rapport 2012:3 - Nasjonalt folkehelseinstitutt

sammenliknet med eksponeringen i kontrollgruppen.
Dersom sykdommen er assosiert med eksponeringen,
vil sykdomsgruppen være høyere eksponert enn
kontrollgruppen.
Det er fordeler og ulemper ved begge disse typer
epidemiologiske studier. Både kohortstudier og
kasus-kontrollstudier tar sikte på å måle graden av
sammenheng (assosiasjon) mellom eksponering og
sykdom. Fordelen med kohortstudier er at opplysninger
om eksponering foreligger forut for opplysninger
om sykdom. Videre gir de mulighet for å
undersøke forekomst av mange ulike sykdommer.
Ulempen er at et system må etableres for oppfølging
av personene, og at disse ofte må følges i lang tid for å
få et nødvendig antall sykdomstilfeller. Kohortstudier
er derfor dyre og tidkrevende. Kasus-kontrollstudier
kan ofte gjennomføres raskere og rimeligere enn
kohortstudier, fordi det er mer effektivt å bruke en
representativ kontrollgruppe enn hele studiebasen.
Kasus-kontrollstudier er vanskelige å gjennomføre
pålitelig fordi utvelgelse av gruppene, spesielt
kontrollgruppen, kan medføre en seleksjon som gir
feil resultater (assosia sjoner). Slike skjeve (invalide)
resultater kan man ikke stole på. Det kan også være et
problem at informasjon om eksponeringen (som oftest
samles inn i ettertid) kan være farget av om deltakeren
er syk (kasus) eller frisk (kontroll). Forskjellig kvalitet
på eksponerings opplysningene mellom kasus og
kontroller kan medføre invalide resultater.
Når gjentatte befolkningsundersøkelser av høy kvalitet
viser sammenheng mellom sykdom og eksponering,
vil man kunne konkludere med at det eksisterer en
sannsynlig årsakssammenheng. Dette gjelder selv om
den biologiske mekanismen ikke er kjent.
Tverrsnittsstudier er en tredje form for epidemio logiske
studier hvor tidsdimensjonen ikke inngår i analysen.
(Både kohortstudier og kasus-kontrollstudier er longitudinelle.
Det vil si at befolk ningen følges over tid,
slik at det er mulig å beregne tidsrelasjonen mellom
mistenkt årsak (eksponering) og virkning (sykdom).)
I sin enkleste form registrerer tverrsnittsstudier alle
data i en studiepopulasjon på et gitt tidspunkt.
Dette gir mulighet for å beregne sykdomsforekomst
(sykdomsprevalens), og man kan analysere om denne
er assosiert med eksponeringsnivå. Men tidsrekkefølgen
kan ikke klarlegges sikkert, det vil si vi kan ikke
utelukke at sykdommen kommer forut for eksponeringen.
Slik omvendt kausalitet (reversed causality) er
et mulig problem i tverrsnittsstudier. Dette og andre
problemer gjør at tverrsnittsstudien ikke egner seg for
årsaksrettet forskning.
4.3.4.2 Styrker og svakheter med årsaksrettet
epidemiologisk forskning
Epidemiologiske studier har mange fordeler: Det er
mulig å observere store befolkningsgrupper over
lange perioder, de er etisk forsvarlige fordi vi ikke
påvirker utbredelsen eller fordelingen av mulige risikofaktorer,
og de er relevante fordi de tar utgangspunkt
i eksponerings-situasjoner fra det virkelige liv. Men
observasjonsstudier har mange ulemper og problemer
sammenliknet med eksperimenter. Det er intrikate
seleksjonsprosesser, og ikke randomisering (tilfeldig
fordeling), som bestemmer om man blir eksponert
eller ikke. F.eks. må vi anta at storforbrukere av mobiltelefon
skiller seg fra andre befolkningsgrupper på
en rekke andre av livets områder, også med hensyn
til andre mulige risikofaktorer for sykdom. Dessuten
vil observasjon utenfor laboratoriet innebære mangel
på kontroll: Deltakere kan forsvinne ut av studien,
og vi må regne med feil i måledata av eksponering
og sykdom. Dessuten vil oftest eksponerte og ikkeeksponerte
deltakere over tid ha forskjellig risikoerfaring
ut over eksponeringen som studeres, og
deltakerne vil derfor ikke være helt sammenlignbare.
Disse metodeproblemene kan føre til systematiske feil
ved assosiasjonen mellom eksponering og sykdom.
Dette kommer i tillegg til tilfeldige feil – presisjonsproblemet
– som epidemiologiske studier har til felles
med eksperimentelle studier. Systematiske feil er mer
alvorlige enn tilfeldige feil. Det viktigste spørsmålet vi
bør stille når resultatet i epidemiologiske studier skal
kvalitetsvurderes, er derfor ikke hvor store de tilfeldige
feilene er, men i hvilken grad resultatet er belemret
med systematiske feil.
4.3.4.3 Feil (resultatskjevhet) og feilkilder
Resultatskjevhet (bias) i epidemiologiske studier deles
ofte i tre kategorier: Utvalgsskjevhet, rapporteringsskjevhet
og effektforveksling.
Utvalgsskjevhet (seleksjonsbias) har vi dersom den
sanne sammenhengen mellom eksponering og
sykdom blant alle som i utgangspunktet fyller kriteriene
for å delta, ikke er den sammenhengen vi finner
i vår studie, fordi de som deltar ”ikke er representative
for alle som ideelt skulle deltatt (studiebasen)”, hverken
når det gjelder eksponering eller sykdomsrisiko.
Dersom man f.eks. gjennomfører en kasus-kontrollstudie
av sammenhengen mellom mobilbruk og
hodepine, kan man få en falsk sammenheng dersom
folk som aldri bruker mobil og aldri har hatt hodepine,
ikke vil delta fordi de mener studien ikke angår dem.
Rapporteringsskjevhet (informasjonsbias) betyr at
det er systematiske feil i informasjons innhentingen.
Eksempel er ”recall bias”, dvs. at de som har sykdom
74 Rapport 2012:3 • Folkehelseinstituttet