Эпидемиология

Изучение здоровья и болезней среди населения

Эпидемиология – это изучение и анализ распространения (кто, когда и где), закономерностей и определяющих факторов состояния здоровья и заболеваний в определенной популяции .

Это краеугольный камень общественного здравоохранения , который формирует политические решения и научно обоснованную практику , определяя факторы риска заболеваний и цели профилактического здравоохранения . Эпидемиологи помогают с дизайном исследования, сбором и статистическим анализом данных, корректировкой интерпретации и распространением результатов (включая экспертную оценку и периодический систематический обзор ). Эпидемиология помогла разработать методологию, используемую в клинических исследованиях , исследованиях общественного здравоохранения и, в меньшей степени, фундаментальных исследованиях в области биологических наук. ^[1]

Основные области эпидемиологических исследований включают причинно-следственную связь заболеваний, передачу , расследование вспышек , надзор за болезнями , экологическую эпидемиологию , судебно-медицинскую 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 заболевания, статистика , чтобы эффективно использовать данные и сделать соответствующие выводы, социальные науки , чтобы лучше понять ближайшие и отдаленные причины, а также инженерные науки для оценки воздействия .

Эпидемиология , буквально означающая «изучение того, что происходит с людьми», происходит от греческого epi  «на, среди» demos  «народ, район» и logos  «изучение, слово, дискурс», что позволяет предположить, что она применима только к человеческим популяциям. Однако этот термин широко используется в исследованиях зоологических популяций (ветеринарная эпидемиология), хотя термин « эпизоология » доступен, а также применяется к исследованиям популяций растений (ботаническая эпидемиология или эпидемиология болезней растений ). ^[2]

Различие между «эпидемией» и «эндемией» было впервые проведено Гиппократом ^[3] , чтобы отличить болезни, которые «посещают» население (эпидемии), от тех, которые «проживают внутри» населения (эндемичны). ^[4] Термин «эпидемиология», по-видимому, впервые был использован для описания изучения эпидемий в 1802 году испанским врачом Хоакином де Вильяльбой  [исп] в «Эпидемиологии Испании» . ^[4] Эпидемиологи также изучают взаимодействие заболеваний в популяции, состояние, известное как синдемия .

Термин «эпидемиология» в настоящее время широко применяется для описания и причин не только эпидемических и инфекционных заболеваний, но и болезней в целом, включая связанные с ними состояния. Некоторые примеры тем, изучаемых в рамках эпидемиологии, включают высокое кровяное давление, психические заболевания и ожирение . Таким образом, эта эпидемиология основана на том, как характер заболевания вызывает изменения в функциях человека.

История

Греческий врач Гиппократ , которого учил Демокрит, был известен как отец медицины , [ ^{5] [6]} искал логику болезни; он - первый известный человек, который исследовал взаимосвязь между возникновением болезней и воздействием окружающей среды. ^[7] Гиппократ считал, что болезни человеческого тела вызваны дисбалансом четырех жидкостей (черной желчи, желтой желчи, крови и слизи). Лекарством от болезни было удаление или добавление юмора, о котором идет речь, чтобы сбалансировать тело. Эта вера привела к применению кровопускания и диеты в медицине. ^[8] Он ввел термины «эндемический » (для болезней, обычно встречающихся в одних местах, но не в других) и «эпидемический » (для болезней, которые наблюдаются в одних случаях, но не в других). ^[9]

Современная эра

В середине 16 века врач из Вероны по имени Джироламо Фракасторо первым предложил теорию о том, что очень маленькие, невидимые частицы, вызывающие болезни, являются живыми. Считалось, что они могут распространяться по воздуху, размножаться сами по себе и уничтожаться огнем. Тем самым он опроверг теорию миазмов Галена ( отравляющий газ у больных людей). В 1543 году он написал книгу « De contagione et contagiosis morbis» , в которой первым предложил пропагандировать личную и экологическую гигиену для предотвращения болезней. Разработка Антони ван Левенгуком достаточно мощного микроскопа в 1675 году предоставила визуальные доказательства существования живых частиц, соответствующие микробной теории болезней . ^{[ нужна цитата ]}

Во времена династии Мин У Юкэ (1582–1652) развил идею о том, что некоторые болезни вызываются трансмиссивными агентами, которых он назвал Ли Ци (戾气 или чумные факторы), когда наблюдал, как вокруг него в период между 1641 и 1644 годами бушевали различные эпидемии. ^{[ 10]} Его книгу Вэнь И Лунь (瘟疫论, Трактат о чуме/Трактат об эпидемических заболеваниях) можно рассматривать как основную этиологическую работу, выдвинувшую эту концепцию. ^[11] Его концепции все еще рассматривались ВОЗ при анализе вспышки атипичной пневмонии в 2004 году в контексте традиционной китайской медицины. ^[12]

Другой пионер, Томас Сиденхэм (1624–1689), был первым, кто распознал лихорадку у жителей Лондона в конце 1600-х годов. Его теории лечения лихорадки встретили сильное сопротивление со стороны традиционных врачей того времени. Ему не удалось найти первопричину оспенной лихорадки, которую он исследовал и лечил. ^[8]

Джон Граун , галантерейщик и статистик-любитель, опубликовал « Естественные и политические наблюдения... над счетами смертности» в 1662 году. 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 многих теорий болезней, а также опроверг некоторые широко распространенные идеи о них. ^{[ нужна цитата ]}

Оригинальная карта Джона Сноу, показывающая очаги случаев холеры во время лондонской эпидемии 1854 года.

Джон Сноу известен своими исследованиями причин эпидемий холеры в XIX веке , а также известен как отец (современной) эпидемиологии. ^{[13] [14]} Он начал с того, что заметил значительно более высокий уровень смертности в двух районах, снабжаемых Southwark Company. Его определение насоса на Брод-стрит как причины эпидемии в Сохо считается классическим примером эпидемиологии. Сноу использовал хлор, пытаясь очистить воду, и снял ручку; это положило конец вспышке. Это событие было воспринято как важное событие в истории общественного здравоохранения и считается основополагающим событием науки эпидемиологии, которое помогло сформировать политику общественного здравоохранения во всем мире. ^{[15] [16]} Однако исследования и профилактические меры Сноу, направленные на предотвращение дальнейших вспышек, не были полностью приняты и реализованы на практике до его смерти из-за преобладающей в то время теории миазмов , модели заболевания, в которой обвинялось плохое качество воздуха. для болезни. Это использовалось для оправдания высокого уровня заражения в бедных районах вместо решения основных проблем плохого питания и санитарии, и его работа доказала ложность этого утверждения. ^[17]

Среди других пионеров - датский врач Питер Антон Шляйснер, 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 детскую смертность в венской больнице, введя процедуру дезинфекции. Его результаты были опубликованы в 1850 году, но его работа была плохо воспринята коллегами, которые прекратили процедуру. Дезинфекция не стала широко практиковаться до тех пор, пока британский хирург Джозеф Листер не «открыл» антисептики в 1865 году в свете работ Луи Пастера . ^{[ нужна цитата ]}

В начале 20 века математические методы были внедрены в эпидемиологию Рональдом Россом , Джанет Лейн-Клейпон , Андерсоном Греем Маккендриком и другими. ^{[20] [21] [22] [23]} Параллельно в 1920-х годах немецко-швейцарский патолог Макс Асканази и другие основали Международное общество географической патологии для систематического изучения географической патологии рака и других неинфекционных заболеваний по всему миру. населения в разных регионах. После Второй мировой войны Ричард Долл и другие непатологи присоединились к этой области и разработали методы изучения рака, заболевания, закономерности и способы возникновения которого невозможно было должным образом изучить с помощью методов, разработанных для эпидемий инфекционных заболеваний. География патологии в конечном итоге объединилась с эпидемиологией инфекционных заболеваний, образовав область, которой сегодня является эпидемиология. ^[24]

