Среднепопуляционный риск

Наткнулась на Дзене на один пост. Краткий смысл в том, что женщина спрашивает, стоит ли рожать ещё одного ребёнка, если старший аутист.

В х, нашлось такое мнение: “Если вероятность будет хотя бы 1:100, то я бы не рожала“.

[attention type=yellow]

А теперь вопрос: сколько таких экспертов имеют хотя бы минимальное представление о реальной статистике и вероятности проявления наследственных болезней, врождённых пороков и нарушений развития у детей?

[/attention]

Многие люди думают, что: “В семье ничего такого никогда не было, значит у нас нулевой риск”. Хотелось бы конечно, но тут всё не так просто. Болезни и пороки развития намного ближе, чем нам кажется. По сути, если ориентироваться на совет “не рожать, если вероятность 1:100“, то никому в принципе не стоит заводить детей (да, “как страшно жить”). И вот почему.

Содержание
  1. Статистика врождённых пороков развития
  2. Статистика хромосомных аномалий: трисомии Эдвардса, Патау и Дауна
  3. Статистика других нарушений развития (умственная отсталость, аутизм, эпилепсия, шизофрения и прочее)
  4. Неужели нельзя полностью обезопасить себя от рождения детей с болезнями и нарушениями развития?
  5. Периоперационный риск
  6. Шкала ASA и периоперационный риск
  7. Особенности ASA
  8. Индекс CRI
  9. Индекс RCRI
  10. Прогнозирование периоперационного риска
  11. Методы статистики
  12. 1. История разработки показателя относительного риска
  13. 2. Для чего используется относительный риск?
  14. 3. Условия и ограничения применения относительного риска
  15. 4. Как рассчитать относительный риск?
  16. 5. Как интерпретировать значение относительного риска?
  17. 6. Пример расчета показателя относительного риска
  18. Риск развития заболевания
  19. Что такое отношение шансов (OR)?
  20. Как учитывать влияние нескольких полиморфных маркеров?
  21. Расчет совокупного риска возникновения заболевания
  22. Краткий обзор моделей наследования
  23. Определения и допущения:
  24. Базовые генетические модели (m – аллель риска):
  25. Сравнение рисков
  26. Добавочный риск
  27. Относительный риск
  28. Интерпретация оценки индивидуального риска
  29. Популяционный риск

Статистика врождённых пороков развития

Речь идёт о по большей части видимых на УЗИ серьёзных пороках (ВПР) – например, порок сердца, сращение/недоразвитие/отсутствие внутренних органов, расщепление нёба и прочих.

В генетике есть такое понятие как “среднепопуляционный риск ВПР”. Его значение равно 5%.

Это значит, что у абсолютно любой среднестатистической пары вне зависимости от среды/образа жизни/генов с вероятностью 5% может родится ребёнок с теми или иными врождёнными пороками развития.

Я предвижу комментарии в духе: “Это что же, алкашей/наркоманов оправдывают?!” Но алкаши-наркоманы тут не при чем – у них вероятность рождения детей с дефектами будет просто ещё выше, чем эти 5 % – вплоть до 50-70%.

В развитых странах, если женщина наблюдает за своей беременностью, как правило, до рождения таких детей дело практически никогда не доходит – беременность прерывается по показаниям. В результате мы практически не видим детей с такими отклонениями – это создаёт иллюзию редкости и заблуждения типа “Вот раньше такого не было!”. Но вспомните вот что:

  • 15-20% подтверждённых беременностей заканчиваются выкидышами на сроке до 12 недель. 65% этих выкидышей происходят из-за врождённых пороков развития и хромосомных аномалий. Только 35% происходят по другим причинам, таким как, болезни матери, травмы, инфекции.
  • В 19-ом веке только в России 25-27% младенцев умирало ещё до года. Да, часть смертей могла происходить от голода, болезней, недостаточного ухода. Но вспомните обычаи, которые живы у нас местами до сих пор: не показывать ребёнка посторонним в первые месяцы жизни, закрывать люльку вуалью – люди боялись “сглаза”. За сглазом на самом деле стояла внезапная смерть внешне здоровых детей от недиагностированных ВПР, например, порока сердца.

Статистика хромосомных аномалий: трисомии Эдвардса, Патау и Дауна

Отдельно хочется затронуть тему хромосомных аномалий, так как они тоже встречаются довольно часто.

Самыми известными являются трисомии (три копии хромосомы, вместо двух) 13-ой (синдром Патау), 18-ой (синдром Эдвардса) и 21-ой (синдром Дауна) хромосом.

С этими синдромами мы знакомы потому, что дети с такими отклонениями могут дожить в утробе до рождения – любые другие трисомии, кроме трисомии половых хромосом, для ребенка смертельны ещё на этапе беременности.

Эти синдромы имеют зависимость от возраста родителей, преимущественно матери. Наиболее изученная зависимость у синдрома Дауна.

