Farmakoepidemiologija i farmakoekonomija-Skripta-Farmaceutsko zakonodavstvo i etika-Farmacija, Skripte' predlog Etika i zakonodavstvo. Univerzitet Singidunum
dcplover
dcplover

Farmakoepidemiologija i farmakoekonomija-Skripta-Farmaceutsko zakonodavstvo i etika-Farmacija, Skripte' predlog Etika i zakonodavstvo. Univerzitet Singidunum

47 str.
50broj preuzimanja
1000+broj poseta
100%od4broj ocena
2broj komentara
Opis
Farmakoepidemiologija i farmakoekonomija,Skripta,Farmaceutsko zakonodavstvo i etika,Farmacija, DEFINICIJA I CILJEVI EPIDEMIOLOGIJE, Deskriptivna metoda, Analitička metoda, Eksperimentalna metoda, Charles Edward Windslow,...
40 poeni
poeni preuzimanja potrebni da se preuzme
ovaj dokument
preuzmi dokument
pregled3 str. / 47
ovo je samo pregled
3 prikazano na 47 str.
preuzmi dokument
ovo je samo pregled
3 prikazano na 47 str.
preuzmi dokument
ovo je samo pregled
3 prikazano na 47 str.
preuzmi dokument
ovo je samo pregled
3 prikazano na 47 str.
preuzmi dokument
Skripta FEpi i FE

1

SKRIPTA

FARMAKOEPIDEMIOLOGIJA i

FARMAKOEKONOMIJA

Dragana Lakić Ivana Tadić Marina Odalović Ljiljana Tasić Podaci su preuzeti iz:

• prof. dr Zorana Gledović, prof. dr Slavenka Janković, prof. dr Mirjana Jarebinski, prof. dr Ljiljana Marković-Denić, prof. dr Tatjana Pekmezović, prof. dr Sandra Šipetić-Grujičić, prof. dr Hristina Vlajinac. Epidemiologija, I izdanje, Medicinski fakultet Univerziteta u Beogradu, 2006.

• WHO. Introduction to Drug Utilization Research. Oslo, Norway, 2003 • Brian Strom. Pharmacoepidemiology. 3ed edition. New York: John Wiley & Sons; 2002. • Drummond MF, O’Brien B, Stoddart GL, Torrance GW. Methods for the economic evaluation

of health care programmes. 2nd Ed. Oxford University Press 1997.

• Bootman JL, Townsend RJ, McGhan WF. Principles of Pharmacoeconomics. 3rd Ed. Harvey Whitney Books Company 2005.

2

DEFINICIJA I CILJEVI EPIDEMIOLOGIJE/FARMAKOEPIDEMIOLOGIJE Epidemiologija je definisana kao „istraživanje distribucije i determinacije različitih zdravstvenih stanja i događaja u populaciji, kao i primena ovih istraživanja u kontroli zdravstvenih problema“. Farmakoepidemiologija primenjuje metodologiju epidemiologije u cilju istraživanja kliničke upotrebe lekova u populaciji. Moderna definicija farmakoepidemiologije glasi: „Istraživanje upotrebe i efekata/neželjenih efekata lekova kod velikog broja ljudi u cilju podrške racionalne i troškovno isplative upotrebe lekova i poboljšanja zdravstvenih ishoda“. Epidemiologija je nauka koja se bavi ispitivanjem učestalosti, distribucije i determinanti stanja ili događaja povezanih sa zdravljem u nekoj populaciji i primenom rezultata istraživanja u kontroli zdravstvenih problema. Cilj epidemiologije je da identifikuje faktore koji su povezani sa pojavom bolesti, bilo da su oni direktni uzročnici bolesti ili povećavaju rizik od nastanka iste. Rezultati se koriste u prevenciji, postavljanju dijagnoze bolesti, proceni prognoze, postavljanju terapije i dr. Farmakoepidemiologija se u veoma značajnoj meri oslanja na metode istraživanja koja postoje i u epidemiologiji. Epidemiološka i farmakoepidemiološka istraživanja mogu biti OPSERVACIONA i EKSPERIMENTALNA, i vrše se preko tri metode: A. Deskriptivna metoda – opservaciono istraživanje; primenjuje se za proučavanje bolesti nepoznate etiologije i postavljanje hipoteza o učestalosti i distribuciji bolesti1, pri tom gledajući karakteristike osoba, vreme i mesto;

B. Analitička metoda – opservaciono istraživanje; primenjuje se za proučavanje bolesti i nepoznate i poznate etiologije, za otkrivanje izvora i puta prenošenja; služi za testiranje postojećih hipoteza i postavljanja novih, što čini preko kohortnih i anamnestičkih studija;

C. Eksperimentalna metoda – eksperimentalno istraživanje; služi za potvrđivanje hipoteza iz analitičke metode – direktno potvrđivanje, ili eliminaciji nekog hipotetičkog uzroka – indirektno potvrđivanje.

Charles Edward Windslow, je epidemiologiju nazvao „dijagnostičkom disciplinom javnog zdravlja“. Metode epidemiologije se koriste da bi se ispitali uzroci bolesti, identifikovali trendovi pojavljivanja bolesti koji mogu da utiču na obezbeđenje odgovarajućih lekova i zdravstvene nege, i da evaluira efektivnost medicinskih intervencija na polju javnog zdravlja. U epidemiologiji se postavljaju tri pitanja: KO je oboleo, KADA se javila bolest i GDE se pojavila bolest? Osnivačem moderne epidemiologije se smatra britanski lekar Džon Snou. On je tokom 1853. i 1854. pokušavao da pronađe uzrok pojave kolere u Londonu. Naime, primetio je da je incidenca kolere bila visoka u delovima grada koji su bili snabdevani vodom dve privatne kompanije (Sautvark i Vauksal), koje su uzimale vodu iz jako zagađenih delova Temze. Treća kompanija „Lambert“ je u prethodnom periodu (između 1849. i 1854. god) promenila mesta preuzimanja vode, tako da je delove Londona snabdevala čistijom vodom iz

1 u farmakoepidemiološkim studijama reč bolest možemo zameniti rečju lek, već u zavisnosti od konteksta studije

3

Temze. Džon je predpostavio da je kolera bolest uzrokovana zagađenom vodom. Kako bi testirao ovu pretpostavku (hipotezu) napravio je eksperiment u delu grada koji se snabdevao vodom različitih kompanija. Njegov eksperiment je obuhvatao ispitanike oba pola, različitih godina, različitog statusa. Lično je odlazio u svaku kuću gde se javio smrtni slučaj i beležio ime kompanije koja ih je snabdevala vodom. Došao je do podataka da je u 40.046 kuća koje su se snabdevale vodom iz kompanija Sautvark i Vauksal došlo do 1.263 smrtnih slučajeva, dok je u 26.107 kuća koje su se snabdevale vodom iz kompanije Lambert došlo do 98 smrtnih slučajeva. Ovo istraživanje je potvrdilo hipotezu o uzroku kolere. Jedna od najpoznatijih epidemioloških studija hroničnih bolesti je „Framingam“ studija. 1920 godine su hronične bolesti srca bile vodeći uzrok smrti u Americi. Smrtnost od ovih bolesti je dramatično porasla nakon drugog svetskog rata kada je svaki peti muškarac imao neku od bolesti srca pre 60. godine života, i niko nije mogao da odgovori šta je uzrok. 1948. godine sprovedeno je istraživanje u gradu Framingamu u državi Masačusets sa ciljem pronalaženja uzroka srčanih oboljenja. Više od polovine bolesnika i više od 5000 zdravih ljudi srednjih godina je bilo uključeno u istraživanju. Sakupljani su podaci: vrednost telesne mase, krvnog pritiska, pušačke navike, testovi krvi itd. Nakon svake naredne dve godine su isti ljudi ponovo ispitani na isti način sve do njihove smrti. Nakon desetogodišnjeg ispitivanja Framingamska studija je rezultirala načinom za izračunavanje šanse za oboljevanje od kardiovaskularnih bolesti. Studija je identifikovala tri glavna uzroka: visok krvni pritisak, visok nivo holesterola i pušačke navike. Na osnovu ove studije uspostavljena je i norma „normalnog“ krvnog pritiska i holesterola, jer su do tada lekari smatrali da je povišenje krvnog pritiska usled starenja bilo normalno. Nakon ovih otkrića se mnogo više radilo na prevenciji bolesti i otklanjanju faktora rizika, što je rezultiralo naglim padom smrtnosti od ovih bolesti. U epidemiologiji se mere zdravstveni ishodi (eng. health oucomes). Broj obolelih u ispitivanoj populaciji se označava frekvencom. Kada se u obzir uzme i veličina populacije govori se o učestalosti bolesti (eng. rate). Učestalostse uglavnom izračunava kada se broj obolelih podeli brojem rizične populacije (npr. učestalost ovarijalnog kancera u gradu koji ima milion stanovnika, izračunava se kada se broj obolelih žena podeli brojem žena u tom gradu, a ne svih stanovnika). Mere frekvence su incidenca i prevalenca. Incidenca označava „nove“ slučajeve oboljenja u određenom vremenskom intervalu u kom traje istraživanje u određenoj populaciji. Prevalenca je širi termin od incidence. Ona obuhvata sve slučajeve oboljenja u određenom vremenskom intervalu u kom traje istraživanje u određenoj populaciji. Prevalenca je broj slučajeva pojedinih bolesti (ili određenog događaja) zabeleženih u određenoj populaciji stanovništva u određenom vremenskom periodu. Učestalost smrti (eng. incidence of death) se često koristi za označavanje frekvence bolesti koje najčešće imaju smrtni ishod. Distribucija bolesti daje odgovore na pitanja ko, kada i kako. Za dalja objašnjenja pogledajte nastavak teksta. Farmakoepidemiologija može biti orjentisana na lekove, sa posebnim osvrtom na bezbednost i efektivnost pojedinačnih lekova ili grupa lekova. Pored toga, farmakoepidemiologija može biti i orjentisana na upotrebu lekova sa ciljem poboljšanja kvaliteta terapije lekovima putem pedagoških (edukativnih) intervencija. Istraživanje upotrebe lekova može takođe biti podeljeno na deskriptivne i analitičke studije. Kod desktiptivnih studija, naglasak istraživača koji sprovodi studiju jeste na opisu načina/modela upotrebe lekova kao i na identifikaciji problema koji zahtevaju sledeće detaljnije studije.

