משתמש:Pipi-langstrum/הימצאות

הימצאות (Prevalence) הינה מדד לבחינת שכיחות מקרה באוכלוסייה, היא משמשת ככלי מחקר בתחום האפידמיולוגיה. הימצאות מכמתת את שיעור האוכלוסייה הלוקה במחלה בפרק זמן מסוים ומספקת הערכה לסבירות של אדם ללקות במחלה בפרק זמן זה^[1].

הימצאות מושפעת ממספר המקרים החדשים במחלה ומהצטברות המקרים באוכלוסיה (תלויה בקצב הריפוי או התמותה מהמחלה) .

ההימצאות מובעת על ידי שיעור (rate) בין מספר מקרי תחלואה הקיימים באוכלוסייה בפרק זמן מוגדר ומספר הפרטים הכללי של האוכלוסיה באותו פרק הזמן. על מנת להבין בצורה קלה יותר את משמעות היחס המתקבל נהוג להכפיל את היחס במספר קבוע (מכפלה של 10) הנובע מהשכיחות הכללית של המקרה הנבדק (10 למקרה מאוד שכיח, מליון למקרה נדיר מאוד).^[2]^[3]^[4].

סוגי הימצאות

המצאות נקודתית (point prevalence)

הימצאות נקודתית היא ביטוי לשיעור האנשים באוכלוסייה אשר חולים במחלה או שרויים במצב מסוים בפרק זמן מוגדר, כמו למשל יום אחד עם תאריך מדויק. הימצאות נקודתית היא מעין תמונת מצב של שכיחות המחלה בנקודה כלשהי על ציר הזמן.

השימוש בה הוא לרוב לצורך בדיקה סטטיסטית של שכיחות מחלות באוכלוסייה, בניגוד להימצאות תקופתית אשר בודקת את השכיחות לאורך פרק זמן ארוך יותר כגון שנה או מספר שנים.

הימצאות נקודתית באה לידי ביטוי בנוסחה לעיל רק שהמונה והמכנה מכילים נתונים התקפים לפרק זמן קצר וזהה, קרי מספר המקרים באותו תאריך מסוים יחסית לכמות האוכלוסייה באותו התאריך^[5]. שימוש בהימצאות נקודתית הינו בעיקר במקרי בדיקת השפעת פעולת התערבות מסוימת בנקודת זמן ידועה ושימוש במדד זה ייתן תוצאות של השפעת הטיפול, כלומר זה שנמדד לפניו וזה שנמדד לאחריו.

הימצאות תקופתית (period prevalence)

הימצאות תקופתית מביעה את שיעור כלל המקרים של המחלה לגודל כלל האוכלוסייה לאורך פרק זמן מתמשך. המונה במשוואה יהיה מספר המקרים של המחלה כפי שהיו בתחילת פרק הזמן ואליו יש להוסיף את מספר המקרים שנוספו לאורך פרק הזמן המוגדר (כולל מקרים של החלמה שקרתה בפרק הזמן או מוות של חולים), המכנה יהיה ממוצע של גודל כלל האוכלוסייה בעת תחילת המדידה וזו שבסופה.^[1]

מטרת השימוש במדד זה הוא להביע בצורה יחסית שכיחות מחלה מסוימת לאורך תקופת זמן ממשוכת. דוגמה לבדיקה זו היא שיעור חולי סכרת בקרב ילדים בשכבת גיל מסוימת או שיעור התלמידים אשר מקבלים הקלות בשל היותם לקויי למידה בערים שונות בארץ.

הימצאות מצטברת (Cumulative/Lifetime prevalence)

הימצאות מצטברת מהווה מדד לשכיחות מחלה מסוימת במשך תקופת חיים שלמה. המונה והמכנה במקרה זה מתייחסים לזמן שעבר בין לידת כל פרטי האוכלוסיה ועד לסוף חייהם.

