Įrodymais pagrįstų medicinos duomenų analizė. Statistika kaip įrodymais pagrįstos medicinos įrankis

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 „įrodymų trūkumas“, „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 kiekvienam atskiram pacientui, remiantis klinikinės ligos eigos tyrimu panašiais atvejais, naudojant griežtus mokslinius pacientų grupių tyrimo metodus, kad būtų užtikrintas prognozių tikslumas.

Klinikinės epidemiologijos tikslas- tokių klinikinio stebėjimo metodų kūrimas ir taikymas, leidžiantis daryti teisingas išvadas užtikrinant sisteminių ir atsitiktinių klaidų įtakos įvertinimą. Tai yra svarbiausias būdas gauti informaciją, kurios gydytojai turi priimti teisingus sprendimus.

Pagrindinis epidemiologijos metodas yra palyginimas. Tai atliekama matematiškai apskaičiuojant tokius dydžius kaip šansų santykis, tiriamų įvykių raidos rizikos santykis.

Tačiau prieš atliekant palyginimą, reikia suprasti, su kuo lyginame (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 „paimti 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 paieškokime 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 naudojami statistinės analizės metodai adekvatūs ir pan.) ir gautame masyve informaciją reitinguosime pagal įrodymų patikimumo laipsnį. apie esamas medicinos statistikos konvencijas ir įrodymais pagrįstų medicinos ekspertų pasiūlytus patikimumo kriterijus.

   Švedijos sveikatos vertinimo metodikos tarybos teigimu, įrodymų iš skirtingų šaltinių patikimumas nėra vienodas ir priklauso nuo atlikto tyrimo tipo. Atlikto tyrimo tipas, remiantis Vankuverio biomedicinos redaktorių grupės tarptautiniu susitarimu (http://www.icmje.org/), 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 žodyne)

   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)	Studento 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. knygose „Vizualinė statistika medicinoje“ (M., 2003), Glantz S. „Medicininė ir biologinė statistika“ (M., 1999) .

   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. Jeigu darbinė hipotezė (užduotis, problema) nepasitvirtina arba neranda teigiamo sprendimo, tai 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.

Šiuo metu statistiko dalyvavimas planuojant ir analizuojant klinikinių tyrimų rezultatus yra įprasta ir plačiai paplitusi praktika. Duomenų analizės vaidmuo aptariant visą projektą auga.

Kalbant apie klinikinių tyrimų atlikimą, matematinė statistika gali padėti formuluojant tikslą, rengiant projektą, pasirenkant atsitiktinės atrankos metodus, nustatant reikiamą pacientų skaičių statistiškai reikšmingai išvadai gauti, tiesiogiai analizuojant gautus rezultatus, formuojant išvadą.

Šiuolaikinės kompiuterinės technologijos statistinius metodus daro prieinamus kiekvienam gydytojui. Programa STATISTIKA su patogia vartotojui sąsaja, įdiegta nuosekliai atidaromų dialogo langų pavidalu, ji leis atlikti pradinį duomenų tyrimą ir išsamią analizę. Naudojant STATISTIKA Galite parengti analitinį pranešimą, parašyti straipsnį, parengti pranešimą ir kalbą konferencijoje.

STATISTIKA leidžia greitai ir efektyviai išspręsti tokias problemas kaip:

• Medicininių tyrimų planavimas ir duomenų rengimas
• Pagrindinių tiriamųjų dydžių aprašomųjų charakteristikų apskaičiavimas (vidurkis, standartinis nuokrypis, dispersija, pasikliautinieji intervalai, vidutinės paklaidos, mediana, kvartiliai ir kt.)
• Vizualus duomenų pateikimas: pateikimo kokybės braižymas (histogramos, sklaidos diagramos, dėtuvės-ūsų diagramos, vidurkių diagramos su klaidomis, linijinės diagramos ir kt.)
• Statistiškai reikšmingų skirtumų tarp imčių nustatymas
• Priklausomybių tarp veiksnių analizė
• Išgyvenamumo analizė (gyvenimo trukmės vienoje ar daugiau grupių analizė, grupių palyginimas pagal gyvenimo trukmę, veiksnių įtakos pacientų gyvenimo trukmei įvertinimas)
• Reikiamo imties dydžio apskaičiavimas, kriterijų galios analizė
• Gydymo rezultatų prognozė
• ir kt.

Daugiau apie pagrindines medicinos užduotis

Reikiamo imties dydžio nustatymas

Prieš pradedant tyrimą, svarbu nustatyti imties dydį, reikalingą reikšmingam poveikiui nustatyti.

Pavyzdžiui, kiek pacientų reikėtų įtraukti į kiekvieną gydymo grupę, kad būtų galima 90 % nustatyti reikšmingą 5 % kraujospūdžio sumažėjimo skirtumą?

Išgyvenamumo analizė, išgyvenamumo palyginimas skirtingose ​​grupėse

Ar skyrėsi laikas iki mirties, atkryčio ar panašiai? priklausomai nuo gydymo tipo? Kokie veiksniai turėjo įtakos išgyvenimui? Kaip įvertinti tinkamo protezo veikimo laiką?

Išgyvenimo analizės modulyje galite sudaryti Kaplan-Meier kreives, taip pat patikrinti išgyvenimo lygybės grupėse hipotezę naudodami Gehan-Wilcoxon, Cox-Mentel, Cox F testą, log-rank testą ir kt.

Be to, kaip pramonės sprendimo dalis STATISTIKA gali būti sukurta siekiant gauti sistemą, pritaikytą Kliento problemoms spręsti. Sistema automatizuoja ir įgalina STATISTIKA(pavyzdžiui, atliekant metaanalizę ir pan.).

STATISTIKA- visiškai rusiškai!

STATISTIKA yra pripažintas medicininių duomenų analizės standartas. Naudojantis programa atlikta tūkstančiai kandidatų ir daktaro disertacijų, daug tyrimų medicinoje STATISTIKA.

STATISTIKA yra galinga analitinė sistema, suteikianti vartotojams išskirtines galimybes biomedicininių duomenų analizės srityje, kurioje yra daugybė analitinių procedūrų, surinktų į atskirus modulius ir pateiktų kaip atsidarančių dialogo langų seka.

Duomenų valdymas, duomenų bazių užklausos, grafika atliekami patogiai atidarytuose dialogo languose dviem pelės paspaudimais.
STATISTIKA leidžia spręsti įvairias užduotis, kylančias analizuojant medicininius duomenis, pradedant preliminariu aprašomųjų duomenų analize ir baigiant giluminiu tiriamų reiškinių priežasčių supratimu, hipotezių tikrinimu, poveikio reikšmingumo įvertinimu ir prognozuojamų modelių kūrimu.

Statistiniai metodai leidžia įvertinti vaistų įtakos ligos eigai laipsnį, lyginti skirtingus vaistus, išbandyti gydymo metodus, apdoroti klinikinių vaistų tyrimų rezultatus, suprasti ligos etiologiją, nustatyti reikšmingiausius žymenis, įvertinti prognozuojamąjį. diagnostinių testų vertę ir šalutinį poveikį.

STATISTIKA leidžia efektyviai vizualizuoti duomenis naudojant įvairius grafinius įrankius, atlikti tiriamąją grafinę analizę, valdyti duomenis ir kurti savo programas, rengti automatines tyrimo rezultatų ataskaitas.

Beveik bet kokio tipo analizę galite pritaikyti sau STATISTIKA, įskaitant žemo lygio ir vartotojo sąsajos procedūras.

Darbas su duomenų bazėmis, duomenų valymas, filtravimas, nuokrypių šalinimas, monotoniškos nekūrybinės procedūros dabar atliekamos vienu paspaudimu patogioje vartotojo sąsajoje.

Norint išspręsti medicinines problemas, dažniausiai naudojami šie produktai ir įrankiai STATISTIKA:

StatSoft pastangų dėka STATISTIKA visiškai išverstas į rusų kalbą ir palaikomas StatSoft kursų, taip pat daugybės knygų ir vadovėlių.

Taip pat reguliariai rengiame nemokamus seminarus ir internetinius seminarus, kuriuose galite sužinoti apie naujausius medicininių duomenų tyrimus, mūsų mokymo ir konsultavimo metodus. Su kai kuriais atvejais galite susipažinti skiltyje Pavyzdžiai.

Pirmasis žingsnis konsultuojant StatSoft yra .

Kaip treniruočių dalis Duomenų analizės akademija Aukštos kvalifikacijos StatSoft specialistai veda paskaitų kursus tiek apie pagrindinius duomenų analizės principus, tiek apie įrodymais pagrįstos medicinos giluminius statistinius metodus.

Baigę StatSoft mokymus, galėsite pereiti į naują klinikinių tyrimų lygį, kritiškai vertinti straipsnius, publikacijas, gauti atsakymus į visus duomenų analizės klausimus.

Kviečiame į Duomenų analizės akademijos kursus, vykstančius Jums patogiu metu.

„StatSoft“ duomenų analizės akademijos medicinos/farmakologijos kursai:

Kursuose išsamiai paaiškinsime, kaip parengti duomenis, juos įvesti STATISTIKA, importuoti iš kitų programų, atlikti aprašomąją ir vaizdinę analizę, rasti ryšius tarp kintamųjų, kurti aiškinamuosius modelius.

Išsamiai, žingsnis po žingsnio, mes mokome jus, kaip dirbti programoje STATISTIKA ir paaiškinkite, kokius tyrimo metodus turite naudoti, kad išspręstumėte savo problemą.

Norint suprasti medžiagą, nereikia išankstinių žinių apie statistinės analizės ir matematikos metodus. Kurso metu suteikiamos visos reikalingos žinios. Mokiniai mokosi skaičiuoti ir interpretuoti aprašomąją statistiką, vizualizuoti duomenis, kurti kryžmines lenteles, rasti ryšius ir nustatyti bendrus modelius.

Jei norite patobulinti savo įgūdžius, atlikti analitinį tyrimą, rašyti disertaciją statistiniais metodais, skambinkite arba rašykite mums.

