Epidemiologie - Epidemiology

Epidemiologia este studiul și analiza distribuției (cine, când și unde), tiparele și factorii determinanți ai stării de sănătate și a bolilor în populațiile definite .

Este o piatră de temelie a sănătății publice și modelează deciziile politice și practicile bazate pe dovezi prin identificarea factorilor de risc pentru boli și a obiectivelor pentru asistența medicală preventivă . Epidemiologii ajută la proiectarea, colectarea și analiza statistică a datelor, modifică interpretarea și diseminarea rezultatelor (inclusiv evaluarea inter pares și revizuirea sistematică ocazională ). Epidemiologia a contribuit la dezvoltarea metodologiei utilizate în cercetarea clinică , în studiile de sănătate publică și, într-o măsură mai mică, în cercetarea de bază în științele biologice.

Domeniile majore de studiu epidemiologic includ cauzarea bolii, transmiterea , investigarea focarelor , supravegherea bolii , epidemiologia mediului , epidemiologia criminalistică , epidemiologia profesională , screeningul , biomonitorizarea și comparațiile efectelor tratamentului, cum ar fi în studiile clinice . Epidemiologii se bazează pe alte discipline științifice, cum ar fi biologia, pentru a înțelege mai bine procesele de boală, statistici pentru a utiliza în mod eficient datele și pentru a trage concluzii adecvate, științe sociale pentru a înțelege mai bine cauzele proximale și distale și inginerie pentru evaluarea expunerii .

Epidemiologia , care înseamnă literalmente „studiul a ceea ce este asupra poporului”, este derivată din epi greacă  „upon, among”, demos  „people, district”, și logos  „studiu, cuvânt, discurs”, sugerând că se aplică doar oamenilor populații. Cu toate acestea, termenul este utilizat pe scară largă în studiile populațiilor zoologice (epidemiologie veterinară), deși termenul „ epizoologie ” este disponibil și a fost aplicat și studiilor populațiilor de plante ( epidemiologie botanică sau a bolilor plantelor ).

Distincția între „epidemie” și „endemică” a fost făcută pentru prima dată de Hipocrate , pentru a face distincția între bolile care sunt „vizitate” de o populație (epidemie) de cele care „locuiesc în interiorul” unei populații (endemice). Termenul „epidemiologie” pare să fi fost folosit pentru prima dată pentru a descrie studiul epidemiilor în 1802 de către medicul spaniol Villalba în Epidemiología Española . Epidemiologii studiază, de asemenea, interacțiunea bolilor într-o populație, o afecțiune cunoscută sub numele de sindemie .

Termenul de epidemiologie este acum aplicat pe scară largă pentru a acoperi descrierea și cauzarea nu numai a bolilor epidemice, infecțioase, ci și a bolii în general, inclusiv a condițiilor conexe. Câteva exemple de subiecte examinate prin epidemiologie includ hipertensiunea arterială, bolile mintale și obezitatea . Prin urmare, această epidemiologie se bazează pe modul în care modelul bolii provoacă schimbări în funcția ființelor umane.

Istorie

Medicul grec Hipocrate , cunoscut ca tatăl medicinei , a căutat o logică a bolii; el este prima persoană cunoscută care a examinat relațiile dintre apariția bolilor și influențele mediului. Hipocrate credea că boala corpului uman este cauzată de un dezechilibru al celor patru umori (bilă neagră, bilă galbenă, sânge și flegmă). Vindecarea bolii a fost eliminarea sau adăugarea umorului în cauză pentru a echilibra corpul. Această credință a condus la aplicarea sângerării și a dietei în medicină. El a inventat termenii endemici (pentru bolile care se găsesc de obicei în unele locuri, dar nu și în altele) și epidemii (pentru bolile care se văd uneori, dar nu și altele).

Era moderna

La mijlocul secolului al XVI-lea, un medic din Verona, numit Girolamo Fracastoro, a fost primul care a propus o teorie conform căreia aceste particule foarte mici, invizibile, care cauzează boli, erau vii. Au fost considerați că se pot răspândi prin aer, se înmulțesc singuri și sunt distruși de foc. În acest fel a infirmat teoria miasmei lui Galen (gaz otrăvitor la persoanele bolnave). În 1543 a scris o carte De contagione et contagiosis morbis , în care a fost primul care a promovat igiena personală și de mediu pentru prevenirea bolilor. Dezvoltarea unui microscop suficient de puternic de către Antonie van Leeuwenhoek în 1675 a oferit dovezi vizuale ale particulelor vii, în concordanță cu teoria germenilor a bolii .

Un medic înaintea timpului său, Quinto Tiberio Angelerio, a gestionat ciuma din 1582 în orașul Alghero, Sardinia. Era proaspăt din Sicilia, care suferise o epidemie de ciumă proprie în 1575. Mai târziu a publicat un manual „ECTYPA PESTILENSIS STATUS ALGHERIAE SARDINIAE”, care detaliază cele 57 de reguli pe care le impusese orașului. O a doua ediție, „EPIDEMIOLOGIA, SIVE TRACTATUS DE PESTE”, a fost publicată în 1598. Unele dintre regulile pe care le-a instituit, câteva la fel de nepopulare ca și astăzi, includ blocaje, distanțare fizică, spălarea produselor alimentare și a textilelor, restricționarea cumpărăturilor la o persoană pe gospodărie, carantine, pașapoarte de sănătate și altele. Luat de la Zaria Gorvett, BBC FUTURE 8 ianuarie 2021.

