Из Википедии, бесплатной энциклопедии
  (Перенаправлено от эпидемиолога )
Перейти к навигации Перейти к поиску
Для использования в других целях, см Эпидемиология (значения) .

Эпидемиология - это изучение и анализ распределения (кто, когда и где), моделей и детерминант здоровья и болезненных состояний в определенных группах населения .

Это краеугольный камень общественного здравоохранения , который определяет политические решения и основанную на фактических данных практику путем выявления факторов риска заболеваний и целей профилактического здравоохранения . Эпидемиологи помогают с дизайном исследования, сбором и статистическим анализом данных, корректируют интерпретацию и распространение результатов (включая экспертную оценку и периодический систематический обзор ). Эпидемиология помогла разработать методологию, используемую в клинических исследованиях , исследованиях общественного здравоохранения и, в меньшей степени, в фундаментальных исследованиях в биологических науках. [1]

Основные области эпидемиологического исследования включают причинно-следственные связи, передачу , расследование вспышек , эпидемиологический надзор , эпидемиологию окружающей среды , судебную эпидемиологию , профессиональную эпидемиологию , скрининг , биомониторинг и сравнение эффектов лечения, например, в клинических испытаниях . Эпидемиологи полагаются на другие научные дисциплины, такие как биология, чтобы лучше понять процессы болезни, статистику, чтобы эффективно использовать данные и делать соответствующие выводы, социальные наукидля лучшего понимания ближайших и отдаленных причин, а также инженерии для оценки воздействия .

Эпидемиология , буквально означающая «изучение того, что происходит с людьми», происходит от греческого epi  «на, среди», demos  «люди, район» и logos  «исследование, слово, дискурс», предполагая, что это применимо только к человеческому роду. населения. Однако этот термин широко используется в исследованиях зоологических популяций (ветеринарная эпидемиология), хотя термин « эпизоология » доступен, и он также применялся к исследованиям популяций растений (ботаническая эпидемиология или эпидемиология болезней растений ). [2]

Различие между «эпидемии» и «эндемическим» был впервые обращается Гиппократа , [3] , чтобы различать заболеваний, которые «посещаемых на» в популяции (эпидемии) от тех , которые «проживают в пределах» популяции (эндемический). [4] Термин «эпидемиология», по-видимому, впервые был использован для описания исследования эпидемий в 1802 году испанским врачом Вильяльба в Epidemiología Española . [4] Эпидемиологи также изучают взаимодействие заболеваний среди населения, 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 ожирение . Следовательно, эта эпидемиология основана на том, как характер заболевания вызывает изменение функций человека.

История [ править ]

Греческий врач Гиппократ , известный как отец медицины , [5] [6] искал логику к 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 жидкостей (черной желчи, желтой желчи, крови и мокроты). Лекарством от болезни было удаление или добавление рассматриваемого юмора, чтобы сбалансировать тело. Эта вера привела к применению кровопускания и диеты в медицине. [8] Он ввел термины эндемичные (для болезней, обычно встречающихся в одних местах, но не встречающихся в других) иэпидемия (для болезней, которые наблюдаются иногда, но не наблюдаются в другие). [9]

Современная эпоха [ править ]

Смотрите также: История возникающих инфекционных заболеваний.

В середине 16 века врач из Вероны по имени Джироламо Фракасторо первым выдвинул теорию о том, что эти очень маленькие, невидимые частицы, вызывающие болезнь, были живыми. Считалось, что они могут распространяться по воздуху, размножаться сами по себе и быть уничтоженными огнем. Таким образом , он опроверг Гален «s Миазм (отравляющий газ в больных людях). В 1543 году он написал книгу De contagione et contagiosis morbis , в которой первым пропагандировал личную гигиену и гигиену окружающей среды для предотвращения болезней. Разработка достаточно мощного микроскопа Антони ван Левенгукв 1675 г. предоставил визуальные доказательства существования живых частиц, согласующихся с микробной теорией болезней .

Врач, опередивший свое время, Квинто Тиберио Анджелерио, лечил чуму 1582 года в городе Альгеро на Сардинии. Он был только что из Сицилии, которая в 1575 году пережила собственную эпидемию чумы. Позже он опубликовал руководство «ECTYPA PESTILENSIS STATUS ALGHERIAE SARDINIAE», в котором подробно описаны 57 правил, которые он наложил на город. Второе издание, «EPIDEMIOLOGIA, SIVE TRACTATUS DE PESTE», было опубликовано в 1598 году. Некоторые из установленных им правил, некоторые из которых были столь же непопулярными в то время, как и сегодня, включали изоляцию, физическое дистанцирование, стирку продуктов и текстиля, ограничивая совершение покупок одним человеком на каждого человека. бытовые, карантинные, медицинские паспорта и др. Взято у Зарии Горветт, BBC FUTURE, 8 января 2021 года.

Во время династии Мин , Ву Youke (1582-1652) развивала идею , что некоторые заболевания были вызваны инфекционными агентами, которые он назвал Ли Й (戾气или отхожие факторы) , когда он наблюдал различные эпидемии гнева вокруг него между 1641 и 1644. [ 10] Его книгу Вэнь И Лунь (瘟疫 论 ， Трактат о Чуме / Трактат об эпидемических заболеваниях) можно рассматривать как главную этиологическую работу, выдвинувшую эту концепцию. [11] Его концепции все еще рассматривались ВОЗ при анализе вспышки атипичной пневмонии в 2004 г. в контексте традиционной китайской медицины. [12]

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

Джон Граунт , галантерейщик и статистик-любитель, опубликовал в 1662 году « Естественные и политические наблюдения ... за счетами смертности». В нем он проанализировал списки смертности в Лондоне до Великой чумы , представил одну из первых таблиц смертности и сообщил временные тенденции для многих болезней, новых и старых. Он предоставил статистические доказательства для многих теорий болезней, а также опроверг некоторые широко распространенные идеи по ним.

