Rykande het

Det har blivit mer eller mindre en standardjämförelse bland de som vill framhäva något visst folkhälsohot \(x\): ”\(x\) är lika farligt som/farligare än/ett större hälsohot än rökning”, vilket bygger på att vi vet att rökning är något mycket farligt. Ibland finns det en speciell tvetydighet i sådana yttranden som består i att det inte är helt klart om man syftar på att jämföra med rökning på individ- eller befolkningsnivå. Hur stor ohälsobörda en riskfaktor medför i en befolkning beror uppenbarligen både på hur skadlig den är för de exponerade individerna och på hur många som exponeras. Heroin är t.ex. extremt riskabelt för de som använder det men orsakar klart mindre ohälsobörda än tobaksrökning eller alkohol, därför att användarna är förhållandevis få. När också rökning blir allt mindre vanligt i den rika världen kan andra riskfaktorer, som inte är så riskabla för individen, orsaka större skada på befolkningsnivå.

Jag kan undra när det skall dyka upp någon expert i media och hävda att för få feberanfall är ett större hälsohot än rökning, med hänsyn till att det medför ökad frekvens av cancer, som jag varit inne på i några inlägg tidigare. Om de odds- och riskkvoter som observerats för cancer generellt och olika specifika cancerformer i de studier som refereras i översikten (Cann, Netten, och Netten 2006) reflekterar kausalsamband ter det sig inte alls som ett orimligt påstående, åtminstone när det gäller vissa köns- och ålderskategorier i dagens Sverige. En av studierna (Kölmel m.fl. 1999) behandlar specifikt malignt melanom och tittar bl.a. på samband med vad som betecknas som ”less severe infections”, till vilka de räknat influensa, infektiös enterit, bronkit, lunginflammation och herpes simplex, under en femårsperiod innan de intervjuats eller deras primära tumör tagits bort. Dessa infektioner räknas bara in om de åtminstone medfört förhöjd temperatur, och då finns signifikanta samband med melanom för de som haft 3 infektioner (justerad oddskvot 0,58; 95-procentigt konfidensintervall 0,38–0,89) och minst 4 infektioner (0,53; 0,35–0,79). När de tittar på den subgrupp där infektionerna medfört feber >38,5 °C finns en oddsreduktion vid 2 episoder (0,56; 0,40–0,78) och minst 3 episoder (0,41; 0,24–0,70; \(p\) för trend 0,0001). Men hur stor betydelse kan detta ha på befolkningsnivå?

Ja, de flesta studiedeltagarna befann sig i vad som får betecknas som en högriskgrupp: det var 14 procent av fallen och 21 procent av kontrollerna som hade 2 episoder med >38,5 °C feber till följd av relativt lindriga infektioner och bara 4 procent av fallen och 8 procent av kontrollerna som hade minst 3 episoder. Vi kan utgå från att ”rare disease assumption” är uppfylld tillräckligt väl för att oddskvoter skall fungera som en hygglig approximation av riskkvoter. Om risknivåerna i hela populationen försköts till samma nivå som gruppen med minst 3 episoder skulle det då förhindra i storleksordningen hälften av alla melanomfall. Experten som ville göra gällande att för få feberanfall för delar av befolkningen var ett värre hälsohot en rökning skulle då kunna tänkas peka på ett diagram som nedanstående:

Andel dödsfall rökning och tumörer Sverige 2010
Diagrammet visar andel dödsfall som tillskrivs rökning (enligt Global burden of disease, data tillgängliga via (IHME 2014)) och halva andelen dödsfall i tumörer (ICD-10 C00–D48, data tillgängliga via (Socialstyrelsen 2014)) bland kvinnor och män i åldersgrupperna från 25–29 till 65–69 år i Sverige 2010.

\(T/2\) är alltså halva andelen dödsfall med tumörsjukdomar som underliggande orsak i Sverige 2010. Det motsvarar approximativt andelen av all dödlighet som skulle förhindras om befolkningen i de aktuella köns- och åldersfraktionerna hade utsatts för minst 3 episoder/5 år med >38,5 °C till följd av influensa och liknande infektioner, under förutsättning att följande antaganden är uppfyllda:

  1. Oddskvoterna i (Kölmel m.fl. 1999) reflekterar verkliga kausalsamband.
  2. Samma kausala samband gäller tumörsjukdomar generellt.
  3. Effekterna i ovanstående punkt gäller mortalitet i tumörer i samma grad som incidens.
  4. De relativa effekternas storlek är densamma i de olika svenska köns- och åldersgrupperna som i populationen i (Kölmel m.fl. 1999).
  5. Fördelningen av exponering för febrila infektioner är densamma i de olika svenska köns- och åldersgrupperna som i populationen i (Kölmel m.fl. 1999).
  6. Ökad exponering för febrila infektioner skulle inte påverka mortaliteten i andra orsaker än tumörer.

