מחקר אקולוגי

מחקר אקולוגי הוא מחקר תצפיתי שבו היחידה הנחקרת היא אוכלוסייה או קבוצה של אנשים, ולא פרטים בודדים. הקבוצה במחקר אקולוגי בדרך כלל מתייחסת לאזור גאוגרפי מוגדר (מדינה, מחוז, עיר, וכו') וההשוואה נעשית בין קבוצות שונות או בין זמנים שונים עבור אותה הקבוצה. זהו סוג מחקר מקובל באפידמיולוגיה, אשר נועד לבחון האם קיים קשר בין גורם סיכון אפשרי לתוצא מוגדר. במחקר אקולוגי נעשה שימוש במשתנים מקובצים (כגון ממוצע או שיעור באוכלוסייה), במשתנים סביבתיים או במשתנים גלובליים של גורם הסיכון, והתוצא הנבדק הוא בדרך כלל שיעור תחלואה (הימצאות או היארעות) או שיעור תמותה. לעיתים קרובות מחקרים אקולוגיים מתבצעים על בסיס נתונים קיימים המכילים מידע על אוכלוסיות גדולות, ולכן מחקרים אלו יחסית זולים ומהירים יותר ממחקרים שבהם היחידה הנחקרת היא פרטים בודדים. בשיטת מחקר אקולוגית ניתן לעיתים להשיג מטרות מסוימות שלרוב לא ניתן להגיע אליהן בסוגי מחקר אחרים. עם זאת, ייתכן שמידע על משתנים שונים (כגון התנהגויות, עמדות והיסטוריה רפואית) לא יהיה נגיש ברמה האקולוגית. בשל מאפייניו, מחקר אקולוגי הוא בעל מגבלות שונות שאינן קיימות במערכי מחקר אחרים והוא חשוף למספר סוגי הטיות העלולות לגרום להסקת מסקנות מוטעית. הנפוצה מבין הטיות אלו נקראת הטיה אקולוגית, ומשמעותה היא שקשר בין משתנים ברמת האוכלוסייה לא בהכרח מתקיים ברמת הפרט. מחקר אקולוגי יכול לסייע ביצירת השערות ולהצביע על קשר בין גורם סיכון לתוצא, אך לא ניתן להסיק ממנו על סיבתיות ויש לבחון את תוצאותיו במחקרים קפדניים יותר המבוצעים ברמת הפרט. אחת הדוגמאות הראשונות למחקר אקולוגי הוא מחקרו של ד"ר ג'ון סנואו, שניסה לאתר את המקור להתפרצות מחלת הכולרה בלונדון בשנת 1854. מחקרו של סנואו בוצע בזמן שבו תיאורית החיידקים כמחוללי מחלות עדיין לא הייתה נפוצה. סנואו מיפה את האזורים השונים בלונדון והראה את הקשר בין איכות מקור המים ומספר מקרי הכולרה באזורים שונים בעיר. מחקרו של סנואו הראה כי במקומות שאליהם סופקו מים בלתי-מזוהמים, כולרה נצפתה בעיקר באזורים צפופים שבהם חיו אנשים עניים וממעמד הפועלים. לעומת זאת, באזורים הסמוכים למשאבת מים ספציפית שסיפקה מים מזוהמים, מחלת הכולרה פגעה בעשירים ועניים בצורה שווה. במחקר אקולוגי לפחות אחד המשתנים הוא משתנה אקולוגי. משתנים אקולוגיים הם מאפיינים שונים של הקבוצה או הקבוצות הנחקרות. ניתן לסווג את המשתנים במחקר אקולוגי למשתנים מקובצים, משתנים סביבתיים ומשתנים גלובליים. משתנים מקובצים מסכמים ומתמצתים את המאפיינים של הפרטים בקבוצה, תוך שימוש בממוצע או שיעור (יחס). משתנים מקובצים הם הנפוצים ביותר במחקר אקולוגי. דוגמאות למשתנים מקובצים: שיעור המעשנים מול שיעור תחלואה ריאתית, ממוצע הכנסה למשפחה, ממוצע קבוצתי של צריכת שומן מול שיעור תחלואה קרדיו-וסקולרית. דוגמה למחקר אקולוגי עם נתונים מקובצים הוא מחקר שבחן את ההשערה כי חשיפה לכימיקלים רעילים גורמת למגפת