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

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

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

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