Zapadalność (epidemiologia)



Podobne dokumenty
Badania obserwacyjne 1

statystyka badania epidemiologiczne

Uogólniony model liniowy

Podstawy epidemiologii

WYKŁAD TRZECI: OCENA ZWIĄZK PRZYCZYNOWO-SKUTKOWYCH W EPIDEMIOLOGII

NIEZALEŻNOŚĆ i ZALEŻNOŚĆ między cechami Test chi-kwadrat, OR, RR

10/15/2016. Reguła. Czułość PV(+) Bayesa. Swoistość PV(-)

WSTĘP DO REGRESJI LOGISTYCZNEJ. Dr Wioleta Drobik-Czwarno

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Rodzaje badań klinicznych. Zespół EBM Klinika Pediatrii Warszawski Uniwersytet Medyczny

Założenia: wyniki są binarne próby są niezależne liczba prób n ustalona przed pomiarem to samo prawdopodobieństwo sukcesu we wszystkich próbach

Baza dla predykcji medycznej

Dr hab. n. med. Grzegorz Brożek. Interpretacja wyników badań cz1. BADANIA ANALITYCZNE założenia

rozpowszechnienie (występowanie i rozmieszczenie chorób, inwalidztwa, zgonów oraz innych stanów związanych ze zdrowiem, w populacjach ludzkich),

Analiza przeżycia Survival Analysis

Badania epidemiologiczne - blaski i cienie Epidemiological research - the bad with the good

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

Analiza danych ilościowych i jakościowych

Analizy wieloczynnikowe i metaanalizy realna wiedza czy szum informacyjny?

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Zastosowanie modelu regresji logistycznej w ocenie ryzyka ubezpieczeniowego. Łukasz Kończyk WMS AGH

Wykład 8 Dane kategoryczne

EPIDEMIOLOGIA. Mierniki epidemiologiczne. Mierniki epidemiologiczne. Mierniki epidemiologiczne. Mierniki epidemiologiczne

Analiza przeżycia Survival Analysis

Warszawa, 7 września 2015

MIARY OCENY RYZYKA. zatem

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3. Populacje i próby danych

Z poprzedniego wykładu

Epidemiologia cukrzycy

Ekonometria. Ćwiczenia 6. Krzysztof Pytka. 29 listopada Zakład Wspomagania i Analizy Decyzji (SGH)

Rodzaje i metodyka badań klinicznych

EBM w farmakoterapii

Fetuina i osteopontyna u pacjentów z zespołem metabolicznym

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1

Regresja Analiza wariancji Regresja logistyczna. Regresja, Anova. Stanisław Jaworski. UM Zakład Profilaktyki...

Analiza przeżycia. Czym zajmuje się analiza przeżycia? Jest to analiza czasu trwania, zaprojektowana do analizy tzw.

Materiał i metody. Wyniki

STATYSTYCZNE MODELOWANIE DANYCH BIOLOGICZNYCH

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Testowanie hipotez statystycznych.

Ocena zagrożenia subkliniczną ketozą nowa usługa w stadach objętych kontrolą użytkowości

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

Wszyscy jesteśmy narzędziami w rękach losu, musimy jednakże postępować w taki sposób, jak gdyby było inaczej - odparła czarownica.

Epidemia niewydolności serca Czy jesteśmy skazani na porażkę?

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

Wykład 8: Testy istotności

Testowy dokument raz dwa trzy

Załącznik nr 1 do zarządzenia Nr 53/2006 Prezesa Narodowego Funduszu Zdrowia. Program profilaktyki chorób układu krążenia

Zasady postępowania w ogniskach zatruć pokarmowych. Anna Tabor Zakład śywienia Człowieka WOZ CMUJ

Epidemiologia HIV: kto, kiedy i dlaczego zakaża się wirusem HIV w Polsce

Ospa wietrzna w województwie pomorskim w 2015 r.

Statystyka I. Regresja dla zmiennej jakościowej - wykład dodatkowy (nieobowiązkowy)

Kolokwium ze statystyki matematycznej

Ocena ryzyka sercowo naczyniowego w praktyce Katedra i Zakład Lekarza Rodzinnego Collegium Medicum w Bydgoszczy UMK w Toruniu

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów

dr hab. Dariusz Piwczyński, prof. nadzw. UTP

Migotanie przedsionków czynniki ograniczające dostępności do współczesnej terapii

Lek. Olgierd Woźniak. Streszczenie rozprawy doktorskiej

RAK PIERSI JAKO WYZWANIE ZDROWIA PUBLICZNEGO

MODELOWANIE I PROGNOZOWANIE ZAGROŻEŃ EPIDEMIOLOGICZNYCH

Regresja liniowa wprowadzenie

POZA KLASYCZNYM DOSSIER I SPEŁNIANIEM WYMOGÓW FORMALNYCH WYKORZYSTANIE REAL WORLD DATA, PRZEGLĄDY BURDEN OF ILLNESS I UNMET NEED.