În timpul dinastiei Ming , Wu Youke (1582–1652) a dezvoltat ideea că unele boli au fost cauzate de agenți transmisibili, pe care i-a numit Li Qi (戾气 sau factori pestilențiali) când a observat diferite epidemii furia în jurul său între 1641 și 1644. cartea Wen Yi Lun (瘟疫 论 , Treatise on Pestilence / Treatise of Epidemic Diseases) poate fi privită ca lucrarea etiologică principală care a adus în față conceptul. Conceptele sale erau încă luate în considerare în analiza focarului SARS de către OMS în 2004, în contextul medicinei tradiționale chineze.

Un alt pionier, Thomas Sydenham (1624–1689), a fost primul care a deosebit febra londonezilor din anii 1600 de mai târziu. Teoriile sale despre vindecarea febrei s-au confruntat cu multă rezistență din partea medicilor tradiționali de atunci. El nu a putut găsi cauza inițială a febrei variolei pe care a cercetat-o ​​și a tratat-o.

John Graunt , un ceaprazar și statistician amator, publicat naturale și observații politice ... asupra Bills de mortalitate în 1662. În ea, el a analizat listele de mortalitate din Londra , înainte de marea ciumă , a prezentat una dintre primele tabele de viață , și a raportat tendințele timpului pentru multe boli, noi și vechi. El a furnizat dovezi statistice pentru multe teorii despre boli și, de asemenea, a infirmat câteva idei larg răspândite asupra lor.

Harta originală de John Snow care prezintă grupurile de cazuri de holeră din epidemia londoneză din 1854

John Snow este renumit pentru investigațiile sale asupra cauzelor epidemiilor de holeră din secolul al XIX-lea și este cunoscut și ca tatăl epidemiologiei (moderne). El a început observând ratele de deces semnificativ mai mari în două zone furnizate de Southwark Company. Identificarea sa a pompei Broad Street ca fiind cauza epidemiei Soho este considerată exemplul clasic al epidemiologiei. Snow a folosit clor în încercarea de a curăța apa și a îndepărtat mânerul; aceasta a pus capăt focarului. Acest lucru a fost perceput ca un eveniment major în istoria sănătății publice și considerat drept evenimentul fondator al științei epidemiologiei, care a contribuit la conturarea politicilor de sănătate publică din întreaga lume. Cu toate acestea, cercetările și măsurile preventive ale Snow pentru a evita alte focare nu au fost pe deplin acceptate sau puse în practică până după moartea sa din cauza Teorii Miasmei predominante a vremii, un model de boală în care calitatea slabă a aerului a fost acuzată de boală. Acest lucru a fost folosit pentru a raționaliza ratele ridicate de infecție în zonele sărace în loc să abordeze problemele care stau la baza alimentației slabe și a igienei și a fost dovedit fals prin munca sa.

Printre alți pionieri se numără medicul danez Peter Anton Schleisner , care în 1849 a relatat munca sa privind prevenirea epidemiei de tetanos neonatal pe insulele Vestmanna din Islanda . Un alt pionier important a fost medicul maghiar Ignaz Semmelweis , care în 1847 a redus mortalitatea infantilă la un spital din Viena prin instituirea unei proceduri de dezinfecție. Descoperirile sale au fost publicate în 1850, dar lucrarea sa a fost prost primită de colegii săi, care au întrerupt procedura. Dezinfectarea nu a fost practicată pe scară largă până când chirurgul britanic Joseph Lister a „descoperit” antisepticele în 1865 în lumina lucrărilor lui Louis Pasteur .

La începutul secolului al XX-lea, metodele matematice au fost introduse în epidemiologie de Ronald Ross , Janet Lane-Claypon , Anderson Gray McKendrick și alții. În paralel, în anii 1920, patologul germano-elvețian Max Askanazy și alții au fondat Societatea Internațională pentru Patologie Geografică pentru a investiga sistematic patologia geografică a cancerului și a altor boli neinfecțioase din populațiile din diferite regiuni. După cel de-al doilea război mondial, Richard Doll și alți non-patologi s-au alăturat terenului și au dezvoltat metode avansate pentru a studia cancerul, o boală cu tipare și mod de apariție care nu au putut fi studiate în mod adecvat cu metodele dezvoltate pentru epidemiile bolilor infecțioase. Patologia geografică s-a combinat în cele din urmă cu epidemiologia bolilor infecțioase pentru a crea domeniul care este astăzi epidemiologia.

O altă descoperire a fost publicarea în 1954 a rezultatelor unui studiu al doctorilor britanici , condus de Richard Doll și Austin Bradford Hill , care a oferit un sprijin statistic foarte puternic legăturii dintre fumatul de tutun și cancerul pulmonar .

La sfârșitul secolului al XX-lea, odată cu avansarea științelor biomedicale, un număr de markeri moleculari în sânge, alte biospecimene și mediu au fost identificați ca predictori ai dezvoltării sau riscului unei anumite boli. Cercetările epidemiologice pentru a examina relația dintre acești biomarkeri analizați la nivel molecular și boală au fost denumite în general „ epidemiologie moleculară ”. Mai exact, „ epidemiologia genetică ” a fost utilizată pentru epidemiologia variației genetice și a bolii germinale. Variația genetică este de obicei determinată utilizând ADN din leucocite din sânge periferic.

secolul 21

Începând cu anii 2000, studiile de asociere la nivel genomic (GWAS) au fost efectuate în mod obișnuit pentru a identifica factorii genetici de risc pentru multe boli și condiții de sănătate.

