발생률(상부역학)

Incidence (epidemiology)
2002년 1월부터 2008년 12월까지 캄보디아의 주간 뎅기열 발생률의 진화.

역학에서 발생률은 특정 기간 내에 모집단에서 주어진 의료 조건이 발생할 확률을 측정하는 것이다.일부 기간 동안 새로운 사례의 수로 느슨하게 표현되는 경우도 있지만, 분모가 있는 비율 또는 비율로[1] 더 잘 표현됩니다.

발생비율

누적 발생률이라고도 하는 발생 비율(IP)은 특정 질병의 발생과 같은 특정 사건이 주어진 [2]시간 이전에 발생한 확률로 정의된다.

특정 기간 동안 발생한 새로운 사례의 수를 연구 시작 시 초기에 위험에 처한 모집단의 위험 피험자 수로 나눈 값이다.고려된 기간이 전체 수명인 경우, 발생 비율을 평생 [3]위험이라고 한다.

예를 들어, 모집단이 처음에 1,000명을 포함하고 28명이 질병이 처음 발생한 이후부터 2년 후까지 발병하는 경우, 누적 발생 비율은 1,000명당 28명, 즉 2.8%이다.

IP는 다음과 [4]같이 발생률(IR) 및 노출 기간(D)과 관련이 있다.

발생률

발생률은 특정 기간 [5][6]동안 질병 또는 기타 사고가 발생하는 빈도의 측정값입니다.분모가 위험 모집단의 결합된 인적 시간(피폭된 [8]모든 사람에 대한 피폭 시간의 합계)인 경우, 발생 밀도 비율 또는 사람-시간적 [7]발생률로도 알려져 있다.

위와 같은 예에서 발생률은 1000명당 14건이다. 왜냐하면 발생비율(1000명당 28건)을 년수(2건)로 나누기 때문이다.시간이 아닌 사람 시간을 사용하면 사람마다 관찰 시간이 다르거나 위험에 처한 모집단이 [9]시간에 따라 달라지는 상황을 처리할 수 있습니다.

이 측정의 사용은 발생률이 다른 기간에 걸쳐 일정하다는 가정을 의미한다. 따라서 1000명당 14명의 발생률이 1년 동안 관측된 1000명 또는 20년 [10]동안 관측된 50명에 대해 14명의 환자가 발생할 것으로 예상된다.전이성 암 진단 후 생존을 설명하는 것과 같이 이 가정이 실질적으로 위반될 경우, 카플란-마이어 플롯을 사용하여 후속 조치 손실을 고려하여 시간에 따른 누적 발병률 플롯에 발병률 데이터를 제시하는 것이 더 유용할 수 있다.

발병률 대 유병률

참고 항목: 유병률 » 유병률과 발병률의 차이

발병률을 새로운 환자 발생률보다는 주어진 시간에 모집단에서 환자 비율인 유병률과 혼동해서는 안 된다.따라서 발병률은 질병에 걸릴 위험에 대한 정보를 전달하는 반면, 유병률은 질병의 확산 정도를 나타낸다.유병률은 전체 인구에 대한 전체 환자 수의 비율이며, 위험에 처한 시간이나 가능한 위험 요소에 노출되었을 때와는 상관없이 사회에 대한 질병 부담의 척도이다.유병률은 모집단의 특정 부분군을 기준으로 측정할 수도 있습니다(분모 데이터 참조).발병률은 일반적으로 질병 병인을 이해하는 데 유병률보다 더 유용하다. 예를 들어, 집단에서 질병의 발병률이 증가하면, 발병률을 촉진하는 위험 요인이 있다.

예를 들어, 완치에 오랜 시간이 걸리고 2002년에 널리 퍼졌으나 2003년에 소멸된 질병을 생각해 보자.이 병은 2002년에는 발병률과 발병률이 모두 높지만 2003년에는 발병률이 낮지만 계속 높은 발병률을 보일 것이다(치유가 오래 걸리기 때문에 영향을 받는 사람의 비율은 여전히 높다).이와는 대조적으로, 지속 기간이 짧은 질병은 낮은 유병률과 높은 발병률을 가질 수 있다.발병률이 질병 지속 기간 동안 거의 일정할 때, 유병률은 대략 질병 발생률과 평균 질병 지속 기간의 곱이므로, 유병률 = 발병률 × 지속 기간이다.이 방정식의 중요성은 유병률과 유병률 사이의 관계에 있다. 예를 들어, 유병률이 증가하면 유병률도 증가해야 한다.이 관계는 연령별 유병률 및 발병률에는 적용되지 않으며, 관계가 더욱 [11]복잡해진다.

예

다음 예를 생각해 보겠습니다.예를 들어, 225명의 샘플 모집단을 보고 있으며, 10년간 HIV 발병률을 파악하려고 합니다.

