Эпидемиология - Epidemiology

Для использования в других целях см. Эпидемиология (значения).

Эпидемиология изучение и анализ распределения (кто, когда и где), закономерностей и детерминанты состояния здоровья и болезней в определенных население.

Это краеугольный камень здравоохранение, и формирует политические решения и доказательная практика путем выявления факторы риска для болезней и целей для профилактическое здравоохранение. Эпидемиологи помогают с дизайном исследования, сбором и статистический анализ данных, изменить интерпретацию и распространение результатов (включая экспертная оценка и иногда регулярный обзор ). Эпидемиология помогла развитию методология используется в клинические исследования, здравоохранение исследования, и, в меньшей степени, фундаментальные исследования в биологических науках.[1]

Основные области эпидемиологического исследования включают причинно-следственные связи, коробка передач, вспышка изучение, наблюдение за болезнями, экологическая эпидемиология, судебно-эпидемиология, профессиональная эпидемиология, скрининг, биомониторинг, и сравнения лечебных эффектов, таких как клинические испытания. Эпидемиологи полагаются на другие научные дисциплины, такие как: биология чтобы лучше понять процессы болезни, статистика эффективно использовать данные и делать соответствующие выводы, социальные науки чтобы лучше понять ближайшие и отдаленные причины, и инженерное дело за оценка воздействия.

Эпидемиология, буквально означающее «изучение того, что происходит с людьми», происходит от Греческий эпи 'на, среди', демонстрации "люди, район" и логотипы «исследование, слово, дискурс», предполагая, что это применимо только к человеческим популяциям. Однако этот термин широко используется в исследованиях зоологических популяций (ветеринарная эпидемиология), хотя термин «эпизоология "доступен, и он также был применен к исследованиям популяций растений (ботанических или эпидемиология болезней растений ).[2]

Различие между «эпидемией» и «эндемией» впервые было проведено Гиппократ,[3] различать болезни, которые «посещают» население (эпидемия), от болезней, которые «проживают внутри» населения (эндемичные).[4] Термин «эпидемиология», по-видимому, впервые был использован для описания исследования эпидемий в 1802 году испанским врачом Вильяльба в г. Epidemiología Española.[4] Эпидемиологи также изучают взаимодействие заболеваний в популяции, состояние, известное как синдром.

Термин эпидемиология в настоящее время широко применяется для описания и причинно-следственной связи не только эпидемических заболеваний, но и болезней в целом, и даже многих не связанных со здоровьем состояний, таких как высокое кровяное давление, депрессия и т. Д. ожирение. Следовательно, эта эпидемиология основана на том, как характер заболевания вызывает изменение функций человека.

История

Греческий врач Гиппократ, известный как отец лекарство,[5][6] искал логику болезни; он является первым известным человеком, который исследовал взаимосвязь между возникновением болезней и влиянием окружающей среды.[7] Гиппократ считал, что болезнь человеческого тела вызвана дисбалансом четырех юмор (черная желчь, желтая желчь, кровь и мокрота). Лекарством от болезни было удаление или добавление рассматриваемого юмора, чтобы сбалансировать тело. Эта вера привела к применению кровопускания и диеты в медицине.[8] Он придумал термины эндемичный (для болезней, которые обычно встречаются в одних местах, но не встречаются в других) и эпидемия (для заболеваний, которые иногда наблюдаются, а в другие нет).[9]

Современная эра

Смотрите также: История возникающих инфекционных заболеваний

В середине 16 века врач из Верона названный Джироламо Фракасторо был первым, кто выдвинул теорию о том, что эти очень маленькие, невидимые частицы, вызывающие болезни, были живыми. Считалось, что они могут распространяться по воздуху, размножаться сами по себе и могут быть уничтожены огнем. Таким образом он опроверг Гален с теория миазмов (отравляющий газ у больных). В 1543 году он написал книгу De contagione et contagiosis morbis, в которой он первым продвигал личные и экологические гигиена чтобы предотвратить болезнь. Разработка достаточно мощного микроскопа Антони ван Левенгук в 1675 г. предоставил визуальные доказательства живых частиц, согласующихся с микробная теория болезни.

Вовремя Династия Мин, У Юке (1582–1652) разработал идею, что некоторые заболевания вызываются передающимися агентами, которые он назвал Ли Ци (戾气 или пагубные факторы), когда он наблюдал различные эпидемии, бушевавшие вокруг него между 1641 и 1644 годами.[10] Его книга Вэнь И Лун (瘟疫 论 ， «Трактат о язве» / «Трактат об эпидемических заболеваниях») можно рассматривать как основную этиологическую работу, выдвинувшую эту концепцию.[11] Его концепции все еще рассматривались ВОЗ при анализе вспышки атипичной пневмонии в 2004 году в контексте традиционной китайской медицины.[12]

Другой пионер, Томас Сиденхэм (1624–1689), был первым, кто различил лихорадку лондонцев в конце 1600-х годов. Его теории лечения лихорадки встретили в то время большое сопротивление традиционных врачей. Он не смог найти первопричину оспа лихорадку он исследовал и лечил.[8]

Джон Граунт, а галантерея и статистик-любитель, опубликовал Природные и политические наблюдения ... на счет смертности в 1662 году. В нем он проанализировал показатели смертности в Лондон перед Великая чума, представила одну из первых таблицы дожития и сообщил о временных тенденциях для многих болезней, новых и старых. Он предоставил статистические данные для многих теорий болезней, а также опроверг некоторые широко распространенные идеи о них.

Оригинальная карта Джон Сноу показывая кластеры случаев холеры в Лондонская эпидемия 1854 года.

Джон Сноу известен своими исследованиями причин эпидемий холеры в 19 веке, а также известен как отец (современной) эпидемиологии.[13][14] Он начал с того, что заметил значительно более высокий уровень смертности в двух областях, обслуживаемых компанией Southwark. Его идентификация Broad Street помпа как причина эпидемии Сохо считается классическим примером эпидемиологии. Снег использовал хлор, пытаясь очистить воду, и снял ручку; это положило конец вспышке. Это было воспринято как важное событие в истории здравоохранение и считается основополагающим событием в области эпидемиологии, которое помогло сформировать политику общественного здравоохранения во всем мире.[15][16] Однако исследования и профилактические меры Сноу во избежание дальнейших вспышек не были полностью приняты и реализованы на практике только после его смерти из-за преобладающих Теория миазм В то время это была модель болезни, в которой причиной болезни считалось плохое качество воздуха. Это было использовано для рационализации высоких показателей инфицирования в бедных районах вместо решения основных проблем плохого питания и санитарии, и его работа доказала ложность.[17]

Среди других пионеров датский врач. Питер Антон Шлейснер, который в 1849 г. рассказал о своей работе по предотвращению эпидемии столбняк новорожденных на Острова Вестманна в Исландия.[18][19] Другим важным пионером был Венгерский врач Игнац Земмельвейс, которые в 1847 году снизили младенческую смертность в венской больнице, применив процедуру дезинфекции. Его результаты были опубликованы в 1850 году, но его работа была плохо воспринята его коллегами, которые прекратили эту процедуру. Дезинфекция не получила широкого распространения, пока британский хирург Джозеф Листер 'обнаруженный' антисептики в 1865 г. в свете работ Луи Пастер.