ההשמנה. במחקר נבדק הקשר בין כמות הכימיקלים הרעילים ושיעור ההשמנה בארצות הברית במהלך המאה ה-20. במחקר נמצא כי ככל שרמת היצור של כימיקלים אורגניים סינתטיים הייתה גבוהה יותר, כך אחוז האנשים הסובלים מעודף משקל (נתון מקובץ) היה גבוה יותר. משתנים סביבתיים הם מאפיינים פיזיקליים של האזור הגאוגרפי או מקום העבודה שבו נמצאת קבוצת המחקר, כגון: רמת זיהום אוויר, מספר שעות אור יום וחשיפה לרעש. הנחת המוצא היא שחברי הקבוצה חשופים במידה דומה למשתנים הסביבתיים, אם כי קיימת שונות במידת החשיפה בין הפרטים שלרוב אינה מבוטאת במחקר. מאחר שאין מידע על ההתפלגות המשותפת של גורם הסיכון והתוצא הנבדק ברמת הפרט, אלא רק ברמת הקבוצה, מחקר מסוג זה עלול להוביל להסקת מסקנות מוטעית. תוקף הנחת המוצא תלוי בגודל הקבוצות, בהטרוגניות שלהן ובגורמים נוספים. דוגמה למחקר אקולוגי עם משתנים סביבתיים הוא מחקר שש הערים של הרווארד (Harvard Six Cities Study), שבדק את השפעת זיהום האוויר על בריאות התושבים בשש ערים שונות בארצות הברית. במחקר נמצא קשר ישיר בין רמות זיהום האוויר לבין שיעור התמותה (ככל שזיהום האוויר היה גבוה יותר גם שיעור התמותה היה גבוה יותר). משתנים מסוג זה משקפים תכונות גלובליות של הקבוצה הנחקרת, אשר אינן ניתנות למדידה פרטנית. כגון: צפיפות האוכלוסייה, השטח הכולל של מרחבים ירוקים, סוג המשטר הפוליטי, סוג המערכת הרפואית וקיומו של חוק מסוים. דוגמה למחקר אקולוגי עם משתנים גלובליים הוא מחקרם של החוקרים Chung ו-Muntaner שפורסם בשנת 2006. המחקר בדק נתונים של 19 מדינות עשירות החברות ב-OECD והראה כי יש קשר בין סוג המשטר ומדיניות הרווחה לבין מדדי בריאות של תינוקות וילדים. ניתוח הנתונים במחקר אקולוגי יכול להתבצע ברמת הפרט, ברמת הקבוצה, או באופן משולב. בכל רמה, המידע על המשתנים מקובץ ומנותח: מחקר ברמת הפרט: הנתונים קיימים וזמינים עבור כל אחד מהפרטים השייכים לקבוצה הנחקרת וניתן להשתמש בהם לצורך ניתוח הנתונים. מחקר אקולוגי טהור: כל המשתנים במחקר הם אקולוגיים ואין מידע על ההתפלגות המשותפת של גורם הסיכון והתוצא הנבדק ברמת הפרט. ניתוח הנתונים מתבצע ברמת הקבוצה. מחקר סמי-אקולוגי: קיים מידע על ההתפלגות המשותפת של חלק מהמשתנים, אולם אין מידע אודות ההתפלגות המשותפת של כל המשתנים בתוך כל קבוצה. לדוגמה: מדידת גורם הסיכון ברמת הקבוצה ומדידת שאר המשתנים ברמת הפרט. קיימים גם מחקרים מעורבים הכוללים שילוב בין רמות שונות של נתונים. לדוגמה מחקר הכולל ניתוח נתונים ברמת הפרט בכל קבוצה ולאחר מכן ביצוע ניתוח אקולוגי של כל הקבוצות המתבסס על הניתוח שנעשה ברמת הפרט. קיימות שתי רמות עיקריות של הסקת מסקנות במחקרים אקולוגיים: הסקת מסקנות ביולוגיות אודות גורמים המשפיעים על הסיכון ברמת הפרט. לדוגמה: מחקר הבוחן האם הסיכון לתמותה נמוך יותר בקרב אופנוענים שחובשים קסדה לעומת אילו שאינם חובשים קסדה ומשווה את הנתונים בין מספר מדינות. הסקת מסקנות אקולוגיות אודות