Истраживачи су срећни када имају на располагању детаљну хронологију радног века радника која пружа историјски преглед послова које су обављали током времена. За ове раднике а матрица изложености послу затим се може подесити тако да омогућава да се свака промена посла кроз коју је радник прошао да буде повезана са специфичним информацијама о изложености.

Детаљне историје изложености морају бити сумиране у сврху анализе како би се утврдило да ли су евидентни обрасци који би могли бити повезани са здравственим и безбедносним проблемима на радном месту. Можемо да визуализујемо листу од, рецимо, 20 промена посла које је радник доживео током свог радног века. Затим постоји неколико алтернативних начина на које се детаљи о изложености (за сваку од 20 промена посла у овом примеру) могу сумирати, узимајући у обзир трајање и/или концентрацију/дозу/степен излагања.

Важно је напоменути, међутим, да се различити закључци из студије могу донети у зависности од одабране методе (Суарез-Алмазор ет ал. 1992). Пример пет збирних мера изложености током радног века приказан је у табели 1.

Табела 1. Формуле и димензије или јединице пет одабраних збирних мера изложености током радног века

Прилагођено из Суарез-Алмазор ет ал. 1992.

Индекс кумулативне изложености. Кумулативни индекс изложености (ЦЕИ) је еквивалентан „дози“ у токсиколошким студијама и представља збир, током радног века, производа степена изложености и трајања изложености за свако следеће радно место. Укључује време у своје јединице.

Средња оцена. Средња оцена (МГ) кумулира производе степена изложености и трајања изложености за сваки узастопни назив радног места (тј. ЦЕИ) и дели се са укупним временом изложености у било ком степену већем од нуле. МГ је независан од времена у својим јединицама; збирна мера за особу изложену дуготрајно високој концентрацији биће слична оној за особу изложену кратком периоду у високој концентрацији. Унутар било ког усклађеног скупа у дизајну са контролом случаја, МГ је просечна оцена експозиције по јединици изложеног времена. То је просечна оцена за време стварно изложено агенсу који се разматра.

Највиша оцена икада. Највиша оцена икада (ХГ) утврђује се скенирањем радне историје за задавање највише оцене у периоду посматрања коме је радник био изложен најмање седам дана. ХГ би могао погрешно представити изложеност особе током радног века јер је, по самој својој формулацији, заснована на максимизирању, а не на поступку усредњавања и стога је независна од трајања изложености у својим јединицама.

Временски пондерисана просечна оцена. Временски пондерисани просек (ТВА) је кумулативни индекс изложености (ЦЕИ) подељен укупним утрошеним временом. Унутар било ког упареног скупа у дизајну контроле случаја, ТВА оцена је просечна у односу на укупно утрошено време. Разликује се од МГ, који представља просек само за укупно време стварно изложеног. Дакле, ТВА оцена се може посматрати као просечна изложеност по јединици времена током пуног радног стажа без обзира на изложеност по себи.

Укупно време изложено. Укупно време изложености (ТТЕ) акумулира све временске периоде повезане са изложеношћу у јединицама времена. ТТЕ је привлачна због своје једноставности. Међутим, добро је прихваћено да здравствени ефекти морају бити повезани не само са трајањем излагања хемикалијама, већ и са интензитетом те изложености (тј. концентрацијом или степеном).

Јасно је да је корисност збирне мере изложености одређена одговарајућом тежином коју приписује или трајању или концентрацији изложености или обоје. Стога различите мере могу произвести различите резултате (Валкер и Блеттнер 1985). У идеалном случају, одабрана збирна мера треба да се заснива на скупу одбрањивих претпоставки у вези са постулираним биолошким механизмом за узрочник или повезаност болести која се проучава (Смитх 1987). Међутим, овај поступак није увек могућ. Врло често је непознат биолошки ефекат трајања излагања или концентрације испитиваног агенса. У овом контексту, употреба различитих мера изложености може бити корисна да се предложи механизам помоћу којег изложеност остварује свој ефекат.

Препоручује се да се, у недостатку доказаних модела за процену изложености, користе различите сумарне мере изложености током радног века за процену ризика. Овај приступ би олакшао поређење налаза у различитим студијама.

Назад

Епидемиологија укључује мерење појаве болести и квантификовање повезаности између болести и изложености.

Мере појаве болести

Појава болести се може мерити помоћу фреквенције (броји) али га боље описује Стопе, који се састоје од три елемента: броја погођених особа (бројилац), броја људи у изворној или основној популацији (тј. ризичној популацији) из које потичу погођене особе и обухваћени временски период. Именилац стопе је укупно људско време које је искусила изворна популација. Стопе омогућавају информативнија поређења између популација различитих величина од самог бројања. Ризик, вероватноћа да ће појединац развити болест у одређеном временском периоду, је пропорција, у распону од 0 до 1, и није стопа по себи. Стопа напада, удео људи у популацији који су погођени у одређеном временском периоду, технички је мера ризика, а не стопа.

Морбидитет специфичан за болест укључује учесталост, који се односи на број особа код којих је новодијагностикована болест од интереса. Преваленција односи се на број постојећих предмета. морталитет односи се на број особа које су умрле.

Учесталост се дефинише као број новодијагностикованих случајева у одређеном временском периоду, док је стопа инциденције да ли је овај број подељен укупним личним временом које је доживјела изворна популација (табела 1). За рак, стопе се обично изражавају као годишње стопе на 100,000 људи. Стопе за друге чешће болести могу се исказати на мањи број људи. На пример, стопе урођених мана се обично изражавају на 1,000 живорођених. Кумулативна инциденција, проценат људи који су оболели у одређеном временском периоду, је мера просечног ризика за популацију. 

Табела 1. Мере појаве болести: Хипотетичка популација посматрана за петогодишњи период

*Да бисмо поједноставили прорачуне, овај пример претпоставља да су се сви умрли догодили на крају петогодишњег периода тако да је свих 100 особа у популацији било живо пуних пет година.

Преваленција обухвата преваленција тачке, број случајева болести у одређеном тренутку, и преваленција периода, укупан број случајева болести за које се зна да су постојали у неком тренутку током одређеног периода.

морталитет, који се тиче смрти, а не новодијагностикованих случајева болести, одражава факторе који узрокују болест, као и факторе који се односе на квалитет медицинске неге, као што су скрининг, приступ медицинској нези и доступност ефикасних третмана. Сходно томе, напори за генерисање хипотеза и етиолошка истраживања могу бити информативнији и лакши за тумачење када се заснивају на инциденци, а не на подацима о морталитету. Међутим, подаци о морталитету су често доступнији за велике популације него подаци о инциденци.

Термин морталитет опште прихваћено да означава стопу смрти од свих узрока заједно, док стопа смртности је стопа смрти од једног специфичног узрока. За дату болест, стопа смртности (технички пропорција, а не стопа) је број особа које умиру од болести током одређеног временског периода подељен са бројем особа са болешћу. Допуна стопи смртних случајева је степен опстанка. Петогодишња стопа преживљавања је уобичајено мерило за хроничне болести као што је рак.

Појава болести може варирати међу подгрупама становништва или током времена. Мера болести за целу популацију, без разматрања било које подгрупе, назива се а сирова стопа. На пример, стопа инциденције за све старосне групе заједно је груба стопа. Стопе за појединачне старосне групе су старосне стопе. Да упоредимо две или више популација са различитим старосним дистрибуцијама, прилагођен узрасту (или, старосно стандардизовано) стопе треба израчунати за сваку популацију множењем сваке старосне стопе са процентом стандардне популације (нпр. једна од популација која се проучава, популација САД из 1970. године) у тој старосној групи, а затим сабирањем свих старосних група на произвести укупну стопу прилагођену старости. Стопе се могу прилагодити факторима који нису узраст, као што су раса, пол или пушачки статус, ако су познате стопе специфичне за категорију.

Надзор и евалуација дескриптивних података могу пружити назнаке етиологије болести, идентификовати подгрупе високог ризика које би могле бити прикладне за интервенције или програме скрининга и пружити податке о ефикасности таквих програма. Извори информација који су коришћени за активности надзора укључују изводе из матичне књиге умрлих, медицинске картоне, регистре рака, регистре других болести (нпр. регистре урођених мана, регистре бубрежних болести у завршној фази), регистре изложености на радном месту, евиденцију здравственог или инвалидског осигурања и накнаде за раднике записи.

Мере удруживања

Епидемиологија покушава да идентификује и квантификује факторе који утичу на болест. У најједноставнијем приступу, појава болести код особа изложених сумњивом фактору упоређује се са појавом међу неекспонираним особама. Величина повезаности између изложености и болести може се изразити на било који начин апсолутан or релативан услови. (Такође погледајте „Студија случаја: Мере“).