דוגמה להימצאות מצטברת ניתן לראות בבדיקת שכיחות חולי במחלה כרונית מסויימת בקרב האוכלוסייה המוגדרת.

הימצאות מצטברת מביעה בקירוב את הסיכוי שפרט באוכלוסייה יחלה במחלה בנקודת זמן כלשהי בתקופת חייו.

דוגמה לשכיחות מצטברת הינה כמה פרטים באוכלוסיה סבלו מדכאון כרוני במשך תקופת חייהם.^[6]^[7]

מתי נשתמש בהימצאות?

קביעת הסתברות מבעוד מועד של פרט באוכלוסייה הכללית לחלות במחלה כלשהי.

הסקת מסקנות לגבי השפעת טיפול במחלה אשר בוצע בנקודת זמן מסויימת או לאורך פרק זמן ממושך.

הסקת מסקנות כללית לגבי מצבה הבריאותי של כלל האוכלוסייה.

שירותי הבריאות והשימוש בחישובי הימצאות

[[|299x299px| http://www.health.gov.il/UnitsOffice/ICDC/Chronic_Diseases/Diabetes/Pages/Morbidity_burden.aspx |thumb|none]]כאשר מבצעים הערכה למשאבים הנדרשים משירותי הבריאות על מנת להתמודד בהצלחה עם הגורמים המאיימים על בריאות האוכלוסייה, ובכך בעצם לקבוע סדר עדיפויות שיתווה את הדרך היעילה ביותר בתנאים הקיימים. לדוגמה בעת קביעת התרופות הכלולות בסל התרופות, בזמן הדיון נחשפים נתונים אודות הימצאותן של מחלות באוכלוסיה.

בחינת המצאות בקרב קבוצות מסויימות כגון לאום או איזור גיאוגרפי בארץ ואפיון קבוצות בסיכון מאפשר הקצאת מימון ממשלתי ממוקד לצורך התמודדות עם הימצאות מחלה והדרך לצמצמה או אפילו להכחידה. למשל על ידי חינוך ממוקד של חלק מהאוכלוסיה או מתן שירות רפואי נקודתי ממומן לצורך צמצום המחלה.

מגבלות השימוש בהימצאות

הימצאות לא מאפשרת לבחון קשר אטיולוגי ומהווה מדד במחקרי חתך וסקרים. הימצאות אינה מדד המאפשר כלי לניבוי סיכון עתידי של מחלה מסוימת באדם באוכלוסייה. זאת בשל ההתייחסות לכלל האוכלוסייה מבלי לשייך את הפרט לקבוצת סיכון מסוימת כזו או אחרת, כלי טוב יותר למטרה זו הוא היארעות.

הימצאות הנה מדד לבחינת עומס התחלואה באוכלוסייה במחלות כרוניות בשל זמן המחלה זאת לעומת מחלות קצרות טווח אשר עלולות בסבירות גבוהה להישמט בשלב איסוף הנתונים.

היארעות לעומת הימצאות

היארעות מהווה מדד לשיעור מקרי תחלואה חדשים בפרק זמן מסויים ( בדרך כלל שנה), שיעור זה מייצג את הסיכוי של פרט באוכלוסייה בסיכון להפוך לחולה. הימצאות היא האומדן המתאים ביותר בחקר שכיחות מחלה מסויימת, במקרים בהם דפוסי התמותה מהמחלה משתנים אנו עלולים להתבלבל בין המצאות והיארעות, לדוגמה: אם נסתכל על שכיחות מחלה מסויימת נאמר סרטן הערמונית, השינוי בשכיחות המחלה שמקורו בעלייה ברמות הריפוי ממנה מביאה לירידה בהמצאות אך ההיארעות לא השתנתה כלל, כלומר שיעורי היארעות המחלה (אומדן לניבוי הסיכוי לחלות במחלה) לא משתנים.

