Клиническая эпидемиология и основы доказательной медицины под ред. проф. Н.И. Брико

ГЛАВА 2. Методические основы клинической эпидемиологии

30

Показатели превалентности

Термин «показатель превалентности» происходит от английского «prevalence rate» (prevalent – распространенный). Переводится и как показатель распространенности, и как показатель болезне нности, и как показатель пораженности. Следует также учитывать, что термин «пораженность» в отечественной литературе применяется для обозначения показателя, аналогичного английскому «attack rate», отражающего кумулятивную (накопленную) инцидентность в группе лиц в период эпидемии. Чтобы облегчить прочтение и понимание эпидемиологических данных, предпочтительней показатель «prevalence rate» именовать показателем превалентности. Вместе с тем, учитывая, что «prevalence» переводится как «распространенность», допустим и термин «показатель распространенности». Распространенный значит часто встречающийся, отсюда термин «распространенность» в эпидемиологическом смысле означает оценку встречаемости среди населения данной болезни в определенное время. При этом измерение распространенности предусматривает учет всех зарегистрированных случаев болезни независимо от даты их возникновения, выздоровления или смерти.

Необходимость измерения заболеваемости с помощью этого показателя определяется желанием оценить встречаемость (распространенность) данной болезни среди определенного населения в данный момент времени (чаще всего день) или за более продолжительный период (неделя, месяц, год).

Показатель превалентности на момент времени называют показателем превалентности момента (PRM), а за определенный период времени – показателем превалентности периода, или PRP. Различия между двумя разновидностями показателя превалентности показаны на рис 1.

При расчете показателя превалентности:

«явление» – это все случаи болезни, независимо от времени возникновения; «среда» – группа населения (так же, как и при показателе инцидентности), среди

которого зарегистрированы случаи заболевания. Формула расчета:

гдеА – всезарегистрированные, вновьвыявленныеивыявленныеранееслучаиболезни в группе риска на данный момент (для PRM) или период (для PRP) времени на данной территории;

N – численность группы риска в данный момент (для PRM) или период (для PRP); R – размерность, та же, что и для остальных интенсивных показателей.

Как следует из формулы, числитель PR момента составляет число всех случаев болезни, выявленных в обществе на данный момент времени, независимо от даты возникновения болезни. В числителе PR периода – численность всех лиц, имеющих заболевание в течение определенного периода времени, то есть учитываются все случаи болезни, если они уже были на начало периода, возникли или закончились выздоровлением или смертью в любой день до конца периода. Таким образом, показатель превалентности отличается от показателя инцидентности только числителем. Размерность показателя заболеваемости может быть любой.

Рисунок 1. Даты возникновения, выздоровления и смерти от болезни X в группе риска из 50 человек за период с 1 мая по 30 июля 2017 г.

По данным рис. 1 можно рассчитать следующие показатели:

PRM:

ГЛАВА 2. Методические основы клинической эпидемиологии

31

ГЛАВА 2. Методические основы клинической эпидемиологии

32

Показатель превалентности отражает:

•частоту всех зарегистрированных, новых и выявленных ранее случаев болезни в определенной группе населения на данный момент или за данный промежуток времени;

•средний риск (вероятность) быть больным для каждого лица, относящегося к определенной группе населения, на данный момент или за данный промежуток времени.

Пример. На конец 2015 г. под диспансерным наблюдением в онкологических организациях Москвы состояли 274 225 человек. Численность населения Москвы составляла 12 197 000 человек. Показатель превалентности (распространенности) онкологических заболеваний для всего населения г. Москвы в 2015 г.:

274225

PRP = 12197000 ×100000 =2248,30/0000.

Вданном случае риск (вероятность) того, что житель Москвы болен онкологическим заболеванием удобнее выразить на 1000 человек (22,50/00) или даже на 100 человек – 2,25%.