Оригинальная карта Джона Сноу, показывающая скопления случаев холеры во время лондонской эпидемии 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, предоставленных компанией Southwark. Его определение насоса на Брод-стрит как причины эпидемии в Сохо считается классическим примером эпидемиологии. Снег использовал хлор, пытаясь очистить воду, и снял ручку; на этом вспышка закончилась. Это было воспринято как крупное событие в истории общественного здравоохранения и расценено как основополагающее событие науки эпидемиологии, которое помогло сформировать политику общественного здравоохранения во всем мире. [15] [16]Однако исследования и превентивные меры Сноу во избежание дальнейших вспышек не были полностью приняты и реализованы на практике только после его смерти из-за преобладающей в то время теории миазм , модели 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 Петер Антон Шлейснер , который в 1849 году рассказал о своей работе по предотвращению эпидемии столбняка новорожденных на островах Вестманна в Исландии . [18] [19] Другим важным пионером был венгерский врач Игнац Земмельвейс , который в 1847 году снизил младенческую смертность в венской больнице, внедрив 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 не «открыл» антисептики.в 1865 году в свете работ Луи Пастера .

В начале 20 века математические методы были введены в эпидемиологию Рональдом Россом , Джанет Лейн-Клейпон , Андерсоном Грэем Маккендриком и другими. [20] [21] [22] [23] Параллельно с этим в 1920-х годах немецко-швейцарский патолог Макс Асканази и другие основали Международное общество географической патологии для систематического исследования географической патологии рака и других неинфекционных заболеваний в разных странах. популяции в разных регионах. После Второй мировой войны Ричард Долли другие непатологи присоединились к этой области и передовым методам изучения рака, болезни с характером и способом возникновения, которые не могли быть должным образом изучены с помощью методов, разработанных для эпидемий инфекционных болезней. Географическая патология в конечном итоге объединилась с эпидемиологией инфекционных болезней, и сегодня это область эпидемиологии. [24]

Другим прорывом стала публикация в 1954 году результатов исследования британских врачей под руководством Ричарда Долла и Остина Брэдфорда Хилла , которое оказало очень сильную статистическую поддержку связи между курением табака и раком 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. Эпидемиологические исследования по изучению взаимосвязи между этими биомаркерами, анализируемыми на молекулярном уровне, и заболеванием получили широкое название « молекулярная эпидемиология ». В частности, « генетическая эпидемиология » использовалась для эпидемиологии генетических вариаций и болезней зародышевой линии. Генетическая изменчивость обычно определяется с использованием ДНК лейкоцитов периферической крови.

21 век [ править ]

С 2000-х годов для выявления генетических факторов риска многих заболеваний и состояний здоровья обычно проводятся полногеномные ассоциативные исследования (GWAS).

Хотя в большинстве молекулярно-эпидемиологических исследований по-прежнему используются традиционные системы диагностики и классификации болезней , все чаще признается, что прогрессирование болезни представляет собой по своей сути гетерогенные процессы, различающиеся от человека к человеку. Концептуально, каждый человек имеет уникальный процесс заболевания, отличный от любого другого человека («принцип уникального заболевания») [25] [26], учитывая уникальность экспозома (совокупность эндогенных и экзогенных / экологических воздействий) и его уникальное влияние на молекулярный патологический процесс у каждого человека. Исследования по изучению взаимосвязи между воздействием и молекулярными патологическими признаками заболевания (особенно рака) стали все более распространенными на протяжении 2000-х годов. Однако использование молекулярной патологии в эпидемиологии создает уникальные проблемы, включая отсутствие руководящих принципов исследований и стандартизированных статистических методологий, а также нехватку междисциплинарных экспертов и программ обучения. [27] Кроме того, концепция неоднородности болезни, по-видимому, противоречит давней посылке в эпидемиологии о том, что люди с одним и тем же названием болезни имеют сходную этиологию и процессы болезни. Чтобы решить эти проблемы и продвинуть науку о здоровье населения в эпоху точной молекулярной медицины , " молекулярная патология " и "эпидемиология" были объединены, чтобы создать новую междисциплинарную область "молекулярная патологическая эпидемиология »(MPE) [28] [29], определяемая как« эпидемиология молекулярной патологии и гетерогенности заболевания ». В MPE исследователи анализируют взаимосвязь между (A) экологическими, диетическими, образом жизни и генетическими факторами; (B) изменения в клеточных или внеклеточных молекулах; и (C) эволюция и прогрессирование заболевания. Лучшее понимание гетерогенности патогенеза заболевания будет в дальнейшем способствовать выяснению этиологии заболевания. Подход MPE может применяться не только к опухолевым заболеваниям, но и к неопухолевым. болезней. [30] Концепция и парадигма MPE получили широкое распространение в 2010-х. [31] [32][33] [34] [35] [36] [37]

К 2012 году было признано, что эволюция многих патогенов является достаточно быстрой, чтобы иметь большое значение для эпидемиологии, и что, следовательно, можно многого добиться от междисциплинарного подхода к инфекционным заболеваниям, объединяющего эпидемиологию и молекулярную эволюцию, чтобы «информировать о стратегиях контроля или даже лечении пациентов. " [38] [39]

