Section 6: Descriptive Epidemiology

Som nämnts tidigare lärs varje nybörjare tidningsreporter att en historia är ofullständig om den inte beskriver vad, vem, var, när och varför/hur av en situation, om det inte finns någon information om var en rymdfärja lansering eller en husbrand. Epidemiologer strävar efter liknande omfattning för att karakterisera en epidemiologisk händelse, oavsett om det är en influensapandemi eller en lokal ökning av terrängfordonsolyckor. Epidemiologer tenderar emellertid att använda synonymer för de fem W: erna som anges ovan: falldefinition, person, plats, tid och orsaker/riskfaktorer/överföringssätt. Beskrivande epidemiologi täcker tid, plats och person.

att sammanställa och analysera data efter tid, plats och person är önskvärt av flera skäl.

• först, genom att titta på data noggrant, blir epidemiologen mycket bekant med data. Han eller hon kan se vad data kan eller inte kan avslöja baserat på tillgängliga variabler, dess begränsningar (till exempel antalet poster med saknad information för varje viktig variabel) och dess excentriciteter (till exempel alla fall varierar i ålder från 2 månader till 6 år, plus en 17-årig.).för det andra lär epidemiologen omfattningen och mönstret av folkhälsoproblemet som undersöks — vilka månader, vilka stadsdelar och vilka grupper av människor som har flest och minst fall.för det tredje skapar epidemiologen en detaljerad beskrivning av hälsan hos en befolkning som enkelt kan kommuniceras med tabeller, diagram och kartor.för det fjärde kan epidemiologen identifiera områden eller grupper inom befolkningen som har höga sjukdomar. Denna information ger i sin tur viktiga ledtrådar till orsakerna till sjukdomen, och dessa ledtrådar kan förvandlas till testbara hypoteser.

tid

förekomsten av sjukdom förändras över tiden. Några av dessa förändringar sker regelbundet, medan andra är oförutsägbara. Två sjukdomar som inträffar under samma säsong varje år inkluderar influensa (vinter) och West Nile–virusinfektion (augusti-September). Däremot kan sjukdomar som hepatit B och salmonellos uppstå när som helst. För sjukdomar som uppstår säsongsmässigt kan hälsoombud förutse deras förekomst och genomföra kontroll-och förebyggande åtgärder, såsom en influensavaccinationskampanj eller myggsprutning. För sjukdomar som förekommer sporadiskt kan utredare genomföra studier för att identifiera orsakerna och spridningsmetoderna och sedan utveckla lämpligt riktade åtgärder för att kontrollera eller förhindra ytterligare förekomst av sjukdomen.

i båda situationerna är det viktigt att visa mönster för sjukdomshändelser med tiden för att övervaka sjukdomshändelser i samhället och för att bedöma om folkhälsointerventionerna gjorde skillnad.

tidsdata visas vanligtvis med en tvådimensionell graf. Den vertikala eller y-axeln visar vanligtvis antalet eller frekvensen av fall; den horisontella eller x-axeln visar tidsperioder som år, månader eller dagar. Antalet eller graden av fall ritas över tiden. Grafer av sjukdomshändelser över tid ritas vanligtvis som linjediagram (figur 1.4) eller histogram (figur 1.5).

Ibland visar en graf tidpunkten för händelser som är relaterade till sjukdomstrender som visas. Grafen kan till exempel indikera exponeringsperioden eller datumkontrollåtgärderna genomfördes. Att studera en graf som noterar exponeringsperioden kan leda till insikter om vad som kan ha orsakat sjukdom. Att studera en graf som noterar tidpunkten för kontrollåtgärder visar vilken inverkan, om någon, åtgärderna kan ha haft på sjukdomshändelsen.

som nämnts ovan plottas tiden längs x-axeln. Beroende på sjukdomen kan tidsskalan vara så bred som år eller årtionden, eller så kort som dagar eller till och med timmar på dagen. För vissa tillstånd — till exempel många kroniska sjukdomar — tenderar epidemiologer att vara intresserade av långsiktiga trender eller mönster i antalet fall eller hastigheten. För andra tillstånd, såsom livsmedelsburna utbrott, är den relevanta tidsskalan sannolikt dagar eller timmar. Några av de vanliga typerna av tidsrelaterade grafer beskrivs vidare nedan. Dessa och andra grafer beskrivs mer detaljerat i Lektion 4.

