Igiene. Dott. Pamela Di Giovanni. Definizione

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1 Igiene Dott. Pamela Di Giovanni Definizione Disciplina medica che ha come obiettivo la tutela e la promozione della salute umana, intendendo per salute umana un completo stato di benessere psichico, fisico e sociale e non solamente un assenza di malattie o di menomazioni (O.M.S.) 1

2 Modalità operative a) Individuazione e potenziamento di tutti i possibili fattori positivi di benessere, conferendo cioè all organismo umano il massimo livello di resistenza nei confronti delle noxae patogene con le quali può venire in contatto b) Evidenziazione e correzione di tutti i fattori causali delle malattie e valutazione del loro meccanismo d azione e dei fattori e/o condizioni che ne ostacolano o ne favoriscono la diffusione Epidemiologia 2

3 Definizione Disciplina che si occupa dello studio delle malattie e dei fenomeni ad essi connessi attraverso l osservazione della distribuzione e dell andamento delle patologie nella popolazione allo scopo di individuare i determinanti che possono indurre l insorgenza delle patologie e condizionarne la diffusione Epidemiologia tradizionale Epidemiologia delle malattie infettive Epidemiologia delle malattie cronico-degenerative Epidemiologia clinica (sperimentazioni cliniche) Nuove aree di applicazione Epidemiologia dei servizi sanitari Epidemiologia molecolare Farmacoepidemiologia Farmacogenomica 3

4 Ambiti di applicazione dell epidemiologia Studio dei fenomeni epidemici Storia naturale delle malattie Identificazione dei fattori di rischio e di quelli protettivi Valutazione degli interventi sanitari preventivi, diagnostici e terapeutici Indicazioni per la definizione delle priorità in sanità pubblica Determinazione di parametri per la valutazione di efficacia, efficienza e qualità dei servizi sanitari Valutazioni tecniche per la soluzione di problemi legali Misure di Frequenza 4

5 Prevalenza Incidenza Incidenza cumulativa Tasso di incidenza Follow-up di 4 anni di una coorte di soggetti affetti da una patologia cronica (X = inizio) e morte ( ) Anni (calendar year) 5

6 Prevalenza (P) E il rapporto tra numero di casi e numero dei componenti la popolazione desiderata in un determinato istante P = N di casi esistenti di malattia ad un dato istante Popolazione totale Stima la gravità della patologia Utile per la programmazione sanitaria Dipende dall incidenza e durata della malattia E una proporzione e perciò può assumere valori da 0 ad PERIODO 0.5 anni 1.0 anni 2.5 anni 4.0 anni PREVALENZA 0/7 1/8 3/6 4/6 Anni 6

7 Incidenza Cumulativa (IC) Probabilità (rischio) di sviluppare la malattia in uno specifico periodo di tempo t Assume Follow-up completo E una proporzione perciò può assumere valori da 0 ad 1 Deve riferirsi ad uno specifico periodo di tempo Definito da: IC = N di persone che ammalano tra il t 0 e t 1 N di persone non malate all inizio del periodo t PERIODO 0.5 anni 1.0 anni 1.5 anni 2.0 anni IC 0/10 1/10?? Anni 7

8 Se il periodo di Follow-up è incompleto tra t 0 -t 1 l incidenza può essere calcolata attraverso: Tasso di incidenza Tasso di Incidenza Misura dell occorrenza di una patologia tra i soggetti suscettibili Non assume un Follow-up completo Considera la variabile tempo Definito da: I = N di nuovi casi di malattia nel tempo t Totale dei periodi di osservazione (tempo-persona) Persona-tempo = somma dei tempi di esposizione di ogni individuo fino alla comparsa dell evento, morte o perdita dal Follow-up 8

9 Soggetto Persona-tempo Soggetto Persona-tempo anni-persona anni-persona anni-persona anni-persona anni-persona anni-persona anni-persona anni-persona anni-persona anni-persona I = N di nuovi casi di malattia nel tempo t Totale dei periodi di osservazione (tempo-persona) Totale tempo-persona = anni-persona I = 5 casi anni-persona = 0.27 anno 27/100 anni-persona 9

10 Il tasso di incidenza è spesso preferibile all incidenza cumulativa anche quando il Follow-up è completo se il periodo di Follow-up è lungo Consideriamo due coorti statiche con la stessa incidenza cumulativa al tempo = 4 Gruppo A IC a tempo 4 = 4/9 10

11 Gruppo B IC a tempo 4 = 4/9 Gruppo A I = 4/33.5 Pt = 0.12/Pt 11

12 Gruppo B I = 4/23 Pt = 0.17/Pt Nonostante che l incidenza cumulativa ( rischio ) della patologia a tempo 4 sia la stessa per i gruppi A e B, i grafici dimostrano chiaramente che gli individui appartenenti al gruppo B ammalano prima di quelli appartenenti al gruppo A Questo è evidenziato sia dalla differenza fra i tassi di incidenza dei due gruppi, I (A) = 0.12/ unità tempo-persona I (B) = 0.17/ unità tempo-persona sia dalle rispettive curve di sopravvivenza 12

