Įrodymais pagrįstų medicinos duomenų analizė. Statistiniai metodai kaip įrodymais pagrįstos medicinos pagrindas

Yra keli įrodymais pagrįstos medicinos apibrėžimai:

• Tai nauja medicininės informacijos rinkimo, analizės, sintezės ir naudojimo technologija, leidžianti priimti optimalius klinikinius sprendimus.
• Tai sąmoningas, aiškus ir nešališkas geriausių turimų įrodymų naudojimas priimant sprendimus dėl atskirų pacientų priežiūros.
• Tai tradicinių gydytojo įgūdžių diagnozavimo, gydymo, prevencijos ir kitose srityse tobulinimas, sistemingai formuluojant klausimus ir taikant matematinius tikimybės ir rizikos vertinimus.

Iš karto reikia pasakyti, kad sąvokos „trūksta įrodymų“, „neįrodyta“ arba „įrodymų nepakanka“ nėra lygiavertės sąvokoms „įrodyta, kad jokio poveikio nėra“ arba „įrodyta, kad jokios naudos nėra“. Formuluotė „neįrodyta“ gali reikšti, kad trūksta žinių apie problemą ir galimybę organizuoti didesnius tyrimus ar naudoti kitus informacijos rinkimo ir statistinės analizės metodus. Kartu reikia nepamiršti, kad atvirkštinė formuluotė „įrodyta“ gali reikšti statistinę manipuliaciją gamybos įmonių interesais.

Įrodymais pagrįsta medicina yra pagrįsta apie epidemiologijoje naudojamus tyrimo metodus.

J.M. Galiausiai, formuluojant šiuolaikinį epidemiologijos apibrėžimą, dėmesys sutelkiamas į atskirus šio apibrėžimo žodžius. Taigi, „studijuojant“ reikia suprasti stebėjimo (stebėjimo) ir eksperimentinių tyrimų atlikimą, hipotezių tikrinimą ir rezultatų analizę.
„Ligų ir veiksnių plitimas...“ apima susirgimų dažnio, mirties, rizikos veiksnių, paciento laikymosi gydytojų rekomendacijų, medicininės priežiūros organizavimo ir jos efektyvumo tyrimą.
„Tikslinė grupė“ – grupė, turinti tikslų žmonių skaičių ir tam tikrą amžių, lytį, socialines ir kitas charakteristikas.

Šiuo metu šiuolaikinė epidemiologijos samprata žymima terminu „klinikinė epidemiologija“. Šis terminas kilęs iš dviejų „pagrindinių“ disciplinų pavadinimų: klinikinės medicinos ir epidemiologijos.
„Klinikinė“, nes ji siekia atsakyti į klinikinius klausimus ir rekomenduoti klinikinius sprendimus, pagrįstus patikimiausiais įrodymais.
„Epidemiologija“, nes daugelis jos metodų yra sukurti epidemiologų, o priežiūra konkrečiu pacientu čia nagrinėjama didelės populiacijos, kuriai priklauso pacientas, kontekste.

Klinikinė epidemiologija- mokslas, leidžiantis prognozuoti kiekvieną atskirą pacientą, remiantis klinikinės ligos eigos tyrimu panašiais atvejais, naudojant griežtus mokslinius pacientų grupių tyrimo metodus, siekiant užtikrinti tikslias prognozes.

Klinikinės epidemiologijos tikslas– tokių klinikinio stebėjimo metodų kūrimas ir taikymas, leidžiantis daryti teisingas išvadas ir garantuotai įvertinus poveikį sistemingos ir atsitiktinės klaidos. Tai yra svarbiausias būdas gauti informaciją, reikalingą gydytojams priimti teisingus sprendimus.

Pagrindinis epidemiologijos metodas yra palyginimas. Tai atliekama matematiškai skaičiuojant tokius kiekius kaip šansų santykis, rizikos koeficientas tiriamų įvykių raida.

Tačiau prieš atliekant palyginimą, reikia suprasti, su kuo lyginsime (apelsinus su apelsinais, ne apelsinus su garlaiviais), t.y. suformuluoti užduotį (problemą), kuri yra prieš pradedant bet kokį tyrimą. Dažniausiai problema suformuluojama klausimo forma, į kurį būtina rasti atsakymą.

Pavyzdžiui, hipotetiškai mums (tai yra praktikuojančiam gydytojui) pateikiamas vaistas, kuris, pasak jį sintezavusių chemikų, turėtų gydyti kulną. Farmakologinė įmonė, pradėjusi gaminti vaistą, instrukcijose taip pat užtikrina, kad teigiamas poveikis tikrai pasireiškia.

Ką gali daryti gydytojas, nuspręsdamas, ar vartoti vaistą?

Atsakymas „paimkite chemikų/farmakologų žodį“ atmetamas kaip trivialus ir kupinas pasekmių. Mūsų užduotis- gydytojo turimomis priemonėmis patikrinkite teigiamą vaisto poveikį kulnui (patvirtinti arba paneigti ir pan.). Žinoma, mes nebandysime vaisto su laboratorinėmis pelėmis, savanoriais ir pan. Manoma, kad prieš „serialo paleidimą“ kažkas tai jau padarė daugiau ar mažiau sąžiningai.

Pagal užduotį pradėsime formuoti duomenų masyvą, skirtą jai išspręsti:

1. Pirmiausia gaminsime ieškoti informacijos.
2. Tada iš gauto duomenų masyvo pašaliname nesusijusius straipsnius (nesvarbu – neatitinka mūsų interesų).
3. Įvertinsime rastų tyrimų metodologinę kokybę (kiek teisingas tyrime informacijos rinkimo metodas, ar adekvatūs naudojami statistinės analizės metodai ir kt.) ir surikiuosime gautame masyve informaciją pagal įrodymų patikimumo laipsnį. remiantis esamomis medicininės statistikos konvencijomis ir įrodymais pagrįstų medicinos ekspertų pasiūlytais patikimumo kriterijais.

   Švedijos sveikatos vertinimo metodikos tarybos teigimu, įrodymų iš skirtingų šaltinių patikimumas nėra vienodas ir priklauso nuo atlikto tyrimo tipo. Tyrimo tipas, atliktas pagal Vankuverio biomedicinos redaktorių grupės (http://www.icmje.org/) tarptautinį susitarimą, turi būti kruopščiai aprašytas; taip pat turėtų būti nurodyti klinikinių tyrimų rezultatų statistinio apdorojimo metodai, deklaruojami interesų konfliktai, autoriaus indėlis į mokslinį rezultatą ir galimybė iš autoriaus prašyti pirminės informacijos apie tyrimo rezultatus.

   Siekiant užtikrinti studijose gautų rezultatų pagrįstumą, reikėtų pasirinkti „įrodymais pagrįstą“, t.y., adekvačią uždaviniams, tyrimo metodiką (tyrimo planą ir statistinės analizės metodus) (1 lentelė), į kurią atsižvelgsime pasirenkant informaciją iš duomenų masyvo.

   1 lentelė. Tyrimo metodologijos pasirinkimas priklausomai nuo tyrimo tikslo
   (terminų aprašymą žr Metodinių terminų žodynėlis)

   Tyrimo tikslai	Studiju dizainas	Statistinės analizės metodai
   Ligos paplitimo įvertinimas	Vienu metu tiriama visa grupė (populiacija), naudojant griežtus ligos atpažinimo kriterijus	Dalies įvertinimas, santykinių rodiklių skaičiavimas
   Sergamumo įvertinimas	kohortos tyrimas	Dalies įvertinimas, laiko eilučių skaičiavimas, santykiniai rodikliai
   Ligos atsiradimo rizikos veiksnių įvertinimas	kohortinės studijos. Atvejo kontrolės tyrimai	Koreliacija, regresinė analizė, išgyvenamumo analizė, rizikos vertinimas, šansų santykis
   Aplinkos veiksnių įtakos žmogui vertinimas, priežasties-pasekmės ryšių tyrimas populiacijoje.	Ekologiniai gyventojų tyrimai	Koreliacija, regresija, išgyvenamumo analizė, rizikos vertinimas (pridėta rizika, santykinė rizika, pridėtinė rizika populiacijai, pridėtinė populiacijos rizikos dalis), šansų santykis
   Atkreipti dėmesį į neįprastą ligos eigą, gydymo rezultatą	Bylos aprašymas, bylų serija	Ne
   Dabartinės klinikinės praktikos rezultatų aprašymas	Stebėjimas („prieš ir po“)	Vidurkis, standartinis nuokrypis, suporuotas Stjudento t-testas (kiekybiniai duomenys). McNimaro testas (kokybiniai duomenys)
   Naujo gydymo metodo išbandymas	I fazės klinikinis tyrimas („prieš ir po“)	Vidurkis, standartinis nuokrypis, suporuotas Stjudento t testas. McNimaro kriterijus
   Dviejų gydymo būdų palyginimas dabartinėje klinikinėje praktikoje	kontroliuojamas perspektyvus. Atsitiktinis (atviras, aklas, dvigubas aklas). Kontroliuojama retrospektyva. Kontroliuojamas perspektyvus + retrospektyvus (mišrus dizainas)	Studento kriterijus (kiekybiniai duomenys). Kriterijus χ 2 arba z (kokybinės savybės). Kaplano-Myerso kriterijus (išgyvenimas)
   Naujo ir tradicinio gydymo metodo palyginimas	Klinikiniai tyrimai II-IV fazės (kontroliuojami prospektyvūs arba atsitiktinių imčių)	Mokinio kriterijus. Kriterijus χ 2 . Kaplano-Myerso kriterijus

   Kiekvienam tyrimo tipui būdingos tam tikros informacijos rinkimo ir analizės taisyklės. Jei laikomasi šių taisyklių, bet koks tyrimas gali būti vadinamas kokybiniu, nepaisant to, ar jie patvirtina, ar paneigia iškeltą hipotezę. Išsamesni statistinės analizės metodai, naudojami įrodymams gauti, pateikti Petri A., Sabin K. „Vizualinė statistika medicinoje“ (M., 2003), Glantz S. „Medicininė ir biologinė statistika“ (M., 1999) knygose. .

