Epidemiologisen tutkimuksen virhelähteet

Satunnaisvirhe

Latinisteilla on aforismi "errare humanum est". Tutkijat ja tiedemiehet eivät ole mitenkään poikkeuksia tässä suhteessa. Kaikki tutkimus on inhimillistä toimintaa ja altis virheille. Epidemiologisen tutkimuksen virheet tavataan jaotella kahteen päätyyppiin, satunnaisvirheisiin ja systemaattisiin virheisiin.

Satunnaisvirhe syntyy, kun jokin mittaustulos vaihtelee mittauskerrasta toiseen ilman, että sillä on mitään biologista selitystä. Jos potilaan pituus vaihtelee mittauskerrasta toiseen esimerkiksi yhdellä sentillä, kyse on satunnaisvirheestä, joka johtuu yksittäisen mittauksen epätarkkuudesta. Jos sen sijaan saamme potilaan verenpaineelle eri lukeman eri mittauskerroilla, vaikka koettaisimme olla miten huolellisia ja tarkkoja tahansa, kyse ei ole satunnaisvirheestä, sillä mittaustuloksen vaihtelulle on olemassa biologinen selitys.

Mittausmetafora soveltuu mainiosti epidemiologiaan. Insidenssillä ja prevalenssilla mitataan sairauden esiintymistä ja vaarasuhteella (esim. odds ratio) sairastumisen ja altistumisen välisen yhteyden voimakkuutta. Satunnaisvirhe saattaa vääristää yksittäisen epidemiologisen tutkimuksen tulosta samaan tapaan kuin metrimitalla tapahtuvaa pituusmittausta.

Epidemiologit pyrkivät tilastollisella testaamisella ja p-arvon laskemisella arvioimaan, millä todennäköisyydellä sattuma on vaikuttanut tutkimustuloksen syntyyn. Jos p-arvo on pieni (<0.001), uskomme että tutkimustulos kuvaa reaalimaailman todellisuutta. Suuri p-arvo (>0.05) taas tulkitaan yleensä niin, että tutkimuksen tulos on syntynyt sattumalta, eikä sitä pidetä uskottavana. Kumpikaan näistä todennäköisyystulkinnoista ei ota kantaa siihen, onko havainto totta vai ei. Kyse on luottamuksesta, me joko uskomme tai emme usko, että havainto on totta.

On hyvä muistaa, että tilastollisella testaamisella ei voi poistaa, saati kumota sattuman vaikutusta. Se ei ole edes teknisesti mahdollista, sillä kukaan ei tiedä, mikä tuo tutkijoita kiusaava sattuma oikeastaan on. Arkikäsitteenä se on itsestään selvä – kun jotakin odottamatonta tapahtuu, pidämme sitä sattuman aiheuttamana. Mutta jos yritämme määritellä ja mitata sattumaa tieteellisesti, se katoaa kuin virvatuli Eino Leinolta.

Harha

Systemaattista virhettä kutsutaan epidemiologiassa harhaksi. Kliinisessä työssä harha saattaa syntyä esimerkiksi siitä, että verenpainemittaria ei ole kalibroitu: mittaustulokset ovat mittauksesta toiseen aina joko liian isoja tai liian pieniä riippuen siitä, minkä suuntainen harha on. Koska harhaisten, kalibroimattomien mittareiden käyttö aiheuttaa virhediagnooseja ja hoitovirheitä, verenpainemittareita kalibroidaan – tai ainakin pitäisi kalibroida – säännöllisin väliajoin ja kliinisissä laboratorioissa tehdään jatkuvaa laadun tarkkailua.

Epidemiologiset tutkimustuloksetkin voivat olla harhaisia. Niiden aiheuttajat ovat valikoitumisharha, informaatioharha, vertailuharha ja/tai muovautumisharha. Näistä valikoitumisharha syntyy siitä, että tutkittava asia vaikuttaa siihen, valitaanko tietty henkilö tutkimukseen vai ei. Hernberg kuvaa tätä kirjassaan "Epidemiologia ja työterveys" esimerkillä, jossa tekokuituja valmistavan tehtaan työterveyslääkäri valitsee sepelvaltimotaudin ja rikkihiilen välistä yhteyttä selvittävään tutkimukseen sellaisia huollossaan olevia työntekijöitä, joilla hän epäilee olevan sepelvaltimotautia saadakseen heille perusteellisen ja ilmaisen sydäntutkimuksen. Hyvää tarkoittava ele aiheuttaa valikoitumisharhan tutkimuksen tulokseen, sillä näin valittuun tutkimusryhmään kuuluvilla on a priori todennäköisemmin sepelvaltimotauti kuin muissa tehtaissa työskentelevillä verrokeilla – olettaen että kaikki työterveyslääkärit eivät ole yhtä hövelisti hankkimassa ilmaisia tutkimuksia huollossaan oleville työntekijöille.