Еще одним прорывом стала публикация в 1954 году результатов исследования британских врачей , проведенного Ричардом Доллом и Остином Брэдфордом Хиллом , которое предоставило очень сильную статистическую поддержку связи между курением табака и раком легких . ^{[ нужна цитата ]}

В конце 20-го века, с развитием биомедицинских наук, ряд молекулярных маркеров в крови, других биообразцах и окружающей среде был идентифицирован как предикторы развития или риска определенного заболевания. Эпидемиологические исследования, направленные на изучение 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 заболеваний зародышевой линии. Генетическая изменчивость обычно определяется с использованием ДНК лейкоцитов периферической крови. ^{[ нужна цитата ]}

21-го века

С 2000-х годов широко проводятся полногеномные исследования ассоциаций (GWAS) для выявления генетических факторов риска многих заболеваний и состояний здоровья. ^[25]

Хотя в большинстве молекулярно-эпидемиологических исследований все еще используются традиционные системы диагностики и классификации заболеваний, все чаще признается, что прогрессирование заболевания представляет собой по своей сути гетерогенные процессы, различающиеся от человека к человеку. Концептуально, каждый человек имеет уникальный болезненный процесс, отличающийся от любого другого человека («принцип уникального заболевания»), ^{[26] [27]} учитывая уникальность экспосомы ( совокупность эндогенных и экзогенных/средовых воздействий) и ее уникальное влияние на молекулярный патологический процесс у каждого человека. Исследования по изучению взаимосвязи между воздействием и молекулярными патологическими признаками заболеваний (особенно рака ) становились все более распространенными на протяжении 2000-х годов. Однако использование молекулярной патологии в эпидемиологии создало уникальные проблемы, включая отсутствие руководящих принципов исследований и стандартизированных статистических методологий, а также нехватку междисциплинарных экспертов и программ обучения. ^[28] Более того, концепция гетерогенности заболеваний, по-видимому, противоречит давней предпосылке в эпидемиологии, согласно которой люди с одинаковым названием заболевания имеют сходную этиологию и болезненные процессы. Для решения этих проблем и развития науки о здоровье населения в эпоху молекулярно- прецизионной медицины «молекулярная патология» и «эпидемиология» были объединены в новую междисциплинарную область « молекулярная патологическая эпидемиология » (МПЭ), определенная ^{[29] [30]} как «эпидемиология молекулярной патологии и гетерогенности заболеваний». В MPE исследователи анализируют взаимосвязь между (A) факторами окружающей среды, питания, образа жизни и генетическими факторами; (B) изменения в клеточных или внеклеточных молекулах; и (C) эволюция и прогрессирование заболевания. Лучшее понимание гетерогенности патогенеза заболеваний будет способствовать выяснению этиологии заболеваний. Подход MPE можно применять не только к неопластическим, но и к неопухолевым заболеваниям. ^[31] Концепция и парадигма MPE получили широкое распространение в 2010-х годах. ^{[32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [ чрезмерное цитирование ]}

К 2012 году было признано, что эволюция многих патогенов достаточно быстрая, чтобы иметь большое значение для эпидемиологии, и что, следовательно, многое можно было бы получить от междисциплинарного подхода к инфекционным заболеваниям, объединяющего эпидемиологию и молекулярную эволюцию, чтобы «информировать стратегии контроля или даже лечение пациентов». ." ^{[39] [40]} Современные эпидемиологические исследования могут использовать передовую статистику и машинное обучение для создания прогностических моделей , а также для определения эффектов лечения. ^{[41] [42]} Растет признание того, что для эпидемиологических исследований можно использовать широкий спектр современных источников данных, многие из которых не связаны со здравоохранением или эпидемиологией. Такая цифровая эпидемиология может включать данные поиска в Интернете, записи мобильных телефонов и розничные продажи наркотиков. ^{[ нужна цитата ]}

Виды обучения

Иерархия эпидемиологических исследований

Эпидемиологи используют широкий спектр исследований, от наблюдательных до экспериментальных, и обычно их подразделяют на описательные (включающие оценку данных, охватывающих время, место и личность), аналитические (с целью дальнейшего изучения известных связей или гипотетических взаимосвязей) и экспериментальные (термин часто приравнивают к клиническим или общественным испытаниям методов лечения и других вмешательств). В наблюдательных исследованиях природе позволено «идти своим чередом», как со стороны наблюдают эпидемиологи. И наоборот, в экспериментальных исследованиях эпидемиолог контролирует все факторы, входящие в конкретное тематическое исследование. ^[43] Эпидемиологические исследования направлены, где это возможно, на выявление объективной связи между такими воздействиями , как алкоголь или курение, биологические агенты , стресс или химические вещества, и смертностью или заболеваемостью . Выявление причинно-следственных связей между этими воздействиями и последствиями является важным аспектом эпидемиологии. Современные эпидемиологи используют в качестве инструментов информатику и инфодемиологию ^{[44] [45] . [ нужна ссылка ] [46] [47] [48]}

Наблюдательные исследования состоят из двух компонентов: описательного и аналитического. Описательные наблюдения относятся к тому, «кто, что, где и когда возникает состояние, связанное со здоровьем». Однако аналитические наблюдения больше касаются того, «как» происходит событие, связанное со здоровьем. ^[43] Экспериментальная эпидемиология включает три типа случаев: рандомизированные контролируемые исследования (часто используемые для тестирования новых лекарств или лекарств), полевые испытания (проводимые на людях с высоким риском заражения заболеванием) и общественные испытания (исследования болезней социального происхождения). ). ^[43]

Термин «эпидемиологическая триада» используется для описания пересечения Хозяина , Агента и Окружающей среды при анализе вспышки. ^{[ нужна цитата ]}

Серия корпусов

Серия случаев может относиться к качественному изучению опыта одного пациента или небольшой группы пациентов с аналогичным диагнозом или к статистическому фактору, который может вызвать заболевание с периодами, когда они не подвергаются воздействию. ^[49]

Первый тип исследования носит чисто описательный характер и не может использоваться для выводов об общей популяции пациентов с этим заболеванием. Исследования такого типа, в которых проницательный врач выявляет необычные особенности заболевания или истории болезни пациента, могут привести к формулировке новой гипотезы. Используя данные серии, можно провести аналитические исследования для изучения возможных причинных факторов. Они могут включать исследования «случай-контроль» или проспективные исследования. Исследование «случай-контроль» будет включать в себя сопоставление сопоставимых контрольных групп без заболевания со случаями в серии. Проспективное исследование будет включать в себя отслеживание серии случаев с течением времени для оценки естественного течения заболевания. ^[50]

Последний тип, более формально описываемый как самоконтролируемые исследования серии случаев, делит время наблюдения отдельного пациента на периоды воздействия и неэкспонирования и использует процессы регрессии Пуассона с фиксированными эффектами для сравнения частоты возникновения данного исхода между периодами воздействия и неэкспонирования. . Этот метод широко использовался при изучении побочных реакций на вакцинацию, и в некоторых случаях было показано, что он обеспечивает статистическую мощность, сравнимую с той, которая доступна в когортных исследованиях. ^{[ нужна цитата ]}

Исследования «случай-контроль»

