Esittely latautuu. Ole hyvä ja odota

Esittely latautuu. Ole hyvä ja odota

Johdanto epidemiologiaan ja psykiatriseen epidemiologiaan

Samankaltaiset esitykset


Esitys aiheesta: "Johdanto epidemiologiaan ja psykiatriseen epidemiologiaan"— Esityksen transkriptio:

1 Johdanto epidemiologiaan ja psykiatriseen epidemiologiaan
Erika Jääskeläinen, LT Psykiatrian klinikka

2 Mitä on epidemiologia? epi=mistä on kyse, demos=kansa tai väestö, logos=oppi Perinteisen määritelmän mukaan epidemiologia tutkii sairauksien esiintymistä ja siihen vaikuttavia tekijöitä. Aluksi kohdistui infektiotauteihin (”kulkutautioppi”), mutta on käsitteellisesti laajentunut  John Snow( ) Lontoon koleraepidemia keräsi tiedot ja havaitsi huomattavat erot kolerakuolleisuudesta Lontoon eri alueiden välillä Esitti hypoteesin, että kolera leviää juomaveden välityksellä, sillä: kuolleisuus oli viisinkertainen niillä alueilla, jotka saivat vetensä Southwark ja Vauxhall- yhtiöltä (Lambeth-yhtiöön verrattuna) yhtiön ottivat veden Thames-joen eri kohdista mekanismi tuntematon Snow pyrki ratkaisemaan ongelmaa sillä, että poisti erään infektiolähteeksi epäillyn kaivon käsipumpun

3

4 Mitä on epidemiologia? Epidemia
Sairauden tai terveyteen liittyvien tapahtuminen ilmaantuminen väestössä odotettua enemmän Esim: jos sairautta ei yleensä esiinny kyseisessä väestössä, myös muutama tapaus muodostaa epidemian Epidemia koski alun perin vain tarttuvia tauteja Nykyisin mikä tahansa sairaus voi muodostaa epidemian, esim: HIV Sydän- ja verisuonitaudit Lonkkamurtumat MASENNUS SYÖMISHÄIRIÖT

5 Mitä on epidemiologia? Mistä johtuu epidemiologisen tutkimuksen siirtyminen infektiotaudeista muihin, kroonisiin tauteihin? 1900 –luvulla väestömuutos Väestön vanheneminen Elinajanodote USA: 1900 – 47 vuotta vuotta Suomessa nousu oli samaa luokkaa Syntyvyyden pieneneminen Kaupungistuminen

6 Mitä on epidemiologia? Epidemiologinen muutos (transitio) Lapsikuolleisuuden lasku Infektiotautikuolleisuuden lasku Kroonisten tautien lisääntyminen Sir Richard Doll ( ) ja Austin Bradford Hill ( ): Smoking and carcinoma of the lung. Preliminary report. British Medical Journal, 1950

7 (Last, Dictionary of Epidemiology, 2001)
Mitä on epidemiologia? Epidemiologia on kvantitatiivinen tutkimustapa, joka tutkii terveyteen liittyvien tilojen ja tapahtumien ja niihin liittyvien tekijöiden jakaantumista määrätyssä väestössä sekä tämän tiedon soveltamista terveysongelmien hallintaan (Last, Dictionary of Epidemiology, 2001)

8 Mitä on epidemiologia? Yhä enemmän epidemiologia kattaa myös mm. sairauksien ennusteen, kliinisen toiminnan ja terveydenhuollon tutkimuksen. Kiinnostuksen kohde väestö, ei yksilö (kuten kliinisessä lääketieteessä)  mutta saatu tieto voidaan soveltaa yksilöön

9 Mitä on epidemiologia? Pyrkii antamaan vastauksia:
Miten seuloa sairauksia? Mihin perustuu hyvä diagnoosi ? Mikä hoito on käypä ? Miten ehkäistä sairauksia ?

10 Esimerkkejä epidemiologian alueista
Farmakoepidemiologia Geneettinen epidemiologia Infektioepidemiologia Kardiovaskulaarinen epidemiologia Psykiatrinen epidemiologia Ravitsemusepidemiologia Ympäristöepidemiologia

11 Epidemiologian lähitieteenalat
Väestötiede Tilastotiede Kansanterveystiede Lääketiede, Näyttöön perustuva lääketiede Mikrobiologia, genetiikka Terveydenhuoltotutkimus Terveystaloustiede Keskeinen lääketieteen ja tilastotieteen menetelmä.

