Фундаментальные принципы построения плана эпидемиологического исследования

1. Фундаментальные принципы построения плана эпидемиологического исследования Луиза-ЭннМакНатт, д-р наук Адъюнкт-профессор Ф. Брюс Коулз, доктор ортопедии Доцент Университетг. Олбани Школа общественного здоровья Отделение эпидемиологии и биостатистики

2. Основной вопрос… Связаны ли контакт и заболевание? D E (Является ли контактпричинойзаболевания?)

3. Какой вопрос вы решаете в этом исследовании?

4. Сравнение прогностического и ассоциативного моделирования Два распространенных вида вопросовв медицинских исследованиях и исследованиях в сфере общественного здоровья Какова ассоциация между экспозицией (-ями) и исходом с учетом эффекта модификаторов и корректировки по вмешивающимся переменным? Какие факторы наилучшим образом прогнозируют исход? Научная проблема определяет метод выбора переменных для модели.

5. Иерархия дизайна эпидемиологического исследования Tower & Spector, 2007

6. Экспериментальный дизайн исход РАНДОМИЗАЦИЯ «Вмешатель- ство» исхода нет Популяция исследования исход Контроль исхода нет исходный уровень будущее время Исследование начинается тут (исходная точка)

7. Когортный дизайн X исход РАНДОМИЗАЦИЯ Экспониро -ванные исхода нет Популяция исследования исход Неэкспони- рованные исхода нет исходный уровень будущее время Исследование начинается здесь (исходная точка)

8. Этапы когортного исследования • Определить экспозицию (экспозиции) • Экспозицию, как правило, исследователь контролировать не может • Нужно конкретно определить, как измерять экспозицию

9. Этапы когортного исследования • Выбрать участников • Оценить, подходят ли они для участия • Не имеют исхода в исследовании • Есть рискполучить исход • Измерить исходные интересующие факторы • Следить, чтобы определить, для кого будет исход

10. Этапы когортного исследования Внутренние: Члены экспонированной группы и неэкспонированной группы являются частью одной и той же когорты. Внешние: Члены экспонированной группы и неэкспонированной группы не являются частью одной и той же когорты. Собственно находят такую группу сравнения, в которой демографические и другие характеристики схожи с таковыми в экспонированной группе.

11. Пример внешней группы сравнения Есть ли разница в приверженности к АРТ у лиц, живущих с ВИЧ в больших городах в сравнении с живущими в сельской местности? Приверженность Да Крупные города Нет Маленькие города и сельская местность Да Нет В исследовании наблюдение осуществляли два года.

12. Пример внутренней группы сравнения Каким образом разные схемы/время начала АРТвлияют на вертикальную передачу ВИЧ? Отсутствие только sdNVP ZDV sdNVP и ZDV ВААРТ 26.7% (32/120, 95%CI 19.0–35.5) 15.7% (62/395, 95%CI 12.3–19.7) 7.0% (20/286, 95%CI 4.3–10.6) 9.2% (75/813, 95%CI 7.3–11.4) 3.9% (3/76, 95%CI 0.8–11.1) Thorne C, Semenenko I, Pilipenko T, et al

13. РКИ и когортные исследования - сравнение • Оба стремятся собрать информацию о причинах • Наличие и сила ассоциации • Временной характер • Как рандомизированные, так и когортные исследованияпозволяют исследователю определить инцидентность исходов • Когортные исследования могут быть ретроспективными или проспективными; РКИ могут быть только проспективными • Аналитические методы одинаковы как для РКИ, так и для когортных исследований • Оба зависят от того, ведется ли за всеми участниками наблюдение в течение одного и того же периода времени или нет • P-значенияи доверительные интервалы имеют значение вероятности только для рандомизированных исследований. • Обеспокоенность по поводу вмешивающейся переменной и СО выше в когортных исследованиях

14. Анализ РКИ и когортных исследований • Рандомизированные и когортные исследования позволяют исследователю определить заболеваемость (новые случаи заболевания) • Аналитические методы зависят от того, ведется ли за всеми участниками наблюдение в течение одного и того же периода времени или нет • Если да, можно рассчитать прямые показатели инцидентности исхода (риск) • Если нет, нужно рассчитать относительную инцидентность • P-значения и и доверительные интервалы имеют значение вероятности только для рандомизированных исследований.