Апсолутни ефекти се мере са стопе разлике разлике у ризику (табела 2). А разлика у стопи је једна стопа минус друга стопа. На пример, ако је стопа инциденције леукемије међу радницима изложеним бензену 72 на 100,000 човеко-година, а стопа међу неекспонираним радницима 12 на 100,000 човеко-година, онда је разлика у стопи 60 на 100,000 човеко-година. А разлика у ризику је разлика у ризицима или кумулативној инциденци и може се кретати од -1 до 1. 

Табела 2. Мере повезивања за кохортну студију

Разлика у стопи (РД) = 500/100,000 - 250/100,000

= 250/100,000 годишње

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

Стопа (или релативни ризик) (РР) =  

Приписиви ризик у изложеном (АР_e) = 100/20,000 - 200/80,000

= 250/100,000 годишње

Проценат ризика који се може приписати у изложеним (АР_e%) =

 Ризик који се може приписати становништву (ПАР) = 300/100,000 - 200/80,000

= 50/100,000 годишње

Проценат ризика који се може приписати популацији (ПАР%) =

 * У заградама 95% интервала поверења израчунатих коришћењем формула у пољима.

Релативни ефекти заснивају се на односима стопа или мерама ризика, уместо на разликама. А однос стопа је однос стопе у једној популацији према стопи у другој. Однос стопа се такође назива однос ризика, релативни ризик, релативна стопа, и учесталост (Или морталитет) однос стопа. Мера је бездимензионална и креће се од 0 до бесконачности. Када је стопа у две групе слична (тј. нема ефекта од изложености), тј однос стопа једнак је јединици (1). Изложеност која повећава ризик дала би однос стопе већи од јединице, док би заштитни фактор дао однос између 0 и 1. вишак релативног ризика је релативни ризик минус 1. На пример, релативни ризик од 1.4 се такође може изразити као вишак релативног ризика од 40%.

У студијама случај-контрола (такође назване студије о случајевима), идентификују се особе са болестима (случајеви) и идентификују се особе без болести (контроле или референти). Упоређене су претходне изложености две групе. Шансе да будете откривени случај се упоређују са изгледима да будете изложени контроли. Комплетан број изворних популација изложених и неизложених особа није доступан, тако да се стопе болести не могу израчунати. Уместо тога, изложени случајеви се могу упоредити са изложеним контролама израчунавањем од релативне шансеИли Однос квота (табела 3). 

Табела 3. Мере повезивања за студије случај-контрола: Изложеност дрвеној прашини и аденокарциному носне дупље и параназалних синуса

Релативне шансе (однос шансе) (ИЛИ) =

Проценат ризика који се може приписати у изложеним () =

Проценат ризика који се може приписати популацији (ПАР%) =

где = пропорција изложених контрола = 55/195 = 0.28

* У заградама 95% интервала поверења израчунатих коришћењем формула у оквиру на полеђини.

Извор: Прилагођено из Хаиес ет ал. 1986.

Релативне мере ефекта се користе чешће од апсолутних за извештавање о снази асоцијације. Апсолутне мере, међутим, могу пружити бољу индикацију утицаја удружења на јавно здравље. Мало релативно повећање уобичајене болести, као што је болест срца, може утицати на више особа (велика разлика у ризику) и имати већи утицај на јавно здравље него велико релативно повећање (али мала апсолутна разлика) код ретких болести, као нпр. ангиосарком јетре.

Тестирање значаја

Тестирање статистичке значајности се често врши на мерама ефекта како би се проценила вероватноћа да се уочени ефекат разликује од нулте хипотезе (тј. нема ефекта). Док многе студије, посебно у другим областима биомедицинских истраживања, могу изразити значај п-вредности, епидемиолошке студије су типично присутне интервали поверења (ЦИ) (такође се зове границе поверења). Интервал поузданости од 95%, на пример, је опсег вредности за меру ефекта који укључује процењену меру добијену из података студије и ону за коју постоји 95% вероватноћа укључивања праве вредности. Сматра се да је мало вероватно да вредности изван интервала укључују праву меру ефекта. Ако ЦИ за однос стопа укључује јединицу, онда нема статистички значајне разлике између група које се пореде.

Интервали поверења су информативнији од самих п-вредности. Величина п-вредности је одређена једним или оба разлога. Или је мера повезаности (нпр. однос стопа, разлика у ризику) велика или су популације које се проучавају велике. На пример, мала разлика у стопама болести примећена у великој популацији може дати високо значајну п-вредност. Разлози за велику п-вредност не могу се идентификовати само из п-вредности. Међутим, интервали поверења нам омогућавају да раздвојимо два фактора. Прво, величина ефекта се може уочити по вредностима мере ефекта и бројевима обухваћеним интервалом. Већи коефицијент ризика, на пример, указује на јачи ефекат. Друго, величина популације утиче на ширину интервала поверења. Мале популације са статистички нестабилним проценама стварају шире интервале поверења од веће популације.

Ниво поверења изабран да изрази варијабилност резултата („статистички значај“) је произвољан, али је традиционално био 95%, што одговара п-вредности од 0.05. Интервал поверења од 95% има вероватноћу од 95% да садржи праву меру ефекта. Повремено се користе и други нивои поверења, као што је 90%.

Изложености могу бити дихотомне (нпр. изложене и неекспониране) или могу укључивати много нивоа изложености. Мере ефекта (тј. одговор) могу да варирају у зависности од нивоа изложености. Евалуатинг експозиција-одговор односи су важан део тумачења епидемиолошких података. Аналог експозицији-одговор у студијама на животињама је „доза-одговор”. Ако се одговор повећава са нивоом изложености, већа је вероватноћа да ће повезаност бити узрочна него ако се не примећује никакав тренд. Статистички тестови за процену односа између изложености и одговора укључују Мантелов тест екстензије и тест тренда хи-квадрат.

стандардизација

Да би се узели у обзир други фактори осим примарне изложености од интереса и болести, могу бити мере повезивања стандардизован кроз технике стратификације или регресије. Стратификација значи поделу становништва на хомогене групе у односу на фактор (нпр. полне групе, старосне групе, пушачке групе). Односи ризика или коефицијент шанси се израчунавају за сваки стратум и израчунавају се укупни пондерисани просеци коефицијента ризика или односа шансе. Ове укупне вредности одражавају везу између примарне изложености и болести, прилагођене фактору стратификације, тј. повезаност са ефектима уклоњеног фактора стратификације.

A стандардизовани однос стопа (СРР) је однос две стандардизоване стопе. Другим речима, СРР је пондерисани просек односа стопа специфичних за стратум где су пондери за сваки стратум дистрибуција особа-време неекспониране групе или референтне групе. СРР за две или више група се могу поредити ако се користе исте тежине. Интервали поверења се могу конструисати за СРР као и за стопе.

стандардизовани однос морталитета (СМР) је пондерисани просек односа стопа специфичних за узраст где пондери (нпр. особа-време у ризику) долазе из групе која се проучава, а стопе потичу од референтне популације, што је супротно од ситуације у СРР. Уобичајена референтна популација је општа популација, чије стопе морталитета могу бити лако доступне и засноване на великим бројевима и стога су стабилније него коришћење стопа из неекспониране кохорте или подгрупе професионалне популације која се проучава. Коришћење пондера из кохорте уместо референтне популације назива се индиректна стандардизација. СМР је однос посматраног броја смртних случајева у кохорти и очекиваног броја, на основу стопа из референтне популације (однос се обично множи са 100 за презентацију). Ако не постоји веза, СМР је једнак 100. Треба напоменути да, пошто стопе потичу из референтне популације, а пондери долазе из студијске групе, два или више СМР обично нису упоредиви. Ова неупоредивост се често заборавља у тумачењу епидемиолошких података и могу се извући погрешни закључци.

Ефекат здравог радника

Веома је уобичајено да професионалне кохорте имају нижи укупни морталитет од опште популације, чак и ако су радници под повећаним ризиком за одабране узроке смрти од изложености на радном месту. Овај феномен, тзв ефекат здравог радника, одражава чињеницу да ће било која група запослених вероватно бити здравија, у просеку, од опште популације, што укључује раднике и особе неспособне за рад због болести и инвалидитета. Укупна стопа морталитета у општој популацији има тенденцију да буде виша од стопе код радника. Ефекат варира по јачини у зависности од узрока смрти. На пример, чини се да је мање важан за рак уопште него за хроничну опструктивну болест плућа. Један од разлога за то је тај што је вероватно да се већина карцинома не би развила из било какве предиспозиције према избору посла/каријере у основи рака у млађој доби. Ефекат здравог радника у датој групи радника има тенденцију да се смањи током времена.

