✖


Jump to content

Эпидемиология

Чтобы узнать о других значениях, см. Эпидемиология (значения) .

Часть серии о
Общественное здравоохранение
Подполя
Профилактика
Списки и категории

Эпидемиология – это изучение и анализ распространения (кто, когда и где), закономерностей и определяющих факторов состояния здоровья и заболеваний в определенной популяции .

Это краеугольный камень общественного здравоохранения , который формирует политические решения и научно обоснованную практику , определяя факторы риска заболеваний и цели профилактического здравоохранения . Эпидемиологи помогают с дизайном исследования, сбором и статистическим анализом данных, корректировкой интерпретации и распространением результатов (включая экспертную оценку и периодический систематический обзор ). Эпидемиология помогла разработать методологию, используемую в клинических исследованиях , исследованиях общественного здравоохранения и, в меньшей степени, фундаментальных исследованиях в области биологических наук. [1]

Основные области эпидемиологических исследований включают причинно-следственную связь заболеваний, передачу , вспышек расследование , надзор за заболеваниями , экологическую эпидемиологию , судебно-медицинскую эпидемиологию , профессиональную эпидемиологию , скрининг , биомониторинг и сравнение эффектов лечения, например, в клинических испытаниях . Эпидемиологи полагаются на другие научные дисциплины, такие как биология , чтобы лучше понять процессы заболевания, статистика , чтобы эффективно использовать данные и сделать соответствующие выводы, социальные науки , чтобы лучше понять ближайшие и отдаленные причины, а также инженерные науки для оценки воздействия .

Эпидемиология , буквально означающая «изучение того, что происходит с людьми», происходит от греческого epi «на, среди», demos «народ, район» и logos «изучение, слово, беседа», что позволяет предположить, что она применима только к человеку. населения. Однако этот термин широко используется в исследованиях зоологических популяций (ветеринарная эпидемиология), хотя термин « эпизоология » доступен, а также применяется к исследованиям популяций растений (ботаническая эпидемиология или эпидемиология болезней растений ). [2]

Различие между «эпидемией» и «эндемией» впервые провел Гиппократ . [3] различать болезни, которые «посещают» население (эпидемические), от болезней, которые «проживают внутри» населения (эндемические). [4] Термин «эпидемиология», по-видимому, впервые был использован для описания изучения эпидемий в 1802 году испанским врачом Хоакином де Вильяльбой в «Эпидемиологии Испании» . [4] Эпидемиологи также изучают взаимодействие заболеваний в популяции — состояние, известное как синдемическое .

Термин «эпидемиология» в настоящее время широко применяется для описания и причин не только эпидемических и инфекционных заболеваний, но и болезней в целом, включая связанные с ними состояния. Некоторые примеры тем, изучаемых в рамках эпидемиологии, включают высокое кровяное давление, психические заболевания и ожирение . Таким образом, эта эпидемиология основана на том, как характер заболевания вызывает изменения в функциях человека.

История [ править ]

Греческий врач Гиппократ , которого учил Демокрит, был известен как отец медицины . [5] [6] искал логику болезни; он - первый известный человек, который исследовал взаимосвязь между возникновением болезней и воздействием окружающей среды. [7] Гиппократ считал, что болезни человеческого тела вызваны дисбалансом четырех жидкостей (черной желчи, желтой желчи, крови и слизи). Лекарством от болезни было удаление или добавление юмора, о котором идет речь, чтобы сбалансировать тело. Эта вера привела к применению кровопускания и диеты в медицине. [8] Он ввел термины «эндемический» (для болезней, обычно встречающихся в одних местах, но не в других) и «эпидемический» (для болезней, которые наблюдаются в одних случаях, но не в других). [9]

Современная эпоха [ править ]

Смотрите также: История возникающих инфекционных заболеваний.

В середине 16 века врач из Вероны по имени Джироламо Фракасторо первым предложил теорию о том, что очень маленькие, невидимые частицы, вызывающие болезни, являются живыми. Считалось, что они могут распространяться по воздуху, размножаться сами по себе и уничтожаться огнем. Тем самым он опроверг ( Галена теорию миазмов отравляющий газ у больных людей). В 1543 году он написал книгу « De contagione et contagiosis morbis» , в которой первым предложил пропагандировать личную и экологическую гигиену для предотвращения болезней. Разработка Антони ван Левенгуком достаточно мощного микроскопа в 1675 году предоставила визуальные доказательства существования живых частиц, соответствующие микробной теории болезней . [ нужна ссылка ]

Во времена Мин династии У Юкэ (1582–1652) развил идею о том, что некоторые болезни вызываются трансмиссивными агентами, которых он назвал Ли Ци (戾气 или чумные факторы), когда заметил, что вокруг него в период между 1641 и 1644 годами бушевали различные эпидемии. [10] Его книгу «Вэнь И Лунь» (瘟疫论, «Трактат о чуме/Трактат об эпидемических заболеваниях») можно считать основным этиологическим трудом, выдвинувшим эту концепцию. [11] Его концепции все еще рассматривались ВОЗ при анализе вспышки атипичной пневмонии в 2004 году в контексте традиционной китайской медицины. [12]

Другой пионер, Томас Сиденхэм (1624–1689), был первым, кто распознал лихорадку у жителей Лондона в конце 1600-х годов. Его теории лечения лихорадки встретили сильное сопротивление со стороны традиционных врачей того времени. Ему не удалось найти первопричину оспенной лихорадки, которую он исследовал и лечил. [8]

Джон Граун , галантерейщик и статистик-любитель, опубликовал «Естественные и политические наблюдения... над счетами смертности» в 1662 году. В нем он проанализировал списки смертности в Лондоне до Великой чумы , представил одну из первых таблиц смертности и сообщил временные тенденции для многих болезней, новых и старых. Он предоставил статистические доказательства многих теорий болезней, а также опроверг некоторые широко распространенные идеи о них. [ нужна ссылка ]

Оригинальная карта Джона Сноу, показывающая очаги случаев холеры во время лондонской эпидемии 1854 года.

Джон Сноу известен своими исследованиями причин эпидемий холеры в XIX веке , а также известен как отец (современной) эпидемиологии. [13] [14] Он начал с того, что заметил значительно более высокий уровень смертности в двух районах, снабжаемых компанией Southwark. Его определение насоса на Брод-стрит как причины эпидемии в Сохо считается классическим примером эпидемиологии. Сноу использовал хлор, пытаясь очистить воду, и снял ручку; это положило конец вспышке. Это событие было воспринято как важное событие в истории общественного здравоохранения и считается основополагающим событием науки эпидемиологии, которое помогло сформировать политику общественного здравоохранения во всем мире. [15] [16] Однако исследования и профилактические меры Сноу, направленные на предотвращение дальнейших вспышек, не были полностью приняты и реализованы на практике до его смерти из-за преобладающей в то время теории миазмов - модели болезней, в которой причиной болезни считалось плохое качество воздуха. Это использовалось для оправдания высокого уровня заражения в бедных районах вместо решения основных проблем плохого питания и санитарии, и его работа доказала ложность этого утверждения. [17]

Среди других пионеров - датский врач Питер Антон Шляйснер , который в 1849 году рассказал о своей работе по предотвращению эпидемии столбняка новорожденных на островах Вестманна в Исландии . [18] [19] Другим важным пионером был венгерский врач Игнац Земмельвейс , который в 1847 году снизил детскую смертность в венской больнице, введя процедуру дезинфекции. Его результаты были опубликованы в 1850 году, но его работа была плохо воспринята коллегами, которые прекратили процедуру. Дезинфекция не стала широко практиковаться до тех пор, пока британский хирург Джозеф Листер не «открыл» антисептики в 1865 году в свете работ Луи Пастера . [ нужна ссылка ]