Det är väl framför allt den första punkten som är den stora akilleshälen: fall–kontrollstudier är notoriskt utsatta för olika former av snedvridning. När det gäller den andra punkten visar flera av de andra studierna som refereras i (Cann, Netten, och Netten 2006) likartade starka samband med andra cancerformer eller cancer generellt: den enda prospektiva studien (där det dock fanns andra metodologiska problem, som brist på åldersstandardisering) visade t.ex. på en riskkvot på 0,25 (95-procentigt konfidensintervall 0,13–0,30) för ”multiple cancers” hos de med 5–30 episoder av >39 °C feber. Jag känner inte till någon anledning till att effekterna på mortalitet i tumörer skulle skilja sig från effekterna på incidens.

Siffrorna i (Kölmel m.fl. 1999) redovisas inte uppdelade på ålder och kön. När det gäller effekternas storlek kan det hända att de är större i yngre åldrar och mindre i högre åldrar, enligt det s.k. Strehler–Mildvansambandet. Ett vanligt problem är annars att man gör storstilade beräkningar när det gäller möjligheten att förebygga sjukdomar som i stor utsträckning drabbar höga åldersgrupper (t.ex. kranskärlssjukdom) baserat på studier av medelålders patienter (Werkö 2003). Det finns heller inga studier, vad jag vet, som direkt mäter exponeringen av febrila infektioner i den svenska befolkningen. Det kan tänkas att t.ex. kvinnor i de yngre åldersgrupperna har ökad exponering för febrila infektioner och att det därför inte finns så mycket utrymme för prevention genom ytterligare ökning i den gruppen (se t.ex. mitt inlägg den 1 maj). När det gäller den sista punkten skulle infektioner av den aktuella typen i regel tolereras väl framför allt bland i övrigt friska yngre kvinnor. Däremot skulle det kunna leda till ökad icke-cancermortalitet i skörare grupper, t.ex. personer över 70 år (som inte inkluderats i diagrammet): där är också andelen dödsfall som orsakas av cancer lägre. Men om de sex antagandena är uppfyllda (och beräkningarna av effekterna av rökning i GBD är korrekta) är alltså för få attacker av >38,5 °C feber en mer än dubbelt så stor orsak till dödlighet som rökning bland svenska kvinnor yngre än 50 år.

Referenser

Cann, Stephen A. Hoption, J.P. van Netten, och C. van Netten. 2006. ”Acute infections as a means of cancer prevention: Opposing effects to chronic infections?” Cancer Detection and Prevention 30. doi:10.1016/j.cdp.2005.11.001.

IHME. 2014. ”Global Burden of Disease Study 2010 (GBD 2010) Data Downloads”. http://ghdx.healthdata.org/global-burden-disease-study-2010-gbd-2010-data-downloads.

Kölmel, K.F., A. Pfahlberg, G. Mastrangelo, M. Niin, I.N. Botev, C. Seebacher, D. Schneider, m.fl. 1999. ”Infections and melanoma risk: results of a multicentre EORTC case-control study”. Melanoma Research 9. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10596918.

Socialstyrelsen. 2014. ”Statistikdatabas för dödsorsaker”. http://www.socialstyrelsen.se/statistik/statistikdatabas/dodsorsaker.

Werkö, Lars. 2003. ”Superpillret – lösningen för all kärlsjukdom? Knappast! Dessutom underminerar det sjukvården och vetenskapen”. Läkartidningen 100. http://www.lakartidningen.se/OldPdfFiles/2003/27227.pdf.

2 svar på ”Rykande het

  1. Pingback: Komprimerat elände | Medan dammlagret förtjockas

  2. Pingback: Förklara er bättre | Medan dammlagret förtjockas

Lämna ett svar

Din e-postadress kommer inte publiceras. Obligatoriska fält är märkta *