В начале 20 века математические методы были введены в эпидемиологию Рональд Росс, Джанет Лейн-Клейпон, Андерсон Грей МакКендрик, и другие.[20][21][22][23]

Другим прорывом стала публикация в 1954 г. Исследование британских врачей во главе с Ричард Долл и Остин Брэдфорд Хилл, что оказало очень сильную статистическую поддержку связи между курение табака и рак легких.

В конце 20-го века, с развитием биомедицинских наук, ряд молекулярных маркеров в крови, других биологических образцах и окружающей среде был идентифицирован как предикторы развития или риска определенного заболевания. Эпидемиологическое исследование для изучения взаимосвязи между этими биомаркеры проанализированы на молекулярном уровне, и болезнь получила широкое название "молекулярная эпидемиология ". Конкретно, "генетическая эпидемиология "был использован для эпидемиологии генетической изменчивости и заболеваний зародышевой линии. Генетическая изменчивость обычно определяется с использованием ДНК лейкоцитов периферической крови.

21-го века

С 2000-х гг. полногеномные ассоциации исследований (GWAS) обычно выполняются для выявления генетических факторов риска многих заболеваний и состояний здоровья.

Хотя в большинстве молекулярно-эпидемиологических исследований по-прежнему используются обычные заболевания. диагноз и систем классификации, все чаще признается, что прогрессирование болезни представляет собой по своей сути гетерогенные процессы, различающиеся от человека к человеку. Концептуально, каждый человек имеет уникальный процесс болезни, отличный от любого другого человека («принцип уникальной болезни»),[24][25] учитывая уникальность экспозом (совокупность эндогенных и экзогенных / экологических воздействий) и его уникальное влияние на молекулярный патологический процесс у каждого человека. Исследования для изучения взаимосвязи между воздействием и молекулярными патологическими признаками заболевания (в частности, рак ) стали все более распространенными на протяжении 2000-х годов. Однако использование молекулярная патология в эпидемиологии создают уникальные проблемы, включая отсутствие руководств по исследованиям и стандартизированных статистический методологии и нехватка междисциплинарных экспертов и программ обучения.[26] Более того, концепция неоднородности болезни, по-видимому, противоречит давней посылке эпидемиологии о том, что люди с одним и тем же названием болезни имеют сходную этиологию и процессы заболевания. Чтобы решить эти проблемы и продвинуть науку о здоровье населения в эпоху молекулярных точная медицина, "молекулярная патология "и" эпидемиология "были интегрированы для создания новой междисциплинарной области"молекулярная патологическая эпидемиология "(MPE),[27][28] определяется как "эпидемиология молекулярная патология и неоднородность заболевания ". В MPE исследователи анализируют взаимосвязь между (A) экологическими, диетическими, образом жизни и генетическими факторами; (B) изменениями в клеточных или внеклеточных молекулах; и (C) эволюцией и прогрессированием заболевания. Лучшее понимание неоднородность заболевания патогенез в дальнейшем будет способствовать выяснению этиологии болезни. Подход MPE может применяться не только к опухолевым заболеваниям, но и к неопухолевым заболеваниям.[29] Концепция и парадигма MPE получили широкое распространение в 2010-х годах.[30][31][32][33][34][35][36]

К 2012 году было признано, что многие патогенные микроорганизмы эволюция достаточно быстро, чтобы иметь большое значение для эпидемиологии, и, следовательно, многое можно было бы извлечь из междисциплинарного подхода к инфекционным заболеваниям, объединяющего эпидемиологию и молекулярную эволюцию для «информирования о стратегиях контроля или даже лечении пациентов».[37][38]

Современные эпидемиологические исследования могут использовать расширенную статистику и машинное обучение создавать прогнозные модели а также определить лечебные эффекты.[39][40]

Виды учебы

Основная статья: Дизайн исследования

Эпидемиологи используют различные дизайны исследований, от наблюдательных до экспериментальных, которые обычно подразделяются на описательные, аналитические (с целью дальнейшего изучения известных ассоциаций или предполагаемых взаимосвязей) и экспериментальные (термин, часто приравниваемый к клиническим или общественным испытаниям методов лечения и других вмешательств). В наблюдательных исследованиях природе позволяют «идти своим чередом», как наблюдают эпидемиологи со стороны. И наоборот, в экспериментальных исследованиях эпидемиолог контролирует все факторы, входящие в конкретное исследование.[41] По возможности, эпидемиологические исследования направлены на выявление объективных взаимосвязей между обнажения например, алкоголь или курение, биологические агенты, стресс, или же химикаты к смертность или же болезненность. Выявление причинно-следственных связей между этими воздействиями и результатами является важным аспектом эпидемиологии. Современные эпидемиологи используют информатика как инструмент.

Наблюдательные исследования состоят из двух компонентов: описательного и аналитического. Описательные наблюдения относятся к тому, «кто, что, где и когда возникнет состояния, связанное со здоровьем». Однако аналитические наблюдения больше касаются «как» события, связанного со здоровьем.[41] Экспериментальная эпидемиология содержит три типа случаев: рандомизированные контролируемые испытания (часто используемые для новых лекарств или испытаний лекарств), полевые испытания (проводимые с участием тех, кто подвержен высокому риску заражения болезнью) и испытания в сообществе (исследования болезней социального происхождения).[41]

Термин «эпидемиологическая триада» используется для описания пересечения Хозяин, Агент, и Среда при анализе вспышки.

Серия кейсов

Серии случаев могут относиться к качественному исследованию опыта отдельного пациента или небольшой группы пациентов с аналогичным диагнозом, или к статистическому фактору, который может вызвать заболевание с периодами, когда они не подвергаются воздействию.

Первый тип исследования носит чисто описательный характер и не может использоваться для того, чтобы делать выводы об общей популяции пациентов с этим заболеванием. Эти типы исследований, в которых проницательный клиницист выявляет необычную особенность болезни или историю болезни пациента, могут привести к формулировке новой гипотезы. Используя данные из серии, можно провести аналитические исследования для изучения возможных причинных факторов. Это могут быть исследования случай-контроль или проспективные исследования. Исследование «случай-контроль» предполагает сопоставление сопоставимых контрольных групп без заболевания с случаями в серии. Проспективное исследование будет включать отслеживание серии случаев с течением времени для оценки естественного течения болезни.[42]

Последний тип, более формально описываемый как самостоятельные исследования серий случаев, делит время наблюдения за отдельным пациентом на периоды воздействия и периоды без воздействия и использует процессы регрессии Пуассона с фиксированными эффектами для сравнения частоты возникновения данного исхода между периодами воздействия и периодами воздействия. . Этот метод широко использовался при изучении побочных реакций на вакцинацию, и в некоторых обстоятельствах было показано, что он обеспечивает статистическую мощность, сопоставимую с данными когортных исследований.

