راية 4

 

28. علم الأوبئة والإحصاء

محررو الفصل:  فرانكو ميرليتي وكولين إل. سوسكولن وباولو فينييس


جدول المحتويات

الجداول والأشكال

الطريقة الوبائية المطبقة على الصحة والسلامة المهنية
فرانكو ميرليتي وكولين إل. سوسكولن وباولو فينييس

تقييم التعرض
م. جيرالد أوت

ملخص إجراءات التعرض لحياة العمل
كولين ل

قياس آثار التعرض
شيليا حوار زهم

     دراسة حالة: الإجراءات
     فرانكو ميرليتي وكولين إل. سوسكولن وباولا فينييس

خيارات في تصميم الدراسة
سفين هيرنبرغ

قضايا الصلاحية في تصميم الدراسة
آني جيه ساسكو

تأثير خطأ القياس العشوائي
باولو فينييس وكولين إل. سوسكولني

أساليب إحصائية
أنيبال بيجيري وماريو براغا

تقييم السببية والأخلاق في البحوث الوبائية
باولو فينييس

دراسات حالة توضح القضايا المنهجية في مراقبة الأمراض المهنية
جونغ دير وانغ

استبيانات في البحوث الوبائية
ستيفن دي ستيلمان وكولين إل سوسكولن

المنظور التاريخي للأسبستوس
لورانس جارفينكل

طاولات الطعام

انقر فوق ارتباط أدناه لعرض الجدول في سياق المقالة.

1. خمسة مقاييس موجزة مختارة للتعرض في الحياة العملية

2. مقاييس حدوث المرض

3. مقاييس الارتباط لدراسة الأتراب

4. مقاييس الارتباط لدراسات الحالات والشواهد

5. تخطيط جدول التردد العام لبيانات المجموعة

6. نموذج تخطيط بيانات التحكم في الحالة

7. بيانات التحكم في حالة التخطيط - عنصر تحكم واحد لكل حالة

8. مجموعة افتراضية من 1950 فردًا إلى T.2

9. مؤشرات الاتجاه المركزي والتشتت

10 تجربة ذات الحدين واحتمالات

11 النتائج المحتملة لتجربة ذات الحدين

12 التوزيع ذو الحدين ، 15 نجاح / 30 تجربة

13 التوزيع ذو الحدين ، p = 0.25 ؛ 30 تجربة

14 النوع الثاني خطأ وقوة ؛ x = 12، n = 30 ، أ = 0.05

15 النوع الثاني خطأ وقوة ؛ x = 12، n = 40 ، أ = 0.05

16 تعرض 632 عاملاً للأسبستوس لمدة 20 عامًا أو أكثر

17 O / E عدد الوفيات بين 632 من عمال الاسبستوس

الأرقام

أشر إلى صورة مصغرة لرؤية التعليق التوضيحي ، انقر لرؤية الشكل في سياق المقالة.

EPI110F1EPI110F2


انقر للعودة إلى رأس الصفحة

علم الأوبئة

يُعرف علم الأوبئة على أنه العلم الأساسي للطب الوقائي وعلم الأوبئة الذي يُعلم عملية سياسة الصحة العامة. تم اقتراح العديد من التعريفات العملية لعلم الأوبئة. أبسطها هو أن علم الأوبئة هو دراسة حدوث المرض أو الخصائص الأخرى ذات الصلة بالصحة في البشر والحيوانات. لا يدرس علماء الأوبئة تواتر المرض فحسب ، بل يدرسون ما إذا كان التكرار يختلف باختلاف مجموعات الأشخاص ؛ أي أنهم يدرسون العلاقة بين السبب والنتيجة بين التعرض والمرض. لا تحدث الأمراض عشوائياً. لديهم أسباب - غالبًا من صنع الإنسان - يمكن تجنبها. وبالتالي ، يمكن الوقاية من العديد من الأمراض إذا كانت الأسباب معروفة. كانت طرق علم الأوبئة حاسمة في تحديد العديد من العوامل المسببة التي أدت بدورها إلى سياسات صحية مصممة للوقاية من الأمراض والإصابات والوفاة المبكرة.

ما هي مهمة علم الأوبئة وما هي نقاط قوته وضعفه عند تطبيق تعريفات ومفاهيم علم الأوبئة على الصحة المهنية؟ يتناول هذا الفصل هذه الأسئلة والطرق التي يمكن من خلالها تقصي مخاطر الصحة المهنية باستخدام التقنيات الوبائية. يقدم هذا المقال الأفكار الموجودة في المقالات المتتالية في هذا الفصل.

علم الأوبئة المهنية

تم تعريف علم الأوبئة المهنية على أنه دراسة آثار التعرض في مكان العمل على تواتر وتوزيع الأمراض والإصابات بين السكان. وبالتالي فهو تخصص موجه نحو التعرض له صلات بكل من علم الأوبئة والصحة المهنية (Checkoway وآخرون 1989). على هذا النحو ، فإنه يستخدم أساليب مماثلة لتلك التي يستخدمها علم الأوبئة بشكل عام.

الهدف الرئيسي لعلم الأوبئة المهنية هو الوقاية من خلال تحديد عواقب التعرض في مكان العمل على الصحة. وهذا يؤكد التركيز الوقائي لعلم الأوبئة المهنية. في الواقع ، يجب أن تخدم جميع الأبحاث في مجال الصحة والسلامة المهنية أغراض وقائية. ومن ثم ، فإن المعرفة الوبائية يمكن ويجب أن تكون قابلة للتنفيذ بسهولة. في حين أن المصلحة العامة للصحة يجب أن تكون دائمًا الشغل الشاغل للبحث الوبائي ، يمكن للمصالح المكتسبة أن تمارس التأثير ، ويجب توخي الحذر لتقليل هذا التأثير في صياغة وإجراء و / أو تفسير الدراسات (Soskolne 1985 ؛ Soskolne 1989).

الهدف الثاني لعلم الأوبئة المهنية هو استخدام النتائج من أماكن محددة لتقليل أو القضاء على المخاطر لدى السكان بشكل عام. وبالتالي ، بصرف النظر عن توفير المعلومات حول الآثار الصحية للتعرض في مكان العمل ، تلعب نتائج دراسات علم الأوبئة المهنية أيضًا دورًا في تقدير المخاطر المرتبطة بنفس التعرض ولكن على المستويات الأدنى التي يعاني منها عموم السكان بشكل عام. عادة ما يؤدي التلوث البيئي الناجم عن العمليات والمنتجات الصناعية إلى مستويات تعرض أقل من تلك الموجودة في مكان العمل.

مستويات تطبيق علم الأوبئة المهنية هي:

  • المراقبة لوصف حدوث المرض في فئات مختلفة من العمال وبالتالي توفير إشارات الإنذار المبكر للمخاطر المهنية غير المعترف بها
  • توليد واختبار فرضية أن تعرضًا معينًا قد يكون ضارًا ، وتقدير التأثير
  • تقييم التدخل (على سبيل المثال ، إجراء وقائي مثل خفض مستويات التعرض) عن طريق قياس التغيرات في الحالة الصحية للسكان بمرور الوقت.

 

تم تحديد الدور السببي الذي يمكن أن يلعبه التعرض المهني في تطور المرض والإصابة والوفاة المبكرة منذ فترة طويلة وهو جزء من تاريخ علم الأوبئة. يجب الإشارة إلى برناردينو راماتسيني ، مؤسس الطب المهني وأحد أوائل من أعاد إحياء تقليد أبقراط وإضافته إلى اعتماد الصحة على عوامل خارجية طبيعية يمكن تحديدها. في عام 1700 ، كتب في "De Morbis Artificum Diatriba" (Ramazzini 1705؛ Saracci 1995):

يجب على الطبيب أن يسأل العديد من الأسئلة للمرضى. دول أبقراط في دي عاطفية: عندما تواجه مريضاً عليك أن تسأله عما يعانيه ، ولماذا ، وكم عدد الأيام ، وماذا يأكل ، وما هي حركات أمعائه. إلى كل هذه الأسئلة يجب إضافة المرء: "ما العمل الذي يقوم به؟".

هذا الاستيقاظ من الملاحظة السريرية والاهتمام بالظروف المحيطة بحدوث المرض ، دفع رامازيني إلى تحديد ووصف العديد من الأمراض المهنية التي درسها فيما بعد الأطباء المهنيون وعلماء الأوبئة.

باستخدام هذا النهج ، كان بوت أول من أبلغ في عام 1775 (بوت 1775) عن الصلة المحتملة بين السرطان والاحتلال (كلايسون 1962). بدأت ملاحظاته حول سرطان كيس الصفن بين منظفات المداخن بوصف المرض واستمرت:

يبدو مصير هؤلاء الأشخاص صعبًا بشكل فريد: في طفولتهم المبكرة ، غالبًا ما يُعاملون بوحشية كبيرة ، ويكادون يتضورون جوعاً من البرد والجوع ؛ يتم دفعهم إلى المداخن الضيقة ، وأحيانًا الساخنة ، حيث يتعرضون للكدمات والحروق والاختناق تقريبًا ؛ وعندما يصلون إلى سن البلوغ ، يصبحون عرضة بشكل غريب للإصابة بمرض مزعج ومؤلمة ومميتة.

ليس هناك أدنى شك في هذا الظرف الأخير ، على الرغم من أنه ربما لم يتم الاهتمام به بشكل كافٍ ، لجعله معروفًا بشكل عام. يعاني الأشخاص الآخرون من سرطان من نفس الأجزاء ؛ وكذلك الأمر بالنسبة للآخرين ، إلى جانب العمال الرئيسيين ، ومغص بواتو ، والشلل الناتج عن ذلك ؛ ولكنه مع ذلك مرض يتحملون المسؤولية تجاهه بشكل خاص ؛ وكذلك مداخن المداخن لسرطان كيس الصفن والخصيتين.

يبدو أن المرض ، عند هؤلاء الأشخاص ، مشتق من ترسب السخام في روجي كيس الصفن ، وفي البداية ليس مرضًا من العادة ... في البدايه؛ المرض الناجم عن مهنتهم ، وفي جميع الاحتمالات المحلية ؛ أي ظرف أخير ، على ما أعتقد ، يمكن افتراضه بإنصاف من خلال احتوائه دائمًا على نفس الأجزاء ؛ كل هذا يجعلها (في البداية) حالة مختلفة تمامًا عن السرطان الذي يظهر عند رجل مسن.

لا يزال هذا الحساب الأول لسرطان مهني نموذجًا للوضوح. تم تحديد طبيعة المرض والمهنة المعنية والعامل المسبب المحتمل بشكل واضح. لوحظ حدوث زيادة في الإصابة بسرطان الصفن بين منظفات المداخن على الرغم من عدم تقديم بيانات كمية لإثبات الادعاء.

مرت خمسون سنة أخرى قبل أن يلاحظ آيرتون-باريس في عام 1822 (آيرتون - باريس 1822) التطور المتكرر لسرطان الصفن بين مصاهر النحاس والقصدير في كورنوال ، وتوقع أن أبخرة الزرنيخ قد تكون العامل المسبب. أبلغ Von Volkmann في عام 1874 عن أورام جلدية في عمال البارافين في ساكسونيا ، وبعد ذلك بوقت قصير ، اقترح بيل في عام 1876 أن الزيت الصخري كان مسؤولاً عن سرطان الجلد (Von Volkmann 1874؛ Bell 1876). ثم أصبحت التقارير عن الأصل المهني للسرطان أكثر تواترًا نسبيًا (Clayson 1962).

كان من بين الملاحظات المبكرة للأمراض المهنية زيادة حدوث سرطان الرئة بين عمال المناجم في Schneeberg (Harting and Hesse 1879). من الجدير بالملاحظة (والمأساوي) أن دراسة حالة حديثة تظهر أن وباء سرطان الرئة في شنيبيرج لا يزال يمثل مشكلة صحية عامة ضخمة ، بعد أكثر من قرن من الملاحظة الأولى في عام 1879. نهج لتحديد "زيادة" في المرض وحتى تحديدها كانت موجودة في تاريخ الطب المهني. على سبيل المثال ، كما أشار Axelson (1994) ، قام WA Guy في عام 1843 بدراسة "الاستهلاك الرئوي" في طابعات طباعة الرسائل ووجد خطرًا أكبر بين المُركِّبين منه بين الصحفيين ؛ تم ذلك من خلال تطبيق تصميم مشابه لنهج التحكم في الحالة (Lilienfeld and Lilienfeld 1979). ومع ذلك ، ربما لم تبدأ علم الأوبئة المهنية الحديثة ومنهجيتها في التطور إلا في أوائل الخمسينيات من القرن الماضي. كانت المساهمات الرئيسية التي ميزت هذا التطور هي الدراسات حول سرطان المثانة لدى عمال الصبغة (Case and Hosker 1950) وسرطان الرئة بين عمال الغاز (Doll 1954).

قضايا في علم الأوبئة المهنية

تقدم المقالات في هذا الفصل كلاً من فلسفة وأدوات التحقيق الوبائي. يركزون على تقييم تجربة التعرض للعمال وعلى الأمراض التي تظهر في هؤلاء السكان. يتناول هذا الفصل القضايا المتعلقة باستخلاص استنتاجات صحيحة حول الروابط السببية المحتملة في المسار من التعرض للمواد الخطرة إلى تطور الأمراض.

يشكل التأكد من تجربة التعرض للحياة العملية للفرد جوهر علم الأوبئة المهنية. تعتمد المعلوماتية في الدراسة الوبائية ، في المقام الأول ، على جودة ومدى بيانات التعرض المتاحة. ثانيًا ، يجب أن تكون الآثار الصحية (أو الأمراض) التي تهم اختصاصي الوبائيات المهنية قابلة للتحديد بدقة بين مجموعة محددة جيدًا من العمال ويمكن الوصول إليها. أخيرًا ، يجب أن تكون البيانات المتعلقة بالتأثيرات المحتملة الأخرى على المرض موضع الاهتمام متاحة لأخصائي الأوبئة حتى يمكن أن تُعزى أي تأثيرات تعرض مهني تم تحديدها من الدراسة إلى التعرض المهني في حد ذاته وليس لأسباب أخرى معروفة للمرض المعني. على سبيل المثال ، في مجموعة من العمال الذين قد يتعاملون مع مادة كيميائية يُشتبه في تسببها في الإصابة بسرطان الرئة ، قد يكون لبعض العمال أيضًا تاريخ من تدخين التبغ ، وهو سبب آخر لسرطان الرئة. في الحالة الأخيرة ، يجب على علماء الأوبئة المهنية تحديد التعرض (أو أي عامل خطر - المادة الكيميائية أو التبغ ، أو ، في الواقع ، الاثنين معًا) المسؤول عن أي زيادة في خطر الإصابة بسرطان الرئة في مجموعة العمال الذين درس.

تقييم التعرض

إذا كان للدراسة إمكانية الوصول فقط إلى حقيقة أن العامل كان يعمل في صناعة معينة ، فإن نتائج مثل هذه الدراسة يمكن أن تربط الآثار الصحية بتلك الصناعة فقط. وبالمثل ، إذا كانت هناك معرفة عن التعرض لمهن العمال ، فلا يمكن استخلاص النتائج مباشرة إلا فيما يتعلق بالمهن. يمكن إجراء استنتاجات غير مباشرة عن التعرض للمواد الكيميائية ، ولكن يجب تقييم موثوقيتها حسب الحالة. ومع ذلك ، إذا كان للدراسة إمكانية الوصول إلى معلومات حول القسم و / أو المسمى الوظيفي لكل عامل ، فسيكون من الممكن التوصل إلى الاستنتاجات على هذا المستوى الأفضل من الخبرة في مكان العمل. عندما تكون المعلومات المتعلقة بالمواد الفعلية التي يعمل بها الشخص معروفة لطبيب الأوبئة (بالتعاون مع أخصائي حفظ الصحة الصناعية) ، فسيكون هذا هو أفضل مستوى من معلومات التعرض المتاحة في غياب قياس الجرعات المتاح نادرًا. علاوة على ذلك ، يمكن أن توفر نتائج مثل هذه الدراسات معلومات أكثر فائدة للصناعة لخلق أماكن عمل أكثر أمانًا.

كان علم الأوبئة نوعًا من تخصص "الصندوق الأسود" حتى الآن ، لأنه درس العلاقة بين التعرض والمرض (طرفي السلسلة السببية) ، دون النظر إلى الخطوات الآلية الوسيطة. كان هذا النهج ، على الرغم من افتقاره الواضح إلى الصقل ، مفيدًا للغاية: في الواقع ، تم اكتشاف جميع الأسباب المعروفة للسرطان لدى البشر ، على سبيل المثال ، باستخدام أدوات علم الأوبئة.

تعتمد الطريقة الوبائية على السجلات المتاحة - أسئلة أو مسميات وظيفية أو "وكلاء" آخر للتعرض ؛ وهذا يجعل إجراء الدراسات الوبائية وتفسير نتائجها أمرًا بسيطًا نسبيًا.

ومع ذلك ، فقد أصبحت قيود النهج الأكثر بدائية لتقييم التعرض واضحة في السنوات الأخيرة ، حيث يواجه علماء الأوبئة مشاكل أكثر تعقيدًا. قصر نظرنا على وبائيات السرطان المهنية ، تم اكتشاف معظم عوامل الخطر المعروفة بسبب ارتفاع مستويات التعرض في الماضي ؛ عدد محدود من التعرض لكل وظيفة ؛ أعداد كبيرة من العمال المعرضين ؛ والمراسلات الواضحة بين المعلومات "البديلة" والتعرضات الكيميائية (على سبيل المثال ، عمال الأحذية والبنزين وأحواض بناء السفن والأسبست ، وما إلى ذلك). في الوقت الحاضر ، يختلف الوضع اختلافًا كبيرًا: مستويات التعرض أقل بكثير في الدول الغربية (يجب دائمًا التأكيد على هذا المؤهل) ؛ يتعرض العمال للعديد من المواد الكيميائية والخلائط المختلفة في نفس المسمى الوظيفي (مثل العمال الزراعيين) ؛ يصعب العثور على مجموعات متجانسة من العمال المعرضين وعادة ما تكون قليلة العدد ؛ والتوافق بين المعلومات "البديلة" والتعرض الفعلي يزداد ضعفاً تدريجياً. في هذا السياق ، قللت أدوات علم الأوبئة من الحساسية بسبب سوء تصنيف التعرض.

بالإضافة إلى ذلك ، اعتمد علم الأوبئة على نقاط النهاية "الصعبة" ، مثل الوفاة في معظم الدراسات الأترابية. ومع ذلك ، قد يفضل العمال رؤية شيء مختلف عن "عدد الجثث" عند دراسة الآثار الصحية المحتملة للتعرض المهني. لذلك ، فإن استخدام المزيد من المؤشرات المباشرة لكل من التعرض والاستجابة المبكرة سيكون له بعض المزايا. قد توفر المؤشرات البيولوجية مجرد أداة.

المؤشرات البيولوجية

إن استخدام الواسمات البيولوجية ، مثل مستويات الرصاص في اختبارات الدم أو وظائف الكبد ، ليس جديدًا في علم الأوبئة المهنية. ومع ذلك ، فإن استخدام التقنيات الجزيئية في الدراسات الوبائية قد جعل استخدام المؤشرات الحيوية ممكنًا لتقييم تعرض الأعضاء المستهدف ، ولتحديد القابلية للإصابة ولإثبات المرض المبكر.

الاستخدامات المحتملة للعلامات الحيوية في سياق علم الأوبئة المهنية هي:

  • تقييم التعرض في الحالات التي تكون فيها الأدوات الوبائية التقليدية غير كافية (خاصة للجرعات المنخفضة والمخاطر المنخفضة)
  • لفصل الدور المسبب للعوامل الكيميائية أو المواد في حالات التعرض المتعددة أو الخلائط
  • تقدير العبء الإجمالي للتعرض للمواد الكيميائية التي لها نفس الهدف الآلي
  • التحقيق في الآليات المسببة للأمراض
  • دراسة الحساسية الفردية (على سبيل المثال ، تعدد الأشكال الأيضية ، إصلاح الحمض النووي) (Vineis 1992)
  • لتصنيف التعرض و / أو المرض بشكل أكثر دقة ، وبالتالي زيادة القوة الإحصائية.

 

نشأ حماس كبير في المجتمع العلمي حول هذه الاستخدامات ، ولكن ، كما لوحظ أعلاه ، يجب أن يعمل التعقيد المنهجي لاستخدام هذه "الأدوات الجزيئية" الجديدة على التحذير من التفاؤل المفرط. تحتوي المؤشرات الحيوية للتعرضات الكيميائية (مثل مقاربات الحمض النووي) على العديد من أوجه القصور:

  1. تعكس عادةً حالات التعرض الحديثة ، وبالتالي فهي محدودة الاستخدام في دراسات الحالات والشواهد ، في حين أنها تتطلب أخذ عينات متكررة على مدى فترات طويلة لاستخدامها في التحقيقات الجماعية.
  2. في حين أنها يمكن أن تكون محددة للغاية وبالتالي تحسن التصنيف الخاطئ للتعرض ، غالبًا ما تظل النتائج صعبة التفسير.
  3. عندما يتم التحقيق في التعرضات الكيميائية المعقدة (على سبيل المثال ، تلوث الهواء أو دخان التبغ البيئي) فمن الممكن أن يعكس المرقم الحيوي مكونًا معينًا من الخليط ، في حين أن التأثير البيولوجي قد يكون بسبب آخر.
  4. في كثير من الحالات ، ليس من الواضح ما إذا كان المرمز الحيوي يعكس تعرضًا ذا صلة ، أو ارتباطًا بالتعرض ذي الصلة ، أو قابلية الفرد ، أو مرحلة مبكرة من المرض ، وبالتالي يحد من الاستدلال السببي.
  5. يتطلب تحديد معظم المؤشرات الحيوية اختبارًا مكلفًا أو إجراءً جائرًا أو كليهما ، مما يخلق قيودًا على حجم الدراسة المناسب والقوة الإحصائية.
  6. إن المؤشر الحيوي للتعرض ليس أكثر من وكيل للهدف الحقيقي للتحقيق الوبائي ، والذي يركز ، كقاعدة عامة ، على التعرض البيئي الذي يمكن تجنبه (Trichopoulos 1995 ؛ Pearce et al. 1995).

 

والأهم من أوجه القصور المنهجية هو اعتبار أن التقنيات الجزيئية قد تجعلنا نعيد توجيه تركيزنا من تحديد المخاطر في البيئة الخارجية ، إلى تحديد الأفراد المعرضين لمخاطر عالية ، ثم إجراء تقييمات شخصية للمخاطر عن طريق قياس النمط الظاهري ، وحمل التقريب ، والطفرات المكتسبة. هذا من شأنه أن يوجه تركيزنا ، كما أشار ماكمايكل ، إلى شكل من أشكال التقييم السريري ، بدلاً من أحد أشكال وبائيات الصحة العامة. يمكن أن يؤدي التركيز على الأفراد إلى صرف انتباهنا عن هدف الصحة العامة المهم المتمثل في خلق بيئة أقل خطورة (McMichael 1994).

هناك مسألتان مهمتان أخريان فيما يتعلق باستخدام المؤشرات الحيوية:

  1. يجب أن يكون استخدام المؤشرات الحيوية في علم الأوبئة المهنية مصحوبًا بسياسة واضحة فيما يتعلق بالموافقة المستنيرة. قد يكون لدى العامل عدة أسباب لرفض التعاون. أحد الأسباب العملية للغاية هو أن تحديد ، على سبيل المثال ، تغيير في علامة استجابة مبكرة مثل التبادل الكروماتيد الشقيق يعني إمكانية التمييز من قبل شركات التأمين الصحي والتأمين على الحياة ومن قبل أرباب العمل الذين قد يتجنبون العامل لأنه قد يكون أكثر عرضة. للمرض. يتعلق السبب الثاني بالفحص الجيني: نظرًا لتفاوت توزيع الأنماط الجينية والأنماط الظاهرية وفقًا للمجموعة العرقية ، فقد يعيق الفحص الجيني الفرص المهنية للأقليات. ثالثًا ، يمكن إثارة الشكوك حول إمكانية التنبؤ بالاختبارات الجينية: نظرًا لأن القيمة التنبؤية تعتمد على مدى انتشار الحالة التي يهدف الاختبار إلى تحديدها ، وإذا كانت الحالة الأخيرة نادرة ، فستكون القيمة التنبؤية منخفضة والاستخدام العملي للفحص سيكون الاختبار مشكوك فيه. حتى الآن ، لم يتم الحكم على أي من اختبارات الفحص الجيني بأنها قابلة للتطبيق في هذا المجال (Ashford et al. 1990).
  2. يجب تطبيق المبادئ الأخلاقية قبل استخدام المؤشرات الحيوية. تم تقييم هذه المبادئ للعلامات الحيوية المستخدمة لتحديد قابلية الفرد للإصابة بالمرض من قبل مجموعة عمل متعددة التخصصات تابعة للمكتب الفني لنقابات العمال الأوروبية ، بدعم من مفوضية الجماعات الأوروبية (Van Damme et al. 1995) ؛ وقد عزز تقريرهم الرأي القائل بأن الاختبارات لا يمكن إجراؤها إلا بهدف الوقاية من المرض في القوى العاملة. من بين اعتبارات أخرى ، يجب استخدام الاختبارات أبدا.

 

  • بمثابة وسيلة "لاختيار الأصلح"
  • تستخدم لتجنب تنفيذ تدابير وقائية فعالة ، مثل تحديد واستبدال عوامل الخطر أو تحسين الظروف في مكان العمل
  • إنشاء أو تأكيد أو تعزيز عدم المساواة الاجتماعية
  • خلق فجوة بين المبادئ الأخلاقية المتبعة في مكان العمل والمبادئ الأخلاقية التي يجب التمسك بها في مجتمع ديمقراطي
  • إلزام الشخص الذي يبحث عن عمل بالإفصاح عن تفاصيل شخصية غير تلك الضرورية للغاية للحصول على الوظيفة.

 

أخيرًا ، تتراكم الأدلة على أن التنشيط الأيضي أو تعطيل المواد الخطرة (والمواد المسرطنة على وجه الخصوص) يختلف اختلافًا كبيرًا بين البشر ، ويتم تحديده جزئيًا. علاوة على ذلك ، فإن التباين بين الأفراد في القابلية للتأثر بالمسرطنات قد يكون مهمًا بشكل خاص عند المستويات المنخفضة من التعرض المهني والبيئي (Vineis وآخرون 1994). قد تؤثر هذه النتائج بشدة على القرارات التنظيمية التي تركز عملية تقييم المخاطر على الأكثر عرضة (Vineis and Martone 1995).

تصميم الدراسة وصلاحيتها

تركز مقالة هيرنبرغ حول تصاميم الدراسات الوبائية وتطبيقاتها في الطب المهني على مفهوم "قاعدة الدراسة" ، التي تُعرّف على أنها تجربة المراضة (فيما يتعلق ببعض التعرض) للسكان أثناء متابعتها بمرور الوقت. وبالتالي ، فإن قاعدة الدراسة ليست فقط مجموعة سكانية (أي مجموعة من الناس) ، ولكن تجربة حدوث المرض لهذه المجموعة من السكان خلال فترة زمنية معينة (ميتينين 1985 ، هيرنبرغ 1992). إذا تم اعتماد هذا المفهوم الموحد لقاعدة الدراسة ، فمن المهم إدراك أن تصاميم الدراسة المختلفة (على سبيل المثال ، تصميمات التحكم في الحالة والفوج) هي ببساطة طرق مختلفة "لجمع" المعلومات حول كل من التعرض والمرض من نفس الدراسة قاعدة؛ إنها ليست مناهج مختلفة تمامًا.

تتناول مقالة Sasco المصداقية في تصميم الدراسة التعاريف وأهمية الخلط. يجب أن يفكر الباحثون في الدراسة دائمًا في إمكانية الخلط في الدراسات المهنية ، ولا يمكن أبدًا التأكيد بشكل كافٍ على أن تحديد المتغيرات المربكة المحتملة هو جزء لا يتجزأ من أي تصميم دراسة وتحليل. يجب معالجة جانبين من جوانب الالتباس في علم الأوبئة المهنية:

  1. يجب استكشاف الخلط السلبي: على سبيل المثال ، يعاني بعض السكان الصناعيين من انخفاض التعرض لعوامل الخطر المرتبطة بنمط الحياة بسبب مكان العمل الخالي من التدخين ؛ تميل نافخات الزجاج إلى تدخين أقل من عامة السكان.
  2. عند النظر في الالتباس ، يجب تقييم اتجاهه وتأثيره المحتمل. هذا صحيح بشكل خاص عندما تكون البيانات اللازمة للتحكم في الالتباس شحيحة. على سبيل المثال ، يعد التدخين عاملًا مهمًا للاضطراب في علم الأوبئة المهنية ويجب دائمًا أخذ ذلك في الاعتبار. ومع ذلك ، عندما لا تتوفر بيانات عن التدخين (كما هو الحال غالبًا في الدراسات الأترابية) ، فمن غير المرجح أن يفسر التدخين وجود فائض كبير من المخاطر الموجودة في مجموعة مهنية. تم وصف هذا بشكل جيد في ورقة كتبها Axelson (1978) وناقشها Greenland (1987) بمزيد من التفصيل. عندما توفرت البيانات التفصيلية حول كل من المهنة والتدخين في الأدبيات ، لا يبدو أن الخلط يشوه بشدة التقديرات المتعلقة بالارتباط بين سرطان الرئة والمهنة (Vineis and Simonato 1991). علاوة على ذلك ، لا يؤدي الارتباك المشتبه به دائمًا إلى وجود ارتباطات غير صالحة. نظرًا لأن المحققين معرضون أيضًا لخطر الضلال من خلال ملاحظة أخرى غير مكتشفة وتحيزات في الاختيار ، فيجب أن تحظى هذه بقدر من التركيز مثل مسألة الالتباس في تصميم دراسة (Stellman 1987).