גורמים המשפיעים על השיעורים ברמת הקבוצה. לדוגמה: מחקר הבוחן האם יש הבדלים בשיעורי התמותה בקרב אופנוענים במדינות בעלות מדיניות שונה בנוגע לחבישת קסדה. חלק מהמחקרים אינם מקפידים על התאמה בין אופן הסקת המסקנות לבין ניתוח הנתונים, כך שניתוח הנתונים מתבצע ברמה אקולוגית אך הסקת המסקנות מתבצעת ברמת הפרט. במצב זה תוצאות המחקר יכולות להיות מוטות. למרות בעיות מתודולוגיות שונות המאפיינות מחקרים אקולוגיים, קיימות מספר סיבות לשימוש הנפוץ בהם באפידמיולוגיה: עלות ונוחות: באופן יחסי למערכי מחקר אחרים, מחקר אקולוגי אינו יקר והוא מהיר לביצוע. יתרונות אלו נובעים מכך שמרבית הנתונים כבר קיימים במאגרי מידע שונים וברמה המקובצת ניתן יחסית בקלות לקשר בין הנתונים השונים. כאשר חסר מידע ברמת הפרט: במקרים שונים קשה או לא ניתן כלל לבצע מדידה מדויקת של החשיפה לגורמי הסיכון או של מינון החשיפה ברמת הפרט עבור מספר גדול של אנשים. קושי זה יכול להיות קושי טכני במדידות (כגון חשיפה לזיהום אוויר ברמת הפרט), או בשל מחסור בזמן או משאבים אחרים. סיבה זו נפוצה במחקרי אפידמיולוגיה סביבתית, אשר בוחנים השפעות סביבתיות שונות על מצב הבריאות של האוכלוסייה. מגבלות במערכי מחקר ברמת הפרט: כאשר באזור הנבדק במחקר יש רק שינוי קטן ברמת החשיפה לגורמי הסיכון, הערכת החשיפה ברמת הפרט אינה אפשרית. לעומת זאת, מחקרים אקולוגיים המכסים אזורים נרחבים יותר, יכולים להראות שינויים משמעותיים במידת החשיפה בין הקבוצות, ובכך מאפשרים להעריך את השפעת החשיפה. עניין באפקט האקולוגי: כאשר מעוניינים להבין השפעות ברמה הקבוצתית (כגון הבנת השינויים בשיעורי מחלה בין אוכלוסיות שונות), וכן כאשר השלכות המחקר רלוונטיות מבחינת מניעה או התערבות ברמת האוכלוסייה או הקבוצה הנחקרת.  פשטות יחסית של ניתוח הנתונים והצגתם: במחקרים גדולים ומורכבים שבוצעו ברמת הפרט, ייתכן שיהיה קל יותר מבחינה רעיונית וסטטיסטית לבצע ניתוח נתונים אקולוגי מאשר ניתוח של כל הנתונים ברמת הפרט. דוגמה לכך היא ניתוח אקולוגי המתייחס לשנה, אזור ושיוך דמוגרפי כיחידה הנחקרת, מתוך סקרי בריאות תקופתיים המבוצעים ברמת הפרט וכוללים נתונים רבים. עם זאת, פישוט מעין זה עלול ליצור בעיות מתודולוגיות שונות במחקר. חשוב לציין כי מחקר אקולוגי יכול לסייע ביצירת השערות ולהצביע על קשר בין גורם סיכון לתוצא, אך לא ניתן להסיק ממנו על סיבתיות. לפיכך, מחקר אקולוגי יכול לשמש כבסיס למחקרי המשך קפדניים יותר המבוצעים ברמת הפרט. ניתן לבצע מערכי מחקר אקולוגיים מסוג: מחקר חתך, מחקר מקרה-ביקורת ומחקר עוקבה. ניתן לסווג מערכי מחקר אקולוגיים גם בדרכים נוספות, כמפורט: מחקר גישוש (exploratory): זהו מחקר אקולוגי שבו לא הוגדר עניין בגורם סיכון ספציפי, או שאין מדידה של גורם הסיכון העיקרי. מטרתו של מחקר גישוש היא להעלות השערות אודות מנגנונים שונים העלולים לגרום לתופעה מסוימת כגון תחלואה או תמותה. דוגמה למחקר גישוש ניתן להביא ממחקרי מהגרים