Epidemiológiai tanulmányok és a tanulmánytervezés fontossága

Szeretem az egészséget, a podcastokat és az adatokat. Másnap a Joe Rogan podcastot hallgattam, ahol Dr. Joel Khan és Chris Kresser szerepel. Dr. Joel Kahn vegán kardiológus, aki úgy gondolja, hogy a növényi alapú táplálkozás a megelőző gyógyászat leghatékonyabb forrása a bolygón, Chris Kresser pedig a Kaliforniai Funkcionális Orvostudományi Központot irányítja, és a paleo vagy az ősi étrend támogatója. Joe Rogan moderálásával számomra közel 4 óra tiszta fantasztikus.

A podcast, amely felelős a nyúl lyukasztójáról.

A vita során gyakran hivatkoztak különböző epidemiológiai vizsgálatokra állításaik alátámasztására. De a podcast során sokszor valaki megemlít valamit e tanulmányok megbízhatatlanságáról, és felsorol több okot. Tehát akartam felfedezni az epidemiológiai területet, és meg kellett vizsgálnom a különféle járványügyi vizsgálatokat, azok buktatóit, és miért nem bízhatunk mindig az eredmények valaki általi értelmezésében.

Mi az epidemiológia?

Az epidemiológia azon tudás, hogy megértsük, hogyan befolyásolhatjuk a társadalom egészségi állapotát azzal, hogy ki vannak téve, vagy amit teszünk. Az epidemiológusok megvizsgálnak minden betegséget, és megvizsgálják a trendeket. Az epidemiológusok által gyakran feltett kérdések a következők: Kié a betegség? Miért kapták meg? Hol vannak ezeknek az embercsoportoknak hasonlóságok és különbségek? Hogyan lehet megelőzni ezt a betegséget? Az epidemiológusok nyomozókként járnak el; megvizsgálják az adatokat, és megpróbálják megtalálni a valódi forrást arra, hogy mi okozza a betegséget a népességben.

Az adatokat azonban gyakran nagyon nehéz értelmezni. Csak azért, mert valaki ki volt téve valaminek, és megbetegedtek, még nem jelenti azt, hogy a kettő rokon. Az epidemiológusoknak nagyon nehéz bizonyítani az okozati összefüggést, és gyakran arra kell következtetniük, hogy csak az összefüggés van az expozíció és az eredmény között.

A kitettség minden olyan tényező, amely hozzájárulhat az érdeklődés eredményéhez. Például, ha cukorbetegséget tanul, néhány expozíció magában foglalhatja az ételt, az edzést, a peszticideket és a környezeti tényezőket. Időközben a cukorbetegség lenne az eredmény.

Mielőtt elkezdené az adatok feldolgozását és elemzését, hihetetlenül fontos ellenőrizni, hogy megfelelően mér-e és használ-e megfelelő módszertant.

Általában 5 különböző magyarázat van arra, hogy miért lehet statisztikai jelentőséggel bíró valami:

  1. Véletlen
  2. Elfogultság
  3. zavaró
  4. Fordított ok
  5. okozás

A véletlen az, amikor egy adott eredményt kapunk, de valójában nincs társulás. A statisztikákat arra használjuk, hogy csökkentsük az esélyt.

Torzítás akkor fordul elő, amikor úgy tűnik, hogy van asszociáció, de az asszociáció a vizsgálat végrehajtásának módszeres hibájából származik. Előfordulhat, hogy a kiválasztási torzítás vagy az információ torzul.

A szelekciós torzítást az okozza, hogy a résztvevőket hogyan választják meg vagy választják meg a részvételt. Amikor a mintacsoport nem képviseli a populációt. Erre példa az egészséges felhasználói elfogultság: az egészséges emberek általában jobban érdeklődnek az egészség iránt, és nagyobb valószínűséggel vesznek részt önkéntesen egy egészségügyi tanulmány részvételében.

