マインドマップギャラリー 疫病 第 3 章 原因と因果推論
病因と因果推論、三角形モデル: 病気発生の基本条件を具体化したもので、宿主、環境、病因が病気発生の 3 つの要素であり、3 つが相互にバランスをとりながら体の健康を維持していることを強調しています。
2023-11-26 11:30:18 に編集されました疫病 第 3 章 原因と因果推論
概要
原因の定義
三角形モデル: 病気の発生の基本的な条件を具体化したもので、宿主、環境、病因が病気発生の 3 つの要素であり、3 つのバランスが相互にバランスをとって体の健康を維持していることを強調します。
ホイールモデル: 病気の発生を 2 つの主な原因に帰します: 宿主自身の原因: 遺伝物質が重要な役割を果たします: 周辺環境要因には、社会環境、生物学的環境、物理的および化学的環境が含まれます。病気と健康は相互作用であることを強調します。環境と宿主の間の作用 作用の結果(異なる病気の車輪型モデルの各部分の比率は異なります。)
原因連鎖: 通常、複数の病原因子が連続的または同時に作用することによって生じる疾患の発生を指し、原因連鎖におけるさまざまな原因の位置に応じて、近位原因、中間原因、遠位原因に分類されます。 。
原因ネットワーク: 病気の発生または蔓延は、2 つ以上の原因連鎖の共同作用の結果である可能性があり、原因と原因の間、および病気間の複雑な関係を反映して、さまざまな要因が相互作用し、ネットワークのように絡み合っています。および原因により、比較的完全な因果経路が提供されます。
ロスマンは、病気の十分な原因、必要な原因、要素の病因モデルを提案しました。
十分な原因: 病気の発生に十分な条件、つまり、少なくとも病気を引き起こす一連の条件、要因、および出来事。この要因の存在が病気の原因となる。複数の要因が組み合わさって存在する場合もありますが、これらの要因が複数の要素で構成されている場合もあり、これらの要因が単一の要素だけでは病気を引き起こすのに十分ではありません。
必要な原因: 病気が発生するには特定の要因が存在する必要がありますが、その要因が欠けていれば病気は発生しません。つまり、必要な原因だけでは病気が発生しない可能性があります。病気と他の構成原因が必要であり、それらが関与して共同して十分な原因を形成する場合にのみ、病気が発生します。
病気の発生に十分な原因が 1 つだけある場合、その十分な原因の各構成要素は、たとえば、病原体の役割が欠けている場合には、必要な原因になります。同時に、感染経路が不足していれば、感染症は発生しません。また、感染しやすい人には病気は発生しません。
原因の分類
宿主要因
先天的要因: 遺伝子、染色体、性別
後天的要因:年齢、発育、成長状態、体格、行動、心理、獲得免疫
環境要因
生物学的環境: 病原微生物、寄生虫、有害な動植物 (ほとんどの感染症や中毒は生物学的環境要因の結果です)
物理的および化学的環境: 気象、地理、水質: 大気汚染
社会環境:人口、家族、食生活、趣味
病因研究の基本的な手順と方法
ステップ
記述的研究
横断的研究 システムケースレポート 生態学的研究
病因の仮説を確立する
記述的研究では、曝露要因と病気の間の連続的な関係を証明することはできません。見つかった統計的関連性は、同じ時点または期間における病気の頻度と特定の要因の間の関連性を示すことしかできず、因果関係を決定することはできません。
分析研究
症例対照研究 アレイ研究
病因に関する仮説の検証
症例対照研究では、「影響」から「原因」に移動することで、複数の曝露要因と疾患との関連性を調査できますが、曝露されたグループと非曝露されたグループの発症率を取得することはできません。 「原因」から「結果」への移動によって直接計算される指標。曝露要因と疾患との関連の強さを反映し、病因仮説を検証する強力な機能を備えています。
実験研究
臨床試験 実地試験 コミュニティ実験
病因の仮説を検証する