המשווים שיעורי תחלואה או תמותה של מהגרים וילדיהם ושל מקומיים בארץ המוצא ובארץ היעד. במידה ושיעורי התחלואה או התמותה שונים בין הקבוצות הנחקרות, תוצאות המחקר יכולות להצביע על קיומם של גורמי סיכון מסוימים (סביבתיים, התנהגותיים או גנטיים). מחקר אטיולוגי (שמטרתו למצוא סיבה לתופעה הנצפית): זהו מחקר אקולוגי שבו מודדים את ערכי החשיפה לגורם הסיכון העיקרי וכוללים את הערכים בניתוח הנתונים. מטרתו של מחקר אטיולוגי היא להעריך את הקשר בין רמת החשיפה לבין שיעור התחלואה או התמותה בקבוצות שונות או בזמנים שונים. דוגמה למחקר אטיולוגי הוא מחקר הבוחן קשר בין ממוצע ארצי של צריכת שומן רווי לבין שיעור תמותה ארצי ממחלת לב כלילית בקרב מדינות שונות. בפועל, מאחר שמרבית המחקרים האקולוגיים נועדו לבחון יותר מהשערת מחקר אחת, סיווג זה אינו מוחלט, אלא ממוקם על רצף. שיטת קיבוץ הנתונים יכולה להיות לפי מקום, לפי זמן, או כשילוב של מקום וזמן: מערך רב-קבוצתי (multiple group design): השוואת התוצא (למשל שיעור התחלואה) בין אזורים שונים באותה תקופת זמן. דוגמה למערך זה הוא מחקר שהשווה נתונים מ-21 מדינות עשירות והראה כי קיים קשר בין השמנה ואי-שוויון כלכלי (הוגדר כיחס בין ההכנסות הגבוהות ביותר להכנסות הנמוכות ביותר). מערך סדרות עיתיות (time-series analysis / time-trend design): השוואת התוצא לאורך זמן באותה אוכלוסייה. מדידות התוצא מתבצעות במספר זמנים, לפני ואחרי החשיפה לגורם הסיכון שנבדק במחקר. ניתוח הנתונים יכול להתבצע באמצעות הצגה גרפית פשוטה של התוצא בנקודות זמן שונות, או באמצעות רגרסיה של סדרות עיתיות. דוגמה קלאסית לשימוש בסדרות עיתיות ניתן למצוא במחקר שתיאר את אירוע הערפיח שהתרחש בלונדון בשנת 1952. ערפיח כבד שרר בלונדון במשך ארבעה ימים במהלך חודש דצמבר 1952. אירוע זה הוביל לתמותה של 4000 איש ולתחלואה רבה. במהלך האירוע בוצעו מדידות יומיות של ריכוז עשן, דו-תחמוצת הגופרית וזיהום האוויר הכולל באזור. מדידות יומיות אלו הושוו למדידות יומיות של מקרי המוות במהלך אותו חודש. במחקר נמצאה התאמה בין הריכוז היומי הממוצע של עשן ודו-תחמוצת הגופרית לבין המספר הכולל של מקרי המוות באותם הימים. מחקר זה היה בין המחקרים החלוצים שהצביעו על קשר בין זיהום אוויר לתמותה. דוגמה נוספת לשימוש בסדרות עיתיות הם מחקרים מסוג "גיל-תקופה-שנת לידה". במחקרים אלו נאסף מידע רטרוספקטיבי של 20 שנים ומעלה על אוכלוסיות גדולות, לצורך הערכת ההשפעות הנפרדות של שלושה משתנים תלויי-זמן (גיל, תקופה בשנה ושנת לידה) על שיעור התחלואה. תצורת מחקר זו מאפשרת להגיע לתובנות אודות מגמות בזמן הקשורות לתחלואה, אשר ייתכן ויובילו להשערות מחקר חדשות. מערך משולב (mixed design): השוואת התוצא באזורים שונים בזמנים שונים (שילוב שתי השיטות הקודמות). דוגמה לשילוב כזה הוא מחקרם של קרואופורד ועמיתיה (1971), שהשווה את השינויים בשיעורי התמותה ממחלות קרדיווסקולריות בין השנים 1948-1964 ב-83 ערים