[attention type=red]

Судите сами: у женщины до 25 лет вероятность родить ребёнка с синдромом Дауна около 1:1500, у 35-летней уже около 1:400, а после 45 шансы достигают пугающих значений – 1:19. Тем не менее, чаще всего дети с такими патологиями рождаются у пар до 35 лет, так как именно эта возрастная группа активнее всего заводит детей.

[/attention]

Сейчас существует пренатальная диагностика подобных нарушений. Однако тут всё тоже зависит от “прямоты рук” врача и хорошего оборудования – и в современных условиях могут не заметить трисомию или, наоборот, ошибочно надиагностировать то, чего нет.

Статистика других нарушений развития (умственная отсталость, аутизм, эпилепсия, шизофрения и прочее)

А вот эти вещи очень плохо поддаются диагностике до рождения ребёнка. Люди практически всегда сталкиваются с ними “по факту”.

Выглядит это следующим образом. Рождается ребёнок и, как правило, первые месяцы или даже годы его жизни проходят непримечательно – обследования показывают полное здоровье. А затем проявляет себя болезнь или нарушение развития.

фото из открытых источников

Может проявится, например, эпилепсия. Её распространённость среди детей в разных возрастных популяциях достигает от 0,3 до 2,4%. Наиболее часто эпилепсия встречается у детей первого года жизни с дебютом в возрасте 2-6 месяцев.

Первые симптомы расстройства аутистического спектра (РАС) становятся заметны большинству родителей когда ребёнку исполняется 1,5-2,5 года. Согласно письму Минздрава РФ от 8 мая 2013 г.

, распространённость РАС в РФ составляет более чем 1%. В марте 2020 года CDC (центр по контролю заболеваний) в США представил обновление своей статистики.

Согласно ей, распространённость РАС достигает 1:54 или примерно 2%.

На данный момент невозможно прочно связать аутизм с какими-либо определёнными генами или факторами. Исследователи склоняются к тому, что причин и генов очень много и некоторые из них даже комбинируются между собой.

Тем не менее, некоторые из случаев РАС действительно связаны с нарушениями, которые с высокой вероятностью будут унаследованы и вторым ребёнком – например, синдром Мартина-Белл.

Но в большинстве случаев, судя по всему, генетические мутации имеют случайный характер.

Так, по статистике риск аутизма для однояйцевых близнецов очень высокий – около 90% для второго близнеца в случае, если первый имеет аутизм. А вот риск РАС для братьев и сестёр аутистов в среднем составляет всего 5%.

Умственная отсталость (УО) тоже встречается не так уж и редко – средняя распространённость в мире около 1%.

УО возникает в следствие серьёзных органических поражений мозга. Некоторые из них доступны для диагностики во время беременности (те же хромосомные аномалии, пороки развития и прочее). Но многие случаи умственной отсталости проявляют себя только со временем – например, редкие мутации (фенилкетонурия, гомоцистинурия и другие генетические нарушения обмена веществ).

Бывает и так, что генетика не причём – ребёнок нормально развивается, всё хорошо. Но в какой-то момент у него случается инсульт или какая-то травма головы. Мозг серьёзно поражается и развивается умственная отсталость.

[attention type=green]

Распространённость шизофрении в мире около 0,5%. Часто шизофрения проявляет себя только во взрослом возрасте – дебют заболевания в среднем в 20-30 лет. В детском и пожилом возрасте шизофрения тоже встречается, но значительно реже.

[/attention]

Интересно то, что шизофрения действительно во многом связана с генетическими факторами.

Так, если говорить о риске проявления этого расстройства у ребёнка, имеющего брата или сестру с шизофренией, то он будет в районе 7-8%.

Однако примерно в 50% случаев генетические изменения у шизофреников случайны и отсутствуют у их родителей – то есть, опять же, болезнь появляется в семье, где “никогда такого не было”.

Неужели нельзя полностью обезопасить себя от рождения детей с болезнями и нарушениями развития?

На данный момент стопроцентного рецепта нет.

Общие рекомендации врачей и исследователей включают в себя то, что и так все знают: здоровый образ жизни, не курить, не пить, внимательно наблюдаться у врача во время беременности, беречь себя и будущего ребёнка от стрессов и инфекций.

Это действительно работает, но до известного предела: как если следовать ПДД и переходить дорогу только в положенном месте и на зелёный свет, вероятность быть сбитым намного ниже, чем систематически перебегая автобан и переходя на красный свет.

Тем не менее, вероятность низкая, но она есть у всех.

Всё просто:

1) 2-4 патологических рецессивных гена есть у каждого человека. Это называется генетическим грузом популяции. Эти гены могут никак себя не проявлять. Однако если получается так, что встречаются два человека с одинаковым патологическим геном, у них будет очень высокий шанс родить ребёнка с генетическим заболеванием (25%);

2) Никто не защищён от попадания в 5% риска ВПР. И здесь нет виноватых.

Таким образом, утверждение про “не рожала бы с риском 1:100” очень наивно, так как, даже без случаев каких-либо болезней в семье, средний риск только ВПР в популяции всё равно больше в 5 раз.