   Informacijos „įrodinėjimo“ laipsnis išdėstyti taip (mažėjančia tvarka):

   1. Atsitiktinių imčių kontroliuojamas klinikinis tyrimas;
   2. Neatsitiktinių imčių klinikinis tyrimas su tuo pačiu metu kontrole;
   3. Neatsitiktinių imčių klinikinis tyrimas su istorine kontrole;
   4. kohortinis tyrimas;
   5. „Atvejo kontrolė“;
   6. Kryžminis klinikinis tyrimas;
   7. Stebėjimo rezultatai.

   Tyrimų, atliktų taikant supaprastintus ar tyrimo tikslų neatitinkančius metodus, neteisingai parinktus vertinimo kriterijus, rezultatai gali lemti klaidingas išvadas.

   Kompleksinių vertinimo metodų naudojimas sumažina klaidingo rezultato tikimybę, tačiau lemia vadinamųjų administracinių kaštų (duomenų rinkimo, duomenų bazių kūrimo, statistinės analizės metodų) padidėjimą.

   Taigi, pavyzdžiui, tyrime E. N. Fufaeva (2003) atskleidė, kad tarp pacientų, kurie prieš operaciją turėjo invalidumo grupę, neįgalumo išsaugojimas buvo registruotas 100 proc. Pacientams, kurie iki širdies operacijos neturėjo invalidumo grupės, 44% atvejų po operacijos buvo nustatyta invalidumo grupė. Remiantis šiuo rezultatu, galima daryti klaidingas išvadas, kad širdies chirurgija blogina pacientų gyvenimo kokybę. Tačiau apklausos metu paaiškėjo, kad 70,5% pacientų ir 79,4% gydytojų, stebėjusių šiuos pacientus, buvo patenkinti gydymo rezultatais. Neįgalumo grupė registruojama dėl socialinių priežasčių (išmokos vaistams įsigyti, apmokėjimas už būstą ir pan.).

   Socialinės apsaugos svarbą darbingumo klausimais patvirtina JAV atlikto tyrimo rezultatai ir neatskleidė aiškaus ryšio tarp paciento klinikinės būklės (somatinės ligos) ir darbingumo.

   Siekiant palyginti užimtumo rodiklius po PTBA ir CABG, buvo ištirti 409 pacientai (Hlatky M.A., 1998), 192 iš jų buvo atlikta PTBA ir 217 - CABG. Nustatyta, kad pacientai, kuriems buvo atlikta PTBA, grįžta į darbą šešiomis savaitėmis greičiau nei pacientai, kuriems buvo atlikta CABG. Tačiau ilgalaikėje perspektyvoje tokio veiksnio, kaip operacijos tipas, įtaka pasirodė nereikšminga. Per ateinančius ketverius metus į darbą grįžo 157 pacientai (82 %) TBA grupėje ir 177 pacientai (82 %) CABG grupėje. Veiksniai, turėję didžiausią įtaką ilgalaikiam užimtumui, buvo paciento amžius tyrimo pradžioje ir sveikatos draudimas apėmė medicininę priežiūrą.

   Taigi sveikatos veiksniai ilgalaikėje perspektyvoje turėjo mažesnę įtaką užimtumo lygiui nei demografiniai ir socialiniai veiksniai. Rusijos ir Amerikos mokslininkų gauti rezultatai rodo, kad kai kurie tradiciniai ir iš pažiūros paprasti gydymo rezultatų vertinimo metodai yra nepriimtini renkantis prioritetus ir priimant sprendimus.

4. Po to atliksime sistemingą apžvalgą - metaanalizė, įvertinsime tyrimo metu gautų rezultatų patikimumo lygį ir palyginsime: ar yra kokių nors pranašumų tirtiems diagnostikos, gydymo metodams, paslaugų apmokėjimo būdams, tikslinėms programoms, palyginti su lyginamais ar naudotais anksčiau.

   Jei įtraukiame mažai patikimos informacijos, tai šis mūsų tyrimo punktas turi būti aptartas atskirai.

   Oksfordo įrodymais pagrįstos medicinos centras siūlo šiuos medicininės informacijos patikimumo kriterijus:

   • Didelis pasitikėjimas- informacija yra pagrįsta kelių nepriklausomų klinikinių tyrimų rezultatais, suderinant rezultatus, apibendrintus sisteminėse apžvalgose.
   • Vidutinis tikrumas- informacija pagrįsta bent kelių nepriklausomų panašių klinikinių tyrimų rezultatais.
   • Ribotas tikrumas– informacija, pagrįsta vieno klinikinio tyrimo rezultatais.
   • Nėra griežtų mokslinių įrodymų(klinikiniai tyrimai neatlikti) – tam tikras teiginys pagrįstas ekspertų nuomone.
5. Ir pabaigai, įvertinę tyrimo rezultatų panaudojimo realioje praktikoje galimybes, publikuosime rezultatą:

   Tai, žinoma, pokštas, bet kiekviename pokšte yra dalis tiesos.

   Paprastai skelbiami tyrimai, kurie parodė teigiamus rezultatus, pavyzdžiui, pademonstravo naują gydymą. Jei darbinė hipotezė (užduotis, problema) nepasitvirtina arba neranda teigiamo sprendimo, tyrėjas, kaip taisyklė, tyrimo duomenų neskelbia. Tai gali būti pavojinga. Taigi XX amžiaus devintajame dešimtmetyje grupė autorių ištyrė antiaritminį vaistą. Jį gavusių pacientų grupėje nustatytas didelis mirtingumas. Autoriai tai vertino kaip nelaimingą atsitikimą ir, kadangi šio antiaritminio vaisto kūrimas buvo nutrauktas, medžiagos neskelbė. Vėliau panašus antiaritminis vaistas flekainidas sukėlė daug mirčių 1–2.
   ________________________

   1. N Engl J Med. 1989 rugpjūčio 10 d.; 321(6):406-12, Preliminari ataskaita: enkainido ir flekainido poveikis mirtingumui atsitiktinių imčių aritmijų slopinimo po miokardo infarkto tyrime. Širdies aritmijos slopinimo tyrimo (CAST) tyrėjai.

Aukščiau pateiktą įrodymų paieškos ir vertinimo algoritmą pasiūlė D.L.Sackett ir kt. (1997). Jis gali būti naudojamas bet kokiame tyrime, net ir vertinant mėnulio fazių įtaką telegrafo stulpų augimui.

Gana dažnai skiriasi tyrimų, kuriuose vertinamas tos pačios gydomosios ar profilaktinės intervencijos ar diagnostikos metodo efektyvumas tai pačiai ligai, rezultatai. Šiuo atžvilgiu reikalingas santykinis skirtingų tyrimų rezultatų įvertinimas ir jų rezultatų integravimas, siekiant gauti apibendrinančią išvadą.Vienas populiariausių ir sparčiausiai besivystančių atskirų mokslinių tyrimų rezultatų sisteminio integravimo metodų. tyrimai šiandien yra metaanalizės metodas.

Metaanalizė yra kiekybinė aplinkos ir epidemiologinių tyrimų, įvertinančių to paties aplinkos veiksnio įtaką, rezultatų kombinuotųjų rezultatų analizė. Jame pateikiamas kiekybinis skirtingų tyrimų rezultatų sutapimo ar neatitikimo laipsnio įvertinimas.

Įvadas

Remiantis įrodymais pagrįstos medicinos samprata, pateikiami tik tų klinikinių tyrimų rezultatai, kurie atliekami remiantis klinikinės epidemiologijos principais, leidžiančiais iki minimumo sumažinti tiek sistemines, tiek atsitiktines klaidas (naudojant teisingą statistinę tyrimas), yra pripažinti pagrįstais įrodymais.

Tarptautinė epidemiologų asociacija tokio tipo tyrimus apibūdina kaip „įvairių mokslinių darbų rezultatų derinimo metodą, susidedantį iš kokybinio komponento (pavyzdžiui, naudojant tokius iš anksto nustatytus įtraukimo į analizę kriterijus, tokius kaip duomenų išsamumas, nebuvimas). akivaizdūs tyrimo organizavimo trūkumai ir kt.) ir kiekybinis komponentas (turimų duomenų statistinis apdorojimas)“ – metaanalizės technika.

Pirmąją metaanalizę moksle 1904 m. atliko Karlas Pearsonas. Sujungęs tyrimus, jis nusprendė įveikti mažų imčių tyrimo galios mažinimo problemą. Analizuodamas šių tyrimų rezultatus jis padarė išvadą, kad metaanalizė gali padėti gauti tikslesnius tyrimo duomenis.

Nepaisant to, kad metaanalizė dabar yra visur paplitusi epidemiologijos ir medicinos tyrimų srityje. Straipsniai, kuriuose buvo naudojama metaanalizė, pasirodė tik 1955 m. Aštuntajame dešimtmetyje Glass, Schmidt ir Hunter (Gene V. Glass, Frank L. Schmidt ir John E. Hunter) į akademinius tyrimus įvedė sudėtingesnius analizės metodus.

Oksfordo anglų kalbos žodynas aiškiai parodo, kad Glass pirmą kartą šį terminą pavartojo 1976 m. Šio metodo pagrindus sukūrė tokie mokslininkai kaip: Nambury S. Raju, Larry V. Hedges, Harris Cooper, Ingram Olkin, John E. Hunter, Jacob Cohen, Thomas C. Chalmers ir Frank L. Schmidt).

Metaanalizė: kiekybinis požiūris į tyrimą

Metaanalizės tikslas – nustatyti, ištirti ir paaiškinti tyrimų rezultatų skirtumus (dėl statistinio nevienalytiškumo, arba heterogeniškumo).

Neabejotini metaanalizės pranašumai – galimybė padidinti tyrimo statistinę galią, taigi ir analizuojamos intervencijos poveikio įvertinimo tikslumą. Tai leidžia tiksliau, nei analizuojant kiekvieną atskirą mažą klinikinį tyrimą, nustatyti pacientų kategorijas, kurioms gauti rezultatai taikytini.

Tinkamai atlikta metaanalizė apima mokslinės hipotezės patikrinimą, išsamų ir aiškų metaanalizėje naudojamų statistinių metodų pristatymą, pakankamai detalų analizės rezultatų pristatymą ir aptarimą, taip pat iš jos daromas išvadas. Toks požiūris sumažina atsitiktinių ir sisteminių klaidų tikimybę, leidžia kalbėti apie gautų rezultatų objektyvumą.