בריטיות, לפי השינוי במים קשים, גיל ומגדר. מטרת המחקר הייתה לבחון את השערת המחקר כי מים קשים (המכילים יותר מינרלים) הם גורם מגן בפני מחלות קרדיווסקולריות. מחקרים אקולוגיים רבים מבקשים להעריך את ההשפעה הכמותית של החשיפות לגורמי הסיכון על הופעת מחלות באוכלוסייה המוגדרת כאוכלוסייה בסיכון. מאחר שחסר מידע אודות ההתפלגות המשותפת של המשתנים בתוך הקבוצות, לא ניתן לבצע הערכה של הסיכון היחסי באמצעות השוואת שיעורי התחלואה בחשופים ולא-חשופים. במקום זאת, מבצעים רגרסיה של שיעור התחלואה והחשיפות בכל קבוצה. המודל הנפוץ ביותר לניתוח מידע אקולוגי הוא המודל הליניארי. ניתן גם להשתמש במודל לוג-ליניארי לצורך ניתוח הנתונים. למרות יתרונותיהם החשובים של מחקרים אקולוגיים, הם חשופים לבעיות מתודולוגיות שונות, אשר עלולות לפגוע ביכולת להסיק מסקנות מתוצאות המחקר. אחת הבעיות העיקריות במחקר אקולוגי היא הטיה אקולוגית. קשר בין שני משתנים הנצפה ברמת האוכלוסייה לא בהכרח מתקיים ברמת הפרט. למרות שברמת האוכלוסייה נראה כי שני משתנים קשורים זה לזה, ייתכן שהפרטים הסובלים מתוצא בריאותי מסוים אינם הפרטים שנחשפו לגורם הסיכון שנבדק במחקר. הטיה זו הנה אחת הבעיות העיקריות במחקר אקולוגי, והיא מקשה מאוד על הסקת מסקנות מהמחקר. מחקרו של דוד אמיל דורקהיים הוא דוגמה להטיה אקולוגית. דורקהיים, יהודי-צרפתי, היה סוציולוג, פסיכולוג חברתי ופילוסוף. באחד ממחקריו ביקש להראות את הקשר בין דת ושיעורי התאבדות באזורים שונים בפרוסיה, בין השנים 1883-1890. דורקהיים ביצע ניתוח אקולוגי של הנתונים והראה כי שיעורי ההתאבדות בקרב פרוטסטנטים היו גבוהים יותר כמעט פי 8 מאשר בקרב לא-פרוטסטנטים. אולם, בשל הטיה אקולוגית, מסקנה זו הייתה שגויה והתברר כי שיעורי ההתאבדות ברמת הפרט אינם דומים לממצאי המחקר. למעשה, אף אחד מהאזורים שנבדקו לא היה לגמרי פרוטסטנטי או לא-פרוטסטנטי. שיעורי ההתאבדות הגבוהים ביותר היו דווקא בקרב לא-פרוטסטנטים שגרו באזורים שבהם התגורר רוב פרוטסטנטי. הסבר אפשרי לכך יכול להיות שאנשים המשתייכים למיעוט דתי נוטים לבחור את דרכם באופן עצמאי, בשונה מאלו המשתייכים לרוב דתי. המשמעות של הסבר אפשרי זה היא שלמגורים באזור שהוא פרוטסטנטי ברובו, יש השפעה על שיעור ההתאבדות בקרב לא-פרוטסטנטים. כלומר קיימת אינטראקציה ברמת הפרט בין דת וההרכב הדתי באזור המגורים של הפרט. ערפלן (confounding): משתנה שעלול לגרום למיסוך קשר קיים, להצגת קשר שאינו קיים באמת, או לשינוי עוצמת הקשר בין המשתנים הנחקרים. במחקר אקולוגי, התנאים להגדרת משתנה כערפלן שונים ומורכבים יותר מאשר במחקרים אחרים, וקשה יותר לבצע בקרה ולנטרל את השפעות הערפלן. סיווג מוטעה בתוך הקבוצה: בשונה ממחקרים אחרים בהם הטיה לא-דיפרנציאלית גורמת להחלשת הקשר בין המשתנים, במחקר אקולוגי הטיה מסוג זה גורמת להעצמת הקשר. מחסור בנתונים: חלק מהמידע אינו מופיע בצורה מקובצת (לדוגמה היסטוריה רפואית של נבדקים). כמו כן חלק מהמידע