John Snow i 1865

John Snow (1813–1858) blir rekna som ein av dei første epidemiologane. Under kolerautbrot i London på 1850-talet viste han korleis sjukdommen spreidde seg med vassverka.

Av /Wellcome Collection.
Lisens: CC BY 4.0

Epidemiologi er læra om førekomsten av sjukdom i befolkninga, om faktorar som bestemmer sjukdomsvariasjonen, og om korleis helseproblem kan behandlast og kontrollerast. Faktorar som forklarer variasjonen, kan vere medfødde, eller dei kan finnast i ytre forhold ved menneska. Det siste omfattar både miljø, sosiale faktorar og livsstil. Epidemiologisk forsking har til dømes vore viktig for å finne ut at det er ein samanheng mellom røyking og lungekreft og mellom livsstil og diabetes type 2.

Faktaboks

Uttale
epidemiologˈi
Etymologi
av gresk epi-, ‘over’, demos, ‘folk’, og logos, ‘ord, lære’

Epidemiologi blir rekna som ein del av samfunnsmedisinen. Innanfor epidemiologi samarbeider fleire ulike faggrupper, som legar, andre helseprofesjonar, statistikarar, samfunnsvitarar, demografar og antropologar. Kunnskap som kjem fram gjennom epidemiologisk forsking, er viktig for å kunne drive med førebyggjande helsearbeid til heile befolkninga og for å vurdere effekten av tiltaka. Nokre døme på slike førebyggjande tiltak er kosthaldsråd, vaksinasjon og screening. Epidemiologar kan òg bli trekte inn i vurderinga av risikoforhold, til dømes å anslå i kva grad det å bu i nærleiken av eit kjernekraftverk aukar risikoen for blodkreft (leukemi), eller korleis radon i byggjemateriale kan påverke risikoen for lungekreft.

Epidemiologi er ein kvantitativ disiplin og baserer metodeverktøyet sitt på logikk og statistikk. Fagfeltet har vakse fram sidan midten av 1800-talet og er i dag eit stort internasjonalt fagområde. Eit namn som spesielt blir knytt til denne utviklinga, er John Snow (1813–1858), som viste korleis kolera spreidde seg med vassverka i London i midt på 1800-talet.

Namnet

Ordet epidemiologi har opphavet sitt i epidemi, det vil seie ein auka førekomst av sjukdomstilfelle i forhold til kva som er vanleg eller forventa. Tidlegare var det berre smittsame sjukdommar som blei kalla epidemiar. I dag omfattar likevel faget epidemiologi alle former for helserelaterte emne og sjukdommar, ikkje berre smittsame tilstandar.

Epidemiologiske problemstillingar

I klinisk medisin, overfor enkeltmenneske, vil ein gjerne vite kvifor akkurat denne personen blei sjuk. I ei epidemiologisk problemstilling spør ein derimot kvifor befolkningsgrupper har ulik sjukdomsførekomst. Svaret på det første spørsmålet, om kvifor éin person blei sjuk, treng ikkje vere forklaringa på kvifor grupper av individ er ulike. Overfor ein person med høgt blodtrykk vil ein spørje om årsaka til høgt blodtrykk for akkurat dette individet, medan epidemiologen spør om kvifor éi befolkningsgruppe har fleire med høgt blodtrykk enn ei anna befolkningsgruppe. For enkeltindividet vil det vere ein kombinasjon av genetikk og livsstil som bidreg til sjukdommen, medan befolkninga som gruppe er karakterisert ved alder, kjønn og yrke og dessutan sosiale, geografiske og økonomiske forhold.

Typar epidemiologi

Det er vanleg å dele epidemiologifaget i tre delar: analytisk, deskriptiv og eksperimentell epidemiologi.

Deskriptiv epidemiologi

Den deskriptive epidemiologien har som mål å beskrive førekomsten og forløpet av sjuklege tilstandar og faktorar som påverkar helsa i ei befolkning, utan å sjå på årsaksforholda. Deskriptiv epidemiologi er eit viktig grunnlag for planlegging av helsetenester og for å fatte tiltak for å førebyggje eller behandle sjukdom.