În timp ce majoritatea studiilor de epidemiologie moleculară încă folosesc sisteme convenționale de diagnostic și clasificare a bolilor , este din ce în ce mai recunoscut faptul că progresia bolii reprezintă procese inerent eterogene care diferă de la persoană la persoană. Conceptual, fiecare individ are un proces unic de boală diferit de orice alt individ („principiul unic al bolii”), având în vedere unicitatea expozomului (o totalitate de expuneri endogene și exogene / de mediu) și influența sa unică asupra procesului patologic molecular la fiecare individ . Studiile pentru a examina relația dintre o expunere și semnătura patologică moleculară a bolii (în special a cancerului ) au devenit din ce în ce mai frecvente pe parcursul anilor 2000. Cu toate acestea, utilizarea patologiei moleculare în epidemiologie a reprezentat provocări unice, inclusiv lipsa ghidurilor de cercetare și a metodologiilor statistice standardizate și lipsa de experți interdisciplinari și programe de formare. Mai mult, conceptul de eterogenitate a bolii pare să intre în conflict cu premisa de lungă durată în epidemiologie conform căreia indivizii cu același nume de boală au etiologii și procese de boală similare. Pentru a rezolva aceste probleme și a avansa știința sănătății populației în era medicinei de precizie moleculară , „patologia moleculară” și „epidemiologia” au fost integrate pentru a crea un nou domeniu interdisciplinar al „ epidemiologiei patologice moleculare ” (MPE), definit ca „epidemiologia patologiei moleculare și eterogenitatea bolii ". În MPE, anchetatorii analizează relațiile dintre (A) factorii de mediu, dietetici, de stil de viață și genetici; (B) modificări ale moleculelor celulare sau extracelulare; și (C) evoluția și progresia bolii. O mai bună înțelegere a eterogenității patogenezei bolii va contribui în continuare la elucidarea etiologiilor bolii. Abordarea MPE poate fi aplicată nu numai bolilor neoplazice, ci și bolilor non-neoplazice. Conceptul și paradigma MPE au devenit răspândite în anii 2010.

Până în 2012, s-a recunoscut că evoluția multor agenți patogeni este suficient de rapidă pentru a fi extrem de relevantă pentru epidemiologie și că, prin urmare, s-ar putea obține mult dintr-o abordare interdisciplinară a bolilor infecțioase care să integreze epidemiologia și evoluția moleculară pentru a „informa strategiile de control sau chiar tratamentul pacientului . "

Studiile epidemiologice moderne pot utiliza statistici avansate și învățarea automată pentru a crea modele predictive , precum și pentru a defini efectele tratamentului.

Tipuri de studii

Epidemiologii folosesc o serie de modele de studiu de la observațional la experimental și, în general, clasificate ca descriptive (care implică evaluarea datelor care acoperă timpul, locul și persoana), analitice (cu scopul de a examina în continuare asociațiile cunoscute sau relațiile ipotezate) și experimentale (un termen adesea echivalat cu studii clinice sau comunitare de tratamente și alte intervenții). În studiile observaționale, naturii i se permite să „își urmeze cursul”, așa cum observă epidemiologii de pe margine. În schimb, în ​​studiile experimentale, epidemiologul este cel care controlează toți factorii care intră într-un anumit studiu de caz. Studiile epidemiologice vizează, acolo unde este posibil, să dezvăluie relații imparțiale între expuneri precum alcool sau fumat, agenți biologici , stres sau substanțe chimice la mortalitate sau morbiditate . Identificarea relațiilor cauzale dintre aceste expuneri și rezultate este un aspect important al epidemiologiei. Epidemiologii moderni folosesc informatica ca instrument.

Studiile observaționale au două componente, descriptive și analitice. Observațiile descriptive se referă la „cine, ce, unde și când apare starea legată de sănătate”. Cu toate acestea, observațiile analitice se ocupă mai mult de „cum” al unui eveniment legat de sănătate. Epidemiologia experimentală conține trei tipuri de cazuri: studii controlate randomizate (utilizate adesea pentru testarea medicamentelor noi sau a medicamentelor), studii de teren (efectuate pe cei cu risc crescut de a contracta o boală) și studii comunitare (cercetări privind bolile de origine socială).

Termenul „triada epidemiologică” este folosit pentru a descrie intersecția dintre gazdă , agent și mediu în analiza unui focar.

Seria de cazuri

Seriile de cazuri se pot referi la studiul calitativ al experienței unui singur pacient sau a unui grup mic de pacienți cu un diagnostic similar sau la un factor statistic cu potențialul de a produce boli cu perioade în care nu sunt expuși.