В начале 20 века математические методы были внедрены в эпидемиологию Рональдом Россом , Джанет Лейн-Клейпон , Андерсоном Греем Маккендриком и другими. [20] [21] [22] [23] Параллельно в 1920-х годах немецко-швейцарский патолог Макс Асканази и другие основали Международное общество географической патологии для систематического исследования географической патологии рака и других неинфекционных заболеваний среди населения в разных регионах. После Второй мировой войны Ричард Долл и другие непатологи присоединились к этой области и разработали методы изучения рака, заболевания, закономерности и способы возникновения которого невозможно было должным образом изучить с помощью методов, разработанных для эпидемий инфекционных заболеваний. География патологии в конечном итоге объединилась с эпидемиологией инфекционных заболеваний, образовав область, которой сегодня является эпидемиология. [24]

Еще одним прорывом стала публикация в 1954 году результатов исследования британских врачей , проведенного Ричардом Доллом и Остином Брэдфордом Хиллом , которое предоставило очень сильную статистическую поддержку связи между курением табака и раком легких . [ нужна ссылка ]

В конце 20-го века, с развитием биомедицинских наук, ряд молекулярных маркеров в крови, других биообразцах и окружающей среде был идентифицирован как предикторы развития или риска определенного заболевания. Эпидемиологические исследования, направленные на изучение взаимосвязи между этими биомаркерами, анализируемыми на молекулярном уровне, и заболеванием, получили широкое название « молекулярная эпидемиология ». В частности, « генетическая эпидемиология » использовалась для эпидемиологии генетических вариаций и заболеваний зародышевой линии. Генетическая изменчивость обычно определяется с использованием ДНК лейкоцитов периферической крови. [ нужна ссылка ]

21 век [ править ]

С 2000-х годов полногеномные исследования ассоциаций (GWAS) для выявления генетических факторов риска многих заболеваний и состояний здоровья. широко проводятся [ нужна ссылка ]

Хотя в большинстве молекулярно-эпидемиологических исследований все еще используются традиционные системы диагностики и классификации заболеваний, все чаще признается, что прогрессирование заболевания представляет собой по своей сути гетерогенные процессы, различающиеся от человека к человеку. Концептуально у каждого человека есть уникальный болезненный процесс, отличающийся от любого другого человека («принцип уникального заболевания»). [25] [26] учитывая уникальность экспосомы ( совокупность эндогенных и экзогенных/средовых воздействий) и ее уникальное влияние на молекулярный патологический процесс у каждого индивидуума. Исследования по изучению взаимосвязи между воздействием и молекулярными патологическими признаками заболеваний (особенно рака ) становились все более распространенными на протяжении 2000-х годов. Однако использование молекулярной патологии в эпидемиологии создало уникальные проблемы, включая отсутствие руководящих принципов исследований и стандартизированных статистических методологий, а также нехватку междисциплинарных экспертов и программ обучения. [27] Более того, концепция гетерогенности заболеваний, по-видимому, противоречит давней предпосылке эпидемиологии о том, что люди с одинаковым названием болезни имеют сходную этиологию и болезненные процессы. Для решения этих проблем и развития науки о здоровье населения в эпоху молекулярной прецизионной медицины «молекулярная патология» и «эпидемиология» были объединены в новую междисциплинарную область « молекулярная патологическая эпидемиология » (МПЭ). [28] [29] определяется как «эпидемиология молекулярной патологии и гетерогенности заболеваний». В MPE исследователи анализируют взаимосвязь между (A) факторами окружающей среды, питания, образа жизни и генетическими факторами; (B) изменения в клеточных или внеклеточных молекулах; и (C) эволюция и прогрессирование заболевания. Лучшее понимание гетерогенности патогенеза заболеваний будет способствовать выяснению этиологии заболеваний. Подход MPE можно применять не только к неопластическим, но и к неопухолевым заболеваниям. [30] Концепция и парадигма MPE получили широкое распространение в 2010-х годах. [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [ чрезмерное цитирование ]

К 2012 году было признано, что эволюция многих патогенов достаточно быстрая, чтобы иметь большое значение для эпидемиологии, и что, следовательно, многого можно добиться от междисциплинарного подхода к инфекционным заболеваниям, объединяющего эпидемиологию и молекулярную эволюцию, чтобы «информировать стратегии контроля или даже лечение пациентов». ." [38] [39] Современные эпидемиологические исследования могут использовать передовую статистику и машинное обучение для создания прогностических моделей , а также для определения эффектов лечения. [40] [41] Растет признание того, что для эпидемиологических исследований можно использовать широкий спектр современных источников данных, многие из которых не связаны со здравоохранением или эпидемиологией. Такая цифровая эпидемиология может включать данные поиска в Интернете, записи мобильных телефонов и розничные продажи наркотиков. [ нужна ссылка ]

Виды обучения [ править ]

Основная статья: Дизайн исследования

Эпидемиологи используют ряд методов исследования, от наблюдательных до экспериментальных, которые обычно подразделяются на описательные (включающие оценку данных, охватывающих время, место и личность), аналитические (с целью дальнейшего изучения известных связей или предполагаемых взаимосвязей) и экспериментальные (термин часто приравнивают к клиническим или общественным испытаниям методов лечения и других вмешательств). В наблюдательных исследованиях природе позволено «идти своим чередом», как со стороны наблюдают эпидемиологи. И наоборот, в экспериментальных исследованиях эпидемиолог контролирует все факторы, входящие в определенное тематическое исследование. [42] Эпидемиологические исследования направлены, где это возможно, на выявление объективной связи между такими воздействиями , как алкоголь или курение, биологические агенты , стресс или химические вещества , и смертностью или заболеваемостью . Выявление причинно-следственных связей между этими воздействиями и последствиями является важным аспектом эпидемиологии. Современные эпидемиологи используют информатику и инфодемиологию. [43] [44] как инструменты. [ нужна ссылка ] [45] [46] [47]

Наблюдательные исследования состоят из двух компонентов: описательного и аналитического. Описательные наблюдения относятся к тому, «кто, что, где и когда возникает состояние, связанное со здоровьем». Однако аналитические наблюдения больше касаются того, «как» происходит событие, связанное со здоровьем. [42] Экспериментальная эпидемиология включает три типа случаев: рандомизированные контролируемые исследования (часто используемые для тестирования новых лекарств или лекарств), полевые испытания (проводимые на людях с высоким риском заражения заболеванием) и общественные испытания (исследования болезней социального происхождения). [42]

Термин «эпидемиологическая триада» используется для описания пересечения Хозяина , Агента и Окружающей среды при анализе вспышки. [ нужна ссылка ]

Серия дел [ править ]

Серии случаев могут относиться к качественному изучению опыта одного пациента или небольшой группы пациентов с аналогичным диагнозом или к статистическому фактору, который может вызвать заболевание с периодами, когда они не подвергаются воздействию. [48]

Первый тип исследования носит чисто описательный характер и не может использоваться для выводов об общей популяции пациентов с этим заболеванием. Исследования такого типа, в которых проницательный врач выявляет необычные особенности заболевания или истории болезни пациента, могут привести к формулировке новой гипотезы. Используя данные серии, можно провести аналитические исследования для изучения возможных причинных факторов. Они могут включать исследования «случай-контроль» или проспективные исследования. Исследование «случай-контроль» будет включать в себя сопоставление сопоставимых контрольных групп без заболевания со случаями в серии. Проспективное исследование будет включать в себя отслеживание серии случаев с течением времени для оценки естественного течения заболевания. [49]