 

تعد المتغيرات المتعلقة بالوقت والوقت ، مثل العمر المعرض للخطر ، وفترة التقويم ، والوقت منذ الاستئجار ، والوقت منذ التعرض الأول ، ومدة التعرض ومعالجتها في مرحلة التحليل ، من بين أكثر القضايا المنهجية تعقيدًا في علم الأوبئة المهنية. لم يتم تناولها في هذا الفصل ، ولكن تمت الإشارة إلى مرجعين منهجيين مناسبين وحديثين (Pearce 1992 ؛ Robins et al. 1992).

إحصائيات

تشير المقالة الخاصة بالإحصاءات التي أعدها Biggeri و Braga ، وكذلك عنوان هذا الفصل ، إلى أنه لا يمكن فصل الأساليب الإحصائية عن البحث الوبائي. هذا بسبب: (أ) الفهم السليم للإحصاءات قد يوفر رؤى قيمة للتصميم المناسب للتحقيق و (ب) تشترك الإحصاءات وعلم الأوبئة في تراث مشترك ، والأساس الكمي الكامل لعلم الأوبئة يرتكز على مفهوم الاحتمال ( كلايتون 1992 ؛ كلايتون وتلال 1993). في العديد من المقالات التالية ، يتم تقييم الأدلة التجريبية وإثبات العلاقات السببية المفترضة باستخدام الحجج الاحتمالية وتصميمات الدراسة المناسبة. على سبيل المثال ، يتم التركيز على تقدير مقياس مخاطر الفائدة ، مثل المعدلات أو المخاطر النسبية ، وعلى بناء فترات ثقة حول هذه التقديرات بدلاً من تنفيذ الاختبارات الإحصائية للاحتمالية (Poole 1987؛ Gardner and Altman 1989؛ Greenland 1990 ). يتم توفير مقدمة موجزة للتفكير الإحصائي باستخدام التوزيع ذي الحدين. يجب أن يكون الإحصاء مصاحبًا للتفكير العلمي. لكنها لا قيمة لها في غياب البحث الذي تم تصميمه وإجرائه بشكل صحيح. يدرك الإحصائيون وعلماء الأوبئة أن اختيار الأساليب يحدد ما وإلى أي مدى نقوم بعمل الملاحظات. ولذلك فإن الاختيار المدروس لخيارات التصميم له أهمية أساسية من أجل ضمان الملاحظات الصحيحة.

الأخلاقيات

تتناول المقالة الأخيرة بقلم Vineis القضايا الأخلاقية في البحث الوبائي. تشير النقاط التي يجب ذكرها في هذه المقدمة إلى علم الأوبئة باعتباره تخصصًا يتضمن إجراءات وقائية بحكم التعريف. تتطلب الجوانب الأخلاقية المحددة فيما يتعلق بحماية العمال والسكان عمومًا الاعتراف بما يلي:

  • يجب ألا تؤخر الدراسات الوبائية في البيئات المهنية بأي حال من الأحوال التدابير الوقائية في مكان العمل.
  • لا يشير علم الأوبئة المهنية إلى عوامل نمط الحياة ، ولكن إلى المواقف التي يتم فيها عادةً لعب دور شخصي ضئيل أو معدوم في اختيار التعرض. وهذا يعني التزامًا خاصًا بالوقاية الفعالة والإرسال الفوري للمعلومات إلى العمال والجمهور.
  • يكشف البحث عن المخاطر الصحية ويوفر المعرفة للعمل الوقائي. ينبغي النظر في المشاكل الأخلاقية لعدم إجراء البحوث ، عندما يكون ذلك ممكنا.
  • يعتبر إخطار العاملين بنتائج الدراسات الوبائية قضية أخلاقية ومنهجية في التواصل بشأن المخاطر. ينبغي إعطاء أولوية عالية للبحث في تقييم التأثير المحتمل والفعالية للإخطار (Schulte وآخرون 1993).

 

التدريب في علم الأوبئة المهنية

يمكن للأشخاص ذوي الخلفيات المتنوعة أن يجدوا طريقهم إلى تخصص علم الأوبئة المهنية. الطب والتمريض والإحصاء هي بعض الخلفيات الأكثر احتمالا بين المتخصصين في هذا المجال. في أمريكا الشمالية ، يتمتع حوالي نصف علماء الأوبئة المدربين بخلفيات علمية ، في حين أن النصف الآخر سيواصل طريق الطبيب في الطب. في بلدان خارج أمريكا الشمالية ، سيكون معظم المتخصصين في علم الأوبئة المهنية قد تقدموا من خلال رتب طبيب الطب. في أمريكا الشمالية ، يميل أولئك الذين تلقوا تدريبًا طبيًا إلى اعتبارهم "خبراء محتوى" ، بينما يعتبر أولئك الذين تم تدريبهم من خلال المسار العلمي "خبراء منهجيين". غالبًا ما يكون من المفيد لخبير المحتوى أن يتعاون مع خبير منهجي لتصميم وإجراء أفضل دراسة ممكنة.

ليس فقط المعرفة بالطرق الوبائية والإحصاءات وأجهزة الكمبيوتر اللازمة لتخصص علم الأوبئة المهنية ، ولكن أيضًا المعرفة بعلم السموم والنظافة الصناعية وسجلات الأمراض (Merletti and Comba 1992). نظرًا لأن الدراسات الكبيرة يمكن أن تتطلب الربط بسجلات الأمراض ، فإن معرفة مصادر البيانات السكانية مفيدة. معرفة العمل وتنظيم الشركات مهم أيضا. الرسائل على مستوى الماجستير والأطروحات على مستوى الدكتوراه في التدريب تزود الطلاب بالمعرفة اللازمة لإجراء دراسات كبيرة قائمة على السجلات وقائمة على المقابلات بين العمال.

نسبة المرض المنسوب إلى الاحتلال

يتم تغطية نسبة المرض التي تعزى إلى التعرض المهني إما في مجموعة من العمال المعرضين أو في عموم السكان على الأقل فيما يتعلق بالسرطان في جزء آخر من هذا موسوعة. هنا يجب أن نتذكر أنه إذا تم حساب التقدير ، فيجب أن يكون لمرض معين (وموقع محدد في حالة السرطان) ، وفترة زمنية محددة ومنطقة جغرافية محددة. علاوة على ذلك ، يجب أن تستند إلى مقاييس دقيقة لنسبة الأشخاص المعرضين ودرجة التعرض. وهذا يعني أن نسبة المرض التي تُعزى إلى المهنة قد تختلف من منخفضة جدًا أو صفر في مجموعات سكانية معينة إلى عالية جدًا في مناطق أخرى تقع في المناطق الصناعية حيث ، على سبيل المثال ، يمكن أن يُعزى ما يصل إلى 40٪ من سرطان الرئة إلى التعرض المهني (Vineis وسيموناتو 1991). يمكن اعتبار التقديرات التي لا تستند إلى مراجعة تفصيلية للدراسات الوبائية جيدة التصميم ، في أفضل الأحوال ، على أنها تخمينات مستنيرة وذات قيمة محدودة.

نقل الصناعات الخطرة

تُجرى معظم الأبحاث الوبائية في العالم المتقدم ، حيث أدى تنظيم ومراقبة الأخطار المهنية المعروفة إلى تقليل مخاطر الإصابة بالأمراض على مدى العقود العديدة الماضية. ومع ذلك ، في الوقت نفسه ، كان هناك نقل كبير للصناعات الخطرة إلى العالم النامي (Jeyaratnam 1994). يتم الآن إنتاج المواد الكيميائية المحظورة سابقًا في الولايات المتحدة أو أوروبا في البلدان النامية. على سبيل المثال ، تم نقل طحن الأسبستوس من الولايات المتحدة إلى المكسيك ، وتم نقل إنتاج البنزيدين من الدول الأوروبية إلى يوغوسلافيا السابقة وكوريا (Simonato 1986؛ LaDou 1991؛ Pearce et al. 1994).

من العلامات غير المباشرة على مستوى المخاطر المهنية وظروف العمل في العالم النامي وباء التسمم الحاد الذي يحدث في بعض هذه البلدان. وفقًا لأحد التقييمات ، هناك حوالي 20,000 حالة وفاة كل عام في العالم بسبب التسمم الحاد بمبيدات الآفات ، ولكن من المحتمل أن يكون هذا أقل من الواقع (Kogevinas et al. 1994). تشير التقديرات إلى أن 99٪ من جميع الوفيات الناجمة عن التسمم الحاد بمبيدات الآفات تحدث في البلدان النامية ، حيث يتم استخدام 20٪ فقط من الكيماويات الزراعية في العالم (Kogevinas وآخرون 1994). هذا يعني أنه حتى إذا كان البحث الوبائي يبدو أنه يشير إلى تقليل المخاطر المهنية ، فقد يكون هذا ببساطة بسبب حقيقة أن معظم هذا البحث يتم إجراؤه في العالم المتقدم. قد تكون المخاطر المهنية قد تم نقلها ببساطة إلى العالم النامي وقد يكون إجمالي عبء التعرض المهني العالمي قد زاد (Vineis et al. 1995).

علم الأوبئة البيطرية

لأسباب واضحة ، فإن علم الأوبئة البيطري ليس وثيق الصلة مباشرة بالصحة المهنية وعلم الأوبئة المهنية. ومع ذلك ، فإن الدلائل على الأسباب البيئية والمهنية للأمراض قد تأتي من الدراسات الوبائية على الحيوانات لعدة أسباب:

  1. العمر الافتراضي للحيوانات قصير نسبيًا مقارنةً بعمر الإنسان ، وفترة الكمون للأمراض (مثل معظم السرطانات) تكون أقصر في الحيوانات عنها في البشر. هذا يعني أن المرض الذي يحدث في الحيوانات البرية أو الحيوانات الأليفة يمكن أن يكون بمثابة حدث خافر لتنبيهنا إلى وجود مادة سامة بيئية محتملة أو مادة مسرطنة للبشر قبل أن يتم التعرف عليها بوسائل أخرى (Glickman 1993).
  2. يمكن قياس علامات التعرض ، مثل تقارب الهيموجلوبين أو مستويات الامتصاص وإفراز السموم ، في الحيوانات البرية والحيوانات الأليفة لتقييم التلوث البيئي من المصادر الصناعية (بلوندين وفياو 1992 ؛ رينولدز وآخرون 1994 ؛ هونجيرفورد وآخرون 1995) .
  3. لا تتعرض الحيوانات لبعض العوامل التي قد تكون بمثابة عوامل محيرة في الدراسات البشرية ، وبالتالي يمكن إجراء التحقيقات في مجموعات الحيوانات دون النظر إلى هذه العوامل المربكة المحتملة. على سبيل المثال ، قد تكتشف دراسة عن سرطان الرئة في الكلاب الأليفة ارتباطات مهمة بين المرض والتعرض للأسبستوس (على سبيل المثال ، من خلال المهن المرتبطة بالأسبستوس لدى المالكين والقرب من المصادر الصناعية للأسبستوس). من الواضح أن مثل هذه الدراسة من شأنها أن تزيل تأثير التدخين النشط على أنه مؤكد.

 

يتحدث الأطباء البيطريون عن ثورة في علم الأوبئة في الطب البيطري (Schwabe 1993) وظهرت كتب مدرسية عن هذا التخصص (Thrusfield 1986؛ Martin et al. 1987). بالتأكيد ، جاءت القرائن على المخاطر البيئية والمهنية من الجهود المشتركة لعلماء الأوبئة البشرية والحيوانية. من بين أمور أخرى ، تأثير مبيدات الفينوكسيهيربيتس في الأغنام والكلاب (Newell et al. 1984 ؛ Hayes et al. 1990) ، للحقول المغناطيسية (Reif et al. 1995) ومبيدات الآفات (ولا سيما مستحضرات البراغيث) الملوثة بمركبات شبيهة بالأسبست في الكلاب (Glickman et al. 1983) مساهمات بارزة.

البحث التشاركي وإيصال النتائج والوقاية

من المهم أن ندرك أن العديد من الدراسات الوبائية في مجال الصحة المهنية قد بدأت من خلال خبرة واهتمام العمال أنفسهم (أولسن وآخرون 1991). في كثير من الأحيان ، يعتقد العمال - أولئك الذين تعرضوا لها تاريخياً و / أو في الوقت الحاضر - أن شيئًا ما كان خطأً قبل فترة طويلة من تأكيد ذلك من خلال البحث. يمكن اعتبار علم الأوبئة المهنية وسيلة "لفهم" تجربة العمال ، وجمع البيانات وتجميعها بطريقة منهجية ، والسماح بإجراء استنتاجات حول الأسباب المهنية لاعتلال صحتهم. علاوة على ذلك ، فإن العمال أنفسهم وممثليهم والأشخاص المسؤولين عن صحة العمال هم الأشخاص الأكثر ملاءمة لتفسير البيانات التي يتم جمعها. لذلك يجب أن يكونوا دائمًا مشاركين نشطين في أي تحقيق يتم إجراؤه في مكان العمل. ستضمن مشاركتهم المباشرة فقط بقاء مكان العمل آمنًا بعد مغادرة الباحثين. الهدف من أي دراسة هو استخدام النتائج في الوقاية من المرض والإعاقة ، ويعتمد نجاح ذلك إلى حد كبير على ضمان مشاركة المكشوفين في الحصول على نتائج الدراسة وتفسيرها. إن دور نتائج البحث واستخدامها في عملية التقاضي حيث يسعى العمال للحصول على تعويض عن الأضرار الناجمة عن التعرض في مكان العمل هو خارج نطاق هذا الفصل. للحصول على بعض التبصر في هذا الأمر ، تمت إحالة القارئ إلى مكان آخر (Soskolne، Lilienfeld and Black 1994).

أصبحت المقاربات التشاركية لضمان إجراء البحوث الوبائية المهنية في بعض الأماكن ممارسة معيارية في شكل لجان توجيهية تم إنشاؤها للإشراف على مبادرة البحث من بدايتها حتى اكتمالها. هذه اللجان متعددة الأطراف في هيكلها ، بما في ذلك العمل والعلوم والإدارة و / أو الحكومة. مع وجود ممثلين عن جميع مجموعات أصحاب المصلحة في عملية البحث ، سيصبح توصيل النتائج أكثر فعالية بفضل مصداقيتهم المعززة لأن "أحدهم" كان سيشرف على البحث وسوف يقوم بإبلاغ النتائج إلى كل منهما. الدائرة. بهذه الطريقة ، من المحتمل أن يكون أعلى مستوى من الوقاية الفعالة.

يتم إجراء هذه المناهج وغيرها من المناهج التشاركية في أبحاث الصحة المهنية بمشاركة أولئك الذين يعانون أو يتأثرون بطريقة أخرى بمشكلة التعرض ذات الصلة. يجب ملاحظة ذلك بشكل أكثر شيوعًا في جميع الأبحاث الوبائية (Laurell et al.1992). من المهم أن نتذكر أنه في حين أن هدف التحليل في العمل الوبائي هو تقدير حجم وتوزيع المخاطر ، في البحث التشاركي ، فإن إمكانية الوقاية من المخاطر هي أيضًا هدف (Loewenson and Biocca 1995). هذا التكامل بين علم الأوبئة والوقاية الفعالة هو جزء من رسالة هذا موسوعة وهذا الفصل.

الحفاظ على أهمية الصحة العامة

على الرغم من أن التطورات الجديدة في المنهجية الوبائية ، في تحليل البيانات وتقييم التعرض والقياس (مثل التقنيات البيولوجية الجزيئية الجديدة) هي موضع ترحيب وهامة ، إلا أنها يمكن أن تسهم أيضًا في نهج اختزالي يركز على الأفراد ، بدلاً من السكان. لقد قيل أن:

... توقف علم الأوبئة إلى حد كبير عن العمل كجزء من نهج متعدد التخصصات لفهم سبب المرض في السكان وأصبح مجموعة من الأساليب العامة لقياس ارتباطات التعرض والمرض لدى الأفراد. ... هناك إهمال حاليًا للأمور الاجتماعية والاقتصادية والثقافية والعوامل التاريخية والسياسية والعوامل السكانية الأخرى كأسباب رئيسية للأمراض ... يجب أن يندمج علم الأوبئة في الصحة العامة ، ويجب أن يعيد اكتشاف منظور السكان (Pearce 1996).

يلعب علماء الأوبئة المهنية والبيئية دورًا مهمًا ، ليس فقط في تطوير طرق وبائية جديدة وتطبيقات لهذه الأساليب ، ولكن أيضًا في ضمان دمج هذه الأساليب دائمًا في منظور السكان المناسب.

 

الرجوع

الاثنين، 28 فبراير 2011 21: 01

تقييم التعرض

تقييم التعرض هو خطوة حاسمة في تحديد المخاطر في مكان العمل من خلال التحقيق الوبائي. يمكن تقسيم عملية تقييم التعرض إلى سلسلة من الأنشطة. وتشمل هذه:

  1. جرد العوامل والمخاليط التي يحتمل أن تكون سامة الموجودة في بيئة العمل المستهدفة
  2. تحديد كيفية حدوث التعرضات ومدى احتمالية اختلافها بين الموظفين
  3. اختيار المقاييس أو المؤشرات المناسبة لتقدير التعرض
  4. جمع البيانات التي ستمكّن المشاركين في الدراسة من تخصيص قيم تعرض نوعية أو كمية لكل مقياس. كلما أمكن ، يجب تنفيذ هذه الأنشطة تحت إشراف خبير حفظ صحة صناعي مؤهل.

 

غالبًا ما يتم انتقاد دراسات الصحة المهنية بسبب أوجه القصور في تقييم التعرض. قد يؤدي عدم الملاءمة إلى تصنيف خاطئ تفاضلي أو غير تفاضلي للتعرض والتحيز اللاحق أو فقدان الدقة في تحليلات تأثير التعرض. تتجلى الجهود المبذولة لتحسين الوضع في العديد من المؤتمرات الدولية الأخيرة والنصوص المكرسة لهذا الموضوع (ACGIH 1991 ؛ Armstrong et al. 1992 ؛ وقائع مؤتمر التقييم بأثر رجعي للتعرض المهني في علم الأوبئة 1995). من الواضح أن التطورات التقنية توفر فرصًا جديدة لتعزيز تقييم التعرض. تشمل هذه التطورات تحسينات في الأجهزة التحليلية ، وفهم أفضل لعمليات الحرائك الدوائية ، واكتشاف مؤشرات حيوية جديدة للتعرض. نظرًا لأن دراسات الصحة المهنية غالبًا ما تعتمد على معلومات التعرض التاريخية التي لم يتم إجراء مراقبة محددة لها ، فإن الحاجة إلى تقييم التعرض بأثر رجعي تضيف بُعدًا إضافيًا من التعقيد إلى هذه الدراسات. ومع ذلك ، يستمر تطوير معايير محسنة للتقييم ولضمان مصداقية مثل هذه التقييمات (Siemiatycki et al. 1986). وبطبيعة الحال ، يمكن التحقق من صحة تقييمات التعرض المحتملة بسهولة أكبر.

على المدى تعرض يشير إلى تركيز العامل على الحدود بين الفرد والبيئة. يُفترض التعرض عادةً عندما يكون من المعروف أن الوكيل موجود في بيئة العمل وهناك توقع معقول لتواصل الموظف مع هذا الوكيل. يمكن التعبير عن التعرضات في صورة تركيز متوسط ​​مرجح للوقت لمدة 8 ساعات (TWA) ، وهو مقياس لشدة التعرض التي تم حساب متوسطها على مدى وردية عمل مدتها 8 ساعات. تركيزات الذروة هي متوسط ​​الشدة على مدى فترات زمنية أقصر مثل 15 دقيقة. التعرض التراكمي هو مقياس لمنتج متوسط ​​الشدة والمدة (على سبيل المثال ، متوسط ​​تركيز TWA لمدة 8 ساعات مضروبًا في سنوات العمل عند هذا التركيز المتوسط). اعتمادًا على طبيعة الدراسة والنتائج الصحية ذات الأهمية ، قد يكون من المرغوب فيه تقييم الذروة ، ومتوسط ​​الشدة ، والتعرضات التراكمية أو المتأخرة.

على النقيض من ذلك، جرعة يشير إلى ترسب أو امتصاص عامل لكل وحدة زمنية. يمكن تقدير الجرعة أو المدخول اليومي للعامل من خلال الجمع بين بيانات القياس البيئي والافتراضات القياسية فيما يتعلق ، من بين عوامل أخرى ، بمعدلات التنفس واختراق الجلد. بدلاً من ذلك ، يمكن تقدير المدخول بناءً على بيانات الرصد الحيوي. يتم قياس الجرعة بشكل مثالي في العضو المستهدف.

تشمل عوامل تقييم التعرض الهامة ما يلي:

  1. تحديد العوامل ذات الصلة
  2. تحديد وجودهم وتركيزاتهم في الوسائط البيئية المناسبة (على سبيل المثال ، الهواء ، الأسطح الملامسة)
  3. تقييم طرق الدخول المحتملة (الاستنشاق ، امتصاص الجلد ، الابتلاع) ، والمدة الزمنية للتعرض (التغير اليومي) ، والمدة التراكمية للتعرض معبراً عنها بالأسابيع أو الأشهر أو السنوات
  4. تقييم فعالية الضوابط الهندسية والشخصية (على سبيل المثال ، قد يؤدي استخدام الملابس الواقية وحماية الجهاز التنفسي إلى التوسط في التعرض) وأخيراً
  5. المضيف والاعتبارات الأخرى التي قد تعدل تركيزات الأعضاء المستهدفة.

 

وتشمل هذه المستوى البدني لنشاط العمل والحالة الصحية السابقة للأفراد. يجب توخي الحذر بشكل خاص عند تقييم التعرض للعوامل الثابتة أو التي تميل إلى التراكم الأحيائي (على سبيل المثال ، معادن معينة أو النويدات المشعة أو المركبات العضوية الثابتة). مع هذه المواد ، قد تزداد أعباء الجسم الداخلية بشكل خبيث حتى عندما تبدو التركيزات البيئية منخفضة.

في حين أن الموقف يمكن أن يكون معقدًا للغاية ، إلا أنه في كثير من الأحيان ليس كذلك. من المؤكد أن العديد من المساهمات القيمة في تحديد المخاطر المهنية قد أتت من الدراسات التي تستخدم مناهج الفطرة السليمة لتقييم التعرض. تشمل مصادر المعلومات التي يمكن أن تكون مفيدة في تحديد حالات التعرض وتصنيفها ما يلي:

  1. مقابلات الموظفين
  2. موظفو صاحب العمل وسجلات الإنتاج (وتشمل هذه سجلات العمل ، ووصف الوظائف ، وتاريخ المنشأة والعمليات ، وقوائم الجرد الكيميائي)
  3. تحكيم خبير
  4. سجلات الصحة الصناعية (المنطقة ، والشخصية ، ومراقبة الامتثال ، وعينات مسح السطح ، جنبًا إلى جنب مع المخاطر الصحية أو تقارير المسح الشامل)
  5. مقابلات مع الموظفين على المدى الطويل أو المتقاعدين و
  6. بيانات الرصد الحيوي.

 

هناك العديد من المزايا لتصنيف التعرض الفردي بأكبر قدر ممكن من التفاصيل. من الواضح أن المعلوماتية للدراسة سيتم تعزيزها إلى الحد الذي تم فيه وصف حالات التعرض ذات الصلة بشكل مناسب. ثانيًا ، يمكن زيادة مصداقية النتائج لأنه يمكن معالجة احتمالية الخلط بشكل أكثر إرضاءً. على سبيل المثال ، سيختلف المراجعون والأفراد المعرضون لحالة التعرض ، ولكن قد يختلفون أيضًا بالنسبة إلى العوامل التفسيرية الأخرى المقاسة وغير المقاسة للمرض محل الاهتمام. ومع ذلك ، إذا كان من الممكن تحديد تدرج التعرض داخل مجتمع الدراسة ، فمن غير المرجح أن تستمر نفس الدرجة من الالتباس داخل مجموعات التعرض الفرعية ، وبالتالي تقوية نتائج الدراسة الإجمالية.

مصفوفات التعرض للوظيفة

من أكثر الأساليب العملية والمستخدمة بشكل متكرر لتقييم التعرض هو تقدير التعرض بشكل غير مباشر على أساس المسميات الوظيفية. استخدام مصفوفات التعرض للوظيفة يمكن أن تكون فعالة عندما تتوفر سجلات العمل الكاملة ، وهناك ثبات معقول في كل من المهام والتعرضات المرتبطة بالوظائف قيد الدراسة. على نطاق أوسع ، تم تصميم مجموعات الصناعة القياسية والمسمى الوظيفي من بيانات التعداد التي يتم جمعها بشكل روتيني أو البيانات المهنية المقدمة في شهادات الوفاة. لسوء الحظ ، غالبًا ما تقتصر المعلومات المحفوظة في أنظمة السجلات الكبيرة هذه على المهنة "الحالية" أو "العادية". علاوة على ذلك ، نظرًا لأن التجمعات القياسية لا تأخذ في الاعتبار الظروف الموجودة في أماكن عمل محددة ، فيجب عادةً اعتبارها بدائل التعرض الخام.

بالنسبة لدراسات الحالات والشواهد المستندة إلى المجتمع والسجل ، تم إجراء تقييم أكثر تفصيلاً للتعرض من خلال استخدام رأي الخبراء لترجمة بيانات التاريخ الوظيفي التي تم الحصول عليها من خلال المقابلة الشخصية إلى تقييمات شبه كمية للتعرض المحتمل لعوامل محددة (Siemiatycki et al. 1986 ). يتم اختيار الخبراء ، مثل الكيميائيين وخبراء حفظ الصحة الصناعية ، للمساعدة في تقييم التعرض بسبب معرفتهم ومعرفتهم بالعمليات الصناعية المختلفة. من خلال الجمع بين بيانات الاستبيان التفصيلية والمعرفة بالعمليات الصناعية ، كان هذا النهج مفيدًا في توصيف فروق التعرض عبر مرافق العمل.

تم أيضًا استخدام نهج مصفوفة التعرض للوظيفة بنجاح في الدراسات الخاصة بالصناعة والشركات (Gamble and Spirtas 1976). غالبًا ما يتم الاحتفاظ بسجلات الوظائف الفردية (قائمة مرتبة ترتيبًا زمنيًا للقسم السابق ومهام الوظيفة لكل موظف) في ملفات موظفي الشركة ، وعند توفرها ، توفر سجلًا وظيفيًا كاملاً للموظفين أثناء عملهم في تلك المنشأة. يمكن توسيع هذه البيانات من خلال المقابلات الشخصية للمشاركين في الدراسة. الخطوة التالية هي جرد جميع المسميات الوظيفية وتسميات القسم أو منطقة العمل المستخدمة خلال فترة الدراسة. قد تتراوح هذه بسهولة إلى المئات أو حتى الآلاف داخل المرافق الكبيرة متعددة العمليات أو عبر الشركات داخل الصناعة ، عندما يتم النظر في الإنتاج والصيانة والبحث والهندسة وخدمات دعم المصنع والوظائف الإدارية بمرور الوقت (غالبًا عدة عقود) ، السماح بالتغييرات في العمليات الصناعية. يمكن تسهيل توحيد البيانات عن طريق إنشاء ملف كمبيوتر لجميع سجلات تاريخ العمل ثم استخدام إجراءات التحرير لتوحيد مصطلحات المسمى الوظيفي. يمكن الجمع بين تلك الوظائف التي تنطوي على تعرضات متجانسة نسبيًا لتبسيط عملية ربط التعرض للوظائف الفردية. ومع ذلك ، ينبغي دعم تجميع الوظائف ومواقع العمل حيثما أمكن من خلال بيانات القياس التي تم جمعها وفقًا لاستراتيجية أخذ العينات السليمة.

حتى مع تاريخ العمل المحوسب ، يمكن أن يكون الربط بأثر رجعي لبيانات التعرض للأفراد مهمة صعبة. بالتأكيد ، سيتم تغيير ظروف مكان العمل مع تغير التقنيات ، وتحولات الطلب على المنتجات ، ووضع لوائح جديدة. قد تكون هناك أيضًا تغييرات في تركيبات المنتجات وأنماط الإنتاج الموسمية في العديد من الصناعات. قد يتم الاحتفاظ بسجلات دائمة فيما يتعلق ببعض التغييرات. ومع ذلك ، فمن غير المرجح أن يتم الاحتفاظ بالسجلات فيما يتعلق بالتغيرات الموسمية والتغيرات الهامشية الأخرى في العمليات والإنتاج. قد يتم تدريب الموظفين أيضًا على أداء وظائف متعددة ثم يتم تناوبهم بين الوظائف مع تغير متطلبات الإنتاج. كل هذه الظروف تضيف تعقيدًا إلى ملفات تعريف التعرض للموظفين. ومع ذلك ، هناك أيضًا إعدادات عمل ظلت دون تغيير نسبيًا لسنوات عديدة. في التحليل النهائي ، يجب تقييم كل بيئة عمل في حد ذاتها.

في النهاية ، سيكون من الضروري تلخيص تاريخ التعرض لحياة العمل لكل شخص في الدراسة. تم إثبات تأثير كبير على المقاييس النهائية للتعرض والتأثير للمخاطر (Suarez-Almazor et al. 1992) ، وبالتالي يجب توخي الحذر الشديد في اختيار المقياس الموجز الأنسب للتعرض.

النظافة الصناعية - قياس البيئة

تعد مراقبة التعرض للعمل نشاطًا أساسيًا مستمرًا في حماية صحة الموظفين. وبالتالي ، قد تكون سجلات الصحة الصناعية موجودة بالفعل في الوقت الذي يتم فيه التخطيط لدراسة وبائية. إذا كان الأمر كذلك ، فيجب مراجعة هذه البيانات لتحديد مدى جودة تغطية السكان المستهدفين ، وعدد سنوات البيانات الممثلة في الملفات ، ومدى سهولة ربط القياسات بالوظائف ومناطق العمل والأفراد. ستكون هذه التحديدات مفيدة في تقييم جدوى الدراسة الوبائية وفي تحديد فجوات البيانات التي يمكن معالجتها بأخذ عينات التعرض الإضافي.