Пропорционална смртност

Понекад потпуна табела кохорте (тј. ризично радно време) није доступна и постоје информације само о смртима или неким подскуповима смрти које је доживела кохорта (нпр. смрти међу пензионерима и активним запосленима, али не и међу радницима који су напустили радни однос пре него што су стекли право на пензију). Рачунање особа-година захтева посебне методе за бављење проценом личног времена, укључујући методе животних табела. Без информација о укупном времену за све чланове кохорте, без обзира на статус болести, СМР и СРР се не могу израчунати. Уместо тога, пропорционални односи морталитета (ПМР) се могу користити. ПМР је однос посматраног броја смртних случајева услед специфичног узрока у поређењу са очекиваним бројем, заснован на пропорцији укупних смртних случајева услед специфичног узрока у референтној популацији, помноженог са бројем укупних смртних случајева у студији група, помножено са 100.

Пошто удео смртних случајева од свих узрока заједно мора бити једнак 1 (ПМР=100), неки ПМР могу изгледати као вишак, али су заправо вештачки надувани због стварних дефицита у другим узроцима смрти. Слично томе, неки очигледни дефицити могу само да одражавају стварне ексцесе других узрока смрти. На пример, ако апликатори пестицида из ваздуха имају велики стварни вишак смртних случајева услед несрећа, математички захтев да је ПМР за све узроке заједно једнак 100 може довести до тога да неки од узрока смрти изгледају мањкаво чак и ако је смртност превелика. Да би ублажили овај потенцијални проблем, истраживачи заинтересовани првенствено за рак могу израчунати пропорционалне стопе морталитета од рака (ПЦМРс). ПЦМР упоређују уочени број смртних случајева од рака са бројем који се очекује на основу пропорције укупних смртних случајева од рака (а не свих смртних случајева) за рак од интереса у референтној популацији помноженог укупним бројем смртних случајева од рака у студијској групи, помноженог са 100. Дакле, на ПЦМР неће утицати аберација (вишак или дефицит) у узроку смрти који није од рака, као што су несреће, болести срца или немалигне болести плућа.

ПМР студије се могу боље анализирати коришћењем коефицијенти морталитета (МОРс), у суштини анализирајући податке као да су из студије случај-контрола. „Контроле“ су смрти из подскупа свих смрти за које се сматра да нису повезане са изложеношћу која се проучава. На пример, ако је главни интерес студије био рак, односи шансе за смртност би се могли израчунати упоређујући изложеност међу смртним случајевима од рака са изложеношћу међу смртним случајевима од кардиоваскуларних болести. Овај приступ, као и ПЦМР, избегава проблеме са ПМР који настају када флуктуација у једном узроку смрти утиче на очигледан ризик другог једноставно зато што укупни ПМР мора бити једнак 100. Избор контролних узрока смрти је, међутим, критичан . Као што је горе поменуто, они не смеју бити повезани са изложеношћу, али могући однос између изложености и болести можда није познат за многе потенцијалне контролне болести.

Приписиви ризик

Постоје доступне мере које изражавају количину болести која би се могла приписати изложености да је уочена повезаност између изложености и болести узрочна. Тхе приписиви ризик у изложеним (АР_e) је стопа болести код изложених минус стопа код неекспонираних. Пошто се стопе болести не могу мерити директно у студијама случај-контрола, АР_e може се израчунати само за кохортне студије. Сродна, интуитивнија мера, проценат ризика који се може приписати у изложеним (АР_e%), може се добити из било којег дизајна студије. Тхе АР_e% је проценат случајева који се јављају у изложеној популацији који се може приписати изложености (види табелу 2 и табелу 3 за формулу). Тхе АР_e% је однос стопе (или однос шансе) минус 1, подељен односом стопе (или односом шансе), помножен са 100.

ризик који се може приписати популацији (ПАР) и проценат ризика који се може приписати популацији (ПАР%), или етиолошка фракција, изражавају количину болести у укупној популацији коју чине изложене и неекспониране особе, односно због изложености ако је уочена повезаност узрочна. ПАР се може добити из кохортних студија (табела 28.3), а ПАР% се може израчунати иу кохортним иу студијама случај-контрола (табела 2 и табела 3).

Репрезентативност

Постоји неколико мера ризика које су описане. Сваки претпоставља основне методе за бројање догађаја и представнике ових догађаја у дефинисану групу. Када се резултати упореде у различитим студијама, разумевање коришћених метода је од суштинског значаја за објашњење свих уочених разлика.

Назад

Епидемиолога занимају односи између варијабли, углавном изложености и варијабли исхода. Типично, епидемиолози желе да утврде да ли је појава болести повезана са присуством одређеног агенса (изложености) у популацији. Начини на које се ови односи проучавају могу се значајно разликовати. Може се идентификовати све особе које су изложене том агенсу и пратити их како би се измерила учесталост болести, упоређујући такву инциденцу са појавом болести у одговарајућој неекспонираној популацији. Алтернативно, може се једноставно узорковати између изложених и неекспонираних, без њиховог потпуног набрајања. Или, као трећа алтернатива, може се идентификовати све особе које развију болест од интереса у дефинисаном временском периоду („случајеви“) и одговарајућу групу појединаца без болести (узорак изворне популације случајева) и утврдити да ли се обрасци изложености разликују између две групе. Праћење учесника у студији је једна од опција (у такозваним лонгитудиналним студијама): у овој ситуацији постоји временски размак између појаве излагања и почетка болести. Једна алтернативна опција је пресек популације, где се и изложеност и болест мере у истом временском тренутку.

У овом чланку, пажња је посвећена уобичајеним дизајнима студија—кохорта, случај-референца (контрола случаја) и попречни пресек. Да бисте поставили сцену за ову дискусију, узмите у обзир велику фабрику вискозног рајона у малом граду. Покренута је истрага о томе да ли изложеност угљен-дисулфиду повећава ризик од кардиоваскуларних болести. Истрага има неколико избора дизајна, неке више, а неке мање очигледне. Прва стратегија је да се идентификују сви радници који су били изложени угљен-дисулфиду и да се прате због кардиоваскуларног морталитета.

Кохортне студије

Кохортна студија обухвата учеснике истраживања који деле заједнички догађај, изложеност. Класична кохортна студија идентификује дефинисану групу изложених људи, а затим се свако прати и региструје њихово искуство морбидитета и/или морталитета. Поред заједничке квалитативне изложености, кохорту треба дефинисати и на другим критеријуми, као што су узраст, пол (мушки или женски или обоје), минимално трајање и интензитет изложености, слобода од других изложености и слично, како би се побољшала валидност и ефикасност студије. На улазу, сви чланови кохорте треба да буду слободни од болести која се проучава, у складу са емпиријским скупом критеријума који се користе за мерење болести.

Ако се, на пример, у кохортној студији о ефектима угљен-дисулфида на коронарни морбидитет, коронарна болест срца емпиријски мери као клинички инфаркт, они који су на почетку имали историју коронарног инфаркта морају бити искључени из кохорте. Насупрот томе, електрокардиографске абнормалности без анамнезе инфаркта могу се прихватити. Међутим, ако је појава нових електрокардиографских промена емпиријска мера исхода, чланови кохорте такође треба да имају нормалне електрокардиограме на почетној линији.

Морбидитет (у смислу инциденције) или морталитет изложене кохорте треба упоредити са референтном кохортом која би у идеалном случају требало да буде што сличнија изложеној кохорти у свим релевантним аспектима, осим у погледу изложености, како би се одредио релативни ризик од болест или смрт од изложености. Коришћење сличне, али неекспониране кохорте као пружаоца референтног искуства је пожељније у односу на уобичајену (не)праксу упоређивања морбидитета или морталитета изложене кохорте са националним подацима стандардизованим по годинама, јер општа популација не испуњава чак ни највише елементарни захтеви за валидност поређења. Стандардизовани однос морбидитета (или морталитета) (СМР), који је резултат таквог поређења, обично генерише потцењивање стварног односа ризика због пристрасности која делује у изложеној кохорти, што доводи до недостатка упоредивости између две популације. Ова пристрасност поређења је названа „Ефекат здравог радника“. Међутим, то заиста није прави „ефекат“, већ пристрасност због негативног збуњивања, које је заузврат проистекло из здравствено селективне флуктуације код запослене популације. (Људи са лошим здравственим стањем имају тенденцију да се иселе или никада не улазе у „изложене“ групе, а њихова крајња дестинација често је незапослени део опште популације.)

Зато што се „изложена“ кохорта дефинише као да има само одређену изложеност ефекте изазване том једном изложеношћу (или мешавина експозиција) могу се проучавати истовремено. С друге стране, дизајн кохорте дозвољава проучавање неколико болести у исто време. Такође се могу проучавати истовремено различите манифестације исте болести – на пример, ангина, ЕКГ промене, клинички инфаркт миокарда и коронарни морталитет. Иако је добро прилагођен за тестирање специфичних хипотеза (нпр. „изложеност угљен-дисулфиду изазива коронарну болест“), кохортна студија такође даје одговоре на општије питање: „Које болести су узроковане овом изложеношћу?“

На пример, у кохортној студији која истражује ризик од умирања од рака плућа за раднике ливнице, подаци о смртности се добијају из националног регистра узрока смрти. Иако је студија требало да утврди да ли ливачка прашина изазива рак плућа, извор података, уз исти напор, такође даје информације о свим другим узроцима смрти. Стога се истовремено могу проучавати и други могући здравствени ризици.