Atkreipkite dėmesį, kad pasirinkę jus dominančias temas galite susikurti individualią mokymo programą.

Dalis konsultaciniai projektai, Duomenų analizės akademija StatSoft padeda atlikti statistinę duomenų analizę, sprendžiant įvairaus masto problemas:

Klinikinių tyrimų statistinės analizės koncepcijos kūrimas ir planavimas

Klinikinių ir ikiklinikinių tyrimų rezultatų analizė

Tyrimo metodų ir analitinių ataskaitų rengimas

Individualios gydytojų konsultacijos rengiant mokslinius straipsnius ir disertacijas

Visapusiška biomedicininių duomenų analizė apima vaistų bioekvivalentiškumo, pranašumo, ne prastumo, lygiavertiškumo, palyginamumo tyrimus, diagnostinių testų kūrimą ir palyginimą, metodų įteisinimą, specifinių biomedicininių duomenų analizės problemų sprendimą.

Post-marketing tyrimai atliekami naudojant Data Mining technologijas, kurios leidžia aptikti šalutinį poveikį, nepageidaujamą vaistų sąveiką didelėse duomenų bazėse.

Vykdome SAP (Statistical Analysis Plan) kūrimą, studijų planavimą, stebėseną ir statistinę analizę pagal tarptautinius principus ir standartus.

Biomedicininių duomenų statistinio tyrimo principai išdėstyti tarptautiniuose dokumentuose GCP ir ICH, jie yra StatSoft korporatyvinis standartas (žr. ICH – Tarptautinės konferencijos dėl techninių reikalavimų registravimo žmonėms skirtų vaistų derinimo medžiagą http:/ /www.ich.org/home.html – E9 (klinikinių tyrimų statistiniai principai), ICH E3 (klinikinių tyrimų ataskaitų struktūra ir turinys), E6 (geroji klinikinė praktika)).

Klinikiniai tyrimai turi būti kruopščiai suplanuoti, pagrįsti, visapusiškai išbandyti, prieš tai atlikta retrospektyvi analizė, metaanalizė, išsamiai aprašyti, pateikti aiškiomis diagramomis, grafikais ir lentelėmis, statistinių metodų naudojimas pagrįstas.

Tik kruopščiai suplanuoti klinikiniai tyrimai duoda efektą, o sukurtas vaistas ar terapija tikrai pasitarnaus žmonėms, o ne momentinio poveikio.

Mūsų klientai yra didžiausi medicinos centrai Rusijoje ir pasaulyje:

KFU universiteto klinika
Saratovo regioninis širdies chirurgijos centras
Medicinos biotechnologijų centras
FBUN Saratovo Rospotrebnadzoro tyrimų institutas
Farmakoekonominių tyrimų centras
Sveikatos ir socialinės plėtros ministerijos Maskvos psichiatrijos tyrimų institutas
Rusijos nacionalinis mokslinių tyrimų medicinos universitetas. N.I. Pirogovas
Rusijos Federacijos sveikatos ir socialinės plėtros ministerijos FSBI „Rusijos kardiologijos tyrimų ir gamybos kompleksas“
Rusijos mokslinis chirurgijos centras, pavadintas V.I. B.V. Petrovskio RAMS
Rusijos Federacijos sveikatos apsaugos ministerijos Kardiologijos tyrimų institutas
Federalinė valstybinė vieninga įmonė "Antidopingo centras"
Maskvos onkologijos tyrimų institutas, pavadintas V.I. P.A. Herzenas
Neurologijos tyrimų institutas RAMS
Maskvos Diagnostikos ir chirurgijos tyrimų institutas
Neurochirurgijos mokslo institutas. Burdenko
Akušerijos, ginekologijos ir perinatologijos mokslo centras Į IR. Kulakova
Neurologijos mokslinis centras RAMS
Širdies ir kraujagyslių chirurgijos mokslo centras. A.N. Bakuleva RAMS
Akių ligų tyrimų institutas
Infoekologijos mokslo institutas

ir daugelis kitų.

Iš vartotojų atsiliepimų:

Neurologijos tyrimų institutas RAMS

Statistikos naudojimas medicininiuose ir biologiniuose tyrimuose neapsiriboja duomenų analize. Statistiniai metodai taip pat turėtų būti naudojami planuojant biologinį eksperimentą arba medicininį tyrimą. Biologinio eksperimento duomenims analizuoti būtina naudoti statistiką, kitaip išvados negali būti laikomos moksliškai pagrįstomis.

Medicinos biotechnologijų centras

Tu nuostabus! Ačiū už intelektualinio komforto atmosferą!

Liašenka Alla Anatolievna,
Generalinis direktorius, biologijos mokslų kandidatas
Iš kurso „Išsamus kursas STATISTIKA medicinos reikmėms »

FGOU VPO MGAVMiB pavadintas K.I. Skriabinas

Labai ačiū – puikus pradinis kapitalas darbui su 10 versija ir darbui su studentais, daug naudingų dalykų metode. pagarba.

Novikovas Viktoras Emmanuilovičius,
Biofizikos ir radiobiologijos katedros docentas

Serdiks, Servier įmonių grupė

Ačiū už puikų kursų organizavimą, įdomų ir jaudinantį medžiagos pristatymą.

Moskvinas Dmitrijus Nikolajevičius,
LLC „Serdiks“, Rusijos farmacijos įmonių grupės „Servier“ gamybos įmonė

Mokytojui esu labai dėkinga už aiškų, suprantamą, vaizdų, nuoseklų paaiškinimą ir atsakymus į kylančius klausimus. Sudėtingos temos pateikiamos taip, kad net neišmanantis žmogus galėtų jas įvaldyti. Kursų organizavimas taip pat labai vertas.

Seleznevas Dmitrijus Michailovičius,
medicinos patarėjas

V SKYRIUS MEDICINOS PUBLIKACIJŲ ANALIZĖ IŠ ĮRODYMOSIOS MEDICINOS POZICIJOS

V SKYRIUS MEDICINOS PUBLIKACIJŲ ANALIZĖ IŠ ĮRODYMOSIOS MEDICINOS POZICIJOS

Straipsnio pavadinimas.Įdomus pavadinimas patraukia dėmesį. Jei tai domina, galite pereiti prie tolimesnio straipsnio darbo. Ypač domina straipsniai ir apžvalgos, kurių pavadinime yra informacijos apie principus „už“ ir „prieš“, nes be galimos įdomios autoriaus pozicijos čia bus pateikti argumentai ir kontrargumentai. Naudojant rekomenduojamos literatūros sąrašą, bus nesunku susipažinti su pirminiais šaltiniais ir susidaryti savo nuomonę apie problemą (kaip

Pavyzdžiui, priede yra straipsnis „Diuretikai: įrodyta ir neįrodyta“).

Po pavadinimo visada seka autorių sąrašas ir institucijos pavadinimas, kuriame buvo atliktas darbas. Susitikimas su pažįstamu ir žinomu vardu bei gerbiamą instituciją leidžia iš anksto įsivaizduoti kokybinį tyrimo lygį. Jei straipsnyje pateikiami RCT rezultatai, patartina skirti laiko Roszdrav svetainėje rasti informaciją apie tai, ar ši institucija turi licenciją atlikti tyrimus. Licencijos buvimas, taip pat panašaus darbo patirtis leidžia su dideliu pasitikėjimu žiūrėti į leidinyje esančią informaciją.

abstrakčiai leidžia susidaryti plačią idėją apie tyrimo esmę, jo dalyvių kontingentą ir išvadas. Jei duomenys atitinka informacijos paieškos užduotį, galite pereiti prie straipsnio analizės. Jei nėra santraukos, turėtumėte nedelsdami susipažinti su tyrimo išvadomis, paskelbtomis straipsnio pabaigoje.

Pavadinimas, santrauka ir išvados turėtų duoti vaizdą apie galimą mokslinį ir metodinį tyrimo lygį, pacientų kategoriją ir galimybę jo rezultatus pritaikyti realioje praktikoje (pavyzdžiui, poliklinikos ir specializuotų centrų diagnostikos galimybes). žymiai skiriasi pastarojo naudai).

Tyrimo metodai- vienas iš pagrindinių leidinio skyrių, nes būtent jis pateikia idėją apie rezultatų ir išvadų kokybę, nes prastai suplanuotas ir atliktas tyrimas naudojant nestandartinius metodus negali būti sprendimų priėmimo pagrindas.

Šiuo metu yra suformuoti metodiniai reikalavimai kokybiškiems klinikiniams tyrimams:

Kontrolinės grupės buvimas (placebas, įprastinė terapija, lyginamoji intervencija);

Pacientų įtraukimo ir neįtraukimo į tyrimą kriterijai;

Tyrimo planas (pacientų, įtrauktų į tyrimą, pasiskirstymas prieš ir po atsitiktinės atrankos);

Atsitiktinės atrankos metodo aprašymas;

Narkotikų vartojimo principų aprašas (atviras, aklas, dvigubai aklas, trigubai aklas);

. „aklas“ ir nepriklausomas gydymo rezultatų vertinimas ne tik pagal galutinius taškus, bet ir atsižvelgiant į laboratorinius bei instrumentinius rodiklius;

Rezultatų pristatymas (ypatingas dėmesys skiriamas klinikiniam ir demografiniam kontrolinės ir tiriamųjų grupių palyginamumui);

Informacija apie gydymo komplikacijas ir šalutinį poveikį;

Informacija apie tyrimo metu iškritusių pacientų skaičių;

Kokybiška ir adekvati statistinė analizė naudojant licencijuotas statistikos programas;

Rezultatų pateikimas tokia forma, kurią galima patikrinti kryžminiu būdu (nepriimtini tik procentiniai ir delta rodiklio pokyčiai);

Interesų konflikto nurodymas (su kokiomis organizacijomis bendradarbiauja autorius ir kas buvo tyrimo rėmėjas).