Как и любые величины заболеваемости, показатель превалентности отражает влияние на него объективных и субъективных факторов. Так, в приведенном выше примере, его величина будет зависеть от охвата онкологических больных диспансерным наблюдением. Среди объективных факторов следует выделить продолжительность болезни, которая влияет на величину показателя превалентности, никак не сказываясь на величине инцидентности. Чем больше время заболевания, тем больше показатель превалентности по сравнению с показателем инцидентности и, напротив, чем быстрее случаи болезни заканчиваются выздоровлением или смертью, тем меньше превалентность отличается от инцидентности.

Всвою очередь продолжительность болезни зависит:

•от особенностей клинического течения данной болезни у лиц из определенных групп (с учетом пола, возраста, национальности);

•качества и эффективности оказания медицинской помощи населению (ее доступность, качество лечения).

Превалентность и инцидентность в значительной мере могут зависеть от миграции

населения: состояния здоровья и количества прибывающих и убывающих лиц. Если, например, среди приезжающих преобладают люди, восприимчивые к данному заболеванию, то это может увеличить риск инцидентности и, как следствие, превалентности. Если среди прибывающих (убывающих) есть больные (чаще это хронические формы болезни), то это не изменит показателя инцидентности, но увеличит или уменьшит показатель превалентности.

Следовательно, показатель превалентности меньше, чем показатель инцидентности, пригоден для выявления причин возникновения болезни. Однако он крайне важен для определения потребности населения в медицинской помощи, это необходимо для организации и планирования работы системы здравоохранения.

Показатель превалентности особенно важен для оценки распространенности болезней:

•начало которых установить трудно;

•медленно развивающихся;

•начинающихся хотя и остро, но с затяжным, хроническим течением, рецидивами и осложнениями.

При таких болезнях различие показателей превалентности, например в разных стра-

Показатель превалентности применяют не только для измерения распространенности болезни, но и для оценки распространенности какого-либо симптома, признака болезни. В этом случае в числителе (А) будет численность лиц, имеющих в данное время соответствующий признак.

Оценка превалентности признака важна в тех случаях, когда выявить дос таточно специфичные признаки болезни легче, чем поставить точный диагноз. Например, результаты измерения частоты спленомегалии (легко диагностируемый симптом малярии) используют для заключения о распространенности малярии на различных территориях и их классификации по степени риска заболеть малярией.

Показатели инцидентности и превалентности наиболее распространенные, но не единственные интенсивные показатели, используемые в эпидемиологических исследованиях.

Показатель плотности инцидентности

Плотность инцидентности (incidence density) измеряет частоту возникновения новых случаев заболевания (А), возникших за определенный период времени (период наблюдения), с учетом суммарного времени воздействия факторов риска на всех членов группы риска, измеряемого в единицах «человек – время» (рersontime):

D = pTA xR

где А – выявленные случаи болезни (исхода) в группе риска за период наблюдения; рТ – суммарное количество времени риска за период наблюдения;

R – размерность, та же, что и для остальных интенсивных показателей.

Если за период исследования у наблюдаемого лица не возникло болезни (не развился исход), то он «вкладывает» для расчета рТ весь период своего наблюдения. Если же наблюдаемый заболел, то учитывается лишь время до заболевания.

Предположим, в исследование было включено 10 здоровых людей, за которыми вели наблюдение 3 года. У 5 из них заболевание не возникло. Вклад каждого из них в общее время риска – 3 года, а суммарно они дают 3 х 5 = 15 человеко-лет. У двух участников заболевание развилось через год, их вклад –

2 человеко-года, еще 3 человека заболели через 2 года после начала исследования – 3 х 2 = 6 человеко-лет. Всего за период наблюдения накопилось 2 + 6 + 15 = 23 челове- ко-года. Показатель плотности инцидентности составит

5

ID = 23 х 100 = 21,7 случаев на 100 человеко-лет.

