Введение
В эпидемиологии заболеваемость – это мера вероятности развития определенного заболевания в популяции за указанный период времени. Хотя иногда её неточно выражают просто как число новых случаев за определенный период, более правильно представлять её в виде пропорции или скорости с указанием знаменателя.
In epidemiology, incidence is a measure of the probability of occurrence of a given medical condition in a population within a specified period of time. Although sometimes loosely expressed simply as the number of new cases during some time period, it is better expressed as a proportion or a rate with a denominator.
Уровень заболеваемости
Частота заболеваемости – это показатель, отражающий частоту возникновения заболевания или другого события за определенный период времени. Она также известна как интенсивность заболеваемости или частота заболеваемости в человеко-годах, когда знаменателем является общее время наблюдения за популяцией, находящейся в группе риска (сумма продолжительности наблюдения за всеми подверженными риску людьми). В приведенном выше примере частота заболеваемости составляет 14 случаев на 1000 человеко-лет, поскольку доля заболеваемости (28 на 1000) делится на количество лет (два). Использование человеко-годов, а не просто времени, позволяет учитывать ситуации, когда продолжительность наблюдения различается для разных людей, или когда размер популяции, находящейся в группе риска, меняется со временем. Применение этого показателя подразумевает предположение о постоянстве частоты заболеваемости в разные периоды времени, то есть при частоте заболеваемости 14 на 1000 человеко-лет ожидается 14 случаев среди 1000 человек, наблюдаемых в течение 1 года, или 50 человек, наблюдаемых в течение 20 лет. Если это предположение существенно нарушается, например, при описании выживаемости после постановки диагноза метастатического рака, может быть более целесообразно представлять данные о заболеваемости в виде графика кумулятивной заболеваемости во времени, учитывая потери из наблюдения, с использованием кривой Каплана-Мейера.
Инцидентность и распространенность
Инцидентность не следует путать с превалентностью, которая представляет собой долю случаев заболевания в популяции в определенный момент времени, а не скорость возникновения новых случаев. Таким образом, инцидентность предоставляет информацию о риске заражения болезнью, в то время как превалентность указывает на степень распространенности заболевания. Превалентность – это отношение общего числа случаев к общей численности населения и, скорее, показатель нагрузки, которую заболевание оказывает на общество, без учета времени риска или момента возможного воздействия фактора риска. Превалентность также может измеряться по отношению к конкретной подгруппе населения (см.: данные знаменателя). Инцидентность обычно более информативна, чем превалентность, для понимания этиологии заболевания: например, если показатель инцидентности заболевания в популяции возрастает, это указывает на наличие фактора риска, способствующего возникновению заболевания. Например, рассмотрим заболевание, требующее длительного лечения, которое было широко распространено в 2002 году, но уменьшилось в 2003 году. В 2002 году это заболевание будет характеризоваться высокой инцидентностью и высокой превалентностью, но в 2003 году инцидентность снизится, однако превалентность останется высокой (поскольку лечение занимает много времени, и доля пораженных людей остается значительной). Напротив, заболевание с короткой продолжительностью может иметь низкую превалентность и высокую инцидентность. Когда инцидентность остается приблизительно постоянной на протяжении всего заболевания, превалентность приблизительно равна произведению инцидентности и средней продолжительности заболевания, то есть превалентность = инцидентность × продолжительность. Значение этого уравнения заключается в связи между превалентностью и инцидентностью; например, при увеличении инцидентности превалентность также должна возрастать. Следует отметить, что это соотношение не применимо к возрастной превалентности и инцидентности, где взаимосвязь становится более сложной.
Пример
Рассмотрим следующий пример. Предположим, вы изучаете выборку из 225 человек и хотите определить заболеваемость ВИЧ в течение 10 лет: в начале исследования (t=0) вы обнаруживаете 25 случаев существующего ВИЧ. Эти люди не учитываются, поскольку они не могут заразиться ВИЧ повторно. При последующем наблюдении через 5 лет (t=5 лет) выявляется 20 новых случаев ВИЧ. Второе наблюдение в конце исследования (t=10 лет) выявляет 30 новых случаев. Если бы вы измеряли распространенность, вы бы просто взяли общее количество случаев (25 + 20 + 30 = 75) и разделили на размер вашей выборки (225). Таким образом, распространенность составила бы 75/225 = 0,33 или 33% (к концу исследования). Это показывает, насколько широко распространен ВИЧ в вашей выборке, но мало говорит о фактическом риске заражения ВИЧ для любого человека в течение следующего года. Для измерения заболеваемости необходимо учитывать, сколько лет каждый человек участвовал в исследовании и когда у него развился ВИЧ. Когда точно неизвестно, когда у человека развивается заболевание, эпидемиологи часто используют актуарный метод и предполагают, что оно развилось в середине периода между наблюдениями. В этом расчете: через 5 лет вы обнаружили 20 новых случаев, поэтому предполагается, что они заразились ВИЧ на 2,5 году, таким образом, внеся вклад (20 * 2,5) = 50 человеко-лет жизни без болезни. Через 10 лет вы обнаружили 30 новых случаев. У этих людей ВИЧ не было на 5-м году, но был на 10-м, поэтому предполагается, что они были инфицированы на 7,5 году, таким образом, внеся вклад (30 * 7,5) = 225 человеко-лет жизни без болезни. Это в общей сложности (225 + 50) = 275 человеко-лет на данный момент. Вы также хотите учесть 150 человек, у которых никогда не было и не развилось ВИЧ за 10 лет, (150 * 10) что вносит 1500 человеко-лет жизни без болезни. Это в общей сложности (1500 + 275) = 1775 человеко-лет жизни. Теперь возьмите 50 новых случаев ВИЧ и разделите на 1775, чтобы получить 0,028, или 28 случаев ВИЧ на 1000 населения в год. Другими словами, если вы будете наблюдать за 1000 человек в течение одного года, вы увидите 28 новых случаев ВИЧ. Это гораздо более точная оценка риска, чем распространенность.
At the beginning of the study (t=0) you find 25 cases of existing HIV. These people are not counted as they cannot develop HIV a second time. A follow up at 5 years (t=5 years) finds 20 new cases of HIV. A second follow up at the end of the study (t=10 years) finds 30 new cases. If you were to measure prevalence you would simply take the total number of cases (25 + 20 + 30 = 75) and divide by your sample population (225). So prevalence would be 75/225 = 0.33 or 33% (by the end of the study). This tells you how widespread HIV is in your sample population, but little about the actual risk of developing HIV for any person over a coming year. To measure incidence you must take into account how many years each person contributed to the study, and when they developed HIV. When it is not known exactly when a person develops the disease in question, epidemiologists frequently use the actuarial method, and assume it was developed at a half way point between follow ups. In this calculation:
At 5 yrs you found 20 new cases, so you assume they developed HIV at 2.5 years, thus contributing (20 * 2.5) = 50 person years of disease free life. At 10 years you found 30 new cases. These people did not have HIV at 5 years, but did at 10, so you assume they were infected at 7.5 years, thus contributing (30 * 7.5) = 225 person years of disease free life. That is a total of (225 + 50) = 275 person years so far. You also want to account for the 150 people who never had or developed HIV over the 10 year period, (150 * 10) contributing 1500 person years of disease free life. That is a total of (1500 + 275) = 1775 person years of life. Now take the 50 new cases of HIV, and divide by 1775 to get 0.028, or 28 cases of HIV per 1000 population, per year. In other words, if you were to follow 1000 people for one year, you would see 28 new cases of HIV. This is a much more accurate measure of risk than prevalence.