Nemažai publikacijų atitinka visus minėtus reikalavimus, todėl analizuojant straipsnius reikia ne tik konstatuoti esamus trūkumus, bet įvertinti jų įtaką padarytų išvadų patikimumui.

Dauguma įrodymais pagrįstos medicinos srities ekspertų nustato svarbiausius kokybiško medicininio leidinio komponentus.

Pacientų atsitiktinės atrankos taikymas tyrime.

Tarptautiniuose recenzuojamuose žurnaluose apie atsitiktinės atrankos būdus rašoma 90 % straipsnių apie klinikinius tyrimus, tačiau tik 30 % jų aprašomas konkretus atsitiktinės atrankos metodas. Šiuo metu sąvokos „atsitiktinumas“ paminėjimas, ypač buitiniuose darbuose, tapo „gero“ tono ženklu. Tačiau naudojami metodai dažnai nėra tokie ir negali užtikrinti lyginamų grupių homogeniškumo. Kartais pacientų skaičiaus skirtumas lyginamosiose grupėse rodo, kad atsitiktinė atranka iš viso nebuvo atlikta. Negalima priskirti atsitiktinių imčių metodams ir "pacientų paskirstymui į grupes atsitiktinai". Dėl nekokybiškų atsitiktinės atrankos metodų, akivaizdžių elgesio trūkumų ar jo nebuvimo tolesnis leidinio tyrimas yra nenaudingas ir beprasmis, nes išvados bus neįrodytos. Aukštos kokybės informacijos apie dominančią problemą nebuvimas yra geriau nei žemos kokybės informacijos naudojimas priimant sprendimus. Deja, realiai praktikoje nekokybiškos studijos vyrauja prieš kokybiškas.

Pagrindiniai gydymo veiksmingumo vertinimo kriterijai. Svarbu, kad leidinyje būtų naudojami bendrai pripažinti kietieji ir pakaitalai, būdingi ligai. Negalime sutikti su V. V. nuomone. Vlasovas „Deja, „galutinių rezultatų (tikrųjų vertinimo kriterijų – klinikinių rezultatų) pakeitimas „tarpiniais“ (netiesioginiais vertinimo kriterijais, tokiais kaip gliukozės ar cholesterolio kiekio kraujyje, kraujospūdžio mažinimas) yra labai dažnas. Šiandien kiekvienai nosologijai yra griežtai apibrėžti pakaitalai, kurie turi įtakos ligos prognozei. Daugelyje tyrimų „kietųjų“ galutinių taškų pasiekti iš principo neįmanoma, todėl intervencijos veiksmingumo vertinimas pagal jos poveikį pakaitiniams galutiniams taškams yra gana priimtinas. Kitas dalykas – jie turi būti parinkti teisingai: pavyzdžiui, sergant arterine hipertenzija, tai kraujospūdžio lygis, o ne lipidų peroksidacijos būsena. Apskritai darbas su kito izofermento tyrimu, kaip taisyklė, neturi klinikinės reikšmės dėl dviejų priežasčių: pirma, niekas kitas, išskyrus autorius, jų nenustato, ir, antra, ryšio su galutiniais „kietais“ taškais beveik niekada nėra. įrodyta.

Tyrimo rezultatų reikšmingumas ir jų statistinis reikšmingumas. Statistiškai reikšminga tik tai, kas atsitinka su didele tikimybe, o tikimybė turi būti nustatyta prieš pradedant tyrimą. Kliniškai reikšminga, kad jis gali būti naudojamas daugeliui pacientų. Savo veiksmingumu jis gerokai pranašesnis, o saugumu nenusileidžia jau egzistuojantiems alternatyviems gydymo ir diagnostikos metodams.

Didelis imties dydis (pacientų skaičius) didelėse RCT leidžia statistiškai patikimai nustatyti net nedidelį tiriamųjų vaistų vartojimo poveikį. Daugeliui leidinių būdingas mažas imties dydis to neleidžia, todėl mažas poveikis juose reiškia, kad tik nedidelė dalis pacientų (1-2 proc.) sulauks teigiamo intervencijos efekto. Intervencijos saugumo vertinimas nedideliam skaičiui pacientų laikomas neetišku. Sprendimai negali būti priimami remiantis „ryškia tendencija“, jie gali būti tolesnių mokslinių tyrimų objektas, bet ne klinikinių sprendimų priėmimo pagrindas. Be to, koreliacinės ir regresinės analizės duomenys negali būti naudojami kaip kliniškai reikšmingų išvadų pagrindas, nes jie atspindi kryptį.

rodiklių ryšio intensyvumas ir sunkumas, o ne pokytis dėl intervencijos.

Pastaruoju metu didelės apimties tyrimuose atsirado tam tikrų problemų. Jų dalyvių skaičius kartais būna toks didelis, kad net nedidelis bruožo nukrypimas dėl intervencijos gali tapti statistiškai reikšmingas. Pavyzdžiui, ALLHAT tyrime dalyvavo 33 357 pacientai, iš kurių 15 255 buvo gydyti chloratalidonu, o likusieji buvo gydomi amlodipinu arba lizinopriliu. Iki tyrimo pabaigos chlortalidono grupėje gliukozės kiekis padidėjo 2,8 mg/dL (2,2 %), o amlodipino grupėje sumažėjo 1,8 mg/dL (1,3 %). Šie pokyčiai, kuriems realioje klinikinėje praktikoje galbūt nebūtų suteikta jokios reikšmės, pasirodė statistiškai reikšmingi.

Lyginamų tyrimo metodų efektyvumo reikšmingų skirtumų nebuvimas dažniausiai siejamas su nedideliu pacientų skaičiumi imtyje. Dėl nepakankamo imties dydžio neigiamo rezultato nepakanka neigiamam gydymo įvertinimui, o jei gaunamas teigiamas poveikis, intervencija neleidžia jo drąsiai rekomenduoti plačiajai klinikinei praktikai.

Be intervencijos veiksmingumo įvertinimo, atsižvelgiant į „kietus“ ir „pakaitinius“ galutinius taškus, svarbu žinoti apie jos poveikį gyvenimo kokybei (pavyzdžiui, pacientui, kenčiančiam nuo skausmo, šio rodiklio pokytis yra didesnis svarbiau nei poveikis lėtinio širdies nepakankamumo dekompensacijos rizikai vartojant NVNU).

Metodo prieinamumas realioje klinikinėje praktikoje.

Gydytojas turi nuspręsti, kiek į tyrimą įtraukta pacientų grupė yra palyginama su tais pacientais, kuriems jis ketina taikyti (demografinės charakteristikos, ligos sunkumas ir trukmė, gretutinės ligos, vyrų ir moterų santykis, esamos kontraindikacijos diagnozuoti ir/ar). terapinės priemonės ir kt.).

Aukščiau pateikta informacija daugiausia buvo susijusi su tyrimais, kuriuose vertinamas naujų gydymo būdų veiksmingumas. Publikacijos apie diagnostikos problemas ir esmines ligų etiologijos ir patogenezės problemas turi nemažai skirtumų tiek savo esme, tiek atributiniais požymiais, todėl jie yra informatyvūs įrodymais pagrįstos medicinos požiūriu.

DIAGNOZĖS PUBLIKACIJOS

Diagnostinės procedūros gali būti naudojamos įvairiais tikslais:

Kaip privalomas tyrimas (pavyzdžiui, matuojamas kraujospūdis, nustatomas svoris, tiriamas kraujas ir šlapimas ir kt.) atliekami visiems asmenims, atsidūrusiems gydymo įstaigoje dėl bet kokios ligos, siekiant pašalinti gretutinę patologiją (atvejo nustatymas). );

Kaip atrankos priemonė sveikos populiacijos pacientams nustatyti (pvz., fenilketonurijos tyrimas gimdymo namuose arba kraujospūdžio matavimas, siekiant nustatyti hipertenzija sergančius asmenis);

Diagnozei nustatyti ir patikslinti (pvz., EKG ir ezofagogastroendoskopija esant skausmui kairėje krūtinės pusėje);

Dinaminiam gydymo veiksmingumo stebėjimui (pavyzdžiui, kasdieniniam kraujospūdžio stebėjimui antihipertenzinio gydymo metu).

Šiuo atžvilgiu straipsnyje būtina turėti aiškią informaciją apie diagnostinės intervencijos tikslą.

Norint įvertinti informacijos apie siūlomos diagnostinės intervencijos naudą patikimumą, būtina atsakyti į keletą klausimų:

Ar siūlomas metodas buvo lyginamas su esamu „auksiniu standartu“ konkrečiai patologijai (pavyzdžiui, echokardiografija su EKG sergant vainikinių arterijų liga, pulso bangos greitis ultragarsu nustatant intima-media komplekso storį);

Ar pasirinktas palyginimo metodas tikrai yra "auksinis standartas";

Ar diagnostinės intervencijos buvo palygintos su apakimu;

Ar pateiktos diagnostikos metodo galimo taikymo ribos (pavyzdžiui, pirmosios miokardo infarkto valandos troponinams, glikuoto hemoglobino lygis ir kt.);

Ar gretutinės ligos yra plačiai paplitusios, turinčios įtakos diagnostinės intervencijos veiksmingumui;

Kiek atkuriamas diagnostinis metodas ir ar jis priklauso nuo „operatoriaus“ (pavyzdžiui, morfometrija su echokardiografija).

Gydytojai pervertina vaizdinių tyrimų (ultragarso, rentgeno, radioizotopų, elektrokardiografinių ir endoskopinių) atkuriamumą;

Kokių tyrimų pagrindu buvo išskirta norma ir patologija.