sekulära (långsiktiga) trender. Grafera årliga fall eller frekvensen av en sjukdom under en period av år visar långsiktiga eller sekulära trender i förekomsten av sjukdomen (figur 1.4). Hälsotjänstemän använder dessa grafer för att bedöma den rådande riktningen för sjukdomshändelse (ökande, minskande eller väsentligen platt), hjälpa dem att utvärdera program eller fatta politiska beslut, dra slutsatsen vad som orsakade en ökning eller minskning av förekomsten av en sjukdom (särskilt om diagrammet indikerar när relaterade händelser ägde rum) och använda tidigare trender som en prediktor för framtida förekomst av sjukdom.

säsongsmässighet. Sjukdom förekomst kan ritas per vecka eller månad under loppet av ett år eller mer för att visa sin säsongsmönster, om någon. Vissa sjukdomar som influensa och West Nile-infektion är kända för att ha karakteristiska säsongsfördelningar. Säsongsmönster kan föreslå hypoteser om hur infektionen överförs, vilka beteendefaktorer ökar risken och andra möjliga bidragsgivare till sjukdomen eller tillståndet. Figur 1.6 visar säsongsmönster av rubella, influensa och rotavirus. Alla tre sjukdomar uppvisar konsekventa säsongsfördelningar, men varje sjukdom toppar i olika månader — rubella i Mars till juni, influensa i November till Mars och rotavirus i Februari till April. Rubella grafen är slående för epidemin som inträffade 1963 (rubellavaccin var inte tillgängligt förrän 1969), men denna epidemi följde ändå säsongsmönstret.

veckodag och tid på dagen. Under vissa förhållanden kan det vara informativt att visa data per veckodag eller tid på dagen. Analys vid dessa kortare tidsperioder är särskilt lämplig för förhållanden relaterade till yrkes-eller miljöexponeringar som tenderar att inträffa med regelbundna intervall. I Figur 1.7 visas dödsfall i jordbrukstraktorer per veckodag.(32) Observera att antalet dödsolyckor för jordbrukstraktorer på söndagar var ungefär hälften av antalet övriga dagar. Mönstret av jordbrukstraktorskador per timme, som visas i Figur 1.8 toppade klockan 11:00, doppade vid middagstid och toppade igen klockan 4:00 dessa mönster kan föreslå hypoteser och möjliga förklaringar som kan utvärderas med ytterligare studier. Figur 1.9 visar det timliga antalet överlevande och räddare som presenterar sig för lokala sjukhus i New York efter attacken på World Trade Center den 11 September 2001.

epidemisk period. För att visa tidsförloppet för ett sjukdomsutbrott eller epidemi använder epidemiologer ett diagram som kallas en epidemikurva. Som med de andra graferna som hittills presenterats visar en epidemisk kurvas y-axel antalet fall, medan x-axeln visar tid som antingen Datum för symptomstart eller diagnosdatum. Beroende på inkubationsperioden (tiden mellan exponering och symtomdebut) och överföringsvägar kan skalan på x-axeln vara så bred som veckor (för en mycket långvarig epidemi) eller så smal som minuter (t.ex. för matförgiftning av kemikalier som orsakar symtom inom några minuter). Konventionellt visas data som ett histogram (som liknar ett stapeldiagram men har inga luckor mellan intilliggande kolumner). Ibland visas varje fall som en kvadrat, som i Figur 1.10. Formen och andra egenskaper hos en epidemisk kurva kan föreslå hypoteser om tid och källa för exponering, överföringssättet och orsaksmedlet. Epidemiska kurvor diskuteras mer detaljerat i lektioner 4 och 6.

plats

att beskriva förekomsten av sjukdom efter plats ger insikt i problemets geografiska omfattning och dess geografiska variation. Karakterisering av plats hänvisar inte bara till bostadsort utan till någon geografisk plats som är relevant för sjukdomshändelse. Sådana platser inkluderar plats för diagnos eller rapport, födelseort, arbetsplats, skoldistrikt, sjukhusenhet eller senaste resmål. Enheten kan vara så stor som en kontinent eller ett land eller så liten som en gatuadress, sjukhusvinge eller operationssal. Ibland hänvisar plats inte till en specifik plats alls utan till en platskategori som stads-eller landsbygd, inhemsk eller utländsk och institutionell eller icke-institutionell.