В исследованиях «случай-контроль» субъектов отбирают в зависимости от статуса их заболевания. Это ретроспективное исследование. Группу лиц с положительным диагнозом заболевания («группа случая») сравнивают с группой лиц с отрицательным диагнозом заболевания («контрольная» группа). Контрольная группа в идеале должна состоять из той же группы населения, которая стала причиной случаев заболевания. Исследование «случай-контроль» рассматривает потенциальные воздействия, с которыми могли столкнуться обе группы (заболевшие и контрольная группа). Строится таблица 2×2, в которой показаны экспонированные случаи (A), экспонированные контроли (B), неэкспонированные случаи (C) и неэкспонированные контроли (D). Статистика, созданная для измерения связи, представляет собой отношение шансов (OR), которое представляет собой отношение шансов заражения в случаях (A/C) к шансам заражения в контрольной группе (B/D), т.е. OR = (AD /ДО Н.Э). ^{[ нужна цитата ]}

Если ОШ значительно больше 1, то делается вывод: «Люди с этим заболеванием с большей вероятностью подверглись воздействию», тогда как если оно близко к 1, то воздействие и заболевание вряд ли связаны. Если OR намного меньше единицы, то это говорит о том, что воздействие является защитным фактором в возникновении заболевания. Исследования «случай-контроль» обычно выполняются быстрее и экономичнее, чем когортные исследования, но чувствительны к систематической ошибке (например, систематической ошибке запоминания и систематической ошибке отбора ). Основная задача состоит в том, чтобы определить подходящую контрольную группу; Распределение воздействия среди контрольной группы должно быть репрезентативным для распределения среди населения, вызвавшего возникновение случаев. Этого можно добиться путем составления случайной выборки из исходной группы риска. Как следствие, в контрольную группу могут входить люди с изучаемым заболеванием, когда заболевание имеет высокий уровень заболеваемости среди населения. ^{[ нужна цитата ]}

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

${\displaystyle {\text{total cases}}=A+C=1.96^{2}(1+N)\left({\frac {1}{\ln(OR)}}\right)^{2}\left({\frac {OR+2{\sqrt {OR}}+1}{\sqrt {OR}}}\right)\approx 15.5(1+N)\left({\frac {1}{\ln(OR)}}\right)^{2}}$

где N — отношение случаев к контролю. Когда отношение шансов приближается к 1, количество случаев, необходимых для статистической значимости, возрастает до бесконечности; делая исследования «случай-контроль» практически бесполезными для низких отношений шансов. Например, для отношения шансов 1,5 и случаев = контроля таблица, показанная выше, будет выглядеть следующим образом:

Для отношения шансов 1,1:

Когортные исследования

В когортных исследованиях субъекты отбираются в зависимости от их статуса воздействия. Субъекты исследования должны подвергаться риску исследуемого исхода в начале когортного исследования; обычно это означает, что к моменту начала когортного исследования у них не должно быть никаких заболеваний. За когортой наблюдают во времени, чтобы оценить их дальнейший исходный статус. Примером когортного исследования может служить исследование группы курильщиков и некурящих с течением времени для оценки заболеваемости раком легких. Строится та же таблица 2×2, что и в исследовании «случай-контроль». Однако полученная точечная оценка представляет собой относительный риск (RR), который представляет собой вероятность заболевания человека в группе, подвергавшейся воздействию, P _e  =  A  / ( A  +  B ) по сравнению с вероятностью заболевания для человека в группе, не подвергавшейся воздействию. , п _ты  знак равно  C  / ( C  +  D ), т.е. RR  знак равно  п _е  /  п _ты .

Как и в случае с ОШ, ОР больше 1 указывает на связь, из чего можно сделать вывод: «У тех, кто подвергся воздействию, вероятность развития заболевания была выше».

Проспективные исследования имеют много преимуществ по сравнению с исследованиями «случай-контроль». ОР является более мощным показателем эффекта, чем ОШ, поскольку ОШ представляет собой всего лишь оценку ОР, поскольку истинную заболеваемость невозможно рассчитать в исследовании «случай-контроль», где субъекты отбираются на основе статуса заболевания. Временность можно установить в проспективном исследовании, и искажающие факторы легче контролировать. Однако они более дорогостоящие, и существует большая вероятность потери субъектов из-за последующего наблюдения в зависимости от длительного периода наблюдения за когортой.

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

Причинно-следственный вывод

Хотя эпидемиологию иногда рассматривают как набор статистических инструментов, используемых для выяснения связей между воздействием и последствиями для здоровья, более глубокое понимание этой науки заключается в выявлении причинно-следственных связей.

« Корреляция не подразумевает причинно-следственную связь » — общая тема большей части эпидемиологической литературы. Для эпидемиологов ключом является термин «вывод» . Корреляция или, по крайней мере, связь между двумя переменными является необходимым, но недостаточным критерием для вывода о том, что одна переменная является причиной другой. Эпидемиологи используют собранные данные и широкий спектр биомедицинских и психосоциальных теорий итеративным способом для создания или расширения теории, для проверки гипотез и для обоснованных, обоснованных утверждений о том, какие связи являются причинно-следственными, и о том, как именно они являются причинно-следственными.

Эпидемиологи подчеркивают, что понимание « одна причина – одно следствие » является упрощенным заблуждением. ^[51] Большинство исходов, будь то болезнь или смерть, вызваны цепочкой или паутиной, состоящей из множества составных причин. ^[52] Причины можно разделить на необходимые, достаточные и вероятностные условия. Если необходимое условие можно выявить и контролировать (например, антитела к возбудителю заболевания, энергия при травме), вредного исхода можно избежать (Робертсон, 2015). Одним из инструментов, регулярно используемых для концептуализации мультипричинности, связанной с болезнями, является модель причинно-следственной диаграммы . ^[53]

Критерии Брэдфорда Хилла

В 1965 году Остин Брэдфорд Хилл предложил ряд соображений, помогающих оценить доказательства причинно-следственной связи, ^[54] которые стали широко известны как « критерии Брэдфорда Хилла ». В отличие от явных намерений их автора, соображения Хилла теперь иногда преподаются как контрольный список, который необходимо использовать для оценки причинно-следственной связи. ^[55] Сам Хилл сказал: «Ни одна из моих девяти точек зрения не может привести неоспоримых доказательств за или против гипотезы причины и следствия, и ни одна из них не может быть востребована sine qua non ». ^[54]

1. Сила ассоциации : небольшая ассоциация не означает отсутствия причинно-следственной связи, хотя чем больше ассоциация, тем более вероятно, что она является причинно-следственной. ^[54]
2. Согласованность данных . Согласованные результаты, наблюдаемые разными людьми в разных местах с использованием разных образцов, повышают вероятность эффекта. ^[54]
3. Специфичность : причинно-следственная связь вероятна, если существует очень специфическая популяция в конкретном месте и болезнь, и нет другого вероятного объяснения. Чем более специфична связь между фактором и эффектом, тем больше вероятность причинно-следственной связи. ^[54]
4. Временность : следствие должно произойти после причины (и если между причиной и ожидаемым следствием существует ожидаемая задержка, то эффект должен произойти после этой задержки). ^[54]
5. Биологический градиент : большее воздействие обычно приводит к большей частоте возникновения эффекта. Однако в некоторых случаях само присутствие фактора может спровоцировать эффект. В других случаях наблюдается обратная пропорция: большее воздействие приводит к снижению заболеваемости. ^[54]
6. Правдоподобие . Правдоподобный механизм связи причины и следствия полезен (но Хилл отметил, что знание этого механизма ограничено текущими знаниями). ^[54]
7. Согласованность : Согласованность эпидемиологических и лабораторных данных увеличивает вероятность эффекта. Однако Хилл отметил, что «... отсутствие таких [лабораторных] данных не может свести на нет эпидемиологическое воздействие на ассоциации». ^[54]
8. Эксперимент : «Иногда можно апеллировать к экспериментальным данным». ^[54]
9. Аналогия : Можно учитывать влияние аналогичных факторов. ^[54]

Юридическая интерпретация

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

Эпидемиология занимается вопросами заболеваемости среди населения и не затрагивает вопрос о причине заболевания отдельного человека. Этот вопрос, иногда называемый специфической причинно-следственной связью, выходит за рамки науки эпидемиологии. Эпидемиология имеет свои пределы в тот момент, когда делается вывод о причинной связи между возбудителем и заболеванием (общая причинность) и когда определяется величина избыточного риска, приписываемого возбудителю; то есть эпидемиология рассматривает вопрос о том, может ли агент вызвать заболевание, а не о том, действительно ли агент вызвал конкретное заболевание истца. ^[56]

В законодательстве США эпидемиология сама по себе не может доказать отсутствие причинно-следственной связи в целом. И наоборот, это может быть принято (и в некоторых обстоятельствах) судами США в отдельном случае для обоснования вывода о существовании причинно-следственной связи, основанного на балансе вероятностей .

