Effektfull analys

I förra inlägget skrev jag om en speciell teknik för att identifiera inflytande av ålder, tidsperiod och födelsekohort på t.ex. sjuklighet eller dödlighet i olika sjukdomar, som forskarna Schmid och Held redogör för i (Schmid och Held 2007). Jag beskrev mina problem att köra deras Linuxmjukvara BAMP, som kom sig av att den enbart fanns tillgänglig i binärform och inte uppdaterats sedan 2005, så att den inte var anpassad för moderna operativsystem. Till slut fick jag dock igång den under systemet FreeBSD (tydligen är det inte tomt skryt, det som sägs i onlinemanualen till detta system, att det rapporterats att ”in some situations, Linux® binaries perform better on FreeBSD than they do on Linux®” (FreeBSD Documentation Project 2013, 11.1)).

Sedan jag fick programmet att fungera har jag utfört analyser av dödstalen i några viktiga dödsorsaksgrupper i Sverige under perioden 1951–2012, utifrån data över antal dödsfall tillgängliga via (Socialstyrelsen) och (WHO) och data över befolkningsstorleken tillgängliga via (SCB) och (WHO). Jag tittade närmare bestämt på dödstalen i 5-åriga åldersintervall från 20–24 till 80–84 år (personer över 85 år uteslöt jag från analysen p.g.a. notoriska problem med multipla dödsorsaker) i: bröstcancer bland kvinnor (ICD-7: 170, ICD-8/9: 174, ICD-10: C50), tumörer generellt (ICD-7/8/9: 140–239, ICD-10: C00–D48), kranskärlssjukdom/ischemisk hjärtsjukdom (refereras i fortsättningen till som IHD, ICD-7: 420–422, ICD-8/9: 410–414, ICD-10: I20–I25) och slaganfall (ICD-7: 330–334, ICD-8/9: 430–438, ICD-10: I60–I69). Med 13 5-åriga åldersintervall (å) och 62 perioder (p) går det att definiera 122 (delvis överlappande) födelsekohorter (k), som vi kan referera till enligt k = p − min(å) − 2, vilket innebär att de sträcker sig från 1869 till 1990. Jag utgick från inställningarna i den .ini-fil som medföljer BAMP (förutom att jag förstås justerade antalet åldersgrupper och perioder och ändrade referenserna till deras exempeldata).

Som beskrivs i (Schmid och Held 2007) utgår analysen från att effekterna över åldersgrupper, tidsperioder respektive kohorter summerar till 0. De största variationerna sågs, för samtliga de analyserade dödsorsakerna, inom ålderskomponenten, vilket inte är förvånande eftersom de alla är starkt relaterade till hög ålder. Nedanstående diagram visar variationer mellan tidsperioder och födelsekohorter för de olika grupperna.

Diagrammen (klicka för förstoring) visar medianen av BAMP-uppskattade effekter av period (nedre x-axeln) och kohort (övre x-axeln) på dödligheten i olika dödsorsaker i Sverige under efterkrigstiden (se huvudtext för källhänvisning till rådata och närmare förklaring). Observera att det är olika skalor på y-axlarna i de olika diagrammen.

För de flesta av dödsorsakerna verkar det ha skett kohortvisa ökningar i de äldsta kohorterna, fram till ca 1880. Detta kan spegla konstlade trender, då data för dessa kohorter endast finns tillgängliga för åldersgrupper över 70 år, och de på 1950-talet fortfarande var relativt vanligt att dödsfall i dessa åldrar tillskrevs ospecifika orsaker, som ålderdom. Trender i de yngsta kohorterna bör också tolkas med viss försiktighet, eftersom det finns tillgång till få åldersgrupper med lågt antal dödsfall, där risken för slumpfel kan vara betydande, och dödligheten kan domineras av former som inte har så stor betydelse för dödsorsaksgrupperna i stort, som diskuterades i förra inlägget. Annars stämmer trenderna generellt väl överens med det intryck jag fått när jag ritat upp kohortspecifik dödlighet för samma eller likartade dödsorsaksgrupper i Sverige tidigare (som jag skrivit om här, t.ex. 26 mars 2011 och 25 maj och 2 juni 2012).