Однако, закончим на позитивной ноте: я всем желаю только здоровья и никогда с таким не сталкиваться!

Спасибо тем, кто дочитал до конца!

Ставьте лайк и подписывайтесь, чтобы видеть больше интересных материалов в ленте!

Вам могут быть интересны другие статьи по теме:

Генетические болезни, умело маскирующиеся под аутизм, речевые нарушения и ЗПР

Топ-5 вопросов и комментариев об аутизме на моём канале и объяснения к ним

Не повторяйте моих ошибок с поиском причин болезни (для родителей детей с алалией, аутизмом и ЗПР)

Источник: https://zen.yandex.ru/media/vse_ob_alalii_autizme_i_zpr/kak-strashno-jit-o-veroiatnosti-rojdeniia-bolnogo-rebenka-v-srednestatisticheskoi-seme-5f4b6065e2406d06b94096df

Периоперационный риск

Среднепопуляционный риск

Результаты работ по отбору пациентов с высоким риском хирургического вмешательства и определения индивидуального периоперационного риска пациента публикуются вот уже более 50 лет.

Шкала ASA и периоперационный риск

Шкала ASA объективного статуса пациента, разработанная Американской ассоциацией анестезиологов

В 1962 году ASA утвердило 5-уровневую систему классификации, которая основывалась на характеристике физического статуса пациента.

Оценка объективного статуса пациента по ASA и периоперационная летальность

Ее создавали для того, чтобы охарактеризовать риск периоперационной летальности.

Особенности ASA

  • Индекс риска по шкале ASA, будучи простым и широко используемым в рутинной практике, далек от идеальной системы, был разработан именно для определения риска периоперационной летальности, а не сердечно-сосудистых осложнений, хотя последние остаются ведущей причиной периоперационной летальности.
  • Необходимо помнить, что чем более выражена недееспособность пациента, развивающаяся по причинам сопутствующих заболеваний, тем выше периоперационный риск.
  • Безусловно, когда анестезиолог стратифицирует риск периоперационной летальности, он должен это делать с учетом влияния на этот показатель тяжести имеющихся сердечно-сосудистых заболеваний.

Индекс CRI

Первый индекс оценки периоперационного риска кардиальных осложнений (CRI) для некардиохирургических операций был разработан командой во главе с L. Goldman. В нем выделяли девять факторов риска кардиальной летальности. Из них единственным наиболее значимым фактором был обозначен факт декомпенсации хронической застойной сердечной недостаточности (ЗСН).

Индекс RCRI

Позднее исходный вариант CRI был изменен, пересмотрен (RCRI) и упрощен (Lee et al.), в итоге индекс стал включать шесть сопоставимых по значимости факторов:

  • высокий риск хирургического вмешательства;
  • ишемическая болезнь сердца (ИБС) в анамнезе;
  • заболевание сосудов головного мозга в анамнезе;
  • застойная сердечная недостаточность в анамнезе;
  • инсулинзависимый СД;
  • плазменная концентрация креатинина более 2 мг/дл перед операцией.

Чем больше факторов риска у пациента присутствует, тем выше риск МАСЕ.

Индекс RCRI обладает низкой чувствительностью при идентификации пациентов с несколькими вышеперечисленными факторами, у которых в действительности будут развиваться МАСЕ.

Если у пациента в наличии три фактора или более, частота развития МАСЕ составляет более 11%, и периоперационный риск летальности от сердечно-сосудистых осложнений высокий.

[attention type=yellow]

Как уже было определено в исходной системе CRI, застойная сердечная недостаточность остается самым значимым фактором риска.

[/attention]

По результатам исследования EuSOS внутригоспитальная летальность у пациентов с диагнозом застойная сердечная недостаточность занимает 2-е место (7,71 %), уступает в этом отношении лишь такой патологии, как цирроз печени.

Прогнозирование периоперационного риска

В проспективную базу данных Национальной программы по улучшению качества хирургической помощи (NSQIP) ACS собираются данные исходов хирургических вмешательств из более чем 250 клиник США, которые добровольно вступили в эту программу.

В 2007 году базу данных проанализировали, чтобы выделить пять факторов риска периоперационного инфаркта миокарда или остановки сердца. Используя базу данных 2008 год, разработали и одобрили модель прогнозирования риска.

Было показано, что получаемый индекс и расчет риска превосходят систему RCRI. В пятерку предикторов вошли следующие.

  • Градация по системе ASA.
  • Зависимый функциональный статус.
  • Возраст.
  • Изменение креатинина плазмы крови (>1,5 мг/дл).
  • Тип оперативного вмешательства:
    • операции на аорте;
    • внутричерепные нейрохирургические операции;
    • колопроктологические/гепатопанкреатобилиарные операции обладают наивысшим отношением шансов (ОШ) к периоперационному инфаркту миокарда или остановке сердца.