Време кохортне студије може бити ретроспективно (историјско) или проспективно (истовремено). У оба случаја структура дизајна је иста. Потпуни попис изложених људи се дешава у неком тренутку или временском периоду, а исход се мери за све појединце кроз дефинисану крајњу тачку у времену. Разлика између проспективног и ретроспективног је у времену трајања студије. Ако је ретроспективно, крајња тачка се већ догодила; ако је перспективно, мора се сачекати.

У ретроспективном дизајну, кохорта је дефинисана у неком тренутку у прошлости (на пример, они који су били изложени 1. јануара 1961. или они који су преузели изложени рад између 1961. и 1970.). Морбидитет и/или морталитет од сви чланови кохорте се затим прати до садашњости. Иако „сви“ значи да се морају пронаћи и они који су напустили посао, у пракси се ретко може постићи 100-постотна покривеност. Међутим, што је потпуније праћење, то је студија валиднија.

У проспективном дизајну, кохорта се дефинише у садашњости, или током неког будућег периода, а затим се морбидитет прати у будућности.

Када се раде кохортне студије, мора се оставити довољно времена за праћење како би крајње тачке забринутости имале довољно времена да се манифестују. Понекад, пошто историјски записи могу бити доступни само за кратак период у прошлост, ипак је пожељно искористити овај извор података јер то значи да би био потребан краћи период проспективног праћења пре него што би резултати студије могли бити на располагању. У овим ситуацијама, комбинација дизајна ретроспективних и проспективних кохортних студија може бити ефикасна. Општи изглед табела учесталости које представљају кохортне податке приказан је у табели 1.

Табела 1. Општи изглед табела учесталости које представљају кохортне податке

Уочени проценат оболелих у изложеној кохорти израчунава се на следећи начин:

и то референтне кохорте као:

Однос стопа је тада изражен као:

N₀ N₁ се обично изражавају у јединицама личност-време уместо као број људи у популације. Особа-година се рачунају за сваког појединца посебно. Различити људи често улазе у кохорту током одређеног временског периода, а не на исти датум. Стога њихово време праћења почиње на различите датуме. Слично, након њихове смрти, или након што се десио догађај од интереса, они више нису „у опасности“ и не би требало да наставе да доприносе имениоцу личних година.

Ако је РР већи од 1, морбидитет изложене кохорте је већи од оног у референтној кохорти, и обрнуто. РР је тачка процене и за њу треба израчунати интервал поверења (ЦИ). Што је студија већа, интервал поверења ће постати ужи. Ако РР = 1 није укључен у интервал поверења (нпр. ЦИ од 95% је 1.4 до 5.8), резултат се може сматрати „статистички значајним“ на изабраном нивоу вероватноће (у овом примеру, α = 0.05).

Ако се општа популација користи као референтна популација, c₀ замењује се „очекиваном“ цифром, Е(ц₁ ), изведено из старосно стандардизованих стопа морбидитета или морталитета те популације (тј. броја случајева који би се десили у кохорти да није дошло до изложености интересу). Ово даје стандардизовани однос морталитета (или морбидитета), СМР. Тако,

Такође за СМР треба израчунати интервал поверења. Боље је дати ову меру у публикацији него п-вредност, јер је тестирање статистичке значајности бесмислено ако је општа популација референтна категорија. Такво поређење подразумева значајну пристрасност ( ефекат здравог радника горе наведено), а тестирање статистичке значајности, првобитно развијено за експериментално истраживање, доводи у заблуду у присуству систематске грешке.

Претпоставимо да је питање да ли кварцна прашина изазива рак плућа. Обично се кварцна прашина јавља заједно са другим канцерогенима — као што су радонске кћери и издувни гасови дизела у рудницима, или полиароматични угљоводоници у ливницама. Каменоломи гранита не излажу каменоломце овим другим канцерогенима. Стога се проблем најбоље проучава међу каменоломцима запосленим у каменоломима гранита.

Претпоставимо онда да је свих 2,000 радника, који су били запослени у 20 каменолома између 1951. и 1960. године, уписани у кохорту и да се прати њихова учесталост рака (алтернативно само смртност) почевши од десет година након првог излагања (да би се омогућило време индукције) и који се завршава 1990. Ово је 20 до 30 година (у зависности од године уласка) или, рецимо, у просеку 25 година праћења морталитета (или морбидитета) од рака међу 1,000 радника каменолома који били су конкретно радници на граниту. Историја изложености сваког члана кохорте мора бити забележена. Мора се ући у траг онима који су напустили каменоломе и евидентирати њихову каснију историју излагања. У земљама у којима сви становници имају јединствене матичне бројеве, ово је једноставан поступак, који се углавном регулише националним законима о заштити података. Тамо где такав систем не постоји, праћење запослених у сврху праћења може бити изузетно тешко. Тамо где постоје одговарајући регистри смрти или болести, морталитет од свих узрока, свих карцинома и специфичних места рака може се добити из националног регистра узрока смрти. (За смртност од рака, национални регистар рака је бољи извор јер садржи тачније дијагнозе. Поред тога, могу се добити и подаци о инциденци (или морбидитету).) Стопе смртности (или стопе инциденције рака) се могу упоредити са „ очекивани бројеви“, израчунати из националних стопа користећи особе-године изложене кохорте као основу.

Претпоставимо да је у кохорти пронађено 70 смртоносних случајева рака плућа, док је очекивани број (број који би се десио да није било изложености) 35. Затим:

c₁ = КСНУМКС, Е(ц₁) = КСНУМКС

Дакле, СМР = 200, што указује на двоструко повећање ризика од умирања од рака плућа међу изложеним. Ако су доступни детаљни подаци о изложености, смртност од рака се може проучавати као функција различитих времена латенције (рецимо, 10, 15, 20 година), рада у различитим типовима каменолома (различите врсте гранита), различитих историјских периода, различите изложености интензитета и тако даље. Међутим, 70 случајева се не може поделити у превише категорија, јер број који спада у сваки од њих брзо постаје премали за статистичку анализу.

Обе врсте дизајна кохорте имају предности и недостатке. Ретроспективно истраживање може, по правилу, да мери само морталитет, јер подаци за блаже манифестације обично недостају. Регистри за рак су изузетак, а можда и неколико других, као што су регистри можданог удара и регистри отпуста из болнице, у којима су доступни и подаци о инциденци. Процена претходне изложености је увек проблем и подаци о изложености су обично прилично слаби у ретроспективним студијама. Ово може довести до ефекта маскирања. С друге стране, пошто су се случајеви већ десили, резултати студије постају доступни много раније; за, рецимо, две до три године.

Проспективна кохортна студија може се боље планирати како би била у складу са потребама истраживача, а подаци о изложености могу се прикупљати тачно и систематски. Може се измерити неколико различитих манифестација болести. Мерења и експозиције и исхода могу се поновити, а сва мерења могу бити стандардизована и њихова валидност се може проверити. Међутим, ако болест има дугу латенцију (као што је рак), мораће да прође много времена — чак 20 до 30 година — пре него што се могу добити резултати студије. Много тога се може догодити за ово време. На пример, флуктуација истраживача, побољшања техника за мерење изложености, ремоделирање или затварање биљака изабраних за проучавање и тако даље. Све ове околности угрожавају успех студије. Трошкови проспективне студије су такође обично већи од трошкова ретроспективне студије, али то је углавном због много већег броја мерења (поновљено праћење изложености, клинички прегледи и тако даље), а не због скупље регистрације смрти. Стога трошкови по јединици информације не морају нужно премашити оне ретроспективне студије. С обзиром на све ово, проспективне студије су погодније за болести са прилично кратком латенцијом, које захтевају кратко праћење, док су ретроспективне студије боље за болести са дугом латенцијом.

Студије контроле случајева (или референтне студије случаја).

Вратимо се на фабрику вискозне рајоне. Ретроспективна кохортна студија можда неће бити изводљива ако су спискови изложених радника изгубљени, док би проспективна кохортна студија дала добре резултате за веома дуго времена. Алтернатива би тада била поређење умрлих од коронарне болести срца у граду, у одређеном временском периоду, и узорка укупне популације у истој старосној групи.

Класични дизајн за контролу случаја (или, случај-референца) заснован је на узорковању из динамичке (отворене, коју карактерише промена чланства) популације. Ова популација може бити популација целе земље, округа или општине (као у нашем примеру), или може бити административно дефинисана популација из које се пацијенти примају у болницу. Дефинисана популација обезбеђује и случајеве и контроле (или референтне).

