A klinikai epidemiológia statisztikai módszerei, minta és populáció, konfidencia intervallumok Dr Füst György

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

A leíró epidemiológiai statisztika alapfogalmai I. rész A leíró epidemiológiai statisztika alapfogalmai

PREVALENCIA

Egy adott betegség előfordulási gyakorisága egy adott számú és adott helyen élő lakosságcsoportban egy adott időpontban Magyarországon az addiktológiai gondozókban 42 924, a pszichiátriai gondozókban 2902, azaz összesen 45 826 alkoholbeteget tartottak nyilván 1999-ben. A gondozásba került alkoholbetegség prevalenciája tehát 1999-ben 100 000 lakosra számolva kereken 460, 1000 lakosra számolva kereken 5 volt.

EASTERN EUROPE AND CENTRAL ASIA Kelet-Európa és a Szovjetunió egyéb utódállamai EASTERN EUROPE AND CENTRAL ASIA   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 2004 1.4 million [920 000–2.1 million] 490 000 [310 000–710 000] 210 000 [110 000–480 000] 0.8 [0.5–1.2] 60 000 [39 000–87 000] 2002 1.0 million [670 000–1.5 million] 330 000 [220 000–480 000] 190 000 [94 000–440 000] 0.6 [0.4–0.8] 40 000 [27 000–58 000] HIV and AIDS statistics and features, end of 2002 and 2004  

INCIDENCIA

Egy adott betegség újonnan felismert eseteinek száma egy adott számú és adott helyen élő lakosságcsoportban egy adott időpontban (időintervallumban) Pl. 2001 január 1. és december 31. között Magyarországon 4 typhus abdominális eset, de 10 433 salmonellosis eset fordult elő. 100 000 magyar lakosra számítva tehát a typhus abdominalis 2001-es incidenciája 100 000 lakosra számolva 0.04, a salmonellosisé 103,9 volt. Januárban 404, júliusban 1423 salmonellosist jelentettek , a 100 000 lakosra számított incidencia tehát januárban 4, júliusban 14 volt.

PREVALENCIA VS INCIDENCIA A tüdõgondozók által regisztrált nem gümõkóros, krónikus légzõszervi betegek száma tovább növekedett: 351 ezer főt tett ki (1998-ban 324 ezer). (prevalencia 100 000 lakosra számítva 1999-ben: kereken 3500, 1998-ban kereken 3200) Az 1999-ben újonnan nyilvántartásba vett nem tbc-s betegek száma 62 817 volt, az incidencia 1999-ben 100 000 lakosra számítva kereken 630)

KUMULATÍV INCIDENCIA

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.

Kumulatív incidencia: 422

MIT JELENT, HA A KUMULATÍV INCIDENCIA a prevalenciával kb. azonos, ill. ennél lényegesen nagyobb?

MORTALITÁS

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

Daganatos halálozás (KSH adatok) 100 000 lakosra számítva (kerekítve) 1995 333 1996 339 1997 338 1998 340 1999 342 2000 337 2001

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

Juvancz,Paksy:Orvosi biometria, Medicina, 1982)

Juvancz,Paksy:Orvosi biometria, Medicina, 1982)

Az idő előtti halálozás miatt elvesztett potenciális évek száma

Juvancz,Paksy:Orvosi biometria, Medicina, 1982)

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

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

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 sentinel surveillance Az unlinked anonim szűrés

III: rész. A minta és a populáció viszonya

A KONFIDENCIA INTERVALLUM ((megbízhatósági tartomány) Mérni csak a mintát tudjuk, de az egész mérésnek csak akkor van értelme, ha a mintából a populációra tudunk következtetni.!!! A teljes populációt vagy soha sem fogjuk megismerni (pl. minta = a Kútvölgyi Kórházban eradikált H. pylori infekciók, populáció = az összes magyar (európai, fejlett országokban lévő, valamennyi) kórházában eradikált H. pylori infekciók) vagy a mintavétel időpontjában még nem ismerhetjük, de később ismeretessé válik (minta = exit poll, populáció = valamennyi szavazni elment választó). Az orvostudományban csak az első eset lehetséges. Konfidencia intervallum: a mintában végzett mérés alapján a teljes populációra vonatkozó becslés pontossága

