Title: LÄK BasV1 / Översiktligt redogöra för epidemiologins grunder och tillämpningsområden (S3)

Q: Vad är epidemiologi?
A: Vetenskaplig disciplin som sysslar med sjukdomars (och riskfaktorers) utbredning, orsaker och förlopp.

Q: Var kan man tillämpa epidemiologi?
A: Två huvudtillämpningsområden:
1. För att förstå ORSAKER (analytisk ansats)
2. För att BESKRIVA (med epidemiologiska metoder) (deskriptiv ansats)
1.  Konklusioner kring samband mellan exponering och sjudomsrisk på befolkningsnivå = oumbärliga underlag för:
- riktlinjer för prevention och kliniska behandlingar
- bestämning av gränsvärden för tillåtna exponeringsnivåer
- forskning kring biologiska mekanismer bakom sjukdomar
2. Beskrivande information om sjukdomars och riskfaktorers utbredning i olika populationer vid specifika tidpunkter och över tid, ger underlag för:
- folkhälsoarbete, ekonomiska kalkyler, och forskning.

Q: Det finns två tillvägagångssätt som man skiljer emellan för att utföra utredningar och forskning. Vilka är dem?
A: – Analytisk ansats (approach)
Förstå orsaker
– Deskriptiv ansats (approach)
Beskriva

Q: Vad är epidemiologins betydelse för läkaren?
A: —> Att kunna tolka (alltid med ett kritiskt förhållningssätt):
- epidemiologiska deskriptiva data
- resultat från enskilda epidemiologiska studier avseende möjliga orsakssamband
- sammanvägda resultat från epidemiologiska studier (meta-analyser = starkare)
–> Kunna navigera mellan vad av detta som är relevant på individnivå och på populationsnivå
(för det finns dåliga studier!)

Q: Vad är exponering för något?
A: Det är ett begrepp inom epidemiologin som mäts med prevalens (andel av en viss population som uppvisar en given sjukdom/givet tillstånd) och som anges i %.
Bättre begrepp än «riskfaktor» när orsakssamband inte är påvisad.
T ex:
- Hur stor andel av svenska ungdomar röker?
- Hur stor andel av svenska småbarn använder handhållen skärm > 1 tim/dag?
- Hur stor andel av den vuxna befolkningen har en ekonomisk buffert för oväntade utgifter?

Q: Vad är utfall för något?
A: Begrepp som används oftast för sjukdomar eller död.
Det är ett begrepp inom epidemiologin som kan mätas på flera olika sätt:
- prevalens (%)
- incidens (fall/tidsenhet)
- kumulativ incidens (% över en viss tidsperiod)
T ex:
- Ger skärmanvändning en ökad risk för depression?
- Ger ekonomisk stress ökad risk för kroniska sjukdomar?

Q: Vilka mått kan användas för att beskriva förekomst av sjukdomar i en befolkning?
A: - Prevalens
Andel individer i en population som har sjukdomen i fråga vid en specifik tidpunkt (%, 0-1).
T ex högt blodtryck.
- Kumulativ incidens
Andel individer i en populations som följs över en given tidsperiod och som var fria fran sjukdomen i fråga vid uppföljningens start, som utvecklar sjukdomen under den givna tidsperioden (%, 0-1).
PROPORTION (finns en övre gräns)
- Incidens
Frekvens av nya fall i sjukdomen (tid^-1, 0-∞).
TAKT ≠ proportion, kan gå hur snabbt som helst.

Q: Hur mäter man kumulativ incidens?
A: Antalet studerade individer, fria från det studerade utfallet vid start av en uppföljningstid (=BASLINJEN) är i nämnaren (=dénominateur), och antalet fall i täljaren.

Q: Hur mäter man incidensen?
A: Persontid (oftast personår) är i nämnaren (=dénominateur).
personår: 6 + 6 + 2 + 3 + 4 + 2 + …
–> det är bara de år under risk man är intresserad av

Q: Är det alltid så att man använder personår för att mäta incidensen?
A: Nej, man har inte alltid koll på varje person (särskilt utanför studier, t ex nu under corona) –> det blir lite grövre (t ex antalet fall/100'000 personer som om man hade 1 personår/person).

Q: Vilket mått används för mortalitet?
A: Incidensen, «incidens av död» (fall/tidsenhet el. fall/personår).

