Klinická epidemiologie pro manažery II.

1. Klinická epidemiologie pro manažery II. Střítecký Rudolf MD. (PŘEKLAD Harvard Epidemiology, Fletcher and Fletcher.)

2. Klinická epidemiologie pro manažery II. • Definice: věda,která předpovídá osud individuálního jevu výpočtem událostí podobných jevů u skupin za použití metod pro skupinové studie k přesné předpovědi osudu jevu. • Cíl - rozvoj a aplikace metod pozorování jež povedou k validním závěrům při vyhnutí se omylům při systematické chybě a pravděpodobnosti.

3. Klinická epidemiologie pro manažery II. • Skládá se :A -klinická medicina • B - epidemiologie • C - management • Při hledání kompromisu dvou inkonsistentních cílů v klinickém rozhodovacím procesu používám epidemiologické metody pro medicinské a managerské rozhodování.moderní pojetí.

4. Klinická epidemiologie pro manažery II. • Základy klinické epidemiologie: • a -většinou diagnosa prognoza a výsledky terapie nejasné,proto vyjádřeny pravděpodobností. • b - pravděpodobnost je pro individ.pac. odvozena minulou zkušeností se kupinami podobných pacientů. • c - pozorování na lidech kliniky s různou zkušenostmi a dovednostmi,vznikají systematické chyby-chybné závěry.

5. Klinická epidemiologie pro manažery II. • Manažerský kontext epidemiologie: • Náklady na ZP stále rostou za bod,kdy je společnost schopna zaplatit všechno co lidé chtějí. • Studie říkají,že drahá praxe není vždy užitečná.Př. laparoskopická appendectomie x klasická.Otázka pro managera. • Klin.péče by měla být posuzována podle výsledků x náklady,které si společnost může dovolit.

6. Klinická epidemiologie pro manažery II • Základní principy:metody klinického výzkumu a jejich interpretace musí vést k validním výsledkům. • Klinické otázky: 1/ abnormalita /pac.nem.x zdravý/ • 2/diagnosa /přesnost dg. testů/ • 3/frekvence / výskyt fr. onemocnění v pop./ • 4/riziko /které faktory spojené s rizikem/ • 5/terapie /jak terapie změní průběh nem.?/ • 6/ prognozajaké budou důsledky terapie

7. Klinická epidemiologie pro manažery II. • 7/ prevence /může časná detekce ovlivnit průběh onemocnění. • 8/ příčína /co vedlo k onemocnění patogenet.mechanismy./ • 9/ Náklady /jak mnoho bude péče stát

8. Klinická epidemiologie pro manažery II. • Možný průběh nemoci / 5D / • I.Smrt /death/ • II.Nemoc /disease/ • III.Invalidita /disability/ • IV.Diskomfort /discomfort/ • V.Neuspokojení /dissatisfaction/

9. Klinická epidemiologie pro manažery II. • Klin.epidemiologie :studuje problémy pouze u lidí. • Metody:studuje rozložení a příčiny frekvence onemocnění u člověka. • Terminologie: populace - velká skupina lidí v daném prostředí , není vybírána. • Populace všeobecná • Populace hosp. pacientů • Populace pac. s určitou nemocí

10. Klinická epidemiologie pro manažery II. • Vzorek - část populace z níž vzorek. • Klinický výzkumprotože je drahý provádíme obvykle na vzorcích, odpovídáme na otázky : • - jsou výsledky výzkumu platné pro tento vybraný vzorek ? • - pokud ano,representuje daný vzorek tuto populaci ?

11. Klinická epidemiologie pro manažery II. • Při studiu pozorováním 4 možné výsledky : • 1/ pozorování nesprávné - náhodná chyba /chance/ • 2/systematická chyba /bias/ • 3/ zavádějící faktor /confounding/ • 4/ správné /validní/

12. Klinická epidemiologie pro manažery II. • Náhodná chyba /chance/ :důležitá velikost vzorku. Náhoda - kuličky - /červené,černé,bílé/, P 0,05 /pravěpodobnost omylu 5%./ • Systematická chyba /bias/:výsledky se systematricky odchylují od skutečných hodnot. • Výběrová /selekční/ chyba:dvě nebo více skupin,které chceme srovnávat se liší.