Az arány, átlag vagy bármely más statisztikai paraméter konfidencia intervalluma = annak a valószínűsége, hogy a mért paraméter százalékos előfordulása, átlaga, stb. a populáción belül egy adott, a mintában mért százalékos előfordulást, átlagot, stb. körülvevő tartományba esik. 95%-os konfidencia intervallum: 95% annak a valószínűsége, hogy a mért paraméter valódi előfordulási gyakorisága (átlaga, stb.) a populáción belül a mintában mért előfordulási gyakoriság (átlag) konfidencia intervallumába esik, tehát 5% annak a valószínűsége, hogy nem esik ebbe a tartományba.

Az előfordulási gyakoriság konfidencia intervalluma Az 1999. júliusi egyik közvélemény kutatás szerint 2002-ben Bergengóciában a választók 33%-a szavaz majd a Bergeni Bergengóc Pártra (BBP)-re. 100 %-os biztonsággal akarjuk tudni előre az eredményt. Ez lehetetlen, hiszen csak az 100%-osan biztos, hogy a választók 0-100%-a szavaz majd az BBP-re. Könnyen belátható, hogy ennek nincs értelme, a szélsőértékek valószínűsége extrém módon alacsony. Ezért szűkíteni kell az interavallumot, racionális valószínűségi értékekkel kell dolgozni, ilyen pl. a 95%-os vagy 99%-os valószínűség.

Az előfordulási gyakoriság konfidencia intervalluma (folyt.) 95%-os konfidencia intervallum: 95% annak a valószínûsége, hogy a szavazók majdani aránya a jelenlegi minta (33%) konfidencia intervallumába esik, tehát 5% annak a valószínűsége, hogy nem esik ebbe a tartományba. 99%-os konfidencia intervallum: 95% annak a valószínűsége, hogy a szavazók majdani aránya a jelenlegi minta (33%) konfidencia intervallumába esik, tehát 1% annak a valószínûsége, hogy nem esik ebbe a tartományba.

Milyen határok között változik ez a konfidencia intervallum (CI)? A mintában mért arány (p): 0.33, tételezzük fel, hogy 1000 embert kérdeztek meg, ennyi a minta elemszáma (N). A binomiális eloszláson alapuló képlet szerint: A CI alsó és felső határa tehát: 0.33-0.029=0.301, ull. 0.33+0.029=0.359, tehát 30 és 36% között van annak a CI-a, hogy a szavazók a BBP-ot válasszák

Arányok arányának a CI-a, a CI és a szignifikancia viszonya Ha két arány arányát számítjuk ki, akkor az érték nemcsak 0.00 és 1.00 között változhat. Pl. a Konzervatív Bergengóc Fórumra (KBF) a közvélemény kutatás szerint 17% fog szavazni, a BBP és a KBF szavazóinak aránya a mintában tehát 0.33/0.17=1.94. Az arányok arányának (nevezzük esély hányadosnak, odds rationak) a 95% CI-a 1.092 és 3.567 között változik, tehát lehet, hogy majdnem ugyanennyien szavaznak majd a két pártra, de az is lehet, hogy a BBP-ra csaknem négyszer többen, mint a KBF-ra.

Az arányok arány (odds ratio) az orvos gyakorlatban Ugyanez a helyzet a betegségek esetében is. Pl. bizonyos genetikai markereket hordozó és nem hordozó egyének esélye arra, hogy egyes betegségeket, pl. coronaria betegséget vagy stroke-ot kapjanak igen tág határok között változhat, és különböző mintavételek is sokszor eltérő eredményeket mutatnak. Ezt a metaanalízis cikkekből könnyen, ránézésre meg lehet állapítani, HA TUDJUK A KÖVETKEZŐKET. Ha a CI alsó és felső határa is 1 alatt vagy 1 felett van, akkor a hordozók és nem-hordozók esélye arra, hogy megbetegedjenek szignifikánsan különbözik, ha viszont nem akkor nem lehetünk biztosak abban, hogy a különbség valóban fennáll-e. Wu et al., Am. J Cardiol. 87, 1361, 2001.