12 Epidemiologian perusolettamukset
Ihmiset eivät sairastu sattumanvaraisesti (randomly). Sairauksilla on riski- ja suojaavia tekijöitä, jotka voidaan identifioida systemaattisen tutkimuksen avulla. Riski- ja suojaavien tekijöiden esiintyminen väestössä vaikuttaa sairauden esiintymiseen väestössä. Riski- ja suojaaviin tekijöihin vaikuttamalla yksilö voi vaikuttaa omaan sairastumisriskiinsä.

13 Epidemiologiset tutkimusstrategiat
Kuvaileva (deskriptiivinen) epidemiologia Väestötasolla Ekologinen tutkimus Yksilötasolla Tapauskuvaukset ja tapaussarjat Poikittainen tutkimus Analyyttinen epidemiologia Havainnoiva tutkimus Tapaus-verrokkitutkimus Kohorttitutkimus Kokeellinen tutkimus Yksilöinterventio (kliininen koe) Väestöinterventio

14 Esimerkkejä epidemiologista kysymyksistä
Onko keski-ikäisten miesten kuolleisuus suurempi Suomessa kuin muualla Euroopassa? Kuinka paljon alkoholinkäyttö lisää tapaturman riskiä? Mistä johtuu lasten lisääntynyt ylipaino? Ehkäisevätkö antioksidantit syöpää?

15 ”Moderni” epidemiologia
Epidemiakäsite on huomattavasti laajentunut voi viitata minkä tahansa sairauden lisääntyneeseen esiintymiseen Uusien metodien tarvetta lisää mm.: kroonisten sairauksien pitkä latenssiaika (esim. diabetes) altisteen vaikutus sairastumisriskiin on usein melko pieni useat taudit ovat monisyisiä tilastotieteen ja erityisesti tietoteknologian kehitys (laskentakapasiteetti)

16 Psykiatrinen epidemiologia

17 Mitä on psykiatrinen epidemiologia?
Oppi psykiatristen sairauksien ja oireiden ja niiden riskitekijöiden esiintymisestä ja jakaantumisesta väestössä käyttää epidemiologian metodeja psykiatristen häiriöiden esiintyvyyden ja häiriöiden riskitekijöiden ja suojaavientekijöiden tutkimiseen  tavoitteena preventio epidemiologian ja psykiatrisen epidemiologian välillä ei ole suuria eroja menetelmissä, mutta psykiatrisessa epidemiologiassa on tiettyjä haasteita ja asioita (verrattuna somatiikkaan), jotka tulee huomioida erityisen hyvin

18 Esimerkkejä psykiatrisen epidemiologian kysymyksistä
Mikä on aikuisiän ADHD:n vallitsevuus Suomessa? Suojaavatko omega-3 rasvahapot masennukselta? Mitkä tekijät ennustavat psykoosin puhkeamista sille alttiilla henkilöillä? Aiheuttaako kannabis skitsofreniaa?

19 Psykiatrisen epidemiologian historiaa
1. sukupolven tutkimukset (first generation i.e. pre World War II studies): useimmissa tutkimuksissa tapaukset saatiin haastattelemalla lähimmäisiä ja hoitavia henkilöitä, ei henkilöhaastatteluita  paljon tietoa ja usea todellinen tapaus jäi havaitsematta mediaani kaikille psykiatrisille häiriöille 3.6% (vrt. 20% toisen sukupolven tutkimuksissa) lyhyen aikavälin tutkimuksia, tutkimusaineistona usein sairaalat

20 Psykiatrisen epidemiologian historiaa
2. sukupolven tutkimukset (second generation i.e. post World War II studies): kroonisten tautien epidemiologinen tutkimus lisääntyi kiinnostus psykiatristen häiriöiden epidemiologiseen tutkimukseen kasvoi lähinnä sosiologit ja sosiaalipsykiatrian alalla toimivat tutkijat huomio kiinnitettiin sosiodemografisiin ja ympäristöön liittyviin tekijöihin ja niiden yhteyteen mielenterveydenhäiriöihin siirryttiin sairaaloista yhteisöihin: ”ovelta ovelle” tutkimuksia operationaaliset kriteerit mielenterveyshäiriöille, DSM-III (Diagnostic and Statistical Manual for Mental Disorders) vuonna 1980 geneettiset tutkimukset, adoptiotutkimukset tutkimuksilla huomattavat erot metodeissa ja asetelmissa

