Epidemiologijos tyrimai ir tyrimo planavimo svarba

Aš myliu sveikatą, transliacijas ir duomenis. Kitą dieną aš klausiausi Joe Rogano podcast'o, kuriame jis turi daktarus Joelą Khaną ir Chrisą Kresserį. Daktaras Joelis Kahnas yra veganų kardiologas, kuris mano, kad augalų mityba yra galingiausias profilaktinės medicinos šaltinis planetoje, o Chrisas Kresseris vadovauja Kalifornijos Funkcinės medicinos centrui ir yra paleo ar protėvių dietos šalininkas. Džo Roganas moderuoja, man tai beveik 4 valandos be galo nuostabu.

Už podcast'ą atsakingas už mane, pasiuntęs epidemiologijos triušio skylę.

Diskusijų metu jie dažnai rėmėsi skirtingais epidemiologijos tyrimais, kad pagrįstų savo teiginius. Tačiau daugybę kartų podcast'o metu kažkas paminėtų šių tyrimų nepatikimumą ir išvardytų daugybę priežasčių, kodėl. Taigi norėjau ištirti epidemiologijos sritį ir panagrinėti įvairius epidemiologinių tyrimų tipus, jų spąstus ir kodėl mes ne visada galime pasitikėti kieno nors aiškinimu apie rezultatus.

Kas yra epidemiologija?

Epidemiologija yra mokslas, skirtas suprasti, kaip tai, ką veikiame ar ką darome, gali paveikti bendrą visuomenės sveikatą. Epidemiologai tiria visas ligas ir ieško bet kokių tendencijų. Dažnai užduodami epidemiologų klausimai: kas susirgo šia liga? Kodėl jie tai gavo? Iš kur šios žmonių grupės turi panašumų ir skirtumų? Kaip galime išvengti šios ligos? Epidemiologai veikia kaip detektyvai; jie tiria duomenis ir bando rasti tikrąjį šaltinį, kas sukelia ligą populiacijoje.

Tačiau duomenis dažnai sunku suprasti. Vien todėl, kad kažkas susidūrė su kažkuo ir susirgo, dar nereiškia, kad jie abu yra susiję. Epidemiologams labai sunku įrodyti priežastinį ryšį ir jie dažnai turi daryti išvadą, kad tiesiog yra ryšys tarp poveikio ir baigties.

Pozicija yra bet koks veiksnys, kuris gali būti prisidedamas prie dominančio rezultato. Pvz., Jei tiriate diabetą, tam tikros ekspozicijos gali apimti maistą, kurį valgote, mankštos lygį, pesticidus ir aplinkos veiksnius. Tuo tarpu diabetas būtų baigtis.

Prieš pradėdami tvarkyti ir analizuoti duomenis, nepaprastai svarbu įsitikinti, ar tinkamai matuojate ir naudojate tinkamas metodikas.

Paprastai yra 5 skirtingi paaiškinimai, kodėl kažkas gali turėti statistinę reikšmę:

  1. Tikimybė
  2. Šališkumas
  3. Sumišimas
  4. Atvirkštinis priežastinis ryšys
  5. Priežastinis ryšys

Tikimybė yra tada, kai gauname tam tikrą rezultatą, bet iš tikrųjų jokio asociacijos nėra. Statistika naudojama tam, kad sumažintume galimybę, kurią galime gauti.

Šališkumas įvyksta paaiškėjus, kad ten yra asociacija, tačiau asociacija atsiranda dėl sistemingos klaidos atliekant tyrimą. Galite turėti pasirinkimo arba informacijos šališkumo.

Atrankos šališkumą lemia tai, kaip dalyviai pasirenkami ar pasirenkami dalyvauti. Tai yra tada, kai imties grupė neatstovauja populiacijai. To pavyzdys yra sveiko vartotojo šališkumas: sveiki žmonės paprastai labiau domisi sveikata ir labiau linkę dalyvauti sveikatos tyrime.