Поддисциплина судебной эпидемиологии направлена ​​на расследование конкретных причин заболеваний или травм у отдельных лиц или групп лиц в случаях, когда причинно-следственная связь оспаривается или неясна, для представления в юридических целях.

Управление здравоохранением на уровне населения

Эпидемиологическая практика и результаты эпидемиологического анализа вносят значительный вклад в формирующиеся системы управления здравоохранением на уровне населения.

Управление здравоохранением на уровне населения включает в себя способность:

• Оценить состояние здоровья и медицинские потребности целевой группы населения;
• Осуществлять и оценивать меры вмешательства, направленные на улучшение здоровья этого населения; и
• Эффективно и действенно обеспечивать уход за членами этого населения таким образом, чтобы это соответствовало культурным, политическим ценностям и ценностям ресурсов здравоохранения сообщества.

Современное управление здравоохранением на уровне населения является сложным и требует множественного набора навыков (медицинских, политических, технологических, математических и т. д.), ключевым компонентом которых является эпидемиологическая практика и анализ, которые объединены с наукой управления для обеспечения эффективного и результативного здравоохранения. уход и медико-санитарная помощь населению. Эта задача требует дальновидности современных подходов к управлению рисками, которые преобразуют факторы риска для здоровья, статистику заболеваемости, распространенности и смертности (полученную на основе эпидемиологического анализа) в показатели управления, которые не только определяют, как система здравоохранения реагирует на текущие проблемы со здоровьем населения, но и как можно управлять системой здравоохранения, чтобы лучше реагировать на будущие потенциальные проблемы со здоровьем населения. ^[57]

Примеры организаций, которые используют управление здравоохранением на уровне населения и используют работу и результаты эпидемиологической практики, включают Канадскую стратегию по борьбе с раком, Программы борьбы против табака Министерства здравоохранения Канады, Фонд Рика Хансена, Канадскую исследовательскую инициативу по борьбе против табака. ^{[58] [59] [60]}

Каждая из этих организаций использует систему управления здравоохранением на уровне населения под названием «Жизнь в опасности», которая сочетает эпидемиологический количественный анализ с демографией, оперативными 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 из-за инвалидности и смерти;
• Моделирование воздействия на жизнь рабочей силы : измерение будущего потенциального воздействия болезней на рабочую силу в отношении новых случаев заболевания, распространенности, преждевременной смерти и потенциальных лет жизни, потерянных из-за инвалидности и смерти;
• Экономические последствия моделирования заболеваний : Измерение будущего потенциального воздействия болезни на располагаемый доход частного сектора (заработная плата, корпоративная прибыль, расходы на частное здравоохранение) и влияние располагаемого дохода государственного сектора (НДФЛ, корпоративный подоходный налог, потребительские налоги, государственные расходы ). финансируемые расходы на здравоохранение ).

Прикладная полевая эпидемиология

Прикладная эпидемиология — это практика использования эпидемиологических методов для защиты или улучшения здоровья населения. Прикладная полевая эпидемиология может включать расследование вспышек инфекционных и неинфекционных заболеваний, показателей смертности и заболеваемости, состояния питания, среди других показателей здоровья, с целью передачи результатов тем, кто может реализовать соответствующую политику или меры по борьбе с болезнями.

Гуманитарный контекст

Поскольку эпиднадзор и отчетность о заболеваниях и других факторах здоровья становятся все более трудными в ситуациях гуманитарного кризиса, методологии, используемые для представления данных, подвергаются риску. Одно исследование показало, что менее половины (42,4%) обследований в области питания, выбранных в гуманитарном контексте, 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 уровень смертности помогают определить тяжесть кризиса, отслеживание и отчетность об этих факторах здоровья имеют решающее значение.

Реестры актов гражданского состояния обычно являются наиболее эффективным способом сбора данных, но в гуманитарном контексте эти реестры могут отсутствовать, быть ненадежными или недоступными. По этой причине смертность часто измеряется неточно с помощью либо проспективного демографического надзора, либо ретроспективных обследований смертности. Перспективный демографический надзор требует большого количества рабочей силы и его трудно реализовать в условиях рассредоточенного населения. Ретроспективные исследования смертности склонны к систематическим ошибкам в отборе и отчетности. Другие методы разрабатываются, но пока не являются общепринятой практикой. ^{[61] [62] [63] [64]}

Характеристика, достоверность и предвзятость

Эпидемическая волна

Концепция волн эпидемий имеет значение, особенно для инфекционных заболеваний . Рабочее определение термина «эпидемическая волна» основано на двух ключевых характеристиках: 1) она включает в себя периоды восходящих или нисходящих тенденций и 2) эти повышения или понижения должны быть существенными и устойчивыми в течение определенного периода времени, чтобы можно было отличить их от незначительных колебаний или ошибок в отчетности. ^[65] Использование последовательного научного определения призвано обеспечить единый язык, который можно использовать для информирования и понимания развития пандемии COVID-19, что поможет организациям здравоохранения и политикам в планировании и распределении ресурсов.

Срок действия

Различные области эпидемиологии имеют разные уровни достоверности. Одним из способов оценки достоверности результатов является соотношение ложноположительных результатов (заявленных неверных эффектов) к ложноотрицательным (исследованиям, которые не подтверждают истинный эффект). В генетической эпидемиологии исследования генов-кандидатов могут дать более 100 ложноположительных результатов на каждый ложноотрицательный результат. Напротив, общегеномная ассоциация выглядит почти наоборот: только один ложноположительный результат на каждые 100 или более ложноотрицательных результатов. ^[66] Это соотношение со временем улучшилось в генетической эпидемиологии, поскольку в этой области приняты строгие критерии. Напротив, другие эпидемиологические области не требуют такой строгой отчетности и в результате являются гораздо менее надежными. ^[66]

Случайная ошибка

Случайная ошибка — это результат колебаний вокруг истинного значения из-за изменчивости выборки. Случайная ошибка — это просто случайность. Это может произойти во время сбора, кодирования, передачи или анализа данных. Примеры случайных ошибок включают плохо сформулированные вопросы, неправильное понимание индивидуального ответа конкретного респондента или опечатку при кодировании. Случайная ошибка влияет на измерения временным и непостоянным образом, и случайную ошибку невозможно исправить. Во всех процедурах выборки присутствует случайная ошибка – ошибка выборки . ^{[ нужна цитата ]}

Точность эпидемиологических переменных является мерой случайной ошибки. Точность также обратно пропорциональна случайной ошибке, поэтому уменьшение случайной ошибки означает увеличение точности. Доверительные интервалы рассчитываются, чтобы продемонстрировать точность оценок относительного риска. Чем уже доверительный интервал, тем точнее оценка относительного риска.

