Методы эпидемиологии

эпидемического процесса, разработка и применение способов предупреждения и борьбы с этими болезнями.

Эпидемиологический метод — своеобразная совокупность различных методических приемов и способов, в том числе современных компьютерных технологий при проведении текущего и ретроспективного анализа заболеваемости, а также математическое моделирование, позволяющих специалистам-эпидемиологам изучать все многообразие проявлений эпидемического процесса.

заболеваемости, разработки комплекса профилактических и противоэпидемических мер

Описатель-но-оценоч-ный (деск-риптивный)

Эпидемио-логическое обследова-ние (наблю-дение)

Аналити-ческий

Экспери-ментальный

Статисти-ческие методы

Математи-ческое моделиро-вание

Эпидемиология неинфекционных болезней

Клиническая эпидемиология

Эпидемиология окружающей среды и профессиональных заболеваний

Эпидемиология катастроф

Изучает законо-мерности возник-новения и рас-пространения различных по своей природе массовых нару-шений состояния здоровья

Изучает нормаль-ное и патологи-ческое состояние здоровья человека (группы людей), точность диагностических исследований, патогенез

Изучает факторы окружающей среды, действующие на здоровье человека (СГМ); эпидемиология профзаболеваний изучает производственные факторы окружающей среды

Изучает характер воздействия на здоровье населения экстремальных факторов различного типа

Определение понятия

Использование эпидемиологического метода

этап)

Аналитический (III этап)

Описательный
(II этап)

3 этапа

Различные приемы эпидемиологического обследования очагов

в тех пределах, в которых возбудитель способен передаваться от источника инфекции к людям, находящимся в общении сними.
Метод эпидемиологического обследования очагов — специфическая совокупность приемов, которая предназначена для изучения причин возникновения и распространения инфекционных заболеваний в этом очаге. Это означает, что целью эпидемиологического обследования очага является выявление источника возбудителя инфекции, путей и факторов его передачи и контактных, подвергшихся риску заражения.

ситуаций:

появление хотя бы одного случая экзотической инфекции;
появление множества спорадических случаев, казалось бы, не связанных между собой, но которые поднимают уровень заболеваемости выше сложившегося ординара, соответствующего данному периоду;
множественный очаг;
необычные (нештатные) ситуации;
в условиях достаточно изолированного стабильного коллектива, в котором действия каждого члена могут быть более или менее надежно прослежены.

случай заболевания (за исключением экзотических инфекций);
наличие при данной нозоформе носительства, особенно если оно доминирует по частоте по отношению к манифестным формам инфекции;
вероятность общения в различных местах (транспорт, магазины и т. д.);
вероятность заражения на значительном расстоянии от местонахождения источника инфекции (например, контаминация продукта на пищевом предприятии — заражение в домашних условиях).

этап)

Аналитический (III этап)

Описательный
(II этап)

3 этапа

Различные приемы эпидемиологического обследования очагов

эпидемиологических данных
I этап

Данные о составе и численности изучаемых популяций (демография)

Воздействие факторов:
А) окружающей среды
Б) социально-бытовых
В) природных
Г) медицинского обеспечения

лабораторных и инструментальных исследований

4. Прием распределения заболеваемости по времени

5. Прием распределения заболеваемости по различным группам

6. Приемы формальной логики (для формирования гипотез)

Задачи описательных условий

Интенсивность
Динамика
Пространственная характеристика
Описание структуры заболеваемости и выявление групп риска
Формирование гипотез о возможных факторах риска

статистики (оценка коэффициента корреляции, коэффициентов регрессии, отношения преобладаний и др.)

4. Исследования случай контроль

населения на которых различна, используют приведенный показатель заболеваемости (обычно в случаях заболеваний на 1000, 10000 или 100000 населения), рассчитываемый по формуле
где P - приведенный показатель заболеваемости в случаях на 100000 населения;
A – абсолютное число зарегистрированных случаев заболеваний на анализируемой территории за оцениваемый период времени;
n - численность населения, постоянно проживающего на анализируемой территории (численность популяции к началу или к концу на­блюдения, или полусумма этих значений).
Этот показатель еще носит название кумулятивной инцидентности.