Важно отметить, что около 50% риска сердечно-сосудистых осложнений и летальности обусловлены специфическими факторами, связанными с исходным состоянием пациента, в особенности это касается сопутствующих заболеваний.

Тип операции, объем вмешательства, особенности операции, степень ее срочности определяют оставшиеся 50%.

Наивысшая общая внутригоспитальная летальность, согласно исследованию EuSOS, была связана с операциями на верхнем отделе желудочно-кишечного тракта (ЖКТ, 6,96%); на следующем по частоте летальности (5,89%) месте стояли сосудистые операции.

  • Риск внутригоспитальной летальности для операций, определяемых как большие (с высоким риском), составляет 5,63%, тоща как для операций среднего (промежуточного риска) и малого объема (низкого риска) — 3,33 и 3,58% соответственно.
  • Возрастающая срочность операции также связана с повышенной летальностью.
  • В базе данных программы ACS NSQIP такие же типы операций были связаны с повышенной смертностью с учетом добавления нейрохирургии.

Проблема моделей прогнозирования риска в том, что каждый пациент мало чем отличается от других с точки зрения количества, тяжести и варианта лечения сопутствующих заболеваний наряду со срочностью, объемом и особенностями операции.

Известно, что локализация операции наряду с индивидуальным опытом хирургической бригады и анестезиолога также влияют на периоперационный риск.

  • Исследование с участием пациентов, оперируемых по системе «Medicare» (исследовали 14 различных видов операций), показало значительную вариабельность летальности, при этом чем больше объем специфических хирургических операций, тем ниже летальность.
  • Величина снижения риска изменяется в зависимости от вида вмешательства, но более ярко она выражена при операциях на верхнем этаже ЖКТ. Иногда такой факт называют «слон в комнате».
  • Если серьезно относиться к улучшению исходов лечения пациентов, необходимо изменять работу хирургов и анестезиологов, методологию плановой хирургии/технику операций таким образом, чтобы удостовериться, что как команда, так и пациент оптимально подготовлены к ведению периоперационного периода.

Источник: http://NewVrach.ru/perioperacionnyj-risk.html

Методы статистики

Среднепопуляционный риск

Риск – это вероятность появления определенного исхода, например, болезни или травмы.

Риск может принимать значения от 0 (вероятность наступления исхода отсутствует) до 1 (во всех случаях ожидается неблагоприятный исход).

В медицинской статистике, как правило, изучаются изменения риска наступления исхода в зависимости от какого-либо фактора. Пациенты условно разделяются на 2 группы, на одну из которых фактор влияет, на другую – нет.

Относительный риск – это отношение частоты исходов среди исследуемых, на которых оказывал влияние изучаемый фактор, к частоте исходов среди исследуемых, не подвергавшихся влиянию этого фактора. В научной литературе часто используют сокращенное название показателя – ОР или RR (от англ. “relative risk”).

1. История разработки показателя относительного риска

Расчет относительного риска заимствован медицинской статистикой из экономики. Правильная оценка влияния политических, экономических и социальных факторов на востребованность товара или услуги может привести к успеху, а недооценка этих факторов – к финансовым неудачам и банкротству предприятия.

2. Для чего используется относительный риск?

Относительный риск используется для сравнения вероятности исхода в зависимости от наличия фактора риска.

Например, при оценке влияния курения на частоту гипертонической болезни, при изучении зависимости частоты рака молочной железы от приема оральных контрацептивов и др.

Относительный риск – важнейший показатель в назначении определенных методов лечения или проведении исследований с возможными побочными эффектами.

3. Условия и ограничения применения относительного риска

  1. Показатели фактора и исхода должны быть измерены в номинальной шкале (например, пол пациента – мужской или женский, артериальная гипертония – есть или нет).
  2. Данный метод позволяет проводить анализ только четырехпольных таблиц, когда и фактор, и исход являются инарными переменными, то есть имеют только два возможных значения (например, возраст младше или старше 50 лет, наличие или отсутствие определенного заболевания в анамнезе).
  3. Относительный риск применяется при проспективных исследованиях, когда исследуемые группы формируются по признаку наличия или отсутствия фактора риска. При исследованиях по принципу “случай-контроль” вместо относительного риска должен использоваться показатель отношения шансов.

4. Как рассчитать относительный риск?

Для расчета относительного риска необходимо:

  1. Строим четырехпольную таблицу сопряженности, исходя из количества исследуемых, имеющих определенные значения факторного и результативного признаков:
  2. Исход есть (1)Исхода нет (0)Всего
    Фактор риска есть (1)ABA + B
    Фактор риска отсутствует (0)CDC + D
    ВсегоA + CB + DA+B+C+D
  3. Находим значение относительного риска по следующей формуле:

    где A, B, C, D – количество наблюдений в ячейках таблицы сопряженности.

  4. Находим значения границ доверительного интервала – 95% ДИ (или 95% CI – от англ. “confidence interval”).

    Формула расчета верхней границы:

    Формула расчета нижней границы доверительного интервала:

  5. Сравниваем значения относительного риска и границ доверительного интервала с единицей.