4

Analitičke studije pokušavaju da povežu podatke o upotrebi lekova sa morbiditetom, ishodima terapije i kvalitetom zdravstvene zaštite sa ultimativnim ciljem ispitivanja da li je terapije lekovima racionalna ili ne. Sofisticirana farmakoepidemiologija koje je orjentisana na istraživanje upotrebe lekova može se fokusirati na lek (npr. na odnose doza-efekat i koncentracija-efekat), na propisivača (npr. pokazatelji kvaliteta propisivanja) ili na pacijenta (npr. odabir leka i doze, praćenje funkcije bubrega, metaboličkog fenotipa/genotipa, godina starosti, itd.). Istraživanje upotrebe lekova je esencijalni deo farmakoepidemiologije jer opisuje trajanje, prirodu i determinante izloženosti lekovima. Tokom vremena, razlika između ova dva termina postala je sve manje oštra, pa se nekada mogu u menjati. Ipak, dok studije upotrebe lekova koriste različite izvore informacija o lekovima (npr. agregirani podaci iz veledrogerija ili baze recepata), termin farmakoepidemiologija zahteva definisanu populaciju u kojoj se upotreba lekova može iskazati kao incidencija ili prevalencija. Zajedno, istraživanje upotrebe lekova i farmakoepidemiologija, mogu obezbediti uvid u sledeće aspekte upotrebe i propisivanja lekova.

Model upotrebe lekova što predstavlja dužinu i način upotrebe leka, kao i trend i troškove upotrebe leka tokom vremena.

Kvalitet upotrebe lekova što predstavlja sprovođenje odita radi poređenja aktuelne upotrebe lekova u odnosu na preporuke za propisivanje ili lokalne smernice za upotrebu lekova. Pokazatelji kvaliteta upotrebe lekova mogu se odnositi na izbor leka (komplijansa sa preporučenim asortimanom), cenu leka (komplijansa sa raspoloživim budžetom), doziranje leka (svest o inter- individualnim razlikama u pogledu zahteva za različitim dozama kao i o zavisnosti doze od godina starosti pacijenta), svest o interakcijama lekova i neželjenim efektima lekova, kao i na udeo pacijenata koji su svesni ili ne troškova i koristi od terapije.

Determinante upotrebe lekova što predstavlja karakteristike korisnika leka (npr. sociodemografske parametre i stavove o lekovima), zatim karakteristike propisivača (npr. specijalnost, obrazovanje i faktore koji utiču na odluke pri odabiru terapije), kao i karakteristike samog leka (npr. terapijske katakteristike i pristupačnost).

Ishodi upotrebe lekova što se odnosi na zdravstvene ishode (npr. koristi terapije i neželjene efekte terapije) kao i ekonomske konsekvence.

UZROČNOST U EPIDEMIOLOGIJI Epidemiološka istraživanja proučavaju kauzalnost dva događaja tj. uzrok i posledicu (oboljenje). Pri određivanju ovih kauzalnih veza treba imati na umu da pretpostavljenom uzroku ne mora neminovno da sledi posledica. Takođe, određena pojava (uzrok) se u jednom slučaju može posmatrati kao rizik, a u drugom slučaju kao prevencija (npr. pušenje jedne pakle cigareta dnevno je rizik ukoliko čovek do tad nije pušio, ali je prevencija ukoliko je

pušenje redukovano sa više pakli dnevno na jednu).

Postojanost asocijacije između dva događaja se najlakše može uvideti ukoliko promena u jednom događaju uslovljava i promenu kod drugog (npr. redovno pranje zuba, smanjuje incidenciju karijesa). Opet asocijacija se može primetiti i ukoliko se prate grupe ljudi od kojih

5

su neke izložene traženom faktoru, dok druge nisu, pa zatim se porede stope obolevanja ovih grupa i donosi se zaključak o postojanju tj. odsustvu asocijacije. Povezanost između događaja se mora prikazati statistički, pa prema tome oni mogu biti: A. Statistički nepovezani – ne postoji statistički značajna veza između dva događaja.

B. Statistički povezani – posmatraju se grupe ljudi koji imaju neku zajedničku osobinu (npr. gojazni, pušači...) kod kojih postoji statistička veza između dva događaja koja se može kvanitativno prikazati. Ova povezanost može biti:

a. Neuzročna povezanost – statistički zapažena veza ne mora biti i uzročna; ova povezanost može nastati usled slučajne ili sistematske greške (lažna povezanost) ili dejstva drugih faktora (sekundarna povezanost, pridruženi (eng. confounding) faktor)

b. Uzročna povezanost – statistički zapažena veza je vrlo verovatno uzročna; radi eliminisanja ili smanjivanja mogućnosti pojave lažne ili sekundarne povezanosti, koriste se neki kriterijumi:

vremenski redosled – događaji se moraju odvijati u nekom vremenskom sledu jedan za drugim da bi bili povezani, tako da istovremenost ili različito odvijanje jednog u odnosu na drugi odbacuje mogućnost njihove povezanosti;

jačina povezanosti – podrazumeva da je incidencija obolevanja veća kod izloženih grupa u odnosu na neizložene;

postojanost povezanosti – podrazumeva da se asocijacija dobijena u jednoj studiji pojavljuje i u nekim drugim studijama vršenim pod drugim okolnostima ili drugom populacijom;

slaganje sa postojećim znanjem o bolesti; slaganje između doze i efekta – podrazumeva da sa većom izloženošću raste i incidencija;

specifičnost međusobne povezanosti – suština je da jedan faktor može izazvati više oboljenja, a opet grupa faktora može dovesti do jednog oboljenja (da je pri tom dovoljan samo jedan faktor iz grupe ili je pak potrebna cela grupa).

Pojam dovoljnog uzroka je definisan svim činiocima potrebnim za pojavu bolesti. Ako isključivo infektivni agens kao jedan od činilaca, ostatak nam predstavljaju karakteristike osoba (npr. uzrast, pol, navike, profesija, imunitet...) kao i karakteristike okoline (npr. prenaseljenost, loša higijena...). Ovaj ostatak činilaca nam predstavlja pojam neophodnog uzroka, i bez njih se bolest ne može uspostaviti.

POKAZATELJI UČESTALOSTI POREMEĆAJA ZDRAVLJA – ODNOS, PROPORCIJA, STOPA U epidemiološkim istraživanjima učestalosti i distribucije poremećaja zdravlja, bitno je znati detalje i veličinu posmatrane populacije, kao i dužinu izloženosti populacije nekom faktoru. Kasnije, rezultate istraživanja je potrebno kvantifikovati, kako bi se primenili u npr. planiranju zdravstvene zaštite. Ovo se postiže primenom pokazatelja učestalosti poremećaja zdravlja:

6

Odnos je pojam koji obuhvata i proporcije i stope, i predstavlja rezultat koji se dobija nakon što se jedna nezavisna veličina podeli drugom nezavisnom veličinom (npr. odnos polova u nekoj zemlji). Rezultat se iskazuje u obliku decimalnog broja.

ODNOS = X/Y Proporcija je vrstu odnosa gde je brojilac uključen u imenilac, i predstavlja odnos dela prema celini. Rezultat se iskazuje u procentima (množi se sa 100) ili u obliku decimalnog broja (npr. broj dece (X) u čitavoj populaciji (deca X + odrasli Y).

PROPORCIJA = X/(X+Y)*100 Stopa predstavlja proporciju u koju je uključena i dimenzija vremena. Pokazatelj je obolevanja i umiranja. Brojilac označava broj slučajeva u određenom vremenskom periodu (oboljenje, povreda, smrt), dok imenilac predstavlja populaciju u riziku (kojoj pripadaju slučajevi iz brojioca). Rezultat se množi sa konstantom kako bi se izbegle nule iz decimalnog zareza.

STOPA = broj događaja u nekom periodu/populacija izložena riziku u tom periodu*k

POKAZATELJI OBOLEVANJA Pokazatelji obolevanja su incidencija i prevalencija, pa i stopa javljanja i stopa sekundarnog javljanja. Incidencija predstavlja broj novoobolelih u nekom vremenskom periodu, u populaciji izloženoj riziku od nastanka bolesti. Drugim rečima ova stopa u brojiocu poseduje samo broj novih slučajeva, dok se u imeniocu nalazi broj osoba kod kojih se bolest može javiti. Postoje dva tipa incidencije tj. kumulativna incidencija i stopa incidencije.

A. Kumulativna incidencija predstavlja broj novoobolelih u nekom vremenskom periodu u definisanoj populaciji. Prema tome za određivanje kumulativne incidencije potrebno je da na početku istraživanja definišemo populaciju koja je izložena riziku, a potom je i pratimo određeni vremenski period (kumulativnom incidencijom se izražava verovatnoća da osoba koja je zdrava na početku posmatranog perioda oboli

tokom vremena praćenja). Rezultat se množi sa konstantom kako bi se izbegle nule iz

decimalnog zareza.

