Epidemiyolojide insidans, belirli bir süre zarfında bir popülasyonda belirli bir tıbbi durumun ortaya çıkma olasılığının bir ölçüsüdür. Bazen bir süre içinde yeni vakaların sayısı olarak sadece gevşek bir şekilde ifade edilmesine rağmen, bir payda ile bir oran veya oran olarak daha iyi ifade edilir.
İnsidans oranı (aynı zamanda kümülatif insidans olarak da bilinir), belirli bir zaman dilimindeki yeni vakaların başlangıçta risk altındaki nüfusun büyüklüğüne bölünmesidir. Örneğin, eğer bir popülasyon başlangıçta 1.000 hastalığa sahip olmayan kişiyi içeriyorsa ve 28 kişi iki yıllık gözlem süresince bir koşul geliştirirse, insidans oranı iki yılda 1.000 kişi başına 28 vakadır, yani iki yılda% 2.8’dir.
İnsidans oranı (aynı zamanda kümülatif insidans olarak da bilinir), belirli bir zaman dilimindeki yeni vakaların başlangıçta risk altındaki nüfusun büyüklüğüne bölünmesidir. Örneğin, eğer bir popülasyon başlangıçta 1.000 hastalığa sahip olmayan kişiyi içeriyorsa ve 28 kişi iki yıllık gözlem süresince bir koşul geliştirirse, insidans oranı iki yılda 1.000 kişi başına 28 vakadır, yani iki yılda% 2.8’dir.
İnsidans oranı Hesaplama
İnsidans oranı, belirli bir dönemde risk altındaki popülasyon başına yeni vakaların sayısıdır. Payda, risk altındaki popülasyonun kişi-zamanı toplamı olduğunda, insidans yoğunluk oranı veya kişi-zaman insidansı oranı olarak da bilinir. Yukarıdakiyle aynı örnekte, insidans oranı 1000 kişi başına 14 vakadır, çünkü insidans oranı (1.000 başına 28) yıl sayısına bölünür (iki). Sadece zaman yerine insan zamanı kullanmak, gözlem zamanının insanlar arasında farklılık gösterdiği durumları veya risk altındaki popülasyonun zamana göre değiştiği durumları ele alır. Bu önlemin kullanımı, insidans oranının farklı zaman dilimlerinde sabit olduğu varsayımına dayanmaktadır; öyle ki, 1000 kişi-yıl başına 14 insidans için, 1 yıl boyunca gözlenen 1000 kişi için veya 14 kişi için gözlemlenen 50 kişi için 14 vaka beklenecektir. 20 yıl.
Bu varsayım büyük ölçüde ihlal edildiğinde, metastatik kanserin teşhisinden sonra hayatta kalmanın tarif edilmesinde olduğu gibi, bir Kaplan kullanarak, takibi kaybetme dikkate alınarak, zaman içinde kümülatif insidansın bir komplounda insidans verilerini sunmak daha faydalı olabilir. Meier Arsa.
İnsidans oranı, belirli bir dönemde risk altındaki popülasyon başına yeni vakaların sayısıdır. Payda, risk altındaki popülasyonun kişi-zamanı toplamı olduğunda, insidans yoğunluk oranı veya kişi-zaman insidansı oranı olarak da bilinir. Yukarıdakiyle aynı örnekte, insidans oranı 1000 kişi başına 14 vakadır, çünkü insidans oranı (1.000 başına 28) yıl sayısına bölünür (iki). Sadece zaman yerine insan zamanı kullanmak, gözlem zamanının insanlar arasında farklılık gösterdiği durumları veya risk altındaki popülasyonun zamana göre değiştiği durumları ele alır. Bu önlemin kullanımı, insidans oranının farklı zaman dilimlerinde sabit olduğu varsayımına dayanmaktadır; öyle ki, 1000 kişi-yıl başına 14 insidans için, 1 yıl boyunca gözlenen 1000 kişi için veya 14 kişi için gözlemlenen 50 kişi için 14 vaka beklenecektir. 20 yıl.
Bu varsayım büyük ölçüde ihlal edildiğinde, metastatik kanserin teşhisinden sonra hayatta kalmanın tarif edilmesinde olduğu gibi, bir Kaplan kullanarak, takibi kaybetme dikkate alınarak, zaman içinde kümülatif insidansın bir komplounda insidans verilerini sunmak daha faydalı olabilir. Meier Arsa.
Aşağıdaki örneği düşünün. Diyelim ki 225 kişiden oluşan bir nüfusa bakıyorsunuz ve 10 yıllık bir süre içinde HIV gelişiminin görülme oranını belirlemek istiyorsunuz:
Çalışmanın başında (t = 0) 25 mevcut HIV vakası tespit edildi. Bu insanlar ikinci kez HIV geliştiremediklerinden sayılmazlar.
