Measures of Association and Impact for HTA Panithee Thammawijaya, MD PhD Bureau of Epidemiology 1

ขั้นตอนการประเมินบริการ (หรือมาตรการ) ทางสาธารณสุข Economic evaluation Mixed-method Economic evaluation Meta-analysis Clinical trials ph. III (non RCTs) Cohort* Case –control* Cross-sectional* Clinical trials ph. III (e.g. RCTs) Animal study Laboratory study Clinical trials ph. I-II Source: ดัดแปลงจาก พิเชฐ สัมปทานุกุล, 2554 * = ได้เฉพาะในบางกรณี

Types of Measurement Measure of frequency Measure of association วัดขนาดของโรคหรือภาวะทางสุขภาพ เช่น ผู้ป่วยโรคความดันโลหิตสูงในจังหวัด ก มีจำนวนเท่าใดในปี 2552 Measure of association การวัดความสัมพันธ์ระหว่าง “ปัจจัยที่ศึกษา” และ “โรค” เช่น การสูบบุหรี่มีความเกี่ยวข้องกับการเกิดโรคมะเร็งปอดหรือไม่และอย่างไร Measure of impact การวัดผลกระทบของการมีหรือไม่มีปัจจัยที่ศึกษาต่อการเกิดโรค เช่น วัคซีนหัดมีประสิทธิภาพต่อการป้องกันโรคหัดดีแค่ไหน

Measure of Frequency

Prevalence and Incidence If you want to count… “State”การมี (โรค/สภาวะ) Existing of… at a point of time Prevalence (New + Old) E.g. Number of all DM cases a village in Jan 2009 = 120 Proportion of current smokers in company on Jan 1st, 2010 = 15% of total employees “Event”การเกิด (โรค/เหตุการณ์) Occurring of… during a period of time Incidence (New) E.g. Number of flu cases occurred in a village 2009 = 150 Proportion of new smokers in a company during Jan to Dec 2010 = 2% of non-smoker at the beginning of Jan 1st, 2010

Prevalence and Incidence D = average disease duration Incidence (I) (New cases) Prevalence (P) (New + old cases) Resolution Cures Deaths

Measure of Association

Probability VS Odds Probability of an event is proportion (or chance) that event would occur among all possible outcomes (p) Odds of an event with an occurrence probability of p is “the ratio of (p) to (1-p)” Odds = Probability of event Probability of non-event = p/(1-p) Probability = odds/(1+odds) Head-to-Head = 9 : 18 Probability Odds If p = 0.1  Odds = 0.1/0.9 = 0.11 If p = 0.2  Odds = 0.2/0.8 = 0.25 If p = 0.5  Odds = 0.5/0.5 = 1 If p = 0.8  Odds = 0.8/0.2 = 4

2x2 Table and Measure of Association Disease Non disease Total Exposed A B A+B Unexposed C D C+D A+C B+D A+B+C+D RCT or Cohort Study Risk Ratio (RR) = Incidence of disease in Exposed group = A/(A+B) Incidence of disease in Unexposed group C/(C+D) Disease Odds Ratio (OR) = Odds of disease in Exposed group = [A/(A+B)] / [B/(A+B)] Odds of disease in Unexposed group [C/(C+D)] / [D/(C+D)] = [A/B] / [C/D] = AD/BC

การลดอาหารไขมันสูงกับการเกิดโรคหลอดเลือดสมอง (RCT or Cohort Study) ป่วย ไม่ป่วย รวม ลดอาหารไขมันสูง 10 90 100 กินอาหารตามปกติ 40 160 200 50 250 300 โอกาสของการเกิดโรคในกลุ่มที่ลดอาหารไขมันสูง = 10 / 100 = 10% โอกาสของการเกิดโรคในกลุ่มที่กินอาหารไขมันสูง = 40 / 200 = 20% Risk Ratio = 0.1 / 0.2 = 0.5 Odds ของโรคในกลุ่มที่ลดอาหารไขมันสูง = 10 / 90 = 0.11 Odds ของโรคในกลุ่มที่กินอาหารไขมันสูง = 40 / 160 = 0.25 Disease Odds Ratio = 0.11 / 0.25 = 0.44

2x2 Table and Measure of Association Disease Non disease Total Exposed A B A+B Unexposed C D C+D A+C B+D A+B+C+D Case-Control Study Exposure Odds Ratio (OR) = Odds of exposure in Disease group = [A/(A+C)] / [C/(A+C)] Odds of exposure in Non Disease Group [B/(B+D)] / [D/(B+D)] = [A/C] / [B/D] = AD/BC

การสวมหมวกนิรภัยกับการเสียชีวิตจากอุบัติเหตุรถจักรยานยนต์ (Case-control study) ไม่เสียชีวิต สวมหมวกนิรภัย 20 150 ไม่สวม 30 50 รวม 200 Odds ของการสวมหมวกนิรภัยในกลุ่มผู้เสียชีวิต = 20 / 30 = 0.67 Odds ของการสวมหมวกนิรภัยในผู้ไม่เสียชีวิต = 150 / 50 = 3 Odds of event A = Prob (A occurred) Prob (A not occurred) Exposure Odds Ratio = Odds of exposure in cases Odds of exposure in noncases Exposure Odds Ratio = 0.67/3 = 0.22