21 Psykiatrisen epidemiologian historiaa
3. sukupolven tutkimukset (third generation studies): yhä paremmat, strukturoidummat, luotettavammat diagnostiset luokitussysteemit, haastattelut ja mittarit laajoja epidemiologisia tutkimuksia USA:ssa (Epidemiological Catchment Area Study, ECA; National Comorbidity Survey, NCA; Suomessa esim. Mini Suomi –tutkimus ja Terveys 2000) tutkimusta alettiin viedä laajemmallekin: tutkittiin terveydenhuoltojärjestelmiä, enemmän ja enemmän etiologian tutkimusta laboratorioissa mielenterveyden häiriöiden seulonta ja sitä varten kehitetyt arviointiasteikot

22 Psykiatrisen epidemiologian haasteet

23 Psykiatrisen epidemiologian haasteet - mittaaminen
Kuka on tapaus (case)? Diagnostisten järjestelmien ja diagnoosiluokkien hyvyys: epidemiologisessa tutkimuksessa yleensäkin on hyvin tärkeää diagnostisten menetelmien tarkkuus, että todella tutkitaan sitä sairautta mitä halutaankin tutkia psykiatrian ongelma verrattuna somatiikkaan: diagnoosiluokat eivät perustu sairauksien etiologiaan, vaan oireisiin ei ole selkeää biomarkkeria psykiatrisille häiriöille diagnostiset kriteerit ovat ihmisten asettamia täten diagnoosit perustuvat henkilön (tai hänen läheistensä) esiintuomiin oireisiin  mikä on tällaisten diagnoosien tarkkuus ja hyvyys?

24 Psykiatrisen epidemiologian haasteet - mittaaminen
diagnostiset kriteerit muuttuvat ajan myötä nyt käytössä ICD-10 (International Classification of Diseases) ja DSM-IV (Diagnostic and Statistical Manual for Mental Disorders) tulossa DSM-V ja ICD-11 terveyden ja sairauden määrittely vaikeaa, erityisesti psykiatriassa WHO: Terveys on täydellinen fyysisen, psyykkisen ja sosiaalisen hyvinvoinnin tila, eikä ainoastaan sairauden puuttuminen Mielenterveyden määritelmiä on hyvin useita, määritelmät ottavat huomioon psyykkisten oireiden puuttumisen lisäksi, psyykkisen hyvinvoinnin, sopeutumisen sosiaaliseen ja muuhun ympäristöön, kyvyn rakastaa ja tehdä työtä jne…

25 Psykiatrisen epidemiologian haasteet - mittaaminen
Kuka on case? 2. Pitäisikö psyykkisiä häiriöitä mitata luokiteltuna vai jatkuvana?: diagnoosien luokitus saanut kovaa kritiikkiä nykyään yhä enemmän pohditaan sitä, että tutkimuksessa diagnoosiluokkien sijaan käytettäisiin oireiden jatkumoa psyykkisen sairastavuuden mittarina esim. psykoottisten oireiden määrä yleisväestössä vaihtelee % (Johns LC and Cannon M, Br J Psychiatry 2004; van Os J et al. Schiz Res 2000; Poulton R et al. Arch Gen Psych 2000)

26 Psykiatrisen epidemiologian haasteet - mittaaminen
Kuka on case? 3. Kuinka saada kokoon valikoitumaton aineisto? Kuinka tunnistaa sairaat? usein se, että tunnistetaanko sairas henkilö, riippuu siitä kuinka henkilö kokee olevansa sairas, ja kuinka oireet hankaloittavat elämää: sairaudentunto hoidon tarpeen kokemus hoitoon hakeutuminen  tutkimukseen saattaa valikoitua tietynlainen aineisto (esim. korkeammin koulutetut) (selection bias) hoitoon hakeutuminen ja erilaiset terveydenhuollon filtterit sairauden kokemisesta on pitkä matka erikoissairaanhoitoon

