Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

A klinikai epidemiológia statisztikai módszerei Dr Füst György.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "A klinikai epidemiológia statisztikai módszerei Dr Füst György."— Előadás másolata:

1 A klinikai epidemiológia statisztikai módszerei Dr Füst György

2 VIZSGA 1. Számítógépes feladat, az eredmények beírása a vizsgalapba, eredmény értelmezése 2. Feladatlap néhány eldöntendő kérdéssel, ill. egyszerűbb számítással 3. Szóbeli vizsga, 1 előadás=1 tétel 2010 június 23, csütörtök, július 7 csütörtök NET, számítógépes terem

3 Epidemiológia 1. A fertőző betegségek epidemiológiája 2. A nem fertőző betegségek epidemiológiája

4 I. rész A leíró epidemiológiai statisztika alapfogalmai

5 PREVALENCIA

6 Egy adott betegség előfordulási gyakorisága egy adott számú és adott helyen élő lakosságcsoportban egy adott időpontban Magyarországon az addiktológiai gondozókban , a pszichiátriai gondozókban 2902, azaz összesen alkoholbeteget tartottak nyilván 1999-ben. A gondozásba került alkoholbetegség prevalenciája tehát 1999-ben lakosra számolva kereken 460, 1000 lakosra számolva kereken 5 volt.

7

8

9

10

11 E ASTERN E UROPE AND C ENTRAL A SIA HIV and AIDS statistics and features, end of 2002 and 2004 Adults and children living with HIV Number of women living with HIV Adults and children newly infected with HIV Adult prevalence (%) Adult and child deaths due to AIDS million [ –2.1 million] [ – ] [ – ] 0.8 [0.5–1.2] [39 000–87 000] million [ –1.5 million] [ – ] [94 000– ] 0.6 [0.4–0.8] [27 000–58 000] Kelet-Európa és a Szovjetunió egyéb utódállamai

12

13

14

15 INCIDENCIA

16 Egy adott betegség újonnan felismert eseteinek száma egy adott számú és adott helyen élő lakosságcsoportban egy adott időpontban (időintervallumban) Pl január 1. és december 31. között Magyarországon 4 typhus abdominális eset, de salmonellosis eset fordult elő magyar lakosra számítva tehát a typhus abdominalis 2001-es incidenciája lakosra számolva 0.04, a salmonellosisé 103,9 volt. Januárban 404, júliusban 1423 salmonellosist jelentettek, a lakosra számított incidencia tehát januárban 4, júliusban 14 volt.

17

18 HIV fertőzések Magyarországon: Regisztrált HIV fertőzöttek

19 HIV fertőzések Magyarországon: AIDS esetek

20 PREVALENCIA VS INCIDENCIA A tüdőgondozók által regisztrált nem gümőkóros, krónikus légzőszervi betegek száma tovább növekedett: 351 ezer főt tett ki (1998-ban 324 ezer). (prevalencia lakosra számítva 1999-ben: kereken 3500, 1998-ban kereken 3200) Az 1999-ben újonnan nyilvántartásba vett nem tbc-s betegek száma volt, az incidencia 1999-ben lakosra számítva kereken 630)

21 KUMULATÍV INCIDENCIA

22 Kumulatív incidencia Az adott betegség felismerése óta egy adott területen, pl. országban évente felismert eseteinek összesített száma. Pl. a Magyarországon 1986 óta diagnosztizált AIDS betegek összesített száma.

23

24

25 Kumulatív incidencia: 422

26

27 MORTALITÁS

28 Egy adott betegségben meghaltak száma egy adott lakosságszámra vonatkozóan egy adott időszakban A legmegbízhatóbb járványügyi adat

29 Daganatos halálozás (KSH adatok) lakosra számítva (kerekítve)

30 A járványügyi adatok szokásos csoportosítási módjai Korcsoportok szerint Nemek szerint Életmód szerint Lakóhely szerint (egyes megyékben vagy nagyváros-kisváros-falu) Az eltelt évek (évtizedek) során bekövetkezett változások, szezonalitás Mortalitás: halálok, halandósági tábla, a születéskor várható átlagos élettartam

31

32

33

34

35

36

37 HIV prevalence (%) in adults in Africa,

38 Juvancz,Paksy:Orvosi biometria, Medicina, 1982)

39 Az idő előtti halálozás miatt elvesztett potenciális évek száma

40 Juvancz,Paksy:Orvosi biometria, Medicina, 1982)

41 II. rész A járványügyi adatok megbízhatósága Az adatok megbízhatósága Az adatfelvétel reprezentativitása Az adatok (minta) és a valódi populáció viszonya és ennek statisztikai becslése

42 Az adatok megbízhatósága A betegség súlyossága A tünetek jelentkezési ideje a betegség kezdetétől kezdve A betegség társadalmi megítélése A betegek félelme a betegségük megismerésétől

43 A szűrővizsgálatok A betegség kezdete és a tünetek megjelenése között hosszú idő telik el A lakosság egyes csoportjaiban (életkor, nem, szociális helyzet, életmód) az adott betegség gyakrabban fordul elő A betegség megelőzésére tett intézkedések hatékonyságának ellenőrzése A sentinel surveillance Az unlinked anonim szűrés