Техника је да се сакупе сви случајеви дотичне болести који постоје у а тачка у времену (превладавајући случајеви), или су се десили током дефинисаног период времена (случајеви инцидената). Случајеви се стога могу извући из регистара морбидитета или морталитета, или директно из болница или других извора који имају валидну дијагностику. Контроле су нацртане као а узорак из исте популације, било из реда не-случајева или из целе популације. Друга опција је да одабрати пацијенти са другом болешћу као контрола, али онда ти пацијенти морају бити репрезентативни за популацију из које су случајеви дошли. Може постојати једна или више контрола (тј. референти) за сваки случај. Приступ узорковања се разликује од кохортних студија, које испитују целокупну популацију. Подразумева се да су добици у смислу нижих трошкова дизајна контроле случајева значајни, али је важно да узорак буде представник целокупне популације из које су случајеви потекли (тј. „база студија“) – у супротном студија може бити пристрасна.

Када се идентификују случајеви и контроле, њихове историје изложености се прикупљају путем упитника, интервјуа или, у неким случајевима, из постојећих евиденција (нпр. евиденција платног списка из које се може закључити историјат рада). Подаци се могу добити или од самих учесника или, ако су преминули, од блиских рођака. Да би се обезбедило симетрично присећање, важно је да пропорција мртвих и живих случајева и референта буде једнака, јер блиски рођаци обично дају мање детаљну историју изложености од самих учесника. Информације о обрасцу изложености међу случајевима упоређују се са онима међу контролама, дајући процену Однос квота (ИЛИ), индиректна мера за ризик међу изложенима да задобију болест у односу на ону неекспонираних.

Будући да се дизајн контроле случаја ослања на информације о изложености добијене од пацијената са одређеном болешћу (тј. случајева) заједно са узорком људи који нису оболели (тј. контрола) из популације из које су случајеви потекли, веза са изложеношћу може се истражити само за једна болест. Насупрот томе, овај дизајн омогућава истовремено проучавање ефекта неколико различитих експозиција. Референтна студија случаја је веома погодна да се бави специфичним истраживачким питањима (нпр. „Да ли је коронарна болест срца узрокована излагањем угљен-дисулфиду?“), али такође може помоћи да се одговори на општије питање: „Која изложеност може изазвати ову болест ?”

Питање да ли излагање органским растварачима изазива примарни рак јетре поставља се (као пример) у Европи. Случајеви примарног рака јетре, релативно ретке болести у Европи, најбоље се прикупљају из националног регистра рака. Претпоставимо да сви случајеви рака који се јављају током три године чине серију случајева. Популациона база за студију је затим трогодишње праћење целокупне популације у дотичној европској земљи. Контроле су извучене као узорак особа без рака јетре из исте популације. Из практичних разлога (што значи да се исти извор може користити за узорковање контрола) пацијенти са другим типом рака, који није повезан са излагањем растварачу, могу се користити као контроле. Рак дебелог црева нема познату везу са излагањем растварачу; стога се овај тип рака може укључити међу контроле. (Коришћење контрола рака минимизира пристрасност присећања у смислу да је тачност историје коју дају случајеви и контроле у ​​просеку симетрична. Међутим, ако би се касније открила нека тренутно непозната веза између рака дебелог црева и излагања растварачима, ова врста контроле би изазвала потцењивање правог ризика - а не претеривање.)

За сваки случај рака јетре извлаче се две контроле како би се постигла већа статистичка моћ. (Могло би се повући још више контрола, али расположива средства могу бити ограничавајући фактор. Да средства нису ограничена, можда би чак четири контроле биле оптималне. Осим четири, примењује се закон о смањењу приноса.) Након добијања одговарајуће дозволе од података. органима заштите, предметима и контролама, или њиховим блиским сродницима, обраћа се, обично путем упитника посланог поштом, тражећи детаљну историју занимања са посебним нагласком на хронолошки списак имена свих послодаваца, одељења за рад, радних задатака у различитим пословима и период запослења на сваком поједином задатку. Ови подаци се са извесним потешкоћама могу добити од рођака; међутим, рођаци обично не памте одређене хемикалије или трговачка имена. Упитник такође треба да садржи питања о могућим збуњујућим подацима, као што су употреба алкохола, изложеност намирницама које садрже афлатоксине и инфекција хепатитисом Б и Ц. Да би се добила довољно висока стопа одговора, два подсетника се шаљу нереспондентима у интервалима од три недеље. Ово обично резултира коначном стопом одговора већом од 70%. Професионални историјат затим прегледа индустријски хигијеничар, без знања о случају испитаника или контролном статусу, а изложеност се класификује на високу, средњу, ниску, никакву и непознату изложеност растварачима. Десет година излагања непосредно пре дијагнозе карцинома се занемарују, јер није биолошки уверљиво да карциногени иницијаторског типа могу бити узрок рака ако је време латенције тако кратко (иако би промотери, у ствари, могли). У овој фази такође је могуће разликовати различите врсте изложености растварачу. Пошто је дата комплетна историја запослења, могуће је истражити и друге изложености, иако почетна хипотеза студије није укључивала ове. Односи шансе се затим могу израчунати за излагање било ком растварачу, специфичним растварачима, смешама растварача, различитим категоријама интензитета излагања и за различите временске оквире у односу на дијагнозу рака. Препоручљиво је искључити из анализе оне са непознатом изложеношћу.

Случајеви и контроле се могу узорковати и анализирати као независне серије or подударне групе. Подударање значи да се контроле бирају за сваки случај на основу одређених карактеристика или атрибута, како би се формирали парови (или скупови, ако је више од једне контроле изабрано за сваки случај). Упаривање се обично врши на основу једног или више таквих фактора, као што су старост, витални статус, историја пушења, календарско време дијагнозе случаја и слично. У нашем примеру, случајеви и контроле се затим упарују на основу старости и виталног статуса. (Витални статус је важан, јер сами пацијенти обично дају тачнију историју изложености од блиских рођака, а симетрија је неопходна из разлога валидности.) Данас је препорука да се буде рестриктиван са подударањем, јер ова процедура може да уведе негативан ефекат (маскирање ефекта). ) збуњујуће.

Ако је једна контрола усклађена са једним случајем, дизајн се назива а дизајн упарених парова. Под условом да трошкови проучавања више контрола нису превисоки, више од једног референта по случају побољшава стабилност процене ОР, што чини студију ефикаснијом у величини.

Изглед резултата неупоредиве студије случај-контрола приказан је у табели 2.

Табела 2. Пример изгледа података о контроли случајева

Из ове табеле, шансе за изложеност међу случајевима, и шансе за изложеност међу популацијом (контроле), могу се израчунати и поделити да би се добио однос шансе за изложеност, ОР. За случајеве, шансе за изложеност су c₁ / c₀, а за контроле јесте n₁ / n₀. Процена ОР је тада:

Ако је изложено релативно више случајева него контрола, ОР је већи од 1 и обрнуто. Интервали поверења се морају израчунати и обезбедити за ОР, на исти начин као и за РР.

Као још један пример, центар здравља рада велике компаније опслужује 8,000 запослених изложених разним прашинама и другим хемијским агенсима. Занима нас веза између мешовитог излагања прашини и хроничног бронхитиса. Студија укључује праћење ове популације током једне године. Дијагностичке критеријуме за хронични бронхитис поставили смо као „јутарњи кашаљ и стварање слузи три месеца током две узастопне године“. Критеријуми за „позитивну“ изложеност прашини дефинисани су пре почетка студије. Сваки пацијент који посети Дом здравља и испуни ове критеријуме у периоду од годину дана је случај, а следећи пацијент који тражи лекарски савет због неплућних тегоба се дефинише као контрола. Претпоставимо да је 100 случајева и 100 контрола уписано током периода истраживања. Нека се 40 случајева и 15 контрола класификују као изложени прашини. Онда

c₁ = КСНУМКС, c₀ = КСНУМКС, n₁ = КСНУМКС, и n₀ = КСНУМКС.

Сходно томе,

У претходном примеру, није узета у обзир могућност збуњивања, што може довести до изобличења ОР због систематских разлика између случајева и контрола у варијабли као што је старост. Један од начина да се умањи ова пристрасност је усклађивање контрола са случајевима старости или другим сумњивим факторима. Ово резултира распоредом података приказаним у табели 3.

Табела 3. Изглед података контроле случаја ако је једна контрола упарена са сваким случајем

Анализа се фокусира на нескладне парове: то јест, „изложен случај, неекспонирана контрола“ (f_+–); и „случај неекспониран, контрола изложена“ (f_–+). Када су оба члана пара изложена или неекспонирана, пар се занемарује. ОР у дизајну студије са подударним паровима је дефинисан као

У студији о повезаности рака носа и изложености дрвној прашини, било је укупно 164 пара случај-контрола. У само једном пару откривени су и кућиште и контрола, а код 150 парова ни кућиште ни контрола нису били изложени. Ови парови се даље не разматрају. Случај, али не и контрола, био је изложен у 12 парова, а контрола, али не и случај, у једном пару. Стога,

и пошто јединица није укључена у овај интервал, резултат је статистички значајан—то јест, постоји статистички значајна повезаност између рака носа и изложености дрвној прашини.

