1. Merjenje pojavov v epidemiologiji


Epidemiologija je veda, ki proučuje porazdelitev in determinante stanj in pojavov, povezanih z zdravjem ljudi v opredeljeni populaciji in umeščanje rezultatov teh proučevanj v obladovanje zdravstvenih problemov. Je tudi temeljna znanost javnega zdravja in preventivne medicine.


2. Matematične osnove epidemioloških meritev

Osnovno orodje za katerokoli epidemiološko opazovanje ali raziskovanje je kvantificiranje pogostosti pojavljanja bolezni.


3. Izražanje pogostosti pojavov v epidemiologiji

Pogostost pojavov v epidemiologiji izražamo na dva načina absolutno ali relativno :
→Absolutno pogostost pojavov merimo z absolutnimi števili − absolutno frekvenco.► Ko imamo veliko kvantitativnih podatkov, imamo pregled nad njimi le, če jih uredimo v skupine t.i. razrede. Število podatkov, razvrščenih v isti razred imenujemo absolutna frekvenca tega razreda. Takšno ureditev imenujemo frekvenčno porazdelitev
→Relativno pogostost pojavov merimo z relativnimi števili – relativno frekvenco. ► Relativna frekvenca je strukturni delež posameznega razreda v celotni statistični masi. Izračunamo jo lahko v obliki koeficienta f° ali odstotka f in ju izračunamo po enačbah:


f°=f/n f= 100 f/n

f=frekvenca razreda
n=število vseh statističnih enot


4. Razmerje v širšem pomenu
Razmerje (ratio), je v najširšem pomenu besede deljenje ene vrednosti z drugo. Razmerje in delež se razlikujeta.

Vendar pa pod tem pojmom pojmujemo več podenot:
-delež (proportion)
-odstotek (percentage)
-razmerje v ožjem pomenu
-stopnja (rate)

Delež
Imenovan tudi strukturni delež ═ razmerje med dvema istovrstnima podatkoma, od katerih se prvi nanaša na del pojava in drugi na celoto istega pojava. Prim. relativna frekvenca

Primer 1.1.

V raziskavi Dejavniki tveganja za nalezljive bolezni pri odraslih prebivalcih Slovenije iz leta 2003 je od 8904 anketirancev 2114 odgovorilo, da v času anketiranja kadijo.

delež ═ 2114 ∕ 8904 ═0.237

Delež kadilcev je 0.237


Odstotek
To je tip razmerja, kjer je števec vštet v imenovalec. Prikazuje razmerje dela proti celoti, izražamo ga lahko z decimalkami (npr. 0.2), kot ulomke (npr.1/5) ali kot odstotek (npr.20). Po definiciji mora delež (p) zajemati vrednosti med 0.0 ≤ p ≤ 1.0. Če imata števec in imenovalec enako dimenzijo (enoto), potem se ti dve okrajšata in dobimo delež, ki je količina brez dimenzije oz. brez enote. Ko uporabljamo delež za količine, ki so samo številke, le-te že v originalu nimajo enote (npr. število prometnih nesreč). Delež pa lahko uporabimo tudi za merljive količine, npr. koža na roki predstavlja x celotne kože človeka, kot tudi za števne količine, npr. 15 populacije je umrlo. Kljub temu, da je brez enot in da ima takšne omejitve (0.0≤ p ≤ 1.0), še vedno ne pomeni, da ga lahko enačimo z drugimi tipi razmerij





Primer 1.2.

V raziskavi Dejavniki tveganja za nalezljive bolezni pri odraslih prebivalcih Slovenije iz leta 2003 je od 8904 anketirancev 2114 odgovorilo, da v času anketiranja kadijo.

odstotek ═ (2114 ∕ 8904 ) * 100 = 23,7

V raziskavi je bilo 23,7 kadilcev.