تعتبر مسألة أفضل السبل لربط بيانات القياس بوظائف وأفراد محددين ذات أهمية خاصة. قد يكون أخذ العينات من المنطقة ومنطقة التنفس مفيدًا لخبراء حفظ الصحة الصناعية في تحديد مصادر الانبعاثات للإجراءات التصحيحية ، ولكن قد يكون أقل فائدة في توصيف تعرض الموظفين الفعلي ما لم يتم إجراء دراسات زمنية دقيقة لأنشطة عمل الموظف. على سبيل المثال ، قد تحدد المراقبة المستمرة للمنطقة حالات التعرض للرحلات في أوقات معينة من اليوم ، ولكن يبقى السؤال عما إذا كان الموظفون في منطقة العمل في ذلك الوقت أم لا.

توفر بيانات أخذ العينات الشخصية بشكل عام تقديرات أكثر دقة لتعرض الموظفين طالما يتم أخذ العينات في ظل ظروف تمثيلية ، ويتم أخذ استخدام معدات الحماية الشخصية في الاعتبار بشكل صحيح ، ومهام العمل وظروف العملية ثابتة نسبيًا من يوم لآخر. يمكن ربط العينات الشخصية بسهولة بالموظف الفردي من خلال استخدام المعرفات الشخصية. قد يتم تعميم هذه البيانات للموظفين الآخرين في نفس الوظائف وعلى فترات زمنية أخرى كما هو مطلوب. ومع ذلك ، بناءً على تجربتهم الخاصة ، Rappaport et al. (1993) حذر من أن تركيزات التعرض قد تكون شديدة التباين حتى بين الموظفين المعينين لما يعتبر مجموعات تعرض متجانسة. مرة أخرى ، هناك حاجة إلى حكم الخبراء لتقرير ما إذا كان يمكن افتراض مجموعات التعرض المتجانسة أم لا.

نجح الباحثون في الجمع بين نهج مصفوفة التعرض للوظيفة مع استخدام بيانات القياس البيئي لتقدير التعرض داخل خلايا المصفوفة. عندما يتبين أن بيانات القياس غير متوفرة ، فقد يكون من الممكن سد فجوات البيانات من خلال استخدام نمذجة التعرض. بشكل عام ، يتضمن ذلك تطوير نموذج لربط التركيزات البيئية بالمحددات التي يتم تقييمها بسهولة أكبر لتركيزات التعرض (على سبيل المثال ، أحجام الإنتاج والخصائص الفيزيائية للمنشأة بما في ذلك استخدام أنظمة تهوية العادم وتقلب العوامل وطبيعة نشاط العمل). تم إنشاء النموذج لإعدادات العمل ذات التركيزات البيئية المعروفة ثم يُستخدم لتقدير التركيزات في ظروف عمل مماثلة تفتقر إلى بيانات القياس ولكن تحتوي على معلومات عن مثل هذه المعلمات مثل المكونات المكونة وأحجام الإنتاج. قد يكون هذا النهج مفيدًا بشكل خاص لتقدير التعرض بأثر رجعي.

مسألة تقييم مهمة أخرى هي التعامل مع التعرض للخلائط. أولاً ، من وجهة نظر تحليلية ، قد لا يكون الكشف المنفصل للمركبات ذات الصلة كيميائيًا وإزالة التداخلات من المواد الأخرى الموجودة في العينة ضمن قدرة الإجراء التحليلي. يجب تقييم القيود المختلفة في الإجراءات التحليلية المستخدمة لتوفير بيانات القياس وتعديل أهداف الدراسة وفقًا لذلك. ثانيًا ، قد يتم استخدام عوامل معينة دائمًا معًا تقريبًا وبالتالي تحدث بنفس النسب النسبية تقريبًا في جميع أنحاء بيئة العمل قيد الدراسة. في هذه الحالة ، التحليلات الإحصائية الداخلية في حد ذاته لن يكون مفيدًا في التمييز بين ما إذا كانت التأثيرات ناتجة عن أحد العوامل أو العوامل الأخرى أو بسبب مجموعة من العوامل. لن تكون مثل هذه الأحكام ممكنة إلا بناءً على مراجعة الدراسات الخارجية التي لم تحدث فيها نفس مجموعات العوامل. أخيرًا ، في المواقف التي يتم فيها استخدام مواد مختلفة بالتبادل اعتمادًا على مواصفات المنتج (على سبيل المثال ، استخدام ألوان مختلفة للحصول على تباينات الألوان المطلوبة) ، قد يكون من المستحيل عزو التأثيرات إلى أي عامل محدد.

المراقبة البيولوجية

المؤشرات الحيوية هي تغيرات جزيئية أو كيميائية حيوية أو خلوية يمكن قياسها في الوسائط البيولوجية مثل الأنسجة البشرية أو الخلايا أو السوائل. السبب الرئيسي لتطوير المؤشرات الحيوية للتعرض هو تقديم تقدير للجرعة الداخلية لعامل معين. هذا النهج مفيد بشكل خاص عندما تكون طرق التعرض المتعددة محتملة (مثل الاستنشاق وامتصاص الجلد) ، أو عندما يتم ارتداء معدات الحماية بشكل متقطع ، أو عندما لا يمكن التنبؤ بظروف التعرض. يمكن أن تكون المراقبة الحيوية مفيدة بشكل خاص عندما يكون من المعروف أن العوامل ذات الأهمية لها أنصاف عمر بيولوجي طويل نسبيًا. من منظور إحصائي ، يمكن رؤية ميزة المراقبة البيولوجية على مراقبة الهواء مع العوامل التي لها عمر نصف قصير يصل إلى عشر ساعات ، اعتمادًا على درجة التباين البيئي (Droz and Wu 1991). إن فترات نصف العمر الطويلة للغاية للمواد مثل الديوكسينات المكلورة (تقاس بالسنوات) تجعل هذه المركبات مرشحة مثالية للرصد البيولوجي. كما هو الحال مع الطرق التحليلية لقياس تركيزات الهواء ، يجب أن يكون المرء على دراية بالتداخلات المحتملة. على سبيل المثال ، قبل استخدام مستقلب معين كمؤشر حيوي ، يجب تحديد ما إذا كانت المواد الشائعة الأخرى ، مثل تلك الموجودة في بعض الأدوية وفي دخان السجائر ، يمكن استقلابها إلى نفس نقطة النهاية أم لا. بشكل عام ، هناك حاجة إلى المعرفة الأساسية بالحرائك الدوائية للعامل قبل استخدام المراقبة البيولوجية كأساس لتقييم التعرض.

تشمل نقاط القياس الأكثر شيوعًا الهواء السنخي والبول والدم. قد تكون عينات الهواء السنخية مفيدة في توصيف التعرضات العالية للمذيبات على المدى القصير والتي حدثت في غضون دقائق أو ساعات من وقت جمع العينة. عادة ما يتم جمع العينات البولية لتحديد معدلات إفراز نواتج الأيض للمركب محل الاهتمام. يمكن جمع عينات الدم للقياس المباشر للمركب ، لقياس المستقلبات ، أو لتحديد البروتين أو مقاربات الحمض النووي (على سبيل المثال ، الألبومين أو الهيموجلوبين المقربات ، وقرب الحمض النووي في الخلايا الليمفاوية المنتشرة). يمكن أيضًا أخذ عينات من خلايا الأنسجة التي يمكن الوصول إليها ، مثل الخلايا الظهارية من منطقة الشدق في الفم ، لتحديد مقاربات الحمض النووي.

يمثل تحديد نشاط الكولينستريز في خلايا الدم الحمراء والبلازما مثالاً على استخدام التعديلات الكيميائية الحيوية كمقياس للتعرض. تعمل مبيدات الآفات العضوية الفوسفورية على تثبيط نشاط الكولينستريز ، وبالتالي فإن قياس هذا النشاط قبل وبعد التعرض المحتمل لهذه المركبات يمكن أن يكون مؤشرًا مفيدًا لشدة التعرض. ومع ذلك ، مع تقدم المرء على طول طيف التغيرات البيولوجية ، يصبح التمييز بين المؤشرات الحيوية للتعرض وتلك الخاصة بالتأثير أكثر صعوبة. بشكل عام ، تميل مقاييس التأثير إلى أن تكون غير محددة بالنسبة للمادة محل الاهتمام ، وبالتالي ، قد يلزم تقييم التفسيرات المحتملة الأخرى للتأثير من أجل دعم استخدام تلك المعلمة كمقياس للتعرض. يجب أن تكون تدابير التعرض إما مرتبطة مباشرة بالوكيل المعني أو يجب أن يكون هناك أساس سليم لربط أي إجراء غير مباشر بالوكيل. على الرغم من هذه المؤهلات ، فإن المراقبة البيولوجية تبشر بالكثير كوسيلة لتحسين تقييم التعرض لدعم الدراسات الوبائية.

استنتاجات

عند إجراء مقارنات في دراسات الوبائيات المهنية ، هناك حاجة إلى وجود مجموعة من العمال المعرضين للمقارنة مع مجموعة من العمال دون التعرض. هذه الفروق غير دقيقة ، لكنها يمكن أن تكون مفيدة في تحديد مجالات المشاكل. من الواضح ، مع ذلك ، أنه كلما زادت دقة مقياس التعرض ، زادت فائدة الدراسة ، وتحديداً من حيث قدرتها على تحديد وتطوير برامج التدخل المستهدفة بشكل مناسب.

 

الرجوع

الاثنين، 28 فبراير 2011 21: 03

ملخص إجراءات التعرض لحياة العمل

يكون الباحثون محظوظين عندما يكون لديهم تحت تصرفهم تسلسل زمني مفصل لتجربة الحياة العملية للعمال يقدم مراجعة تاريخية للوظائف التي شغلوها بمرور الوقت. لهؤلاء العمال أ مصفوفة التعرض للوظيفة يمكن بعد ذلك إعداده بحيث يسمح لكل تغيير وظيفي مر به العامل أن يرتبط بمعلومات تعرض محددة.

يجب تلخيص تاريخ التعرض المفصل لأغراض التحليل من أجل تحديد ما إذا كانت الأنماط واضحة والتي يمكن أن تكون مرتبطة بقضايا الصحة والسلامة في مكان العمل. يمكننا تصور قائمة ، على سبيل المثال ، 20 تغييرًا في الوظيفة اختبرها العامل في حياته العملية. هناك بعد ذلك عدة طرق بديلة يمكن من خلالها تلخيص تفاصيل التعرض (لكل من التغييرات الوظيفية العشرين في هذا المثال) ، مع مراعاة المدة و / أو التركيز / الجرعة / درجة التعرض.

من المهم أن نلاحظ ، مع ذلك ، أنه يمكن التوصل إلى استنتاجات مختلفة من دراسة اعتمادًا على الطريقة المختارة (Suarez-Almazor et al.1992). يوضح الجدول 1 مثالاً لخمسة مقاييس موجزة للتعرض لحياة العمل.

الجدول 1. الصيغ والأبعاد أو الوحدات للمقاييس الموجزة الخمسة المختارة للتعرض في حياة العمل

قياس التعرض

المعادلة

الأبعاد / الوحدات

مؤشر التعرض التراكمي (CEI)

Σ (الدرجة × الوقت المكشوف)

الصف والوقت

متوسط ​​الدرجة (MG)

Σ (الدرجة × الوقت المكشوف) / إجمالي الوقت المعرض

درجة

أعلى درجة على الإطلاق (HG)

أعلى درجة تعرضت لها لمدة ≥ 7 أيام

درجة

متوسط ​​الوقت المرجح (TWA) الدرجة

Σ (الدرجة × الوقت المكشوف) / إجمالي الوقت المستخدم

درجة

إجمالي وقت التعرض (TTE)

Σ الوقت مكشوف

الوقت

مقتبس من Suarez-Almazor et al. 1992.

مؤشر التعرض التراكمي. مؤشر التعرض التراكمي (CEI) يعادل "الجرعة" في دراسات السمية ويمثل مجموع ، على مدى عمر العمل ، منتجات درجة التعرض ومدة التعرض لكل مسمى وظيفي متتالي. يتضمن الوقت في وحداته.

متوسط ​​الدرجة. يجمع متوسط ​​الدرجة (MG) منتجات درجة التعرض ومدة التعرض لكل مسمى وظيفي متتالي (أي ، CEI) ويقسم على إجمالي الوقت المعرض في أي درجة أكبر من الصفر. MG مستقلة عن الوقت في وحداتها ؛ سيكون القياس الموجز لشخص تعرض لفترة طويلة بتركيز عالٍ مشابهًا لذلك الشخص الذي تعرض لفترة قصيرة بتركيز عالٍ. ضمن أي مجموعة متطابقة في تصميم التحكم في الحالة ، MG هي متوسط ​​درجة التعرض لكل وحدة زمنية مكشوفة. إنها درجة متوسطة للوقت الذي يتم فيه التعرض فعليًا للوكيل قيد النظر.

أعلى درجة على الإطلاق. يتم تحديد أعلى درجة على الإطلاق (HG) من خلال مسح سجل العمل لأعلى مهمة درجة في فترة الملاحظة التي تعرض لها العامل لمدة سبعة أيام على الأقل. يمكن أن يحرف HG عرض حياة العمل للشخص لأنه ، من خلال صياغته ذاتها ، يعتمد على زيادة الحد الأقصى بدلاً من إجراء متوسط ​​، وبالتالي فهو مستقل عن مدة التعرض في وحداته.

متوسط ​​الدرجة المرجحة بالوقت. درجة المتوسط ​​المرجح بالوقت (TWA) هي مؤشر التعرض التراكمي (CEI) مقسومًا على الوقت الإجمالي المستخدم. ضمن أي مجموعة متطابقة في تصميم التحكم في الحالة ، متوسط ​​درجات TWA على مدار الوقت الإجمالي المستخدم. إنه يختلف عن MG ، الذي يبلغ متوسطه فقط إجمالي الوقت الذي تم عرضه فعليًا. وبالتالي ، يمكن النظر إلى درجة TWA على أنها متوسط ​​التعرض لكل وحدة زمنية في فترة التوظيف الكاملة بغض النظر عن التعرض في حد ذاته.

إجمالي وقت التعرض. إجمالي الوقت المعرض (TTE) يتراكم كل الفترات الزمنية المرتبطة بالتعرض بوحدات زمنية. تتمتع TTE بجاذبية لبساطتها. ومع ذلك ، فمن المقبول جيدًا أن الآثار الصحية يجب أن ترتبط ليس فقط بمدة التعرض للمواد الكيميائية ، ولكن أيضًا بكثافة ذلك التعرض (أي التركيز أو الدرجة).

من الواضح أن فائدة مقياس التعرض الموجز يتحدد بالوزن ذي الصلة الذي ينسبه إما إلى مدة أو تركيز التعرض أو كليهما. وبالتالي قد تؤدي المقاييس المختلفة إلى نتائج مختلفة (Walker and Blettner 1985). من الناحية المثالية ، يجب أن يعتمد الإجراء الموجز المختار على مجموعة من الافتراضات التي يمكن الدفاع عنها فيما يتعلق بالآلية البيولوجية المفترضة للعامل أو ارتباط المرض قيد الدراسة (Smith 1987). هذا الإجراء ليس ممكنًا دائمًا. في كثير من الأحيان ، يكون التأثير البيولوجي لمدة التعرض أو تركيز العامل قيد الدراسة غير معروف. في هذا السياق ، قد يكون استخدام مقاييس التعرض المختلفة مفيدًا لاقتراح آلية يمارس بها التعرض تأثيره.

يوصى ، في حالة عدم وجود نماذج مثبتة لتقييم التعرض ، باستخدام مجموعة متنوعة من تدابير التعرض لحياة العمل الموجزة لتقدير المخاطر. هذا النهج من شأنه أن يسهل مقارنة النتائج عبر الدراسات.

 

الرجوع

الثلاثاء، شنومكس مارس شنومكس شنومكس: شنومكس

قياس آثار التعرض

يشمل علم الأوبئة قياس حدوث المرض وتحديد الارتباطات بين الأمراض وحالات التعرض.

مقاييس حدوث المرض

يمكن قياس حدوث المرض من خلال الترددات (التهم) ولكن أفضل وصف بواسطة ممتازة، والتي تتكون من ثلاثة عناصر: عدد الأشخاص المتأثرين (البسط) ، وعدد الأشخاص في المصدر أو المجموعة السكانية الأساسية (أي السكان المعرضون للخطر) التي يأتي منها الأشخاص المتأثرون ، والفترة الزمنية التي يغطيها. مقام المعدل هو إجمالي وقت الشخص الذي يمر به السكان المصدر. تسمح المعدلات بإجراء مقارنات أكثر إفادة بين المجموعات السكانية ذات الأحجام المختلفة عن الأعداد وحدها. المخاطرة، فإن احتمال إصابة الفرد بمرض خلال فترة زمنية محددة ، هو نسبة تتراوح من 0 إلى 1 ، وليست نسبة في حد ذاته. معدل الهجوم، نسبة الأشخاص المتأثرين من السكان خلال فترة زمنية محددة ، هي تقنيًا مقياسًا للمخاطر ، وليس معدلًا.

تشمل المراضة الخاصة بالمرض حدوث، والذي يشير إلى عدد الأشخاص الذين تم تشخيصهم حديثًا بمرض الاهتمام. انتشار يشير إلى عدد الحالات الموجودة. معدل الوفيات يشير إلى عدد الأشخاص الذين يموتون.

حدوث يتم تعريفه على أنه عدد الحالات التي تم تشخيصها حديثًا خلال فترة زمنية محددة ، في حين أن معدل الإصابة هل هذا الرقم مقسومًا على إجمالي وقت الشخص الذي يمر به السكان المصدر (الجدول 1). بالنسبة للسرطان ، عادةً ما يتم التعبير عن المعدلات كمعدلات سنوية لكل 100,000 شخص. يمكن التعبير عن معدلات الإصابة بأمراض أخرى أكثر شيوعًا لكل عدد أقل من الأشخاص. على سبيل المثال ، عادة ما يتم التعبير عن معدلات العيوب الخلقية لكل 1,000 مولود حي. الحدوث التراكمي، نسبة الأشخاص الذين أصبحوا قضايا خلال فترة زمنية محددة ، هي مقياس لمتوسط ​​المخاطر بالنسبة للسكان. 

الجدول 1. مقاييس حدوث المرض: تمت ملاحظة السكان الافتراضي لمدة خمس سنوات

الحالات المشخصة حديثاً

10

حالات المعيشة التي تم تشخيصها سابقا

12

الوفيات ، جميع الأسباب *

5

الوفيات والأمراض موضع الاهتمام

3

الأشخاص في السكان

100

سنوات لوحظ

5

حدوث

الأشخاص 10

معدل الحدوث السنوي

انتشار النقطة (في نهاية العام 5)

(10 + 12-3) = 19 فردًا

انتشار الفترة (فترة خمس سنوات)

(10 + 12) = 22 فردًا

معدل الوفيات السنوي

معدل الوفيات السنوي

* لتبسيط العمليات الحسابية ، يفترض هذا المثال أن جميع الوفيات حدثت في نهاية فترة الخمس سنوات بحيث كان جميع الأشخاص المائة من السكان على قيد الحياة لمدة خمس سنوات كاملة.

انتشار يشمل انتشار النقطة، وعدد حالات المرض في وقت معين ، و انتشار الفترة، العدد الإجمالي لحالات المرض المعروف أنه كان موجودًا في وقت ما خلال فترة محددة.

معدل الوفيات، التي تتعلق بالوفيات بدلاً من حالات المرض التي تم تشخيصها حديثًا ، تعكس العوامل التي تسبب المرض بالإضافة إلى العوامل المتعلقة بجودة الرعاية الطبية ، مثل الفحص ، والحصول على الرعاية الطبية ، وتوافر العلاجات الفعالة. وبالتالي ، قد تكون جهود توليد الفرضيات والبحوث المسببة للأمراض أكثر إفادة وأسهل في التفسير عندما تستند إلى الوقوع بدلاً من بيانات الوفيات. ومع ذلك ، فإن بيانات الوفيات غالبًا ما تكون متاحة بسهولة أكبر على عدد كبير من السكان من بيانات الحدوث.

على المدى معدل الوفيات من المقبول عمومًا أن يعني معدل الوفيات من جميع الأسباب مجتمعة ، بينما معدل الوفيات هو معدل الوفيات من سبب محدد. بالنسبة لمرض معين ، فإن معدل الوفيات (من الناحية الفنية نسبة ، وليس معدل) هو عدد الأشخاص الذين يموتون بسبب المرض خلال فترة زمنية محددة مقسومًا على عدد الأشخاص المصابين بالمرض. تكملة معدل إماتة الحالات هو معدل البقاء على قيد الحياة. يعد معدل البقاء على قيد الحياة لمدة خمس سنوات معيارًا شائعًا للأمراض المزمنة مثل السرطان.

قد يختلف حدوث المرض عبر مجموعات فرعية من السكان أو بمرور الوقت. يُطلق على مقياس المرض لجميع السكان ، دون النظر إلى أي مجموعات فرعية ، أ معدل الخام. على سبيل المثال ، معدل الحدوث لجميع الفئات العمرية مجتمعة هو معدل خام. معدلات الفئات العمرية الفردية هي معدلات خاصة بالعمر. لمقارنة مجموعتين أو أكثر من السكان بتوزيعات عمرية مختلفة ، حسب العمر (أو، معيار العمر) يجب حساب المعدلات لكل مجموعة من السكان بضرب كل معدل محدد للعمر في النسبة المئوية للسكان القياسيين (على سبيل المثال ، أحد السكان قيد الدراسة ، سكان الولايات المتحدة عام 1970) في تلك الفئة العمرية ، ثم جمع جميع الفئات العمرية إنتاج معدل إجمالي مُعدَّل حسب العمر. يمكن تعديل المعدلات لعوامل أخرى غير العمر ، مثل العرق أو الجنس أو حالة التدخين ، إذا كانت المعدلات الخاصة بالفئة معروفة.

يمكن أن يوفر ترصد وتقييم البيانات الوصفية أدلة على مسببات المرض ، وتحديد المجموعات الفرعية عالية الخطورة التي قد تكون مناسبة للتدخل أو برامج الفحص ، وتوفير بيانات عن فعالية هذه البرامج. تشمل مصادر المعلومات التي تم استخدامها لأنشطة المراقبة شهادات الوفاة والسجلات الطبية وسجلات السرطان وسجلات الأمراض الأخرى (على سبيل المثال ، سجلات العيوب الخلقية وسجلات أمراض الكلى في نهاية المرحلة) وسجلات التعرض المهني وسجلات التأمين الصحي أو التأمين ضد العجز وتعويض العمال السجلات.

مقاييس الارتباط

يحاول علم الأوبئة تحديد وتقدير العوامل التي تؤثر على المرض. في أبسط نهج ، يتم مقارنة حدوث المرض بين الأشخاص المعرضين لعامل مشتبه به مع حدوثه بين الأشخاص غير المعرضين. يمكن التعبير عن حجم الارتباط بين التعرض والمرض بأي منهما مطلق or نسبي مصطلحات. (راجع أيضًا "دراسة الحالة: الإجراءات").

يتم قياس التأثيرات المطلقة بواسطة فروق الأسعار و اختلافات المخاطر (الجدول 2). أ فرق السعر هو معدل واحد مطروحًا منه معدل ثانٍ. على سبيل المثال ، إذا كان معدل الإصابة بسرطان الدم بين العمال المعرضين للبنزين هو 72 لكل 100,000 شخص - سنة ، والمعدل بين العمال غير المعرضين هو 12 لكل 100,000 شخص - سنة ، فإن فرق المعدل هو 60 لكل 100,000 شخص - سنة. أ فرق المخاطر هو اختلاف في المخاطر أو الحدوث التراكمي ويمكن أن يتراوح من -1 إلى 1. 

 


الجدول 2. مقاييس الارتباط لدراسة الأتراب

 

 

الحالات

سنوات الشخص في خطر

المعدل لكل 100,000

معرض للخطر

100

20,000

500

غير معرّض

200

80,000

250

الإجمالي

300

100,000

300

فرق السعر (RD) = 500 / 100,000،250 - 100,000 / XNUMX،XNUMX

= 250 / 100,000،XNUMX في السنة

(146.06 / 100,000،353.94 - 100,000 / XNUMX،XNUMX) *

نسبة السعر (أو الخطر النسبي) (RR) =  

المخاطر المنسوبة في المكشوف (ARe) = 100 / 20,000،200 - 80,000 / XNUMX،XNUMX

= 250 / 100,000،XNUMX في السنة

النسبة المئوية للمخاطر المنسوبة في المنطقة المعرضة (ARe٪) =

 خطر السكان المنسوب (PAR) = 300 / 100,000،200 - 80,000 / XNUMX،XNUMX

= 50 / 100,000،XNUMX في السنة

النسبة المئوية للمخاطر المنسوبة إلى السكان (PAR٪) =

 * بين قوسين 95٪ يتم حساب فترات الثقة باستخدام الصيغ الموجودة في المربعات.


 

التأثيرات النسبية تستند إلى نسب المعدلات أو مقاييس المخاطر ، بدلاً من الفروق. أ معدل النسبه هي نسبة معدل في مجتمع ما إلى معدل في مجتمع آخر. تم استدعاء نسبة المعدل أيضًا نسبة خطر, خطر نسبي, المعدل النسبيو حدوث (أو معدل الوفيات) معدل النسبه. المقياس بلا أبعاد ويتراوح من 0 إلى ما لا نهاية. عندما يكون المعدل في مجموعتين متشابهًا (أي لا يوجد تأثير من التعرض) ، فإن معدل النسبه تساوي الوحدة (1). قد ينتج عن التعرض الذي يزيد من المخاطر نسبة معدل أكبر من الوحدة ، بينما ينتج عن عامل الحماية نسبة بين 0 و 1. المخاطر النسبية الزائدة هو الخطر النسبي ناقص 1. على سبيل المثال ، يمكن أيضًا التعبير عن الخطر النسبي البالغ 1.4 كخطر نسبي زائد بنسبة 40٪.

في دراسات الحالات والشواهد (وتسمى أيضًا دراسات إحالة الحالات) ، يتم تحديد الأشخاص المصابين بالمرض (الحالات) ويتم تحديد الأشخاص غير المصابين بمرض (الضوابط أو الإحالات). تتم مقارنة حالات التعرض السابقة للمجموعتين. تتم مقارنة احتمالات كونها حالة مكشوفة باحتمالات كونها عنصر تحكم مكشوف. لا تتوفر تعدادات كاملة لمجموعات المصدر للأشخاص المعرضين وغير المعرضين ، لذلك لا يمكن حساب معدلات المرض. بدلاً من ذلك ، يمكن مقارنة الحالات المكشوفة بعناصر التحكم المكشوفة عن طريق حساب احتمالات نسبية، أو نسبة الاحتمالات (الجدول 3). 

 


الجدول 3. مقاييس الارتباط لدراسات الحالة والشواهد: التعرض لغبار الخشب والسرطان الغدي في تجويف الأنف والجيوب الأنفية

 

 

الحالات

طرق المكافحة

معرض للخطر

18

55

غير معرّض

5

140

الإجمالي

23

195

 

الاحتمالات النسبية (نسبة الأرجحية) (OR) =

النسبة المئوية للمخاطر التي يمكن عزوها للمعرضين () =

النسبة المئوية للمخاطر المنسوبة إلى السكان (PAR٪) =

أين = نسبة الضوابط المكشوفة = 55/195 = 0.28

 

* بين قوسين ، تم حساب 95٪ من فترات الثقة باستخدام الصيغ الموجودة في المربع الموجود على ظهر الصفحة.

المصدر: مقتبس من Hayes et al. 1986.


 

يتم استخدام مقاييس التأثير النسبية بشكل متكرر أكثر من التدابير المطلقة للإبلاغ عن قوة الارتباط. ومع ذلك ، قد توفر التدابير المطلقة مؤشراً أفضل لتأثير الجمعية على الصحة العامة. قد تؤثر الزيادة النسبية الصغيرة في مرض شائع ، مثل أمراض القلب ، على عدد أكبر من الأشخاص (اختلاف كبير في المخاطر) ويكون لها تأثير أكبر على الصحة العامة من زيادة نسبية كبيرة (ولكن فرق صغير مطلق) في مرض نادر ، مثل ساركوما وعائية في الكبد.

اختبار الأهمية

غالبًا ما يتم إجراء اختبار الأهمية الإحصائية على مقاييس التأثير لتقييم احتمالية اختلاف التأثير الملحوظ عن فرضية العدم (أي عدم وجود تأثير). في حين أن العديد من الدراسات ، لا سيما في مجالات أخرى من البحوث الطبية الحيوية ، قد تعبر عن أهمية من خلال ف القيم، الدراسات الوبائية موجودة عادة فترات الثقة (CI) (تسمى أيضًا حدود الثقة). فاصل الثقة 95٪ ، على سبيل المثال ، هو نطاق من القيم لمقياس التأثير الذي يتضمن المقياس المقدر الذي تم الحصول عليه من بيانات الدراسة والذي يحتوي على احتمالية 95٪ لتضمين القيمة الحقيقية. من غير المحتمل أن تتضمن القيم خارج الفاصل الزمني المقياس الحقيقي للتأثير. إذا كان CI لنسبة معدل يتضمن الوحدة ، فلا يوجد فرق ذو دلالة إحصائية بين المجموعات التي تتم مقارنتها.