Normos ir atskyrimo taško samprata turi būti aiškiai suformuluota. Atskyrimo taškas yra fiziologinio rodiklio reikšmė, kuri tarnauja kaip riba, skirianti žmones į sveikus ir sergančius. Taigi 140/90 ir 130/80 mm Hg vertės gali būti laikomos normaliu kraujospūdžio lygiu. Natūralu, kad priklausomai nuo to, naudojant bet kurį vertinamąjį diagnostikos metodą, galima gauti reikšmingų skirtumų, pavyzdžiui, kairiojo skilvelio hipertrofijos dažnio. Padalinimo taškas (x2) leidžia įvertinti diagnostinės intervencijos jautrumą, specifiškumą ir nuspėjamąją vertę. Padidinus padalijimo taško reikšmes, sumažėja jautrumas, bet padidėja teigiamos diagnostinės intervencijos specifiškumas ir nuspėjamoji vertė. Atitinkamai, sumažėjus skilimo taško vertei į kairę (x1), neigiamo rezultato jautrumas ir nuspėjamoji reikšmė didėja, tačiau mažėja teigiamo diagnostinio tyrimo rezultato specifiškumas ir nuspėjamoji reikšmė. Tyrimo rezultatų pokyčiams apibūdinti, priklausomai nuo atskyrimo taško pasirinkimo, naudojama vadinamoji ROC-analizė (Receiver Operating Characteristic analysis), kuri leidžia įvertinti klaidingai teigiamų rezultatų riziką.

Analizuojant publikacijas apie diagnostines intervencijas, būtina įvertinti:

Kaip įtikinamai įrodyta, kad naujo diagnostinio tyrimo taikymas kartu su kitais šios patologijos standartais padidina diagnostikos efektyvumą. Neveiksminga diagnostinė intervencija nepagerins diagnostikos našumo, kai bus pridėta prie esamos „diagnostikos testo baterijos“. Diagnostinio tyrimo naudingumo kriterijus – gebėjimas jo pagalba teigiamai paveikti ligos baigtį (pavyzdžiui, dėl anksčiau ar patikimesnio patologijos nustatymo);

Ar įmanoma realiai kasdienėje klinikinėje praktikoje panaudoti naują diagnostinę intervenciją;

Kokia yra naujos diagnostinės intervencijos rizika (net ir įprastinė diagnostinė intervencija turi savo komplikacijų riziką, pvz., dviračių ergometrija, o juo labiau koronarinė angiografija sergant IŠL);

Kiek kainuoja nauja diagnostinė intervencija, palyginti su esamomis, o ypač su „auksiniu standartu“ (pavyzdžiui, EKG ir EchoCG kaina kairiojo skilvelio hipertrofijai nustatyti labai skiriasi, tačiau pastarasis metodas yra daug tikslesnis) ;

Kiek išsami yra diagnostinės intervencijos atlikimo procedūra (paciento paruošimas, diagnostinės intervencijos atlikimo technika, gautos informacijos saugojimo metodai).

PUBLIKACIJOS APIE LIGOS EIGA

Sunkiausia analizuoti publikacijas, susijusias su ligos eiga, nes jos reikalauja iš gydytojo žinių neinfekcinės epidemiologijos srityje.

Svarbūs klausimai, į kuriuos turi atsakyti gydytojas, analizuodamas pateiktos informacijos kokybę:

Kokiu principu buvo vadovaujamasi formuojant tiriamąją pacientų grupę (greitoji medicinos pagalba, bendroji ar specializuota ligoninė, poliklinika);

Ar yra aiškūs diagnostiniai kriterijai priskiriant pacientus tiriamajai grupei? Pavyzdžiui, medicinos literatūroje nėra aiškaus vegetovaskulinės distonijos sąvokos apibrėžimo. Taigi į tiriamąją grupę gali patekti visiškai skirtingi pacientai;

Ar aiškiai suformuluoti ligos baigties kriterijai ir ar jie atitinka šiuo metu priimtus. Akivaizdi tik dokumentuota mirtis, nors čia mirties priežasčiai didelės įtakos gali turėti vieta, kurioje ji nustatoma (namuose ar ligoninėje, buvo atlikta skrodimas ar ne). Visais kitais atvejais turėtų būti parengti aiškūs kriterijai, pageidautina, kad pasekmes įvertintų nepriklausomas ekspertų komitetas („streaming Committee“);

Kaip buvo organizuojamas būsimas ligos eigos stebėjimas (pasilankymas pas gydytoją, hospitalizavimas, mirtis).

Sekimo išsamumas yra raktas į kokybinį ligos eigos tyrimą. Jei stebėjimo metu daugiau nei 10% pacientų iškrenta, tada tokio tyrimo rezultatai laikomi abejotini. Iškritus daugiau nei 20% pacientų, tyrimo rezultatai neturi jokios mokslinės vertės, nes grupėse, kuriose yra didelė komplikacijų ir mirtingumo rizika, jų tiesiog neįmanoma atsekti. Specialus nepriklausomas komitetas turi peržiūrėti kiekvieno paciento pasitraukimo priežastis:

Kas ir kaip (aklai ar ne) įvertino ligos baigtį;

Ar buvo atsižvelgta į gretutinių ligų poveikį galutiniams taškams. Jei ne, tai turimus rezultatus gerokai iškraipo tiriamosios grupės klinikinės ir demografinės charakteristikos;

Kaip ir kokiu tikslumu buvo apskaičiuota simptomų ir įvykių prognozinė reikšmė. Pagrindinis rezultatas yra tiriamų įvykių (mirtingumo, išgyvenamumo, komplikacijų išsivystymo) išsivystymo tikimybė. Jį galima pavaizduoti kaip tikimybę arba dažnį vieneto dalimis (0,35), procentais (35%), ppm (35?), šansų santykiu (3,5:6,5). Būtinai nurodykite pasikliautinąjį intervalą, kuris leis teisingai ekstrapoliuoti rezultatus į tikrąjį pacientų kontingentą. Tuo pačiu beveik visada reikia standartizuoti gautus duomenis pagal lytį, amžių ir kitus klinikinius bei demografinius rodiklius;

Ar gauti rezultatai apie ligos eigą įtakoja diagnostinės ir terapinės intervencijos pasirinkimą;

Ar tyrimo dalyvių charakteristikos atitinka pacientų kontingentą, su kuriuo gydytojas susiduria realioje klinikinėje praktikoje.

Pirmiau minėti ligos eigos tyrimų vertinimo kriterijai taikomi tik būsimiems tolesniems tyrimams. Retrospektyvūs stebėjimai beveik niekada neatlaiko kritikos neinfekcinės epidemiologijos ir įrodymais pagrįstos medicinos požiūriu. Būtent dėl ​​šios priežasties tokių tyrimų (ypač buitinių), atliktų praėjusio šimtmečio 70-80-aisiais, rezultatai neturi jokios vertės.

LIGŲ ETIOLOGIJOS IR PATOGENEZĖS TYRIMO MEDICININIAI TYRIMAI

Tokie tyrimai priklauso fundamentinių medicinos žinių sričiai. Jie pagrįsti priežasties ir pasekmės santykių analize ir dauguma juose esančių klaidų yra susijusios su žinomo principo „kažko atsiradimas po įvykio nereiškia, kad tai įvyko dėl šio įvykio“ ignoravimu. . Klasikinis priežasties ir pasekmės santykių pavyzdys yra nuo dozės priklausomo poveikio nustatymas. Bet koks įrodymais pagrįstas ryšys turėtų būti suprantamas ir paaiškinamas epidemiologijos ir bendrųjų medicinos žinių požiūriu.

Skirtingai nuo eksperimentinių tyrimų, klinikiniai tyrimai turi vienintelę galimybę gauti duomenis apie ligų etiologiją ir patogenezę epidemiologinių (prospektyviųjų ir atvejo kontrolės) tyrimų pagalba. Pagrindinį vaidmenį interpretuojant ir vertinant rezultatų patikimumą atlieka sisteminė klaida dėl nepakankamo pacientų atrankos šališkumo įvertinimo. Sąmoningas tam tikros pacientų grupės pašalinimas gali lemti logikos požiūriu visiškai nepaaiškinamus rezultatus. Jei taip atsitiks, būtina iš naujo išanalizuoti klinikines ir demografines tiriamosios populiacijos charakteristikas.

Tarp epidemiologinių tyrimų patikimiausi yra perspektyviniai tyrimai, kuriuose nėra daug galimų klaidų. Tačiau jie yra labai brangūs ir retai atliekami. Daug dažniau ligų genezė tiriama atvejo kontrolės tyrimuose (CSC). Lentelėje pateikti pagrindiniai reikalavimai ligų etiologijos ir patogenezės tyrimams. Pagrindiniai tokių tyrimų atlikimo standartai yra gerai žinomi (Horwitz R.I., Feinstein A.R. Metodologiniai standartai ir prieštaraujantys atvejo kontrolės tyrimų rezultatai. Am J Med 1979;

. iš anksto nustatytas dalykų atrankos metodas nustatytas prieš tyrimo pradžią, aiškiai nurodant pacientų įtraukimo į tyrimą ir pašalinimo iš tyrimo kriterijus;

. tiksliai apibrėžtas tiriamas priežastinis veiksnys ir jo nustatymo metodas;

. neiškraipytas duomenų rinkimas. Asmenys, renkantys informaciją apie pacientus, neturėtų žinoti, kokiu tikslu ją renka. Klasika

Tikslingo informacijos rinkimo pasekmių pavyzdys yra beveik 5 kartus padidėjęs pacientų, sergančių kosuliu, vartojant AKF inhibitorius, skaičius, palyginti su grupe pacientų, kurie apie tai pranešė patys;

. palyginimo grupėse anamnezės rinkimo skirtumų nėra. Turėtų būti naudojami formalizuoti ir, jei reikia, patvirtinti klausimynai. Jei naudojamas vertimo klausimynas, vertimo tikslumą būtina patvirtinti jo atgaliniu vertimu;

. jokių nereikalingų apribojimų formuojant lyginamąsias grupes;

. palyginamųjų grupių diagnostinio tyrimo skirtumų nėra. Kontrolinė grupė garantuotai neturi tiriamos patologijos. Todėl kiekvienai patologijai turėtų būti sukurtas labai informatyvių diagnostinių testų rinkinys;

. nėra skirtumų tarp tyrimo dažnumo ir pobūdžio palyginamųjų grupių priešstacionarinėje stadijoje;

. nėra lyginamųjų grupių demografinių charakteristikų skirtumų;

. kitų rizikos veiksnių, išskyrus tiriamąjį, skirtumų lyginamosiose grupėse nėra.