Beş yıllık bir takip (t = 5 yıl), 20 yeni HIV vakası buldu.
Çalışmanın sonunda ikinci bir takip (t = 10 yıl) 30 yeni vaka bulmuştur.
Eğer prevalansı ölçmek isteseydiniz, toplam vaka sayısını (25 + 20 + 30 = 75) alır ve örnek popülasyonunuza (225) bölerdiniz. Dolayısıyla, prevalans 75/225 = 0,33 veya% 33 olacaktır (çalışmanın sonunda). Bu, HIV’in örnek popülasyonunuzda ne kadar yaygın olduğunu gösterir, ancak gelecek yıl boyunca herhangi bir kişi için HIV geliştirme riski hakkında çok az şey söyler.
Çalışmanın başında (t = 0) 25 mevcut HIV vakası tespit edildi. Bu insanlar ikinci kez HIV geliştiremediklerinden sayılmazlar.
Beş yıllık bir takip (t = 5 yıl), 20 yeni HIV vakası buldu.
Çalışmanın sonunda ikinci bir takip (t = 10 yıl) 30 yeni vaka bulmuştur.
Eğer prevalansı ölçmek isteseydiniz, toplam vaka sayısını (25 + 20 + 30 = 75) alır ve örnek popülasyonunuza (225) bölerdiniz. Dolayısıyla, prevalans 75/225 = 0,33 veya% 33 olacaktır (çalışmanın sonunda). Bu, HIV’in örnek popülasyonunuzda ne kadar yaygın olduğunu gösterir, ancak gelecek yıl boyunca herhangi bir kişi için HIV geliştirme riski hakkında çok az şey söyler.
İnsidansı ölçmek için, her bir kişinin çalışmaya kaç yıl katkıda bulunduğunu ve HIV geliştirdiği zamanları göz önünde bulundurmalısınız. Bir kişi söz konusu hastalığı geliştirdiğinde tam olarak bilinmediğinde, epidemiyologlar sıklıkla aktüeryal metodu kullanırlar ve takipler arasında yarı yolda geliştirildiğini varsayarlar. Bu hesaplamada:
Beş yılda 20 yeni vaka buldunuz, bu nedenle 2,5 yıl içinde HIV geliştirdiklerini varsayıyorsunuz, böylece (20 * 2,5) = 50 kişi-yıl hastalıksız yaşama katkıda bulunuyorsunuz.
10 yılda 30 yeni vaka buldun. Bu insanlar 5 yaşında HIV göstermediler, ancak 10 yaşında bulundular, yani 7.5 yaşında hastalık bulaştığını varsayıyorsunuz, böylece (30×7,5) = 225 kişi-yıl hastalıksız yaşama katkıda bulunuyorsunuz. Bu, şu ana kadar toplam (225 + 50) = 275 kişi.
Ayrıca, 10 yıl boyunca hiç HIV geçirmemiş ya da geliştirmemiş olan 150 kişiyi (150×10) 1500 kişi-yıl hastalıksız yaşama katkıda bulunmak istersiniz.
Bu, toplam (1500 + 275) = 1775 insan-yıl ömrüdür. Şimdi 50 yeni HIV vakasını ele alın ve yılda 1000 nüfus başına 0,028 ya da 28 HIV vakası almak için 1775’e bölün. Başka bir deyişle, bir yıl boyunca 1000 kişiyi izlerseniz, 28 yeni HIV vakası görürsünüz.
Bu yaygınlıktan çok daha doğru bir risk ölçüsüdür.
Beş yılda 20 yeni vaka buldunuz, bu nedenle 2,5 yıl içinde HIV geliştirdiklerini varsayıyorsunuz, böylece (20 * 2,5) = 50 kişi-yıl hastalıksız yaşama katkıda bulunuyorsunuz.
10 yılda 30 yeni vaka buldun. Bu insanlar 5 yaşında HIV göstermediler, ancak 10 yaşında bulundular, yani 7.5 yaşında hastalık bulaştığını varsayıyorsunuz, böylece (30×7,5) = 225 kişi-yıl hastalıksız yaşama katkıda bulunuyorsunuz. Bu, şu ana kadar toplam (225 + 50) = 275 kişi.
Ayrıca, 10 yıl boyunca hiç HIV geçirmemiş ya da geliştirmemiş olan 150 kişiyi (150×10) 1500 kişi-yıl hastalıksız yaşama katkıda bulunmak istersiniz.
Bu, toplam (1500 + 275) = 1775 insan-yıl ömrüdür. Şimdi 50 yeni HIV vakasını ele alın ve yılda 1000 nüfus başına 0,028 ya da 28 HIV vakası almak için 1775’e bölün. Başka bir deyişle, bir yıl boyunca 1000 kişiyi izlerseniz, 28 yeni HIV vakası görürsünüz.
Bu yaygınlıktan çok daha doğru bir risk ölçüsüdür.