Tänk på data i tabellerna 1.3 och 1.4. Tabell 1.3 visar SARS-data efter rapportkälla och återspeglar var en person med möjlig SARS sannolikt kommer att sättas i karantän och behandlas.(33) däremot visar tabell 1.4 samma data efter var de möjliga SARS-patienterna hade rest och återspeglar var överföring kan ha inträffat.

även om platsdata kan visas i en tabell som tabell 1.3 eller tabell 1.4, ger en karta en mer slående visuell visning av platsdata. På en karta kan olika antal eller sjukdomshastigheter avbildas med olika skuggningar, färger eller linjemönster, som i Figur 1.11.

en annan typ av karta för platsdata är en punktkarta, till exempel figur 1.12. Spotkartor används vanligtvis för kluster eller utbrott med ett begränsat antal fall. En punkt eller X placeras på den plats som är mest relevant för sjukdomen av intresse, vanligtvis där varje offer bodde eller arbetade, precis som John Snow gjorde i sin spot-karta över Golden Square-området i London (figur 1.1). Om det är känt, är platser som är relevanta, såsom sannolika exponeringsplatser (vattenpumpar i Figur 1.1), vanligtvis noterade på kartan.

analysera data efter plats kan identifiera samhällen med ökad risk för sjukdom. Även om uppgifterna inte kan avslöja varför dessa människor har en ökad risk kan det hjälpa till att generera hypoteser för att testa med ytterligare studier. Till exempel är ett samhälle i ökad risk på grund av egenskaperna hos människorna i samhället som genetisk mottaglighet, brist på immunitet, riskabelt beteende eller exponering för lokala toxiner eller förorenad mat? Kan den ökade risken, särskilt för en smittsam sjukdom, hänföras till egenskaperna hos orsaksmedlet, såsom en särskilt virulent stam, gästvänliga avelsplatser eller tillgången på vektorn som överför organismen till människor? Eller kan den ökade risken tillskrivas den miljö som förenar agenten och värden, såsom trängsel i stadsområden som ökar risken för sjukdomsöverföring från person till person, eller fler hem byggs i skogsområden nära rådjur som bär fästingar infekterade med organismen som orsakar Lyme-sjukdomen? (More techniques for graphic presentation are discussed in Lesson 4.)

Person

eftersom personliga egenskaper kan påverka sjukdom, kan organisation och analys av data av ”person” använda inneboende egenskaper hos människor (till exempel ålder, kön, ras), biologiska egenskaper (immunstatus), förvärvade egenskaper (civilstånd), aktiviteter (yrke, fritidsaktiviteter, användning av mediciner/tobak/droger) eller de förhållanden under vilka de lever (socioekonomisk status, tillgång till medicinsk vård). Ålder och kön ingår i nästan alla datamängder och är de två mest analyserade ”person” – egenskaperna. Beroende på sjukdomen och tillgängliga data är dock analyser av andra personvariabler vanligtvis nödvändiga. Vanligtvis börjar epidemiologer analysen av persondata genom att titta på varje variabel separat. Ibland kan två variabler som ålder och kön undersökas samtidigt. Persondata visas vanligtvis i tabeller eller diagram.

ålder. Ålder är förmodligen den enskilt viktigaste ”person” attribut, eftersom nästan varje hälsorelaterade händelse varierar med åldern. Ett antal faktorer som också varierar med ålder inkluderar: känslighet, möjlighet till exponering, latens eller inkubationsperiod för sjukdomen och fysiologiskt svar (som bland annat påverkar sjukdomsutveckling).

vid analys av data efter ålder försöker epidemiologer använda åldersgrupper som är tillräckligt smala för att upptäcka åldersrelaterade mönster som kan finnas i data. För vissa sjukdomar, särskilt kroniska sjukdomar, kan 10-åriga åldersgrupper vara tillräckliga. För andra sjukdomar döljer 10-åriga och till och med 5-åriga åldersgrupper viktiga variationer i sjukdomens förekomst efter ålder. Tänk på grafen av pertussis förekomst av standard 5-åriga åldersgrupper som visas i Figur 1.13 a. Den högsta andelen är tydligt bland barn 4 år och yngre. Men är andelen lika hög hos alla barn inom den åldersgruppen, eller har vissa barn högre priser än andra?

för att svara på denna fråga behövs olika åldersgrupper. Undersök figur 1.13 b, som visar samma data men visar frekvensen av pertussis för barn under 1 år separat. Det är uppenbart att spädbarn står för det mesta av den höga andelen bland 0-4-åringar. Folkhälsoarbetet bör därför inriktas på barn under 1 år, snarare än på hela 5-åringar.