Исследования методом случай-контроль

Исследования методом случай-контроль отбирать субъектов в зависимости от их болезненного статуса. Это ретроспективное исследование. Группу индивидуумов, положительных по заболеванию (группа «случай»), сравнивают с группой людей, отрицательных по болезни («контрольная» группа). В идеале контрольная группа должна происходить из той же популяции, которая вызвала заболевание. В исследовании «случай-контроль» во времени анализируются потенциальные воздействия, с которыми могли столкнуться обе группы (случаи и контроль). Создается таблица 2 × 2, отображающая открытые случаи (A), открытые элементы управления (B), неэкспонированные случаи (C) и неэкспонированные элементы управления (D). Статистика, созданная для измерения ассоциации, является отношение шансов (OR), которое представляет собой отношение вероятности воздействия в случаях (A / C) к вероятности воздействия в контрольных случаях (B / D), то есть OR = (AD / BC).

СлучаиУправление
НезащищенныйАB
НераскрытыйCD

Если OR значительно больше 1, то можно сделать вывод, что «люди с заболеванием с большей вероятностью подверглись воздействию», тогда как если оно близко к 1, то воздействие и заболевание вряд ли связаны. Если OR намного меньше единицы, это говорит о том, что воздействие является защитным фактором в возникновении болезни. Исследования по контролю за случаями обычно проходят быстрее и экономичнее, чем когортные исследования но чувствительны к предвзятости (например, отзыв смещения и критерий отбора ). Основная задача - определить подходящую контрольную группу; Распределение воздействия среди контрольной группы должно быть репрезентативным для распределения среди населения, в котором возникли случаи. Это может быть достигнуто путем отбора случайной выборки из исходной популяции риска. Как следствие, в контрольную группу могут входить люди с изучаемым заболеванием, если у этого заболевания высокий уровень атак в популяции.

Основным недостатком исследований случай-контроль является то, что для того, чтобы считаться статистически значимым, минимальное количество случаев, необходимое при 95% доверительном интервале, связано с отношением шансов по уравнению:

где N - отношение случаев к контролю. По мере приближения отношения шансов к 1 приближается к 0; делая исследования случай-контроль практически бесполезными для низких отношений шансов. Например, для отношения шансов 1,5 и case = controls приведенная выше таблица будет выглядеть так:

СлучаиУправление
Незащищенный10384
Нераскрытый84103

Для отношения шансов 1,1:

СлучаиУправление
Незащищенный17321652
Нераскрытый16521732

Когортные исследования

Когортные исследования выберите объекты в зависимости от их состояния экспонирования. Субъекты исследования должны подвергаться риску ожидаемого результата в начале когортного исследования; обычно это означает, что к моменту начала когортного исследования у них не должно быть болезней. Когорта прослеживается во времени, чтобы оценить их более поздний статус результата. Примером когортного исследования может быть исследование когорты курильщиков и некурящих с течением времени для оценки заболеваемости раком легких. Составлена ​​та же таблица 2 × 2, что и в исследовании случай-контроль. Однако полученная точечная оценка является относительный риск (RR), который представляет собой вероятность заболевания для человека в группе облучения, пе = А / (А + B) над вероятностью заболевания человека в группе, не подвергавшейся воздействию, пты = C / (C + D), т.е. RR = пе / пты.

.....ДелоБез случаяОбщий
НезащищенныйАB(А + B)
НераскрытыйCD(C + D)

Как и в случае OR, RR больше 1 указывает на связь, из чего можно сделать вывод: «у тех, кто подвергся воздействию, вероятность развития заболевания выше».

Проспективные исследования имеют много преимуществ перед исследованиями случай-контроль. ОР является более мощным показателем эффекта, чем ОР, поскольку ОР - это просто оценка ОР, поскольку истинная частота не может быть рассчитана в исследовании случай-контроль, где субъекты отбираются на основе статуса заболевания. Темпоральность может быть установлена ​​в проспективном исследовании, а вмешивающиеся факторы легче контролировать. Однако они более дорогостоящие, и существует большая вероятность потерять субъектов для последующего наблюдения в зависимости от длительного периода времени, в течение которого наблюдается когорта.

Когортные исследования также ограничиваются тем же уравнением для числа случаев, что и когортные исследования, но, если базовый уровень заболеваемости в исследуемой популяции очень низкий, необходимое количество случаев уменьшается на 1/2.

Причинный вывод

Основная статья: Причинный вывод

Хотя эпидемиологию иногда рассматривают как совокупность статистических инструментов, используемых для выяснения связи воздействия с результатами для здоровья, более глубокое понимание этой науки заключается в открытии причинный отношения.

"Корреляция не подразумевает причинно-следственной связи "является общей темой для большей части эпидемиологической литературы. Для эпидемиологов ключ кроется в термине вывод. Корреляция или, по крайней мере, ассоциация между двумя переменными является необходимым, но недостаточным критерием для вывода о том, что одна переменная вызывает другую. Эпидемиологи используют собранные данные и широкий спектр биомедицинских и психосоциальных теорий итеративным способом для создания или расширения теории, для проверки гипотез и для выработки обоснованных, обоснованных утверждений о том, какие отношения являются причинными, и о том, как именно они являются причинными.

Эпидемиологи подчеркивают, что "одна причина - одно следствие"понимание - это упрощенное заблуждение.[нужна цитата ] Большинство исходов, будь то болезнь или смерть, вызваны цепочкой или паутиной, состоящей из многих составляющих причин.[43] Причины можно разделить на необходимые, достаточные или вероятностные условия. Если необходимое состояние можно идентифицировать и контролировать (например, антитела к возбудителю болезни, энергия в травме), можно избежать вредного исхода (Robertson, 2015).