Есть два основных способа уменьшить случайную ошибку в эпидемиологическом исследовании . Во-первых, необходимо увеличить размер выборки исследования. Другими словами, добавьте больше предметов в свое исследование. Во-вторых, уменьшить вариативность измерений в исследовании. Этого можно достичь, используя более точный измерительный прибор или увеличивая количество измерений.

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

Систематическая ошибка

Систематическая ошибка или систематическая ошибка возникает, когда существует разница между истинным значением (в популяции) и наблюдаемым значением (в исследовании) по любой причине, кроме изменчивости выборки. Примером систематической ошибки является ситуация, когда используемый вами пульсоксиметр ( неизвестно вам ) настроен неправильно и при каждом измерении добавляет два балла к истинному значению. Измерительное устройство могло быть точным, но не точным . Поскольку ошибка случается 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, при использовании 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 разделяют на две составляющие:

• Внутренняя валидность зависит от количества ошибок в измерениях, включая воздействие, заболевание и связь между этими переменными. Хорошая внутренняя валидность подразумевает отсутствие ошибок в измерениях и предполагает, что выводы могут быть сделаны, по крайней мере, в отношении изучаемых субъектов.
• Внешняя валидность относится к процессу обобщения результатов исследования на популяцию, из которой была взята выборка (или даже за ее пределы, до более универсального утверждения). Это требует понимания того, какие условия релевантны (или нерелевантны) для обобщения. Внутренняя валидность, очевидно, является предпосылкой внешней валидности.

Критерий отбора

Систематическая ошибка отбора возникает, когда субъекты исследования выбираются или становятся частью исследования в результате действия третьей, неизмеряемой переменной, которая связана как с воздействием, так и с интересующим результатом. ^[67] Например, неоднократно отмечалось, что уровень участия курильщиков и некурящих, как правило, различается. (Сакетт Д. приводит пример Зельтцера и др., в котором 85% некурящих и 67% курильщиков вернули анкеты, отправленные по почте.) ^[68] Такая разница в ответах не приведет к предвзятости, если она не связана также с систематическая разница в результатах между двумя группами ответов.

Информационная предвзятость

Информационная предвзятость — это предвзятость, возникающая из-за систематической ошибки в оценке переменной. ^[69] Примером этого является смещение воспоминаний. Типичный пример снова приводит Сакетт при обсуждении исследования, посвященного изучению влияния конкретных воздействий на здоровье плода: «при опросе матерей, чьи недавние беременности закончились смертью или пороками развития плода (случаи), и соответствующей группы матерей, чьи беременности закончились обычно (контрольная группа) было обнаружено, что 28% первых и только 20% вторых сообщили о воздействии наркотиков, которое не могло быть подтверждено ни в более ранних проспективных интервью, ни в других медицинских записях». ^[68] В этом примере искажение воспоминаний, вероятно, произошло из-за того, что женщины, у которых были выкидыши, имели очевидную тенденцию лучше запоминать и, следовательно, сообщать о предыдущих воздействиях.

Сбивающий с толку

Смешение традиционно определялось как смещение, возникающее в результате одновременного возникновения или смешивания эффектов внешних факторов, называемых искажающими факторами, с основным интересующим эффектом(ами). ^{[69] [70]} Более позднее определение смешения затрагивает понятие контрфактических эффектов. ^[70] 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. облучение X  = 1 для каждой единицы населения ) риск этого события составит R _A1 . Контрфактический или ненаблюдаемый риск R _A0 соответствует риску, который наблюдался бы, если бы те же самые люди не подвергались воздействию (т.е. X  = 0 для каждой единицы населения). _{Таким образом ,} истинный эффект воздействия равен: _RA1 −  RA0  ( если интересуются различиями в рисках) или RA1 / RA0 (если интересуются относительным риском). Поскольку контрфактический риск R _{A0 ненаблюдаем, мы аппроксимируем его ,} используя вторую совокупность B, и фактически измеряем следующие отношения: R _A1  −  R _B0 или RA1 / R _B0 . В этой ситуации смешивание происходит, когда R _A0  ≠  R _B0 . ^[70] (Примечание: в примере предполагается двоичный результат и переменные воздействия.)

Некоторые эпидемиологи предпочитают думать о смешении отдельно от обычных классификаций систематических ошибок, поскольку, в отличие от систематической ошибки отбора и информации, искажающее влияние обусловлено реальными причинными эффектами. ^[67]

Профессия

Лишь немногие университеты предлагают эпидемиологию в качестве курса обучения на уровне бакалавриата. ^{[ нужна цитата ] В} Университете Джонса Хопкинса существует программа бакалавриата, в рамках которой студенты, специализирующиеся в области общественного здравоохранения, могут пройти курсы последипломного уровня, включая эпидемиологию, в течение последнего года обучения в Школе общественного здравоохранения Блумберга . ^[71] Помимо магистерских и докторских степеней в области эпидемиологии, Школа общественного здравоохранения Мичиганского университета с 2017 года предлагает программы бакалавриата, которые включают курсовую работу по эпидемиологии. ^{[72] [73]}

Хотя эпидемиологические исследования проводятся представителями различных дисциплин, различные уровни подготовки по эпидемиологическим методам предоставляются в рамках докторских программ по фармации , медицине , ветеринарии , социальной работе , подологии , сестринскому делу , физиотерапии и клинической психологии в дополнение к формальному обучению в магистратуре и докторантуре. получают докторанты в области общественного здравоохранения.

Как практикующие врачи общественного здравоохранения, эпидемиологи работают в самых разных условиях. Некоторые эпидемиологи работают «на местах» (т.е. в обществе; обычно ^{[ по данным кого? ]} в службах общественного здравоохранения) и часто находятся на переднем крае расследования вспышек болезней и борьбы с ними. ^{[ нужна ссылка ]} Другие работают в некоммерческих организациях, университетах, больницах или более крупных государственных учреждениях (например, государственных и местных департаментах здравоохранения в США), министерствах здравоохранения, « Врачах без границ» , Центрах по контролю и профилактике заболеваний ( CDC), Агентство по охране здоровья , Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) или Агентство общественного здравоохранения Канады . Эпидемиологи также могут работать в коммерческих организациях (например, в фармацевтических компаниях и компаниях по производству медицинского оборудования) в таких группах, как исследования рынка или клинические разработки.

COVID-19

В статье Университета Южной Калифорнии, опубликованной в апреле 2020 года, отмечалось, что « Эпидемия коронавируса ... выдвинула эпидемиологию – изучение заболеваемости, распространения и борьбы с болезнями среди населения – на передний план научных дисциплин по всему миру и даже сделала временных знаменитостей». из некоторых его практиков». ^[74]

