מבוא ומדדי בריאות

‫אפידמיולוגיה‬
‫מבוא ומדדי בריאות‬
‫נובמבר ‪2011‬‬
‫גלית הירש יחזקאל ‪Ph.D‬‬
‫מכון גרטנר‪ -‬שיבא‬
‫‪5303254/62‬‬
‫מה זה אפידמיולוגיה ?‬
‫________________________________________________________‬
‫________________________________________________________‬
‫________________________________________________________‬
‫________________________________________________________‬
‫________________________________________________________‬
‫________________________________________________________‬
‫________________________________________________________‬
‫________________________________________________________‬
‫________________________________________________________‬
‫________________________________________________________‬
‫תחומים באפידמיולוגיה‬
‫מה זה אפידמיולוגיה ?‬
‫מדע העוסק בחקר התפוצה‬
‫והגורמים למצבי בריאות‬
‫באוכלוסייה יחודית‪ ,‬וביישום‬
‫הממצאים לקידום בריאות ופיקוח על‬
‫בעיות בריאות‪.‬‬
‫חקר ‪study -‬‬
‫תפוצה ‪distribution -‬‬
‫גורמים ‪determinants -‬‬
‫מצבי בריאות ‪health-related events -‬‬
‫אוכלוסייה ייחודית ‪Specified populations -‬‬
‫יישומיות ‪Application -‬‬
‫‪Last JM. Dictionary of Epidemiology, 2001 p-61‬‬
‫מ‬
‫ת‬
‫צ‬
‫פי‬
‫ת‬
.
.
.
.
.
.
‫ה‬
‫י‬
‫ל‬
‫ס‬
‫מ‬
‫ט‬
‫נ‬
‫ו‬
‫י‬
‫ר‬
‫ע‬
‫י‬
‫ה‬
‫ה‬
,(MID 1800’S) FARR ,(1662) GRAUNT ,(400BC) HIPPOCRATES
....‫( ועד ימינו‬MID-1800’S ) SNOW
1768
‫חיסון ראשון לאבעבועות שחורות‬
Painting of the first vaccination
Gordis L, Epidemiology. 2nd
d
‫‪ -1847‬הייגנה רפואית‬
‫• נשים שילדו עם מיילדות היו בסיכון נמוך יותר למות‬
‫בלידתן מאשר אלו שילדו עם רופאים באותם מוסדות‬
‫)‪ 3.9%‬לעומת ‪....(9.9%‬‬
‫מה הסיבה?‬
‫מה לעשות?‬
‫מה הגורם?‬
‫בשבוע הראשון של ספטמבר ‪:1854‬‬
‫‪ 600‬מקרי מוות מ‪-‬כולירע בלונדון‬
‫באנשים שגרו בסמוך זה לזה‬
‫מה יכול להיות הגורם ?????‬
‫חקירה אפידמיולוגית‬
‫דעה ‪William Farr :1‬‬
‫‪(William‬‬
‫דעה ‪) 1‬‬
‫סמוך לפני הקרקע‬
‫‪“Farr‬י ענן‬
‫העברה ע‬
‫מגורים בגובה נמוך = תמותה גבוה יותר‬
‫תמותה מכולירע לפי גובה מגורים מעל פני הים‬
‫‪above sea level, London, 1848-1849‬‬
‫‪Deaths in 10,000‬‬
‫‪inhabitants‬‬
‫דעה ‪2‬‬
‫ככל שגרים קרוב‬
‫לפני הים התמותה‬
‫יותר‪-‬‬
‫‪(John‬‬
‫)‪ Snow‬גבוהה‬
‫‪120‬‬
‫‪65‬‬
‫‪34‬‬
‫‪27‬‬
‫‪22‬‬
‫‪17‬‬
‫‪8‬‬
‫‪Elevation above‬‬
‫)‪see level (ft‬‬
‫‪<20‬‬
‫‪20-40‬‬
‫‪40-60‬‬
‫‪60-80‬‬
‫‪80-100‬‬
‫‪100-120‬‬
‫‪340-360‬‬
Distribution of cholera cases in the Golden Square area
of London, August-September 1854
Principles of EPIDEMIOLOGY U.S. DEPARTMENT OF HEALTH AND HUMAN SERVICES-CDC
‫חקירה אפידמיולוגית‬
John Snow 2 ‫דעה‬
(‫העברה דרך מים מזוהמים )א‬
‫חברת אספקת המים ישפיע על התמותה מהמחלה‬/‫מקור‬
‫א‬-‫תמותה מכולירע לפי חברת אספקת המים‬
1854 ‫לונדון‬
Water supply
Southwark and Vauxhall Co.