– численность популяции риска;
10m – множитель, служащий для того, чтобы получающийся показатель не имел слишком много нулей после запятой.
В случае, когда вероятность заболевания связывается со сроками пребывания в месте риска заражения или если речь идет о зависимости от продолжительности действия факторов риска используется показатель плотности инцидентности.
Плотность инцидентности (темп инцидентности, «сила заболеваемости») измеряет частоту возникновения новых случаев заболевания (n), возникших за определенный период времени (период наблюдения), с учетом суммарного времени воздействия факторов риска, добавленного всеми членами популяции риска
ПИ=n/(p*Т)*10m
n – количество случаев заболеваний;
p – численность популяции риска;
Т-время риска (время, в течение которого каждый член популяции находился под действием фактора, способного вызвать данное заболевание.
10m – множитель, служащий для того, чтобы получающийся показатель не имел слишком много нулей после запятой.
Чаще всего 10m = 103 = 1000: показатель рассчитывается на 1000 «человеко-дней», на 1000 дней госпитализации, на 1000 катетеро-дней, на 1000 дней искусственной вентиляции и т. п.

времени.

Показатель на 1000 населения

Линия тренда

1. Однонаправленные изменения (пример)

Уравнение регрессионной модели

Коэффициент аппроксимации

данным многолетних наблюдений 1998-2005 гг.)

Недели года

Прослеживается проявление сезонности эпидемического процесса - подъем в III-IV кварталы

Число случаев

2. Периодические подъемы (пример)

средний

Воронежской области с 30.08.06 по 07.02.07 (число случаев)

месяц

недели

Вспышка

показателей (интенсивности) по территории.

соответствующего возраста)

Структура числа случаев заболеваемости ВГВ по возрастным группам

Структура — это распределение частотных показателей (интенсивности) среди различных групп населения.

динамике (выявление изменений во времени, пространстве и т.д.)
Прием аналогий – это экстраполирование материалов хорошо изученных заболеваний, на наблюдения, относящиеся к малоизученным формам
Прием остатков: из суммы факторов, предположения о которых обоснованы другими логическими приемами формирования гипотез, последовательно исключаются отдельные из них

(заболевание) имеется

Исход (заболевание) отсутствует

Сбор данных

Ретроспективное (историческое)

Популяция риска

Экспонированы к действию фактора

Воздействие фактора отсутствует

Исход (заболевание) имеется

Исход (заболевание) отсутствует

Исход (заболевание) имеется

Исход (заболевание) отсутствует

Сбор данных

Проспективное

СХЕМА КОГОРТНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

отсутствует

Схема исследования «случай-контроль»

Сбор данных

(OR): OR = (a/b)/(c/d) = ad/bc
Х2 (хи-квадрат): X2 = n (|ad - bc| - n/2)2 /efgh
Относительный риск (RR): RR = (a/e)/(c/f) = af/ce.
Этиологическая доля (EF): EF = (RR-l)/RR или EF = [(RR-l)/RR]*100%.

развития болезни и ее отсутствия в экспонированной группе (подвергающейся воздействию изучаемых факторов) и группе сравнения (контрольной), т.е. соотношение шансов болезни и ее отсутствия
Относительный риск (RR)- наилучшая мера силы связи между фактором риска и болезнью: RR>1 - чем больше, тем более вероятно, что эта связь является причинной; RR=1 – фактор не оказывает воздействия; RR<1 – означает превентивное действие изучаемого фактора.
Соотношения OR и RR:
- для редких болезней они приблизительно равны (OR=RR);
- для общих болезней относительный риск меньше отношения шансов (0 < |RR| < |OR|).
Оценка достоверности OR и RR проводится по величине χ2 (хи-квадрат), которую сравнивают с табличным значением. в частности Х2=3,8 для вероятности статистической ошибки менее 0,05 (5%).
Этиологическая доля (EF) показывает пропорциональный привнесенный риск за счет воздействия изучаемого фактора или их совокупности. Чем она больше, тем более вероятно, что эта оцениваемая связь является причинной.