Informacijos šališkumas: kyla iš matavimo klaidos. To pavyzdys yra šališkumo prisiminimas. Tai įvyksta tada, kai neigiamą rezultatą patiriantys dalyviai gali papasakoti apie galimas savo ligų priežastis ir todėl prisimena kitokį poveikį nei kontroliniai. Kitos formos apima pašnekovo šališkumą, stebėtojo šališkumą ir respondento šališkumą. Yra netgi skaitmens pakreipimas, stebėtojo šališkumas, dažnai atsirandantis vartojant kraujospūdį; dažnai kraujospūdį vartojantis asmuo apvalina skaičius iki 0 arba 5.

Neįmanoma supainioti: ar tada, kai dėl kito kintamojo iškraipomi ekspozicijos ir rezultato ryšio rezultatai. Chrisas Kresseris dalijasi puikiu to pavyzdžiu:

Tarkime, kad norėjote ištirti raudonos mėsos ir vėžio ryšį. Nesunku pažvelgti į duomenis ir padaryti išvadą, kad jie yra aiškūs. Tačiau ilgą laiką buvo manoma, kad raudonos mėsos valgymas jums yra blogas, o žmonės, darantys blogus dalykus, paprastai turi kitų nesveikų įpročių, tokių kaip rūkymas, valgymas mažiau produktų, jų didesnis KMI, mažiau fiziškai aktyvūs ir pan. . Taigi kaip mes žinome, kad būtent raudona mėsa sukėlė vėžį?

Šie papildomi kintamieji yra svarbūs dalykai ir į juos reikia atsižvelgti. Sąmokslininkai turi ryšį tarp poveikio ir rezultato. Būdai, kaip išsklaidyti, yra kontrolinė grupė, kurią galima palyginti, atsitiktinumas, stratifikavimas, dalijant populiaciją į vienarūšius pogrupius arba nustatant apribojimus. Statistiniai metodai taip pat gali išryškinti konfrontacijas.

Atvirkštinis priežastinis ryšys: kaip tai atrodo, yra būtent tada, kai galime pažvelgti į asociaciją abiem būdais. Pažymėta, kad žmonės, kenčiantys kelio skausmus, yra nutukę, todėl galima daryti išvadą, kad nutukimas sukelia kelio skausmą, tačiau dėl kelio skausmo žmonės gali tapti ne tokie aktyvūs, o vėliau nutukti.

Priežastinis ryšys: Galime reikalauti priežastinio ryšio, kai atmetėme visas atsitiktinumo, šališkumo, nesusipratimo ir atvirkštinio priežastinio ryšio galimybes.

Tinkamai parengtas tyrimas yra labai svarbus siekiant išvengti atsitiktinumų, šališkumo ir painiavos. Prieš pradėdami analizę, turite mokėti juos paneigti. Statistiniai metodai negali kompensuoti tyrimo planavimo trūkumų.

Kokie yra epidemiologijos tyrimų planai?

Yra du pagrindiniai duomenų gavimo būdai: eksperimentas arba stebėjimas.

Stebėjimo tyrimai yra tyrimai, kuriuose tyrėjas pastebi, bet netrukdo.

Atvejo kontrolės tyrimas: tai tyrimas, kuriame lyginamos dvi grupės: jūsų atvejo grupė ir jūsų kontrolinė grupė. Abi grupės bus labai panašios, tačiau jūsų pacientai turės tam tikrą ligą, o kontrolinė grupė - ne. Abiejų grupių bus klausiama apie jų praeities poveikį tam tikriems rizikos veiksniams. Kontrolinė grupė pateikia pradinį poveikio vertinimą. Jei atvejų grupė turi didesnį tam tikro rizikos veiksnio poveikį, nei tikėtasi, galbūt galime pereiti teigdami, kad tarp šio veiksnio ir ligos yra ryšys. Atvejo kontrolės tyrimai yra puikūs norint nustatyti su maistu susijusios ligos protrūkio priežastis.

2003 m. Pensilvanijoje įvyko Hepatito A protrūkis. Jie greitai suprato, kad visi pacientai valgė tame pačiame restorane, bet to nepakako, kad susiaurintumėte maistą. Taigi jie pristatė kontrolinę grupę žmonėms, kurie tuo pačiu metu taip pat valgė, bet nesirgo. Iš daugiau nei 100 meniu elementų jie sugebėjo nustatyti, kad 94% pacientų valgė salsą, o 39% - kontrolinės grupės. Po tolesnio detektyvo darbo buvo nustatyta, kad tai yra žalieji svogūnai. Dabar FDA gali eiti į priekį ir paskelbti tinkamus viešus įspėjimus.

