Мера воздействия на население - Population impact measure - Wikipedia

Меры воздействия на население (PIM) находятся биостатистический меры риска и пользы, используемые в эпидемиологический и здравоохранение исследование. Они используются для описания воздействия рисков и преимуществ для здоровья на население, чтобы информировать политику здравоохранения.^[1][2][3]

Часто используемые меры риска и пользы, определенные Джеркелем, Кацем и Элмором, ^[4] описать меры разницы рисков (относимый риск), разницы ставок (часто выражаемой как отношение шансов или же относительный риск ), популяционный риск (PAR), а снижение относительного риска, который можно пересчитать в меру абсолютная выгода, называется количество, необходимое для лечения. Меры воздействия на население являются расширением этих статистических данных, поскольку они представляют собой меры абсолютного риска на уровне населения, которые представляют собой расчет количества людей в популяции, которым угрожает опасность пострадать или которые получат пользу от вмешательств общественного здравоохранения.

Это меры абсолютного риска и пользы, позволяющие определить количество людей, которые выиграют от вмешательства или будут подвержены риску фактор риска в пределах определенного местного или национального населения.^{[5][6][7][8][9][10]} Они обеспечивают местный контекст для предыдущих мер, позволяя лицам, определяющим политику, определять и расставлять приоритеты в потенциальных преимуществах вмешательств для их собственного населения.^[11][12] Их просто вычислить, и они содержат элементы, на которые директивным органам следует обратить внимание при вводе в эксплуатацию или улучшении услуг. Они могут иметь особое значение для разработки местной политики. Они зависят от способности получать и использовать локальные данные, а четкое указание требуемых данных может иметь дополнительное преимущество в виде поощрения сбора таких данных.

Меры

Для описания воздействия профилактических и лечебных вмешательств число предотвращенных событий в популяции (NEPP) определяется как «количество событий, предотвращенных вмешательством в вашу популяцию за определенный период времени». НЭПП расширяет известную меру количество, необходимое для лечения (NNT) за пределы отдельного пациента в популяцию. Для описания воздействия фактора риска на причинение вреда здоровью и заболеванию, Числа воздействия на население при устранении фактора риска (PIN - ER -т) определяется как «потенциальное число случаев заболевания, предотвращенных в популяции в течение следующих t лет за счет устранения фактора риска». PIN - ER -т расширяет известные риск, приписываемый населению (PAR) к конкретной популяции и связывает его с заболеваемостью, переводя PAR из меры относительного риска в абсолютный.

Компоненты для расчетов следующие: знаменатель численности населения (численность населения); доля населения с заболеванием; доля населения, подверженного воздействию фактора риска, или увеличивающаяся доля заболевшего населения, подходящего для предлагаемого вмешательства (последнее требует наличия фактической или расчетной доли тех, кто в настоящее время получает вмешательства, вычтенных из наилучшей практики цели руководящих принципов или целевых показателей, скорректированной для вероятного соблюдения вмешательства); исходный риск - вероятность интересующего исхода в этой или аналогичных популяциях; и относительный риск исхода с учетом воздействия фактора риска или относительного снижения риска, связанного с вмешательством.

Количество предотвращенных событий в вашем населении; НЭПП

Формула

${\displaystyle {\text{NEPP}}=N\times P_{d}\times P_{e}\times r_{u}\times {\text{RRR}}}$

куда

• N = размер популяции,
• п_d = распространенность заболевания,
• п_е = доля, подходящая для лечения,
• р_ты = риск события, представляющего интерес для необработанной группы, или базовый риск в течение соответствующего периода времени (это можно умножить на ожидаемую продолжительность жизни, чтобы получить количество лет жизни),
• RRR = относительное снижение риска, связанное с лечением.

Чтобы отразить постепенный эффект от перехода от текущей практики к «лучшей» и скорректировать уровни соблюдения, доля, подходящая для лечения, п_е, является ${\textstyle (P_{b}-P_{t})P_{c}}$, куда п_т доля в настоящее время обрабатывается, п_б это доля, которая была бы обработана, если бы была принята передовая практика, и п_c - это доля населения, соблюдающего меры вмешательства.

Вы можете рассчитать NEPP и его доверительные интервалы на этой странице на сайт поддержки принятия решений и моделирования здоровья населения.

[Примечание: количество, необходимое для лечения (NNT): 1 / (исходный риск x снижение относительного риска)]

Количество воздействия на население, устраняющее фактор риска; PIN - ER - т

Формула

${\displaystyle {\text{PIN}}-{\text{ER}}-t=NI_{p}\cdot {\text{PAR}}}$

куда

• N - количество человек в населении;
• я_п является исходным риском исхода, представляющего интерес для населения в целом;
• т это количество времени, в течение которого измеряется результат.

PAR /F, относимый риск (или доля) населения, рассчитывается для двух или нескольких страт. Основная формула для вычисления PAR для дихотомических переменных:

${\displaystyle {\text{PAR}}=P_{e}{\frac {{\text{RR}}-1}{1+P_{e}({\text{RR}}-1)}}}$

куда

• п_е - это распространенность населения в каждой страте доходов как подверженность риску, и
• RR - это преобладание факторов риска в каждой страте относительно пятой части с самым высоким доходом.