13. Klinická epidemiologie pro manažery II. • Observační chyba /bias/:systematicky vzniká buď na straně vyšetřujícího nebo vyšetřovaného. • Zavádějící faktor /confounding/: rizikový faktor ,je ve vztahu k expozici a nezávislý na expozici je rizikovým faktorem pro danou nemoc. Vztah tohoto faktoru k nemoci můžeme přisoudit pouze částečně nebo úplně a potom může ovlivnit výsledek dvěma směry • - rozdíl tam , kde skutečně není • - smazává rozdíl,kde rozdíl je

14. Klinická epidemiologie pro manažery II. • Vztah mezi náhodnou a systematickou chybou - obě mohou být přítomny.

15. Vztah mezi náhodnou a systematickou chybou Počet pozorování Přesný TK kanyla TK měřený tonometrem chance bias

16. Validita • Pozorování je validní , jestliže odpovídá skutečnému stavu pozorovaného jevu. • Interní validita – odpovídá stupni pravdivosti údajů pro studované pacienty • Externí validita ( zevšeobecnitelnost ) – odpovídá stupni pravdivosti údajů platných i pro jiné sestavy , (skupiny) pacientů , než pouze pro skupinu , která se aktuálně vyšetřuje.Podmínkou je srovnatelnost studované skupiny s ostatními pacienty. • Validita odpovídá na otázku , zda jsou výsledky dosažené v nějaké studii platné také pro jeho pacienty.

17. Sampling bias Vzniká , jestliže se pozorování a výsledky dosažené ve speciálním vzorku populace zevšeobecňují na ostatní skupiny . 0 % opakovaných febrilních křečí věk 5 25 4 50 3 Populační vzorek 75 2 Nemocniční vzorek 100

18. Klinická epidemiologie pro manažery II. • Popis a srovnávání: popisné studie - jaká část vzorku žen s dysurií má nemoc • srovnávací - je cystitida u žen s pyuurií častější ? Hledá se vztah mezi dvěma nebo více faktory.(Příčina – následek).Pokud srovnáváme , může výsledek ovlivňovat náhodná nebo systematická chyba. • Proto je nutné si položit otázku příčinné souvislosti , je X ve vztahu k Y . • A) za předpokladu,že vše ostatní je stejné ( jde o systematickou chybu. • B) ve větší frekvenci než by se dalo očekávat poúze náhodně ( náhodná chyba )

19. Rozhodovací proces Informace a jejich správná interpretace rozhodující úlohu v rozhodovacím procesu. Oblast klin.epidemiol. situace Průběh nemoci Populace v riziku RF, kouření , věk Příčina a následek Riziko , primární prevence Působení rizika Změny v organismu (BB. úroveň ) Začátek nemoci Abnormalita, frekvence Diagnosa Sekundární prevence diagnosa Změny v organismu, zjevné léčení Léčení , prognosa Výsledek: úzdrava ,nemoc,smrt frekvence

20. abnormalita • Normální x abnormální • Starý problém , velké diference rozlišíme poměrně dobře , ale jemné abnormality obtížně. Biostatistika . • Je tato frekvence finančně náročných vyšetření ještě normální, kdy je abnormální , jaký vztah má k frekvenci vyšetřovaných onemocnění ?

21. Škálové měření biologických jevů • Klinické měření - tři hlavní škály • 1/ nominální škála - údaje řadíme do skupin bez zjevného pořadí/úmrtí,pohlaví,operace/,mívají dichotomní chrakter, • Přítomen – nepřítomen ,živý - mrtvý, ano - ne. • 2/ordinální škála -mají určité pořadí nebo stupeň ale nemůže být přesně specifikována míra intervalu mezi daty ( př.malý – velký , dobrý – špatný ,mírný – střední – těžký )

22. Klinická epidemiologie pro manažery II. • 3/ intervalová škála – je jasné pořadí a rozdíl mezi jednotlivými následujícími hodnotami je vždy stejný , někdy údaje nazýváme numerickými. • Škála : • a/kontinuální - většina biochemických hodnot,TK,hmotnost • b/ diskretní -udává počet ( tep, počet leukocytů v moči atd.) , pro obě je důl.a je otázka kde končí normální a začíná abnormální.Některá data jsou objekt.měřitelná ( lab.data ,demografická data) jiná subjektivní,těžko měřitelná (únava,bolest).