Fostul tip de studiu este pur descriptiv și nu poate fi folosit pentru a face inferențe despre populația generală a pacienților cu acea boală. Aceste tipuri de studii, în care un clinician înțelept identifică o caracteristică neobișnuită a unei boli sau a istoricului unui pacient, poate duce la formularea unei noi ipoteze. Folosind datele din serie, s-ar putea face studii analitice pentru a investiga posibili factori cauzali. Acestea pot include studii de caz-control sau studii prospective. Un studiu caz-control ar presupune potrivirea controalelor comparabile fără boală cu cazurile din serie. Un studiu prospectiv ar presupune urmărirea seriei de cazuri în timp pentru a evalua istoria naturală a bolii.

Ultimul tip, descris mai formal ca studii de serii de cazuri autocontrolate, împarte timpul de urmărire individual al pacientului în perioade expuse și neexpuse și utilizează procese de regresie Poisson cu efecte fixe pentru a compara rata de incidență a unui rezultat dat între perioadele expuse și neexpuse. . Această tehnică a fost utilizată pe scară largă în studiul reacțiilor adverse la vaccinare și s-a demonstrat în unele circumstanțe că oferă o putere statistică comparabilă cu cea disponibilă în studiile de cohortă.

Studii de caz-control

Studiile caz-control selectează subiecții în funcție de starea lor de boală. Este un studiu retrospectiv. Un grup de indivizi care sunt bolnavi pozitivi (grupul „caz”) este comparat cu un grup de indivizi negativi pentru boală (grupul „martor”). În mod ideal, grupul de control ar trebui să provină din aceeași populație care a dat naștere cazurilor. Studiul caz-control se uită înapoi în timp la expunerile potențiale pe care ambele grupuri (cazuri și controale) le-ar fi putut întâlni. Este construit un tabel 2 × 2, care afișează carcase expuse (A), controale expuse (B), carcase neexpuse (C) și controale neexpuse (D). Statistica generată pentru a măsura asocierea este odds ratio (OR), care este raportul dintre șansele de expunere în cazuri (A / C) și cotele de expunere din controale (B / D), adică OR = (AD / BC).

Cazuri Controale
Expus A B
Neexpus C D

Dacă OR este semnificativ mai mare de 1, atunci concluzia este că „persoanele cu boală sunt mai susceptibile de a fi expuse”, în timp ce dacă este aproape de 1, atunci expunerea și boala nu sunt probabil asociate. Dacă OR este mult mai mică decât una, atunci acest lucru sugerează că expunerea este un factor protector în cauzarea bolii. Studiile de control al cazurilor sunt de obicei mai rapide și mai rentabile decât studiile de cohortă, dar sunt sensibile la prejudecăți (cum ar fi prejudecata de rechemare și de selectare ). Principala provocare este identificarea grupului de control adecvat; distribuția expunerii între grupul de control ar trebui să fie reprezentativă pentru distribuția în populația care a dat naștere cazurilor. Acest lucru poate fi realizat prin extragerea unui eșantion aleatoriu din populația inițială cu risc. Acest lucru are drept consecință faptul că grupul de control poate conține persoane cu boala studiată atunci când boala are o rată mare de atac într-o populație.

Un dezavantaj major pentru studiile de control al cazurilor este că, pentru a fi considerat a fi semnificativ statistic, numărul minim de cazuri necesare la intervalul de încredere de 95% este legat de raportul de probabilități prin ecuație:

unde N este raportul dintre cazuri și controale. Pe măsură ce raportul de probabilități se apropie de 1, numărul cazurilor necesare pentru semnificația statistică crește spre infinit; făcând studii de caz-control, dar aproape inutile pentru cote scăzute. De exemplu, pentru un raport de cote de 1,5 și cazuri = controale, tabelul de mai sus ar arăta astfel:

Cazuri Controale
Expus 103 84
Neexpus 84 103

Pentru un raport de cote de 1,1:

Cazuri Controale
Expus 1732 1652
Neexpus 1652 1732

Studii de cohortă

Studiile de cohortă selectează subiecți în funcție de starea lor de expunere. Subiecții studiului ar trebui să fie expuși riscului rezultatului investigat la începutul studiului de cohortă; acest lucru înseamnă, de obicei, că nu ar trebui să aibă boală la începerea studiului de cohortă. Cohorta este urmărită de-a lungul timpului pentru a evalua starea lor ulterioară a rezultatului. Un exemplu de studiu de cohortă ar fi investigarea unei cohorte de fumători și nefumători în timp pentru a estima incidența cancerului pulmonar. Se construiește același tabel 2 × 2 ca și în cazul studiului de control al cazului. Cu toate acestea, estimarea punctuală generată este riscul relativ (RR), care este probabilitatea de boală pentru o persoană din grupul expus, P e  =  A  / ( A  +  B ) peste probabilitatea de boală pentru o persoană din grupul neexpus , P u  =  C  / ( C  +  D ), adică RR  =  P e  /  P u .

..... Caz Fără caz Total
Expus A B ( A  +  B )
Neexpus C D ( C  +  D )

La fel ca în cazul OR, o RR mai mare de 1 arată asocierea, unde concluzia poate fi citită „cei cu expunere au fost mai predispuși să dezvolte boală”.

Studiile prospective au multe beneficii față de studiile de control al cazurilor. RR este o măsură de efect mai puternică decât OR, deoarece OR este doar o estimare a RR, deoarece incidența reală nu poate fi calculată într-un studiu de control de caz în care subiecții sunt selectați în funcție de starea bolii. Temporalitatea poate fi stabilită într-un studiu prospectiv, iar factorii de confuzie sunt mai ușor controlați. Cu toate acestea, acestea sunt mai costisitoare și există o șansă mai mare de a pierde subiecții la urmărire pe baza perioadei lungi de timp în care cohorta este urmată.

