1 / 56

Johdanto epidemiologiaan ja psykiatriseen epidemiologiaan

Johdanto epidemiologiaan ja psykiatriseen epidemiologiaan. Erika Jääskeläinen OPESin koulutus 18.1.2010 Psykiatrian klinikka . Mitä on epidemiologia?. epi= mistä on kyse, demos=kansa tai väestö , logos=oppi

chalice
Télécharger la présentation

Johdanto epidemiologiaan ja psykiatriseen epidemiologiaan

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Johdanto epidemiologiaan ja psykiatriseen epidemiologiaan Erika Jääskeläinen OPESin koulutus 18.1.2010 Psykiatrian klinikka

  2. Mitä on epidemiologia? • epi=mistäon kyse, demos=kansa tai väestö, logos=oppi • Perinteisen määritelmän mukaan epidemiologia tutkii sairauksien esiintymistä ja siihen vaikuttavia tekijöitä. • Aluksi kohdistui infektiotauteihin (”kulkutautioppi”) • John Snow(1813-1858) • Lontoon koleraepidemia 1853-1854

  3. 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 • ADHD

  4. Mitä on epidemiologia? • Epidemiologinen muutos • Lapsikuolleisuuden lasku • Infektiotautikuolleisuuden lasku • Kroonisten tautien lisääntyminen • Sir Richard Doll (1912-2005) ja Austin Bradford Hill (1897-1991): Smoking and carcinoma of the lung. Preliminary report. British Medical Journal, 1950

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

  6. Mitä on epidemiologia? • Yhä enemmän epidemiologia kattaa myös mm. sairauksien ennusteen, kliinisen toiminnan ja terveydenhuollon tutkimuksen. • Kiinnostuksen kohde väestö, ei yksilö  mutta saatu tieto voidaan soveltaa yksilöön

  7. Mitä on epidemiologia? Pyrkii antamaan vastauksia: • Miten seuloa sairauksia? • Mihin perustuu hyvä diagnoosi ? • Mikä hoito on käypä ? • Mistä sairaudet johtuvat? Miten ehkäistä sairauksia ?

  8. Esimerkkejä epidemiologian alueista • Farmakoepidemiologia • Geneettinen epidemiologia • Infektioepidemiologia • Kardiovaskulaarinen epidemiologia • Psykiatrinen epidemiologia • Ravitsemusepidemiologia • Ympäristöepidemiologia

  9. 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.

  10. Epidemiologiset tutkimusstrategiat Kuvaileva (deskriptiivinen) epidemiologia • Väestötasolla • Korrelaatio/ekologinen tutkimus • Yksilötasolla • Tapauskuvaukset ja tapaussarjat • Poikittainen tutkimus Analyyttinen epidemiologia • Havainnoiva tutkimus • Tapaus-verrokkitutkimus • Kohorttitutkimus • Kokeellinen tutkimus • Yksilöinterventio (kliininen koe) • Väestöinterventio

  11. Psykiatrinen epidemiologia

  12. 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 (primaaripreventio) • 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

  13. 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?

  14. 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  tuloksena paljon tietoa, mutta usea todellinen tapaus jäi havaitsematta • mediaani kaikille psykiatrisille häiriöille 3.6% (vrt. 20% toisen sukupolven tutkimuksissa) • lyhyen aikavälin tutkimuksia, tutkimusaineistona usein sairaalat

  15. Psykiatrisen epidemiologian historiaa • 2. sukupolven tutkimukset (second generation i.e. post World War II studies): • 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

  16. Psykiatrisen epidemiologian historiaa • 3. sukupolven tutkimukset (third generation studies): • kehittyneemmät, 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 laajemmallekin: tutkitaan terveydenhuoltojärjestelmiä, etiologian tutkimusta laboratorioissa • mielenterveyden häiriöiden seulonta ja sitä varten kehitetyt arviointiasteikot

  17. Psykiatrisen epidemiologian erityispiirteitä

  18. 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 • diagnostiset kriteerit ovat ihmisten asettamia • ei ole selkeää biomarkkeria psykiatrisille häiriöille diagnoosit perustuvat henkilön (tai hänen läheistensä) esiintuomiin oireisiin  mikä on tällaisten diagnoosien tarkkuus ja hyvyys?