تعد فترات الثقة أكثر إفادة من قيم p وحدها. يتم تحديد حجم القيمة الاحتمالية من خلال أحد أو كلا السببين. إما أن يكون مقياس الارتباط (على سبيل المثال ، نسبة المعدل ، فرق المخاطر) كبيرًا أو أن عدد السكان قيد الدراسة كبير. على سبيل المثال ، قد ينتج عن اختلاف بسيط في معدلات المرض التي لوحظت في عدد كبير من السكان قيمة ف عالية الأهمية. لا يمكن تحديد أسباب القيمة الاحتمالية الكبيرة من القيمة الاحتمالية وحدها. ومع ذلك ، تسمح لنا فترات الثقة بفصل هذين العاملين. أولاً ، يمكن تمييز حجم التأثير من خلال قيم قياس التأثير والأرقام التي يشملها الفاصل الزمني. تشير نسب الخطر الأكبر ، على سبيل المثال ، إلى تأثير أقوى. ثانيًا ، يؤثر حجم المحتوى على عرض فاصل الثقة. المجموعات السكانية الصغيرة ذات التقديرات غير المستقرة إحصائيًا تولد فترات ثقة أوسع من المجموعات السكانية الأكبر.

مستوى الثقة الذي تم اختياره للتعبير عن تباين النتائج ("الأهمية الإحصائية") اعتباطي ، ولكنه كان تقليديًا 95٪ ، وهو ما يتوافق مع قيمة p تبلغ 0.05. فاصل الثقة 95٪ لديه احتمال 95٪ لاحتواء المقياس الحقيقي للتأثير. يتم استخدام مستويات أخرى من الثقة أحيانًا ، مثل 90٪.

يمكن أن تكون التعرضات ثنائية التفرع (على سبيل المثال ، مكشوفة وغير معرّضة) ، أو قد تنطوي على مستويات عديدة من التعرض. يمكن أن تختلف مقاييس التأثير (أي الاستجابة) حسب مستوى التعرض. التقييم التعرض للاستجابة العلاقات جزء مهم من تفسير البيانات الوبائية. النظير للتعرض والاستجابة في الدراسات على الحيوانات هو "الاستجابة للجرعة". إذا زادت الاستجابة مع مستوى التعرض ، فمن المرجح أن يكون الارتباط سببيًا أكثر من عدم ملاحظة أي اتجاه. تشمل الاختبارات الإحصائية لتقييم علاقات التعرض والاستجابة اختبار تمديد Mantel واختبار اتجاه مربع كاي.

التقييس

لمراعاة عوامل أخرى غير التعرض الأولي للفائدة والمرض ، قد تكون مقاييس الارتباط موحدة من خلال تقنيات التقسيم الطبقي أو الانحدار. التقسيم الطبقي يعني تقسيم السكان إلى مجموعات متجانسة فيما يتعلق بالعامل (على سبيل المثال ، مجموعات الجنس ، والفئات العمرية ، ومجموعات التدخين). يتم حساب نسب المخاطر أو نسب الأرجحية لكل طبقة ويتم حساب المتوسطات المرجحة الإجمالية لنسب المخاطر أو نسب الأرجحية. تعكس هذه القيم الإجمالية الارتباط بين التعرض الأولي والمرض ، بعد تعديلها وفقًا لعامل التقسيم ، أي إزالة الارتباط بآثار عامل التقسيم الطبقي.

A نسبة معدل موحدة (SRR) هي نسبة اثنين من المعدلات المعيارية. وبعبارة أخرى ، فإن SRR هو متوسط ​​مرجح لنسب المعدل الخاصة بالطبقة حيث تكون أوزان كل طبقة هي توزيع وقت الشخص للمجموعة غير المكشوفة أو المرجعية. يمكن مقارنة SRR لمجموعتين أو أكثر إذا تم استخدام نفس الأوزان. يمكن إنشاء فترات الثقة لـ SRRs كما هو الحال بالنسبة لنسب المعدل.

نسبة الوفيات الموحدة (SMR) هو متوسط ​​مرجح لنسب المعدل الخاصة بالعمر حيث تأتي الأوزان (على سبيل المثال ، وقت الشخص في خطر) من المجموعة قيد الدراسة والمعدلات تأتي من السكان المرجعين ، على عكس الوضع في SRR. السكان المرجعون المعتادون هم عموم السكان ، الذين قد تكون معدلات وفياتهم متاحة بسهولة وتعتمد على أعداد كبيرة ، وبالتالي فهي أكثر استقرارًا من استخدام معدلات من مجموعة غير مكشوفة أو مجموعة فرعية من السكان المهنيين قيد الدراسة. يُطلق على استخدام الأوزان من المجموعة بدلاً من السكان المرجعين التوحيد القياسي غير المباشر. SMR هي نسبة عدد الوفيات المرصودة في المجموعة إلى العدد المتوقع ، بناءً على المعدلات من السكان الإحالة (عادةً ما يتم ضرب النسبة في 100 للعرض التقديمي). في حالة عدم وجود ارتباط ، فإن SMR تساوي 100. وتجدر الإشارة إلى أنه نظرًا لأن المعدلات تأتي من المجموعة المرجعية وتأتي الأوزان من مجموعة الدراسة ، فإن اثنين أو أكثر من SMRs تميل إلى أن تكون غير قابلة للمقارنة. غالبًا ما يتم تجاهل عدم القابلية للمقارنة في تفسير البيانات الوبائية ، ويمكن استخلاص استنتاجات خاطئة.

تأثير العامل الصحي

من الشائع جدًا أن يكون إجمالي الوفيات بين الأفواج المهنية أقل من إجمالي عدد السكان ، حتى لو كان العمال معرضين لخطر متزايد لأسباب وفاة مختارة من التعرض في مكان العمل. هذه الظاهرة تسمى تأثير عامل صحي، يعكس حقيقة أن أي مجموعة من العاملين من المرجح أن تكون أكثر صحة ، في المتوسط ​​، من عامة السكان ، بما في ذلك العمال والأشخاص غير القادرين على العمل بسبب الأمراض والإعاقات. يميل معدل الوفيات الإجمالي في عموم السكان إلى أن يكون أعلى من معدل العمال. يختلف التأثير في القوة حسب سبب الوفاة. على سبيل المثال ، يبدو أنه أقل أهمية بالنسبة للسرطان بشكل عام من مرض الانسداد الرئوي المزمن. أحد أسباب ذلك هو أنه من المحتمل أن معظم السرطانات لم تكن لتتطور من أي ميل نحو اختيار الوظيفة / الوظيفة الأساسية للسرطان في سن أصغر. يميل تأثير العامل الصحي في مجموعة معينة من العمال إلى التضاؤل ​​بمرور الوقت.

معدل الوفيات النسبي

في بعض الأحيان ، لا تتوفر جدولة كاملة لمجموعة (أي وقت الشخص المعرض للخطر) وهناك معلومات فقط عن الوفيات أو مجموعة فرعية من الوفيات التي تعرضت لها المجموعة (على سبيل المثال ، الوفيات بين المتقاعدين والموظفين النشطين ، ولكن ليس بين العمال الذين تركوا العمل قبل أن يصبحوا مؤهلين للحصول على معاش تقاعدي). يتطلب حساب سنوات الشخص طرقًا خاصة للتعامل مع تقييم وقت الشخص ، بما في ذلك أساليب جدول الحياة. بدون معلومات إجمالي وقت الشخص على جميع أعضاء المجموعة ، بغض النظر عن حالة المرض ، لا يمكن حساب SMRs و SRRs. بدلاً من، نسب الوفيات النسبية (PMRs) يمكن استخدامها. معدل PMR هو نسبة عدد الوفيات المرصودة بسبب سبب محدد مقارنة بالعدد المتوقع ، بناءً على نسبة إجمالي الوفيات بسبب السبب المحدد في المجموعة السكانية المرجعية ، مضروبة في عدد الوفيات الإجمالية في الدراسة المجموعة مضروبة في 100.

نظرًا لأن نسبة الوفيات من جميع الأسباب مجتمعة يجب أن تساوي 1 (PMR = 100) ، فقد تبدو بعض تقارير PMR زائدة ، ولكنها في الواقع تضخم بشكل مصطنع بسبب عجز حقيقي في أسباب الوفاة الأخرى. وبالمثل ، قد تعكس بعض حالات العجز الظاهرة مجرد تجاوزات حقيقية لأسباب الوفاة الأخرى. على سبيل المثال ، إذا كان لدى مطبقي مبيدات الآفات الجوية زيادة حقيقية كبيرة في الوفيات بسبب الحوادث ، فإن الشرط الرياضي الذي يقضي بأن معدل PMR لجميع الأسباب مجتمعة يساوي 100 قد يتسبب في ظهور سبب أو أسباب أخرى للوفاة على أنها ناقصة حتى لو كانت الوفيات مفرطة. لتخفيف هذه المشكلة المحتملة ، يمكن للباحثين المهتمين في المقام الأول بالسرطان حسابها نسب الوفيات الناجمة عن السرطان (PCMRs). تقارن PCMRs العدد الملحوظ لوفيات السرطان بالعدد المتوقع بناءً على نسبة إجمالي وفيات السرطان (بدلاً من جميع الوفيات) للسرطان محل الاهتمام في المجموعة المرجعية مضروبًا في العدد الإجمالي لوفيات السرطان في مجموعة الدراسة ، مضروبًا في 100. وبالتالي ، لن يتأثر PCMR بالانحراف (الزائد أو العجز) في سبب غير سرطاني للوفاة ، مثل الحوادث أو أمراض القلب أو أمراض الرئة غير الخبيثة.

يمكن تحليل دراسات PMR بشكل أفضل باستخدام نسب الأرجحية للوفيات (MORs) ، في جوهرها تحليل البيانات كما لو كانت من دراسة الحالات والشواهد. "الضوابط" هي الوفيات الناجمة عن مجموعة فرعية من جميع الوفيات التي يعتقد أنها لا علاقة لها بالتعرض قيد الدراسة. على سبيل المثال ، إذا كان الاهتمام الرئيسي للدراسة هو السرطان ، فيمكن حساب نسب احتمالات الوفاة بمقارنة التعرض بين وفيات السرطان للتعرض بين الوفيات القلبية الوعائية. هذا النهج ، مثل PCMR ، يتجنب المشاكل مع PMR التي تنشأ عندما يؤثر التقلب في سبب وفاة واحد على خطر واضح لآخر ببساطة لأن إجمالي PMR يجب أن يساوي 100. اختيار أسباب السيطرة للوفاة أمر بالغ الأهمية ، ولكن . كما ذكر أعلاه ، يجب ألا تكون مرتبطة بالتعرض ، ولكن العلاقة المحتملة بين التعرض والمرض قد لا تكون معروفة للعديد من أمراض المكافحة المحتملة.

المخاطر التي تعزى

هناك مقاييس متاحة توضح مقدار المرض الذي يمكن أن يُعزى إلى التعرض إذا كان الارتباط الملحوظ بين التعرض والمرض سببيًا. ال المخاطر المنسوبة في المعرضe) هو معدل المرض في المعرض مطروحًا منه المعدل في غير المعرض. لأن معدلات المرض لا يمكن قياسها مباشرة في دراسات الحالات والشواهد ، ARe يمكن حسابه فقط للدراسات الأترابية. مقياس ذو صلة ، أكثر سهولة ، هو النسبة المئوية للمخاطر المنسوبة في المكشوفe٪) ، يمكن الحصول عليها من أي من تصميم الدراسة. AReالنسبة المئوية هي نسبة الحالات التي تنشأ في السكان المعرضين والتي تُعزى إلى التعرض (انظر الجدول 2 والجدول 3 للحصول على الصيغة). ARe٪ هي نسبة السعر (أو نسبة الأرجحية) ناقص 1 ، مقسومة على نسبة السعر (أو نسبة الأرجحية) ، مضروبة في 100.

خطر يعزى إلى السكان (PAR) و النسبة المئوية للمخاطر التي تعزى إلى السكان (PAR٪) أو جزء المسببات المرضية، تعبر عن مقدار المرض في إجمالي السكان ، والذي يتكون من الأشخاص المعرضين وغير المعرضين ، وذلك بسبب التعرض إذا كان الارتباط الملحوظ سببيًا. يمكن الحصول على PAR من دراسات الأتراب (الجدول 28.3) ويمكن حساب نسبة PAR٪ في كل من دراسات الأتراب والحالات والشواهد (الجدول 2 والجدول 3).

التمثيلية

هناك العديد من مقاييس المخاطر التي تم وصفها. يفترض كل منها الأساليب الأساسية لحساب الأحداث وفي ممثلي هذه الأحداث لمجموعة محددة. عند مقارنة النتائج عبر الدراسات ، يكون فهم الأساليب المستخدمة أمرًا ضروريًا لشرح أي اختلافات ملحوظة.

 

الرجوع

الثلاثاء، شنومكس مارس شنومكس شنومكس: شنومكس

خيارات في تصميم الدراسة

يهتم عالم الأوبئة بالعلاقات بين المتغيرات ، وبشكل رئيسي التعرض ومتغيرات النتائج. عادة ، يريد علماء الأوبئة التأكد مما إذا كان حدوث المرض مرتبطًا بوجود عامل معين (التعرض) في السكان. قد تختلف الطرق التي تدرس بها هذه العلاقات بشكل كبير. يمكن التعرف على جميع الأشخاص الذين تعرضوا لهذا العامل ومتابعتهم لقياس مدى حدوث المرض ، ومقارنة هذا الحدوث بحدوث المرض في مجموعة سكانية مناسبة غير معرّضة. بدلاً من ذلك ، يمكن للمرء ببساطة أخذ عينات من بين المكشوفين وغير المعرضين للخطر ، دون الحاجة إلى تعداد كامل لهم. أو ، كبديل ثالث ، يمكن تحديد جميع الأشخاص الذين يصابون بمرض موضع اهتمام في فترة زمنية محددة ("الحالات") ومجموعة مناسبة من الأفراد غير المصابين بالأمراض (عينة من السكان المصدر للحالات) ، والتأكد من ما إذا كانت أنماط التعرض تختلف بين المجموعتين. تعد متابعة المشاركين في الدراسة أحد الخيارات (فيما يسمى بالدراسات الطولية): في هذه الحالة ، يوجد فارق زمني بين حدوث التعرض وبدء المرض. أحد الخيارات البديلة هو المقطع العرضي للسكان ، حيث يتم قياس كل من التعرض والمرض في نفس النقطة الزمنية.

في هذه المقالة ، يتم إيلاء الاهتمام لتصميمات الدراسة المشتركة - الفوج ، مرجع الحالة (التحكم في الحالة) والمقطع العرضي. لتمهيد الطريق لهذه المناقشة ، ضع في اعتبارك مصنعًا كبيرًا لحرير الفسكوز في بلدة صغيرة. بدأ التحقيق في ما إذا كان التعرض لثاني كبريتيد الكربون يزيد من خطر الإصابة بأمراض القلب والأوعية الدموية. يحتوي التحقيق على العديد من خيارات التصميم ، بعضها أكثر وبعضها أقل وضوحًا. تتمثل الإستراتيجية الأولى في تحديد جميع العمال الذين تعرضوا لثاني كبريتيد الكربون ومتابعتهم لوفيات القلب والأوعية الدموية.

دراسات الفوج

تشمل الدراسة الجماعية المشاركين في البحث الذين يتشاركون حدثًا مشتركًا ، وهو التعرض. تحدد دراسة جماعية كلاسيكية مجموعة محددة من الأشخاص المعرضين ، ثم تتم متابعة الجميع وتسجيل خبرتهم في المراضة و / أو الوفيات. بصرف النظر عن التعرض النوعي المشترك ، يجب أيضًا تعريف المجموعة على الآخرين معايير الأهلية، مثل الفئة العمرية والجنس (ذكر أو أنثى أو كليهما) ، والحد الأدنى لمدة وكثافة التعرض ، والتحرر من التعرضات الأخرى ، وما شابه ذلك ، لتعزيز صحة الدراسة وكفاءتها. عند الدخول ، يجب أن يكون جميع أعضاء الفوج خاليين من المرض قيد الدراسة ، وفقًا لمجموعة المعايير التجريبية المستخدمة لقياس المرض.

على سبيل المثال ، في الدراسة الأترابية حول تأثيرات ثاني كبريتيد الكربون على مراضة الشريان التاجي ، إذا تم قياس مرض القلب التاجي تجريبيًا على أنه احتشاءات سريرية ، فيجب استبعاد أولئك الذين لديهم ، في الأساس ، تاريخ من احتشاء الشريان التاجي من المجموعة. على النقيض من ذلك ، يمكن قبول تشوهات تخطيط القلب بدون تاريخ من الإصابة بالاحتشاء. ومع ذلك ، إذا كان ظهور التغييرات الجديدة في تخطيط القلب هو مقياس النتيجة التجريبية ، فيجب أن يكون لدى أعضاء الفوج أيضًا مخطط كهربائي للقلب عادي عند خط الأساس.

يجب مقارنة المراضة (من حيث الحدوث) أو وفيات المجموعة المعرضة للفوج المرجعي الذي يجب أن يكون مثالياً بقدر الإمكان مع المجموعة المعرضة في جميع الجوانب ذات الصلة ، باستثناء التعرض ، لتحديد المخاطر النسبية للإصابة. المرض أو الوفاة من التعرض. يُفضل استخدام مجموعة متشابهة ولكنها غير معرّضة كمزود للخبرة المرجعية على الممارسة الشائعة (الذكور) لمقارنة معدلات الاعتلال أو الوفيات بين المجموعة المعرضة للأرقام الوطنية المعيارية حسب العمر ، لأن عامة السكان لا تفي حتى بمعظمها. المتطلبات الأولية لصلاحية المقارنة. عادة ما تولد نسبة المراضة (أو الوفيات) المعيارية (SMR) ، الناتجة عن مثل هذه المقارنة ، تقديرًا أقل لنسبة المخاطر الحقيقية بسبب التحيز العامل في المجموعة المعرضة ، مما يؤدي إلى عدم إمكانية المقارنة بين المجموعتين. تم تسمية تحيز المقارنة هذا باسم "تأثير العامل الصحي". ومع ذلك ، فهو في الحقيقة ليس "تأثيرًا" حقيقيًا ، ولكنه تحيز من الخلط السلبي ، والذي نشأ بدوره من معدل الدوران الصحي الانتقائي في السكان العاملين. (يميل الأشخاص ذوو الصحة السيئة إلى الخروج من المجموعات "المكشوفة" أو عدم دخولهم مطلقًا ، وغالبًا ما تكون وجهتهم النهائية هي شريحة العاطلين عن العمل من عامة السكان.)

لأن المجموعة "المكشوفة" يتم تعريفها على أنها لديها تعرض معين ، فقط الآثار الناجمة عن هذا التعرض الفردي (أو مزيج من التعرضات) يمكن دراستها في وقت واحد. من ناحية أخرى ، يسمح تصميم المجموعة بدراسة عدة أمراض في نفس الوقت. يمكن للمرء أيضًا دراسة المظاهر المختلفة المتزامنة لنفس المرض - على سبيل المثال ، الذبحة الصدرية وتغيرات تخطيط القلب واحتشاء عضلة القلب الإكلينيكي والوفيات التاجية. في حين أنها مناسبة تمامًا لاختبار فرضيات محددة (على سبيل المثال ، "التعرض لثاني كبريتيد الكربون يسبب أمراض القلب التاجية") ، تقدم دراسة جماعية أيضًا إجابات على السؤال الأكثر عمومية: "ما هي الأمراض التي يسببها هذا التعرض؟"

على سبيل المثال ، في دراسة جماعية تبحث في خطر وفاة عمال المسابك بسبب سرطان الرئة ، تم الحصول على بيانات الوفيات من السجل الوطني لأسباب الوفاة. على الرغم من أن الدراسة كانت لتحديد ما إذا كان غبار المسبك يسبب سرطان الرئة ، فإن مصدر البيانات ، بنفس الجهد ، يقدم أيضًا معلومات عن جميع أسباب الوفاة الأخرى. لذلك ، يمكن دراسة المخاطر الصحية المحتملة الأخرى في نفس الوقت.

يمكن أن يكون توقيت الدراسة الجماعية بأثر رجعي (تاريخي) أو مستقبلي (متزامن). في كلتا الحالتين ، هيكل التصميم هو نفسه. يحدث التعداد الكامل للأشخاص المعرضين في مرحلة ما أو فترة زمنية معينة ، ويتم قياس النتيجة لجميع الأفراد من خلال نقطة نهاية محددة في الوقت المناسب. الفرق بين المستقبل بأثر رجعي هو في توقيت الدراسة. إذا كان بأثر رجعي ، فإن نقطة النهاية قد حدثت بالفعل ؛ إذا كان محتملاً ، على المرء أن ينتظره.

في التصميم بأثر رجعي ، تم تعريف المجموعة في وقت ما في الماضي (على سبيل المثال ، أولئك الذين تعرضوا في 1 يناير 1961 ، أو أولئك الذين قاموا بعمل مكشوف بين عامي 1961 و 1970). المراضة و / أو الوفيات جميع أعضاء المجموعة ثم يتبع إلى الوقت الحاضر. على الرغم من أن "الكل" تعني أنه يجب أيضًا تتبع أولئك الذين تركوا الوظيفة ، إلا أنه نادرًا ما يمكن تحقيق تغطية بنسبة 100 في المائة. ومع ذلك ، كلما اكتملت المتابعة ، زادت صحة الدراسة.

في التصميم المستقبلي ، يتم تحديد الفوج في الوقت الحاضر ، أو خلال فترة ما في المستقبل ، ثم يتم متابعة المراضة في المستقبل.

عند إجراء دراسات الأتراب ، يجب إتاحة وقت كافٍ للمتابعة حتى يكون للنقاط النهائية المثيرة للقلق وقت كافٍ للظهور. في بعض الأحيان ، نظرًا لأن السجلات التاريخية قد تكون متاحة لفترة قصيرة فقط في الماضي ، فمن المستحسن مع ذلك الاستفادة من مصدر البيانات هذا لأنه يعني أن هناك حاجة إلى فترة أقصر من المتابعة المحتملة قبل أن تكون نتائج الدراسة ممكنة. متوفرة. في هذه الحالات ، يمكن أن يكون الجمع بين التصاميم الاسترجاعية والدراسة الجماعية المستقبلية فعالاً. يظهر المخطط العام لجداول التردد التي تعرض بيانات الأتراب في الجدول 1.

الجدول 1. الشكل العام لجداول التردد التي تعرض بيانات الأتراب

مكون معدل المرض

مجموعة مكشوفة

مجموعة غير معرّضة

حالات المرض أو الوفاة

c1

c0

عدد الأفراد في المجموعة النموذجية

N1

N0

 

يتم حساب النسبة الملحوظة للمرضى في المجموعة المعرضة على النحو التالي:

والفوج المرجعي على النحو التالي:

ثم يتم التعبير عن نسبة السعر على النحو التالي:

N0 و N1 يتم التعبير عنها عادةً بوحدات وقت الشخص بدلاً من عدد الأشخاص في السكان. يتم احتساب سنوات الشخص لكل فرد على حدة. غالبًا ما يدخل الأشخاص المختلفون المجموعة النموذجية خلال فترة زمنية ، وليس في نفس التاريخ. ومن ثم تبدأ أوقات متابعتهم في تواريخ مختلفة. وبالمثل ، بعد وفاتهم ، أو بعد وقوع حدث الاهتمام ، لم يعدوا "معرضين للخطر" ويجب ألا يستمروا في المساهمة بسنوات شخصية في المقام.

إذا كانت RR أكبر من 1 ، فإن مراضة المجموعة المعرضة تكون أعلى من تلك الخاصة بالفوج المرجعي ، والعكس صحيح. لوائح الراديو هي تقدير نقطي وينبغي حساب فاصل الثقة (CI) لها. كلما كانت الدراسة أكبر ، كلما أصبحت فترة الثقة أضيق. إذا لم يتم تضمين RR = 1 في فاصل الثقة (على سبيل المثال ، 95٪ CI هي 1.4 إلى 5.8) ، يمكن اعتبار النتيجة "ذات دلالة إحصائية" عند مستوى الاحتمال المختار (في هذا المثال ، α = 0.05).

إذا تم استخدام السكان العام كمجتمع مرجعي ، c0 تم استبداله بالرقم "المتوقع" ، هـ (ج1 )، المستمدة من معدلات المراضة أو الوفيات المعيارية حسب العمر لتلك الفئة من السكان (أي عدد الحالات التي كان من الممكن أن تحدث في المجموعة ، لو لم يتم التعرض للفائدة). ينتج عن هذا النسبة المعيارية للوفيات (أو المراضة) SMR. هكذا،

أيضًا بالنسبة لـ SMR ، يجب حساب فاصل الثقة. من الأفضل إعطاء هذا المقياس في منشور بدلاً من قيمة p ، لأن اختبار الأهمية الإحصائية لا معنى له إذا كان الجمهور العام هو الفئة المرجعية. تستلزم مثل هذه المقارنة تحيزًا كبيرًا ( تأثير عامل صحي المذكورة أعلاه) ، واختبار الدلالة الإحصائية ، الذي تم تطويره في الأصل للبحث التجريبي ، مضلل في وجود خطأ منهجي.

افترض أن السؤال هو ما إذا كان غبار الكوارتز يسبب سرطان الرئة. عادة ، يحدث غبار الكوارتز مع مواد مسرطنة أخرى - مثل بنات الرادون وعوادم الديزل في المناجم ، أو الهيدروكربونات متعددة الحلقات في المسابك. لا تعرض محاجر الجرانيت عمال الحجارة لهذه المواد المسرطنة الأخرى. لذلك من الأفضل دراسة المشكلة بين عمال الحجر العاملين في محاجر الجرانيت.

لنفترض بعد ذلك أن جميع العمال البالغ عددهم 2,000 عامل ، الذين تم توظيفهم في 20 محجرًا بين عامي 1951 و 1960 ، مسجلين في المجموعة وأن معدل الإصابة بالسرطان (بدلاً من الوفيات فقط) يتم متابعته بدءًا من عشر سنوات بعد التعرض الأول (للسماح بوقت الاستقراء) و تنتهي في عام 1990. هذه الفترة من 20 إلى 30 عامًا (اعتمادًا على سنة الدخول) أو ، على سبيل المثال ، في المتوسط ​​، متابعة لمدة 25 عامًا لوفيات السرطان (أو المرض) بين 1,000 من عمال المحجر الذين كانوا على وجه التحديد عمال الجرانيت. يجب تسجيل تاريخ التعرض لكل عضو في المجموعة. يجب تتبع أولئك الذين غادروا المحاجر وتسجيل تاريخ تعرضهم المتأخر. في البلدان التي يمتلك فيها جميع السكان أرقام تسجيل فريدة ، يعد هذا إجراءً مباشرًا تحكمه بشكل رئيسي قوانين حماية البيانات الوطنية. في حالة عدم وجود مثل هذا النظام ، قد يكون تعقب الموظفين لأغراض المتابعة أمرًا بالغ الصعوبة. حيثما توجد سجلات الوفيات أو المرض المناسبة ، يمكن الحصول على الوفيات من جميع الأسباب وجميع أنواع السرطان ومواقع السرطان المحددة من السجل الوطني لأسباب الوفاة. (بالنسبة لوفيات السرطان ، يعد السجل الوطني للسرطان مصدرًا أفضل لأنه يحتوي على تشخيصات أكثر دقة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أيضًا الحصول على بيانات الحدوث (أو المراضة).) يمكن مقارنة معدلات الوفيات (أو معدلات الإصابة بالسرطان) بـ " الأعداد المتوقعة "، محسوبة من المعدلات الوطنية باستخدام سنوات الشخص للفوج المعرض كأساس.

لنفترض أنه تم العثور على 70 حالة قاتلة من سرطان الرئة في المجموعة ، في حين أن العدد المتوقع (العدد الذي كان سيحدث لو لم يكن هناك تعرض) هو 35. ثم:

c1 = 70، هـ (ج1) = 35

وبالتالي ، فإن SMR = 200 ، مما يشير إلى زيادة مضاعفة في خطر الوفاة من سرطان الرئة بين المعرضين. في حالة توفر بيانات التعرض التفصيلية ، يمكن دراسة وفيات السرطان كدالة لأوقات الكمون المختلفة (على سبيل المثال ، 10 ، 15 ، 20 عامًا) ، والعمل في أنواع مختلفة من المحاجر (أنواع مختلفة من الجرانيت) ، وفترات تاريخية مختلفة ، وتعرض مختلف شدة وهلم جرا. ومع ذلك ، لا يمكن تقسيم 70 حالة إلى فئات كثيرة جدًا ، لأن العدد الذي يقع في كل واحدة يصبح سريعًا جدًا بحيث لا يمكن التحليل الإحصائي.

كلا النوعين من التصميمات الجماعية لهما مزايا وعيوب. يمكن للدراسة بأثر رجعي ، كقاعدة عامة ، قياس معدل الوفيات فقط ، لأن البيانات الخاصة بالمظاهر الأكثر اعتدالًا غير متوفرة عادةً. تعد سجلات السرطان استثناءً ، وربما تكون سجلات قليلة أخرى ، مثل سجلات السكتة الدماغية وسجلات الخروج من المستشفى ، حيث تتوفر أيضًا بيانات الإصابة. دائمًا ما يمثل تقييم التعرض السابق مشكلة وعادة ما تكون بيانات التعرض ضعيفة إلى حد ما في الدراسات بأثر رجعي. هذا يمكن أن يؤدي إلى إخفاء تأثير. من ناحية أخرى ، بما أن الحالات قد حدثت بالفعل ، فإن نتائج الدراسة تصبح متاحة في وقت أقرب بكثير ؛ في ، على سبيل المثال ، من سنتين إلى ثلاث سنوات.

