epidemiologi

Et hovedmål for epidemiologisk forskning er å finne årsakssammenhenger. Dette kalles gjerne analytisk epidemiologi. Faget har også som mål å beskrive forekomst og forløp av sykelige tilstander og faktorer som påvirker helse i en befolkning. Dette kalles deskriptiv epidemiologi. Deskriptiv epidemiologi er et viktig grunnlag for planlegging av helsetjenester, og tiltak for å forebygge eller behandle sykdom. Data fra helseregistre, helseundersøkelser og andre befolkningsbaserte forskningsprosjekter brukes både i deskriptiv og analytisk epidemiologi.

Betegnelsen eksperimentell epidemiologi kan brukes når man ser på resultatene etter planmessig påvirkning av sykdomsfremkallende faktorer i en befolkning, for eksempel reduksjon i forekomsten av hjerteinfarkt i en befolkning etter at man har forsøkt å påvirke kostholdsvaner og livsstil gjennom helseopplysning, slik som i Oslo-undersøkelsen.

I epidemiologiske studier er det vanlig å dele befolkningen inn i visse undergrupper, for eksempel etter kjønn og alder. Dette er vesentlig for forståelsen av variasjoner i sykdomsforekomsten. I en befolkning med høy gjennomsnittsalder vil man for eksempel forvente en høyere forekomst av diabetes enn i en ung befolkning. Om man ikke kjenner aldersfordelingen, kan man således lett trekke feilaktige slutninger om risikoforhold. Når man skal bearbeide helsestatistikk, er det derfor vanlig å splitte dataene opp i aldersgrupper. Dette kan gjøres på ulike måter. Samlet under ett kalles slike metoder aldersstandardisering. Tilsvarende kalles oppsplitting og fordeling av data etter kjønn kjønnsstandardisering.

Siden epidemiologi handler om befolkninger, blir nesten alle kvantitative data angitt i forhold til størrelsen på den aktuelle befolkningen. De tall man da får frem, kalles rater. En rate er et uttrykk for frekvensen av et observert fenomen, for eksempel antall tilfeller av nyoppdaget prostatakreft i løpet av ett år i forhold til den mannlige befolkningen det aktuelle året. Siden det bare er menn som kan få prostatakreft, er det i dette tilfellet viktig å avgrense befolkningen til den mannlige delen.

Alle rater forsøkes beregnet i forhold til den befolkningen som reelt sett kan tenkes å få sykdommen, i dette tilfellet menn. Denne befolkningen kalles på engelsk «population at risk». Dette er et sentralt begrep i all risikoberegning i epidemiologi. I all epidemiologisk forskning er det en stor utfordring å finne frem til det korrekte anslaget for «population at risk». Rater kan være uttrykk for ulike fenomener. I noen tilfeller er det aktuelt å se på antall nye tilfeller av en gitt sykdom i en befolkning i et tidsrom. Dette kalles insidens eller mer presist insidensrate. Andre ganger er man interessert i å se på antall personer i en befolkning som lider av en gitt sykdom. Dette kalles prevalens eller mer presist prevalensrate.

Når man skal vurdere om en observert statistisk samvariasjon mellom en antatt årsaksfaktor og en gitt sykdom er uttrykk for et egentlig årsaksforhold (kausalitet), må man først utelukke skjevhet (bias) på grunn av unøyaktigheter ved måling, telling og utvelging av undersøkte individer. Deretter må man med grunnlag i tilgjengelig kunnskap og annen forskning forsøke å utelukke muligheten for at samvariasjonen skyldes konfundering (confounding factors). Så må man deretter vurdere om resultatene er fremkommet på grunn av rene tilfeldigheter.

Til slutt må man gjennomføre en epidemiologisk «håndverksmessig» vurdering av materialet. Til hjelp i denne vurderingen har epidemiologen Austin Bradford Hill (1897–1991) utarbeidet et sett med spørsmål man bør stille seg. Han mener blant annet at det skal mye til å hevde at det foreligger en årsakssammenheng dersom den observerte sammenhengen strider mot allment akseptert kunnskap innen medisin og biologi. Essensielt er det også at den antatte årsaksfaktoren må opptre før virkningen viser seg. Likeledes er det viktig å finne ut om andre lignende studier gir lignende resultater. Det bør også være slik at sykdomsrisikoen i befolkningen reduseres når den antatte årsaksfaktoren fjernes. Bradford Hills kriterier for årsakssammenhenger viser tydelig at epidemiologi ikke bare bygger på statistiske metoder, men også må ha i seg tunge elementer av generell medisinsk kunnskap.

• folkehelse