5. Как интерпретировать значение относительного риска?

Показатель относительного риска сравнивается с 1 для того, чтобы определить характер связи фактора и исхода:

  • Если ОР равен 1, можно сделать вывод, что исследуемый фактор не влияет на вероятность исхода (отсутствие связи между фактором и исходом).
  • При значениях более 1 делается вывод о том, что фактор повышает частоту исходов (прямая связь).
  • При значениях менее 1 – о снижении вероятности исхода при воздействии фактора (обратная связь).

Также обязательно оцениваются значения границ 95% доверительного интервала. Если оба значения – и нижней, и верхней границы – находятся по одну сторону от 1, или, другими словами, доверительный интервал не включает 1, то делается вывод о статистической значимости выявленной связи между фактором и исходом с вероятностью ошибки p0,05).

6. Пример расчета показателя относительного риска

В 1999 году в Оклахоме проводились исследования заболеваемости мужчин язвой желудка. В качестве влияющего фактора было выбрано регулярное потребление фастфуда.

В первой группе находились 500 мужчин, постоянно питающихся быстрой пищей, среди которых язву желудка диагностировали у 96 человек.

Во вторую группу были отобраны 500 сторонников здорового питания, среди которых язва желудка была диагностирована в 31 случае. Исходя из полученных данных была построена следующая таблица сопряженности:

Больные язвой желудка (1)Язва желудка отсутствует (0)Всего
Фастфуд (1)96404500
Здоровое питание (0)31469500
Всего1278731000
  1. Рассчитываем значение относительного риска:
  2. Находим значения верхней и нижней границ 95% доверительного интервала по указанным выше формулам. Значение верхней границы составляет 4.55, нижней – 2.11.
  3. Сравниваем полученные значения ОР и 95% ДИ с 1. Показатель относительного риска свидетельствует о наличии прямой связи между употреблением фастфуда и вероятностью развития язвы желудка. У мужчин, употребляющих картошку фри и хотдоги, язва желудка наблюдается в 3,1 раза чаще, чем среди придерживающихся здорового питания. Уровень значимости данной взаимосвязи соответствует p

Источник: https://medstatistic.ru/methods/methods7.html

Риск развития заболевания

Среднепопуляционный риск

Риск развития заболевания – это вероятность возникновения заболевания на любом этапе жизни пациента. Так как болезнь может проявляться у разных людей на разных этапах жизни, чаще всего риск рассчитывают как среднюю вероятность развития данного заболевания в популяции. В таком случае мы имеем дело с относительным риском развития заболевания.

Относительный риск рассчитывается путем сравнения рисков развития данного заболевания в группе людей, обладающих каким-либо общим признаком (к примеру, это могут быть пациенты с высоким уровнем холестерина – известного фактора риска развития ишемической болезни сердца или носители определенного генотипа какого-либо гена) и в контрольной группе, в которую входят люди случайным образом выбранные из общей популяции.

Допустим, риск развития данного заболевания в изучаемой группе выше чем в общей популяции в 1,5 раза. Это значит, что страдать от ишемической болезни сердца будет, предположительно, на 50% больше людей с высоким холестерином по сравнению с людьми из общей популяции.

Такой процент не абсолютно точен, то есть, если наблюдать в течение жизни за людьми из выбранных групп, можно обнаружить что болезнь возникнет, к примеру, у 52% пациентов из группы с высоким холестерином.

Такая разница может объясняться разного рода причинами, одна из которых – размер сравниваемых групп. Чем больше людей в группе, тем больше точность определения риска.

Важно понимать, что полученный при сравнении групп риск развития заболевания относится к статистическим понятиям, так что индивидуальный риск развития для конкретного пациента и риск, подсчитанный для группы, в целом могут отличаться.

Создание модели расчета совокупного генетического риска включает два шага: 1) преобразование значения отношения шансов (OR – odds ratio) для конкретного полиморфного локуса в значение относительного риска и 2) вычисление значения совокупного относительного риска на основе значений рисков для локусов предрасположенности из первого шага.

Что такое отношение шансов (OR)?

Большая часть современных исследований генетической предрасположенности к многофакторным заболеваниям проводится с использованием подхода “случай-контроль”. Задачей исследований является поиск аллелей генов, частоты которых значимо различаются в группах пациентов и здоровых индивидов.

Результаты обычно бывают представлены в виде отношения шансов (OR – odds ratio), значение которого представляет собой отношение шансов события в одной группе к шансам события в другой группе, или отношение шансов того, что событие произойдет, к шансам того, что событие не произойдет, то есть, выражаясь в терминах вероятностей:

OR = (Pr(c|A)/Pr(nc|A)) / (Pr(c|C)/Pr(nc|C))

Абсолютный риск возникновения заболевания, как правило, не может быть прямо измерен в исследованиях «случай-контроль», потому что соотношение пациентов и здоровых индивидов не соответствует их соотношению в популяции. Но, принимая некоторые допущения, мы можем оценить риск исходя из значений отношения шансов.