Q: Vad är sambandet mellan prevalens och incidens?
A: Ju fler insjuknar (incidensen), desto fler är sjuka (prevalensen) (Logic 101). Men de som dör (mortalitet) eller tillfrisknar räknas bort från prevalensen.

Q: Hur går man från exponering till utfall, och hur mäter man det?
A: Det är risk- och «frisk»-faktorer som inverkar på det.
Mått (exempel bara):
- korrelation
- beta-koefficient (=regression coefficient, lutning)
- relativ risk
- hazard ratio
- oddskvot
…

Q: Hur kan sambandet mellan exponering och sjukdomsrisk/utfall se ut?
A: Kan se väldigt olika ut och behöver inte vara linjära! Kan t ex vara J-format. Tröskelvärden kan förekomma (cf. Fig. 3).
Fig. 2: t ex solljus (+mycket mer faktiskt).

Q: Vilken metod kan vara lämplig för den deskriptiva ansatsen?
A: Standardisering, t ex för ålder.
Går ut på att göra data från olika populationer jämförbart (ålder/kön) genom att «vikta» datan i förhållande till en standardpopulation (som har en viss åldersfördelning). Man kan vikta uppåt eller nedåt utifrån storleken på motsvarande (ålders)grupper i standardpopulationen.

Q: Ge exempel på exponeringskällor.
A: Luft, föda, dricksvatten, mark, partiklar, byggmaterial, konsumption, …

Q: [...] och [...] har ofta betydelse när det gäller exponeringskällor.
A: Koncentration; duration

Q: Ge exempel på exponeringsvägar.
A: - inhalation
- via intag av mat och dryck
- via huden
- via placenta

Q: Exponeringskällor kan klassificeras i ett bredare perspektiv. Hur då?
A: ! Interna faktorer (biomarkörer) räknas också som exponeringar/exponeringskällor !
General external = socio-ekonomiska faktorer (kan leda till ohälsosamma beteenden t ex, som i sin tur kan leda till sjukdom)

Q: [...] epidemiologi handlar om sjukdomar och behandlingar och [...] handlar om att studera läkemedelsanvändning.
A: Klinisk; läkemedelsepidemiologi

Q: Hur ser studiedesignen ut inom epidemiologin?
A: - Observationella studier
Forskaren observerar människors exponeringar
Exempel: Enkätundersökning av alkoholintag
VS
- Experimentella studier
Forskaren intervenerar
Exempel (slumpvis eller icke-slumpvis):
—> Interventionsstudie där en grupp får specifika kostråd och hjälp att följa dessa
—> Randomiserad kontrollerad klinisk prövning av en behandling

Q: Vad är felkällorna inom epidemiologin/medicinsk vetenskap?
A: - Slumpens inverkan.
By chance, tenderar att försvinna om vi får mer data.
Studier bör ha tillräcklig «statistisk styrka»:
—> Statistik precision för studiens resultat brukar anges med ett konfidensintervall. Ett brett konfidensintervall indikerar låg precision, d v s stor risk för slumpfel.
- Systematiska fel.
—> Uppstår p g a problem med studiedesign och/eller analys, och försvinner inte om vi får mer data.
—> Mätfel gällande exponering
—> Felklassificering av sjukdom
—> Störfaktorer (confounding)
Stor studie ≠ (nödvändigtvis) bra

Q: Ge exempel på confounding factor.
A: Jobbstress kan ge förmaksflimmer OCH de som är stressade på jobbet kan dricka mer alkohol, vilket i sin tur kan orsaka förmaksflimmer!

Q: Finns det ett orsakssamband bakom associationen man påvisar? Hur kan man ta reda på det?
A: Mycket svårt att svara på! Det finns ett spektrum:
Var befinner sig studien i detta spektrum? —> allt från explorativt (utforskar från början, större risk att slumpen inverkar!) till stark hypotes!
Oftast behövs flera välgjorda studier för att man ska våga börja dra slutsatser om orsakssamband.
Meta-analyser, där resultat från flera studier slås samman, kan också bidra med kunskap.

Q: Vilket verktyg kan man använda för att säkerställa kvaliteten i en studie?
A: STROBE = verktyg som används av många tidskrifter; checklista för att säkerställa studiekvaliteten.

Q: Hur definieras epidemi?
A: WHO:
The occurence in a community or region of cases of an illness, specific health-related behaviour, or other health-helated events clearly in excess of normal expectancy.
—> handlar inte bara om infektionssjukdomar!
T ex fetmaepidemin = kraftig ökning