역학법

Epidemiological method

역학 연구는 히포크라테스, 셈멜바이스, 존 스노우 시대부터 상당히 성숙했다. 역학 데이터를 수집하고 분석하는 기법은 모니터링되는 질병의 유형에 따라 다르지만 각 연구에는 매우 중요한 유사성이 있을 것이다.[1]

역학 연구의 프로세스 개요

  1. 문제가 존재하는지 확인
    • 모든 역학 연구는 비용이 많이 들고 힘든 일이다. 어떤 연구가 시작되기 전에, 연구의 중요성에 대한 사례가 만들어져야 한다.
  2. 이벤트의 동질성 확인
    • 이질적인 사건에서 도출된 어떤 결론도 의심스러울 것이다. 그 병의 모든 사건이나 발생은 그 병의 참된 경우여야 한다.
  3. 모든 이벤트 수집
    • 가능한 위험 요소를 많이 검사하기 위해서는 각 이벤트에 대한 정보를 최대한 많이 수집하는 것이 중요하다. 이벤트는 다양한 역학 연구 방법 또는 검문소 또는 병원 기록에서 수집할 수 있다.
    • 그 사건은 발생률과 유병률로 특징지어질 수 있다.
    • 흔히 단일 질병 실체의 발생을 사건으로 설정한다.
    • 주어진 질병의 본질적인 이질적인 특성(즉, 고유한[2] 질병 원리)을 감안할 때, 단일 질병 실체는 질병 하위 유형으로 취급될 수 있다.[3] 이 프레임워크는 MPE(분자 병리학 역학)의 학제간 분야에서 개념화가 잘 되어 있다.[4][5]
  4. 역학 요인에 대한 이벤트를 특성화
    1. 소인 요인
      • 질병에 걸릴 가능성을 높이는 비환경적 요인. 유전적 역사, 나이, 성별이 그 예다.
    2. 요인 활성화/비활성화
      • 질병 발생 가능성을 증가시키거나 감소시키는 환경과 관련된 요인. 운동과 좋은 식단은 불능화 요인의 예다. 면역력 약화와 영양부족이 활성화 요인의 예다.
    3. 강수인자
      • 이 인자는 노출의 원인을 식별한다는 점에서 가장 중요하다. 그것은 세균, 독소 또는 유전자일 수 있다.
    4. 보강계수
      • 이것들은 질병에 걸릴 가능성을 증가시키는 요인들이다. 반복 노출 또는 과도한 환경 스트레스를 포함할 수 있다.
  5. 패턴 및 트렌드 찾기
    • 여기에서는 질병에 걸리기 위한 주요 위험 요인을 확인할 수 있는 사례에서 유사점을 찾는다. 전염병 곡선은 그러한 위험 요인을 식별하기 위해 사용될 수 있다.
  6. 가설을 공식화
    • 이 경우에서 추세가 관찰된 경우, 연구자는 잠재적인 질병 유발 물질과 질병 사이의 관계의 특성에 대해 추정할 수 있다.
  7. 가설 검정
    • 역학 연구는 실험실에서 거의 수행될 수 없기 때문에, 그 결과는 종종 사례의 통제할 수 없는 변동에 의해 오염된다. 이것은 종종 결과를 해석하기 어렵게 만든다. 두 가지 방법은 병을 유발하는 작용제와 질병 사이의 관계의 강도를 평가하기 위해 진화했다.
    • 코흐의 견본은 역학 관계를 위해 개발된 첫 번째 기준이었다. 전염성이 강한 박테리아와 독소에만 효과가 있기 때문에 이 방법은 대체로 유리하지 않다.
    • 브래드포드-힐 기준은 역학 관계에 대한 현재의 기준이다. 관계는 기준의 전부, 일부 또는 전혀 충족되지 않을 수 있지만 여전히 진실일 수 있다.
  8. 결과를 게시하십시오.[6]

방안

역학학자들은 요율을 사용하는 것으로 유명하다. 각각의 조치는 전염성, 잠복기, 지속시간, 사망률에 대한 귀중한 정보를 제공하는 질병의 특성을 나타내는 역할을 한다.