Információs torzítás: a mérési hibából származik. Erre példa a visszaemlékezés torzítása, ez akkor fordul elő, amikor a kedvezőtlen kimenetelű résztvevők megbecsülhetik betegségük lehetséges okait, és ezért az expozíciót eltérően idézik elő a kontrollokkal összehasonlítva. Egyéb formák lehetnek az interjúalany elfogultsága, a megfigyelő elfogultsága és a válaszadó elfogultsága. Van még egy végjegyű torzítás is, egy olyan megfigyelői torzítás, amely gyakran fordul elő vérnyomásmérés közben; Gyakran előfordul, hogy a vérnyomását szedő személy a számokat 0-ra vagy 5-re kerekíti.

Zavaró: amikor az expozíció és az eredmény közötti összefüggésről szóló tanulmány eredményeit torzítja egy másik változó jelenléte. Chris Kresser ennek tökéletes példáját osztja meg:

Tegyük fel, hogy meg akarta tanulmányozni a vörös hús és a rák közötti kapcsolatot. Könnyű megnézni az adatokat, és arra a következtetésre jutni, hogy a kettő között egyértelmű kapcsolat van. Régóta azt gondolták, hogy a vörös húsok ártalmasak az ön számára, és az emberek, akik rossz dolgokat végeznek, általában más egészségtelen szokásokkal rendelkeznek, például a dohányzás, kevesebb termék fogyasztása, magasabb BMI-vel, kevésbé fizikailag aktív stb. . Tehát honnan tudhatjuk, hogy a rákot a vörös hús okozta?

Ezek az extra változók összekeverők, és ezeket figyelembe kell venni. A zavaró személyek kapcsolatban vannak mind az expozíció, mind az eredmény között. A zavaró megoldások elérésének egyik módja az, hogy van egy kontrollcsoport, amellyel összehasonlíthatják a véletlenszerűsítést, az adatok rétegződését azáltal, hogy a lakosságot homogén alcsoportokra osztják, vagy korlátozásokat szabnak meg. A statisztikai módszerek szintén felhívhatják a figyelmeztetõket.

Fordított okozati összefüggés: Pontosan amilyennek hangzik, akkor, amikor mindkét szempontból megvizsgálhatunk egy társulást. Megjegyzendő, hogy a térdfájdalommal rendelkező emberek elhízottak, tehát arra lehet következtetni, hogy az elhízás térdfájdalmat okoz, de a térdfájdalom valójában az emberek kevésbé aktívvá válhat, majd elhízott lehet.

Ok-okozati összefüggés: Előfordulhat, hogy az okozati összefüggésekre hivatkozunk, miután kizártuk a véletlenszerűség, az elfogultság, a bevallások és a fordított okozati összefüggések lehetőségeit.

Fontos a jól megtervezett tanulmány elkészítése, hogy megakadályozzuk a véletlenszerűséget, az elfogultságot és a zavarodást. Mielőtt folytatná az elemzést, képesnek kell lennie ezek kizárására. A statisztikai módszerek nem tudják pótolni a tanulmány tervezésében felmerült hibákat.

Milyen epidemiológiai vizsgálati tervek vannak?

Két fő módon lehet adatokat megszerezni, kísérlet vagy megfigyelés útján.

A megfigyelési tanulmányok olyan tanulmányok, ahol a kutató megfigyel, de nem zavarja.

Esettanulmány-vizsgálat: Olyan tanulmány, amely két csoportot hasonlít össze, az esetcsoportot és a kontrollcsoportot. Mindkét csoport nagyon hasonló lesz, de az Ön esetleges betegei egy adott betegségben szenvednek, a kontroll csoport pedig nem. Mindkét csoportot megkérdezik arról, hogy milyen kockázatokkal járnak korábban. A kontrollcsoport biztosítja a kitettségek kiindulási becslését. Ha az esettanulmányok egynél nagyobb kockázatnak vannak kitéve a vártnál, akkor folytathatjuk azt a kijelentést, hogy összefüggés van az adott tényező és a betegség között. Az esettanulmány-vizsgálatok tökéletesen felkutatják az élelmezés által terjesztett betegség kitörésének forrását.