KUMULATIVNA INCIDENCIJA = broj novoobolelih u nekom periodu/populacija definisana na

početku tog perioda*k

A. Ukoliko je definisana populacija velika, skoro je nemoguće pratiti osobe iz imenioca čitav vremenski period istraživanja. Zbog toga se koriste stope incidencije, koja predstavljaju odnos novoobolelih u nekom vremenskom periodu i zbira osoba-vreme izloženosti u tom vremenskom periodu, tj. u toku istraživanja (osoba-vreme izloženosti podrazumeva period dok su praćene osobe zdrave ili dok se ne završi praćenje). Ukoliko se ne može utvrditi tačno vreme izloženosti nekog broja pojedinaca, što je često, kao imenilac se uzima veličina populacije sredinom

7

posmatranog perioda.Rezultat se množi sa konstantom kako bi se izbegle nule iz decimalnog zareza.

STOPA INCIDENCIJE = broj događaja u nekom periodu/populacija sredinom posmatranog

perioda*k Prevalencija je proporcija koja pokazuje snimak populacije u nekom trenutku, i predstavlja odnos između svih obolelih od neke bolesti i ukupne populacije. U zavisnosti od perioda u kome merimo prevalenciju možemo imati i trenutnu prevalenciju – gde je period posmatranja kratak npr. jedan dan; ili periodičnu prevalenciju – ukoliko je period posmatranja duži npr. godinu dana (periodična prevalencija je bitna za organizaciju zdravstvene službe što se tiče nabavki lekova i sl.).

PREVALENCIJA = broj svih obolelih u nekom periodu/ukupna populacija u tom periodu*k Stopa javljanja je proporcija koja predstavlja kumulativnu incidenciju za period epidemije. Izračunava se kao odnos broja novoobolelih i ukupne populacije na početku epidemije.

STOPA JAVLJANJA = broj novoobolelih/ukupna populacija na početku epidemije*100 Stopa sekundarnog javljanja predstavlja učestalost obolevanja osoba koje su bile u kontaktu sa primarno obolelim i odnos je obolelih koji su bili u kontaktu sa primarnim obolelim i svim ljudima koji su bili u kontaktu sa primarno obolelim.

STOPA SEKUNDARNOG JAVLJANJA = broj obolelih koji su bili u kontaktu sa primarno obolelim/svi koji su bili u kontaktu sa primarno obolelim*100

IZVORI PODATAKA O OBOLEVANJU Izvori podataka o obolevanju čine:

A. Prijavljivanje zaraznih bolesti – zakonom je u Srbiji obavezno prijavljivanje 70 zaraznih bolesti. Karantinske bolesti se prijavljuju SZO (Svetskoj zdravstvenoj organizaciji). Cilj je praćenje epidemiološke situacije kao i evaluacija preventivnih mera i dr.;

B. Registri kliconoša – osobe koje su postale kliconoše nakon neke zarazne bolesti (npr. trbušni tifus, bacilarna dizenterija) se redovno podvrgavaju pregledima i prate;

C. Registri obolelih – obuhvata prijavljivanje nezaraznih bolesti. Zakonom je obavezno prijavljivanje 11 nezaraznih bolesti poput malignih, psihoza, reumatskih groznica, endemske nefropatije, hemofijije, koronarne bolesti srca i dr.;

D. Podaci iz primarne zdravstvene zaštite – objavljuju se na godišnjem nivou i obično su neažurni;

E. Podaci o hospitalizaciji – daje uvid o učestalosti teških oboljenja, jer se osobe sa lakim oboljenjima ne hospitalizuju;

F. Drugi izvori podataka – fondovi za zdravstveno i penzijsko osiguranje, sistematski pregledi...

8

POKAZATELJI UMIRANJA Stopa mortaliteta je proporcija i predstavlja odnos umrlih u određenom vremenskom periodu i zbira osoba-vreme izloženosti u tom vremenskom periodu (takođe se može uzeti veličina populacije sredinom posmatranog perioda).

STOPA MORTALITETA = broj umrlih u nekom vremenskom periodu/populacija sredinom perioda*k

Letalitet je proporcija koja označava težinu nekog oboljenja. Predstavlja odnos umrlih od neke bolesti i populaciju obolelu od te iste bolesti.

LETALITET = broj umrlih od određene bolesti/ukupna obolela populacija*100

OPŠTE, SPECIFIČNE I STANDARDIZOVANE STOPE Stope incidencije i stope mortaliteta mogu biti opšte i specifične. Pod opštim stopama podrazumeva se da one prikazuju odnos ukupnog broja obolelih ili umrlih i zbir osoba-vreme izloženosti tj. veličine populacije sredinom posmatranog perioda. Specifične stope međutim prikazuju taj odnos posmatrajući samo jedak uzrok obolevanja ili umiranja, ili posmatrajući određenu demografsku karakteristiku poput uzrasta (najčešće), pola, profesije...

OPŠTA STOPA = broj umrlih u Beogradu 2007. god/populacija Beograda sredinom 2007. god*k

UZRASTNO-SPECIFIČNA STOPA = broj umrlih u Beogradu 2007. god, mlađih od 10

g./populacija Beograda sredinom 2007. god, mlađih od 10 g.*k Problem kod opštih stopa postoji kada je potrebno da se porede dve ili više populacija, iz razloga što su populacije različite po karakteristikama (npr. prosečna starost, izloženost...). Prema tome potrebno je koristiti specifične stope kao i standardizovane stope. Specifične stope se mogu koristiti kada se poredi manji broj stopa, međutim problem postoji kada se poredi veliki broj ovih stopa (npr. veliki broj uzrastnih grupa) ili kada je tumačenje rezultata otežano zbog toga što u različitim populacijama stope imaju različit smer razlike (npr. jedna populacija ima više stope među mladima, dok druga ima među starijima). Zbog toga se pristupa standardizaciji stopa. Standardizovane stope su fiktivne vrednosti koje bi postojale kada bi populacije koje se porede bile približno iste. Ove stope se rade u odnosu na uzrast (najčešće), pol, profesiju... Standardizacija stopa može biti direktna i indirektna.

Direktna standardizacija je metod koji zahteva poznavanje uzrasno–specifičnih stopa dveju populacija koje se porede. Njih koristimo da izračunamo očekivani broj obolelih ili umrlih u posmatranoj populaciji, koji bi nastao kada bi ona bila približno ista kao i standardna populacija (npr. po uzrastu). Prema tome standardizovanu stopu izračunavamo kao odnos očekivanog broja obolelih ili umrlih, i broja stanovnika standardne populacije.

Indirektna standardizacija se vrši kada su uzrastno–specifične stope posmatrane populacije nepoznate ili nestabilne. Zbog toga se koriste uzrastno–specifične stope standardne populacije kako bi se odredio očekivani broj umrlih u posmatranoj populaciji, što

9

se obavlja preko standardizovanog mortalitetnog odnosa (SMR). SMR je odnos opaženog broja umrlih u posmatranoj populaciji i očekivanog broja umrlih baziranog na stopama standardne populacije. Dobijeni rezultat se množi sa 100, i ukoliko je krajnji rezultat veći od 100 – opaženi broj je veći od očekivanog; ukoliko je jednak 100 opaženi broj je jednak očekivanom; a ukoliko je manji od 100 opaženi broj je manji od očekivanog.

TIPOVI STUDIJA

OPSERVACIONA ISTRAŽIVANJA Kao što je već rečeno, opservacione studije se mogu sprovoditi kao deskriptivne i kao analitičke studije. U nastavku će biti ukratko pojašnjena svaka od ovih studija.

DESKRIPTIVNI STUDIJE – DEMOGRAFSKE I SOCIJALNO-EKONOMSKE KARAKTERISTIKE OSOBA Desktriptivne studije pripadaju opservacionim studijama i bave se ispitivanjem učestalosti i distribucije određenog poremećaja zdravlja sa pogledom na karakteristike osoba, vreme i mesto. Na ovaj način dobijeni podaci se mogu koristiti za proučavanje bolesti nepoznate etiologije u cilju postavljanja hipoteze o uzročniku, kao i u istraživanju faktora koji dovode do pojave bolesti poznate etiologije. Ima veliku ulogu u organizaciji zdravstvene službe. Demografske karakteristike osoba obuhvataju podatke o uzrastu, polu, rasnoj, etničkoj i verskoj pripadnosti, kao i njihovom socijalno–ekonomskom statusu. Uzrast predstavlja najznačajniju karakteristiku osobe zbog direktne povezanosti sa obolevanjem ili umiranjem od neke bolesti, jer utiče na ekspoziciju i na dispoziciju (veza je toliko jaka da se pri posmatraju veze između nekih drugih karakteristika osoba i bolesti

uzrast mora uzeti u obzir. Kako bi se uklonila ova jaka veza sa uzrastom, koristi se metod

standardizacije). Za prikazivanje povezanosti uzrasta i bolesti koriste se uzrastno–specifične stope.