Смотрите также

• Медицинский портал

• Корректировка по возрасту  - метод, используемый для сравнения популяций разного возраста.
• Исследование сердечно-сосудистых заболеваний в Кайрфилли  - медицинский исследовательский проект
• Центр исследований эпидемиологии катастроф ( CRED )
• Центр исследований GISED
• План обращения
• Отслеживание контактов  – поиск и идентификация людей, контактировавших с человеком, больным инфекционным заболеванием.
• Критический размер сообщества  - минимальный размер закрытой популяции, внутри которой патоген может сохраняться неопределенно долго.
• Кластер заболеваний  – высокая частота заболеваний в определенном месте или в определенном временном интервале.
• Картирование распространения заболеваний  - Карта риска заболеваний для региона.
• Компартментальные модели в эпидемиологии  - тип математической модели, используемой для инфекционных заболеваний.
• Эпидемиологический метод  - Научный метод в конкретной области.
• Эпидемиологический переход  - термин в демографии
• Европейский центр профилактики и контроля заболеваний  – Агентство Европейского Союза
• Латиноамериканский парадокс  - эпидемиологические данные
• Международное общество фармакоэпидемиологии
• Матрица воздействия на работу  - средство оценки истории профессионального воздействия человека.Страницы, отображающие описания викиданных в качестве запасного варианта
• Математическое моделирование инфекционных заболеваний  . Использование математических моделей для понимания передачи инфекционных заболеваний.Страницы с краткими описаниями целей перенаправления.
• Менделевская рандомизация  - Статистический метод в генетической эпидемиологии
• Профессиональная эпидемиология  - Эпидемиология заболеваний на рабочих местах.
• Прогнозная аналитика  - статистические методы анализа фактов для прогнозирования неизвестных событий.
• Общество психологии гигиены труда  - Американская организация психологии гигиены труда.
• Группы населения в биомедицине  – Здоровье на основе расовой принадлежности
• Пространственная эпидемиология  - раздел географии здравоохранения, ориентированный на изучение пространственного распределения результатов в отношении здоровья.Страницы, отображающие описания викиданных в качестве запасного варианта
• Исследование здоровья в Померании
• Стратегии целевой иммунизации
• Городское планирование  - Технический и политический процесс, связанный с использованием земли и дизайном городской среды.
• Исследование Уайтхолла  - Исследование здоровья британских государственных служащих
• Зооноз  – заболевание, передающееся от других видов к человеку.

