Что такое распространенность заболевания
Что такое распространенность заболевания
Прежде всего следует обсудить понятия «заболеваемость» и «болезненность».
Заболеваемостью ( incidence — в зарубежной литературе) принято называть число новых случаев болезни, возникших в данной группе населения в единицу времени, чаще всего — в год. Показатель заболеваемости выражается числом таких случаев на 100, 1000, 10 000 или на 100 000 населения.
Болезненность (или распространенность, prevalence — в зарубежной литературе) — это число больных с изучаемым заболеванием, которое имеется в определенном населении в данное время. Как и показатель заболеваемости, показатель болезненности рассчитывается на 100, 1000, 10 000 или 100 000 населения.
Поскольку число имеющихся среди населения больных гораздо больше, чем число вновь заболевших (во всяком случае с психическими заболеваниями), показатель распространенности чаще всего рассчитывается на 1000, а показатель заболеваемости — на 100 000 населения.
При расчете показателя болезненности, как уже говорилось, речь идет о числе больных среди населения. В последние годы предпринимаются попытки уточнить понятие «больной»: ведь у одних психическое расстройство может наблюдаться сейчас, у других — в прошлом. Поэтому в современной литературе различают распространенность в момент обследования ( point prevalence ), т.е. показатель, отражающий число лиц, имеющих изучаемое психическое расстройство в данное время; годичную распространенность ( year prevalence ) — показатель, отражающий число лиц, имевших данное расстройство в любой период продолжительностью год, предшествовавшего моменту обследования; распространенность в течение жизни ( life prevalence ) 1 — показатель, отражающий число лиц, имевших отмечаемое расстройство когда-либо в жизни.
Существует обстоятельство, которое необходимо принимать во внимание, работая с показателями распространенности и заболеваемости. Если распространенность шизофрении в одном городе составляет 10 на 1000 населения, а в другом — 3 на 1000, то это отнюдь не означает, что в последнем люди реже болеют шизофренией; это может означать и то, что во втором случае психиатрическая служба выявляет меньше больных. Возможно, что психиатры в этих городах придерживаются разных диагностических критериев. Последняя трудность преодолевается с помощью стандартизованных инструментов диагностики, сводящих к минимуму влияние личных диагностических позиций исследователя. В любом случае обозначение критериев диагностики (как и всех других критериев отбора случаев, вошедших в исследование) является обязательным методическим требованием, которое следует учитывать при эпидемиологическом исследовании.
Известно, что разные психиатрические службы выявляют разное число больных. Это объективный и при современном уровне знаний непреодолимый факт, с которым приходится считаться. Сколько-то больных всегда остаются не выявленными и, по-видимому, не существует метода, который помог бы их всех выявить. Было много попыток выяснить показатель «истинной», «полной», «исчерпанной» болезненности. Успех всех этих попыток относителен. В большинстве эпидемиологических работ, говоря о распространенности болезни, авторы имеют в виду число больных, обратившихся за помощью. Существуют работы, авторы которых опираются на данные, полученные при поголовных осмотрах выборочных групп населения; такие показатели обычно бывают большими. Есть работы, отражающие попытки теоретически вычислить показатель распространенности эндогенных психозов (видимо, это единственный способ получить представление об их «истинной» распространенности).
Все эти замечания относятся и к показателю заболеваемости. При расчете этого показателя приходится обращать внимание и на то, кого считать заболевшим в данном году. Часто признают заболевшими тех, кто впервые обратился за помощью. Если речь идет об общем показателе заболеваемости, то это может быть допустимо, потому что число новых случаев большинства психических расстройств (в частности, эндогенных заболеваний) из года в год более или менее постоянно. Но очень часто заболеваемость рассчитывается не в целом, а, например, по отношению к определенному возрасту. В таком случае судить о ней по обращаемости опасно, потому что, как известно, многие больные обращаются к врачу не сразу. Клинико-эпидемиологический метод позволяет справиться с этой трудностью, потому что при обследовании больного врач старается (насколько это возможно) выяснить, когда возникли первые признаки болезни. При других методах сбора данных за начало заболевания нередко приходится принимать дату первого обращения, и поэтому показатели получаются гораздо менее надежными.
