Epidemiological Designs

Transcript

Epidemiological Designs นายแพทย์สฤษดิเ์ ดช เจริญไชย พบ. Etiology Causation สมุทัย Efficacy Burden of illness Effectiveness ทุกข์ Efficiency Implementation มรรค นิโรธ EPIDEMIOLOGICAL APPROACH TO STUDY OF A PROBLEM 1. INITIAL OBSERVATION IN LABORATORY OR CLINICAL FINDINGS DEFINITION OF DISEASE 2. DESCRIPTIVE STUDIES TO DETERMINE DISTRIBUTION OF DISEASE 3. FORMULATION OF HYPOTHESES 4. ANALYTICAL STUDIES TO TEST HYPOTHESES 5. EXPERIMENTAL STUDIES TO TEST HYPOTHESES AND SEARCH FOR MECHANISM AND PREVENTIVE MEASURES Laboratory Experimental Assigned Exposure Epidemiologic Study Animal Human X-sectional Descriptive No comparison group Natural Exposure Observational Analytical Comparison group Longitudinal X - sectional Cohort (Prospective) Case-control (Retrospective) Study of Epidemiology Distribution of Diseases ( Descriptive Epidemiology ) & Determinants of Diseases ( Analytic & Experimental ) แบ่งตามที่มาของข้อมูล Descriptive epidemiology กลุ่ม วัดตัวแปร (หรือโรค) ต่างๆ รวม โรค(หรือตัวแปร)ทีศ่ ึกษา a b n ไม่มีกลุ่มเปรียบเทียบ - - - Correlational / Ecological study • วัด Exposure และ Diseases ในชุมชน • มักเป็นข้อมูลทุติยภูมิ Cross sectional / Prevalence study • วัด Exposure และ Diseases (Prevalence) ในบุคคล • อาจเป็นข้อมูลปฐมภูมิ หรือ ทุติยภูมิก็ได้ Case report / Case series แบ่งตามลาดับเวลา Descriptive epidemiology Retrospective descriptive study = Retrospective chart review Prospective descriptive study = Disease surveillance Cross-sectional Descriptive study = Prevalence survey Step : Descriptive epidemiology Problem Time Place Person Study design  Collect data (survey): Interview / Examination / Record Evaluate information Set Hypothesis Case report / Case series ประโยชน์ ข้อจากัด • ค้นพบโรคใหม่ ๆ • ค้นพบปัจจัยเสี่ยงใหม่ ๆ • เป็นข้อมูลพื้นฐานในด้านปัจจัยเสี่ยง หรือสาเหตุในการศึกษาเชิงวิเคราะห์ • Case Report : ไม่สามารถนาข้อมูล ไปใช้กับผู้ป่วยรายอื่นได้อย่างถูกต้อง เสมอไป • Case Series : ไม่สามารถใช้สาเหตุ โรคที่พบพิสูจน์สมมุติฐานได้ Cross sectional / Prevalence study ประโยชน์ • ทราบภาวะสุขภาพ / ความต้องการ / ปัญหาของประชาชน • ทราบความชุกของปัญหา และ ปัจจัยเสี่ยงของประชาชน • สามารถเป็น Analytical study ได้ หากปัจจัยเสี่ยงด้านพิสูจน์ได้ว่าไม่ เปลี่ยนแปลงตามเวลา เช่น หมู่เลือด เชื้อชาติ ลายนิ้วมือ ข้อจากัด • ไม่สามารถสรุปได้ว่าโรคและปัจจัย เสี่ยง อะไรเกิดขึ้นก่อนหลัง • ไม่สามารถบอก Incidence ได้ (แม้จะมีการเก็บเป็นระยะๆ ) • ไม่เหมาะกับการศึกษาโรคที่มี ระยะเวลาในการเกิดโรคสั้น (หายเร็ว / ตายเร็ว) Correlational / Ecological study ประโยชน์ ข้อจากัด • ทาได้รวดเร็ว และไม่สิ้นเปลือง เนื่องจากใช้ข้อมูลทุติยภูมิ • เป็นข้อมูลพื้นฐานในด้านปัจจัยเสี่ยง หรือสาเหตุในการศึกษาเชิงวิเคราะห์ • ไม่สามารถใช้ผลที่ได้ อ้างอิงกับ ประชากรแต่ละคนได้ (Ecological Fallacy) • ไม่สามารถความคุม confounding factor ได้ Analytical study COHORT STUDY CASE-CONTROL STUDY GROUP EXPOSURE+ EXPOSURE- TOTAL OUTCOME+ (CASE) a b n3 OUTCOME(CONTROL) c d n4 TOTAL n1 n2 n CROSS-SECTIONAL ANALYTIC STUDY Analytical study Case-control study (retrospective study) Past Exposure Cohort study (prospective study) Start Case Control Exposure group Non-exposure group Cross-sectional analytic study Case VS Control Present exposure Disease Occurrence Cross sectional study เป็นรูปแบบการศึกษา ที่แสดงให้เห็นถึงสภาพปัญหาในขณะนั้น และเป็นการสะท้อนภาพในช่วงเวลาที่ทาการศึกษา แต่ไม่ สามารถทราบว่าตัวแปรใดที่เป็นสาเหตุ หรือเป็นผล และไม่ทราบ ว่า exposure หรือ outcome สิ่งใดเกิดขึ้นก่อน หรือหลัง Cross sectional study “CASES” กลุ่มที่ เป็นปั ญหา สัมผัส ปัจจัยเสี่ยง Study (Snapshot) ไม่สัมผัส ปัจจัยเสี่ยง “CONTROLS” กลุ่มที่ ไม่เป็นปั ญหา สัมผัส ปัจจัยเสี่ยง ถูกวัดพร้อมๆ กัน ไม่สัมผัส ปัจจัยเสี่ยง Prevalence Point prevalence = Number of individuals with disease at a specific time Population at that time Period prevalence = Number of individuals with disease at a specific time Population during the specified period เป็น Proportion ไม่ใช่ Rate การวิเคราะห์ Cross sectional study มีปัจจัย ไม่มีปัจจัย รวม a c a+c b d b+d a+b c+d n Prevalence rate=(a+c)/n Exposure rate ในกลุ่มป่วย=a/(a+c) Prevalence Rate ในกลุ่มมีปัจจัย (P1) =a/(a+b) Exposure rate ในกลุ่มไม่ป่วย=b/(b+d) Prevalence Rate ในกลุ่มไม่มีปัจจัย (P2) =c/(c+d) Odds Ratio (OR) = (ad)/(bc) Prev. Ratio (PR)= P1/P2 ปัจจัยเกิดก่อน ไม่แน่ใจว่าปัจจัยนั้นเกิดก่อน ตัวอย่ างของ Cross-Sectional Study การสูบบุหรี่ CHD CHD- รวม สูบบุหรี่ 70 345 415 ไม่ สบู บุหรี่ 25 634 659 รวม 95 979 1074 PR= 4.45 95%CI PR= 2.86 SE= 0.22 OR= 6.90 5.15 95%CI OR= 3.20 SE= 0.24 8.28 เลือก Study  Cross sectional  Cumulative incidence เลือก Study  Case control  Unmatched Rate difference Prevalence