발생대책

  1. 발생 측정값
    1. 사례 정의를 사용하여 포함된 사례가 정의된 경우 발생률
    2. 위험률
    3. 누적발생률
  2. 유병률 측정
    1. 포인트 유병률
    2. 기간유병률

연관성 측도

  1. 상대측량
    1. 위험비율
    2. 요율비
    3. 오즈비
    4. 위험비
  2. 절대 측정
    1. 절대위험감소
    2. 귀책위험
      1. 노출 위험
      2. 귀속 위험 비율
      3. 레빈의 귀책 위험

기타조치

  1. 바이러스성 및 감염성
  2. 사망률과 질병률
  3. 사례 치사율
  4. 민감도(테스트) 및 특수성(테스트)

제한 사항

역학(및 기타 관찰) 연구는 일반적으로 인과관계보다는 피폭과 결과 사이의 연관성을 강조한다. 일부에서는 이를 관찰 연구의 한계로 간주하지만, 인과관계의 역학 모델(예: 브래드포드 힐 기준)[7]은 연관성이 실제로 인과관계인지를 판단하기 전에 증거의 전부가 필요하다고 주장한다.[8] 게다가, 많은 연구 질문들은 윤리와 연구 타당성에 대한 우려 때문에 실험 환경에서 연구하기가 불가능하다. 예를 들어, 담배 연기와 폐암 사이의 연관성은 주로 관찰 연구를 통해 밝혀졌지만, 연구 윤리는 이미 흡연이 잠재적인 건강 위협으로 확인되면 담배 연기에 대한 무작위 실험을 하는 것을 확실히 금지할 것이다.

참고 항목

참조

  1. ^ 미켈 포르타 (2014) 역학 사전, 뉴욕 6부: 옥스퍼드 대학 출판부. ISBN9780199976737.
  2. ^ Ogino S, Lochhead P, Chan AT, Nishihara R, Cho E, Wolpin BM, Meyerhardt JA, Meissner A, Schernhammer ES, Fuchs CS, Giovannucci E (April 2013). "Molecular pathological epidemiology of epigenetics: emerging integrative science to analyze environment, host, and disease". Modern Pathology. 26 (4): 465–84. doi:10.1038/modpathol.2012.214. PMC 3637979. PMID 23307060.
  3. ^ Begg CB (August 2011). "A strategy for distinguishing optimal cancer subtypes". International Journal of Cancer. 129 (4): 931–7. doi:10.1002/ijc.25714. PMC 3043163. PMID 20949563.
  4. ^ Ogino S, Stampfer M (March 2010). "Lifestyle factors and microsatellite instability in colorectal cancer: the evolving field of molecular pathological epidemiology". Journal of the National Cancer Institute. 102 (6): 365–7. doi:10.1093/jnci/djq031. PMC 2841039. PMID 20208016.
  5. ^ Ogino S, Chan AT, Fuchs CS, Giovannucci E (March 2011). "Molecular pathological epidemiology of colorectal neoplasia: an emerging transdisciplinary and interdisciplinary field". Gut. 60 (3): 397–411. doi:10.1136/gut.2010.217182. PMC 3040598. PMID 21036793.
  6. ^ Austin DF, Werner SB (1982). Epidemiology for the health sciences: a primer on epidemiologic concepts and their uses (7th ed.). Springfield, Ill.: Charles C. Thomas. ISBN 978-0-398-02949-4.
  7. ^ Fedak KM, Bernal A, Capshaw ZA, Gross S (2015-09-30). "Applying the Bradford Hill criteria in the 21st century: how data integration has changed causal inference in molecular epidemiology". Emerging Themes in Epidemiology. 12: 14. doi:10.1186/s12982-015-0037-4. PMC 4589117. PMID 26425136.
  8. ^ "Causal Inference". Boston University School of Public Health. Retrieved 2018-04-01.

외부 링크