27 Psykiatrisen epidemiologian haasteet - mittaaminen
Altisteen mittaaminen retrospektiivisissä (takautuvissa) tutkimuksissa erityinen ongelma: kuinka hyvin tutkittava tai muu tiedon antaja voi muistaa kaukaisen tapahtuman? recall bias (muistamisesta aiheutuva systemaattinen virhe) esim. Buka SL et al. Schizophr Res 2004: skitsofreniapotilaiden äidit raportoivat tarkasti suuret synnytykseen liittyvät tapahtumat (kuten keisarinleikkaus, perätilasynnytys), mutta jotkut tilat raportoitiin selkeästi huonommin (esim. istukkaan liittyvät ongelmat) se, kuinka tarkasti ja oikein tapahtumia raportoi, riippui koulutusasteesta kuinka hyvin muistetaan esim. stressaavat elämäntapahtumat?

28 Psykiatrisen epidemiologian haasteet - kato
kodittomat sellaiset joihin ei saada yhteyttä jäävätkö sairaammat tai terveemmät katoon? esim. rikollisuuteen ja päihteiden käyttöön liittyvä epidemiologinen tutkimus on vaikeaa, koska nämä asiat ovat laittomia ja tutkittavat pelkäävät ”kiinni jäämistä”, päihteiden käytön tunnustaminen voi olla hankalaa psykiatrisiin häiriöihin liittyvä häpeä, stigman pelko

29 Psykiatrisen epidemiologian haasteet - seulonta
seulonta (screening) vähentää tutkimuksen resurssien tarvetta kohdennetaan varsinainen aikaa vievä psykiatrinen haastattelu korkean riskin (high risk) väestöön Mutta ovatko seulontaan käytetyt mittarit riittävän hyviä herkkyydeltään ja tarkkuudeltaan?

30 Psykiatrisen epidemiologian haasteet - seulonta
seulonta usein yksi vaihe sairauksien esiintymisen tutkimisessa, esimerkkinä kaksivaiheinen syömishäiriötutkimus (Rodriquez-Cano T et al. Eur Psychiatry 2005): n tietyn alueen koulua käyvää vuotiasta nuorta täytti syömishäiriöitä koskevia kyselylomakkeita (esim. BITE, Bulimic Investigatory Test Edinburgh; EAT, Eating Attitude Test) tämän jälkeen haastateltiin ne tutkittavat, joilla seulontakyselyiden pistemäärä yli tietyn rajan haastateltiin myös saman verran kontrolleita (eli satunnaisotos niistä tutkittavista, joilla pistemäärä ei mennyt yli sovitus rajan) haastattelun perusteella mahdolliset ICD-10 ja DSM-IV syömishäiriön diagnoosit  bulimian vallitsevuus DSM-IV kriteerein 0.75%, pelkästään tytöillä 1.38%

31 Psykiatrisen epidemiologian haasteet – sairauksien monitekijäinen etiologia
perintötekijät raskauden ajan olosuhteet ja kehitys lapsuuden ja nuoruuden kasvu ja kehitys lapsuuden ja nuoruuden elinympäristö lapsuuden ja nuoruuden hyväksikäyttö ja muut traumaattiset tapahtumat elintavat (tupakointi, ravinto, alkoholi) psykososiaaliset tekijät (stressi, sosiaalinen tuki, sosiaaliluokka) fyysinen ympäristö jne…

32 Epidemiologian käsitteitä

33 Käsitteitä – sairauden esiintymisen mittarit
Vallitsevuus (prevalenssi) Pistevallitsevuus Jaksovallitsevuus Ilmaantuvuus (insidenssi) Kumulatiivinen ilmaantuvuus Ilmaantuvuustiheys Osoittaja Tapauksen/sairauden määrittely Tapausten määrän laskeminen Nimittäjä Lähdeväestö, sairaudelle altis väestön osa Aika Tietty ajankohta tai aikajakso (esim. elinikä) Eli, sairauden esiintyvyyden arvioimiseksi tarvittavat tiedot: Tapaukset (who?), väestö (where?), aika (when?) Pohja syytekijöitä selvittäville hypoteeseille

