Príèinnos� vzniku ochorení

Epidemiológia

Klasická epidemiológia sa zaoberá nadmerným výskytom infekèných ochorení.

Neinfekèná epidemiológia popisuje zvýšený výskyt ischemickej choroby srdca, diabetu, rakoviny p¾úcnej a podobne. Zároveò sa orientuje na vysvetlovanie miestnych znakov ochorenia a popis jeho vývoja. Epidemiológia zohráva stále dôležitejšiu úlohu v administrácii
zdravotníckychslužieb. Štúdium  zdravotníckych systémov a z neho odvodené zásady riadenia zdravotníckych služieb sa vo ve¾kej miere opierajú o výsledky epidemiologických zis�ovaní zdravotného stavu. Týka sa to najmä plánovania zdrojov, urèovania priorít programov a štúdií. Rovnako kontrola kvality starostlivosti o zdravie v komunite je založená na epidemiologickom zis�ovaní. Epidemiológia stále viac vystupuje ako prostriedok monitorovania efektu intervencií vo verejnom zdravotníctve.

Epidémia

Dnes, kedy sa zaoberáme chronickými ochoreniami, je nevyhnutné rieši� problém nadmernosti výskytu týchto ochorení v populácii. Za nadmerný výskyt sa považuje pretrvávajúca vysoká chorobnos� na niektoré neinfekèné ochorenie. To znamená, že v prípade neinfekèných ochorení je toto zvýšenie oèividné len v porovnaní výskytu ochorení v dlhšom èase. Dôležitým sa preto stáva frekvencia výskytu ochorení v populácii, ktorá je urèujúcim faktorom rozlíšenia epidémie od jeho sporadického výskytu. Pojem epidémie sa rozširuje z oblasti chorôb aj na oblas� príèin ich vzniku.

Štúdie príèinnosti neinfekèných ochorení

Na prvý poh¾ad by sa mohlo zda�, že experimentálny prístup je jednoznaène výhodnejší ako pozorovací. Jeho jednoznaènou výhodou je schopnos� rozmota� zložitý problém pátrania po príèinách ochorení tým, že pri jeho skúmaní sa postupuje krok za krokom. Samotný pokus poskytuje možnos� zmeni� jeden, alebo kombináciu ¾ubovo¾ných faktorov, alebo jeden faktor po druhom. Zároveò poskytuje širokú paletu metód pre odstránenie vplyvov rušivých faktorov.

Jeho obmedzenia vyplývajú najèastejšie z nedostatku ¾udských, alebo materiálnych zdrojov (experimentálne zvieratá), z etických oh¾adov, z nadmerného èasu potrebného pre ukonèenie experimentu. Èasto sa stáva, že problém môže by� mimo možností súèasnej úrovne experimentovania. Predstavme si štúdiu, kde by sa èasti náhodne vybraných jedincov predpísalo fajèenie cigariet a porovnávali by sa výsledky s tými, ktorým by sa fajèenie zakázalo. Je zrejmé, že takýto pokus by nebol ani praktický, ani etický.

V observaènej štúdii pozoruje výskumník vz�ahy medzi expozíciou príèiny a výsledku. Na základe zámeru a okolností môže výskumník voli� medzi dvoma postupmi:

1. od postulovanej príèiny k efektu: kohortové, prospektívne, sledovacie štúdie
2. od efektu k príèine: kontrolované prípadové alebo retrospektívne štúdie.

1. Relatívne riziko.

Pod znakom rozumieme niektorú zo sledovaných charakteristík. Môže ním by� prítomnos� niektorého symptómu poruchy, napríklad kaše¾, teplota, alebo to môže by� výsledok celého procesu akým je úmrtie, vznik ochorenia alebo poruchy. Pod pojmami exponovaní a neexponovaní rozumieme tú èas� populácie, ktorá bola vystavená, resp. nevystavená vplyvu urèitého faktoru, napríklad zvýšeného cholesterolu, nadváhe, ale aj lieku. V prípade zis�ovania vz�ahu hladiny cholesterolu a vzniku infarktu srdca, by takáto tabu¾ka vyzerala nasledovne.

Povedzme, že sme v uvedenej štúdii zistili údaje uvedené v tabu¾ke 3.

Cie¾om štúdií je zvyèajne zodpoveda� otázku, èi sledovaný faktor ovplyvòuje vznik alebo priebeh urèitého stavu alebo ochorenia. Ak by v uvedenom príklade cholesterol mal vplyv na vznik infarktu, mohli by sme oèakáva�, že riziko (pravdepodobnos�) infarktu pri zvýšenom cholesterole bude vyššia ako pri nezvýšenom, t.j. 8/1000 > 10/5000, teda že 0.008 > 0.002.