Последний тип, более формально описываемый как самоконтролируемые исследования серии случаев, делит время наблюдения отдельного пациента на периоды воздействия и неэкспонирования и использует процессы регрессии Пуассона с фиксированными эффектами для сравнения частоты возникновения данного исхода между периодами воздействия и неэкспонирования. . Этот метод широко использовался при изучении побочных реакций на вакцинацию, и в некоторых случаях было показано, что он обеспечивает статистическую мощность, сравнимую с той, которая доступна в когортных исследованиях. [ нужна ссылка ]

случай- Исследования « » контроль

В исследованиях «случай-контроль» субъектов отбирают в зависимости от статуса их заболевания. Это ретроспективное исследование. Группу лиц с положительным диагнозом заболевания («группа случая») сравнивают с группой лиц с отрицательным диагнозом заболевания («контрольная» группа). Контрольная группа в идеале должна состоять из той же группы населения, которая стала причиной случаев заболевания. Исследование «случай-контроль» рассматривает потенциальные воздействия, с которыми могли столкнуться обе группы (заболевшие и контрольная группа). Строится таблица 2×2, в которой показаны экспонированные случаи (A), экспонированные контроли (B), неэкспонированные случаи (C) и неэкспонированные контроли (D). Статистика, созданная для измерения связи, представляет собой отношение шансов (OR), которое представляет собой отношение шансов заражения в случаях (A/C) к шансам заражения в контрольной группе (B/D), т. е. OR = (AD /БК). [ нужна ссылка ]

Случаи Элементы управления
Незащищенный А Б
Неэкспонированный С Д

Если ОШ значительно больше 1, то делается вывод: «Люди с этим заболеванием с большей вероятностью подверглись воздействию», тогда как если оно близко к 1, то воздействие и заболевание вряд ли связаны. Если OR намного меньше единицы, то это говорит о том, что воздействие является защитным фактором в возникновении заболевания.Исследования «случай-контроль» обычно выполняются быстрее и экономичнее, чем когортные исследования , но чувствительны к систематической ошибке (например, систематической ошибке запоминания и систематической ошибке отбора ). Основная задача состоит в том, чтобы определить подходящую контрольную группу; Распределение воздействия среди контрольной группы должно быть репрезентативным для распределения среди населения, вызвавшего возникновение случаев. Этого можно добиться путем составления случайной выборки из исходной группы риска. Как следствие, в контрольную группу могут входить люди с изучаемым заболеванием, когда заболевание имеет высокий уровень заболеваемости среди населения. [ нужна ссылка ]

Основным недостатком исследований случай-контроль является то, что для того, чтобы считаться статистически значимым, минимальное количество случаев, требуемое при 95% доверительном интервале, связано с отношением шансов уравнением:

где N — отношение случаев к контролю.Когда отношение шансов приближается к 1, количество случаев, необходимых для статистической значимости, возрастает до бесконечности; делая исследования «случай-контроль» практически бесполезными для низких отношений шансов. Например, для отношения шансов 1,5 и случаев = контроля таблица, показанная выше, будет выглядеть следующим образом:

Случаи Элементы управления
Незащищенный 103 84
Неэкспонированный 84 103

Для отношения шансов 1,1:

Случаи Элементы управления
Незащищенный 1732 1652
Неэкспонированный 1652 1732

исследования Когортные ​ ​

В когортных исследованиях субъекты отбираются в зависимости от их статуса воздействия. Субъекты исследования должны подвергаться риску исследуемого исхода в начале когортного исследования; обычно это означает, что к моменту начала когортного исследования у них не должно быть никаких заболеваний. За когортой наблюдают во времени, чтобы оценить их дальнейший исходный статус. Примером когортного исследования может служить исследование группы курильщиков и некурящих с течением времени для оценки заболеваемости раком легких. Строится та же таблица 2×2, что и в исследовании «случай-контроль». Однако полученная точечная оценка представляет собой относительный риск (RR), который представляет собой вероятность заболевания человека в группе, подвергавшейся воздействию, P e = A / ( A + B ) по сравнению с вероятностью заболевания для человека в группе, не подвергавшейся воздействию. , п ты знак равно C / ( C + D ), т.е. RR знак равно п е / п ты .

..... Случай Не случай Общий
Незащищенный А Б ( А + Б )
Неэкспонированный С Д ( С + Д )

Как и в случае с ОШ, ОР больше 1 указывает на связь, из чего можно сделать вывод: «У тех, кто подвергся воздействию, вероятность развития заболевания была выше».

Проспективные исследования имеют много преимуществ по сравнению с исследованиями «случай-контроль». ОР является более мощным показателем эффекта, чем ОШ, поскольку ОШ представляет собой всего лишь оценку ОР, поскольку истинную заболеваемость невозможно рассчитать в исследовании «случай-контроль», где субъекты отбираются на основе статуса заболевания. Временность можно установить в проспективном исследовании, и искажающие факторы легче контролировать. Однако они более дорогостоящие, и существует большая вероятность потери субъектов из-за последующего наблюдения в зависимости от длительного периода наблюдения за когортой.

Когортные исследования также ограничиваются тем же уравнением для количества случаев, что и когортные исследования, но если базовый уровень заболеваемости в исследуемой популяции очень низок, необходимое количество случаев уменьшается на 1 ⁄ 2 .

Причинно-следственный вывод [ править ]

Основная статья: Причинно-следственный вывод

Хотя эпидемиологию иногда рассматривают как набор статистических инструментов, используемых для выяснения связей между воздействием и последствиями для здоровья, более глубокое понимание этой науки заключается в выявлении причинно-следственных связей.

« Корреляция не подразумевает причинно-следственной связи » — общая тема большей части эпидемиологической литературы. Для эпидемиологов ключом является термин «вывод» . Корреляция или, по крайней мере, связь между двумя переменными является необходимым, но недостаточным критерием для вывода о том, что одна переменная является причиной другой. Эпидемиологи используют собранные данные и широкий спектр биомедицинских и психосоциальных теорий итеративным способом для создания или расширения теории, для проверки гипотез и для обоснованных, обоснованных утверждений о том, какие связи являются причинно-следственными, и о том, как именно они являются причинно-следственными.

Эпидемиологи подчеркивают, что понимание « одна причина – одно следствие » является упрощенным заблуждением. [50] Большинство исходов, будь то болезнь или смерть, вызваны цепочкой или паутиной, состоящей из многих составных причин. [51] Причины можно разделить на необходимые, достаточные и вероятностные условия. Если необходимое условие можно выявить и контролировать (например, антитела к возбудителю заболевания, энергия при травме), вредного исхода можно избежать (Робертсон, 2015). Одним из инструментов, регулярно используемых для концептуализации множественной причинности, связанной с болезнями, является модель причинно-следственной диаграммы . [52]

Брэдфорда Критерии ​ Хилла

Основная статья: критерии Брэдфорда Хилла

В 1965 году Остин Брэдфорд Хилл предложил ряд соображений, которые помогут оценить доказательства причинно-следственной связи. [53] которые стали широко известны как « критерии Брэдфорда Хилла ». В отличие от явных намерений их автора, соображения Хилла теперь иногда преподаются как контрольный список, который необходимо использовать для оценки причинно-следственной связи. [54] Сам Хилл сказал: «Ни одна из моих девяти точек зрения не может привести неоспоримых доказательств за или против гипотезы причины и следствия, и ни одна из них не может быть необходима sine qua non ». [53]