Idealiu atveju, norint išspręsti nustatytas užduotis, būtina atlikti perspektyvinį tyrimą. Tačiau tai užtruks metų ir dešimtmečius, ypač jei kalbame apie retą patologiją. Taigi, jei liga išsivysto per 10 metų 2 iš 1000, tada norint nustatyti 10 atvejų, reikia stebėti mažiausiai 5000 žmonių per 10 metų. Tokiais atvejais pasitelkiami „atvejo kontrolės“ (CSC) principu organizuoti tyrimai. Jie lygina veiksnio (pavyzdžiui, nutukimo) dažnį pacientams, sergantiems dominančia patologija ir kitomis ligomis. Norint išsiaiškinti rizikos veiksnių vaidmenį, galima palyginti skirtingų regionų populiacijas, kuriose šio veiksnio buvimo sunkumas yra skirtingas. Mažiausiai patikimi šaltiniai priežastiniams ryšiams nustatyti yra atvejų tyrimai arba pacientų grupių aprašymai.

Nustačius publikacijos trūkumus, reikia stengtis suprasti, kas juos lėmė: tyrimų planavimo pagrindų ir matematinės statistikos nežinojimas, tyčia neteisingas duomenų interpretavimas, autoriaus entuziazmas („jei faktai trukdo teorijai, tada jie gali būti išmesti“) arba tyrimo rėmėjo interesas.

Tipiškos klaidos atliekant tyrimus yra šios:

„Eksperimentinio“ (su analizuojama intervencija) ir „kontrolės“ (gaunamas placebas arba „tradicinis“, „standartinis“ gydymas) nebuvimas. Nesant kontrolinės grupės, straipsnis yra nenaudingas (kartais net žalingas) ir jo nereikėtų skaityti. Šiuo metu galima kalbėti apie tokį dėsningumą: naudojant tokias priemones kaip homeopatija, akupunktūra, riebalų nusiurbimas, maisto papildai, autoriai gauna įspūdingų rezultatų, tačiau tyrimo kokybė žema;

Išskyrimo kriterijų nebuvimas nesuteikia visos galimybės palyginti eksperimentinės ir kontrolinės grupių homogeniškumą;

Pacientų iškritimo tyrimo metu skaičius ir priežastys nenurodomos. Negali būti skaitomi straipsniai, kurių iškritimas yra didesnis nei 20 % pacientų;

Tyrimo „apakinimo“ trūkumas;

Statinės analizės detalių trūkumas. Nepakanka pateikti tik visuotinai pripažintus rodiklius (vidurkis, standartinis nuokrypis, procentas, delta), ypač mažoms grupėms. Norėdami įvertinti pacientų skaičiaus pakankamumą neigiamam tyrimo rezultatui, galite naudoti specialias lenteles. Ląstelė, atitinkanti įvykių dažnį gydymo grupėje ir kontrolinėje grupėje, rodo kiekvienos grupės pacientų skaičių, kurio reikia norint nustatyti dažnio sumažėjimą 5%, 10%, 25%, 50% ir kt. Jei nagrinėjamoje medžiagoje pacientų yra mažiau, tai poveikio nepavyko aptikti tik dėl mažo pacientų skaičiaus;

Nepakankamai įvertinami veiksniai, tokie kaip lytis, amžius, rūkymas, alkoholio vartojimas ir kt. Gerai žinoma, kad kai kurių β blokatorių, tokių kaip atenololis, veiksmingumas rūkantiems sumažėja, o kitų (bisoprololio) – ne. Statistinės analizės turėtų būti koreguojamos atsižvelgiant į tokius veiksnius, kurie gali turėti įtakos vertinamam parametrui. Ši procedūra vadinama vieno ar kelių rodiklių standartizavimu.

Priimdamas galutinį sprendimą dėl galimybės panaudoti paskelbtus duomenis, gydytojas turi palyginti, kaip tyrimo išvados atitinka esamas idėjas. Naujo gydymo ir diagnostikos metodo ar požiūrio pasirinkimas

ke turėtų būti grindžiama ne gydytojo noru patenkinti savo profesinį interesą (šiuo atveju paciento sveikatos sąskaita), o nuoseklia ir neginčijama jos naudos ir saugumo įrodymų sistema.

Kritiškas požiūris į mokslinius duomenis yra pažangos bet kurioje žinių srityje, įskaitant mediciną, galios pagrindas.

Literatūra

1. Kaip skaityti klinikinius žurnalus: 1. Kodėl verta juos skaityti ir kaip pradėti

Skaitydami juos kritiškai. Can Med Ass J 1981; 124:555-558.

2. Currie B.F. Tęstinis mokymas iš medicinos periodikos. J Med Educ

3. Statistiniai vėžio tyrimų metodai: 2 dalis. Kohortinių tyrimų planavimas ir analizė. IARC Sci Publ. N.82. Lionas: PSO, IARC, 1987: 1-406.

4. Bailar J.C., Louis T.A., Lavori P.W., Polansky M. Klasifikacija, skirta

biomedicininių tyrimų ataskaitos. N Engl J Med 1984; 311:23:1482-1487.

5. Brownas G.W., Baca G.M. Originalių straipsnių klasika. Am J Dis Child 1986; 140:641-645.

6. Kaip skaityti klinikinius žurnalus: 2. Norėdami sužinoti apie diagnostikos testą. Can Med Ass J 1981;124:703-710.

7. Der Simonian R., Charette L.J., McPeck B., Mosteller F. Ataskaitos apie klinikinių tyrimų metodus. N Engl J Med 1982; 306:1332-7.

8. Detsky A.S., Sackett D.L. Kada „neigiamas“ klinikinis tyrimas buvo pakankamai didelis? Kiek pacientų jums reikėjo, priklauso nuo to, ką radote. Arch Int

Med 1985; 145:709-12.

9. CONSORT grupė. Atsitiktinių imčių ataskaitų teikimo kokybės gerinimas

kontroliuojami bandymai: CONSORT pareiškimas. JAMA 1996; 276:637-9.

10. Feinsteinas A.R. Metaanalizė: XXI amžiaus statistinė alchemija. J

Clin Epidemiol 1995; 48:71-9.

11. Medicininės literatūros naudotojų vadovai: II. Kaip naudotis straipsniu apie terapiją ar prevenciją. A. Ar tyrimo rezultatai galioja? JAMA 1993; 270: 2598-601.

12. Guyatt G.H., Sackett D.L., Cook D.J. Medicininės literatūros naudotojų vadovai: II. Kaip naudotis straipsniu apie terapiją ar prevenciją. B. Kokie buvo rezultatai ir ar jie man padės slaugyti savo pacientus. JAMA 1994; 271: 59-63.

13. Rosenbaum P.R. Stebėjimo tyrimų paslėpto šališkumo aptarimas. Ann

Int Med 1991; 115:901-5.

14. Schultz K.F., Chalmers I., Altman D.G., Grimes D.A., Dore C.J. Atsitiktinės atrankos metodinė kokybė, įvertinta iš tyrimų ataskaitų specializuotuose ir bendrosios medicinos žurnaluose. Internete J Clin Trails, 1995 (dok. N 197).

Sveikatos ir ekologijos problemos

diobiologija, prof. E. B. Burlakova. Šie duomenys formuoja naujas idėjas apie biologinį lėtinio radiacijos poveikio žmonėms efektyvumą ir neabejotinai rodo didelių jonizuojančiosios spinduliuotės dozių poveikio nekompetenciją ekstrapoliuoti į mažų dozių sritį.

Naujų koncepcijų kūrimas yra svarbus formuojant subalansuotus branduolinės energetikos plėtros planus ir sąžiningą socialinę politiką Černobylio katastrofos likviduotojų ir radionuklidais užterštų teritorijų gyventojų atžvilgiu.

Vertinant spinduliuotės poveikį žmogaus sveikatai, reikia turėti omenyje, kad jonizuojanti spinduliuotė yra kosmogeninis aplinkos veiksnys. Gerai žinoma, kad natūralus radiacijos fonas yra būtinas įvairių gyvų būtybių, įskaitant žinduolius, augimui, vystymuisi ir egzistavimui. Radiobiologinių modelių supratimas yra susijęs su gyvybės reiškinio esmės, gyvų būtybių ir kosmoso ryšio įžvalga. Jonizuojančiosios spinduliuotės poveikis turi daug paslapčių, įskaitant teigiamą ar neigiamą apšvitintų biologinių objektų poveikį nešvitintiesiems. Neabejotinai įdomi mintis, kurią A. M. Kuzinas išsakė paskutinėje pastaboje personalui: „Gyvenimas, gyvas kūnas, yra metabolizuojanti struktūrų sistema molekuliniu lygmeniu, kuri sudaro vieną visumą dėl informacijos, kurią nuolat teikia antrinis, biogeninis. radiacija, atsirandanti veikiant atominei spinduliuotei, natūralus kosminės ir antžeminės kilmės radioaktyvusis fonas.

NUORODOS

1. Yu. B. Kudryashov, Radiacinė biofizika. Jonizuojanti spinduliuotė / Yu. B. Kudryashov. - M .: red. Maskva un-ta, 2004. - 580 p.

2. Yarmonenko, S. P. Žmogaus ir gyvūnų radiobiologija / S. P. Yarmolenko, A. A. Vainson. - M.: Aukštesnis. mokykla, 2004. - 550 p.

3. Mothersill, C. Mažos dozės spinduliuotės poveikis: eksperimentinė hematologija ir besikeičianti paradigma / C. Mothersill, C. Seymour // Experimental Hematology. - 2003. - Nr. 31. - S. 437-445.

