Section 6: Descriptive Epidemiology

Wie bereits erwähnt, wird jedem unerfahrenen Zeitungsreporter beigebracht, dass eine Geschichte unvollständig ist, wenn sie nicht das Was, wer, wo, wann und Warum/Wie einer Situation beschreibt, sei es ein Space Shuttle-Start oder ein Hausbrand. Epidemiologen streben eine ähnliche Vollständigkeit bei der Charakterisierung eines epidemiologischen Ereignisses an, sei es eine Influenzapandemie oder eine lokale Zunahme von Unfällen mit Geländefahrzeugen. Epidemiologen neigen jedoch dazu, Synonyme für die fünf oben aufgeführten W zu verwenden: Falldefinition, Person, Ort, Zeit und Ursachen / Risikofaktoren / Übertragungsarten. Die deskriptive Epidemiologie umfasst Zeit, Ort und Person.

Das Zusammenstellen und Analysieren von Daten nach Zeit, Ort und Person ist aus mehreren Gründen wünschenswert.

• Zunächst wird der Epidemiologe durch sorgfältiges Betrachten der Daten sehr vertraut mit den Daten. Er oder sie kann sehen, was die Daten basierend auf den verfügbaren Variablen, ihren Einschränkungen (z. B. der Anzahl der Datensätze mit fehlenden Informationen für jede wichtige Variable) und ihren Exzentrizitäten (z. B. alle) offenbaren können oder nicht Fälle reichen im Alter von 2 Monaten bis 6 Jahren plus einem 17-Jährigen.).Zweitens lernt der Epidemiologe das Ausmaß und Muster des untersuchten Problems der öffentlichen Gesundheit — welche Monate, welche Stadtteile und welche Personengruppen die meisten und am wenigsten Fälle haben.
• Drittens erstellt der Epidemiologe eine detaillierte Beschreibung der Gesundheit einer Bevölkerung, die leicht mit Tabellen, Grafiken und Karten kommuniziert werden kann.Viertens kann der Epidemiologe Bereiche oder Gruppen innerhalb der Bevölkerung identifizieren, die hohe Krankheitsraten aufweisen. Diese Informationen liefern wiederum wichtige Hinweise auf die Ursachen der Krankheit, und diese Hinweise können in überprüfbare Hypothesen umgewandelt werden.

Zeit

Das Auftreten von Krankheiten ändert sich im Laufe der Zeit. Einige dieser Änderungen treten regelmäßig auf, während andere unvorhersehbar sind. Zwei Krankheiten, die jedes Jahr in derselben Saison auftreten, sind Influenza (Winter) und West–Nil-Virus-Infektion (August-September). Im Gegensatz dazu können Krankheiten wie Hepatitis B und Salmonellose jederzeit auftreten. Bei Krankheiten, die saisonal auftreten, können Gesundheitsbeamte ihr Auftreten antizipieren und Kontroll- und Präventionsmaßnahmen wie eine Influenza-Impfkampagne oder Mückenspray ergreifen. Für Krankheiten, die sporadisch auftreten, können Forscher Studien durchführen, um die Ursachen und Arten der Ausbreitung zu identifizieren und dann entsprechend gezielte Maßnahmen zu entwickeln, um das weitere Auftreten der Krankheit zu kontrollieren oder zu verhindern.

In beiden Situationen ist die Anzeige der Krankheitsauftrittsmuster nach Zeit entscheidend für die Überwachung des Krankheitsauftritts in der Gemeinschaft und für die Beurteilung, ob die Interventionen im Bereich der öffentlichen Gesundheit einen Unterschied gemacht haben.

Zeitdaten werden normalerweise mit einem zweidimensionalen Diagramm angezeigt. Die vertikale oder y-Achse zeigt normalerweise die Anzahl oder Rate der Fälle an; die horizontale oder x-Achse zeigt die Zeiträume wie Jahre, Monate oder Tage an. Die Anzahl oder Rate der Fälle wird über die Zeit aufgetragen. Diagramme des Krankheitsauftretens im Zeitverlauf werden normalerweise als Liniendiagramme (Abbildung 1.4) oder Histogramme (Abbildung 1.5) dargestellt.

Manchmal zeigt ein Diagramm den Zeitpunkt von Ereignissen, die mit den angezeigten Krankheitstrends zusammenhängen. Das Diagramm kann beispielsweise die Expositionsdauer oder das Datum der Durchführung von Kontrollmaßnahmen angeben. Das Studium einer Grafik, die die Expositionsdauer notiert, kann zu Einsichten darüber führen, was die Krankheit verursacht haben könnte. Die Untersuchung eines Diagramms, in dem der Zeitpunkt der Kontrollmaßnahmen angegeben ist, zeigt, welche Auswirkungen die Maßnahmen möglicherweise auf das Auftreten von Krankheiten hatten.