VII faktor polimorfizmus, 353RQ és QQ genotípusok

GP IIIa (PIA1/A2 és PIA2/A2 genotípusok

Metiltetrahidrofolát reduktáz (677TT genotípus igen/nem

Miért nem lehet az 1 érték szignifikáns különbség esetén a CI-on belül? Ha az esélyhányados 95%-os CI-a magában foglalja az 1-et (nincs különbség) , ez azt jelenti, hogy kevesebb, mint 95% annak a valószínűsége, hogy az adott génpolimorfizmus hordozóinak és nem-hordozóinak az esélye pl. a stroke-ra nem azonos. Ha viszont ez a helyzet, akkor az esélyhányados nem lehet szignifikáns, A null-hipotézist nem vethetjük el, tehát a p>0.05.

Az OR CI-jának és a szignifikanciájának a viszonya Ha a 95%-os CI alsó vagy felső határa=1, akkor a p0.05 vagy ennek a közelében van. Ha a CI felső határa is <1, akkor annál szignifikánsabb az odds ratio (a hordozók esélye a nem hordozókhoz hasonlítva az adott betegségre) minél távolabb van ez az 1-től, és ua. a helyzet akkor is, ha a CI alsó határa is >1

A GÉNHIBA RITKÁBB A BETEGEKNÉL, P<0.05 CI felső 0,25 CI alsó 0,5 1 Génhiba gyakoriság aránya a betegek és a kontrollok között

Génhiba gyakoriság aránya a betegek és a kontrollok között A GÉNHIBA RITKÁBB A BETEGEKNÉL, DE A KÜLÖNBSÉG A SZIGNIFIKANCIA HATÁRÁN VAN P=0.05 CI alsó CI felső 0,25 1 0,5 Génhiba gyakoriság aránya a betegek és a kontrollok között

Génhiba gyakoriság aránya a betegek és a kontrollok között A GÉNHIBA NEM RITKÁBB, DE NEM IS GYAKORIBB A BETEGEKNÉL, A KÜLÖNBSÉG NEM SZIGNIFIKÁNS P>0.05 CI alsó CI felső 0,5 2 1 Génhiba gyakoriság aránya a betegek és a kontrollok között

Az átlag különbségek CI-ának kiszámítása A CI alsó határa A CI felső határa MIÉRT NEM ESHET A NULLA A CI ALSÓ ÉS FELSŐ HATÁRA KÖZÉ, HA AZ ÁTLAGOK KÜLÖNBSÉGE SZIGNIFIKÁNSAN KÜLÖNBÖZIK A KONTROLLBAN KAPOTTÓL?

Két csoport átlagai különbségének CI-a A null hipotézis szerint a két csoport vizsgált változójának (egy adott laboratóriumi érték, pl. vvs-süllyedés) átlagai között nincs különbség. Tehát, ha a 95%-os CI-a a 0-t magában foglalja, akkor 95%-os vagy ennél nagyobb a valószínűsége annak, hogy ez a feltétel valóban teljesül, a null hipotézist nem vethetjük el, a két csoport között nincs szignifikáns különbség, p>0.05. Ha viszont nem foglalja magában, akkor valószínűleg p<0.05

A HSP60 ANTITEST SZINT MAGASABB A BETEGEKNÉL, P<0.05 CI felső CI alsó 500 1000 Hsp60 antitest szint különbség átlaga a betegek és a kontrollok között, AU/ml

A HSP60 ANTITEST SZINT ÁTLAGA MAGASABB A BETEGEKNÉL, DE A KÜLÖNBSÉG A SZIGNIFIKANCIA HATÁRÁN VAN P=0.05 CI alsó CI felső 400 200 Hsp60 antitest szint különbség átlaga a betegek és a kontrollok között, U/ml

A HSP60 ANTITEST SZINTJE NEM MAGASABB, DE NEM IS ALACSONYABB A BETEGEKNÉL, A KÜLÖNBSÉG NEM SZIGNIFIKÁNS P>0.05 CI alsó CI felső -100 200 Hsp60 antitest szint különbség átlaga a betegek és a kontrollok között, AU/ml

Az S.D és a 95%-os CI viszonya.