Studije

Eksperimentalne Observacione

RCT Intervencijske Analitičke Deskriptivne

Studije slučaja

Izveštaj o slučajevima

Case control

Cross sectional

Kohortne

10

Povezanost uzrasta i oboljenja postoji iz više razloga, jer usled starosti osobe postoje:

A. Specifična izloženost i imunitet – sa uzrastom se menja izloženost određenim faktorima koji mogu izazvati bolest, takođe dolazi i do promena u jačini imunskog sistema (npr. deca su više izložena akutnim infekcijama – bakterijskim, parazitskim, jer se igraju u

parkovima tj. prirodi i stavljaju ruke u usta, takođe imunski sistem im nije dovoljno jak kao

kod zdrave osobe npr. starosti 45 godina koji je došao u dodir sa mnogim agensima i

verovatno stekao otpornost ka istim; opet kod odraslih su prisutne seksualno prenosive

bolesti);

B. Profesionalna oboljenja – koja se javljaju u uzrastu karakterističnim za radni vek osobe (npr. od antropozoonoza često oboljevaju osobe koji se bave stočarstvom);

C. Bolesti nezarazne prirode – hormonske promene, hronične degenerativne bolesti... Pri tumačenju povezanosti između uzrasta i oboljenja treba imati na umu da povezanost može nastati kao posledica varijacija u dijagnostici, ili zbog različite saradnje pojedinaca u različitim populacijama... Uticaj pola se ogleda u anatomskim i fiziološkim karakteristikama, kao i navikama, što doprinosi izloženosti dejstvu različitih faktora koji prethode pojavi bolesti. Primer za važnost anatomske karakteristike se vidi u češćim infekcijama urinarnih puteva izazvanih E. colli kod žena, nego kod muškaraca; za važnost fizioloških karakteristika je ređe javljanje kardiovaskularnih oboljenja kod žena nego kod muškaraca, usled protektivnog dejstva estrogena; za važnost navike jeste veća incidencija hroničnog bronhitisa, karcinoma pluća i ciroze jetre kod muškaraca, nego kod žena, usled većeg pušenja i konzumacije alkoholnih pića. Ono što je bitno znati je da razlike u oboljevanju među polovima mogu biti i prividne, zbog različite učestalosti javljanja lekaru usled istih problema sa zdravljem (žene redovnije odlaze kod lekara od muškaraca). Kod žena je veći morbiditet, a kod muškaraca mortalitet. Profesija može biti povezana sa oboljenjem na više načina. U suštini svaka profesija stvara „sredinu“ u kojoj su specifično prisutni određeni faktori koji mogu doprineti razvoju bolesti, utičući na dispoziciju osobe. Ti faktori mogu biti biološki (antropozoonoze; npr. od antropozoonoza najviše pate ljudi koji se bave stočarstvom), fizički (zračenje; npr. rendgenolozi češće pate od leukemije u odnosu na ostale lekare), socijalni (npr. stres) itd. Rasna pripadnost je bitna zbog zastupljenosti genetičkih faktora (npr. kod crnaca prisutnija srpasta anemija, dok je kod belaca prisutniji karcinom kože). Etnička i verska pripadnost svoj uticaj iskazuju preko navika, načina života, rituala, socijalno–ekonomskih prilika i sl. Socijalno–ekonomski status je bitan po tome što je određen profesijom, obrazovanjem i kulturom, uslovima života, prihodima, socijalnim položajem. Sve ovo utiče na stil života osobe, pa time i njegove izloženosti ili neizloženosti faktorima rizika.

VRSTE DESKRIPTIVNIH STUDIJA (EKOLOŠKE STUDIJE, PRIKAZ SLUČAJA I SERIJE SLUČAJEVA) Ekološke ili korelacione studije (pojavljuje se i termin Analyses of secular trends) su vid deskriptivnih studija u kojima se posmatra linearna povezanost oboljenja (njegove

11

incidencije, prevalencije, mortaliteta) i nekog faktora od interesa (pušenje, gojaznost, alkohol...). Veza se ispituje posmatranjem i upoređivanjem rezultata više populacija ili populacionih grupa, ili jedne populacije u različitim vremenskom periodu. Ove studije obično predstavljaju prvi korak u ispitivanju uzročno–posledične veze iz razloga što je jednostavne, jeftine i brze, i koriste se za formulisanje hipoteze o faktorima povezanim sa oboljenjem. Ove studije istražuju trend ekspozicije koji predstvalja predpostavljeni uzrok i trend bolesti koji predstvalja predpostavljeni efekat i testiraju podudaranje trendova (istražuju vezu između posebno ispitanih uzroka i posebno ispitanih posledica). Ispitivanje ovih trendova može da se odvija u različitom vremenskom periodu i na različitim geografskim područjima i da se onda pronalazi veza. Nedostaci su da veza nađena kod neke populacione grupe ne mora da odgovara pojedincu, a i studija ne sagledava uticaj drugih faktora na pojavu bolesti, već se koncentriše na jedan faktor, pa to može maskirati složeniju, nelinearnu vezu između ispitivanog faktora i oboljenja. Takođe , nedostatak ovih studija je što ima malo podataka o pojedincima, jer ispituje grupe i jako teško se kontrolišu pridruženi faktori. Studije slučaja i serije slučaja su vid deskriptivnih studija koje kao povod za istraživanje imaju nalaz neuobičajenih karakteristika bolesti, ili pak pojavu bolesti kod osoba kod kojih se ona ne očekuje. Case reports (eng.) – izveštaji pojedinaca - predstavljaju istraživanja u kojima se prikupljaju izveštaji pacijenata. Budući da izveštaji mogu biti subjektivni, jako retko se dešava da se na osnovu njih iznosi zaključak. Oni najčešće služe da se na osnovu njih formira hipoteza, koja se nekim drugim dizajnom proverava. Izuzetak za donošenje zaključka je u slučaju kada je prijavljeni ishod jako redak (npr. za retke bolesti), čak i kada istorija bolesti nije u potpunosti jasna (npr. dietilstilbestrol aplikovan in utero može da izazove vaginalni adenokarcinom). Drugi izuzetak je kada ishod bolesti može veoma lako da se predpostavi i kada lečenje jasno dovodi do promena u razvoju bolesti (npr. lečenje endokarditisa penicilinom, jer nelečena bolest ima smrtni ishod). Case report su delimično upotrebljive u slučajevima kada terapija dovodi do promena toka bolesti, ali se nakon prestanka primene tretmana stanje bolesti ponovo vraća u prethodno stanje kao pre tretmana. Case series (eng.) - serije slučajeva – predstavljaju istraživanja u kojima se okupljaju svi pacijenti (npr. jedne bolnice) koji su bili izloženi jednoj istoj ekspoziciji, i vrši se procena njihovih kliničkih ishoda (npr. u jednoj bolnici je posmatrano 100 žena, starijih od 50 godina, koje boluju od embolije pluća, i primećeno je da je njih 30 prethodno upotrebljavalo oralne kontraceptive). Nakon registracije lekova (u 4. fazi) ovakva ispitivanja su najkorisnija iz dva razloga. Prvo, pomoću njih može da se kvantifikuje incidenca neželjenih reakcija. Drugo, korisne su jer možemo biti sigurni da se određeni posmatrani neželjeni efekat ne dešava u populaciji koja je veća od one koja se ispituje. Nedostatak ove studije je ograničeni broj pacijenata koji se posmatra. Npr. nije dovoljno da se na osnovu posmatranih 100 žena, starijih preko 50 godina, donese zaključak da se samo kod ovih žena u 30% slučajeva javlja embolija pluća usled upotrebe oralnih kontraceptiva budući da nisu obuhvaćene mlađe žene od 50 god. Iz ovog razloga, ove studije nisu u potpunosti dovoljne da bi se otkrila uzročnost, ali obezbeđuje opise kliničkih ishoda bolesti pacijenata koji su bili izloženi nekom faktoru. Primeri: A. Studija slučaja – plućna embolija kod 40 godišnje žene (koja se može javiti kod starijih žena nakon menopauze) nakon što je žena počela da uzima oralno kontraceptivno sredstvo u

12

cilju lečenja endometrioze; kongenitalne malformacije ploda nastale korišćenjem talomida u

toku trudnoće (lek za ublažavanje jutarnje mučnine kod trudnica, sad se koristi za lečenje

lepre, a kod žena uz kontraceptivna sredstva);

B. Serija slučajeva – pojava pneumonije uzrokovane P. carini kod mladih homoseksualaca prethodno zdravih (ova vrsta pneumonije se javlja kod starijih osoba sa malignim bolestima

koje su imunokompromitovane); pojava karpošijevog sarkoma kod mladih osoba (a inače se

javlja kod starijih imunokompromitovanih osoba).

ANALITIČKE STUDIJE – VRSTE STUDIJA (STUDIJE SLUČAJ KONTROLA, KOHORTNE I STUDIJE PRESEKA) Analitičke studije pripadaju opservacionim studijama i služi za testiranje postojećih hipoteza (npr. hipoteza iz deskriptivnih studija) i postavljanje novih hipoteza o uzročnim faktorima bolesti. Može se koristiti za proučavanje bolesti i poznate i nepoznate etiologije kao i puta njihovog širenja, što je bitno za organizaciju i uspostavljanje protiv epidemijskih mera. Odvija se preko anamnestičkih studija (studija slučaj kontrola), kohortnih studija, kao i studija preseka. Prednosti anamnestičkih studija nad kohortnim su: kraće trajanje, manji broj ispitanika, manja cena, mogućnost izučavanja veze između više izloženosti i jedne bolesti, izučavanje retkih bolesti. Nedostaci su: otežana identifikacija reprezentativne grupe obolelih kao i pouzdane kontrolne grupe, nepouzdanost podataka o izloženosti, nemogućnost direktne procene relativnog rizika, teško dokaziva vremenska veza između izloženosti i bolesti. Prednost kohortnih studija u odnosu na anamnestičke su: veća pouzdanost podataka o izloženosti, lako dokazivanje vremenske veze između izloženosti i bolesti, mogućnost izračunavanja incidencije, direktna procena relativnog rizika kao i atributivnog, mogućnost izučavanja veze između jedne ekspozicije i više bolesti. Nedostaci su: dugo trajanje studije, veliki broj ispitanika, osipanje ispitanika, visoka cena studije. Prednost studija preseka nad kohortonom studijom je kratko vreme izvođenja i niska cena, a nad anamnestičkim što se sprovode na uzorku opšte populacije i što se zaključci mogu generalizovati. Glavni nedostatak studija preseka jeste nemogućnost da se utvrdi vremenski sled između izloženosti i pojave bolesti, nije moguće odrediti incidenciju.