Известно, что для редких болезней относительный риск может быть аппроксимирован отношением шансов. В общем случае это допущение неверно для большинства распространенных многофакторных заболеваний. Однако, оказывается, что риск для генотипов может быть оценен из выражения отношения шансов, приведенного выше.

Эти вычисления особенно упрощаются, если допустить, что здоровые индивиды являются случайной выборкой из той же самой популяции, что и пациенты, включая возможно заболевших людей, а не специально отобранной группой.

Для увеличения размера выборки и статистической мощности исследования современные работы по полно-геномному поиску ассоциаций используют выборку здоровых индивидов, которая не соответствует пациентам по возрастным критериям и не гарантирует отсутствие заболевания у членов этой группы.

[attention type=red]

То есть, она максимально корректно описывает случайную выборку из общей популяции. Следует отметить, что данное допущение чрезвычайно редко выполняется точно, но полученная оценка риска обычно довольно умеренна и смягчает отклонения от данного предположения.

[/attention]

Исходя из этих предположений мы получаем возможность вычисления генетического риска для носителей предрасполагающего генотипа данного полиморфного маркера по отношению к среднему риску возникновения заболевания в популяции.

Как учитывать влияние нескольких полиморфных маркеров?

Для множества исследований последних лет было обнаружено, что мультипликативная модель риска адекватно описывает полученные данные и лучше подходит для описания результатов, чем альтернативные модели – доминантная и рецессивная. Это означает, что совокупный риск возникновения заболевания представляет собой произведение оценок риска для отдельных маркеров, то есть для маркеров g1 и g2:

RR(g1,g2) = RR(g1)RR(g2)

При этом подразумевается допущение, что факторы риска независимы. Очевидным нарушением этого допущения является случай неравновесия по сцеплению нескольких маркеров. В этом случае для оценки риска используются комбинации аллелей этих маркеров.

Расчет совокупного риска возникновения заболевания

Совокупный риск возникновения заболевания рассчитывается исходя из значений совокупного генетического риска для данной популяции и общего риска заболевания для популяции, представителем которой является исследуемый индивидуум (этническая принадлежность, пол, географическое происхождение и т.д.)

Таким образом, для оценки риска возникновения заболевания для конкретного пациента по сравнению со средним риском в популяции необходимо знание следующих исходных данных:

  • Частоты аллелей и генотипов исследуемых полиморфных маркеров в популяции, которой принадлежит пациент
  • Значения OR для исследуемых полиморфных маркеров и заболевания
  • Значение популяционного риска возникновения заболевания

Краткий обзор моделей наследования

Историю развития генетического анализа можно прочитать здесь, а ниже приведен краткий перечень основных моделей наследования и связанных с ними определений и допущений, которые используются для расчета генетического риска возникновения заболевания:

Определения и допущения:

    • r “случаев” и s “контролей” являются случайно отобранными образцами из популяции.
    • Биаллелельный полиморфный маркер (SNP) имеет два аллеля A и B, три генотипа AA, AB и BB, где Pr(B) = pи Pr(A) = 1-p.
    • Получены данные генотипирования для всех n = r + s.
    • Неизвестный локус предрасположенности к болезни имеет аллели M и N.
    • Исследование обнаруживает ассоциацию между заболеванием и полиморфным маркером благодаря неравновесию по сцеплению между исследуемым полиморфным маркером и локусом предрасположенности к заболеванию:
      Локус предрасп.
      МаркерMNВсего
      A(1-p)(1-q) + D(1-p)q – D1-p
      Bp(1-q) – Dpq + Dp
      Всего1-qq1
    • Пусть G0 = AA, G1 = AB и G2 = BB.
    • Данные исследования могут быть представленны в виде таблицы сопряженности 2×3:
G0G1G2Всего
случаиr0r1r2r
контролиs0s1s2s
Всегоn0n1n2n
  • pi = Pr(Gi|случаи)
  • qi = Pr(Gi|контроли)
  • Нулевая гипотеза H0: pi = qi для i = 0,1,2
  • Распространенность: k = Pr(случаи)
  • Пенетрантность: fi = Pr(случаи|Gi) для i = 0,1,2
  • Относительные риски для генотипов (GRR): λ1 = f1/f0 и λ2 = f2/f0
  • Аллель B является предрасполагающим аллелем, если: λ2 ≥ λ1 ≥ 1 и λ2 > 1

Базовые генетические модели (m – аллель риска):