يمكن التخطيط لدراسة الأتراب المحتملين بشكل أفضل لتتوافق مع احتياجات الباحث ، ويمكن جمع بيانات التعرض بدقة وبشكل منهجي. يمكن قياس عدة مظاهر مختلفة للمرض. يمكن تكرار قياسات كل من التعرض والنتيجة ، ويمكن توحيد جميع القياسات والتحقق من صحتها. ومع ذلك ، إذا كان للمرض زمن انتقال طويل (مثل السرطان) ، فسيلزم مرور الكثير من الوقت - حتى 20 إلى 30 عامًا - قبل الحصول على نتائج الدراسة. يمكن أن يحدث الكثير خلال هذا الوقت. على سبيل المثال ، معدل دوران الباحثين ، تحسينات في تقنيات قياس التعرض ، إعادة تشكيل أو إغلاق النباتات المختارة للدراسة وما إلى ذلك. كل هذه الظروف تعرض نجاح الدراسة للخطر. عادة ما تكون تكاليف الدراسة المستقبلية أعلى من تلك الخاصة بالدراسة بأثر رجعي ، ولكن هذا يرجع في الغالب إلى العدد الأكبر بكثير من القياسات (مراقبة التعرض المتكرر والفحوصات السريرية وما إلى ذلك) ، وليس تسجيل الوفيات الأكثر تكلفة. لذلك فإن التكاليف لكل وحدة معلومات لا تتجاوز بالضرورة تلك الدراسة بأثر رجعي. في ضوء كل هذا ، تعد الدراسات المستقبلية أكثر ملاءمة للأمراض ذات الكمون القصير نوعًا ما ، والتي تتطلب متابعة قصيرة ، في حين أن الدراسات بأثر رجعي أفضل بالنسبة للمرض ذي الكمون الطويل.

دراسات حالة التحكم (أو إحالة الحالة)

دعونا نعود إلى مصنع حرير الفسكوز. قد لا تكون دراسة الأتراب بأثر رجعي ممكنة إذا فقدت قوائم العمال المعرضين ، في حين أن دراسة الأتراب المرتقبة ستؤدي إلى نتائج جيدة في وقت طويل جدًا. سيكون البديل بعد ذلك هو المقارنة بين أولئك الذين ماتوا بسبب أمراض القلب التاجية في المدينة ، خلال فترة زمنية محددة ، وعينة من إجمالي السكان في نفس الفئة العمرية.

يعتمد التصميم الكلاسيكي للتحكم في الحالة (أو ، إحالة الحالة) على أخذ عينات من مجموعة ديناميكية (مفتوحة ، تتميز بتحول في العضوية). يمكن أن يكون هؤلاء السكان في بلد بأكمله ، أو منطقة أو بلدية (كما في مثالنا) ، أو يمكن أن يكونوا السكان المحددين إداريًا الذي يتم إدخال المرضى منه إلى المستشفى. يوفر المجتمع المحدد كلاً من الحالات والضوابط (أو المراجع).

تتمثل هذه التقنية في جمع جميع حالات المرض المعني الموجودة في أ نقطة في الوقت المناسب (الحالات السائدة) ، أو حدثت خلال فترة محددة فترة من الوقت (حالات الحوادث). وبالتالي يمكن استخلاص الحالات من سجلات الاعتلال أو الوفيات ، أو جمعها مباشرة من المستشفيات أو من مصادر أخرى لديها تشخيصات صالحة. يتم رسم الضوابط على أنها عينة من نفس السكان ، إما من بين غير الحالات أو من جميع السكان. خيار آخر هو حدد المرضى الذين يعانون من مرض آخر كعناصر تحكم ، ولكن بعد ذلك يجب أن يكون هؤلاء المرضى ممثلين للسكان الذين أتت منهم الحالات. قد يكون هناك عنصر تحكم واحد أو أكثر (أي المراجع) لكل حالة. يختلف نهج أخذ العينات عن دراسات الأتراب ، التي تفحص جميع السكان. وغني عن البيان أن المكاسب من حيث التكاليف المنخفضة لتصميمات التحكم في الحالات كبيرة ، ولكن من المهم أن تكون العينة كذلك. ممثل من مجموع السكان الذين نشأت منهم الحالات (أي "قاعدة الدراسة") - وإلا يمكن أن تكون الدراسة متحيزة.

عندما يتم تحديد الحالات والضوابط ، يتم جمع تاريخ التعرض لها من خلال الاستبيانات أو المقابلات أو ، في بعض الحالات ، من السجلات الموجودة (على سبيل المثال ، سجلات الرواتب التي يمكن من خلالها استنتاج تاريخ العمل). يمكن الحصول على البيانات إما من المشاركين أنفسهم أو من الأقارب إذا ماتوا. لضمان الاستدعاء المتماثل ، من المهم أن تكون نسبة الحالات والمراجع الحية والميتة متساوية ، لأن الأقارب عادةً ما يقدمون تاريخ تعرض أقل تفصيلاً من المشاركين أنفسهم. تتم مقارنة المعلومات حول نمط التعرض بين الحالات بتلك الموجودة بين عناصر التحكم ، مما يوفر تقديرًا لـ نسبة الاحتمالات (أو) ، وهو مقياس غير مباشر لـ بين المعرضين للإصابة بالمرض بالنسبة إلى تلك التي لم يتعرض لها.

نظرًا لأن تصميم التحكم في الحالة يعتمد على معلومات التعرض التي تم الحصول عليها من المرضى الذين يعانون من مرض معين (مثل الحالات) جنبًا إلى جنب مع عينة من الأشخاص غير المصابين (أي الضوابط) من السكان الذين نشأت منهم الحالات ، فإن الصلة بالتعرض يمكن التحقيق فيه فقط مرض واحد. على النقيض من ذلك ، يسمح هذا التصميم بالدراسة المصاحبة لتأثير عدة تعرضات مختلفة. تعد الدراسة المرجعية للحالة مناسبة تمامًا لتناول أسئلة بحثية محددة (على سبيل المثال ، "هل مرض القلب التاجي ناتج عن التعرض لثاني كبريتيد الكربون؟") ، ولكنها يمكن أن تساعد أيضًا في الإجابة عن السؤال الأكثر عمومية: "ما التعرضات التي يمكن أن تسبب هذا المرض ؟ "

أثيرت مسألة ما إذا كان التعرض للمذيبات العضوية يسبب سرطان الكبد الأولي (كمثال) في أوروبا. من الأفضل جمع حالات سرطان الكبد الأولي ، وهو مرض نادر نسبيًا في أوروبا ، من سجل السرطان الوطني. افترض أن جميع حالات السرطان التي حدثت خلال ثلاث سنوات تشكل سلسلة الحالات. ثم تكون القاعدة السكانية للدراسة هي متابعة لمدة ثلاث سنوات لجميع السكان في الدولة الأوروبية المعنية. يتم رسم الضوابط كعينة من الأشخاص غير المصابين بسرطان الكبد من نفس السكان. لأسباب تتعلق بالراحة (بمعنى أنه يمكن استخدام نفس المصدر لأخذ عينات من عناصر التحكم) ، يمكن استخدام المرضى الذين يعانون من نوع آخر من السرطان ، غير مرتبط بالتعرض للمذيبات ، كعناصر تحكم. ليس لسرطان القولون علاقة معروفة بالتعرض للمذيبات ؛ ومن ثم يمكن إدراج هذا النوع من السرطان ضمن الضوابط. (يقلل استخدام عناصر التحكم في السرطان من تحيز الاسترجاع من حيث أن دقة السجل الذي قدمته الحالات والضوابط متناظرة في المتوسط. ومع ذلك ، إذا تم الكشف عن وجود اتصال غير معروف حاليًا بين سرطان القولون والتعرض للمذيبات في وقت لاحق ، فإن هذا النوع من التحكم قد يتسبب في التقليل من الخطر الحقيقي - وليس المبالغة فيه.)

لكل حالة من حالات سرطان الكبد ، يتم رسم ضابطين من أجل تحقيق قوة إحصائية أكبر. (يمكن للمرء أن يسحب المزيد من الضوابط ، لكن الأموال المتاحة قد تكون عاملاً مقيدًا. إذا لم تكن الأموال محدودة ، فربما يكون ما يصل إلى أربعة ضوابط هي الأمثل. بالإضافة إلى أربعة ، ينطبق قانون تناقص الغلة.) بعد الحصول على الإذن المناسب من البيانات يتم التعامل مع سلطات الحماية ، والقضايا والضوابط ، أو أقربائهم المقربين ، عادة عن طريق استبيان بالبريد ، يسألون عن التاريخ المهني المفصل مع التركيز بشكل خاص على قائمة مرتبة زمنيا بأسماء جميع أصحاب العمل ، وأقسام العمل ، و مهام وظيفية في وظائف مختلفة ، ومدة العمل في كل مهمة. يمكن الحصول على هذه البيانات من الأقارب ببعض الصعوبة ؛ ومع ذلك ، فإن المواد الكيميائية أو الأسماء التجارية المحددة لا يتم تذكرها بشكل جيد من قبل الأقارب. يجب أن يتضمن الاستبيان أيضًا أسئلة حول البيانات المربكة المحتملة ، مثل تعاطي الكحول ، والتعرض للمواد الغذائية التي تحتوي على الأفلاتوكسين ، وعدوى التهاب الكبد B و C. من أجل الحصول على معدل استجابة مرتفع بما فيه الكفاية ، يتم إرسال تذكيرين إلى غير المستجيبين كل ثلاثة أسابيع. ينتج عن هذا عادةً معدل استجابة نهائي يزيد عن 70٪. يتم بعد ذلك مراجعة التاريخ المهني من قبل خبير حفظ الصحة الصناعية ، دون معرفة حالة المدعى عليه أو حالة الضبط ، ويتم تصنيف التعرض إلى تعرض عالي ، ومتوسط ​​، ومنخفض ، وغير معروف ، وغير معروف للمذيبات. يتم تجاهل السنوات العشر من التعرض التي تسبق تشخيص السرطان مباشرة ، لأنه ليس من المعقول بيولوجيًا أن تكون المواد المسببة للسرطان من النوع البادئ سببًا للسرطان إذا كان وقت الاستجابة قصيرًا (على الرغم من أن المروجين ، في الواقع ، يمكن). في هذه المرحلة من الممكن أيضًا التمييز بين الأنواع المختلفة من التعرض للمذيبات. نظرًا لأنه تم تقديم سجل توظيف كامل ، فمن الممكن أيضًا استكشاف حالات التعرض الأخرى ، على الرغم من أن فرضية الدراسة الأولية لم تتضمن هذه. يمكن بعد ذلك حساب نسب الأرجحية للتعرض لأي مذيب ، ومذيبات محددة ، ومخاليط المذيبات ، وفئات مختلفة من شدة التعرض ، وللفترات الزمنية المختلفة فيما يتعلق بتشخيص السرطان. من المستحسن استبعاد من التحليل مع التعرض غير معروف.

يمكن أخذ عينات من الحالات والضوابط وتحليلها إما سلسلة مستقلة or المجموعات المتطابقة. تعني المطابقة أنه يتم تحديد عناصر التحكم لكل حالة بناءً على خصائص أو سمات معينة ، لتشكيل أزواج (أو مجموعات ، إذا تم اختيار أكثر من عنصر تحكم واحد لكل حالة). عادة ما يتم إجراء المطابقة بناءً على واحد أو أكثر من هذه العوامل ، مثل العمر والحالة الحيوية وتاريخ التدخين والوقت التقويمي لتشخيص الحالة وما شابه. في مثالنا ، يتم بعد ذلك مطابقة الحالات والضوابط حسب العمر والحالة الحيوية. (الحالة الحيوية مهمة ، لأن المرضى أنفسهم عادة ما يقدمون تاريخ تعرض أكثر دقة من الأقارب المقربين ، والتماثل ضروري لأسباب الصحة.) اليوم ، التوصية هي أن تكون مقيدًا مع المطابقة ، لأن هذا الإجراء يمكن أن يقدم سلبية (إخفاء التأثير) ) محيرة.

إذا تم مطابقة عنصر تحكم واحد مع حالة واحدة ، فإن التصميم يسمى تصميم زوج متطابق. شريطة ألا تكون تكاليف دراسة المزيد من الضوابط باهظة ، فإن أكثر من مرجع واحد لكل حالة يحسن استقرار تقدير OR ، مما يجعل الدراسة أكثر كفاءة من حيث الحجم.

يظهر تخطيط نتائج دراسة الحالات والشواهد التي لا مثيل لها في الجدول 2.

الجدول 2. نموذج تخطيطي لبيانات التحكم في الحالة

تصنيف التعرض

 

معرض للخطر

غير معرّض

الحالات

c1

c0

غير الحالات

n1

n0

 

من هذا الجدول ، يمكن حساب احتمالات التعرض بين الحالات ، واحتمالات التعرض بين السكان (الضوابط) ، وتقسيمها للحصول على نسبة احتمالات التعرض ، أو. بالنسبة للحالات ، فإن احتمالات التعرض هي c1 / c0، ولضوابط هو n1 / n0. تقدير OR هو إذن:

إذا تم الكشف عن حالات أكثر نسبيًا من عناصر التحكم ، فإن OR يزيد عن 1 والعكس صحيح. يجب حساب فترات الثقة وتوفيرها لـ OR ، بنفس الطريقة المتبعة في RR.

وكمثال آخر ، يخدم مركز الصحة المهنية التابع لشركة كبيرة 8,000 موظف يتعرضون لمجموعة متنوعة من الغبار والعوامل الكيميائية الأخرى. نحن مهتمون بالعلاقة بين التعرض المختلط للغبار والتهاب الشعب الهوائية المزمن. تتضمن الدراسة متابعة هؤلاء السكان لمدة عام واحد. لقد وضعنا المعايير التشخيصية لالتهاب الشعب الهوائية المزمن مثل "السعال الصباحي وإنتاج البلغم لمدة ثلاثة أشهر خلال عامين متتاليين". يتم تحديد معايير التعرض "الإيجابي" للغبار قبل بدء الدراسة. كل مريض يزور المركز الصحي ويستوفي هذه المعايير خلال فترة عام واحد هو حالة ، والمريض التالي الذي يسعى للحصول على المشورة الطبية لمشاكل غير رئوية يتم تعريفه على أنه عنصر تحكم. افترض أنه تم تسجيل 100 حالة و 100 عنصر تحكم خلال فترة الدراسة. يجب تصنيف 40 حالة و 15 عنصر تحكم على أنها تعرضت للغبار. ثم

c1 = 40، c0 = 60، n1 = 15 و n0 = 85.

وبناء على ذلك،

في المثال السابق ، لم يتم النظر في إمكانية الخلط ، مما قد يؤدي إلى تشويه OR بسبب الاختلافات المنهجية بين الحالات والضوابط في متغير مثل العمر. تتمثل إحدى طرق تقليل هذا التحيز في مطابقة عناصر التحكم مع الحالات المتعلقة بالعمر أو عوامل أخرى مشبوهة. ينتج عن هذا تخطيط البيانات المبين في الجدول 3.

الجدول 3. تخطيط بيانات التحكم في الحالة في حالة مطابقة عنصر تحكم واحد مع كل حالة

المراجع

الحالات

التعرض (+)

مكشوف (-)

التعرض (+)

f+ +

f+ -

مكشوف (-)

f- +

f- -

 

يركز التحليل على الأزواج المتنافرة: أي "حالة مكشوفة ، تحكم غير مكشوف" (f+ -)؛ و "حالة غير مكشوفة ، عنصر التحكم مكشوف" (f- +). عندما يكون كلا العضوين مكشوفين أو غير مكشوفين ، يتم تجاهل الزوج. يتم تعريف OR في تصميم دراسة الزوج المتطابق على أنه

في دراسة عن الارتباط بين سرطان الأنف والتعرض لغبار الخشب ، كان هناك معًا 164 زوجًا من حالات التحكم في الحالة. في زوج واحد فقط ، تم كشف كل من العلبة وأداة التحكم ، وفي 150 زوجًا ، لم يتم كشف العلبة ولا عنصر التحكم. لم يتم النظر في هذه الأزواج. تم الكشف عن العلبة ، ولكن ليس عنصر التحكم ، في 12 زوجًا ، وتم الكشف عن عنصر التحكم ، ولكن ليس الحالة ، في زوج واحد. بالتالي،

ولأن الوحدة غير مدرجة في هذه الفترة الزمنية ، فإن النتيجة ذات دلالة إحصائية - أي أن هناك ارتباطًا ذا دلالة إحصائية بين سرطان الأنف والتعرض لغبار الخشب.

تكون دراسات التحكم في الحالات أكثر كفاءة من الدراسات الجماعية عندما يكون مرض نادر قد يقدمون في الواقع الخيار الوحيد. ومع ذلك ، يمكن أيضًا دراسة الأمراض الشائعة بهذه الطريقة. إذا كان التعرض نادر ، الفوج القائم على التعرض هو التصميم الوبائي المفضل أو الوحيد الممكن عمليًا. بالطبع ، يمكن أيضًا إجراء دراسات الأتراب على حالات التعرض الشائعة. عادة ما يتم تحديد الاختيار بين تصميمات الأتراب والتحكم في الحالة عندما يكون كل من التعرض والمرض شائعين مع مراعاة اعتبارات الصلاحية.

نظرًا لأن دراسات التحكم في الحالة تعتمد على بيانات التعرض بأثر رجعي ، والتي تستند عادةً إلى تذكر المشاركين ، فإن نقطة ضعفهم تتمثل في عدم دقة معلومات التعرض وفجاجتها ، مما يؤدي إلى إخفاء التأثير من خلال غير التفاضلية (متماثل) سوء تصنيف لحالة التعرض. علاوة على ذلك ، في بعض الأحيان يمكن أن يكون الاستدعاء غير متماثل بين الحالات والضوابط ، وعادة ما يُعتقد أن الحالات تتذكر "الأفضل" (أي استدعاء التحيز).

يمكن أن يتسبب الاستدعاء الانتقائي في تحيز التأثير المكبر التفاضلية (غير متماثل) تصنيف خاطئ لحالة التعرض. تكمن مزايا دراسات الحالات والشواهد في فعاليتها من حيث التكلفة وقدرتها على توفير حل لمشكلة ما بسرعة نسبيًا. بسبب استراتيجية أخذ العينات ، فإنها تسمح بالتحقيق في عدد كبير جدًا من السكان المستهدفين (على سبيل المثال ، من خلال سجلات السرطان الوطنية) ، وبالتالي زيادة القوة الإحصائية للدراسة. في البلدان التي يعيق فيها تشريع حماية البيانات أو عدم وجود سجلات جيدة للسكان والمراضة تنفيذ دراسات الأتراب ، قد تكون دراسات التحكم في الحالات المستندة إلى المستشفى هي الطريقة العملية الوحيدة لإجراء البحوث الوبائية.

أخذ عينات التحكم في الحالة داخل مجموعة (تصاميم دراسة حالة وضبط متداخلة)

يمكن أيضًا تصميم دراسة جماعية لأخذ العينات بدلاً من المتابعة الكاملة. كان هذا التصميم يُطلق عليه سابقًا دراسة حالة وشواهد "متداخلة". يحدد نهج أخذ العينات داخل المجموعة متطلبات مختلفة لأهلية المجموعة ، لأن المقارنات تتم الآن داخل المجموعة نفسها. لذلك يجب أن يشمل هذا ليس فقط العمال المعرضين بشدة ، ولكن أيضًا العمال الأقل تعرضًا وحتى العمال غير المعرضين للخطر ، من أجل توفير الدعم تباين التعرض داخل نفسه. من المهم إدراك هذا الاختلاف في متطلبات الأهلية عند تجميع المجموعة. إذا تم إجراء تحليل جماعي كامل لأول مرة على مجموعة كانت معايير أهليتها على التعرض "الكبير" ، وتم إجراء دراسة حالة وشواهد "متداخلة" في وقت لاحق على نفس المجموعة ، تصبح الدراسة غير حساسة. يقدم هذا إخفاء التأثير لأن تباينات التعريض غير كافية "حسب التصميم" بسبب نقص التباين في تجربة التعرض بين أعضاء المجموعة.

ومع ذلك ، شريطة أن يكون لدى المجموعة مجموعة واسعة من تجارب التعرض ، فإن نهج التحكم في الحالة المتداخل يكون جذابًا للغاية. يقوم المرء بجمع جميع القضايا التي نشأت في المجموعة خلال فترة المتابعة لتشكيل سلسلة الحالات ، في حين أن عينة من غير الحالات يتم رسمها لسلسلة التحكم. بعد ذلك ، يقوم الباحثون ، كما هو الحال في التصميم التقليدي للتحكم في الحالات ، بجمع معلومات مفصلة عن تجربة التعرض من خلال إجراء مقابلات مع الحالات والضوابط (أو أقاربهم المقربين) ، من خلال التدقيق في قوائم الموظفين الخاصة بأصحاب العمل ، من خلال إنشاء مصفوفة التعرض للوظيفة، أو من خلال الجمع بين اثنين أو أكثر من هذه الأساليب. يمكن مطابقة عناصر التحكم مع الحالات أو يمكن معاملتها كسلسلة مستقلة.

يمكن أن يكون نهج أخذ العينات أقل تكلفة مقارنة بشراء المعلومات الشاملة لكل عضو في المجموعة. على وجه الخصوص ، نظرًا لأنه يتم دراسة عينة فقط من الضوابط ، يمكن تخصيص المزيد من الموارد لتقييم التعرض المفصل والدقيق لكل حالة وضبط. ومع ذلك ، تسود نفس مشاكل القوة الإحصائية كما في دراسات الأتراب الكلاسيكية. لتحقيق قوة إحصائية كافية ، يجب أن تشتمل المجموعة دائمًا على عدد "مناسب" من الحالات المعرضة اعتمادًا على حجم الخطر الذي يجب اكتشافه.

تصاميم الدراسة المقطعية

بالمعنى العلمي ، فإن التصميم المقطعي هو مقطع عرضي لمجتمع الدراسة ، دون أي اعتبار للوقت. يتم قياس كل من التعرض والمراضة (الانتشار) في نفس النقطة الزمنية.

من وجهة نظر مسببات الأمراض ، فإن تصميم هذه الدراسة ضعيف ، ويرجع ذلك جزئيًا إلى أنها تتعامل مع الانتشار بدلاً من الحدوث. الانتشار هو مقياس مركب ، يعتمد على كل من معدل حدوث المرض ومدته. هذا يقيد أيضًا استخدام الدراسات المقطعية للأمراض طويلة الأمد. والأخطر من ذلك هو التحيز السلبي القوي الناجم عن التخلص المعتمد على الصحة من المجموعة المعرضة لهؤلاء الأشخاص الأكثر حساسية لتأثيرات التعرض. لذلك ، من الأفضل حل المشكلات المسببة للأمراض من خلال التصميمات الطولية. في الواقع ، لا تسمح الدراسات المقطعية بأي استنتاجات حول ما إذا كان التعرض قد سبق المرض ، أو العكس. لا يكون المقطع العرضي ذا مغزى من الناحية المسببة للأمراض إلا في حالة وجود علاقة زمنية حقيقية بين التعرض والنتيجة ، مما يعني أن التعرض الحالي يجب أن يكون له تأثيرات فورية. ومع ذلك ، يمكن قياس التعرض بشكل مستعرض بحيث يمثل فترة زمنية أطول (على سبيل المثال ، مستوى الرصاص في الدم) ، في حين أن قياس النتيجة هو أحد معدلات الانتشار (على سبيل المثال ، سرعات التوصيل العصبي). الدراسة إذن عبارة عن مزيج من التصميم الطولي والمقطعي بدلاً من مجرد مقطع عرضي لمجتمع الدراسة.

المسوحات الوصفية المقطعية

غالبًا ما تكون المسوحات المقطعية مفيدة للأغراض العملية والإدارية وليس للأغراض العلمية. يمكن تطبيق المبادئ الوبائية على أنشطة المراقبة المنهجية في بيئة الصحة المهنية ، مثل:

  • مراقبة المراضة فيما يتعلق بالمهنة أو منطقة العمل أو بعض حالات التعرض
  • المسوح المنتظمة للعمال المعرضين لمخاطر مهنية معروفة
  • فحص العمال الذين يتعاملون مع مخاطر صحية جديدة
  • برامج المراقبة البيولوجية
  • مسوحات التعرض لتحديد وقياس المخاطر
  • برامج الفرز لمجموعات العمال المختلفة
  • تقدير نسبة العاملين المحتاجين للوقاية أو السيطرة المنتظمة (مثل ضغط الدم وأمراض القلب التاجية).

 

من المهم اختيار مؤشرات مراضة تمثيلية وصالحة ومحددة لجميع أنواع المسوحات. يمكن أن يستخدم المسح أو برنامج الفحص عددًا صغيرًا نسبيًا من الاختبارات ، على عكس التشخيص السريري ، وبالتالي فإن القيمة التنبؤية لاختبار الفحص مهمة. تفشل الأساليب غير الحساسة في اكتشاف المرض محل الاهتمام ، بينما تؤدي الأساليب شديدة الحساسية إلى الكثير من النتائج الإيجابية الزائفة. ليس من المجدي فحص الأمراض النادرة في بيئة مهنية. تتطلب جميع أنشطة اكتشاف الحالات (أي التحري) أيضًا آلية لرعاية الأشخاص الذين لديهم نتائج "إيجابية" ، سواء من حيث التشخيص أو العلاج. وإلا فإن الإحباط فقط هو الذي سينتج عنه ضرر أكبر من ظهوره بشكل جيد.

 

الرجوع

الثلاثاء، شنومكس مارس شنومكس شنومكس: شنومكس

قضايا الصلاحية في تصميم الدراسة

الحاجة للصحة

يهدف علم الأوبئة إلى توفير فهم لتجربة المرض لدى السكان. على وجه الخصوص ، يمكن استخدامه للحصول على نظرة ثاقبة للأسباب المهنية لاعتلال الصحة. تأتي هذه المعرفة من الدراسات التي أجريت على مجموعات من الأشخاص المصابين بمرض من خلال مقارنتها بأشخاص لا يعانون من هذا المرض. نهج آخر هو فحص الأمراض التي يكتسبها الأشخاص الذين يعملون في وظائف معينة مع تعرضات معينة ومقارنة أنماط المرض هذه مع تلك التي يتعرض لها الأشخاص غير المعرضين بشكل مشابه. توفر هذه الدراسات تقديرات لمخاطر الإصابة بأمراض محددة. للحصول على معلومات من هذه الدراسات لاستخدامها في إنشاء برامج وقائية ، وللتعرف على الأمراض المهنية ، ولتعويض هؤلاء العمال المتأثرين بالتعرض بشكل مناسب ، يجب أن تكون هذه الدراسات صحيحة.

فعال يمكن تعريفها على أنها قدرة الدراسة على عكس الحالة الحقيقية للأمور. لذلك فإن الدراسة الصحيحة هي تلك التي تقيس بشكل صحيح الارتباط (سواء كان إيجابيًا أو سلبيًا أو غائبًا) بين التعرض والمرض. يصف اتجاه وحجم الخطر الحقيقي. يتم تمييز نوعين من الصلاحية: الصلاحية الداخلية والخارجية. الصلاحية الداخلية هي قدرة الدراسة على عكس ما حدث بالفعل بين موضوعات الدراسة ؛ تعكس الصلاحية الخارجية ما يمكن أن يحدث في السكان.

تتعلق الصلاحية بصدق القياس. يجب التمييز بين الصلاحية ودقة القياس ، وهي دالة على حجم الدراسة وكفاءة تصميم الدراسة.

توثيق داخلي

يقال إن الدراسة صالحة داخليًا عندما تكون خالية من التحيزات وبالتالي تعكس حقًا الارتباط بين التعرض والمرض الموجود بين المشاركين في الدراسة. قد ينتج بالفعل عن ارتباط حقيقي بخطر الإصابة بالمرض المرتبط بالتعرض ، وبالتالي يكون صحيحًا ، ولكنه قد يعكس أيضًا تأثير التحيزات. التحيز سيعطي صورة مشوهة للواقع.

ثلاثة أنواع رئيسية من التحيزات ، تسمى أيضًا أخطاء منهجية، عادة ما يتم تمييزها:

  • اختيار التحيز
  • المعلومات أو الملاحظة التحيز
  • مربك

 

سيتم تقديمها بإيجاز أدناه ، باستخدام أمثلة من بيئة الصحة المهنية.

الإنحياز في الإختيار

سيحدث تحيز الاختيار عندما يتأثر الدخول في الدراسة بمعرفة حالة التعرض للمشارك المحتمل في الدراسة. لذلك لا يتم مواجهة هذه المشكلة إلا عندما يكون المرض قد حدث بالفعل بحلول الوقت (قبل) دخول الشخص الدراسة. عادة ، في البيئة الوبائية ، سيحدث هذا في دراسات الحالات والشواهد أو في دراسات الأتراب بأثر رجعي. هذا يعني أنه من المرجح أن يُنظر إلى الشخص على أنه حالة إذا عُرف أنه قد تم الكشف عنه. قد تؤدي ثلاث مجموعات من الظروف إلى مثل هذا الحدث ، والذي سيعتمد أيضًا على شدة المرض.

تحيز الاختيار الذاتي

يمكن أن يحدث هذا عندما يقوم الأشخاص الذين يعرفون أنهم تعرضوا لمنتجات ضارة معروفة أو يعتقد أنها ضارة في الماضي والذين يكونون مقتنعين بأن مرضهم هو نتيجة التعرض سوف يستشيرون طبيبًا بشأن الأعراض التي قد يتجاهلها الآخرون ، الذين لم يتعرضوا لها. من المحتمل أن يحدث هذا بشكل خاص للأمراض التي لها أعراض قليلة ملحوظة. على سبيل المثال ، قد يكون فقدان الحمل المبكر أو الإجهاض التلقائي بين الممرضات اللواتي يتعاملن مع الأدوية المستخدمة لعلاج السرطان. هؤلاء النساء أكثر وعيًا من معظم الفسيولوجيا الإنجابية ، ومن خلال القلق بشأن قدرتهن على الإنجاب ، فقد يكون من المرجح أن يتعرف أو يصنف على أنه إجهاض تلقائي ما قد تعتبره النساء الأخريات مجرد تأخير في بداية الدورة الشهرية. مثال آخر من دراسة جماعية بأثر رجعي ، استشهد به روثمان (1986) ، يتضمن دراسة مراكز السيطرة على الأمراض لسرطان الدم بين الجنود الذين كانوا حاضرين أثناء اختبار ذري أمريكي في نيفادا. من القوات الموجودة في موقع الاختبار ، تم تتبع 76 ٪ وشكلت الفوج. من بين هؤلاء ، تم العثور على 82 ٪ من قبل المحققين ، لكن 18 ٪ إضافية تواصلوا مع المحققين أنفسهم بعد سماع الدعاية حول الدراسة. كانت أربع حالات من سرطان الدم موجودة بين 82٪ تتبعها مراكز مكافحة الأمراض والوقاية منها وأربع حالات كانت موجودة بين 18٪ أحالوا ذاتيًا. يشير هذا بقوة إلى أن قدرة المحققين على تحديد الأشخاص المعرضين كانت مرتبطة بخطر الإصابة بسرطان الدم.

