] доказательств не может аннулировать эпидемиологический эффект на ассоциации».
8. Эксперимент : «Иногда можно обратиться к экспериментальным данным».
9. Аналогия : эффект аналогичных факторов может быть рассмотрен.

Юридическое толкование

Эпидемиологические исследования могут только доказать, что агент мог вызвать, но не то, что он вызывал, эффект в любом конкретном случае:

Эпидемиология связана с частотой заболеваемости в популяциях и не решает вопрос причины заболевания человека. Этот вопрос, иногда называемый конкретной причинностью, выходит за рамки науки о эпидемиологии. Эпидемиология имеет свои ограничения в точке, когда делается вывод, что взаимосвязь между агентом и заболеванием является причинной (общей причинностью) и где была определена величина избыточного риска, связанного с агентом; То есть эпидемиология рассматривает, может ли агент вызвать заболевание, а не то, вызвал ли агент конкретный болезнь истца.

В законе Соединенных Штатов только эпидемиология не может доказать, что причинно -следственная связь не существует в целом. И наоборот, это может быть (и в некоторых обстоятельствах) в отдельном случае, чтобы оправдать вывод, что существует причинно -следственная связь, основанная на балансе вероятности .

Субдисциплина судебной эпидемиологии направлена ​​на исследование конкретной причинно -следственной связи заболевания или травмы у отдельных лиц или групп людей в тех случаях, когда причинно -следственная связь оспаривается или неясна для представления в юридических условиях.

Население управления здоровьем

Эпидемиологическая практика и результаты эпидемиологического анализа вносят значительный вклад в развивающиеся популяционные рамки управления здравоохранением.

Управление здравоохранением на основе населения охватывает способность:

• Оценить государства здравоохранения и потребности в здравоохранении целевой популяции;
• Реализовать и оценивать вмешательства, которые предназначены для улучшения здоровья этой группы населения; и
• Эффективно и эффективно оказывать помощь членам этой группы населения таким образом, чтобы это соответствовало культурным, политическим и медицинским ресурсам сообщества.

Современное управление здравоохранением на основе населения является сложным, что требует множества навыков (медицинский, политический, технологический, математический и т. Д.), Которые эпидемиологические практики и анализ являются основным компонентом, который объединен с наукой управления для обеспечения эффективного и эффективного здоровья Уход и руководство по здоровью населению. Эта задача требует дальновидной способности современных подходов к управлению рисками, которые превращают факторы риска здоровья, заболеваемость, распространенность и статистика смертности (полученные от эпидемиологического анализа) в показатели управления, которые не только направляют, как система здоровья реагирует на текущие проблемы со здоровьем населения, но и также Как можно управлять системой здравоохранения, чтобы лучше реагировать на будущие потенциальные проблемы со здоровьем населения.

Примеры организаций, которые используют управление здравоохранением на основе населения, которые используют работу и результаты эпидемиологической практики, включают канадскую стратегию по борьбе с раком, программы по борьбе с табаком здравоохранения Канады, Фонд Рика Хансена, канадскую инициативу по борьбе с борьбой с табаком.

Каждая из этих организаций использует базу управления здравоохранением, основанную на популяции, называемая жизнью в роли риска, которая сочетает в себе эпидемиологический количественный анализ с демографией, оперативными исследованиями и экономикой агентства здравоохранения:

• Моделирование влияния на жизнь населения : измерение будущего потенциального влияния заболевания на население в отношении новых заболеваний, распространенности, преждевременной смерти, а также потенциальных лет жизни, потерянных от инвалидности и смерти;
• Моделирование жизни рабочей силы .
• Экономическое воздействие моделирования заболеваний : измерение будущего потенциального воздействия заболевания на воздействие на одноразовое доходы частного сектора (заработная плата, корпоративная прибыль, расходы на частное здравоохранение) и воздействие на одноразовый доход в государственном секторе (налог на прибыль корпорации, налог на потребление, публичные финансируемые расходы на здравоохранение ).

