natgillin/translations-raw huggingface dataset:
CASE-KONTROL UNDERSØGELSE En undersøgelse, hvor eksponeringsforholdene blandt syge (f.eks. incidente syge) sammenlignes med eksponeringen i studiebasen, baseret på oplysninger fra en kontrolgruppe (referencegruppe) f.eks. bestående af personer der ikke var syge ved ud vælgelsen.
The study in which the distribution of exposure amongst diseased (e.g. incident cases) is compared with the exposure distribution amongst a proper reference group (amongst people without the disease at the time of case selection).
Den simplest mulige præsentation af resultaterne fra en sådant casekontrol undersøgelse er:
The simplest possible presentation of the results of such a casecontrol study is:
Eksponering Syge + a c d
Total n_ n+
Med disse data skønner vi over den relative risiko (incidensen blandt eksponerede divideret med incidensen blandt ikke-ekspo-nerede) med odds ratio (OR).
The estimate of the incidence rate among exposed, divided by the incidence rate amongst nonexposed (RR), is given by the odds ratio (OR):
CASE-KONTROL UNDERSØGELSE I EN KOHORTE En casekontrol undersøgelse hvor studiebasen er afgrænset og identificeret i form af en kohorte-population: Eksponeringsforholdene blandt de syge sammenlignes med eksponeringsforholdene blandt de ikke-syge, eller en stikprøve af ikke-syge.
Casecontrol study where the study base is a cohort followed over time. The exposure status of the cohort members with the disease (the cases) is compared with the exposure status in the study base in a sample of the non-diseased (the controls).
CLUSTER Et antal personer eller begivenheder, der er tæt sammenknyttede.
A disease cluster is then a number of diseased gathered close together in place, such as in a factory, or in time.
Et sygdoms-cluster er en gruppe syge, der bor eller arbejder tæt sammen, hvor sygdommen er opstået inden for en kortere periode.
A group of people with one or more features in common, e.g. year of birth, type of exposure, employment in a given factory over a given period of time.
Almindeligvis taler man kun om et sygdoms-cluster, hvis der er „for mange syge", hvis incidensen er høj.
In more general terms, any of such groups of people followed over a period of time.
En alternativ sygdomsårsag (eller noget tæt knyttet til en sådan årsag), som optræder hyppigere (eller sjældnere) blandt eksponerede i forhold til de ikke-eksponerede; vil føre til confounding (sløring), hvis der ikke tages forholdsregler i undersøgelsen.
An alternative cause, or a correlate of it, of the disease under study which is more frequent (or less frequent) among exposed compared with the nonexposed. Leads to confounding if not properly dealt with in the study.
CONFOUNDING Den registrerede sammenhæng er helt eller delvis forårsaget af en anden eksponering end den, der indgår i undersøgelsen.
In the casecontrol study it is the group which is used for estimating the exposure distribution in the study base (the reference group).
Skønnet over sammenhængen er opblandet med effekten af den alternative sygdomsårsag.
In the crosssectional study disease as well as exposure is recorded at one particular point in time.
DOSIS-RESPONS-SAMMENHÆNGE En sammenhæng i et formodet årsags-effekt-forløb, hvor et skift i ekspóneringsniveau viser sig ved et tilsvarende skift i sygdoms forekomsten, for eksempel ved at højere eksponering medfører højere sygdomsincidens.
A relationship in which a change in exposure is associated with a change in the occurrence of the disease under study.
EFFEKTMODIFIKATION Angiver som navnet siger, at effekten (f.eks. målt ved den relative risiko) af en given eksponering modificeres, dvs. ændres af en anden faktor (f.eks. køn, alder, rygning, medicinindtagelse etc.).
A factor that modifies the effect of a causal factor under study. The measure of association varies in subgroups.
Effektmålet kan f.eks. være stærkere (eller svagere) for kvinder end for mænd, for rygere end for ikke-rygere, etc. Effektmodifikation svarer delvist til det statistiske begreb, in teraktion.
