Population Attributable Fraction (PAF) in epidemiologic follow-up studies

Tieto kuolleisuuteen tai erilaisten sairauksien ilmaantumiseen vaikuttavien riskitekijöiden suhteellisesta merkityksestä väestötasolla on tärkeää muun muassa terveysvalistusta tai sairauksien ehkäisyyn tarkoitettuja interventioita suunniteltaessa. Riskitekijän suhteellisen merkityksen arvioinnissa olennaista on paitsi se, miten voimakkaasti kyseinen tekijä vaikuttaa kuolleisuuteen tai sairastuvuuteen, myös se, miten yleinen kyseinen tekijä on väestössä. Väestösyyosuus (Population Attributable Fraction, PAF) on tilastollinen tunnusluku, joka huomioi nämä molemmat näkökulmat ja jolla siis voidaan arvioida eri riskitekijöiden selittämää osuutta kuolleisuudesta tai sairastuvuudesta. Väestösyysosuus kuvaa, miten suuri osuus tapahtumista voitaisiin välttää, jos yksi tai useampi riskitekijä voitaisiin poistaa tai sen arvoja parantaa. Menetelmiä väestösyyosuuden arviointiin on tähän asti pääasiassa kehitetty ja sovellettu epidemiologisista tutkimusasetelmista tapaus-verrokki- ja poikkileikkaustutkimuksissa. Menetelmiä väestösyyosuuden arviointiin kohorttitutkimuksissa, joissa seurataan tutkitun väestöryhmän kuolleisuutta tai sairastuvuutta tietyn ajan, on puolestaan ryhdytty kehittämään vasta viime vuosina. Tässä väitöskirjatyössä kehitetään tilastollisia menetelmiä riskitekijöiden sekä kokonaiskuolleisuudesta että sairastuvuudesta selittämän väestösyyosuuden arviointiin kohorttitutkimuksissa, joissa huomioidaan näille tutkimuksille tyypillinen aikaulottuvuus sekä näihin erityyppisiin vastetapahtumiin liittyvät ominaisuudet. Riskitekijöiden selittämä väestösyyosuus määriteltiin osuudeksi kokonaiskuolleisuudesta tai sairastuvuudesta, joka voitaisiin välttää tietyllä seuranta-aikavälillä, jos niiden riskitekijöitä kyettäisiin muuttamaan. Kuolleisuuden ja sairauden ilmaantuvuuden oletettiin noudattavan parametrista suhteellisten hasardien mallia. Potentiaaliset riskitekijän ja tutkittavan tapahtuman välistä yhteyttä sekoittavat tekijät vakioitiin ja potentiaaliset riskitekijän vaikutusta tutkittavan tapahtuman ilmaantumiseen muokkaavat tekijät huomioitiin mallituksessa. Riskitekijöiden kokonaiskuolleisuudesta selittämän väestösyyosuuden estimoinnissa huomioitiin seurannan päättymisestä johtuva havaintojen sensuroituminen, kun taas niiden selittämää väestösyyosuutta sairastuvuudesta estimoitaessa huomioitiin myös kuolleisuudesta johtuva sensuroituminen. Tässä väitöskirjatyössä kehitettiin myös uusi, kuvattuihin tilastollisiin menetelmiin pohjautuva, yleiskäyttöinen SAS-ohjelma sekä riskitekijöiden kokonaiskuolleisuudesta että sairastuvuudesta selittämän väestösyyosuuden estimointiin. Uutta tilastollista menetelmää ja ohjelmaa sovellettiin tyypin 2 diabeteksen elämäntapaan liittyvien riskitekijöiden suhteellisen merkityksen arviointiin väestötasolla kyseisen sairauden aiheuttajina kahdessa suomalaista väestöä edustavassa aineistossa (Mini-Suomi -aineisto ja Terveys 2000 -aineisto). Tämä sovellus toi lisää näyttöä painonhallinnan merkityksestä tyypin 2 diabeteksen tärkeimpänä ehkäisykeinona. Lisäksi selvitettiin näiden riskitekijöiden mahdollisesti eri tyyppistä vaikutusta tyypin 2 diabetekseen matalan ja korkean riskin ryhmissä, jotka määriteltiin tyypin 2 diabeteksen esivaiheen, niin sanotun metabolisen oireyhtymän olemassaolon perusteella. Tämä tutkimus tuotti uutta tietoa elintapatekijöiden muutosten ilmeisestä merkityksestä tyypin 2 diabeteksen ehkäisyssä matalamman riskin ryhmissä. Väestösyyosuus on hyödyllinen mittari, jolla voidaan tuottaa väestötasoista tietoa erilaisten tekijöiden vaikutuksesta kiinnostuksen kohteena oleviin tapahtumiin ja jolla on laajoja käyttömahdollisuuksia monilla eri tutkimusalueilla.Quantification of the impact of exposure to different risk factors on mortality or morbidity at the population level is a fundamental issue in epidemiologic research. Population Attributable Fraction (PAF) is a statistical concept that can be used to quantify this impact. PAF assesses the proportion of outcome that could be avoided if the current exposure distribution was replaced by a hypothetical, presumably preferable exposure distribution. So far, the methods for the estimation of PAF have mostly been developed for and applied in case-control and cross-sectional studies. The development of methods for the estimation of PAF from cohort studies, which properly take into account the time perspective, has started only recently. In the estimation of PAF for a certain follow-up time interval, the type of outcome (mortality vs. morbidity) of interest has not, however, been taken into account. In this study, the statistical methodology for the estimation of PAF in cohort studies will be extended to cover both the estimation of PAF for total mortality and disease incidence. The PAF for total mortality or disease incidence was defined as the proportion of mortality or disease incidence, respectively, that could be avoided during a follow-up time interval (0, t] if their risk factors were modified. A parametric proportional hazards model, with a piecewise constant baseline hazard function for death and disease occurrences, was assumed. Potential confounding factors were adjusted for and potential effect modifying factors accounted for in the model. The estimation of PAF and its asymptotic variance based on the delta method was demonstrated. The complementary logarithmic transformation in the calculation of the confidence interval of PAF was used. In the estimation of PAF for total mortality, censoring due to loss to follow-up was taken into account, whereas in the estimation of PAF for disease incidence censoring due to death was also considered. Furthermore, the meta-analysis techniques developed for pooling of relative risks were extended for the pooling of PAF estimates. In the data examples of this study, the PAF estimates for total mortality and disease incidence were demonstrated to decrease as the follow-up time increased. In the simulated data sets, taking censoring due to death into account in the estimation of PAF for disease incidence was shown to decrease the point estimates of PAF significantly in comparison to when censoring due to death was ignored. Ignoring censoring due to death increased the overestimation of PAF, especially when the impact of risk factors on mortality was strong and the follow-up time long. A new program for the estimation of PAF both for total mortality and disease incidence, implementing the new methods, was developed using SAS/IML language. This program was shown to be flexible and fast. An application of PAF to evaluate the relative importance of the risk factors of type 2 diabetes and the potential effect-modifying role of metabolic syndrome or its components in a meta-analysis of two representative Finnish cohorts was carried out using this program. As a result, the use of PAF provided further evidence of weight control being the primary diabetes prevention method. The pooling of the PAF estimates increased the power to detect associations in smaller subpopulations defined by the metabolic syndrome or its components, establishing new evidence on the importance of early lifestyle changes in the prevention of type 2 diabetes. In conclusion, it is essential to take time perspective into account in the estimation of PAF. Different estimators of PAF for a certain time interval, taking into account different sources of censoring, are needed, depending on the outcome of interest. PAF is a useful measure in cohort studies for providing population-level information on the effects of predictor modifications on the outcome in time and has wide applications in many different fields of research