När det gäller bröstcancer av kvinnor har det för det första skett en periodvis nedgång av dödligheten från mitten av 1970-talet, vilket skulle kunna vara relaterat till förbättrad behandling eller effektivare diagnostik. Det är dock svårt att se någon tendens till snabbare minskning efter införandet av mammografiscreening, vilket skedde på 1980-talet. Dessutom har det skett en kohortvis nedgång i kohorter födda efter ca 1910, speciellt för kohorter födda ca 1945–70. För tumörsjukdomar i allmänhet har periodeffekterna varit jämförelsevis små, även om det skett en minskning bland män under 2000-talet. Ur ett kohortperspektiv skedde en uppgång i kohorter födda fram till ca 1900, speciellt bland män, och en nedgång i kohorter födda efter ca 1930. Detta stämmer ganska väl överens med Korts resultat för USA, som jag diskuterade i förra inlägget. Det är möjligt att livstidsexponering för tobaksrök och farliga ämnen i yrkeslivet samt vissa kroniska infektioner, t.ex. med ”magsårsbakterien” H. pylori, är viktiga bakomliggande förklaringar till detta mönster. Dessa faktorer påverkar flera av de cancerformer som förblivit mycket svårbehandlade (t.ex. cancer i lungor, lever, magsäck och bukspottskörtel). Som jag visade på här den 6 november 2011 har också incidensen i många av dessa cancertyper minskat i Sverige, även om den totala cancerincidensen ökat genom en rapporterad ökning av generellt mer godartade former.

För IHD skedde det en ökning från 1950-talet till 70-talet bland män, varefter det skett en snabb minskning bland båda könen. Det kan bero på sådant som förbättrad sjukvård, minskad rökning (som får effekter snabbare när det gäller IHD än t.ex. lungcancer) och i viss mån förändrade matvanor. Bland män gick det inte att hitta några större kohorteffekter, bortsett från en viss minskning ca 1925–45. Möjligen hade detta framträtt tydligare om jag specifikt tittat på vissa undergrupper av IHD, som jag diskuterade här den 14 december 2011. Bland kvinnor finns det en mer påtaglig kohorteffekt, med en minskning ca 1880–1940. Vi får åter hålla i minnet att de aktuella diagnoskategorierna kan ha använts på ett oprecist sätt och bland kvinnor kanske i större utsträckning innefattat tillstånd relaterade till ogynnsamma tidiga livsvillkor, som jag diskuterade här den 11 juli 2012. När det gäller slaganfall har det dels skett en periodvis minskning under hela den studerade perioden, dels en minskning inom kohorter födda efter ca 1890 bland kvinnor och efter ca 1930 bland män.

Referenser

FreeBSD Documentation Project, The. 2013. FreeBSD Handbook. http://www.freebsd.org/doc/en_US.ISO8859-1/books/handbook/.

SCB. ”SCB Befolkningsstatistik, Tabeller och diagram”. http://www.scb.se/Pages/ProductTables____25795.aspx.

Schmid, Volker J., och Leonard Held. 2007. ”Bayesian Age-Period-Cohort Modeling and Prediction – BAMP”. Journal of Statistical Software 21. http://www.jstatsoft.org/v21/i08.

Socialstyrelsen. ”Statistikdatabas för dödsorsaker”. http://www.socialstyrelsen.se/statistik/statistikdatabas/dodsorsaker.

WHO. ”WHO Mortality Database”. http://www.who.int/healthinfo/mortality_data/en/index.html.

Nedlagda bibliotek

En vanlig typ av argument för att moderna västerländska samhällen inte har uppnått några större framgångar i det som alltid är särskilt på tapeten så här under oktober, ”kampen[kriget] mot cancer”, är att minskningar i åldersjusterade dödstal i cancer i rika länder under de senaste decennierna varit högst blygsamma jämfört med vad som setts för t.ex. kranskärlssjukdom. Det är emellertid så att dessa jämförelser (med sådana standardbefolkningar som normalt används) främst speglar trenderna i åldersgrupperna över 65 år, där de flesta dödsfallen i cancer inträffar. I en artikel publicerad 2009 påvisades att dödstalen i cancer minskat i yngre åldersgrupper i USA, och det argumenterades för att det kunde hänföras till successivt minskande åldersspecifika dödstal i cancer i kohorter födda efter 1925 (Kort och andra 2009).

Utifrån detta skulle man kunna förvänta sig större minskningar även bland äldre i framtiden, när kohorterna födda i mitten av 1900-talet och senare kommer upp i åldrarna. Kanske bör man dock akta sig för att vara överoptimistisk. När det gäller de yngsta kohorterna kan vi bara studera några få åldersintervall, och den kraftiga minskningen inom dessa kan till stor del bero på specifika behandlingsframångar när det gäller cancerformer vanliga bland unga, som akut lymfatisk leukemi och testikelcancer, och kanske inte kommer att relevanta för cancerdödligheten bland äldre. Vi skall heller inte glömma Strehlers och Mildvans (och senare Riggs) observationer av ett negativt samband mellan dödlighet i låg ålder och hur snabbt dödligheten ökar med åldern, både när det gäller total dödlighet och en rad specifika dödsorsaker, bl.a. när det gäller cancer (Riggs 1994).

Hur man skall utföra en statistisk analys för att hänföra trender när det gäller t.ex. dödlighet till ålder, tidsperiod eller födelsekohort, som gjorts i (Kort och andra 2009), är ett svårt och kontroversiellt problem: det linjära sambandet mellan dessa variabler gör att standardmodeller för regressionsanalys inte duger. Författarna till artikeln har använt sig av mjukvaran BAMP, som bygger på en typ av s.k. bayesiansk modellering och som beskrivs av forskarna Schmid och Held i (Schmid och Held 2007). Jag laddade nu i går hem BAMP för att själv kunna utföra samma typ av analys på andra data. Emellertid visade det sig inte helt okomplicerat att få igång programmet.

Programmet är alltså primärt gjort för Linux (det finns även en Windowsversion, men den kräver Cygwinbiblioteket, som är till för att relativt enkelt porta program för Linux och andra Unixliknande system till Windowsmiljö). Problemet var att det inte uppdaterats sedan 2005, och det visade sig att det krävde det ålderstigna libg2c-biblioteket, och jag kunde inte få till någon fungerade installation av detta under den Linuxdistribution jag använder (en nyuppdaterad Arch). Visserligen är BAMP gratis att ladda hem och använda, men det är inte öppen källkod, så jag kan inte heller modifiera och kompilera om det så att det inte kräver det aktuella (om det är rätta ordet) biblioteket. Jag hade dock experimenterat med en installation av systemet FreeBSD i en VirtualBox-gäst. FreeBSD kan köra program kompilerade för Linux, och jag lyckades installera biblioteket där. Därefter kunde jag köra igång BAMP i en FreeBSD-terminal. Jag har lyckats utföra analyser på data över kranskärlsdödligheten i Sverige och kanske skriver mer om det senare. Men mitt krånglande illustrerar ett viktigt problem i vårt datoriserade samhälle: datorprogram, som kan vara unika i sin funktionalitet, riskerar att i praktiken bli oanvändbara när de systemmiljöer de är gjorda för blir föråldrade.

Referenser

Kort, Eric J., och andra. 2009. ”The Decline in U.S. Cancer Mortality in People Born since 1925”. Cancer Research 69. http://cancerres.aacrjournals.org/content/69/16/6500.long.

Riggs, Jack E. 1994. ”The cohort mortality perspective: the emperor’s new clothes of epidemiology, an illustration using cancer mortality”. Regulatory Toxicol and Pharmacology 19. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/8041917.

Schmid, Volker J., och Leonard Held. 2007. ”Bayesian Age-Period-Cohort Modeling and Prediction – BAMP”. Journal of Statistical Software 21. http://www.jstatsoft.org/v21/i08.

Har du cancer? Gratulerar!

Danska medier har i veckan rapporterat om en studie som uppges visa på gynnsamma hälsoeffekter av att utsättas för solljus. Det rör sig om en registerstudie, publicerad i International Journal of Epidemiology, där forskarna har använt incidens i hudcancer som surrogat för solexponering (Brøndum-Jacobsen och andra 2013). De har gjort jämförelser av total dödlighet, insjuknande i hjärtinfarkt och höftfrakturer i den danska befolkningen över 40 år perioden 1980–2006 mellan personer med dels malignt melanom i huden, dels annan (”godartad”) hudcancer och personer utan dessa diagnoser. I en artikel i Politiken sägs, av en av forskarna bakom studien, att personer med godartad hudcancer i genomsnitt lever sex år längre än befolkningen i stort (Larsen 2013).

Om detta stämde, skulle det innebära att godartad hudcancer vore ett av de mest glädjande besked man kunde få, om man ville leva länge. Det skulle medföra en större ökning av livslängden än t.ex. fullständig eliminering av dödligheten i alla former av tumörer eller sjukdomar i cirkulationsorganen i Sverige (se mitt inlägg här den 4 april 2011). Till grund för den ökade livslängden ligger en hazardkvot på 0,52 (95-procentigt konfidensintervall 0,52–0,53) för total död bland personer med godartad hudcancer, som de fått fram genom att titta på hela den aktuella populationen och justera för bl.a. ålder, kön och utbildningsnivå. Även individer med malignt melanom hade reducerad hazardkvot för total död (0,89; KI 0,87–0,91). Dessutom påvisades reducerat insjuknande i hjärtinfarkt bland både personer med melanom och personer med godartad hudcancer och reduktion av höftfrakturer bland personer med melanom, men ökning av höftfrakturer bland personer med godartad hudcancer.

I en alternativ modell har författarna emellertid jämfört varje person med någon av de aktuella cancerdiagnoserna med fem kontrollpersoner, som matchats efter ålder, födelseår och kön. Här försvinner det starka negativa sambandet med total dödlighet bland personer med godartad cancer. Det finns fortfarande ett statistiskt signifikant samband, men det är svagt (oddskvot 0,97; KI 0,96–0,99, efter justering för flera riskfaktorer). Personer med malignt melanom hade (som man kunde vänta sig utifrån sjukdomens ofta allvarliga karaktär) förhöjd dödlighet (oddskvot 1,96; KI 1,89–2,04). Dock fanns fortfarande ett relativt starkt negativt samband mellan melanom och hjärtinfarkt (oddskvot 0,74; KI 0,68–0,81) och höftfraktur (oddskvot 0,71; KI 0,62–0,81). För godartad hudcancer fanns ett svagare negativt samband med hjärtinfarkt och inget samband med höftfraktur. Ett svagt negativt samband med dödlighet av det slag som påvisades för godartad hudcancer kanske kan förklaras av kvarstående snedvridande faktorer som påverkar sannolikheten för diagnos, t.ex. socioekonomisk status. En tidigare dansk studie från 2008 (som citeras i (Brøndum-Jacobsen och andra 2013)), där de justerat för ålder och kalenderår, kunde visa en likartad svag minskning av total dödlighet bland personer med basalcellscancer (som står för de flesta fallen av godartad hudcancer), men en ökad dödlighet bland personer med skivepitelcancer i huden (Jensen och andra 2008). Men vad låg bakom det starka sambandet i den första modellen (som alltså är det som citeras i abstract och presenterats som studiens huvudresultat)?

Ja, rapporterade åldersjusterade insjuknandetal i hudcancer har ökat kraftigt i Danmark sedan 1980 (Statens Serum Institut), precis som i t.ex. Sverige. Samtidigt har livslängden ökat med flera år, vilket hänger samman med bl.a. minskade dödstal i kranskärlssjukdom, precis som i andra rika länder (HMD; WHO). Att man diagnostiserats med hudcancer vid en viss ålder blir då en markör för att man tillhör en yngre födelsekohort, och det är inte konstigt att hudcancer (speciellt de godartade formerna, som inte i sig är dödliga) kopplas till lägre dödlighet. Möjligen kan problemet ha förvärrats genom att man inte tagit hänsyn till ”högercensurering” (att data om dödsfall efter 2006 inte inkluderades i studien). Men det är fortfarande slående att det finns måttligt starka negativa samband mellan framför allt melanom och hjärtinfarkt samt höftfraktur. Kanske är det dock andra faktorer än solexponering som spelar in; sådant som tillväxtfaktorer och celldöd kan ha effekter på cancerutveckling som är motsatta effekterna på hjärtinfarkt och kanske även osteoporos. Jag skrev litet om den typen av samband här den 2 april 2011. Forskarna kunde ha undersökt detta genom att titta på fler cancerformer, som inte antas ha något positivt samband med solexponering.

Referenser

Brøndum-Jacobsen, Peter, och andra. 2013. ”Skin cancer as a marker of sun exposure associates with myocardial infarction, hip fracture and death from any cause”. International Journal of Epidemiology (Advance Access). http://dx.doi.org/10.1093/ije/dyt168.

HMD. ”Human Mortality Database”. http://www.mortality.org.

Jensen, A.Ø., och andra. 2008. ”Mortality in Danish patients with nonmelanoma skin cancer, 1978–2001”. The British Journal of Dermatology 159. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmid/18616784/.

Larsen, Henrik. 2013. ”Soldyrkere lever meget længere”. Politiken (15 oktober). http://politiken.dk/tjek/sundhedogmotion/sygdom/ECE2104726/soldyrkere-lever-meget-laengere/.

Statens Serum Institut. ”Cancerregistret”. http://www.ssi.dk/Sundhedsdataogit/Registre/Cancerregisteret.aspx.

WHO. ”WHO Mortality Database”. http://www.who.int/healthinfo/mortality_data/en/index.html.

Om risken minimerades

I förra inlägget skrev jag här om hur vissa förändringar i matvanor, som minskat intag av mättat fett och ökat intag av fleromättat fett, är otillräckliga som förklaringar till de betydande sänkningar av serumkolesterol som skett i Sverige från 80-talet fram till början av 2000-talet och antagits kunna förklara en stor del av de minskade dödstalen i kranskärlssjukdom under denna period. Denna dödlighetsminskning står i sin för en stor del av de ökningar i den förväntade livslängden som ägt rum i Sverige de senaste decennierna. Det kan utifrån detta vara av intresse att fråga sig i vilken mån ytterligare minskningar av kolesterolnivåerna kunde förväntas leda till ytterligare ökad livslängd, givet att de korrelationer mellan kolesterolnivåer och dödstal i sjukdomar i cirkulationsorgan som observerats i epidemiologiska studier speglar orsakssamband.

Vi kan börja med att anta att en kolesterolnivå på 4 mmol/l innebär minimal risk, vilket ligger i linje med de nivåer som anges som ”theoretical minimum-risk exposure distribution” i Global Burden of Disease 2010 (Lim och andra 2012). Data från Imperial College indikerar att genomsnittliga kolesterolnivåer bland svenskar i åldersgrupperna över 45 år de senaste åren legat på ca 5,5 mmol/l (Imperial College). Utifrån detta kan vi söka uppskatta effekterna av en ytterligare minskning med 1,5 mmol/l (vilket vore mer än de faktiska minskningar som skett sedan 80-talet). Här kan vi använda oss av en sammanställning av epidemiologiska studier i den s.k. Prospective studies collaboration (PSC) som publicerades 2007 (Prospective Studies Collaboration 2007). I webbappendixet till denna rapport anges könsspecifika hazardkvoter för död i kranskärlssjukdom, slaganfall och andra typer av cirkulationssjukdomar i 10-åriga åldersintervall från 40–49 till 80–89 år för kolesterolminskningar med 1 mmol/l, utifrån PSC-studierna. I (Prospective Studies Collaboration 2007) rapporteras en viss ökning av dödstalen i andra dödsorsaker än sjukdomar i cirkulationsorganen med lägre kolesterolnivåer (utan att interaktioner med ålder och kön redovisas); vi kan dock bortse från detta här, eftersom det kanske inte reflekterar orsakssamband.

Med livslängdstabeller för 2012 från (SCB) och uppgifter om hur stor andel av dödligheten i Sverige i åldersintervall från 50–54 till 85–89 år som hänförs till de olika cirkulationskategorierna¹ detta år (tillgängliga via (Socialstyrelsen): jag har uteslutit åldrarna under 50 år, där få dödsfall inträffar), kan vi sedan uppskatta hur stor del andel av dödligheten som kan tillskrivas kolesterolvärden 1,5 mmol/l högre än ”optimalt”. Med dessa uppskattningar kan vi i sin tur beräkna hur mycket livslängden skulle öka om denna ”kolesterolrelaterade överdödlighet” eliminerades, med hjälp av den metodologi som beskrivs i (Anderson 1999). Resultatet är att en sådan eliminering skulle öka livslängden från 83,54 till 83,70 år bland kvinnor och från 79,87 till 80,42 år bland män.

Det kan se ut som en oväntat liten vinst, speciellt bland kvinnor. Varför blir den inte större än ett par månader? Ja, i PSC-studierna finns ett signifikant samband mellan kolesterolnivåer och kranskärlsdödlighet i alla åldersgrupper under 90 år, både bland män och kvinnor. Men den relativa styrkan hos sambandet försvagas med stigande ålder: bland kvinnor mellan 50–59 år sker en 45-procentig minskning av hazards för 1 mmol/l lägre kolesterol, men i åldersgruppen 70–79 år var minskningen 14 procent och i åldersgruppen 80–89 år 8 procent. År 2012 tillskrevs 13,4 procent av all dödlighet bland kvinnor i Sverige kranskärlssjukdom. Det motsvarar 6378 dödsfall, men 5895 av dessa inträffade efter 70 års ålder, varav 5090 efter 80 års ålder, och bara en mindre del av dessa skulle alltså förebyggas genom kolesterolsänkningar med 1,5 mmol/l. Att vinsterna skulle bli större för män beror till en del på att dödsorsaken har större relativ betydelse bland dessa och tillskrevs 17,4 procent av dödligheten. Framför allt inträffar fler dödsfall i kranskärlssjukdom bland män i medelåldern, där det både är så att sambanden är starkare och att det finns mer att vinna i livslängd på ett ”förhindrat” dödsfall. I PSC-studierna är det också så att de relativa sambanden vid en given ålder tenderar att vara något starkare bland män.

När det gäller dödlighet i gruppen slaganfall som helhet (som tillskrevs 8,9 procent av dödligheten bland kvinnor och 6,9 procent bland män) finns inga signifikanta samband med kolesterolnivåer, annat än bland män i åldersgruppen 50–59 år (10 procent minskade hazards från 1 mmol/l lägre kolesterol): detta samband har inte medtagits, men skulle inte påverka resultatet signifikant, då bara 0,2 procent av alla dödlighet bland män utgjordes av slaganfallsdödlighet i denna åldersgrupp. När det gäller andra typer av cirkulationssjukdom än kranskärlssjukdom och slaganfall finns ett samband i PSC-studierna bland män i åldersgrupperna mellan 50 och 80 år (en minskning med 1 mmol/l innebär att hazards reduceras med 12–16 procent) men inte bland kvinnor i någon åldersgrupp över 50 år. Denna restgrupp tillskrevs 16,2 procent av dödligheten bland kvinnor och 13,2 procent bland män.