difference = a - b (a+b) (c+d) ความแตกต่างของอัตราความชุกระหว่างกลุ่มที่ได้รับปัจจัยเสี่ยงและไม่ได้รับปัจจัยเสี่ยง จากตัวอย่าง = 0.169 – 0.038 = 0.131 = 13.1% Exposure difference = a - b (a+c) (b+d) ความแตกต่างของอัตราการรับปัจจัยเสี่ยงระหว่างกลุ่มที่ป่วยและไม่ป่วย จากตัวอย่าง = 0.737 – 0.544 = 0.193 = 19.3% Case-control Study เป็นการศึกษาการสัมผัสปัจจัยเสี่ยงในอดีต เปรียบเทียบระหว่างกลุ่มศึกษา ที่เป็นโรค และ กลุ่มที่ไม่เป็นโรค Source Population from which cases arise Total Population Cases selected Controls selected for study for study # cases exposed* # cases unexposed # controls exposed # controls unexposed *before becoming a case Descriptive analysis: • Compare group characteristics Uni/Multivariate analysis: • Crude and adjusted Odds ratio การคานวณอัตราเสี่ยง (Odds Ratio) จานวน(ราย) a c สัมผัส ปัจจัยเสี่ยง ไม่สัมผัส ปัจจัยเสี่ยง b สัมผัส ปัจจัยเสี่ยง d ไม่สัมผัส ปัจจัยเสี่ยง “CASES” กลุ่มที่ เป็นปั ญหา a+c “CONTROLS” กลุ่มที่ ไม่เป็นปั ญหา b+d กลุ่มศึกษา Exposure rate ในกลุ่มป่วย เป็นโรค ไม่เป็นโรค a / (a+c) สัมผัส a b Exposure rate ในกลุ่มไม่ป่วย d ไม่สัมผัส c b / (b+d) a+c b+d อัตราเสี่ยง = odds ของการสัมผัสในกลุ่ม case odds ของการสัมผัสในกลุ่ม control (odds ratio) a/ a + c b / a + c a / b = c/b+ d = c/d d/ b + d ad = bc ประเภทของ Case-Control Study • Hospital-based vs. Community-based - หาตัวอย่างศึกษาได้ง่าย - ให้ความร่วมมือมากกว่า - ลักษณะ Case & Control คล้ายกัน - รวบรวม Exposure ได้ง่ายกว่า - กาหนดแหล่ง sample ได้ง่าย - Case & Control มาจากที่เดียวกัน - ประวัติ Exposure สะท้อนผู้ที่ไม่มี โรคจริงๆ (ใน รพ. เป็นโรคอื่นๆ) • Unmatched vs. Matched • ไม่ ควรเกิน 1:4 เพราะไม่ เพิ่มความเชื่อมั่น แต่ จะสิน้ เปลือ้ งเวลา) • Nested case-control study Nested case-control study • เหมือน case-control ทั่วไป แต่ศึกษาใน cohort หนึ่ง ๆ • คือติดตามกลุ่มคนกลุ่มหนึ่งไปจนมีการเกิดโรคขึ้น แล้วย้อนกลับมาดู Exposure ใน อดีต แล้วสุ่มเลือกกลุ่ม control ขึ้นมา • หากเป็น rare disease จะทาให้ OR ใกล้กับ RR สัมผัส ปัจจัยเสี่ยง ไม่สัมผัส ปัจจัยเสี่ยง สัมผัส ปัจจัยเสี่ยง ไม่สัมผัส ปัจจัยเสี่ยง Past Cohort of Study Disease (Case) Non -Disease Control Present Future ผู้ป่วยในโรงพยาบาล ตัวอย่าง มะเร็งปอด ใช่ ไม่ใช่ เคย 1,350 1,296 ไม่เคย 7 61 รวม 1,357 1,357 สูบบุหรี่ ? OR = 1,350 1,296 / / 7 61 = 1,350 1,296 x 61 = x7 192.9 21.2 = 9.1 เลือก Study  Case control  