Section 6: Descriptive Epidemiology

după cum am menționat mai devreme, fiecare reporter de ziar novice este învățat că o poveste este incompletă dacă nu descrie ce, cine, unde, când și de ce/cum a unei situații, Dacă fi o lansare de naveta spatiala sau un incendiu casa. Epidemiologii se străduiesc pentru o exhaustivitate similară în caracterizarea unui eveniment epidemiologic, fie că este vorba de o pandemie de gripă sau de o creștere locală a accidentelor de vehicule pe tot terenul. Cu toate acestea, epidemiologii tind să folosească sinonime pentru cele cinci W enumerate mai sus: definiția cazului, persoana, locul, timpul și cauzele/factorii de risc/modurile de transmitere. Epidemiologia descriptivă acoperă timpul, locul și persoana.

compilarea și analizarea datelor în funcție de timp, loc și persoană este de dorit din mai multe motive.

• În primul rând, analizând datele cu atenție, epidemiologul devine foarte familiarizat cu datele. El sau ea poate vedea ce pot sau nu pot dezvălui datele pe baza variabilelor disponibile, a limitărilor sale (de exemplu, numărul de înregistrări cu informații lipsă pentru fiecare variabilă importantă) și excentricitățile sale (de exemplu, toate cazurile variază în vârstă de la 2 luni la 6 ani, plus un copil de 17 ani.).în al doilea rând, epidemiologul învață amploarea și modelul problemei de sănătate publică investigată — care luni, care cartiere și care grupuri de oameni au cele mai multe și cele mai puține cazuri.în al treilea rând, epidemiologul creează o descriere detaliată a sănătății unei populații care poate fi ușor comunicată cu tabele, grafice și hărți.în al patrulea rând, epidemiologul poate identifica zone sau grupuri din cadrul populației care au rate ridicate de boală. La rândul lor, aceste informații oferă indicii importante despre cauzele bolii, iar aceste indicii pot fi transformate în ipoteze testabile.

timp

apariția bolii se schimbă în timp. Unele dintre aceste schimbări apar în mod regulat, în timp ce altele sunt imprevizibile. Două boli care apar în același sezon în fiecare an includ gripa (iarna) și infecția cu virusul West Nile (August–septembrie). În schimb, boli precum hepatita B și salmoneloza pot apărea în orice moment. Pentru bolile care apar sezonier, oficialii din domeniul sănătății pot anticipa apariția acestora și pot implementa măsuri de control și prevenire, cum ar fi o campanie de vaccinare împotriva gripei sau pulverizarea țânțarilor. Pentru bolile care apar sporadic, anchetatorii pot efectua studii pentru a identifica cauzele și modurile de răspândire și apoi pot dezvolta acțiuni direcționate corespunzător pentru a controla sau preveni apariția ulterioară a bolii.

în ambele situații, afișarea tiparelor de apariție a bolii în timp este esențială pentru monitorizarea apariției bolii în comunitate și pentru evaluarea dacă intervențiile de sănătate publică au făcut diferența.

datele de timp sunt de obicei afișate cu un grafic bidimensional. Axa verticală sau y arată de obicei numărul sau rata de cazuri; axa orizontală sau X arată perioadele de timp, cum ar fi ani, luni sau zile. Numărul sau rata cazurilor este reprezentată grafic în timp. Graficele de apariție a bolii în timp sunt de obicei reprezentate grafic ca grafice liniare (figura 1.4) sau histograme (figura 1.5).

uneori, un grafic arată calendarul evenimentelor care sunt legate de tendințele bolii afișate. De exemplu, graficul poate indica perioada de expunere sau data la care au fost implementate măsurile de control. Studierea unui grafic care notează perioada de expunere poate duce la informații despre ceea ce ar fi putut provoca boala. Studierea unui grafic care notează calendarul măsurilor de control arată ce impact, dacă există, măsurile ar fi putut avea asupra apariției bolii.după cum sa menționat mai sus, Timpul este reprezentat grafic de-a lungul axei X. În funcție de boală, scara de timp poate fi la fel de largă ca ani sau decenii, sau la fel de scurtă ca zile sau chiar ore ale zilei. Pentru unele afecțiuni — multe boli cronice, de exemplu — epidemiologii tind să fie interesați de tendințele sau modelele pe termen lung în ceea ce privește numărul de cazuri sau rata. Pentru alte condiții, cum ar fi focarele alimentare, scara de timp relevantă este probabil să fie zile sau ore. Unele dintre tipurile comune de grafice legate de timp sunt descrise mai jos. Aceste și alte grafice sunt descrise mai detaliat în lecția 4.