Критерии Брэдфорд Хилла

Основная статья: Критерии Брэдфорд Хилла

В 1965 г. Остин Брэдфорд Хилл предложил ряд соображений, чтобы помочь оценить доказательства причинной связи,[44] которые стали широко известны как "Критерии Брэдфорд Хилла ". В отличие от явных намерений их автора, соображения Хилла теперь иногда преподаются как контрольный список, который следует применять для оценки причинности.[45] Сам Хилл сказал: «Ни одна из моих девяти точек зрения не может дать неоспоримых доказательств за или против гипотезы причинно-следственных связей, и ни одна из них не может быть обязательной. sine qua non."[44]

  1. Сила ассоциации: Небольшая связь не означает, что нет причинно-следственного эффекта, хотя чем больше ассоциация, тем более вероятно, что она является причинной.[44]
  2. Согласованность данных: Согласованные результаты, полученные разными людьми в разных местах с разными образцами, усиливают вероятность эффекта.[44]
  3. Специфика: Причинно-следственная связь вероятна, если существует очень специфическая популяция в определенном месте и заболевании без другого вероятного объяснения. Чем более конкретна связь между фактором и воздействием, тем выше вероятность причинной связи.[44]
  4. Темпоральность: Следствие должно наступить после причины (и если есть ожидаемая задержка между причиной и ожидаемым следствием, то следствие должно произойти после этой задержки).[44]
  5. Биологический градиент: Чем больше воздействие, тем чаще возникает эффект. Однако в некоторых случаях простое присутствие фактора может вызвать эффект. В других случаях наблюдается обратная пропорция: большее воздействие приводит к меньшей заболеваемости.[44]
  6. Правдоподобие: Правдоподобный механизм между причиной и следствием полезен (но Хилл отметил, что знание этого механизма ограничено текущими знаниями).[44]
  7. Согласованность: Согласованность между эпидемиологическими и лабораторными данными увеличивает вероятность эффекта. Однако Хилл отметил, что «... отсутствие таких [лабораторных] доказательств не может свести на нет эпидемиологическое воздействие на ассоциации».[44]
  8. Эксперимент: «Иногда можно апеллировать к экспериментальным данным».[44]
  9. Аналогия: Можно учитывать влияние аналогичных факторов.[44]

Юридическая интерпретация

Эпидемиологические исследования может только доказать, что агент мог вызвать, но не то, что он действительно вызвал эффект в любом конкретном случае:

"Эпидемиология занимается заболеваемость болезни в группах населения и не затрагивает вопрос о причине болезни человека. Этот вопрос, который иногда называют конкретной причинно-следственной связью, выходит за рамки эпидемиологической науки. Эпидемиология имеет свои пределы в том месте, где делается вывод о том, что связь между агентом и заболеванием является причинной (общая причинность), и когда величина избыточного риска, приписываемого агенту, была определена; то есть эпидемиология рассматривает вопрос о том, может ли агент вызвать заболевание, а не о том, действительно ли агент вызвал заболевание конкретного истца ".[46]

В соответствии с законодательством Соединенных Штатов эпидемиология сама по себе не может доказать, что причинно-следственная связь вообще не существует. И наоборот, это может быть (и в некоторых обстоятельствах) принято судами США в каждом отдельном случае для обоснования вывода о том, что причинно-следственная связь действительно существует, на основе баланса вероятность.

Поддисциплина судебной эпидемиологии направлена ​​на исследование конкретной причины заболевания или травмы у отдельных лиц или групп лиц в случаях, когда причинно-следственная связь оспаривается или неясна, для представления в юридических условиях.

Управление здоровьем на уровне населения

Эпидемиологическая практика и результаты эпидемиологического анализа вносят значительный вклад в формирующиеся основы управления здоровьем населения.

Управление здоровьем на уровне населения включает в себя способность:

  • Оценить состояние здоровья и медицинские потребности целевой группы населения;
  • Осуществлять и оценивать вмешательства, направленные на улучшение здоровья этой группы населения; и
  • Эффективно и действенно оказывать помощь членам этого населения в соответствии с культурными ценностями, политикой и ценностями здоровья сообщества.

Современное управление здоровьем на уровне населения является сложным, требующим множества навыков (медицинских, политических, технологических, математических и т. Д.), Ключевыми компонентами которых являются эпидемиологическая практика и анализ, объединенные с наукой управления для обеспечения эффективного и действенного здоровья. забота и здоровье населения. Эта задача требует дальновидной способности современных подходов к управлению рисками, которые преобразуют факторы риска для здоровья, заболеваемость, распространенность и статистику смертности (полученную на основе эпидемиологического анализа) в показатели управления, которые не только определяют, как система здравоохранения реагирует на текущие проблемы здоровья населения, но и как можно управлять системой здравоохранения, чтобы лучше реагировать на потенциальные проблемы здоровья населения в будущем.[47]

Примеры организаций, использующих управление здоровьем на уровне населения, которые используют работу и результаты эпидемиологической практики, включают Канадскую стратегию борьбы с раком, Программы борьбы против табака Health Canada, Фонд Рика Хансена, Канадскую исследовательскую инициативу по борьбе против табака.[48][49][50]

Каждая из этих организаций использует структуру управления здоровьем на уровне населения под названием Life at Risk, которая сочетает эпидемиологический количественный анализ с демографическими данными, операционными исследованиями агентств здравоохранения и экономикой для выполнения:

  • Моделирование воздействия на жизнь населения: Измерение будущего потенциального воздействия болезней на население в отношении новых случаев заболевания, распространенности, преждевременной смерти, а также потенциальных лет жизни, потерянных в результате инвалидности и смерти;
  • Моделирование воздействия на жизнь рабочей силы: Измерение будущего потенциального воздействия болезней на рабочую силу в отношении новых случаев заболевания, распространенности, преждевременной смерти и потенциальных лет жизни, потерянных из-за инвалидности и смерти;
  • Экономические последствия моделирования болезней: Измерение будущего потенциального воздействия болезни на влияние располагаемого дохода частного сектора (заработная плата, прибыль корпораций, расходы на частное здравоохранение) и воздействия располагаемого дохода государственного сектора (налог на доходы физических лиц, налог на прибыль предприятий, налог на потребление, здравоохранение, финансируемое государством расходы).

Прикладная полевая эпидемиология

Прикладная эпидемиология - это практика использования эпидемиологических методов для защиты или улучшения здоровья населения. Прикладная полевая эпидемиология может включать в себя расследование вспышек инфекционных и неинфекционных заболеваний, показателей смертности и заболеваемости, а также состояния питания, среди других показателей здоровья, с целью передачи результатов тем, кто может осуществлять соответствующую политику или меры контроля заболеваний.

Гуманитарный контекст

Поскольку в ситуациях гуманитарного кризиса становится все труднее наблюдать и сообщать о заболеваниях и других факторах здоровья, методы, используемые для представления данных, подвергаются сомнению. Одно исследование показало, что менее половины (42,4%) опросов по питанию, отобранных из гуманитарного контекста, правильно рассчитали распространенность недоедания, и только одна треть (35,3%) опросов соответствовала критериям качества.Среди обследований смертности только 3,2% соответствовали критериям качества. Поскольку состояние питания и показатели смертности помогают определить серьезность кризиса, отслеживание этих факторов здоровья и отчетность по ним имеют решающее значение.