34 Käsitteitä - pisteprevalenssi
Sairaiden määrä väestössä tiettynä ajankohtana Osoittaja Sairaiden määrä Sairauden alkamisajankohdalla ei merkitystä Poikittainen analyysi Nimittäjä Väestön määrä Ei käytetä aikamäärettä, joten tiedonkeruun ajankohta tulee ilmoittaa Ilmaistaan 100:n kertalukuna Osoittajaan ei mielellään desimaalia; esim. 153/ henkeä (ei 15,3/ henkeä) joskus saatetaan myös esittää prosentteina, esim %

35 Käsitteitä - jaksovallitsevuus
Alkutilanteessa sairaiden ja jakson aikana sairastuneiden osuus väestössä Osoittaja Lähtötilanteessa sairaat + seurannan aikana sairastuneet  eli käytetään poikkileikkausta ja seurantatietoa Nimittäjä Väestön määrä: Jakson keskiväestö/väestö jakson alussa tai lopussa Ei aikamäärettä, aikajakso tulee ilmoittaa

36 Prevalenssiin vaikuttaa
Uusien sairaustapausten määrä (insidenssi) Sairauden riskitekijöiden määrä Diagnostinen käytäntö ja sairauksien havaitseminen (seulonta vs. normaali käytäntö) Sairauden kesto Paraneminen (hoitotoimenpide, spontaani) Kuolema (sairauden vakavuus) Muuttoliike Sairaat Sairaudelle alttiit Terveet prevalenssi = ilmaantuvuus (insidenssi) x sairauden keskimääräinen kesto

37 Käsitteitä - ilmaantuvuus eli insidenssi
Kuvaa uusien tapausten määrää lähdeväestössä Kumulatiivien ilmaantuvuus Ilmaantuvuustiheys Ilmaantuvuuden vakioiminen esim. iän ja sukupuolen mukaan hyvin tärkeää. Tähän olemassa omat menetelmänsä.

38 Käsitteitä - kumulatiivinen ilmaantuvuus
Lähtötilanteessa terveiden henkilöiden osuus, jotka sairastuvat seurantajakson aikana Osoittaja Uusien sairaustapausten määrä Nimittäjä Terveen (ei sairasta tutkittavaa sairautta) väestön määrä seurannan alussa On suljettu väestö Seuranta-aika Tulee määrittää ja ilmoittaa tuloksessa (esim. 156/ , 10 vuoden seuranta) Kumulatiivinen ilmaantuvuus lisääntyy seurannan pidentyessä

39 Käsitteitä - ilmaantuvuustiheys
Sairastuneiden määrä suhteessa seuranta-aikaan Osoittaja Uusien sairaustapausten määrä Nimittäjä Henkilöaika: kaikkien tutkittavien seuranta-aikojen summa Aika jokaiselle tutkittavalle yksilöllinen seuranta-aika, eli tarvitaan hyvin tarkat tiedot jokaiselle tutkittavalle avoin tai suljettu väestö aikayksikkö (esim. 156/ henkilövuotta) Seurannan päättyminen Sairastuminen Kuolema Kato Tutkimuksen päättyminen Ilmaantuvuustiheys = tapausten määrä / yhteenlaskettu henkilöiden seuranta-aika

40 Käsitteitä - erityisiä ilmaantuvuus- ja vallitsevuuslukuja
Kuolleisuus eli mortaliteetti kuolleisuuden ilmaantuvuus Sairastuvuus eli morbiditeetti sairauden ilmaantuvuus Sairastavuus sairauden vallitsevuus

41 Prevalenssi vai insidenssi?
Prevalenssi kuvaa sairausrasitetta väestössä Käyttökelpoinen terveydenhuollon suunnittelussa ja hallinnossa Ilmaantuvuus on yleensä parempi sairauden syitä selvitettäessä, koska: paraneminen ja kuolleisuus eivät vaikuta tuloksiin tutkittavat ovat lähtötilanteessa terveitä (eivät sairasta tutkittavaa tautia)

42 Tietoa sairauden esiintymisestä voidaan käyttää
Terveydenhuollon suunnitteluun Väestön terveydentila ja oireilun määrä, ja muutokset näissä Hoidon tarve Hoidon saaminen Analyyttiseen epidemiologiseen tutkimukseen Sairauden etiologia Sairauden ennuste

43 Käsitteitä – riski (risk)
Riski on teoreettinen määre, jonka suuruus voidaan arvioida empiirisesti ilmaantuvuuden avulla ”Todennäköisyys että tapahtuma esiintyy” (Last 2001) Riskille olemassa useita erilaisia käsitteitä, jotka tulevat myöhemmissä luennoissa.