Современные эпидемиологические исследования могут использовать расширенную статистику и машинное обучение для создания прогнозных моделей, а также для определения эффектов лечения. [40] [41]

Типы исследований [ править ]

Основная статья: Дизайн исследования

Эпидемиологи используют различные дизайны исследований, от наблюдательных до экспериментальных и обычно классифицируются как описательные (включающие оценку данных, охватывающих время, место и человека), аналитические (направленные на дальнейшее изучение известных ассоциаций или предполагаемых взаимосвязей) и экспериментальные (термин часто приравнивается 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. [42] Эпидемиологические исследования направлены, где это возможно, на выявление беспристрастной взаимосвязи между такими воздействиями , как алкоголь или курение,биологические агенты , стресс , или химические вещества к смертности или заболеваемости . Выявление причинно-следственных связей между этими воздействиями и результатами является важным аспектом эпидемиологии. Современные эпидемиологи используют информатику как инструмент.

Наблюдательные исследования состоят из двух компонентов: описательного и аналитического. Описательные наблюдения относятся к тому, «кто, что, где и когда наступит состояние, связанное со здоровьем». Однако аналитические наблюдения больше касаются «как» события, связанного со здоровьем. [42] Экспериментальная эпидемиология включает три типа случаев: рандомизированные контролируемые испытания (часто используемые для новых лекарств или испытаний лекарств), полевые испытания (проводимые с теми, кто подвержен высокому риску заражения болезнью) и испытания в сообществе (исследования болезней социального происхождения). . [42]

Термин «эпидемиологическая триада» используется для описания пересечения хоста , агента и окружающей среды при анализе вспышки.

Серия случаев [ править ]

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. Исследования такого типа, в которых проницательный клиницист выявляет необычную особенность заболевания или анамнез пациента, могут привести к формулированию новой гипотезы. Используя данные из этой серии, можно провести аналитические исследования для изучения возможных причинных факторов. Это могут быть исследования случай-контроль или проспективные исследования. Исследование «случай-контроль» будет включать сопоставление сопоставимых контрольных групп без заболевания со случаями в серии. Проспективное исследование будет включать отслеживание серии случаев с течением времени для оценки естественного течения болезни. [43]

Последний тип, более формально описываемый как самоконтролируемые исследования серии случаев, делит время наблюдения за отдельным пациентом на периоды воздействия и периоды 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 [ править ]

В исследованиях «случай-контроль» выбираются субъекты на основе их статуса болезни. Это ретроспективное исследование. Группу индивидуумов, положительных по заболеванию (группа «случай»), сравнивают с группой лиц, отрицательных по заболеванию («контрольная» группа). В идеале контрольная группа должна происходить из той же популяции, которая вызвала заболевание. В исследовании «случай-контроль» во времени рассматриваются потенциальные воздействия, с которыми, возможно, столкнулись 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). Статистический показатель, сгенерированный для измерения связи, представляет собой отношение шансов (OR), которое представляет собой отношение шансов воздействия в случаях (A / C) к шансам воздействия в контроле (B / D), то есть OR = (AD /ДО Н.Э).

СлучаиОрганы управления
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, скорее всего, не связаны. Если OR намного меньше единицы, это говорит о том, что воздействие является защитным фактором в возникновении болезни. Исследования случай-контроль обычно быстрее и экономичнее, чем когортные исследования, но они чувствительны к систематической ошибке (такой как систематическая ошибка отзыва и ошибка 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 группы риска. Вследствие этого 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 количество случаев, необходимых для статистической значимости, увеличивается до бесконечности; делая исследования случай-контроль почти бесполезными для низких отношений шансов. Например, для отношения шансов 1,5 и случаев = элементы управления таблица, показанная выше, будет выглядеть следующим образом:

СлучаиОрганы управления
Незащищенный10384
Нераскрытый84103

Для отношения шансов 1,1:

СлучаиОрганы управления
Незащищенный1732 г.1652
Нераскрытый16521732 г.

Когортные исследования [ править ]

Когортные исследования отбирают субъектов на основе их статуса воздействия. 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 представляет собой относительный риск (ОР), который представляет собой вероятность заболевания для человека в группе облучения, P e  =  A  / ( A  +  B) над вероятностью заболевания для человека в группе, не подвергавшейся воздействию, P u  =  C  / ( C  +  D ), то есть RR  =  P e  /  P u .

.....ДелоБез случаяОбщее
НезащищенныйАB( А  +  В )
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 по сравнению с исследованиями случай-контроль. ОР является более мощной мерой воздействия, чем ОР, поскольку ОР - это просто оценка ОР, поскольку истинная частота не может быть рассчитана в исследовании случай-контроль, когда субъекты отбираются на основе статуса заболевания. Временность может быть установлена ​​в проспективном исследовании, а вмешивающиеся факторы легче контролировать. Однако они более дорогостоящие, и существует большая вероятность потери субъектов для последующего наблюдения в зависимости от длительного периода времени, в течение которого наблюдается когорта.

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

Причинный вывод [ править ]

Основная статья: Причинный вывод

Хотя эпидемиологию иногда рассматривают как набор статистических инструментов, используемых для выяснения связи воздействия с результатами для здоровья, более глубокое понимание этой науки заключается в обнаружении причинно-следственных связей.