Unmatched ปริมาณการสูบ Cases Controls Odds Ratio (มวน/วัน) (OR) 7c 1.0 61 d 0 565 / 7 565 a 706 b 7.0 1-14 706 / 61 445 / 7 15-24 445 a 408 b 9.5 408 / 61 340 / 7 25+ 340 a 182 b 16.3 182 / 61 1350 / 7 1,350 a 1,296 b 9.1 สูบทั้งหมด 1296 / 61 1,357 1,357 95% CI 4.14-19.92 รวมทั้งสิ้น Case-Control Study: Matched พื้นที่ศึกษาวิจัย CASE: มารดาที่ให้ กาเนิดทารก พิการแต่กาเนิด คลอด ร.พ. เดียวกัน CONTROL: มารดาที่ให้ กาเนิดทารก ปกติ สัมภาษณ์ กลุ่มศึกษา CASE-CONTROL (126 คู)่ วิเคราะห์เปรียบเทียบ 3 4 ... ... ... ... 124 125 126 Case Control X X X X X ... ... ... ... X - X ... ... ... ... X X = สัมผัส - = ไม่ สัมผัส Control สัมผัส ไม่ สัมผัส สัมผัส a c ไม่ สัมผัส b d Case คู่ที่ 1 2 OR matched = c / b *** หมายเหตุ : ตั้งตารางตาม Epitable ผลการศึกษา กลุ่มศึกษา ใช้ยา (Cases) ไม่ใช้ยา กลุ่มควบคุม (Controls) ใช้ยา ไม่ใช้ยา 4 24 12 McNemar test Odds Ratio 95% CI = 24/12 = 2.0 = 0.96-4.23 86 เลือก Study  Case control  Matched 1:1 การวิเคราะห์ OR 95% CI of OR= OR.exp[+1.96 SE(lnOR)] SE(lnOR) = ถ้า OR > 1 หมายความว่าเป็นปัจจัยเสี่ยงของการเกิดโรค ถ้า OR < 1 หมายความว่าเป็นปัจจัยป้องกันของการเกิดโรค ถ้า 95% CI of OR ไม่มีค่า 1 รวมอยู่ : ปัจจัยนั้นมีความสัมพันธ์ต่อการเกิดโรค ถ้า 95% CI of OR มีค่า 1 รวมอยู่ : ปัจจัยนั้นไม่มีความสัมพันธ์ต่อการเกิดโรค ขั้นตอน/ประเด็นที่ต้องพิจารณา 1. Case selection: การเลือก case (มักเลือก incident case) 2. Control selection: การเลือก control (ต้องเหมือน case ยกเว้น ไม่เป็นโรค) 3. Sample size calculation: ขนาดตัวอย่าง 4. Exposure assessment: การเก็บข้อมูลเกี่ยวกับ main risk factor และ cofactor (confounder) ต่างๆ 5. Statistical analysis: การวิเคราะห์ข้อมูล 6. Blas: อคติ หรือ ความลาเอียง Case-control Study ข้อดี ข้อจากัด • เหมาะสาหรั บการศึกษาโรคที่พบ น้ อยและมีระยะฟั กตัวนาน • ใช้ เวลาดาเนินการไม่ นาน • ค่ าใช้ จ่ายในการดาเนินการไม่ สูง • ใช้ Subject จานวนน้ อย • สามารถใช้ ข้อมูลที่มีอยู่แล้ ว • สามารถศึกษาปั จจัยที่เกี่ยวข้ อง กับโรคหนึ่งๆ ได้ หลายปั จจัย • ไม่ ค่อยมีปัญหาจริยธรรม • เกิด Recall bias / Selection bias • ประเมินความถูกต้ องของข้ อมูลทา ได้ ยากหรื อทาไม่ ได้ เลย • เลือกกลุ่มเปรี ยบเทียบที่เหมาะสม ได้ ยาก • อาจลาดับเหตุการณ์ ระหว่ างการ สัมผัสปั จจัยและการเกิดโรคไม่ ได้ • ไม่ สามารถหาอัตราอุบัตกิ ารณ์ ได้ • ไม่เหมาะกับ Exposure ที่พบยาก Matched case-control study ช้อดี • เพิ่มความแม่นยาในการศึกษา ด้วยขนาดประชากรที่น้อยกว่า • เลือก control ทาได้ง่ายกว่า • ความแตกต่างระว่าง Case กับ control ไม่เกิดจากตัวแปรที่ ศึกษา ข้อเสีย • เสียเวลาและค่าใช้จ่ายเพิ่ม • ถ้า case ไม่มีคู่ control จะต้องตัด case นั้นทิง้ ไป • ไม่สามารถหาความสัมพันธ์ระ ว่างตัวแปรที่ใช้ match ได้ Cohort study • • • “Cohort” กลุ่มคนที่มีลักษณะบางประการร่วมกัน ประชากรในพื้นที่เกิดโรค (source population) Examples of cohorts: – – – คนงานในโรงงานแห่งหนึ่ง ผู้เข้าชมเกมฟุตบอลเกมหนึ่ง ผู้ที่อาศัยอยูใ่ นชุมชนเดียวกัน Incidence Rate Cumulative incidence = Number of new cases of disease over a period of time Population at risk Incidence density = Number of new cases of disease over a period of time Person - time Cumulative Incidence เป็นสัดส่วน (Proportion)* ใช้ในกรณีประชากรปิด Incidence Density เป็นอัตรา (Rate) ใช้ในกรณีประชากรเปิด * นิยมเรียกเป็นอัตราป่วย (Risk, Attack rate) Cohort study กลุ่มที่สัมผัส ปัจจัยเสี่ยง ประชากร กลุ่มศึกษา กลุ่มที่ไม่สัมผัส ปัจจัยเสี่ยง คัดผู้เป็นโรคออก T0 เริ่มศึกษา ติดตาม เวลา ศึกษา ติดตาม ศึกษา ติดตาม เกิดโรค ไม่เกิดโรค เกิดโรค ไม่เกิดโรค T1 สิ้นสุด การคานวณอัตราเสี่ยง (Relative Risk หรือ RR) อัตราเสี่ยง = (Relative Risk) อัตราอุบัติการณ์ของโรค ในกลุ่มที่สัมผัสปัจจัยเสี่ยง อัตราอุบัติการณ์ของโรค ในกลุ่มทีม่ ิได้สัมผัสปัจจัยเสี่ยง RR = le / lo a ราย a + b ราย ประชากร กลุ่มศึกษา กลุ่มที่สัมผัส ปัจจัยเสี่ยง ศึกษา ติดตาม ไม่เกิดโรค b ราย c ราย c + d ราย กลุ่มที่ไม่สัมผัส ปัจจัยเสี่ยง คัดผู้เป็นโรคออก เกิดโรค ศึกษา ติดตาม RR = a / a + b c/c+d เกิดโรค ไม่เกิดโรค d ราย Cohort study : การวิเคราะห์ข้อมูล เปรียบเทียบความเสี่ยงในการป่วยของคนที่มีปัจจัยกับคนที่ไม่มีปัจจัย มีปัจจัยเสีย่ ง ไม่มปี ัจจัยเสีย่ ง รวม ป่วย a c a+c ไม่ป่วย รวม b a+b d c+d b + d a+b+c+d ความเสีย่ ง (risk / AR) ของการป่วยในกลุ่มมีปัจจัย = a / ( a + b ) ความเสีย่ ง (risk / AR) ของการป่วยในกลุ่มไม่มีปัจจัย = c / ( c + d ) Risk Ratio (RR)* = a / ( a + b ) c / ( c + d ) * Rate ratio เมื่อเป็นประชากรเปิด Prospective cohort study Exposure Concurrent Disease ? ? Retrospective cohort study Non - concurrent Disease Exposure ? ? = ผู้วิจัย ณ จุดเริ่มต้นของการศึกษา Cohort study Shigellosis outbreak : สงสัยว่าผักดองเป็น อาหารที่เป็นสาเหตุของการป่วย Case Non-case 9 16 Not eat 7 113 RR = 6.2, 95%CI 2.5, 15.1 Ate Total 25 120 มี ปัจจัย Case Non-case ไม่มี ปัจจัย Case Non-case ผู้ที่รับประทานผักดองมีความเสี่ยงต่อการป่วยเป็น 6 เท่าของผู้ที่ไม่รับประทาน เลือก Study  Cohort  Cumulative incidence พนง.