יכול להיות לא זמין, לא שלם, או לא אמין. עוד ייתכן כי המידע קיים, אך לא ניתן לבצע השוואה בנתונים בשל הבדלים בהגדרות בין מקומות שונים. לדוגמה, ייתכן כי שיעורי מחלה מסוימת שונים בין מדינות מכיוון שמדינות אלו מגדירות באופן שונה את המחלה או מבצעות אבחנה בצורה שונה. עמימות בזמנים: עקרונות ברדפורד היל לקביעת סיבתיות במחקרים קובעים כי חייב להיות קשר זמנים בין המשתנים הנבדקים במחקר, כך לדוגמה, החשיפה לגורם הסיכון צריכה להיות קודמת בזמן להופעת המחלה. בחלק מהמחקרים האקולוגיים אין מידע אודות קשר הזמנים בין המשתנים ולכן לא ניתן לקבוע סיבתיות. קו-ליניאריות: במחקר אקולוגי חלק מהמשתנים המנבאים (כגון משתנים סוציו-דמוגרפי וסביבתיים) נוטים להיות בקורלציה גבוהה יותר, מאשר הקורלציה שקיימת ביניהם ברמת הפרט. משמעות הדבר היא שקשה להבחין באופן סטטיסטי בין ההשפעות הנגרמות על ידי כל אחד מאותם משתנים. הגירה בין קבוצות עלולה לגרום להטיית בחירה. יש לציין כי קיימות שיטות מתודולוגיות וסטטיסטיות שונות אשר יכולות לסייע להקטין חלק מהבעיות המאפיינות מחקרים אקולוגיים. Morgenstern H, Uses of ecologic analysis in epidemiologic research, American Journal of Public Health, 1982 Snow J, On the Mode of Communication of Cholera, John Churchill, 1855 Morgenstern H, Ecologic Studies in Epidemiology: Concepts, Principles, and Methods, Annual Review of Public Health, 1995 Baillie-Hamilton PF, Chemical toxins: a hypothesis to explain the global obesity epidemic, The Journal of Alternative and Complementary Medicine, 2002 Walter SD, The ecologic method in the study of environmental health. I. Overview of the method, Environmental Health Perspectives, 1991 Dockery DW et al., An association between air pollution and mortality in six U.S. cities, The New England Journal of Medicine, 1993 Chung H, Muntaner C, Political and welfare state determinants of infant and child health indicators: an analysis of wealthy countries, Social Science & Medicine, 2006 Morgenstern H. (2008). Ecologic Studies. In KJ Rothman, S Greenland, TL Lash (Eds.), Modern Epidemiology 3rd edition (Chapter 25, pp.512-531). Lippincott Williams & Wilkins Pickett KE, Kelly S, Brunner E, Lobstein T, Wilkinson RG, Wider income gaps, wider waistbands? An ecological study of obesity and income inequality., Journal of Epidemiology & Community Health, 2005 Fletcher RH, Fletcher SW, Fletcher GS. (2014). Aggregate Risk Studies. In Clinical Epidemiology: The Essentials, Fifth Edition. (chapter 12, pp. 194-195). Lippincott Williams & Wilkins. Wilkins ET, Air pollution aspects of the London fog of December 1952, Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 1954