التحيز التشخيصي

سيحدث هذا عندما يكون من المرجح أن يقوم الأطباء بتشخيص مرض معين بمجرد أن يعرفوا ما تعرض له المريض سابقًا. على سبيل المثال ، عندما كانت معظم الدهانات تعتمد على الرصاص ، كان أحد أعراض مرض الأعصاب الطرفية يسمى التهاب العصب المحيطي مع الشلل يُعرف أيضًا باسم "قطرة المعصم" للرسامين. جعلت معرفة مهنة المريض من السهل تشخيص المرض حتى في مراحله المبكرة ، في حين أن تحديد العامل المسبب سيكون أكثر صعوبة في المشاركين في البحث غير المعروفين عن تعرضهم مهنياً للرصاص.

التحيز الناتج عن رفض المشاركة في الدراسة

عندما يُطلب من الأشخاص ، سواء كانوا أصحاء أو مرضى ، المشاركة في دراسة ، تلعب عدة عوامل دورًا في تحديد ما إذا كانوا سيوافقون أم لا. يمكن تحديد الاستعداد للإجابة على الاستبيانات المطولة بشكل متفاوت ، والتي تستفسر في بعض الأحيان عن القضايا الحساسة ، وحتى أكثر من ذلك لتقديم الدم أو عينات بيولوجية أخرى ، من خلال درجة المصلحة الذاتية التي يتمتع بها الشخص. قد يكون الشخص الذي يدرك التعرض المحتمل في الماضي مستعدًا للامتثال لهذا الاستفسار على أمل أن يساعد ذلك في العثور على سبب المرض ، في حين أن الشخص الذي يعتبر أنه لم يتعرض لأي شيء خطير ، أو غير مهتم علمًا أنه قد يرفض الدعوة للمشاركة في الدراسة. يمكن أن يؤدي هذا إلى مجموعة مختارة من هؤلاء الأشخاص الذين سيكونون أخيرًا مشاركين في الدراسة مقارنة بجميع أولئك الذين قد يكونون كذلك.

تحيز المعلومات

ويسمى هذا أيضًا تحيز الملاحظة ويتعلق بنتائج المرض في دراسات المتابعة وتقييم التعرض في دراسات الحالات والشواهد.

تقييم النتائج التفاضلية في دراسات المتابعة (الأتراب) المحتملين

تم تحديد مجموعتين في بداية الدراسة: مجموعة معرّضة ومجموعة غير معرّضة. ستظهر مشاكل التحيز التشخيصي إذا اختلف البحث عن الحالات بين هاتين المجموعتين. على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك مجموعة من الأشخاص الذين تعرضوا لإطلاق عرضي للديوكسين في صناعة معينة. بالنسبة للمجموعة المعرضة بشكل كبير ، يتم إنشاء نظام متابعة نشط مع الفحوصات الطبية والمراقبة البيولوجية على فترات منتظمة ، بينما يتلقى بقية السكان العاملين الرعاية الروتينية فقط. من المحتمل جدًا أن يتم تحديد المزيد من الأمراض في المجموعة الخاضعة للمراقبة الدقيقة ، مما قد يؤدي إلى تقدير مفرط للمخاطر.

الخسائر التفاضلية في دراسات الأتراب بأثر رجعي

قد تحدث الآلية العكسية لتلك الموصوفة في الفقرة السابقة في دراسات الأتراب بأثر رجعي. في هذه الدراسات ، تتمثل الطريقة المعتادة للمتابعة في البدء بملفات جميع الأشخاص الذين تم توظيفهم في صناعة معينة في الماضي ، وتقييم المرض أو الوفيات بعد التوظيف. لسوء الحظ ، في جميع الدراسات تقريبًا ، الملفات غير مكتملة ، وحقيقة أن الشخص مفقود قد تكون مرتبطة إما بحالة التعرض أو حالة المرض أو كليهما. على سبيل المثال ، في دراسة حديثة أجريت في الصناعة الكيميائية على العمال المعرضين للأمينات العطرية ، تم العثور على ثمانية أورام في مجموعة من 777 عاملاً خضعوا للفحص الخلوي لأورام المسالك البولية. إجمالاً ، تم العثور على 34 سجلاً فقط في عداد المفقودين ، وهو ما يعادل خسارة 4.4٪ من ملف تقييم التعرض ، ولكن بالنسبة لحالات سرطان المثانة ، كانت بيانات التعرض مفقودة لحالتين من أصل ثمانية ، أو 25٪. هذا يدل على أن ملفات الأشخاص الذين أصبحوا قضايا أكثر عرضة للضياع من ملفات العمال الآخرين. قد يحدث هذا بسبب التغييرات الوظيفية المتكررة داخل الشركة (والتي قد تكون مرتبطة بتأثيرات التعرض) أو الاستقالة أو الفصل أو مجرد الصدفة.

التقييم التفاضلي للتعرض في دراسات الحالات والشواهد

في دراسات الحالات والشواهد ، حدث المرض بالفعل في بداية الدراسة ، وسيتم البحث عن معلومات عن حالات التعرض في الماضي. قد ينجم التحيز إما عن موقف المحاور أو المشارك في الدراسة من التحقيق. عادة ما يتم جمع المعلومات من قبل المحاورين المدربين الذين قد يكونون أو لا يكونون على دراية بالفرضية الكامنة وراء البحث. على سبيل المثال ، في دراسة الحالات والشواهد المستندة إلى السكان لسرطان المثانة والتي أجريت في منطقة عالية التصنيع ، قد يكون طاقم الدراسة على دراية جيدة بحقيقة أن بعض المواد الكيميائية ، مثل الأمينات العطرية ، هي عوامل خطر للإصابة بسرطان المثانة. إذا كانوا يعرفون أيضًا من أصيب بالمرض ومن لم يصاب به ، فمن المحتمل أن يجروا مقابلات متعمقة مع المشاركين المصابين بسرطان المثانة أكثر من الضوابط. قد يصرون على معلومات أكثر تفصيلاً عن المهن السابقة ، ويبحثون بشكل منهجي عن التعرض للأمينات العطرية ، في حين أنهم قد يسجلون المهن بطريقة أكثر روتينية بالنسبة للضوابط. يُعرف التحيز الناتج باسم تحيز اشتباه التعرض.

قد يكون المشاركون أنفسهم مسؤولين أيضًا عن مثل هذا التحيز. هذا يسمي استدعاء التحيز لتمييزه عن تحيز القائم بإجراء المقابلة. كلاهما يشتبه في التعرض له باعتباره آلية التحيز. قد يشك الأشخاص المرضى في أن سبب مرضهم مهني ، وبالتالي سيحاولون تذكر جميع العوامل الخطرة التي ربما تعرضوا لها بأكبر قدر ممكن من الدقة. في حالة التعامل مع منتجات غير محددة ، قد يميلون إلى تذكر أسماء المواد الكيميائية الدقيقة ، لا سيما إذا تم توفير قائمة بالمنتجات المشتبه فيها. على النقيض من ذلك ، قد تكون الضوابط أقل احتمالا لخوض نفس عملية التفكير.

مربك

يحدث الالتباس عندما يكون الارتباط الملحوظ بين التعرض والمرض ناتجًا جزئيًا عن اختلاط تأثير التعرض قيد الدراسة وعامل آخر. لنفترض ، على سبيل المثال ، أننا نجد خطرًا متزايدًا للإصابة بسرطان الرئة بين عمال اللحام. نحن نميل إلى الاستنتاج فورًا أن هناك علاقة سببية بين التعرض لأبخرة اللحام وسرطان الرئة. ومع ذلك ، فإننا نعلم أيضًا أن التدخين هو إلى حد بعيد عامل الخطر الرئيسي لسرطان الرئة. لذلك ، في حالة توفر المعلومات ، نبدأ في التحقق من حالة تدخين عمال اللحام وغيرهم من المشاركين في الدراسة. قد نجد أن عمال اللحام هم أكثر عرضة للتدخين من غير عمال اللحام. في هذه الحالة ، من المعروف أن التدخين مرتبط بسرطان الرئة ، وفي نفس الوقت ، في دراستنا وجد أيضًا أن التدخين مرتبط بكونك عامل لحام. من الناحية الوبائية ، هذا يعني أن التدخين ، المرتبط بسرطان الرئة واللحام ، يربك الارتباط بين اللحام وسرطان الرئة.

التفاعل أو تعديل التأثير

على عكس جميع القضايا المذكورة أعلاه ، وهي الاختيار والمعلومات والارتباك ، وهي تحيزات ، فإن التفاعل ليس تحيزًا بسبب مشاكل في تصميم الدراسة أو التحليل ، ولكنه يعكس الواقع وتعقيده. ومن الأمثلة على هذه الظاهرة ما يلي: إن التعرض لغاز الرادون عامل خطر للإصابة بسرطان الرئة ، مثله مثل التدخين. بالإضافة إلى ذلك ، فإن التعرض للتدخين والرادون لهما تأثيرات مختلفة على مخاطر الإصابة بسرطان الرئة اعتمادًا على ما إذا كانا يعملان معًا أو منعزلين. تم إجراء معظم الدراسات المهنية حول هذا الموضوع بين عمال المناجم تحت الأرض وفي بعض الأحيان قدمت نتائج متضاربة. بشكل عام ، يبدو أن هناك حججًا لصالح تفاعل التدخين والتعرض للرادون في إنتاج سرطان الرئة. وهذا يعني أن خطر الإصابة بسرطان الرئة يزداد عند التعرض لغاز الرادون ، حتى لدى غير المدخنين ، ولكن حجم الخطر الناتج عن الرادون أكبر بكثير بين المدخنين منه بين غير المدخنين. من الناحية الوبائية ، نقول أن التأثير مضاعف. على عكس الخلط الموصوف أعلاه ، يحتاج التفاعل إلى تحليله ووصفه بعناية في التحليل بدلاً من التحكم فيه ببساطة ، لأنه يعكس ما يحدث على المستوى البيولوجي وليس مجرد نتيجة لتصميم الدراسة السيئ. يؤدي تفسيره إلى تفسير أكثر صحة لنتائج الدراسة.

صلاحية خارجية

لا يمكن معالجة هذه المشكلة إلا بعد التأكد من أن الصلاحية الداخلية مؤمنة. إذا كنا مقتنعين بأن النتائج التي تمت ملاحظتها في الدراسة تعكس ارتباطات حقيقية ، فيمكننا أن نسأل أنفسنا ما إذا كان بإمكاننا استقراء هذه النتائج أم لا إلى المجتمع الأكبر الذي تم اختيار المشاركين في الدراسة أنفسهم منه ، أو حتى إلى مجموعات سكانية أخرى متطابقة. أو على الأقل مشابه جدًا. السؤال الأكثر شيوعًا هو ما إذا كانت النتائج التي تم الحصول عليها للرجال تنطبق أيضًا على النساء. على مدى سنوات ، أجريت الدراسات ، ولا سيما التحقيقات الوبائية المهنية ، حصريًا بين الرجال. وجدت الدراسات التي أجريت بين الكيميائيين في الستينيات والسبعينيات من القرن الماضي في الولايات المتحدة والمملكة المتحدة والسويد زيادة مخاطر الإصابة بأنواع معينة من السرطان - مثل اللوكيميا وسرطان الغدد الليمفاوية وسرطان البنكرياس. بناءً على ما نعرفه عن تأثيرات التعرض للمذيبات وبعض المواد الكيميائية الأخرى ، كان بإمكاننا بالفعل أن نستنتج في الوقت الذي ينطوي فيه العمل المخبري أيضًا على مخاطر مسرطنة للنساء. وقد تبين أن هذا هو الحال في الواقع عندما نُشرت أخيرًا الدراسة الأولى بين الكيميائيات النسائية في منتصف الثمانينيات ، والتي وجدت نتائج مماثلة لتلك بين الرجال. وتجدر الإشارة إلى أن السرطانات الزائدة الأخرى التي تم العثور عليها كانت أورامًا في الثدي والمبيض ، ويُنظر إليها تقليديًا على أنها مرتبطة فقط بالعوامل الذاتية أو التكاثر ، ولكن العوامل البيئية المشتبه بها حديثًا مثل المبيدات الحشرية قد تلعب دورًا فيها. هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به بشأن المحددات المهنية لسرطان الإناث.

استراتيجيات لدراسة صالحة

لا يمكن أن توجد دراسة صحيحة تمامًا ، ولكن يتعين على الباحث محاولة تجنب ، أو على الأقل تقليل ، أكبر عدد ممكن من التحيزات. غالبًا ما يكون من الأفضل القيام بذلك في مرحلة تصميم الدراسة ، ولكن يمكن أيضًا تنفيذه أثناء التحليل.

تصميم الدراسة

لا يمكن تجنب التحيز في الاختيار والمعلومات إلا من خلال التصميم الدقيق لدراسة وبائية والتنفيذ الدقيق لجميع الإرشادات اليومية اللاحقة ، بما في ذلك الاهتمام الدقيق بضمان الجودة ، لإجراء الدراسة في الظروف الميدانية. يمكن التعامل مع الارتباك إما في مرحلة التصميم أو التحليل.

اختيار

يجب تحديد معايير اعتبار المشارك كحالة بشكل صريح. لا يمكن ، أو على الأقل لا ينبغي ، محاولة دراسة الظروف السريرية غير المحددة. تتمثل إحدى طرق تقليل التأثير الذي قد تحدثه معرفة التعرض على تقييم المرض في تضمين الحالات الشديدة فقط التي كان من الممكن تشخيصها بغض النظر عن أي معلومات عن تاريخ المريض. في مجال السرطان ، غالبًا ما تقتصر الدراسات على الحالات ذات الدليل النسيجي للمرض لتجنب تضمين الآفات الحدودية. وهذا يعني أيضًا أن المجموعات قيد الدراسة محددة جيدًا. على سبيل المثال ، من المعروف في علم وبائيات السرطان أن السرطانات ذات الأنواع النسيجية المختلفة داخل عضو معين قد يكون لها عوامل خطر مختلفة. إذا كان عدد الحالات كافياً ، فمن الأفضل فصل سرطان الرئة عن سرطان الخلايا الحرشفية في الرئة. مهما كانت المعايير النهائية للدخول في الدراسة ، يجب دائمًا تحديدها ووصفها بوضوح. على سبيل المثال ، يجب الإشارة إلى الكود الدقيق للمرض باستخدام التصنيف الدولي للأمراض (ICD) وأيضًا ، بالنسبة للسرطان ، التصنيف الدولي للأمراض والأورام (ICD-O).

يجب بذل الجهود بمجرد تحديد المعايير لزيادة المشاركة في الدراسة. نادرًا ما يتم اتخاذ قرار رفض المشاركة عشوائيًا وبالتالي يؤدي إلى التحيز. يجب أولاً تقديم الدراسات للأطباء الذين يعاينون المرضى. هناك حاجة إلى موافقتهم على الاقتراب من المرضى ، وبالتالي يجب إقناعهم بدعم الدراسة. إحدى الحجج التي غالبًا ما تكون مقنعة هي أن الدراسة في مصلحة الصحة العامة. ومع ذلك ، في هذه المرحلة ، من الأفضل عدم مناقشة الفرضية الدقيقة التي يتم تقييمها من أجل تجنب التأثير غير المناسب على الأطباء المعنيين. لا ينبغي أن يُطلب من الأطباء القيام بواجبات تكميلية ؛ من الأسهل إقناع العاملين الصحيين بتقديم دعمهم لدراسة ما إذا تم توفير الوسائل من قبل محققي الدراسة للقيام بأي مهام إضافية ، بالإضافة إلى الرعاية الروتينية التي تتطلبها الدراسة. يجب أن يكون الباحثون ومستخلصو البيانات غير مدركين للحالة المرضية لمرضاهم.

ينبغي إيلاء اهتمام مماثل للمعلومات المقدمة إلى المشاركين. يجب وصف الهدف من الدراسة بعبارات عامة ومحايدة ، ولكن يجب أيضًا أن يكون مقنعًا ومقنعًا. من المهم أن يتم فهم قضايا السرية والمصلحة للصحة العامة بشكل كامل مع تجنب المصطلحات الطبية. في معظم الظروف ، لا يعتبر استخدام الحوافز المالية أو غيرها من الحوافز مناسبًا ، على الرغم من أنه يجب تقديم تعويض عن أي نفقات قد يتكبدها المشارك. أخيرًا وليس آخرًا ، يجب أن يكون عامة السكان على دراية كافية بالقراءة والكتابة العلمية لفهم أهمية مثل هذا البحث. يجب شرح كل من فوائد ومخاطر المشاركة لكل مشارك محتمل حيث يحتاج إلى إكمال الاستبيانات و / أو تقديم عينات بيولوجية للتخزين و / أو التحليل. لا ينبغي تطبيق أي إكراه في الحصول على موافقة مسبقة ومستنيرة تمامًا. عندما تكون الدراسات قائمة على السجلات حصريًا ، يجب تأمين الموافقة المسبقة من الوكالات المسؤولة عن ضمان سرية هذه السجلات. في هذه الحالات ، يمكن عادة التنازل عن موافقة الفرد المشارك. وبدلاً من ذلك ، ستكون موافقة النقابات والمسؤولين الحكوميين كافية. لا تشكل التحقيقات الوبائية تهديدًا للحياة الخاصة للفرد ، ولكنها تساعد في تحسين صحة السكان. ستكون هناك حاجة إلى موافقة مجلس المراجعة المؤسسية (أو لجنة مراجعة الأخلاقيات) قبل إجراء الدراسة ، وسيتوقع الكثير مما هو مذكور أعلاه لمراجعته.

معلومات

في دراسات المتابعة المستقبلية ، يجب أن تكون وسائل تقييم المرض أو حالة الوفيات متطابقة للمشاركين المعرضين وغير المعرضين. على وجه الخصوص ، لا ينبغي استخدام مصادر مختلفة ، مثل التحقق فقط في سجل الوفيات المركزي للمشاركين غير المعرضين واستخدام المراقبة النشطة المكثفة للمشاركين المعرضين. وبالمثل ، يجب معرفة سبب الوفاة بطرق قابلة للمقارنة بدقة. هذا يعني أنه إذا تم استخدام نظام للوصول إلى الوثائق الرسمية للسكان غير المعرضين للخطر ، والذين غالبًا ما يكونون عموم السكان ، فلا ينبغي للمرء أبدًا أن يخطط للحصول على معلومات أكثر دقة من خلال السجلات الطبية أو المقابلات مع المشاركين أنفسهم أو على عائلاتهم من أجل المجموعة الفرعية المكشوفة.

في دراسات الأتراب بأثر رجعي ، ينبغي بذل الجهود لتحديد مدى قرب مقارنة السكان قيد الدراسة بالسكان المعنيين. يجب على المرء أن يحذر من الخسائر التفاضلية المحتملة في المجموعات المعرضة وغير المعرضة باستخدام مصادر مختلفة تتعلق بتكوين السكان. على سبيل المثال ، قد يكون من المفيد مقارنة قوائم الرواتب بقوائم عضوية النقابات أو القوائم المهنية الأخرى. يجب التوفيق بين الاختلافات ويجب اتباع البروتوكول المعتمد للدراسة عن كثب.

في دراسات الحالات والشواهد ، توجد خيارات أخرى لتجنب التحيزات. لا يحتاج الباحثون وموظفو الدراسة والمشاركون في الدراسة إلى إدراك الفرضية الدقيقة قيد الدراسة. إذا كانوا لا يعرفون الارتباط الذي يتم اختباره ، فمن غير المرجح أن يحاولوا تقديم الإجابة المتوقعة. غالبًا ما يكون إبقاء موظفي الدراسة في الظلام فيما يتعلق بفرضية البحث أمرًا غير عملي للغاية. سيعرف القائم بإجراء المقابلة دائمًا التعرض لأكبر قدر من الاهتمام المحتمل وكذلك من هو الحالة ومن هو الضابط. لذلك يتعين علينا الاعتماد على صدقهم وكذلك على تدريبهم على منهجية البحث الأساسية ، والتي ينبغي أن تكون جزءًا من خلفيتهم المهنية ؛ الموضوعية هي السمة المميزة في جميع مراحل العلم.

من الأسهل عدم إبلاغ المشاركين في الدراسة بالهدف المحدد للبحث. عادة ما تكون التفسيرات الأساسية الجيدة حول الحاجة إلى جمع البيانات من أجل الحصول على فهم أفضل للصحة والمرض كافية وتلبي احتياجات المراجعة الأخلاقية.

مربك

الخلط هو التحيز الوحيد الذي يمكن التعامل معه إما في مرحلة تصميم الدراسة أو ، بشرط توفر معلومات كافية ، في مرحلة التحليل. على سبيل المثال ، إذا اعتبر العمر مؤثرًا محتملاً للارتباط محل الاهتمام لأن العمر مرتبط بخطر الإصابة بالمرض (أي أن السرطان يصبح أكثر شيوعًا في كبار السن) وأيضًا بالتعرض (تختلف ظروف التعرض باختلاف العمر أو مع العوامل المتعلقة بالعمر مثل المؤهل والوظيفة ومدة العمل) ، توجد عدة حلول. أبسطها هو قصر الدراسة على فئة عمرية محددة - على سبيل المثال ، قم بتسجيل الرجال القوقازيين فقط الذين تتراوح أعمارهم بين 40 و 50 عامًا. سيوفر هذا عناصر لتحليل بسيط ، ولكن سيكون له أيضًا عيب قصر تطبيق النتائج على فرد واحد العمر الجنس / المجموعة العرقية. حل آخر هو المطابقة في العمر. هذا يعني أنه لكل حالة ، هناك حاجة إلى مرجع من نفس العمر. هذه فكرة جذابة ، ولكن على المرء أن يضع في اعتباره الصعوبة المحتملة للوفاء بهذا المطلب مع زيادة عدد عوامل المطابقة. بالإضافة إلى ذلك ، بمجرد مطابقة العامل ، يصبح من المستحيل تقييم دوره في حدوث المرض. الحل الأخير هو الحصول على معلومات كافية عن الإرباكات المحتملة في قاعدة بيانات الدراسة من أجل التحقق منها في التحليل. يمكن القيام بذلك إما من خلال تحليل طبقي بسيط ، أو باستخدام أدوات أكثر تعقيدًا مثل التحليل متعدد المتغيرات. ومع ذلك ، يجب أن نتذكر أن التحليل لن يكون قادرًا على تعويض دراسة سيئة التصميم أو أجريت.

وفي الختام

إن احتمالية حدوث التحيزات في البحوث الوبائية مثبتة منذ زمن طويل. لم يكن هذا مصدر قلق كبير عندما كانت الارتباطات التي تتم دراستها قوية (كما هو الحال بالنسبة للتدخين وسرطان الرئة) وبالتالي فإن بعض عدم الدقة لم يسبب مشكلة خطيرة للغاية. ومع ذلك ، بعد أن حان الوقت لتقييم عوامل الخطر الأضعف ، أصبحت الحاجة إلى أدوات أفضل أمرًا بالغ الأهمية. يتضمن ذلك الحاجة إلى تصميمات دراسة ممتازة وإمكانية الجمع بين مزايا التصميمات التقليدية المختلفة مثل التحكم في الحالة أو الدراسات الجماعية مع مناهج أكثر ابتكارًا مثل دراسات التحكم في الحالة المتداخلة داخل مجموعة. أيضًا ، قد يوفر استخدام المؤشرات الحيوية وسيلة للحصول على تقييمات أكثر دقة للتعرضات الحالية وربما السابقة ، وكذلك للمراحل المبكرة من المرض.

 

الرجوع

الثلاثاء، شنومكس مارس شنومكس شنومكس: شنومكس

تأثير خطأ القياس العشوائي

قد يكون للأخطاء في قياس التعرض تأثيرات مختلفة على علاقة التعرض بالمرض قيد الدراسة ، اعتمادًا على كيفية توزيع الأخطاء. إذا تم إجراء دراسة وبائية بشكل أعمى (على سبيل المثال ، تم إجراء قياسات بدون معرفة بالمرض أو الحالة الصحية للمشاركين في الدراسة) ، نتوقع أن يتم توزيع خطأ القياس بالتساوي عبر طبقات المرض أو الحالة الصحية.

يقدم الجدول 1 مثالاً: لنفترض أننا قمنا بتجنيد مجموعة من الأشخاص المعرضين في العمل لمادة سامة ، من أجل التحقيق في مرض متكرر. نحدد حالة التعرض فقط عند التوظيف (T0) ، وليس في أي وقت آخر أثناء المتابعة. ومع ذلك ، دعنا نقول أن عددًا من الأفراد يغيرون ، في الواقع ، حالة تعرضهم في العام التالي: في الوقت T.1، توقف 250 من أصل 1,200 شخص تعرضوا للخطر ، في حين أن 150 من أصل 750 شخصًا غير معرضين الأصليين قد بدأوا في التعرض للمادة السامة. لذلك ، في وقت T1، 1,100 فرد مكشوف و 850 غير مكشوف. نتيجة لذلك ، لدينا "تصنيف خاطئ" للتعرض ، بناءً على قياسنا الأولي لحالة التعرض في الوقت T.0. ثم يتم تعقب هؤلاء الأفراد بعد 20 عامًا (في الوقت T.2) ويتم تقييم المخاطر التراكمية للمرض. (الافتراض الذي تم إجراؤه في المثال هو أن التعرض لأكثر من عام واحد فقط هو مصدر القلق.)


الجدول 1. مجموعة افتراضية من 1950 فردًا (مكشوفين وغير معرّضين في العمل) ، تم تجنيدهم في الوقت T0 والتي تم التأكد من حالتها المرضية في الوقت T.2

الوقت:

 

T0

T1

T2

العمال المعرضون 1200 التعرض للإقلاع 250 (1100-1200 + 250)

حالات المرض وقت ت2 = 220 بين العمال المكشوفين

العمال غير المعرضين للخطر 750 يبدأ التعرض 150 (850-750 + 150)

حالات المرض وقت ت2 = 85 بين العاملين غير المكشوفين

مخاطرة حقيقية المرض في وقت T2 20٪ بين العمال المعرضين (220/1100) ،
و 10٪ في غير المعرضين للخطر (85/850) (نسبة المخاطرة = 2.0).

المخاطر المقدرة في T.2 من المرض بين أولئك المصنفين على أنهم معرضون في T.0: 20٪
(على سبيل المثال ، خطر حقيقي في المعرضين) 950 (أي 1200-250) + 10٪
(أي ، الخطر الحقيقي في حالة عدم التعرض) 250 = (190 + 25) / 1200 = 17.9٪

المخاطر المقدرة في T.2 من المرض بين أولئك المصنفين على أنهم غير معرضين في
T0: 20٪ (أي خطر حقيقي عند المعرضين) ´ 150 + 10٪
(أي خطر حقيقي غير مكشوف) 600 (أي 750-150) = (30 + 60) / 750 = 12٪

نسبة المخاطرة المقدرة = 17.9٪ / 12٪ = 1.49


يعتمد سوء التصنيف ، في هذا المثال ، على تصميم الدراسة وخصائص السكان ، وليس على القيود الفنية لقياس التعرض. إن تأثير التصنيف الخاطئ هو أن النسبة "الحقيقية" البالغة 2.0 بين الخطر التراكمي بين الأشخاص المعرضين وغير المعرضين تصبح نسبة "ملحوظة" تبلغ 1.49 (الجدول 1). ينشأ هذا التقليل من نسبة المخاطر من "عدم وضوح" العلاقة بين التعرض والمرض ، والذي يحدث عندما يتم توزيع الخطأ في تصنيف التعرض ، كما في هذه الحالة ، بالتساوي وفقًا للمرض أو الحالة الصحية (أي أن قياس التعرض هو لا يتأثر بما إذا كان الشخص يعاني من المرض الذي ندرسه أم لا).

على النقيض من ذلك ، قد يحدث إما التقليل من التقدير أو المبالغة في تقدير الارتباط محل الاهتمام عندما لا يتم توزيع سوء تصنيف التعرض بالتساوي عبر نتيجة الاهتمام. في المثال ، قد يكون لدينا انحياز، وليس فقط عدم وضوح العلاقة المسببة للأمراض ، إذا كان تصنيف التعرض يعتمد على المرض أو الحالة الصحية بين العمال. يمكن أن يحدث هذا ، على سبيل المثال ، إذا قررنا جمع عينات بيولوجية من مجموعة من العمال المعرضين ومن مجموعة من العمال غير المعرضين للخطر ، من أجل تحديد التغييرات المبكرة المتعلقة بالتعرض في العمل. يمكن بعد ذلك تحليل العينات المأخوذة من العمال المكشوفين بطريقة أكثر دقة من العينات المأخوذة من غير المكشوفين ؛ قد يقود الفضول العلمي الباحث إلى قياس المؤشرات الحيوية الإضافية بين الأشخاص المعرضين (بما في ذلك ، على سبيل المثال ، مقاربات الحمض النووي في الخلايا الليمفاوية أو العلامات البولية للضرر التأكسدي للحمض النووي) ، على افتراض أن هؤلاء الأشخاص "أكثر إثارة للاهتمام" علميًا. هذا موقف شائع إلى حد ما قد يؤدي ، مع ذلك ، إلى تحيز خطير.