Wie oben erwähnt, wird die Zeit entlang der x-Achse aufgetragen. Abhängig von der Krankheit kann die Zeitskala so breit wie Jahre oder Jahrzehnte oder so kurz wie Tage oder sogar Stunden des Tages sein. Bei einigen Erkrankungen — beispielsweise bei vielen chronischen Krankheiten — interessieren sich Epidemiologen eher für langfristige Trends oder Muster in der Anzahl der Fälle oder der Rate. Für andere Bedingungen, wie lebensmittelbedingte Ausbrüche, ist die relevante Zeitskala wahrscheinlich Tage oder Stunden. Einige der häufigsten Arten von zeitbezogenen Graphen werden weiter unten beschrieben. Diese und andere Diagramme werden in Lektion 4 ausführlicher beschrieben.

Säkulare (langfristige) Trends. Die grafische Darstellung der jährlichen Fälle oder Rate einer Krankheit über einen Zeitraum von Jahren zeigt langfristige oder säkulare Trends beim Auftreten der Krankheit (Abbildung 1.4). Gesundheitsbeamte verwenden diese Diagramme, um die vorherrschende Richtung des Auftretens von Krankheiten zu beurteilen (steigend, abnehmend oder im Wesentlichen flach), ihnen zu helfen, Programme zu bewerten oder politische Entscheidungen zu treffen, abzuleiten, was eine Zunahme oder Abnahme des Auftretens einer Krankheit verursacht hat (insbesondere wenn die Grafik angibt, wann verwandte Ereignisse stattfanden) und verwenden Sie vergangene Trends als Prädiktor für die zukünftige Inzidenz von Krankheiten.

Saisonalität. Das Auftreten von Krankheiten kann im Laufe eines Jahres oder länger nach Wochen oder Monaten grafisch dargestellt werden, um gegebenenfalls das saisonale Muster anzuzeigen. Es ist bekannt, dass einige Krankheiten wie Influenza und West-Nil-Infektion charakteristische saisonale Verteilungen aufweisen. Saisonale Muster können Hypothesen darüber vorschlagen, wie die Infektion übertragen wird, welche Verhaltensfaktoren das Risiko erhöhen und andere mögliche Mitwirkende an der Krankheit oder dem Zustand. Abbildung 1.6 zeigt die saisonalen Muster von Röteln, Influenza und Rotavirus. Alle drei Krankheiten weisen konsistente saisonale Verteilungen auf, aber jede Krankheit erreicht ihren Höhepunkt in verschiedenen Monaten — Röteln im März bis Juni, Influenza im November bis März und Rotavirus im Februar bis April. Die Röteln-Grafik ist auffällig für die Epidemie von 1963 (Röteln-Impfstoff war erst 1969 verfügbar), aber diese Epidemie folgte dennoch dem saisonalen Muster.

Wochentag und Uhrzeit. Unter bestimmten Bedingungen kann die Anzeige von Daten nach Wochentag oder Tageszeit informativ sein. Die Analyse in diesen kürzeren Zeiträumen eignet sich besonders für Bedingungen im Zusammenhang mit beruflichen oder umweltbedingten Expositionen, die in regelmäßigen Abständen auftreten. In Abbildung 1.7 werden die Todesfälle von Ackerschleppern nach Wochentagen angezeigt.(32) Beachten Sie, dass die Zahl der Todesfälle durch Ackerschlepper an Sonntagen etwa halb so hoch war wie an den anderen Tagen. Das Muster der Verletzungen von Ackerschleppern pro Stunde, wie in Abbildung 1.8 dargestellt, erreichte seinen Höhepunkt um 11: 00 Uhr, tauchte mittags ab und erreichte seinen Höhepunkt erneut um 4: 00 Uhr Diese Muster können Hypothesen und mögliche Erklärungen nahelegen, die mit weiteren Studien bewertet werden könnten. Abbildung 1.9 zeigt die stündliche Anzahl der Überlebenden und Retter, die nach dem Angriff auf das World Trade Center am 11.September 2001 in örtlichen Krankenhäusern in New York behandelt wurden.