« Корреляция не подразумевает причинно-следственной связи » - общая тема для большей части эпидемиологической литературы. Для эпидемиологов ключ кроется в терминах вывода . Корреляция или, по крайней мере, связь 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 понимание « одна причина - один следствие » является упрощенным заблуждением. [ необходима цитата ] Большинство результатов, будь то болезнь или смерть, вызваны цепочкой или паутиной, состоящей из многих составляющих причин. [44] 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). Одним из инструментов, регулярно используемых для осмысления множественности причин, связанных с заболеванием, является модель причинного пирога . [45]

Критерии Брэдфорда Хилла [ править ]

Основная статья: критерии Брэдфорд Хилла

В 1965 году Остин Брэдфорд Хилл предложил ряд соображений, помогающих оценить доказательства причинной связи [46], 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 причинно-следственной связи. [47] Сам Хилл сказал: «Ни одна из моих девяти точек зрения не может дать неоспоримых доказательств за или против гипотезы о причине и следствии, и ни одна из них не может быть обязательной sine qua non ». [46]

  1. Сила ассоциации : небольшая ассоциация не означает, что нет причинного эффекта, хотя чем больше ассоциация, тем более вероятно, что она является причинной. [46]
  2. Согласованность данных : согласованные результаты, полученные разными людьми в разных местах на разных выборках, повышают вероятность эффекта. [46]
  3. Специфичность : 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 больше вероятность причинной связи. [46]
  4. Временность : следствие должно наступить после причины (и если есть ожидаемая задержка между причиной и ожидаемым следствием, то следствие должно произойти после этой задержки). [46]
  5. Биологический градиент : более сильное воздействие обычно должно приводить к большей вероятности эффекта. Однако в некоторых случаях простое присутствие фактора может вызвать эффект. В других случаях наблюдается обратная пропорция: большее воздействие приводит к меньшей заболеваемости. [46]
  6. Правдоподобие : правдоподобный механизм между причиной и следствием полезен (но Хилл отметил, что знание этого механизма ограничено текущими знаниями). [46]
  7. Согласованность : Согласованность между эпидемиологическими и лабораторными данными увеличивает вероятность эффекта. Однако Хилл отметил, что «... отсутствие таких [лабораторных] доказательств не может свести на нет эпидемиологический эффект на ассоциации». [46]
  8. Эксперимент : «Иногда можно апеллировать к экспериментальным данным». [46]
  9. Аналогия : можно рассмотреть влияние аналогичных факторов. [46]

Юридическое толкование [ править ]

Эпидемиологические исследования могут доказать только то, что агент мог вызвать, но не вызвал эффект в каждом конкретном случае:

«Эпидемиология изучает заболеваемость среди населения и не рассматривает вопрос о причине заболевания человека. Этот вопрос, иногда называемый конкретной причинно-следственной связью, выходит за рамки науки эпидемиологии. Эпидемиология имеет свои пределы в точка, в которой делается вывод о том, что связь между агентом и заболеванием является причинной (общая причинность), и где величина избыточного риска, приписываемого агенту, была определена; то есть эпидемиология определяет, может ли агент вызывать заболевание, а не то, действительно ли агент вызвал болезнь конкретного истца ". [48]

В соответствии с законодательством Соединенных Штатов эпидемиология сама по себе не может доказать, что причинно-следственная связь вообще не существует. И наоборот, это может (и в некоторых обстоятельствах) использоваться судами США в каждом отдельном случае для обоснования вывода о существовании причинно-следственной связи, основанного на балансе вероятностей .

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 основе населения [ править ]

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 мероприятия, направленные на улучшение здоровья этой группы населения; а также
  • Эффективно и действенно обеспечивать уход за членами этого населения в соответствии с культурными ценностями, политикой и ценностями здоровья сообщества.

Современное управление здоровьем на уровне населения является сложным и требует 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 перспективных возможностей 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. [49]

Примеры организаций, которые используют управление здоровьем на уровне населения, которое использует работу и результаты эпидемиологической практики, включают Канадскую стратегию борьбы с раком, программы Health Canada по борьбе против табака, Фонд Рика Хансена, Канадскую исследовательскую инициативу по борьбе против табака. [50] [51] [52]

Каждая из этих организаций использует систему 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 болезни 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 в результате инвалидности и смерти;
  • Экономические последствия моделирования заболеваний : измерение будущего потенциального воздействия болезни на влияние располагаемого дохода частного сектора (заработная плата, прибыль корпораций, расходы на частное здравоохранение) и воздействия на располагаемый доход государственного сектора (подоходный налог с населения, налог на прибыль корпораций, налоги на потребление, публично финансируемые расходы на здравоохранение ).

Прикладная полевая эпидемиология [ править ]

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 по борьбе с болезнями.

Гуманитарный контекст [ править ]

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%) обследований питания, отобранных из гуманитарного контекста, правильно рассчитали распространенность недоедания, и только одна треть (35,3%) обследований 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 проспективных демографических наблюдений 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 являются общепринятой практикой. [53] [54] [55] [56]

Действительность: точность и предвзятость [ править ]

Различные области эпидемиологии имеют разные уровни достоверности. Одним из способов оценки достоверности результатов является соотношение ложноположительных результатов (заявленные эффекты, которые не являются правильными) к ложноотрицательным (исследования, которые не подтверждают истинный эффект). Что касается генетической эпидемиологии, исследования генов-кандидатов дали более 100 ложноположительных результатов для каждого ложноотрицательного результата. Напротив, общегеномная ассоциация выглядит почти противоположной: только один ложноположительный результат на каждые 100 или более ложноотрицательных результатов. [57] 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. [57]

Случайная ошибка [ править ]

Случайная ошибка - это результат отклонений от истинного значения из-за изменчивости выборки. Случайная ошибка - это всего лишь случайная ошибка. 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 опечатку 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 ошибкой 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 эпидемиологическом исследовании . Первый - увеличить размер выборки исследования. Другими словами, добавьте в свое исследование больше предметов. Во-вторых, уменьшить вариабельность измерений в исследовании. Этого можно достичь, используя более точное измерительное устройство или увеличивая количество измерений.