En del av restgruppen kan utgöras av aterosklerotisk sjukdom i kranskärlen, som fått ospecifika diagnoser som underliggande dödsorsak, t.ex. hjärtsvikt eller hjärtstopp. I vissa sammanställningar, t.ex. Global Burden of Disease, har sådana ospecifika koder omfördelats, så att t.ex. de flesta dödsfall i hjärtsvikt överförts till kranskärlsgruppen, vilket ökat andelen dödsfall som tillskrivs kranskärlssjukdom (se mitt inlägg här den 19 december 2012. På grundval av detta har kranskärlssjukdom uppskattats som orsak till 22/25 procent av dödsfallen bland kvinnor/män i Sverige 2010 (IHME), vilket är en högre andel än i den officiella statistiken något år efter 90-talet. Om man skulle beräkna den andelen av dödligheten som kan tillskrivas förhöjt kolesterol med hjälp av dessa data, skulle det dock finnas risk för överskattning. Det finns t.ex., som jag skrev om här den 6 januari 2012, rapporter från Seven Countries-studien som t.o.m. visar på ett negativt samband mellan kolesterol och dödlighet i ”atypisk” kranskärlssjukdom (kranskärlssjukdom som inte yttrar sig som hjärtinfarkt eller plötslig död, utan i stället som t.ex. kronisk hjärtsvikt). I (Prospective Studies Collaboration 2007) uppges också att i många många av PSC-studierna har uppgift om dödsorsak hämtats från dödsorsaksintyg, där det inte skett någon speciell omfördelning av dåligt specificerade koder.

Detta exempel illustrerar faran med att behandla en viss riskfaktors inflytande på dödlighet i sjukdom i kranskärlssjukdom, speciellt kranskärlssjukdom bland relativt unga individer, och i synnerhet relativt unga män, som statistiskt mer eller mindre liktydigt med faktorns inflytande på hjärtsjukdom eller sjukdom i cirkulationsorgan bland kvinnor och män i befolkningen i stort. Jag har skrivit om detta här t.ex. den 27 juli 2012. Också i den historiska diskussionen i SBU:s nya rapport, som jag skrev om i förra inlägget, finns formuleringar som riskerar att inbjuda till ett sådant tänkande. Jag citerade formuleringen om ett man i t.ex. Seven Countries-studien visat samband mellan ”befolkningens intag av mättade fetter, kolesterolnivåerna och risken för hjärt-kärlsjukdom” (SBU 2013, 76–77). Det talas på samma sidor om att Ancel Keys observerat att ”hjärtsjukdomar” var mycket vanligare bland affärsmän i Minnesota än i länder kring Medelhavet och i nästa stycke om ”den långdragna hjärt-kärlepidemi som svept över de rika länderna från 1940-talet”. Men det som observerats var just en ökning av åldersspecifika dödstal i kranskärlssjukdom bland personer i medelåldern (där de flesta patienter var män), och det var också den gruppen som initialt kom att studeras i studier som Seven Countries.

Referenser

Anderson, Robert N. 1999. United States life tables eliminating certain causes of death. National Centre for Health Statistics. http://www.cdc.gov/nchs/data/lifetables/life89_1_4.pdf.

IHME. ”GBD Cause Patterns”. http://www.healthmetricsandevaluation.org/gbd/visualizations/gbd-cause-patterns.

Imperial College. ”Global Burden of Metabolic Risk Factors of Chronic Diseases”. http://www1.imperial.ac.uk/publichealth/departments/ebs/projects/eresh/majidezzati/healthmetrics/metabolicriskfactors/.

Lim, Stephen S., och andra. 2012. ”A comparative risk assessment of burden of disease and injury attributable to 67 risk factors and risk factor clusters in 21 regions, 1990--2010: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2010”. Lancet 380. http://www.thelancet.com/themed/global-burden-of-disease.

Prospective Studies Collaboration. 2007. ”Blood cholesterol and vascular mortality by age, sex, and blood pressure:: a meta-analysis of individual data from 61 prospective studies with 55 000 vascular deaths”. Lancet 370. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18061058.

SBU. 2013. Mat vid fetma. SBU. http://www.sbu.se/sv/Publicerat/Gul/Mat-vid-fetma-/.

SCB. ”SCB Befolkningsstatistik, Tabeller och diagram”. http://www.scb.se/Pages/ProductTables____25795.aspx.

Socialstyrelsen. ”Statistikdatabas för dödsorsaker”. http://www.socialstyrelsen.se/statistik/statistikdatabas/dodsorsaker.

---

1. Kranskärlssjukdom definieras som koderna I20–I25 i ICD-10, slaganfall som I60–I69 och andra cirkulationssjukdomar som alla andra koder under I00–I99.↩