4. Lee, D.E. Radiacijos poveikis gyvoms ląstelėms / D. E. Lee. - M.: Gosatomizdat, 1966. - 288 p.

5. Timofejevas-Resovskis, N. V. Pataikymo principo taikymas radiobiologijoje / N. V. Timofejevas-Resovskis, V. I. Ivanovas, V. I. Korogodinas. - M.: Atomizdat, 1968. - 228 p.

6. Gončarenka, E. N. Cheminė apsauga nuo radiacinių sužalojimų / E. N. Goncharenko. - M.: red. Maskva un-ta, 1985. - 248 p.

7. Nacionalinė ataskaita „20 metų po Černobylio katastrofos: pasekmės Baltarusijos Respublikoje ir jų įveikimas“ / Černobylio atominės elektrinės katastrofos pasekmių problemų komitetas prie Baltarusijos Respublikos Ministrų Tarybos; red. V. E. Ševčiukas, V. L. Guravskis. - 2006. - 112 p.

8. Vozianovas, A. Černobylio avarijos sveikatos staklės, Eds / A Vozianov, V. Bebeshko, D. Bayka. - Kijevas.: "DIA", 2003. - 508 p.

9. Kuzin, A. M. Struktūrinė-metabolinė hipotezė radiobiologijoje / A. M. Kuzin. - M.: Nauka, 1970. - 170 p.

10. Kuzin, A. M. Struktūrinė ir metabolinė teorija radiobiologijoje / A. M. Kuzin. - M.: Nauka, 1986. - 20 p.

11. Knyazeva, E. N. Sinergetikos pagrindai / E. N. Knyazeva, S. P. Kurdimov. - Sankt Peterburgas: leidykla Aleteyya, 2002. - 31 p.

12. Stepanova, S.I. Adaptacijos problemos bioritmologiniai aspektai / S.I. Stepanova. - M.: Nauka, 1986 m. - 244 p.

13. Žinduolių ląstelių ir audinių metabolinio atsako į jonizuojančiosios spinduliuotės poveikį nemonotoniškumas / I. K. Kolomiytsev [et al.] // Biofizika. - 2002. - T. 47, Laida. 6. - S. 1106-1115.

14. Kolomiytseva, I. K. Nemonotoniški audinių ir ląstelių metabolinių parametrų pokyčiai, veikiant jonizuojančiąją spinduliuotę gyvūnams / I. K. Kolomiytseva, T. R. Markevich, L. N. Potekhina // J. Biol. Fizika. - 1999. - Nr. 25. - S. 325-338.

15. E. B. Burlakova, E. B. Burlakova, A. N. Goloshchapov, G. P. Zhizhina ir A. A. Konradov, Nauji mažo intensyvumo švitinimo mažomis dozėmis veikimo dėsningumų aspektai, Radiats. biologija. Radioekologija. - 1999. - T. 39. - S. 26-34.

Gauta 2008-04-18

ĮRODYMAIS PAGRINDAMŲ VAISTŲ DUOMENŲ NAUDOJIMAS KLINIKINĖJE PRAKTIKOJE (literatūros apžvalga)

A. L. Kalininas1, A. A. Litvinas2, N. M. Trizna1

1Gomelio valstybinis medicinos universitetas 2Gomelio regioninė klinikinė ligoninė

Trumpai apžvelgiami įrodymais pagrįstos medicinos ir metaanalizės principai. Svarbus įrodymais pagrįstos medicinos aspektas yra informacijos patikimumo laipsnio nustatymas.

Kiekybinis skirtingų klinikinių tyrimų duomenų kaupimas naudojant metaanalizę suteikia rezultatų, kurių negalima gauti iš atskirų klinikinių tyrimų. Sisteminių apžvalgų ir metaanalizių skaitymas ir studijavimas leidžia efektyviau naršyti daugelyje paskelbtų straipsnių.

Raktažodžiai: įrodymais pagrįsta medicina, metaanalizė.

Sveikatos ir ekologijos problemos

ĮRODYMAIS PAGRINDŲ MEDICINŲ DUOMENŲ NAUDOJIMAS KLINIKINĖJE PRAKTIKOJE

(literatūros apžvalga)

A. L. Kalininas1, A. A. Litvinas2, N. M. Trizna1

1Gomelio valstybinis medicinos universitetas 2Gomelio regioninė klinikinė ligoninė

Straipsnio tikslas – įrodymais pagrįstos medicinos principų ir metaanalizės apžvalga. Svarbus įrodymais pagrįstos medicinos aspektas yra informacijos patikimumo laipsnio apibrėžimas.

Pateiktų įvairių klinikinių tyrimų kiekybinis susiejimas naudojant metaanalizę leidžia gauti rezultatus, kurių negalima gauti iš atskirų klinikinių tyrimų. Sisteminių apžvalgų ir metaanalizės rezultatų skaitymas ir studijavimas leidžia efektyviau vadovautis nemaža publikuojamų straipsnių skaičiumi.

Raktažodžiai: įrodymais pagrįsta medicina, metaanalizė.

Nė vienas specialistas neturi pakankamai patirties, kad galėtų laisvai naršyti įvairiose klinikinėse situacijose. Galima pasikliauti ekspertų nuomonėmis, autoritetingais vadovais ir žinynais, tačiau tai ne visada patikima dėl vadinamojo atsilikimo efekto: perspektyvūs medicinos metodai praktiškai pradedami naudoti praėjus nemažai laiko po to, kai gaunami jų veiksmingumo įrodymai. Kita vertus, vadovėliuose, žinynuose ir žinynuose esanti informacija dažnai būna pasenusi dar prieš juos išleidžiant, o patyrusio gydančio gydytojo amžius neigiamai koreliuoja su gydymo veiksmingumu.

Literatūros pusamžis atspindi pažangos intensyvumą. Medicinos literatūrai šis laikotarpis yra 3,5 metų. Tik 1015% šiandien medicinos spaudoje paskelbtos informacijos turės mokslinę vertę ateityje. Juk jeigu darytume prielaidą, kad iš 4 milijonų kasmet publikuojamų straipsnių bent 1% yra susiję su gydytojo medicinos praktika, jam kasdien tektų perskaityti apie 100 straipsnių. Yra žinoma, kad tik 10–20 % visų šiuo metu naudojamų medicininių intervencijų buvo pagrįstos patikimais moksliniais įrodymais.

Kyla klausimas: kodėl gydytojai praktikoje nepritaiko gerų įrodymų? Pasirodo, 75% gydytojų nesupranta statistikos, 70% nemoka kritiškai vertinti publikuotų straipsnių ir studijų. Šiuo metu gydytojas, norėdamas praktikuoti įrodymais pagrįstus duomenis, turi turėti žinių, reikalingų klinikinių tyrimų rezultatų patikimumui įvertinti, turėti greitą prieigą prie įvairių informacijos šaltinių (pirmiausia tarptautinių žurnalų), turėti prieigą prie elektroninių duomenų bazių (Medline). ), ir laisvai mokėti anglų kalbą.

Šio straipsnio tikslas – trumpai apžvelgti įrodymais pagrįstos medicinos principus ir jos komponentą – metaanalizę, kuri leidžia greičiau orientuotis medicininės informacijos sraute.

Terminą „įrodymais pagrįsta medicina“ 1990 m. pirmą kartą pasiūlė Kanados mokslininkų grupė iš McMaster universiteto Toronte. Šis terminas greitai įsigalėjo mokslinėje literatūroje anglų kalba, tačiau tuo metu nebuvo aiškaus jo apibrėžimo. Šiuo metu labiausiai paplitęs apibrėžimas: „Įrodymais pagrįsta medicina – tai įrodymais paremta medicinos šaka, apimanti gautų įrodymų paiešką, palyginimą, apibendrinimą ir platų sklaidą, kad jie būtų naudojami pacientų interesais“.

Šiandien įrodymais pagrįsta medicina (EBM) yra naujas požiūris, kryptis ar technologija mokslinei informacijai rinkti, analizuoti, apibendrinti ir interpretuoti. Įrodymais pagrįsta medicina apima sąžiningą, paaiškinamą ir sveiko proto geriausių šiuolaikinių pasiekimų naudojimą gydant kiekvieną pacientą. Pagrindinis įrodymais pagrįstos medicinos principų diegimo sveikatos priežiūros praktikoje tikslas – optimizuoti medicininės priežiūros kokybę saugumo, efektyvumo, sąnaudų ir kitų reikšmingų veiksnių požiūriu.

Svarbus įrodymais pagrįstos medicinos aspektas yra informacijos patikimumo laipsnio nustatymas: tyrimų rezultatai, kuriais remiantis sudaromos sisteminės apžvalgos. Oksfordo įrodymais pagrįstos medicinos centras sukūrė šiuos pateiktos informacijos patikimumo laipsnio apibrėžimus:

A. Didelis tikrumas – informacija, pagrįsta kelių nepriklausomų klinikinių tyrimų (KT) rezultatais, suderinant rezultatus, apibendrintus sisteminėse apžvalgose.

Sveikatos ir ekologijos problemos

B. Vidutinis patikimumas – informacija pagrįsta bent kelių nepriklausomų bandymų, kurių tikslas yra panašus, rezultatais.

C. Ribotas patikimumas – informacija pagrįsta vienos KT rezultatais.

D. Griežtų mokslinių įrodymų nėra (KT neatlikta) – kai kurie teiginiai grindžiami ekspertų nuomone.

Remiantis šiuolaikiniais skaičiavimais, įrodymų iš skirtingų šaltinių patikimumas nėra vienodas ir mažėja tokia tvarka:

1) atsitiktinės atrankos kontroliuojama KT;

2) neatsitiktinių imčių KT su vienalaikiu valdymu;

3) neatsitiktinių imčių KT su istorine kontrole;

4) kohortinis tyrimas;

5) atvejo-kontrolės tyrimas;

6) kryžminis CI;

7) stebėjimų rezultatai;

8) atskirų atvejų aprašymas.

