Helsekunnskap

Introduksjon

Læringsmål: du vil lære om vanlige epidemiologiske målinger for å beskrive forekomsten av sykdom.

essensen av epidemiologi er å måle sykdomstilfelle og gjøre sammenligninger mellom befolkningsgrupper. Den nåværende delen introduserer deg til de vanlige tiltakene som letter forståelsen av sykdomsfordeling i en gitt befolkning.

denne delen dekker også følgende områder:

1. Problemer i utformingen av tverrsnittsstudier
2. Potensiell skjevhet i tverrsnittsstudier
3. Analyse av tverrsnittsstudier
4. Styrker og svakheter ved tverrsnittsstudier

Les ressursteksten nedenfor.

Ressurstekst

en tverrsnittsstudie undersøker forholdet mellom sykdom (eller annen helserelatert tilstand) og andre variabler av interesse slik de eksisterer i en definert populasjon på et enkelt tidspunkt eller over en kort tidsperiode (f.eks. kalenderår).

Tverrsnittsstudier kan betraktes som å gi et øyeblikksbilde av frekvensen av en sykdom eller andre helserelaterte egenskaper (f. eks. eksponeringsvariabler) i en populasjon på et gitt tidspunkt. Tverrsnittsstudier brukes til å vurdere sykdomsbyrden eller helsebehovene til en befolkning og er spesielt nyttige for å informere planlegging og tildeling av helseressurser.

typer tverrsnittsstudier

Beskrivende

en tverrsnittsundersøkelse kan være rent beskrivende og brukes til å vurdere byrden av en bestemt sykdom i en definert populasjon. For eksempel kan et tilfeldig utvalg av skoler over Hele London brukes til å vurdere forekomsten av astma blant 12-14-åringer.

Analytiske

Analytiske tverrsnittsundersøkelser kan også brukes til å undersøke sammenhengen mellom en antatt risikofaktor og et helseutfall. Denne typen studier er imidlertid begrenset i sin evne til å trekke gyldige konklusjoner om sammenhengen mellom en risikofaktor og helseutfall. I en tverrsnittsundersøkelse måles risikofaktorer og utfall samtidig, og det kan derfor være vanskelig å avgjøre om eksponeringen fortsatte eller fulgte sykdommen.

i praksis vil tverrsnittsstudier inkludere et element av begge typer design.

Problemstillinger i utformingen av tverrsnittsundersøkelser

Valg av representativt utvalg

en tverrsnittsstudie bør være representativ for befolkningen dersom generaliseringer fra funnene skal ha noen gyldighet. For eksempel bør en studie av forekomsten av diabetes blant kvinner i Alderen 40-60 år i By a bestå av et tilfeldig utvalg av alle kvinner i alderen 40-60 år i den byen.

Prøvestørrelse

prøvestørrelsen skal være tilstrekkelig stor Nok til å estimere forekomsten av interessebetingelsene med tilstrekkelig presisjon. Utvalgsstørrelsesberegninger kan utføres ved hjelp av utvalgsstørrelsestabeller eller statistiske pakker som Epi Info.

potensiell skjevhet i tverrsnittsstudier

Frafall er et spesielt problem som påvirker tverrsnittsstudier og kan resultere i skjevhet i utfallsmålene. Dette er et spesielt problem når egenskapene til ikke-respondere skiller seg fra respondere.

analyse av tverrsnittsstudier

i en tverrsnittsstudie måles alle faktorer (eksponering, utfall og konfounders) samtidig. Det viktigste utfallsmålet som er oppnådd fra en tverrsnittsstudie er prevalens, det vil si:

Merk at for kontinuerlige variabler som blodtrykk eller vekt, kan prevalens bare beregnes når variabelen er delt inn i de som faller under eller over et bestemt forhåndsbestemt nivå. Alternativt kan gjennomsnittlig eller median nivåer beregnes.

i analytiske tverrsnittsstudier kan oddsraten brukes til å vurdere styrken av en sammenheng mellom en risikofaktor og helseutfall av interesse, forutsatt at den nåværende eksponeringen nøyaktig gjenspeiler tidligere eksponering.

styrker og svakheter ved tverrsnittsstudier

Styrker

• Relativt rask og enkel å gjennomføre (ingen lange oppfølgingsperioder).
• Data på alle variabler samles kun en gang.
• kan måle prevalens for alle faktorer som undersøkes.
• Flere utfall og eksponeringer kan studeres.
• forekomsten av sykdom eller andre helserelaterte kjennetegn er viktig i folkehelsen for å vurdere sykdomsbyrden i en bestemt populasjon og i planlegging og tildeling av helseressurser.
• Bra for beskrivende analyser og for å generere hypoteser.

Svakheter

• Vanskelig å avgjøre om utfallet fulgte eksponering i tid eller eksponering resulterte fra utfallet.
• Ikke egnet for å studere sjeldne sykdommer eller sykdommer med kort varighet.
• ettersom tverrsnittsstudier måler utbredt i stedet for hendelsessaker, vil dataene alltid gjenspeile determinanter for overlevelse samt etiologi1.
• Kan ikke måle insidens.
• Identifiserte Assosiasjoner kan være vanskelige å tolke.
• Utsatt for skjevhet på grunn av lav respons og feilklassifisering på grunn av tilbakekallingsskjevhet.