15. Одномоментные исследования Предназначены для изучения ассоциации между экспозициями и показателями исходов (напр., заболевания, симптомы) у лиц,наблюдаемых в один и тот же момент времени (или короткий период времени (напр., симптомы за последний месяц). Э Б Распространенность заболевания Одна и та же точка Инцидентное заболевание Выживание на фоне заболевания

16. Одномоментные исследования Их также называютПоперечные исследования,потому что одномоментые исследования измеряютсуществующую«болезнь». • Проводятся в какой-то одной временной точке (напр., сбор данных в ходе телефонной беседы). • Сбор информации как по экспозиции, так и по исходу в один момент времени, наблюдения участников не проводится. • Обычно рассчитывается распространенность «исхода», наблюдаемого на разных уровнях фактора экспозиции. • Часто основаны на популяции («случайная выборка» берется из популяции).

17. Распространенность, отношение показателей распространенности, разница в показателях распространенности Данные из одномоментного исследования _ D D E a b a+b _ E c d c+d Всего Распространенность (экспонир.) = a / (a + b) Распространенность (неэкспонир.) = c / (c + d) P (экспонир.) P (неэкспонир.) PR = PD = P (экспонир.) – P(неэкспонир.)

18. Одномоментные исследования • Ограничения • Нельзя рассчитать инцидентность • Распространенность – это сочетание инцидентности и выживания на фоне болезни (или длительности заболевания до момента его исчезновения) • Инцидентность заболевания (новые случаи) • Длительность заболевания • Время от наступления болезни до момента смерти или излечения от болезни • Связь между распространенностью и инцидентностью: • Если (1) инцидентность постоянна в течение какого-то времени, (2) длительность болезни постоянна в течение какого-то времени и (3) распространенность относительно низкая (т.е., <10%), тогда: • распространенность = инцидентность * средняя длительность Пример: Заболеваемость (инцидентность) раком легких - приблизительно 50/100000 п-л Средняя длительность (выживание) при раке легких - 6 мес. Распространенность = 0,00005 cases * 0,5 год = 0,00025 п-л

19. Сравнение одномоментныхс когортными/РКИ • Показатели измерения частоты заболевания рассчитываются так же, как и в когортных исследованиях и РКИ с одинаковым наблюдением. • Что важно, интерпретируются по-разному. • РКИ и когортные исследования измеряют инцидентность • Одномоментные исследования измеряют распространенность • В то время как силу ассоциации можно измерять с помощью одномоментного исследования, указания на временной характер нет, за исключением одиночных примеров (напр., генетическая эпидемиология)

20. Статистические анализы: рандомизированные, когортные и одномоментные исследования * Категориальная мера исхода

21. Вмешивающаяся переменнаяи модификация эффекта

22. Смертность от болезней сердца в 1999 г. (предварительно) на 100000 населения

23. Возраст искажает ассоциацию между полом и смертностью от болезней сердца Heart Disease Mortality Gender Age

24. Смертность от болезней сердца, 1999 г. (предвар.) на 100000 населения

25. Искажение и вмешивающиесяфакторы Искажение: Смешивание эффектов посторонних факторов (вмешивающихся факторов) с интересующим нас эффектом (фактором экспозиции). Исход (Болезнь) Экспозиция Вмешивающийся фактор • Критерии для вмеш. фактора (когортное исследование): • ВФассоциируется с экспозицией • ВФ – фактор риска исхода независимо отэкспозиции • ВФне находитсяна пути причинности междуэкспозициейиисходом

26. Пример отсутствия искажения данных В целом _ E E D 600 300 _ D 400 700 Всего 1000 1000 ОР =2,0 Мужчины Женщины _ E E D 300 150 _ D 200 350 Всего 500 500 _ E E D 300 150 _ D 200 350 Всего 500 500 ОР = 2,0 ОР = 2,0

27. Пример искажения данных В целом _ E E D 600 300 _ D 400 700 Всего ОР = 2,0 Группа (слой) 1: (мужчины) Группа (слой) 2: (женщины) _ E E D 560 140 _ D 240 60 Всего 800 200 _ E E D 40 160 _ D 160 640 Всего 200 800 ОР = 1,0 ОР = 1,0

28. Направление искажения Искажениеимеет тенденциювызывать систематическую ошибку в расчетах истинной связи между экспозицией и исходом. Если мы собрали информацию о ВФ, мы можем убрать ее воздействие в ходе анализа данных (обычно с помощью взвешенного среднего). Искажение может приводить к СО: В сторону к«нолю» В сторону от «ноля» Давать выводы, что фактор риска имеет защитное воздействие (или наоборот)

29. Методы контролирования искажения Контроль искажения в анализе Расчеты по конкретным группам (слоям) Скорректированный расчет из стратифицированного анализа Многомерный регрессионный анализ Контроль искажения в дизайне Ограничение Подбор Рандомизация

30. Модификация эффекта В целом _ E E D 200 400 _ D 1800 3600 Всего 2000 4000 ОР =1,00 Фактор отсутствует: возраст<50 Фактор присутст.: возраст 50+ _ E E D 110 380 _ D 390 2620 Всего 500 3000 _ E E D 90 20 _ D 1410 980 Всего 1500 1000 ОР = 1,74 ОР = 3,00

31. Модификация эффекта Модификация эффекта:Присутствие/ отсутствие/ или поровну - один фактор риска влияет на связь между каким-то другим фактором риска и болезнью. Исход (Болезнь) Экспозиция Модификатор эффекта Модификация эффекта добавляет информацию, улучшающую понимание о связи между экспозицией и болезнью (исходом).

