Анализ заболеваемости по факторам риска

(выявление причин и условий, формирующих заболеваемость)

В заключительном разделе анализа заболеваемости отдельной нозологической формой предусматриваются обоснование и проверка гипотез о причинах и условиях развития эпидемического процесса среди обслуживаемого населения, т.е. выявление факторов риска и механизма их связи с заболеваемостью. Причем, если окажется, что тот или иной причинный фактор либо условие влияет на проявления эпидемического процесса данной инфекции, то характер изменений заболеваемости в различных группах населения или в разные периоды необходимо сопоставлять с изменениями силы или направленности его воздействия.

Анализ заболеваемости по факторам риска предусматривает следующие этапы исследования.

I. Формулирование и обоснование гипотез о связи проявлений эпидемического процесса с определенными факторами риска - может осуществляться двумя путями.

В основе первого пути лежит объяснение особенностей выявленных эпидемиологических фактов. Их пытаются объяснить наличием или отсутствием в изучаемой ситуации тех или иных эпидемиологически значимых признаков либо разной их выраженностью. Гипотезы формулируют с помощью таких приемов формальной логики, как методы различий, сходства, сопутствующих изменений.

Второй путь предполагает выдвижение гипотез относительно причин заболеваемости по методу аналогий: существующую санитарно-гигиеническую, социально-экономическую обстановку, природно-климатические условия оценивают, исходя из теоретических представлений современной эпидемиологии, из опыта работы в схожих ситуациях. При этом гипотеза о причинно-следственной связи формулируется в виде предположения по поводу тех особенностей проявлений эпидемического процесса изучаемой инфекции, которые должны или не должны иметь место при данных условиях, если выдвинутое предположение справедливо.

II. Испытание выдвинутых гипотез о факторах риска - проверка их истинности с применением логических и статистических форм анализа. Как правило, начинают с проверки общих гипотез о причинах заболеваемости, сформулированных по результатам изучения ее многолетней и годовой динамики при обязательном ее статистическом испытании. Важно правильно определить показания к применению в этих целях отдельных методов и критериев статистики, а также их ограничения и адекватно оценить полученные результаты испытаний.

При статистическом испытании гипотезы используются приемы, позволяющие выявить определенную связь заболеваемости с внешними факторами. Различают две категории связей (зависимостей) между признаками: функциональные (абсолютно-обязательные) или корреляционные (статистические).

Функциональные связи – это обязательные явления, при которых изменение одного признака вызывает строго определенные изменения другого признака. Такие зависимости имеют место в математике и физике. Например, площадь круга пропорциональна квадрату его радиуса, высота ртутного столбика в термометре дает точный и однозначный ответ о температуре воздуха или воды. Функциональная связь имеет место в каждом отдельном наблюдении.

Корреляционные связи – это не обязательные явления, при которых изменение какого-либо признака связано главным образом, но не исключительно, с изменениями другого признака. Например, качество молочных продуктов и заболеваемость кишечными инфекциями; охват прививками против кори и заболеваемость этой инфекцией. Корреляционная связь, в отличие от функциональной, проявляется лишь в среднем для всей совокупности наблюдений.

Для количественной оценки факторов риска проводят корреляционный и регрессионный анализы, результаты которых позволяют оценить характер и степень связи заболеваемости с возможной ее причиной. Кроме того, используют методы, с помощью которых выявляют достоверный уровень различий в показателях при различных значениях фактора, рассматриваемого в качестве причины заболевания.

В практической работе чаще всего проводят корреляционный анализ. Он позволяет выявить причинно-следственные связи, когда изменение определенного внешнего фактора (причина) с большей или меньшей вероятностью ведет к изменению заболеваемости (следствие). Если предполагается, что фактор - причинный, то должен иметь место шаг запаздывания, т.е. действие фактора должно предшествовать наступлению следствия (заболеваемости), причем с изменением силы воздействия фактора должна изменяться степень следствия (заболеваемость), а реальные свойства фактора не должны противоречить теоретическим и практическим сведениям о нем. Причинно-следственные связи бывают прямые и косвенные.

Прямые связи – непосредственные связи между причиной и следствием, т.е. без промежуточных звеньев. В таком случае действие причинного фактора сразу приводит к следствию (применение антибиотиков вызывает появление антибиотикоустойчивых штаммов).

Косвенные связи – это связи, когда один причинный фактор влияет на другой, а уже последний обусловливает возникновение следствия. Например, снижение температуры воздуха вызывает изменение характера общения людей (пребывают преимущественно в закрытых помещениях), что приводит к росту заболеваемости аэрозольными инфекциями.

Прежде чем приступить к определению величины корреляционной связи, необходимо на основе результатов анализа материальной природы явления установить реальность существования такой связи. Только после этого следует решать вопрос о целесообразности применения корреляционного анализа. В эпидемиологической практике для этих целей чаще всего используют приемы формальной логики.

Материал, подвергающийся корреляционному анализу, должен быть правильно сгруппирован. В противном случае полученный коэффициент корреляции будет заведомо ошибочным. Особенно важно сгруппировать материал за промежутки времени, реально соответствующие возможному влиянию фактора на заболеваемость (например, по продолжительности инкубационного периода; при анализе заболеваемости острой дизентерией необходимы сведения по неделям года).

Корреляционная связь между признаками может быть линейной или криволинейной (нелинейной), положительной или отрицательной. Задача корреляционного анализа сводится к установлению направления и формы связи между признаками, к измерению ее степени и к оценке достоверности выборочных показателей корреляции. При положительной корреляции зависимость между признаками прямая (при увеличении одного из них увеличивается и другой), при отрицательной - обратная (при увеличении одного уменьшается другой).

В случае качественной оценки факторов риска наличие одного признака чаще всего свидетельствует при отрицательной корреляции - об отсутствии, а при положительной – о присутствии другого признака. Таким образом, с помощью корреляционного анализа можно определить, удается ли спрогнозировать вероятные значения одного показателя (заболеваемость) на основании информации о другом (фактор риска). Степень уверенности в достоверности подобного предположения, очевидно, зависит от степени корреляции. Вот почему возникает потребность в ее количественном измерении. Это делают с помощью коэффициента корреляции (r)– величины, способной изменяться в пределах от -1 до +1. При независимом варьировании признаков, когда связь между ними отсутствует, r =0. Чем сильнее данная связь, тем больше величина коэффициента корреляции, т.е. r >0 не только свидетельствует о наличии сопряженности между признаками, но и характеризует ее степень (табл. 22). При положительной или прямой связи r становится положительным (находится в пределах от 0 до +1), а при отрицательной или обратной связи - отрицательным (от 0 до –1).

Таблица 22