Основные эпидемиологические показатели. "Грубые" и стандартизованные показатели.

Допустим, мы хотим проанализировать распространенность гипертонической болезни в двух небольших населённых пунктах и сравнить её (о распространенности подробнее здесь https://vk.com/clinical_study?w=wall-182541436_313). Полученные цифры очень красноречивы - в пункте 1 распространенность составила 80 на 1000 населения, а в пункте 2 - 500 на 1000 населения. Откуда взялась такая разница?

Дело в том, что пункт 1 - это практически полностью студенческий городок, медиана возраста живущих там людей составила 22 года. Пункт 2 - это вымирающий посёлок, преимущественно состоящий из пожилых людей. Медиана возраста - 55 лет.

Эта информация очень важна, например, для решения вопроса, сколько ставок кардиологов должно быть в том или ином населенном пункте. Но можем ли мы экстраполировать эти данные распространенности на всю популяцию? Нет, не можем. И сравнить эти две популяции между собой мы тоже не можем - распространенность гипертонической болезни (ГБ) может быть важна не сама по себе, а только в привязке к возрасту. Кстати, показатели, рассчитываемые без привязки к какой-то характеристике популяции (к примеру, возрасту), называются "грубыми" (crude analysis).

Это, конечно, совсем утрированный пример. Но необходимость в сравнении эпидемиологических показателей между странами и внутри одной страны в разные годы - насущный вопрос, возникающий постоянно. Как же сравнивать между собой разные популяции? Как, например, исключить влияние возраста на показатели распространенности? Для этой цели существует такой метод, как стандартизация.

Привожу официальное трудночитаемое определение стандартизации: это метод расчета условных (стандартизованных) показателей, заменяющих общие интенсивные (или средние) величины в тех случаях, когда их сравнение затруднено из-за несопоставимости состава групп.

Что это означает?

Изменение возрастного состава населения происходит год от года. Но, к примеру, нас интересует тренд распространенности ГБ внутри популяции без влияния возраста. Для этого мы можем "взвесить" показатели распространенности с поправкой на возраст (это можно назвать age-adjusted analysis) и посмотреть, какой была бы распространенность в одном месте, если бы возрастной состав был таким же. В таком случае показатель будет стандартизованным ("adjusted", "standardized")

"Взвесить" показатели можно в одной популяции относительно другой, а можно - обе популяции относительно "идеальной", "стандартной" популяции. Есть, например, стандартная популяция ВОЗ - относительно неё они рассчитывают показатели смертности https://apps.who.int/healthinfo/statistics/mortality/..

В сухом итоге:

Классификация эпидемиологических показателей:

- "Грубые" (crude) - никаких манипуляций с данными не проводится

- Стандартизованные (standardized, adjusted) - проводится пересчет одной популяции относительно другой / относительно "идеальной", "стандартной" популяции.

Процедуру расчета и прямую/непрямую стандартизацию намеренно не затрагивала, подробнее можно почитать здесь:

http://epidemiolog.org/pokazateli-dlya-sravneniya-chastoty-zabolevaniya/standartizaciya