Metanalizės atlikimo metodai

Yra du pagrindiniai metaanalizės atlikimo būdai.

Pirmoji – statistinė pakartotinė atskirų tyrimų analizė, renkant pirminius duomenis apie pastebėjimus, įtrauktus į pradinius tyrimus. Akivaizdu, kad ši operacija ne visada įmanoma.

Antrasis (ir pagrindinis) būdas yra apibendrinti paskelbtus tyrimų rezultatus vienu klausimu. Tokia metaanalizė paprastai atliekama keliais etapais, iš kurių svarbiausi yra:

originalių tyrimų įtraukimo į metaanalizę kriterijų kūrimas

pradinių tyrimų rezultatų nevienalytiškumo (statistinio nevienalytiškumo) įvertinimas

atlikti tikrąją metaanalizę (gauti apibendrintą poveikio dydžio įvertinimą)

išvadų jautrumo analizė

Pažymėtina, kad į metaanalizę įtrauktų tyrimų spektro nustatymo etapas dažnai tampa sisteminių metaanalizės klaidų šaltiniu. Metaanalizės kokybė labai priklauso nuo originalių studijų ir į ją įtrauktų straipsnių kokybės.

Pagrindinės problemos įtraukiant tyrimus į metaanalizę yra skirtumai tarp tyrimų įtraukimo ir atmetimo kriterijų, tyrimo plano ir kokybės kontrolės požiūriu.

Taip pat yra šališkumas, susijęs su vyraujančiu teigiamų tyrimų rezultatų paskelbimu (tyrimai, kurių rezultatai yra statistiškai reikšmingi, dažniau bus paskelbti nei tie, kurių nėra).

Kadangi metaanalizė visų pirma grindžiama paskelbtais duomenimis, ypatingas dėmesys turėtų būti skiriamas nepakankamam neigiamų rezultatų pateikimui literatūroje. Nepaskelbtų rezultatų įtraukimas į metaanalizę taip pat yra didelė problema, nes jų kokybė nežinoma dėl to, kad jie nebuvo recenzuoti.

Pagrindiniai metodai

Analizės metodo pasirinkimą lemia analizuojamų duomenų tipas (dvejetainis arba tęstinis) ir modelio tipas (fiksuoti efektai, atsitiktiniai efektai).

Dvejetainiai duomenys paprastai analizuojami skaičiuojant šansų santykį (OR), santykinę riziką (RR) arba rizikos skirtumą tarp suderintų imčių. Visi šie rodikliai apibūdina intervencijų poveikį. Dvejetainių duomenų vaizdavimą kaip OR patogu naudoti statistinėje analizėje, tačiau šį rodiklį gana sunku interpretuoti kliniškai. Nuolatiniai duomenys dažniausiai yra tiriamų kintamųjų intervalai arba nestandartizuotas svertinių vidurkių skirtumas lyginamosiose grupėse, jei rezultatai visuose tyrimuose buvo matuojami vienodai. Jei rezultatai buvo vertinami skirtingai (pavyzdžiui, skirtingomis skalėmis), tada naudojamas standartizuotas vidurkių skirtumas (vadinamasis efekto dydis) lyginamosiose grupėse.

Vienas iš pirmųjų metaanalizės žingsnių yra įvertinti intervencijos poveikio rezultatų nevienalytiškumą (statistinį nevienalytiškumą) įvairiuose tyrimuose.

Siekiant įvertinti nevienalytiškumą, χ2 testai dažnai naudojami su nuline hipoteze dėl vienodo poveikio visuose tyrimuose ir su 0,1 reikšmingumo lygiu, siekiant padidinti testo statistinę galią (jautrumą).

Skirtingų tyrimų rezultatų nevienalytiškumo šaltiniais laikoma dispersija tyrimo viduje (dėl atsitiktinių skirtingų tyrimų rezultatų nukrypimų nuo vienos tikrosios fiksuoto poveikio reikšmės), taip pat tarptyrinė dispersija (dėl skirtumų tarp tirtų imčių pacientų charakteristikose, ligose, intervencijose, dėl kurių poveikio reikšmės šiek tiek skiriasi). - atsitiktiniai efektai).

Jei daroma prielaida, kad dispersija tarp tyrimų yra artima nuliui, tai kiekvienam iš tyrimų priskiriamas svoris, kurio reikšmė yra atvirkščiai proporcinga šio tyrimo rezultato dispersijai.

Savo ruožtu dispersija tyrimo viduje apibrėžiama kaip

kur μ - Vidurkis per studijas. Esant nuliui skirtumui tarp tyrimų, galima naudoti fiksuotų (pastovių) efektų modelį. Šiuo atveju daroma prielaida, kad tiriama intervencija visuose tyrimuose yra vienodai efektyvi, o pastebėti skirtumai tarp tyrimų atsiranda tik dėl dispersijos tyrimo viduje. Šiame modelyje naudojamas Mantel-Hansel metodas.

Mantelio-Hanselio metodas

Lentelėje parodyta Niujorko ir Londono pacientų, kuriems buvo diagnozuota šizofrenija, proporcijos.

yra atskirų šansų santykio tarp grupių svertinis vidurkis. Mantelio-Hanselio chi kvadrato testas bendro asociacijos mato reikšmingumui nustatyti yra pagrįstas svertiniu g skirtumų tarp proporcijų vidurkiu.

Mantelio-Hanselio chi kvadrato statistika pateikiama pagal

su 1 laisvės laipsniu.

Kad statistika turėtų chi kvadrato skirstinį su 1 laisvės laipsniu, kiekviena iš keturių numatomų dažnių sumų

turi skirtis bent 5 nuo minimalaus ir didžiausio.

Tai reiškia, kad norint patikimai statistikoje naudoti chi kvadrato skirstinį su 1 laisvės laipsniu, visai nebūtina turėti didelių ribinių dažnių. Stebėjimų skaičius lentelėje gali būti net du, kaip ir susietų porų atveju. Vienintelis dalykas, kurio reikia, yra pakankamai daug lentelių, kad kiekviena numatomų dažnių suma būtų didelė.

Kiti metaanalizės atlikimo būdai

Atsitiktinių efektų modelis rodo, kad tiriamos intervencijos efektyvumas gali skirtis priklausomai nuo tyrimo.

Šiame modelyje atsižvelgiama į dispersiją ne tik viename tyrime, bet ir tarp skirtingų tyrimų. Šiuo atveju dispersijos tarp studijų ir tarptyrinių dispersijų sumuojamos. Tęstinių duomenų metaanalizės tikslas paprastai yra pateikti taškinius ir intervalus (95 % PI) apibendrintą intervencijos poveikį.

Taip pat yra keletas kitų metaanalizės atlikimo metodų: Bajeso metaanalizė, kumuliacinė metaanalizė, daugiamatė metaanalizė, išgyvenimo metaanalizė.

Bajeso metaanalizė leidžia apskaičiuoti išankstines intervencijos efektyvumo tikimybes, atsižvelgiant į netiesioginius duomenis. Šis metodas ypač efektyvus, kai analizuojamų tyrimų skaičius yra mažas. Jis pateikia tikslesnį intervencijos veiksmingumo įvertinimą atsitiktinio poveikio modelyje, paaiškindamas skirtumą tarp skirtingų tyrimų.

Kaupiamoji metaanalizė- ypatingas Bajeso metaanalizės atvejis - žingsnis po žingsnio tyrimo rezultatų įtraukimo į metaanalizę po vieną pagal kažkokį principą (chronologine tvarka, mažėjant tyrimo metodologinei kokybei ir pan.). ). Tai leidžia apskaičiuoti iteracines išankstines ir užpakalines tikimybes, nes į analizę įtraukiami tyrimai.

Regresinė metaanalizė(logistinė regresija, svertinė mažiausiųjų kvadratų regresija, Kokso modelis ir kt.) taikoma, kai yra reikšmingas tyrimo rezultatų nevienalytiškumas. Tai leidžia daryti įtaką keletui tyrimo charakteristikų (pvz., imties dydžio, vaisto dozės, vartojimo būdo, paciento charakteristikų ir kt.) intervencinių tyrimų rezultatams. Regresinės metaanalizės rezultatai paprastai pateikiami kaip nuolydžio koeficientas, nurodant CI.

Pažymėtina, kad gali būti atliekama metaanalizė, kuri apibendrina ne tik kontroliuojamų medicininių intervencijų, bet ir kohortinių tyrimų (pvz., rizikos veiksnių tyrimų) rezultatus. Tačiau reikia atsižvelgti į didelę sisteminių klaidų tikimybę.

Ypatinga metaanalizė yra diagnostikos metodų informatyvumo vertinimų apibendrinimas gautas įvairiuose tyrimuose. Tokios metaanalizės tikslas – naudojant svertinę tiesinę regresiją, sukonstruoti testų jautrumo ir specifiškumo abipusės priklausomybės charakteristikas kreivę (ROC kreivę).

Tvarumas. Gavus apibendrintą poveikio dydžio įvertinimą, tampa būtina nustatyti jo stabilumą. Tam atliekama vadinamoji jautrumo analizė.

Priklausomai nuo konkrečios situacijos, tai gali būti atliekama naudojant kelis skirtingus metodus, pavyzdžiui:

Žemu metodologiniu lygiu atliktų tyrimų metaanalizės įtraukimas ir pašalinimas

· Keisti duomenų parametrus, atrinktus iš kiekvieno analizuojamo tyrimo, pavyzdžiui, jei kuris nors tyrimas praneša apie klinikinius rezultatus per pirmąsias 2 savaites. ligų, o kituose tyrimuose – apie klinikines baigtis per pirmąsias 3-4 savaites. ligų, priimtina lyginti klinikinius rezultatus ne tik kiekvienam iš šių stebėjimo periodų, bet ir viso stebėjimo laikotarpio iki 4 savaičių.

Išimtis iš didžiausių tyrimų metaanalizės. Jei atliekant jautrumo analizę konkrečios tiriamos intervencijos poveikio dydis reikšmingai nesikeičia, tai yra pagrindo manyti, kad pirminės metaanalizės išvados yra pagrįstos.