44

45 A járványügyi adatok megbízhatósága Az adatok megbízhatósága Az adatfelvétel reprezentativitása Az adatok (minta) és a valódi populáció viszonya és ennek statisztikai becslése

46 II. rész Az epidemiológiai vizsgálatok statisztikai értékelése Megfigyeléses vizsgálatok

47 A megfigyeléses vizsgálatok fajtái Esetsorozat vizsgálatok. Ide csak esetek (legtöbbször nem túl sok beteg) kerülnek bevonásra, a vizsgálat jellege pillanatfelvétel szerű, keresztmetszeti, leíró. A keresztmetszeti tanulmányba egy jól definiált, részletesen jellemzett, nagyobb mintaszámú csoport kerül beválogatásra, amelyet tovább lehet bontani jellegzetességei szerint, a vizsgálat jellege pillanatfelvétel szerű, keresztmetszeti, leíró Az eset-kontroll tanulmányba két jól definiált, eltérő csoport kerül bevonásra (esetek és kontrollok), a vizsgálat a bevonás előtti eseményekre visszatekintő (retrospektív), jellegében keresztmetszeti, leíró A kohorsz tanulmányokba egy jól definiált csoport kerül bevonásra, nem ismert, hogy ki tartozik a majdani eset és ki a kontroll csoportba. A vizsgálat a bevonást követő időszakra előre tekintő (prospektív

48 Az események esélyei a retrospektív és a prospektív vizsgálatban: az esélyarány (odds ratio), a relatív kockázat (relatív risk) az excess risk és az attributable risk

49 Relative risk Myocardialis infarctusa van (lett) Myocardialis infarctusa nincs (nem lett) Összesen CukorbetegABA+B Nem cukorbeteg CDC+D ÖsszesenA+CB+DA+B+C+D RR: (A/A+B))/(C/C+D))

50 Myocardiali s infarctusa van (lett) Myocardiali s infarctusa nincs (nem lett) Összesen Cukorbeteg Nem cukorbeteg Összesen A myocardialis infarctus RR-a cukorbetegségre vonatkozóan: RR: (20/100)/(35/900) = 0,20/0,039 = 5,13

51 Odds ratio (OR) Myocardialis infarctusa van (lett) Myocardialis infarctusa nincs (nem lett) Összesen CukorbetegABA+B Nem cukorbeteg CDC+D ÖsszesenA+CB+DA+B+C+D OR: ((A/(A+B)/B/(A+B)) / (((C/C+D)/D/C+D).

52 Myocardialis infarctusa van (lett) Myocardialis infarctusa nincs (nem lett) Összesen Cukorbeteg Nem cukorbeteg Összesen OR: =((20/80)/(35/865) =0,25/0,04 = 6,10.

53 Az OR és a RR viszonya Példánkban az OR magasabb, mint az RR. Ez általános szabály, azonban a kettő közötti különbség nagymértékben változhat, attól függően, hogy mekkora a rizikó mértéke. Ha a rizikófaktorral rendelkezők és nem rendelkezők összesített kockázata 10% alatt van, akkor az OR és a RR csak kis mértékben (kb. 10%-al) különbözik egymástól. Ha viszont akármelyik csoport kockázata nagy, akkor az OR akár kétszerese3 is lehet a RR-nak A RR-al ellentétben az OR szimmetrikus, tehát a fordított kérdésre is ugyanazt a választ kapunk

54 Az excess risk (ER) abszolút mérőszáma a kockázatnak, a kockázati faktorral rendelkezők és a nem rendelkezők kockázatának a különbségét mutatja ER = A/(A+B)) – ((C/C+D). 20/100 – 35/900 = 0,20 -0,039 = 0,161 ha a populációban mindenki cukorbeteg lenne, akkor 16%-al több myocardialis infarctus fordulna elő, ha viszont senki sem lenne az, akkor 16%-al kevesebb.

55 Attributable risk (AR) Egy adott betegség milyen mértékben magyarázható az vizsgált rizikófaktorral az egész populációban. Példánkban: egy adott populációban a myocardialis infarctusok milyen hányada írható a cukorbetegség számlájára. AR =(((A/(A+B)(RR-1))/(1 + (A/(A+B)(RR-1). AR = ((20/100)(4,23-1)/(1 + ((20/100)(4,23-1) =0,2 x 3,23/ 1 + (0,2x3,23) = 0,646/1,646 = 0,39 A vizsgált populációban a myocardialis infarctus 39%- ban tulajdonítható a cukorbetegségnek

56 VIZSGA 1. Számítógépes feladat, az eredmények beírása a vizsgalapba, eredmény értelmezése 2. Feladatlap néhány eldöntendő kérdéssel, ill. egyszerűbb számítással 3. Szóbeli vizsga, 1 előadás=1 tétel 2010 június 23, csütörtök, július 7 csütörtök NET, számítógépes terem


Letölteni ppt "A klinikai epidemiológia statisztikai módszerei Dr Füst György."

Hasonló előadás


Google Hirdetések