Обратите внимание, что 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 [ править ]

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. Примером систематической ошибки является то, что, неизвестно вам, пульсоксиметр, который вы используете, настроен неправильно и добавляет две точки к истинному значению при каждом измерении. Измерительный прибор может быть точным, но неточным . Поскольку ошибка возникает в каждом случае, она носит систематический характер. Выводы, которые вы сделаете на основе этих данных, все равно будут неверными. Но ошибка может быть воспроизведена в будущем (например, с помощью того же неправильно настроенного инструмента).

Ошибка в кодировании, которая влияет на все ответы на этот конкретный вопрос, является еще одним примером систематической ошибки.

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

  • Внутренняя достоверность 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 популяции, для более универсального утверждения). Это требует понимания того, какие условия имеют отношение (или не имеют отношения) к обобщению. Внутренняя действительность, несомненно, является предпосылкой для внешней действительности.

Смещение выбора [ править ]

Ошибка отбора возникает, когда объекты исследования выбираются или становятся частью исследования в результате третьей неизмеряемой переменной, которая связана как с воздействием, так и с интересующим результатом. [58] Например, неоднократно отмечалось, что курильщики сигарет и некурящие, как правило, различаются по степени участия в исследовании. (Sackett D цитирует пример Зельтцера и др., В котором 85% некурящих и 67% курильщиков вернули анкеты, отправленные по почте.) [59] Важно отметить, что такая разница в ответах не приведет к предвзятости, если она также не связано с систематической разницей в результатах между двумя группами ответа.

Информационная предвзятость [ править ]

Информационная ошибка - это систематическая ошибка в оценке переменной. [60] 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 ". [59] 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.

Запутывать [ править ]

Смешение традиционно определялось как смещение, возникающее из-за одновременного возникновения или смешения эффектов посторонних факторов, называемых вмешивающимися факторами, с основным эффектом (эффектами), представляющим интерес. [60] [61] Более недавнее определение смешения основано на понятии контрфактических эффектов. [61] 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. экспозиция X  = 1 для каждой единицы популяции ) риск этого события составит R A1 . Контрфактический или ненаблюдаемый риск R A0соответствует риску, который наблюдался бы, если бы эти же люди не подвергались воздействию (т.е. X  = 0 для каждой единицы населения). Таким образом, истинный эффект воздействия: R A1  -  R A0 (если вас интересуют различия в рисках) или R A1 / R A0 (если вас интересует относительный риск). Поскольку контрфактический риск R A0 ненаблюдаем, мы аппроксимируем его, используя вторую совокупность B, и фактически измеряем следующие отношения: R A1  -  R B0 или R A1 / R B0. В этой ситуации смешение возникает, когда R A0  ≠  R B0 . [61] (Примечание: пример предполагает двоичные переменные результата и подверженности.)

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 причинно-следственных связей. [58]

Профессия [ править ]

Немногие университеты предлагают эпидемиологию в качестве курса обучения на уровне бакалавриата. Одна примечательная программа бакалавриата существует в Университете Джонса Хопкинса , где студенты, специализирующиеся в области общественного здравоохранения, могут пройти курсы повышения квалификации, включая эпидемиологию, в течение последнего года обучения в Школе общественного здравоохранения Блумберга . [62]

Хотя эпидемиологические исследования проводятся людьми из различных дисциплин, включая клинически подготовленных специалистов, таких как врачи, формальное обучение доступно через магистерские или докторские программы, включая магистра общественного здравоохранения (MPH), магистра эпидемиологии (MSc.), Доктора общественных наук. Health (DrPH), доктор фармацевтических наук (PharmD), доктор философских наук (PhD), доктор наук (ScD). Многие другие программы для выпускников, например, доктор социальной работы (DSW), доктор клинической практики (DClinP), доктор ортопедической медицины (DPM), доктор ветеринарной медицины (DVM),Доктор медсестер (DNP), доктор физиотерапии (DPT), или для клинически подготовленных врачей, доктор медицины (MD) или бакалавр медицины и хирургии (MBBS или MBChB) и доктор остеопатической медицины (DO), включают некоторых обучение по эпидемиологическим исследованиям или связанным темам, но это обучение, как правило, значительно меньше, чем предлагается в учебных программах, ориентированных на эпидемиологию или общественное здравоохранение. Отражая прочную историческую связь между эпидемиологией и медициной, официальные программы обучения могут быть установлены как в школах общественного здравоохранения, так и в медицинских.

Как практикующие специалисты в области общественного здравоохранения / защиты здоровья эпидемиологи работают в различных условиях. Некоторые эпидемиологи работают «на местах»; т.е. в сообществе, обычно в службе общественного здравоохранения / охраны здоровья, и часто находятся на переднем крае расследования и борьбы со вспышками болезней. 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» , Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC), Агентство по охране здоровья , Всемирный банк. Организация здравоохранения (ВОЗ) или Агентство общественного здравоохранения Канады. Эпидемиологи также могут работать в коммерческих организациях, таких как фармацевтические компании и производители медицинского оборудования, в группах, таких как исследования рынка или клинические разработки.