Вариантом показателя плотности инцидентности являются стратифицированные показатели инцидентности (СПИ). Их применяют в случае продленной экспозиции (воздействия) для оценки риска возникновения заболеваний с учетом разной силы действия (разная длительность воздействия) факторов риска. В частности, стратифицированные показатели используют при эпидемиологическом наблюдении за инфекциями, связанными с оказанием медицинской помощи. Например, для оценки риска развития катетер-ассоциированных инфекций кровотока (КАИК) рассчитывается показатель инцидентности на 1000 катетеро-дней как:

Число новых случаев КАИК в отчетный период времени

СПИ = Число катетеро-дней всех пациентов с ЦВК в этот же период x 1000

ГЛАВА 2. Методические основы клинической эпидемиологии

33

ГЛАВА 2. Методические основы клинической эпидемиологии

34

Экстенсивные показатели

Экстенсивные показатели, или показатели структуры (внутреннего строения, устройства) изучаемого явления, оценивают величину какой-либо структурной части по отношению ко всему явлению. Измеренные части явления называют долями или удельными весами, оценивающими вклад каждой части в общее явление.

В общем виде могут быть представлены как отношение:

ЧАСТЬ_ЯВЛЕНИЯ ЯВЛЕНИЕ

В нашем случае:

«явление» – это абсолютное число заболевших или больных (А всего); «часть явления» – количество больных, относящихся к какой-либо группе населения

(А части), например количество заболевших мужчин. Размерность экстенсивных показателей (долей, удельных весов, вкладов) чаще всего выражают в процентах, принимая целое, соответственно, за 100.

При изучении структуры заболеваемости общая формула расчета:

А части

P = А всего x R,

где Р – экстенсивный показатель, оценивающий удельный вес какой-либо структурной части заболеваемости (заболевших) в известном суммарном числе заболевших;

Ачасти – число случаев болезни, относящееся к какой-либо структурной части заболевших (группе больных);

Авсего (основание показателя) – число случаев болезни, отражающее всю существующую в пределах данной структуры заболеваемость, то есть суммарное число больных во всех группах, составляющих данную структуру;

R – размерность показателя, как правило, 100 (%).

При изучении структуры заболеваемости применяют различные группировочные признаки, позволяющие делить всех больных на группы (структурные части) и создавать таким образом различные структурные распределения определенного, часто одного и того же суммарного числа больных. Ниже приведены некоторые примеры различных структурных распределений. Так, использование в качестве группировочного признака диагноза заболевания позволяет изучить структуру заболеваемости по нозологическим формам болезней.

Например, из формы государственной статистической отчетности № 2 «Сведения об

инфекционных и паразитарных заболеваниях» мы можем узнать, что в 2015 году в Российской Федерации было зарегистрировано 9723 случая бактериальной дизентерии (шигеллеза). Бактериологически было подтверждено 7935 из них, в том числе вызвано:

•шигеллами Зонне – 3524 случая;

•шигеллами Флекснера – 4249 случая.

Доля шигеллезов разной этиологии среди всех случаев бактериальной дизентерии составила:

3524

• Р шигеллеза Зонне = 9723 × 100 = 36,2%;

4249

• Р шигеллеза Флекснера = 9723 × 100 = 43,7%.

Как уже указывалось выше, все показатели, используемые в эпидемиологии, должны иметь наименование, включающее в себя название болезни, время, место и группу населения. Для экстенсивных показателей, кроме того, необходимо указывать, какие случаи заболеваний принимаются за «А всего».

В приведенном примере это были все случаи бактериальной дизентерии. Однако по представленным данным можно найти и удельный вес шигеллезов разной этиологии среди бактериологически подтвержденных случаев. Тогда:

3524

• Р шигеллеза Зонне = 9723 × 100 = 44,4%;

4249

• Р шигеллеза Флекснера = 9723 × 100 = 53,5%.

В качестве группировочного признака может выступать территория. В таблице 3 приведено распределение тех же 9723 заболевших в 2015 году бактериальной дизентерией по федеральным округам. Из представленных данных следует, что наибольший вклад (27,5%) в общую заболеваемость внес Сибирский ФО.