Эпидемиолог очень часто сталкивается с понятиями «риск» и «вероятность». Они очень близки и в большинстве случаев означают почти одно и то же. «Вероятность», однако, — понятие более общее. Это количественное выражение меры оправданности ожидания какого-либо события. Как известно, бывают события, ожидание которых абсолютно оправдано (их вероятность принято обозначать единицей), и события, ожидание которых абсолютно не оправдано (их вероятность обозначают нулем). Подавляющее число ожиданий в большей или меньшей степени оправдано. Вероятность того, что ожидаемое событие произойдет, в этих случаях выражается числом, лежащим между нулем и единицей (для равновероятных ожиданий вероятность составляет 0,5). Сумма вероятностей всех возможных вариантов ожидаемого события всегда составляет единицу.
Оценка вероятности того или иного события составляет значительную часть работы эпидемиолога. Базой для этого служит частота изучаемого явления в репрезентативной выборке. Это дает представление о величине риска (или просто о риске) возникновения болезни, развития нового приступа и т.д.
Особого внимания заслуживает термин » популяция «. Он, пожалуй, наиболее часто встречается в статьях по эпидемиологии психических заболеваний. Говорят просто о популяции, о популяции больных, о популяции больных с определенным расстройством, о популяционных исследованиях и популяционных закономерностях.
Популяция — это совокупность особей одного вида, длительно занимающая определенное пространство и воспроизводящая себя в течение большого числа поколений. Из этого определения следует, что вполне позволительно говорить о популяционных исследованиях или о популяционных закономерностях, если речь идет о том или другом применительно к населению данной территории. Но, очевидно, не следует говорить о «популяции больных».
Поскольку исследователь имеет дело с выборкой, а не с генеральной совокупностью (в сущности так обстоит дело и при невыборочных обследованиях), результаты не могут быть абсолютно точными. Иными словами, в каждом результате эпидемиологического исследования имеется статистическая ошибка. Величина ошибки находится в обратных отношениях с численностью выборки: чем выборка больше, тем ошибка меньше. От величины ошибки зависит приемлемость результатов: если возможные колебания показателя невелики, то результаты, очевидно, приемлемы; если они слишком большие, то ценность результата чаще бывает сомнительной.
Статистическая ошибка связана с величиной, которая называется уровнем надежности результатов исследования. Если работа выполнена грамотно, то другие исследователи, повторяя ее на других выборках, скорее всего получат примерно такие же показатели. Но в принципе может встретиться выборка, в которой результат будет резко отличаться от остальных (на гораздо большую величину, чем статистическая ошибка). Необходимо знать, сколько может быть таких исключений. Показатель, характеризующий последнее, называется уровнем надежности (или просто надежностью) полученных результатов. Уровень надежности задается исследователем при планировании работы. Каков он должен быть, зависит от той области, в которой осуществляется исследование. В биологии и медицине принято считать, что достаточным является уровень надежности, равный 95 %, или 0,95 (именно это означает часто встречающаяся в статьях статистическая формула р
Поскольку характеристики генеральной совокупности заранее неизвестны, то нужно каким-то приемом добиться, чтобы в выборку попали те больные и в том соотношении, которое нужно, а также следует правильно определить ее численность. Первое достигается с помощью случайного отбора, т.е. выбор наблюдений организуют так, чтобы все случаи имели равные шансы попасть в создаваемую группу. Конкретных способов добиться этого достаточно много. Можно, например, составить картотеку из всех проживающих на данной территории больных, перетасовать ее и взять нужное число карточек. Существуют «алфавитные» способы, базирующиеся на том, что известна частота фамилий, начинающихся на ту или иную букву. В группу отбирают нужное число лиц с соответствующими фамилиями. Этот способ применяют при выборке из очень больших совокупностей (например, из населения региона). Наилучшим для выбора наблюдений из сравнительно небольших совокупностей (например, пациенты больницы или диспансера) представляется использование случайных чисел. По произвольному и независимому от изучаемых характеристик принципу составляют список всех больных (например, по алфавиту), нумеруют их фамилии по порядку, и далее с помощью компьютера (или из таблиц случайных чисел, имеющихся в большинстве руководств по статистике) получают столько случайных чисел, сколько больных предполагается включить в выборку; потом отбирают соответствующие номера из списка.