  1. Сила ассоциации : небольшая ассоциация не означает отсутствия причинно-следственной связи, хотя чем больше ассоциация, тем более вероятно, что она является причинно-следственной. [53]
  2. Согласованность данных . Согласованные результаты, наблюдаемые разными людьми в разных местах с использованием разных образцов, повышают вероятность эффекта. [53]
  3. Специфичность : причинно-следственная связь вероятна, если существует очень специфическая популяция в конкретном месте и болезнь, и нет другого вероятного объяснения. Чем более специфична связь между фактором и эффектом, тем больше вероятность причинно-следственной связи. [53]
  4. Временность : следствие должно произойти после причины (и если между причиной и ожидаемым следствием существует ожидаемая задержка, то эффект должен произойти после этой задержки). [53]
  5. Биологический градиент : большее воздействие обычно приводит к большей частоте возникновения эффекта. Однако в некоторых случаях само присутствие фактора может спровоцировать эффект. В других случаях наблюдается обратная пропорция: большее воздействие приводит к снижению заболеваемости. [53]
  6. Правдоподобие . Правдоподобный механизм связи причины и следствия полезен (но Хилл отметил, что знание этого механизма ограничено текущими знаниями). [53]
  7. Согласованность : Согласованность эпидемиологических и лабораторных данных увеличивает вероятность эффекта. Однако Хилл отметил, что «... отсутствие таких [лабораторных] данных не может свести на нет эпидемиологическое воздействие на ассоциации». [53]
  8. Эксперимент : «Иногда можно апеллировать к экспериментальным данным». [53]
  9. Аналогия : Можно учитывать влияние аналогичных факторов. [53]

Юридическая интерпретация ​ ​

Эпидемиологические исследования могут доказать лишь то, что агент мог вызвать, но не то, что он действительно вызвал эффект в каждом конкретном случае:

Эпидемиология занимается вопросами заболеваемости среди населения и не затрагивает вопрос о причине заболевания отдельного человека. Этот вопрос, иногда называемый специфической причинно-следственной связью, выходит за рамки науки эпидемиологии. Эпидемиология имеет свои пределы в тот момент, когда делается вывод о причинной связи между возбудителем и заболеванием (общая причинность) и когда определяется величина избыточного риска, приписываемого возбудителю; то есть эпидемиология рассматривает вопрос о том, может ли агент вызвать заболевание, а не о том, действительно ли агент вызвал конкретное заболевание истца. [55]

В законодательстве США эпидемиология сама по себе не может доказать отсутствие причинно-следственной связи в целом. И наоборот, это может быть принято (и в некоторых обстоятельствах) судами США в отдельном случае для обоснования вывода о существовании причинно-следственной связи, основанного на балансе вероятностей .

Поддисциплина судебно-эпидемиологии направлена ​​на расследование конкретных причин заболеваний или травм у отдельных лиц или групп лиц в случаях, когда причинно-следственная связь оспаривается или неясна, для представления в юридических целях.

здравоохранением на населения уровне Управление

Эпидемиологическая практика и результаты эпидемиологического анализа вносят значительный вклад в формирующиеся системы управления здравоохранением на уровне населения.

Управление здравоохранением на уровне населения включает в себя способность:

  • Оценить состояние здоровья и медицинские потребности целевой группы населения;
  • Осуществлять и оценивать меры вмешательства, направленные на улучшение здоровья этого населения; и
  • Эффективно и действенно обеспечивать уход за членами этого населения таким образом, чтобы это соответствовало культурным, политическим ценностям и ценностям ресурсов здравоохранения сообщества.

Современное управление здравоохранением на уровне населения является сложным и требует множественного набора навыков (медицинских, политических, технологических, математических и т. д.), ключевым компонентом которых является эпидемиологическая практика и анализ, которые объединены с наукой управления для обеспечения эффективного и результативного здравоохранения. уход и медико-санитарная помощь населению. Эта задача требует дальновидности современных подходов к управлению рисками, которые преобразуют факторы риска для здоровья, статистику заболеваемости, распространенности и смертности (полученную на основе эпидемиологического анализа) в показатели управления, которые не только определяют, как система здравоохранения реагирует на текущие проблемы со здоровьем населения, но и как можно управлять системой здравоохранения, чтобы лучше реагировать на будущие потенциальные проблемы со здоровьем населения. [56]

Примеры организаций, которые используют управление здравоохранением на уровне населения и используют работу и результаты эпидемиологической практики, включают Канадскую стратегию по борьбе с раком, Программы борьбы против табака Министерства здравоохранения Канады, Фонд Рика Хансена, Канадскую исследовательскую инициативу по борьбе против табака. [57] [58] [59]

Каждая из этих организаций использует систему управления здравоохранением на уровне населения под названием «Жизнь в опасности», которая сочетает эпидемиологический количественный анализ с демографией, оперативными исследованиями агентств здравоохранения и экономикой для выполнения:

  • Моделирование воздействия на жизнь населения : измерение будущего потенциального воздействия болезней на население в отношении новых случаев заболевания, распространенности, преждевременной смерти, а также потенциальных лет жизни, потерянных из-за инвалидности и смерти;
  • Моделирование воздействия на жизнь рабочей силы : измерение будущего потенциального воздействия болезней на рабочую силу в отношении новых случаев заболевания, распространенности, преждевременной смерти и потенциальных лет жизни, потерянных из-за инвалидности и смерти;
  • Экономические последствия моделирования заболеваний : Измерение будущего потенциального воздействия болезни на располагаемый доход частного сектора (заработная плата, корпоративная прибыль, расходы на частное здравоохранение) и влияние располагаемого дохода государственного сектора (НДФЛ, корпоративный подоходный налог, потребительские налоги, государственные расходы). финансируемые расходы на здравоохранение ).

полевая Прикладная ​ эпидемиология

Прикладная эпидемиология — это практика использования эпидемиологических методов для защиты или улучшения здоровья населения. Прикладная полевая эпидемиология может включать расследование вспышек инфекционных и неинфекционных заболеваний, показателей смертности и заболеваемости, состояния питания, среди других показателей здоровья, с целью передачи результатов тем, кто может реализовать соответствующую политику или меры по борьбе с болезнями.

контекст Гуманитарный ​ ​

Поскольку эпиднадзор и отчетность о заболеваниях и других факторах здоровья становятся все более трудными в ситуациях гуманитарного кризиса, методологии, используемые для представления данных, подвергаются риску. Одно исследование показало, что менее половины (42,4%) обследований в области питания, выбранных в гуманитарном контексте, правильно рассчитали распространенность недоедания, и только одна треть (35,3%) обследований соответствовала критериям качества. Среди обследований смертности только 3,2% соответствовали критериям качества. Поскольку состояние питания и уровень смертности помогают определить тяжесть кризиса, отслеживание и отчетность об этих факторах здоровья имеют решающее значение.

Реестры актов гражданского состояния обычно являются наиболее эффективным способом сбора данных, но в гуманитарном контексте эти реестры могут отсутствовать, быть ненадежными или недоступными. Таким образом, смертность часто измеряется неточно с помощью либо проспективного демографического надзора, либо ретроспективных обследований смертности. Перспективный демографический надзор требует большого количества рабочей силы и его трудно реализовать в условиях рассредоточенного населения. Ретроспективные исследования смертности склонны к систематическим ошибкам в отборе и отчетности. Другие методы разрабатываются, но пока не являются общепринятой практикой. [60] [61] [62] [63]

и предвзятость Характеристика , достоверность

Эпидемическая волна [ править ]

Концепция волн эпидемий имеет значение, особенно для инфекционных заболеваний . Рабочее определение термина «эпидемическая волна» основано на двух ключевых характеристиках: 1) она включает в себя периоды восходящих или нисходящих тенденций и 2) эти повышения или понижения должны быть существенными и устойчивыми в течение определенного периода времени, чтобы можно было отличить их от незначительных колебаний или ошибок в отчетности. [64] Использование последовательного научного определения призвано обеспечить единый язык, который можно использовать для информирования и понимания развития пандемии COVID-19, что поможет организациям здравоохранения и политикам в планировании и распределении ресурсов.