Прикладная полевая эпидемиология

Прикладная эпидемиология - это практика использования эпидемиологических методов для защиты или улучшения здоровья населения. Прикладная полевая эпидемиология может включать исследование инфекционных и неинфекционных вспышек заболеваний, показателей смертности и заболеваемости, а также статуса питания, среди прочих показателей здоровья с целью передачи результатов тем, кто может реализовать соответствующую политику или меры по контролю за заболеваниями.

Гуманитарный контекст

По мере того, как наблюдение и сообщение о заболеваниях и других факторах здоровья становятся все более трудными в гуманитарных ситуациях кризиса, методологии, используемые для сообщений о данных, скомпрометированы. Одно исследование показало, что менее половины (42,4%) опросов по питанию, отобранных из гуманитарных контекстов, правильно рассчитали распространенность недоедания, и только одна треть (35,3%) опросов соответствовала критериям качества. Среди опросов смертности только 3,2% соответствовали критериям качества. Поскольку статус питания и показатели смертности помогают указывать на тяжесть кризиса, отслеживание и отчетность этих факторов здоровья имеет решающее значение.

Жизненно важные реестры, как правило, являются наиболее эффективными способами сбора данных, но в гуманитарных контекстах эти реестры могут быть несуществующими, ненадежными или недоступными. Таким образом, смертность часто неточно измеряется с использованием проспективного демографического наблюдения или ретроспективных исследований смертности. Проспективное демографическое наблюдение требует большой рабочей силы, и его трудно реализовать в распределенной популяции. Ретроспективные обследования смертности подвержены отбору и отчетам. Разрабатываются другие методы, но еще не являются обычной практикой.

Характеристика, достоверность и предвзятость

Эпидемическая волна

Концепция волн в эпидемиях имеет значение, особенно для инфекционных заболеваний . Рабочее определение термина «эпидемическая волна» основано на двух ключевых особенностях: 1) оно включает периоды тенденций вверх или вниз, и 2) эти увеличения или уменьшения должны быть существенными и устойчивыми в течение определенного периода времени, чтобы отличить их от незначительных колебаний или ошибок отчетности. Использование последовательного научного определения состоит в том, чтобы обеспечить последовательный язык, который можно использовать для общения и понимания прогрессирования пандемии Covid-19, которая поможет организациям здравоохранения и политиков в планировании и распределении ресурсов.

Достоверности

Различные области в эпидемиологии имеют разные уровни достоверности. Одним из способов оценки достоверности результатов является отношение ложных позитива (заявленные эффекты, которые не являются правильными) к ложном негативным средствам (исследования, которые не поддерживают истинный эффект). В генетической эпидемиологии исследования-кандидаты могут привести к более чем 100 ложноположительным результатам для каждого ложного негативного. Напротив, ассоциация по всему геному кажется близкой к обратному, с одним ложным положительным на каждые 100 или более ложных негат. Это соотношение со временем улучшилось в генетической эпидемиологии, поскольку эта область приняла строгие критерии. Напротив, другие эпидемиологические поля не требовали такой строгой отчетности и в результате гораздо менее надежны.

Случайная ошибка

Случайная ошибка является результатом колебаний вокруг истинного значения из -за изменчивости выборки. Случайная ошибка - это просто случайная. Это может произойти во время сбора данных, кодирования, передачи или анализа. Примеры случайных ошибок включают в себя плохо сформулированные вопросы, недоразумение в интерпретации отдельного ответа от конкретного респондента или типографскую ошибку во время кодирования. Случайная ошибка влияет на измерение переходным, непоследовательным образом, и невозможно исправить для случайной ошибки. Во всех процедурах отбора проб есть случайная ошибка - ошибка выборки .

Точность в эпидемиологических переменных является мерой случайной ошибки. Точность также обратно связана со случайной ошибкой, так что уменьшить случайную ошибку - это повышение точности. Доверительные интервалы вычисляются для демонстрации точности оценок относительного риска. Чем уже доверительный интервал, тем точнее относительная оценка риска.

Существует два основных способа уменьшить случайную ошибку в эпидемиологическом исследовании . Первый - увеличить размер выборки исследования. Другими словами, добавьте больше предметов в свой кабинет. Второе - уменьшить изменчивость измерения в исследовании. Это может быть достигнуто с помощью более точного измерительного устройства или увеличения количества измерений.