23. Validita měření • Kvalita – dána validitou a spolehlivostí • Validita: snadno hodnotitelná u dat ,které lze měřit objektivními metodami , ale existuje řada dat , které nelze objektivně změřit (bolest,anxiosita) • Spolehlivost:také reprodukovatelnost rozsah,kterého při opakovaném měření dosahují jednotlivé hodnoty.

24. Vztah mezi validitou a spolehlivostí vysoká nízká B A vysoká spolehlivost C D nízká validita

25. Variabilita • Variabilita: při měření jevů je rozptyl naměřených hodnot pokud je tak velký,že mohou ovlivnit výsledek - variabilita. • Zdroje variability: • 1/ Samotné měření (vliv přístroje,vliv pracovníka) 2/biologické rozdíly u jednotlivce v závislosti na čase měření( intraindividuální ) • 3/bilogické rozdíly mezi různými jedinci • ( interindividuální)

26. Typy variability • Variabilita při měření, biologická ,výběrová variabilita. • Výběrová variabilita:studuje se jen vzorek populace - opakovaný výběr vzorků –v různých vzorcích různé výsledky odhadu skutečných hodnot pro populaci.Tuto chybu lze odstranit zvětšením velikosti šetřeného vzorku.

27. Výběrová variabilita populace + + - - + - + + - - + - - - - Vzorek 1 Prevalence 50% + - - - Vzorek 2 Prevalence 25% Prevalence 0% - - Vzorek 3 Prevalence 25%

28. Klinická epidemiologie pro manažery II. • Rozložení: data měřená na intervalové stupnici se obvykle prezentují graficky jako rozložení frekvence,ukazuje proporci množin dat mající různé hodnoty měření. • Sumarizace rozložení frekvence má buď: • 1/Centrální tendenci: • 2/Charakter disperze:

29. Rozložení • Charakteristiky centrální tendence jsou: • A)průměr ( hodnota získaná celkovým součtem a dělena počtem měření ) • B)modus(nejčastější hodnota ) výhoda je jednoduchost měření , nevýhody , že může být více nejčastějších hodnot nebo žádná. • C)medián( je střední hodnota pozorování , kde počet hodnot pod a nad mediánem je stejný .Není příliš ovlivněn extremními hodnotami , ale je nevhodný pro matematické operace.

30. Disperze • Charakteristiky disperze : • A) rozsah- rozložení hodnot od nejnižší po nejvyšší.Výhodou , že zahrnuje všechny hodnoty ,ale nevýhoda je , že je výrazně ovlivněn extremními hodnotami. • B) směrodatná odchylka –je absolutní hodnota průměru • rozdílů jednotlivých hodnot od průměru.Vhodnost pro • matematické operace , nevýhoda – že pro jiné než • normální rozložení frekvence neukazuje známou proporci • pozorování. • C)percentily - proporce všech pozorování spadajících pod • určité zvolené procento.( decil = 10% percentil ,kvartil = • 25% ,median = 50%.

31. Příklady rozložení Počet případů 300 250 Rozložení inkubační doby tetanu v ČR 200 150 100 50 5 10 15 20 25 30 35 40 dny

32. Příklady rozložení Kalium v seru v mmol/l 3,0 4,0 5,0

33. Příklady rozložení Plasmatická glukosa ( mmol/l ) 8,3 5,5

34. Příklady rozložení 20 – 29 let Více jak 80 let Urea mmol/l 1,7 3,3

35. Klinická epidemiologie pro manažery II. • Gaussovo normální rozložení-křivka symetrická,vyjadřuje rozdělení opakovaných měření stejného subjektu stejným způsobem.Disperze hodnot = náhodná variabilita.2/3 hodnot v rámci jedné směrodat,odchylky,95% v rámci dvou SD.Biol.hodnoty většinou nejsou norm.rozloženy,ale protože průměr a SD se snadno počítají,pracuje se s předpokladem,že klin.měření jsou normálně rozložena.