Analiza wariancji - ANOVA

Estymacja parametrów rozkładu cechy

Światowy Dzień Zdrowia 2016 Pokonaj cukrzycę

WYKŁAD DRUGI: TYPY BADAŃ EPIDEMIOLOGICZNYCH

DODATKOWA PULA ZADAŃ DO EGZAMINU. Rozważmy ciąg zdefiniowany tak: s 0 = a. s n+1 = 2s n +b (dla n=0,1,2 ) Pokaż, że s n = 2 n a +(2 n =1)b

Rozkład zmiennej losowej Polega na przyporządkowaniu każdej wartości zmiennej losowej prawdopodobieństwo jej wystąpienia.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Po co nam statystyka matematyczna? Żeby na podstawie próby wnioskować o całej populacji

Epidemiologia zawrotów głowy i zaburzeń równowagi - analiza retrospektywna

STATYSTYKA wykład 1. Wanda Olech. Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt

Zależność cech (wersja 1.01)

Metodologia poznania naukowego. Ochrona własności intelektualnej

MODELOWANIE STRUKTURY PROBABILISTYCZNEJ UBEZPIECZEŃ ŻYCIOWYCH Z OPCJĄ ADBS JOANNA DĘBICKA 1, BEATA ZMYŚLONA 2

dla t ściślejsze ograniczenie na prawdopodobieństwo otrzymujemy przyjmując k = 1, zaś dla t > t ściślejsze ograniczenie otrzymujemy przyjmując k = 2.

Strategie ewolucyjne (ang. evolu4on strategies)

VI.2 Podsumowanie planu zarządzania ryzykiem dla produktu Zanacodar Combi przeznaczone do publicznej wiadomości

Czy można w okresie przejściowym przed porodem przewidywać problemy poporodowe? Can the postpartum disorders be predicted in the close-up period?

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Oszacowanie i rozkład t

Dane dotyczące wartości zmiennej (cechy) wprowadzamy w jednej kolumnie. W przypadku większej liczby zmiennych wprowadzamy każdą w oddzielnej kolumnie.

Wojewódzki Ośrodek Koordynujący Populacyjny Program Wczesnego Wykrywania Raka Piersi dla Wielkopolski i części Ziemi Lubuskiej (Wielkopolskie Centrum

Rachunek Prawdopodobieństwa Anna Janicka

Potrzeby informacyjne regulatora. na rzecz decyzji refundacyjno-cenowych. dotyczących nowych leków. w terapii HCV

BIOSTATYSTYKA KARTA PRZEDMIOTU. 1. Nazwa przedmiotu. 2. Numer kodowy COM03c. 3. Język, w którym prowadzone są zajęcia polski. 4. Typ kursu obowiązkowy

Bankowość Zajęcia nr 5 i 6

NOWOTWORY SKÓRY. W USA około 20% populacji zachoruje nowotwory skóry.

UNIWERSYTET MEDYCZNY W LUBLINIE KATEDRA I KLINIKA REUMATOLOGII I UKŁADOWYCH CHORÓB TKANKI ŁĄCZNEJ PRACA DOKTORSKA.

Lista 1. Prawdopodobieństwo klasyczne i geometryczne

18. Obliczyć. 9. Obliczyć iloczyn macierzy i. 10. Transponować macierz. 11. Transponować macierz. A następnie podać wymiar powstałej macierzy.

Wykład 2. Zdarzenia niezależne i prawdopodobieństwo całkowite

N ma rozkład Poissona z wartością oczekiwaną równą 100 M, M M mają ten sam rozkład dwupunktowy o prawdopodobieństwach:

Zachorowania i podejrzenia zachorowań na grypę w województwie wielkopolskim (okres od do )

Mierniki w ochronie zdrowia

Zarządzanie ryzykiem. Dr med. Tomasz Ozorowski Sekcja ds. kontroli zakażeń szpitalnych Szpital Kliniczny Przemienienia Pańskiego UM w Poznaniu

Testowanie hipotez. 1 Testowanie hipotez na temat średniej

Transkrypt:

Chorobowość Chorobowość (ang. prevalence rate) liczba chorych w danej chwili na konkretną chorobę w określonej grupie mieszkańców (np. na 100 tys. mieszkańców). Współczynnik ten obejmuje zarówno osoby chorujące już wcześniej, jak i nowo stwierdzone przypadki.