Реестры естественного движения населения обычно являются наиболее эффективным способом сбора данных, но в гуманитарном контексте эти реестры могут отсутствовать, быть ненадежными или недоступными. Таким образом, смертность часто неточно измеряется с помощью проспективного демографического наблюдения или ретроспективных обследований смертности. Перспективный демографический надзор требует значительных человеческих ресурсов, и его трудно осуществить в рассредоточенном населении. Ретроспективные обследования смертности подвержены ошибкам отбора и отчетности. Разрабатываются и другие методы, но пока они не применяются.[51][52][53][54]

Валидность: точность и предвзятость

Различные области эпидемиологии имеют разный уровень достоверности. Один из способов оценить достоверность результатов - это соотношение ложноположительных результатов (заявленные эффекты, которые не являются правильными) к ложноотрицательным (исследования, которые не подтверждают истинный эффект). Если говорить о генетической эпидемиологии, исследования генов-кандидатов дали более 100 ложноположительных результатов для каждого ложноотрицательного результата. Напротив, общегеномная ассоциация почти противоположна: только один ложноположительный результат на каждые 100 или более ложноотрицательных результатов.[55] Это соотношение со временем улучшилось в генетической эпидемиологии, поскольку в этой области были приняты строгие критерии. Напротив, другие эпидемиологические области не требуют такой строгой отчетности и в результате становятся менее надежными.[55]

Случайная ошибка

Случайная ошибка - это результат отклонений от истинного значения из-за изменчивости выборки. Случайная ошибка и есть случайная. Это может произойти во время сбора, кодирования, передачи или анализа данных. Примеры случайной ошибки включают: плохо сформулированные вопросы, неправильное понимание индивидуального ответа конкретного респондента или типографская ошибка при кодировании. Случайная погрешность влияет на измерения непостоянным и непоследовательным образом, и случайную погрешность невозможно исправить.

Во всех процедурах отбора проб присутствует случайная ошибка. Это называется ошибка выборки.

Точность эпидемиологических переменных - это мера случайной ошибки. Точность также обратно пропорциональна случайной ошибке, поэтому уменьшение случайной ошибки означает повышение точности. Доверительные интервалы вычисляются для демонстрации точности оценок относительного риска. Чем уже доверительный интервал, тем точнее оценка относительного риска.

Есть два основных способа уменьшить случайную ошибку в эпидемиологическое исследование. Первый - увеличить размер выборки исследования. Другими словами, добавьте в свое исследование больше предметов. Во-вторых, уменьшить вариабельность измерений в исследовании. Этого можно добиться, используя более точное измерительное устройство или увеличивая количество измерений.

Обратите внимание: если размер выборки или количество измерений увеличиваются, или приобретается более точный измерительный инструмент, затраты на исследование обычно увеличиваются. Обычно существует непростой баланс между необходимостью адекватной точности и практическим вопросом стоимости обучения.

Систематическая ошибка

Систематическая ошибка или систематическая ошибка возникает, когда существует разница между истинным значением (в совокупности) и наблюдаемым значением (в исследовании) по любой причине, кроме изменчивости выборки. Пример систематической ошибки: если, неизвестно вам, пульсоксиметр используется неправильно и добавляет две точки к истинному значению при каждом измерении. Измерительный прибор может быть точно, но не точно. Поскольку ошибка возникает в каждом случае, она носит систематический характер. Выводы, которые вы сделаете на основании этих данных, все равно будут неверными. Но ошибка может быть воспроизведена в будущем (например, с помощью того же неправильно настроенного инструмента).

Ошибка в кодировании, влияющая на все ответы на этот конкретный вопрос - еще один пример систематической ошибки.

Достоверность исследования зависит от степени систематической ошибки. Срок действия обычно делится на две составляющие:

  • Внутренняя валидность зависит от количества ошибок в измерениях, включая воздействие, болезнь и связи между этими переменными. Хорошая внутренняя валидность подразумевает отсутствие ошибок в измерениях и предполагает, что выводы могут быть сделаны, по крайней мере, в той мере, в какой они относятся к изучаемым предметам.
  • Внешняя валидность относится к процессу обобщения результатов исследования для популяции, из которой была взята выборка (или даже за пределами этой совокупности для более универсального утверждения). Это требует понимания того, какие условия имеют отношение (или не имеют отношения) к обобщению. Внутренняя действительность явно является предпосылкой для внешней действительности.

Критерий отбора

Критерий отбора происходит, когда объекты исследования выбираются или становятся частью исследования в результате третьей неизмеряемой переменной, которая связана как с интересующим воздействием, так и с исходом.[56] Например, неоднократно отмечалось, что курильщики сигарет и некурящие, как правило, различаются по степени участия в исследовании. (Sackett D приводит пример Зельцера и др., В котором 85% некурящих и 67% курильщиков вернули анкеты, отправленные по почте.)[57] Важно отметить, что такая разница в ответах не приведет к систематической ошибке, если она также не связана с систематической разницей в результатах между двумя группами ответов.

Информационная предвзятость

Информационная предвзятость систематическая ошибка в оценке переменной.[58] Примером этого является предвзятость воспоминаний. Типичный пример снова приводится Сакеттом в его обсуждении исследования, посвященного изучению влияния конкретных воздействий на здоровье плода: «при опросе матерей, чьи недавние беременности закончились гибелью плода или пороками развития (случаи), и соответствующей группы матерей, чьи беременности закончились». обычно (контрольные) было обнаружено, что 28% первых, но только 20% вторых, сообщили о воздействии наркотиков, что не могло быть подтверждено ни в более ранних проспективных интервью, ни в других медицинских записях ".[57] В этом примере систематическая ошибка воспоминаний, вероятно, возникла в результате того, что женщины, у которых были выкидыши, имели явную тенденцию лучше вспоминать и, следовательно, сообщать о предыдущих контактах.

Сбивает с толку

Сбивает с толку Традиционно определяется как предвзятость, возникающая из-за одновременного возникновения или смешения эффектов посторонних факторов, называемых вмешивающимися факторами, с основным эффектом (эффектами), представляющим интерес.[58][59] Более недавнее определение смешения основано на понятии контрфактический последствия.[59] Согласно этой точке зрения, когда кто-то наблюдает интересующий результат, скажем, Y = 1 (в отличие от Y = 0), в данной популяции A, которая полностью подвергается воздействию (т.е. Икс = 1 для каждой единицы населения) риск этого события будет рA1. Противоречивый или ненаблюдаемый риск рA0 соответствует риску, который наблюдался бы, если бы эти же люди не подвергались воздействию (т.е. Икс = 0 для каждой единицы населения). Таким образом, истинный эффект воздействия: рA1 − рA0 (если вас интересуют различия в рисках) или рA1/рA0 (если интересует относительный риск). Поскольку контрфактический риск рA0 ненаблюдаем, мы аппроксимируем его, используя вторую совокупность B, и фактически измеряем следующие отношения: рA1 − рB0 или же рA1/рB0. В этой ситуации смешение возникает, когда рA0 ≠ рB0.[59] (NB: пример предполагает двоичные переменные результата и воздействия.)

