Epidemiyolojik Araştırma Tipleri ve Bazı Temel Kavramlar R. Erol Sezer

EPİDEMİYOLOJİK (İnsan gruplarının karşılaştırılmasına dayalı) ANALİTİK (Neden sonuç ilişkilerini belirlemeye ve bu ilişkinin kuvvetini tanımlamaya yönelik) AMPİRİK (Gözlem ve/veya deneye dayalı) ÇALIŞMALAR: PROSPEKTİF veya RETROSPEKTİF yaklaşımlarla tasarlanabilir.

ÖNCE SONRA NEDEN SONUÇ (FAKTÖR) BAĞIMSIZ BAĞIMLI DEĞİŞKEN DEĞİŞKEN (Çıktı değişkeni)

OUTCOMES That are important to patients Surrogate outcomes

Prospektif yaklaşımda gruplama, zaman içinde önce ortaya çıkana göre (faktöre maruziyete göre) yapılır. Araştırma toplumunun sağlam bireyleri, faktöre maruz kalıp kalmadıklarına göre gruplanır ve sonucun ortaya çıkışı yönünden izlenirler. İzleme dönemi sonunda bu iki grup hastalığa yakalanma olasılıkları yönünden karşılaştırılır.

Prevalans İnsidans

Retrospektif yaklaşımda gruplama, zaman içinde sonra ortaya çıkana göre (yani sonuç değişkenine göre) yapılır. Araştırma toplumunun yeni tanı almış bireyleri (olgu grubu) ve araştırma toplumunun hastalanmamış bireylerini veya bu toplumun tamamını faktöre maruziyet yönünden temsil edebilen bir grup (kontrol grubu) belirlenir. Bu iki grup, faktöre maruziyet yönünden sorgulanır ve karşılaştırılır.

Prospektif yaklaşım: Faktörden yola çıkarak neden-sonuç ilişkisini bulma ve tanımlama yaklaşımıdır. Retrospektif yaklaşım; Sonuçtan yola çıkarak neden-sonuç ilişkisini bulma yaklaşımıdır. Bir problemin iki yolla çözümü gibi. İki yaklaşım da aynı sonucu vermelidir.

Örnek bir prospektifçalışma: Bir toplumda sigara - akciğer kanseri ilişkisini göstermek üzere 40 yaş üstü toplumda bir tarama yapılır, bu taramada kişilerin sigara içip içmedikleri ve halen akciğer kanseri olup olmadıkları sorgulanır. Akciğer kanseri saptanmış olanlar dışlanır, kalanlar sigara içme durumuna göre tasnif edilir.

10 yıl izleme Akciğer Ca Sigara + ……………........ 3000 (100 bin) Sigara - …………………. 100 KOHORT ÇALIŞMA

Sigaranın akciğer kanseri rölatif riski: Faktör + gruptaki insidans hızı Faktör – gruptaki insidans hızı (3000/ 100000) / (100/100000) = 30

Soru: Rölatif risk hangi değerleri alabilir? Aldığı değerlere göre nasıl yorumlanır?

Hasta+ Sağlam Toplam Faktör + 300 99700 100000 Faktör - 10 99990 310 199690 200000 Faktör + grupta odds oranı: 300/99700 Faktör – grupta odds oranı : 10/99990 Tüm tablo için odds oranı: (300/99700) / (10/99990) = 30 (Rölatif risk ile aynı bulunur)

Aynı tablo kullanılarak Hastalık pozitif olanlarda (faktör+/faktör- ) oranı, hastalık negatif olanlardaki (Faktör+/Faktör-) oranına bölünürse

Hasta+ Sağlam Toplam Faktör + 300 99700 100000 Faktör - 10 99990 310 199690 200000 Odds oranı= (300/10) / (99700/99990) =30 Önceki odds oranı ile aynı değer bulunur.

Kohort çalışmanın odds oranı ile aynı değer bulunur. Hasta+ Sağlam Toplam Faktör + 300 155 455 Faktör - 10 165 310 620 Odds oranı= (300/10) / (155/155 )= 30 Kohort çalışmanın odds oranı ile aynı değer bulunur.