The measure may for example be stronger (or weaker) for males than for females, or for smokers than for non-smokers, etc. Effect modification is part of the concept of interaction.
FEJLKLASSIFIKATION Betegner en fejlagtig (forkert) rubricering af personer i under søgelsen med hensyn til sygdoms- eller eksponeringsstatus.
Observation over time of an individual, a group, or a defined population in order to record changes in health status during the follow-up period.
Hvis hyppigheden af fejlklassifikation varierer i de grupper, der sammenlignes, tales om differentieret fejlklassifikation, og det kan medføre bias i retning af enten for høje eller for lave mål over sammenhænge.
In the follow-up study a group of exposed and a group of notexposed are followed over time and the occurrence of disease is measured in these two groups. The simplest possible presentation of the results of a follow-up study is:
Hvis graden af fejlklassifikation er ens, tales om ikke-differentieret fejlklassifikation (eller tilfældig fejlklassifikation) og i dette tilfælde vil målet over sammenhængen næsten altid være biased mod for lave værdier (RR er tættere på 1 end den burde være).
Incidence rates and risks can be calculated directly, and the formulae for the most common-used measures of association are: alt+
FOLLOW-UP UNDERSØGELSE se opfølgningsundersøgelse
Relative rate/Rate ratio (RR) = citi
INCIDENSRATE (IR) er det basale og vigtigste sygdomsmål.
Relative risk (RR) = c/rrt-
Det beregnes således:
Rate difference (RD) = alt+ - c/t_
Antal nye syge i en given tidsperiode og en given population
Risk difference (RD) = a/m+ — elm-
Antag at der blandt ansatte i en bestemt virksomhed iagttages 3 nye tilfælde af mavekræft fra 1975 til 1985.
Suppose that among the workers of a factory, there are three cases of cancer of the stomach between 1975 and 1985.
Vi har nu tælleren i vor incidensrate, men mangler nævneren. Vi mangler at beregne observationstid eller persontid.
The denominator is defined as the length of time that each individual is at risk of getting the disease and is measured in person time.
Lad os antage, at virksomheden åbnede i begyndelsen af 1975 med 100 ansatte.
Example: The factory opened in the beginning of 1975 with 100 workers.
Flere af disse dør i begyndelsen af 1979 af andre årsager end mavekræft.
Five of those 100 workers died at the beginning of 1979 from causes other than stomach cancer.
Lad os yderligere antage, at endnu 300 ansættes i begyndelsen af 1983. Nævneren skal nu beregnes som den samlede tidsperiode, (summen af) den tid de enkelte individer har været under observation og haft mulighed for at få mavekræft.
An additional 300 workers were first employed at the beginning of 1983.
Det er indlysende, at de 5 personer, der dør i 1979 ikke længere har risiko for at få mavekræft. På samme måde har de 300 nyansatte i 1983 først risiko for at få sygdommen som ansatte efter denne tid.
The five people who died in 1979 were not at risk of developing stomach cancer after they had died and the 300 workers first employed in the factory in 1983 were only at risk of developing stomach cancer as workers in the factory after that time.
De 3 cancersyge, der diagnosticeres i begyndelsen af 1978, 81 og 84 (alle blandt de først ansatte) går ud af risikogruppen efter at have fået sygdommen (de har ikke længere risiko for at få sygdommen, da de har den allerede).
The three cases of stomach cancer (diagnosed at the beginning of 1978, 1981, 1984 respectively all belonged to the first employed) were only at risk of developing the condition whilst they were free of it.
For at lette alle beregninger, lad os da antage, at alle begivenheder fandt sted. 1.