13 Curve di sopravvivenza per i gruppi A e B con stessa IC della patologia a tempo 4 ma con diversa I Proporzione di sopravviventi senza patologia B A Appartenere al gruppo A è chiaramente preferibile Relazione tra Incidenza e Prevalenza P= I x D Patologia rara Dinamica di popolazione in stato stazionario 13

14 Relazione tra Incidenza e Prevalenza Se l incidenza di una malattia è bassa ma i malati presentano la condizione per un lungo periodo di tempo, la percentuale di malati nella popolazione ad un preciso istante è alta Al contrario, se l incidenza è alta ma la durata della malattia è breve (guarigione o morte), la prevalenza è bassa Esempio Incidenza dell AIDS alta ma prevalenza bassa per alta mortalità Misure di Associazione 14

15 Per associazione si intende il grado di dipendenza statistica tra due o più eventi La presenza di associazione di per sé non implica una relazione causale, cioè che uno degli eventi sia causa o favorisca l insorgenza dell altro Una associazione si definisce causale se al cambiamento della frequenza o della qualità di un esposizione consegue una variazione nella frequenza della malattia o dell esito d interesse Tipi di associazione Ci sono quattro tipi di associazione che possono essere osservati in uno studio: 1. Assenza di associazione 2. Falsa associazione (spuria) a. Variabilità campionaria (errore random) b. Errore sistematico (bias) 3. Indiretta (fattori di confondimento) 4. Causale (diretta o vera) 15

16 Misure di associazione Due misure di frequenza possono essere confrontate e combinate in un unico parametro riassuntivo che consente di stimare l'associazione tra esposizione e rischio di sviluppare una patologia Le misure di associazione più frequentemente utilizzate in epidemiologia sono Rischio Relativo Rischio Attribuibile Odds Ratio Presentazione dei dati I dati vengono presentati tramite l utilizzo della Tabella 2x2 o tabella di contingenza La tabella contiene 2 righe e 2 colonne Le righe corrispondono ai due stati di esposizione (esposto, non esposto). Le colonne corrispondono ai due stati di malattia (malato, non malato). 16

17 Presentazione dei dati Esposizione Malattia Presente Assente Totale Presente a b a+b Assente c d c+d Totale a+c b+d a+b+c+d La tabella così strutturata contiene 4 celle, identificate rispettivamente con i codici a, b, c, d, ciascuno dei quali rappresenta il numero di soggetti che presentano una specifica combinazione in termini di esposizione e malattia a = numero di soggetti esposti che hanno la malattia b = numero di soggetti esposti che non hanno la malattia c = numero di soggetti non esposti che hanno la malattia d = numero di soggetti non esposti che non hanno la malattia 17

18 La tabella presenta anche i totali di riga e di colonna Totali di riga a + b = numero complessivo di soggetti esposti c + d = numero complessivo di soggetti non esposti Totali di colonna a + c = numero complessivo di soggetti malati b + d = numero complessivo di soggetti non malati Totale generale a + b + c + d = numero complessivo di soggetti arruolati nello studio (ed inclusi nell analisi) Esposizione Malattia Presente Assente Totale Presente a --- PY 1 Assente c --- PY 0 Totale a+c PY 1 + PY 0 18

19 Le righe corrispondono ai due stati di esposizione (esposto, non esposto). Le colonne corrispondono ai due stati di malattia (malato, non malato). La tabella contiene 2 celle, identificate rispettivamente con i codici a, c. a = numero di soggetti esposti che hanno sviluppato la malattia durante il follow-up c = numero di soggetti non esposti che hanno sviluppato la malattia durante il follow-up La tabella presenta anche i totali di riga e di colonna Totali di riga PY 1 = numero totale di unità (es. anni-persona) di tempo-persona di follow-up per i soggetti esposti PY 0 = numero totale di unità (es. anni-persona) di tempo-persona di follow-up per i soggetti non esposti Totali di colonna a + c = numero complessivo di soggetti che hanno sviluppato la malattia durante il follow-up PY 1 + PY 0 = numero totale di unità (es. anni-persona) di tempo-persona di follow-up per l intera coorte 19

20 La tabella 2 x 2 può essere ulteriormente ampliata per riflettere livelli di esposizione (o di malattia) addizionali. Si parla in questo caso di tabella r x c r = numero di righe c = numero di colonne Rischio Relativo (RR) Esprime l importanza di un associazione tra l esposizione ed un evento Indica la probabilità di sviluppare un evento tra gli esposti rispetto ai non esposti E il rapporto tra incidenza dell evento tra gli esposti (I e ) e incidenza dell evento tra i non esposti (I 0 ) Incidenza cumulativa RR = I e I 0 = a/(a+b) c/(c+d) Tasso di incidenza RR = I e a/py 1 = I 0 c/py 0 20