Срок действия [ править ]

Различные области эпидемиологии имеют разные уровни достоверности. Одним из способов оценки достоверности результатов является соотношение ложноположительных результатов (заявленных неверных эффектов) к ложноотрицательным (исследованиям, которые не подтверждают истинный эффект). В генетической эпидемиологии исследования генов-кандидатов могут дать более 100 ложноположительных результатов на каждый ложноотрицательный результат. Напротив, общегеномная ассоциация выглядит почти наоборот: только один ложноположительный результат на каждые 100 или более ложноотрицательных результатов. [65] Это соотношение со временем улучшилось в генетической эпидемиологии, поскольку в этой области приняты строгие критерии. Напротив, другие эпидемиологические области не требуют такой строгой отчетности и в результате являются гораздо менее надежными. [65]

Случайная ошибка [ править ]

Случайная ошибка — это результат колебаний вокруг истинного значения из-за изменчивости выборки. Случайная ошибка — это просто случайность. Это может произойти во время сбора, кодирования, передачи или анализа данных. Примеры случайных ошибок включают плохо сформулированные вопросы, неправильное понимание индивидуального ответа конкретного респондента или опечатку при кодировании. Случайная ошибка влияет на измерения временным и непоследовательным образом, и случайную ошибку невозможно исправить. Во всех процедурах выборки присутствует случайная ошибка – ошибка выборки . [ нужна ссылка ]

Точность эпидемиологических переменных является мерой случайной ошибки. Точность также обратно пропорциональна случайной ошибке, поэтому уменьшение случайной ошибки означает увеличение точности. Доверительные интервалы рассчитываются, чтобы продемонстрировать точность оценок относительного риска. Чем уже доверительный интервал, тем точнее оценка относительного риска.

Есть два основных способа уменьшить случайную ошибку в эпидемиологическом исследовании . Во-первых, необходимо увеличить размер выборки исследования. Другими словами, добавьте больше предметов в свое исследование. Во-вторых, уменьшить вариативность измерений в исследовании. Этого можно достичь, используя более точный измерительный прибор или увеличивая количество измерений.

Обратите внимание, что если размер выборки или количество измерений увеличивается или приобретается более точный измерительный инструмент, затраты на исследование обычно увеличиваются. Обычно существует непростой баланс между необходимостью адекватной точности и практическим вопросом стоимости исследования.

Систематическая ошибка [ править ]

Систематическая ошибка или систематическая ошибка возникает, когда существует разница между истинным значением (в популяции) и наблюдаемым значением (в исследовании) по любой причине, кроме изменчивости выборки. Примером систематической ошибки может служить ситуация, когда используемый вами пульсоксиметр (неизвестно вам ) настроен неправильно и при каждом измерении добавляет два балла к истинному значению. Измерительное устройство могло быть точным, но не точным . Поскольку ошибка случается в каждом случае, она носит систематический характер. Выводы, которые вы сделаете на основе этих данных, все равно будут неверными. Но ошибка может быть воспроизведена в будущем (например, при использовании того же неправильно настроенного 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. Срок действия обычно разделяют на две составляющие:

  • Внутренняя валидность зависит от количества ошибок в измерениях, включая воздействие, заболевание и связь между этими переменными. Хорошая внутренняя валидность подразумевает отсутствие ошибок в измерениях и предполагает, что выводы могут быть сделаны, по крайней мере, в отношении изучаемых субъектов.
  • Внешняя валидность относится к процессу обобщения результатов исследования на популяцию, из которой была взята выборка (или даже за ее пределами, до более универсального утверждения). Это требует понимания того, какие условия релевантны (или нерелевантны) для обобщения. Внутренняя валидность, очевидно, является предпосылкой внешней валидности.

Предвзятость выбора [ править ]

Систематическая ошибка отбора возникает, когда субъекты исследования выбираются или становятся частью исследования в результате действия третьей, неизмеряемой переменной, которая связана как с воздействием, так и с интересующим результатом. [66] Например, неоднократно отмечалось, что уровень участия в исследовании курильщиков и некурящих, как правило, различается. (Сакетт Д. приводит пример Зельтцера и др., в котором 85% некурящих и 67% курильщиков вернули анкеты, отправленные по почте.) [67] Такая разница в ответах не приведет к предвзятости, если она также не связана с систематической разницей в результатах между двумя группами ответов.

предвзятость Информационная ​ ​

Информационная предвзятость — это предвзятость, возникающая из-за систематической ошибки в оценке переменной. [68] Примером этого является предвзятость воспоминания. Типичный пример снова приводит Сакетт при обсуждении исследования, посвященного влиянию конкретных воздействий на здоровье плода: «при опросе матерей, чьи недавние беременности закончились смертью или пороками развития плода (случаи), и соответствующей группы матерей, чьи беременности закончились обычно (контрольная группа) было обнаружено, что 28% первых и только 20% вторых сообщили о воздействии наркотиков, которое не могло быть подтверждено ни в более ранних проспективных интервью, ни в других медицинских записях». [67] В этом примере искажение воспоминаний, вероятно, произошло из-за того, что женщины, у которых были выкидыши, имели очевидную тенденцию лучше запоминать и, следовательно, сообщать о предыдущем воздействии.

Сбивает с толку [ править ]

Смешение традиционно определялось как смещение, возникающее в результате одновременного возникновения или смешивания эффектов внешних факторов, называемых искажающими факторами, с основным интересующим эффектом(ами). [68] [69] Более позднее определение смешения затрагивает понятие контрфактических эффектов. [69] Согласно этой точке зрения, когда кто-то наблюдает интересующий результат, скажем, Y=1 (в отличие от Y=0), в данной популяции A, которая полностью подвержена воздействию (т. е. подверженность X = 1 для каждой единицы населения), риск будет RA1 . этого события Контрфактический или ненаблюдаемый риск R A0 соответствует риску, который наблюдался бы, если бы те же самые люди не подвергались воздействию (т.е. X = 0 для каждой единицы населения). истинный эффект воздействия равен: RA1 , − RA0 ( если интересуются различиями в рисках) или RA1 Таким / RA0 образом (если интересуются относительным риском). Поскольку контрфактический риск R A0 вторую совокупность B, и фактически измеряем следующие отношения: R A1 − R B0 или RA1 ненаблюдаем, мы аппроксимируем его, используя / R B0 . В этой ситуации смешивание происходит, когда R A0 ≠ R B0 . [69] (Примечание: пример предполагает двоичные переменные результата и воздействия.)