2x2 Table and Measure of Association Disease Non disease Total Exposed A B A+B Unexposed C D C+D A+C B+D A+B+C+D Cross-Sectional Study Prevalence Ratio (PR) = Prevalence of disease in Exposed group = A/(A+B) Prevalence of disease in Unexposed group C/(C+D) Prevalence Odds Ratio (OR) = Odds of disease in Exposed group = [A/(A+B)] / [B/(A+B)] Odds of disease in Unexposed group [C/(C+D)] / [D/(C+D)] = [A/B] / [C/D] = AD/BC

การรับประทานผักผลไม้สม่ำเสมอกับภาวะอ้วน (Cross-sectional Study) ไม่อ้วน รวม กินผักผลไม้สม่ำเสมอ 10 190 200 ไม่สม่ำเสมอ 40 160 50 350 400 Prevalence ภาวะอ้วนในกลุ่มที่กินผักผลไม้สม่ำเสมอ = 10 / 200 = 5% Prevalence ภาวะอ้วนในกลุ่มที่ไม่กินผักผลไม้สม่ำเสมอ = 40 / 200 = 20% Prevalence Ratio (v.1) = 0.05 / 0.2 = 0.25 Odds ของภาวะอ้วนในกลุ่มที่กินผักผลไม้สม่ำเสมอ = 10 / 190 = 0.051 Odds ของภาวะอ้วนในกลุ่มที่ไม่กินผักผลไม้สม่ำเสมอ = 40 / 160 = 0.25 Prevalence Odds Ratio = 0.051 / 0.25 = 0.21 Prevalence การกินผักผลไม้สม่ำเสมอในคนอ้วน = 10 / 50 = 20% Prevalence การกินผักผลไม้สม่ำเสมอในคนไม่อ้วน = 190 / 350 = 54% Prevalence Ratio (v.2) = 0.2 / 0.54 = 0.37

2x2 Table and Measure of Association Disease Non disease Total Exposed A B A+B Unexposed C D C+D A+C B+D A+B+C+D RCT or Cohort Study Risk Ratio (RR) = [A/(A+B)] / [C/(C+D)] Disease Odds Ratio (OR) = [A/B] / [C/D] = AD/BC Case-control study Exposure Odds Ratio (OR) = [A/C] / [B/D] = AD/BC Cross-sectional study Prevalence Ratio (PR) = [A/(A+B)] / [B/(C+D)] Prevalence Odds Ratio (OR) = [A/B] / [C/D] = AD/BC

Interpretation of RR, OR, and PR RR, OR, PR 1 ∞ weaker stronger Protective Effect weaker stronger Causative Effect The null value (no association)

Measure of Impact

Concept of Impact Measurement Epidemiological measures used for prediction the impact of an intervention (removal of exposure) on the disease occurrence in the population CAUSAUL RISK FACTORS PROTECTIVE RISK FACTORS Causal risk factor (RR>1) Can be expressed in terms of = Attributable fraction We estimate the excess number of cases that would not have occurred = Attributable number (excess number) Protective risk factor (RR<1) Can be expressed as a proportion =Prevented fraction, Preventable fraction We estimate the prevented number of cases that would occurred or the potential cases that could be prevented =Prevented number, Preventable number

Ex: Mumps Vaccine

Prevented Fraction among the Exposed (PFe) PFe = IU – IE IU IU (Potential cases) = 1- RR IU – IE (Prevented cases) IE PFe = proportion of the potential cases among exposed group that has been prevented by the exposure of interest

PFe: Mumps Vaccine Study = 1 – RR = 1 – 0.28 = 0.72 Vaccine Effectiveness = 72% แปลว่า... วัคซีนช่วยลดจำนวนผู้ป่วยได้ร้อยละ 72 ของจำนวนผู้ป่วยที่ควรจะเกิดขึ้นในหากกลุ่มผู้ที่ได้รับวัคซีนเหล่านี้ทั้งหมดไม่ได้รับวัคซีน หรือ ในกลุ่มผู้ที่ได้วัคซีน จำนวนผู้ป่วยที่เกิดขึ้นคิดเป็นร้อยละ 28 ของจำนวนที่ควรจะเกิดขึ้นหากคนกลุ่มนี้ทั้งหมดไม่ได้รับวัคซีน

PFe: Mumps Vaccine Study Expected number of cases among vaccinated if unvaccinated Observed number of cases = 150 Prevented number of cases = 519 - 150 = 369 (or 72% of 519) 22 22

Prevented Fraction among the Population (PFp) PFp = IU – IP IU IU (Potential cases) = Pe(1-RR) (Pe = Exposure prevalence among population) IU – IP (Prevented cases) IP PFp = proportion of all potential cases in the total population that has been prevented by the exposure See Mumps vaccine study and try to calculate PFp by yourself!

(Potential preventable cases) Preventable Fraction Preventable Fraction = IP – IE IP IP (cases occurred) IP – IE (Potential preventable cases) IE Population Preventable fraction = proportion of cases in a population that could be further prevented if total population are exposed See Mumps vaccine study and try to calculate preventable fraction by yourself!

Acknowledgements Dr. Hal Morgenstern Dr. Sopon Iamsirithaworn Thank you Acknowledgements Dr. Hal Morgenstern Dr. Sopon Iamsirithaworn