Razmerje v ožjem pomenu
Matematično gledano za delež velja, da je števec vsebovan v imenovalcu, kar pa ni nujno tudi za razmerje. V razmerju sta števec in imenovalec ločeni in različni količini. Števec in imenovalec nimata skupnih elementov, sta ločeni množici brez skupnega preseka.
A/B = RAZMERJE ; A-števec , B-imenovalec
Velikost razmerja dobimo s preprostim seštevkom velikosti števca in imenovalca. Nobenih omejitev ni v zvezi z velikostjo razmerja. Včasih ga izražamo v procentih. V tem primeru vrednost lahko presega 100. V nasprotju z deležem, pri katerem vrednost ne sme presegati 100.

Primer 1.3.
V raziskavi Dejavniki tveganja za nalezljive bolezni pri odraslih prebivalcih Slovenije iz leta 2003, je 6790 anketirancev odgovorilo, da v času anketiranja ne kadijo, 2114 pa, da kadijo.
razmerje = 6790 / 2114 = 3,21
Razmerje nekadilcev proti kadilcev je 32,1 proti 1, da je bilo v Sloveniji 2003 na enega kadilca 3,21 nekadilcev.




Stopnja
Merilo pogostosti pojavljanja nekega dogodka. V epidemiologiji, demografiji in življenjski statistiki izraža frekvenco s katero se pojavlja določen dogodek v določeni populaciji v specifičnem časovnem obdobju. Uporaba stopnje je



pomembna predvsem za primerjavo izkustva med populacijami v različnih časih, krajih ali med različnimi razredi ljudi.
Komponente stopnje so:
• ŠTEVEC
• IMENOVALEC
• DOLOČEN ČAS v katerem se dogodki pojavljajo
• Običajno tudi MNOŽITELJ - potenca števila deset, ki pretvori stopnjo iz okornega ulomka ali decimalnega števila v celo število.

V epidemiologiji:

STOPNJA=ŠTEVILO DOGODKOV V DOLOČENEM OBDOBJU/ŠTEVILO OSEB V DOLOČENEM OBDOBJU x 10n

Vse stopnje so kvocienti, izračunani z deljenjem števca z imenovalcem (npr. število smrti ali nove pojavnosti primerov bolezni v določenem obdobju/povprečna populacija skozi to periodo).Nekatere stopnje so razmerja, in sicer v primeru ko imenovalec vsebuje števec.
Stopnja ima v epidemiologiji več različnih uporab:
1) Kot sinonim za kvocient se nanaša na razmerja kot stopnje, kot v pomenu kumulativne padajoče stopnje, prevladujoče stopnje, stopnje preživetja. To ni sprejemljiva uporaba v epidemiologiji.
2) V drugih situacijah se nanaša stopnja le na kvociente, ki predstavljajo relativne sprememba (aktualne ali potencialne) dveh količin.
3) Včasih je stopnja nadalje omejena s tem da se nanaša le na kvocient, ki predstavlja spremembe v času. Taka uporaba stopnje ni najbolj ustrezna, saj ne more biti izražena v zvezi z enoto časa, ampak le na točko v času; za primerjavo, smrtnost ali obolelost (stopnja tveganja) je »prava stopnja«, ker je lahko izražena s številom primerov, ki se razvijejo v enoti časa, deljena s skupno velikostjo rizične populacije.







Primer 1.4.

V raziskavi Dejavniki tveganja za nalezljive bolezni pri odraslih prebivalcih Slovenije iz leta 2003 je od 8904 anketirancev 2114 odgovorilo, da v času anketiranja kadijo.

odstotek ═ (2114 ∕ 8904 ) * 1000 = 237

Stopnja kajenja na 1000 anketirancev je bila v času anketiranja 273, kar pomeni, da je na 1000 anketirancev kadilo 273 anketirancev. OPOZORILO : čeprav misimo s tem, da je od 1800 anketirancev 273 kadilo, ostalih 727 pa ne.





5. Pomembni pojmi za razumevanje epidemioloških meritev
Izid
a) Splošna definicija: predstavlja posledico kakega dejanja ali poteka (n.pr.: srečen izid bolezni).

b) Specifična definicija (v medicini): vse možne posledice, ki so rezultat vplivov različnih faktorjev ter preventivnih ali terapevtskih posegov.