บริษัท 35 - 59 ปี (4.361 คน) BMI Group # DM cases ผอม (214 คน) 0 ปกติ (2,050 คน) นน. เกิน (1,547 คน) ติดตาม 5 ปี อ้ วน (550 คน) เริ่มศึกษา ติดตาม 23 47 43 เวลา สิน้ สุด อัตรา อุบัติการณ์ น้าหนักตัว # รวม 270 น้อย 2,680 ปกติ เกินปกติ 2,479 855 อ้วน # DM อัตรา เสี่ยง IR* RR 0 0 - 23 8.6 1.0 47 19.0 2.2 43 50.3 5.8 *อัตราอุบัติการณ์ ต่อ 1,000 คน ต่อ 5 ปี การแปลความหมาย Relative Risk RR = 1 การสัมผัสหรือได้รับปัจจัยเสี่ยงหรือไม่นั้น ไม่มีผลต่อการเกิดโรคหรือภาวะทีส่ นใจศึกษา RR > 1 การสัมผัสหรือได้รับปัจจัยเสี่ยงเพิม่ โอกาสเสี่ยงต่อ การเกิดโรคหรือภาวะที่สนใจศึกษา RR < 1 การสัมผัสหรือได้รับปัจจัยเสี่ยงลดโอกาสเสี่ยงต่อ การเกิดโรคหรือภาวะที่สนใจศึกษา หรือเป็น การป้องกัน (Protective factor) Relative Risk vs. Attributable Risk อัตราอุบัติการณ์ (ต่ อ 1,000 คน/ปี ) 10 5 มี ปัจจัยเสี่ยง RR = Ie / Io = 10 / 1,000 5 / 1,000 = 2 เท่ า ไม่มี ปัจจัยเสี่ยง AR = Ie - Io = 10 – 5 (/ปี ) 1,000 = 5 / 1,000 / ปี หมายความว่าผู้ที่ได้รับปัจจัยเสี่ยงจะทาให้เสี่ยง หรือ ป่วยเพิ่มขึ้น 5 คน ต่อ 100 ประชากร อัตราเสีย่ งกระทบ ( Attributable Risk ) อัตราอุบัติการณ์ อัตราอุบัติการณ์ Background Risk ก มี ปัจจัยเสี่ยง ข ไม่มี ปัจจัยเสี่ยง มี ปัจจัยเสี่ยง ไม่มี ปัจจัยเสี่ยง อุบัติการณ์ที่เกิดจาก ปัจจัยเสี่ยง อุบัติการณ์ที่มิได้เกิดจาก ปัจจัยเสี่ยง ค มี ปัจจัยเสี่ยง ไม่มี ปัจจัยเสี่ยง การตายด้วยโรคมะเร็งปอดและโรคหัวใจ ในผู้ที่สูบและไม่สูบบุหรี่ อัตราตาย ต่อ 100,000 ต่อ ปี สูบ ไม่สูบ RR AR มะเร็งปอด 140 10 14.0 130 669 413 1.6 256 โรคหัวใจ โรคหัวใจ อัตราตาย /100,000 / ปี มะเร็งปอด 669 256 413 130 140 10 ไม่สูบ สูบ ไม่สูบ สูบ Attributable Fraction (Exposed) อัตราอุบัติการณ์ (ต่ อ 1,000 คน/ปี ) 10 5 RR = 2 มี ปัจจัยเสี่ยง ไม่มี ปัจจัยเสี่ยง AF = Ie - Io = 10 – 5 X 100 = 50 % Ie 10 AF = RR- 1 = 2 – 1 X 100 = 50 % 2 RR หมายความว่ าผู้ที่ได้รับปัจจัยเสี่ยงจะทาให้โรคเพิ่มขึ้น 50 % AR% = AFx100 หรือถ้ากาจัดความเสี่ยงจะลดโรคลงได้ 50 % Population Attributable Fraction PAF = Ip – Io Ip Ip = อุบัติการณ์ในกลุ่มประชากร PAF = Pe (RR-1) 1+Pe (RR-1) ดู efficacy Pe = สัดส่วนการได้รับ Exposure ในประชากร Population Attributable risk % = PAF x 100 หมายความว่าถ้ากาจัด Exposure ได้ จะสามารถลดอุบัติการณ์ในกลุ่มประชากรได้ % Cohort Study ข้อดี • คานวณ Incidence และ RR ได้โดยตรง • แน่ใจว่า Exposure เกิดก่อน Outcome • เหมาะกับโรคที่มี Rare