  • Доминантная – предполагает, что влияние на пенетрантность проявляется для гетерозигот и гомозигот по предрасполагающему аллелю;λ1 = λ2;Pr(случаи|AB) = Pr(случаи|BB);Статистика: mm+Mm против MM (хи-квадрат).
  • Рецессивная – предполагает, что влияние на пенетрантность проявляется только для гомозигот; λ1 = 1 and λ2 > 1; Pr(случаи|AA) = Pr(случаи|AB);Статистика: MM+Mm против mm (хи-квадрат).
  • Мультипликативная – предполагает, что пенетрантность зависит от количества копий предрасполагающего аллеля; λ1 = λ21/2; Pr(случаи|AA) Pr(случаи|BB) = {Pr(случаи|AB)}2;Статистика: M против m (хи-квадрат).
  • Аддитивная – предполагает, что значение пенетрантности гетерозигот лежит между значениями пенетрантности для обеих гомозигот; λ1 = (1+λ2)/2; Pr(случаи|AA) + Pr(случаи|BB) = 2Pr(случаи|AB);Статистика: MM против Mm против mm (тест Кохрана-Армитаджа для линейных трендов).
  • Кодоминантная – предполагает, что значение пенетрантности гетерозигот лежит между значениями пенетрантности для обеих гомозигот, но зависимость от значений рисков гомозигот неизвестна; Статистика: логистическая регрессия.

По материалам проекта deCODEme

Источник: Ген Эксперт

Источник: https://testgen.ru/ru/nauchnyie-issledovaniya/publikaczii/risk-razvitiya-zabolevaniya.html

Сравнение рисков

Среднепопуляционный риск

По сути дела оценка риска совпадает с оценкой заболеваемости, которая определена в главе 4 как число новых случаев заболевания, возникших в популяции в течение заданного срока. Однако часто требуется сравнить заболеваемость в двух или более группах, отличающихся по степени воздействия предполагаемого фактора риска.

Существует несколько способов оценки взаимосвязи между воздействием фактора риска и заболеванием. Эти способы обычно применяются для сравнения рисков и называются оценками эффекта (measures of effect). Они соответствуют разным концепциям риска и применяются для разных целей. Различают четыре вида оценки эффекта (табл. 5.3, 5.

4).

Добавочный риск

Прежде всего можно спросить: “Какой добавочный риск развития заболевания связан с воздействием фактора риска помимо того, который существует для лиц, не подвергавшихся воздействию данного фактора? Добавочный (атрибутивный, attributable) риск определяется как заболеваемость у лиц, подвергавшихся воздействию фактора риска, минус заболеваемость у лиц, не подвергавшихся этому воздействию.

Если допустить, что исходная заболеваемость связана с другими причинами, то добавочный риск – это дополнительные случаи развития заболевания, обусловленные воздействием фактора риска. Заметим, что при этом способе сравнения фактор риска рассматривается как причина болезни, а не просто ее маркер. Учитывая способ вычисления добавочного риска, его также называют разницей рисков (risk difference).

Таблица 5.3 Оценки эффекта

* Где 1Е — заболеваемость среди лиц подвергавшихся воздействию фактора риска 1ё – заболеваемость среди лиц не подвергавшихся этому воздействию Р – распространенность фактора риска 1т – общая заболеваемость в популяции

Таблица 5.4

Расчет оценки эффекта: курение и смертность от рака легкого*

Простые риски

Смертность от рака легкого среди курящих –

0 96/1000/год

Смертность от рака легкого среди некурящих –

0,07/1000/год

Распространенность курения –

56%

Общая смертность от рака легкого –

0,56/1000/год

Сравнительные риски

Добавочный риск = 0,96/1000/год-0,07/ 1000/год = 0,89/1000/год

Относительный риск = 0,96/1000/год 0,07/1000/год = 13,7

Добавочный популяционный риск = 0,89/1000/год х 0,56 = 0,50/1000/год

Добавочная доля популяционного риска = 0,50/1000/год 0,56/1000/год = 0 89

* [Doll R Hill A В Br Med J 1964 1 1399-1410]

Относительный риск

С другой стороны, можно спросить: “Во сколько раз выше заболеваемость среди лиц, подвергавшихся, чем среди не подвергавшихся воздействию фактора риска?” Для ответа на этот вопрос вводится понятие относительного риска (relative risk), или отношения рисков (risk ratio), т.е. отношения заболеваемости среди лиц, подвергавшихся и не подвергавшихся воздействию факторов риска.

Относительный риск не несет информации о величине абсолютного риска (заболеваемости). Даже при высоких значениях относительного риска абсолютный риск может быть совсем небольшим, если заболевание редкое. Относительный риск показывает силу связи между воздействием и заболеванием.

Таким образом, относительный риск – это мера влияния фактора риска, которая важна при изучении этиологии болезни.

Интерпретация оценки индивидуального риска

Понятия относительного и добавочного риска отличаются по клиническому смыслу. Применение того или иного показателя риска определяется постановкой вопроса.

Пример. Принято считать, что факторы риска сердечно-сосудистых заболеваний менее значимы для пожилых, чем для лиц среднего возраста.

Это предположение было проверено путем сравнения относительных и добавочных рисков для хорошо известных факторов риска развития сердечно-сосудистых заболеваний в различных возрастных группах [8]. В качестве примера возьмем риск развития инсульта при курении (табл. 5.5).