Определение численности выборки — отдельная и достаточно трудная задача. Именно из-за ее трудности многие предпочитают брать заведомо очень большие выборки, чтобы обеспечить репрезентативность наверняка. Крайний пример — невыборочное обследование, когда в список включают всех имеющихся больных, хотя 50 % или даже 25 % больных тоже может быть достаточно. Если генеральная сово купность невелика (например, выборы должны касаться только пациентов данного отделения), то такой способ может оказаться наиболее приемлемым. Но если выводы должны быть распространены на город или регион, то затраты труда на обследование тысяч больных могут быть невозможными или неоправданными. Целесообразнее затратить некоторое время на определение разумной численности выборки.
Для того чтобы объяснить, как это делается, придется вернуться к понятиям статистической ошибки и уровня надежности результатов.
Ошибка относительных показателей (выраженных в процентах) рассчитывается по формуле:
Из формулы видно, что величина ошибки находится в обратной зависимости от численности выборки. С одной стороны, чем меньше численность выборки, тем ошибка больше, с другой — чем больше показатель р (т.е. чем больше доля случаев с изучаемой особенностью), тем больше выборка. Иными словами, при планировании работы необходимо, исходя из некоторой рабочей гипотезы, представлять себе обе величины. Если о них нет никакого представления, приходится провести небольшое пробное обследование, чтобы установить их порядок (доли процента, целые проценты, десятки процентов).
Глава 2.Показатели распространенности явлений, применяемые в эпидемиологии
Подсчет числа случаев заболеваний, возникающих в обществе, является прерогативой эпидемиологии и входит главной составляющей частью в понятие эпидемиологического надзора за болезнями, а также является важным этапом в расследовании вспышек. Однако, простого подсчета (когда оперируют только абсолютным числом заболеваний) недостаточно. Необходим расчет показателей для того, чтобы оценить риск заболевания в конкретной популяции. При подсчете показателей для различных подгрупп, отличающихся по возрасту, полу, уровню воздействия вредного фактора и другим характеристикам, могут быть выявлены группы риска и причинные факторы. Информация такого рода необходима для выработки и проведения эффективных мер по профилактике и борьбе с заболеваниями.
Введение в частотное распределение
Эпидемиологи получают данные в различном формате и объеме. Одной из наиболее распространенных форм обобщения и представления данных о заболевших являются табличные списки, состоящие из строк и столбцов. В табличном списке каждая строка содержит сведения об одном человеке. Отдельную строку называют записью или наблюдением (единицей наблюдения). Каждый столбец содержит сведения по одной характеристике, такой, как например, раса или дата рождения; каждый столбец называется «переменной». В первом столбце списка обычно находятся имя человека, его инициалы или идентификационный номер, позволяющий установить, кто есть кто.
Если табличный список введен в компьютер, его называют базой данных. Компьютеры позволяют обрабатывать огромные базы данных с тысячами записей (строк) и сотнями переменных. Когда расследуют вспышку, обычно создают базу данных, называемую «построчный список». В построчном списке каждая строка представляет собой случай расследуемого заболевания. Столбцы содержат персональные (демографические) данные, клинические подробности, другие необходимые для анализа сведения и возможные причинные факторы.
Посмотрите на данные, приведенные в таблице 2.1. Каково число младенцев мужского пола среди заболевших листериозом? Если база данных будет содержать много записей, легко ли будет найти нужные сведения из необработанных данных? При просмотре содержимого второго столбца, видно, что пятеро заболевших были мужского пола.
Таблица 2.1 Листериоз у новорожденных, Больница А, Коста-Рика, 1989 г. (11)
В случае большого числа данных более удобно разместить их в виде так называемого частотного распределения или вариационного ряда. Частотное распределение показывает значения, которые может принимать переменная и число людей или записей, соответствующих каждому значению. Предположим, например, что изучается группа женщин, заболевших раком яичников и имеются данные о количестве родов в прошлом и количестве детей, родившихся у каждой женщины. Чтобы построить таблицу частотного распределения, вначале выбирают интервалы в пределах от наименьшего наблюдавшегося значения до наибольшего значения, которое может принимать переменная количества родов в прошлом. Для каждого интервала значений переменной определяется число женщин, родивших соответствующее количество детей. В таблице 2.2 приведен пример, как может выглядеть такое частотное распределение.