STUDIJE SLUČAJEVA I KONTROLA (ANAMNESTIČKE STUDIJE)

Studije slučajeva i kontrola su deo analitičkog metoda, gde se istraživanje započinje polazeći od posledice (bolesti) i ispituju su veze bolesti i potencijalnih faktora rizika. Case- control studies (eng.) - studije u kojima se poredi grupa u kojoj je došlo da razvoja bolesti sa kontrolnom grupom bez razvoja bolesti, i ispituju se razlike usled prethodne ekspozicije (npr. ukoliko se izabere grupa žena koje imaju vensku trombozu, i kontrolna grupa žena koje nemaju vensku trombozu i vrši ispitivanje o prethodnoj upotrebi oralnih kontraceptiva). Case-control studije su naročito korisne kada se ispituje više uzroka jedne bolesti, i posledica

13

usled ekspozicije više faktora rizika na jednoj istoj grupi slučajeva i kontrole. Ovaj metod je naročito pogodan za ispitivanje retkih bolesti, jer je zagarantovan mali broj slučajeva sa tom bolešću (npr. studija koja pokušava da utvrdi da li do vaginalnog adenokanrcinoma usled upotrebe dietilstilbestrola zahteva samo 8 ispitanika koji su u case grupi i 40 ispitanika u kontrolnoj grupi, pre nego hiljadu ispitanika kod kojih bi se primenio ovaj lek pri ispitivanju). Ove studije se uglavnom baziraju na informacijama o ekspoziciji iz prošlosti, što zahteva prisećanje događaja iz prošlosti. Iz ovog razloga se kao ograničenje ove studije navodi ograničenje u validnosti prikupljanja informacije iz prošlosti. Takođe, odabir case grupe je težak, a odabir kontrolne grupe može da podlegne bias-u, što može da bude uzrok donošenja pogrešnih zaključaka. Dizajn studije obuhvata odabir populacije i podelu iste na grupe obolelih (slučajeva) i neobolelih (kontrola). Nakon toga ili anketiranjem ili uvidom u medicinsku evidenciju i sl. određujemo proporcije izloženih i neizloženih, na šta i delimo ove grupe. Ovako dobijamo četiri vrste ispitanika tj. izložene obolele, izložene neobolele, neizložene obolele i neizložene neobolele. Ukoliko je proporcija izloženih u grupi obolelih značajno veća u odnosu na izložene u grupi neobolelih, može se zaključiti da je izloženost povezana sa bolešću.

grupa slučajeva

kontrolna grupa

izloženi a b

neizloženi c d Izbor ispitanika se unapred određuje. Grupa slučajeva može biti uzeta iz opšte populacije ili iz specifične populacije po nekoj karakteristici (npr. deca predškolskog uzrasta, vozači...). Najčešće se formira od pacijenata zdravstvenih ustanova, i to od više njih kako bi uzorak bio reprezentativan. U obzir treba uzeti samo osobe koje su mogle da budu izložene faktoru rizika, ostale isključiti (npr. ukoliko se proučava dejstvo kontraceptivnih sredstava treba isključiti žene u postmenopauzi itd.).

Poželjno je da se u studiju uključe samo novooboleli, jer se kod dugog trajanja bolesti javljaju i neki drugi činioci koji nisu uzročni. Kontrolna grupa se može odrediti na više načina. Jedan od načina je da se odredi u skladu sa grupom slučajeva tj. ukoliko je grupa slučajeva uzeta iz opšte populacije i kontrolna grupa treba da obuhvati osobe iz opšte populacije, ili ukoliko je uzeta iz specifične populacije i kontrolna grupa treba da obuhvati osobe iz te specifične populacije. Problem je kada grupu slučajeva čine pacijenti zdravstvenih ustanova, jer se ne zna referentna populacija iz koje oni potiču. Tada se za kontrolnu grupu uzimaju bolesnici tih zdravstvenih ustanova koji ne pate od teških bolesti, ne boluju dugo i naravno ne pate od bolesti koja se ispituje. Drugi način je da se kontrolna grupa izabere u skladu sa faktorom koji se ispituje tj. ukoliko je genetski faktor u pitanju, uzeće se rodbina kao kontrolna grupa, ukoliko je socijalno–ekonomski faktor u pitanju uzeće se prijatelji i komšije itd.

14

Pripadnici grupa slučajeva i kontrola se najverovatnije međusobno razlikuju po nekim karakteristikama, poput izloženosti različitim faktorima koji se ne ispituju u studiji. Usled ovih faktora rezultat studije može biti doveden u pitanje, jer uočena veza sa bolešću u suštini ne mora da zavisi od ispitivanog uzroka. Zbog toga se pristupa mečovanju (sparivanju) tj. izjednačavanju grupa po sličnosti. Postoji grupno mečovanje gde se teži da karakteristike u kontrolnoj grupi budu u istoj meri zastupljene kao u grupi slučajeva, bez obzira na pojedinca. Takođe postoji i pojedinačno mečovanje gde svaki pojedinac iz kontrolne grupe predstavlja ekvivalent pojedincu u grupi slučajeva. Procena rizika se izračunava preko odnosa šansi (odds ratio) i pokazuje povezanost uzroka sa posledicom. Relativni rizik u ovim studijama nije moguće direktno odrediti, jer ne postoji mogućnost da se odredi incidencija među izloženim i neizloženim osobama. Odnos šansi predstavlja odnos šanse da su oboleli bili izloženi i šanse da su neoboleli bili izloženi.

ODNOS ŠANSI = (a*c)/(b*d) Ukoliko je odnos šansi jednak 1 izloženost nije u vezi sa oboljenjem; ako je veći od 1 onda je

izloženost pozitivno povezana sa bolešću; ako je manji od 1 izloženost je negativno povezana

sa bolešću. Primeri studija slučajeva i kontrola su: A. Povezanost talomida i kongenitalnih malformacija ploda;

B. Mečovana studija o pušenju i raku pluća. Primer rezultata case-control studije koja je imala za cilj da ispitivanjem roditelja utvrdi kod koje dece i usled čega se razvio Reyev sindrom.

Reyev sindrom Kontrola

Broj slučajeva koji je koristio salicilate 26 53

Broj slučajeva koji nisu koristili salicilate 1 87

UKUPNO 27 140

Odds ratio=26:1/53:87= 42,7

Odds ratio u ovom slučaju označava da je 42,7 puta veća verovatnoća da se razvije Reyev sindrom kod dece koja su koristila salicilate u odnosu na decu koja nisu koristila ove lekove.

KOHORTNE STUDIJE Kohortne studije su deo analitičkog metoda u čijim se istraživanjima polazi od uzroka i prati se

njegova uloga u nastanku bolesti. Kohort studije – studije u kojima se u odabiru podgrupe populacije prati da li će doći do nekih promena ili ne. Kohort studije se generalno koriste da bi se upoređivali subjekti kod kojih je prisutna ili odsutna neka ekspozicija, takođe služi da bi se poredile različite ekspozicije među grupama. Osnovna razlika između kohort studija i case- control je ta što se u case-control posmatra prisustvo ili odsustvo bolesti, dok se u kohort studiji prati prisustvo ili odsustvo ekspozicije. Na slici 1. je prikazan ovaj odnos.

15

Bolest

Prisutna (slučajevi) Odsutna (kontrola)

Prisutna (ekspozicija)

A

B

Fa kt

o r

Odsutna (ekspozicija)

C

D

Slika 1. Kohort i case-control studije

Kod kohort studija nije teško odabrati kontrolnu grupu kao što je to kod case-control studija. Ove studije su posebno pogodne u IV post-marketinškoj fazi kada se prati pojava neželjenih efekata lekova usled ekspozicije leka. Međutim, nije baš najopravdanije voditi ovakve studije kada se ispituje relativno redak događaj budući da uključuje veliki broj ispitanika. Takođe, ove studije nekada traju duži vremenski period. Dizajn studije se ogleda da se na početku odaberu dve grupe tj. grupa izloženih i grupa neizloženih (grupa za poređenje), a potom se obe grupe prate, i porede se stope incidencije ili mortaliteta. Ukoliko su stope više kod izloženih u odnosu na neizložene može se redi da je izloženost povezana sa bolešću ili smrti. Postoje dva tipa kohortnih studija, a to su prospektivne i retrospektivne studije. Kod prospektivnih studija na početku istraživač odabira grupe koje prati određeni vremenski period i pri tom meri stope incidencije tj. mortaliteta. Kod retrospektivnih studija izloženost i bolest su se desili pre početka studije, a ispitivač se koristi podacima iz prošlosti, što znatno skraćuje vreme studije. Može se koristiti i kombinacija ovih studija, tako da se ekspozicija konstatuje na osnovu podataka iz prošlosti, a potom se vrši praćenje.

grupa obolelih grupa neobolelih

izloženi a b

neizloženi c d Izbor ispitanika se vrši na dva načina. Prvi je kraći od drugog i podrazumeva da se grupe biraju na osnovu već postojeće izloženosti. Drugi način podrazumeva da se odabere određena populacija pre njene izloženosti, a potom se posmatra ta populacija i čeka se da dođe do izloženosti, nakon čega de se vršiti dalje razvrstavanje. U oba slučaja bitno je isključiti osobe koje su već obolele, kao i one koje ne mogu da obole od bolesti koja je predmet istraživanja. Grupa izloženih se bira na sledeće načine: ukoliko je ispitivanom faktoru izložen veliki deo populacije, najbolje je uzeti uzorak opšte populacije, zbog toga što se tada rezultati mogu generalizovati. Ukoliko je ispitivanom uzroku izložen mali deo populacije, najbolje je uzeti grupu sa najvećom izloženošću. Najčešće se učenici, studenti, vojnici i trudnice uzimaju za prospektivne studije. Za retrospektivne studije potrebno je izabrati grupu sa velikim brojem ispitanika i pri tom da je svaki bio dovoljno izložen ispitivanom faktoru.