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

A GENETIKAI EPIDEMIOLÓGIA ALAPFOGALMAI

GÉNEK, STB Genom Kromoszóma Gén Allél (génvariáns), homozigóta, heterozigóta Haplotípus Kiterjesztett haplotípus Mendel szabályok, domináns, recesszív öröklődés

Az allél-gyakoriság kiszámítása Az egészséges izlandi populációban vizsgáltuk a Hsp-70-2 A>G génpolimorfizmus két alléljének gyakoriságát. AA homozigóta: 50 (54.9%), AG heterozygota: 28 (30.8%), GG homozygota: 13 (14.3%). Mennyi a G allél gyakorisága a vizsgált 91 emberben?. A 91 embernek összesen 182 hsp70-2 allélja van. Ezekből 13x2 + 28 = 26+28 = 54 a G allél. Gyakorisága: 54/182= 0.297 (0.30). Az A allél gyakorisága = 1- 0,297 = 0.703 (0,70).

A Hardy-Weinberg egyensúly Egy ideális populációban minden egyed azonos valószínűséggel párosodhat bármely más egyeddel (pánmixis). Mivel az egyedek párválasztásának modellünkben nincs hatása a következő nemzedék allélgyakoriságára, az allélgyakoriság kizárólag a gamétákban lévő allélek gyakoriságától függ. (A szemléletesség kedvéért elképzelhetünk egy óriási tavat, amelyben nagyon sok hal él. A nőstények és hímek párzáskor a vízbe eresztik ivarsejtjeiket, amelyek eredetüktől függetlenül, véletlenszerűen egyesülnek.)

A Hardy-Weinberg egyensúly (folyt.) Vizsgáljuk egyetlen lokusz két alléljának (A és a) gyakoriságát két egymást követő generációban. Az első generációban legyen A allél relatív gyakorisága p(A), a allélé pedig q(a). A két relatív gyakoriság összege 1, tehát p = 1 - q. Egy gaméta vagy az egyik, vagy a másik allélt hordozza, így az A allélt hordozó gaméták gyakorisága p, az a allélt hordozó gaméták gyakorisága q. Milyen arányban lesz jelen A és a allél a következő generáció gamétáiban? AA genotípusú zigóta akkor jön létre, ha két A allélt hordozó gaméta találkozik. Két A allélt hordozó gaméta találkozásának valószínűsége p x p= p2 . Ugyanígy, aa genotípusú zigóták q2 valószínűséggel keletkeznek. Aa genotípusú egyedek kétféleképpen jöhetnek létre: egyrészt úgy, hogy A allélt hordozó hímivarsejt találkozik a allélt hordozó petesejttel, aminek valószínűsége p x q, illetve úgy, hogy a allélt hordozó hímivarsejt találkozik A allélt hordozó petesejttel, aminek valószínűsége q x p. A két valószínűség összege 2pq.

A Hardy-Weinberg egyensúly (folyt.) Az egyes genotípusok létrejöttének valószínűsége és így arányuk a populációban a következőképpen várható: p2AA + 2pqAa + q2aa = 1. (1) azaz (p + q)2 = 1

A Hardy-Weinberg egyensúly (folyt.) Ideális populációban az utódnemzedékben az allélek gyakorisága azonos a szülői nemzedék allélgyakoriságával. Az allélgyakoriságok állandóságának tételét egymástól függetlenül két kutató bizonyította, nevük után az összefüggést Hardy-Weinberg aránynak, vagy Hardy-Weinberg egyensúlynak nevezik.