tendințe seculare (pe termen lung). Graficarea cazurilor anuale sau a ratei unei boli pe o perioadă de ani arată tendințe pe termen lung sau seculare în apariția bolii (figura 1.4). Oficialii din domeniul sănătății folosesc aceste grafice pentru a evalua direcția predominantă a apariției bolii (în creștere, în scădere sau în esență plat), îi ajută să evalueze programele sau să ia decizii politice, să deducă ce a cauzat o creștere sau o scădere a apariției unei boli (în special dacă graficul indică când au avut loc evenimente conexe) și folosiți tendințele trecute ca predictor al incidenței viitoare a bolii.

sezonalitate. Apariția bolii poate fi grafic de săptămână sau lună pe parcursul unui an sau mai mult pentru a arăta modelul său sezonier, dacă este cazul. Se știe că unele boli, cum ar fi gripa și infecția cu West Nile, au distribuții sezoniere caracteristice. Modelele sezoniere pot sugera ipoteze despre modul în care se transmite infecția, ce factori comportamentali cresc riscul și alți posibili contribuitori la boală sau afecțiune. Figura 1.6 prezintă modelele sezoniere ale rubeolei, gripei și rotavirusului. Toate cele trei boli prezintă distribuții sezoniere consistente, dar fiecare boală atinge vârfurile în diferite luni — rubeola în martie până în iunie, gripa în noiembrie până în martie și rotavirusul în februarie până în aprilie. Graficul rubeolei este izbitor pentru epidemia care a avut loc în 1963 (vaccinul împotriva rubeolei nu a fost disponibil până în 1969), dar această epidemie a urmat totuși modelul sezonier.

ziua săptămânii și ora din zi. Pentru anumite condiții, afișarea datelor în funcție de ziua săptămânii sau de ora din zi poate fi informativă. Analiza în aceste perioade de timp mai scurte este adecvată în special pentru condițiile legate de expunerile profesionale sau de mediu care tind să apară la intervale regulate programate. În figura 1.7, decesele tractoarelor agricole sunt afișate pe zile ale săptămânii.(32) rețineți că numărul deceselor tractoarelor agricole în zilele de duminică a fost de aproximativ jumătate din numărul din celelalte zile. Modelul leziunilor tractoarelor agricole pe oră, așa cum este afișat în figura 1.8 a atins punctul culminant la ora 11:00, a scăzut la prânz și a atins din nou punctul culminant la 4:00 p.m. aceste modele pot sugera ipoteze și posibile explicații care ar putea fi evaluate cu studii suplimentare. Figura 1.9 arată numărul Orar de supraviețuitori și salvatori care se prezintă spitalelor locale din New York în urma atacului asupra World Trade Center din 11 septembrie 2001.

perioada epidemiei. Pentru a arăta cursul de timp al unui focar sau epidemie de boală, epidemiologii folosesc un grafic numit curbă epidemică. Ca și în cazul celorlalte grafice prezentate până în prezent, axa Y a unei curbe epidemice arată numărul de cazuri, în timp ce axa x arată timpul fie ca dată a debutului simptomelor, fie ca dată a diagnosticului. În funcție de perioada de incubație (durata de timp dintre expunere și debutul simptomelor) și căile de transmitere, scara pe axa x poate fi la fel de largă ca săptămâni (pentru o epidemie foarte prelungită) sau la fel de îngustă ca minute (de exemplu, pentru intoxicații alimentare cu substanțe chimice care provoacă simptome în câteva minute). În mod convențional, datele sunt afișate ca o histogramă (care este similară cu o diagramă cu bare, dar nu are lacune între coloanele adiacente). Uneori, fiecare caz este afișat ca un pătrat, ca în figura 1.10. Forma și alte caracteristici ale unei curbe epidemice pot sugera ipoteze despre timpul și sursa expunerii, modul de transmitere și agentul cauzal. Curbele epidemice sunt discutate mai detaliat în lecțiile 4 și 6.

loc

descrierea apariției bolii în funcție de loc oferă o perspectivă asupra întinderii geografice a problemei și a variației sale geografice. Caracterizarea pe loc se referă nu numai la locul de reședință, ci la orice locație geografică relevantă pentru apariția bolii. Astfel de locații includ Locul de diagnostic sau raport, locul de naștere, locul de muncă, districtul școlar, unitatea spitalicească sau destinațiile de călătorie recente. Unitatea poate fi la fel de mare ca un continent sau o țară sau la fel de mică ca o adresă de stradă, aripa spitalului sau sala de operație. Uneori, locul nu se referă deloc la o anumită locație, ci la o categorie de loc, cum ar fi urban sau rural, intern sau străin și instituțional sau neinstituțional.

luați în considerare datele din tabelele 1.3 și 1.4. Tabelul 1.3 afișează datele SARS în funcție de sursa raportului și reflectă locul în care o persoană cu posibil SARS este probabil să fie pusă în carantină și tratată.(33) În schimb, tabelul 1.4 afișează aceleași date în funcție de locul în care au călătorit posibilii pacienți cu SARS și reflectă locul în care s-ar fi putut produce transmiterea.

deși datele locului pot fi afișate într-un tabel precum tabelul 1.3 sau tabelul 1.4, o hartă oferă o afișare vizuală mai izbitoare a datelor locului. Pe o hartă, diferite numere sau rate de boală pot fi descrise folosind diferite nuanțe, culori sau modele de linii, ca în figura 1.11.