Некоторые эпидемиологи предпочитают думать о смешивании отдельно от общепринятых категорий систематической ошибки, поскольку, в отличие от выборочной и информационной предвзятости, смешивание происходит из-за реальных причинных эффектов.[56]

Профессия

Несколько университеты предложили эпидемиологию в качестве курса обучения на уровне бакалавриата. Одна известная программа бакалавриата существует в Университет Джона Хопкинса, где студенты, специализирующиеся в области общественного здравоохранения, могут пройти курсы повышения квалификации, включая эпидемиологию, в течение последнего года обучения в Школа общественного здравоохранения Bloomberg.[60]

Хотя эпидемиологические исследования проводятся людьми из различных дисциплин, включая клинически подготовленных специалистов, таких как врачи, формальное обучение доступно через магистерские или докторские программы, включая Магистр общественного здравоохранения (Миль в час), Магистр естественных наук эпидемиологии (магистр), Доктор общественного здравоохранения (DrPH), Доктор фармацевтики (PharmD), Доктор Философии (Кандидат наук), Доктор наук (ScD). Многие другие программы для выпускников, например, Доктор социальной работы (DSW), доктор клинической практики (DClinP), Врач ортопедической медицины (DPM), Доктор ветеринарной медицины (DVM), Врач сестринской практики (DNP), Доктор физиотерапии (DPT), или для врачей, прошедших клиническую подготовку, Доктор медицины (MD) или Бакалавр медицины и хирургии (МББС или МБЧБ) и Доктор остеопатической медицины (DO), включают в себя обучение по эпидемиологическим исследованиям или связанным темам, но это обучение, как правило, значительно меньше, чем предлагается в учебных программах, ориентированных на эпидемиологию или общественное здоровье. Отражая прочную историческую связь между эпидемиологией и медициной, официальные программы обучения могут быть установлены как в школах общественного здравоохранения, так и в медицинских.

В качестве практикующих специалистов в области общественного здравоохранения / защиты здоровья эпидемиологи работают в различных условиях. Некоторые эпидемиологи работают «на местах»; то есть в обществе, обычно в службе общественного здравоохранения / охраны здоровья, и часто находятся на переднем крае расследования и борьбы со вспышками заболеваний. Другие работают в некоммерческих организациях, университетах, больницах и более крупных государственных учреждениях, таких как государственные и местные департаменты здравоохранения, различные министерства здравоохранения, Врачи без границ, то Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC), Агентство по охране здоровья, то Всемирная организация здоровья (ВОЗ) или Агентство общественного здравоохранения Канады. Эпидемиологи также могут работать в коммерческих организациях, таких как фармацевтические компании и компании по производству медицинского оборудования, в группах, таких как исследования рынка или клинические разработки.

COVID-19

Апрель 2020 Университет Южной Калифорнии в статье отмечалось, что "The коронавирус эпидемия... выдвинули эпидемиологию - изучение заболеваемости, распространения и контроля заболеваний среди населения - на передний план научных дисциплин по всему миру и даже сделали некоторых ее практиков временными знаменитостями ».[61]

8 июня 2020 г. Нью-Йорк Таймс опубликовал результаты своего опроса 511 эпидемиологи спросили, «когда они планируют возобновить 20 видов повседневной жизни»; 52% опрошенных ожидали, что перестанут «регулярно носить маски для лица» через год и более.[62]