 

الرجوع

الأربعاء، مارس 02 2011 03: 15

أساليب إحصائية

هناك الكثير من الجدل حول دور الإحصاء في البحث الوبائي حول العلاقات السببية. في علم الأوبئة ، الإحصائيات هي في الأساس مجموعة من الأساليب لتقييم البيانات القائمة على البشر (وكذلك على الحيوانات). على وجه الخصوص ، الإحصاء هو تقنية لتقدير وقياس الظواهر غير المؤكدة. يمكن أن تستفيد جميع التحقيقات العلمية التي تتناول جوانب غير حتمية ومتغيرة للواقع من المنهجية الإحصائية. في علم الأوبئة ، يعتبر التباين جوهريًا لوحدة المراقبة - فالشخص ليس كيانًا حتميًا. بينما سيتم تحسين التصميمات التجريبية من حيث تلبية افتراضات الإحصاء بشكل أفضل من حيث التباين العشوائي ، إلا أن هذا النهج ليس شائعًا لأسباب أخلاقية وعملية. بدلاً من ذلك ، يشارك علم الأوبئة في البحث القائم على الملاحظة والذي ارتبط به على حد سواء العشوائية وغيرها من مصادر التباين.

تهتم النظرية الإحصائية بكيفية التحكم في التباين غير المنظم في البيانات من أجل تقديم استنتاجات صحيحة من الملاحظات التجريبية. تفتقر الإحصائيات إلى أي تفسير للسلوك المتغير للظاهرة المدروسة ، وتفترضها على أنها عشوائية- أي الانحرافات غير المنتظمة عن بعض متوسط ​​حالات الطبيعة (انظر جرينلاند 1990 للاطلاع على نقد لهذه الافتراضات).

يعتمد العلم على التجربة دليل لإثبات ما إذا كانت نماذجها النظرية للأحداث الطبيعية لها أي صلاحية. في الواقع ، تحدد الأساليب المستخدمة من النظرية الإحصائية الدرجة التي تتوافق بها الملاحظات في العالم الحقيقي مع وجهة نظر العلماء ، في شكل نموذج رياضي ، لظاهرة ما. لذلك يجب اختيار الأساليب الإحصائية المبنية على الرياضيات بعناية ؛ هناك الكثير من الأمثلة حول "كيفية الكذب مع الإحصائيات". لذلك ، يجب أن يكون علماء الأوبئة على دراية بمدى ملاءمة التقنيات التي يطبقونها لقياس مخاطر المرض. على وجه الخصوص ، هناك حاجة إلى عناية كبيرة عند تفسير كل من النتائج ذات الدلالة الإحصائية والنتائج غير المهمة من الناحية الإحصائية.

المعنى الأول للكلمة إحصائيات يتعلق بأي كمية موجزة محسوبة على مجموعة من القيم. تُستخدم المؤشرات أو الإحصائيات الوصفية مثل المتوسط ​​الحسابي أو الوسيط أو الوضع على نطاق واسع لتلخيص المعلومات في سلسلة من الملاحظات. تاريخيًا ، تم استخدام هذه الأوصاف الموجزة للأغراض الإدارية من قبل الدول ، وبالتالي تم تسميتها إحصائيات. في علم الأوبئة ، تُستمد الإحصائيات التي يتم مشاهدتها بشكل شائع من المقارنات المتأصلة في طبيعة علم الأوبئة ، والتي تطرح أسئلة مثل: "هل هناك مجموعة سكانية أكثر عرضة للإصابة بالمرض من غيرها؟" عند إجراء مثل هذه المقارنات ، يكون الخطر النسبي مقياسًا شائعًا لقوة الارتباط بين خاصية فردية واحتمال الإصابة بالمرض ، وهو الأكثر شيوعًا في البحث عن المسببات المرضية ؛ يعد الخطر المنسوب أيضًا مقياسًا للارتباط بين الخصائص الفردية وحدوث المرض ، لكنه يؤكد المكاسب من حيث عدد الحالات التي يجنبها التدخل الذي يزيل العامل المعني - يتم تطبيقه في الغالب في الصحة العامة والطب الوقائي.

المعنى الثاني للكلمة إحصائيات يتعلق بجمع التقنيات والنظرية الأساسية للاستدلال الإحصائي. هذا شكل خاص من المنطق الاستقرائي الذي يحدد القواعد للحصول على تعميم صالح من مجموعة معينة من الملاحظات التجريبية. سيكون هذا التعميم صحيحًا بشرط استيفاء بعض الافتراضات. هذه هي الطريقة الثانية التي يمكن أن يخدعنا بها الاستخدام غير المتعلم للإحصاءات: في علم الأوبئة القائم على الملاحظة ، من الصعب للغاية التأكد من الافتراضات التي تنطوي عليها التقنيات الإحصائية. لذلك ، يجب أن يكون تحليل الحساسية والمقدرات القوية مصاحبين لأي تحليل بيانات يتم إجراؤه بشكل صحيح. يجب أن تستند الاستنتاجات النهائية أيضًا إلى المعرفة الشاملة ، ويجب ألا تعتمد حصريًا على نتائج اختبار الفرضيات الإحصائية.

التعريفات

A وحدة إحصائية هو العنصر الذي تتم عليه الملاحظات التجريبية. يمكن أن يكون شخصًا أو عينة بيولوجية أو قطعة من المواد الخام ليتم تحليلها. عادة ما يتم اختيار الوحدات الإحصائية بشكل مستقل من قبل الباحث ، ولكن في بعض الأحيان يمكن إنشاء تصميمات أكثر تعقيدًا. على سبيل المثال ، في الدراسات الطولية ، يتم إجراء سلسلة من القرارات على مجموعة من الأشخاص بمرور الوقت ؛ الوحدات الإحصائية في هذه الدراسة هي مجموعة التحديدات ، التي ليست مستقلة ، ولكنها منظمة من خلال صلات كل منها بكل شخص تتم دراسته. يستحق عدم الاستقلالية أو الارتباط بين الوحدات الإحصائية اهتمامًا خاصًا في التحليل الإحصائي.

A متغير هي خاصية فردية يتم قياسها على وحدة إحصائية معينة. يجب أن يتناقض مع ثابت، وهي خاصية فردية ثابتة - على سبيل المثال ، في دراسة على البشر ، يعتبر وجود رأس أو صدر ثوابت ، بينما يكون جنس عضو واحد في الدراسة متغيرًا.

يتم تقييم المتغيرات باستخدام مختلف موازين القياس. التمييز الأول بين المقياسين النوعي والكمي. توفر المتغيرات النوعية مختلفة أشكال or الفئات. إذا كان لا يمكن ترتيب كل طريقة أو ترتيبها فيما يتعلق بالآخرين - على سبيل المثال ، لون الشعر أو طرائق الجنس - فإننا نشير إلى المتغير على أنه اسمي. إذا كان من الممكن ترتيب الفئات - مثل درجة شدة المرض - يتم استدعاء المتغير ترتيبي. عندما يتكون المتغير من قيمة عددية ، نقول أن المقياس كمي. أ منفصل يشير المقياس إلى أن المتغير يمكن أن يفترض فقط بعض القيم المحددة - على سبيل المثال ، القيم الصحيحة لعدد حالات المرض. أ متواصل مقياس يستخدم لتلك التدابير التي ينتج عنها حقيقي أعداد. يقال أن تكون المقاييس المستمرة الفاصلة المقاييس عندما يكون للقيمة الخالية معنى اصطلاحي بحت. أي أن القيمة الصفرية لا تعني الكمية الصفرية - على سبيل المثال ، درجة الحرارة صفر درجة مئوية لا تعني صفر طاقة حرارية. في هذه الحالة ، تكون الفروق بين القيم فقط منطقية (وهذا هو سبب مصطلح مقياس "الفاصل"). تشير القيمة الفارغة الحقيقية إلى أ نسبة مقياس. بالنسبة لمتغير يتم قياسه على هذا المقياس ، فإن نسب القيم منطقية أيضًا: في الواقع ، تعني النسبة المزدوجة ضعف الكمية. على سبيل المثال ، أن نقول أن درجة حرارة الجسم أكبر بمرتين من حرارة الجسم الثاني ، فهذا يعني أنه يحتوي على ضعف الطاقة الحرارية للجسم الثاني ، بشرط يتم قياس درجة الحرارة على مقياس نسبة (على سبيل المثال ، بدرجات كلفن). تسمى مجموعة القيم المسموح بها لمتغير معين مجال المتغير.

النماذج الإحصائية

تتعامل الإحصائيات مع طريقة التعميم من مجموعة ملاحظات معينة. تسمى هذه المجموعة من القياسات التجريبية أ عينة. من عينة ، نحسب بعض الإحصائيات الوصفية من أجل تلخيص المعلومات التي تم جمعها.

المعلومات الأساسية المطلوبة بشكل عام لتوصيف مجموعة من التدابير تتعلق بميلها المركزي وتغيرها. يعتمد الاختيار بين عدة بدائل على المقياس المستخدم لقياس الظاهرة وعلى الأغراض التي تُحسب الإحصائيات من أجلها. في الجدول 1 ، تم وصف مقاييس مختلفة للاتجاه المركزي والتغير (أو التشتت) وترتبط بمقياس القياس المناسب.

الجدول 1. مؤشرات الاتجاه المركزي والتشتت حسب مقياس القياس

 

مقياس القياس

 

نوعي

 

مرور

المؤشرات

تعريف

الاسمي

ترتيبي

الفاصل / النسبة

المتوسط ​​الحسابي

مجموع القيم المرصودة مقسومًا على العدد الإجمالي للملاحظات

 

x

متوسط

قيمة نقطة الوسط للتوزيع المرصود

 

x

x

موضة

القيمة الأكثر شيوعًا

x

x

x

الفترة (من ... إلى)

أدنى وأعلى قيم للتوزيع

 

x

x

التباين

مجموع الفرق التربيعي لكل قيمة من المتوسط ​​مقسومًا على العدد الإجمالي للملاحظات مطروحًا منه 1

 

 

x

 

يتم استدعاء الإحصاء الوصفي المحسوب تقديرات عندما نستخدمها كبديل للكمية المماثلة من السكان التي تم اختيار العينة منها. النظراء السكاني للتقديرات تسمى ثوابت المعلمات. يمكن الحصول على تقديرات للمعامل نفسه باستخدام طرق إحصائية مختلفة. يجب أن يكون التقدير صحيحًا ودقيقًا.

يشير نموذج عينة السكان إلى أنه يمكن ضمان الصلاحية بالطريقة التي يتم بها اختيار العينة من المجتمع. أخذ العينات العشوائية أو الاحتمالية هو الاستراتيجية المعتادة: إذا كان لكل فرد من السكان نفس احتمالية تضمينه في العينة ، فعندئذ ، في المتوسط ​​، يجب أن تكون العينة ممثلة للسكان ، علاوة على ذلك ، يمكن أن يكون أي انحراف عن توقعاتنا وأوضح بالصدفة. يمكن أيضًا حساب احتمال حدوث انحراف معين عن توقعاتنا ، بشرط إجراء أخذ عينات عشوائية. ينطبق نفس النوع من التفكير على التقديرات المحسوبة لعينتنا فيما يتعلق بمعلمات السكان. نأخذ ، على سبيل المثال ، المتوسط ​​الحسابي من عينتنا كتقدير لمتوسط ​​القيمة للسكان. يُعزى أي اختلاف ، إن وجد ، بين متوسط ​​العينة ومتوسط ​​المجتمع إلى التقلبات العشوائية في عملية اختيار الأعضاء المشمولين في العينة. يمكننا حساب احتمال أي قيمة لهذا الاختلاف ، بشرط اختيار العينة بشكل عشوائي. إذا كان الانحراف بين تقدير العينة ومعامل المجتمع لا يمكن تفسيره بالصدفة ، يُقال أن التقدير هو كذلك انحيازا. يوفر تصميم الملاحظة أو التجربة صحة التقديرات والنموذج الإحصائي الأساسي هو نموذج أخذ العينات العشوائية.

في الطب ، يتم اعتماد نموذج ثانٍ عندما يكون الهدف من الدراسة هو المقارنة بين المجموعات المختلفة. مثال نموذجي هو التجربة السريرية الخاضعة للرقابة: يتم اختيار مجموعة من المرضى ذوي الخصائص المتشابهة على أساس معايير محددة مسبقًا. لا يوجد قلق للتمثيل في هذه المرحلة. يتم تعيين كل مريض مسجل في التجربة من خلال إجراء عشوائي لمجموعة العلاج - التي ستتلقى العلاج القياسي بالإضافة إلى الدواء الجديد المراد تقييمه - أو لمجموعة التحكم - التي تتلقى العلاج القياسي والعلاج الوهمي. في هذا التصميم ، يحل التخصيص العشوائي للمرضى لكل مجموعة محل الاختيار العشوائي لأعضاء العينة. يمكن تقييم تقدير الاختلاف بين المجموعتين إحصائيًا لأنه ، في ظل فرضية عدم فعالية الدواء الجديد ، يمكننا حساب احتمال أي فرق غير صفري.

في علم الأوبئة ، نفتقر إلى إمكانية تجميع مجموعات من الأشخاص المعرضين عشوائياً وغير المعرضين. في هذه الحالة ، لا يزال بإمكاننا استخدام الأساليب الإحصائية ، كما لو تم اختيار المجموعات التي تم تحليلها بشكل عشوائي أو تخصيصها. تعتمد صحة هذا الافتراض بشكل أساسي على تصميم الدراسة. هذه النقطة مهمة بشكل خاص وتؤكد على أهمية تصميم الدراسة الوبائية على التقنيات الإحصائية في البحوث الطبية الحيوية.

الإشارة والضوضاء

على المدى متغير عشوائي يشير إلى متغير يرتبط باحتمالية محددة بكل قيمة يمكن أن يفترضها. النماذج النظرية لتوزيع احتمالية المتغير العشوائي هي النماذج السكانية. يتم تمثيل نظراء العينة من خلال توزيع تردد العينة. هذه طريقة مفيدة للإبلاغ عن مجموعة من البيانات ؛ يتكون من مستوى ديكارتي مع متغير الاهتمام على طول المحور الأفقي والتردد أو التردد النسبي على طول المحور الرأسي. يتيح لنا العرض الرسومي أن نرى بسهولة ما هي (هي) القيمة (القيم) الأكثر شيوعًا وكيف يتركز التوزيع حول قيم مركزية معينة مثل المتوسط ​​الحسابي.

للمتغيرات العشوائية وتوزيعاتها الاحتمالية ، نستخدم المصطلحات المعلمات, يعني القيمة المتوقعة (بدلاً من المتوسط ​​الحسابي) و فرق. تصف هذه النماذج النظرية التباين في ظاهرة معينة. في نظرية المعلومات ، يتم تمثيل الإشارة من خلال الاتجاه المركزي (على سبيل المثال ، متوسط ​​القيمة) ، بينما يتم قياس الضوضاء بمؤشر التشتت (مثل التباين).

لتوضيح الاستدلال الإحصائي ، سنستخدم النموذج ذي الحدين. في الأقسام التالية ، سيتم تقديم مفاهيم تقديرات النقاط وفترات الثقة واختبارات الفرضيات واحتمالية القرارات الخاطئة وقوة الدراسة.

الجدول 2. النتائج المحتملة لتجربة ذات الحدين (نعم = 1 ، لا = 0) واحتمالاتها (ن = 3)

عامل

احتمال

A

B

C

 

0

0

0

1

0

0

0

1

0

0

0

1

0

1

1

1

0

1

1

1

0

1

1

1

 

مثال: التوزيع ذي الحدين

في البحوث الطبية الحيوية وعلم الأوبئة ، فإن أهم نموذج للتباين العشوائي هو التوزيع ذي الحدين. وهو يعتمد على حقيقة أن معظم الظواهر تتصرف كمتغير اسمي مع فئتين فقط: على سبيل المثال ، وجود / غياب المرض: حي / ميت ، أو متعافي / مريض. في مثل هذه الظروف ، نحن مهتمون باحتمالية النجاح - أي في حالة الاهتمام (على سبيل المثال ، وجود المرض ، على قيد الحياة أو الشفاء) - والعوامل أو المتغيرات التي يمكن أن تغيره. لنفترض n = 3 عمال ، ونفترض أننا مهتمون باحتمالية الإصابة بضعف بصري (نعم / لا). يمكن أن تكون نتيجة ملاحظتنا النتائج المحتملة في الجدول 2.

الجدول 3. النتائج المحتملة لتجربة ذات الحدين (نعم = 1 ، لا = 0) واحتمالاتها (ن = 3)

عدد النجاحات

احتمال

0

1

2

3

 

يمكن الحصول على احتمالية أي من مجموعات الأحداث هذه بسهولة من خلال النظر في p ، واحتمال النجاح (الفردي) ، والثابت لكل موضوع ومستقل عن النتائج الأخرى. نظرًا لأننا مهتمون بالعدد الإجمالي للنجاحات وليس في تسلسل مرتب معين ، يمكننا إعادة ترتيب الجدول على النحو التالي (انظر الجدول 3) ، وبشكل عام ، التعبير عن احتمال x النجاحات ص (خ) على النحو التالي:

أين x هو عدد النجاحات والترميز x! يدل على مضروب x، أي، x! = x× (x–1) × (x–2) ... × 1.

عندما ننظر إلى الحدث "كونه / لا يكون مريضًا" ، فإن الاحتمال الفردي ، يشير إلى الحالة التي يُفترض فيها الموضوع ؛ في علم الأوبئة ، يسمى هذا الاحتمال "انتشار". لتقدير p ، نستخدم نسبة العينة:

p = x/n

مع التباين:

في سلسلة افتراضية لانهائية من العينات المنسوخة من نفس الحجم n، سوف نحصل على نسب عينة مختلفة p = x/n, مع الاحتمالات التي قدمتها الصيغة ذات الحدين. القيمة "الحقيقية" لـ  يتم تقديرها من خلال كل نسبة عينة ، ويتم تقدير فاصل الثقة لـ p ، أي مجموعة القيم المحتملة لـ p ، بالنظر إلى البيانات المرصودة ومستوى الثقة المحدد مسبقًا (على سبيل المثال 95 ٪) ، يتم تقديرها من التوزيع ذي الحدين مجموعة قيم p التي تعطي احتمالية x أكبر من قيمة محددة مسبقًا (لنقل 2.5٪). لتجربة افتراضية لاحظنا فيها x = 15 نجاحًا في n = 30 تجربة ، الاحتمال المقدر للنجاح هو:

p = س / ن = 15 / 30 = 0.5 

الجدول 4. التوزيع ذي الحدين. الاحتمالات لقيم مختلفة من  بالنسبة إلى x = 15 نجاحًا في n = 30 تجربة

احتمال

0.200

0.0002

0.300

0.0116

0.334

0.025

0.400

0.078

0.500

0.144

0.600

0.078

0.666

0.025

0.700

0.0116

 

فاصل الثقة 95٪ لـ p ، الذي تم الحصول عليه من الجدول 4 ، هو 0.334 - 0.666. يظهر كل إدخال في الجدول احتمالية x = 15 نجاحًا في n = 30 تجربة محسوبة بالصيغة ذات الحدين ؛ على سبيل المثال ، ل = 0.30 ، نحصل عليها من:

في حالة n كبيرة و p بالقرب من 0.5 يمكننا استخدام تقدير تقريبي على أساس التوزيع الغاوسي:

أين za /2 يشير إلى قيمة التوزيع القياسي Gaussian لاحتمالية

P (|z| ³ za /2) = a/2;

1 - كونه هو مستوى الثقة المختار. على سبيل المثال يعتبر ، = 15/30 = 0.5 ؛ n = 30 ومن جدول Gaussian القياسي z0.025 = 1.96. ينتج عن فاصل الثقة 95٪ مجموعة القيم 0.321 - 0.679 ، التي تم الحصول عليها بالتعويض p = 0.5، n = 30 و z0.025 = 1.96 في المعادلة أعلاه لتوزيع جاوس. لاحظ أن هذه القيم قريبة من القيم الدقيقة المحسوبة من قبل.

تشتمل الاختبارات الإحصائية للفرضيات على إجراء قرار حول قيمة معلمة السكان. لنفترض ، في المثال السابق ، أننا نريد معالجة الاقتراح القائل بأن هناك مخاطر عالية من ضعف البصر بين العاملين في مصنع معين. ومن ثم فإن الفرضية العلمية التي سيتم اختبارها من خلال ملاحظاتنا التجريبية هي "وجود مخاطر عالية من ضعف البصر بين العاملين في مصنع معين". يوضح الإحصائيون مثل هذه الفرضيات من خلال تزوير الفرضية التكميلية "لا يوجد ارتفاع في مخاطر ضعف البصر". هذا يتبع العرض الرياضي لكل عبث وبدلاً من التحقق من تأكيد ما ، يتم استخدام الدليل التجريبي فقط لتزويره. الفرضية الإحصائية تسمى فرضية العدم. تتضمن الخطوة الثانية تحديد قيمة للمعامل الخاص بتوزيع الاحتمالات المستخدم لنمذجة التباين في الملاحظات. في أمثلةنا ، نظرًا لأن الظاهرة ثنائية (أي وجود / عدم وجود ضعف بصري) ، فإننا نختار التوزيع ذي الحدين مع المعلمة p ، احتمال ضعف البصر. تؤكد الفرضية الصفرية ذلك = 0.25 ، قل. يتم اختيار هذه القيمة من مجموعة المعرفة حول الموضوع والمعرفة المسبقة بالانتشار المعتاد لضعف البصر لدى السكان غير المعرضين (أي غير العاملين). لنفترض أن بياناتنا أنتجت تقديرًا = 0.50 ، من 30 عاملاً تم فحصهم.

هل يمكننا رفض فرضية العدم؟

إذا كانت الإجابة بنعم ، لصالح ماذا البديل فرضية؟

نحدد فرضية بديلة كمرشح إذا كان الدليل يملي رفض الفرضية الصفرية. تنص الفرضيات البديلة غير الاتجاهية (ذات الوجهين) على أن معلمة السكان تختلف عن القيمة المذكورة في الفرضية الصفرية ؛ تنص الفرضيات البديلة الاتجاهية (من جانب واحد) على أن معلمة المحتوى أكبر (أو أقل) من القيمة الخالية.

الجدول 5. التوزيع ذي الحدين. احتمالات النجاح ل  = 0.25 في ن = 30 تجربة

X

احتمال

الاحتمال التراكمي

0

0.0002

0.0002

1

0.0018

0.0020

2

0.0086

0.0106

3

0.0269

0.0374

4

0.0604

0.0979

5

0.1047

0.2026

6

0.1455

0.3481

7

0.1662

0.5143

8

0.1593

0.6736

9

0.1298

0.8034

10

0.0909

0.8943

11

0.0551

0.9493

12

0.0291

0.9784

13

0.0134

0.9918

14

0.0054

0.9973

15

0.0019

0.9992

16

0.0006

0.9998

17

0.0002

1.0000

.

.

.

30

0.0000

1.0000

 

في ظل الفرضية الصفرية ، يمكننا حساب التوزيع الاحتمالي لنتائج مثالنا. يوضح الجدول 5 ، ل = 0.25 و n = 30 ، الاحتمالات (انظر المعادلة (1)) والاحتمالات التراكمية:

من هذا الجدول نحصل على احتمال وجود x ³ 15 عاملاً يعانون من إعاقة بصرية

P(x ³15) = 1 - P(x15) = 1 - 0.9992 = 0.0008

هذا يعني أنه من غير المحتمل للغاية أن نلاحظ 15 عاملاً أو أكثر يعانون من إعاقة بصرية إذا كانوا قد عانوا من انتشار المرض بين السكان غير المعرضين. لذلك ، يمكننا رفض فرضية العدم والتأكيد على أن هناك انتشارًا أعلى لضعف البصر في مجتمع العمال الذين تمت دراستهم.

متى n× ص ³ 5 و n× (1-) ³ 5 ، يمكننا استخدام تقريب غاوسي:

من جدول التوزيع القياسي Gaussian نحصل على:

P(| ض |>2.95) = 0.0008

باتفاق وثيق مع النتائج الدقيقة. من هذا التقريب يمكننا أن نرى أن الهيكل الأساسي للاختبار الإحصائي للفرضية يتكون من نسبة الإشارة إلى الضوضاء. في حالتنا ، الإشارة هي (p-) ، الانحراف الملحوظ عن الفرضية الصفرية ، بينما الضوضاء هي الانحراف المعياري لـ P:

كلما زادت النسبة ، قل احتمال القيمة الخالية.

عند اتخاذ القرارات بشأن الفرضيات الإحصائية ، يمكن أن نتحمل نوعين من الأخطاء: خطأ من النوع الأول ، ورفض الفرضية الصفرية عندما تكون صحيحة ؛ أو خطأ من النوع الثاني ، قبول الفرضية الصفرية عندما تكون خاطئة. مستوى الاحتمال ، أو قيمة ف هو احتمال حدوث خطأ من النوع الأول ، يُشار إليه بالحرف اليوناني أ. يتم حساب هذا من التوزيع الاحتمالي للملاحظات تحت فرضية العدم. من المعتاد التحديد المسبق لمستوى الخطأ a (على سبيل المثال ، 5٪ ، 1٪) ورفض الفرضية الصفرية عندما يكون لنتيجة ملاحظتنا احتمال مساوٍ أو أقل من هذا المستوى الحرج المزعوم.

يُشار إلى احتمال حدوث خطأ من النوع الثاني بالحرف اليوناني β. لحسابها ، نحتاج إلى تحديد ، في الفرضية البديلة ، قيمة α للمعلمة المراد اختبارها (في مثالنا ، قيمة α لـ ). الفرضيات البديلة العامة (تختلف عن ، أكبر من ، أقل من) ليست مفيدة. من الناحية العملية ، فإن قيمة β لمجموعة من الفرضيات البديلة مهمة ، أو مكملها ، والذي يسمى القوة الإحصائية للاختبار. على سبيل المثال ، عند تحديد قيمة الخطأ α عند 5٪ ، من الجدول 5 ، نجد:

P(x ³12) <0.05

تحت فرضية العدم = 0.25. إذا كنا سنراقب على الأقل x = 12 نجاحًا ، فإننا نرفض الفرضية الصفرية. قيم β المقابلة وقوة x = 12 بالجدول 6. 

الجدول 6. خطأ وقوة من النوع الثاني لـ x = 12 ، n = 30 ، α = 0.05

β

الطاقة

0.30

0.9155

0.0845

0.35

0.7802

0.2198

0.40

0.5785

0.4215

0.45

0.3592

0.6408

0.50

0.1808

0.8192

0.55

0.0714

0.9286

 

في هذه الحالة ، لا يمكن لبياناتنا التمييز بين ما إذا كان أكبر من القيمة الخالية البالغة 0.25 ولكنها أقل من 0.50 ، لأن قوة الدراسة منخفضة جدًا (<80٪) لتلك القيم من <0.50 - أي أن حساسية دراستنا هي 8٪ لـ = 0.3، 22٪ ل = 0.35 ، ... ، 64٪ = 0.45.

الطريقة الوحيدة لتحقيق مستوى أقل أو أعلى من القوة هي زيادة حجم الدراسة. على سبيل المثال ، في الجدول 7 نبلغ عن β والقوة لـ n = 40 ؛ كما هو متوقع ، يجب أن نكون قادرين على اكتشاف  قيمة أكبر من 0.40. 

الجدول 7. خطأ وقوة من النوع الثاني لـ x = 12 ، n = 40 ، α = 0.05

β

الطاقة

0.30

0.5772

0.4228

0.35

0.3143

0.6857

0.40

0.1285

0.8715

0.45

0.0386

0.8614

0.50

0.0083

0.9917

0.55

0.0012

0.9988

 

يعتمد تصميم الدراسة على الفحص الدقيق لمجموعة الفرضيات البديلة التي تستحق الدراسة وضمان قوة الدراسة لتوفير حجم عينة مناسب.

في الأدبيات الوبائية ، تم التأكيد على أهمية توفير تقديرات موثوقة للمخاطر. لذلك ، من المهم الإبلاغ عن فترات الثقة (إما 95٪ أو 90٪) من أ p- قيمة اختبار الفرضية. باتباع نفس النوع من التفكير ، ينبغي إيلاء الاهتمام لتفسير النتائج من الدراسات صغيرة الحجم: بسبب الطاقة المنخفضة ، حتى التأثيرات الوسيطة يمكن أن لا يتم اكتشافها ، ومن ناحية أخرى ، قد لا يتم تكرار التأثيرات الكبيرة في وقت لاحق.

طرق متقدمة

تزايدت درجة تعقيد الأساليب الإحصائية المستخدمة في سياق الطب المهني خلال السنوات القليلة الماضية. يمكن العثور على التطورات الرئيسية في مجال النمذجة الإحصائية. كانت عائلة Nelder و Wedderburn للنماذج غير الغاوسية (النماذج الخطية المعممة) واحدة من المساهمات الأكثر لفتًا للنظر في زيادة المعرفة في مجالات مثل علم الأوبئة المهنية ، حيث تكون متغيرات الاستجابة ذات الصلة ثنائية (على سبيل المثال ، البقاء / الموت) أو التهم (على سبيل المثال ، عدد الحوادث الصناعية).

كانت هذه نقطة البداية للتطبيق المكثف لنماذج الانحدار كبديل لأنواع التحليل الأكثر تقليدية القائمة على جداول الطوارئ (التحليل البسيط والطبقي). تُستخدم الآن بواسون وكوكس والانحدار اللوجستي بشكل روتيني لتحليل الدراسات الطولية ودراسات الحالة والشواهد ، على التوالي. هذه النماذج هي نظير الانحدار الخطي لمتغيرات الاستجابة الفئوية ولها ميزة أنيقة تتمثل في توفير المقياس الوبائي المناسب للارتباط مباشرة. على سبيل المثال ، معاملات انحدار بواسون هي لوغاريتم نسب المعدل ، بينما معاملات الانحدار اللوجستي هي سجل نسب الأرجحية.