Это модифицируется там, где есть несколько слоев:

${\displaystyle {\text{PAR}}={\frac {P_{e1}({\text{RR}}_{1}-1)+P_{e2}({\text{RR}}_{2}-1)+P_{e3}({\text{RR}}_{3}-1)+\cdots }{1+P_{e1}({\text{RR}}_{1}-1)+P_{e2}({\text{RR}}_{2}-1)+P_{e3}({\text{RR}}_{3}-1)+\cdots }}}$

Вы можете рассчитать PIN - ER - т и его доверительные интервалы на этой странице на сайт поддержки принятия решений и моделирования здоровья населения.

Рекомендации

1. Heller, R.F; Добсон, AJ (2000). «Число воздействий на заболевание и число воздействий на население: перспективы населения для измерения риска и пользы». BMJ. 321 (7266): 950–3. Дои:10.1136 / bmj.321.7266.950. ЧВК  1118742. PMID  11030691.
2. Хеллер, РФ; Эдвардс, Р. МакЭлдафф, П. (2003). «Внедрение руководств в первичной медико-санитарной помощи: могут ли помочь меры воздействия на население?». BMC Public Health. 3: 7. Дои:10.1186/1471-2458-3-7. ЧВК  149228. PMID  12542840.
3. Heller, R.F; Бьюкен, я; Эдвардс, Р. Lyratzopoulos, G; McElduff, P; Сент-Леже, S (2003). «Информирование о рисках на уровне населения: применение чисел воздействия на население». BMJ. 327 (7424): 1162–5. Дои:10.1136 / bmj.327.7424.1162. ЧВК  261823. PMID  14615346.
4. Jekel JF, Katz DL, Elmore JG Эпидемиология, биостатистика и профилактическая медицина: Глава 6 Оценка риска и пользы в эпидемиологических исследованиях Elsevier Health Sciences, 2001^{[страница нужна ]}
5. Торунь, П .; Heller, R. F .; Верма, А. (2008). «Потенциальное влияние на население изменений в уровнях лечения героином и распространенности курения: использование мер воздействия на население». Европейский журнал общественного здравоохранения. 19 (1): 28–31. Дои:10.1093 / eurpub / ckn103. PMID  19001458.
6. Хеллер, Ричард Ф; Геммелл, Айлей; Эдвардс, Ричард; Бьюкен, Иэн; Авасти, Шалли; Волминк, Джеймс А (2006). «Приоритет между прямым наблюдением за терапией и вмешательствами по выявлению случаев туберкулеза: использование мер воздействия на население». BMC Медицина. 4: 35. Дои:10.1186/1741-7015-4-35. ЧВК  1764027. PMID  17181867.
7. Хеллер, РФ; Геммелл, я; Паттерсон, Л. (2006). «Помощь в определении приоритетов вмешательств при депрессии и шизофрении: использование мер воздействия на население». Клиническая практика и эпидемиология психического здоровья. 2: 3. Дои:10.1186/1745-0179-2-3. ЧВК  1475571. PMID  16553956.
8. Геммелл, я; Хеллер, РФ; McElduff, P; Пейн, К; Батлер, G; Эдвардс, Р. Роланд, М; Даррингтон, П. (2005). «Влияние на население более строгого соблюдения рекомендаций по фармакологическому вмешательству и изменению образа жизни в течение одного года у пациентов с ишемической болезнью сердца». Журнал эпидемиологии и общественного здравоохранения. 59 (12): 1041–6. Дои:10.1136 / jech.2005.035717. ЧВК  1732977. PMID  16286491.
9. Геммелл, я; Хеллер, РФ; Пейн, К; Эдвардс, Р. Роланд, М; Даррингтон, П. (2006). «Потенциальное влияние на население стратегии правительства Великобритании по снижению бремени ишемической болезни сердца в Англии: сравнение стратегий первичной и вторичной профилактики». Качество и безопасность в здравоохранении. 15 (5): 339–43. Дои:10.1136 / qshc.2005.017061. ЧВК  2565818. PMID  17074870.
10. Сайед А.М., Талбот-Смит А., Джеммелл И. Использование эпидемиологических показателей для оценки воздействия мер первичной профилактики на ИБС, инсульт и рак: опыт Херефордшира, Великобритания. J Epidemiol Glob Health. 2012 сентябрь; 2 (3): 111-24.
11. Chamnan, P; Симмонс, РК; Khaw, KT; Уэрхэм, штат Нью-Джерси; Гриффин, SJ (2010). «Оценка воздействия стратегий скрининга на население для выявления и лечения людей с высоким риском сердечно-сосудистых заболеваний: исследование на основе моделирования». BMJ. 340: c1693. Дои:10.1136 / bmj.c1693. ЧВК  2859321. PMID  20418545.
12. Хеллер, РФ; Геммелл, я; Уилсон, ЕС; Fordham, R; Смит, RD (2006). «Использование экономического анализа для определения местных приоритетов: подход населения к затратам». Прикладная экономика здравоохранения и политика здравоохранения. 5 (1): 45–54. PMID  16774292.