ランダムなグループ分けとバランスのとれた比較可能な対照群の設計を通じて、曝露因子と疾患との因果関係が最も高いことを実験的に証明できます。完全に設計された実験研究により、曝露因子と疾患の間に因果関係があるかどうかを確認できます。
研究手法
共通点探索法:ある種の事象や属性に必要な条件を特定する方法とは、同じ事象が発生した場合に異なる集団間で共通点を見つけたり、複数のエクスポージャと結果の関係から共通エクスポージャを探したりすることを指します。それによって考えられる原因を発見します。
差異探索法: 特定の種類の事象または属性に対する十分条件を特定する方法は、その事象が異なる状況で発生する場合に、特定の曝露の有無で同じ病気の発生率が大きく異なる場合に、異なるグループ間の差異を見つけることを指します。要因がある場合、この要因が病気の原因である可能性があります。
類似性と差異の使用法: 特定のタイプのイベントまたは属性に対する必要十分条件を特定する方法。これは、特定の要因とイベントの間の相関関係が類似性と差異法の両方に準拠していることを意味し、その場合、その要因は病気の原因。
共変動法: 曝露因子がカテゴリー的な出力ではなく、階層的な出力または量的変数であり、結果と用量反応関係がある場合、その因子は事象と因果関係がある可能性が高くなります。
残留方法: イベントが複数の要因によって引き起こされる場合、さまざまな方法で既知の相関関係を排除した後、残りの要因がイベントの原因である可能性があります。
統計的関連から因果的関連へ
特定の要因の頻度と性質の変化は、特定の病気の頻度の変化につながり、この要因は病気の原因と呼ばれます。この 2 つの関係を因果関係と呼びます。
協会
確率相関(サンプリング誤差)
統計的に有意な関連性
非因果関係
誤った相関(原理、情報の偏り)
間接的な関連性 (交絡バイアス)
因果関係
間接的な因果関係(間接的な原因)
直接的な因果関係(直接的な原因)
因果推論基準
人間の因果推論における最初のマイルストーン。 新興感染症の病因を推測するための主なルール: ヘンレ・コッホの原理
1. この病原体は関連疾患を患っている患者から検出される可能性がある 2. 病原体は他の患者からは検出されていない 3. その微生物が感受性のある動物と接触し、感受性のある動物に同じ病気を引き起こす可能性がある 4. 感染する可能性がある感染した動物から同じ病原体が分離される。
病気の原因を判断するための5つの基準
1. 関連付けの時系列
2.つながりの強さ
3. 関連性の特異性
4. 関連性の一貫性または再現性
5. 関連性の一貫性または合理性
ヒルスタンダード
重要なタイミング: 曝露要因と病気の発生の時間的順序、つまり論理的な先行事象と結果。この基準は必要条件であり、絶対的な基準である
鍵の強さ: 曝露と病気の関連の程度。指標: 比率 OR、相対リスク RR、相関係数
用量反応関係: 曝露量の関数としての病気の頻度
主要な再現性: さまざまな研究者が、さまざまな集団や時代においてさまざまな研究方法を使用して、特定の曝露因子と特定の疾患との関連性に関する研究を実施し、全員が同じ研究結果を観察できます。
主要な特異性: 特定の疾患の発生は特定の要因の後に発生するか、特定の要因の曝露によってのみ特定の疾患が引き起こされる可能性があります。
実験的証拠:疫学的な実験方法は、特定の疾患の実験的原因を除去し、特定の罹患率または死亡率を減少させるかゼロに達させ、因果関係に終結効果があることを示します。実験的証拠は、集団野外試験、臨床試験、および基礎的な医学実験から得られます。
関連性の合理性: 1. 発見された因果関係は生物学的に合理的である必要があります。それは病気の自然史および生物学と一致している必要があります。 2 研究者または評価者は、因果関係についての仮定を立てるとき、専門知識を背景とすることから始めるべきです。不可欠
重要な一貫性: 重要な妥当性とあまり変わりません。