exposure • ศึกษาหา Multiple outcomes จาก Exposure เดียวกันได้ • มีอคติน้อยกว่าการศึกษาเชิงสังเกตอื่น ๆ • เป็นการศึกษาเชิงสังเกตที่ดีที่สุดในการ พิสูจน์ความสัมพันธ์เชิงเหตุและผล ข้อจากัด • • • • • ใช้เวลาในการศึกษานาน ต้องการขนาดตัวอย่างในการศึกษามาก ค่าใช้จ่ายสูง ไม่เหมาะกับการศึกษาโรคที่พบได้น้อยมากๆ การสูญหายของตัวอย่างจะทาให้ความแม่นยา ของการศึกษาลดลง • การวินิจฉัยโรคอาจเปลี่ยนแปลงไปตาม กาลเวลา ทาให้ผลการศึกษาคลาดเคลื่อนได้ Case-Control or Cohort : ทาอะไรดี ?? • ขึ้นกับประชากรในพื้นที่เกิดการระบาด/ศึกษา – ประชากรในพื้นที่เกิดการระบาดมีขอบเขตชัดเจน – สามารถเก็บข้อมูลได้ทุกคน หรือเกือบหมดทุกคน • Use a cohort study – พื้นที่ที่เกิดการระบาด / กลุ่มประชากรที่เกิดการระบาด ไม่มีขอบเขตชัดเจน – พื้นที่ใหญ่ / ประชากรมีจานวนมาก เก็บข้อมูลได้ไม่หมด • Use a case-control study Experimental study เป็นการศึกษาโดยผู้วิจัยกาหนดสถานการณ์การทดลอง เป็นการศึกษาไปข้างหน้า ติดตามผลโดยการเปรียบเทียบ อัตราการเกิดโรคในกลุ่มที่มีปัจจัย และไม่มีปัจจัยที่ศึกษา การวิเคราะห์ RR ประสิทธิภาพ • ถ้า RR <1 Attributable Fraction (AF) = (1-RR) x 100 • ถ้า RR >1 Attributable Fraction (AF) = (RR-1) /RR x 100 ถ้า RR>1 หมายความว่ากลุ่มทดลองมี Outcome มากกว่ากลุ่มเปรียบเทียบ ถ้า RR<1 หมายความว่า กลุ่มทดลองมี Outcome น้อยกว่ากลุ่มเปรียบเทียบ ถ้า 95% CI of RR ไม่มีค่า 1 รวมอยู่ หมายความว่า กลุ่มทดลองมี Outcome แตกต่างกลุ่มเปรียบเทียบ ถ้า 95% CI of RR มีค่า 1 รวมอยู่ หมายความว่า กลุ่มทดลองมี Outcome ไม่ แตกต่างกลุ่มเปรียบเทียบ ตัวอย่างการวิเคราะห์ Intervention Study การให้ยา หาย ไม่หาย รวม ใหม่ 85 40 125 ปกติ 100 35 135 RR= 0.92 95%CI RR= 0.79 SE= 0.08 1.07 เลือก Study  Cohort  Cumulative incidence ตัวอย่างการวิเคราะห์ Intervention Study วัคซีน ป่วย ไม่ปว่ ย รวม ได้ 75 127 202 ไม่ได้ 195 42 237 RR= 0.45 95%CI RR= 0.37 SE= 0.10 0.55 วัคซีน ประสิทธิภาพ=55% ลดโรคได้ 45-63% ที่ ความเชื่อมั่น 95% เลือก Study  Cohort  Cumulative incidence เลือก Study  Vaccine efficacy  Cohort study เลือก Study  Vaccine efficacy  Control method Percentage of Pop Vaccinated = A+B / N x100 Percentage of Case Vaccinated = A / A+C x100 Experimental Study ข้อดี ข้อจากัด • Eliminate confounder • Limited generalization • Reduce likelihood of bias • Ethical problem • Useful for examination of small or moderate effect of exposure upon outcome • Statistical efficient • Relatively expensive ความเชื่อถือได้ของการศึกษา