  • 연구를 시작할 때(t=0) 기존 HIV 환자 25명을 찾을 수 있습니다.이 사람들은 HIV에 두 번 발병할 수 없기 때문에 집계되지 않는다.
  • 5년(t=5년)에 추적 관찰한 결과 20명의 새로운 HIV 환자가 발견되었습니다.
  • 연구가 끝난 후 두 번째 후속 조치(t=10년)는 30건의 새로운 사례를 찾아냅니다.

유병률을 측정하려면 총 환자 수(25 + 20 + 30 = 75)를 표본 모집단(예측값)으로 나누면 됩니다.따라서 유병률은 75/170 = 0.33 또는 33%가 될 것입니다(연구 종료 시).이것은 당신의 샘플 인구에 HIV가 얼마나 널리 퍼지고 있는지를 말해줍니다만, 앞으로 1년간 HIV에 걸릴 위험은 거의 없습니다.

발병률을 측정하기 위해서는 각자가 연구에 기여한 기간이 얼마나 되는지, HIV가 발병한 시기도 고려해야 합니다.언제 발병하는지 정확히 알 수 없는 경우 역학자는 보험수리적 방법을 자주 사용하며 후속 [citation needed]조치 사이의 중간 지점에서 발병했다고 가정한다.이 계산에서는:

  • 5년에 20명의 새로운 환자가 발견되었으므로, 2.5년에 HIV가 발병했다고 가정하고, 따라서 (20 * 2.5) = 50명의 무병 연수에 기여합니다.
  • 10년 만에 30건의 새로운 사례를 발견했습니다.이 사람들은 5년에 HIV에 감염되지 않았지만 10년에 감염되었으므로 7.5년에 감염되었다고 가정하고, 따라서 (30*7.5) = 225명의 무병 연수에 기여합니다.그것은 지금까지의 합계 (205 + 50)=275명이다.
  • 또, 10년간 HIV에 감염되거나 발병한 적이 없는 150명의 사람(150*10)에 대해서도 설명하고 싶다고 생각하고 있습니다.이것은, 1500명의 사람의 무병 생활에 공헌하고 있습니다.

그것은 총 (175 + 275) = 1775인생이다.새로운 HIV 감염자 50명을 1775명으로 나누면 연간 0.028명, 즉 인구 1000명당 28명의 HIV 감염자가 나옵니다.즉, 1000명을 1년간 추적하면 28명의 새로운 HIV 감염자가 나타납니다.이것은 유병률보다 훨씬 정확한 위험 측정법이다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ "INCIDENCE - Epidemiology". Encyclopaedia Britannica. Retrieved 3 April 2020.
  2. ^ Dodge, Y. (2003). The Oxford Dictionary of Statistical Terms. OUP. ISBN 0-19-920613-9.
  3. ^ Rychetnik L, Hawe P, Waters E, Barratt A, Frommer M (July 2004). "A glossary for evidence based public health". J Epidemiol Community Health. 58 (7): 538–45. doi:10.1136/jech.2003.011585. PMC 1732833. PMID 15194712.
  4. ^ Bouyer, Jean; Hémon, Denis; Cordier, Sylvaine; Derriennic, Francis; Stücker, Isabelle; Stengel, Bénédicte; Clavel, Jacqueline (2009). Épidemiologie principes et méthodes quantitatives. Paris: Lavoisier.
  5. ^ Hargrave, Marshall. "What Does the Incidence Rate Measure?". Investopedia. Retrieved 2019-09-30.
  6. ^ Monson, Richard R. (1990-04-25). Occupational Epidemiology, Second Edition. CRC Press. p. 27. ISBN 978-0-8493-4927-0.
  7. ^ Last, John M., ed. (2001). A Dictionary of Epidemiology (4 ed.). New York, NY: Oxford University Press. ISBN 978-0-19-514169-6.
  8. ^ "Principles of Epidemiology - Lesson 3 - Section 2". Centers for Disease Control and Prevention. 2012-05-18. Retrieved 2021-01-13.
  9. ^ Coggon D, Rose G, Barker DJ (1997). "Quantifying diseases in populations". Epidemiology for the Uninitiated (4th ed.). BMJ. ISBN 978-0-7279-1102-5.
  10. ^ Dunn, Olive Jean; Clark, Virginia A. (2009). Basic statistics: a primer for the biomedical sciences (4th ed.). Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons. pp. 3–5. ISBN 9780470496855. Retrieved 9 May 2016.
  11. ^ Brinks R(2011) "유병률 데이터와 독일의 치매에 대한 적용에서 발병률을 도출하는 새로운 방법", arXiv:1112.2720

외부 링크