Lambeth Co.
Both companies
Population
Deaths from
Cholera
Deaths per 10,00
population
167,654
844
5.0
19,133
18
0.9
300,149
652
2.2
Principles of EPIDEMIOLOGY U.S. DEPARTMENT OF HEALTH AND HUMAN SERVICES-CDC
‫חקירה אפידמיולוגית‬
John Snow 2 ‫דעה‬
(‫העברה דרך מים מזוהמים )ב‬
‫חברת אספקת המים ישפיע על התמותה מהמחלה‬/‫מקור‬
‫ב‬-‫תמותה מכולירע לפי חברת אספקת המים‬
1854 ‫לונדון‬
Water supply
Population
Southwark and Vauxhall Co.
Lambeth Co.
Deaths from
Cholera
Deaths per 10,00
Population
98,862
419
4.2
154,615
80
0.5
‫חיידק הכולירע זוהה‬
! ‫ שנים אחר כך‬30 ‫רק‬
Principles of EPIDEMIOLOGY
U.S. DEPARTMENT OF HEALTH AND HUMAN SERVICES-CDC
‫מגמות‬
Gordis L, Epidemiology. 2nd
d
‫סיבות תמותה ארה"ב‬
‫מה השינוי שהתרחש ולמה?‬
‫‪Gordis Leon, Epidemiology. 2nd ed.‬‬
‫עידן המחלות הזיהומיות‬
‫עידן המחלות הכרוניות‬
‫עידן ההערכה‪ ,‬הטכנולוגיה והטיפול המבוקר‪.‬‬
‫עידן האפידמיולוגיה הגנטית‪.‬‬
‫מגמות‬
‫תקופות באפידמיולוגיה‪:‬‬
‫המידע הנתון על מחלות הקיימות כעת בקהילה יכול לעזור מאד להצעות האיבחון‬
‫‪Gordis Leon, Epidemiology. 2nd ed.‬‬
‫שימוש‪:‬‬
‫אפידמיולוגיה וקליניקה‬
‫”‪“Going Around‬‬
‫למה משמשת האפידמיולוגיה?‬
‫השלמת התמונה הקלינית‬
‫הפרקטיקה הרפואית תלויה בנתוני אוכלוסיה‬
‫• תהליך האיבחון הקליני מבוסס על נתוני אוכלוסייה‪.....‬‬
‫האיבחון מבוסס לרוב על התאמה בין ממצאי בדיקה לבין‬
‫ממצאים מעבדתיים כמו ביופסיה באוכלוסייה גדולה‪.‬‬
‫• תהליך הערכת הפרוגנוזה מבוסס על נתוני אוכלוסייה‪....‬‬
‫ניסיון על הרבה אנשים עם אותה מחלה הנמצאים תחת‬
‫מעקב באותו שלב מחלה ומקבלים אותו טיפול מלמד על‬
‫ההישרדות במצב נתון‪.‬‬
‫• בחירה של טיפול ומניעה הולמים מבוססים על ממצאי‬
‫אוכלוסיות‪ ....‬ניסוי קליני בו משוות שתי קבוצות עם ובלי‬
‫התרופה‪/‬טיפול מלמד על היעילות של התרופה‪/‬טיפול‪.‬‬
‫למה משמש המידע האפידמיולוגי?‬
‫השלמת התמונה הקלינית‬
‫מניעה איבחון פרוגנוזה וטיפול‬
‫הערכת בריאות האוכלוסייה‬
‫לקבוע את היקף המחלה באוכלוסייה נטל המחלה בקהילה‬
‫הכרחי לתיכנון שירותי ואמצעי בריאות ולהכשרה של צוותי רפואה‬
‫עתידיים‬
‫קבלת החלטות‬
‫בסיס לפיתוח מדיניות בריאות‬
‫אתיולוגיה‪ ,‬חקר הגורמים‬
‫לזהות את האתיולוגיה או גורמי הסיכון‬
‫במטרה לפתח תוכנית התערבות למניעה או הפחתה של תחלואה‬
‫ותמותה ממחלה‪.‬‬
‫שלבים באפידמיולוגיה‬
‫א‪.‬‬
‫תיאורי‪ -‬מיפוי התופעה והגדרת אוכלוסיות בסיכון‪.‬‬
‫?‪What‬‬
‫מה קרה‬
‫?‪Who‬‬
‫מי נפגע‬
‫היכן היה האירוע ?‪Where‬‬
‫מתי היה האירוע ?‪When‬‬
‫ב‪.‬‬
‫אנליטי– איתור גורמי סיכון אפשריים‬
‫ג‪.‬‬
‫יישומי‪ -‬ניסוי קליני ‪What should be done‬‬
‫מה צריך וניתן לעשות ?‪What can be done‬‬
‫מדוע ?‪Why‬‬
‫תכניות התערבות ותכניות ניפוי‬
‫מדדי בריאות‬
‫תחלואה‬
‫מספר המקרים של דלקות מעיים שהתרחשו‬
:1955-1985 ‫ בשנים‬Epiville-‫ב‬
(N) ‫מס‘ מקרים‬
400
600
800
900
1,000
1,100
1,200
‫שנה‬
1955
1960
1965
1970
1975
1980
1985
(Abramson JH, Making Sense of Data, 2nd edition, 1994)
‫אוכלוסיית ‪ Epiville‬בשנים ‪:1955-1985‬‬
‫שנה‬
‫‪1955‬‬
‫‪1960‬‬
‫‪1965‬‬
‫‪1970‬‬
‫‪1975‬‬
‫‪1980‬‬
‫‪1985‬‬
‫אוכלוסייה‬
‫‪20,000‬‬
‫‪30,000‬‬
‫‪40,000‬‬
‫‪45,000‬‬
‫‪50,000‬‬
‫‪55,000‬‬
‫‪60,000‬‬
‫שיעור המקרים של דלקות מעיים שהתרחשו‬
‫ב‪ Epiville-‬בשנים ‪1955-85‬‬
‫‪1955‬‬
‫‪400 = 20/1,000‬‬
‫‪20,000‬‬
‫‪1960‬‬
‫‪600 = 20/1,000‬‬
‫‪30,000‬‬
‫‪1985‬‬
‫‪1,200 = 20/1,000‬‬
‫‪60,000‬‬
‫בכל שנה‪ ,‬שיעור התחלואה בדלקות מעיים ב‪-‬‬
‫‪ Epiville‬היה קבוע‪20/1,000 :‬‬
‫שיעור‬
‫‪Rate‬‬
‫מס‘ האנשים העוברים אירוע מסוים‬
‫מתוך כלל האנשים שאירוע זה יכול לקרות להם‬
‫בתקופת זמן נתונה‪.‬‬
‫שיעור‪ :‬תכונות‬
‫ מבטל את השפעת גודל האוכלוסייה ולכן מאפשר השוואה‬
‫בין אזורים שונים‪ ,‬אוכלוסיות שונות ולאורך זמן‪.‬‬
‫ המונה והמכנה צריכים להתייחס לאותה אוכלוסייה‪.‬‬
‫ ניתן לביטוי ל‪ 100,000 ,10,000 ,1,000 ,100 -‬וכו'‬
‫מונה‬
‫‪100 or 1000 or 100,000‬‬
‫מכנה‬
‫‪0.002=2/1000= 2 per 1,000‬‬
‫•‬
‫שיעור גולמי )‪(Crude Rate‬‬
‫סך כל המקרים מחולק בסך כל האוכלוסייה‬
‫)מחושב ביחס לאוכלוסייה כולה(‬
‫•‬
‫שיעור סגולי )‪(Specific Rate‬‬
‫מספר המקרים בתת‪-‬אוכלוסייה מחולק בסך כל‬
‫הנפשות באותה תת‪-‬אוכלוסייה‪.‬‬
‫מתייחס לקטגוריה ספציפית באוכלוסייה לפי מין‪,‬‬
‫גיל ו‪/‬או תכונות אחרות‬
‫שיעור מתוקנן )‪(Adjustment Rate‬‬
‫שיעור שחושב יחסית לאוכלוסיית תקן קבועה‪,‬‬
‫המאפשר השוואה בין קבוצות הנבדלות זו מזו‪.‬‬
‫מבטא מה היה צריך להיות השיעור‪ ,‬לו הרכב‬
‫האוכלוסייה היה סטנדרטי במונחים של גיל‪ ,‬מין‬
‫ו‪/‬או תכונות אחרות‪.‬‬
Principles of Epidemiology/CDC
‫שיעור היארעות‬
Incidence Rate (IR)
‫שיעור היארעות‬
‫‪Incidence Rate‬‬
‫מספר המקרים החדשים של מחלה מסוימת‬
‫המאובחנים באוכלוסיה מוגדרת‪ ,‬ביחידת זמן‬
‫נתונה )בד“כ שנה(‪,‬‬
‫מתוך האוכלוסייה הממוצעת המתאימה באותה‬
‫תקופה )האוכלוסייה בסיכון(‬
‫*חישוב האוכלוסייה‪:‬‬
‫אוכלוסייה ממוצעת‪ ,‬האוכלוסייה באמצע השנה‬
‫שיעור היארעות‪ :‬חישוב‬
‫‪X 1000….‬‬
‫מס' מקרי מחלה חדשים באוכלוסייה‬
‫במהלך תקופת זמן מוגדרת‬
‫מס' האנשים בסיכון לפיתוח המחלה )ז"א האוכלוסייה(‬
‫במהלך אותה תקופת זמן‬
‫שיעור היארעות‪:‬‬
‫יתרונות ושימושים‬
‫‪ 9‬הערכת הסיכון ליחיד‬
‫‪ 9‬מציאת קבוצת סיכון‬
‫‪ 9‬מדד למניעה ראשונית ויעילותה‬
‫‪ 9‬מציאת רמזים לאטיולוגיה‬
‫סרטן שד‬
Estimated numbers (thousands) Cases Deaths
World
1384
458
More developed regions
692
189
Less developed regions
691
269
WHO Africa region (AFRO)
68
37
WHO Americas region (PAHO)
320
82
WHO East Mediterranean
61
31
WHO Europe region (EURO)
450
139
WHO South-East Asia region
203
93
WHO Western Pacific region
279
73
IARC membership (21 countries)
729
210
United States of America
182
40
China
169
44
India
115
53
European Union (EU-27)
332
89
34
Breast Cancer –
Worldwide Incidence and Deaths rates
Population
GLOBOCAN 2008
Incidence
ASR/100,000
World
39.0
More developed countries
66.4
Less developed countries
27.3
GLOBOCAN 2000, Cancer incidence, mortality & prevalence worldwide (IARC)
96.8
...
‫ל‬
.
.
..
‫ש‬
‫ר‬
‫א‬
‫ו‬
‫ב‬
‫י‬
GLOBOCAN 2008
Breast Cancer in Israel by time period,
ASR/100,000 by year , 1960-2000
ASR/100,000
120
96.4
93
100
80
50.2
60
66-74
40
23
20
0
60
62
64
66
68
70
72
74
76
78
Jews
80
82
84
86
88
90
92
94
96
98 2000
Non-Jews
Dr. Micha Barchana, ICR, February 2003
‫שינוי בהיארעות המחלה‬
‫יכול להיות עקב‪:‬‬
‫ שינוי הרכב האוכלוסייה‬
‫ שינוי בסביבה‬
‫ שירותי הבריאות‬
‫ בעיות מתודולוגיות‬
‫שיעורי היארעות גולמיים וסגוליים‬
‫ממוצע הארעות שנתית של סרטן השד לפי מין‬
‫)ישראל‪ ,‬יהודים ‪:(1997‬‬
‫שיעורי הארעות גולמיים‪= 57/100,000 :‬‬
‫גברים‬
‫‪2,674‬‬
‫‪4,680,893‬‬
‫נשים‬
‫אוכלוסייה‬
‫מספר‬
‫אוכלוסייה‬
‫מספר‬
‫‪2,307,692‬‬
‫‪30‬‬
‫‪2,373,201‬‬
‫‪2,639‬‬
‫שיעור ל‪100,000 -‬‬
‫שיעור ל‪100,000 -‬‬
‫‪1.3‬‬
‫‪111.2‬‬
‫שיעור הימצאות‬
Prevalence Rate
‫שיעור הימצאות‬
‫‪Prevalence Rate‬‬
‫מספר האנשים עם מחלה מסוימת המצויים‬
‫באוכלוסייה מוגדרת בנקודת זמן‬
‫מתוך האוכלוסייה המתאימה באותה תקופה‬
‫שיעור הימצאות‪ :‬שימושים‬
‫‪ o‬סבירות לנוכחות מחלה אצל חולה מסוים‬
‫‪ o‬הערכת מצב הבריאות של האוכלוסייה‬