  19. Mittaaminen - Kuka on tapaus (case)? • 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 • 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…

  20. Mittaaminen - Kuka on tapaus (case)? 2. Pitäisikö psyykkisiä häiriöitä mitata luokiteltuna vai jatkuvana?: • nykyään yhä enemmän pohditaan sitä, että tutkimuksessa diagnoosiluokkien sijaan käytettäisiin oireiden jatkumoa psyykkisen sairastavuuden mittarina • esim. psykoottisten oireiden määrä yleisväestössä vaihtelee 5.5-25% (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)

  21. Mittaaminen - Kuka on tapaus (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

  22. 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

  23. 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 voivat pelätä ”kiinni jäämistä” • päihteiden käytön tunnustaminen voi olla hankalaa • psykiatrisiin häiriöihin liittyvä häpeä, stigman pelko • jne jne…

  24. 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?

  25. Seulonta • seulonta usein yksi vaihe sairauksien esiintymisen tutkimisessa, esimerkkinä kaksivaiheinen syömishäiriötutkimus (Rodriguez-Cano T et al. Eur Psychiatry 2005): • n. 1750 tietyn alueen koulua käyvää 12-13 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 sovitun rajan) • haastattelun perusteella mahdolliset ICD-10 ja DSM-IV syömishäiriön diagnoosit (koko tutkimusaineistossa)  10% haastattelun avulla diagnosoiduista ei ollut ylittänyt seulan rajaa (screen negative)  bulimian vallitsevuus DSM-IV kriteerein 0.75%, pelkästään tytöillä 1.38%

  26. Sairauksien monitekijäinen etiologia • perintötekijät • sikiöajan 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…

  27. Epidemiologian käsitteitä

  28. Käsitteitä – sairauden esiintymisen mittarit • Vallitsevuus (prevalenssi) • Pistevallitsevuus: Sairaiden määrä väestössä tiettynä ajankohtana • Jaksovallitsevuus: Alkutilanteessa sairaiden ja jakson aikana sairastuneiden osuus väestössä • Ilmaantuvuus (insidenssi) • Kumulatiivinen ilmaantuvuus: Lähtötilanteessa terveiden mutta seurantajakson aikana sairastuvien henkilöiden osuus • Ilmaantuvuustiheys: Uusien sairastuneiden määrä suhteessa seuranta-aikaan

  29. Käsitteitä – sairauden esiintymisen mittarit Prevalenssi ja insidenssi • Osoittaja • Tapauksen/sairauden määrittely ja 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

  30. Käsitteitä - erityisiä ilmaantuvuus- ja vallitsevuuslukuja • Kuolleisuus eli mortaliteetti • kuolleisuuden ilmaantuvuus • Sairastuvuus eli morbiditeetti • sairauden ilmaantuvuus • Sairastavuus • sairauden vallitsevuus

  31. 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)

  32. Käsitteitä – riski (risk) • Riski on teoreettinen määre, jonka suuruus voidaan arvioida empiirisesti ilmaantuvuuden avulla • ”Todennäköisyys että tapahtuma esiintyy” (Last 2001)

  33. Käsitteitä – riskitekijät (risk factors) • Vaikuttavat sairauden esiintymiseen ja sairastumisen todennäköisyyteen • Riskitekijä on tekijä, joka lisää sairauden todennäköisyyttä sellaisilla, joilla tekijä 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

  34. Käsitteitä – sekoittava tekijä (confounder) • tekijä, joka vaikuttaa sekä tutkittavaan altistukseen (exposure)/riskitekijään että vasteeseen (outcome) • esimerkki: malarian riskitekijä: sekoittava tekijä: ulkotyö vaste: malaria riskitekijä: miessukupuoli ?

  35. 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”

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

  37. 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! • vaarallinen!: 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

  38. 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

  39. 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?

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

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

  42. 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)

  43. 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)

  44. Käsitteitä – genotyyppi, fenotyyppi, endofenotyyppi • genotyyppi • 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

  45. Epidemiologisten tutkimusten tulosten tulkinnasta

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

  47. Tutkimustulosten tulkinta • Suljetaan pois vaihtoehtoiset syyt havaittuun altistumisen ja vasteen 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 1897-1991)

  48. Austin Bradford Hill 1897-1991Austin Bradford Hill, “The Environment and Disease: Association or Causation?,” Proceedings of the Royal Society of Medicine, 58 (1965), 295-300.

  49. 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

  50. 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

More Related