Un alt tip de hartă pentru datele locului este o hartă spot, cum ar fi figura 1.12. Hărțile Spot sunt utilizate în general pentru clustere sau focare cu un număr limitat de cazuri. Un punct sau X este plasat pe locația cea mai relevantă pentru boala de interes, de obicei în cazul în care fiecare victimă a trăit sau a lucrat, la fel cum a făcut John Snow în harta sa la fața locului a zonei Golden Square din Londra (figura 1.1). Dacă se cunoaște, locurile relevante, cum ar fi locațiile probabile de expunere (pompele de apă din figura 1.1), sunt de obicei notate pe hartă.

analiza datelor în funcție de loc poate identifica comunitățile cu risc crescut de îmbolnăvire. Chiar dacă datele nu pot dezvălui de ce acești oameni au un risc crescut, pot ajuta la generarea de ipoteze de testat cu studii suplimentare. De exemplu, o comunitate prezintă un risc crescut din cauza caracteristicilor oamenilor din comunitate, cum ar fi susceptibilitatea genetică, lipsa imunității, comportamentele riscante sau expunerea la toxine locale sau alimente contaminate? Riscul crescut, în special al unei boli transmisibile, poate fi atribuit caracteristicilor agentului cauzal, cum ar fi o tulpină deosebit de virulentă, locuri de reproducere ospitaliere sau disponibilitatea vectorului care transmite organismul oamenilor? Sau riscul crescut poate fi atribuit mediului care aduce agentul și gazda împreună, cum ar fi aglomerarea în zonele urbane care crește riscul transmiterii bolii de la o persoană la alta sau mai multe case construite în zone împădurite apropiate de căprioare care transportă căpușe infectate cu organismul care provoacă boala Lyme? (More techniques for graphic presentation are discussed in Lesson 4.)

Person

deoarece caracteristicile personale pot afecta boala, organizarea și analiza datelor de către „persoană” pot utiliza caracteristicile inerente ale oamenilor (de exemplu, vârstă, sex, rasă), caracteristicile biologice (statusul imunitar), caracteristicile dobândite (starea civilă), activitățile (ocupația, activitățile de agrement, utilizarea medicamentelor/tutunului / drogurilor) sau condițiile în care trăiesc (statutul socioeconomic, accesul la îngrijiri medicale). Vârsta și sexul sunt incluse în aproape toate seturile de date și sunt cele două caracteristici „persoană” cel mai frecvent analizate. Cu toate acestea, în funcție de boală și de datele disponibile, sunt de obicei necesare analize ale altor variabile ale persoanei. De obicei, epidemiologii încep analiza datelor personale analizând fiecare variabilă separat. Uneori, două variabile, cum ar fi vârsta și sexul, pot fi examinate simultan. Datele personale sunt de obicei afișate în tabele sau grafice.

vârsta. Vârsta este probabil cel mai important atribut „persoană”, deoarece aproape fiecare eveniment legat de sănătate variază odată cu vârsta. O serie de factori care variază și în funcție de vârstă includ: susceptibilitatea, posibilitatea de expunere, latența sau perioada de incubație a bolii și răspunsul fiziologic (care afectează, printre altele, dezvoltarea bolii).atunci când analizează datele în funcție de vârstă, epidemiologii încearcă să utilizeze grupe de vârstă suficient de înguste pentru a detecta orice tipare legate de vârstă care pot fi prezente în date. Pentru unele boli, în special bolile cronice, grupele de vârstă de 10 ani pot fi adecvate. Pentru alte boli, grupele de vârstă de 10 ani și chiar 5 ani ascund variații importante în apariția bolii în funcție de vârstă. Luați în considerare graficul apariției pertussisului pe grupe de vârstă standard de 5 ani, prezentat în figura 1.13 a. cea mai mare rată este în mod clar în rândul copiilor de 4 ani și mai mici. Dar este rata la fel de mare la toți copiii din acea grupă de vârstă sau unii copii au rate mai mari decât alții?

pentru a răspunde la această întrebare, sunt necesare diferite grupe de vârstă. Examinați figura 1.13 b, care prezintă aceleași date, dar afișează separat rata de pertussis pentru copiii sub 1 an. În mod clar, sugarii reprezintă cea mai mare parte a ratei ridicate în rândul copiilor de 0-4 ani. Prin urmare, eforturile de sănătate publică ar trebui să se concentreze asupra copiilor cu vârsta mai mică de 1 an, mai degrabă decât asupra întregului grup de vârstă de 5 ani.