Norint kokybiškai įvertinti tokio metaanalizės paklaidos buvimą, dažniausiai imamasi atskirų tyrimų rezultatų koordinatėse (efekto dydis, imties dydis) sudaryti piltuvo formos sklaidos diagramą. Kai tyrimai yra visiškai nustatyti, ši diagrama turėtų būti simetriška. Kartu yra ir formalūs esamos asimetrijos vertinimo metodai.

Metaanalizės rezultatai dažniausiai pateikiami grafiškai (kiekvieno į metaanalizę įtraukto tyrimo poveikio dydžių taškiniai ir intervaliniai įverčiai; pavyzdys 1 pav.) ir lentelių su atitinkama statistika forma.

Išvada

Šiuo metu metaanalizė yra dinamiška, daugiamatė metodų sistema, leidžianti teoriškai ir metodologiškai įtikinamai sujungti įvairių mokslinių tyrimų duomenis.

Metaanalizei, palyginti su pirminiu tyrimu, reikia palyginti nedaug išteklių, o tai leidžia netyrusiems gydytojams gauti kliniškai įrodytą informaciją.

Pagrindinė metaanalizės naudojimo sąlyga – būtinos informacijos apie apžvelgiamuose tyrimuose naudotus statistinius kriterijus prieinamumas. Leidiniuose nenurodant tikslių reikiamos informacijos verčių, metaanalizės panaudojimo perspektyvos bus labai ribotos. Didėjant tokios informacijos prieinamumui, realiai plečiasi metaanalitiniai tyrimai ir tobulinama jų metodika.

Taigi kruopščiai atlikta metaanalizė gali atskleisti sritis, kurioms reikia tolesnio tyrimo.

Naudotos literatūros sąrašas:

1. Fletcher R., Fletcher S., Wagner E. Klinikinė epidemiologija.- M.: MediaSphere, 1998.- 350p.
2. Chalmers TC, Lau J. Meta-analitinis stimulas pokyčiams klinikiniuose tyrimuose. Stat Methods Med Res. 1993 ; 2: 161 -172.
3. Grenlandija S. Kiekybiniai epidemiologinės literatūros apžvalgos metodai. Epidemiol Rev. 1987 ; 9: 1 -30.
4. Stephen B. Thacker, medicinos mokslų daktaras, magistras. metaanalizė. Kiekybinis požiūris į mokslinių tyrimų integravimą. JAMA. 1988;259(11):1685-1689.
5. Peipert JF, Phipps MG. stebėjimo tyrimai. Clin Obstet Gynecol. 1998 ; 41: 235 -244.
6. Mažoji D. Metaanalizė, sprendimų analizė ir sąnaudų efektyvumo analizė. Niujorkas, NY: Oxford University Press; 1994 m.
7. Sipe TA, Curlette WL. Veiksnių, susijusių su ugdymo pasiekimais, metasintezė. Int J Educ Res. 1997 ; 25: 583 -598.
8. Shapiro S. Meta-analizė/shmeta-analizė. Am J Epidemiol. 1994;140:771-778.
9. Schmidt LM, Gotzsche PC. Erkės ir vyrai: nuorodų šališkumas naratyvinės apžvalgos straipsniuose: sisteminė apžvalga. J Fam praktika. 2005;54(4):334–338.
10. Lu G, Ades A.E. Tiesioginių ir netiesioginių įrodymų derinys lyginant mišrų gydymą. Statist Med 2004;23:3105-24.
11. Lumley T. Tinklo metaanalizė netiesioginiam gydymo palyginimui. Statist Med 2002;21:2313-24.
12. Hedges LK, Olkin I. Statistiniai metaanalizės metodai. San Diegas, CA: Academic Press; 1986 m.
13. Berry S.M. 2x2 lentelių heterogeniškumo supratimas ir patikrinimas: taikymas metaanalizei. Statist Med 1998;17:2353-69.
14. Higginsas JPT, Thompson SG. Heterogeniškumo kiekybinis įvertinimas metaanalizėje. Valstybinė med. 2002;21(11):1539–5.
15. Higgins JPT, Thompson SG, Deeks JJ, Altman DG. Metaanalizės nenuoseklumo matavimas. BMJ. 2003;327:557–560.
16. Mantel N, Haenszel W. Retrospektyvinių ligų tyrimų duomenų analizės statistiniai aspektai. J Natl Cancer Inst. 1959;22(4):719–748.
17. Cochran W.G. Įvairių eksperimentų įverčių derinys. biometriniai duomenys. 1954;10(1):101–129.
18. Efron B. Empiriniai Bayes metodai tikimybių derinimui. JASA 1996;91:538-50.
19. Morrisas C.N. Parametrinė empirinė Bayes išvada: teorija ir taikymai. JASA 1983;78:47-55.
20. Thompson SG, Higgins JP. Kaip turėtų būti atliekama ir interpretuojama metaregresijos analizė? Valstybinė med. 2002;21(11):1559–1573.
21. Hum reprodukcija. 1997 ; 12: 1851 -1863.
22. Fleis J. Statistiniai proporcijų ir proporcijų lentelių tyrimo metodai, Finansai ir statistika, 1989 m.
23. Schlesselmanas JJ. Endometriumo vėžio rizika, susijusi su kombinuotų geriamųjų kontraceptikų vartojimu. Hum reprodukcija. 1997 ; 12: 1851 -1863.
24. Hopewell S, McDonald S, Clarke M, Egger M. Gray literatūra atsitiktinių imčių sveikatos priežiūros intervencijų tyrimų metaanalizėse. Cochrane Database Syst Rev. 2007 m.

Taldau mete bul dell darіgerliktіn aspaby

Turdalieva B.S., Rakhmatullaeva N.U., Ten V.B., Raushanova A.M.,

Musaeva B.A., Omarova D.B.

Asfendiyarov S.Zh. atyndagy Kazmu

Daleldi medicinos ortalija

Almata, Kazachstanas

Tuinas Bir aura boyinsha bagalangan zertteu nәtizheli ylғi bir emdik, aldyn alu nemese diagnosticslyқ adistin tiimdiligi zhii zhetkilikti ozgeshelenedi.

аartүrli zertteulerdin nәtizhelerinin salystyrmalaly bagasy zhane olardyn zhalpylauysh қorytyndynyң nәtizheli osygan bailanysty paida bolatyn қazhettilik kiriguin maқsaty.

En eygili zhane zheke gylymi zertteulerdin nәtizhelerinin zhүyelik kiriguinin zhyldam damityn adistemelerininin birine bugin meta - taldau adisteme zhatady.

Meta - taldau - bul ecologtin epidemiologylyk zertteuler birikken natizhelerinin sandyk taldauy - korshagan ortanyn ylgi bir factorinyn әserininң baғasy. Ol kelisushiliktin dәrezhesi nemese аrtүrli zertteu algan nәtizhelerdin aiyrmashylygynyn sandyk baғasyn eskeredi.

Metaanalizėkaip įrodymais pagrįstos medicinos įrankis

Turdalieva B.S., Rakhmatullayeva N.U., Ten V.B., Raushanova A.M.,

Musaeva B.A., Omarova D.B.
KazNMU iš S.D. Asfendiyarov, Almata, Kazachstanas
Abstraktus Gana dažnai tyrimų, kuriuose vertinamas tos pačios terapinės ar profilaktinės intervencijos ar diagnostikos metodo efektyvumas tai pačiai ligai, rezultatai skiriasi.

Dažnai originalūs moksliniai darbai gali būti realesnis atsakymų į siaurus klausimus šaltinis nei apžvalginiai darbai ir paskaitos. Manoma, kad žurnalų ir straipsnių skaitymas turėtų apsiriboti tais, kurie iš tikrųjų yra susiję su kasdiene praktika ar dabartiniais moksliniais tyrimais. Nemažoje dalyje publikacijų, kuriose pristatomi naujos intervencijos tyrimo rezultatai, yra informacijos, kuri yra netinkama naudoti. Susitikimas su pažįstama ir gerai žinoma pavarde bei gerbiama institucija leidžia pažengti į priekį ...

Pasidalinkite darbais socialiniuose tinkluose

Jei šis darbas jums netinka, puslapio apačioje yra panašių darbų sąrašas. Taip pat galite naudoti paieškos mygtuką

Kiti susiję darbai, kurie gali jus sudominti.vshm>
20915.		Medicinos paslaugų rinkos analizė	3,1 MB
	Teorinės informacijos apie VPP kūrimo ir taikymo praktiką, šio modelio ypatybes ir naudą visuomenei analizė; verslo modeliavimo sampratos teorinės medžiagos analizė; medicinos paslaugos ekonominių charakteristikų nustatymas; pramonės analizės atlikimas;
4601.		GYDYMO SKYRIAUS SVEČIŲ SLAUGOS VEIKLOS ANALIZĖ	60,63 KB
	Praktinį aktualumą lemia tai, kad baigiamasis darbas gali būti kaip sargybinės sesers darbo automatizavimas tvarkant vaistų apskaitos ir pacientų judėjimo dokumentus; vaistų išdavimas pacientui; kiekvienam pacientui tyrimų krypčių formavimas ir spausdinimas; temperatūros lapo palaikymas ir kt.
11969.		Medicinos informacinių sistemų naudojimo ekonominio efektyvumo analizė	16,93 KB
	Sukurtas modelis ir aprašyti medicinos informacinių sistemų medicininių informacinių sistemų ekonominio efektyvumo analizės algoritmai. Sukurtas medicinos informacinių sistemų naudojimo gydymo įstaigoje ekonominio efektyvumo analizei skirtos programinės įrangos PS maketas.Programinė priemonė medicinos informacinių sistemų naudojimo ekonominiam efektyvumui analizuoti. PS veiklos tikslas – ekonomisto ir eksperto bei sveikatos įstaigos vadovo panaudojimas gydymo įstaigos veiklos ekonominio komponento analizei ir ...
18273.		Kazachstano Respublikos prezidento teisinio statuso analizė visuotinai pripažintų teisinės valstybės ir valdžių padalijimo principo kriterijų požiūriu	73,64 KB
	Prezidentės požiūrio esmė buvo ta, kad šalis vystytųsi natūraliu evoliuciniu būdu. Prezidento valdžia - valstybės Konstitucijoje nustatytas tam tikro regiono administracinio subjekto savivaldos institucijų veiklos nutraukimas ir pastarojo valdymas per valstybės vadovo paskirtus įgaliotus asmenis - prezidentą ir jam atskaitingus asmenis. ; valstybės vadovo Konstitucijoje suteiktos nepaprastosios padėties prezidento įgaliojimai visu mastu ...
13186.		Mokslinių publikacijų apskaitos informacinės sistemos projektavimas Adobe Dreamweaver aplinkoje	2,29 MB
	Automatizavimas bet kuriai organizacijai atliekamas suprojektuojant ir vėliau sukuriant bei įdiegiant vieną įmonės informacinę sistemą, informacijos apdorojimo sistemą, kuri taip pat apima atitinkamus organizacijos išteklius, žmogiškuosius techninius finansus ir kt. Ši situacija vadinama automatizavimu ir yra gana būdinga daug įmonių. Kadangi informacinės sistemos yra skirtos informacijai rinkti, saugoti ir apdoroti, bet kuri iš jų yra pagrįsta saugojimo aplinka ir ...
15989.		Nanotechnologijų taikymas medicinos srityse	80.04KB
	Iš istorijos išplaukia, kad žmonija visada siekė pažangos ir nuo senų senovės ieškojo būdų, kaip išgydyti ligas ir pailginti gyvenimą. Galima sakyti, kad nanotechnologijų plėtra XXI amžiuje žmonijos gyvenimą pakeis labiau nei garo mašinos ar elektros rašytinės kalbos raida. Šveicarų fizikas Albertas Einšteinas paskelbė straipsnį, kuriame įrodė, kad cukraus molekulės dydis yra maždaug 1 nanometras. Amerikiečių futuristas Erkas Drexleris, molekulinės nanotechnologijos pradininkas, paskelbė...
6178.		HIGIENA YRA PAGRINDINĖ PREVENCINĖ MEDICINOS DISCIPLINA	409,78 KB
	Sąvoka „higiena“ kilusi iš graikų kalbos žodžio hygieinos, reiškiančio „sunešti sveikatą“ (1 skaidrė). Remiantis senovės graikų mitologija, gydymo dievas Asklepijus (senovės romėnų mituose – Eskulapijus) susilaukė dukters Higiėjos, kuri padėjo tėvui jo reikaluose.
5069.		Avicenos teisinių idėjų vaidmuo medicinos raidoje	31,86 KB
	Ibn Sina pasisakė už idealią valstybę, kurios gyventojai turėtų būti valdovai, gamintojai ir kariuomenė, o visi turėtų dirbti naudingą darbą. Ypatingai didelis nuopelnas...
17864.		JAV draudimo medicinos sistemos ir rinkos plėtros tendencijos ir problemos	75,24 KB
	Sveikatos draudimo samprata ir klasifikacija: privalomasis ir savanoriškasis sveikatos draudimas. Sveikatos draudimo sistemos užsienio šalyse. JAV sveikatos draudimo rinkos analizė. Jungtinių Amerikos Valstijų sveikatos draudimo rinkos ypatybės ir ypatumai.
20590.		Komercinio banko nuosavas kapitalas jo formavimo požiūriu	326,53 KB
	Banko nuosavo kapitalo valdymo ir jo reguliavimo klausimais ypač aktualus yra Bazelio Priežiūros komitetas, kuris bandė kardinaliai pakeisti banko nuosavo kapitalo pakankamumo vertinimo sistemą. Nepaisant nežymios dalies bendruose bankų įsipareigojimuose, nuosavas kapitalas išlieka banko patikimumo ir stabilumo pagrindu, banko veiklos pagrindu ir jo saugumo pagalve. Pastaruoju metu bankininkystės klausimai, susiję su banko nuosavu kapitalu, ypač traukia...

Sveikatos ir ekologijos problemos

12. Amerikos echokardiografijos draugijos minimalūs standartai širdies sonografui: pozicijos dokumentas / S. M. Bierig // J Am Soc Echocardiogr. - 2006. - T. 19. - P. 471-474.

13. Lengvos ir vidutinio sunkumo hipertenzijos antihipertenzinis gydymas nėštumo metu / E. Abalos // The Cochrane Library Syst. Rev. - 2001. - 4 laida.

14. Antihipertenziniai vaistai nėštumo ir vaisiaus augimo metu: „farmakologinio programavimo“ įrodymai pirmąjį trimestrą? / H. Bayliss // Hipertenzija Nėštumas. - 2002. - T. 21. - P. 161-174.

15. Antihipertenzinė terapija gydant hipertenziją nėštumo metu – klinikinis dvigubai aklas pindoloto tyrimas / G. Bott-Kanner G. // Clin Exp Hypertension Pregnancy. - 1992. - T. 11. - P. 207-220.

16. Atenololis ir vaisiaus augimas nėštumo metu, komplikuotas hipertenzija / C. Lydakis // Am. J. Hipertenzija. - 1999. - Nr 12. - P. 541-547.

17. Australijos hipertenzijos nėštumo metu tyrimo draugija: hipertenzijos nustatymas, tyrimas ir valdymas nėštumo metu: visiškas konsensuso pareiškimas / M. A. Brown // Am. J. Gynecol. - 2000. - T. 40. - P. 139-155.

18. Butters, L. Atenololis sergant pirmine hipertenzija nėštumo metu / L. Butters, S. Kennedy, P. C. Rubin // Br. Med. J. - 1990. - T. 301.-P. 587-589.

19. Collins, R. Farmakologinė hipertenzinių sutrikimų prevencija ir gydymas nėštumo metu / R. Collins, H.C. S. Wallenburg // Efektyvi priežiūra nėštumo ir gimdymo metu / red. I. Chalmersas, M. Enkinas, M. J. N. C. Keirse. - Oksfordas: Oxford University Press, 1989. - P. 512-533.

20. Atenololio poveikis gimimo svoriui / G. Y. Lip // Am. J. Cardiol. - 1997. - T. 79. - P. 1436-1438.

21. Metildopos poveikis gimdos placentos ir vaisiaus hemodinamikai sergant nėštumo sukelta hipertenzija / S. Montan // Am. J. Obstetas. Gynecol. - 1993. - T. 168. - P. 152-156.

22. Vidutinio arterinio slėgio kritimas ir vaisiaus augimo sulėtėjimas sergant nėštumo hipertenzija: metaanalizė / P. von Dadelszen // Lancet. - 2000. - T. 355. - P. 87-92.

23. Galerija, E.D.M. Antihipertenzinis gydymas nėštumo metu: skirtingų reakcijų į oksprenololį ir metildopą analizė /

E.D.M. Galerija, M. Ross, A. Z. Gyory // Br. Med. J. - 1985. - T. 291.-P. 563-566.

24. Gluckman, P. D. Motinos vaisiaus augimo suvaržymas ir jo pasekmės / P. D. Gluckman, M. A. Hanson // Semin Fetal Neonatal Med. - 2004. - T. 9, Nr. 5. - P. 419-425.

25. Gairių komitetas. 2003 Europos hipertenzijos draugija – Europos kardiologų draugijos arterinės hipertenzijos valdymo gairės // J. Hypertens. - 2003. - T. 21, Nr. 6. - P. 1011-1053.

26. Magee, L. A. Per dvi savaites apžvalga: hipertenzijos valdymas nėštumo metu / L. A. Magee, M. P. Ornstein, P. von Dadelszen // BMJ. - 1999. - T. 318, 7194 leidimas. - P. 1332-1336.

27. Magee, L. A. Geriamieji beta adrenoblokatoriai nuo lengvos ar vidutinio sunkumo hipertenzijos nėštumo metu (Cochrane apžvalga) / L. A. Magee, L. Duley // Cochrane Database Syst. Rev. – 2002 m. – 1 leidimas.

28. Preeklampsija – simpatinio per didelio aktyvumo būsena / H. P. Schobel // N. Engl. J. Med. - 1996. - T. 335. - P. 1480-1485.

29. Preeklampsijos prevencija: atsitiktinių imčių atenololio tyrimas hiperdinaminiams pacientams prieš prasidedant hipertenzijai / T. R. Easterling // Obstet. Gynecol. - 1999. - T. 93. - P. 725-733.

30. Nacionalinės aukšto kraujospūdžio ugdymo programos darbo grupės dėl aukšto kraujospūdžio nėštumo metu ataskaita / R. W. Gifford // Am. J. Obstetas. Gynecol. - 2000. - T. 183, Nr. 1. - P. 1-22.

31. Europos hipertenzijos draugijos ir Europos kardiologų draugijos arterinės hipertenzijos valdymo darbo grupė / G. Mancia // Eur. Širdis J. - 2007. - T. 28. - P. 1462-1536.

32. Europos kardiologų draugijos darbo grupė dėl širdies ir kraujagyslių ligų gydymo nėštumo metu. Ekspertų sutarimo dokumentas dėl širdies ir kraujagyslių ligų valdymo nėštumo metu // Eur. Širdis. J. - 2003. - T. 24. - P. 761-781.

33. Antihipertenzinių vaistų vartojimas nėštumo metu ir nepageidaujamų perinatalinių baigčių rizika: McMaster baigčių tyrimas dėl hipertenzijos nėštumo metu 2 (MOS HIP 2) / J.G. Ray // BMC Nėštumas Gimdymas. - 2001. - Nr.1. - P.6.

34. Pasaulio sveikatos organizacija – Tarptautinė hipertenzijos draugija, 1999 m. Hipertenzijos valdymo gairės // Aukštas kraujo spaudimas. - 1999. - T. 8.-P. 1^3.

Gauta 2008-10-29

ĮRODYMAIS PAGRINDAMŲ VAISTŲ DUOMENŲ NAUDOJIMAS KLINIKINĖJE PRAKTIKOJE (3 pranešimas – DIAGNOSTINIAI TYRIMAI)

A. A. Litvin2, A. L. Kalininas1, N. M. Trizna3

1Gomelio valstybinis medicinos universitetas 2Gomelio regioninė klinikinė ligoninė 3Baltarusijos valstybinis medicinos universitetas, Minskas

Svarbus įrodymais pagrįstos medicinos aspektas yra duomenų pateikimo išsamumas ir tikslumas. Šio straipsnio tikslas – trumpai apžvelgti įrodymais pagrįstos medicinos principus atliekant diagnostinių testų tikslumo tyrimus.

Diagnostiniai testai medicinoje naudojami siekiant nustatyti ligos diagnozę, sunkumą ir eigą. Diagnostinė informacija gaunama iš įvairių šaltinių, įskaitant subjektyvius, objektyvius, specialius tyrimo metodus. Šis straipsnis parengtas remiantis tyrimų kokybės matavimo duomenų aprašymu, įvairių suvestinės statistikos metodų privalumais, naudojant logistinės regresijos ir ROC analizės metodą.

Raktiniai žodžiai: įrodymais pagrįsta medicina, diagnostiniai testai, logistinė regresija, ROC analizė.

ĮRODYMAIS PAGRINDŲ MEDICINŲ DUOMENŲ NAUDOJIMAS KLINIKINĖJE PRAKTIKOJE (3 ataskaita – DIAGNOSTINIAI TYRIMAI)

A. A. Litvin2, A. L. Kalininas1, N. M. Trizna3

1Gomelio valstybinis medicinos universitetas 2Gomelio regioninė klinikinė ligoninė 3Baltarusijos valstybinis medicinos universitetas, Minskas

Svarbus įrodymais pagrįstos medicinos aspektas yra duomenų pateikimo išsamumas ir tikslumas. Straipsnio tikslas – trumpa įrodymais pagrįstos medicinos principų apžvalga tyrimuose, skirtuose diagnostinių testų tikslumui.

Sveikatos ir ekologijos problemos

Diagnostiniai testai medicinoje naudojami diagnozei nustatyti, įvertinti ir stebėti ligos progresavimą. Diagnostinė informacija gaunama iš daugybės šaltinių, įskaitant dainas, simptomus ir specialius tyrimus. Šiame straipsnyje daugiausia dėmesio skiriama studijų kokybės matmenims ir skirtingos suvestinės statistikos su logistine regresija ir ROC analize privalumais.

Raktažodžiai: įrodymais pagrįsta medicina, diagnostiniai testai, logistinė regresija, ROC analizė.

Kai gydytojas priima sprendimą dėl diagnozės, remdamasis paciento istorija ir apžiūra, jis retai būna tuo visiškai tikras. Šiuo atžvilgiu tikslingiau kalbėti apie diagnozę pagal jos tikimybę. Vis dar labai įprasta šią tikimybę išreikšti ne procentais, o tokiais posakiais kaip „beveik visada“, „dažniausiai“, „kartais“, „retai“. Kadangi skirtingi žmonės investuoja skirtingą tikimybės laipsnį tomis pačiomis sąlygomis, tai sukelia nesusipratimų tarp gydytojų arba tarp gydytojo ir paciento. Gydytojai turėtų būti kuo tikslesni savo išvadose ir, jei įmanoma, naudoti kiekybinius metodus tikimybei išreikšti.

Nors tokių kiekybinių rodiklių prieinamumas būtų labai pageidautinas, klinikinėje praktikoje jų dažniausiai nėra. Net patyrę gydytojai dažnai negali tiksliai nustatyti tam tikrų pokyčių atsiradimo tikimybės. Pastebima tendencija per daug diagnozuoti palyginti retas ligas. Ypač sunku kiekybiškai įvertinti tikimybę, kuri gali būti labai didelė arba labai maža.

Kadangi patikimų diagnostinių kriterijų nustatymas yra kertinis klinikinio mąstymo akmuo, sukaupta klinikinė patirtis naudojama kuriant statistinius metodus diagnostikos prognozavimui gerinti, kurie idealiu atveju turėtų būti pateikiami kompiuterinių duomenų bankų forma. Tokiuose tyrimuose dažniausiai nustatomi veiksniai

tori, kurie yra susiję su konkrečia diagnoze. Tada šie duomenys gali būti įtraukti į daugiamatę analizę, siekiant nustatyti, kurie yra svarbūs nepriklausomi diagnozės prognozuotojai. Kai kurios analizės rūšys leidžia nustatyti svarbius veiksnius numatant diagnozę ir tada nustatyti jų „svorį“, kuris gali būti transformuojamas į tikimybę tolesniuose matematiniuose skaičiavimuose. Kita vertus, analizė leidžia nustatyti ribotą pacientų kategorijų skaičių, kurių kiekviena turi savo tikimybę turėti tam tikrą diagnozę.

Šie kiekybiniai diagnostikos metodai, dažnai vadinami „prognozavimo taisyklėmis“, yra ypač naudingi, jei jie pateikiami patogiu būdu ir jei jų vertė buvo išsamiai ištirta pakankamai pacientų. Kad tokios prognozavimo taisyklės tikrai padėtų gydytojams, jos turi būti parengtos reprezentatyvioms pacientų populiacijoms naudojant turimus atkuriamus testus, kad gautus rezultatus būtų galima pritaikyti medicinos praktikoje visur.

Šiuo atžvilgiu nepaprastai svarbu žinoti keletą dažniausiai naudojamų terminų tyrimų analizėje ir epidemiologijoje, įskaitant paplitimą, jautrumą, specifiškumą, teigiamą nuspėjamąją vertę ir neigiamą nuspėjamąją vertę (1 lentelė).

1 lentelė. Sisteminiai terminai, dažniausiai naudojami diagnostikos tyrimuose

prieinamas nėra

Teigiamas a (tikras teigiamas) b (klaidingas teigiamas)

Neigiami (klaidingai neigiami) r (tikras neigiamas)

Pasiskirstymas (ankstesnė tikimybė) = (a + c) / (a ​​+ b + c + d) = pacientų skaičius / bendras ištirtų pacientų skaičius

Jautrumas \u003d a / (a ​​​​+ b) \u003d tikrų teigiamų rezultatų skaičius / bendras pacientų skaičius

Specifiškumas = r / (b+r) = tikrų neigiamų rezultatų skaičius / nesergančių pacientų skaičius

Klaidingai neigiamų rezultatų rodiklis = b / (a ​​+ b) = klaidingai neigiamų rezultatų skaičius / bendras pacientų skaičius

Klaidingų teigiamų rezultatų rodiklis = b / (b + d) = klaidingų teigiamų rezultatų skaičius / nesergančių pacientų skaičius

Sveikatos ir ekologijos problemos

1 lentelės pabaiga

Tyrimo rezultatai Patologinė būklė

prieinamas nėra

Teigiama nuspėjamoji vertė = a / (a ​​+ b) = tikrų teigiamų skaičius / visų teigiamų skaičius

Neigiama nuspėjamoji reikšmė = r / (c+r) = tikrų neigiamų skaičius / visų neigiamų skaičius

Bendras tikslumas (tikslumas) = ​​(a+r) / (a+b+c+d) = tikrų teigiamų ir tikrų neigiamų rezultatų skaičius / visų rezultatų skaičius

Teigiamo testo tikimybės santykis – = jautrumas / (1 – specifiškumas)

Neigiamo testo tikimybės santykis – = 1 – jautrumas/specifiškumas

Klausimai, į kuriuos atsakyta pagal šias diagnostinio testo charakteristikas:

1) jautrumas – kiek geras testas nustatant sergančius pacientus?

2) specifiškumas – ar testas leidžia teisingai pašalinti pacientus, kurie neserga šia liga?

3) teigiamo testo rezultato nuspėjamoji reikšmė – jei žmogui testas teigiamas, kokia tikimybė, kad jis tikrai serga šia liga?

4) neigiamo testo rezultato nuspėjamoji reikšmė – jei žmogus turi neigiamą testą, kokia tikimybė, kad jis tikrai neserga šia liga?

5) tikslumo indeksas – kokia dalis visų testų davė teisingus rezultatus (t. y. tikrus teigiamus ir tikrus neigiamus rezultatus visų atžvilgiu)?

6) teigiamo testo tikimybės koeficientas – kiek didesnė tikimybė, kad sergančio žmogaus testas bus teigiamas, palyginti su sveikam žmogui?

Kadangi tik nedidelė prognozavimo taisyklių dalis atitinka griežtus kriterijus, tokius kaip tiriamųjų skaičius ir diapazonas bei numatomas rezultatų patvirtinimas, dauguma jų netinka įprastiniam klinikiniam naudojimui. Be to, daugelis numatymo taisyklių neįvertina kiekvienos diagnozės ar baigties, su kuria susiduria gydytojas, tikimybės. Tam tikro jautrumo ir specifiškumo testas turi skirtingą teigiamą ir neigiamą nuspėjamąją vertę, kai naudojamas skirtingo ligos paplitimo grupėse. Bet kurio tyrimo jautrumas ir specifiškumas nepriklauso nuo pasiskirstymo

Ligos sunkumas (arba sergančiųjų šia liga procentas iš visų tirtų pacientų) priklauso nuo pacientų, kuriems buvo atliktas šis tyrimas, sudėties.

Kai kuriais atvejais netikslios žinios apie tyrimo jautrumą ir specifiškumą tirtoje pacientų grupėje gali apriboti jo klinikinę reikšmę. Kadangi gydytojas retai žino (arba gali žinoti) pacientų grupę, kuriai jo paskirtas testas buvo standartizuotas, gauti rezultatai yra daug mažiau patikimi, nei paprastai manoma. Be to, atliekant bet kokį diagnostinį tyrimą, padidėjus jautrumui, sumažės specifiškumas.

Didelio jautrumo modelis dažnai duoda tikrą rezultatą esant teigiamam rezultatui (aptinka teigiamus pavyzdžius). Ir atvirkščiai, didelio specifiškumo modelis greičiausiai duos tikrą rezultatą esant neigiamam rezultatui (randa neigiamų pavyzdžių). Jei kalbame apie mediciną – ligos diagnozavimo uždavinį, kur pacientų skirstymo į sergančius ir sveikus modelis vadinamas diagnostiniu tyrimu, tai gauname taip: 1) jautrus diagnostinis testas pasireiškia perdozavimu – maksimalus. dingusių pacientų prevencija; 2) specifinis diagnostinis tyrimas diagnozuoja tik tam tikrus pacientus. Kadangi negalima tikėtis, kad jokia atskira vertė ar išvestinis matas nepasižymėtų puikiu jautrumu ir specifiškumu, dažnai reikia nustatyti, kuri priemonė yra vertingiausia ir reikalinga priimant sprendimą. Grafinis vaizdas, vadinamas ROC kreive

Sveikatos ir ekologijos problemos

(1 pav.), susiejantis aptartas testo charakteristikas, parodo pasirinkimo tarp didelio jautrumo ir specifiškumo siekimo neišvengiamumą. Toks grafinis vaizdas rodo, kad tyrimo rezultatai gali būti apibūdinti kaip normalūs arba patologiniai, priklausomai nuo to, ar

Liga atmetama, jei testas yra labai specifinis, arba atmetama, jei testas yra labai jautrus. Skirtingi testai gali turėti skirtingą jautrumą ir specifiškumą. Patikimesnių testų jautrumas ir specifiškumas yra didesnis nei netinkamų testų.

1 paveikslas – grafinis vidinio jautrumo ir specifiškumo neatitikimo vaizdas

ROC kreivė (Receiver Operator Characteristic) yra kreivė, kuri dažniausiai naudojama dvejetainio klasifikavimo rezultatams vaizduoti mašininio mokymosi metu. Pavadinimas kilęs iš signalų apdorojimo sistemų. Kadangi yra dvi klasės, viena iš jų vadinama klase su teigiamais rezultatais, antroji – su neigiamais rezultatais. ROC kreivė parodo teisingai klasifikuotų teigiamų pavyzdžių skaičiaus priklausomybę nuo neteisingai klasifikuotų neigiamų pavyzdžių skaičiaus. ROC analizės terminologijoje pirmieji vadinami tikrai teigiamais, antrieji – klaidingais neigiamais rinkiniais. Daroma prielaida, kad klasifikatorius turi tam tikrą parametrą, kurį keičiant gausime vienokį ar kitokį suskirstymą į dvi klases. Šis parametras dažnai vadinamas slenksčiu arba ribine verte.

ROC kreivė gaunama taip. Kiekvienai ribinei vertei, kuri svyruoja nuo 0 iki 1, žingsniais, pavyzdžiui, 0,01, apskaičiuojamos jautrumo vertės Se ir specifiškumas Sp. Arba slenkstis gali būti kiekviena iš eilės imties vertė. Sudaromas priklausomybės grafikas: jautrumas Se brėžiamas išilgai Y ašies, 100% - Sp (šimtas procentų atėmus specifiškumą) išilgai X ašies. Dėl to atsiranda tam tikra kreivė (1 pav.). Grafikas dažnai papildomas tiese y = x.

Idealiam klasifikatoriui ROC kreivės brėžinys eina per viršutinį kairįjį kampą

kampas, kuriame tikrasis teigiamas rodiklis yra 100% arba 1,0 (idealus jautrumas), o klaidingai teigiamas rodiklis yra nulis. Todėl kuo kreivė arčiau viršutinio kairiojo kampo, tuo didesnė modelio nuspėjamoji galia. Ir atvirkščiai, kuo mažesnis kreivės kreivumas ir kuo jis arčiau įstrižainės linijos, tuo modelis mažiau efektyvus. Įstrižainė linija atitinka „nenaudingą“ klasifikatorių, t.y. visišką dviejų klasių neatskiriamumą.

Vizualiai vertinant ROC kreives, jų vieta viena kitos atžvilgiu rodo jų lyginamąjį efektyvumą. Viršuje ir kairėje esanti kreivė rodo didesnį modelio nuspėjamumą. Taigi 2 paveiksle dvi ROC kreivės yra sujungtos viename grafike. Matyti, kad A modelis yra geresnis.

Vizualus ROC kreivių palyginimas ne visada atskleidžia efektyviausią modelį. Savotiškas ROC kreivių palyginimo metodas yra ploto po kreivėmis įvertinimas. Teoriškai jis keičiasi nuo 0 iki 1,0, bet kadangi modeliui visada būdinga kreivė, esanti virš teigiamos įstrižainės, paprastai kalbama apie pokyčius nuo 0,5 ("nenaudingas" klasifikatorius) iki 1,0 ("idealus" modelis). . Tokį įvertinimą galima gauti tiesiogiai apskaičiuojant plotą po daugiakampiu, kurį iš dešinės ir iš apačios riboja koordinačių ašys, o viršuje kairėje – eksperimentiškai gautais taškais (3 pav.). Skaitinis ploto po kreive indikatorius vadinamas AUC (Area Under Curve).

Sveikatos ir ekologijos problemos

2 pav. ROC kreivių palyginimas

3 pav. Plotas po ROC kreive

Turėdami dideles prielaidas, galime daryti prielaidą, kad kuo didesnis AUC, tuo geresnė modelio nuspėjamoji galia. Tačiau turėtumėte žinoti, kad AUC indikatorius yra labiau skirtas kelių modelių lyginamajai analizei; AUC nėra

šiek tiek informacijos apie modelio jautrumą ir specifiškumą.

Literatūroje kartais pateikiama tokia ekspertų AUC verčių skalė, pagal kurią galima spręsti apie modelio kokybę (2 lentelė).

2 lentelė. Ekspertinė AUC verčių skalė

AUC intervalas Modelio kokybė

0,9-1,0 Puikus

0,8-0,9 Labai gerai

0,7-0,8 Gerai

0,6-0,7 Vidutinis

0,5-0,6 Nepatenkinamai

Idealus modelis turi 100% jautrumą ir specifiškumą. Tačiau praktiškai to pasiekti neįmanoma, be to, neįmanoma vienu metu padidinti modelio jautrumo ir specifiškumo.

Kompromisas randamas naudojant ribinę ribą, nes slenkstinė reikšmė turi įtakos Se ir Sp santykiui. Galime kalbėti apie optimalios ribinės vertės radimo problemą (4 pav.) .

4 paveikslas – „pusiausvyros taškas“ tarp jautrumo ir specifiškumo

Sveikatos ir ekologijos problemos

Ribinė riba reikalinga norint taikyti modelį praktikoje: priskirti naujus pavyzdžius vienai iš dviejų klasių. Norint nustatyti optimalią slenkstį, reikia nustatyti jo nustatymo kriterijų, nes skirtingos užduotys turi savo optimalią strategiją. Kriterijai pasirenkant ribinę ribą gali būti: 1) minimalios modelio jautrumo (specifiškumo) vertės reikalavimas. Pavyzdžiui, turite užtikrinti, kad testo jautrumas būtų ne mažesnis kaip 80%. Šiuo atveju optimali riba bus didžiausias specifiškumas (jautrumas), kuris pasiekiamas esant 80 % (arba vertės, artimos

jam „dešinėje“ dėl serijos diskretiškumo) jautrumas (specifiškumas).

Pateiktus teorinius duomenis geriau suvokia klinikinės praktikos pavyzdžiai. Pirmasis pavyzdys, į kurį sutelksime dėmesį, būtų užkrėsto nekrozinio pankreatito diagnozė (duomenų rinkinys paimtas iš duomenų bazės). Mokymo pavyzdyje yra 391 įrašas su 12 nepriklausomų kintamųjų pasirinkimu tokiu formatu (3 lentelė). Priklausomas kintamasis (1 – ligos buvimas, 0 – nebuvimas). Priklausomo kintamojo pasiskirstymas yra toks: 205 atvejai – nėra ligos, 186 – jos buvimas.

3 lentelė. Nepriklausomi kintamieji užkrėstos kasos nekrozės diagnozei, logistinės regresijos koeficientai (pavyzdys)

Nepriklausomi kintamieji Duomenų formatas Koeficientas, %

Dienų skaičius nuo pradžios > 14< 14 2,54

Dienų, kurias pacientai praleido gydytis intensyviosios terapijos skyriuje, skaičius > 7< 7 2,87

Širdies ritmo skaitinė reikšmė 1,76

Kvėpavimo dažnio skaitinė reikšmė 1,42

Kūno temperatūros skaitinė reikšmė 1,47

Leukocitų skaičius kraujyje 1,33

Leukocitų intoksikacijos indeksas skaitinė reikšmė 1,76

Karbamido kiekis kraujyje skaitinė vertė 1,23

Bendro plazmos baltymo skaitinė vertė 1,43

Tinkama antibiotikų profilaktika diagnozuojant sunkų ūminį pankreatitą taip / ne -1,20

Atlikti minimaliai invazines medicinines ir profilaktines operacijas taip / ne -1.38

Neigiamos dinamikos buvimas taip/ne 2.37

4 paveiksle pavaizduotas gautas ROC, kurį galima apibūdinti kaip labai gerą kreivę. Modelio nuspėjamoji galia AUC = 0,839.

4 pav. Infekuotos kasos nekrozės diagnostinio modelio ROC kreivė

Sveikatos ir ekologijos problemos

Apsvarstykite taškų masyvo fragmentą „vidaus pilvo spaudimo jausmas pacientams, sergantiems sunkia

galiojimo specifiškumas“ lygio ūminio pankreatito pavyzdžiu.

4 lentelė. Skirtingų IAP lygių jautrumas ir specifiškumas prognozuojant PSI vystymąsi (pavyzdys)

IAP, mm Hg Art. Jautrumas, % Specifiškumas, % Se + Sp Se - Sp

13,5 25 100 125 75

14,5 30 95 125 65

15,5 40 95 135 55

16,5 65 95 160 30

17,5 80 90 170 10

18,5 80 80 160 0

19,5 80 70 150 10

20,5 85 65 150 20

21,5 95 55 150 40

23,0 100 45 145 55

24,5 100 40 140 60

25,5 100 25 125 75

Kaip matyti iš lentelės, optimalus slenkstinis IAP lygis pacientams, sergantiems ūminiu destrukciniu pankreatitu, užtikrinantis maksimalų tyrimo jautrumą ir specifiškumą (arba minimalų I ir II tipo paklaidų skaičių), yra 17,5 ± 2,3 (M ± 2,3). SD) mm Hg, kai yra 80% jautrumo ir 90% specifiškumo metodo, skirto nustatyti infekcinių kasos nekrozės komplikacijų išsivystymo tikimybę. Jautrumas yra 80%, tai reiškia, kad 80% pacientų, sergančių infekuotu nekrozuojančiu pankreatitu, diagnostinis testas yra teigiamas. Specifiškumas yra 90%, todėl 90% pacientų, kurie neserga infekuotu nekrozuojančiu pankreatitu, tyrimo rezultatas yra neigiamas. Pusiausvyros taškas, kuriame jautrumas ir specifiškumas maždaug sutampa – 80%, yra 18,5. Apskritai teigiama nuspėjamoji IAP matavimo vertė buvo 86%, o neigiama nuspėjamoji vertė buvo 88%.

Logistinės regresijos ir ROC analizės atlikimas galimas naudojant statistinius paketus. Tačiau „Statistica“ 6 ir 7 (http://www.statistica.com) šią analizę atlieka tik naudodami bloką „Dirbtiniai neuroniniai tinklai“. SPSS (http://www. spss.com) (pradedant nuo 13 versijos) ROC analizė pateikiama tik grafiniame modulyje ir analizuojama viena ROC kreivė. SPSS rodo plotą po kreive (AUC), reikšmingumo lygį ir jautrumo bei specifiškumo reikšmę kiekviename matavimo taške. Optimalų tašką (optimalią ribą) turite rasti patys iš jautrumo ir 1 specifiškumo lentelės. MedCalc programa palygins kelias ROC kreives, lentelėje pažymės kintamojo reikšmę, kada

kurio jautrumo ir specifiškumo santykis yra optimalus (optimali ribinė vertė). SAS (http://www.sas.com), taip pat R-Commander turi kreivių palyginimo ir taškų paieškos modulį AUC. Logistinę regresiją ir ROC analizę galima gauti iš nemokamos WINPEPI (PEPI-for-Windows) programos (http://www.brixtonhealth.com/winpepi.zip).

Išvada

Diagnozės menas nuolat tobulėja. Kasdien atsiranda naujų diagnostinių tyrimų, keičiasi esamų metodų technologija. Atitinkamų tyrimų tikslumo pervertinimas, ypač dėl šališkumo dėl prastos tyrimų ir publikavimo praktikos, gali lemti ankstyvą diagnostinių testų įgyvendinimą ir prastus klinikinius sprendimus. Kruopštus diagnostinių testų įvertinimas prieš pradedant juos plačiai taikyti ne tik sumažina nepageidaujamų pasekmių riziką dėl klaidingo supratimo apie metodo naudingumą, bet ir gali apriboti sveikatos priežiūros išteklių švaistymą pašalinant nereikalingus tyrimus. Neatsiejama diagnostinių tyrimų vertinimo dalis yra diagnostinių tyrimų tikslumo tyrimai, iš kurių informatyviausi yra logistinės regresijos ir ROC analizės metodas.

NUORODOS

1. Greenhalch, T. Įrodymais pagrįstos medicinos pagrindai / T. Greenhalch; per. iš anglų kalbos. - M.: GEOTAR-Media, 2006. - 240 p.

Sveikatos ir ekologijos problemos

3. Vlasovas, V. V. Įvadas į įrodymais pagrįstą mediciną / V. V. Vlasovas. - M. MediaSphere, 2001. - 392 p.

4. Fletcher, R. Klinikinė epidemiologija. Įrodymais pagrįstos medicinos pagrindai / R. Fletcher, S. Fletcher, E. Wagner; per. iš anglų kalbos. - M.: MediaSphere, 1998. - 352 p.

5. Banerzhi, A. Medicinos statistika paprasta kalba: įvadinis kursas / A. Benerzhi; vertimas iš anglų kalbos. - M.: Praktinė medicina, 2007. - 287 p.

6. Žižinas, K. S. Medicinos statistika: vadovėlis. pašalpa. - Rostovas n / D .: Feniksas, 2007. - 160 p.

7. Deeks, J. J. Sisteminės diagnostinių ir atrankinių testų vertinimų apžvalgos / J. J. Deeks // BMJ. - 2001. - T. 323. - P. 157-162.

8. Metaanalizės, įvertinančios diagnostinius tyrimus, gairės / L. Irwig // Ann. Stažuotojas. Med. - 1994. - T. 120. - P. 667-676.

9. Sisteminės apžvalgos ir metaanalizė mokslininkui chirurgui /

S. S. Mahid // Br. J. Surg. - 2006. - T. 93. - P. 1315-1324.

10. Diagnostinio testo tikslumo metaanalitiniai metodai / L. Irwig // J. Clin. epidemiol. - 1995. - T. 48. - P. 119-130.

11. Vartotojai" medicinos literatūros vadovai. Kaip pasinaudoti straipsniu apie diagnostinį tyrimą. A. Ar tyrimo rezultatai galioja? / R. Jaeschke // JAMA. - 1994. - T. 271. - P. 389 -391.

12. Metodinių standartų panaudojimas atliekant diagnostinių testų tyrimus: gerėja, bet vis tiek negerai / M. C. Skaityti // JAMA. - 1995. - T. 274.-P. 645-651.

13. StAR: paprastas įrankis statistiniam ROC kreivių palyginimui / I. E. Vergara // BMC Bioinformatics. - 2008. - T. 9. - P. 265-270.

14. Parametrinių ir neparametrinių metodų palyginimas kiekybinių diagnostinių testų ROC analizėje / K. O. Hajian-Tilaki // Medicininių sprendimų priėmimas. - 1997. - T. 17, N. 1. - P. 94-102.

15. Imtuvo operatoriaus charakteristikų (ROC) kreivės ir nenormalūs duomenys: empirinis tyrimas / M.J. Goddardas // Medicinos statistika. - 1989. - T. 9, N. 3. - P. 325-337.

16. Infekuotos kasos nekrozės prognozavimo galimybės / A. A. Litvin [et al.] // Sveikatos ir ekologijos problemos. - 2007. - T. 12, Nr. 2. - S. 7-14.

17. Pacientų, sergančių sunkiu ūminiu pankreatitu, intraabdominalinio spaudimo stebėjimo metodas / A. A. Litvin [et al.] // Sveikatos ir ekologijos problemos. - 2008. - T. 16, Nr. 2. - S. 80-85.

18. Aštuonių imtuvo veikimo charakteristikų analizės kompiuterinių programų palyginimas / C. Stephan // Clin. Chem. - 2003. - T. 49, N. 3. - P. 433-439.

19. Zhu, X. Trumpa nemokamų statistinės programinės įrangos paketų, skirtų dėstyti statistiką pramonės technologijų specialybėms, apžvalga / X. Zxu // J. Ind. technologija. - 2005. - T. 21, N. 2. - P. 10-20.

20. Borovikov, V. STATISTIKA: kompiuterinės duomenų analizės menas. Profesionalams / V. Borovikovas. - Sankt Peterburgas: Petras, 2001. - 656 p.

21. Buyul, A. SPSS: informacijos apdorojimo menas. Statistinių duomenų analizė ir paslėptų šablonų atkūrimas / A. Byuyul. - Sankt Peterburgas: DiaSoftYUP, 2002. - 608 p.

22. Abramson, J. H. WINPEPI (PEPI-for-Windows): kompiuterinės programos epidemiologams / J. H. Abramson, // Epidemiologic Perspectives & Innovations. - 2004. - T. 1, N. 6. - P. 1-10.

Gauta 2008-10-24

UDC 616.1:616-009.12:616-005.8:616.831-005.1

KAI KURI MIKROKRUKULIACIJOS IR ENDOTELIO PAŽEIDIMO RODIKLIAI, VERTINANT ARTERINE HIPERTENZIJA SERGANČIŲJŲ PACIENTŲ IŠSISISIŪRIMO IR MIOKARDO INFRAKCIJŲ RIZIKĄ

V. I. Kozlovskis, A. V. Akulyonok Vitebsko valstybinis medicinos universitetas

Tyrimo tikslas – nustatyti veiksnius, susijusius su padidėjusia miokardo infarkto, smegenų insulto ir mirties rizika pacientams, sergantiems II stadijos arterine hipertenzija (AH).

Medžiaga ir metodai: tyrime dalyvavo 220 pacientų, sergančių II laipsnio AH (amžiaus vidurkis 57 ± 8,4 metų), kurie buvo hospitalizuoti dėl hipertenzinės krizės, ir 30 žmonių, kuriems nebuvo AH (amžiaus vidurkis).

53,7 ± 9 metai).

Rezultatai: II laipsnio AH sergančių pacientų grupėje per 3,3 ± 1 stebėjimo metus užfiksuoti 29 insultai, 18 miokardo infarktų, 26 mirties atvejai. Hipertenzija sergančių pacientų cirkuliuojančių endotelio ląstelių (ECC) skaičiaus padidėjimas, leukocitų, trombocitų agregacija ir leukocitų adhezija buvo susiję su padidėjusia miokardo infarkto, insulto ir mirties rizika.

Išvada: VRK skaičiaus, trombocitų ir leukocitų agregacijos, leukocitų adhezijos rodikliai gali būti naudojami siekiant nustatyti hipertenzija sergančių pacientų grupes, kurioms yra padidėjusi miokardo infarkto, insulto ir mirties rizika, taip pat sukurti kompleksinius prognozės modelius.

Raktažodžiai: arterinė hipertenzija, rizika, miokardo infarktas, insultas, mirtis, cirkuliuojantys endoteliocitai.

KAI KURIOS MIKROKRUKULIACIJOS IR ENDOTELIO PAŽEIDIMO IŠVADINIAI, VERTINANT HIPERTENZINGŲ PACIENTŲ INTULTANŲ, MIOKARDO INFRAKKTŲ, MIRTINŲ RIZIKĄ

V. I. ^zlovsky, A. V. Akulionak Vitebsko valstybinis medicinos universitetas

Tikslas: nustatyti veiksnius, susijusius su padidėjusia insulto, miokardo infarkto, mirtinų baigčių rizika pacientams, sergantiems II laipsnio arterine hipertenzija (AH).

Metodai: 220 pacientų, sergančių AH II laipsniu (amžiaus vidurkis 57 ± 8,4 metų), komplikuota hipertenzine krize, ir 30 asmenų be AH (amžiaus vidurkis 53,7 ± 9 metai) buvo stebimi 3,3±1 metus.

Rezultatai: cirkuliuojančių endotelio ląstelių (CEC) skaičiaus padidėjimas, trombocitų ir leukocitų agregacija, leukocitų adhezija hipertenzija sergantiems pacientams buvo susiję su padidėjusia insulto, miokardo infarkto, mirtinų baigčių rizika.