36. Klinická epidemiologie pro manažery II. • Gaussovo normální rozložení : křivka frekvence 0,4 0,3 99,72 0,2 95,44 0,1 % oblasti pod křivkou 68,26 0 -5 -4 -3 -2 -1 1 2 3 4 5 0 SD

37. Klinická epidemiologie pro manažery II. • Kriteria pro abnormalitu:optim situace, kdy rozložení frekvence pro normální a abnormální tvoří dvě samostatné populace: Dvě samost.populace Hranice mezi dvěma populacemi není jasná

38. Klinická epidemiologie pro manažery II. • Abnormální jako neobvyklé:a/ normální co se objevuje nejčastěji • b/abnormální to, co se objevuje zřídka

39. Kriteria pro abnormalitu % Alely pro fenylalaninhydrohylasu normální mutované

40. Kriteria pro abnormalitu screening Zdraví novorozenci Novorozenci s fenylketonurií 121 242 363 484 605 Fenylalanin v krvi umol/l

41. Klinická epidemiologie pro manažery II • Cut of point : Mezi norm. a abnorm.hodnotami 2 SD 2,5% Hraniční bod 2,5%

42. Hraniční bod , cut – off point Znamená , že hodnoty ležící mimo dvě směrodatné odchylky jsou považovány za abnormální. Počet případů / 1000 400 300 200 100 5,2 5,7 6,2 6,8 Cholesterol v seru mmol/l

43. Klinická epidemiologie pro manažery II. • Jestliže :všechny hodnoty pod urč. limit např. 95 percentil jsou abnormální - měla by odpovídat prevalence nemoci tj. v 5%.Toto zjednodušení však mnohokrát neplatí. • Mnoho -výsledků ve vztahu k diferencovanému riziku po celé škále hodnot od nízkých po vysoké. • Některé - neobvyklé hodnoty velmi výhodné pro zdraví jedince /nízký cholesterol/,jindy pac.nemocný při norm.h.

44. Klinická epidemiologie pro manažery II. • Abnormální jako provázené nemocí:spojování abnormality s výskytem nemoci. • Abnormální jako indikované k léčení :př. Vysoký cholesterol bez klinických příznaků. • Manažerské rozhodování o ceně preventivního programu snižování cholesterolu,cost benefit analysou.

45. Vztah mezi konzumací alkoholu a úmrtností úmrtnost vysoká Konsumace alkoholu nízká nízká vysoká

46. Měnící se hranice diastolického TK vhodného k léčení vzhledem ke komplikacím způsobeným vysokým TK Diastol. TK 130 1967 120 1970 110 1980 100 1985 90 80 roky

47. Klinická epidemiologie pro manažery II. • Regrese k průměru:zvrat při opakovaném měření k norm. hodnotám / TK /,způsobený statistickými důvody /náhodnouvariabilitou/. • Diagnosa:dg.testy založené na předpokladu,že odliší nemocné od zdravých • měření a/ v nominální • b/ordinální • c/ intervalové - stupnici • tendence zjednodušovat na dichotomní řeš.

48. Klinická epidemiologie pro manažery II. • Přesnost dg.testů: určení dg.proces při němž pravděpodobnost převažuje nad jistotou. Čtyři možné situace:test 1/ byl správnýpokud - byl posit. při nemoci. - byl negativní při nepřít. Nemoci - 2/byl chybnýpokud - byl pozit při nepřítomnosti nemoci /falešně pozit./ - byl negat.při přítomnosti nem./fal.negativita/

49. Klinická epidemiologie pro manažery II. • Vztah mezi dg.testem a přítomnostinemoci: Nemoc Přítomna Nepřítomna Skutečně pozitivní a Falešně b positivní Pos. Test d Skutečně negativní Falešně c negativní Neg.

50. Klinická epidemiologie pro manažery II. • Pro zhodnocení přesnosti testu porovnáváme výsledky se zlatým standardem (referenční metodou),často nákladné,vyšetření je schopno poskytnout informaci zda je nemoc přítomna nebo ne .Např. pozitivní jaterní testy x biopsie jater.Často jsou drahé.Proto se používají levnější testy např. sonografie ,ale riziko chybné diagnozy.Pro chronická onemocnění může být zlatým standardem dlouhodobé sledování např. u degenerativních onemocnění. • Někde zlatý standard chybí.