44 Käsitteitä – riskitekijät (risk factors)
Vaikuttavat sairauden esiintymiseen ja sairastumisen todennäköisyyteen ”Riskitekijä on tekijä, joka lisää sairauden todennäköisyyttä sellaisilla, joilla se on, verrattuna muuten samanlaisiin yksilöihin, mutta joilta riskitekijä puuttuu.” (Uhari ja Nieminen, 2001) riskitekijä ei ole välttämättä syy (cause) voidaan ymmärtää usealla eri tavalla: tekijä, johon liittyy lisääntynyt riski sairastua (risk marker) tekijä, joka lisää riskiä sairastua (determinantti) tekijä, joka lisää riskiä sairastua (determinantti) ja johon voidaan interventiolla vaikuttaa

45 Käsitteitä – sekoittava tekijä (confounder)
tekijä, joka vaikuttaa sekä tutkittavaan altistukseen (exposure) että sairauteen (outcome) esim. ikä ja sukupuoli esimerkki: malarian riskitekijä: sekoittava tekijä: ulkotyö riskitekijä: miessukupuoli malaria ?

46 Käsitteitä – vaikutuksen muovaaja (interaction i. e
Käsitteitä – vaikutuksen muovaaja (interaction i.e. effect modification) tilastotieteen kielellä ”yhteisvaikutus” kun altisteen ja vasteen (eli sairauden) lisäksi esiintyy kolmas, altisteeseen vaikuttava tekijä ja tämän kolmannen tekijän vaikutuksesta lopputulos on erilainen esimerkiksi ”gene-environment interaction”

47 Käsitteitä - synergismi
kahden tekijän vaikutus sairauteen on voimakkaampi kuin kummankin tekijän yhteen laskettu vaikutus positiivinen interaktio synergismin vastakohtana negatiivinen interaktio eli antagonismi

48 Käsitteitä – virhe (error)
harhainen virhe (systematic error i.e. bias) satunnaisvirhe (random error)

49 Käsitteitä – systemaattinen virhe eli harha (systematic error i. e
Käsitteitä – systemaattinen virhe eli harha (systematic error i.e. bias) aiheuttaa tulosten systemaattisen poikkeaman yhteen suuntaan voi: johtaa todellisen yhteyden heikkenemiseen tuoda esille olemattoman yhteyden vääristää olemassa olevaa yhteyttä tärkeä tietää ja tunnistaa tutkimuksessa! vaikuttaa tutkimuksen ja sen tulosten laatuun voi johtua: virheistä tutkimuksen asetelmassa, aineiston keruussa, aineiston analysoinnissa, tulosten tulkinnassa, eli missä vain vaiheessa tutkimusta tutkimusaineiston koko ei vaikuta virheen määrään hyvin useita erilaisia muotoja, esim.: information bias measurement bias selection bias publication bias

50 Käsitteitä - satunnaisvirhe (random error)
virhe, joka johtaa suurin piirtein yhtä paljon liian mataliin ja liian suuriin arvoihin lopputulos oikea mutta hajonta todellista suurempi voi vähentää tutkimuksen tilastotieteellistä tehoa, voi aiheuttaa väärän ”negatiivisen” tuloksen ei niin vaarallinen kuin systemaattinen virhe virheen vaikutuksen määrää voidaan vähentää tutkimusaineistoa suurentamalla

51 Käsitteitä – validiteetti (validity)
kuvaa mittarin kykyä mitata sitä tutkittavan ilmiön ominaisuutta, mitä on tarkoituskin mitata mittarin kyky erottaa toisistaan sairaat ja terveet kuvaa tutkimuksen pätevyyttä: oikeuttavatko käytetty aineisto, tutkimusmenetelmät ja saadut tulokset esitettyihin johtopäätöksiin?

