Популяційна атрибутивна частка (PAF)

PAF — це частка тягаря хвороби чи результату в популяції, яку можна приписати впливу конкретного фактора ризику, — частка, що зникла б, якби вплив повністю усунули. Вона перетворює «цей фактор ризику подвоює ваші шанси» на число на рівні популяції, довкола якого замовник справді може планувати: скільки випадків і скільки витрат даний вплив насправді вартий того, щоб із ним боротися.

Чому це важливо

Levin запровадив PAF у 1953 році, щоб відповісти на вузьке, конкретне питання: якби ніхто не курив, скільки раку легені зникло б? Та сама арифметика нині визначає масштаб національного планування профілактики всюди — від стратегій щодо тютюну й ожиріння до рейтингів факторів ризику в дослідженні Global Burden of Disease ВООЗ, бо відносний ризик сам по собі нічого не каже про вплив: фактор ризику може подвоїти шанси рідкісної події й ледь зрушити тягар хвороби популяції, або лише трохи підвищити шанси поширеної події й усе ж пояснювати величезну частку випадків. PAF перетворює «фактор ризику X небезпечний» на «усунення фактора ризику X запобігло б стількох випадків на рік» — число, якого справді потребує бізнес-кейс профілактичної програми. Див. економіку профілактики, скільки коштує діяти на основі цього числа, коли ви його маєте.

Математика

PAF = поширеність_експонованих × (відносний_ризик − 1) / (1 + поширеність_експонованих × (відносний_ризик − 1))

поширеність_експонованих = частка популяції, що зазнає впливу фактора ризику (0–1)
відносний_ризик          = ризик результату в експонованих проти неекспонованих (наприклад, 2,5 = 2,5×)

Атрибутивні випадки = усього_випадків × PAF

PAF зростає і з поширеністю впливу, і з відносним ризиком — помірно підвищений відносний ризик (скажімо, 1,5×) за дуже поширеного впливу може дати більшу PAF, ніж драматичний відносний ризик (скажімо, 5×) за рідкісного. Це і є вся причина, чому вона існує як окреме число поряд із відносним ризиком.

Розібраний приклад

Фактор ризику присутній у 30% популяції (поширеність_експонованих = 0,3) і підвищує ризик результату в 2,5 раза (відносний_ризик = 2,5):

PAF = 0,3 × (2,5 − 1) / (1 + 0,3 × (2,5 − 1))
    = 0,3 × 1,5 / (1 + 0,3 × 1,5)
    = 0,45 / 1,45
    ≈ 0,3103 (31,0%)

За 1 000 випадків/рік у популяції:
Атрибутивні випадки = 1 000 × 0,3103 ≈ 310 випадків/рік

Трохи менше третини щорічного тягаря цього результату можна приписати впливу — його повне усунення (теоретична стеля; жодне реальне втручання не усуває вплив на 100%) запобігало б приблизно 310 із 1 000 випадків щороку.

Зв'язок з інженерією програмного забезпечення

PAF — епідеміологічна версія питання «яка частка нашого обсягу інцидентів припадає на цю одну першопричину?» — того самого типу питання, що його ставлять команди, коли співвідносять певний клас розгортань чи залежностей із загальною кількістю виробничих інцидентів, замість того щоб вважати кожен інцидент однаково вартим виправлення однаковим способом. Категорія першопричин, присутня в значній частці розгортань лише з помірним відносним ризиком спричинити інцидент, може випередити рідкісну категорію з високим відносним ризиком у питанні, куди спершу спрямувати інженерні зусилля, — саме інсайт PAF, перекладений.

Підводні камені

• Підсумовування PAF за факторами ризику: PAF для кількох факторів, що впливають на той самий результат, у сумі не дорівнюють 100% — разом вони можуть її перевищувати, бо фактори взаємодіють і мають спільні причинні шляхи. Сприймайте кожну PAF як «якби усунули лише цей фактор», ніколи як поділ сукупного ризику.
• Перенесення відносного ризику між популяціями: відносний ризик, оцінений в одній популяції (інша базова поширеність впливу, інші збурювальні чинники), дає оманливу PAF, коли його застосовують до поширеності впливу іншої популяції.
• Плутання PAF з атрибутивним ризиком в експонованих: PAF — на рівні популяції й залежить від поширеності впливу; атрибутивний ризик в експонованих — на рівні індивіда й не залежить. Вони відповідають на різні питання — не наводьте одне, щоб відповісти на інше.

Джерела

• Levin ML. «The occurrence of lung cancer in man.» Acta Unio Int Contra Cancrum. 1953;9(3):531-41.
• Rockhill B, Newman B, Weinberg C. «Use and misuse of population attributable fractions.» Am J Public Health. 1998;88(1):15-9.