Смотрите также

Рекомендации

Цитаты

  1. ^ Порта, Микель (2014). Словарь эпидемиологии (6-е изд.). Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. ISBN  978-0-19-997673-7. Получено 16 июля 2014.
  2. ^ Наттер младший, F.W. (1999). «Понимание взаимосвязи между ботанической, человеческой и ветеринарной эпидемиологией: плюсы и минусы всего этого». Здоровье экосистемы. 5 (3): 131–40. Дои:10.1046 / j.1526-0992.1999.09922.x.
  3. ^ Гиппократ (~ 200 г. до н.э.). Воздух, Воды, Места.
  4. ^ а б Кэрол Бак, Альваро Ллопис; Энрике Нахера; Милтон Террис (1998) Проблема эпидемиологии: проблемы и избранные материалы. Научная публикация № 505. Панамериканская организация здравоохранения. Вашингтон, округ Колумбия. п. 3.
  5. ^ Альфредо Морабия (2004). История эпидемиологических методов и концепций. Birkhäuser. п. 93. ISBN  978-3-7643-6818-0.
  6. ^ Исторические события в эпидемиологии. Глава 2. Jones & Bartlett Learning LLC.
  7. ^ Рэй М. Меррилл (2010). Введение в эпидемиологию. Джонс и Бартлетт Обучение. п. 24. ISBN  978-0-7637-6622-1.
  8. ^ а б Меррил, Рэй М., доктор философии, магистр здравоохранения. (2010): Введение в эпидемиологию, Издание пятое. Глава 2: «Исторические события в эпидемиологии». Джонс и Бартлетт Паблишинг
  9. ^ «Меняющиеся концепции: предыстория эпидемиологии» (PDF). Дункан и партнеры. Получено 3 февраля 2008.
  10. ^ Джозеф, П. Байр (2012). Энциклопедия черной смерти. ABC-CLIO. п. 76. ISBN  978-1598842548. Получено 24 февраля 2019.
  11. ^ Гобинь, Сюй; Яньхуэй, Чен; Ляньхуа, Сюй (2018). Введение в китайскую культуру: история культуры, искусство, фестивали и ритуалы. Springer. п. 70. ISBN  978-9811081569. Получено 24 февраля 2019.
  12. ^ «SARS: клинические испытания лечения с использованием комбинации традиционной китайской медицины и западной медицины». Всемирная организация здоровья. Архивировано из оригинал 8 июня 2018 г.. Получено 24 февраля 2019.
  13. ^ Доктор Джон Сноу обвиняет загрязнение воды в эпидемии холеры, Дэвид Вачон Департамент эпидемлологии Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, Школа общественного здравоохранения, май и июнь 2005 г.
  14. ^ Джон Сноу, отец эпидемиологии NPR Talk of the Nation. 24 сентября 2004 г.
  15. ^ Важность снега. Гру Харлем Брундтланд, доктор медицины, магистр медицины, бывший генеральный директор Всемирной организации здравоохранения. Женева, Швейцария, Вашингтон, округ Колумбия, 28 октября 1998 г.
  16. ^ Доктор Джон Сноу. John Snow, Inc. и JSI Research & Training Institute, Inc.
  17. ^ Джонсон, Стивен, Карта-призрак: [история самой ужасной эпидемии Лондона - и того, как она изменила науку, города и современный мир], OCLC  1062993385, получено 16 сентября 2020
  18. ^ Кришна; Kr (май 2019). «Образовательное консультирование». Кришна.
  19. ^ Löf Garðarsdóttir; Лофтур Гуттормссон (25 августа 2009 г.). «Меры общественного здравоохранения против столбняка новорожденных на острове Вестманнаэйяр (Исландия) в XIX веке». История семьи. 14 (3): 266–79. Дои:10.1016 / j.hisfam.2009.08.004. S2CID  72505045.[требуется проверка ]
  20. ^ Статистики веков. К. К. Хейде, Юджин Сенет
  21. ^ Андерсон Грей МакКендрик В архиве 22 августа 2011 г. Wayback Machine
  22. ^ Статистические методы в эпидемиологии: Карл Пирсон, Рональд Росс, майор Гринвуд и Остин Брэдфорд Хилл, 1900–1945. Доверительный центр истории медицины в UCL, Лондон
  23. ^ «Истоки и раннее развитие исследования случай-контроль» (PDF). Архивировано из оригинал (PDF) 18 января 2017 г.. Получено 31 августа 2013.
  24. ^ Огино С., Фукс С.С., Джованнуччи Э. (2012). «Сколько молекулярных подтипов? Применение уникального принципа опухоли в персонализированной медицине». Эксперт Рев Мол Диаг. 12 (6): 621–28. Дои:10.1586 / erm.12.46. ЧВК  3492839. PMID  22845482.
  25. ^ Огино С., Лочхед П., Чан А.Т., Нишихара Р., Чо Э, Вольпин Б.М., Мейерхардт Дж. А., Мейснер А., Шернхаммер Е.С., Фукс К.С., Джованнуччи Э. (2013). «Молекулярная патологическая эпидемиология эпигенетики: развивающаяся интегративная наука для анализа окружающей среды, хозяина и болезней». Мод Pathol. 26 (4): 465–84. Дои:10.1038 / modpathol.2012.214. ЧВК  3637979. PMID  23307060.
  26. ^ Огино С., Кинг Э., Бек А. Х., Шерман М. Е., Милнер Д. А., Джованнуччи Э. (2012). «Междисциплинарное образование для интеграции патологии и эпидемиологии: на пути к молекулярной науке о здоровье и здоровье населения». Am J Epidemiol. 176 (8): 659–67. Дои:10.1093 / aje / kws226. ЧВК  3571252. PMID  22935517.
  27. ^ Огино С, Штампфер М (2010). «Факторы образа жизни и микросателлитная нестабильность при колоректальном раке: развивающаяся область молекулярной патологической эпидемиологии». J Natl Cancer Inst. 102 (6): 365–67. Дои:10.1093 / jnci / djq031. ЧВК  2841039. PMID  20208016.
  28. ^ Огино С., Чан А.Т., Фукс С.С., Джованнуччи Э. (2011). «Молекулярная патологическая эпидемиология колоректальной неоплазии: развивающаяся трансдисциплинарная и междисциплинарная область». Кишечник. 60 (3): 397–411. Дои:10.1136 / gut.2010.217182. ЧВК  3040598. PMID  21036793.
  29. ^ Поле AE, Камарго, Калифорния, Огино S (2013). «Достоинства подтипа ожирения: всем не подойдет один размер». JAMA. 310 (20): 2147–48. Дои:10.1001 / jama.2013.281501. PMID  24189835.
  30. ^ Куртин К., Слэттери М.Л., Самовиц В.С. (2011). «Метилирование CpG-острова при колоректальном раке: прошлое, настоящее и будущее». Патология Research International. 2011: 902674. Дои:10.4061/2011/902674. ЧВК  3090226. PMID  21559209.
  31. ^ Хьюз Л.А., Халид-де Баккер, Калифорния, Смитс К.М., ден Брандт, Пенсильвания, Джонкерс Д., Ахуджа Н, Герман Дж. Г., Вейенберг М.П., ​​ван Энгеланд М. (2012). "Фенотип метилирования острова CpG при колоректальном раке: прогресс и проблемы". Biochim Biophys Acta. 1825 (1): 77–85. Дои:10.1016 / j.bbcan.2011.10.005. PMID  22056543.
  32. ^ Ку С.С., Купер Д.Н., Ву М., Рукос Д.Х., Павитан И., Сунг Р., Якопетта Б. (2012). «Открытие генов в синдромах семейного рака путем секвенирования экзома: перспективы выявления семейного колоректального рака типа X». Мод Pathol. 25 (8): 1055–68. Дои:10.1038 / modpathol.2012.62. PMID  22522846.
  33. ^ Чиа В.К., Али Р., То ХК (2012). «Аспирин в качестве адъювантной терапии для парадигм, интерпретирующих колоректальный рак». Нат Рев Клин Онкол. 9 (10): 561–70. Дои:10.1038 / nrclinonc.2012.137. PMID  22910681. S2CID  7425809.
  34. ^ Spitz MR, Caporaso NE, Sellers TA (2012). «Интегративная эпидемиология рака - новое поколение». Рак Discov. 2 (12): 1087–90. Дои:10.1158 / 2159-8290.cd-12-0424. ЧВК  3531829. PMID  23230187.
  35. ^ Заиди Н., Лупиен Л., Куэммерле Н. Б., Кинлоу В. Б., Суиннен СП, Сманс К. (2013). «Липогенез и липолиз: пути, которые раковые клетки используют для приобретения жирных кислот». Прог Липид Res. 52 (4): 585–89. Дои:10.1016 / j.plipres.2013.08.005. ЧВК  4002264. PMID  24001676.
  36. ^ Икрамуддин С., Ливингстон Э. Х. (2013). «Новые взгляды на результаты бариатрической хирургии». JAMA. 310 (22): 2401–02. Дои:10.1001 / jama.2013.280927. PMID  24189645.
  37. ^ Литтл Дж., Аллен Дж. Э., Бабаян С. А., Мэтьюз К. Р., Колгрейв Н. (2012). «Использование эволюционной биологии для борьбы с инфекционными заболеваниями». Природа Медицина. 18 (2): 217–20. Дои:10,1038 / 2572 нм. ЧВК  3712261. PMID  22310693.
  38. ^ Pybus OG, Fraser C, Rambaut A (2013). «Эволюционная эпидемиология: подготовка к веку геномного изобилия». Фил Транс Р Соц Б. 368 (1614): 20120193. Дои:10.1098 / rstb.2012.0193. ЧВК  3678320. PMID  23382418.
  39. ^ Wiemken, Timothy L .; Келли, Роберт Р. (2020). "Машинное обучение в эпидемиологии и исследованиях результатов здравоохранения". Ежегодный обзор общественного здравоохранения. 41: 21–36. Дои:10.1146 / annurev-publhealth-040119-094437. PMID  31577910.
  40. ^ Би, Цифан; Гудман, Кэтрин Е .; Каминский, Джошуа; Лесслер, Джастин (2019). «Что такое машинное обучение? Учебник для эпидемиолога». Американский журнал эпидемиологии. 188 (12): 2222–2239. Дои:10.1093 / aje / kwz189. PMID  31509183.
  41. ^ а б c «Принципы эпидемиологии». Ключевые концепции общественного здравоохранения. Лондон: Sage UK, 2009. Справочное кредо. 1 августа 2011 г. Web. 30 сентября 2012 г.
  42. ^ Hennekens, Charles H .; Джули Э. Беринг (1987). Мэйрент, Шерри Л. (ред.). Эпидемиология в медицине. Липпинкотт, Уильямс и Уилкинс. ISBN  978-0-316-35636-7.
  43. ^ Ротман, Кеннет Дж. (1986). Современная эпидемиология. Бостон / Торонто: Little, Brown and Company. ISBN  978-0-316-75776-8.
  44. ^ а б c d е ж грамм час я j k Хилл, Остин Брэдфорд (1965). «Окружающая среда и болезнь: связь или причинно-следственная связь?». Труды Королевского медицинского общества. 58 (5): 295–300. Дои:10.1177/003591576505800503. ЧВК  1898525. PMID  14283879.
  45. ^ Филлипс, Карл В .; Карен Дж. Гудман (октябрь 2004 г.). «Пропущенные уроки сэра Остина Брэдфорд Хилла». Эпидемиологические перспективы и инновации. 1 (3): 3. Дои:10.1186/1742-5573-1-3. ЧВК  524370. PMID  15507128.
  46. ^ Грин, Майкл Д .; Д. Михал Фридман и Леон Гордис. Справочное руководство по эпидемиологии (PDF). Федеральный судебный центр. Архивировано из оригинал (PDF) 27 февраля 2008 г.. Получено 3 февраля 2008.
  47. ^ Нил Майбург; Дебра Джексон. «Измерение здоровья и болезней I: Введение в эпидемиологию». Архивировано из оригинал 1 августа 2011 г.. Получено 16 декабря 2011.
  48. ^ Сметанин, П .; П. Кобак (октябрь 2005 г.). Междисциплинарное управление рисками рака: жизнь в Канаде и экономические последствия. 1-й Международный конгресс по борьбе с раком (PDF).
  49. ^ Сметанин, П .; П. Кобак (июль 2006 г.). Система управления рисками для борьбы с раком на уровне населения. Конференция Международного союза борьбы с раком. Архивировано из оригинал (PDF) 2 февраля 2014 г.
  50. ^ Сметанин, П .; П. Кобак (июль 2005 г.). Избранные последствия рака легкого для жизни и экономического прогноза в Канаде. 11-я Всемирная конференция по раку легких. Архивировано из оригинал (PDF) 2 февраля 2014 г.
  51. ^ ВОЗ, «Медицинские темы: эпидемиология». Доступ: 30 октября 2017 г.
  52. ^ Микель Порта. Словарь эпидемиологии. http://global.oup.com/academic/product/a-dictionary-of-epidemiology-9780199976737?cc=us&lang=en 6-е издание, Нью-Йорк, 2014 Oxford University Press ISBN  978-0-19-997673-7 Доступ: 30 октября 2017 г.
  53. ^ Prudhon, C & Spiegel, P. "Обзор методологии и анализа исследований питания и смертности, проведенных в чрезвычайных гуманитарных ситуациях с октября 1993 года по апрель 2004 года" Новые темы в эпидемиологии 2007, 4:10. http://www.ete-online.com/content/4/1/10 Доступ: 30 октября 2017 г.
  54. ^ Робертс, Б. и др. «Новый метод оценки смертности в условиях кризиса и ограниченных ресурсов: валидационное исследование». Международный журнал эпидемиологии 2010; 39: 1584–96. Доступ: 30 октября 2017 г.
  55. ^ а б Ioannidis, J.P.A .; Tarone, R .; Маклафлин, Дж. К. (2011). «Отношение ложноположительных к ложноотрицательным результатам в эпидемиологических исследованиях». Эпидемиология. 22 (4): 450–56. Дои:10.1097 / EDE.0b013e31821b506e. PMID  21490505. S2CID  42756884.
  56. ^ а б Эрнан, М. А .; Hernández-Díaz, S .; Робинс, Дж. М. (2004). «Структурный подход к смещению отбора». Эпидемиология. 15 (5): 615–25. Дои:10.1097 / 01.ede.0000135174.63482.43. PMID  15308962. S2CID  1373077.
  57. ^ а б [1] В архиве 29 августа 2017 г. Wayback Machine 24
  58. ^ а б Ротман, К. (2002). Эпидемиология: введение. Оксфорд: Oxford University Press. ISBN  978-0195135541.
  59. ^ а б c Гренландия S, Моргенштерн Х (2001). «Сомнения в исследованиях в области здравоохранения». Анну. Преподобный общественное здравоохранение. 22: 189–212. Дои:10.1146 / annurev.publhealth.22.1.189. PMID  11274518. S2CID  4647751.
  60. ^ «Исследования общественного здравоохранения». Исследования общественного здравоохранения в Johns Hopkins. Получено 13 апреля 2017.
  61. ^ Хиро, Брайан. «Спросите эксперта: эпидемиология COVID-19». SCUSM. Получено 11 июн 2020.
  62. ^ Сангер-Кац, Марго (8 июня 2020 г.). «Когда 511 эпидемиологов будут снова летать, обниматься и заниматься 18 другими повседневными делами». Нью-Йорк Таймс. Получено 12 июн 2020.