52 Käsitteitä – sensitiivisyys (sensitivity)
herkkyys mittarilla saatujen positiivisten tulosten osuus kaikista sairaista tutkittavista (joiden osalta tuloksen olisi pitänytkin olla positiivinen) todennäköisyys jolla sairas todetaan sairaaksi testipositiivisten osuus kaikista sairaista

53 Käsitteitä – spesifisyys (spesificity)
tarkkuus mittarilla saatujen negatiivisten tulosten osuus kaikista terveistä tutkittavista (joiden osalta tuloksen olisi pitänytkin olla negatiivinen) todennäköisyys jolla terve todetaan terveeksi testinegatiivisten osuus kaikista terveistä

54 Käsitteitä – luotettavuus eli reliabiliteetti (reliability)
tutkimustulosten ja väitteiden luotettavuus:  johtuuko tutkimustulos vain sattumasta vai kyetäänkö tulokset riippumattomasti toistamaan? toistaminen voi tapahtua: arvioitsijoiden välillä (inter-rater reliability) tutkimuskertojen välillä (test-retest reliability)

55 Käsitteitä – komorbiditeetti (comorbidity)
kahden tai useamman itsenäisen sairauden esiintyminen yhtä aikaa tutkiminen tärkeää mm. koska: komorbidien sairauksien yhteiset riskitekijät, jopa yhteiset etiologiset tekijät diagnostisten luokitteluiden parantaminen random comorbidity – johtuu vain sattumasta non – random comorbidity: esim. epidemiologinen komorbiditeetti (todellinen yhteys kahden tai useamman sairauden välillä) kliininen komorbiditeetti familiaalinen komorbiditeetti

56 Käsitteitä – genotyyppi, fenotyyppi, endofenotyyppi
perimä, yksilön geenien kokonaisuus fenotyyppi ilmiasu joka perustuu genotyypin ja ympäristön yhteisvaikutukseen endofenotyyppi periytyvä piirreominaisuus, joka liittyy tautialttiuteen, mutta joka ei näy ihmisestä päällepäin sijaitsee jossain genotyypin ja fenotyypin välillä

57 Epidemiologisesta tutkimusprosessista

58 Epidemiologinen tutkimusprosessi
Herää epäily mahdollisesta riski- tai suojaavasta tekijästä Aloitetaan altistumis- ja sairastumistietojen systemaattinen keruu Aineiston analysointi: Onko sairauden esiintymisessä eroa altistuneiden ja altistumattomien välillä? Tulosten kriittinen tulkinta: Onko havaittu yhteys kausaalinen? Interventio - Sairauden ehkäisy Arviointi Näyttöön perustuva lääketiede

59 Epidemiologisen tutkimuksen perusasioita ja tulosten laadun varmistus
Onko tutkimusasetelma validi? Ovatko mittaukset luotettavia? Onko sekoittavat tekijät huomioitu? Tulosten yleistettävyys, onko aineisto valikoitumaton (generalisability)?

60 Tutkimustulosten tulkinta
Suljetaan pois vaihtoehtoiset syyt havaittuun altistumisen ja sairauden väliseen yhteyteen Sattuma (chance) Systemaattinen virhe (bias) Sekoittavan tekijän vaikutus (confounding) Kausaliteetin (causality) arviointi yhteyden voimakkuus, yhteyden ajallisuus, pysyvyys, biologinen mielekkyys, annosriippuvuus esimerkkinä Bradford Hillin kriteerit (Austin Bradford Hill )

61 Austin Bradford Hill Austin Bradford Hill, “The Environment and Disease: Association or Causation?,” Proceedings of the Royal Society of Medicine, 58 (1965),

62 Bradford Hillin - kriteerit
Yhteyden voimakkuus (strenght) riskitekijän ja sairauden välillä pitää olla selvä ja voimakas assosiaatio Ajallisuus (temporality) riskitekijän esiintymisen täytyy edeltää sairautta Biologinen mielekkyys (biological plausibility) Syy-seurausuhteelle pitää olla uskottava biologinen selitys