Некоторые эпидемиологи предпочитают думать о смешении отдельно от обычных классификаций систематических ошибок, поскольку, в отличие от систематической ошибки отбора и информации, искажающее влияние обусловлено реальными причинными эффектами. [66]

Профессия [ править ]

Лишь немногие университеты предлагают эпидемиологию в качестве курса обучения на уровне бакалавриата. Одна известная программа бакалавриата существует в Университете Джонса Хопкинса , где студенты, специализирующиеся в области общественного здравоохранения, могут пройти курсы последипломного уровня, включая эпидемиологию, в течение последнего года обучения в Школе общественного здравоохранения Блумберга . [70]

Хотя эпидемиологические исследования проводятся представителями различных дисциплин, включая специалистов с клиническим образованием, таких как врачи, формальное обучение доступно в рамках программ магистратуры или докторантуры, включая магистр общественного здравоохранения (MPH), магистр наук эпидемиологии (MSc.), доктор общественных наук. здравоохранения (DrPH), доктор фармацевтических наук (PharmD), доктор философии (PhD), доктор наук (ScD). Многие другие программы последипломного образования, например, доктор социальной работы (DSW), доктор клинической практики (DClinP), доктор ортопедической медицины (DPM), доктор ветеринарной медицины (DVM), доктор сестринской практики (DNP), доктор физических Терапия (DPT), или для врачей с клиническим образованием, доктор медицины (MD) или бакалавр медицины и хирургии (MBBS или MBChB) и доктор остеопатической медицины (DO), включают некоторую подготовку по эпидемиологическим исследованиям или смежным темам, но это обучение обычно существенно меньше, чем предлагается в программах обучения, ориентированных на эпидемиологию или общественное здравоохранение. Отражая прочную историческую связь между эпидемиологией и медициной, формальные программы обучения могут быть созданы либо в школах общественного здравоохранения, либо в медицинских школах.

Как специалисты в области общественного здравоохранения/защиты здоровья, эпидемиологи работают в самых разных условиях. Некоторые эпидемиологи работают «в полевых условиях»; т.е. в обществе, обычно в службах общественного здравоохранения/защиты здоровья, и часто находятся на переднем крае расследования вспышек заболеваний и борьбы с ними. Другие работают в некоммерческих организациях, университетах, больницах и крупных государственных учреждениях, таких как государственные и местные департаменты здравоохранения, различные министерства здравоохранения, «Врачи без границ» , Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC), Агентство по охране здоровья , Всемирная организация здравоохранения. Организация здравоохранения (ВОЗ) или Агентство общественного здравоохранения Канады . Эпидемиологи также могут работать в коммерческих организациях, таких как фармацевтические компании и компании по производству медицинского оборудования, в таких группах, как исследования рынка или клинические разработки.

- КОВИД 19

опубликованной в апреле 2020 года В статье Университета Южной Калифорнии, , отмечалось, что « Эпидемия коронавируса ... выдвинула эпидемиологию – изучение заболеваемости, распространения и борьбы с болезнями среди населения – на передний план научных дисциплин по всему миру и даже сделала временных знаменитостей некоторых из его практиков». [71]

См. также [ править ]

Ссылки [ править ]

Цитаты [ править ]