Studiile de cohortă sunt, de asemenea, limitate de aceeași ecuație pentru numărul de cazuri ca și pentru studiile de cohortă, dar, dacă rata incidenței de bază în populația studiată este foarte mică, numărul cazurilor necesare este redus cu ½.

Inferință cauzală

Deși epidemiologia este uneori privită ca o colecție de instrumente statistice utilizate pentru a elucida asocierile expunerilor la rezultatele sănătății, o înțelegere mai profundă a acestei științe este aceea de a descoperi relații cauzale .

Corelația nu implică cauzalitatea ” este o temă comună pentru o mare parte din literatura epidemiologică. Pentru epidemiologi, cheia este în termenul inferență . Corelația sau cel puțin asocierea între două variabile este un criteriu necesar, dar nu suficient, pentru a deduce că o variabilă o cauzează pe cealaltă. Epidemiologii folosesc datele colectate și o gamă largă de teorii biomedicale și psihosociale într-un mod iterativ pentru a genera sau extinde teoria, pentru a testa ipoteze și pentru a face afirmații educate și informate despre relațiile care sunt cauzale și despre exact modul în care acestea sunt cauzale.

Epidemiologii subliniază că înțelegerea „ o singură cauză - un singur efect ” este o credință greșită simplistă. Cele mai multe rezultate, fie că sunt boală sau deces, sunt cauzate de un lanț sau o rețea care constă din mai multe cauze componente. Cauzele pot fi distinse ca fiind condiții necesare, suficiente sau probabiliste. Dacă poate fi identificată și controlată o afecțiune necesară (de exemplu, anticorpi împotriva unui agent de boală, energie în leziuni), rezultatul nociv poate fi evitat (Robertson, 2015). Un instrument utilizat în mod regulat pentru a conceptualiza multicauzalitatea asociată cu boala este modelul plăcii cauzale .

Criteriile Bradford Hill

În 1965, Austin Bradford Hill a propus o serie de considerații pentru a ajuta la evaluarea dovezilor de cauzalitate, care au ajuns să fie cunoscute în mod obișnuit ca „ criteriile Bradford Hill ”. Spre deosebire de intențiile explicite ale autorului lor, considerațiile lui Hill sunt acum uneori predate ca o listă de verificare care trebuie implementată pentru evaluarea cauzalității. Hill însuși a spus „Niciunul dintre cele nouă puncte de vedere mele nu poate aduce dovezi incontestabile în favoarea sau împotriva ipotezei cauză-efect și niciunul nu poate fi solicitat sine qua non ”.

  1. Puterea asocierii : o asociere mică nu înseamnă că nu există un efect cauzal, deși cu cât este mai mare asocierea, cu atât este mai probabil ca aceasta să fie cauzală.
  2. Coerența datelor : Constatările consecvente observate de diferite persoane în diferite locuri cu probe diferite întăresc probabilitatea unui efect.
  3. Specificitate : Cauzarea este probabilă dacă o populație foarte specifică la un anumit loc și boală, fără nicio altă explicație probabilă. Cu cât este mai specifică o asociere între un factor și un efect, cu atât este mai mare probabilitatea unei relații cauzale.
  4. Temporalitate : Efectul trebuie să apară după cauză (și dacă există o întârziere așteptată între cauză și efectul așteptat, atunci efectul trebuie să apară după acea întârziere).
  5. Gradient biologic : expunerea mai mare ar trebui să conducă, în general, la o incidență mai mare a efectului. Cu toate acestea, în unele cazuri, simpla prezență a factorului poate declanșa efectul. În alte cazuri, se observă o proporție inversă: expunerea mai mare duce la o incidență mai mică.
  6. Plauzibilitate : Un mecanism plauzibil între cauză și efect este util (dar Hill a remarcat că cunoașterea mecanismului este limitată de cunoștințele actuale).
  7. Coerență : Coerența dintre rezultatele epidemiologice și cele de laborator crește probabilitatea unui efect. Cu toate acestea, Hill a menționat că „... lipsa unor astfel de [probe de laborator] nu poate anula efectul epidemiologic asupra asociațiilor”.
  8. Experiment : „Ocazional este posibil să se apeleze la dovezi experimentale”.
  9. Analogie : Efectul unor factori similari poate fi luat în considerare.

Interpretare juridică

Studiile epidemiologice pot demonstra doar că un agent ar fi putut provoca, dar nu că a provocat, un efect în orice caz particular:

Epidemiologia este preocupată de incidența bolii la populații și nu abordează problema cauzei bolii unui individ. Această întrebare, uneori denumită cauzalitate specifică, depășește domeniul științei epidemiologiei. Epidemiologia își are limitele în momentul în care se deduce că relația dintre un agent și o boală este cauzală (cauzalitate generală) și unde a fost determinată amploarea riscului excesiv atribuit agentului; adică epidemiologia abordează dacă un agent poate provoca o boală, nu dacă un agent a cauzat o anumită boală a reclamantului.