Case –control studije

K oh

or t s

tu di

je

16

Grupe za poređenje trebaju da budu što sličnije grupama izloženih tj. osobe u obe grupe treba da budu izložene što je više moguće istim faktorima, naravno ne onom koji se ispituje. Ukoliko je grupa izloženih iz opšte populacije i grupa za poređenje treba da se uzme iz iste (tzv. interno poređenje). Međutim ukoliko je grupa izloženih formirana na osnovu neke karakteristike (npr. radnici u fabrici), ne može se odatle uzeti kontrolna grupa, jer su tu sve osobe izložene ispitivanom faktoru, pa se prema tome uzima populacija područja odakle potiču izložene osobe (tzv. eksterno poređenje). Procena rizika služi za procenu povezanosti izloženosti i pojave bolesti. Vrši preko apsolutnog rizika, relativnog rizika i atributivnog rizika. Apsolutni rizik predstavlja incidenciju u grupama izloženih i neizloženih.

INCIDENCIJA IZLOŽENIH = a / (a + b) INCIDENCIJA NEIZLOŽENIH = c / (c + d)

Relativni rizik predstavlja odnos incidencija grupe izloženih i neizloženih.

RR = a * (c + d) / c * (a + b) Ukoliko je relativni rizik jednak 1 izloženost nije u vezi sa oboljenjem; ako je veći od 1 onda je

izloženost pozitivno povezana sa bolešću; ako je manji od 1 izloženost je negativno povezana

sa bolešću (moguća protektivna uloga).

Atributivni rizik predstavlja deo incidencije koji se može pripisati specifičnoj izloženosti i koristan je u prevenciji. Može se izraziti decimalno ili procentualno.

ATRIBUTIVNI RIZIK = a / (a + b) - c / (c + d) ATRIBUTIVNI RIZIK = 1 – [c * (a + b)/ a * (c + d)] *100

Primeri kohortnih studija su: A. Prospektivne studije o pušenju i raku pluća među britanskim doktorima;

B. Prospektivne studije o preživelima posle eksplozije atomske bombe bačene na Hirošmu i Nagasaki;

C. Retrospektivna studija radiologa i lekara drugih specijalnosti u SAD;

D. Retrospektivna studija ispitivanja veze između nedostatka progesterona i raka dojke.

STUDIJE PRESEKA (eng. CROSS SECTIONAL) Studije preseka (studije prevalencije) su deo analitičkog metoda u čijim se istraživanjima istovremeno mere izloženost i prisustvo bolesti.

oboleli neoboleli

izloženi a b

neizloženi c d

17

Dizajn studije je takav da se u definisanoj populaciji svaki pojedinac ispita o prisustvu ili odsustvu izloženosti i bolesti. Prema tome tu populaciju razvrstavamo na četiri grupe tj. izložene obolele, izložene neobolele, neizložene obolele i neizložene neobolele. (Naziva se studijom prevalencije jer su se svi slučajevi desili u prošlosti, ali se ne zna kada) Povezanost izloženosti sa bolešću utvrđujemo prevalencijom bolesti u odnosu na izloženost i prevalencijom izloženosti u odnosu na bolest.

PREVALENCIJA BOLESTI U ODNOSU NA IZLOŽENOST = a / (a + b) ili c / (c + d) PREVALENCIJA IZLOŽENOSTI U ODNOSU NA BOLEST = a / (a + c) ili b / (b + d)

Studije su pogodne za proučavanje povezanosti nekih nepromenljivih karakteristika (anatomskih, genetskih, pola, rase, krvne grupe...) i bolesti.

EKSPERIMENTALNE STUDIJE – PRIMENA, SPECIFIČNOSTI DIZAJNA, ETIČKI ASPEKTI Eksperimentalni metod pripada eksperimentalnim studijama, u kom se do rezultata dolazi u kontrolisanim uslovima koje određuje istraživač. Ove studije pružaju najjače dokaze o vezi između uzroka i posledice, i pogodne su za testiranje efikasnosti i bezbednosti nekog leka, procedure ili tehnike. Takođe se mogu koristiti za evaluaciju efikasnosti preventivnih mera, organizacije zdravstvene službe itd. Dizajn studije obuhvata sačinjavanje protokola studije, nakon čega se može pristupiti izboru ispitanika, eksperimentu (čijih se pravila ispitanici moraju pridržavati – komplijansa) i proceni rizika nakon završene studije. Protokol studije se najpre sačinjava i sadrži ciljeve eksperimenta, kriterijum za selekciju ispitanika, šeme randomizacije, metode prikupljanja podataka u eksperimentu, postupke eksperimenta i detalje o njima, dužinu trajanja eksperimenta, kao i njegov očekivani ishod, način praćenja ispitanika i registrovanje efekata... Izbor ispitanika se vrši po njihovim karakteristikama. Svi ispitanici treba da poseduju što veći broj zajedničkih karakteristika od interesa (pol, uzrast, stepen prethodne izloženosti, težina bolesti...). Naime prvo istraživač odabira ciljnu populaciju, koja se onda filtrira preko kriterijuma iz protokola (kriterijumi za uključivanje i isključivanje iz studije) nakon čega se dobija eksperimentalna populacija, kojoj se šalju pozivi za učešće u studiji. Deo populacije koji da pristanak na učešće čini studijsku populaciju, koja se metodom randomizacije deli na eksperimentalnu grupu na kojoj de se vršiti testiranje, i kontrolnu grupu koja de služiti za upoređivanje. Najčešće se prave jedna eksperimentalna i jedna kontrolna grupa, mada ih po potrebi može biti više. Na eksperimentalnim grupama je moguće testirati efekte jedne ili više stvari. U eksperimentalnim studijama je jako bitna veličina uzorka, iz razloga što se preko većeg broja ispitanika izbegava mogućnost da veza između ispitivanog faktora i posledice ostane nezapažena. Veličina uzorka se izračunava statističkim metodama, i u skladu je sa ciljem

18

studije, varijabilnosti merenja, kao i preciznosti koja se zahteva. Problem malog uzorka se rešava preko multicentričkih studija (studije koje se obavljaju u više centara istovremeno pod jedinstvenim protokolom) i primenom metode metaanalize (statistička metoda sa cilju kombinovanja rezultata različitih studija). Randomizacija predstavlja metodu nasumičnog razvrstavanja studijske populacije na eksperimentalnu i kontrolnu grupu. Cilj je da svaki ispitanik ima jednaku šansu da bude u jednoj od grupa i da se ispitanici razlikuju samo po tome da li se na njima vrši test ili ne. Iz ovoga su izvedene randomizirane kontrolne studije (RCT). Ona je eksperimentalno dizajnirana tako da se poštuje sledeće principe:

• randomizacija učesnika da se dostigne ekvivalenca između grupa; • korišćenje kontrolne grupe za poređenje tako da se mogu imenovati razlike u

opcijama tretmana;

• obezbeđivanje duplo slepih proba: učesnika i zdravstvenih radnika da bi se izbegla pristrasnost rezultirana placebo efektom;

• kontrola eksperimentalnih uslova; • merenje specifične krajnje tačke.

Cilj je takođe umanjiti rizik od nastanka grešaka merenja. Na ovaj način su konfaunderi dosta umanjeni. Međutim, ovde se dolazi do problema etičnosti koji se ogleda po pitanju da li možemo nasumično da tretirane ispitanike nekim lekovima/ili placebom u ispitivanju. Takođe se postavlja pitanje da li su ove studije „zlatni standard“ u istraživanju? Može se izvoditi različitim tehnikama, npr.: A. Prosta randomizacija – razvrstavanja na osnovu tablica slučajnih brojeva;

B. Stratifikovana randomizacija – ispitanici se prvo podele u odnosu na neki faktor od interesa (pol i uzrast najčešće), a potom na eksperimentalnu i kontrolnu grupu;

C. Blok randomizacija – ispitanici se dele u grupe od po četiri osobe, gde su dve osobe test subjekti a dve kontrole, nasumično određene. Komplijansa ispitanika se ogleda u poštovanju pravila definisanih u protokolu, što je izuzetno važno za ishod studije. Bolja komplijansa se postiže jednostavnijim protokolom koji treba da ispitanici prate. Procenu ishoda studije može vršiti sam ispitanik u nekim slučajevima (npr. smanjenje bola), dok u drugim to mora da vrši istraživač. Kako bi se izbegla pristrasnost koriste se tri slepe tehnike: A. Jednostruko slepa tehnika – ispitanik ne zna kojoj grupi pripada;

B. Dvostruko slepa tehnika – ni ispitanik i istraživač ne znaju pripadnost ispitanika grupi;

C. Trostruko slepa tehnika – ni ispitanik, ni istraživač, ni osoba koja obrađuje podatke ne znaju pripadnost ispitanika grupi. Što se tiče etike, u humanoj populaciji se ne izvode eksperimenti koji mogu imati štetan uticaj na zdravlje ispitanika. Neprihvatiljivo je ugroziti ičije zdravlje. Prema tome eksperimentalne studije su najviše koncentrisane na ispitivanje efekta uklanjanja potencijalno opasnog faktora po zdravlje. Svaku studiju istraživač mora prekinuti ukoliko uvidi da može imati štetne posledice po zdravlje. Svi ispitanici moraju biti detaljno

19

informisani o ciljevima eksperimenta kao i mogućim posledicama, nakon čega daju saglasnost. Zbog različitih problema koji se mogu javiti, eksperimentalne studije moraju da budu pod konstantnim nadzorom. Razni akti definišu regulative ispitivanja (npr. Helsinška deklaracija), a nadzor vrši etički komitet koji ga i prethodno odobrava.