Обратите внимание, что перечислены все значения количества родов в прошлом в промежутке между наименьшим и наибольшим, хотя для некоторых значений числа родов не нашлось ни одной женщины с таким числом родов. Также заметьте, что каждый столбец подписан надлежащим образом, и что в нижней строке приведены суммарные данные.
Число родов в прошлом
Таблица 2.3 Статус вакцинации против гриппа среди жителей дома для престарелых
Как видно из таблицы 2.2 и таблицы 2.3, и количественные, и качественные признаки можно обобщить в виде частотного распределения. Качественные признаки в дальнейшем представляют в виде соотношений, долей или других показателей, что будет описано ниже в даннй главе. Значения количественной переменной обычно обобщенно представляют при помощи средних величин и показателей вариации, о которых пойдет речь в 3 главе.
Введение в показатели распространенности
Соотношения, доли, интенсивный показатель =X/Y x 10 n
10 0 =1
10 1 =10
10 2 =10*10=100
10 3 =10*10*10=1000
Вы узнаете, какое значение 10 n использовать, когда познакомитесь с конкретными видами соотношений, долей и показателей.
Взаимосвязь между соотношениями, долями и показателями.
В случае соотношений, величины Х и У могут быть полностью независимыми друг от друга, или же Х может быть частью У. Например, пол людей, посещавших прививочный кабинет, может быть представлен одним из двух следующих способов:
(1) женщины /мужчины, (2) женщины/ все
где «все» = сумма лиц мужского и женского пола.
В первом случае Х (количество женщин) не зависит от У (количества мужчин). Во втором, Х (часть) входит в состав У (целое). Оба примера представляют собой соотношения.
Третий вид показателей частоты, используемый с дихотомными переменными, это интенсивные показатели. Они представлют собой долю, к которой добавили размерность. Они измеряют частоту возникновения некоторого явления в группе населения в течение промежутка времени.
Основная формула для подсчета интенсивного показателя приведена ниже:
Показатель= (число случаев или событий/численность группы риска)*10 n
Обратите внимание на три важных аспекта этой формулы:
1) Число в знаменателе должно отражать население, в котором возникло число случаев заболевания, представляемое в числителе.
2) Количество заболевших в числителе и население в знаменателе должны быть взяты за один и тот же промежуток времени.
3) Теоретически, все лица в знаменателе должны иметь риск заражения, т.е. быть восприимчивы к болезни.
Пример расчета такого показателя, как соотношение
В течение первых 9 месяцев проведения государственного надзора за синдромом эозинофилии-миалгии (СЭМ), CDC получили 1068 сообщений о случаях этого заболевания. Среди заболевших было 893 женщины и 175 мужчин. Соотношение женщин и мужчин
расчитывается следующим образом.
1. Определим х и у: х = больные женского пола, у = больные мужского пола
3. Построим соотношение х/у: 893/175
4. Сократим дробь так, чтобы либо х, либо у был равен единице: 893/175 = 5,1 к 1 (или 5,1:1).
Таким образом, по данным CDC, на каждого больного СЭМ мужчину приходилось примерно 5 больных СЭМ женщин.
Пример расчета долей
Используя данные предьщущего примера, покажем как подсчитать долю мужчин среди больных СЭМ.
1. Определим х и у: х = число больных мужского пола,
у = общее число больных СЭМ
2. Найдем х и у: х = 175, у = 1068
3. Построим отношение х/у: 175/1068
4. Сократим дробь так, что либо х либо у был равен единице: 175/1068 = 0,16/1 = 1/6,10
Применение соотношений, долей и интенсивных показателей
В здравоохранении соотношения и доли используются для описания групп населения по возрасту, полу, расе, воздействию вредного фактора и другим признакам. В примере со случаями СЭМ население характеризовалось по полу. В упражнении 2.2 потребуется охарактеризовать случаи по указанным переменным.
