Fler ingredienser

Postad 2019-05-22 av Karl Pettersson. Taggar: epidemiologi

I förra inlägget skrev jag om nya uppskattningar, enligt vilka ca 7 procent av alla dödsfall i Sverige skulle förklaras av kostvanor i strid med gällande näringsrekommendationer (Saha m.fl. 2019). Det är förstås inte de enda beräkningar av den typen som gjorts. I Global burden of disease (GBD) ingår också uppskattningar av olika riskfaktors bidrag till dödligheten: de senaste resultaten, som omfattar perioden 1990–2017, och metodologin för dessa finns redovisade i GBD 2017 Risk Factor Collaborators (2018) och är också tillgängliga via IHME (2019). De är också litet mer ambitiösa: det sägs att 18,35 procent av all dödlighet i Sverige 2017 kan tillskrivas dietära risker. Det finns flera skäl till att det uppstår ens sådan diskrepans, trots att det är färska studier som utgår från till stor del likartade källor.

Jag har skrivit tidigare, t.ex. den 12 juli och 21 juli 2018, om problem med att tillskriva minskade dödstal i kranskärlssjukdom förändringar i riskfaktorer, där jag använt mig av GBD-data över riskfaktornivåer. Nu finns som sagt GBD-uppskattningar av de andelar av exempelvis dödligheten i kranskärlssjukdom som kan tillskrivas olika riskfaktorer tillgängliga för åren 1990–2017, och de kan i sig användas för att göra sådana uppskattningar.

Låt \(\paf_{c,r,p}\) vara den andel dödsfall i en orsak \(c\) som tillskrivs en riskfaktor eller ett kluster av riskfaktorer, \(r\), i en befolkning \(p\). I så fall ger \(1-\paf_{c,r,p}\) ett relativt dödstal i \(c\) (med dödstalet i \(c\) i \(p\) som baslinje) för en befolkning \(p_{r0}\) som är ideal (enligt definierad TMREL) när det gäller exponeringen för \(r\) (det vill säga, \(\paf_{c,r,p_{r0}}=0\)). Detta kan generaliseras så att relativa dödstal mellan två befolkningar, \(p_1\) och \(p_2\), med avseende på \(r\) kan beräknas enligt: \[\rr_{c,r,p1,p2}=\frac{1-\paf_{c,r,p_2}}{1-\paf_{c,r,p_1}}\]

Denna metod kan användas för att beräkna exempelvis de förändringar i dödstal i kranskärlssjukdom som skulle förväntas från ett år till annat i Sverige givet de förändringar i olika riskfaktorer som ägt rum och jämföra dessa med de faktiska förändringarna. Beräkningarna i GBD innehåller uppskattningar av hur de olika riskfaktorerna samverkar, som att kostfaktorer påverkar kranskärlssjukdom via olika metabola faktorer som blodsocker och blodtryck, och är därmed tänkta att kunna användas för att uppskatta \(\paf\) för vilka som helst kombinationer av riskfaktorer.

Enligt GBD förklarar totala summan av riskfaktorer 97,97 procent av all dödlighet i kranskärlssjukdom i åldersgruppen 50–69 år i Sverige 1990. Motsvarande andel för 2017 är 97,12 procent. Därmed ges den den förväntade förändringen i dödstal från 1990 till 2017 av:

\[\frac{1-0{,}9797}{1-0{,}9712}\approx 0{,}7049\]

Förändringen i riskfaktorer förutsäger alltså en minskning av dödstalen med knappt 30 procent, förutsatt att de relativa effekterna av riskfaktorer på kranskärlsdödlighet hålls konstanta.2 Den faktiska minskningen av kranskärlsdödlighet under perioden är ca 70 procent, så drygt 40 procent av den kan sägas förklaras av minskningar av kända riskfaktorer. Men här finns den tvetydighet som jag diskuterade i inläggen förra sommaren. Om vi byter plats på täljaren och nämnaren, förutsäger en återgång till 1990 års nivåer en ökning av dödstalen på drygt 40 procent, vilket bara är drygt en sjättedel av den faktiska överdödligheten 1990, relativt 2017.

Vilka riskfaktorer är det som drivit förändringarna? Minskad rökning, inklusive passiv rökning, förutsäger en minskning på 18 procent i åldersgruppen 50–69 år. Den effekten är större bland män (19 procent) än bland kvinnor (14 procent). Förändringar i kosten förutsäger en minskning på 9 procent. Här finns både positiva förändringar (mer frukt, grönt och omega-3) och negativa (mer sötade drycker och processat kött). Förändringar i balansen av fleromättade fetter (mättat fett ingår inte som oberoende faktor) och salt verkar ha haft marginella effekter. Inte heller förändringar av fysisk inaktivitet har haft några större effekter. Effekterna av sådant som kost och fysisk aktivitet på kranskärlssjukdom förmedlas i modellerna till stor del genom metabola faktorer, som BMI, blodsocker, blodtryck och LDL-kolesterol. Förändringar i denna grupp som helhet förutsäger minskningar av dödligheten på 10 procent, och det finns både gynnsamma förändringar (LDL, blodtryck) och ogynnsamma (BMI, blodsocker).

Referenser

GBD 2017 Risk Factor Collaborators. 2018. ”Global, regional, and national comparative risk assessment of 84 behavioural, environmental and occupational, and metabolic risks or clusters of risks for 195 countries and territories, 1990–2017: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2017”. The Lancet 392 (10159): 1923–1994. doi:10.1016/S0140-6736(18)32225-6.

IHME. 2019. ”GBD Results Tool”. http://ghdx.healthdata.org/gbd-results-tool.

Jersild, P. C. 1980. En levande själ.

Saha, Sanjib, Jonas Nordstrom, Ulf-G Gerdtham, Irene Mattisson, Peter M Nilsson och Peter Scarborough. 2019. ”Prevention of Cardiovascular Disease and Cancer Mortality by Achieving Healthy Dietary Goals for the Swedish Population: A Macro-Simulation Modelling Study”. International Journal of Environmental Research and Public Health 16 (5). doi:10.3390/ijerph16050890.


  1. En artificiell intelligens som fick till uppgift att minimera vår risk för sjuklighet och dödlighet kanske skulle betrakta hela kroppen som en uppsättning riskfaktorer att eliminera och ge oss en tillvaro som huvudfiguren i Jersild (1980), eller försöka överföra oss till digital form snarast möjligt.

  2. Motsvarande antagande skulle inte vara giltigt om vi exempelvis studerade effekten av kostförändringar på total dödlighet. Andelen dödsfall som tillskrivs kosten i åldersgruppen 50–69 år har minskat från 30,26 procent 1990 till 17,98 procent 2017. Men det beror till stor del på att den relativa effekten av kosten minskat genom att andelen dödsfall i orsaker som antas vara starkt kostrelarerade (som kranskärlssjukdom) minskat, till största delen som sagt beroende på annat än kosten.