  1. ^ Порта М (2014). Эпидемиологический словарь (6-е изд.). Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. ISBN  978-0-19-997673-7 . Проверено 16 июля 2014 г.
  2. ^ Наттер Ф. младший (1999). «Понимание взаимосвязей между ботанической, человеческой и ветеринарной эпидемиологией: все плюсы и минусы». Здоровье экосистемы . 5 (3): 131–40. дои : 10.1046/j.1526-0992.1999.09922.x .
  3. ^ Гиппократ (~ 200 г. до н.э.). Воздух, Вода, Места .
  4. ^ Перейти обратно: а б Кэрол Бак, Альваро Ллопис; Энрике Нахера; Милтон Террис (1998) Проблемы эпидемиологии: проблемы и избранная литература . Научное издание № 505. Панамериканская организация здравоохранения. Вашингтон, округ Колумбия. п. 3.
  5. ^ Альфредо Морабия (2004). История эпидемиологических методов и концепций . Биркхойзер. п. 93. ИСБН  978-3-7643-6818-0 .
  6. ^ Исторические события в эпидемиологии. Архивировано 19 февраля 2018 года в Wayback Machine . Глава 2. ООО «Джонс и Бартлетт Лиринг».
  7. ^ Рэй М. Меррилл (2010). Введение в эпидемиологию . Джонс и Бартлетт Обучение. п. 24. ISBN  978-0-7637-6622-1 .
  8. ^ Перейти обратно: а б Меррил, Рэй М., доктор философии, магистр здравоохранения. (2010): Введение в эпидемиологию , пятое издание. Глава 2: «Историческое развитие эпидемиологии». Издательство Джонс и Бартлетт
  9. ^ «Изменение концепций: предпосылки эпидемиологии» (PDF) . Дункан и партнеры. Архивировано из оригинала (PDF) 25 июля 2011 года . Проверено 3 февраля 2008 г.
  10. ^ Джозеф П.Б. (2012). Энциклопедия Черной смерти . АВС-КЛИО. п. 76. ИСБН  978-1598842548 . Проверено 24 февраля 2019 г.
  11. ^ Гобинь X, Яньхуэй С, Ляньхуа X (2018). Введение в китайскую культуру: история культуры, искусство, фестивали и ритуалы . Спрингер. п. 70. ИСБН  978-9811081569 . Проверено 24 февраля 2019 г.
  12. ^ «ТОРС: клинические испытания лечения с использованием сочетания традиционной китайской и западной медицины» . Всемирная организация здравоохранения. Архивировано из оригинала 8 июня 2018 года . Проверено 24 февраля 2019 г.
  13. ↑ Доктор Джон Сноу обвиняет загрязнение воды в эпидемии холеры, Дэвид Вачон. Архивировано 28 декабря 2011 г. в Wayback Machine. Департамент эпидемиологии Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, Школа общественного здравоохранения, май и июнь 2005 г.
  14. ↑ Джон Сноу, отец эпидемиологии. Архивировано 20 июня 2017 года в Wayback Machine NPR Talk of the Nation. 24 сентября 2004 г.
  15. ^ «Значение снега» . www.ph.ucla.edu .
  16. ^ Доктор Джон Сноу. Архивировано 16 июня 2014 года в Wayback Machine John Snow, Inc. и JSI Research & Training Institute, Inc.
  17. ^ Джонсон, Стивен, Карта призраков: [история самой ужасающей эпидемии Лондона – и как она изменила науку, города и современный мир] , OCLC   1062993385 , получено 16 сентября 2020 г.
  18. ^ Кришна, Кр (май 2019 г.). «Консультация по образованию» . Кришна.
  19. ^ Олёф Гардарсдоттир, Лофтур Гуттормссон (25 августа 2009 г.). «Меры общественного здравоохранения против столбняка новорожденных на острове Вестманнаэйяр (Исландия) в XIX веке». История семьи . 14 (3): 266–79. дои : 10.1016/j.hisfam.2009.08.004 . S2CID   72505045 . [ нужна проверка ]
  20. ↑ Статистики веков. Архивировано 30 июня 2022 года в Wayback Machine . СиСи Хейде, Юджин Сене
  21. ^ Андерсон Грей Маккендрик. Архивировано 22 августа 2011 года в Wayback Machine.
  22. ^ «Домашняя страница» . Университет Саутгемптона . Тел.: +4423 8059 5000 Факс: +4423 8059 3131 Университет Саутгемптона University Road Southampton SO17 1BJ Соединенное Королевство. [ постоянная мертвая ссылка ]
  23. ^ «Истоки и раннее развитие исследования случай-контроль» (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 18 января 2017 года . Проверено 31 августа 2013 г.
  24. ^ Мюллер Л.М. (2019). «Рак в тропиках: географическая патология и формирование эпидемиологии рака». Биообщества . 14 (4): 512–528. дои : 10.1057/s41292-019-00152-w . hdl : 1721.1/128433 . S2CID   181518236 .
  25. ^ Огино С., Фукс К.С., Джованнуччи Э. (2012). «Сколько молекулярных подтипов? Значение уникального принципа опухоли в персонализированной медицине» . Эксперт преподобный Мол Диагн . 12 (6): 621–28. дои : 10.1586/эр.12.46 . ПМЦ   3492839 . ПМИД   22845482 .
  26. ^ Огино С., Локхед П., Чан А.Т., Нишихара Р., Чо Э., Вольпин Б.М., Мейерхардт Дж.А., Мейснер А., Шернхаммер Э.С., Фукс К.С., Джованнуччи Э. (2013). «Молекулярно-патологическая эпидемиология эпигенетики: развивающаяся интегративная наука для анализа окружающей среды, хозяина и болезней» . Мод Патол . 26 (4): 465–84. дои : 10.1038/modpathol.2012.214 . ПМЦ   3637979 . ПМИД   23307060 .
  27. ^ Огино С., Кинг Э.Э., Бек А.Х., Шерман М.Э., Милнер Д.А., Джованнуччи Э. (2012). «Междисциплинарное образование для интеграции патологии и эпидемиологии: на пути к науке о здоровье на молекулярном и популяционном уровне» . Am J Epidemiol . 176 (8): 659–67. дои : 10.1093/aje/kws226 . ПМЦ   3571252 . ПМИД   22935517 .
  28. ^ Огино С., Стампфер М. (2010). «Факторы образа жизни и микросателлитная нестабильность при колоректальном раке: развивающаяся область молекулярной патологической эпидемиологии» . J Национальный онкологический институт . 102 (6): 365–67. дои : 10.1093/jnci/djq031 . ПМК   2841039 . ПМИД   20208016 .
  29. ^ Огино С., Чан А.Т., Фукс К.С., Джованнуччи Э. (2011). «Молекулярная патологическая эпидемиология колоректальной неоплазии: новая трансдисциплинарная и междисциплинарная область» . Гут . 60 (3): 397–411. дои : 10.1136/gut.2010.217182 . ПМК   3040598 . ПМИД   21036793 .
  30. ^ Филд А.Е., Камарго, Калифорния, Огино С. (2013). «Преимущества подтипирования ожирения: один размер не подходит всем». ДЖАМА . 310 (20): 2147–48. дои : 10.1001/jama.2013.281501 . ПМИД   24189835 .
  31. ^ Кертин К., Слэттери М.Л., Самовитц В.С. (2011). «Метилирование CpG-островков при колоректальном раке: прошлое, настоящее и будущее» . Международное исследование патологии . 2011 : 902674. doi : 10.4061/2011/902674 . ПМК   3090226 . ПМИД   21559209 .
  32. ^ Хьюз Л.А., Халид-де Баккер К.А., Смитс К.М., ден Брандт П.А., Джонкерс Д., Ахуджа Н. , Херман Дж.Г. , Вейенберг М.П., ​​ван Энгеланд М. (2012). «Фенотип метилатора CpG-островков при колоректальном раке: прогресс и проблемы» . Биохим Биофиз Акта . 1825 (1): 77–85. дои : 10.1016/j.bbcan.2011.10.005 . ПМИД   22056543 .
  33. ^ Ку С.С., Купер Д.Н., Ву М., Рукос Д.Х., Павитан Ю., Сунг Р., Якопетта Б. (2012). «Открытие генов при синдромах семейного рака путем секвенирования экзома: перспективы выяснения семейного колоректального рака типа X». Мод Патол . 25 (8): 1055–68. дои : 10.1038/modpathol.2012.62 . ПМИД   22522846 .
  34. ^ Чиа В.К., Али Р., Тох ХК (2012). «Аспирин как вспомогательная терапия для переосмысления парадигм колоректального рака». Nat Rev Clin Oncol . 9 (10): 561–70. дои : 10.1038/nrclinonc.2012.137 . ПМИД   22910681 . S2CID   7425809 .
  35. ^ Шпитц М.Р., Капорасо Н.Е., Селлерс Т.А. (2012). «Интегративная эпидемиология рака – следующее поколение» . Рак Дисков . 2 (12): 1087–90. дои : 10.1158/2159-8290.cd-12-0424 . ПМЦ   3531829 . ПМИД   23230187 .
  36. ^ Заиди Н., Люпиен Л., Кюммерле Н.Б., Кинлоу В.Б., Суиннен Й.В., Сманс К. (2013). «Липогенез и липолиз: пути, по которым раковые клетки приобретают жирные кислоты» . Прог Липид Рес . 52 (4): 585–89. дои : 10.1016/j.plipres.2013.08.005 . ПМК   4002264 . ПМИД   24001676 .
  37. ^ Икрамуддин С., Ливингстон Э.Х. (2013). «Новый взгляд на результаты бариатрической хирургии». ДЖАМА . 310 (22): 2401–02. дои : 10.1001/jama.2013.280927 . ПМИД   24189645 .
  38. ^ Литтл Т.Дж., Аллен Дж.Э., Бабаян С.А., Мэтьюз К.Р., Коулгрейв Н. (2012). «Использование эволюционной биологии для борьбы с инфекционными заболеваниями» . Природная медицина . 18 (2): 217–20. дои : 10.1038/нм.2572 . ПМЦ   3712261 . ПМИД   22310693 .