Соотношения, доли и, что особенно важно, показатели используются для описания случаев заболеваний, смерти и рождения. В таблице 2.4 приведены наиболее часто применяемые показатели.
Таблица 2.4 Показатели частоты по виду описываемого события
Описываемое событие
Относительные показатели или соотношение
Экстенсивные показатели или доли (показатели структуры)
Интенсивные показатели
Приписываемая (атрибутивная) доля Превалентность на момент времени
Показатель пораженн ости
Показатель вторичной пораженности
Болезненность (превалентность)
Соотношение умерших и выживших
Общий показатель смертности
Показатель смертности по определенным причинам
Возрастной показатель смертности
Показатель смертности по полу
Показатель смертности по расам
Показатель неонатальной смертности
Показатель младенческой смертности
Показатель лет потерянной потенциальной жизни
Доля новорожденных с низким весом при рождении
Общий показатель рождаемости
Общий показатель фергильности
Общий показатель естественного прироста
Показатели распространенности болезней.
Для описания распространенности заболевания среди населения или вероятности (риска) его появления, используются показатели заболеваемости. В терминах общественного здравоохранения в понятие заболевание входят болезни, травмы и пороки развития. В таблице 2.4 приведены некоторые показатели заболеваемости. Каждый из них может быть дан по возрасту, расе, полу и другим характеристикам конкретной описываемой группы населения. Мы опишем способы вычисления показателей заболеваемости и случаи применения каждого из них. В таблице 2.5 приведены формулы для вычисления наиболее часто используемых показателей.
Таблица 2.5 Часто используемые показатели распространенности болезней
Значение в числителе (х)
Значение в знаменателе (y)
В пересчете на число в группе риска (10 n )
Показатель заболеваемости
число новых случаев указанного заболевания зарегистрированных в течение данного промежутка времени
среднее население в течение периода времени
Показатель пор аженн ости
число новых случаев указанного заболевания зарегистрированных во время вспышки
население на момент начала вспышки
Показатель вторичной пор аженн ости
число вторичных случаев заболевания среди лиц, общавшихся с больными во время вспышки
общее число контактных лиц
число всех случаев заболевания, как старых, так и впервые зарегистрированных, по состоянию на определенный момент времени
численность населения на тот же момент времени
Пр е вал ентно сть
число всех случаев заболевания,
как ранее выявленных, так и впервые зарегистрированных, имеющихся в популяции на протяжении конкретного интервала времени (обычно 1 год)
численность населения на середину временного интервала
Заболеваемость
С помощью показателей заболеваемости измеряют и сравнивают частоту и распространенность заболевания в различных группах населения. Сравнение становится возможным, так как при вычислении показателей делается поправка на различие в размерах групп. Показатель заболеваемости оценивает ВЕРОЯТНОСТЬ (или РИСК, что в данном случае одно и тоже) заболевания в группе населения за некоторый промежуток времени. Показатель заболеваемости является мерой риска. В случае, когда заболеваемость в одной группе населения выше, чем в другой, говорят, что при прочих равных условиях в первой группе риск заболевания выше, чем во второй. Другими словами, первая группа является группой повышенного риска по отношению ко второй группе. Показатель заболеваемости (зачастую называемый просто заболеваемостью) есть мера частоты, с которой случаи заболевания возникают в группе населения в течение промежутка времени. Показатель заболеваемости расчитывается как отношение числа впервые зарегистрированных случаев заболевания за какой-либо промежуток времени к величине всей группы населения (риска), умноженной на 10 n :
1. Определим х и у: х = новые случаи гонореи в США в 1989 г., у = все население США в 1989 г.
2. Найдем х, у и10 n : х =733151, у =246552000, 10 n = 10 5 = 100000
3. Подсчитаем (х/у) х 10 n =
733151/246552000 х 10 5 =0,002974 х 100000 =297,4 на 100000 населения или примерно 3 зарегистрированных случая на 1000 человек в 1989 г.
Числитель показателя заболеваемости должен быть равен числу новых случаев заболевания, возникших или зарегистрированных за указанный период времени. В числитель не должны входить ранее выявленные случаи.