SAS Macros for Calculation of Population Attributable Fraction in a Cohort Study Design

The population attributable fraction (PAF) is a useful measure for quantifying the impact of exposure to certain risk factors on a particular outcome at the population level. Recently, new model-based methods for the estimation of PAF and its confidence interval for different types of outcomes in a cohort study design have been proposed. In this paper, we introduce SAS macros implementing these methods and illustrate their application with a data example on the impact of different risk factors on type 2 diabetes incidence.

Terminologisen sanastotyön ja luokitustyön yhdistäminen

Sosiaali‐ ja terveysministeriön organisoimassa Sosiaalialan tietoteknologiahankkeessa (Tikesos‐hanke) kehitetään sosiaalihuollossa tapahtuvaa asiakastiedon käsittelyä tietotekniikan keinoin. Hankkeen tavoitteena on yhtenäistää asiakasasiakirjojen tietosisältöjä ja rakennetta. Kehittämishankkeena Tikesos yhdistää erilaisista työorientaatioista lähtevät sosiaalihuollon ja IT‐alan, joiden yhteensovittamiseksi on kehitetty menetelmiä yhteisen kielen löytämiseksi. Kehittämistyössä on havaittu, että terminologisen sanastotyön ja luokitustyön menetelmiä yhdistämällä pystytään käsitteellistämään työskentelyn kohteena olevat ilmiöt siten, että eri toimialojen välinen yhteistyö on mahdollista. Artikkelissa kuvataan terminologisen sanastotyön ja luokitustyön yhdistävän menetelmän sovellusalueita kahdessa eri kehittämiskokonaisuudessa ja arvioidaan menetelmän soveltuvuutta kehittämishankkeen työmenetelmänä

Absence of sex differential plasticity to light availability during seed maturation in Geranium sylvaticum

Sex-differential plasticity (SDP) hypothesis suggests that since hermaphrodites gain fitness through both pollen and seed production they may have evolved a higher degree of plastici- ty in their reproductive strategy compared to females which achieve fitness only through seed production. SDP may explain the difference in seed production observed between sexes in gynodioecious species in response to resource (nutrients or water) availability. In harsh environments, hermaphrodites decrease seed production whereas females keep it relatively similar regardless of the environmental conditions. Light availability can be also a limiting resource and thus could theoretically affect differently female and hermaphrodite seed output even though this ecological factor has been largely overlooked. We tested whether the two sexes in the gynodioecious species Geranium sylvaticum differ in their tol- erance to light limitation during seed maturation in the field. We used a fully factorial block experiment exposing female and hermaphrodite plants to two different light environments (control and shade) after their peak flowering period. Specifically, we measured fruit and seed production in response to decreased light availability and compared it between the sexes. Shading reduced the number of fruits and seeds produced, but the decrease was similar between the sexes. Furthermore, shading delayed seed production by three days in both sexes, but did not affect seed mass, seed P content, or the probability of re-flowering the following year. Our results give no evidence for reproductive SDP in response to light during seed maturation

Sosiaalipalvelujen luokituksen sanasto ja Sosiaalihuollon asiakasasiakirjasanasto

Sosiaalialan tietoteknologiahanke Tikesos (2004-2011

Helsingin Psykoterapiatutkimus : Psykoterapioiden vaikuttavuus viiden vuoden seurannassa

The Helsinki Psychotherapy Study, HP