2003-ban volt egy Hepatitis A kitörés Pennsylvaniában. Gyorsan rájöttek, hogy az összes beteg ugyanabban az étteremben evett, de ez nem volt elég ahhoz, hogy szűkítsék azt, amire az élelmiszerek szennyeződtek. Tehát bevezettek egy kontrollcsoportot azoknak az embereknek, akik ugyanabban az időszakban ott is etettek, de nem szenvedtek be. A menü 100 vagy több eleméből meg tudták határozni, hogy az esetes betegek 94% -a evett a salsa, míg a kontrollcsoport 39% -a evett. További nyomozó munkát követően a zöldhagymát találták. Az FDA most továbbléphet és kiadhatja a megfelelő nyilvános figyelmeztetéseket.

Kohort tanulmány: Érdeklődés indul. Ezután egy csoport embert vesz fel azzal a kitettséggel. Keressen egy másik csoportot, amely minden szempontból hasonló az első csoporthoz, kivéve, ha nincs jelen a vizsgált expozíció. Akkor nyomon követheti őket az idő múlásával. A kohort tanulmányok visszamenőlegesen is elvégezhetők, ha két csoportod van és megvizsgálják a múltjukat. A retrospektív kohort tanulmányok akkor kedvesek, ha olyan betegség tanulmányozása van, amelynek kialakulása hosszú időt vesz igénybe. Egy igazán jó, időigényes adatkészlet elegendő információval szolgálhat a kohort tanulmány elvégzéséhez.

Keresztmetszeti tanulmány: Pillanatfelvételt nyújt egy adott időponti populációról. Vegyünk egy kis időt vagy keresztmetszetet, és tanulmányozzuk. Céljuk egy teljes népességre vonatkozó adatok szolgáltatása. A keresztmetszeti vizsgálatok ellenőrzik a vizsgált betegség prevalenciáját. Prevalencia a betegség eseteinek száma egy adott populációban egy adott időtartamra. A keresztmetszeti vizsgálatokat korlátozott erőforrások és idő korlátozza.

Esettorozat

Olyan emberek csoportját vizsgálja, akiknek ugyanaz a betegség vagy expozíciója van, és más hasonló tulajdonságokat keresi közöttük. 1983-ban a HIV-t fedezték fel a tüdőgyulladás és a rák ritka formáinak tanulmányozása után az orvosjelentésekben olyan férfi betegeikkel kapcsolatban, akik más férfiakkal szexeltek. Az esetsorozatok hihetetlenül érzékenyek a kiválasztási torzításokra.

Véletlenszerű kontroll kísérletek

Tényleg jól tudnak foglalkozni a zavaró kérdésekkel. Egy önkéntes résztvevők csoportjával kezdjük, majd véletlenszerűen osztjuk őket két csoportra.

Intervenciós csoport: A csoport, amely a vizsgált kezelést kapja.

Kontrollcsoport: placebót kap.

Ezután a két csoportot idővel nyomon követik, és az adatokat összehasonlítják.

A randomizált kontrollkísérletek valóban nagyon jól képesek vitatkozni a változó változókkal. Feltételezhető, hogy a zavaró változó egyenletesen oszlik meg mindkét csoport között. A hatás lényegében semlegesül, valójában nem is kell tudnia, hogy mi a zavaró változó.

A vakítást gyakran használják szerves eredmények elérésére. Vakon van, amikor a résztvevők nem tudják, melyik csoporthoz tartoznak; Kettős vakon akkor, amikor a résztvevők és a kutatók sem tudják, melyik csoporthoz tartoznak mindenki, a Triple Blinded kettős vak, de a statisztikusok a teszt egy részét sem tudom, és a Unklinded az, amikor mindenki tudja.

A randomizált vizsgálatok néhány problémája a költségek és az elvégzett idő, az összeférhetetlenség és az etikai problémák.

Fő elvihetők

A tanulmány megtervezése döntő jelentőségű. Ha alapos tanulmányterve van, a kapott eredmények jelentősek és jelentősek. Ellenkező esetben hamis következtetéseket vonhat le, és potenciálisan még nagyobb problémákat okozhat. Nemcsak ezt figyelembe kell vennie minden esetleges jövőbeli tanulmánynál, hanem ezt szem előtt kell tartania, amikor más népeket tanulmányoz. Nagyon könnyű az adatokból rossz történetet elkészíteni.

Nem akarok ez a fickó lenni, Ancel Keys. De ez egy másik nap története ...

Ancel Keys