Обратите внимание, что если размер выборки или количество измерений увеличивается или приобретается более точный инструмент измерения, затраты на исследование обычно увеличиваются. Обычно существует непростая баланс между необходимостью адекватной точности и практической проблемой стоимости обучения.

Систематическая ошибка

Систематическая ошибка или смещение возникают, когда существует разница между истинным значением (в популяции) и наблюдаемым значением (в исследовании) по любой причине, отличной от изменчивости отбора проб. Примером систематической ошибки является если, неизвестно вам, используемый вами импульсный оксиметр, который вы используете, устанавливается неправильно и добавляет две точки к истинному значению каждый раз, когда принимается измерение. Измерительное устройство может быть точным, но не точным . Поскольку ошибка происходит в каждом случае, она систематическая. Выводы, которые вы набираете на основе этих данных, все равно будут неверными. Но ошибка может быть воспроизведена в будущем (например, с использованием того же неправильного инструмента).

Ошибка в кодировании, которая влияет на все ответы на этот конкретный вопрос, является еще одним примером систематической ошибки.

Достоверность исследования зависит от степени систематической ошибки. Достоверность обычно разделяется на два компонента:

• Внутренняя достоверность зависит от количества ошибок в измерениях, включая воздействие, заболевание и ассоциации между этими переменными. Хорошая внутренняя достоверность подразумевает отсутствие ошибок в измерении и предполагает, что выводы могут быть сделаны, по крайней мере, в том виде, в каком они относятся к изучаемым субъектам.
• Внешняя достоверность относится к процессу обобщения результатов исследования для популяции, из которой была взята выборка (или даже за пределами этой популяции, до более универсального утверждения). Это требует понимания того, какие условия актуальны (или не имеют значения) для обобщения. Внутренняя достоверность, безусловно, является предпосылкой для внешней достоверности.

Смещение отбора

Смещение отбора возникает, когда субъекты исследования выбираются или становятся частью исследования в результате третьей, неизмеренной переменной, которая связана как с воздействием, так и с интересующим результатом. Например, неоднократно отмечалось, что курильщики и не курильщики, как правило, различаются по уровню участия в исследовании. (Sackett D приводит пример Seltzer et al., В котором 85% не курильщиков и 67% курильщиков вернули почтовые анкеты.) Такая разница в ответе не приведет к смещению, если она также не связана с систематической разницей в результате между двумя группами ответов.

Информационная предвзятость

Информационная смещение - это смещение, возникающее в результате систематической ошибки при оценке переменной. Примером этого является предвзятость. Типичный пример вновь предоставлен Сакеттом в своем обсуждении исследования, в котором изучалось влияние конкретных воздействий на здоровье плода: «При вопросе матерей, чьи недавние беременности закончились смертью или пороком развития плода (случаи) и соответствующей группе матерей, чьи беременности закончились Обычно (контроль) было обнаружено, что 28% первых, но только 20% последних сообщили о воздействии лекарств, которые не могли быть подтверждены ни в более ранних проспективных интервью, ни в других медицинских картах ». В этом примере, вероятно, предвзятость, вероятно, произошло в результате того, что женщины, у которых имели выкидыш, имели явную тенденцию к лучшему отзыву и, следовательно, сообщают о предыдущих воздействиях.

Смешанный

Смешание традиционно определяется как смещение, возникающее в результате совместного появления или смешивания эффектов посторонних факторов, называемых обвинятелями, с основным эффектом (ов). Более позднее определение смешивания вызывает понятие контрфактивных эффектов. Согласно этой точке зрения, когда кто -то наблюдает за интересом, скажем, y = 1 (в отличие от y = 0), в данной популяции A, которая полностью подвергается воздействию (т.е. воздействие x = 1 для каждой единицы населения) риск этого события будет R _A1 . Контрфактивный или ненаблюдаемый риск R _A0 соответствует риску, который был бы наблюдается, если бы эти же люди были неэкспонированы (то есть x = 0 для каждой единицы населения). Таким образом, истинный эффект воздействия: R _A1 - R _A0 (если кто -то заинтересован в различиях в риске) или R _A1 / R _A0 (если кто -то заинтересован в относительном риске). Поскольку контрфактивный риск R _A0 является ненаблюдаемым, мы приближаемся к нему, используя вторую популяцию B, и мы фактически измеряем следующие отношения: R _A1 - R _B0 или R _A1 / R _B0 . В этой ситуации возникает смешение, когда r _a0 ♠ r _b0 . (NB: пример предполагает бинарный результат и переменные воздействия.)