Trys patikimumo „ramsčiai“ klinikinėje medicinoje yra šie: atsitiktinė akla tiriamųjų atranka lyginamosiose grupėse (aklas atsitiktinių imčių pasirinkimas); pakankamas imties dydis; žaliuzių valdymas (idealiu atveju – trigubas). Reikia ypač pabrėžti, kad neteisingas, bet plačiai vartojamas terminas „statistinis patikimumas“ su savo liūdnai pagarsėjusiu p.<... не имеет к вышеизложенному определению достоверности никакого отношения . Достоверные исследования свободны от так называемых систематических ошибок (возникающих от неправильной организации исследования), тогда как статистика (р <...) позволяет учесть лишь случайные ошибки .

Klinikinėje medicinoje atsitiktinių imčių kontroliuojami tyrimai (RCT) tapo „auksiniu standartu“ tiriant intervencijų ir procedūrų efektyvumą. Testo dalyvių „apakinimo“ procesas skirtas pašalinti sisteminę subjektyvaus rezultato vertinimo paklaidą, nes natūralu, kad žmogus mato tai, ko nori, o nemato to, ko nenori. Randomizavimas turėtų išspręsti subjektų įvairovės problemą, užtikrinant „abstrakčiojo bendrosios populiacijos atstovo“ genetinį išsamumą, į kurį vėliau būtų galima perkelti rezultatą. Specialiai atlikti tyrimai parodė, kad atsitiktinės atrankos trūkumas arba neteisingas jos elgesys lemia, kad poveikis pervertinamas iki 150%, o nuvertinamas 90%.

Be galo svarbu pabrėžti, kad RCT technologija leidžia gauti keturis atsakymus apie intervencijos poveikį be jokių

išmanyti jo mechanizmą. Tai leidžia pagrįstai teigti įrodymais pagrįstos medicinos požiūriu, kad intervencija yra 1) veiksminga; 2) nenaudingas; 3) kenksmingas; arba, blogiausiu atveju, kad 4) iki šiol nieko negalima pasakyti apie tokio pobūdžio intervencijos efektyvumą. Pastarasis atsiranda tada, kai mus dominanti intervencija dėl nedidelio eksperimento dalyvių skaičiaus neleido gauti statistiškai reikšmingo rezultato atliekant RCT.

Taigi, DM atsako į jau minėtus klausimus: veikia (žalingai ar naudingai) / neveikia (nenaudingai) / nežinoma; bet neatsako į klausimus „kaip ir kodėl tai veikia“. Į juos atsakyti gali tik fundamentiniai tyrimai. Kitaip tariant, DM savo reikmėms gali apsieiti be fundamentinių tyrimų, o fundamentiniai tyrimai neapsieina be poveikio patikrinimo pagal DM standartus procedūros, siekiant jos rezultatus įgyvendinti kasdienėje medicinos praktikoje.

Siekiant optimizuoti įrodymais pagrįstos informacijos analizę, naudojami specialūs darbo su informacija metodai, tokie kaip sisteminė apžvalga ir metaanalizės. Metaanalizės (metaanalizės) – statistinių metodų panaudojimas kuriant sisteminę apžvalgą, siekiant apibendrinti į tyrimų apžvalgą įtrauktus rezultatus. Sisteminės apžvalgos kartais vadinamos metaanalizėmis, jei šis metodas buvo naudojamas peržiūroje. Metaanalizė atliekama siekiant apibendrinti turimą informaciją ir ją skleisti skaitytojams suprantamu būdu. Ji apima pagrindinio analizės tikslo apibrėžimą, rezultatų vertinimo metodų pasirinkimą, sistemingą informacijos paiešką, kiekybinės informacijos apibendrinimą, jos analizę statistiniais metodais, rezultatų interpretavimą.

Yra keletas metaanalizės atmainų. Kaupiamoji metaanalizė leidžia sudaryti kaupiamąją įverčių kaupimo kreivę, kai atsiranda naujų duomenų. Perspektyvi metaanalizė yra bandymas sukurti planuojamų bandymų metaanalizę. Toks požiūris gali būti priimtinas medicinos srityse, kuriose jau yra sukurtas informacijos mainų ir bendradarbiavimo programų tinklas, pavyzdžiui, PSO sukurta elektroninė informacinė sistema Oratel, skirta gyventojų odontologinės priežiūros kokybei stebėti. Praktikoje vietoj perspektyvinės metaanalizės dažnai naudojama perspektyvinė-retrospektyvi metaanalizė, derinant naujus rezultatus su anksčiau paskelbtais. Atskirų duomenų metaanalizė pagrįsta atskirų pacientų gydymo rezultatų tyrimu,

Sveikatos ir ekologijos problemos

tam reikalingas daugelio tyrinėtojų bendradarbiavimas ir griežtas protokolo laikymasis. Tikėtina, kad artimiausiu metu atskirų duomenų metaanalizė apsiribos pagrindinių ligų, kurių gydymas reikalauja didelių centralizuotų investicijų, tyrimu.

Pagrindinis informatyvios metaanalizės reikalavimas yra tinkama sisteminė apžvalga, kurioje būtų nagrinėjami daugybės konkrečios problemos tyrimų rezultatai pagal algoritmą:

Originalių tyrimų įtraukimo į metaanalizę kriterijų parinkimas;

Originalių studijų nevienalytiškumo (statistinio heterogeniškumo) įvertinimas;

Tiesą sakant, metaanalizė (apibendrintas poveikio dydžio įvertinimas);

Išvadų jautrumo analizė.

Metaanalizės rezultatai paprastai pateikiami grafike taškinių įverčių pavidalu, nurodant pasikliautinąjį intervalą ir šansų santykį (^dds koeficientą), suvestinį rodiklį, atspindintį poveikio sunkumą (1 pav.). . Tai leidžia parodyti atskirų tyrimų rezultatų indėlį, šių rezultatų nevienalytiškumo laipsnį ir apibendrintą poveikio dydžio įvertinimą. Meta-regresijos analizės rezultatai gali būti pateikti grafiko pavidalu, išilgai abscisių ašies brėžiamos analizuojamo rodiklio reikšmės, o išilgai ordinačių ašies - terapinio poveikio dydis. Be to, turi būti pateikti pagrindinių parametrų jautrumo analizės rezultatai (įskaitant fiksuoto ir atsitiktinio poveikio modelių taikymo rezultatų palyginimą, jei šie rezultatai nesutampa).

1 pav. Piltuvo diagrama, skirta nustatyti šališkumą, susijusį su daugiausia teigiamų tyrimo rezultatų paskelbimu

Grafike pateikiami vieno iš gydymo būdų efektyvumo vertinimo metaanalizės duomenys. Santykinė rizika (RR) kiekviename tyrime lyginama su imties dydžiu (tyrimo svoriu). Diagramos taškai yra sugrupuoti aplink svertinį RR vidurkį (rodomas rodykle) simetriško trikampio (piltuvo) pavidalu, kuriame yra daugumos tyrimų duomenys. Paskelbti nedidelių tyrimų duomenys, lyginant su didesniais tyrimais, pervertina gydymo poveikį. Iškreiptas taškų pasiskirstymas reiškia, kad kai kurie nedideli tyrimai su neigiamais rezultatais ir reikšmingi

dispersija nebuvo paskelbta, t. y. galima sisteminė klaida, susijusi su vyraujančiu teigiamų rezultatų paskelbimu. Grafikas rodo, kad mažų (10-100 dalyvių) tyrimų, kurių RR yra didesnis nei 0,8, yra žymiai mažiau nei panašių tyrimų, kurių RR yra mažesnis nei 0,8, o vidutinių ir didelių tyrimų duomenys pasiskirstę beveik simetriškai. Taigi kai kurie nedideli tyrimai su neigiamais rezultatais tikriausiai nebuvo paskelbti. Be to, diagrama leidžia nesunkiai nustatyti tyrimus, kurių rezultatai labai skiriasi nuo bendros tendencijos.

Sveikatos ir ekologijos problemos

Daugeliu atvejų atliekant metaanalizę naudojami apibendrinti duomenys apie palygintas pacientų grupes tokia forma, kokia jie pateikiami straipsniuose. Tačiau kartais mokslininkai siekia išsamiau įvertinti atskirų pacientų rezultatus ir rizikos veiksnius. Šie duomenys gali būti naudingi atliekant analizę

išgyvenamumas ir daugiamatė analizė. Atskirų pacientų duomenų metaanalizė yra brangesnė ir atima daug laiko nei grupinių duomenų metaanalizė; tam reikalingas daugelio tyrinėtojų bendradarbiavimas ir griežtas protokolo laikymasis (2 pav.).

A. Standartinės metaanalizės rezultatų grafinis vaizdas. Santykinė progresavimo rizika kiekviename tyrime ir jos bendras įvertinimas pateikiami taškais, o pasikliautinieji intervalai (PI; paprastai 95 % PI) pavaizduoti kaip horizontalios linijos. Tyrimai pateikiami pagal publikavimo datą. Santykinė rizika<1 означает снижение числа исходов в группе лечения по сравнению с группой контроля. Тонкие линии представляют совокупные индивидуальные результаты, нижняя линия - объединенные результаты.

B. Tų pačių tyrimų duomenų kaupiamosios metaanalizės rezultatai. Taškai ir linijos atitinkamai reiškia santykines rizikos vertes ir 95 % PI sukauptus duomenis įtraukus į kiekvieno papildomo tyrimo analizę. Jeigu pasikliautinasis intervalas kerta tiesę ARBA = 1, tai stebimas efektas nėra statistiškai reikšmingas, esant pasirinktam reikšmingumo lygiui 0,05 (95%). Jei nėra reikšmingo duomenų nevienalytiškumo, PI susiaurėja, kai pridedamas tolesnis tyrimas.

N – tyrime dalyvavusių pacientų skaičius; N yra bendras pacientų skaičius.