Студије случај-контрола су ефикасније од кохортних студија када су болест је ретка; они заправо могу пружити једину опцију. Међутим, уобичајене болести се такође могу проучавати овом методом. Ако је излагање је ретко, кохорта заснована на изложености је пожељнији или једини изводљиви епидемиолошки дизајн. Наравно, кохортне студије се такође могу спровести на уобичајеним изложеностима. Избор између кохорте и дизајна контроле случаја када су и изложеност и болест уобичајени се обично одлучује узимајући у обзир ваљаност.

Пошто се студије контроле случајева ослањају на ретроспективне податке о изложености, обично засноване на сећању учесника, њихова слаба тачка је нетачност и грубост информација о изложености, што резултира маскирањем ефекта кроз недиференцијални (симетрична) погрешна класификација статуса изложености. Штавише, понекад опозив може бити асиметричан између случајева и контрола, случајеви за које се обично верује да памте „боље“ (тј. пристрасност опозива).

Селективно подсећање може изазвати пристрасност која повећава ефекат диференцијал (асиметрична) погрешна класификација статуса изложености. Предности студија случај-контрола леже у њиховој исплативости и њиховој способности да релативно брзо пруже решење проблема. Због стратегије узорковања, они омогућавају истраживање веома великих циљних популација (нпр. кроз националне регистре рака), чиме се повећава статистичка моћ студије. У земљама у којима закон о заштити података или недостатак добрих регистара становништва и морбидитета омета извођење кохортних студија, студије случаја-контроле засноване на болницама могу бити једини практичан начин за спровођење епидемиолошког истраживања.

Узорковање случаја-контроле унутар кохорте (угнежђени дизајн студија контроле случајева)

Кохортна студија такође може бити дизајнирана за узорковање уместо потпуног праћења. Овај дизајн је раније назван „угнежђеном“ студијом контроле случаја. Приступ узорковања унутар кохорте поставља различите захтеве у погледу подобности кохорте, јер се поређења сада врше унутар исте кохорте. Ово стога треба да укључује не само јако изложене раднике, већ и мање изложене, па чак и неекспониране раднике, како би се обезбедило контрасти експозиције унутар себе. Важно је схватити ову разлику у условима подобности приликом састављања кохорте. Ако се потпуна кохортна анализа прво изврши на кохорти чији су критеријуми подобности били на „великој“ изложености, а „угнежђена“ студија случај-контрола се уради касније на истој кохорти, студија постаје неосетљива. Ово уводи маскирање ефеката јер су контрасти експозиције недовољни „по дизајну“ због недостатка варијабилности у искуству експозиције међу члановима кохорте.

Међутим, под условом да кохорта има широк спектар искуства у изложености, приступ угнежђене контроле случајева је веома привлачан. Један окупља све случајеве који су настали у кохорти током периода праћења да би се формирао низ случајева, док само узорак од неслучајева се црта за контролну серију. Истраживачи затим, као у традиционалном дизајну контроле случаја, прикупљају детаљне информације о искуству изложености интервјуисањем случајева и контрола (или њихових блиских рођака), испитивањем спискова особља послодавца, конструисањем матрица изложености послу, или комбиновањем два или више ових приступа. Контроле се могу или ускладити са случајевима или се могу третирати као независна серија.

Приступ узорковања може бити јефтинији у поређењу са прикупљањем исцрпних информација о сваком члану кохорте. Посебно, пошто се проучава само узорак контрола, више ресурса се може посветити детаљној и тачној процени изложености за сваки случај и контролу. Међутим, исти проблеми статистичке моћи преовладавају као у класичним кохортним студијама. Да би се постигла адекватна статистичка моћ, кохорта увек мора да садржи „адекватан“ број изложених случајева у зависности од величине ризика који треба да се открије.

Дизајн студија попречног пресека

У научном смислу, дизајн пресека је пресек популације која се проучава, без икаквог разматрања времена. И изложеност и морбидитет (преваленција) се мере у истом временском тренутку.

Са етиолошке тачке гледишта, овај дизајн студије је слаб, делимично зато што се бави преваленцијом, а не инциденцијом. Преваленција је сложена мера, која зависи и од инциденције и од трајања болести. Ово такође ограничава употребу студија пресека на болести дугог трајања. Још озбиљнија је јака негативна пристрасност узрокована елиминацијом која зависи од здравља из групе изложене изложености оних људи који су осетљивији на ефекте изложености. Због тога се етиолошки проблеми најбоље решавају уздужним дизајном. Заиста, студије пресека не дозвољавају никакве закључке о томе да ли је изложеност претходила болести или обрнуто. Попречни пресек је етиолошки значајан само ако постоји прави временски однос између изложености и исхода, што значи да садашња изложеност мора имати тренутне ефекте. Међутим, изложеност се може мерити попречним пресеком тако да представља дужи прошли временски период (нпр. ниво олова у крви), док је мера исхода преваленција (нпр. брзине нервне проводљивости). Студија је тада мешавина лонгитудиналног и попречног пресека, а не пуки попречни пресек испитиване популације.

Попречна дескриптивна истраживања

Истраживања попречним пресецима су често корисна у практичне и административне, а не у научне сврхе. Епидемиолошки принципи се могу применити на активности систематског надзора у окружењу здравља на раду, као што су:

• посматрање морбидитета у вези са занимањем, радним подручјем или одређеним изложеностима

• редовне анкете радника изложених познатим професионалним опасностима

• преглед радника који долазе у контакт са новим опасностима по здравље

• програми биолошког мониторинга

• истраживања изложености да би се идентификовале и квантификовале опасности

• скрининг програма различитих радничких група

• процена удела радника којима је потребна превенција или редовна контрола (нпр. крвни притисак, коронарна болест срца).

Важно је одабрати репрезентативне, валидне и специфичне индикаторе морбидитета за све врсте истраживања. Анкета или скрининг програм може да користи само мали број тестова, за разлику од клиничке дијагностике, и стога је предиктивна вредност скрининг теста важна. Неосетљиве методе не успевају да открију болест од интереса, док високо осетљиве методе дају превише лажно позитивних резултата. Не исплати се вршити скрининг на ретке болести у радном окружењу. Све активности проналажења случајева (тј. скрининга) такође захтевају механизам за збрињавање људи који имају „позитивне“ налазе, како у погледу дијагностике тако иу погледу терапије. У супротном, само фрустрација ће резултирати потенцијалом за више штете него добра.

Назад

Потреба за ваљаношћу

Епидемиологија има за циљ да пружи разумевање искуства болести у популацији. Конкретно, може се користити за добијање увида у професионалне узроке лошег здравља. Ово сазнање долази из студија спроведених на групама људи који имају болест упоређујући их са људима без те болести. Други приступ је да се испита које болести добијају људи који раде на одређеним пословима са одређеном изложеношћу и да се ови обрасци болести упореде са онима код људи који нису на сличан начин изложени. Ове студије дају процене ризика од болести за специфичне изложености. Да би се информације из таквих студија користиле за успостављање програма превенције, за препознавање професионалних болести и да би радници који су погођени изложеношћу добили одговарајућу надокнаду, ове студије морају бити валидне.

Пуноважност може се дефинисати као способност студије да одражава право стање ствари. Према томе, ваљана студија је она која тачно мери повезаност (било позитивну, негативну или одсутна) између изложености и болести. Он описује правац и величину истинског ризика. Разликују се две врсте валидности: унутрашња и екстерна валидност. Интерна валидност је способност студије да одрази оно што се заиста догодило међу субјектима студије; екстерна валидност одражава шта би се могло догодити у популацији.

Ваљаност се односи на истинитост мерења. Ваљаност се мора разликовати од прецизности мерења, која је у функцији величине студије и ефикасности дизајна студије.

Интерна валидност

За студију се каже да је интерно валидна када је ослобођена предрасуда и стога заиста одражава повезаност између изложености и болести која постоји међу учесницима студије. Уочени ризик од болести у вези са изложеношћу може заиста произаћи из стварне повезаности и стога бити валидан, али такође може одражавати утицај пристрасности. Пристрасност ће дати искривљену слику стварности.

Три главне врсте пристрасности, такође тзв систематске грешке, обично се разликују:

• пристрасност избора
• пристрасност информација или посматрања
• збуњујуће

Они ће бити укратко представљени у наставку, користећи примере из окружења здравља на раду.

Пристрасност избора

Пристрасност одабира ће се појавити када на улазак у студију утиче познавање статуса изложености потенцијалног учесника студије. Овај проблем се стога јавља само када се болест већ појавила у време (пре) када особа уђе у студију. Типично, у епидемиолошком окружењу, то ће се десити у студијама случај-контрола или у ретроспективним кохортним студијама. То значи да ће се особа вероватније сматрати случајем ако се зна да је била изложена. Три низа околности могу довести до таквог догађаја, што ће зависити и од тежине болести.