Pokia¾ porovnáme obe riziká 0.008/0.002 = 4 dostaneme èíslo, ktoré hovorí, ko¾kokrát je jedno riziko väèšie ako druhé (výpoèet viï Tabu¾ka 3). Toto èíslo zvykneme nazýva� odhadom relatívneho rizika a oznaèova� ako . Preto však hovoríme o odhade a nie o koneènej hodnote. Uvedomme si, že toto èíslo sme odhadli na základe výberu z populácie, a za urèitých okolností môžeme usudzova�, že toto èíslo sa blíži skutoènej hodnote, ktorú by sme zistili pri vyšetrení celej populácie. To však nemôžeme prakticky nikdy nemôžeme urobi� (otázky výberových súborov, reprezentaèného výberu a podobne možno preštudova� v monografiach venovaných medicínskej štatistike).
 
  V tomto príklade sme ukázali, ako pomer pravdepodobností, ktoré nazývame tiež rizikom, sa použije ako miera vz�ahu medzi príèinou a následkom.

1. Pomer šancí

Naproti tomu výpoèet pravdepodobnosti, že sa narodí chlapec vedie k odlišnému výsledku:.

Pravdepodobnos� javu sa pohybuje medzi nulou a jednotkou. Šanca sa pohybuje medzi nulou a nekoneènom, pri èom, ak je šanca väèšia ako nula, sa jav skôr uskutoèní. Pokia¾ je šanca javu menšia ako jedna, potom sa jav skôr neuskutoèní. Analogicky k príkladu v predchádzajúcej tabu¾ke vypoèítame šance pre vznik infarktu pri zvýšenom a pri nezvýšenom cholesterole. Ich pomer zvykneme nazýva� pomer šancí (odds ratio). Rovnako, ako pri relatívnom riziku aj v tomto prípade hovoríme o odhade jeho hodnoty, vzh¾adom na to, že pracujeme z údajmi z výberového súboru a nie z celej populácie.

V tomto prípade sa pomer šancí rovná relatívnemu riziku. Napriek tomu, sa v urèitých prípadoch dáva prednos� výpoètu  pred . Uveïme si nieko¾ko prípadov, kedy je výhodné túto prednos� uplatni�:

• pomer šancí môže vždy nadobúda� hodnotu medzi nulou a nekoneènom, èo relatívne riziko nemôže;
• pomer šancí má tiež vlastnos� symetrie, t.j. keï vymeníte medzi sebou ståpce, potom bude výsledkom reciproká hodnota pomeru šancí. To však v žiadnom prípade neplatí o relatívnom riziku. Je to ve¾kou výhodou najmä pri interpretácii výsledkov.
• v prospektívnych štúdiach (od postulovanej príèiny k efektu), meriame expozíciu rizikovému faktoru ako aj prítomnos� ochorenia. V takomto prípade oprávnene môžeme odhadova� relatívne riziko. Akonáhle v retrospektívnych (kontrolovaných) štúdiach sami urèujeme, kto bude tvori� kontrolnú skupinu a tým aj ve¾kosti skupín, nie sme oprávnení usudzova�, že získané pomery sú odhadom rizika. Sme oprávnení sa domnieva�, že pomery šancí zodpovedajú relatívnemu riziku. Inými slovami, v prospektívnych štúdiach používame ako mieru asociácie , v retrospektívnych štúdiach používame výhadne ako mieru vz�ahu príèiny a efektu.
• pri práci so sprievodnými parametrami, používajúc logistickú regresiu, táto poskytuje výsledky vo forme pomeru šancí.

1. Atributívne riziko

Pomocou štúdie rakoviny p¾úc sa zistilo, že správanie typu A (povedzme expozícia dymu z fosílnych palív) zvyšuje riziko vzniku rakoviny p¾úc 10 násobne a správanie typu B (povedzme expozícia radónu) zvyšuje toto riziko 20 násobne, t.j. ⁽²⁾. Sme preto oprávnení tvrdi�, že správanie B má väèší vplyv na verejné zdravie než správanie A? Predstavme si, že v oblasti vašej zodpovednosti približne 40% obyvate¾ov žije v prostredí so zvýšenou koncentráciou dymov (blízko dopravného �ahu, v dedine sa kúri uhlím) a len asi 0.4% obyvate¾ov žije v domácnosti so zvýšenou koncentráciou radónu. Z èoho vyplýva, že riziku rakoviny p¾úc je vystavených viac obyvate¾ov s nižšou úrovòou rizika (dym) a len malé percento je vystavených vyššiemu riziku. Z toho vyplýva, že aj záujem o zdravie vašej populácie by sa zrejme mal viac orientova� na skupinu obyvate¾ov s nižším rizikom, ale ktorých je významne (100 krát) väèší poèet. Ukazovate¾, ktorý v tomto prípade kvantifikuje zvýšené riziko vzh¾adom na ve¾kos� populácie vystavenej tomuto riziku sa nazýva atributívne riziko.