Sex. Bărbații au rate mai mari de boală și deces decât femeile pentru multe boli. Pentru unele boli, această diferență legată de sex se datorează diferențelor genetice, hormonale, anatomice sau altor diferențe inerente între sexe. Aceste diferențe inerente afectează sensibilitatea sau răspunsurile fiziologice. De exemplu, femeile aflate în premenopauză au un risc mai mic de boli de inimă decât bărbații de aceeași vârstă. Această diferență a fost atribuită nivelurilor mai ridicate de estrogen la femei. Pe de altă parte, diferențele legate de sex în apariția multor boli reflectă diferențele de oportunitate sau niveluri de expunere. De exemplu, figura 1.14 arată diferențele în ratele de cancer pulmonar în timp în rândul bărbaților și femeilor.(34) diferența observată în anii anteriori a fost atribuită prevalenței mai mari a fumatului în rândul bărbaților în trecut. Din păcate, prevalența fumatului în rândul femeilor este acum egală cu cea a bărbaților, iar ratele de cancer pulmonar la femei au crescut ca rezultat.(35)

grupuri etnice și rasiale. Uneori, epidemiologii sunt interesați să analizeze datele personale prin grupuri biologice, culturale sau sociale, cum ar fi rasa, naționalitatea, religia sau grupurile sociale, cum ar fi triburile și alte grupuri izolate geografic sau social. Diferențele în variabilele rasiale, etnice sau de alt grup pot reflecta diferențe în susceptibilitate sau expunere sau diferențe în alți factori care influențează riscul bolilor, cum ar fi statutul socioeconomic și accesul la asistență medicală. În figura 1.15, ratele mortalității infantile pentru 2002 sunt prezentate în funcție de rasă și originea hispanică a mamei.

statutul socio-economic. Statutul socio-economic este dificil de cuantificat. Este alcătuit din mai multe variabile, cum ar fi ocupația, venitul familiei, realizarea educațională sau urmărirea recensământului, condițiile de viață și poziția socială. Variabilele care sunt cel mai ușor de măsurat pot să nu reflecte cu exactitate conceptul general. Cu toate acestea, epidemiologii folosesc în mod obișnuit ocupația, venitul familiei și realizările educaționale, recunoscând în același timp că aceste variabile nu măsoară exact statutul socioeconomic.

frecvența multor condiții adverse de sănătate crește odată cu scăderea statutului socio-economic. De exemplu, tuberculoza este mai frecventă în rândul persoanelor din straturile socio-economice inferioare. Mortalitatea infantilă și timpul pierdut din muncă din cauza dizabilității sunt ambele asociate cu venituri mai mici. Aceste modele pot reflecta expuneri mai dăunătoare, rezistență mai mică și acces mai mic la asistența medicală. Sau pot reflecta parțial o relație interdependentă care este imposibil de dezlegat: statutul socioeconomic scăzut contribuie la dizabilitate sau dizabilitatea contribuie la un statut socioeconomic mai scăzut sau ambele? Ce explică prevalența disproporționată a diabetului zaharat și a astmului în zonele socioeconomice inferioare? (36, 37)

câteva condiții adverse de sănătate apar mai frecvent în rândul persoanelor cu statut socioeconomic superior. Guta a fost cunoscută sub numele de” boala regilor ” datorită asocierii sale cu consumul de alimente bogate. Alte afecțiuni asociate cu un statut socio-economic mai ridicat includ cancerul de sân, sindromul Kawasaki, sindromul oboselii cronice și cotul de tenis. Diferențele de expunere reprezintă cel puțin unele, dacă nu majoritatea diferențelor în ceea ce privește frecvența acestor condiții.

References (This Section)

1. Goodman RA, Smith JD, Sikes RK, Rogers DL, Mickey JL. Decese asociate cu leziuni ale tractoarelor agricole: Un studiu epidemiologic. Reprezentant De Sănătate Publică 1985; 100: 329-33.Heyman Dl, Rodier G. supravegherea globală, supravegherea națională și SARS. Emerg Infectează Dis. 2003;10:173–5.
2. Societatea Americană de Cancer . Atlanta: Societatea Americană De Cancer, Inc. Disponibil de la:http://www.cancer.org/Research/CancerFactsFigures/cancer-facts-figures-2005/external icon.
3. Centrele pentru Controlul și Prevenirea Bolilor. Tendințele actuale. Cancerul pulmonar și tendințele cancerului de sân în rândul femeilor-Texas. MMWR 1984; 33(MM19):266.
4. Liao Y, Tucker P, Okoro CA, Giles WH, Mokdad AH, Harris VB, et. al. REACH 2010 supravegherea stării de sănătate în comunitățile minoritare — Statele Unite, 2001-2002. MMWR 2004; 53: 1-36.