Aynı toplumda son onyılda tanı almış 310 akciğer kanserlilerin olgu grubunu, aynı sayıda sağlam kişinin kontrol grubunu oluşturduğu bir retrospektif çalışma yapılmış olsun Eğer kontrol grubu sağlamları çok iyi temsil edecek şekilde seçilirse, şöyle bir dağılım ortaya çıkar:

Odds Oranı ile düşünmenin çekiciliği

Olgu Kontrol Faktör + 300 (%97) 155 (%50) Faktör - 10 155 Toplam 310 155 (%50) Faktör - 10 155 Toplam 310 İlk yaklaşım tarzı :Olgu ve kontrol gruplarını faktöre maruziyet yüzdeleri ile karşılaştırmak: ( %97’ye karşı %50) olgu ve kontrol gruplarını odds oranı kullanarak karşılaştırmak. Olgu grubunda odds: 300/10=30 Kontrol grubunda odds: 1/1)=1 (Otuza karşı bir)

Odds oranı= (a/c) / (b/d)= ad/bc Olgu Kontrol Faktör + a b Faktör - c d Toplam a+c b+d Woolf (1955) Odds oranı= (a/c) / (b/d)= ad/bc

Bu çalışma için H0 ve H1 hipotezlerini ifade ediniz.

H0 : Bu faktör ile bu hastalık arasında bir ilişki yoktur. H1 : Bu faktör ile bu hastalık arasında bir ilişki vardır.

Hasta+ Sağlam Toplam Faktör + 300 155 455 Faktör - 10 165 310 620 Ki kare= [(ad-bc – N/2)2 N] / (a+c) (b+d) (a+b) (c+d) N=620 [(300*155 -10*155 -620/2)2 * 619 455*165*310*310 = 170.9 (p<0.05)

Woolf(1955), Odds oranı %95 güven sınırlarının şu yaklaşımla kolay bir biçimde hesaplanabileceğini göstermiştir. SH =Standard hata Log (odds oranı) ±1.96 SH SH= √[(1/a) + (1/b) + (1/c) + (1/d)]

Odds oranı: 30 Log odds oranı= 3.4 Standard hata= 0.341 Olgu Kontrol Faktör + 300 155 Faktör - 10 Toplam 310 Odds oranı: 30 Log odds oranı= 3.4 Standard hata= 0.341 95% Güven aralığı: 58.5 – 15.4

Eşleştirilmiş Olgu-Kontrol Örneğinde Odds Oranı Önemliliği ile 95% güven aralığı

EŞLEŞTİRİLMİŞ OLGU -KONTROL ÇALIŞMASI İÇİN ÖRNEK VERİ Çift No Olgu Kontrol Çift 1 Faktör + Çift 2 Faktör - Çift 3 Çift 4 Çift 5 Çift 6 Çift 7 Çift 8 Çift 9 Çift 10

Kontrol Faktör + Faktör - Olgu Faktör+ 2 3 Faktör-

Verilen eşleştirişmiş olgu-kontrol verisini bu çalışmalarda kullanılan dört gözlü bir tabloya dönüştürünüz.

Eşleştirilmiş Olgu-kontrol çalışması dört gözlü tablo şeması Faktör + Faktör - Olgu Faktör+ a b Faktör- c d

Mac Nemar Odds Oranı = b/c Olgunun faktör +, kontrolun faktör – olduğu çift sayısı Olgunun faktör -, kontrolun faktör + olduğu çift sayısı

Bu araştırmalarda yanıltıcı sonuçlara ulaşılabilir Bu araştırmalarda yanıltıcı sonuçlara ulaşılabilir. Yani neden ile sonuç arasında bir ilişki yokken varmış gibi, ilişki varken yokmuş gibi sonuçlar ortaya çıkabilir, ya da ilişkinin kuvveti abartılı veya daha düşük bulunabilir.

Yanıltıcı sonuçlar şu nedenlere bağlı oluşabilir: Çalışmaya sistemik hataların karışmış olması (yanlılık, bias) Örnekleme hataları Karıştırıcı faktör etkisi Etkileşimlerin etkisi

Karıştırıcı değişkenlerin etkilerinden arındırılmış ve etkileşimleri gösterebilen çok değişkenli analizler, odds oranlarını, modele alınan (hesaplamada dikkate alınan) karıştırıcı faktörlerinden etkisinden arındırılımış (düzeltilmiş odds oranı – adjusted odds ratio) olarak hesaplarlar.

Olgu-kontrol çalışmalarında kullanılan çok değişkenli analizler: Lojistik regresyon analizi Lojistik= log Odds oranı Koşullu lojistik regresyon analizi (Kontrolun eşleştirilerek seçildiği çalışmalarda)