Обратите внимание, что в знаменателе стоит размер группы риска. Это означает, что лица, включенные в знаменатель, имели возможность заболеть в течение указанного промежутка времени. К сожалению, без проведения специального исследования из имеющихся данных по населению невозможно выявить и исключить лица, не восприимчивые к заболеванию. На практике обычно используют данные переписи населения или расчетную величину населения на середину рассматриваемого промежутка времени. В случае, когда изучаемая группа населения мала и могут быть учтены все ее представители, как например в случае анализа вспышки заболеваний среди жители дома престарелых, нужно и должно использовать в знаменателе точные данные.
Значение в знаменателе должно представлять группу населения, в которой возникли случаи заболевания, приведенные в числителе. При проведении эпидемиологического надзора группа населения, помещаемая в знаменатель, обычно выбирается исходя из административного или геополитического деления (например страна в целом, штат, округ, район и т.п.). Однако, группа людей может объединяться по другим признакам, например, по принадлежности к организации (работник компании X), наличию общего события (перенес в детстве облучение щитовидной железы) или по другим характеристикам, которые выделяют группу населения, помещаемую в числитель.
В зависимости от обстоятельств, наиболее подходящим значением в знаменателе будет:
1) средний размер группы населения за промежуток времени;
2) размер группы населения (либо всей, либо подвергающейся риску) по состоянию на середину временного интервала или
3) размер группы населения по состоянию на начало промежутка времени.
Из-за того, что допустимы любые значения n, исследователь должен явно указывать используемое значение. В нашем примере было выбрано значение 100000, поэтому показатель заболеваемости будет «297,4 на 100000 населения». В таблице, использующей значение 10″, исследователь должен или указать «Показатель на 1000″ в начале каждого столбца, в котором приводятся показатели, или указать » /1000 » после каждого приведенного показателя.
Показатели подразумевают изменение здоровья населения во времени. В случае показателя заболеваемости изменение происходит из здорового состояния в больное. Период времени должен быть обязательно указан. Для целей надзора наиболее распространенным используемым периодом является календарный год, но может использоваться любой интервал, лишь бы были указаны его границы.
Если в знаменателе находится размер группы населения в начале периода времени, то такой показатель иногда называется кумулятивной или накопленной заболеваемостью. Этот показатель будет одновременно и долей, так как лица, входящие в числитель, включены и в знаменатель. Она представляет собой меру вероятности или риска заболевания, т.е. долю населения, которая заболеет в указанный период времени. Таким образом, показатель заболеваемости подобен такому показателю как скорость, которая измеряется в милях в час. Он показывает насколько быстро люди заболевают, измеряя скорость появления заболеваний в человеко-годах.
Пример: На рисунке 2.1 показаны десять случаев заболевания в группе населения из 20 человек на протяжении 16 месяцев. Каждая горизонтальная линия представляет протяженность промежутка времени, в течение которого человек болел. Линия начинается в месте, соответсвующем дате начала заболевания, и кончается на дате смерти или выздоровления.
На этом примере подсчитаем показатель заболеваемости с 1 октября 1990 года по 30 сентября 1991 года, используя число населения по состоянию на середину интервала в качестве знаменателя. Заметьте, что всего в группе 20 человек. Будем использовать 10 n = 100.
Показатель заболеваемости с 1 октября 1990 года по 30 сентября 1991 года; в качестве знаменателя используем население в середине временного интервала (все население за исключением тех, кто умер до 1 апреля 1991 года).
х =новые случаи, возникшие с 1/10/90 по 30/9/91 =4
у =население по состоянию на середину интервала =20- 2 = 18
Таким образом, годичная заболеваемость была равна 22 случаям на 100 человек.
Рисунок 2.1 Десять случаев заболевания в группе из 20 человек
Распространенность или болезненность
Распространенность = (впервые зарегистрированные случаи заболевания + все ранее зарегистрированные случай) / численность группы населения х 10 n
Формула для указания степени распространенности какого-либо признака (например курения) следующая:
Распространенность = (число лиц, обладающих конкретным признаком) / численность группы населения х 10 n
Для очень распространенных событий 10 n обычно принимают равным 10 или 100. В случае редких явлений, как например для большинства заболеваний 10 n принимают равным 1000, 100000 или даже 1000000.