Пристрасност самоизбора

Ово се може десити када људи који знају да су били изложени познатим штетним производима или су им веровали у прошлости и који су уверени да је њихова болест резултат излагања, консултују лекара због симптома које би други људи, који нису били толико изложени, можда игнорисали. Ово је нарочито вероватно код болести које имају мало уочљивих симптома. Пример може бити рани губитак трудноће или спонтани побачај међу медицинским сестрама које рукују лековима који се користе за лечење рака. Ове жене су свесније од већине репродуктивне физиологије и, будући да су забринуте за своју способност да имају децу, можда ће вероватније препознати или означити као спонтани абортус оно што би друге жене сматрале само одлагањем почетка менструације. Други пример из ретроспективне кохортне студије, коју цитира Ротхман (1986), укључује студију Центра за контролу болести о леукемији међу војницима који су били присутни током америчког атомског теста у Невади. Од трупа присутних на полигону, 76% је ушло у траг и чинило кохорту. Од тога, 82% су пронашли истраживачи, али је додатних 18% контактирало саме истражитеље након што је чуло публицитет о студији. Четири случаја леукемије била су присутна међу 82% праћених од стране ЦДЦ-а, а четири случаја су била присутна међу 18% самопрепоручених. Ово снажно сугерише да је способност истражитеља да идентификују изложене особе била повезана са ризиком од леукемије.

Дијагностичка пристрасност

Ово ће се десити када је већа вероватноћа да ће лекари дијагностиковати дату болест када знају чему је пацијент претходно био изложен. На пример, када је већина боја била на бази олова, симптом болести периферних нерава који се назива периферни неуритис са парализом био је такође познат као сликарска „капљица на зглобу“. Познавање занимања пацијента олакшало је дијагностиковање болести чак иу раним фазама, док би идентификација узрочника била много тежа код учесника истраживања за које се зна да су професионално изложени олову.

Пристрасност која је резултат одбијања да учествује у студији

Када се од људи, здравих или болесних, затражи да учествују у студији, неколико фактора игра улогу у одређивању да ли ће се сложити или не. Спремност да се одговори на променљиво дугачке упитнике, који понекад постављају питања о осетљивим темама, а још више да дају крв или друге биолошке узорке, може бити одређена степеном сопственог интереса особе. Неко ко је свестан раније потенцијалне изложености може бити спреман да се повинује овој истрази у нади да ће помоћи у проналажењу узрока болести, док неко ко сматра да није био изложен ничему опасном или ко није заинтересован знајући, може одбити позив за учешће у студији. Ово може довести до одабира оних људи који ће коначно бити учесници студије у поређењу са свима онима који су можда били.

Информациона пристрасност

Ово се такође назива пристрасност посматрања и тиче се исхода болести у накнадним студијама и процене изложености у студијама случај-контрола.

Процена диференцијалног исхода у проспективним (кохортним) студијама

Две групе су дефинисане на почетку студије: изложена група и неекспонирана група. Проблеми дијагностичке пристрасности ће се појавити ако се потрага за случајевима разликује између ове две групе. На пример, узмите у обзир групу људи који су били изложени случајном ослобађању диоксина у датој индустрији. За групу са високом експозицијом, успостављен је активан систем праћења са медицинским прегледима и биолошким праћењем у редовним интервалима, док остатак радно способног становништва добија само рутинску негу. Велика је вероватноћа да ће више болести бити идентификовано у групи под помним надзором, што би довело до потенцијалног прецењивања ризика.

Диференцијални губици у ретроспективним кохортним студијама

У ретроспективним кохортним студијама може се појавити механизам обрнут од оног описаног у претходном параграфу. У овим студијама, уобичајени начин поступања је да се почне са досијеима свих људи који су били запослени у датој индустрији у прошлости и да се процени болест или смртност након запослења. Нажалост, у скоро свим студијама досијеи су непотпуни, а чињеница да је особа нестала може бити повезана или са статусом изложености или са статусом болести или са обоје. На пример, у недавној студији спроведеној у хемијској индустрији код радника изложених ароматичним аминима, пронађено је осам тумора у групи од 777 радника који су били подвргнути цитолошком скринингу на туморе урина. Укупно, пронађено је да недостају само 34 записа, што одговара губитку од 4.4% из датотеке за процену изложености, али за случајеве рака мокраћне бешике подаци о изложености недостају за два од осам случајева, или 25%. Ово показује да је већа вероватноћа да ће досијеи људи који су постали случајеви бити изгубљени него досијеи других радника. Ово се може догодити због чешћих промена посла у компанији (које могу бити повезане са ефектима изложености), оставке, отпуштања или пуке случајности.

Диференцијална процена изложености у студијама случај-контрола

У студијама случај-контрола, болест се већ појавила на почетку студије, а тражиће се информације о изложености у прошлости. Пристрасност може бити резултат става анкетара или учесника студије према истрази. Информације обично прикупљају обучени анкетари који могу, али не морају бити свесни хипотезе која лежи у основи истраживања. На пример, у популацијској студији о контроли случајева рака бешике која је спроведена у високо индустријализованом региону, особље студије може бити свесно чињенице да су одређене хемикалије, као што су ароматични амини, фактори ризика за рак мокраћне бешике. Ако такође знају ко је развио болест, а ко није, вероватно ће водити детаљније интервјуе са учесницима који имају рак мокраћне бешике него са контролама. Они могу инсистирати на детаљнијим информацијама о прошлим занимањима, систематски тражећи изложеност ароматичним аминима, док за контроле могу бележити занимања на рутинскији начин. Резултирајућа пристрасност је позната као пристрасност сумње на изложеност.

За такву пристрасност могу бити одговорни и сами учесници. Ово се зове пристрасност опозива да се разликује од пристрасности анкетара. Обојица имају сумњу у изложеност као механизам за пристрасност. Особе које су болесне могу посумњати на професионално порекло своје болести и стога ће покушати да што прецизније запамте све опасне агенсе којима су можда били изложени. У случају руковања недефинисаним производима, они могу бити склони да се сете имена прецизних хемикалија, посебно ако им се стави на располагање листа сумњивих производа. Насупрот томе, мање је вероватно да ће контроле проћи кроз исти мисаони процес.

Збуњујуће

Конфузија постоји када је уочена повезаност између изложености и болести делимично резултат мешања ефекта изложености која се проучава и другог фактора. Рецимо, на пример, да код заваривача налазимо повећан ризик од рака плућа. У искушењу смо да одмах закључимо да постоји узрочно-последична веза између излагања испарењима од заваривања и рака плућа. Међутим, такође знамо да је пушење далеко главни фактор ризика за рак плућа. Стога, ако су информације доступне, почињемо да проверавамо пушачки статус заваривача и других учесника студије. Можда ћемо открити да заваривачи чешће пуше него они који нису заваривачи. У тој ситуацији, познато је да је пушење повезано са раком плућа и, у исто време, у нашој студији је утврђено да је пушење повезано и са заваривачем. У епидемиолошком смислу, то значи да пушење, повезано и са раком плућа и са заваривањем, збуњује везу између заваривања и рака плућа.

Интеракција или модификација ефекта

За разлику од свих горе наведених питања, односно селекције, информација и збуњивања, што су пристрасности, интеракција није пристрасност због проблема у дизајну или анализи студија, већ одражава стварност и њену сложеност. Пример овог феномена је следећи: изложеност радону је фактор ризика за рак плућа, као и пушење. Поред тога, пушење и изложеност радону имају различите ефекте на ризик од рака плућа у зависности од тога да ли делују заједно или изоловано. Већина студија занимања на ову тему спроведена је међу подземним рударима и повремено су давала опречне резултате. Све у свему, чини се да постоје аргументи у прилог интеракције пушења и изложености радону у стварању рака плућа. То значи да се ризик од рака плућа повећава изложеношћу радону, чак и код непушача, али да је величина повећања ризика од радона много већа међу пушачима него међу непушачима. У епидемиолошком смислу кажемо да је ефекат мултипликативни. За разлику од збуњујућег, горе описаног, интеракцију треба пажљиво анализирати и описати у анализи, а не једноставно контролисати, јер одражава оно што се дешава на биолошком нивоу и није само последица лошег дизајна студије. Његово објашњење доводи до валиднијег тумачења налаза из студије.