Таблица 3. Распределение заболевших бактериальной дизентерией (шигеллезом) по федеральным округам Российской Федерации в 2015 г. (в % к общему числу случаев)

Можно ли сделать заключение, что у населения Сибирского ФО был самый высокий риск заболеть дизентерией? Сравним показатели инцидентности по федеральным округам (табл. 4). Видно, что в 2015 году самая высокая заболеваемость (16,50/0000) была зарегистрирована в Северо-Кавказском ФО. В Сибирском ФО показатель инцидентности был ниже – 13,8 0/0000 . Дело в том, что численность Северо-Кавказского ФО в два раза меньше, чем Сибирского ФО, поэтому при более высоком риске заболеть количество заболевших в данном округе оказалось меньше, и его доля в общей заболеваемости составила 16,3%.

Возможна и обратная ситуация, когда при низком риске заболеть вклад представителей одной из групп населения в общую заболеваемость велик. Так, довольно большую долю (13,2%) среди заболевших составляют жители Центрального ФО, хотя в этом округе заболеваемость в пять раз ниже, чем в Северо-Кавказском ФО – 3,30/0000, но это самый большой федеральный округ по численности населения.

ГЛАВА 2. Методические основы клинической эпидемиологии

35

ГЛАВА 2. Методические основы клинической эпидемиологии

36

Данные примеры иллюстрируют зависимость величины экстенсивного показателя от численности той группы населения, для которой он был рассчитан. Если интенсивные показатели определяются только частотой встречаемости болезни, то экстенсивные зависят как от частоты болезни, так и от численности населения в описываемых группах.

Из всего выше сказанного следует, что экстенсивные показатели не должны использоваться для заключений о частоте заболеваемости и оценки рисков.

Таблица 4. Инцидентность (заболеваемость) бактериальной дизентерией (шигеллезом) по федеральным округам Российской Федерации в 2015 г. (на 100 000 населения)

Также изменение экстенсивных показателей в динамике не всегда свидетельствует об однонаправленном изменении уровня заболеваемости. В таблице 5 представлены данные о заболеваемости детей (0–17 лет) и взрослых эпидемическим паротитом в 2007–2015 гг. Видно, что 2007 году удельный вес (доля) детей среди всех заболевших эпидемическим паротитом составлял 70,3%, а взрослых соответственно 29,7%. К 2015 году доля детей уменьшилась до 47,9%, а взрослых возросла до 52,1%. Можно ли на основании этих данных сделать заключение, что у взрослых увеличился риск заболеть эпидемическим паротитом и он стал выше чем у детей?

Данные о динамике показателей инцидентности свидетельствуют об обратном. Уровень заболеваемости взрослых за этот период снизился в 5,6 раза с 0,470/0000 до 0,080/0000 и в 2015 году был ниже уровня заболеваемости детей, составившего в 2015 году 0,320/0000, в 3,9 раза. Перераспределение удельного веса заболевших в сторону взрослого населения было связано с тем, что уровень заболеваемости снижался в обеих группах населения, но у детей снижение носило более выраженный характер. Их заболеваемость снизилась в 14,6 раза, с 4,740/0000 до 0,320/0000.

Таблица 5. Заболеваемость эпидемическим паротитом детей (0–17 лет)

и взрослых в Российской Федерации в 2007–2015 г.г. (в % к общему числу заболевших и на 100 000 населения)

Дело в том, экстенсивные показатели одного структурного распределения взаимосвязаны. Сумма всех долей должна составлять 100%, поэтому изменение одной части целого приводит к перераспределению удельного веса всех частей. Это отличает экстенсивные показатели от интенсивных, у которых изменение частоты (риска) заболеваемости в одной группе статистически не влияет на величину интенсивных показателей других групп.

Таким образом, значение отдельного экстенсивного показателя, отражающего долю заболевших отдельной группы населения в общей сумме больных, принятых за 100%, определяется риском заболеть (заразиться и заболеть), характерным не только для данной, но и для других групп населения, а также численностью каждой группы населения, входящего в данное распределение заболевших. Поэтому величина экстенсивных показателей и их изменение может зависеть с равной вероятностью как от факторов, присущих отдельной группе населения, так и факторов, влияющих на число заболевших в других группах.