Источники

  • Клейтон, Дэвид и Майкл Хиллз (1993) Статистические модели в эпидемиологии Издательство Оксфордского университета. ISBN  0-19-852221-5
  • Микель Порта, редактор (2014) «Эпидемиологический словарь», 6-е изд., Нью-Йорк: Oxford University Press. [2]
  • Морабия, Альфредо, редактор. (2004) История эпидемиологических методов и концепций. Базель, Birkhauser Verlag. Часть I. [3] [4]
  • Сметанин П., Кобак П., Мойер С., Малей О. (2005). «Управление рисками программ исследований в области борьбы против табака» Всемирная конференция по табаку ИЛИ Конференция по здоровью, 12–15 июля 2006 г., Вашингтон, округ Колумбия.
  • Szklo M, Nieto FJ (2002). «Эпидемиология: помимо основ», Aspen Publishers.
  • Робертсон LS (2015). Эпидемиология травм: четвертое издание. Бесплатно онлайн на nanlee.net
  • Ротман К., Сандер Гренландия, Лэш Т., редакторы (2008). «Современная эпидемиология», 3-е издание, Lippincott Williams & Wilkins. ISBN  0-7817-5564-6, 978-0-7817-5564-1
  • Олсен Дж., Кристенсен К., Мюррей Дж., Экбом А. Введение в эпидемиологию для медицинских работников. Нью-Йорк: Springer Science + Business Media; 2010 г. ISBN  978-1-4419-1497-2

внешняя ссылка

Библиотечные ресурсы о
эпидемиология