Рекомендации

Цитаты

1. Порта М (2014). Эпидемиологический словарь (6-е изд.). Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. ISBN 978-0-19-997673-7. Проверено 16 июля 2014 г.
2. Наттер Ф. младший (1999). «Понимание взаимосвязей между ботанической, человеческой и ветеринарной эпидемиологией: все плюсы и минусы». Здоровье экосистемы . 5 (3): 131–40. дои : 10.1046/j.1526-0992.1999.09922.x.
3. Гиппократ (~ 200 г. до н.э.). Воздух, Вода, Места .
4. Кэрол Бак, Альваро Ллопис; Энрике Нахера; Милтон Террис (1998) Проблемы эпидемиологии: проблемы и избранная литература . Научное издание № 505. Панамериканская организация здравоохранения. Вашингтон, округ Колумбия. п. 3.
5. Альфредо Морабия (2004). История эпидемиологических методов и концепций. Биркхойзер. п. 93. ИСБН 978-3-7643-6818-0.
6. Исторические события в эпидемиологии. Архивировано 19 февраля 2018 года в Wayback Machine . Глава 2. ООО «Джонс и Бартлетт Лиринг».
7. Рэй М. Меррилл (2010). Введение в эпидемиологию. Джонс и Бартлетт Обучение. п. 24. ISBN 978-0-7637-6622-1.
8. Меррил, Рэй М., доктор философии, магистр здравоохранения. (2010): Введение в эпидемиологию , пятое издание. Глава 2: «Историческое развитие эпидемиологии». Издательство Джонс и Бартлетт
9. «Изменение концепций: предпосылки эпидемиологии» (PDF) . Дункан и партнеры. Архивировано из оригинала (PDF) 25 июля 2011 года . Проверено 3 февраля 2008 г.
10. Джозеф ПБ (2012). Энциклопедия Черной смерти. АВС-КЛИО. п. 76. ИСБН 978-1598842548. Проверено 24 февраля 2019 г.
11. Гобинь X, Яньхуэй С, Ляньхуа X (2018). Введение в китайскую культуру: история культуры, искусство, фестивали и ритуалы. Спрингер. п. 70. ИСБН 978-9811081569. Проверено 24 февраля 2019 г.
12. «Отчет 1: Клинические исследования лечения атипичной пневмонии с помощью интегрированной традиционной китайской медицины и западной медицины». SARS: клинические испытания лечения с использованием сочетания традиционной китайской медицины и западной медицины . Всемирная организация здравоохранения. 2004. Архивировано из оригинала 8 июня 2018 года . Проверено 24 февраля 2019 г.
13. Вачон Д. (май – июнь 2005 г.). «Доктор Джон Сноу обвиняет загрязнение воды в эпидемии холеры». Департамент эпидемиологии Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, Школа общественного здравоохранения . Архивировано из оригинала 28 декабря 2011 года.
14. «Джон Сноу, отец эпидемиологии», NPR, Talk of the Nation . 24 сентября 2004 г. Архивировано 20 июня 2017 г. в Wayback Machine .
15. «Важность снега». Школа общественного здравоохранения Джонатана и Карин Филдинг . Архивировано из оригинала 17 июня 2021 года.
16. "Доктор Джон Сноу". John Snow, Inc. и JSI Research & Training Institute, Inc. Архивировано из оригинала 16 июня 2014 года.
17. Джонсон, Стивен, Карта призраков: [история самой ужасающей эпидемии Лондона - и как она изменила науку, города и современный мир], OCLC  1062993385 , получено 16 сентября 2020 г.
18. Кришна, Кр (май 2019 г.). «Консультация по образованию». Кришна.
19. Олоф Гардарсдоттир, Лофтур Гуттормссон (25 августа 2009 г.). «Меры общественного здравоохранения против столбняка новорожденных на острове Вестманнаэйяр (Исландия) в XIX веке». История семьи . 14 (3): 266–79. дои : 10.1016/j.hisfam.2009.08.004. S2CID  72505045.^{[ нужна проверка ]}
20. Статистики веков. Архивировано 30 июня 2022 года в Wayback Machine . СиСи Хейде, Юджин Сене
21. Андерсон Грей Маккендрик. Архивировано 22 августа 2011 года в Wayback Machine.
22. «Домашняя страница». Университет Саутгемптона . Тел.: [phone] Факс: [phone] Университет Саутгемптона University Road Southampton SO17 1BJ Соединенное Королевство.^{[ постоянная мертвая ссылка ]}
23. «Истоки и раннее развитие исследования случай-контроль» (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 18 января 2017 года . Проверено 31 августа 2013 г.
24. Мюллер Л.М. (2019). «Рак в тропиках: географическая патология и формирование эпидемиологии рака». Биообщества . 14 (4): 512–528. doi : 10.1057/s41292-019-00152-w. hdl : 1721.1/128433 . S2CID  181518236.
25. «Информационный бюллетень по исследованиям общегеномных ассоциаций» . Национальный институт исследования генома человека . 17 августа 2020 г. Проверено 17 июня 2024 г.
26. Огино С., Фукс К.С., Джованнуччи Э. (2012). «Сколько молекулярных подтипов? Значение уникального принципа опухоли в персонализированной медицине». Эксперт преподобный Мол Диагн . 12 (6): 621–28. дои : 10.1586/эр.12.46. ПМЦ 3492839 . ПМИД  22845482. 
27. Огино С., Локхед П., Чан А.Т., Нишихара Р., Чо Э., Вольпин Б.М., Мейерхардт Дж.А., Мейснер А., Шернхаммер Э.С., Фукс К.С., Джованнуччи Э. (2013). «Молекулярно-патологическая эпидемиология эпигенетики: развивающаяся интегративная наука для анализа окружающей среды, хозяина и болезней». Мод Патол . 26 (4): 465–84. doi : 10.1038/modpathol.2012.214. ПМЦ 3637979 . ПМИД  23307060. 
28. Огино С., Кинг Э.Э., Бек А.Х., Шерман М.Э., Милнер Д.А., Джованнуччи Э. (2012). «Междисциплинарное образование для интеграции патологии и эпидемиологии: на пути к науке о здоровье на молекулярном и популяционном уровне». Am J Epidemiol . 176 (8): 659–67. дои : 10.1093/aje/kws226. ПМЦ 3571252 . ПМИД  22935517. 
29. Огино С., Стампфер М. (2010). «Факторы образа жизни и микросателлитная нестабильность при колоректальном раке: развивающаяся область молекулярной патологической эпидемиологии». J Национальный онкологический институт . 102 (6): 365–67. doi : 10.1093/jnci/djq031. ПМК 2841039 . ПМИД  20208016. 
30. Огино С., Чан А.Т., Фукс К.С., Джованнуччи Э. (2011). «Молекулярная патологическая эпидемиология колоректальной неоплазии: новая трансдисциплинарная и междисциплинарная область». Гут . 60 (3): 397–411. дои : 10.1136/gut.2010.217182. ПМК 3040598 . ПМИД  21036793. 
31. Филд А.Е., Камарго, Калифорния, Огино С. (2013). «Преимущества подтипирования ожирения: один размер не подходит всем». ДЖАМА . 310 (20): 2147–48. дои : 10.1001/jama.2013.281501. ПМИД  24189835.
32. Кертин К., Слэттери М.Л., Самовитц В.С. (2011). «Метилирование CpG-островков при колоректальном раке: прошлое, настоящее и будущее». Международное исследование патологии . 2011 : 902674. doi : 10.4061/2011/902674 . ПМК 3090226 . ПМИД  21559209. 
33. Хьюз Л.А., Халид-де Баккер, Калифорния, Смитс К.М., ден Брандт П.А., Джонкерс Д., Ахуджа Н. , Херман Дж.Г. , Вейенберг, член парламента, ван Энгеланд М. (2012). «Фенотип метилатора CpG-островков при колоректальном раке: прогресс и проблемы». Биохим Биофиз Акта . 1825 (1): 77–85. дои : 10.1016/j.bbcan.2011.10.005. ПМИД  22056543.
34. Ку CS, Купер Д.Н., Ву М, Рукос Д.Х., Павитан Ю, Сунг Р., Якопетта Б (2012). «Открытие генов при синдромах семейного рака путем секвенирования экзома: перспективы выяснения семейного колоректального рака типа X». Мод Патол . 25 (8): 1055–68. дои : 10.1038/modpathol.2012.62 . ПМИД  22522846.
35. Чиа В.К., Али Р., То ХК (2012). «Аспирин как вспомогательная терапия для переосмысления парадигм колоректального рака». Nat Rev Clin Oncol . 9 (10): 561–70. doi : 10.1038/nrclinonc.2012.137. PMID  22910681. S2CID  7425809.
36. Шпиц М.Р., Капорасо Н.Е., Селлерс Т.А. (2012). «Интегративная эпидемиология рака – следующее поколение». Рак Дисков . 2 (12): 1087–90. дои : 10.1158/2159-8290.cd-12-0424. ПМЦ 3531829 . ПМИД  23230187. 
37. Заиди Н., Люпиен Л., Кюммерле Н.Б., Кинлоу В.Б., Суиннен СП, Сманс К. (2013). «Липогенез и липолиз: пути, по которым раковые клетки приобретают жирные кислоты». Прог Липид Рес . 52 (4): 585–89. doi :10.1016/j.plipres.2013.08.005. ПМК 4002264 . ПМИД  24001676. 
38. Икрамуддин С., Ливингстон Э.Х. (2013). «Новый взгляд на результаты бариатрической хирургии». ДЖАМА . 310 (22): 2401–02. дои : 10.1001/jama.2013.280927. ПМИД  24189645.
39. Литтл ТиДжей, Аллен Дж.Э., Бабаян С.А., Мэтьюз К.Р., Коулгрейв Н. (2012). «Использование эволюционной биологии для борьбы с инфекционными заболеваниями». Природная медицина . 18 (2): 217–20. дои : 10.1038/нм.2572. ПМЦ 3712261 . ПМИД  22310693. 
40. Пибус О.Г., Фрейзер С., Рамбо А. (2013). «Эволюционная эпидемиология: подготовка к эпохе геномного изобилия». Фил Транс R Soc B. 368 (1614): 20120193. doi :10.1098/rstb.2012.0193. ПМЦ 3678320 . ПМИД  23382418. 
41. Wiemken TL, Келли Р.Р. (2020). «Машинное обучение в эпидемиологии и исследовании последствий для здоровья». Ежегодный обзор общественного здравоохранения . 41 : 21–36. doi : 10.1146/annurev-publhealth-040119-094437 . ПМИД  31577910.
42. Би Кью, Гудман К.Э., Камински Дж., Лесслер Дж. (2019). «Что такое машинное обучение? Букварь для эпидемиолога». Американский журнал эпидемиологии . 188 (12): 2222–2239. дои : 10.1093/aje/kwz189. ПМИД  31509183.
43. «Принципы эпидемиологии». Ключевые концепции общественного здравоохранения. Лондон: Sage UK, 2009. Справочник кредо. 1 августа 2011 г. Интернет. 30 сентября 2012 г.
44. Эйзенбах G (май 2011 г.). «Инфодемиология и инфонаблюдение». Американский журнал профилактической медицины . 40 (5): С154–С158. doi :10.1016/j.amepre.2011.02.006. ISSN  0749-3797. ПМИД  21521589.
45. Эйзенбах G (27 марта 2009 г.). «Инфодемиология и инфонаблюдение: основа нового набора методов информатики общественного здравоохранения для анализа поведения поиска, коммуникации и публикаций в Интернете». Журнал медицинских интернет-исследований . 11 (1): е11. дои : 10.2196/jmir.1157 . ISSN  1438-8871. ПМЦ 2762766 . ПМИД  19329408. 
46. Wyatt JC (1 ноября 2002 г.). «Основные понятия медицинской информатики». Журнал эпидемиологии и общественного здравоохранения . 56 (11): 808–812. дои : 10.1136/jech.56.11.808. ПМЦ 1732047 . ПМИД  12388565. 
47. Макки Т., Баур С., Эйзенбах Г. (14 февраля 2022 г.). «Продвижение инфодемиологии в эпоху интенсивного использования цифровых технологий». JMIR Инфодемиология . 2 (1): е37115. дои : 10.2196/37115 . ПМЦ 9987192 . ПМИД  37113802. 
48. Маврагани А (28 апреля 2020 г.). «Инфодемиология и инфонаблюдение: обзор объема». Журнал медицинских интернет-исследований . 22 (4): e16206. дои : 10.2196/16206 . ПМЦ 7189791 . ПМИД  32310818. 
49. Сонг JW, Чунг KC (декабрь 2010 г.). «Наблюдательные исследования: когортные исследования и исследования случай-контроль». Пластическая и реконструктивная хирургия . 126 (6): 2234–2242. дои : 10.1097/PRS.0b013e3181f44abc. ISSN  0032-1052. ПМЦ 2998589 . ПМИД  20697313. 
50. Хеннекенс CH, Джули Э. Бьюринг (1987). Мэйрент, Шерри Л. (ред.). Эпидемиология в медицине . Липпинкотт, Уильямс и Уилкинс. ISBN 978-0-316-35636-7.
51. Вудворд Дж (2010). «Причинность в биологии: стабильность, специфичность и выбор уровней объяснения». Биология и философия . 25 (3): 287–318. doi : 10.1007/s10539-010-9200-z. S2CID  42625229 – через SpringerLink.
52. Ротман К.Дж. (1986). Современная эпидемиология . Бостон/Торонто: Литтл, Браун и компания. ISBN 978-0-316-75776-8.
53. Ротман К.Дж. (2012). Эпидемиология: Введение (2-е изд.). Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. п. 24. ISBN 978-0-19-975455-7. ОСЛК  750986180.
54. Hill AB (1965). «Окружающая среда и болезни: связь или причинная связь?». Труды Королевского медицинского общества . 58 (5): 295–300. дои : 10.1177/003591576505800503. ПМК 1898525 . ПМИД  14283879. 
55. Phillips CV, Карен Дж. Гудман (октябрь 2004 г.). «Пропущенные уроки сэра Остина Брэдфорда Хилла». Эпидемиологические перспективы и инновации . 1 (3): 3. дои : 10.1186/1742-5573-1-3 . ПМК 524370 . ПМИД  15507128. 
56. Грин, доктор медицинских наук, Д. Михал Фридман и Леон Гордис. Справочное руководство по эпидемиологии (PDF) . Федеральный судебный центр. Архивировано из оригинала (PDF) 27 февраля 2008 года . Проверено 3 февраля 2008 г.
57. Нил Майбург, Дебра Джексон. «Измерение здоровья и болезней I: Введение в эпидемиологию». Архивировано из оригинала 1 августа 2011 года . Проверено 16 декабря 2011 г.
58. Сметанин П., П. Кобак (октябрь 2005 г.). Междисциплинарное управление риском рака: влияние на жизнь и экономику Канады (PDF) . 1-й Международный конгресс по борьбе с раком. Архивировано из оригинала (PDF) 2 февраля 2014 года . Проверено 2 августа 2013 г.
59. Сметанин П., П. Кобак (июль 2006 г.). Механизм управления популяционными рисками для борьбы с раком. Конференция Международного союза борьбы с раком. Архивировано из оригинала (PDF) 2 февраля 2014 года.
60. Сметанин П., Кобак П. (июль 2005 г.). Избранные последствия рака легких для канадской жизни и экономического прогноза. 11-я Всемирная конференция по раку легких. Архивировано из оригинала (PDF) 2 февраля 2014 года.
61. ВОЗ, «Темы здравоохранения: эпидемиология». Архивировано 9 мая 2020 г. на Wayback Machine. Доступ: 30 октября 2017 г.
62. Микель Порта. Словарь эпидемиологии. http://global.oup.com/academic/product/a-dictionary-of-epidemiology-9780199976737?cc=us&lang=en Архивировано 11 июля 2017 г. в 6-м издании Wayback Machine , Нью-Йорк, 2014 г., Oxford University Press ISBN 978- 0-19-997673-7 Доступ: 30 октября 2017 г. 
63. Прюдон, К. и Шпигель, П. «Обзор методологии и анализа исследований питания и смертности, проведенных в условиях чрезвычайных гуманитарных ситуаций с октября 1993 г. по апрель 2004 г.» Новые темы в эпидемиологии 2007, 4:10. http://www.ete-online.com/content/4/1/10. Архивировано 23 октября 2015 г. на Wayback Machine . Доступ: 30 октября 2017 г.
64. Робертс, Б. и др. «Новый метод оценки смертности в условиях кризиса и нехватки ресурсов: проверочное исследование». Международный журнал эпидемиологии, 2010 г.; 39:1584–96. Доступ: 30 октября 2017 г.
65. Чжан Стивен X, Мариоли Франсиско Арройо, Гао Ренфэй, Ван Сенху (2021). «Когда эпидемия становится эпидемией?». Политика управления рисками и здравоохранения . 14 : 3775–3782. дои : 10.2147/RMHP.S326051 . ПМЦ 8448159 . ПМИД  34548826. 
66. Иоаннидис Дж. П., Тарон Р., Маклафлин Дж. К. (2011). «Соотношение ложноположительных и ложноотрицательных результатов в эпидемиологических исследованиях». Эпидемиология . 22 (4): 450–56. дои : 10.1097/EDE.0b013e31821b506e . PMID  21490505. S2CID  42756884.
67. Эрнан М.А., Эрнандес-Диас С. , Робинс Дж.М. (2004). «Структурный подход к предвзятости отбора». Эпидемиология . 15 (5): 615–25. дои : 10.1097/01.ede.0000135174.63482.43 . PMID  15308962. S2CID  1373077.
68. [1] Архивировано 29 августа 2017 года в Wayback Machine 24.
69. Ротман К. (2002). Эпидемиология: Введение . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета . ISBN 978-0195135541.
70. Greenland S, Моргенштерн H (2001). «Замешательство в медицинских исследованиях». Анну. Преподобный Общественное здравоохранение . 22 : 189–212. doi : 10.1146/annurev.publhealth.22.1.189. PMID  11274518. S2CID  4647751.
71. «Исследования общественного здравоохранения». Исследования общественного здравоохранения в Университете Джонса Хопкинса . 6 июня 2013 года . Проверено 13 апреля 2017 г. .
72. Меер Дж (4 сентября 2017 г.). «Новый учебный год знаменует собой начало программы бакалавриата по общественному здравоохранению». Мичиган Дейли . Проверено 9 июля 2024 г.
73. Джеролимов А (16 января 2024 г.). «Программа общественного здравоохранения бакалавриата расширяется осенью» . Мичиган Дейли . Проверено 9 июля 2024 г.
74. Хиро Б. «Спросите эксперта: эпидемиология COVID-19». СКУСМ . Проверено 11 июня 2020 г.