COVID-19 [ править ]

В статье Университета Южной Калифорнии, опубликованной в апреле 2020 года, отмечалось, что « Эпидемия коронавируса ... выдвинула эпидемиологию - изучение заболеваемости, распространения и контроля заболеваний среди населения - на передний план научных дисциплин по всему миру и даже сделала временных знаменитостей некоторых из его практикующих ". [63]

8 июня 2020 года газета The New York Times опубликовала результаты опроса 511 эпидемиологов, которых спросили, «когда они планируют возобновить 20 видов повседневной жизни»; 52% опрошенных ожидали, что перестанут «регулярно носить маски для лица» через год или более. [64]

См. Также [ править ]

  • Корректировка по возрасту  - метод, используемый для сравнения популяций с разными возрастными профилями.
  • Исследование болезни сердца Caerphilly
  • Центр исследований эпидемиологии стихийных бедствий  (CRED)
  • Centro Studi GISED
  • План обращения
  • Отслеживание контактов  - поиск и идентификация людей, контактирующих с кем-то с инфекционным заболеванием.
  • Критический размер сообщества  - минимальный размер закрытой популяции, в которой патоген может сохраняться бесконечно.
  • Кластер болезней
  • Картирование распространения болезни
  • Компартментные модели в эпидемиологии  - Тип математической модели, используемой для инфекционных заболеваний
  • Эпидемиологический метод  - научный метод в конкретной области
  • Эпидемиологический переход
  • Европейский центр профилактики и контроля заболеваний  - Агентство Европейского Союза
  • Латиноамериканский парадокс
  • Международное общество фармакоэпидемиологии
  • Математическое моделирование инфекционного заболевания  - использование математических моделей для понимания передачи инфекционных заболеваний.
  • Менделирующая рандомизация  - статистический метод в генетической эпидемиологии
  • Профессиональная эпидемиология
  • Предиктивная аналитика  - статистические методы анализа фактов для прогнозирования неизвестных событий.
  • Общество психологии профессионального здоровья
  • Группы населения в биомедицине
  • Пространственная эпидемиология
  • Изучение здоровья в Померании
  • Целевые стратегии иммунизации
  • Городское планирование  - технический и политический процесс, связанный с использованием земли и проектированием городской среды.
  • Исследование Уайтхолла
  • Зооноз  - заболевание, которое может передаваться человеку от других видов.

Ссылки [ править ]

Цитаты [ править ]

