Методы аналитической оценки в эпидемиологии. Выявление причинной связи
Основная задача аналитической эпидемиологии — оценка вероятности связи между особенностью организма или воздействием на него (фактором) и заболеванием.
Неинфекционная эпидемиология основана на эмпирических данных, поэтому ее главный аналитический инструмент — сопоставление.
При выборе метода эпидемиологической работы следует учитывать, что разные типы аналитического исследования обладают различной способностью к выявлению (валидность) причинной связи риска заболевания с изучаемым фактором.
Корреляционные исследования — элементарный анализ, заключающийся в сопоставлении рядов показателей частоты заболеваний в популяционных группах с соответствующими рядами характеристик среды обитания. Взаимосвязи между множеством факторов, действующих в реальных условиях, многомерны и разнообразны, не приходится надеяться, что заболеваемость удастся стандартизовать в отношении всех неанализируемых воздействий. В связи с этим никогда нельзя быть уверенным, что полученный результат не обусловлен косвенными связями с другими факторами.
Исследования типа «случай — контроль» оперирует не популяционными группами, а группами, собранными по признаку наличия или отсутствия определенного признака. Этим признаком чаще всего выбирают частную форму заболевания. Сопоставляют частоту и выраженность изучаемого фактора среди членов исследуемой и контрольной групп. Во избежание влияния на результат других факторов проводят стандартизацию, которая заключается в попарном подборе членов контрольной группы к каждому из заболевших. Соответствие по меньшей мере должно касаться пола, возраста, места жительства.
Требования к контролю: заведомо случайный выбор пары из большого числа подходящих по характеристикам лиц (рандомизация) и, как рекомендует ВОЗ, наличие 3—4 контрольных лиц для случая заболевания.
Относительная эффективность выявления причинной связи в исследованиях разных типов
Естественно, круг стандартизуемых признаков ограничен, и возможность посторонних влияний на результат остается. Важным подтверждением выявленной связи заболевания с фактором может стать дозовая зависимость эффекта, которую данный метод при достаточно большом объеме наблюдения способен уловить. Подобные исследования основываются на принципе «от наблюдаемого случая заболевания к популяции» и относятся к ретроспективным.
Когортные проспективные исследования строятся «от наблюдаемой популяции к случаю заболевания». Они относятся к продольному типу, т. е. проводятся путем длительного наблюдения когорты, специально сформированной в соответствии с конкретной задачей. Избыток риска заболевания оценивают в течение всего срока наблюдения по отношению к фоновой частоте заболеваний. Для характеристики «доза — эффект» когорту делят на группы по уровню воздействия изучаемого фактора и сопоставляют частоту заболеваний в группах.
Контролируемые исследования, как и рандомизированные клинические испытания, относятся к когортным, продольным и проспективным и включают соответственно наблюдение отдаленных последствий фиксируемого воздействия внешних факторов или побочных эффектов вынужденных медицинских мер. В последнем случае большое преимущество состоит в точном знании дозы фактора и качественном медицинском наблюдении.
Испытания на коммунальном (общественном) уровне включают оценку методом когортного наблюдения результатов профилактических программ: контроля патогенных влияний на производстве и в среде обитания, коррекции физиологических характеристик.
Для анализа эпидемиологической информации используют большой арсенал статистических методов, позволяющих стратифицировать группы, получить взвешенные по различным признакам показатели и провести их многомерное сопоставление. В итоге приходят к количественным оценкам зависимости риска заболевания от воздействия конкретного фактора или сочетания факторов, а также доли ответственности разных факторов за уровень заболеваемости.
Абсолютный риск оценивает ожидаемое число заболеваний на единицу наблюдения популяции (человекогоды) и на единицу дозы воздействия, или прирост заболеваемости к спонтанному уровню. Относительный риск — это по сути соотношение эмпирической и ожидаемой частоты заболевания. Есть разные варианты относительного риска: прямое соотношение, стандартизованный риск (с учетом несовпадения некоторых характеристик в сравниваемых группах), избыточный риск (степень превышения контрольного уровня). Атрибутивный риск оценивает (обычно в процентах) долевой вклад фактора в формирование уровня заболеваемости (смертности).
Как всякая статистическая величина, частота редких заболеваний варьирует в группах населения, поэтому важной характеристикой является доверительный интервал — численные границы значения относительного риска, в которых можно ожидать определенную долю (как правило, 95 %) случайных вариантов его оценки. Доверительный интервал можно принимать как зримую меру надежности относительного риска: чем шире диапазон доверительного интервала, тем больше неопределенность относительного риска.
При сопоставлении частоты заболеваний в двух выборках населения (одна из них может быть общей популяцией) используют уровень статистической значимости (р), показывающий вероятность ошибочно отвергнуть предположение об отсутствии различий (так называемая нулевая гипотеза), т. е. совершить ошибку первого рода и признать различия там, где их в действительности нет. Для оценки эпидемиологических результатов обычно принимают достаточным р<0,05.
Надежность полученных при всех видах когортного исследования сравнительных статистических оценок зависит не только от качества его планирования и проведения, но и от массива данных, выражаемого в человекогодах наблюдения. Для таких относительно редких событий, как гемобластозы, о достоверности заметного избыточного риска, например, в 60 % можно утверждать при массиве наблюдения не менее 1 млн человеколет, а для доказательности умеренного избыточного риска в 30 % — не менее 5 млн человеколет.
Далеко не всегда доступен достаточный объем наблюдения, и приходится выполнять пилотные (зондирующие) исследования, накапливать данные независимых параллельных работ и кооперированных программ длительного наблюдения, прежде чем та или иная закономерность может быть принята как доказанная.