Epidemische Periode. Um den zeitlichen Verlauf eines Krankheitsausbruchs oder einer Epidemie zu zeigen, verwenden Epidemiologen ein Diagramm, das als Epidemiekurve bezeichnet wird. Wie bei den anderen bisher vorgestellten Diagrammen zeigt die y-Achse einer Epidemiekurve die Anzahl der Fälle, während die x-Achse die Zeit entweder als Datum des Symptombeginns oder als Datum der Diagnose anzeigt. Abhängig von der Inkubationszeit (der Zeitspanne zwischen Exposition und Auftreten der Symptome) und den Übertragungswegen kann die Skala auf der x-Achse so breit wie Wochen (für eine sehr lange Epidemie) oder so eng wie Minuten (z. B. für Lebensmittelvergiftung durch Chemikalien, die Symptome innerhalb von Minuten verursachen). Herkömmlicherweise werden die Daten als Histogramm angezeigt (das einem Balkendiagramm ähnelt, jedoch keine Lücken zwischen benachbarten Spalten aufweist). Manchmal wird jeder Fall als Quadrat angezeigt, wie in Abbildung 1.10. Die Form und andere Merkmale einer Epidemiekurve können Hypothesen über den Zeitpunkt und die Quelle der Exposition, die Art der Übertragung und den Erreger nahelegen. Die Kurven werden in den Lektionen 4 und 6 näher erläutert.

Ort

Die Beschreibung des Auftretens von Krankheiten nach Ort bietet einen Einblick in die geografische Ausdehnung des Problems und seine geografische Variation. Die Charakterisierung nach Ort bezieht sich nicht nur auf den Wohnort, sondern auf jeden geografischen Ort, der für das Auftreten von Krankheiten relevant ist. Zu diesen Orten gehören der Ort der Diagnose oder des Berichts, der Geburtsort, der Arbeitsort, der Schulbezirk, die Krankenhauseinheit oder die jüngsten Reiseziele. Die Einheit kann so groß wie ein Kontinent oder ein Land oder so klein wie eine Adresse, ein Krankenhausflügel oder ein Operationssaal sein. Manchmal bezieht sich Ort überhaupt nicht auf einen bestimmten Ort, sondern auf eine Ortskategorie wie Stadt oder Land, Inland oder Ausland und institutionell oder nicht institutionell.

Beachten Sie die Daten in den Tabellen 1.3 und 1.4. Tabelle 1.3 zeigt SARS-Daten nach Berichtsquelle an und gibt an, wo eine Person mit möglichem SARS wahrscheinlich unter Quarantäne gestellt und behandelt wird.(33) Im Gegensatz dazu zeigt Tabelle 1.4 die gleichen Daten an, nach denen die möglichen SARS-Patienten gereist waren, und spiegelt wider, wo möglicherweise eine Übertragung stattgefunden hat.

Obwohl Ortsdaten in einer Tabelle wie Tabelle 1.3 oder Tabelle 1.4 angezeigt werden können, bietet eine Karte eine auffälligere visuelle Anzeige von Ortsdaten. Auf einer Karte können unterschiedliche Zahlen oder Krankheitsraten mit verschiedenen Schattierungen, Farben oder Linienmustern dargestellt werden, wie in Abbildung 1.11.

Eine andere Art von Karte für Ortsdaten ist eine Spotkarte, wie Abbildung 1.12. Spot-Karten werden im Allgemeinen für Cluster oder Ausbrüche mit einer begrenzten Anzahl von Fällen verwendet. Ein Punkt oder X wird an dem Ort platziert, der für die interessierende Krankheit am relevantesten ist, normalerweise dort, wo jedes Opfer lebte oder arbeitete, genau wie John Snow in seiner Spot-Karte des Golden Square-Gebiets von London (Abbildung 1.1). Falls bekannt, werden in der Regel relevante Standorte, z. B. wahrscheinliche Expositionsorte (Wasserpumpen in Abbildung 1.1), auf der Karte vermerkt.

Die Analyse von Daten nach Ort kann Gemeinschaften mit erhöhtem Krankheitsrisiko identifizieren. Auch wenn die Daten nicht zeigen können, warum diese Personen ein erhöhtes Risiko haben, können sie helfen, Hypothesen zu erstellen, die mit zusätzlichen Studien getestet werden können. Ist eine Gemeinschaft beispielsweise aufgrund von Merkmalen der Menschen in der Gemeinschaft wie genetischer Anfälligkeit, mangelnder Immunität, riskantem Verhalten oder Exposition gegenüber lokalen Toxinen oder kontaminierten Lebensmitteln einem erhöhten Risiko ausgesetzt? Kann das erhöhte Risiko, insbesondere für eine übertragbare Krankheit, auf Merkmale des Erregers wie einen besonders virulenten Stamm, gastfreundliche Brutstätten oder die Verfügbarkeit des Vektors, der den Organismus auf den Menschen überträgt, zurückgeführt werden? Oder kann das erhöhte Risiko auf die Umwelt zurückgeführt werden, die den Erreger und den Wirt zusammenbringt, wie z. B. das Gedränge in städtischen Gebieten, das das Risiko der Übertragung von Krankheiten von Mensch zu Mensch erhöht, oder mehr Häuser, die in Waldgebieten in der Nähe von Hirschen gebaut werden, die Zecken tragen, die mit dem Organismus infiziert sind, der die Lyme-Borreliose verursacht? (More techniques for graphic presentation are discussed in Lesson 4.)

Person