Descriptive Epidemiology

Abstract

Epidemiology, as the "methodology of health research," is an essential tool for health professionals to produce evidence-based information for various purposes through descriptive, analytical, and experimental research designs. All health professionals need to read research and evaluate its applicability to their patients in order to provide the most current, rational, and appropriate care to their patients; therefore, a basic knowledge of epidemiology is essential for all health professionals, regardless of specialty. The most common research method, descriptive epidemiology examines the distribution of a disease or condition by person, place, and time; it's used to generate hypotheses for further study. Even if the study design is not descriptive, the first analytical steps in all epidemiologic studies are descriptive. The first tables in articles and reports are often descriptive tables showing the descriptive characteristics of the intervention/case or control group. This defines the study population and allows the clinician to assess the relevance of the research to their patient population. Contrary to popular belief, multivariate analysis can be used in both descriptive and analytical research. Multivariate analyses used in descriptive research are useful for examining associations, possible confounders, and interactions. On the other hand, it is important that adjusted measures are presented without discussion of causality; these reviews are for hypothesis generation/screening and will have limited internal validity and generalizability. This review aims to guide health professionals not only in designing descriptive epidemiologic studies, but also in identifying research questions and conducting initial analyses, regardless of study design, and to provide the reader with a systematic perspective on the correct methodological approaches in descriptive steps. Common sources of error are presented so that the reader can evaluate and avoid errors that should be avoided when conducting descriptive research.

Keywords

• bias
• checklist
• epidemiologic studies

Tanımlayıcı Epidemiyoloji

Abstract

Epidemiyoloji “sağlık araştırmaları yöntem bilimi” olarak tanımlayıcı, analitik ve deneysel araştırma tasarımları ile farklı amaçlara yönelik kanıta dayalı bilgi üretmek için sağlık çalışanlarının vazgeçilmez araçlarındandır. Her sağlık çalışanı hastasına en güncel, akılcı ve uygun bakımı sunmak için araştırma sonuçlarını okumak ve hastası için kullanılabilirliğini değerlendirmek ihtiyacı duyar ki, bu nedenle temel epidemiyoloji bilgisi çalışma alanından bağımsız tüm sağlık çalışanları için gereklidir. Tanımlayıcı epidemiyoloji yöntemler içinde en yaygın kullanılan araştırma başlığı olup, bir hastalığın veya sağlık durumunun kişi, yer ve zamana göre dağılımını inceler; ileri incelemeler için hipotez yaratmaya yarar. Araştırma tasarımı tanımlayıcı olmasa dahi tüm epidemiyolojik araştırmalarda ilk analitik adımlar tanımlayıcı özelliktedir; makale ve raporların ilk tabloları sık olarak etkenle karşılaşan ve karşılaşmayanlar, müdahale/vaka veya kontrol grubunun tanımlayıcı özelliklerini veren, grubu tanımlayan tablolardır. Bu şekilde hem çalışma grubu tanımlanmış olur, hem de sağlık çalışanı araştırma bulgularının kendi hasta grubu için uygunluğunu değerlendirebilir. Eski yıllardaki yaygın görüşün aksine tanımlayıcı araştırmalarda da analitik çalışmalarda olduğu gibi çok değişkenli analizler yapılabilmektedir. Tanımlayıcı araştırmalarda kullanılan çok değişkenli analizler ilişkileri, olası karıştırıcı faktörleri ve etkileşimleri inceleyebilmek için yararlıdır. Öte yandan, ayarlanmış ölçütlerin nedensellik tartışması yapılmadan sunulması önemlidir; bu incelemeler hipotez yaratma/tarama amaçlı olup, iç geçerlilik ve genellenebilirliği kısıtlı olacaktır. Bu derleme ile, sadece tanımlayıcı epidemiyolojik çalışmalar tasarlarken değil, araştırma sorusu belirlerken ve çalışma tasarımından bağımsız olarak ilk adım analizleri yaparken sağlık çalışanına yol gösterici olmak ve tanımlayıcı adımlarda doğru yöntemsel yaklaşımlar konusunda okuyucuya sistematik bir bakış açısı kazandırmak amaçlanmıştır. Okuyucunun tanımlayıcı araştırma yaparken kaçınılması gereken hataları değerlendirip önleyebilmesi için sık yapılan hata kaynakları sunulmuştur.

Keywords

• epidemiyolojik araştırmalar
• hata kaynağı
• kontrol listesi

References

1. 1. Tezcan S. Temel epidemiyoloji. Hipokrat Kitabevi. 2017;305–16.
2. 2. Hennekens CH, Buring JE. Epidemiology in medicine. In: Epidemiology in medicine. 1987. p. 383–383.
3. 3. Rothman KJ, Greenland S, Lash TL. Modern epidemiology [Internet]. Vol. 3. Wolters Kluwer Health/Lippincott Williams & Wilkins Philadelphia; 2008 [cited 2023 Nov 1]. Available from: https://www.annemergmed.com/article/S0196-0644(08)01394-2/abstract
4. 4. Grimes DA, Schulz KF. An overview of clinical research: the lay of the land. Lancet Lond Engl. 2002 Jan 5;359(9300):57–61.
5. 5. Hayran M. Sağlık araştırmaları için temel istatistik. Omega Araştırma; 2011.
6. 6. Lash TL, Vanderwille TJ, Haneuse S, Rothman KJ. Modern Epidemiology. 4th ed. Philadelphia: Wolters Kluver, 2021.
7. 7. Lesko CR, Fox MP, Edwards JK. A Framework for Descriptive Epidemiology. Am J Epidemiol. 2022 Nov 19;191(12):2063–70.
8. 8. Fox MP, Edwards JK, Platt R, Balzer LB. The Critical Importance of Asking Good Questions: The Role of Epidemiology Doctoral Training Programs. Am J Epidemiol. 2020 Apr 2;189(4):261–4.

9. 9. Hernán M, Hsu J, Healy B. A Second Chance to Get Causal Inference Right: A Classification of Data Science Tasks. CHANCE. 2019 Jan 2;32:42–9.
10. 10. Lesko CR, Buchanan AL, Westreich D, Edwards JK, Hudgens MG, Cole SR. Generalizing Study Results: A Potential Outcomes Perspective. Epidemiology. 2017 Jul;28(4):553.
11. 11. Rothman KJ, Gallacher JEJ, Hatch EE. Why representativeness should be avoided. Int J Epidemiol. 2013 Aug;42(4):1012–4.
12. 12. Westreich D, Greenland S. The table 2 fallacy: presenting and interpreting confounder and modifier coefficients. Am J Epidemiol. 2013 Feb 15;177(4):292–8.
13. 13. Greenland S, Pearl J, Robins JM. Causal diagrams for epidemiologic research. Epidemiol Camb Mass. 1999 Jan;10(1):37–48.
14. 14. Cakir B. Do not get confused by the confounders: identification and control of confounders in medical research. J Public Health Bangk. 2004;2(1):34–43.
15. 15. Kaufman JS. Statistics, Adjusted Statistics, and Maladjusted Statistics. Am J Law Med. 2017 May;43(2–3):193–208.
16. 16. Vetter TR, Mascha EJ. Bias, Confounding, and Interaction: Lions and Tigers, and Bears, Oh My! Anesth Analg. 2017 Sep;125(3):1042–8.
17. 17. Little RJ, Rubin DB. Statistical Analysis with Missing Data. 2019.
18. 18. Sterne JAC, White IR, Carlin JB, Spratt M, Royston P, Kenward MG, et al. Multiple imputation for missing data in epidemiological and clinical research: potential and pitfalls. BMJ. 2009 Jun 29;338:b2393.
19. 19. Williamson T, Ravani P. Marginal structural models in clinical research: when and how to use them? Nephrol Dial Transplant Off Publ Eur Dial Transpl Assoc - Eur Ren Assoc. 2017 Apr 1;32(suppl_2):ii84–90.
20. 20. Bias ÇBSA. Tipleri, sınıflandırılması, nedenleri, önleme yöntemleri-I. Türkiye Klin J Med Sci 2005 25 100. 2005;110.
21. 21. Cole SR, Hudgens MG, Brookhart MA, Westreich D. Risk. Am J Epidemiol. 2015 Feb 15;181(4):246–50.
22. 22. Grimes DA, Schulz KF. Descriptive studies: what they can and cannot do. Lancet Lond Engl. 2002 Jan 12;359(9301):145–9.
23. 23. ÇAKIR B. Sağlık araştırmalarında" Bias"(yanlılık, taraf tutma): tipleri, sınıflandırılması, nedenleri, önleme yöntemleri-II. Türkiye Klin Tıp Bilim Derg. 2005;25(2):280–8.
24. 24. YILDIZ F, Okyay P. SAĞLIK ARAŞTIRMALARINDA YAN TUTMA (BİAS) VE YAN TUTMANIN DEĞERLENDİRİLMESİ. ESTÜDAM Halk Sağlığı Derg. 2019;4(2):219–31.
25. 25. Dhaifalah I, Havalova J, Langova D, Cuckle H. Antenatal screening for thyroid dysfunction: pre-term birth, low birth-weight, and growth restriction. J Matern-Fetal Neonatal Med Off J Eur Assoc Perinat Med Fed Asia Ocean Perinat Soc Int Soc Perinat Obstet. 2024 Dec;37(1):2300416.
26. 26. TAZEGÜL G, YILDIZ F, Can Ö, ÖZDEMİR M. Sağlık Araştırmalarında Yazım Kılavuzları: Kaliteli ve Şeffaf Yazım Önerileri ve Örnekleri. Akademisyen Kitabevi; 2022.
27. 27. EQUATOR Network | Enhancing the QUAlity and Transparency Of Health Research [Internet]. [cited 2023 Dec 21]. Available from: https://www.equator-network.org/