‫במהלך תוכניות התערבות‬
‫הימצאות נקודתית=‬
‫הימצאות מחלה בנקודת זמן מוגדרת‬
‫מספר המקרים החולים בנקודת זמן מסוימת‬
‫מחולק בגודל האוכלוסייה בנקודת זמן זו‬
‫"האם אתה חולה באסטמה כיום?"‬
‫‪x1000‬‬
‫הימצאות תקופתית=‬
‫הימצאות מחלה במהלך תקופה מסוימת‪.‬‬
‫מספר המקרים החולים בתקופה של שנה‬
‫מחולק בגודל האוכלוסייה* בתקופה זו‬
‫"האם חלית באסטמה במהלך השנה האחרונה?"‬
‫הימצאות ‪ -‬דוגמא‪:‬‬
‫שיעור החולים במחלת כליות סופנית ומספרם )לפי שנים(‪:‬‬
‫שנה‬
‫‪1975‬‬
‫‪1976‬‬
‫‪1977‬‬
‫‪1978‬‬
‫‪1979‬‬
‫‪1980‬‬
‫‪1981‬‬
‫‪1982‬‬
‫‪1983‬‬
‫‪1984‬‬
‫אוכלוסייה‬
‫‪3,455,300‬‬
‫‪3,533,000‬‬
‫‪3,613,000‬‬
‫‪3,692,600‬‬
‫‪3,786,400‬‬
‫‪3,877,700‬‬
‫‪3,948,100‬‬
‫‪4,026,700‬‬
‫‪4,076,200‬‬
‫‪4,159,100‬‬
‫מס' החולים‬
‫‪10‬‬
‫‪82‬‬
‫‪133‬‬
‫‪168‬‬
‫‪192‬‬
‫‪210‬‬
‫‪222‬‬
‫‪231‬‬
‫‪237‬‬
‫‪241‬‬
‫)מודן‪,‬אפידמיולוגיה‪(1998 ,‬‬
‫שיעור ל‪100,000 -‬‬
‫‪0.3‬‬
‫‪2.3‬‬
‫‪3.7‬‬
‫‪4.6‬‬
‫‪5.1‬‬
‫‪5.4‬‬
‫‪5.6‬‬
‫‪5.7‬‬
‫‪5.8‬‬
‫‪5.8‬‬
‫שינויים בהימצאות‬
‫עליה‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫עליה בהיארעות‬
‫מחלה ממושכת לאורך זמן‬
‫תוחלת חיים עולה‬
‫הגירה של מקרים ו‪/‬או מקרים‬
‫עם פוטנציאל לפתח מחלה‬
‫ירידה של אוכלוסייה בריאה‬
‫ירידה‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫ירידה בהיארעות‬
‫מחלה קצרה‬
‫שיעור קטלניות גבוה‬
‫הגירה של אוכלוסייה בריאה‬
‫שיפור בטיפול במחלה‬
‫בעיות במדידת היארעות והימצאות‬
‫בעיות במונה‬
‫• מי חולה במחלה?‬
‫• כיצד מאתרים את החולים באופן אמין?‬
‫• מידע בעיקר מרישומי בתי חולים‬
‫• מידע מראיון אישי‬
‫בעיות במכנה‬
‫• הגדרת האוכלוסייה בסיכון )אין אזורי אשפוז(‬
‫• לא כל האוכלוסייה נכללת במכנה‬
‫• כוללים במכנה גם אוכלוסייה שאינה בסיכון‬
‫• אם יש שינויים גדולים בגודל האוכלוסייה לאורך הזמן‬
‫תחלואה נמדדת ע“י‪:‬‬
‫הארעות‬
‫או‬
‫הימצאות‬
‫ מציאת קבוצות בסיכון‬
‫ הערכת היקף בעיה‬
‫ הערכת הסיכון ליחיד‬
‫ הערכה ראשונית של השערות‬
‫רמזים לאתיולוגיה‬
‫ תכנון שירותי בריאות‬
‫ מדד ליעילות מניעה ראשונית‬
‫ מדד ליעילות מניעה שניוית‬
‫קשר בין הימצאות להארעות‬
‫הימצאות = הארעות ‪ X‬משך המחלה‬
‫משך מחלה קצר‬
‫שיעור הימצאות ~ שיעור הארעות‬
Example of incidence & prevalence
Example of incidence & prevalence
Figure 3.1 (ref-CDC)
10 new cases of illness over about 15 months in a population of 2000 persons.
Gordis 96