kön. Män har högre sjukdom och död än kvinnor för många sjukdomar. För vissa sjukdomar beror denna könsrelaterade skillnad på genetiska, hormonella, anatomiska eller andra inneboende skillnader mellan könen. Dessa inneboende skillnader påverkar mottaglighet eller fysiologiska svar. Till exempel har premenopausala kvinnor en lägre risk för hjärtsjukdom än män i samma ålder. Denna skillnad har tillskrivits högre östrogennivåer hos kvinnor. Å andra sidan återspeglar de könsrelaterade skillnaderna i förekomsten av många sjukdomar skillnader i möjligheter eller exponeringsnivåer. Till exempel visar figur 1.14 skillnaderna i lungcancer över tiden bland män och kvinnor.(34) Den skillnad som noterades under tidigare år har hänförts till den högre förekomsten av rökning bland män tidigare. Tyvärr är förekomsten av rökning bland kvinnor nu lika med bland män, och lungcancer hos kvinnor har klättrat som ett resultat.(35)

etniska och rasliga grupper. Ibland är epidemiologer intresserade av att analysera persondata genom biologiska, kulturella eller sociala grupperingar som ras, nationalitet, religion eller sociala grupper som stammar och andra geografiskt eller socialt isolerade grupper. Skillnader i ras -, etniska eller andra gruppvariabler kan återspegla skillnader i mottaglighet eller exponering, eller skillnader i andra faktorer som påverkar risken för sjukdom, såsom socioekonomisk status och tillgång till hälso-och sjukvård. I Figur 1.15 visas spädbarnsdödligheten för 2002 av moderns ras och latinamerikanska ursprung.

socioekonomisk status. Socioekonomisk status är svår att kvantifiera. Den består av många variabler som yrke, familjeinkomst, utbildningsresultat eller folkräkningsspår, levnadsvillkor och social ställning. De variabler som är lättast att mäta kanske inte korrekt återspeglar det övergripande konceptet. Ändå använder epidemiologer ofta yrke, familjeinkomst och utbildningsprestation, samtidigt som de erkänner att dessa variabler inte mäter socioekonomisk status exakt.

frekvensen av många negativa hälsotillstånd ökar med minskande socioekonomisk status. Till exempel är tuberkulos vanligare bland personer i lägre socioekonomiska skikt. Spädbarnsdödlighet och förlorad tid från arbete på grund av funktionshinder är båda förknippade med lägre inkomst. Dessa mönster kan återspegla mer skadliga exponeringar, lägre motstånd och mindre tillgång till vård. Eller de kan delvis återspegla ett ömsesidigt beroende förhållande som är omöjligt att lösa upp: bidrar låg socioekonomisk status till funktionshinder, eller bidrar funktionshinder till lägre socioekonomisk status, eller båda? Vad står för den oproportionerliga förekomsten av diabetes och astma i lägre socioekonomiska områden? (36, 37)

några negativa hälsotillstånd förekommer oftare bland personer med högre socioekonomisk status. Gikt var känd som” sjukdomen av kungar ” på grund av dess samband med konsumtion av rika livsmedel. Andra tillstånd associerade med högre socioekonomisk status inkluderar bröstcancer, Kawasaki syndrom, kronisk trötthetssyndrom och tennisarmbåge. Skillnader i exponering står för åtminstone några om inte de flesta skillnaderna i frekvensen av dessa förhållanden.

References (This Section)

1. Goodman RA, Smith JD, Sikes RK, Rogers DL, Mickey JL. Dödsfall i samband med jordbrukstraktorskador: en epidemiologisk studie. Folkhälsa Rep 1985; 100: 329-33.
2. Heyman DL, Rodier G. Global övervakning, nationell övervakning och SARS. Emerg Infektera Dis. 2003;10:173–5.
3. amerikanska cancerföreningen . Atlanta: American Cancer Society, Inc. Tillgänglig från:http://www.cancer.org/Research/CancerFactsFigures/cancer-facts-figures-2005/external ikon.
4. centra för sjukdomskontroll och förebyggande. Aktuella trender. Lungcancer och bröstcancer trender bland kvinnor-Texas. MMWR 1984; 33 (MM19): 266.det finns många olika typer av produkter. al. REACH 2010 övervakning för hälsostatus i minoritetssamhällen-USA, 2001-2002. MMWR 2004; 53: 1-36.