For simplicity consider all events to have taken place on 1 January each year.
januar de pågældende år. Den samlede observationstid for mavekræft bliver således:
The sum for each individual in the population of the lengths of time at risk of getting stomach cancer will be:
5 personer x 4 år = 20 personår
5 persons x 4 years = 20 personyears
1 person (første tilfælde af mavekræft) x 3 år = 3 år
1 person (1st case of stomach cancer) x 3 years = 3 years
1 person (andet tilfælde af mavekræft) x 6 år = 6 år
1 person (2nd case of stomach cancer) x 6 years = 6 years j i_
1 person (tredie tilfælde af mavekræft) x 9 år = 9 år
1 person (3rd case of stomach cancer x 9 years = 9 years
92 personer x 10 år = 920 personår
92 persons x 10 years = 920 personyears i—i—i
300 personer x 2 år = 600 personår
300 persons x 2 years =600 personyears
Bemærk at nævneren repræsenterer tid og ikke personer. Et hundrede personår kan fremkomme ved at følge 10 personer i 10 år, eller 20 personer i 5 år, eller 100 personer i et år.
Note: Personyears represent person-time, not persons.
KOHORTE En gruppe af personer, der er udvalgt på grund af visse fælles træk, f.eks. samme fødselsår (fødselskohorte), samme eksponering, ansættelse i samme virksomhed i en given periode etc. Den ne gruppe af personer følges over tid i en kohorte-undersøgelse.
The time period between exposure to an agent causing a disease and the appearance of manifestations of the disease. For example in a study of bladder cancer in people exposed to aromatic amines, the time between first exposure and onset of disease was on average 18 years.
KOHORTE-UNDERSØGELSE (se opfølgningsundersøgelsen)
Searching for Causes of Work-Related Diseases
I casekontrol undersøgelsen er det den gruppe, der bruges til at estimere eksponeringsfordelingen i studiebasen.
For example, in a follow-up study one could match each exposed individual with a nonexposed individual with respect to age, say within two years.
KVANTIFICERE At opstille mål for sammenhænge i nummeriske enheder.
Measures of disease frequency (see Incidence rate and Prevalence)
Her vil der således være matchet for alder.
We need to have measures of frequency of disease in our population, be it small or large.
Når der matches fjernes confounding-muhgheder for de kriterier, der matches efter i opfølgningsundersøgelsen.
In epidemiology two different measures, incidence rate, and prevalence, are often used.
„Har svejsere flere kræfttilfælde end andre?" „Steg antallet af personer med blodprop i hjertet i det sidste år?" osv. For at besvare sådanne spørgsmål undersøges grupper af personer, såkaldte populationer.
If the probability of misclassification varies between compared groups (differential misclassification) the biased measure of association can be an over- or an underestimation of the effect.
Det er derfor vi er nødt til at optælle syge og ikke-syge i forskellige befolkningsgrupper eller forskellige samfund (mænd, kvinder, ansatte i en given industri, beboere i en by, etc.).
If the probability of misclassification is the same in all study groups (non-differential or random misclassification) the measure of effect is always underestimated.
ODDSRATIO (OR) Ratioen af 2 odds (sandsynligheden for en begivenhed divideret med sandsynligheden for ingen begivenhed). I en casekontrol undersøgelse beregnes OR med eksponeringen som begivenheden (eksponerings-oddsratioen).
The ratio of two odds (the probability of occurrence of an event to that of non occurrence).
Syge
Disease
Ikke-syge a c b d ja nej n n OR
No disease a c b d yes no
Oddsratioen ses at være ratioen af eksponerings-odds blandt syge (a/c) og eksponerings-odds blandt raske (b/d).
The odds ratio is then the ratio of the odds in favour of exposure among cases {ale) to the odds in favour of exposure among non cases {bid).
Denne odds siger noget om, hvor meget hyppigere eksponeringen forekom blandt de syge i forhold til referencegruppen, men det kan vises, at denne OR faktisk også estimerer den relative risiko (og det er måske knap så indlysende). Indgår der prævalen-
This odds ratio estimates the relative risks under a given set of assumptions depending upon sample selection of cases and controls, or the frequency of disease.
OPFØLGNING Observation i en tidsperiode af enkeltpersoner, en gruppe af per soner eller en veldefineret population med henblik på at registre re ændringer i helbredsstatus (eller eksponeringsforhold) i opfølgningstiden.