Izid je končno zdravstveno stanje. S tem stanjem se zaključi nek proces, na katerega so vplivali eksogeni dejavniki. Ti dejavniki bodisi negativno bodisi pozitivno spreminjajo končni izid. Lahko bi rekli, da odločajo o končni vrednosti izida.


Mnoge epidemiološke raziskave vključujejo odnose med zunanjimi dejavniki/faktorji ter končnim izidom oz. razvojem proučevanih dogodkov.



Primer 1.5.
Ali kajenje zvišuje možnost pljučnega raka

KAJENJE KARCINOM PLJUČ
(zunanji faktor) (izid)

Na tem enostavnem primeru vidimo, da prvi dogodek (t.i. zunaji faktor) vpliva na drugi dogodek (izid).



Zunanji faktorji nam lahko pričajo o okolju, v katerem človek živi, stilu življenja, prirojenih ali podedovanih karakteristikah. Na podlagi tega že lahko sklepamo na končni izid. Ali pa nam je vsaj v pomoč pri dokazovanju izida.
Izid pa je v tem primeru pojem za bolezni, zdravstvena stanja, smrt.


Izpostavljenost (exposure)
Izpostavljenost je dogodek, ki vpliva na drug dogodek, natančneje na opazovani dogodek (outcome). V analizi povezanosti igra vlogo vzroka za pojav opazovanega dogodka. Tak dejavnik je lahko povezan s povečano ali zmanjšano pojavnostjo bolezni ali kakega drugega zdravstvnega stanja in se lahko nanaša na okolje, način življenja … Za opisovanje spremenljivke, ki pomeni izpostavljenost , se pogosto uporablja izraz dejavnik tveganja.


Verjetnost
1. Verjetnost nekega dogodka lahko opišemo kot relativno frekvenco tega dogodka v naključno izbranem zaporedju N poskusov, kjer se število N približuje neskončnosti. To zvezo opišemo z razmerjem med številom ponovitev pričakovanega dogodka in številom vseh možnih dogodkov oziroma številom poskusov.

št. ponovitev prišakovanega dogodkašt. poskusov N

2. Vrednost ulomka se giblje med nič in ena, kjer nič pomeni da dogodek hipoteze oziroma
trditve ni mogoč, ena pa, da je gotov.


Primer 1.6.
Med 158 udleženci banketa se jih je 99 zastrupilo s hrano.

Verjetnost zastrupitve je : (99 / 158) * 100 = 62,7




Tveganje
Je možnost (oziroma verjetnost), da se določen dogodek, ki ga pričakujemo, ne bo zgodil (npr. verjetnost da posameznik ne bo zbolel ali umrl v začrtanem časovnem obdobju oz. v določeni starosti).
Epidemiološko pa tveganje upodablja netehnični izraz, ki vključuje več različnih meritev verjetnosti neželenega izida.


Primer 1.8. :

Med 158 udeleženci banketa se jih je 99 zastrupilo s hrano. Verjetnost, da ne pride do opazovanega dogodka- zastrupitve je {158- 99/ 158}*100 = 37,3 .
Obeti
So razmerje med verjetnostjo, da se dogodek zgodi in med verjetnostjo, da se ne zgodi.
Primer 1.7. :
V skupini 100 kadilcev jih 60 razvije kronični kašelj, 40 pa ne. Potem so obeti v tej skupini 60:40 = 1´5, v prid razvoja kroničnega kašlja. Obet lahko primerjamo z verjetnostjo, da se pri 100 kadilcih razvije kronični kašelj, to je 60:100 = 0´6.





6. Literatura
1.Premik Marjan (1999). Uvod v epidemiologijo. Ljubljana: Medicinska fakulteta, Inštitut za socialno medicino
2.Isabel dos Santos Silva (1999). Cancer epidemiology:Principles and methods. Lyon: WHO International Agency for Research on Cancer
3.Adamič,Š. (1989,1995). Temelji biostatistike. Ljubljana: Medicinska fakulteta