Analytisk epidemiologi

Eit hovudmål for epidemiologisk forsking er å finne årsakssamanhengar. Dette blir gjerne kalla analytisk epidemiologi og rettar seg mot etiologisk forsking. Etiologi er eit anna ord for årsak. Epidemiologisk forsking vil derfor ha behov for nær kontakt med basale biologiske fag (til dømes biologi og kjemi), kliniske spesialistar, statistikarar og samfunnsvitarar.

Både deskriptiv og analytisk epidemiologi bruker data frå helseregister, helseundersøkingar og andre befolkningsbaserte forskingsprosjekt.

Eksperimentell epidemiologi

Namnet eksperimentell epidemiologi kan brukast når ein ser på resultata av planmessig og kontrollert påverknad av sjukdomsframkallande faktorar i ei befolkning. Eit døme på dette er å sjå på reduksjon i førekomsten av hjarteinfarkt i ei befolkning etter at ein har prøvd å påverke kosthaldsvanar og livsstil gjennom helseopplysning, slik som i Oslo-undersøkinga.

Epidemiologiske mål

Epidemiologiske mål kan klassifiserast i tre kategoriar: mål for sjukdomsførekomst, mål for samanheng (assosiasjon) og mål for viktigheit eller betydning. Mål for sjukdomsførekomst deler ein vidare inn i mål for vanhelse (prevalens) og mål for sjukdomsrisiko (insidens).

Mål for vanhelse – prevalens

Førekomsten av sjukdom kan variere mellom ulike befolkningsgrupper. For å kunne seie noko om denne variasjonen må ein vite kor store befolkningsgruppene er, og kor mange som har sjukdommen i kvar gruppe. Andelen av ei befolkningsgruppe som er sjuke, blir kalla prevalens. Prevalens kan ein rekne ut ved å dele antalet sjuke på antalet personar i befolkningsgruppa.

Prevalens har inga utbreiing i tid og er definert som ein andel (også kalla proporsjon eller ratio). Det er eit augeblinksbilete av korleis situasjonen er på eit gitt tidspunkt. Prevalens er eit viktig mål for sjukdomsutbreiing og inngår som ein del av den deskriptive epidemiologien. Ein kan samanlikne prevalenstal for å seie noko om skilnader mellom ulike grupper.

For nokre sjukdommar endrar prevalensen seg mykje gjennom eit år, medan andre sjukdommar har ein stabil prevalens. Til dømes er prevalensen av sesonginfluensa mykje høgare om hausten og vinteren enn sommaren, medan prevalensen av diabetes ikkje viser slik variasjon. Denne variasjonen kjem av at insidensen (sjå neste avsnitt), det vil seie tilførselen av nye sjuke, forandrar seg i befolkninga, og at folk blir friske.

Mål for sjukdomsrisiko – insidens

Den vanlegaste problemstillinga ved ei epidemiologisk undersøking er om det ligg føre ein samanheng mellom ein bestemd faktor og ein sjukdom eller annan helseskade. For å kunne seie noko om risiko for sjukdom må ein kjenne forholdstalet mellom antalet som blir sjuke, og dei som har moglegheit for å bli det, i løpet av ein tidsperiode.

Befolkningsgruppa som inneheld individ som kan tenkjast å få eller ha den sjukdommen ein ser på, blir definert som den risikoutsette befolkninga (engelsk: population at risk). I all epidemiologisk forsking er det ei stor utfordring å finne fram til kven som inngår i denne gruppa, og kor stor ho er. Eit døme er diskusjonen om kor farleg virussjukdommen covid-19 eigentleg er. Risikoen for å døy kan varierer med ein faktor på 10 i dei ulike anslaga. Dette kjem av at ein har brukt ulike definisjonar og avgrensingar for kven som skulle inngå i den risikoutsette gruppa. Denne gruppa utgjer nemnaren i den brøken som raten representer, medan dei som blir sjuke i løpet av tidsperioden, utgjer teljaren.