  39. ^ Пибус О.Г., Фрейзер С., Рамбо А. (2013). «Эволюционная эпидемиология: подготовка к эпохе геномного изобилия» . Фил Транс R Soc B. 368 (1614): 20120193. doi : 10.1098/rstb.2012.0193 . ПМЦ   3678320 . ПМИД   23382418 .
  40. ^ Виемкен Т.Л., Келли Р.Р. (2020). «Машинное обучение в эпидемиологии и исследовании последствий для здоровья» . Ежегодный обзор общественного здравоохранения . 41 : 21–36. doi : 10.1146/annurev-publhealth-040119-094437 . ПМИД   31577910 .
  41. ^ Би Кью, Гудман К.Е., Камински Дж., Лесслер Дж. (2019). «Что такое машинное обучение? Букварь для эпидемиолога». Американский журнал эпидемиологии . 188 (12): 2222–2239. дои : 10.1093/aje/kwz189 . ПМИД   31509183 .
  42. ^ Перейти обратно: а б с «Принципы эпидемиологии». Ключевые концепции общественного здравоохранения. Лондон: Sage UK, 2009. Справочник кредо. 1 августа 2011 г. Интернет. 30 сентября 2012 г.
  43. ^ Айзенбах Г. (май 2011 г.). «Инфодемиология и инфонаблюдение» . Американский журнал профилактической медицины . 40 (5): С154–С158. дои : 10.1016/j.amepre.2011.02.006 . ISSN   0749-3797 . ПМИД   21521589 .
  44. ^ Айзенбах Г. (27 марта 2009 г.). «Инфодемиология и инфонаблюдение: основа нового набора методов информатики общественного здравоохранения для анализа поведения поиска, коммуникации и публикаций в Интернете» . Журнал медицинских интернет-исследований . 11 (1): е11. дои : 10.2196/jmir.1157 . ISSN   1438-8871 . ПМЦ   2762766 . ПМИД   19329408 .
  45. ^ Вятт Дж.К. (1 ноября 2002 г.). «Основные понятия медицинской информатики» . Журнал эпидемиологии и общественного здравоохранения . 56 (11): 808–812. дои : 10.1136/jech.56.11.808 . ПМЦ   1732047 . ПМИД   12388565 .
  46. ^ Макки Т., Баур С., Айзенбах Г. (14 февраля 2022 г.). «Продвижение инфодемиологии в эпоху интенсивного использования цифровых технологий» . JMIR Инфодемиология . 2 (1): е37115. дои : 10.2196/37115 . ПМЦ   9987192 . ПМИД   37113802 .
  47. ^ Маврагани А (28 апреля 2020 г.). «Инфодемиология и инфонаблюдение: обзор объема» . Журнал медицинских интернет-исследований . 22 (4): e16206. дои : 10.2196/16206 . ПМЦ   7189791 . ПМИД   32310818 .
  48. ^ Сон Дж.В., Чунг К.К. (декабрь 2010 г.). «Наблюдательные исследования: когортные исследования и исследования случай-контроль» . Пластическая и реконструктивная хирургия . 126 (6): 2234–2242. дои : 10.1097/PRS.0b013e3181f44abc . ISSN   0032-1052 . ПМЦ   2998589 . ПМИД   20697313 .
  49. ^ Хеннекенс CH, Джули Э. Бёринг (1987). Мэйрент, Шерри Л. (ред.). Эпидемиология в медицине . Липпинкотт, Уильямс и Уилкинс. ISBN  978-0-316-35636-7 .
  50. ^ Вудворд Дж (2010). «Причинность в биологии: устойчивость, специфичность и выбор уровней объяснения» . Биология и философия . 25 (3): 287–318. дои : 10.1007/s10539-010-9200-z . S2CID   42625229 – через SpringerLink.
  51. ^ Ротман К.Дж. (1986). Современная эпидемиология . Бостон/Торонто: Литтл, Браун и компания. ISBN  978-0-316-75776-8 .
  52. ^ Ротман К.Дж. (2012). Эпидемиология: Введение (2-е изд.). Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. п. 24. ISBN  978-0-19-975455-7 . OCLC   750986180 .
  53. ^ Перейти обратно: а б с д и ж г час я дж к Хилл AB (1965). «Окружающая среда и болезни: связь или причинная связь?» . Труды Королевского медицинского общества . 58 (5): 295–300. дои : 10.1177/003591576505800503 . ПМК   1898525 . ПМИД   14283879 .
  54. ^ Phillips CV, Карен Дж. Гудман (октябрь 2004 г.). «Пропущенные уроки сэра Остина Брэдфорда Хилла» . Эпидемиологические перспективы и инновации . 1 (3): 3. дои : 10.1186/1742-5573-1-3 . ПМК   524370 . ПМИД   15507128 .
  55. ^ Грин, доктор медицинских наук, Д. Михал Фридман и Леон Гордис. Справочное руководство по эпидемиологии (PDF) . Федеральный судебный центр. Архивировано из оригинала (PDF) 27 февраля 2008 года . Проверено 3 февраля 2008 г.
  56. ^ Нил Майберг, Дебра Джексон. «Измерение здоровья и болезней I: Введение в эпидемиологию» . Архивировано из оригинала 1 августа 2011 года . Проверено 16 декабря 2011 г.
  57. ^ Сметанин П., Кобак П. (октябрь 2005 г.). Междисциплинарное управление риском рака: влияние на жизнь и экономику Канады (PDF) . 1-й Международный конгресс по борьбе с раком. Архивировано из оригинала (PDF) 2 февраля 2014 года . Проверено 2 августа 2013 г.
  58. ^ Сметанин П., Кобак П. (июль 2006 г.). Механизм управления популяционными рисками для борьбы с раком . Конференция Международного союза борьбы с раком . Архивировано из оригинала (PDF) 2 февраля 2014 года.
  59. ^ Сметанин П., Кобак П. (июль 2005 г.). Избранные последствия рака легких для канадской жизни и экономического прогноза . 11-я Всемирная конференция по раку легких. Архивировано из оригинала (PDF) 2 февраля 2014 года.
  60. ^ ВОЗ, «Темы здравоохранения: эпидемиология». Архивировано 9 мая 2020 г. на Wayback Machine. Доступ: 30 октября 2017 г.
  61. ^ Микель Порта. Словарь эпидемиологии. http://global.oup.com/academic/product/a-dictionary-of-epidemiology-9780199976737?cc=us&lang=en . Архивировано 11 июля 2017 г. в 6-м издании Wayback Machine , Нью-Йорк, 2014 г., Oxford University Press. ISBN   978-0-19-997673-7 По состоянию на 30 октября 2017 г.
  62. ^ Прюдон, К. и Шпигель, П. «Обзор методологии и анализа исследований питания и смертности, проведенных в условиях чрезвычайных гуманитарных ситуаций с октября 1993 г. по апрель 2004 г.» Новые темы в эпидемиологии 2007, 4:10. http://www.ete-online.com/content/4/1/10. Архивировано 23 октября 2015 г. на Wayback Machine. Доступ: 30 октября 2017 г.
  63. ^ Робертс, Б. и др. «Новый метод оценки смертности в условиях кризиса и нехватки ресурсов: проверочное исследование». Международный журнал эпидемиологии, 2010 г.; 39:1584–96. Доступ: 30 октября 2017 г.
  64. ^ Чжан Стивен X, Мариоли Франсиско Арройо, Гао Жэньфэй, Ван Сенху (2021). «Когда эпидемия становится эпидемией?» . Политика управления рисками и здравоохранения . 14 : 3775–3782. дои : 10.2147/RMHP.S326051 . ПМЦ   8448159 . ПМИД   34548826 .
  65. ^ Перейти обратно: а б Иоаннидис Дж. П., Тарон Р., Маклафлин Дж. К. (2011). «Отношение ложноположительных результатов к ложноотрицательным в эпидемиологических исследованиях» . Эпидемиология . 22 (4): 450–56. дои : 10.1097/EDE.0b013e31821b506e . ПМИД   21490505 . S2CID   42756884 .
  66. ^ Перейти обратно: а б Эрнан М.А., Эрнандес-Диас С. , Робинс Дж.М. (2004). «Структурный подход к предвзятости отбора» . Эпидемиология . 15 (5): 615–25. дои : 10.1097/01.ede.0000135174.63482.43 . ПМИД   15308962 . S2CID   1373077 .
  67. ^ Перейти обратно: а б [1] Архивировано 29 августа 2017 г. на Wayback Machine 24.
  68. ^ Перейти обратно: а б Ротман К. (2002). Эпидемиология: Введение . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета . ISBN  978-0195135541 .
  69. ^ Перейти обратно: а б с Гренландия С., Моргенштерн Х. (2001). «Замешательство в медицинских исследованиях». Анну. Преподобный Общественное здравоохранение . 22 : 189–212. doi : 10.1146/annurev.publhealth.22.1.189 . ПМИД   11274518 . S2CID   4647751 .
  70. ^ «Исследования общественного здравоохранения» . Исследования общественного здравоохранения в Университете Джонса Хопкинса . 6 июня 2013 года . Проверено 13 апреля 2017 г.
  71. ^ Хиро Б. «Спросите эксперта: эпидемиология COVID-19» . СКУСМ . Проверено 11 июня 2020 г.

Источники [ править ]

Внешние ссылки [ править ]

Викискладе есть медиафайлы по теме эпидемиологии .
Поищите эпидемиологию в Викисловаре, бесплатном словаре.
Ресурсы библиотеки о
эпидемиология
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Epidemiology&oldid=1227477267"
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 66e96339194d786a1a5f6c86a77641bb__1717619520
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/66/bb/66e96339194d786a1a5f6c86a77641bb.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Epidemiology - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)