Læknablaðið - 15.01.2004, Blaðsíða 71

UMRÆÐA & FRÉTTIR / FARALDSFRÆÐI 34
Faraldsfræði í dag
Íhlutunartímaraðagreining
Íhlutunartímaraðagreining (ítg) er mín þýðing
á enska heitinu Interrupted Time Series Analysis.
Þessi aðferðafræði hefur verið þekkt alllengi, en ekki
borið mikið á notkun hennar í heilbrigðisvísindum.
Margar aðrar fræðigreinar hafa hagnýtt sér þessa
matsaðferð, svo sem hagfræði, kennslufræði og fé-
lagsfræði. Nú færist í vöxt að nýta hana í faraldsfræði.
Faraldsfræðirannsóknir beinast oft að því að meta
áhrif orsakaþátta á útkomur. í rannsóknarsniði því
sem ég kynni hér til sögunnar er orsakaþátturinn at-
burður sem gerist á afmörkuðum, tiltölulega stuttum
tíma, en útkoman er sú breyting sem verður á tíma-
röð við þessa íhlutun.
Ástæður þess að áhugi hefur vaknað á ítg innan
faraldsfræði eru aðallega tvær. í fyrsta lagi er það
ekki nógu sterkt að rannsaka með einni mælingu
fyrir og svo einni eftir íhlutun vegna þess hve veikt
það er fyrir ýmsum bjögum og röskunum, jafnvel þó
viðmiðunarhópur sé notaður. Samkvæmt Cook og
Campbell opnar þetta einfalda rannsóknarsnið fyrir
svo marga bjaga og raskanir að þeir telja það nánast
ónýtt (1).
Venjulega er ítg notuð við aðstæður sem ekki eru
eiginlegar tilraunir, heldur er hér oftast verið að
mæla áhrif íhlutunar sem gerð er undir „eðlilegum"
kringumstæðum (svokallað quasi-experiment). Hér-
lendis voru til dæmis gerðar rannsóknir á áhrifum
lyfjalaga sem tóku gildi 15. mars 1996, annars vegar á
lyfjakostnað Tryggingastofnunar ríkisins (TR) og
hins vegar á notkun kódeinlyfja í lausasölu (2, 3). í
fyrri rannsókninni var beitt ítg og prófaðar tilgátur
um að lyfjalögin hefðu hæg lækkandi áhrif og að
eftirfylgjandi greiðsluþátttökubreytingar hefðu snöggt
lækkandi áhrif á lyfjakostnað TR. Þarna var prófað
fyrir breytingum í umhverfi lyfjamála á ákveðna
breytu, lyfjakostnað TR.
í öðru lagi er ítg upplagt rannsóknarsnið þar sem
til eru ógrynni gagna sem mæld eru endurtekið á
tímaás (til dæmis mánaðarlega eða ársfjórðungs-
lega). Flestir þekkja gögn sem safnast upp um pen-
ingamál, en einnig safna ýmsar stofnanir gögnum um
hendingar, svo sem slys, lyfjanotkun, fæðingar og
fleira sem viðkemur heilbrigðisfræðum. í dæminu
sem ég nefndi um lyfjalögin lágu fyrir gögn um lyfja-
kostnað á mánaðargrundvelli frá TR.
Þó ítg sé nokkuð sterkt rannsóknarsnið þykir það
styrkja nokkuð að hafa viðmiðunartímaröð sem ekki
verður fyrir sömu íhlutun, en er á einhvern hátt skylt
því sem verið er að rannsaka. í dæminu um lyfjalögin
var notast við fjölda heimsókna til heimilislækna á
sama tímabili sem viðmið. Var það gert þar sem lyfja-
notkun er nokkuð stýrt af læknisheimsóknum og
þannig skyld breyta að nokkru leyti, en hægt var að
segja með fullri vissu að ekkert hefði gerst þann 15.
mars 1996 sem snert gæti heimilislækna sérstaklega.
Tölfræðileg vinnsla íhlutunartímaraðar er nokkuð
flókinn ferill og fer ég ekki náið út í það hér. Bendi ég
á fyrrnefnda bók eftir Cook og Campbell (1) ásamt
upprunalegu heimildunum um aðferðina (4) og hefti
eftir Cleary (5). í flestum tilfellum er notast við svo-
kallað ARIMA eða ARMA-greiningu til þess að úti-
loka áhrif eiginfylgni (autocorrelation). Þar sem
gögnin eru í tímaröð kemur eðlilega fram fylgni milli
punkta í tímaröðinni sem liggja næstir hvor öðrum.
Ef lyfjakostnaður TR hefur til dæmis náð 300 millj-
ónum króna á mánuði, er mjög líklegt að kostnaður-
inn sé nálægt þeirri tölu í næsta mánuði á eftir (aðeins
hærri eða aðeins lægri). Einnig geta punktar í tíma-
röð haft eiginfylgni eftir árstíma. Til dæmis er ætíð
toppur í notkun kódeinverkjalyfja í lausasölu í des-
ember ár hvert (3).
Ferill ARIMA-greiningar er þríþættur, en þessir
þrír þættir eru ítraðir þangað til fengist hefur nógu
gott líkan. Eftir að búið er að skilgreina ARIMA-lík-
an er síðan prófað hvort íhlutunin hefur haft tölfræði-
lega marktæk áhrif á tímaröðina. Hægt er að gera ráð
fyrir að breytingin gerist snöggt eða hægt. Einnig er
hægt að prófa hvort íhlutunin hefur langtíma eða að-
eins skammvinn áhrif á tímaröðina.
Heimildir
1. Cook TD, Campbell DT. Quasi-experimentaion - design and
analysis issues for field settings. Boston: Houghton Mifflin,
1979.
2. Almarsdóttir AB. Morgall JM. Grímsson A. Cost containment
of pharmaceutical use in Iceland: the impact of liberalisation
and user charges. J Health Serv Research Policy 2000; 5:109-
13.
3. Almarsdóttir AB, Grímsson A. Over-the-counter codeine use
in Iceland: the impact of increased access. Scand J Public
Health 2000; 28: 270-4.
4. Box GEP. Tiao GC. Intervention analysis with applications to
economic and environmental problems. J Am Statist Associa-
tion 1975:70: 70-92.
5. McDowall D. McCleary R, Meidinger EE, Hay RA. Interrup-
ted time series analysis (Quantitative applications in the social
sciences 21). Newbury Park: Sage Publications, 1980.
Anna Birna
Almarsdóttir
annaba@hi.is
Höfundur er lyfjafræðingur,
dósent í stefnumörkun og
stjórnun lyfjamála við Lyfja-
fræðideild HÍ og fram-
kvæmdastjóri ráðgjafafyrir-
tækisins AL-BAS ehf.
Læknablaðið 2004/90 71