63 Bradford Hillin - kriteerit
Yhtäpitävyys (consistency) yhteyden tueksi pitää olla löydöksiä eri tutkimuksista, joissa on käytetty erilaisia tutkimusasetelmia ja aineistoja Annos-vaste -suhde (dose-response, biological gradient) mitä enemmän riskitekijää, sitä suurempi todennäköisyys sairastua Riskitekijän spesifisyys (specificity) tutkittava riskitekijä yksin aiheuttaa sairauden

64 Bradford Hillin - kriteerit
Sairaus voidaan ehkäistä tai lievittää poistamalla riskitekijä tai riskitekijää lisäämällä voidaan lisätä sairastapausten määrää (experiment) Kuinka hyvin mahdollinen kausaalisuus sopii nykyisiin teorioihin ja tietoon (coherence) Ei löydetä muita vakuuttavia selityksiä

65 Sairauksien ehkäisy eli preventio
Primaaripreventio Sekundaaripreventio Tertiääripreventio Prevention kohdistaminen: koko väestö vs. korkeassa sairastumisriskissä olevat henkilöt (high risk) riskitekijät joille voidaan tehdä jotain vs. sellaiset joita ei voi muuttaa (sukurasitus, sukupuoli, ikä, rotu)

66 Sairauksien ehkäisy eli preventio
Primaaripreventio: toimintaa ennen taudin ilmenemistä (esim. taudin syiden poisto) terveyden lisäämiseen yleisesti tähtäävät toimet (esim. terveyskasvatus) Sekundaaripreventio: on sairauden varhaistoteamista ja sairauden etenemisen estämistä, usein jo oireettomassa vaiheessa (esim. seulontatutkimuksen avulla) Tertiaaripreventio: pyrkii estämään olemassa olevan sairauden pahenemista ja komplikaatioiden ilmenemistä hoidon ja kuntoutuksen avulla

67 Sairauksien ehkäisyn suunnittelu
Tiedetäänkö taudin etiologiasta ja riskitekijöistä riittävästi? Voidaanko riskitekijöihin vaikuttaa? Onko taudille olemassa hoitoa? Mitä haitallisia tekijöitä liittyy sairauden ehkäisyyn? Onko eettisiä ongelmia? Mikä on kustannus-hyötysuhde?

68 Mitä psykiatrinen epidemiologia on saanut aikaan?
strukturoidut diagnostiset kriteerit, joita kehitellään edelleen seulonta selvitetty tärkeimpien häiriöiden esiintyvyyttä ja hoidon tarvetta, mutta edelleen useiden häiriöiden maailmanlaajuinen prevalenssi/insidenssi epäselvä perinnöllisyyden ja geenien tutkiminen biologisten riskimarkkereiden tutkiminen

69 Miltä psykiatrisen epidemiologian tulevaisuus näyttää?
geenit, geenien ja ympäristön yhteisvaikutus biologisten syiden tutkiminen (esim. fMRI) kehittyvät diagnostiset kriteerit kehittyvät seulontamenetelmät kehittyvät tilastotieteelliset menetelmät laajat, valikoitumattomat, pitkittäiset tutkimukset syntymäkohortit preventio?

70 Aiheeseen liittyviä lehtiä
Social Psychiatry and Psychiatric Epidemiology (lehteen pääsee tästä linkistä: American Journal of Epidemiology ( Epidemiologic Reviews ( International Journal of Epidemiology ( European Journal of Epidemiology (lehteen pääsee tästä linkistä: Epidemiology ( Journal of Epidemiology and Community Health (

71 Aiheeseen liittyviä kirjoja
Last JM. A dictionary of epidemiology, 4th edition, Oxford University Press, 2001. Uhari M ja Nieminen P. Epidemiologia ja biostatistiikka. Duodecim, 2001. Uhari M. Biostatistiikan taskutieto. Duodecim, 2002. Hennekens CH et al. Epidemiology in medicine. Boston, Little, Brown and Co 1987. Szklo M and Nieto FJ. Epidemiology: beyond the basics. Jones and Bartlett Publishers, 2006. Susser E et al. Psychiatric Epidemiology. Searching for the Causes of Mental Disorders. Oxford University Press, 2006. Prince M et al. Practical Psychiatric Epidemiology. Oxford University Press, 2003.


Lataa ppt "Johdanto epidemiologiaan ja psykiatriseen epidemiologiaan"

Samankaltaiset esitykset


Iklan oleh Google