kohortstudie - epidemiologi

Et klassisk eksempel er studien der de britiske professorene Richard Doll og Austin Bradford Hill fulgte en stor gruppe leger over cirka ti år og sammenlignet dødeligheten, spesielt av lungekreft og kronisk lungesykdom, hos de som røykte og de som ikke røykte. Studien viste at det var et nært forhold mellom dødeligheten og legenes røykevaner. Senere viste det seg at røykevanene også sto i et nært forhold til hjerte- og karsykdommer. Tidligere case-control-studier hadde antydet en sammenheng mellom sigarettrøyking og lungekreft, men det var kohortdesignet som avklarte at røyking er årsak til høyere dødelighet av lungekreft, kronisk lungelidelse og hjerte- og karsykdom.

I den prototypiske kohorten rekrutterer man deltagere fra den generelle befolkningen som ikke er syke og følger dem til de enten har utviklet sykdom, er døde av andre årsaker, eller forblir friske til studien er kommet til sin ende.

I en ideell kohort ønsker man å samle opplysninger fra alle deltagere i form av spørreskjemaer og/eller intervjuer, kliniske undersøkelser og biologisk materiale når studien starter, gjentatte ganger underveis og ved studiens slutt. Man samler opplysninger om hvilke mulige risikofaktorer deltagerne er utsatt for før sykdommen utvikler seg for å kunne sammenligne hyppigheten av sykdom blant de som har vært utsatt for en eksponering og de som ikke har vært det. Fordi man ønsker å finne ut om eksponering er årsak til sykdom eller ikke, er det en fordel om det er stor variasjon i eksponeringene. Biologisk materiale samles for å kartlegge for eksempel infeksjoner, miljøpåvirkninger og genetiske faktorer.

Ved å undersøke alle deltagere gjentatte ganger kan man få kunnskap om normalvariasjon, subkliniske tilstander og utvikling av sykdommen. Ved å følge hele kohorten kan man studere flere eksponeringers virkning på en sykdom og en eksponerings virkning på flere sykdommer, inkludert total dødelighet. Kohortdesignet reduserer usikkerheten om hvorvidt den mulige årsaken kommer før virkningen i tid, det reduserer såkalt «recall bias» som er et betydelig problem i case-kontroll-studier. «Recall bias» oppstår blant annet ved at de som har utviklet sykdom er mer oppmerksom på mulige årsaker enn de som ikke har utviklet en sykdom, og derfor kan komme til å rapportere at de har vært utsatt for en bestemt eksponering oftere selv om dette ikke er tilfelle.

Selv om DNA ikke endrer seg, vil det være en fordel å samle dette ved kohortstudiens begynnelse for å få informasjon om alle uavhengig av sykdommens alvorlighetsgrad og dødelighet. Man kan studere utfall som er kontinuerlig fordelte trekk, og kohortdesignet gjør det mulig å studere tilstander som vanligvis ikke kan studeres i retrospektive studier, det vil si de som har høy dødelighet eller kan gjøre pasienten så syk at det er vanskelig å delta, for eksempel hjerneslag, demens og hjerteinfarkt. Valg av relevante kontrollgrupper er enklere i en kohortstudie.

Trass i de betydelige investeringene som kreves, er det tatt en rekke initiativ til å etablere store befolkningsbaserte kohorter med biobanker som en infrastruktur for forskning, blant annet i Norge. Når en slik stor kohort først er etablert, kan det vise seg å være en rask, god og kostnadseffektiv måte å identifisere årsaker til sykdom på og bekrefte eller avkrefte helsepåstander som skaper angst og krav om tiltak i befolkningen.

Verdien av store befolkningsbaserte kohorter vokser over tid, og det er sannsynlig at det er enklere å drive slike kohorter i land som Norge og de øvrige nordiske landene der man har en helhetlig offentlig helsetjeneste, gode helseregistre og fødselsnummer.

Eksempler på store befolkningsbaserte kohorter i Norge er de regionale helseundersøkelsene som Helseundersøkelsen i Nord-Trøndelag (HUNT) og Tromsøundersøkelsen som samarbeider med Cohort Norway (CONOR), og Den norske mor- og barnundersøkelsen.

• utvalg
• Medisinsk fødselsregister
• kohort