הימצאות היא אלטרנטיבה להיארעות בכל הנוגע למחקרים אודות מחלות כרוניות ונדירות. לדוגמה מחלת הפרוג'ריה, מחלה זו נדירה ביותר ושיעורי ההיארעות שלה אפסיים, אך הסתכלות על אוכלוסייה רחבה יותר (כל העולם) ופרק זמן ממושך יותר (תוחלת חיים של חולה ממוצע במחלה, כ-20 שנה) תוכל להקל על איסוף המידע אודות המחלה.

חיסון אשר יוריד את שיעורי ההיארעות של מחלה מסויימת עשוי להשפיע על שיעורי ההימצאות. ההימצאות תרד אם החיסון יביא גם להעלאה ברמות הריפוי מן המחלה או שלאחר פרק זמן ממושך החלק באוכלוסייה שהיה חולה לא יהווה יותר פרט באוכלוסייה (יהגר, לא יחיה וכו...)

טיפול אשר מונע את קטלניות המחלה אך לא מביא לריפויה מעלה את שיעורי ההימצאות (בתנאי היארעות קבועים).

ככל שהמחלה קטלנית יותר שיעור ההימצאות יהיה נמוך יותר , זאת בשל ירידת הפרטים באוכלוסייה החולים במחלה.

הימצאות גולמית

הימצאות, היארעות ותמותה גולמית מתייחסים לנתונים הנאספו מהאוכלוסיה כמכלול שאינו עבר תהליך עיבוד כלשהו כגון סינון תוצאות. חוסר חלוקה זו עלול לגרום לערפול הנתונים האמיתיים לגבי העתיד לקרות, לדוגמה:

סרטן הריאות הינו נפוץ באוכלוסיה בהימצאות יחסית דומה לזו שבעבר אך מספר מקרי ההיארעות הינם בירידה וכך גם שיעורי התמותה מהמחלה, בעוד פרק זמן זמן מסוים בעתיד נראה ירידה בהימצאות בשל התמותה מסיבות אחרות של חולים במחלה באוכלוסיה והשינוי באחוז המעשנים באוכלוסיה אשר מובילים לירידה בהיארעות בהווה ובהימצאות בעתיד.

מספר מקרים של מחלות הינן בלתי שמישות במחקר אפידמיולוגי המבוסס על הימצאות או היארעות וזאת בשל החוסר יכולת של ההגדרה הברורה של האוכלוסיה, במקרים אלו המכנה ייקרא "אוכלוסייה כביכול".^[8]

לקריאה נוספת

http://www.health.gov.il/UnitsOffice/ICDC/Pages/default_new.aspx

http://www.rightdiagnosis.com/admin/preval.htm

https://www.youtube.com/watch?v=MEfolyjrxuY

https://www.youtube.com/watch?v=RDuixG920j8

https://www.youtube.com/watch?v=1jzZe3ORdd8

הערות שוליים

^ ¹ ² Buring, Julie E., Epidemiology in Medicine, 515, Lippincott Williams & Wilkins, 1987
^ Calculating a Rate
^ Rothman, K. J., Epidemiology: An Introduction, ‏2012
^ Principles of Epidemiology in Public Health Practice
^ Epidemiology Kept Simple: An Introduction to Classic and Modern Epidemiology
^ Asthma Epidemiology
^ another example of cumulative prevalence
^ The BMJ, Chapter 2 Quantifying disease in populations

[הערה_מספר_20190120223520:0-1] ¹ ² Buring, Julie E., Epidemiology in Medicine, 515, Lippincott Williams & Wilkins, 1987

[2] Calculating a Rate

[3] Rothman, K. J., Epidemiology: An Introduction, ‏2012

[4] Principles of Epidemiology in Public Health Practice

[5] Epidemiology Kept Simple: An Introduction to Classic and Modern Epidemiology

[6] Asthma Epidemiology

[7] ther example of cumulative prevalence

[8] The BMJ, Chapter 2 Quantifying disease in populations

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]