Vallitsevuus
Vallitsevuus eli prevalenssi on epidemiologinen suure, joka kuvaa sairastuneiden lukumäärää väestössä tarkasteltavana aikana. Toisin sanoen, vallitsevuus kuvaa tietyn terveydentilan (esim. sairauden) esiintyvyyttä tietyllä väestöllä, alueella ja aikavälillä, ei terveydentilasta toiseen siirtymisen (esim. sairastumisen) esiintyvyyttä. Vallitsevuuden voi ajatella kuvaavan, mikä on tietyn sairauden määrä väestössä normaalisti. Se kuuluu keskeisimpiin epidemiologisiin tunnuslukuihin. Vallitsevuus lasketaan koko tarkasteluhetken väestöpohjaa vasten.[1]
Vallitsevuuteen viitataan yleensä kahdessa eri tilanteessa sen mukaan, kuinka pitkästä aikavälistä on kyse:[1]
- pisteprevalenssi = tapausten määrä tarkasteluhetkellä ÷ väestön kokonaismäärä tarkasteluhetkellä.
- periodiprevalenssi = alkuhetken pisteprevalenssi + ilmaantuvuus tarkasteluajanjakson aikana.
Jotta vallitsevuus eroaisi nollasta, taudin täytyy tietenkin esiintyä väestössä pysyvästi, tai ainakin tarkasteltavan ajanjakson ajan. Tartuntatautien kohdalla pysyvästi väestössä kiertävän taudin sanotaan olevan endeeminen. Vallitsevuuteen vaikuttavat uusien (tauti)tapausten määrä, tapausten tuleminen ja poistuminen seurattavasta ryhmästä sekä sairauden kesto. Vallitsevuuden ja ilmaantuvuuden välillä on likimääräinen yhteys:[1]
- vallitsevuus = ilmaantuvuus × sairauden keskimääräinen kesto
mikä pätee, jos vallitsevuus on matala (yleensä alle 10 %) ja jos sairauden kesto on järkevästi keskimääräistettävissä. Tämän yhteyden avulla voi kuitenkin hahmottaa, kuinka ilmaantuvuuden tai sairauden keston muutokset vaikuttavat väestön sairausrasitteeseen. Diagnostiikassa käytettyjen testien kohdalla vallitsevuudella on merkitystä, sillä se vaikuttaa testituloksen ennustearvoon.[2]
Matemaattisesti ajateltuna vallitsevuus on sairastuneiden määrän epätriviaali tasapainotila. (Triviaalissa tasapainossa sairastuneita ei ole.)[3]
Lähteet
[muokkaa | muokkaa wikitekstiä]- ↑ a b c M. Uhari & P. Nieminen: Epidemiologia ja biostatistiikka. Duodecim, 2012. ISBN 9789516563971
- ↑ David Clayton & Michael Hills: Statistical Models in Epidemiology. Oxford University Press, 1993. ISBN 978-0-19-967118-2
- ↑ Matt J. Keeling & Pejman Rohani: Modeling Infectious Diseases in Humans and Animals. Princeton University Press, 2008. ISBN 978-0-691-11617-4