21 Esempio Associazione tra malattia coronarica ed uso di ormoni in post-menopausa Uso di CO Malattia coronarica Presente Assente P-Y Si ,7 No ,5 Totale ,2 Utilizzando i dati dell Esempio RR = I e a/py 1 = = 30/54.308,7 I 0 c/py 0 60/51.477,5 = 5,5/10.000pyrs 11,7/10.000pyrs = 0,47 Le donne che in post-menopausa fanno uso di ormoni sostitutivi presentano un rischio di malattia coronarica pari alla metà di quello delle donne in post-menopausa che non fanno uso di ormoni sostitutivi 21

22 Odds Ratio (OR) Quando non è possibile calcolare (studio caso-controllo) il tasso di incidenza, il rischio relativo può essere stimato mediante l OR L OR è uguale al rapporto tra probabilità dell esposizione tra i casi e probabilità dell esposizione tra i controlli a/c = probabilità dell esposizione tra i casi b/d = probabilità dell esposizione tra i controlli OR = a/c b/d = ad bc Esempio Associazione tra infarto miocardico ed uso di contraccettivi orali Uso di CO Infarto miocardico Presente Assente Totale Si No Totale

23 Utilizzando i dati dell Esempio OR = 23/ / x 2816 = 304 x 133 = 1,6 Le donne che fanno uso di CO presentano un rischio di infarto miocardico pari a 1,6 volte quello delle donne che non fanno uso di CO Quando le categorie di esposizione sono più di due, i diversi livelli di esposizione si confrontano con la categoria dei non esposti (gruppo di confronto) Il Rischio Relativo e l Odds Ratio possono assumere valori che vanno da 0 a Rischio Relativo Odds Ratio > 1 = 1 < 1 23

24 Un rischio relativo (RR o OR) uguale a 1 indica che: l incidenza dell evento tra gli esposti è uguale all incidenza dell evento tra i non esposti. Non c è associazione tra esposizione ed evento Un rischio relativo (RR o OR) superiore a 1 indica che: l incidenza dell evento tra gli esposti è maggiore dell incidenza dell evento tra i non esposti. C è un associazione positiva tra evento e malattia (ossia un aumento di rischio tra gli esposti) Un rischio relativo (RR o OR) inferiore a 1 indica che: l incidenza di malattia tra gli esposti è minore dell incidenza dell evento tra i non esposti. C è un associazione negativa tra esposizione ed evento (ossia una diminuzione di rischio tra gli esposti) Rischio Attribuibile 1) Rischio attribuibile tra gli esposti (RA) Il rischio attribuibile tra gli esposti è dato dalla differenza tra incidenza negli esposti ed incidenza nei non esposti RA = I e - I 0 Il rischio attribuibile tra gli esposti indica il numero di casi tra gli esposti che sono da attribuire all esposizione e quindi il numero di casi tra gli esposti che potrebbe essere evitato se si eliminasse l esposizione 24

25 2) Rischio attribuibile tra gli esposti percentuale ( RA%) Il rischio attribuibile tra gli esposti percentuale è dato dalla differenza tra incidenza negli esposti ed incidenza nei non esposti diviso per l incidenza negli esposti RA% = I e -I 0 I e x 100 Il rischio attribuibile percentuale tra gli esposti indica la proporzione di casi tra gli esposti da attribuire all esposizione Esempio Mortalità Ca polmone Fumo Si No Totale P-Y Attuali fumatori Tutti gli altri Totale

26 Utilizzando i dati dell esempio / ,9 / 10000pyrs RR = = = 3, / ,2 / 10000pyrs RA = ( 1116 / ) - ( 426 / ) = = 15,9 / 10000pyrs - 4,9 / 10000pyrs = 11,7/ 10000pyrs 15,9/ 10000pyrs - 4,2/ 10000pyrs RA % = x 100 = 73,6% 15,9 / 10000pyrs 3) Rischio attribuibile nella popolazione (RAP) Il rischio attribuibile nella popolazione è dato dalla differenza tra incidenza nella popolazione ed incidenza nei non esposti RAP = I T - I 0 Il rischio attribuibile nella popolazione indica il numero di casi di malattia che si verificano nella popolazione da attribuire all esposizione e quindi, il numero di casi che potrebbe essere evitato se si eliminasse l esposizione 26

27 4) Rischio attribuibile percentuale nella popolazione (RAP%) Il rischio attribuibile percentuale nella popolazione è dato dalla differenza tra l incidenza nella popolazione ed incidenza nei non esposti diviso per l incidenza nella popolazione RAP% = I T -I 0 I T x 100 Il rischio attribuibile percentuale tra gli esposti indica la proporzione di casi nella popolazione da attribuire all esposizione 27