  1. Перейти ↑ Porta, Miquel (2014). Словарь эпидемиологии (6-е изд.). Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. ISBN 978-0-19-997673-7. Проверено 16 июля 2014 года .
  2. Перейти ↑ Nutter, Jr., FW (1999). «Понимание взаимосвязи между ботанической, человеческой и ветеринарной эпидемиологией: плюсы и минусы всего этого». Здоровье экосистемы . 5 (3): 131–40. DOI : 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. 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. Перейти ↑ Ray M. Merrill (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 , пятое издание. Глава 2: «Исторические события в эпидемиологии». Джонс и Бартлетт Паблишинг
  9. ^ «Меняющиеся концепции: история эпидемиологии» (PDF) . Дункан и партнеры . Проверено 3 февраля 2008 года .
  10. ^ Джозеф, П. Байр (2012). Энциклопедия черной смерти . ABC-CLIO. п. 76. ISBN 978-1598842548. Проверено 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. Проверено 24 февраля 2019 .
  12. ^ «SARS: клинические испытания лечения с использованием комбинации традиционной китайской медицины и западной медицины» . Всемирная организация здоровья. Архивировано из оригинала 8 июня 2018 года . Проверено 24 февраля 2019 .
  13. ^ Доктор Джон Сноу обвиняет загрязнение воды в эпидемии холеры, Дэвид Вашон, 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 медицинских наук, заместитель генерального директора Всемирной организации здравоохранения. Женева, Switzerland Talk, 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 ужасающей эпидемии Лондона - и того, как она изменила науку, города и современный мир] , OCLC 1062993385 , получено 16 сентября 2020 г. 
  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. DOI : 10.1016 / j.hisfam.2009.08.004 . S2CID 72505045 . [ требуется проверка ]
  20. ^ Статистики веков . Авторы CC Heyde, Eugene Senet
  21. ↑ Андерсон Грей МакКендрик. Архивировано 22 августа 2011 года в 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. ^ «Происхождение и раннее развитие исследования случай-контроль» (PDF) . Архивировано 18 января 2017 года из оригинального (PDF) . Проверено 31 августа 2013 года .
  24. ^ Мюллер LM (2019). «Рак в тропиках: географическая патология и формирование эпидемиологии рака». Биосообщества . 14 (4): 512–528. DOI : 10,1057 / s41292-019-00152-ш . hdl : 1721,1 / 128433 .
  25. ^ Огино S, Fuchs CS, Giovannucci E (2012). «Сколько молекулярных подтипов? Применение уникального принципа опухоли в персонализированной медицине» . Эксперт Rev Mol Diagn . 12 (6): 621–28. DOI : 10,1586 / erm.12.46 . PMC 3492839 . PMID 22845482 .  
  26. ^ Огино S, Локхед Р, Чан АТЫ, Нисихар Р, чо Е, Wolpin БЙ, Meyerhardt JA, мейсснеровский А, Schernhammer Е.С., Фукс CS, Джиованнуччи Е (2013). «Молекулярная патологическая эпидемиология эпигенетики: развивающаяся интегративная наука для анализа окружающей среды, хозяина и болезней» . Мод Pathol . 26 (4): 465–84. DOI : 10.1038 / modpathol.2012.214 . PMC 3637979 . PMID 23307060 .  
  27. ^ Огино S, король Е.Е., Бек AH, Шерман ME, Милнер DA, Giovannucci E (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. DOI : 10.1093 / AJE / kws226 . PMC 3571252 . PMID 22935517 .  
  28. ^ Огино S, M Стампфер (2010). «Факторы образа жизни и микросателлитная нестабильность при колоректальном раке: развивающаяся область молекулярной патологической эпидемиологии» . J Natl Cancer Inst . 102 (6): 365–67. DOI : 10,1093 / JNCI / djq031 . PMC 2841039 . PMID 20208016 .  
  29. ^ Огино S, Chan AT, Fuchs CS, Giovannucci E (2011). «Молекулярная патологическая эпидемиология колоректальной неоплазии: новая трансдисциплинарная и междисциплинарная область» . Кишечник . 60 (3): 397–411. DOI : 10.1136 / gut.2010.217182 . PMC 3040598 . PMID 21036793 .  
  30. Перейти ↑ Field AE, Camargo CA, Ogino S (2013). «Достоинства подтипа ожирения: всех под одну гребенку не подойдет». ДЖАМА . 310 (20): 2147–48. DOI : 10,1001 / jama.2013.281501 . PMID 24189835 . 
  31. ^ Куртина K, Слэттери ML, Samowitz WS (2011). «Метилирование острова CpG при колоректальном раке: прошлое, настоящее и будущее» . Международное исследование патологии . 2011 : 902674. дои : 10,4061 / 2011/902674 . PMC 3090226 . PMID 21559209 .  
  32. ↑ Hughes LA, Khalid-de Bakker CA, Smits KM, den Brandt PA, Jonkers D, Ahuja N , Herman JG , Weijenberg MP, van Engeland M (2012). "Фенотип метилирования острова CpG при колоректальном раке: успехи и проблемы". Biochim Biophys Acta . 1825 (1): 77–85. DOI : 10.1016 / j.bbcan.2011.10.005 . PMID 22056543 . 
  33. ^ Ка CS, Купер Д, В М, Roukos DH, Pawitan Y, R Сунг, Iacopetta В (2012). «Открытие генов в синдромах семейного рака путем секвенирования экзома: перспективы выявления семейного колоректального рака типа X». Мод Pathol . 25 (8): 1055–68. DOI : 10.1038 / modpathol.2012.62 . PMID 22522846 .  
  34. ^ Чиа WK, Али R, Toh HC (2012). «Аспирин как адъювантная терапия для парадигм, интерпретирующих колоректальный рак». Нат Рев Клин Онкол . 9 (10): 561–70. DOI : 10.1038 / nrclinonc.2012.137 . PMID 22910681 . S2CID 7425809 .  
  35. ^ Spitz MR, Caporaso NE, Продавцы TA (2012). «Интегративная эпидемиология рака - новое поколение» . Рак Discov . 2 (12): 1087–90. DOI : 10.1158 / 2159-8290.cd-12-0424 . PMC 3531829 . PMID 23230187 .  
  36. ^ Зайди N, Lupien л, Kuemmerle Н.Б., Kinlaw ВБ, Свиннен СП, Smans К (2013). «Липогенез и липолиз: пути, используемые раковыми клетками для приобретения жирных кислот» . Prog Lipid Res . 52 (4): 585–89. DOI : 10.1016 / j.plipres.2013.08.005 . PMC 4002264 . PMID 24001676 .  
  37. ^ Ikramuddin S, Livingston EH (2013). «Новые взгляды на результаты бариатрической хирургии». ДЖАМА . 310 (22): 2401–02. DOI : 10,1001 / jama.2013.280927 . PMID 24189645 . 
  38. ^ Маленькая TJ, Аллен JE, Бабаян С.А., Matthews KR, Colegrave N (2012). «Использование эволюционной биологии для борьбы с инфекционными заболеваниями» . Природная медицина . 18 (2): 217–20. DOI : 10.1038 / nm.2572 . PMC 3712261 . PMID 22310693 .  
  39. ^ Pybus О.Г., Fraser C, Rambaut A (2013). «Эволюционная эпидемиология: подготовка к веку геномного изобилия» . Фил Транс R Soc Б . 368 (1614): 20120193. DOI : 10.1098 / rstb.2012.0193 . PMC 3678320 . PMID 23382418 .  
  40. ^ Wiemken, Тимоти L .; Келли, Роберт Р. (2020). «Машинное обучение в эпидемиологии и исследованиях результатов здравоохранения» . Ежегодный обзор общественного здравоохранения . 41 : 21–36. DOI : 10,1146 / annurev-publhealth-040119-094437 . PMID 31577910 . 
  41. ^ Би, Цифан; Гудман, Кэтрин Е .; Каминский, Джошуа; Лесслер, Джастин (2019). «Что такое машинное обучение? Учебник для эпидемиолога». Американский журнал эпидемиологии . 188 (12): 2222–2239. DOI : 10.1093 / AJE / kwz189 . PMID 31509183 . 
  42. ^ a b c «Принципы эпидемиологии». Ключевые концепции общественного здравоохранения. Лондон: Sage UK, 2009. Справочное кредо. 1 августа 2011 г. Web. 30 сентября 2012 г.
  43. ^ Хеннекенс, Чарльз Х .; Джули Э. Беринг (1987). Мэйрент, Шерри Л. (ред.). Эпидемиология в медицине . Липпинкотт, Уильямс и Уилкинс. ISBN 978-0-316-35636-7.
  44. ^ Ротман, Кеннет Дж. (1986). Современная эпидемиология . Бостон / Торонто: Little, Brown and Company. ISBN 978-0-316-75776-8.
  45. Перейти ↑ Rothman, Kenneth J. (2012). Эпидемиология: Введение (2-е изд.). Нью-Йорк, Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. п. 24. ISBN 978-0-19-975455-7. OCLC  750986180 .
  46. ^ a b c d e f g h i j k Хилл, Остин Брэдфорд (1965). «Окружающая среда и болезнь: связь или причинно-следственная связь?» . Труды Королевского медицинского общества . 58 (5): 295–300. DOI : 10.1177 / 003591576505800503 . PMC 1898525 . PMID 14283879 .  
  47. ^ Филлипс, Карл V .; Карен Дж. Гудман (октябрь 2004 г.). «Пропущенные уроки сэра Остина Брэдфорд Хилла» . Эпидемиологические перспективы и инновации . 1 (3): 3. DOI : 10,1186 / 1742-5573-1-3 . PMC 524370 . PMID 15507128 .  
  48. ^ Грин, Майкл Д .; Д. Михал Фридман и Леон Гордис. Справочное руководство по эпидемиологии (PDF) . Федеральный судебный центр. Архивировано из оригинального (PDF) 27 февраля 2008 года . Проверено 3 февраля 2008 года .
  49. ^ Нил Майбург; Дебра Джексон. «Измерение здоровья и болезней I: Введение в эпидемиологию» . Архивировано из оригинала на 1 августа 2011 года . Проверено 16 декабря 2011 года .
  50. ^ 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) .
  51. ^ Сметанин, П .; П. Кобак (июль 2006 г.). Рамки управления рисками на уровне населения для борьбы с раком . Конференция Международного союза борьбы с раком . Архивировано 2 февраля 2014 года из оригинального (PDF) .
  52. ^ 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 2 февраля 2014 года из оригинального (PDF) .
  53. ^ ВОЗ, «Вопросы здоровья: эпидемиология». Доступ: 30 октября 2017 г.
  54. ^ Микель Порта. Словарь эпидемиологии. http://global.oup.com/academic/product/a-dictionary-of-epidemiology-9780199976737?cc=us&lang=en 6th edition, New York, 2014 Oxford University Press ISBN 978-0-19-997673-7 Доступ : 30 октября 2017 г. 
  55. ^ Prudhon, C & Spiegel, P. "Обзор методологии и анализа исследований питания и смертности, проведенных в чрезвычайных гуманитарных ситуациях с октября 1993 по апрель 2004" Новые темы в эпидемиологии 2007, 4:10. http://www.ete-online.com/content/4/1/10 Дата обращения: 30 октября 2017 г.
  56. ^ 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.
  57. ^ а б Иоаннидис, JPA; Tarone, R .; Маклафлин, Дж. К. (2011). «Отношение ложноположительных к ложноотрицательным результатам в эпидемиологических исследованиях». Эпидемиология . 22 (4): 450–56. DOI : 10.1097 / EDE.0b013e31821b506e . PMID 21490505 . S2CID 42756884 .  
  58. ^ а б Эрнан, Массачусетс; Hernández-Díaz, S .; Робинс, JM (2004). «Структурный подход к смещению отбора». Эпидемиология . 15 (5): 615–25. DOI : 10.1097 / 01.ede.0000135174.63482.43 . PMID 15308962 . S2CID 1373077 .  
  59. ^ a b [1] Архивировано 29 августа 2017 года на Wayback Machine 24.
  60. ^ a b Ротман, К. (2002). Эпидемиология: Введение . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета . ISBN 978-0195135541.
  61. ^ a b c Гренландия S, Моргенштерн H (2001). «Сомнения в исследованиях в области здравоохранения» . Анну. Rev. Public Health . 22 : 189–212. DOI : 10.1146 / annurev.publhealth.22.1.189 . PMID 11274518 . S2CID 4647751 .  
  62. ^ «Исследования общественного здравоохранения» . Исследования общественного здравоохранения в Университете Джонса Хопкинса . Проверено 13 апреля 2017 года .
  63. ^ Хиро, Брайан. «Спросите эксперта: эпидемиология COVID-19» . SCUSM . Проверено 11 июня 2020 .
  64. ↑ Сангер-Кац, Марго (8 июня 2020 г.). «Когда 511 эпидемиологов собираются летать, обнимайтесь и снова выполняйте 18 других повседневных дел» . Нью-Йорк Таймс . Проверено 12 июня 2020 .