Относительный риск убывает от 4,0 для лиц в возрасте 45-49 лет до 1,4 для лиц в возрасте 65-69 лет. Однако добавочный риск с возрастом слегка увеличивается в основном за счет того, что у пожилых инсульт встречается чаще, независимо от курения.

Таким образом, хотя причинная связь между курением и инсультом с возрастом становится слабее, у курящего пожилого человека повышается риск развития инсульта в такой же и даже несколько в большей мере, чем у молодого.

Поскольку добавочный риск отражает дополнительную вероятность заболевания, его применение в качестве индивидуального показателя риска в большинстве клинических ситуаций более информативно по сравнению с относительным риском. С другой стороны, относительный риск лучше показывает силу причинной связи.

Таблица 5.5

Сравнение относительного и добавочного рисков при изучении связи между курением, инсультом и возрастом*

Возраст

Заболеваемость (на 1000)

Относительный

риск

Добавочный

риск

некурящие

курящие

45-49

7 4

29,7

4,0

22,3

50-54

17,2

37,0

2,2

19,8

55-59

27,9

64,7

2.3

36,7

60-64

47 4

76,9

1,6

29,5

65-69

80,2

110,4

1,4

30,2

* [Psaty В М et al J Clin Epidemiol 1990 43 961-970 с изменениями]

Популяционный риск

Мы можем посмотреть на риск и с другой стороны, задав вопрос: каков вклад фактора риска в общую заболеваемость группы людей, а не отдельных индивидуумов? Такого рода информация позволяет определить, какие факторы риска действительно важны, а какие не имеют особого значения для здоровья общества.

Это помогает административным органам системы здравоохранения определять приоритеты при распределении ресурсов.

Относительно слабый фактор риска (с низким относительным риском), но с высокой распространенностью в данной популяции может создать более значительную заболеваемость, чем сильный, но редкий фактор риска.

Для того чтобы оценить риск в популяции, необходимо знать, с какой частотой члены рассматриваемой популяции подвергаются воздействию фактора риска. Популяционный добавочный (атрибутивный) риск (population attributable risk) рассчитывается как произведение добавочного риска на распространенность фактора риска в популяции.

Этот показатель отражает дополнительную заболеваемость в популяции, связанную с фактором риска. Кроме того, можно определить долю заболеваемости в популяции, связанную с данным фактором риска, т.е. добавочную долю популяционного риска.

Она рассчитывается путем деления добавочного популяционного риска на общую заболеваемость в популяции.

[attention type=green]

Влияние распространенности фактора риска на соотношение между индивидуальным и популяционным риском иллюстрирует рис. 5.4, где показан добавочный риск смерти в зависимости от уровня диастолического артериального давления (рис. 5.4,А). Риск увеличивается при возрастании артериального давления.

[/attention]

Однако очень высокое артериальное давление наблюдается лишь у немногих людей (рис. 5.4,Б). Если определить артериальную гипертензию как состояние, при котором диастолическое артериальное давление превышает 90 мм рт.ст., то окажется, что артериальная гипертензия – распространенное явление.

Однако лишь у незначительного числа людей давление является чрезвычайно высоким (115 мм рт.ст. и более). В результате максимальный процент дополнительных смертей в популяции (58,4%) обусловлен мягкой артериальной гипертензией – 90-105 мм рт.ст. (рис. 5.4,В).

Парадоксально, но получается, что врачи могли бы сохранить больше жизней посредством эффективного лечения больных с мягкой артериальной гипертензией, чем с высокой. Этот факт настолько противоречит интуитивному клиническому мышлению, что был назван парадоксом профилактики [9].

Рис. 5.4. Артериальная гипертензия соотношение между добавочным риском, распространенностью фактора риска и популяционным риском [The Hypertension Detection and Follow-up Cooperative Group Ann N Y Acad Sci 1978,304 254-266, с изменениями] ДАД – диастолическое артериальное давление

Оценки популяционного риска встречаются в клинической литературе реже, чем оценки индивидуального риска, а именно, добавочного и относительного рисков. Однако надо учитывать, что в клинической практике врача его больные точно так же составляют популяцию, как и население целого региона – для сотрудника системы здравоохранения.

Кроме того, при лечении конкретных пациентов важно иметь в виду влияние распространенности фактора риска на риск для всего общества. Если больной не может рассказать историю своей болезни или же ему трудно связать ее с определенным воздействием, то вероятность того или иного заболевания оценивается на основании данных о распространенности факторов риска.

Например, когда речь идет о возможных причинах цирроза печени у больного в Северной Америке, логичнее предположить, что цирроз обусловлен злоупотреблением алкоголя, а не шистосомозом, поскольку обитатели этого материка редко имеют контакт с Schistosoma mansoni.

[attention type=yellow]

Разумеется, совершенно другая ситуация в дельте Нила, где эти трематоды широко распространены, и люди, в основном мусульмане, редко употребляют алкоголь.

[/attention]

Источник: https://kievoncology.com/risk/sravnenie-riskov.html

Сам себе врач
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: