lördag 29 december 2012

Välfärd och ofärd

Jag skrev här i förra inlägget om de klassifikationer av orsaker till död och ohälsa som används i GBD2010. En av huvudkategorierna inkluderar de tillstånd som brukar betecknas som ”välfärdssjukdomar”. Det är ett uttryck som används flitigt i debatten, fast det är inte alltid helt klart hur det skall förstås. En innebörd är att det är sjukdomar vars betydelse som hälsoproblem ökar med stigande välfärd relativt andra typer av sjukdomar, som magtarminfektioner, näringsbrist och mödradödlighet. Nedanstående tabell visar de GBD-regioner (se regionindex nedan) som har högst och lägst andel dödsfall över hela åldersspannet 2010 i några av de mest omtalade grupperna av vad som brukar betecknas som välfärdssjukdomar: kranskärlssjukdom (IHD), slaganfall, diabetes. cancer generellt och i bröst/prostata och lungor.

Lägst och högst andel dödsfall GBD2010
Orsak Kvinnor Män
LH LH
All cancer CSAFAUCSAFHAP
Bröst/prostataCSAF/WSAFWESAAU
LungaWSAFNAMWSAFHAP
DiabetesEEOCEEOC
IHDESAFEEWSAFEE
SlaganfallOCEEWSAFEA

Generellt är det regionerna i södra Afrika som har lägst andel dödsfall i de olika grupperna av välfärdssjukdomar. Höginkomstregioner som inkluderar Västeuropa, Japan, Nordamerika och Australien har högst andel för cancergrupperna, Oceanien minus AU-regionen har högst andel för diabetes, Östeuropa har högst andel för slaganfall bland kvinnor och IHD och Östasien (Kina, Nordkorea, Taiwan) har högst andel för slaganfall bland män. I viss mån bekräftas bilden av ”välfärdssjukdomar”, speciellt för cancersjukdomarna.

Men andelen dödsfall i en orsak kan påverkas av både förändringar i befolkningens åldersstruktur och förändringar i dödstalen i andra orsaker, förutom förändringar i åldersspecifika dödstal (antal döda i förhållande till folkmängden) för den aktuella orsaken (även om det inte påverkas direkt av förändringar i folkmängden, som det absoluta antalet dödsfall, som jag skrev om här den 16 december). Det senare torde vara ett mer relevant mått om vi vill se i vilken mån sjukdomarna är ”välfärdssjukdomar” också i det avseendet att de orsakas eller förvärras av faktorer relaterade till ökad välfärd. Det kan då kanske vara av intresse att se i vilken grad andelen dödsfall kan förutsäga vilka regioner som tenderar att ha högre åldersspecifika dödstal. Nedanstående tabell visar Kendalls τ-korrelationer mellan andelen dödsfall i alla åldrar och åldersspecifika dödstal i olika åldersgrupper för cancer generellt, IHD och slaganfall (genomsnitt för 5-åriga åldersintervall från 15–19 till 75–79 år och det öppna intervallet 80– år) för alla 21 GBD-regionerna 2010. Statistiskt signifikanta korrelationer (p<0,05) visas i rött.

τ för andel dödsfall vs genomsnittliga dödstal GBD2010
Dödstal Kvinnor Män
CancerIHDSlaganfallCancerIHDSlaganfall
15– 0,410,450,280,620,580,32
15–44 −0,29−0,07−0,20−0,110,230,02
45–64 0,110,07−0,000,330,330,17
65– 0,450,470,300,690,620,34

Generellt finns det starka, men långt ifrån perfekta, korrelationer mellan andelen dödsfall och åldersspecifika dödstal efter 65 års ålder, men korrelationerna är svaga när det gäller dödstal i yngre åldersgrupper. För dödstal i cancer bland kvinnor 15–44 år finns en nästan statistiskt signifikant (p≈0,07) negativ korrelation med andelen av hela den kvinnliga befolkningen som dör av cancer. Oceanien har, jämfört med andra regioner, påfallande höga åldersspecifika dödstal i cancer bland kvinnor, speciellt i yngre åldrar. Det konstitueras i sin tur av höga dödstal i en rad olika former, som cancer i bröst, lever, livmoderhals, magsäck, melanom, leukemi och lymfom. Men andelen där som dör av cancer är inte så hög, vilket har att göra med en relativt ung befolkning och höga dödstal även i andra dödsorsaker, både ”fattigdosmrelaterade” sjukdomar och andra grupper av ”välfärdssjukdomar”, som diabetes och kärlsjukdom.

Uteslutande av denna outlier förändrar dock inte korrelationen (se diagram): det är ett generellt mönster att låg- och medelinkomstregioner har högre dödstal i cancer i yngre åldrar jämfört med de höginkomstregioner där andelen dödsfall i cancer är större. Kanske har det att göra med faktorer som bristfällig sjukvård och hög spridning av kroniska infektioner (där det finns etablerade samband åtminstone med cancer i lever, livmoderhals, magsäck och lymfom). I fallet med Oceanien kan det också finnas en synergisk effekt med extremt hög prevalens av fetma och diabetes i den vuxna populationen (se t.ex. Imperial College). Högre rapporterade åldersspecifika dödstal bland äldre i höginkomstregioner kan å andra sidan vara relaterat till bättre rapportering (även om GBD sökt korrigera för detta genom omfördelning av ”skräpkoder”), selektiv överlevnad och kohorteffekter av t.ex. tobaksrökning (som både ökat och minskat tidigare i höginkomstregionerna, vilket innebär att livstidsexponeringen bland äldre personer är större i dessa).

I mitt inlägg här den 20 september förra året skrev jag om ett liknande mönster för olika länder i Europa, med anledningen av en debatt kring ett uttalande av den nuvarande brittiske premiärministern. Som jag skrev där ger mönstret med olika trender för olika åldersgrupper också upphov till godtycklighet när det gäller s.k. direkt åldersstandardiserade dödstal över hela åldersspannet (ett flitigt brukat mått när det gäller jämförelser av sjukdomsbördan mellan olika befolkningar). Det är ett vägt medelvärde av de åldersspecifika dödstalen, där vikterna är de olika åldersgruppernas andelar av en standardpopulation. Är trenderna olika för olika åldersgrupper, kommer då också trenderna för åldersstandardiserade dödstal att variera beroende på valet av standardpopulation.

Diagrammen (klicka för förstoring) visar genomsnittliga dödstal i cancer (på y-axlarna) i åldersgrupperna mellan 15 och 44 år bland kvinnor och män 2010 (för kvinnor även med OC-regionen borttagen) vs andelen dödsfall i cancer, enligt GBD, för alla åldersgrupper i 21 regioner.

Regionindex: ALAM: Anderna (Latinamerika), AU: Australien/Nya Zeeland, CA: Centralasien, CAR: Karibien, CE: Centraleuropa, CLAM: Centrala Latinamerika, CSAF: Centrala Afrika söder om Sahara, EA: Östasien, EE: Östeuropa, ESAF: Östra Afrika söder om Sahara, HAP: Höginkomstländer vid Asiens stillhavskust, MEA: Mellanöstern/Nordafrika, NAM: Nordamerika, OC: Oceanien (utom AU), SA: Sydasien, SEA: Sydostasien, SLAM: Södra Latinamerika, SSAF: Södra Afrika söder om Sahara, TLAM: Tropiska Latinamerika, WE: Västeuropa, WSAF: Västra Afrika söder om Sahara

Regionerna är definierade i supplement till [1], GBD2010-data är tillgängliga via IHME och beräkningar har gjorts i R [2].

[1] GBD 2010: design, definitions, and metrics, Lancet 2012, http://www.thelancet.com/themed/global-burden-of-disease

[2] R Development Core Team. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Wien 2010, ISBN 3-900051-07-0, http://www.R-project.org

tisdag 25 december 2012

Ny ordning

Som jag skrev här den 27 juli existerar ett hisnande stort antal ur rent matematisk synvinkel möjliga indelningar av klassifikationen ICD-10, som används för statistik över sjuklighet och död. De allra flesta av dessa är med all säkerhet ointressanta ur ett mänskligt perspektiv. Men några indelningar, som skiljer sig från de vanliga kapitel- och avsnittsindelningarna som brukar användas i officiell statistik, samtidigt som de torde vara baserad på grundligt tankearbete av personer med god kompetens inom området, är de som används i GBD2010, som jag ägnat de senaste inläggen här. Jag har redan skrivit om den grövsta indelningen i tre kategorier, som kan sägas omfatta (i) sjukdomar relaterade till fattigdom, (ii) sjukdomar som tenderar att bli vanligare (åtminstone relativt sjukdomar i kategori (i)) med ökad välfärd och (iii) skador. Dessa kategorier är i sin tur indelade i 7, 10 och 4 undergrupper. Nedanstående grafer visar hur kapitlen och avsnitten i ICD-10 är relaterade till grupperna i kategorierna (i) och (ii) i GBD2010. Jag har begränsat mig till de koder som används för dödsorsaker och inte tagit med ommappning av ”skräpkoder” (se mitt inlägg här den 19 december).

Graferna (klicka för förstoring) visar relationen mellan kapitel och avsnitt i ICD-10 och undergrupper till kategorierna för ”fattigdomssjukdomar” (till vänster) och ”välfärdssjukdomar” (till höger) i GBD2010. Pil med heldragen linje från a till b innebär att b är helt inkluderad i a; pil med streckad linje innebär att b är delvis, men inte helt, inkluderad i a. Ingen hänsyn har tagits till ICD-koder som inte används som dödsorsaker. Graferna är baserade på definitioner i supplementet till [1] (och gjorda med Graphviz).

En viktig skillnad mellan ICD och GBD är indelningen av infektionssjukdomar. En del infektioner finns i det första kapitlet i ICD, men många andra återfinns under kapitel för specifika organsystem. Ett exempel är luftvägsinfektionerna, som överallt i världen står för en mycket stor andel av sjukdomsbördan av infektioner, och finns i kapitlet för sjukdomar i andningsorganen. Det är inte lätt att hitta någon logik bakom dessa indelningar. I GBD täcks de flesta infektioner av tre grupper under (i): (a) HIV/AIDS och tuberkulos (dessa två typer av infektioner är fortfarande i stora delar av världen viktiga som orsaker till sjuklighet och död bland framför allt yngre vuxna och är dessutom direkt relaterade genom att AIDS kan öka mottagligheten för tuberkulos), (b) diarrésjukdomar, luftvägsinfektioner m.m. (viktiga framför allt som orsaker till barndödlighet i låginkomstländer) och (c) tropiska sjukdomar, som malaria. Vissa typer av infektioner återfinns dock fortfarande i organspecifika kapitel under kategori (ii), men det rör sig framför allt om icke smittsamma infektioner, som blindtarmsinflammation.

Grupperingarna under (ii), ”välfärdssjukdomar”, följer annars i större utsträckning ICD:s kapitelindelning. Några undantag är dock värda att nämna.

  1. Demens klassificeras på ett rörigt sätt i ICD: det hänförs till psykiska störningar när det inte finns uppgift om någon specifik bakomliggande neurologisk sjukdom, som klassificeras under detta kapitel; i GBD klassificeras all demens under kapitlet för neurologiska sjukdomar.
  2. I kategori (ii) finns en brokig grupp som inkluderar diabetes, endokrina sjukdomar, blodsjukdomar (utom näringsbristanemier, som hänförs till (i)) och sjukdomar i njurar, urinvägar och könsorgan. Kanske hade det varit vettigare att slå ihop diabetes/njursjukdom med sjukdomar i cirkulationsorganen. En stor andel av diabetikerna dör av aterosklerotiska kärlsjukdomar, samtidigt som benägenheten att rapportera diabetes eller kärlsjukdom som underliggande dödsorsak i sådana fall kan variera mellan olika regioner. Som diagrammen hos IHME visar har vissa av GBD-regionerna med högst åldersspecifika dödstal i cirkulationssjukdom inte så höga dödstal i diabetes (t.ex. Östeuropa), samtidigt som andra regioner med måttligt höga dödstal i cirkulationssjukdom har höga dödstal i diabetes (t.ex. centrala Latinamerika). Misstanken ligger nära till hands att det kan vara frågan om sådana artificiella trender. Dessutom har vissa av sjukdomarna i cirkulationskapitlet i ICD (njursjukdom orsakad av högt blodtryck) redan inordnats under diabetes/blod/njure/endokrin-gruppen i GBD.
  3. Restgruppen i (ii) inkluderar symptomkapitlet i ICD. Den enda av diagnoserna i detta kapitel som ansetts acceptabel som underliggande dödsorsak i GBD är plötslig spädbarnsdöd, som hänförs till restgruppen i (ii).

I övrigt har jag börjat arbeta på ett kompendium om olika vanligt förekommande mått på sjuklighets- och dödlighetstrender, framför allt med fokus på hur de kan påverkas av annat än sjukdomsframkallande miljöfaktorer och genetiska faktorer. Idén är att det skall vara till någon hjälp när det gäller att värdera påståenden som i DN-krönikan jag skrev om här den 16 december (högst preliminär version tillgänglig här).

[1] Lorenzo, R. et al., Global and regional mortality from 235 causes of death for 20 age groups in 1990 and 2010: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2010, Lancet 2012, http://www.thelancet.com/themed/global-burden-of-disease

fredag 21 december 2012

Till 120 procent

IHME:s sida är, som jag skrivit om i de senaste inläggen här, nyttig när det gäller att visualisera resultat från den nya Global burden of disease-studien. En något irriterande sak är dock att det (åtminstone såvitt jag lyckats lista ut) inte går att visa data på logaritmisk skala, vilket gör det svårt att t.ex. visa dödstal (rate för deaths) i relation till ålder när dessa varierar kraftigt med åldern, så att vissa åldersgrupper knappt går att urskilja (på sidan med orsaksspecifika dödlighets- och sjuklighetsmått).

Men tittar vi på dödstalet i relation till ålder för alla orsaksgrupper globalt 1990 (eller 2010 för en del regioner med mycket låginkomstländer, t.ex. västra Afrika söder om Sahara) får vi en illustration av något som ibland tycks ge upphov till missförstånd: skillnaden mellan dödstal och risker. Ofta kan de behandlas som lika: om t.ex. dödstalet bland 60-åringar under en ettårsperiod är 2 procent, är risken att dö vid 60 års ålder mycket nära 2 procent. Men vi ser här att dödstalet för den yngsta gruppen, spädbarn i första levnadsveckan, överstiger 1 för både flickor och pojkar. Det är alltså inte en risk, d.v.s. en sannolikhet, eftersom sannolikheter per definition ligger på intervallet [0,1]. Dödstalet under ett år (betecknas ofta r för ”rate”) är antalet döda under året delat med risktiden, alltså den genomsnittliga folkmängden under året. Risken att dö under ett tidsintervall på t år är då (om vi håller r konstant över tidsintervallet) lika med 1−exp(−rt), alltså den kumulativa fördelningsfunktionen för en exponentialfördelning. Om dödstalet för första levnadsveckan är 120 procent, är alltså dödsrisken under veckan ungefär 1−exp(−1,2×(1/52))≈2,3 procent.

Ibland verkar det som sammanblandningar av dödstal och dödsrisker kan smyga sig in även i artiklar som publiceras i ansedda biomedicinska tidskrifter. Jack Riggs, vars teorier jag skrivit en del om här tidigare, publicerade en artikel där han hävdade att förbättrad miljö, med lägre tidig dödlighet, skulle kunna leda till en sänkning av ”maximum lifespan” [1]. Detta därför att den låga initiala dödligheten kompenseras av en snabbare dödlighetsökning med åldern, så att dödligheten efter en viss skärningsålder blir högre än i en miljö med högre initial dödlighet. Han definierade då maximal livslängd som den ålder då det årliga dödstalet är lika med 1.

På den punkten fick Riggs kritik av Henry Hirsch, som hävdade att det är ett helt godtyckligt kriterium [2]. Varför inte i stället definiera maxlivslängden som den ålder då det månatliga dödstalet, eller dödstalet över ett decennium, är lika med 1? Värden på parametrarna i Gompetzekvationen för dödstal, som ger en maximal livslängd på 113 år enligt Riggs årskriterium, skulle t.ex. ge en maxlivslängd på bara 78 år enligt decenniekriteriet men 151 år enligt månadskriteriet. Decenniekriteriet innebär dessutom att det positiva sambandet mellan initial dödlighet och maximal livslängden försvinner, eftersom ”maxlivslängden” hamnar under skärningsåldern för dödstalskurvorna. Frågan är vad som ligger bakom Riggs underliga val av kriterium. En tanke som ligger nära till hands är att han rört ihop dödstal och dödsrisker – vore det så att man kunde förutsäga en dödsrisk på 1 vid en viss ålder, skulle det väl vara högst naturligt att ange den åldern som den maximala livslängden.

[1] Riggs, J.E., Longitudinal Gompertzian analysis of adult mortality in the U.S., 1900–1986, Mech Ageing Dev. 1990, http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/2214892

[2] Hirsch, H.R., Can an improved environment cause maximum lifespan to decrease? Comments on lifespan criteria and longitudinal Gompertzian analysis, Exp Gerontol. 1994, http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/8026566

onsdag 19 december 2012

Ta det försiktigt med risker

I förra inlägget skrev jag om de nya Global burden of disease-rapporterna (GBD2010) och problem med tolkningar av trender där som gjorts i svensk dagspress, som har att göra med att skilja mellan förändringar i sjukdomsbördan som beror på genuina riskökningar och förändringar som beror på folkökning och förbättrad överlevnad. En sak som kan förstärka detta problem är det jag varit inne på här t.ex. den 22 oktober i år. Ofta finns svårigheter att ange en specifik sjukdom som huvudsaklig dödsorsak, speciellt bland äldre, och det får till följd att olika ”skräpkoder” rapporteras i stället. Detta innefattar en rad olika ospecifika diagnoser, t.ex. allmänna tillstånd som ”senilitet” och symptom från olika organsystem, ofta från hjärtat. I GBD2010 finns inga sådana skräpkoder med i de slutliga rapporterna. I supplementet till rapporten över orsaksspecifik dödlighet [1] beskrivs hur diagnoser i datamaterialet som ansetts olämpliga som underliggande dödsorsaker omfördelats till bättre specificerade diagnoser.

Diagrammet nedan visar hur omfördelningen ägt rum för några viktiga diagnosgrupper. I GBD2010 är alltså diagnoserna indelade i tre huvudkategorier: (i) det jag här betecknar som ”fattigdom”, huvudsakligen infektioner, men även t.ex. mödradödlighet, vissa former av spädbarnsdödlighet och undernäring, (ii) det som jag betecknar som ”välfärd”, ”non-communicable diseases” vilket täcker de flesta sjukdomar som inte är infektioner, t.ex. cancer, hjärtsjukdomar, slaganfall och kroniska lungsjukdomar och (iii) skador genom yttre orsaker.

Diagrammet (klicka för förstoring) visar andelen för fyra kategorier ”garbage codes” som omfördelats till olika diagnosgrupper i GBD2010. Kategorier: (1) DIC, hjärtstopp, akut andningssvikt och koma, (2) feber, matthet, feberkramper och kramper av okänt ursprung, (3) senilitet, (4) hjärtsvikt. Källa (med specifikation av de olika diagnosgrupperna): supplement till [1].

För kategorin som inkluderar hjärtstopp och liknande diagnoser har 83 procent omfördelats till olika välfärdskategorier; för kategorin feber har ca en fjärdedel omfördelats till infektioner; för ”senilitet”, som i många länder täcker en betydande andel av dödligheten bland äldre har ca hälften omfördelats till kranskärlssjukdom (IHD), slaganfall eller andra sjukdomar i hjärtat eller kärlsystemet och för hjärtsvikt har mer än tre fjärdedelar omfördelats till kranskärlssjukdom. Idén med att korrigera skräpkoder är begriplig med tanke på att kvaliteten i datamaterialet ofta kan vara bristfällig, men när linjen drivs så hårt att inga skräpkoder accepteras medför den samtidigt risk att olika formellt mer specifika diagnoser, som IHD, i praktiken förlorar i specificitet. Som statistiken är organiserad i GBD2010 är vi i princip tvungna att dö antingen av sjukdomar som kopplats till fattigdom, sjukdomar som kopplats till vällevnad eller av skador.

Hos IHME går det att göra visualiseringar olika sjuklighets- och dödlighetsmått i GBD2010 baserade på ålder, kön och region. Om vi t.ex. gör regionala jämförelser av köns- och åldersspecifika dödstal i IHD, är de generellt lägst i de rika asiatiska stillahavskustländerna (Brunei, Japan, Singapore, Sydkorea: regionerna definieras i supplementet till [2]), något högre i Västeuropa och Australien och högst i Östeuropa och Centralasien. Exempelvis har kvinnor i åldersgruppen 60–64 år i Västeuropa ett IHD-dödstal på 51/105 för 2010. Centralasien ligger högst när det gäller motsvarande tal (407). Om vi tittar på regioner där många länder saknar heltäckande officiell statistik över dödsorsaker (i stor utsträckning regioner med många låginkomstländer) har Nordafrika/Mellanöstern och Sydasien (Indien m.m.) båda ett tal på 245, Karibien 194, Östasien (Kina m.m.) 89 och de fyra regioner som omfattar Afrika söder om Sahara tal mellan 91 och 207. I samtliga dessa regioner har talet också minskat eller förblivit i stort sett oförändrat sedan 1990. I förra inlägget skrev jag att GBD2010, tvärtemot vad som sägs (eller impliceras) i DN-krönikan jag refererade, inte ger något stöd för att det skett några genuina ökningar av risken för hjärtdödlighet globalt från 1990 till 2010. Det verkar inte heller som det skett riskökningar av denna typ inom låg- och medelinkomstregioner, som i olika avseenden gått mot ökat välstånd.

En litet annan bild framträder om vi i stället ser till exempelvis DALY i relation till folkmängden för IHD över hela åldersspannet. DALY är en summering av måtten YLL, antal förlorade levnadsår före en viss standardiserad livslängd, och YLD, år som går ”delvis förlorade” till följd av sjukdom som antas leda till funktionsförsämringar hos de drabbade, och är det primära mått som används för att rangordna betydelsen av riskfaktorer, t.ex. högt blodtryck, övervikt och undernäring (vilket diskuteras i DN-krönikan jag kommenterade i förra inlägget). Här ligger Östeuropa högst både för kvinnor och män, och de afrikanska regionerna ligger alla lägre än Västeuropa. I de afrikanska regionerna är det en större andel av befolkningen som avlider av annat innan de hinner utveckla IHD, och de har dessutom en större andel unga till följd av ett annat fertilitetsmönster. Sett till det absoluta antalet DALY för IHD ligger Sydasien högst, på grund av den stora folkmängden, följt av Östeuropa och Östasien. Detta tal har också ökat sedan 1990 i flera regioner, även om det minskat i t.ex. Västeuropa, Australien och Nordamerika [*].

DALY för de olika riskfaktorerna kommer sedan att influeras av DALY för de sjukdomar som är kopplade till riskfaktorerna. Av de tre klassiska påverkbara riskfaktorerna för IHD hamnar högt blodtryck på första plats och rökning på andra plats globalt, men högt totalkolesterol hamnar först på femtonde plats. Det beror till en del på att de två första faktorerna också har stor betydelse för flera andra tillstånd, men också på att de regioner som bidrar till flest DALY för IHD ofta kännetecknas av en stor andel rökare och/eller höga blodtrycksnivåer men inte av speciellt höga kolesterolnivåer (se t.ex. data med visualisering hos Imperial College). Vad man kan konstatera är att beräkningarna av den globala betydelsen av olika riskfaktorer är baserad på data från relativt fattiga länder med bristfällig kvalitet på underliggande data, där t.ex. en stor del av IHD-dödligheten kan vara grundad på omfördelning av ospecifika hjärtdiagnoser. Det kan vara skäl att tolka dem med viss försiktighet.

[*] Vilket drivits av en minskning av YLL för IHD i dessa regioner. YLD för IHD i förhållande till folkmängden har förblivit i stort sett oförändrat (och här hör Västeuropa till de regioner som ligger högst, efter Östeuropa), vilket ökat det absoluta YLD-talet något genom folkökningen. Detta är förmodligen relaterat till att folk lever längre med IHD, som jag var inne på i slutet av förra inledningen.

[1] Lorenzo, R. et al., Global and regional mortality from 235 causes of death for 20 age groups in 1990 and 2010: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2010, Lancet 2012, http://www.thelancet.com/themed/global-burden-of-disease

[2] GBD 2010: design, definitions, and metrics, Lancet 2012, http://www.thelancet.com/themed/global-burden-of-disease

söndag 16 december 2012

Sjuk börda

Lancet har nu i dagarna publicerat en serie artiklar med genomgång av sjukdomsbördan i världen 2010, som väckt en del uppmärksamhet. Bland annat har Karin Bojs i DN publicerat en kommentar till genomgången [1]. Hon tar upp att det globala mönstret för sjuklighet och dödlighet, och de faktorer som påverkar folks hälsa, har förändrats över tid och jämför med en motsvarande genomgång från 1990. Tydligt fattigdomsrelaterade orsaker, som vissa infektioner och undernäring, har minskat, men samtidigt dör fler människor av sådant som ”trafikolyckor, hjärtsjukdomar och tarmcancer” 2010 än 1990, vilket Bojs framhåller hänger samman med att människor blir rikare, vilket medför att de slipper ta i så mycket fysiskt, och att de köper bilar, mat, cigaretter och läsk.

Ja, vad är det den aktuella Lancetgenomgången säger? I en av delartiklarna jämförs dödstal i 235 olika dödsorsaksgrupper 2010 med motsvarande siffror 1990 (baserat på korrigerade versioner av olika länders officiella statistik, eller extrapoleringar i de fall där statistik saknas) [2]. Exempelvis mödradödlighet, näringsbrist, diarrésjukdomar, luftvägsinfektioner och mässling har minskat kraftigt när det gäller antalet dödsfall. En rad sjukdomsgrupper som klassificeras som icke smittsamma (”non-communicable”), alltså till stor del kroniska hälsoproblem som ökar med stigande ålder, har ökat med detta mått mätt. Men en sak som kan bidra till detta är allmänt förbättrad överlevnad och ändrat fertilitetsmönster, vilket bidrar till populationstillväxt, och till att dödligheten förskjuts högre upp i åldrarna.

Om vi vill studera inflytandet av ogynnsamma miljöfaktorer av det slag Bojs nämner, är det mer adekvat (om än inte problemfritt) att titta på åldersspecifika eller åldersjusterade dödstal (antal dödsfall relativt folkmängden). I [2] refereras också åldersjusterade dödstal vid sidan av antalet dödsfall, och dessa har generellt minskat, eller inte ändrats signifikant, sedan 1990, inte bara när det gäller infektioner och undernäring, utan också när det gäller ”icke smittsamma” sjukdomar (se även IHME för ålders-, köns- och regionsspecifika visualiseringar av antal döda, dödstal och andelen dödsfall för de olika orsaksgrupperna). När det gäller alla tumörtyper är förändringen från 1990 till 2010 +38,0 procent/−13,8 procent för antal dödsfall/åldersjusterade dödstal. För kolorektal cancer är motsvarande siffror +45,7/−10,9; för alla sjukdomar i cirkulationsorganen +31,2/−21,2; för ischemisk hjärtsjukdom +34,9/−19,5; för sjukdom i hjärnans kärl +26,0/−24,6; för vägtrafikolyckor +46,3/+6,2.

I några fall har det skett signifikanta ökningar även när det gäller åldersjusterade dödstal. Det mest bekymmersamma kanske är HIV/AIDS, där förändringen (som framför allt är relaterad till utvecklingen i Afrika söder om Sahara) är +390,4/+258,4. När det gäller några grupper av icke smittsamma sjukdomar ses också ökningar, t.ex. demenssjukdomar (+244,0/+95,4) och förmaksflimmer och fladder (+233,9/+89,6). Det är dock inte säkert att trender som dessa två beror på en ogynnsam utveckling av miljöfaktorer; selektiv överlevnad och ändrat sätt att rapportera dödsorsaker kan också spela in (som jag skrivit om tidigare när det gäller demens, t.ex. den 21 april i år).

En annan sak Bojs tar upp är att ökningen av livslängd som skett sedan 1990 inte åtföljts av någon motsvarande ökning av antalet år med god hälsa. Ja, en sak som spelar in här är säkert det förändrade sjukdomsmönstret. Dödsfall i exempelvis cancer, hjärtsjukdom eller demens föregås typiskt av en längre period av smärtor eller funktionsnedsättning än dödsfall i akuta infektioner. Här är alltså det absoluta antalet eller andelen dödsfall för olika dödsorsaker ett mer relevant mått än åldersjusterade dödstal. Dessutom har sådant som förbättrad sjukvård troligen bidragit till att folk lever längre med samma typ av sjukdom. Detta, kanske i förening med ett ändrat mönster även bland de kroniska sjukdomarna, så att de tenderar att få lugnare förlopp (jag har skrivit om sådana hypoteser här t.ex. den 2 december förra året), kanske är den viktigaste förklaringen till denna trend inom rika länder, där kroniska sjukdomar var dominerande orsak till dödlighet redan 1990. Samtidigt kan förbättrad vård också medföra att sjukdomarna inte leder till grava funktionsförsämringar lika snabbt som tidigare.

[1] Bojs, K., Nu är för mycket mat största problemet, DN 2012-12-16, http://www.dn.se/nyheter/vetenskap/karin-bojs-nu-ar-for-mycket-mat-storsta-problemet

[2] Lorenzo, R. et al., Global and regional mortality from 235 causes of death for 20 age groups in 1990 and 2010: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2010, Lancet 2012, http://www.thelancet.com/themed/global-burden-of-disease

torsdag 29 november 2012

På längden och tvären

”Body mass index” (BMI), vilket definieras som kvoten kg/m2 mellan en individs vikt och längd, hör till de mest omdiskuterade måtten i folkhälsosammanhang. En typ av användning, som allmänt betraktas som olämplig, är när det nyttjas för att på individnivå diagnosticera personer som t.ex. ”överviktiga”. När BMI introducerades i epidemiologiska sammanhang på 1970-talet, var idén att det skulle användas för jämförelser av befolkningsnivå, och här har det också blivit ganska allmänt accepterat. Talet om en ”fetmaepidemi” i olika länder, kanske främst USA, men även t.ex. Sverige, de senaste decennierna, bygger till stor del på observationer av ökningar över tid av genomsnittligt BMI och andelen personer med BMI över vissa WHO-definierade gränser (25 för ”övervikt” och 30 för ”fetma”).

En sak man kan fråga sig är vad det är som rättfärdigar exponenten 2 i BMI-måttet. Om vi vill mäta ”överflödskilon” på kroppar med konstanta normala proportioner oavsett längd, är det riktiga måttet det som kallas för ”ponderal index” (PI), alltså kg/m3. Rättfärdigandet för användning av BMI, snarare än PI, är att längre personer tenderar att ha smalare kroppsbyggnad, så att ett normalt PI-värde för korta personer skulle indikera övervikt hos långa personer – exponenten måste därför sänkas för att den vikt som motsvarar ett visst indexvärde inte skall öka så snabbt med längden. En 1,50 m lång person skulle t.ex. ha ett BMI på 25 vid en vikt på 56 1/4 kg. Samma vikt och längd ger PI på 16 2/3. Men om vi definierar gränsen för ”övervikt” i termer av dessa indexvärden får vi kraftigt divergerande värden för andra längder. En längd på 1,80 m ger t.ex. BMI på 25 vid en vikt på 81 kg, men PI på 16 2/3 först vid en vikt på ca 97 kg.

Utifrån detta kan PI te sig klart olämpligt för jämförelser på befolkningsnivå.Men hur ser sambandet mellan längd och kroppsbyggnad ut? Ökningen av BMI i t.ex. Sverige sedan 1980-talet har åtföljts av en ökning av medellängden bland vuxna kvinnor och män i befolkningen [1]. Detta kan vara relaterat till miljöfaktorer, som bättre näringsförhållanden under uppväxten i yngre kohorter. Innebär en sådan miljöbetingad ökning av längden också en ökning av andelen personer med smalare byggnad? Om så inte är fallet, och korrelationen mellan längd och kroppsbyggnad är rent genetisk, är det PI och inte BMI som är det lämpliga måttet för jämförelser av tidstrender i en befolkning där längden ökar till följd av miljöfaktorer. Användningen av BMI medför i ett sådant fall en överskattning av ökningen av överviktsprevalensen.

Om ökningen av BMI över tid inom t.ex. Sverige till stor del är relaterad till längdökning, kan det vara en attraktiv förklaring till varför den inte medfört någon ökning av aterosklerotiska kärlsjukdomar, fast dessa är positivt korrelerade med BMI vid jämförelser inom befolkningar (den vanliga förklaringsmodellen är ju att de ogynnsamma effekterna av ökad fetma uppvägs av förbättrad sjukvård och gynnsamma trender när det gäller andra riskfaktorer). När det gäller hälsoeffekter över längdtrender har ökad längd, i studier på individnivå, kopplats till lägre total mortalitet och lägre mortalitet i kranskärlssjukdom, slaganfall, sjukdomar i andningsorgan och magsäckscancer [2], men också ökad mortalitet eller incidens i en del vanliga cancerformer [2,3], vilket stämmer ganska bra överens med hälsotrender de senaste decennierna i olika västerländska befolkningar, bl.a. den svenska.

[1] Längd, vikt och BMI, SCB:s ULF-undersökningar, http://www.scb.se/Statistik/LE/LE0101/1980I11/Medelvarden-av-langd,-vikt-och-BMI.xls

[2] Smith, G.D. m.fl., Height and risk of death among men and women: aetiological implications of associations with cardiorespiratory disease and cancer mortality, J Epidemiol Community Health. 2000, http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10715741

[3] Green, J. m.fl., Height and cancer incidence in the Million Women Study: prospective cohort, and meta-analysis of prospective studies of height and total cancer risk, Lancet Oncol. 2011, http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21782509

torsdag 1 november 2012

En ny kandidat

I förra inlägget skrev jag om ökningen av sjukhusvårdade för influensa och lunginflammation i Sverige 2011 och diskuterade hypotesen att det kunde bero på en andra våg av den nya influensan A(H1N1)pdm09 under vintermånaderna i början av året, i förening med en ökad risk för komplikationer hos personer som drabbas av influensa under vintern jämfört med de som drabbas exempelvis under hösten (som vid första vågen 2009). En alternativ förklaring till ökningen skulle kunna vara hög aktivitet av bakterien Mycoplasma pneumoniae under 2011. I ett nyhetsmeddelande från SMI från januari i år beskrivs trender för denna infektion, baserat på laboratoriediagnoser från Skövde [1]. Under 2011 ställdes nära 500 Mycoplasma pneumoniae-diagnoser, vilket är det klart högsta antalet sedan statistiken inleddes 2002 (den näst högsta noteringen var för 2006, med knappt 300 diagnoser; övriga år har det inte varit mer än ca 100 diagnoser). Mycoplasma pneumoniae har det gemensamt med A(H1N1)pdm09 att det finns en överrepresentation av yngre vuxna bland fallen [2] (jämfört med influensa/lunginflammation orsakat av andra agenter), vilket stämmer in på mönstret i Sverige 2011, där den relativa ökningen av sjukhusvårdade jämfört med närmast föregående år var störst bland yngre vuxna [*].

Diagrammen nedan visar incidens i sjukhusvård för specifika diagnoser (på ICD-10 tredjepositionsnivå: den mest detaljerade nivå som finns tillgänglig via Socialstyrelsens webbdatabas) inom gruppen influensa/lunginflammation (J09–J18) 2009, 2010 och 2011, dels bland kvinnor i åldersgruppen 25–34 år, dels bland män i åldersgruppen 75–84 år. Eventuella mönster specifika för den förra gruppen kan tänkas ge ledtrådar när det gäller ökningen bland yngre vuxna 2011 (som framgår av diagrammet i förra inlägget finns inga tydliga könsskillnader när det gäller de åldersspecifika tidstrenderna för sjukdomsgruppen de senaste åren).

Diagrammen (klicka för förstoring) visar andelen sjukhusvårdade för olika diagnoser inom gruppen för influensa och lunginflammation (se tabell för förklaring) bland kvinnor i åldersgruppen 25–34 år och män i åldersgruppen 75–84 år i Sverige 2009, 2010 och 2011. Observera olika skalor på y-axlarna. Rådata tillgängliga via Socialstyrelsens statistikdatabas.
Koder för influensa/lunginflammation i ICD-10
Kod Beskrivning
J09Influensa orsakad av identifierat ”fågelinfluensavirus” (i praktiken A(H1N1)pdm09).
J10 Influensa orsakad av annat identifierat influensavirus.
J11 Influensa orsakad av oidentifierat influensavirus.
J12 Lunginflammation orsakad av virus.
J13 Lunginflammation orsakad av Streptococcus pneumoniae.
J14 Lunginflammation orsakad av Haemophilus influenzae.
J15 Lunginflammation orsakad av andra/ospecificerade bakterier.
J16 Lunginflammation orsakad av andra specificerade infektiösa organismer.
J17 Lunginflammation vid vissa andra sjukdomar.
J18 Lunginflammation, ospecificerad.

Både i den yngre och den äldre patientgruppen är koderna för ospecificerade och bakteriella lunginflammationer dominerande. Koderna för influensa, i synnerhet A(H1N1)pdm09, är relativt sett vanligare i den yngre gruppen. När det gäller ökningen i den yngre gruppen 2011 jämfört med tidigare, verkar den i första hand relaterad till J15, alltså koden för bakteriell lunginflammation som inte specificerats som orsakad av Streptococcus pneumoniae eller Haemophilus influenzae. I denna grupp ingår Mycoplasma pneumoniae-orsakad lunginflammation (J15.7). Vi kan inte specifikt kan studera denna diagnos, då den officiella statistiken som sagt inte redovisar diagnoser på fjärdepositionsnivån, men åldersmönstret för ökningen av J15-gruppen talar för att det är denna organism som ligger bakom. Om det varit influensan som legat bakom en stor del av ökningen av lunginflammationerna hade man snarare kunnat förvänta sig en ökning av J13-gruppen, eftersom bakteriella infektioner som komplikation till influensa typiskt är orsakade av Streptococcus pneumoniae [3].

Det verkar med andra ord finnas en del som talar för att ovanligt hög Mycoplasma pneumoniae-aktivitet varit en viktig orsak till ökningen av antalet sjukhusvårdade för influensa/lunginflammation i Sverige 2011. Det kan verka något överraskande, då Mycoplasma pneumoniae typiskt ger upphov till lindriga infektioner, som inte brukar kräva sjukhusvård [3]. I vissa fall kan dessa infektioner dock vara mer aggressiva (i några fall till och med dödliga för tidigare friska yngre personer [4]), och om ett stort antal drabbas kan det ändå få en tydlig effekt på trenderna för sjukhusvård för lunginflammation, i synnerhet bland yngre personer, som förhållandevis sällan behöver vårdas på sjukhus för lunginflammation av andra orsaker.

[*] Uppdatering 2012-11-04: Såg ett blogginlägg från slutet av 2011, där skribenten klagar över att hon fått lunginflammation, fast hon är 30 år, frisk, fysiskt aktiv och äter grönt varje dag – inte den man skulle vänta sig skulle drabbas av en sådan sjukdom [5]. Nej, utifrån den beskrivningen skulle hon knappast vara någon typisk patient när det gäller lunginflammation i största allmänhet, men däremot kanske en ganska typisk patient när det gäller Mycoplasma pneumoniae-orsakad lunginflammation (även om det inte framgår av inlägget att det var Mycoplasma pneumoniae som var orsaken, stämmer beskrivningen i övrigt, t.ex. att symptomen utvecklats gradvis över ett par veckor, också överens med [2]).

[1] Fortsatt mycket mykoplasma i Sverige, SMI 2012-01-19, http://www.smittskyddsinstitutet.se/nyhetsarkiv/2012/fortsatt-mycket-mykoplasma-i-sverige/

[2] Sjukdomsinformation om Mycoplasma pneumoniae-infektion, SMI, http://www.smittskyddsinstitutet.se/sjukdomar/mycoplasmapneumoni/

[3] Sjukdomsinformation om pneumokockinfektion, SMI, http://www.smittskyddsinstitutet.se/sjukdomar/pneumokockinfektion/

[4] Chaudry, R. m.fl., A fulminant case of acute respiratory distress syndrome associated with Mycoplasma pneumoniae infection, Indian J Pathol Microbiol. 2010, http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20699525

[5] Getting better, http://leecastillio.wordpress.com/2011/12/28/getting-better/

söndag 28 oktober 2012

Vinteroffensiven

För några veckor sedan släpptes statistiken för slutenvårdade 2011, och det uppmärksammades att det blivit en oväntad ökning av vårdade för influensa och lunginflammation 2011 jämfört med närmast föregående år. En tänkbar förklaring, som anförs i Socialstyrelsens pressmeddelande [1], är att färre vaccinerat sig mot influensa inför säsongen 2011. Frågan är emellertid hur rimlig den förklaringen är, sett till åldersmönstret när det gäller ökningen, att det är bland yngre vuxna som ökningen varit störst i relativa tal (viket också påpekas i just [1]). Minskad vaccination kunde förväntas få starkast effekter bland äldre.

Diagrammet nedan visar kvoten mellan antalet vårdade, i relation till folkmängden i olika åldersgrupper, 2011 och 2010 över 2009. Förändringarna från 2009 till 2010 var generellt mycket små, trots att 2009 var ett år med ganska intensiv säsongsinfluensa på våren och den första vågen av A(H1N1)pdm09 på hösten, samtidigt som influensaaktiviteten under 2010 var mycket låg [2]). År 2011 blev det dock en ökning av vårdade i de flesta åldersgrupper, mest tydlig i åldersgrupperna mellan 10 och 49 år. Bland de yngsta barnen sågs inte någon ökning.

Ungdomar och vuxna upp till medelåldern har, i Sverige och på andra håll, varit mer utsatta relativt andra åldersgrupper vid den nya A(H1N1)pdm09 jämfört med säsongsinfluensa, som A(H3N2) (äldre tycks ha ett visst skydd genom korsimmunitet med tidigare A(H1N1)-varianter; småbarn, som ofta inte har exponerats för någon influensa tidigare, är utsatta både när det gäller A(H1N1)pdm09 och A(H3N2)). Under början av 2011 cirkulerade också en hel del A(H1N1)pdm09 på nytt i Sverige [2]). Med hänsyn till detta kan det vara en rimlig hypotes att ökningen av sjukhusvård för influensa och lunginflammation 2011 var relaterad till A(H1N1)pdm09-aktiviteten detta år. Men frågan är då varför risken att hamna på sjukhus var större 2011 än 2009, då A(H1N1)pdm09-aktiviteten tycks ha varit som störst. Antalet verifierade fall av A(H1N1)pdm09 var störst 2009, och om vi tittar specifikt på vårdade med den ICD-kod som används för fall av A(H1N1)pdm09 (J09), ser vi också att andelen vårdade var större 2011 jämfört med 2010, men betydligt lägre än 2009.

Förra året publicerade två nordamerikanska forskare en artikel i PLoS One, som kanske kan kasta ljus över detta [3]). De visar på evidens för att risken för allvarliga komplikationer, som kan kräva intensivvård, är högre hos personer som drabbas av influensa under vintern (vilket skulle kunna vara relaterat till värdfaktorer, som D-vitaminbrist, som har hävdats öka risken för både influensa och bakteriella infektioner, som kan komplicera influensa). De varnar för att en vaccinering som riktar in sig på att stoppa en höstvåg av influensa under vissa omständigheter kan öka det totala antalet intensivvårdade, genom att vi får fler mottagliga under vintern, när andelen drabbade som kräver intensivvård är förhöjd jämfört med hösten.

Detta kan föra tankarna till ett argument som diskuterades i samband med vaccineringen 2009 (som jag t.ex. skrev om här den 29 augusti 2009), att det skulle kunna vara en nackdel att vaccinera sig om det senare kommer en mer aggressiv, driftad variant av viruset, eftersom vaccinet ger sämre korsskydd än immunitet förvärvad genom infektion. Dock bör man inte förväxla dessa argument: i modellerna i [3]) handlar det om att vaccination bromsar höstvågen (även bland ovaccinerade, genom minskad smittspridning) samtidigt som vaccinationstäckningen är relativt låg (de har att antagande om 40 procents täckning): det är alltså snarast de som varken vaccinerat sig eller drabbats under höstvågen som skulle löpa ökad risk under vintervågen. I Sverige fick vi en vaccinationstäckning på 60 procent, och dessutom inleddes vaccinationen så sent att den fick begränsade effekter på höstvågen 2009. Men deras hypotes om säsongseffekt när det gäller risken för vårdkrävande influensakomplikationer kan vara relevant oberoende av detta. Den stämmer på mönstret i Sverige 2011 och 2009, där A(H1N1)pdm09-aktiviteten 2011 som sagt inträffade under årets första månader, medan den 2009 toppade under hösten. Det är möjligt att detta bidrog till ökad risk för sjukhusvård bland A(H1N1)pdm09-drabbade vintern 2011 jämfört med 2009, även om det inte nödvändigtvis var så att denna effekt förstärktes genom vaccinbromsning av aktiviteten 2009.

Om det är den säsongsrelaterade mottagligheten för influensakomplikationer som förklarar ökningen av sjukhusvård för influensa och lunginflammation 2011, kan man fortfarande fråga sig varför antalet vårdade för den A(H1N1)pdm09-specifika J09-koden var lägre 2011 jämför med 2009. Men här är det kanske rimligt att den stora uppmärksamheten kring influensan 2009 ledde till ökad provtagning och till att en större andel av de som sjukhusvårdades för komplikationer till A(H1N1)pdm09 fick J09, snarare än en mer ospecifik kod för influensa eller lunginflammation, som huvuddiagnos jämfört med 2011.

Diagrammet (klicka för förstoring) visar andelen sjukhusvårdade för influensa och lunginflammation (ICD-10 J09–J18) bland kvinnor och män i olika åldersgrupper i Sverige 2011 och 2010 relativt respektive kön 2009. Rådata tillgängliga via Socialstyrelsens statistikdatabas.

[1] Kraftig ökning av vårdade för influensa och lunginflammation 2011, Socialstyrelsen 2012-10-11, http://www.socialstyrelsen.se/nyheter/2012oktober/kraftigokningavvardadeforinfluensaochlunginflammation2011

[2] SMI:s årsrapporter om influensasäsongen, http://smittskyddsinstitutet.se/publikationer/arsrapporter-och-verksamhetsberattelser/smis-arsrapporter-om-influensasasongen/

[3] Dang, U.J., och Bauch, C.T., Can interactions between timing of vaccine-altered influenza pandemic waves and seasonality in influenza complications lead to more severe outcomes?, PLoS One 2011, http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21886799

måndag 22 oktober 2012

Ärligt slarv

I dagens SvD finns en artikel av fyra skribenter, med förre FHI-direktören Gunnar Ågren som förstanamn, om försämrad kvalitet när det gäller dödsorsaksstatistiken i Sverige [1]. De tar upp att det för senaste statistiken, som täcker 2011, saknades dödsorsaksintyg för 1656 dödsfall, plus att det för ”omkring 3000” dödsfall årligen rapporteras ”bristfälliga diagnoser, exempelvis ’ålderdomssvaghet’” – alltså uppåt 5000 dödsfall årligen utan ”meningsfull diagnos” bakom vilka ”kan finnas vanvård eller till och med brott”. De tar också upp att det skett en kraftig ökning av den första kategorin, som utgör totalt bortfall, och diskuterar orsaker till detta.

Ja, det innebär utan tvivel en kvalitetsförsämring att andelen dödsfall helt utan intyg ökar. En förklaring som inte tas upp i debattartikeln, men som redovisas i Socialstyrelsen senaste rapport [2], är att det fram till 1991 inte var tillåtet att begrava eller kremera avlidna utan att pastorsämbetet fått dödsorsaksintyg; detta kan dock knappast förklara att ökningen fortsatt efter 1990-talet. När det gäller frågan hur stort problemet är, innebär 1656 dödsfall utan intyg 1,8 procent av alla aviserade dödsfall, och det kan knappast leda till någon allvarlig snedvridning av stora dödsorsaksgrupper, som tumörer och cirkulationssjukdomar. Men det kan finnas vissa relativt små grupper som har stor betydelse för folkhälsoarbetet, som drogrelaterade dödsfall (vilket tas upp i debattartikeln), som är överrepresenterade i bortfallet, och där det ökade bortfallet innebär en betydande underrapportering.

Andelen dödsfall med vad Socialstyrelsens betraktar som otillräckligt specificerade underliggande orsaker har också ökat de senaste decennierna, från 0,5 procent 1975 till 3,0 procent 2010 och 2011 [2]. Men här kan det finnas skäl att ifrågasätta i vilken mån detta utgör en verklig kvalitetsförsämring. År 2005 publicerades i WHO:s bulletin en internationell kvalitetsjämförelse av dödsorsaksstatistik som rapporteras av olika länder till WHO [3]. I studien delades 106 länder in i tre kvalitetskategorier, och Sverige var ett av 55 länder som klassificerades i mellannivån. Bland de 23 högkvalitetsländerna återfanns däremot en del relativt fattiga länder som alla tre baltiska staterna, Moldavien och Rumänien. Ett nödvändigt villkor för att hamna bland dessa, som Sverige stupade på, var att illa specificerade diagnoser (enligt ett annat kriterium än det som Socialstyrelsen använder, som alltså täcker en större del av dödsfallen i Sverige) skulle rapporteras som dödsorsak i mindre än 10 procent av fallen. I en replik av en grupp forskare och statistikansvariga från olika länder, bl.a. L.A. Johansson från Sverige, påtalades att klassifikationen av illa specificerade diagnoser inte tagit hänsyn till svårigheten att ange en väldefinierad underliggande dödsorsak bland äldre (vilket också anknyter till det jag diskuterade här den 23 september) [4].

Ja, viktiga anledningar till att exempelvis Moldavien och Litauen lyckades uppfylla det kvalitetskriterium där Sverige fallerade är (som kan verifieras via WHO:s databas) dels att det finns färre äldre bland de avlidna där, dels att en mycket stor del av dödsfallen bland de äldre tillskrivs cirkulationsdiagnoser som räknas som välspecificerade, som kranskärlssjukdom och slaganfall. Sverige har jämfört med dessa länder en större andel dödsfall bland äldre som tillskrivs t.ex. ”senilitet” (ospecifik ålderssvaghet, illa specificerat enligt både WHO-studiens och Socialstyrelsens kriterier) eller ”hjärtsvikt” (illa specificerat i WHO-studien). Som visades här den 27 november förra året var andelen i de högsta åldersgrupperna i Sverige med kranskärlssjukdom som dödsorsak också klart högre på 1970-talet jämfört med idag. Frågan är om det förklaras av att man i Moldavien och 1970-talets Sverige varit mer omsorgsfulla när det gäller att fastställa dödsorsak bland äldre jämfört med dagens Sverige. Om det är så att man på alltför lösa grunder rapporterar en formellt välspecificerad dödsorsak, t.ex. aterosklerotisk hjärtsjukdom (vilket kan ligga nära till hands, då det är få äldre som inte i någon mån har aterosklerotiska kranskärl), kan det innebära värre kvalitetsproblem än om man lämnar illa specificerade dödsorsaker på intygen, eftersom de senare åtminstone kan identifieras i statistiken.

[1] Ågren, G. m.fl., Allvarligt slarv med statistik kring dödsfall, SvD 2012-10-22, http://www.svd.se/opinion/brannpunkt/allvarligt-slarv-med-statistik-kring-dodsfall_7602112.svd

[2] Dödsorsaker 2011, Socialstyrelsen 2012, http://www.socialstyrelsen.se/publikationer2012/2012-7-3

[3] Mathers, C.D. m.fl., Counting the dead and what they died from: an assessment of the global status of cause of death data, Bull. WHO 2005, http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15798840

[4] Johansson, L.A. m.fl., Counting the dead and what they died of, Bull. WHO 2006, http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16583088

måndag 15 oktober 2012

Vitsen med Göteborgsrapporten

I somras publicerades en studie av en forskargrupp från Göteborg, som följt kvinnor i staden födda 1914 och 1918 från 1968–69 till 2000–01. Under perioden hann 42 procent av kvinnorna i 1918-kohorten, och 64 procent i 1914-kohorten, avlida (alltså i en ålder av 50–82/54–86 år), och forskarna har studerat dödsorsaksmönstret bland dessa [1]. I 1918-kohorten orsakades 31 procent av dödsfallen av cancer, 16 procent av hjärtinfarkt och 21 procent av andra cirkulationsdiagnoser; i 1914-kohorten var dessa andelar 24, 25 och 27 procent. Det författarna betraktar som ett signifikant fynd i studien är att cancer dominerar över hjärtinfarkt som dödsorsak även bland kvinnor långt efter klimakteriet; i ett pressmeddelande sägs att ”resultatet omkullkastar etablerade uppfattningar” [2]. Ironiskt nog är det just sådana ordalag som under de senaste åren ofta använts av de som menar att problemet med hjärtsjukdom bland kvinnor negligerats till förmån för cancer, speciellt bröstcancer (se t.ex. mitt inlägg här den 3 mars i år för hänvisning till exempel på detta).

Studiens upplägg, och sättet att presentera resultaten, väcker ett par frågor. Dels illustrerar det problemet med gruppering av ICD-diagnoser, som gör att det är farligt att t.ex. tala om ”den vanligaste dödsorsaken”. Folk som vill framhålla att de aktuella sjukdomarna bland kvinnor inte fått tillräcklig uppmärksamhet brukar klumpa samman alla sjukdomar i cirkulationsorganen. Använder man den grupperingen i Göteborgsstudien blir det för båda kohorterna en högre andel än cancer (37 procent för 1918-kohorten och 52 procent för 1914-kohorten).

En annan sak man kan undra är varför författarna publicerar en analys av en befolkningsstudie i detta syfte, i stället för att bara leta reda på de aktuella uppgifterna i officiell statistik (de säger dock att deras resultat stämmer överens med officiell isländsk statistik). Uppgifterna i befolkningsstudien kanske är av litet högre kvalitet än den officiella statistiken, då de säger att de analyserat göteborgskornas dödsorsaksintyg och i fall där dödsorsaken inte varit klar hämtat ytterligare information från journaldata. Men t.ex. L.A. Johanssons avhandling från 2008 visar på att dödsorsaksregistret, åtminstone när det gäller större grupper av orsaker, har god tillförlitlighet (reliabilitet) [*] på befolkningsnivå [3]. Fördelarna med att använda en sådan här befolkningsstudie, i stället för officiell statistik, för denna typ av analys är då kanske inte så stora. Dessutom ger upplägget upphov till vissa problem.

För det första kan man fråga sig hur representativa kvinnorna från Göteborg är för Sverige som helhet, även om de kanske är representativa för de aktuella kohorterna i Göteborg, då bortfallet i studien inte var högre än ca 10 procent. För det andra kan dödsorsaksmönstret för kvinnorna födda på 1910-talet skilja sig från de kvinnor som idag befinner sig i motsvarande åldrar. Alla dödsfall före 70 års ålder inträffade t.ex. 1988 eller tidigare i den yngre kohorten. I mitt inlägg här den 14 juli 2011 visade jag åldersspecifika andelar dödsfall i cirkulationssjukdomar och tumörer kohortvis (baserat på officiell statistik). Nu har de faktiska förändringarna för åldersgrupperna mellan 50 och 85 år i kohorter av kvinnor födda efter 1920 varit sådana att de ger desto större stöd för Göteborgsforskarnas budskap – kvoten mellan tumörer och cirkulationssjukdomar har ökat (se även diagram nedan), genom att de åldersspecifika dödstalen i de senare minskat kraftigt. Men forskarnas metod kunde ha gett (för nutida kvinnogenerationer) irrelevanta resultat om den tillämpats på en annan befolkning, t.ex. en östeuropeisk befolkning där utvecklingen av cirkulationsdödligheten inte varit så gynnsam.

I studien sägs också att även om cirkulationssjukdom sannolikt är den vanligaste dödsorsaken överlag bland kvinnor leder cancer till fler förlorade år. Ja, så är det om vi räknar med förlorade levnadsår före t.ex. 75 års ålder, som är ett vanligt förekommande mått (här hänvisar de till Folkhälsorapporten från 2005, som bygger på svensk officiell statistik). En annan fråga är hur mycket livslängd som skulle vinnas om ingen dog av de aktuella sjukdomarna. Jag visade här den 4 april 2011, för Sverige 2008, att en total eliminering av tumördödlighet (under antagande om oberoende mellan dödsorsaker) skulle öka kvinnornas medellivslängd ca 3,2 år. En eliminering av cirkulationsdödlighet (som alltså även inkluderar t.ex. ospecifika hjärtdiagnoser bland gamla) skulle öka medellivslängden ca 4,2 år.

Diagrammet (klicka för förstoring) visar andelen dödsfall i åldersgruppen 50–84 år bland kvinnor och män i Sverige 1951–2010 i alla sjukdomar i cirkulationsorgan (ICD-7: 330–334+400–468, ICD-8/9: 390–459, ICD-10: I00–I99), kranskärlssjukdom (IHD, ICD-7: 420–422, ICD-8/9: 410–414, ICD-10: I20–I25) och tumörer (ICD-7/8/9: 140–239, ICD-10: C00–D48). Rådata tillgängliga via WHO.

[*] Även om validiteten kan ifrågasättas, speciellt när det gäller äldre personer: se t.ex. mitt inlägg här den 23 september i år.

[1] Hange, D. m.fl., Main causes of death among Swedish women born 1914 and 1918: 32-year follow-up of the Population Study of Women in Gothenburg, Int. J. Gen. Med. 2012, http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22866012

[2] Svahn, K., Cancer vanligaste dödsorsaken för kvinnor åren efter klimakteriet, Sahlgrenska Akademin 2012-09-03, http://www.sahlgrenska.gu.se/aktuellt/nyheter/Nyheter+Detalj/cancer-vanligaste-dodsorsaken-for-kvinnor-aren-efter-klimakteriet.cid1094621

[3] Johansson, L.A., Targeting non-obvious errors in death certificates, Acta Universitatis Upsaliensis 2008, http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-8420

fredag 5 oktober 2012

Mognadens pris?

I förra inlägget skrev jag om åldersvariationer när det gäller könsskillnader i antibiotikaanvändning i Sverige. Det mest intressanta i sammanhanget är de könsskillnader som inte kan förklaras av att kvinnor är mer utsatta för urinvägsinfektioner än män. Som indikation på detta använde jag fenoximetylpenicillin, PcV, som står för en stor del av antibiotikaförskrivningen för luftvägsinfektion i öppenvården. Det kan vara värt att ta en närmare titt på trenderna för detta läkemedel.

Diagrammen nedan visar dels åldersspecifika antal kvinnor och män i relation till folkmängden som fått PcV uthämtat i Sverige 2006 (första året för vilket denna läkemedelsstatistik finns tillgänglig) och 2011, dels utvecklingen under perioden 2006–11 bland kvinnor och män inom de tre åldersintervallen [0,4], [30,34] och [80,84] år. Incidensen i PcV-behandling var något högre 2006 än 2011 bland båda könen i de flesta åldersgrupper under 65 år. Det nedre diagrammen visar att det under perioden inte skett några påtagliga svängningar fram och tillbaka från ett år till ett annat. Det verkar rimligt att tala om en sjunkande trend, som kan vara relaterad till åtgärder som vidtagits för att minska överförskrivning av antibiotika.

Köns- och ålderstrenderna för PcV-behandling är desamma 2006 som 2011. Incidensen är högst bland barn under 5 år, som man kunde förvänta sig med tanke på infektionsbenägenheten hos dessa. Den sjunker hos både pojkar och flickor upp till 15 år, men därefter divergerar trenderna för könen, vilket ger upphov till den kvinnliga överrisk som diskuterades i förra inlägget. Incidensen bland pojkar/unga män minskar med åldern och är som lägst i åldersintervallet [25,29]. Bland unga kvinnor minskar den emellertid inte; i stället ses två smärre toppar i intervallen [15,19] och [30,34]. Det rör sig inte om några speciellt stora relativa risker jämfört med intilliggande 5-årsintervall, men det berör många människor, eftersom det är vanliga läkemedel, och samma mönster för incidensen ses hos flickor/kvinnor i åldrarna mellan 10 och 44 år alla sex åren i perioden 2006–11: [15,19]>[20,24]≈[25,29]>[10,14] och [30,34]≈[35,39]>[25,29]>[40,44].

Det ter sig rimligt att toppen bland kvinnor i 30-årsåldern är relaterad till kontakt med småbarn. Även bland män sker en viss ökning i denna åldersgrupp. Frågan är vad som orsakar ökningen bland flickor/kvinnor i 15-årsåldern (som alltså inleder en kvinnlig överrisk, som försvagas efter 30-årsåldern men inte är helt borta förrän vid 75 års ålder). Den sjunkande incidensen, som ses bland pojkar/män upp till 30-årsåldern, är i linje med vad som kan förväntas utifrån att vi utvecklar en bredare immunitet med stigande ålder. Det kan tyda på att mönstret med kvinnlig överrisk, som alltså uppstår i denna ålder, beror på någon faktor som påverkar unga flickor negativt, snarare än på underbehandling eller någon speciell skyddsfaktor bland unga pojkar.

I förra inlägget sade jag att skillnader i rökvanor är otillräckliga för att förklara en könsskillnad av den storleksordning som ses här och spekulerade i skillnader i kostvanor (utifrån aktuella svenska undersökningar) och könshormonrelaterade faktorer. Den senare typen av hypotes passar in på att mönstret uppstår i tonåren, men även den förra kan relateras till detta, genom att ungdomar sannolikt blir mer självständiga (i relation till föräldrarna) när det gäller valet av livsmedel. I en japansk studie, som publicerades tidigare i år, visades på en kvinnlig överrisk för bl.a. vissa vanliga bakteriella luftvägsinfektioner, som streptokockfaryngit och lunginflammation orsakad av Mycoplasma, som uppstår eller ökar efter 15 års ålder [1], vilket tyder på att mönstret inte är specifikt för Sverige eller västvärlden. Detta kan möjligen tala för en hormonell hypotes. Detsamma gäller en studie på möss publicerad 2011, som visade på att honor drabbades hårdare av influensa [*] än hanar (och citerar epidemiologiska studier med evidens för att ett liknande mönster finns bland yngre vuxna också bland människor), och att honor med borttagna könskörtlar klarade sig bättre, samtidigt som tillförsel av höga doser av kvinnligt könshormon också hade gynnsamma effekter [2].

Diagrammen (klicka för förstoring) visar antalet kvinnor och män (i relation till folkmängden/1000) i olika åldersgrupper som fått fenoximetylpenicillin (J01CE02) uthämtad i Sverige 2006 och 2011, och trender för detta för några åldersintervall perioden 2006–11. Rådata tillgängliga via Socialstyrelsens statistikdatabas.

[*] Även faktorer som påverkar virusinfektioner i luftvägarna, som influensa, kan vara relevanta när det gäller faktorer som ligger bakom mönster för antibiotikabruk: dels ges antibiotika ofta för bakteriella komplikationer till virusinfektioner, dels förekommer det säkerligen fortfarande att antibiotika felaktigt ges för okomplicerade virusinfektioner.

[1] Eschima, N. m.fl., Age-specific sex-related differences in infections: a statistical analysis of national surveillance data in Japan, PLoS One 2012, http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22848753

[2] Robinson, D.P. m.fl., Elevated 17β-estradiol protects females from influenza A virus pathogenesis by suppressing inflammatory responses, PLoS Pathogens 2011, http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21829352

måndag 1 oktober 2012

Mat eller mögel

I förrförra inlägget skrev jag om svårigheten att fastställa de faktiska hälsoeffekterna av folks matvanor, angående mediadebatten om SLV:s undersökning Riksmaten. I slutet hade jag exemplet att unga kvinnor tenderar att ha ett kostmönster som bl.a. skulle kunna öka frekvensen av luftvägsinfektioner. Vi har, som jag påpekade, ingen statistik som direkt visar sjukligheten i luftvägsinfektioner. Dock är det rimligt att tänka sig att en ökning av dessa infektioner avspeglas i ökad antibiotikaförbrukning, och det finns statistik över folk som fått olika typer av läkemedel uthämtade åt sig på apotek, som för åren 2006 och framåt finns tillgänglig i Socialstyrelsens statistikdatabas. Utifrån denna typ av statistik uppmärksammade forskare hösten 2010 att det var fler kvinnor än män som fått antibiotika under 2008–09, även om skillnaden kom att överdrivas i media [1,2].

Nedanstående diagram visar kvoten av antalet personer med antibiotikauttag i relation till folkmängden mellan kvinnor och män i olika åldersgrupper i Sverige 2011. För samtliga antibiotika för systemiskt bruk (ATC-kod J01) ser vi att den varierar en hel del med åldern. Flickor upp till 15 år har ungefär samma antibiotikauttag som jämnåriga pojkar. Därefter uppstår emellertid en kvinnlig överrisk, så att andelen kvinnor med antibiotikauttag är 90 procent högre än andelen män i åldersgruppen 25–29 år. Från 35-årsåldern minskar överrisken, och i de översta åldersgrupperna är kvoten åter nära 1. I stora drag ser dessa trender likadana ut övriga år från 2006.

En sak som bidrar till den kvinnliga överrisken i olika åldersgrupper är ökad risk för urinvägsinfektion bland kvinnor. Tittar vi t.ex. specifikt på nitrofuranderivat (ATC J01XE) och pivmecillinam (J01CA08), den typ av medel som Läkemedelsverket/Strama anger som förstahandsval för nedre urinvägsinfektioner i öppenvård [3], är det ca 100 gånger fler kvinnor än män i 20-årsåldern som använder dessa. Det är emellertid inte hela förklaringen. Diagrammet visar även den åldersspecifika könskvoten för fenoximetylpenicillin (PcV, ATC J01CE02), som är ett av de vanligaste preparaten i öppenvård, och används för luftvägsinfektioner m.m. men inte rekommenderas för urinvägsinfektioner. För detta ser vi ett likartat åldersmönster som för hela antibiotikagruppen, även om den kvinnliga överrisken från 15 till 74 års ålder är litet mindre uttalad (som mest 61 procent högre incidens bland kvinnor än män i åldersgruppen 25–29 år), och det finns en viss manlig överrisk bland de äldsta och de yngsta. Detta åldersmönster överensstämmer också ganska väl med det åldersmönster för sjukhusvård för övre luftvägsinfektioner som jag visade på här den 22 juli 2010.

Vad kan förklara trenderna för könskvoten när det gäller antibiotika för annat än urinvägsinfektion? Det kan ligga nära till hands att hänvisa till sådant som större benägenhet hos kvinnor att söka vård och större exponering för infektioner via småbarn, både i yrkeslivet och privatlivet, något som framhölls i samband med undersökningen 2010 [2]. Frågan är dock om dessa faktorer kan förklara könskvotens variation med åldern. Med tanke på åldersfördelningen bland mödrar i Sverige idag, vet jag inte varför kontakt med småbarn skulle bidra till en större översjuklighet bland kvinnor yngre än 30 år jämfört med kvinnor i 40-årsåldern. Man kunde tänka sig att folk är mer utsatta för luftvägsinfektioner under första barnets småbarnsår, p.g.a. mindre färsk immunitet mot cirkulerande luftvägspatogener, och att det skulle kunna bidra till toppen i kvinnlig översjuklighet i åldersgruppen 25–29 år, men det förklarar knappast ökningen i åldersgruppen 15–19 år, då vi har för få tonårsföräldrar. Eller är det passande av andras barn som ligger bakom?

Tobaksrökning kan bidra till ökad risk för luftvägsinfektioner, men åldersvariationer i könsskillnader när det gäller andelen dagligrökare kan knappast heller förklara denna trend. I SCB:s ULF-undersökning var denna skillnad, både i absoluta och relativa tal, störst i åldersgruppen 45–54 år för 2010–11, där 14 procent av männen och 22 procent av kvinnorna uppgav att de rökte dagligen [4]. Rökning var också vanligare bland kvinnor än bland män i åldersgruppen 16–24 år, men knappast i en sådan omfattning att det ger en trovärdig förklaring av skillnaden i antibiotikabehandling (15 jämfört med 10 procent). Ingen skillnad i andelen rökare fanns i åldersgrupperna 25–34 och 35–44 år, vilket kanske är relaterat till att kvinnor i dessa generationer ofta slutat röka när de skaffat barn (och, som antytts, blivit mer utsatta för luftvägsinfektioner av annan anledning än rökningen).

Det verkar alltså som om andra faktorer bidrar till en ökad antibiotikaanvändning bland kvinnor under 35 år. Kanske handlar det om t.ex. faktorer relaterade till könshormoner som kan modulera immunförsvaret men kanske inte påverkas av livsstilen i så stor utsträckning (se dock [5], som visar på lägre aktivitet av naturliga mördarceller, en viktig komponent i försvaret mot bl.a. luftvägsinfektioner, hos kvinnor i åldern 20–29 år jämfört med åldersmatchade man och lägst aktivitet bland p-pillerätande kvinnor). Men utifrån det som sagts ovan, i förening med trenderna i Riksmaten, går det också att tänka sig att även ett olämpligt kostmönster, med t.ex. för litet D-vitamin (även enligt de relativt försiktiga rekommendationer vi har idag), spelar in. Hur som helst – om det är möjligt att stärka motståndskraften mot luftvägsinfektioner hos unga, kan det få betydelse för hälsan i andra grupper, både genom att minska spridningen av influensa och genom att minska användningen av antibiotika och därmed framtida antibiotikaresistens. I stor utsträckning är det samma grupper som har mest att vinna på en gynnsam utveckling när det gäller båda dessa saker.

Diagrammet (klicka för förstoring) visar kvoten mellan andelen kvinnor och män i olika åldersgrupper som fått antibiotika av någon typ (J01) eller fenoximetylpenicillin (J01CE02) uthämtad i Sverige 2011. Rådata tillgängliga via Socialstyrelsens statistikdatabas.

[1] Kvinnor får mer antibiotika än män – men faktafel i media i hur stor skillnaden är, SMI 2010-10-26, http://www.smittskyddsinstitutet.se/nyhetsarkiv/2010/kvinnor-far-mer-antibiotika-an-man---men-faktafel-i-media-i-hur-stor-skillnaden-ar/

[2] Kvinnor får mer mediciner än män, TT 2010-10-18, http://www.svd.se/nyheter/inrikes/kvinnor-far-mer-mediciner-an-man_5525669.svd

[3] Behandlingsrekommendationer för vanliga infektioner i öppenvård, broschyr från Läkemedelsverket och Strama, http://www.smittskyddsinstitutet.se/publikationer/ovriga-publikationer/publikationer-2011/behandlingsrekommendationer-for-vanliga-infektioner-i-oppenvard/

[4] Röker dagligen, SCB:s ULF-undersökningar för 2010–11, http://www.scb.se/Pages/TableAndChart____316737.aspx

[5] Yovel, G., Shakhar, K. och Ben-Eliyahu, S., The effects of sex, menstrual cycle, and oral contraceptives on the number and activity of natural killer cells, Gynecol. Oncol. 2001, http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/11330959

söndag 23 september 2012

Dra ut linjen

Det finns välkända problem när det gäller fastställande av dödsorsaker bland äldre människor, som ofta lider av flera sjukdomar och åldersrelaterade funktionsförsämringar. Detta kan undergräva validiteten hos diagnosgrupper som ofta förekommer i debatten kring folkhälsa, som sjukdomar i cirkulationsorganen, om det är så att de det finns en stor skillnad vad gäller de bakomliggande mekanismerna för dödsfall som tillskrivs sjukdomar i denna grupp i olika åldersgrupper. Jag har skrivit en del om det här tidigare, t.ex. den 18 mars och 25 mars och den 27 juli i år.

Ett sätt att hantera detta problem när man rapporterar bördan av cirkulationssjukdom i befolkningen skulle kunna vara att inte basera redovisningen av antalet döda i de högsta åldersgrupperna på faktiskt rapporterade dödsfall utan på extrapolering utifrån trender för åldersspecifika dödstal i yngre åldersgrupper. Jag försökte mig på detta på data för Sverige 2011. Jag utgick från den gompertzianska modellen där dödstalen r tänks växa exponentiellt med åldern x enligt r(x)=r(0)×exp(αx), där parametern α anger ökningstakten. För enkelhetens skull gjorde jag en linjär regression av logaritmerna av dödstalen i cirkulationssjukdomar i åldersgrupperna mellan 50 och 79 år. När det gäller en sådan bred diagnoskategori med relativt många dödsfall även i de lägre åldersgrupperna i intervallet torde risken för samplingsfel p.g.a. få dödsfall i låga åldrar (som jag diskuterade här den 29 augusti 2010 angående Jucketts och Rosenbergs kritik mot Jack Riggs användning av denna metod) vara liten.

Den linjära modellen passar väl in på logaritmerna av dödstalen inom det aktuella åldersintervallet (r20,979 för kvinnor r20,997 för män). Om det är i grunden samma sjukdomstillstånd borde trenderna även förutsäga dödstalen i högre åldersgrupper (eller möjligen kunde de tendera att plana ut, om de följer t.ex. en Weibullfördelning, se mitt inlägg här den 12 augusti 2011, eller om det sker en utarmning av mottagliga personer i befolkningen, d.v.s. extrapoleringen skulle medföra en överskattning av dödstalen). Men om vi extrapolerar trenden till åldersgrupperna över 80 år blir de extrapolerade dödstalen klart lägre än de rapporterade inom dessa åldersgrupper, som diagrammet nedan visar. Vi ser också att extrapolering nedåt förutsäger de rapporterade dödstalen väl ned till ca 40 års ålder. Vid lägre åldrar uppstår avvikelser, som kan bero på samplingsfel till följd av få dödsfall, eller på atypiska orsaksmekanismer även bland, i detta sammanhang, mycket unga personer – ca 0,2 procent av dödsfallen bland kvinnor och 0,3 procent bland män inträffar före 40 års ålder.

Detta får påtagliga effekter på dödsorsaksmönstret för hela befolkningen, om vi baserar antalet dödsfall i åldersgrupperna över 80 år på de extrapolerade trenderna (men fortsätter använda de faktiskt rapporterade dödsfallen för yngre åldersgrupper). Speciellt gäller detta kvinnor, där en stor andel av dödsfallen inträffar i de översta åldersgrupperna, och de relativa skillnaderna mellan extrapolerade och rapporterade dödstal inom dessa åldersgrupper dessutom är något större än för män. Om vi utgår från det rapporterade antalet dödsfall i alla åldersgrupper dog 39,3 procent av alla avlidna kvinnor och 37,8 procent av alla avlidna män i Sverige 2011 av cirkulationssjukdomar. Med extrapolerade dödstal i åldersgrupperna över 80 år minskade andelarna till 23,3 procent bland kvinnor och 31,1 procent bland män (och hos både kvinnor och män hamnade andelen bland personer över 85 år mycket nära andelen för hela befolkningen). Andelen kvinnor som dör av cirkulationssjukdom i Sverige baserat på den här modellen är alltså ungefär lika stor som andelen som dör av tumörsjukdomar, baserat på rapporterade dödsfall för de senare (23,4 procent). Borde denna andel justeras upp, om andelen för sjukdomar i cirkulationsorganen justeras ned? Det är inte självklart.

Vi kan jämföra dessa siffror med uppgifterna i Robert R. Kohns artikel från 1982, som jag skrev om här den 18 mars. Han kunde observera specifika sjukdomar i hjärtat eller kärlsystemet, tillräckligt allvarliga för att vara acceptabla som dödsorsaker hos en medelålders person, hos bara ca 20 procent av de avlidna amerikanerna över 85 år, vilket även här innebär en kraftig underrapportering relativt den officiella statistiken. Det verkar som om dessa uppvisade ett liknande riskfaktormönster som ses hos yngre personer med kärlsjukdom, då Kohn rapporterade att en stor andel hade en historia av högt blodtryck och/eller diabetes.

Men det Kohn fann var inte att andra allvarliga sjukdomar, som olika cancerformer, var kraftigt underrapporterade bland de äldre, utan att det bland en stor andel av dessa personer inte gick att hitta någon sjukdom eller skada som varit acceptabel som förklaring till ett dödsfall hos en medelålders person. Han menade att i dessa fall borde en åldersrelaterad minskning av förmågan att upprätthålla homeostas vid mindre påfrestningar betraktas som primär dödsorsak. En observation som kan tolkas som stöd för detta, är att om vi tittar på olika undergrupper bland cirkulationssjukdomarna ser vi att den statistiska modellen framför allt reducerar andelen dödsfall, jämfört med de rapporterade dödsfallen, i undergrupper där mycket av dödligheten tillskrivs funktionella tillstånd med ospecifika uppkomstmekanismer. Ett exempel är restgruppen för hjärtsjukdomar (ICD-10 I30–I51), där det mesta av dödligheten tillskrivs hjärtsvikt, hjärtrytmrubbningar och ännu mer ospecifika hjärtdiagnoser. Denna grupp minskar från 10,2 till 4,6 procent bland kvinnor och från 8,6 till 5,7 procent bland män, medan t.ex. akut hjärtinfarkt och andra akuta kranskärlssjukdomar (ICD-10 I20–I24) inte reduceras så mycket (från 7,3 till 6,5 procent bland kvinnor och från 9,1 till 8,5 procent bland män).

Diagrammet (klicka för förstoring) visar ln-transformerade dödstal i cirkulationssjukdomar (ICD-10 I00–I99) bland kvinnor och män i olika åldersgrupper i Sverige 2011, dels baserat på rapporterat antal dödsfall, dels på trend i åldersgrupperna mellan 50 och 79 år, enligt beskrivning i huvudtexten. Rådata tillgängliga via Socialstyrelsen.

söndag 16 september 2012

Men hur mår folk då?

Nu i dagarna har SLV presenterat en rapport med resultat från den enkätbaserade undersökningen Riksmaten, som handlar om svenskarnas matvanor de senaste åren [1]. Undersökningar av denna typ fungerar som ett komplement till födotillgångsdata som presenteras av organisationer som FAO och SJV, som ofta citeras t.ex. när det gäller internationella eller tidsmässiga jämförelser av befolkningars matvanor. En viktig fördel med enkätbaserade undersökningar är att vi i dessa, till skillnad från när det gäller födotillgångsdata, skilja på matvanor mellan olika grupper i samhället, t.ex. kvinnor och män i olika åldersgrupper. En annan skillnad är att de absoluta mängderna av olika födoämnen blir betydligt lägre i Riksmaten än i SJV- eller FAO-statistik. Uppskattningar av vad folk äter som baseras på den senare typen av data överskattar den faktiska konsumtionen, då dessa data inte tar hänsyn till mat som slängs i hemmen. Enkätundersökningar leder å andra sidan till en underrapportering, som visar sig t.ex. i orimligt låg rapporterad energitillförsel. Men den relativa fördelningen av makronutrienter, t.ex. andelen fett i maten, hos den svenska befolkningen som helhet stämmer tämligen väl mellan de olika källorna.

Generaldirektören för SLV publicerade i torsdags, med anledning av rapporten, en DN Debatt-artikel, vars budskap skulle kunna sammanfattas som att den svenska folkhälsan hotas av att de flesta svenskar inte äter som bönder på Kreta på 1950-talet [2]. Det kan tyckas anmärkningsvärt att det i artikeln inte sägs mycket om faktiska hälsoutfall bland svenskarna, förutom att andelen överviktiga är hög (över 50 procent bland vuxna män) och tenderar att öka – däremot påpekas att det finns stor samstämmighet bland experterna om att man skulle kunna minska risken för ”hjärt-kärlsjukdom” och ”cancer” genom matvanor i överensstämmelse med näringsrekommendationerna, som inspirerats av observerade matvanor hos den nämnda gruppen.

Den historiska bakgrunden till denna teoribildning är att man efter andra världskriget tyckte sig observera en dramatisk ökning av dödliga hjärtattacker bland i synnerhet medelålders män i västvärlden. Internationella jämförelser visade då på stora skillnader i rapporterade åldersjusterade dödstal mellan olika befolkningar. USA och Finland hörde till de befolkningar som hade högst dödstal, många områden kring Medelhavet hade låga dödstal, och Japan hade också låga dödstal i kranskärlssjukdom, men höga dödstal i slaganfall. Detta sattes i samband med skillnader i matvanor, och det kom vissa experimentella studier som kunde anses backa upp det. Det kostmönster som kunde observeras i vissa befolkningar i Medelhavsregionen har därmed fått stor betydelse för den allmänt vedertagna synen på vad som utgör ett hälsosamt kosthåll.

Det kan vara av intresse att sätta faktiskt dödlighetsmönster i 1950-talets och nutidens Sverige i relation till några av de föredömliga och fördärvliga befolkningarna i dåtidens värld, och även jämföra med dessa befolkningar idag. Diagrammen nedan visar dödstal i sjukdomar i cirkulationsorgan (inklusive slaganfall) i Sverige 1957, jämfört med lågdödlighetslandet Grekland och högdödlighetslandet USA detta år, och Sverige 2011 samt Grekland och USA för senast tillgängliga år i de WHO-filer som publicerades på webben i november 2011 (normalt förändrades dödstalen inte mycket på några få år). År 1957 hade Grekland lägst dödstal från medelåldern, medan USA låg högst och Sverige låg mitt emellan (USA och Sverige konvergerar dock i de högsta åldersgrupperna). I dagens värld ligger Sverige lägre än Grekland såväl i nutiden som 1957. Dödstalen i USA har också minskat och överlappar ganska väl dagens Grekland bland män. Dödstalen i Grekland har inte förändrats mycket bland män, men minskat bland kvinnor, utom i åldersgrupperna över 80 år (där en mycket hög andel av dödsfallen 1957 tillskrevs ospecifika orsaker).

Säkert är det många faktorer, utöver kostmönstret, som varit avgörande för skillnader i rapporterade dödstal mellan Grekland, Sverige och USA under olika tidsperioder, som tillgång till sjukvård, rökvanor, kroniska infektioner, effekter av tidiga livsvillkor inom olika kohorter och artificiella trender när det gäller rapportering av dödsorsaker. Det är mycket möjligt att dödstalen i Sverige skulle förskjutas längre ned om det typiska kostmönstret bland dagens svenskar kunde fås att närma sig det bland 1950-talets greker. Men utifrån dessa svårigheter i jämförelsen är det inte svårt att begripa DN-artikelns frånvaro av internationella och tidsmässiga jämförelser när det gäller faktisk sjuklighet eller dödlighet.

DN-artikeln tar också upp problem som knappast har så mycket direkta effekter på dödstal eller frekvens av livshotande sjukdomstillstånd, som täcks av den officiella statistiken. En sådan sak är att speciellt unga kvinnor får i sig för litet ”vitamin D, folat och järn”. De faller knappast ned döda till följd av det. Men leder t.ex. bristen på D-vitamin till att de i större utsträckning än de skulle behöva drabbas av influensa (och dessutom riskerar att bidra till spridningen inom grupper som löper större risk för allvarliga komplikationer, som jag skrev om här den 26 februari 2011)? Officiell statistik ger inte ens något svar på hur frekvent denna typ av sjuklighet är i olika köns- och åldersgrupper.

Diagrammen (klicka för förstoring) visar ln-transformerade dödstal i sjukdomar i cirkulationsorgan (ICD-6/7: 330–334, 400–468; ICD-10: I00-I99) bland kvinnor och män i olika åldersgrupper i Sverige, Grekland och USA 1957 och motsvarande länder omkring 2010. Rådata tillgängliga via Socialstyrelsen (Sverige 2011) och WHO.

[1] Riksmaten 2010–11, SLV 2012, http://www.slv.se/sv/grupp1/Mat-och-naring/Matvanor---undersokningar/

[2] Andersson, I., Dåliga matvanor hotar den svenska folkhälsan, DN 2012-09-13, http://www.dn.se/debatt/daliga-matvanor-hotar-den-svenska-folkhalsan