Источники [ править ]

  • Клейтон, Дэвид и Майкл Хиллз (1993) Статистические модели в эпидемиологии Oxford University Press. 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 наnanlee.net
  • Ротман К., Сандер Гренланд , 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 ISBN 978-1-4419-1497-2 

Внешние ссылки [ править ]

Библиотечные ресурсы по
эпидемиологии
  • Ресурсы в вашей библиотеке
  • Агентство по охране здоровья
  • Собрание архива биостатистических исследований
  • Европейская эпидемиологическая федерация
  • «Эпидемиология для непосвященных» Д. Коггона, Дж. Роуза, DJP Баркер, Британский медицинский журнал
  • Epidem.com - Эпидемиология (рецензируемый научный журнал, публикующий оригинальные исследования по эпидемиологическим темам)
  • «Эпидемиология» - В: Филип С. Брахман, Медицинская микробиология (четвертое издание), Национальный центр биотехнологической информации США.
  • Виртуальная лаборатория Монаша - Моделирование распространения эпидемии по ландшафту
  • Отдел эпидемиологии и генетики рака, Национальный институт рака, Национальные институты здравоохранения
  • Центр исследований эпидемиологии стихийных бедствий  - сотрудничающий центр ВОЗ
  • Библиотека народной эпидемиологии
  • Эпидемиология вспышки COVID-19