În dreptul Statelor Unite, epidemiologia singură nu poate dovedi că o asociere cauzală nu există în general. Dimpotrivă, poate fi (și este, în anumite circumstanțe), luată de instanțele americane, într-un caz individual, pentru a justifica deducerea existenței unei asociații cauzale, pe baza unui echilibru de probabilitate .

Subdisciplina epidemiologiei medico-legale este îndreptată spre investigarea cauzalității specifice a bolii sau a prejudiciului la indivizi sau grupuri de indivizi în cazurile în care cauzalitatea este contestată sau este neclară, pentru prezentare în medii juridice.

Managementul sănătății bazat pe populație

Practica epidemiologică și rezultatele analizei epidemiologice aduc o contribuție semnificativă la cadrele emergente de management al sănătății bazate pe populație.

Managementul sănătății bazat pe populație cuprinde capacitatea de:

  • Evaluează stările de sănătate și nevoile de sănătate ale unei populații țintă;
  • Implementarea și evaluarea intervențiilor menite să îmbunătățească sănătatea acelei populații; și
  • Furnizați în mod eficient și eficient membrii acelei populații într-un mod care să fie în concordanță cu valorile culturale, politice și ale resurselor de sănătate ale comunității.

Managementul modern al sănătății bazat pe populație este complex, necesitând un set multiplu de abilități (medicale, politice, tehnologice, matematice etc.) din care practica și analiza epidemiologică sunt o componentă centrală, care este unificată cu știința managementului pentru a oferi o sănătate eficientă și eficientă asistență medicală și îndrumare pentru o populație. Această sarcină necesită abilitatea de perspectivă a abordărilor moderne de gestionare a riscurilor care transformă statisticile factorilor de risc pentru sănătate, incidență, prevalență și mortalitate (derivate din analiza epidemiologică) în indicatori de management care nu numai că ghidează modul în care un sistem de sănătate răspunde la problemele actuale de sănătate ale populației, ci și modul în care un sistem de sănătate poate fi gestionat pentru a răspunde mai bine la viitoarele potențiale probleme de sănătate ale populației.

Exemple de organizații care utilizează managementul sănătății bazat pe populație care valorifică activitatea și rezultatele practicii epidemiologice includ Strategia canadiană pentru controlul cancerului, Programele Health Canada de control al tutunului, Fundația Rick Hansen, Inițiativa canadiană de cercetare a controlului tutunului.

Fiecare dintre aceste organizații folosește un cadru de management al sănătății bazat pe populație numit Life at Risk, care combină analiza cantitativă epidemiologică cu demografia, cercetarea operațională a agenției de sănătate și economia pentru a efectua:

  • Simulări ale impactului asupra vieții populației : măsurarea impactului potențial viitor al bolii asupra populației în ceea ce privește noile cazuri de boală, prevalența, decesul prematur, precum și anii potențiali de viață pierduți din cauza dizabilității și decesului;
  • Simulări ale impactului asupra vieții forței de muncă : măsurarea impactului potențial viitor al bolii asupra forței de muncă în ceea ce privește noile cazuri de boală, prevalența, decesul prematur și anii potențiali de viață pierduți din cauza invalidității și decesului;
  • Impactul economic al simulărilor de boli : măsurarea impactului potențial viitor al bolii asupra impactului venitului disponibil al sectorului privat (salarii, profituri ale întreprinderilor, costuri private de îngrijire a sănătății) și al impactului venitului disponibil al sectorului public (impozitul pe venitul personal, impozitul pe profit, impozite pe consum, public costurile finanțate pentru îngrijirea sănătății ).

Epidemiologia de câmp aplicat

Epidemiologia aplicată este practica utilizării metodelor epidemiologice pentru a proteja sau îmbunătăți sănătatea unei populații. Epidemiologia aplicată pe teren poate include investigarea focarelor de boli transmisibile și netransmisibile, a ratelor de mortalitate și morbiditate și a stării nutriționale, printre alți indicatori de sănătate, cu scopul de a comunica rezultatele celor care pot implementa politici adecvate sau măsuri de control al bolii.

Context umanitar

Pe măsură ce supravegherea și raportarea bolilor și a altor factori de sănătate devin din ce în ce mai dificili în situații de criză umanitară, metodologiile utilizate pentru raportarea datelor sunt compromise. Un studiu a constatat că mai puțin de jumătate (42,4%) din sondajele nutriționale eșantionate din contexte umanitare au calculat corect prevalența malnutriției și doar o treime (35,3%) din sondaje au îndeplinit criteriile de calitate. Dintre sondajele de mortalitate, doar 3,2% au îndeplinit criteriile de calitate. Deoarece starea nutrițională și ratele de mortalitate ajută la indicarea gravității unei crize, urmărirea și raportarea acestor factori de sănătate este crucială.

Registrele vitale sunt de obicei cele mai eficiente modalități de colectare a datelor, dar în contexte umanitare aceste registre pot fi inexistente, nesigure sau inaccesibile. Ca atare, mortalitatea este adesea măsurată inexact utilizând fie supravegherea demografică prospectivă, fie sondaje retrospective ale mortalității. Supravegherea demografică prospectivă necesită multă forță de muncă și este dificil de implementat într-o populație extinsă. Sondajele de mortalitate retrospective sunt predispuse la selectarea și raportarea prejudecăților. Se dezvoltă alte metode, dar încă nu sunt practici obișnuite.