أخذ هذا كمعيار ، فقد اتخذت التطورات الإضافية في مجال النمذجة الإحصائية اتجاهين رئيسيين: نماذج للتدابير الفئوية المتكررة والنماذج التي توسع النماذج الخطية المعممة (النماذج المضافة المعممة). في كلتا الحالتين ، تركز الأهداف على زيادة مرونة الأدوات الإحصائية من أجل التعامل مع المشكلات الأكثر تعقيدًا الناشئة عن الواقع. هناك حاجة إلى نماذج القياسات المتكررة في العديد من الدراسات المهنية حيث تكون وحدات التحليل على مستوى فرعي. على سبيل المثال:

  1. يجب أن تأخذ دراسة تأثير ظروف العمل على متلازمة النفق الرسغي في الاعتبار كلتا يدي شخص غير مستقلتين عن بعضهما البعض.
  2. يمكن تقييم تحليل الاتجاهات الزمنية للملوثات البيئية وتأثيرها على أنظمة الجهاز التنفسي للأطفال باستخدام نماذج مرنة للغاية نظرًا لصعوبة الحصول على الشكل الوظيفي الدقيق لعلاقة الجرعة والاستجابة.

 

شوهد تطور مواز وربما أسرع في سياق إحصائيات بايز. انهار الحاجز العملي لاستخدام طرق بايزي بعد إدخال أساليب الكمبيوتر المكثف. سمحت لنا إجراءات مونت كارلو مثل مخططات أخذ عينات جيبس ​​بتجنب الحاجة إلى التكامل العددي لحساب التوزيعات الخلفية التي تمثل الميزة الأكثر تحديًا لطرق بايز. وجد عدد تطبيقات نماذج بايز في المشكلات الحقيقية والمعقدة مساحة متزايدة في المجلات التطبيقية. على سبيل المثال ، غالبًا ما يتم التعامل مع التحليلات الجغرافية والارتباطات البيئية على مستوى المنطقة الصغيرة ونماذج التنبؤ بالإيدز باستخدام مناهج بايز. يتم الترحيب بهذه التطورات لأنها لا تمثل فقط زيادة في عدد الحلول الإحصائية البديلة التي يمكن استخدامها في تحليل البيانات الوبائية ، ولكن أيضًا لأن نهج بايز يمكن اعتباره استراتيجية أكثر سلامة.

 

الرجوع

أظهرت المقالات السابقة من هذا الفصل الحاجة إلى تقييم دقيق لتصميم الدراسة من أجل استخلاص استنتاجات موثوقة من الملاحظات الوبائية. على الرغم من أنه تم الادعاء بأن الاستنتاجات في علم الأوبئة القائم على الملاحظة ضعيفة بسبب الطبيعة غير التجريبية للنظام ، لا يوجد تفوق داخلي للتجارب العشوائية ذات الشواهد أو أنواع أخرى من التصميم التجريبي على الملاحظة جيدة التخطيط (Cornfield 1954). ومع ذلك ، فإن استخلاص الاستنتاجات السليمة يتطلب تحليلًا شاملاً لتصميم الدراسة من أجل تحديد المصادر المحتملة للتحيز والارتباك. يمكن أن تنشأ كل من النتائج الإيجابية الخاطئة والسلبية الخاطئة من أنواع مختلفة من التحيز.

في هذه المقالة ، تمت مناقشة بعض الإرشادات التي تم اقتراحها لتقييم الطبيعة السببية للملاحظات الوبائية. بالإضافة إلى ذلك ، على الرغم من أن العلم الجيد هو مقدمة للبحوث الوبائية الصحيحة أخلاقياً ، إلا أن هناك قضايا إضافية ذات صلة بالمخاوف الأخلاقية. لذلك خصصنا بعض النقاش لتحليل المشكلات الأخلاقية التي قد تنشأ عند إجراء الدراسات الوبائية.

تقييم السببية

ناقش العديد من المؤلفين تقييم السببية في علم الأوبئة (Hill 1965؛ Buck 1975؛ Ahlbom 1984؛ Maclure 1985؛ Miettinen 1985؛ Rothman 1986؛ Weed 1986؛ Schlesselman 1987؛ Maclure 1988؛ Weed 1988؛ Karhausen 1995). واحدة من نقاط المناقشة الرئيسية هي ما إذا كان علم الأوبئة يستخدم أو يجب أن يستخدم نفس المعايير للتأكد من العلاقات بين السبب والنتيجة كما هو مستخدم في العلوم الأخرى.

لا ينبغي الخلط بين الأسباب والآليات. على سبيل المثال ، الأسبست هو سبب ورم الظهارة المتوسطة ، في حين أن طفرة الجين الورمي هي آلية مفترضة. على أساس الأدلة الموجودة ، من المحتمل أن (أ) التعرضات الخارجية المختلفة يمكن أن تعمل في نفس المراحل الميكانيكية و (ب) عادة لا يوجد تسلسل ثابت وضروري للخطوات الآلية في تطور المرض. على سبيل المثال ، يتم تفسير التسرطن على أنه سلسلة من التحولات العشوائية (الاحتمالية) ، من الطفرة الجينية إلى تكاثر الخلايا إلى الطفرة الجينية مرة أخرى ، والتي تؤدي في النهاية إلى الإصابة بالسرطان. بالإضافة إلى ذلك ، فإن التسرطن هو عملية متعددة العوامل - أي أن التعرضات الخارجية المختلفة قادرة على التأثير عليها وليس أي منها ضروريًا في الأشخاص المعرضين للإصابة. من المرجح أن ينطبق هذا النموذج على العديد من الأمراض بالإضافة إلى السرطان.

تشير هذه الطبيعة متعددة العوامل والاحتمالية لمعظم علاقات التعرض والمرض إلى أن فك تشابك الدور الذي يلعبه تعرض واحد محدد يمثل مشكلة. بالإضافة إلى ذلك ، تمنعنا الطبيعة الرقابية لعلم الأوبئة من إجراء تجارب يمكن أن توضح العلاقات المسببة للأمراض من خلال التغيير المتعمد لمسار الأحداث. لا تعني ملاحظة وجود ارتباط إحصائي بين التعرض والمرض أن الارتباط سببي. على سبيل المثال ، فسر معظم علماء الأوبئة العلاقة بين التعرض لعادم الديزل وسرطان المثانة على أنه سبب سببي ، لكن البعض الآخر ادعى أن العمال المعرضين لعادم الديزل (معظمهم من سائقي الشاحنات وسيارات الأجرة) هم في الغالب مدخنون للسجائر أكثر من الأفراد غير المعرضين. . وبالتالي فإن الارتباط الملحوظ ، وفقًا لهذا الادعاء ، سيكون "مرتبكًا" بعامل خطر معروف مثل التدخين.

نظرًا للطبيعة الاحتمالية متعددة العوامل لمعظم جمعيات التعرض للأمراض ، فقد طور علماء الأوبئة مبادئ توجيهية للتعرف على العلاقات التي من المحتمل أن تكون سببية. هذه هي الإرشادات التي اقترحها السير برادفورد هيل للأمراض المزمنة (1965):

  • قوة الجمعية
  • تأثير الاستجابة للجرعة
  • عدم وجود غموض زمني
  • اتساق النتائج
  • المعقولية البيولوجية
  • تماسك الأدلة
  • خصوصية الجمعية.

 

لا ينبغي النظر إلى هذه المعايير إلا كمبادئ توجيهية عامة أو أدوات عملية ؛ في الواقع ، التقييم العلمي السببي هو عملية تكرارية تتمحور حول قياس علاقة التعرض بالمرض. ومع ذلك ، غالبًا ما تستخدم معايير هيل كوصف موجز وعملي لإجراءات الاستدلال السببي في علم الأوبئة.

دعونا ننظر في مثال العلاقة بين التعرض لكلوريد الفينيل والساركوما الوعائية في الكبد ، بتطبيق معايير هيل.

إن التعبير المعتاد عن نتائج الدراسة الوبائية هو مقياس لدرجة الارتباط بين التعرض والمرض (معيار هيل الأول). يعني الخطر النسبي (RR) الأكبر من الوحدة أن هناك ارتباطًا إحصائيًا بين التعرض والمرض. على سبيل المثال ، إذا كان معدل الإصابة بالساركوما الوعائية في الكبد عادةً 1 من كل 10 ملايين ، ولكنه كان 1 من كل 100,000 من بين أولئك الذين تعرضوا لكلوريد الفينيل ، فإن RR يكون 100 (أي الأشخاص الذين يعملون مع كلوريد الفينيل لديهم زيادة 100 مرة خطر الإصابة بساركوما وعائية مقارنة بالأشخاص الذين لا يعملون مع كلوريد الفينيل).

من المرجح أن يكون الارتباط سببيًا عندما يزداد الخطر مع زيادة مستويات التعرض (تأثير الجرعة والاستجابة ، معيار هيل الثاني) وعندما تكون العلاقة الزمنية بين التعرض والمرض منطقية على أسس بيولوجية (التعرض يسبق التأثير و طول فترة "الاستقراء" هذه متوافق مع النموذج البيولوجي للمرض ؛ معيار هيل الثالث). بالإضافة إلى ذلك ، من المرجح أن يكون الارتباط سببيًا عندما يتم الحصول على نتائج مماثلة من قبل الآخرين الذين تمكنوا من تكرار النتائج في ظروف مختلفة ("التناسق" ، معيار هيل الرابع).

يتطلب التحليل العلمي للنتائج تقييم المعقولية البيولوجية (معيار هيل الخامس). يمكن تحقيق ذلك بطرق مختلفة. على سبيل المثال ، معيار بسيط هو تقييم ما إذا كان "السبب" المزعوم قادرًا على الوصول إلى العضو المستهدف (على سبيل المثال ، لا يمكن للمواد المستنشقة التي لا تصل إلى الرئة أن تنتشر في الجسم). أيضًا ، الأدلة الداعمة من الدراسات التي أجريت على الحيوانات مفيدة: إن ملاحظة الساركوما الوعائية الكبدية في الحيوانات المعالجة بكلوريد الفينيل تعزز بقوة الارتباط الذي لوحظ في الإنسان.

يعد التماسك الداخلي للملاحظات (على سبيل المثال ، زيادة RR بالمثل في كلا الجنسين) معيارًا علميًا مهمًا (معيار هيل السادس). تزداد احتمالية حدوث السببية عندما تكون العلاقة محددة للغاية - أي تتضمن أسبابًا نادرة و / أو أمراضًا نادرة ، أو نوعًا نسجيًا / مجموعة فرعية معينة من المرضى (معيار هيل السابع).

"الاستقراء العددي" (التعداد البسيط لحالات الارتباط بين التعرض والمرض) غير كافٍ لوصف الخطوات الاستقرائية في التفكير السببي تمامًا. عادة ، تنتج نتيجة الاستقراء العددي ملاحظة معقدة ولا تزال مشوشة لأن السلاسل السببية المختلفة أو ، في كثير من الأحيان ، علاقة سببية حقيقية والتعرضات الأخرى غير ذات الصلة ، متشابكة. يجب استبعاد التفسيرات البديلة من خلال "الاستقراء الإقصائي" ، مما يدل على أن الارتباط من المحتمل أن يكون سببيًا لأنه ليس "مرتبكًا" مع الآخرين. التعريف البسيط للتفسير البديل هو "عامل خارجي يختلط تأثيره مع تأثير التعرض للفائدة ، وبالتالي يشوه تقدير المخاطر للتعرض للفائدة" (Rothman 1986).

يتمثل دور الاستقراء في توسيع المعرفة ، في حين أن دور الاستنتاج هو "نقل الحقيقة" (Giere 1979). يفحص التفكير الاستنتاجي تصميم الدراسة ويحدد الارتباطات التي ليست صحيحة تجريبيًا ، ولكنها صحيحة منطقيًا فقط. هذه الجمعيات ليست حقيقة واقعة ، ولكنها ضرورات منطقية. على سبيل المثال ، أ اختيار التحيز يحدث عندما يتم اختيار المجموعة المعرضة من بين المرضى (كما هو الحال عندما نبدأ دراسة جماعية نقوم بتجنيد مجموعة من حالات الساركوما الوعائية في الكبد باعتبارها "معرضة" لكلوريد الفينيل) أو عندما يتم اختيار المجموعة غير المعرضة من بين الأشخاص الأصحاء. في كلتا الحالتين ، يكون الارتباط الموجود بين التعرض والمرض بالضرورة (منطقيًا) ولكنه ليس صحيحًا من الناحية التجريبية (Vineis 1991).

في الختام ، حتى عندما ينظر المرء إلى طبيعته القائمة على الملاحظة (غير التجريبية) ، فإن علم الأوبئة لا يستخدم الإجراءات الاستنتاجية التي تختلف اختلافًا جوهريًا عن تقاليد التخصصات العلمية الأخرى (هيوم 1978 ؛ شافنر 1993).

القضايا الأخلاقية في البحوث الوبائية

بسبب التفاصيل الدقيقة التي ينطوي عليها استنتاج السببية ، يجب أن يمارس علماء الأوبئة عناية خاصة في تفسير دراساتهم. في الواقع ، تنبع العديد من الاهتمامات ذات الطبيعة الأخلاقية من هذا.

أصبحت القضايا الأخلاقية في البحث الوبائي موضوع نقاش مكثف (Schulte 1989 ؛ Soskolne 1993 ؛ Beauchamp et al.1991). السبب واضح: علماء الأوبئة ، ولا سيما علماء الأوبئة المهنية والبيئية ، غالبًا ما يدرسون القضايا ذات الآثار الاقتصادية والاجتماعية والصحية الهامة. يمكن أن تؤثر كل من النتائج السلبية والإيجابية المتعلقة بالارتباط بين التعرض للمواد الكيميائية المحددة والأمراض على حياة الآلاف من الأشخاص ، وتؤثر على القرارات الاقتصادية ، وبالتالي تؤثر بشكل خطير على الخيارات السياسية. وبالتالي ، قد يكون عالم الأوبئة تحت الضغط ، ويمكن أن يغريه أو حتى يشجعه الآخرون لتغيير - بشكل هامشي أو جوهري - تفسير نتائج تحقيقاته.

من بين العديد من القضايا ذات الصلة ، شفافية جمع البيانات والترميز والحوسبة والتحليل أمر أساسي كدفاع ضد مزاعم التحيز من جانب الباحث. ومن الأمور الحاسمة أيضًا ، والتي من المحتمل أن تتعارض مع هذه الشفافية ، حق الأشخاص المسجلين في البحوث الوبائية في الحماية من الكشف عن المعلومات الشخصية
(سرية مسائل).

من وجهة نظر سوء السلوك الذي يمكن أن ينشأ بشكل خاص في سياق الاستدلال السببي ، فإن الأسئلة التي يجب أن تعالجها المبادئ التوجيهية الأخلاقية هي:

  • من يملك البيانات وإلى متى يجب الاحتفاظ بالبيانات؟
  • ما الذي يشكل سجلاً موثوقًا للعمل الذي تم إنجازه؟
  • هل تسمح المنح العامة في الميزانية بالتكاليف المرتبطة بالتوثيق الملائم والأرشفة وإعادة تحليل البيانات؟
  • هل هناك دور للمحقق الرئيسي في إعادة تحليل أي طرف ثالث لبياناته؟
  • هل توجد معايير ممارسة لتخزين البيانات؟
  • هل ينبغي لعلماء الأوبئة المهنية والبيئية أن يؤسسوا مناخًا معياريًا يمكن فيه إجراء تدقيق أو تدقيق جاهز للبيانات؟
  • كيف تعمل ممارسات تخزين البيانات الجيدة على منع ليس فقط سوء السلوك ، ولكن أيضًا ادعاءات سوء السلوك؟
  • ما الذي يشكل سوء سلوك في علم الأوبئة المهنية والبيئية فيما يتعلق بإدارة البيانات وتفسير النتائج والدعوة؟
  • ما هو دور اختصاصي علم الأوبئة و / أو الهيئات المهنية في تطوير معايير الممارسة والمؤشرات / النتائج لتقييمها ، والمساهمة بالخبرات في أي دور للدعوة؟
  • ما هو الدور الذي تلعبه الهيئة / المنظمة المهنية في التعامل مع المخاوف المتعلقة بالأخلاقيات والقانون؟ (سوسكولن 1993)

 

تتعلق القضايا الحاسمة الأخرى ، في حالة علم الأوبئة المهنية والبيئية ، بإشراك العمال في المراحل الأولية من الدراسات ، وإصدار نتائج الدراسة للأشخاص الذين تم تسجيلهم والذين تأثروا بشكل مباشر (Schulte 1989 ). لسوء الحظ ، ليس من الممارسات الشائعة أن يشارك العمال المسجلين في الدراسات الوبائية في مناقشات تعاونية حول أغراض الدراسة وتفسيرها والاستخدامات المحتملة للنتائج (والتي قد تكون مفيدة ومضرة للعامل).

تم توفير إجابات جزئية على هذه الأسئلة من خلال الإرشادات الحديثة (Beauchamp et al. 1991؛ CIOMS 1991). ومع ذلك ، في كل بلد ، يجب أن تشارك الاتحادات المهنية لعلماء الأوبئة المهنية في مناقشة شاملة حول القضايا الأخلاقية ، وربما تبني مجموعة من المبادئ التوجيهية الأخلاقية المناسبة للسياق المحلي مع الاعتراف بالمعايير المعيارية المقبولة دوليًا للممارسة.

 

الرجوع

يعد توثيق الأمراض المهنية في بلد مثل تايوان تحديًا للطبيب المهني. بسبب عدم وجود نظام يتضمن أوراق بيانات سلامة المواد (MSDS) ، لم يكن العمال عادة على دراية بالمواد الكيميائية التي يعملون بها. نظرًا لأن العديد من الأمراض المهنية لها فترات انتقال طويلة ولا تظهر أي أعراض وعلامات محددة حتى تظهر سريريًا ، فإن التعرف على الأصل المهني وتحديده غالبًا ما يكون صعبًا للغاية.

للتحكم بشكل أفضل في الأمراض المهنية ، قمنا بالوصول إلى قواعد البيانات التي توفر قائمة كاملة نسبيًا من المواد الكيميائية الصناعية ومجموعة من العلامات و / أو الأعراض المحددة. بالاقتران مع النهج الوبائي للتخمينات والتفنيد (أي النظر في جميع التفسيرات البديلة الممكنة واستبعادها) ، قمنا بتوثيق أكثر من عشرة أنواع من الأمراض المهنية وتفشي التسمم الغذائي. نوصي بتطبيق نهج مماثل على أي بلد آخر في وضع مماثل ، وأن يتم الدعوة إلى نظام يتضمن صحيفة تعريف (مثل MSDS) لكل مادة كيميائية وتنفيذه كوسيلة للتمكين من التعرف السريع ومن ثم منع التعرض المهني. الأمراض.

التهاب الكبد في مصنع طباعة ملونة

تم إدخال ثلاثة عمال من مصنع طباعة ملونة إلى المستشفيات المجتمعية في عام 1985 مع ظهور مظاهر التهاب الكبد الحاد. كان أحد الثلاثة مصابًا بالفشل الكلوي الحاد. نظرًا لانتشار التهاب الكبد الفيروسي بشكل كبير في تايوان ، يجب أن نعتبر الأصل الفيروسي من بين المسببات المرضية المحتملة. يجب أيضًا تضمين الكحول وتعاطي المخدرات ، وكذلك المذيبات العضوية في مكان العمل. نظرًا لعدم وجود نظام MSDS في تايوان ، لم يكن الموظفون ولا صاحب العمل على دراية بجميع المواد الكيميائية المستخدمة في المصنع (Wang 1991).

كان علينا تجميع قائمة بالعوامل السامة للكبد والكلية من العديد من قواعد البيانات السمية. بعد ذلك ، استنتجنا جميع الاستدلالات الممكنة من الفرضيات المذكورة أعلاه. على سبيل المثال ، إذا كان فيروس التهاب الكبد A (HAV) هو المسببات المرضية ، فيجب أن نلاحظ وجود الأجسام المضادة (HAV-IgM) بين العمال المصابين ؛ إذا كان فيروس التهاب الكبد B هو المسببات المرضية ، فيجب أن نلاحظ المزيد من المستضدات السطحية لالتهاب الكبد B (HBsAg) بين العمال المصابين مقارنة بالعاملين غير المصابين ؛ إذا كان الكحول هو المسببات الرئيسية ، يجب أن نلاحظ المزيد من متعاطي الكحول أو مدمني الكحول المزمنين بين العمال المتضررين ؛ إذا كان أي مذيب سام (مثل الكلوروفورم) هو المسببات المرضية ، فيجب أن نجده في مكان العمل.

قمنا بإجراء تقييم طبي شامل لكل عامل. تم دحض المسببات الفيروسية بسهولة ، وكذلك فرضية الكحول ، لأنه لا يمكن دعمها بالأدلة.

بدلاً من ذلك ، خضع 17 من 25 عاملاً من المصنع لاختبارات وظائف الكبد غير الطبيعية ، وتم العثور على ارتباط كبير بين وجود وظائف الكبد غير الطبيعية وتاريخ العمل مؤخرًا داخل أي من الغرف الثلاث التي تم فيها توصيل نظام تكييف الهواء. مثبتة لتبريد آلات الطباعة. بقي الارتباط بعد التقسيم الطبقي حسب الحالة الحاملة للالتهاب الكبدي B. وقد تقرر لاحقًا أن الحادث وقع بعد الاستخدام غير المقصود لـ "عامل التنظيف" (الذي كان رابع كلوريد الكربون) لتنظيف مضخة في آلة الطباعة. علاوة على ذلك ، أظهر اختبار محاكاة لعملية تنظيف المضخة مستويات الهواء المحيط لرابع كلوريد الكربون من 115 إلى 495 جزء في المليون ، مما قد يؤدي إلى تلف الكبد. في محاولة تفنيد أخرى ، من خلال التخلص من رابع كلوريد الكربون في مكان العمل ، وجدنا أنه لم تحدث حالات جديدة أخرى ، وتحسن جميع العمال المتضررين بعد الإبعاد من مكان العمل لمدة 20 يومًا. لذلك ، خلصنا إلى أن الفاشية كانت من استخدام رابع كلوريد الكربون.

الأعراض العصبية في مصنع طباعة ملونة

في سبتمبر 1986 ، أصيب أحد المتدربين في مصنع للطباعة الملونة في تشانغ هوا فجأة بضعف ثنائي حاد وشلل تنفسي. وزعم والد الضحية عبر الهاتف أن هناك عدة عمال آخرين ظهرت عليهم أعراض مماثلة. نظرًا لأنه تم توثيق محلات الطباعة الملونة ذات مرة على أنها تعاني من أمراض مهنية ناتجة عن التعرض للمذيبات العضوية ، فقد ذهبنا إلى موقع العمل لتحديد المسببات مع فرضية احتمالية التسمم بالمذيبات في الاعتبار (Wang 1991).

ومع ذلك ، كانت ممارستنا الشائعة هي النظر في جميع التخمينات البديلة ، بما في ذلك المشاكل الطبية الأخرى بما في ذلك ضعف وظيفة الخلايا العصبية الحركية العليا ، والعصبونات الحركية السفلية ، وكذلك الموصل العصبي العضلي. مرة أخرى ، استنتجنا بيانات النتائج من الفرضيات المذكورة أعلاه. على سبيل المثال ، إذا كان هناك أي مذيب تم الإبلاغ عنه لإنتاج اعتلال الأعصاب المتعدد (على سبيل المثال ، n-hexane ، methyl butylketone ، acrylamide) هو السبب ، فإنه من شأنه أيضًا أن يضعف سرعة التوصيل العصبي (NCV) ؛ إذا كانت هناك مشاكل طبية أخرى تشمل الخلايا العصبية الحركية العليا ، فستكون هناك علامات على ضعف الوعي و / أو الحركة اللاإرادية.

كشفت الملاحظات الميدانية أن جميع العاملين المتأثرين لديهم وعي واضح طوال الدورة السريرية. أظهرت دراسة NCV لثلاثة عمال مصابين أن الخلايا العصبية الحركية السفلية سليمة. لم تكن هناك حركة لا إرادية ، ولم يكن هناك تاريخ من الأدوية أو اللدغات قبل ظهور الأعراض ، وكان اختبار نيوستيغمين سلبيًا. تم العثور على ارتباط كبير بين المرض وتناول الإفطار في كافيتريا المصنع في 26 أو 27 سبتمبر ؛ سبعة من سبعة عمال متضررين مقابل سبعة من 32 عاملاً غير متأثر تناولوا الإفطار في المصنع في هذين اليومين. أظهرت جهود اختبار أخرى أنه تم اكتشاف توكسين البوتولينوم من النوع أ في الفول السوداني المعلب الذي تصنعه شركة غير مرخصة ، كما أظهرت عيّنته نموًا كاملاً لـ كلوستريديوم البوتولينوم. كانت آخر تجربة تفنيد هي إزالة مثل هذه المنتجات من السوق التجارية ، والتي لم تسفر عن قضايا جديدة. وثق هذا التحقيق الحالات الأولى للتسمم الغذائي من أحد المنتجات الغذائية التجارية في تايوان.

آفات الجلد السابقة للتخثر بين مصنعي الباراكوات

في يونيو 1983 ، قام عاملان من مصنع لتصنيع الباراكوات بزيارة عيادة للأمراض الجلدية يشتكون من العديد من اللطاخات ثنائية التصبغ مع تغيرات فرط التقرن في أجزاء من اليدين والرقبة والوجه معرضة للشمس. أظهرت بعض عينات الجلد أيضًا تغيرات في بوينويد. منذ أن تم الإبلاغ عن آفات جلدية خبيثة وسابقة للسرطان بين عمال تصنيع البيبريديل ، كان هناك شك كبير في وجود سبب مهني. ومع ذلك ، كان علينا أيضًا النظر في الأسباب (أو الفرضيات) البديلة الأخرى لسرطان الجلد مثل التعرض للإشعاع المؤين أو قطران الفحم أو القار أو السخام أو أي هيدروكربونات أخرى متعددة الحلقات (PAH). لاستبعاد كل هذه التخمينات ، أجرينا دراسة في عام 1985 ، وقمنا بزيارة جميع المصانع الـ 28 التي شاركت في تصنيع الباراكوات أو تعبئته وفحص عمليات التصنيع وكذلك العمال (Wang et al. 1987 ؛ Wang 1993).

قمنا بفحص 228 عاملاً ولم يتعرض أي منهم لمسرطنات الجلد المذكورة أعلاه باستثناء ضوء الشمس و 4'-4'-bipyridine وأيزومراته. بعد استبعاد العمال الذين تعرضوا لتعرضات متعددة ، وجدنا أن واحدًا من كل سبعة إداريين واثنين من أصل 82 عاملاً في تعبئة الباراكوات أصيبوا بآفات جلدية مفرطة التصبغ ، مقارنةً بثلاثة من كل ثلاثة عمال يشاركون في عملية التبلور والطرد المركزي بالبيبيريدين فقط. علاوة على ذلك ، فإن جميع العاملين السبعة عشر المصابين بفرط التقرن أو آفات بوين لديهم تاريخ من التعرض المباشر للبيبيريديل وأيزومراته. كلما طالت فترة التعرض للبيبيريديل ، زادت احتمالية تطور الآفات الجلدية ، ولا يمكن تفسير هذا الاتجاه بأشعة الشمس أو العمر كما يتضح من التقسيم الطبقي وتحليل الانحدار اللوجستي. ومن ثم ، نُسبت الآفة الجلدية مبدئيًا إلى مزيج من التعرض للبيبيريديل وأشعة الشمس. لقد قمنا بمحاولات تفنيد أخرى للمتابعة في حالة حدوث أي حالة جديدة بعد إرفاق جميع العمليات التي تنطوي على التعرض للبيبيريدل. لم يتم العثور على حالة جديدة.

المناقشة والاستنتاجات

لقد أوضحت الأمثلة الثلاثة المذكورة أعلاه أهمية اعتماد نهج تفنيد وقاعدة بيانات للأمراض المهنية. الأول يجعلنا دائمًا نفكر في الفرضيات البديلة بنفس طريقة الفرضية الحدسية الأولية ، بينما توفر الثانية قائمة مفصلة بالعوامل الكيميائية التي يمكن أن توجهنا نحو المسببات الحقيقية. أحد القيود المحتملة لهذا النهج هو أنه يمكننا فقط النظر في تلك التفسيرات البديلة التي يمكننا تخيلها. إذا كانت قائمة البدائل الخاصة بنا غير مكتملة ، فقد يتم تركنا بلا إجابة أو إجابة خاطئة. لذلك ، فإن وجود قاعدة بيانات شاملة عن الأمراض المهنية أمر بالغ الأهمية لنجاح هذه الاستراتيجية.

اعتدنا على بناء قاعدة البيانات الخاصة بنا بطريقة شاقة. ومع ذلك ، فإن قواعد بيانات OSH-ROM المنشورة مؤخرًا ، والتي تحتوي على قاعدة بيانات NIOSHTIC لأكثر من 160,000 ملخص ، قد تكون واحدة من أكثر قواعد البيانات شمولاً لهذا الغرض ، كما نوقش في مكان آخر في موسوعة. علاوة على ذلك ، إذا حدث مرض مهني جديد ، فقد نبحث في قاعدة البيانات هذه ونستبعد جميع العوامل المسببة للأمراض المعروفة ، ولا نترك أي شيء دون دحض. في مثل هذه الحالة ، قد نحاول تحديد أو تعريف الوكيل الجديد (أو الإعداد المهني) على وجه التحديد قدر الإمكان بحيث يمكن أولاً تخفيف المشكلة ، ثم اختبار المزيد من الفرضيات. وتعد حالة الآفات الجلدية السابقة للالتهاب بين مصنعي الباراكوات مثالاً جيدًا على هذا النوع.

 

الرجوع

"إخلاء المسؤولية: لا تتحمل منظمة العمل الدولية المسؤولية عن المحتوى المعروض على بوابة الويب هذه والذي يتم تقديمه بأي لغة أخرى غير الإنجليزية ، وهي اللغة المستخدمة للإنتاج الأولي ومراجعة الأقران للمحتوى الأصلي. لم يتم تحديث بعض الإحصائيات منذ ذلك الحين. إنتاج الطبعة الرابعة من الموسوعة (4). "

المحتويات