Talet på nye sjukdomstilfelle som kjem til, blir kalla insidens. Dette forholdstalet per tidseining er ein rate, og raten er ein insidensrate. Ein rate blir definert som endringa i ei hending gitt forandring i ei anna eining, vanlegvis tid. Ein sjukdomsrate er med andre ord kor mange som blir sjuke i ei befolkning av ein viss storleik, per tidseining. Storleiken er som oftast 1000 eller høgare, medan tidseininga kan variere med kva tilstand ein undersøkjer, frå time til dag, månad eller år.

Dødelegheitsratar eller mortalitetsratar, til dømes antal døde per 1000 per år (antal døde / 1000 / år), kan ein sjå på som spesialtilfelle av insidensratar. Insidensraten av ein sjukdom for ei bestemd gruppe individ, til dømes definert ved alder og kjønn, seier noko om sannsynet (risikoen) for å få sjukdommen over ein gitt tidsperiode. Insidensraten seier i seg sjølv ikkje noko om årsakene til sjukdommen. Det er først når ein samanliknar ulike grupper at ein kan påvise samband som kan vere uttrykk for årsakssamanhengar.

Mål for samanheng

Ved å samanlikne sjukdomsførekomsten i grupper som i ulik grad blir utsette for ein risikofaktor, kan ein berekne tre mål for samanheng: ratedifferanse, relativ risiko og odds ratio.

  • Ratedifferansen fortel om kor stor skilnaden er i absolutt risiko for sjukdom mellom to grupper.
  • Relativ risiko (RR) er eit mål på kor mange gonger større risikoen er for sjukdom i éi gruppe i forhold til ei anna.
  • Odds ratio (OR) seier i prinsippet det same som relativ risiko, men blir berekna ut frå kva odds gruppene har for sjukdom.

Dersom ein har berekna insidensratane av ein bestemd sjukdom i to grupper, der ein veit at den eine gruppa har vore utsett for ein mogleg sjukdomsframkallande faktor, kan ratane samanliknast ved at ein bereknar den absolutte eller den relative skilnaden.

Døme: I ei norsk undersøking av samanhengen mellom røykevanar og dødelegheit hos 68 000 norske kvinner og menn i alderen 35–49 år i perioden 1972–1978 kan ein setje opp følgjande tabell:

Røykevanar Kvinner Rate / 100 000 personår Menn Rate / 100 000 personår
Aldri røykt 12 369 1,9 9334 3,6
Tidlegare røykt 3079 0 10 504 7,5
Røyker dagleg (sigarettar) 8954 21,0 18 415 58,1

Her er ikkje piperøykarar tekne med, derfor er totaltalet lågare enn 68 000.

Ratedifferansen i dødelegheit av lungekreft mellom kvinner som røyker, og dei som aldri har røykt, er (21 − 1,9) / 100 000 personår, eller 19,1 / 100 000 personår. Denne skilnaden kan òg kallast overskytande risiko (excess risk).

Den relative risikoen er forholdstalet mellom dødelegheita for røykarar og ikkje-røykarar, eller (21 / 100 000) / (1,9 / 100 000), det vil seie 11,05. Det betyr at i denne befolkningsgruppa hadde kvinner som røykte, 11 gonger høgare risiko for å døy av lungekreft enn ikkje-røykarar hadde. Tilsvarande tal for menn var 16,1. Relativ risiko er eit typisk mål for samanhengar i epidemiologiske studiar.

Odds ratio gir òg uttrykk for relativ risiko, men blir berekna ut frå relative odds. Odds er sannsynet for ei hending dividert med sannsynet for ei ikkje-hending, gitt at det berre er to moglegheiter. Odds ratio er dermed forholdet mellom odds for gruppene.

Mål for betydning 

Relativ risiko eller odds ratio kan brukast til å berekne kor viktig ein faktor er for sjukdomsførekomsten i befolkninga. Ein bruker to mål for dette: tilskrivbar andel blant dei sjuke og tilskrivbar andel i befolkninga. Tilskrivbar andel blir på engelsk kalla attributable fraction (AF). Det første seier noko om kor stor andel av ein bestemd sjukdom som kan tilskrivast ein årsaksfaktor blant dei som har sjukdommen, medan det andre målet seier noko om kor viktig faktoren er som årsak i heile befolkninga. For å berekne det siste må ein vite kor stor andel av befolkninga som er utsett for faktoren.