Некоторые эпидемиологи предпочитают думать о смешении отдельно от общих категоризаций смещения, поскольку, в отличие от отбора и предвзятости информации, смешанные стебли из реальных причинно -следственных эффектов.

Профессия

Немногие университеты предложили эпидемиологию в качестве курса обучения на уровне бакалавриата. существует программа бакалавриата В Университете Джона Хопкинса , в котором студенты, специализирующиеся по общественному здравоохранению, могут пройти курсы на уровне выпускников, включая эпидемиологию,-в старшем курсе в Школе общественного здравоохранения Bloomberg . В дополнение к магистратуру и докторской степени в области эпидемиологии, Школа общественного здравоохранения Мичиганского университета предлагает программы получения степени бакалавра с 2017 года, которые включают курсовые работы по эпидемиологии.

Хотя эпидемиологические исследования проводятся людьми из различных дисциплин, переменные уровни обучения эпидемиологическим методам предоставляются во время аптеки , медицинской , ветеринарной , социальной работы , подиатрии , сестринского дела , физиотерапии и клинической психологии , в дополнение к формальному обучению и магистратуру Докторские студенты в области общественного здравоохранения получают.

Как практики общественного здравоохранения, эпидемиологи работают в ряде различных условий. Некоторые эпидемиологи работают «в этой области» (т.е. в сообществе; обычно в службе общественного здравоохранения) и часто находятся на переднем крае исследования и борьбы с вспышками заболеваний. Другие работают в некоммерческих организациях, университетах, больницах или более крупных государственных организациях (например, государственные и местные отделы здравоохранения в Соединенных Штатах), министерства здравоохранения, врачи без границ , Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC), The CDC), Агентство здравоохранения , Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) или Агентство общественного здравоохранения Канады . Эпидемиологи также могут работать в коммерческих организациях (например, фармацевтические и медицинские компании) в таких группах, как исследование рынка или клиническая разработка.

COVID-19

В статье в апреле 2020 года в Университете Южной Калифорнии отмечались, что « эпидемия коронавируса ... Эпидемиология тяги - изучение заболеваемости, распределения и контроля заболеваний в популяции - на передний план научных дисциплин по всему миру и даже создал временные знаменитости. из некоторых его практикующих. "

Смотрите также

• Корректировка возраста - техника, используемая для сравнения популяций с разными возрастными профилями
• Исследование сердечных заболеваний Caerphilly - проект медицинских исследований
• Центр исследований эпидемиологии бедствий ( CRED )
• Задуменный учебный центр
• План циркуляции
• Контактное отслеживание - поиск и выявление людей, контактирующих с кем -то с инфекционным заболеванием
• Критический размер сообщества - минимальный размер закрытой популяции, в которой патоген может сохраняться на неопределенный срок
• Кластер заболевания - большая частота заболеваемости в определенном месте или сроке
• Картирование диффузии заболевания - карта риска заболевания для региона
• Модели компартмента в эпидемиологии - тип математической модели, используемой для инфекционных заболеваний
• Эпидемиологический метод - научный метод в конкретной области
• Эпидемиологический переход - термин в демографии
• Европейский центр профилактики и контроля заболеваний - агентство Европейского Союза
• Латиноамериканский парадокс - эпидемиологическое открытие
• Международное общество фармакоэпидемиологии
• Матрица работы с эксплуатацией -средства оценки истории страниц профессиональной экспозиции человека, демонстрирующих описания Wikidata как запасной
• Математическое моделирование инфекционных заболеваний - Использование математических моделей для понимания страниц передачи инфекционных заболеваний, демонстрирующих короткие описания перенаправления мишеней
• Менделяйская рандомизация - статистический метод в генетической эпидемиологии
• Профессиональная эпидемиология - эпидемиология заболеваний на рабочих местах
• Прогнозирующая аналитика - статистические методы, анализирующие факты, чтобы сделать прогнозы об неизвестных событиях
• Общество психологии здоровья профессиональной медицинской помощи - Американская организация психологии гигиены труда
• Группы населения в области биомедицины - здоровье, основанное на расовой идентичности
• Пространственная эпидемиология - подполет географии здравоохранения, сфокусированный на изучении пространственного распределения страниц результатов в отношении здоровья, демонстрирующих описания викидаты как запасной
• Изучение здоровья в Померании
• Целевые стратегии иммунизации
• Городское планирование - технический и политический процесс землепользования и городского дизайна
• Исследование Уайтхолла - исследование здоровья британских государственных служащих
• Зоноз - болезнь, которое может передаваться от других видов на человека