Najjednoduchším spôsobom stanovenia atributívneho rizika medzi skuinou s rizikovým faktorom a bez neho je porovnanie frekvencie ochorenia medzi skupinami. Keïže skupiny sú zvyèajne rôznej ve¾kosti, je výhodnejšie použi� incidenciu⁽³⁾ ako mieru výskytu ochorenia v populácii. Povedzme, že incidencia leukémie u detí na Slovensku je približne 0.0001 za rok (teda 1 prípad na 10 000 detí za rok). Odpoèítaním incidencie ochorenia v populácii bez rizikového faktoru od incidencie v exponovanej skupine dostaneme atributívne riziko AR. Za príèinu zvýšeného výskytu považujeme študovaný rizikový faktor. V malom mesteèku sa zistilo, že je kontaminovaná pitná voda a že v priebehu 10 rokov sa tu vyskytlo 10 prípadov leukémie u 2 000 detí. To zodpovedá incidencii 0.0005 ( 5 prípadov na 10 000 detí). Porovnaním s incidenciou pre celú krajinu (0.0001) zistíme, že toto mesteèko má zvýšený poèet prípadov leukémie u detí o 4 prípady na 10 tisíc detí (0.0005 - 0.0001 = 0.0004) za rok. Túto skutoènos� pripisujeme kontaminovanej pitnej vode. Pre výpoèet AR na základe poznania  (alebo ) možno použi� formulu 1,

kde N predstavuje ve¾kos� celej populácie, P èas� populácie vystavenej rizikovému faktoru a I_r incidenciu v exponovanej populácii. Z toho vyplýva, že výraz NPI_r predstavuje celkový poèet prípadov ochorenia v exponovanej skupine.

Iným spôsobom nazerania na rizikové faktory je stanovenie, aká ve¾ká èas� ochorenia by sa odstránila, ak by sa podarilo eliminova� rizikový faktor z celej populácie. Tento index sa nazýva populaèné atributívne riziko, tiež etiologická frakcia. Tento index teda predstavuje tú èas� ochorenia v celej populácii, ktorú môžeme prisúdi� pozorovanému rizikovému faktoru. Keï si predstavíme, že jedno % všetkých studní na Slovensku sú kontaminované rovnako ako v prípade už spomínaného mesteèka, potom populaèné atributívne riziko je rovné pozorovanému relatívnemu riziku 5 mínus oèakávané relatívne riziko 1, èo sa rovná 4. Ak to vydelíme pozorovaným  = 5 dostávame . Výsledok potom vynásobíme rizikom celej populácie 0.01, dostaneme 0.8 x 0.1 = 0.008, èo je 0.8 %. Aj keï relatívne riziko (5.0) vzniku leukémie z kontaminovanej vody je ve¾mi vysoké jeho vplyv na celkovú populáciu Slovenska je pomerne malý, iba 0.8% zo všetkých oèakávaných prípadov leukémie u detí. To je zapríèinené skutoènos�ou, že aj keï je potenciálne riziko vysoké, pomerne málo detí je mu exponovaných.

Spôsoby výpoètu populaèného atributívneho rizika sa môžu líši�. Uvádzame jednu z možných formúl pre jeho výpoèet:

Keïže populaèné atributívne riziko poskytuje obraz relatívneho rizika v kontexte celej populácie, je to vo všeobecnosti užitoènejší index pre odhadovanie vplyvu na zdravie spoloènosti. Relatívne riziko je vhodné pre odhady rizika jednotlivca. V prípade, kedy nie sme oprávnení narába� s relatívnym rizikom, ale používame , využijeme túto hodnotu ako odhad  a použijeme ju pre výpoèty AR.

Tabu¾ka 6 ilustruje situáciu, kedy rizikový faktor (RF) má najnižšiu hodnotu avšak spolu s èastým výskytom je zodpovedný až za 39% všetkých koronárnych ochorení. Naproti tomu systolický TK s výrazne vyššou hodnotou je pri pomerne nízkom výskyte v sledovanej populácii vztiahnutý len k 3% prípadov.

1. MAC MAHON, B.-PUGH, T. F.: Epidemiology Principles and Methods. Little, Brown and Co. Boston, 197O

2. Pri dostatoène úzkych intervaloch istoty

3. poèet novovzniknutých ochorení, ktoré sa prejavili v priebehu urèitého èasu k celkovej ve¾kosti populácie v riziku