Екстерна валидност

Овај проблем се може решити само након што се обезбеди интерна валидност. Ако смо уверени да резултати уочени у студији одражавају асоцијације које су стварне, можемо се запитати да ли можемо или не можемо ове резултате екстраполирати на већу популацију из које су сами учесници студије извучени, или чак на друге популације које су идентичне. или бар врло слични. Најчешће се поставља питање да ли се резултати добијени за мушкарце односе и на жене. Годинама се студије, а посебно професионална епидемиолошка истраживања спроводе искључиво међу мушкарцима. Студије међу хемичарима спроведене 1960-их и 1970-их у Сједињеним Државама, Уједињеном Краљевству и Шведској откриле су повећан ризик од специфичних карцинома – наиме леукемије, лимфома и рака панкреаса. На основу онога што смо знали о ефектима излагања растварачима и неким другим хемикалијама, већ смо тада могли закључити да лабораторијски рад носи и канцерогене ризике за жене. То се у ствари показало када је прва студија међу хемичарима коначно објављена средином 1980-их, која је пронашла резултате сличне онима међу мушкарцима. Вреди напоменути да су други откривени вишак канцера били тумори дојке и јајника, за које се традиционално сматра да су повезани само са ендогеним факторима или репродукцијом, али за које ново сумњиви фактори животне средине као што су пестициди могу играти улогу. Много више треба да се уради на професионалним детерминантама рака код жена.

Стратегије за ваљану студију

Савршено валидна студија никада не може постојати, али је на истраживачу да покуша да избегне, или барем да минимизира, што је више могуће пристрасности. Ово се често најбоље може урадити у фази дизајнирања студије, али се може спровести и током анализе.

Дизајн студије

Одабир и пристрасност у вези са информацијама могу се избећи само пажљивим осмишљавањем епидемиолошке студије и пажљивим спровођењем свих следећих свакодневних смерница, укључујући прецизну пажњу на обезбеђење квалитета, за спровођење студије у теренским условима. Конфузија се може решити у фази пројектовања или анализе.

Селекција

Критеријуми за разматрање учесника као случаја морају бити експлицитно дефинисани. Не може се, или барем не би требало, покушавати да се проучавају лоше дефинисана клиничка стања. Начин да се минимизира утицај који знање о изложености може имати на процену болести јесте да се обухвате само озбиљни случајеви који би били дијагностиковани без обзира на било какве информације о историји пацијента. У области рака, студије ће често бити ограничене на случајеве са хистолошким доказом болести како би се избегло укључивање граничних лезија. То ће такође значити да су групе које се проучавају добро дефинисане. На пример, у епидемиологији рака је добро познато да канцери различитих хистолошких типова унутар датог органа могу имати различите факторе ризика. Ако је број случајева довољан, боље је одвојити аденокарцином плућа од сквамозног карцинома плућа. Какви год да су коначни критеријуми за улазак у студију, они увек треба да буду јасно дефинисани и описани. На пример, тачну шифру болести треба навести коришћењем Међународне класификације болести (МКБ), а такође, за рак, Међународне онколошке класификације болести (МКБ-О).

Требало би уложити напоре када су критеријуми специфицирани како би се максимално повећало учешће у студији. Одлука да се одбије учешће ретко се доноси насумично и стога доводи до пристрасности. Студије треба пре свега представити клиничарима који примају пацијенте. Њихово одобрење је потребно да би приступили пацијентима, па ће стога они морати да буду убеђени да подрже студију. Један аргумент који је често убедљив је да је студија у интересу јавног здравља. Међутим, у овој фази боље је не расправљати о тачној хипотези која се процењује како би се избегао неоправдани утицај на укључене клиничаре. Од лекара не треба тражити да преузму додатне дужности; лакше је убедити здравствено особље да пружи подршку студији ако истраживачи обезбеде средства за обављање било каквих додатних задатака, поред рутинске неге, које студија захтева. Анкетари и апстрактори података не би требало да буду свесни статуса болести својих пацијената.

Сличну пажњу треба обратити и на информације које се дају учесницима. Циљ студије мора бити описан широко, неутрално, али такође мора бити убедљив и убедљив. Важно је да се питања поверљивости и интереса за јавно здравље у потпуности разумеју уз избегавање медицинског жаргона. У већини окружења, коришћење финансијских или других подстицаја се не сматра прикладним, иако би требало обезбедити надокнаду за све трошкове које учесник може да има. На крају, али не и најмање важно, општа популација треба да буде довољно научно писмена да би разумела важност таквог истраживања. И користи и ризици учешћа морају бити објашњени сваком потенцијалном учеснику где треба да попуне упитнике и/или да обезбеде биолошке узорке за складиштење и/или анализу. Не треба примењивати принуду у прибављању претходног и потпуно информисаног пристанка. Тамо где су студије искључиво засноване на документима, мора се обезбедити претходно одобрење агенција одговорних за обезбеђивање поверљивости таквих записа. У овим случајевима, сагласност појединачног учесника се обично може одрећи. Уместо тога, биће довољно одобрење синдикалних и владиних службеника. Епидемиолошка истраживања нису претња приватном животу појединца, већ су потенцијална помоћ за побољшање здравља становништва. Одобрење институционалног одбора за ревизију (или комитета за етичку ревизију) биће потребно пре спровођења студије, а велики део онога што је горе наведено ће се од њих очекивати за ревизију.

informacije

У проспективним студијама праћења, средства за процену статуса болести или морталитета морају бити идентична за изложене и неекспониране учеснике. Посебно не треба користити различите изворе, као што је само провера у централном регистру морталитета за неекспониране учеснике и коришћење интензивног активног надзора за изложене учеснике. Слично томе, узрок смрти се мора добити на стриктно упоредиве начине. То значи да ако се систем користи за добијање приступа службеним документима за неекспонирано становништво, а то је често општа популација, никада не треба планирати добијање још прецизнијих информација кроз медицинске картоне или интервјуе о самим учесницима или њиховим породицама за изложена подгрупа.

У ретроспективним кохортним студијама треба уложити напоре да се утврди колико је блиско испитана популација у поређењу са популацијом од интереса. Треба се чувати могућих диференцијалних губитака у изложеним и неекспонираним групама коришћењем различитих извора који се тичу састава становништва. На пример, може бити корисно упоредити платне листе са списковима чланова синдиката или другим професионалним списковима. Неподударности се морају помирити и протокол усвојен за студију мора бити помно праћен.

У студијама контроле случајева, постоје и друге опције да се избегну пристрасности. Анкетари, студијско особље и учесници студије не морају бити свесни прецизне хипотезе која се проучава. Ако не знају повезаност која се тестира, мање је вероватно да ће покушати да дају очекивани одговор. Држање истраживачког особља у мраку у вези са хипотезом истраживања је заправо често веома непрактично. Анкетар ће скоро увек знати изложености од највећег потенцијалног интересовања, као и ко је случај, а ко контрола. Стога се морамо ослонити на њихову искреност, као и на њихову обуку у базичној методологији истраживања, што би требало да буде део њиховог професионалног искуства; објективност је обележје у свим фазама науке.

Лакше је не обавестити учеснике студије о тачном предмету истраживања. Добра, основна објашњења о потреби прикупљања података ради бољег разумевања здравља и болести обично су довољна и задовољиће потребе етичког прегледа.

Збуњујуће

Конфузија је једина пристрасност са којом се може позабавити или у фази дизајнирања студије или, под условом да су доступне адекватне информације, у фази анализе. Ако се, на пример, сматра да је старост потенцијално збуњујућа повезаност интереса јер је старост повезана са ризиком од болести (тј. рак постаје чешћи у старијој доби) и такође са изложеношћу (услови изложености варирају са годинама или са факторима који се односе на године као што су квалификација, радно место и трајање запослења), постоји неколико решења. Најједноставније је ограничити студију на одређени узраст—на пример, уписати само мушкарце беле расе од 40 до 50 година. Ово ће обезбедити елементе за једноставну анализу, али ће такође имати недостатак ограничавања примене резултата на једну пол старосна/расна група. Друго решење је подударање по годинама. То значи да је за сваки случај потребан референт истог узраста. Ово је атрактивна идеја, али треба имати на уму могућу потешкоћу у испуњавању овог захтева како се број фактора подударања повећава. Поред тога, када је фактор упарен, постаје немогуће проценити његову улогу у настанку болести. Последње решење је да имате довољно информација о потенцијалним збуњујућим подацима у студијској бази података како бисте их проверили у анализи. Ово се може урадити или кроз једноставну стратификовану анализу, или помоћу софистициранијих алата као што је мултиваријантна анализа. Међутим, треба имати на уму да анализа никада неће моћи да надокнади лоше дизајнирану или спроведену студију.

Zakljucak

Потенцијал за појаву пристрасности у епидемиолошким истраживањима је одавно утврђен. Ово није било превише забрињавајуће када су асоцијације које су проучаване биле јаке (као што је случај са пушењем и раком плућа) и стога нека непрецизност није изазвала превише озбиљан проблем. Међутим, сада када је дошло време да се процени слабији фактор ризика, потреба за бољим алатима постаје најважнија. Ово укључује потребу за одличним дизајном студија и могућност комбиновања предности различитих традиционалних дизајна као што су студије случаја-контроле или кохортне студије са иновативнијим приступима као што су студије контроле случајева које се налазе у оквиру кохорте. Такође, употреба биомаркера може да обезбеди средства за добијање тачнијих процена тренутне и могуће претходне изложености, као и за ране стадијуме болести.

Назад