Ссылки

Источники

• Клейтон, Дэвид и Майкл Хиллс (1993) Статистические модели в эпидемиологии издательство Оксфордского университета. ISBN   0-19-852221-5
• Микель Порта , редактор (2014) «Словарь эпидемиологии», 6 -е изд, Нью -Йорк: издательство Оксфордского университета. Словарь эпидемиологии архивировал 11 июля 2017 года на машине Wayback
• Морабия, Альфредо, редактор. (2004) История эпидемиологических методов и концепций. Базель, Биркхаузер Верлаг. Часть I. История эпидемиологических методов и концепций архивировала 30 июня 2022 года на машине Wayback История эпидемиологических методов и концепций, архивированных 3 июля 2011 г. на машине Wayback
• Smetanin P, Kobak P, Moyer C, Maley O (2005). «Управление рисками программ исследований по борьбе с политикой контроля табака». Всемирная конференция по табаке или здравоохранению, 12–15 июля 2006 г., Вашингтон, округ Колумбия.
• Szklo M, Nieto FJ (2002). «Эпидемиология: за пределами основ», Aspen Publishers.
• Робертсон Л.С. (2015). Эпидемиология травмы: четвертое издание. Бесплатно онлайн в nanlee.net
• Ротман К., Сандер Гренланд , Лэш Т., редакторы (2008). «Современная эпидемиология», 3 -е издание, Lippincott Williams & Wilkins. ISBN   0-7817-5564-6 , 978-0-7817-5564-1
• Олсен Дж., Кристенсен К., Мюррей Дж., Экбом А. Введение в эпидемиологию для медицинских работников. Нью -Йорк: Springer Science+Business Media; 2010 год ISBN   978-1-4419-1497-2

Внешние ссылки

• Агентство по защите здравоохранения архивировало 29 января 2007 года на машине Wayback
• Сборник биостатистических исследований архив архивировал 24 октября 2021 года на The Wayback Machine
• Европейская эпидемиологическая федерация
• «Эпидемиология для непосвященных» архивированных 21 марта 2019 года на машине Wayback D. Coggon, G. Rose, DJP Barker, British Medical Journal
• Epidem.com Архивировал 24 сентября 2001 года в The Wayback Machine - Эпидемиология (рецензированный научный журнал, который публикует оригинальные исследования по эпидемиологическим темам)
• «Эпидемиология» Архивировано 29 апреля 2021 года на машине Wayback - в: Филипп С. Брахман, Медицинская микробиология (четвертое издание), Национальный центр биотехнологии США.
• Виртуальная лаборатория Monash - моделирование эпидемического распространения по ландшафту
• Отделение раковой эпидемиологии и генетики, Национальный институт рака, Национальный институт здравоохранения Архивировал 12 августа 2009 года на машине Wayback
• Центр исследований по эпидемиологии бедствий, архивных 15 марта 2010 года в The Wayback Machine - A WHO Collaborating Center
• Библиотека эпидемиологии людей
• Эпидемиология вспышки COVID-19 Архивирована 28 марта 2020 года на The Wayback Machine