Zapadalność Zapadalność (epidemiologia) (ang. incidence proportion), zwana również potocznie zachorowalnością liczba nowo zarejestrowanych przypadków konkretnej choroby w przedziale czasu (roku) na 100 tys. osób badanej populacji. W populacji, w której zapadalność i chorobowość utrzymują się na stałym poziomie, istnieje zależność: Chorobowość = zapadalność x średni czas trwania choroby

Odds Przewaga, Szansa, Odds = p / ( 1 p ) Np. p = prawdopodobieństwo zachorowania, Odds = 2 = choroba jest 2 razy bardziej prawdopodobna niż zdrowie

Badania obserwacyjne Zmierzają do poznania czynników ryzyka Typy badań Badania przekrojowe Porównanie grupy testowej i kontrolnej Badania kohortowe

Badania przekrojowe Osobnik jest badany pod kątem stanu chorobowego i ekspozycji na potencjalne czynniki ryzyka Dane odzwierciedlają sytuację populacji w danym momencie Zwierzęta wybierane są do badań losowo

Chore Zdrowe Razem Wystawione na działanie czynnika A = 600 B = 400 1000 Nie wystawione C = 400 D = 1600 2000 Razem 1000 2000 3000 Zachorowalność w grupie ryzyka A/(A+B) = 60% Zachorowalność w grupie bez czynnika C/(C+D) = 20% Prevalence ratio (iloraz zachorowalności) PR = [A/(A+B)] / [C/(C+D)] = 3 PR = 1.0 = brak asocjacji PR > 1.0, ekspozycja może być czynnikiem ryzyka

Badania przekrojowe Dobre jeśli badany czynnik jest stały w ciągu życia (grupa krwi, płeć) Złe, jeśli czynnik ryzyka wystąpił wcześniej w życiu Złe, jeśli choroba trwa krótko = zaobserwujemy tylko małą liczbę przypadków

Porównanie grupy testowej i kontrolnej Zwierzęta wybierane są na podstawie stanu zdrowia (często po równej liczbie chorych i zdrowych) Grupa kontrolna musi być podobna do grupy testowej (rasa, wiek )

Osobniki Chore Zdrowe Wystawione na działanie czynnika A = 90 B = 30 Nie wystawione C = 60 D = 120 Razem 150 150 OR exp = Odds ratio exp = (A / C) / ( B / D) OR = 6 = ekspozycja na badany czynnik jest 6 razy częstsza wśród chorych niż zdrowych

Badania kohortowe Badania rozciągnięte w czasie Śledzimy losy dwóch grup (wystawioną na czynnik i nie) Dwa typy Prospektywne - dziś przydzielamy do grup na podstawie obecnej ekspozycji i czekamy Retrospektywne przydzielamy do grup na podstawie wcześniejszej ekspozycji (choroba mogła się już rozwinąć lub nie), jeszcze czekamy lub już kończymy badanie

Osobniki Chore Zdrowe Razem Wystawione na działanie czynnika A = 90 B = 60 150 Nie wystawione C = 30 D = 120 150 CIR = cumulative incidence ratio = skumulowany iloraz zapadalności mierzy relatywną zmianę w ryzyku zachorowania CIR = [ A / ( A+B ) ] / [ C / ( C+D ) ] = (90/150) / (30/150) = 3 Synonimy CIR = risk ratio = relative risk ratio Disease odds ratio = OR dis = (A / B) / (C / D) = 6 OR można estymować w regresji logistycznej

Testowanie Osobniki Chore Zdrowe Wystawione na działanie czynnika A = 90 B = 30 Nie wystawione C = 60 D = 120 Razem 150 150 OR exp = Odds ratio exp = (A / C) / ( B / D) = 6 ln(or) = 1,792 Var(ln(OR)) = 1/A + 1/B + 1/C + 1/D = 0,0694 Z 0,05 = 1,96 Dolna granica: ln(or) Z * Var(ln(OR)) = 1,276 Górna granica: ln(or) + Z * Var(ln(OR)) = 2,308 Przedział ufności: od e dolna granica do egórna granica 95% przedział: od 3,582 do 10,052 95% przedzial nie pokrywa wartości 1. Czynnik wykazuje asocjacje z chorobą.

Zadanie 1 Osobniki Chore Zdrowe Wystawione na działanie czynnika 115 67 Nie wystawione 16 64 Z jakiego typu badań prawdopodobnie pochodzą te dane? Oblicz i przetestuj OR

Zadanie 2. Przenalizuj hipokalcemię krów po porodzie w zależności od stanu w czasie zasuszenia Osobniki Chore Zdrowe Krowy tłuste 50 150 Krowy normalne 30 170 a. Z jakiego typu badań prawdopodobnie pochodzą te dane? b. Oblicz i przetestuj OR czy krowy otłuszczone mają podwyższone ryzyko zachorowania? Laktacja 1-2 Laktacja >2 Osobniki Chore Zdrowe Chore Zdrowe Krowy tłuste 5 45 45 105 Krowy normalne 15 135 15 35 c. Teraz oblicz OR w zależności od laktacji. d. Oceń wpływ wieku krów czy jest to czynnik ryzyka? e. Czy jest zależność między wiekiem a otłuszczeniem? f. Jak zdefiniujesz mylące czynniki ryzyka (confounding effects)?