АкушерствоАнатомияАнестезиологияВакцинопрофилактикаВалеологияВетеринарияГигиенаЗаболеванияИммунологияКардиологияНеврологияНефрологияОнкологияОториноларингологияОфтальмологияПаразитологияПедиатрияПервая помощьПсихиатрияПульмонологияРеанимацияРевматологияСтоматологияТерапияТоксикологияТравматологияУрологияФармакологияФармацевтикаФизиотерапияФтизиатрияХирургияЭндокринологияЭпидемиология

Измерение эффекта воздействия

Эпидемиология — количественная наука. Это, в частности, означает, что ее задачей является не просто установление факторов, влияющих на воз­никновение заболеваний (и других состояний, связанных со здоровьем людей), а измерение эффекта их воздействия. Без этого не только невоз­можно судить о значении различных факторов, об их вкладе в заболевае­мость, но и невозможно вообще делать выводы о наличии причин­но-следственной связи между изучаемыми факторами и исходами. Для того чтобы обнаружить причинно-следственную связь, необходимо срав­нить вероятность возникновения заболеваний среди тех, на кого воздей­ствует определенный фактор, и вероятность возникновения заболеваний среди тех, на кого изучаемый фактор не действует. А для того чтобы срав­нить эти вероятности (т. е. риск возникновения заболевания при воздей­ствии фактора и при отсутствии такового), нужно их измерить.

В определенном смысле непосредственным отражением риска воз­никновения заболеваний, т. е. «реализованным» риском, являются рас­смотренные в предыдущей главе показатели частоты заболеваемости (ин­цидентность, в меньшей степени превалентность). В тех случаях, когда инцидентность рассчитывается не для всей популяции, в которой могут возникать заболевания (популяции риска), а для субпопуляций, отлича­ющихся по наличию (отсутствию) действия изучаемого фактора (напри­мер, привитые и непривитые и т. п.), эти показатели часто называют по­казателями абсолютного риска.

Абсолютный риск (R), связанный с каким-либо потенциальным фак­тором риска (R_e), измеряет вероятность изучаемого исхода (заболевания, смерти и т. п.) улиц, подверженных действию данного фактора («экспо­нированных» к нему). Абсолютный риск при отсутствии воздействия данного фактора риска (R_nc) отражает вероятность изучаемого исхода (за­болевания, смерти и т. п.) у лиц, не находящихся под воздействием дан­ного фактора (не «экспонированных» к нему).

Если воспользоваться данными таблицы 2x2, то формулы для расчета абсолютного риска будут выглядеть следующим образом:

Исход (+) Исход (-) _{R =} а

------------------------------- Г\_е

а + Ь

R_ne =-—-

с +d

часть I. иощмл <J11riMt-"¹ nwjiwi Win

Измерив риск возникновения заболеваний среди тех, на кого действу­ет фактор, и среди тех, кто не подвержен его действию, можно подумать о процедуре сравнения. «Качественное» сравнение («больше-меньше») по­зволяет высказать суждение о природе изучаемого фактора, точнее — о характере его воздействия. Понятно, что если риск возникновения забо­леваний в группе подверженных действию изучаемого фактора F выше, чем вероятность заболевания среди тех, кто не подвержен действию дан­ного фактора (Rc>Rne)> можно предположить, что возникновение факто­ра F повышает риск возникновения изучаемого исхода. Если R_c<R_nc, это означает, что изучаемый фактор, по-видимому, приводит к снижению ве­роятности появления изучаемого исхода. В ситуациях, когда R_e=R_nc, вряд ли можно судить о каком-либо воздействии данного фактора.

Для того чтобы провести количественное сравнение абсолютных рис­ков, доступны две возможности: воспользоваться процедурой деления (R_c/R_nc) или вычитания (R_e-R_ne).

Показатель, получившийся в результате деления, наиболее часто на­зывается относительным риском (отношением рисков). Другими словами, относительный риск (RR)* — отношение абсолютных рисков при нали­чии (R_e) и отсутствии (R_ne) воздействия изучаемого фактора:

R

RR = ^е

R

пе

Пользуясь данными таблицы 2x2, формулу для расчета относительно­го риска можно представить следующим образом:

Исход (+) Исход (-) а

rr = a + b

c+d

Интерпретировать RR несложно. Если относительный риск >1 (т. е. Re^>Rnc)> ^то> ^к&^к У^же отмечалось выше, возникновение болезни может быть связано с действием изучаемого фактора. Чем больше значение RR, гсм больше эффект воздействия фактора, тем важнее может быть его эти­ологическая роль. Если RR=1 (R_e=R_nc), то фактор не оказывает воздейст­вия, a RR<1 (R_e<R_ne) означает превентивное действие данного фактора. По сути, RR показывает, во сколько раз риск заболевания для подвер­женных воздействию больше (меньше) по сравнению с неэкспонирован­ными.

Почти во всех эпидемиологических исследованиях мы изучаем огра­ниченную группу населения, а затем пытаемся экстраполировать полу­ченные результаты на всю популяцию. В тех случаях, когда мы каждую группу рассматривали как выборочную и хотели бы применить результа­ты к более широким группам населения, необходимо рассчитывать дове­рительные интервалы.

От английского Relative Risk (Risk ratio)

Доверительный интервал (ДИ) представляет собой диапазон всех воз­можных значений точной оценки, в котором, если повторить исследова­ние неограниченное количество раз, будет содержаться истинная оценка с вероятностью не менее 95% (так называемый 95%-ный доверительный интервал). По сути вычисление доверительных интервалов для RR пред­ставляет собой попытку совместить представления о размерах воздейст­вия фактора и оценку вероятности случайности наблюдаемых различий в заболеваемости лиц, подверженных действию изучаемого фактора и сво­бодных от него.

Доверительный интервал RR не должен включать в себя точно едини­цу. Если изучаемый фактор действительно является фактором риска, нижняя граница доверительного интервала должна быть больше 1. Если фактор оказывает превентивное действие, то верхняя граница ДИ должна быть меньше 1. Чем уже доверительный интервал, тем больше оснований доверять полученным данным. Например, значение RR=2,12 (1,69—2,66) вызывает больше доверия, чем RR=2,12 (1,03-4,36).

Вычисление границ доверительных интервалов вручную достаточно сложно. Здесь на помощь приходят компьютерные программы (напри­мер, Epi Info 2002).

Разность рисков (RD) — разность абсолютных рисков при наличии и отсутствии экспозиции к изучаемому фактору, показывает абсолютное увеличение заболеваемости в связи с действием фактора:

RD = R_e -R_ne =

a+b c+d

Сам по себе этот показатель (иногда его называют атрибутивным рис­ком, AR) интерпретировать сложно, однако его можно использовать для расчета других, более информативных показателей. Одним из таких пока­зателей является атрибутивная фракция (этиологическая фракция, этио­логическая доля) — отношение разности рисков к абсолютному риску у экспонированных, выраженное в процентах. Атрибутивная фракция (AF) представляет собой долю всех случаев заболевания у экспонированных, обусловленную данным фактором (разумеется, если выявленная связь на самом деле является причинной).

Дата добавления: 2015-02-05 | Просмотры: 870 | Нарушение авторских прав