Formelen for tilskrivbar fraksjon (AF) blant dei sjuke er AF = (RR − 1) / RR.

For kvinner med lungekreft blir andelen som blir tilskriven sigarettrøyking, 0,90 (90 prosent).

Blant menn blir tilsvarande tal 0,94 (94 prosent).

Den tilskrivbare fraksjonen (PAF, av engelsk population attributable fraction) av sigarettrøyking for lungekreft i heile befolkninga er gitt ved følgjande formel:

PAF = p(RR − 1) / (1 + p(RR − 1))

Her angir p andelen sigarettrøykarar i befolkninga. I studien var 36 prosent av kvinnene og 41 prosent av mennene sigarettrøykarar.

For kvinner blir PAF 0,79 (79 prosent) og for menn 0,86 (86 prosent). Dette betyr at omkring 80 prosent av lungekrefttilfella i befolkninga kan forklarast ved sigarettrøykinga. Truleg er dette ei undervurdering av samanhengen, sidan tidlegare røykarar og piperøykarar ikkje blei trekte inn i rekneskapen.

Samanhengar eller årsaker

Sjølv om ein påviser ein samanheng mellom ein faktor og sjukdom, er ikkje dette tilstrekkeleg til å seie at faktoren er ei årsak til sjukdommen. Dersom ei gruppe blir utsett for ein faktor, seier ein at denne gruppa er eksponert for denne faktoren. I epidemiologisk forsking prøver ein så langt som mogleg å undersøkje kva verknad éin faktor har på utvikling av ein sjukdom. Ein faktor kan i denne samanhengen vere røyking, alder eller diett. Gruppene kan vere forskjellige med omsyn til andre faktorar som kan påverke risikoen for sjukdom, til dømes ulik alders- og kjønnsfordeling. I ei befolkning med høg gjennomsnittsalder forventar ein til dømes ein høgare førekomst av fleire kroniske sjukdommar enn i ei ung befolkning. Om ein ikkje kjenner aldersfordelinga, kan ein lett trekkje feilaktige slutningar om risikoforhold.

Konfundering

Alder kan vere ei alternativ forklaring på samanhengen og gi opphav til såkalla konfundering (confounding factors). Dersom faktoren aukar med aukande alder, må ein prøve å justere for effekten av alder. Det kan gjerast ved å samanlikne grupper med same alder eller ved at ein justerer for alder. Dette kan gjerast på ulike måtar og blir kalla aldersstandardisering. Det betyr at ein fjernar effekten av alder i ei risikovurdering. Slike standardiseringar eller justeringar kan ein òg gjere for andre faktorar som kan forstyrre moglege samanhengar. Nokre døme på slike faktorar er inntekt, kjønn, høgd og bustad.

Skeivskap og systematiske feil i datamaterialet

I analysen av eit mogleg årsaksforhold (kausalitet) må ein vurdere om samanhengen kan vere uttrykk for systematiske feil i datamaterialet eller skeivskap (bias) på grunn av unøyaktigheiter ved måling, teljing og utveljing av dei undersøkte individa. Ein må også vurdere om resultata kjem av reine tilfeldigheiter.

Først når dette som er diskutert ovanfor, er tilfredsstillande forklart, kan ein prøve å trekkje konklusjonar om ein eventuell årsakssamanheng, altså at faktoren verkeleg låg bak ein høgare sjukdomsrisiko.

Diskusjonar om årsaker til sjukdom har prega menneska til alle tider. Men det er først sidan selskapet The Epidemiological Society of London blei etablert i England i 1850 at diskusjonane har blitt meir systematiserte. Selskapet hadde det latinske uttrykket «venienti occurrite morbo» (møt sjukdommen når han oppstår) som slagord. Uttrykket stammar frå den romerske diktaren Persius (34–64 evt.).

Les meir i Store norske leksikon

Kommentarar

Kommentarar til artikkelen blir synleg for alle. Ikkje skriv inn sensitive opplysningar, for eksempel helseopplysningar. Fagansvarleg eller redaktør svarar når dei kan. Det kan ta tid før du får svar.

Du må være logga inn for å kommentere.

eller registrer deg