Megfelelnek-e az izlandi populációban talált allélgyakoriságok a Hardy-Weinberg egyensúlynak? Az A ill G allél gyakorisága (p, ill q): 0,70, ill. 0,30. Ha a H-W egyensúly fennáll, akkor az AA homozigoták p2, azaz 0,702=0.49 arányban kellene lenniük 0.49x91=44,59, azaz 45 ember kell, hogy AA homozigota legyen. A kapott érték: 50. A heterozígoták várt száma: 2pq, azaz 2x0,7x0,3=0.42x91= 38,22=38. A kapott gyakoriság: 28. A GG homozigótákra vonatkozó várt és kapott gyakoriság: 8 ill. 13. Fennáll-e H-W egyensúly? Számítás khi-négyzet próbával

Várt Kapott AA 45, 50, AG 38, 28, GG 8, 13, WEB:http://ihg.gsf.de/cgi-bin/hw/hwa1.pl Chi-square Chi-square, df 2.969, 2 P value 0,2266 P value summary ns One- or two-sided NA Statistically significant? (alpha<0.05) No

A kapcsoltsági egyensúly (linkage disequilibrium, LD) Két (vagy több) lokusz együttes vizsgálatakor az első kérdés az, hogy az egyik lokuszon vett genotípus korrelál-e a másikon vett genotípussal: pl. az A1A1 egyedek között gyakoribb-e a B1B1 genotípus, mint mondjuk az A2A2 egyedek között, vagy az A1 allélt hordozó gaméták gyakrabban hordoznak B1 allélt, mint az A2 gaméták. Ha nincs ilyen korreláció a lokuszok között, akkor azt mondjuk, hogy a lokuszok kapcsoltsági egyensúlyban vannak. Ilyenkor egy gaméta pA valószínűséggel hordoz A1 allélt, és ettől függetlenül pB valószínűséggel rendelkezik B1 alléllel: az A1B1 gaméták gyakorisága tehát pApB. Ha a lokuszok nincsenek kapcsoltsági egyensúlyban, akkor az A1 gaméták gyakrabban (vagy ritkábban) hordoznak B1 allélt, az A1B1 gaméták gyakorisága eltér a pApB szorzattól. A kapcsoltsági egyensúlytól való eltérés mértéke az ún. linkage disequilibrium (D), melyet úgy számítunk ki, hogy az A1B1 gaméták tényleges gyakoriságából levonjuk a pApB szorzatot.

LD (folyt.) Véletlenszerűen párosodó populációkban a linkage disequilibrium a rekombináció révén fokozatosan csökken. Ha pl. egy A1B2 kromoszóma rekombináción megy át, akkor az A1 allél mellé pB valószínűséggel kerül B1 allél a homológ kromoszómáról, így az A1B1 kromoszómák gyakorisága közelít pApB-hez. Ha a két lokusz szorosan kapcsolt, akkor ritkán történik közöttük rekombináció és a linkage disequilibrium sokáig fennmarad. Még különböző kromoszómákon található lokuszok esetén is csak 50% a rekombináns gaméták gyakorisága, ezért független lokuszoknál D minden generációban feleződik.   A kapcsoltsági egyensúlytól való eltérést okozhatja szelekció (ha bizonyos allélkombinációk kedvezőek a szelekció során), genetikai sodródás vagy nem véletlenszerű párosodás. Az is lehetséges azonban, hogy a linkage disequilibriumhoz vezető ok már megszűnt, csak nem volt még elég idő a kapcsoltsági egyensúly beállásához. Tartósan megmaradó linkage disequilibrium a rekombináció akadályozottságára utalhat: pl. kromoszóma-inverziók akadályozzák meg, hogy a rekombináció szétzilálja a koadaptált génkomplexeket ("szupergének"). A kromoszómán fizikailag közel levő lokuszok között gyorsan beálló kapcsoltsági egyensúly arra vall, hogy a két lokusz között nagy rekombinációs gyakoriságot mutató "forró pont" található.  

LD a Hsp70-2 és a TNF2 allélok között (MHC, extended haplotypes) hsp70-2 AA AG GG TNF2 nincs 45 20 9 TNF2 van 5 8 4

LD számítás: khi-négyzet próba vagy speciális (pl. Arlequin) szoftverek

Chi-square, df 5.534, 2 P value 0,0629 P value summary ns One- or two-sided NA Statistically significant? (alpha<0.05) No

Gyakorló feladat: fennáll-e LD ugyanezen két allél között a magyar populációban? hsp70-2 AA AG GG TNF2 nincs 40 34 10 TNF2 van 8 25 10 A khi-négyzet próba P értéke: LD fennáll: igen - nem