Kohortos tyrimas: pradedama nuo susidomėjimo. Tada jūs priimate grupę žmonių, turinčių tą ekspoziciją. Raskite kitą grupę, kuri visais atvejais yra panaši į pirmąją grupę, išskyrus atvejus, kai nėra tiriamosios ekspozicijos. Tada laikui bėgant juos stebėsite. Kohortos tyrimai taip pat gali būti atliekami retrospektyviai, kai turite dvi grupes ir pažvelgiate į jų praeitį. Retrospektyvūs kohortos tyrimai yra malonūs, kai tiriate ligą, kuriai ilgai vystytis. Išties geras duomenų rinkinys, užimantis pakankamai laiko, galėtų suteikti pakankamai informacijos, reikalingos kohortos tyrimui atlikti.

Kryžminio pjūvio tyrimas: Pateikiama tam tikro laiko populiacijos apžvalga. Mes trunka šiek tiek laiko ar skerspjūvio ir jį studijuoja. Jų tikslas yra pateikti duomenis apie visus gyventojus. Skerspjūvio tyrimais patikrinama tiriamos ligos paplitimas. Paplitimas yra bendras ligos atvejų skaičius tam tikroje populiacijoje tam tikru laikotarpiu. Skerspjūvio tyrimai naudojami, kai yra riboti ištekliai ir laikas.

Atvejų serija

Tyrinėjama žmonių, sergančių ta pačia liga ar liga, grupė ir ieškoma kitų panašių savybių. 1983 m. ŽIV buvo ištirtas ištyrus retų formų pneumoniją ir vėžį gydytojų pranešimuose apie jų vyrus, lytinius santykius su kitais vyrais. Atvejų serijos yra nepaprastai pažeidžiamos dėl atrankos šališkumo.

Atsitiktiniai kontroliniai tyrimai

Ar tikrai gerai sekasi susipainioti. Mes pradedame nuo savanorių dalyvių grupės, tada atsitiktinai paskirstome juos į dvi grupes.

Intervencinė grupė: grupė, kuri gauna tiriamą gydymą.

Kontrolinė grupė: gauna placebą.

Vėliau abi grupės stebimos ir palyginami duomenys.

Atsitiktinės atrankos bandymai yra tikrai geri rūpinantis klaidingais kintamaisiais. Galite manyti, kad klaidinantis kintamasis taip pat yra tolygiai pasiskirstęs tarp abiejų grupių. Poveikis iš esmės neutralizuojamas, jums net nereikia žinoti, kas yra klaidinantis kintamasis.

Aklumas dažnai naudojamas norint pasiekti organinių rezultatų. Aklas yra tada, kai dalyviai nežino, kuriai grupei jie priklauso, dvigubai aklai, kai ir dalyviai, ir tyrėjai nežino, kuriai grupei visi priklauso, „trigubai aklas“ yra dvigubai aklas, tačiau statistinius duomenis atliekantys asmenys testo taip pat nežino, o „Unblinded“ yra tada, kai visi žino.

Kai kurios atsitiktinių imčių tyrimų problemos yra išlaidos ir laikas, reikalingas jiems atlikti, interesų konfliktai ir etinės problemos.

Mano pagrindiniai kelioniniai maršrutai

Tyrimo planas yra nepaprastai svarbus. Kai turite patikimą studijų planą, gauti rezultatai yra reikšmingi ir prasmingi. Priešingu atveju galite padaryti klaidingas išvadas ir potencialiai sukelti dar didesnių problemų. Turite tai atsiminti ne tik atlikdami bet kokius būsimus tyrimus, bet ir atsimindami tai skaitydami kitų žmonių studijas. Labai lengva surinkti duomenis, kad būtų papasakota neteisinga istorija.

Aš nenoriu būti tas vaikinas, Ancel Keys. Bet tai yra kitos dienos istorija ...

Ancel Keys