Источники

• Клейтон, Дэвид и Майкл Хиллз (1993) Статистические модели в эпидемиологии, издательство Оксфордского университета. ISBN 0-19-852221-5 
• Микель Порта , редактор (2014) «Эпидемиологический словарь», 6-е изд., Нью-Йорк: Oxford University Press. Эпидемиологический словарь. Архивировано 11 июля 2017 г. в Wayback Machine.
• Морабия, Альфредо, редактор. (2004) История эпидемиологических методов и концепций. Базель, Биркхаузер Верлаг. Часть I. История эпидемиологических методов и концепций. Архивировано 30 июня 2022 года в Wayback Machine. История эпидемиологических методов и концепций. Архивировано 3 июля 2011 года в Wayback Machine.
• Сметанин П., Кобак П., Мойер С., Малей О. (2005). «Управление рисками программ исследований в области политики борьбы против табака» Всемирная конференция по табаку или конференция по здоровью, 12–15 июля 2006 г., Вашингтон, округ Колумбия.
• Шкло М., Ньето Ф.Дж. (2002). «Эпидемиология: за пределами основ», Aspen Publishers.
• Робертсон Л.С. (2015). Эпидемиология травм: четвертое издание. Бесплатно онлайн наnanlee.net
• Ротман К., Сандер Гренланд , Лэш Т., редакторы (2008). «Современная эпидемиология», 3-е издание, Липпинкотт Уильямс и Уилкинс. 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; ISBN 2010 г. 978-1-4419-1497-2 

Внешние ссылки

• Агентство по охране здоровья. Архивировано 29 января 2007 года в Wayback Machine.
• Коллекция архивных исследований в области биостатистики. Архивировано 24 октября 2021 года в Wayback Machine.
• Европейская эпидемиологическая федерация
• «Эпидемиология для непосвященных». Архивировано 21 марта 2019 года в Wayback Machine Д. Коггоном, Дж. Роузом, DJP Баркером, British Medical Journal.
• Epidem.com. Архивировано 24 сентября 2001 г. в Wayback Machine - Epidemiology (рецензируемый научный журнал, в котором публикуются оригинальные исследования на эпидемиологические темы).
• «Эпидемиология». Архивировано 29 апреля 2021 г. в Wayback Machine - 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. Архивировано 12 августа 2009 г. в Wayback Machine.
• Центр исследований эпидемиологии стихийных бедствий. Архивировано 15 марта 2010 г. в Wayback Machine  - сотрудничающем центре ВОЗ .
• Народная эпидемиологическая библиотека
• Эпидемиология вспышки COVID-19. Архивировано 28 марта 2020 г. в Wayback Machine.