Studying prevalence using capture-recapture methods: visual impairment in Portugal

Abstract

Visual impairment (VI) due to eye diseases remains a significant health problem worldwide and, also, in Europe. There are an estimated 15 million people suffering from moderate or severe visual impairment in Western Europe. VI has a significant impact on the quality of life by reducing functional status and interfering with the ability of the subject to maintain independence in a safe manner. Prevalence of VI needs to be estimated regularly so that the progress of the vision health of a population can be evaluated and monitored. In addition, it is important to ascertain the causes behind VI so that health programs can be designed to lower its prevalence. There is currently a lack of epidemiological information about the prevalence and causes of VI in Portugal. Therefore, the aim of this thesis was to determine the prevalence of VI in a large region Portugal using data from lists of cases of VI. Capture-recapture models have been applied in several disciplines, as biomedical sciences, epidemiology or ecology, to estimate the size of populations. In particular, they have been used to estimate the prevalence of several diseases or conditions. Developing these inferential models is of great importance to avoid the high costs and unreasonable time spending of cross-sectional studies. However, applying capture-recapture models is challenging, as they are very sensitive to list dependence and possible capture rates heterogeneity among subgroups of the population. In particular, applying these models to human population samples is additionally challenging, as in most epidemiologic studies only a small number of lists are available. There are two main differences between human and wildlife populations. First, human population lists generally have not a well-defined time order. Second, in wildlife studies there are often more trapping samples than in human population studies. In most epidemiologic surveys, only two to four lists are available. This can be problematic and is an additional difficulty when applying capture-recapture models in the context of human populations. The main objective of this work was to estimate the prevalence of VI using capture-recapture models. We estimated a crude prevalence of 1.97%,95%CI=[1.56,2.54] to the Northwest of Portugal in the time period between 2014 and 2015, specifically at the regions of Minho and Douro Litoral. Almost 2 of every 100 inhabitants of the Portuguese Northwest suffer from visual impairment. This prevalence value is in line with the values in some countries, particularly with Spain. Diabetic Retinopathy was the main cause (31%), followed by Cataract (15%), Age-related Macular Degeneration (14%) and Glaucoma (10%). This thesis provides a significant contribution to the understanding of the CR methodology in human populations and for the knowledge of the epidemiological information about VI in Portugal.

A deficiência visual devido a doenças oculares continua a ser um problema de saúde significativo na Europa. Na Europa Ocidental, estima-se que 15 milhões de pessoas sofrem de deficiência visual moderada ou grave A deficiência visual tem um impacto significativo na qualidade de vida, reduzindo o estado funcional e interferindo na capacidade do sujeito em manter a sua independência de forma segura. Portanto, é importante que a sua prevalência seja estimada regularmente para que o progresso da saúde visual de uma população possa ser avaliado e monitorado. Além disso, é importante determinar as suas causas para que programas de saúde possam ser elaborados para reduzir a prevalência. De momento, há uma ausência de informação epidemiológica relativamente à prevalência e às causas da deficiência visual em Portugal. O principal objetivo desta tese é precisamente fornecer essa informação. Os modelos capture-recapture têm sido aplicados em diversas disciplinas, como ciências biomédicas, epidemiologia ou ecologia, para estimar a dimensão de populações. Em particular, têm sido usados para estimar a prevalência de várias doenças ou condições. O desenvolvimento destes modelos inferenciais é de grande importância para evitar os altos custos e o desmesurado dispêndio de tempo dos estudos cross-sectional. No entanto, a aplicação de modelos capture-recapture é um desafio, pois são muito sensíveis às dependências entre listas e possível heterogeneidade de probabilidades de captura entre subgrupos da população. Em particular, a aplicação destes modelos a populações humanas é um desafio adicional, pois na maioria dos estudos epidemiológicos apenas um pequeno número de listas está disponível. Existem duas diferenças principais entre as populações humanas e as de vida selvagem. Primeiro, as listas de populações humanas geralmente não têm uma ordem temporal bem definida. Em segundo lugar, nos estudos de vida selvagem, frequentemente existem mais listas do que em estudos de populações humanas. Na maioria dos estudos epidemiológicos, apenas duas a quatro listas estão disponíveis. Tal pode ser problemático e é uma dificuldade adicional na aplicação de modelos de capture-recapture no contexto de populações humanas. O objetivo principal deste trabalho foi estimar a prevalência da deficiência visual usando modelos de capture-recapture. Estimamos uma prevalência bruta de 1.97%,95%CI=[1.56,2.54] para o Noroeste de Portugal no período entre 2014 e 2015, especificamente nas regiões do Minho e Douro Litoral. Quase 2 em cada 100 habitantes do Noroeste Português sofrem de deficiência visual. Este valor de prevalência está em linha com os valores de alguns países, em particular da Espanha. A retinopatia diabética foi a principal causa (31%), seguida por catarata (15%), degeneração macular relacionada à idade (14%) e glaucoma (10%).