2 pav. Tų pačių tyrimų duomenų standartinės ir kumuliacinės metaanalizės rezultatai

Daugumoje metaanalizės suvestinių lentelių visų bandymų santraukos pateikiamos kaip rombas (apatinė horizontali linija su tašku). Deimanto vieta vertikalios jokios įtakos linijos atžvilgiu yra labai svarbi norint suprasti bandymo efektyvumą. Jei deimantas sutampa su jokio poveikio linija, galima sakyti, kad tarp dviejų gydymo būdų nėra jokio skirtumo pagal poveikį pirminiam rezultatų rodikliui.

Svarbi sąvoka teisingam metaanalizės rezultatų interpretavimui yra bandymų homogeniškumo apibrėžimas. Metaanalizės kalba homogeniškumas reiškia, kad kiekvieno atskiro bandymo rezultatai derinami su kitų rezultatais. Homogeniškumas gali

iš pirmo žvilgsnio įvertinkite pagal horizontalių linijų vietą (2 pav.). Jei horizontalios linijos sutampa, galima sakyti, kad šie tyrimai yra vienarūšiai.

Bandymų nevienalytiškumui įvertinti naudojama skaitinė kriterijaus %2 reikšmė (daugumoje metaanalizės formatų ji vadinama „vienatiškumo Chi kvadratu“). Grupės heterogeniškumo %2 statistika paaiškinama tokia nykščio taisykle: x2 kriterijaus vidutinė reikšmė lygi laisvės laipsnių skaičiui (bandymų skaičius metaanalizėje atėmus vieną). Todėl X2 reikšmė 9,0 10 bandymų rinkiniui nerodo statistinio nevienalytiškumo įrodymų.

Sveikatos ir ekologijos problemos

Esant dideliam tyrimų rezultatų nevienalytiškumui, patartina naudoti regresinę metaanalizę, kuri leidžia atsižvelgti į keletą charakteristikų, turinčių įtakos tiriamų tyrimų rezultatams. Pavyzdžiui, analizuojant išgyvenamumą ir daugiamatę analizę būtinas išsamus atskirų pacientų rezultatų ir rizikos veiksnių įvertinimas. Regresinės metaanalizės rezultatai pateikiami kaip nuolydžio koeficientas su pasikliautinuoju intervalu.

Internete galima rasti programinę įrangą, skirtą kompiuterinei metaanalizei.

Nemokamos programos:

RevMan (Review Manager) yra adresu: http://www.cc-ims.net/RevMan;

Meta-analizės versija 5.3: http://www.statistics. com/content/freesoft/mno/metaana53.htm/;

EPIMETA: http://ftp.cdc.gov/pub/Software/epimeta/.

Mokamos programos:

Išsami metaanalizė: http://www. meta-analysis.com/;

MetaWin: http://www.metawinsoft.com/;

WEasyma: http://www.weasyma.com/.

Statistinės programinės įrangos paketai, suteikiantys galimybę atlikti metaanalizę:

SAS: http://www.sas.com/;

STATA: http://www.stata. com/;

SPSS: http://www.spss.com/.

Taigi, kiekybinis įvairių klinikinių tyrimų duomenų derinys, naudojant metaanalizę, leidžia gauti rezultatus, kurių negalima išgauti iš atskirų klinikinių tyrimų. Sisteminių apžvalgų ir metaanalizės skaitymas ir studijavimas leidžia greičiau naršyti publikuojamų straipsnių lavinoje ir įrodymais pagrįstos medicinos požiūriu atsirinkti tuos kelis, kurie tikrai nusipelno mūsų laiko ir dėmesio. Kartu būtina suvokti, kad metaanalizė nėra gelbėjimo priemonė, sprendžianti mokslinių įrodymų problemą ir neturėtų ja pakeisti klinikinio samprotavimo.

NUORODOS

1. Sisteminės apžvalgos ir metaanalizė mokslininkui chirurgui / S. S. Mahidl // Br. J. Surg. - 2006. - T. 93. - P. 1315-1324.

2. Atsitiktinių imčių kontrolinių tyrimų metaanalizės rezultatų palyginimas ir klinikinių ekspertų rekomendacijos / E. T. Antman // JAMA. - 1992. - T. 268, Nr. 2. - P. 240-248.

3. Įrodymais pagrįsta medicina: kas tai yra ir kas tai nėra / D. L. Sack-ett // BMJ. - 1996. - T. 312. - P. 71-72.

4. Egger, M. Meta-analizė: potencialai ir pažadai / M. Egger,

S. G. Davey // BMJ. - 1997. - T. 315. - P. 1371-1374.

5. Jurijevas, K. L. Įrodymais pagrįsta medicina. Cochrane Collaboration / K. L. Jurjevas, K. N. Loganovskis // Ukr. medus. cha-sopis. - 2000. - Nr. 6. - S. 20-25.

6. Cochrane sisteminių apžvalgų duomenų bazė. - Londonas: BMJ Publishing Group ir Update Software, 1995. - 260 p.

7. Davies, H. Kas yra metaanalizė? / H. Davies, I. Crombie // Klinikinė farmakologija ir farmakoterapija. - 1999. - Nr. 8. - C. 10-16.

8. Egger, M. Meta-analizė: principai ir procedūros / M. Egger, S. G. Davey, A. N. Phillips // BMJ. - 1997. - T. 315. - P. 1533-1537.

9. Lewis, S. Forest plots: banding see the wood and the trees / S. Lewis, M. Clarke // BMJ. - 2001. - T. 322. - P. 1479-1480.

10. Bero, L. Cochrane bendradarbiavimas. Sisteminių sveikatos priežiūros poveikio apžvalgų rengimas, palaikymas ir platinimas / L. Bero, D. Rennie // JAMA. - 1995. - T. 274. - P. 1935-1938.

11. Ar pilkosios literatūros įtraukimas įtakoja intervencijos efektyvumo įvertinimus, pateiktus metaanalizėse? / L.Mc. Auley // Lancetas. - 2000. - T. 356. - P. 1228-1231.

12. Fleiss, J. L. Metaanalizės statistinis pagrindas / J. L. Fleiss // Stat. Metodai Med. Res. - 1993. - T. 2. - P. 121-145.

13. Grenlandija, S. Kviečiamas komentaras: kritiškas žvilgsnis į kai kuriuos populiarius metaanalizės metodus / S. Greenland // Am. J. epidemiol. -

1994. – T. 140. - P. 290-296.

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

15. Stewart, L. A. Praktinė metaanalizių (apžvalgų) metodika naudojant atnaujintus individualius paciento duomenis. Cochrane darbo grupė / L. A. Stewart, M. J. Clarke // Stat. Med. - 1995. - T. 14. - P. 2057-2579.

16. Grinkhalkh T. Įrodymais pagrįstos medicinos pagrindai / T. Grinkhalkh; per. iš anglų kalbos. - M.: GEOTAR - Žiniasklaida, 2006. - 240 p.

17. Olkin, I. Statistiniai ir teoriniai svarstymai metaanalizėje / I. Olkin // J. Clin. epidemiol. - 1995. - T. 48. - P. 133-146.

18. Villar, J. Predictive ability of meta-analyses of randomized control trials / J. Villar, G. Carroli, J. M. Belizan // Lancet. -

1995. – T. 345. - P. 772-776.

19. Deeks, J.J. Sisteminės apžvalgos sveikatos priežiūros srityje: sisteminės diagnostinių ir atrankinių testų vertinimų apžvalgos / J. J. Deeks // BMJ. - 2001. - T. 323.-P.157-162.

Gauta 2008-02-01

UDC 616.12-005.8-0.53.8-08

ŪMINIO MIOKARDO INFRAKTO STRUKTŪRA, EILGOS AMŽIAUS IR LYTIS CHARAKTERISTIKOS IR MIRTUMAS GYDYMO LIGONINĖJE STADĖJE

N. V. Vasilevičius

Gomelio valstybinis medicinos universitetas

Buvo atsekta ūminio miokardo infarkto struktūra, raidos dinamika priklausomai nuo lyties, amžiaus, priėmimo į ligoninę terminų, miokardo pažeidimo sunkumo gydymo ligoninėje stadijoje.

Raktažodžiai: ūminis miokardo infarktas, lytis, amžius, mirtingumas.

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, kad būtų galima padaryti 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 koncepcija, pateikiami tik tų klinikinių tyrimų rezultatai, kurie atliekami remiantis klinikinės epidemiologijos principais, kurie leidžia sumažinti tiek sistemines, tiek atsitiktines klaidas (padedant teisingą statistinę tyrimo metu gautus duomenis), pripažįstami įrodymais pagrįstais.

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 apima galimybę 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.

Gerai atlikta metaanalizė apima mokslinės hipotezės patikrinimą, išsamų ir aiškų metaanalizėje naudojamų statistinių metodų pristatymą, pakankamai išsamų 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 charakteristikų verčių intervalai arba nestandartizuotas svertinių vidurkių skirtumas palyginimo grupėse, jei visų tyrimų rezultatai buvo vertinami 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 heterogeniškumą, χ2 testai dažnai naudojami su nuline hipoteze, kad poveikis visuose tyrimuose yra vienodas, o reikšmingumo lygis yra 0,1, 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 metodinei 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. Jame atsižvelgiama į kelių tyrimo charakteristikų (pvz., imties dydžio, vaisto dozės, vartojimo būdo, paciento charakteristikų ir kt.) įtaką intervencinių tyrimų rezultatams. Regresinės metaanalizės rezultatai paprastai pateikiami kaip nuolydžio koeficientas, nurodant CI.

Pažymėtina, kad metaanalizė gali būti atliekama apibendrinant 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. Higgins 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 ylgi bir emdik, aldyn alu nemese diagnosticslyқ adistin tiimdiligi zhii zhetkilikti ozgeshelenedi.

Әrtүrli zertteulerdin nәtizhelerinin salystyrmalaly bagasy zhane olardyn zhalpylauysh қorytyndyn nәtizheli osygan baylanysty payda bolatyn қazhettilik kiriguin maқsaty.

En аygili 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 aiyrmashylygyyn 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.