Valabilitate: precizie și părtinire

Diferite domenii în epidemiologie au niveluri diferite de valabilitate. O modalitate de a evalua validitatea descoperirilor este raportul dintre fals-pozitive (efecte revendicate care nu sunt corecte) și fals-negative (studii care nu reușesc să susțină un efect adevărat). Pentru a intra în domeniul epidemiologiei genetice, studiile genelor candidate au produs peste 100 de rezultate fals-pozitive pentru fiecare fals-negativ. Prin contrast, asocierea la nivelul genomului apare aproape de revers, cu un singur fals pozitiv pentru fiecare 100 sau mai multe fals-negative. Acest raport s-a îmbunătățit în timp în epidemiologia genetică, deoarece domeniul a adoptat criterii stricte. În schimb, alte domenii epidemiologice nu au necesitat o raportare atât de riguroasă și, prin urmare, sunt mult mai puțin fiabile.

Eroare aleatorie

Eroarea aleatorie este rezultatul fluctuațiilor în jurul valorii reale din cauza variabilității eșantionării. Eroarea aleatorie este doar aceasta: aleatorie. Poate apărea în timpul colectării datelor, codării, transferului sau analizei. Exemple de erori aleatorii includ: întrebări slab formulate, o neînțelegere în interpretarea unui răspuns individual de la un anumit respondent sau o eroare tipografică în timpul codării. Eroarea aleatorie afectează măsurarea într-o manieră tranzitorie și inconsistentă și este imposibil de corectat eroarea aleatorie.

Există erori aleatorii în toate procedurile de eșantionare. Aceasta se numește eroare de eșantionare .

Precizia în variabilele epidemiologice este o măsură a erorii aleatorii. Precizia este de asemenea invers legată de eroarea aleatorie, astfel încât reducerea erorii aleatorii înseamnă creșterea preciziei. Intervalele de încredere sunt calculate pentru a demonstra precizia estimărilor de risc relativ. Cu cât intervalul de încredere este mai restrâns, cu atât este mai precisă estimarea riscului relativ.

Există două modalități de bază pentru a reduce erorile aleatorii într-un studiu epidemiologic . Prima este creșterea dimensiunii eșantionului studiului. Cu alte cuvinte, adăugați mai multe subiecte în studiul dvs. Al doilea este de a reduce variabilitatea măsurătorilor în studiu. Acest lucru ar putea fi realizat prin utilizarea unui dispozitiv de măsurare mai precis sau prin creșterea numărului de măsurători.

Rețineți că, dacă mărimea eșantionului sau numărul de măsurători sunt mărite sau dacă este cumpărat un instrument de măsurare mai precis, costurile studiului sunt de obicei crescute. De obicei, există un echilibru neplăcut între necesitatea unei precizări adecvate și problema practică a costului studiului.

Eroare sistematică

O eroare sistematică sau o prejudecată apare atunci când există o diferență între valoarea reală (în populație) și valoarea observată (în studiu) din orice altă cauză decât variabilitatea eșantionării. Un exemplu de eroare sistematică este dacă, necunoscut pentru dvs., oximetrul de impuls pe care îl utilizați este setat incorect și adaugă două puncte la valoarea adevărată de fiecare dată când este luată o măsurătoare. Dispozitivul de măsurare poate fi precis, dar nu precis . Deoarece eroarea se întâmplă în fiecare caz, este sistematică. Concluziile pe care le trageți pe baza acestor date vor fi în continuare incorecte. Dar eroarea poate fi reprodusă în viitor (de exemplu, utilizând același instrument greșit).

O greșeală în codificare care afectează toate răspunsurile pentru acea întrebare particulară este un alt exemplu de eroare sistematică.

Valabilitatea unui studiu depinde de gradul de eroare sistematică. Valabilitatea este de obicei separată în două componente:

  • Validitatea internă depinde de cantitatea de eroare în măsurători, inclusiv expunerea, boala și asocierile dintre aceste variabile. O bună validitate internă implică o lipsă de eroare în măsurare și sugerează că inferențele pot fi trase cel puțin pe măsură ce se referă la subiecții studiați.
  • Validitatea externă se referă la procesul de generalizare a rezultatelor studiului la populația din care a fost prelevat eșantionul (sau chiar dincolo de această populație la o afirmație mai universală). Acest lucru necesită o înțelegere a condițiilor relevante (sau irelevante) pentru generalizare. Validitatea internă este în mod clar o condiție prealabilă pentru validitatea externă.

Bias de selecție

Biasul de selecție apare atunci când subiecții studiați sunt selectați sau fac parte din studiu ca urmare a unei a treia variabile nemăsurate care este asociată atât cu expunerea, cât și cu rezultatul interesului. De exemplu, sa remarcat în repetate rânduri că fumătorii de țigări și nefumătorii tind să difere în ceea ce privește ratele de participare la studiu. (Sackett D citează exemplul lui Seltzer și colab., În care 85% dintre nefumători și 67% dintre fumători au returnat chestionare trimise prin poștă.) Este important să rețineți că o astfel de diferență de răspuns nu va duce la prejudecăți dacă nu este, de asemenea, asociat cu o diferență sistematică de rezultat între cele două grupuri de răspuns.