Informaatioharha syntyy siitä, että sairastuneista ja verrokeista saatavan altistumistiedon määrä ja/tai laatu poikkeavat oleellisesti toisistaan. Muistamisharha on eräs informaatioharhan alatyyppi. Sairastunut ihminen yleensä muistaa tarkemmin, mille vaaratekijöille hän on altistunut ja vastaa altistumista kysyttäessä myöntävästi herkemmin kuin ihminen joka ei ole po. sairauteen sairastunut. Sairastuneita myös tutkitaan tarkemmin ja heidän vaaratekijöitään kartoitetaan perusteellisemmin kuin ei-sairastuneilla. Näin sairastuneista ja ei-sairastuneista saatava vaaratekijätieto on epäsymmetristä ja saattaa aiheuttaa esimerkiksi luokitteluvirheistä aiheutuvaa harhaa tutkimustuloksissa, koska tutkittavalle vaaratekijälle altistuneita verrokkeja luokitellaan helposti ei-altistuneeksi puutteellisen tiedon vuoksi.

Vertailuharha syntyy jos vertailtavat ryhmät poikkeavat toistaan useamman kuin yhden, sairauden esiintymiseen vaikuttavan tekijän suhteen – niin kuin arkielämässä usein on asianlaita – mutta näistä vain yhden vaikutusta tutkitaan. Jos tutkitaan pölyaltistumisen vaikutusta keuhkoputkentulehduksen esiintymiseen, pitää tutkimuksessa ottaa huomioon myös tutkittavien tupakointi. Mikäli näin ei tehdä ja pölylle altistuneessa ryhmässä on enemmän tupakoitsijoita kuin altistumattomassa ryhmässä, saadaan helposti harhainen assosiaatio pölyaltistuksen ja keuhkoputkentulehduksen välille, koska tupakoitsijoilla on yleensä myös krooninen keuhkoputkentulehdus.

Muovautumisharha johtuu siitä, että jonkun vaaratekijän vaikutus muuttuu toisen vaaratekijän vaikutuksesta. Tällöin kahden vaaratekijän yhdysvaikutus voi olla suurempi (synergistinen vaikutus) tai pienempi (antagonistinen vaikutus) kuin niiden erilliset vaikutukset yhteensä. Muovautumisharhaa voi esiintyä ilman, että tekijöillä on oma, itsenäinen vaikutus. Tilanne on sama kuin monissa verenpainelääkkeissä. Pieni diureettiannos yhdessä sartaanin kanssa tehostaa huomattavasti sartaanin verenpainetta alentavaa vaikutusta, vaikka diureettiannos yksinään ei riitä laskemaan verenpainetta.

Niin kuin kaikissa luokitteluissa, myös epidemiologisten harhojen luokittelun ulkopuolelle jää harhoja, jotka eivät sovi puhtaasti mihinkään em. neljästä luokasta. Eräs tällainen vaikeasti luokiteltava harha on ns. terve työntekijä -vaikutus, joka aiheutuu siitä, että altistuneen työntekijäryhmän sarastavuutta, sairastuvuutta tai kuolleisuutta verrataan sairauden esiintyvyyteen koko väestössä. Tätä voidaan pitää valikoitumisharhana siksi, että työntekijät ovat terveempiä kuin väestö keskimäärin (vaikeasti sairaat ja vajaakuntoiset eivät juuri ole työelämässä mukana). Toisaalta terve työntekijä vaikutusta voi myös pitää vertailuharhana, sillä vertailtavat ryhmät eroavat toisistaan useamman kuin yhden vaaratekijän suhteen.

Systemaattisille virheille on ominaista, että analyysivaiheessa niitä ei voi hallita, korjata tai ottaa huomioon minkäänlaisella tilastokikkailulla tai temppuilulla. Ne pitää huomioida tutkimusta suunniteltaessa. Satunnaistaminen eli tutkittavien jakaminen tutkimus- ja vertailuryhmiin lanttia heittämällä, pitkää tikkua vetämällä tai satunnaislukugeneraatorin avulla on yksi tapa hallita ja huomioida valikoitumis- ja vertailuharhaa. Sokkouttamisella tarkoitetaan sitä, että tutkijat eivät tiedä, kenen tietoja käsittelevät eivätkä sitä, kuuluuko tutkittava tutkimus- vai vertailuryhmään. Näin taataan tutkittaville tasapuolinen kohtelu ja pienennetään valikoitumisesta ja vertailusta aiheutuvan harhan mahdollisuutta.

Lopuksi

Tieteellisiä tutkimusraportteja ja artikkeleita lukiessa on hyvä pitää mielessä, että virheettömiä tutkimuksia ei ole. Hyvin tehdyissä tutkimuksissa tukijat ovat tietoisia tästä ja pyrkivät eliminoimaan harhalähteet parhaan taitonsa ja tietonsa mukaan ja arvioivat sattuman vaikutusta erilaisten tilastomenetelmien avulla. Näin löytyy tieto, jonka pohjalta on hyvä tehdä kliinisiä hoitopäätöksiä.