VRSTE EKSPERIMENTALNIH STUDIJA Ima više vrsta eksperimentalnih studija, koji se u suštini bave kliničkim eksperimentom, terenskim eksperimentom i eksperimentom u društvenoj zajednici. Klinički eksperiment se obavlja na obolelim osobama, a najčešće se vrši testiranje efikasnosti nekog sredstva ili procedure u lečenju ili prevenciji određene bolesti. Zaključci se izvode upoređivanjem rezultata eksperimentalne i kontrolne grupe. Terenski eksperiment se bazira na ispitivanju uticaja nekog agensa ili procedure na smanjivanje incidencije obolevanja kod prethodno zdravih osoba. Obavlja se na većem broju ispitanika uz njihovo duže praćenje, i samo u područjima gde je učestalost te bolesti visoka. Eksperiment u društvenoj zajednici služi za ispitivanje primene neke zaštitne mere ili uklanjanja potencijalnog faktora rizika na zdravlje te zajednice (ne gleda se pojedinac). Zaključci se izvode na osnovu upoređivanja stanja zajednice pre i posle primene mere, ili upoređivanjem dve različite zajednice, gde je na jednoj primenjena mera dok na drugoj nije.

PREDNOSTI I NEDOSTATCI DIZAJNA EPIDEMIOLOŠKIH STUDIJA Studija Prednosti Nedostaci

Randomized clinical

trial (eksperimentalna studija)

Najubedljiviji dizajn Jedina studija koja može da kontroliše nepoznate i nemerljive konfaundere

Najskuplja Logistički najteža Etička ograničenja

Cohort-study Omogućava proučavanje više ishoda Omogućava proučavanje neuobičajenih ekspozicija Omogućava da podaci o incidenci budu dostupni Bez bias-a pri ekspoziciji

Mogući bias ishoda Skupa Ukoliko se radi prospektivno, može da traje više godina

Case-control study Omogućava proučavanje više ekspozicija Omogućava proučavanje retkih bolesti Logistički je jednostavna i brža Manje skupa

Problematičan izbor slučajeva i kontrole Mogućnost bias-a na podatke o ekspoziciji

Ekološke studijeBrzo obezbeđuje odgovor Nema kontrole konfaundera

Case seriesLako određivanje incidence Nema kontrolne grupe, i zato ne može da se koristi za testiranje hipoteze

Case reportsJeftin i lak metod za formulisanje hipoteze Ne može da se koristi za testiranje

20

GREŠKE MERENJA U EPIDEMIOLOŠKIM STUDIJAMA Greške predstavljaju svaku tvrdnju ili verovanje koje odstupa od istine, i u istraživanjima su neizbežne. Greške se mogu podeliti na slučajne greške i sistematske greške. Slučajne su obično greške pri merenju ishoda. Ove greške dovode do nepreciznih rezultata. Sistemske greške su greške koje se javljaju od samog početka dizajniranja i sprovođenja studija, tako da se provlače tokom celog procesa ispitivanja. Ove greške se ne mogu ispraviti. Slučajna greška predstavlja deo varijacije merenja koji nema uočljive veze sa bilo kojim drugim merenjem i smatra se posledicom slučaja. Najčešći razlozi su nedostatak preciznosti, varijabilnost merenja i proces uzrokovanja. Povod za nedostatak preciznosti može biti loš instrument, za varijabilnost merenja može biti različita subjektivna procena rezultata (npr. pri merenju pritiska). Ove greške se mogu smanjiti ukoliko se merenja izvrše veći broj puta. Proces uzrokovanja se ogleda u tome da uzorak iz opšte populacije ne mora da bude reprezentativan za tu populaciju, što se može desiti čak i pri slučajnom izboru ispitanika. Sistematska greška ili pristrasnost predstavlja tendenciju u prikupljanju, analizi, tumačenju i objavljivanju podataka koji vode zaključcima različitim od istine (drugim rečima predstavlja odstupanje zaključaka ili rezultata od istine, i obuhvata sve procese koji do toga dovode). Ova greška se može javiti u svakoj fazi studije i ozbiljno može ugroziti njenu validnost (stepen u kome su opravdani zaključci izvedeni na osnovu studije). Postoji pristrasnost izbora, informaciona pristrasnost i pristrasnost usled pridruženosti. Pristrasnost izbora nastaje usled sistematskih razlika u karakteristikama osoba, koje su uključene u studiju, i osoba koje nisu, da li zato što su isključene ili odbile da učestvuju. Usled ove greške zapažena veza između ispitivanog faktora i bolesti kod osoba iz studije, razlikovaće se od veze koja je zastupljena kod osoba koje nisu učestvovale u studiji. Ova greška se pogotovo javlja kada veliki broj osoba odbije da učestvuje u studiji. Ova greška je povezana sa netačnošću kod odabira ispitanika ili njihove eliminacije tokom studije. Dobijeni rezultati gde je ova netačnost prisutna nisu reprezentativni za ispitivanu populaciju. Selekciona netačnost može da se podeli na nekoliko podkategorija:

Dijagnostička selekciona greška - obično se javlja kada je prisutna bolest, a nije postavljena tačna dijagnoza. Npr. kod osoba koje koriste NSAIL se može javiti gastrointestinalno krvarenje. Ove osobe koje piju NSAIL se češće upućuju kod lekara nego osobe sa istim tegobama, a koje ne koriste NSAIL. Na osnovu pacijenata koji su se obratili lekaru može da se donese nepotpun zaključak da se sako kod osoba koje koriste NSAIL javlja krvarenje u GIT -u

Lična selekcija - kada se traže dobrovoljci za studiju, uobičajno se javljaju zdravi dobrovoljci, što opet može da bude uzrok delimične netačnosti ispitivanja budući da ljudi goreg zdravlja nisu uključeni.

Greške usled napuštanja studije – ove greške se javljaju kada ispitanici reše da napuste studiju za vreme njenog trajanja, tako da se sada na osnovu manjeg broja ispitanika donose finalni zaključci.

Greške usled prevalence/incidence – ove greške mogu da se jave ukoliko se ispituje incidenca neke bolesti u određenoj starosnoj grupi ispitanika kod kojih je možda manja šansa za razvoj ove bolesti, pa se na osnovu rezultata može pogrešno zaključiti da je starosna pripadnost zaštitni faktor za razvoj bolesti.

21

Greške usled nepoznavanja uzroka i efekta – javlja se kada se u studiju uključuju subjekti kod kojih je došlo do razvoja bolesti, ali se na osnovu njihovog prisećanja ne može naći tačna izloženost nekog faktora iz prošlosti koji bi mogao da bude uzrok.

Informaciona pristrasnost (eng. information bias) predstavlja grešku u klasifikaciji ispitanika po grupama u odnosu na izloženost ili ishod. Ova greška može biti diferencijalna i nediferencijalna. Diferencijalna greška podrazumeva pogrešno klasifikovanje ispitanika u grupe obolelih i neobolelih tj. izloženih i neizloženih. Posledica je umanjenje ili pojačanje efekta veze između ispitivanog faktora i bolesti, što ozbiljno ugrožava validnost studije. Nediferencijalna greška ne zavisi od pripadnosti upoređivanim grupama, jer je greška u istoj meri prisutna u grupama koje se porede tj. prisutna je za istu proporciju subjekata. Posledica je umanjenje efekta veze između ispitivanog faktora i bolesti, zbog čega ima manji uticaj na validnost studije. Informaciona pristrasnost (bias) je povezana sa načinom prikupljanja informacija. Ova netačnost je kod deskriptivnih studija uzrok sistemskih grešaka. Pristrasnost usled pridruženosti (confounding bias) predstavlja grešku usled koje dolazi do precenjivanja ili podcenjivanja efekta veze između ispitivanog faktora i bolesti, usled mešanja i drugih faktora koji mogu doprineti razvoju te iste bolesti (kofaunding faktori; faktori ne moraju biti samo uzročni već i modulatorni). Ova greška se otklanja metodama restrikcije (isključivanja) i mečovanja (sparivanja) u analitičkim studijama, ili metodom randomizacije u eksperimentalnoj studiji. Na osnovu prikazanih načina na koje se mogu javiti greške, kako bi se greške izbegle treba treba uvesti neke od navedenih korekcija:

• Selekcija pacijenata i kontrole na osnovu slučajnosti; • Sistemsko odabiranje serije uzastopnih pacijenata kako bi se izbegla

samoselekcija;

• Smanjiti broj ispitanika koji žele da napuste studiju; • Selekcija samo slučajeva sa karakterističnim stanjem; • Treba težiti da studija bude „slepa“; • Primeniti standardne načine merenja; • Napraviti kriterijume za izloženost određenim faktorima; • Randomizacija; • Modelovanje.