32. Пример данных с модифицированным эффектом В целом _ E E D 600 300 _ D 400 700 Всего 1000 1000 ОР = 2,0 Слой 1: (мужчины) Слой 2: (Женщины) _ E E D 560 40 _ D 40 160 Всего 600 200 _ E E D 40 160 _ D 360 640 всего 400 800 ОР = 4,65 ОР = 0,5

33. Стандартный подход к анализу данных 1. Оценить на предмет модификации эффекта Если модификация эффекта присутствует, опишите ассоциацию между Э-Б для различных уровней модификатора эффекта. 2. Оценить на предмет искажения Если искажение присутствует, то обычно уместно применить итоговую меру ассоциации между Э и Б на основании расчетов по слоям. Если искажения нет, можно применить общую (нескорректированную) меру.

34. Стратифицированный анлиз • Цель: • Обнаружить модификацию эффекта • Обнаружить искажение • Рассчитать ассоциациюмежду экспозицией и исходом, правильно учтя модификацию эффекта и искажение • Модификация эффекта • Представить ассоциацию между экспозицией и исходом отдельно по уровням модификатора • Искажение • Усреднить по разным уровням ВФ для получения расчетов без СО.

35. Таблица 1. Распространенность ВИЧ, ВГВ, ВГС среди мужчин и женщин, потребляющих наркотики, по результатам двух одномоментных исследований, проведенных в Польше в 2004 -2005 гг. ПолP Распространенность Женщ.Мужч.значениекоэф.(95% ДИ) n% n (%) ВИЧ да 38 17.7 99 18.6 0.77 1.05 (0.75, 1.47) нет 177 82.3 434 81.4

38. Характеристики ВИЧ-инфицированных женщин в Грузии и факторы, связанные с коинфекцией гепатитом С • Николоз Чхартишвили

39. Эпидемиология ВИЧ в Грузии Общее число зарегистрированный по состоянию на 31 декабря 2006 г.: 1156 Случаев СПИДа: 470 Смертей: 243

40. Доля случаев ВИЧ среди взрослых в разбивке по полу и виду передачи Реципиент крови ПИН Гетеорсекс. контакт Другое/не определено МСМ МужчиныЖенщины

41. Эпиднадзор за ВИЧ/СПИДом • ВИЧ-инфекции подлежат регистрации • Исследовательский центр инфекционных заболеваний, СПИДа и клинической иммунологии (Центр СПИДа) использует базу данных Национального эпиднадзора за ВИЧ/СПИДом • В базе данных содержится информация о: • Всех ВИЧ-позитивных лицах • Демография • Дата постановки диагноза • Категория риска инфицирования • Стадия заболевания (ВИЧ или СПИД)

42. Исследуемая группа • Все женщины: • С диагнозом ВИЧ-инфекция • Возраст ≥18 лет • Наблюдаются в Центре СПИДа • С 1989 по 2006 • N=249 (Национальный эпиднадзор n=259)

43. Источники данных • Национальная база данных [эпиднадзора] по ВИЧ/СПИДу • Медицинские карты • Демографические характеристики • Поведение, связанное с личным риском • Рискованное поведение партнера • Гепатит С

44. Статистические методы • Одномерный • Двумерный • Показатель распространенности • 95% доверительный интервал • Многомерные • Регрессия Пуассона с устойчивой оценкой дисперсии • Прогностическая модель • Проверка вмешивающихся факторов

45. Описательная статистика: демография Национальность Возраст Доля (%) Возраст на момент постановки диагноза Национальность Образование Занятость Доля (%) Образование на момент постановки диагноза Занятость на момент постановки диагноза

46. Описательная статистика: личные факторы риска Доля (%)

47. Описательная статистика: Факторы риска партнера Доля (%)

48. Описательная статистика: Гепатит С среди женщин HCV Positive 17.3% HCV Negative 82.7%

49. Двумерный анализ: демографические характеристики и медицинская помощь (n=227)

50. Двумерный анализ: Факторы риска – личные и у партнера (n=227)