Annons

Del 1 – Attackfrekvensen: lätt att mäta, svår att tolka

COVID-19.

Under epidemier är det inte ovanligt att media rapporterar den allmänna smittrisken i form av siffror som egentligen gäller smittrisken i hemmet. Vi kan förledas att tänka att siffrorna är mer allmängiltiga än de i själva verket är. Magnus Olofsson, medicine doktor, har läst fem artiklar från olika delar av världen om risken för covid-19-smitta i hemmet.

Magnus Olofsson. Foto: Jennie Lindberg

Det är vanligt att man bildar sig en uppfattning om sjukdomars övergripande smittsamhet genom att undersöka smittrisken i hemmet. En anledning till metodens popularitet är att den viktigaste statistiska analysen ”attackfrekvensen” (secondary attack rate, SAR) är tacksam att beräkna när man slipper tillföra osäkerhet i analysen genom att dela in materialet i godtyckliga undergrupper.

Det finns ju redan undergrupper som inte går att bestrida när flera personer redan har en koppling till ett och samma hushåll, samtidigt som hushållen har få kopplingar sinsemellan. Trots de naturliga grupperna, och gränserna mellan dem, är det dock lätt att blanda ihop argumenten under en pandemi. Smittrisken är ju hög var man än befinner sig – hemma, eller någon annanstans.

Traditionellt undersöks risken för att insjukna i en viss sjukdom med tvärsnittsstudier, där man jämför exponeringen för olika riskfaktorer i två grupper av personer: (1) personer som är diagnostiserade med den sjukdom som studien gäller och (2) personer som inte är det.

Ett klassiskt exempel är sambandet mellan rökning och lungcancer, där man i mitten av 1900-talet kunde visa att patienter med lungcancer varit exponerade för tobaksrök i större utsträckning än personer som inte hade insjuknat i lungcancer.

När det gäller smittsamma sjukdomar går det dock inte att resonera på samma sätt, eftersom sjukdomen ofta överförs vid ett enda kontakttillfälle och inte – som vid rökning – genom upprepad eller långvarig exponering. Risken för smitta går alltså inte att beskriva som en lika konsekvent eller logisk riskfaktor när det är vi människor som utgör riskfaktorn i vår egenskap av smittbärare. Slumpen avgör vem som träffar vem – och också vem som till slut blir smittad.

När man beräknar attackfrekvensen utgår man från antagandet att hushållen är slutna enheter med ett indexfall (den person som har tagit ett positivt prov och bär på sjukdomen) och ett eller flera tänkbara sekundära fall. Efter att man har kontaktat hushållen och tagit prover på de tänkbara sekundära fallen, jämför man sedan hushållens utfall med varandra. Sannolikt kommer en andel av hushållen att ha registrerat ett eller flera sekundära fall (det är ovanligt med en hundraprocentig smittsamhet).

Under antagandet att varje indexfall representerar ett (och endast ett) hushåll, kommer en situation där 100 indexfall har givit upphov till 50 sekundära fall att leda till en attackfrekvens på 50 procent. Alltså: Hälften av hushållen har givit upphov till ett konstaterat, sekundärt fall vardera (om något hushåll har registrerat mer än ett sekundärt fall, får detta särredovisas).

Samtliga fem studier som ingår i den här översikten (se referenser) har beräknat attackfrekvensen på ungefär samma sätt. De båda kinesiska studierna (Wang och Wu) rapporterar samstämmiga attackfrekvenser på 30 respektive 32 procent. De båda amerikanska studierna (Lewis och Grijalva) rapporterar dock väldigt olika attackfrekvenser på 28 respektive 53 procent. Den danska studien (Lyngse) avviker från alla de övriga genom att rapportera en så låg attackfrekvens som 17 procent.

Vid en första anblick verkar det därför som att attackfrekvensen är ett opålitligt sätt att mäta smittsamhet – det vore ju ologiskt att covid-19-viruset skulle vara mindre smittsamt i Danmark än i övriga världen. Attackfrekvensen är ett tilltalande mått med tanke på den lättillgängliga metodiken och den elementära logiken. Metoden kommer rimligen att fortsätta användas inom forskningen av smittsamma sjukdomar.

Samtidigt finns det argument både för och emot: Attackfrekvensen är lätt att mäta, men svår att tolka. I nästa nummer av tidningen kommer vi därför att diskutera tolkningen av attackfrekvensen i större detalj. 

Fakta

Referenser
[1] Wang et al. Household transmission of Sars-CoV-2. J Infect. 2020 Jul;81(1):179–182.
[2] Wu et al. Household Transmission of Sars-CoV-2, Zhuhai, China, 2020. Clin Infect Dis. 2020 Nov 19;71(16): 2099–2108.
[3] Lewis et al. Household Transmission of Sars-CoV-2 in the United States. Clin Infect Dis. 2020 Aug 16:ciaa1166. doi: 10.1093/cid/ciaa1166
[4] Grijalva et al. Transmission of SARS-COV-2 Infections in Households – Tennessee and Wisconsin, April–September 2020. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2020 Nov 6;69(44): 1631–1634.
[5] Lyngse et al. Covid-19 Transmission Within Danish Households: A Nationwide Study from Lockdown to Reopening. doi: https://doi.org/10.1101/2020.09.09.20191239

Annons