To compute it, divide the number of people with the disease by the number of people in the population of interest. For instance, 50 people have chronic bronchitis in an employed population of 1000 people, then the prevalence will be:
Den simplest mulige præsentation af resultatet fra en sådan undersøgelse er følgende: lait
_ number of individuals having the disease at a given time number of individuals in the population at that given time
PROPORTIONAL MORTALITETS RATIO (PMR) Andelen af døde med en bestemt dødsårsag blandt alle døde i en given tidsperiode og population.
The proportion of deaths from a specific disease in a given time period out of all deaths in the same time period.
En aldersjusteret PMR-værdi beregnes næsten på samme måde som en Standardiseret Mortalitets Ratio (SMR).
The technique of computing an age adjusted PMR value is rather similar to computing an SMR (standardized mortality ratio).
Som ved SMR-beregning (se s. 115) deles det totale antal observerede døde med det forventede antal for at få PMR-værdien.
As in SMR (see page 81), the total number of observed deaths is divided by the total number expected to give a proportional mortality ratio.
Observerede døde efter alder ved død
Observed deaths by age at death
Alle dødsårsager
All causes
Observerede døde af lungekræft efter alder ved død
Observed death of lung cancer by age at death
Ved at gange denne proportion i kontrolgruppen med det totale antal døde af alle årsager i undersøgelsesgruppen fås det forventede antal døde af sygdommen.
By multiplying this proportion by the total number of deaths (all causes) in each group and summing up the results, the number of expected deaths is reached.
Alder ved død
Age at death
Andelen af lungekræftdøde i kon trolgruppen
Proportion of lung cancer death in the general population
Forventet døde af lungekræft
Expected deaths for lung cancer
Ratioen af observerede døde over forventede døde ganget med 100 giver os den aldersjusterede mortalitetsratio.
The ratio of observed over expected deaths multiplied, by convention, by 100 gives us the age adjusted proportional mortality ratio: x 100 = 144
En PMR-værdi på 100 tyder på, at andelen af lungecancerdøde i undersøgelsesgruppen er den samme som i referencegruppen. En PMR-værdi på over 100 tyder på flere lungecancerdøde end for ventet. PMR-værdien i eksemplet (145) tyder på, at lungecancerandelen var 45 % over det forventede. Dette kan imidlertid både skyldes en høj lungecancer-dødelighed eller en lav hjerte-kar-dødelig-hedj derfor er PMR-værdien langt mindre informativ end SMR.
A PMR of 100 indicates that the proportion of deaths from cancer is the same in the study group and in the general population.
PRÆVALENS (se måling af sygdomshyppighed)
A measure of the number of events occurring during a particular time.
I en undersøgelse af lungecancer-dødelighed blandt rygere og ikke-rygere fandt man henholdsvis 104 og 10 lungecancer dødsfald pr. 100.000 observationsår.
The incidence rate among the nonsmokers is 10 new deaths from lung cancer every 100000 non-smoking person-years.
Ratedifferensen er således: 104/ 100.000 år - 10/100.000 år = 94/100.000 år.
The rate difference is 104/100000 — 10/ looooo = 94/iooeoo.
RATIO Den værdi der fremkommer, når en størrelse divideres med en anden. Rater, proportioner eller procentværdier er alle ratioer.
The value obtained by dividing one quantity by another.
I en population observeres 109 dødsfald, men man skulle kun forvente 70, hvis gruppen havde haft samme dødelighed som re ference-populationen (kontrolgruppen).
Example: in a group of people we observe 109 deaths while 70 deaths were expected if our group had the mortality rates as the Reference population.
Ratioen af observerede døde mod forventede døde er således 109/70 = 1,56.
The ratio of observed to expected deaths is 109/70 = 1.56.
For eksempel incidens- eller dødelighedsraten blandt eksponerede divideret med den tilsvarende rate for ikkeeksponerede.
For example the incidence or mortality rate in the exposed population divided by the similar rate for the nonexposed.
RELATIV RISIKO Ratioen mellem risikoen for sygdom eller død blandt eksponerede og den tilsvarende risiko blandt ikkeeksponerede.
The ratio of the risk of disease or death among the exposed to the risk among those not exposed.
RISIKO Sandsynligheden for at en begivenhed vil ske i en given periode, for eksempel sandsynligheden for sygdom eller død i en given tidsperiode.
A probability that an event will occur, e.g. that an individual will become ill or die within a stated period of time.
En mand der ryger 20 cigaretter daglig har ca. 10 % risiko for at dø af lungecancer inden han bliver 65.
Example: a man who smokes a pack of cigarettes a day, starting at 18 years has a risk of approximately 10 per cent of dying of lung cancer before he reaches the age of 65.
STANDARDISERING Standardiseret Mortalitets (dødeligheds) Ratioen er standardiseret efter de eksponeredes aldersfordeling - ved standardisering har man fjernet aldersconfounding.
The standardized mortality ratio (SMR) is standardized according to the age distribution among the exposed.
Standardiseringsprincippet kan naturligvis anvendes på andet end alder.
The principle of standardization can of course also be applied to other characteristics.
Som eksempel kan gives en tværsnitsopgørelse, hvor resultaterne er stratificeret (inddelt) efter køn:
Example: results from a crosssectional study could be stratified according to sex in the following way:
Syge lalt
Diseased
Tabellen viser, at den relative prævalensproportion er 2 for hen holdsvis mænd og kvinder, men 2,5 for gruppen under ét (nederste linie). Dette skyldes confounding (køns-confounding).
The table shows that the relative prevalence is 2.0 for males and females, but 2.5 for the total group (bottom line).
Mænd har større sygdomsprævalens end kvinder og flere mænd er eks ponerede.
Males have a higher prevalence of the disease than females, and more males are exposed.
Ved at anvende standardiseringsprincippet kan man beregne en forventet sygelighed blandt eksponerede, hvis de havde haft samme prævalens som de ikke-eksponerede - og samme kønsfordeling. Det ses, at 10 % af ikke-eksponerede mænd er syge (5 ud af 50) og 5 % af de ikke-eksponerede kvinder (5 ud af 100).
By applying the standardization principle we could work out the expected number of diseased among the exposed had they had the same prevalence as the nonexposed and a similar distribution of males and females. • It is seen that 10 per cent of nonexposed males have the disease (5 out of 50) and 5 per cent of females (5 out of 100).
Man ville derfor forvente 10 % af de 100 eksponerede mænd var syge (10) og 5 % af 50 eksponerede kvinder (2,5).
Therefore 10 per cent of 100 exposed males would be expected to have the disease, in the absence of exposure (10 males), and 5 per cent of the 50 exposed females (2.5 females).
Det totale antal forvente de syge bliver derfor i alt 12,5, der skal sammenlignes med de 25 observerede syge.
The total number of expected diseased would then add up to 12.5, which could be compared with the 25 observed cases.
En kønsstandardiseret prævalensratio bliver 25/12,5 = 2,0.
A sex-standardized prevalence ratio would then be 25/12.5 = 2.0.
STANDARDISERET MORTALITETS RATIO (SMR) Befolkningens dødelighedsrater bruges ofte som basis for sammenligning med en eksponeret gruppes dødelighed (mortalitet).
Standardized mortality ratio (SMR)
En standardiseret mortalitets ratio beregnes på følgende måde:
A stand ardized mortality ratio is computed as follows:
Antallet af observerede døde i erhvervsgruppe optælles.
The number of observed deaths in the occupational group of interest is tallied.
Da dødelighed veksler efter alder og køn gøres dette efter alder for et køn ad gangen.
Since mortality rates are age and sex dependent, observed mortality is usually counted by age for one sex at a time.
Antallet af forventede døde skønnes ved at bruge aldersspecifikke dødelighedsrater for hele befolkningen.
The number of expected deaths is estimated by using age specific mortality rates for the general population.