Распространенность на момент времени и распространенность за период
Пример: При обследовании пациентов клиники венерических заболеваний в Сан-Франциско 180 из 300 опрошенных сообщили об использовании презерватива по меньшей мере однажды в течение 2 месяцев до опроса (1). Распространенность использования презервативов в этой группе населения за данный период времени подсчитывается следующим образом:
1. Определим х и у: х= использовали презервативы =180 у= всего опрошенных =300
2. Подсчитаем (х/у) х 10 n : 180/300 х 100 =60,0%.
Таким образом, распространенность использования презервативов за предшествовавшие обследованию 2 месяца в этой группе больных была 60%.
Сравнение распространенности и заболеваемости
Пример: Были проведены два обследования одной и той же группы населения, одно через 12 месяцев после другого. Из 5000 человек, обследованных первый раз, у 25 были обнаружены антитела к возбудителю гистоплазмоза. Двенадцать месяцев спустя антитела были найдены у 35 человек, включая 25 первых. Подсчитаем распространенность во время второго обследования и сравним найденную распространенность с заболеваемостью первого года.
1. Распространенность во время второго обследования:
х = положительный тест на антитела во время второго обследования =35
у = группа населения = 5000
х/у *10 n = 3 5/5000 *1000 = 7 на 1000 человек
2. Заболеваемость в течение 12-месячного периода:
х= число новых положительных за 12-месячный период =35-25=10
х/у * 10 n = 10/4975 * 1000= 2 на 1000 человек
Величина показателя распространенности зависит от уровня заболеваемостие и длительности течения заболеваний (с лечением или без лечения).
Для описания частоты встречаемости хронических заболеваний (напр. астма, артрит, диабет и т.п.) продолжительность которых велика, а даты начала заболевания трудно установить точно, чаще используется показатель распространенности, а не заболеваемости.
Показатель пораженности
Показатель пораженности (риск поражения, или риск заболевания) представляет собой разновидность показателя заболеваемости. Он применяется к узкой группе населения, наблюдавшейся в течение ограниченного периода времени, как это бывает например во время вспышек. Обычно показатель пораженности выражается в процентах, так что 10 n равно 100 (процент пораженности).
Для конкретной группы населения, подверженной риску заражения в течение обычно ограниченного периода времени, показатель пораженности рассчитывается следующим образом:
Показатель пораженности = (число новых случаев в группе населения / группа риска) * 100
Пример: Из 75 человек, принимавших участие в пикнике, 46 заболело гастроэнтеритом. Чтобы рассчитать показатель пораженность гастроэнтеритом, вначале определим числитель и знаменатель:
х = Случаи гастроэнтерита, возникшие среди лиц, бывших на пикнике = 46
у = Общее число лиц, бывших на пикнике = 75
Таким образом, показатель пораженности гастроэнтеритом равен 46/75 * 100 = 61%
Заметьте, что показатель пораженности является одновременно и долей, так как лица, включенные в числитель, входят составной частью в знаменатель. Показатель пораженности есть мера вероятности или риска заболевания. О примере выше можно было бы сказать, что среди лиц, бывших на пикнике, вероятность заболевания гастроэнтеритом была 61%, или что риск заболевания гастроэнтеритом был 61%.
Показатель вторичной пораженности
Показателем вторичной пораженности называется доля заболевших среди контактных лиц. Чтобы подсчитать общее число контактных лиц в семьях, обычно из общего числа членов этих семей вычитают число первичных случаев.
Пример: Из 70 детей, посещавших детский сад, 7 заболело гепатитом А. Все заболевшие дети были из разных семей. Общее число лиц в 7 затронутых семьях было равно 32. Спустя один инкубационный период у 5 членов семей из 7 зараженных детей развился гепатит А. Подсчитаем показатель пораженности в детском саду и показатель вторичной пораженности среди контактных в семьях этих больных детей. 1. Показатель пораженности в детском саду:
х =число случаев гепатита А среди детей детского сада= 7
у = число детей, посещавших детский сад = 70
Показатель пораженноcсти = x/y*100=7/70*100=10%
2. Показатель вторичной пораженности:
х = число случаев гепатита А среди контактных в семьях с больным гепатитом А = 5
Показатель вторичной пораженности=х/у*100=5/25*100=20%
Показатель человек-время (человеко-года)
Например, если человек заболел интересующим нас заболеванием через пять лет после включения в исследование, то его «вклад» в формулу будет: единица в числитель и 5 (человеко-лет) в знаменатель. «Вклад» человека, который не заболел «выпал» из исследования через год после его начала, будет: 0 в числитель и 1 (человеко-год) в знаменатель. Показатели типа человек-время часто используются в когортных (проспекгивных) исследованиях заболеваний с длительным инкубационным или латентным периодом (профессиональные заболевания, СПИД, хронические заболевания).