Таким образом, каждый из видов относительных величин применяются в эпидемиологических исследованиях для разных целей.

Интенсивные показатели используют для измерения уровня заболеваемости в отдельных группах населения, поиска групп повышенного риска, выдвижения и проверки гипотез о факторах, влияющих на заболеваемость. В то же время интенсивные показатели не позволяют оценить вклад конкретной группы в общую заболеваемость населения. Для решения этой задачи используют экстенсивные показатели.

Особенности математических операций с относительными величинами

Если мы располагаем первичными данными учета и регистрации случаев болезни, то есть о каждом случае известна информация о времени, месте заболевания и индивидуальных признаках заболевших (пол, возраст, принадлежность тем или иным профессиональным или социальным группам и т. д.), и мы имеем данные о численности интересующих нас групп населения, расчет относительных величин не представляет труда.

ГЛАВА 2. Методические основы клинической эпидемиологии

37

ГЛАВА 2. Методические основы клинической эпидемиологии

38

Однако приходится сталкиваться с ситуацией, когда мы имеем дело с уже сгруппированными и обработанными данными, но хотели бы сгруппировать их иначе.

В ряде случаев такая возможность имеется, но надо учитывать некоторые особенности математических операций с относительными величинами.

Главное правило, которое следует всегда помнить, – складывать и вычитать относительные величины можно только в том случае, если они имеют общее основание (знаменатель дроби).

Основанием для интенсивных показателей является численность соответствующей группы населения, а для экстенсивных – абсолютное число больных, принятое за 100%.

В форме государственной статистической отчетности № 2 «Сведения об инфекционных и паразитарных заболеваниях» данные о повозрастном распределении заболеваний сгруппированы следующим образом (табл. 6):

Зарегистрировано заболеваний всего:

•у детей в возрасте 0–7 лет; из них в возрасте:

•0–14 лет (включительно);

•до 1 года;

•1–2 года (включительно);

•3–6 лет (включительно).

По имеющимся в таблице 7 данным мы можем рассчитать удельный вес среди

всех детей 0–14 лет, переболевших в 2015 году бактериальной дизентерией, детей до 1 года, 1–2 лет и 3–6 лет.

Таблица 7. Повозрастнаязаболеваемостьдетей 0–14 летбактериальной дизентерией в Российской Федерации в 2015 г.

Предположим, мы хотим описать заболеваемость в группе детей 0–14 лет, выделив из них школьников, а детей дошкольного возраста, наоборот, объединить в одну группу 0–6 лет.

Для этого мы сложим все случаи заболевания в группах детей младше 7 лет:

А 0–6 лет = 441 + 1419 + 1813 = 3673 случая;

а количество заболевших детей 7–14 лет найдем, вычтя эту сумму из общего числа заболеваний:

А 7–14 лет = 5455 – 3673 =1793 случая,

что составит

1793

5455 × 100 = 32,80%.

Но даже не имея данных о количестве заболевших, мы легко можем найти долю всех детей 0–6 лет, просто сложив экстенсивные показатели отдельных возрастных групп:

Р0–3 лет = Р до 1года + Р 1–2 года + Р 3–6 лет = 8,5% + 26,0% + 33,2% = 67,2%;

а удельный детей 7–14 лет получим, вычтя результат из 100%:

Р7–14 лет =100,0 – 67,2 = 32,8%.

Но найти аналогичным образом недостающие интенсивные показатели нам не удастся. Хорошо видно, что, вычитая из показателя инцидентности всех детей 0–14 лет, показатели инцидентности более мелких возрастных групп мы получим отрицательное число, которое явно не отражает заболеваемость в группе детей 7–14 лет. Так же и сложение показателей инцидентности не позволит нам вычислить заболеваемость в группе дошкольников. На основе интенсивных показателей невозможно вычислить и

ГЛАВА 2. Методические основы клинической эпидемиологии

39