Tendința de informare

Biasul informațional este biasul care rezultă din erori sistematice în evaluarea unei variabile. Un exemplu în acest sens este părtinirea amintirii. Un exemplu tipic este din nou oferit de Sackett în discuția sa despre un studiu care examinează efectul expunerilor specifice asupra sănătății fetale: „în chestionarea mamelor ale căror sarcini recente s-au încheiat cu moarte sau malformație fetală (cazuri) și un grup de mame potrivite ale căror sarcini s-au încheiat în mod normal (controale) s-a constatat că 28% dintre primii, dar doar 20% dintre aceștia din urmă, au raportat expunerea la medicamente care nu au putut fi justificate nici în interviurile prospective anterioare, nici în alte dosare de sănătate ". În acest exemplu, tendința de amintire a apărut probabil ca urmare a femeilor care au avut avorturi spontane având o tendință aparentă de a aminti mai bine și, prin urmare, de a raporta expunerile anterioare.

Confuz

În mod tradițional, confuzia a fost definită ca o prejudecată care rezultă din co-apariția sau amestecarea efectelor unor factori străini, denumiți confundători, cu principalul (efectele) de interes. O definiție mai recentă a confuziei invocă noțiunea de efecte contrafactual . Conform acestei opinii, atunci când se observă un rezultat de interes, spuneți Y = 1 (spre deosebire de Y = 0), într-o anumită populație A care este expusă în întregime (adică expunerea X  = 1 pentru fiecare unitate a populației) riscul al acestui eveniment va fi R A1 . Riscul contrafactual sau neobservat R A0 corespunde riscului care ar fi fost observat dacă acești indivizi ar fi fost neexpuși (adică X  = 0 pentru fiecare unitate a populației). Prin urmare, adevăratul efect al expunerii este: R A1  -  R A0 (dacă cineva este interesat de diferențele de risc) sau R A1 / R A0 (dacă este interesat de riscul relativ). Deoarece riscul contrafactual R A0 este neobservabil, îl aproximăm folosind o a doua populație B și măsurăm de fapt următoarele relații: R A1  -  R B0 sau R A1 / R B0 . În această situație, confuzia apare atunci când R A0  ≠  R B0 . (NB: Exemplul presupune rezultate binare și variabile de expunere.)

Unii epidemiologi preferă să se gândească la confundarea separată de categorizările obișnuite ale prejudecății, deoarece, spre deosebire de selecția și prejudecata informațională, confuzia provine din efecte cauzale reale.

Profesia

Puține universități au oferit epidemiologia ca curs de studiu la nivel universitar. Un program remarcabil de licență există la Universitatea Johns Hopkins , unde studenții care se specializează în sănătatea publică pot urma cursuri de nivel postuniversitar, inclusiv epidemiologie, în ultimul an la Școala de Sănătate Publică Bloomberg .

Deși cercetările epidemiologice sunt efectuate de persoane din diverse discipline, inclusiv profesioniști instruiți clinic, cum ar fi medicii, formarea formală este disponibilă prin programe de masterat sau doctorat, inclusiv Master of Public Health (MPH), Master of Science of Epidemiology (MSc.), Doctor in Public Sănătate (DrPH), doctor în farmacie (PharmD), doctor în filosofie (doctorat), doctor în științe (ScD). Multe alte programe postuniversitare, de exemplu, doctor în asistență socială (DSW), doctor în practică clinică (DClinP), doctor în medicină podiatrică (DPM), doctor în medicină veterinară (DVM), doctor în practică medicală (DNP), doctor în fizică Terapia (DPT), sau pentru medicii instruiți clinic, doctor în medicină (MD) sau licențiat în medicină și chirurgie (MBBS sau MBChB) și doctor în medicină osteopatică (DO), includ o anumită formare în cercetare epidemiologică sau subiecte conexe, dar această formare este, în general, substanțial mai mic decât cel oferit în programele de formare axate pe epidemiologie sau sănătate publică. Reflectând puternica legătură istorică dintre epidemiologie și medicină, pot fi stabilite programe formale de formare în școlile de sănătate publică și în școlile medicale.

În calitate de practicieni în domeniul sănătății publice / protecției sănătății, epidemiologii lucrează într-o serie de contexte diferite. Unii epidemiologi lucrează „pe teren”; adică, în comunitate, de obicei într-un serviciu de sănătate publică / protecție a sănătății, și sunt adesea în fruntea investigării și combaterii focarelor de boli. Alții lucrează pentru organizații non-profit, universități, spitale și entități guvernamentale mai mari, precum departamente de sănătate de stat și locale, diverse ministere ale sănătății, medici fără frontiere , Centrele pentru Controlul și Prevenirea Bolilor (CDC), Agenția pentru Protecția Sănătății , Lumea Health Organization (OMS) sau Agenția de Sănătate Publică din Canada . Epidemiologii pot lucra, de asemenea, în organizații cu scop lucrativ, cum ar fi companiile farmaceutice și de dispozitive medicale, în grupuri precum cercetarea pieței sau dezvoltarea clinică.

COVID-19

Un articol al Universității din California de Sud din aprilie 2020 a menționat că „ epidemia de coronavirus ... a împins epidemiologia - studiul incidenței, distribuției și controlului bolilor într-o populație - în prim-planul disciplinelor științifice din întreaga lume și chiar a făcut celebrități temporare a unora dintre practicienii săi. "

Vezi si

Referințe

Citații

Surse

linkuri externe