ISPITIVANJE UPOTREBE LEKOVA Istraživanja upotrebe lekova mogu da budu: kvantitativna (analiziraju trenutne situacije i trendova) i kvalitatativna (procenjuju racionalnost upotrebe lekova, zasnovano na vezi između propisivanja i razloga za konkretne zdravstvene probleme). Praćenjem prometa lekova, možemo doći do podataka o bolestima koje najviše direktno ili indirektno finansijski opterećuju građane (ekonomski aspekt upotrebe lekova). Ova analiza je korisna za evaluaciju i poređenje troškova. Kao primer, u tabeli 1., je prikazan ukupan promet lekova (prema ATC klasifikaciji lekova) na teritoriji Republike Srbije u toku tri godine

22

(2004. - 2006. godina). Podaci o prometu lekova su prikupljeni na osnovu broja uveženih lekova (stranih lekova) i količine proizvedenih lekova u Republici Srbiji. Iz prikazanih podataka se vidi da su lekovi iz grupe C (koji deluju na kardiovaskularni sistem) imali najveći promet tokom svake od posmatranih godina. Iako posmatranje jedino finansijskih pokazatelja pruža nedovoljno informacija o zdravstvenom stanju stanovnika, na osnovu praćenja stope rasta potrošnje tokom nekoliko godina, možemo da uočimo trendove propisivanja lekova ili pojave bolesti. Na slici 2. je dat grafički prikaz podataka iz tabele, gde se jasno vidi da je prisutan porast potrošnje lekova u posmatranom periodu za sve terapijske grupe lekova, na osnovu čega možemo da zaključimo da je praksa propisivanja lekova povećana, da je zdravstveno stanje stanovnika Srbije pogoršano, te da se na prevenciji bolesti nedovoljno radi. Na osnovu svih prikazanih podataka u tabeli 1. prvih pet lekova (prema ostvarenom prometu) su: lekovi koji deluju na kardiovaskularni sistem, antiinfektivni lekovi, lekovi koji deluju na nervni sistem, lekovi koji deluju na bolesti digestivnog sistema i metabolizma, lekovi za bolesti mišićno-koštanog sistema. Tabela 1. Ukupan promet lekova na teritoriji Republike Srbiji u 2004., 2005. i 2006. godini

2004. god 2005. god 2006. god

ATC Naziv grupe Dinari Dinari Dinari

C Lekovi koji deluju na kardiovaskularni sistem 5612490776,25 7052781002,62 10148116279,00

J Antiinfektivni lekovi za sistemsku primenu 4839753076,48 6029655302,86 7743647408,19

N Lekovi koji deluju na nervni sistem 3093437623,07 3900117647,49 4854123061,36

A Lekovi koji deluju na bolesti digestivnog sistema i metabolizma 2595299335,31 3604362969,25 4847736217,15

M Lekovi za bolesti mišićno-koštanog sistema 1722410726,52 2765683426,21 3486609845,46

B Lekovi za lečenje bolesti krvi i krvotvornih organa 1476377977,84 1959177091,70 2562492995,80

L Antineoplastici i imunomodulatori 1366547302,28 1951398688,89 2547821967,90

R Lekovi za lečenje oboljenja respiratornog sistema 1218170478,91 1667448986,40 2387789425,30

G Lekovi za lečenje genito-urinarnog sistema i polni hormoni 633289095,50 896583296,10 1189240300,22

D Koža i potkožno tkivo, dermatološki lekovi 570619920,53 751607129,64 935631537,02

V ostalo 364013249,34 626781345,50 654158409,80

H

Hormonski preparati za sistemsku primenu, izuzev polnih hormona i insulina 338406119,93 502235641,68 530369855,50

S Lekovi za lečenje oboljenja oka i uha 310650374,00 378875519,80 442107967,15

P Antiparazitici, insekticidi i repelenti 49218303,10 57203087,90 59638483,50

UKUPNO dinara: 24190614359,06 32143911098,04 42389483753,40

23

Slika 2. Grafički prikaz ukupnog prometa lekova na teritoriji Republike Srbije u 2004., 2005. i 2006.

godini

Nedostatak ove analize je što ne daje informacije o broju stanovnika koji koriste lekove kao i nemogućnost poređenja cena uzimajući u obzir rast inflacije, promene cena i sl. Metodologija DDD je nezavisna od cene i broja stanovnika, tako da je pogodna za opisivanje i poređenje upotrebe lekova, poređenje propisivanja između različitih geografskih područja i zdravstvenih ustanova. Samim tim je ova metoda pogodna za praćenje farmakoterapije i racionalizacije terapije. Ova metodologija se zasniva na izračunavanju definisane dnevne doze (DDD) na 1000 stanovnika dnevno. U tabeli 2. je dat prikaz potrošnje lekova, DDD jedinica i procenat učešća za svaku terapijsku grupu po ATC klasifikaciji u Republici Srbiji u 2004., 2005. i 2006. godini. Iz tabele možemo da vidimo da je lekove koji deluju na kardiovaskularni sistem koristilo 33,1% (2004.god), 33,63% (2005.god) i 38,81% (2006.god) građana, što je alarmantan podatak. Ukoliko uporedimo slike 2. i 3., vidimo da odnos ostvarenog prometa i DDD nije proporcionalan. Na osnovu slike br. 3, najzastupljeniji lekovi, prema kriterijumu upotrebe lekova u sve tri godine su lekovi koji deluju na kardiovaskularni sistem, koji su u porastu svake godine. Ovaj podatak bi mogao da ukazuje na to da se starenjem stanovništva povećava i broj pacijenata na ovoj terapiji. Za ostale lekove, upotreba varira tokom posmatranog vremenskog perioda, tako da ne možemo da jasno procenimo trend upotrebe lekova prema bolestima. Mogli bismo da neprecizno donesemo zaključak da su na drugom i trećem mestu po propisivanju lekovi za lečenje oboljenja respiratornog trakta i bolesti krvi i krvotvornih organa.

24

Tabela 2. Prikaz potrošnje lekova i primena DDD na 1000 stanovnika po danu i procentualnom učešću u 2004., 2005., i 2006. godini

2004. 2005. 2006. ATC

Naziv grupe

DDD/1000 stanovnika/dan %

DDD/1000 stanovnika/dan %

DDD/1000 stanovnika/dan %

C Lekovi koji deluju na kardiovaskularni sistem 331,02 30,54 334,63 30,57 387,81 38,26

J Antiinfektivni lekovi za sistemsku primenu 34,74 3,20 36,38 3,32 34,21 3,37

N Lekovi koji deluju na nervni sistem 160,73 14,83 149,14 13,62 140,58 13,87

A

Lekovi koji deluju na bolesti digestivnog sistema i metabolizma 83,19 7,67 102,48 9,36 115,71 11,41

M Lekovi za bolesti mišićno- koštanog sistema 110,35 10,18 103,47 9,45 77,24 7,62

B Lekovi za lečenje bolesti krvi i krvotvornih organa 158,35 14,61 148,21 13,54 151,14 14,91

L Antineoplastici i imunomodulatori 1,52 0,14 1,49 0,14 2,12 0,21

R Lekovi za lečenje oboljenja respiratornog sistema 164,55 15,18 179,93 16,44 61,91 6,11

G

Lekovi za lečenje genito- urinarnog sistema i polni hormoni 15,68 1,46 14,84 1,36 16,28 1,61

D Koža i potkožno tkivo, dermatološki lekovi 0,02 0,00 0,04 0 0,07 0,01

V ostalo 0 0,00 0,02 0 0,02 0

H

Hormonski preparati za sistemsku primenu, izuzev polnih hormona i insulina 16,32 1,51 16,97 1,55 17,79 1,75

S Lekovi za lečenje oboljenja oka i uha 6,71 0,62 6,39 0,58 8,25 0,81

P Antiparazitici, insekticidi i repelenti 0,6 0,06 0,62 0,06 0,58 0,06

Ukupno: 1083,97 100 1094,61 100 1013,7 100

25

Slika 3. Grafički prikaz procentualnog učešća pojedinih ATC grupa prema broju DDD/1000

stanovnika/dan u 2004., 2005. I 2006. godini

Koristan izvor podataka za analizu upotrebe lekova bi mogao biti i broj izdatih lekova u apoteci na lekarski recept. Budući da se u našoj zemlji svi izdati recepti obrađuju (ručno i unose u informacioni sistem apoteka) i šalju Republičkom fondu za zdravstveno osiguranje (RFZO-u), RFZO je jedina institucija koja raspolaže ovim podacima na nivou države.

METRIKA UPOTREBE LEKOVA I NJIHOVE PRIMENE U zavisnosti od problema koji se istražuje potrebne su i različite vrste informacija o lekovima. To se odnosi na informacije o ukupnoj potrošnji lekova, grupa lekova, pojedinačnih generičkih jedinjenja ili nekih specifičnih proizvoda. Često je potrebno znati i bolest koja se leči, kao i podatke o pacijentu i lekaru. Kako bi znali da li se lek koristi efektivno i ekonomično potrebno je da znamo i troškove lečenja. Informacije zasnovane na lekovima

Znanje o trendovima ukupne upotrebe lekova može biti veoma korisno, međutim detaljnije informacije koje uključuju agregaciju podataka o upotrebi lekova na različitim nivoima, kao i informacije o indikacijama, dozama i doznim režimima neophodne su da bi se odgovorilo na klinički značajna pitanja. Nivo agregacije podataka Nivo agregacije podataka o upotrebi lekova zavisi od postavljanog pitanja u istraživanju. Npr, pitanje se može odnositi na relativnu upotrebu lekova za terapiju hipertenzije. U tom slučaju opravdano je agregirati podatke o potrošnji diuretika, beta-blokatora i ACE inhibitora, itd. Međutim, ukoliko je glavni pitanje studije relativna upotreba beta-blokatora u terapiji hipertenzije, biće potrebni podaci o upotrebi na nivou pojedinačnih generičkih lekova. Takođe, nekada su potrebni i podaci o relativnoj upotrebi pojedinačnih lekova, npr. da bi se uvidelo ko je lider na tržištu ili da bi se ispitala upotreba generičkih u odnosu na brend ili inovativne lekove. Informacije na nivou doze i jačine leka mogu biti potrebne, za npr,

Odlican pregled epidemioloskih metoda istrazivanja
Veoma korisna skripta
ovo je samo pregled
3 prikazano na 47 str.
preuzmi dokument