Пример: В когортном исследовании приняло участие 2100 человек, наблюдение за которыми велось в течение 4 лет с целью определения распространенности сердечных заболеваний. Полученные данные приведены ниже. Подсчитаем показатель человек-время для этих заболеваний. Предположим, что лица с установленными заболеванием и выпавшие из исследования не были больны в течение полугода, внося таким образом в знаменатель лишь 1/2 года.
Начальное число участников: 2100 не болеющих этим заболеванием мужчин. После 1 года: 2000 не болеющих, 0 больных, 100 выпавших из исследования. После 2 лет: 1900 не болеющих, 1 больной, 99 выпавших из исследования. После 3 лет: 1100 не болеющих, 7 больных, 793 выпавших из исследования. После 4 лет: 700 не болеющих, 8 больных, 392 выпавших из исследования
1. Определим х: х = установленные случаи заболевания =1 +7+8=16
2. Подсчитаем у, человеко-лет наблюдения:
(2000 + (1/2) * 100) + (1900 + (1/2) *1 + (1/2) * 99) + (1100 + (1/2) * 7 + (1/2) * 793) + (700 + (1/2) * 8 + (1/2) * 392) = 6400 человеко-лет наблюдения.
Можно подсчитать число человеко-лет наблюдения и другим образом, посмотрев на данные с другой стороны и установив сколько лет наблюдалось какое число людей, как это сделано ниже:
700 мужчин * 4,0 года = 2800 человеко-лет
8+392 =400 мужчин * 3,5 года = 1400 человеко-лет
7 + 793 =800 мужчин * 2,5 года = 2000 человеко-лет
1 + 99 = 100 мужчин * 1,5 года =150 человеко-лет
0 + 100 =100 мужчин * 0,5 года= 50 человеко-лет
Всего = 6400 человек-лет наблюдения
Это количество в точности равно средней численности группы населения, подверженной заболеванию (1600), умноженное на продолжительность времени наблюдения (4 года).
В отличие от показателя человеко-лет, показатель пораженности, рассчитанный с использованием этих данных получается равным 16/2100 =7,6 случаев на 1000 человек в течение четырехлетнего периода. В среднем получается 1,9 случаев на 1000 человек в год. Показатель пораженности менее точен, так как он не принимает во внимание выпавших из исследования лиц. Показатель пораженности более полезен в случае, если нужно показать долю лиц в группе населения, заболевших в течение короткого периода времени, в особенности, во время вспышки.
Относительный риск или соотношение рисков
Отношение рисков=(Риск в интересующей нас группе/Риск в группе сравнения) * 1
Значения, используемые в качестве числителя и знаменателя, должны быть взяты с учетом размеров групп населения, из которых взяты эти две группы. В качестве мер вероятности заболевания в каждой группе могут использоваться показатели заболеваемости или показатели пораженности. Заметьте, что в качестве значения 10 n используется 1.
Относительный риск, равный 1, означает, что вероятности заболевания в обеих группах одинаковы. Относительный риск больше 1 свидетельствует о повышенной вероятности заболевания лиц в группе, стоящей в числителе. Величина сотношения рисков меньше 1 говорит о том, что вероятность заболевания лиц в группе, стоящей в числителе меньше, чем в группе, стоящей в знаменателе (возможно указывая на то, что фактор воздействующий нагруппу «подверженных», оказывает защитный эффект).
Таблица 2.6 Пример «четырехпольной» таблицы Число случаев заболевания пеллагрой среди мужчин и женщин, штат Южная Каролина, США, 1920-е годы (6)