Befolkningens dødelighedsrater pr. 1000 personår kan være (se opslagsværker fra Danmarks Statistik eller Sundhedsstyrelsen):
For instance, general population mortality rates per 1000 persons at risk per year, might be:
Dødelighedsrater efter alder
Mortality rates by age
Det forventede antal døde opnås ved at multiplicere befolkningsraterne med erhvervsgruppens observationstid.
The expected number of deaths is obtained by multiplying the rates in the general population by the number of personyears in the exposed group under study.
Observationstid i erhvervsgrupper
Personyears contributed in the exposed group understudy
Ved at dividere antallet af observerede døde med antallet af forventede døde (og gange med 100), fås SMR:
By dividing the number of observed deaths (3 + 8 + 18 + 29 + 51 = 109) by the number of expected deaths (1.5 + 4.0 + 11.6 + 18.8 + 34.2 = 70.1) (and, by convention, multiplying by 100), the ratio of mortalities in the two groups is obtained:
Dødeligheden i erhvervsgrupper er 55 % højere end i befolkningen generelt for dette køn.
Mortality in the exposed group is 55 per cent higher than for the general population.
Sammenligningen er aldersjusteret og skyldes således ikke forskelle i de to gruppers alderssammensætning.
The comparison is 'age-adjusted' that is, adjusted for any age difference between the workers and the population at large.
STRATIFIKATION Betyder at undersøgte opdeles i mindre undergrupper eller strata efter specifikke kriterier såsom alder, social status, rygning osv. Et stratifikationseksempel er netop vist s. 114 under afsnittet om standardisering (stratificeret efter køn), og s. 115 ved beregning af SMR (stratificeret efter alder).
The process of separating a sample into several subsamples or strata according to specific criteria such as age, socio-economic status, smoking, etc. An example of stratification is shown in the section on standardization (stratification by sex in the glossary).
Stratifikation bruges ofte til at kontrollere for confounding og til at undersøge for interaktion'som vist i det følgende.
Stratification is often used to control for confounding and to look for interaction {see Stratified analysis).
STRATIFICERET ANALYSE Eksemplet er taget fra en casekontrol undersøgelse af lungecancer blandt jernbanearbejdere. Information om tidligere asbesteksponering angives i en 2x2 tabel.
Example: a casecontrol study of lung cancer in a group of railway workers.
Syge
Cases
De eksponerede ansattes risiko for at få lungecancer synes 2 gange så høj som for de ikkeeksponerede.
The exposed worker's risk of developing lung cancer is twice the risk of a nonexposed worker.
Hvis rygeoplysninger blandt cases og kontroller tages i betragtning, kan resultaterne bedre præsenteres i følgende strata (efter rygning).
If smoking histories among cases and controls are collected, the results can be displayed in a more informative way by stratifying cases and controls according to their smoking status:
Hvis rygning var den eneste årsag til lungecancer ville man for­vente en relativ risiko på 1.0 i gruppen af rygere og i gruppen af ikke­rygere. Det ses ikke at være tilfældet.
If smoking was the only cause of lung cancer, then the relative risk associated with asbestos would be 1 among smokers as well as nonsmokers.
I case­kontrol undersøgelsen er studiebasen den gruppe, hvor­fra de syge stammer.
This is not the case.
I tværsnitsundersøgelser er studiebasen den gruppe, der un­dersøges på det pågældende tidspunkt.
Furthermore, the tables show that smoking
I tværsnitsundersøgelser registreres blot eksponering og syge lighed på et givet tidspunkt.
83 seems to modify the effect of asbestos exposure.
Den simplest mulige præsentation af sådanne data er følgende:
Exposed workers who smoke have a higher relative risk than exposed nonsmokers.
Ikke-syge
Study base
Da sygdom (såvel som eksponering) kun registreres på et givet tidspunkt, kan kun prævalensen måles. Den relative prævalens ratio (PR) og prævalensdifferencen (PD) er: a/m+
In crosssectional studies the group of people being studied at that moment in time.