लिसा में गंभीर दर्दऑपरेशन के बाद. चिकित्सक को व्यक्तिगत नैदानिक ​​​​अनुभव और रोगी की पसंद के आधार पर, बाहरी नैदानिक ​​​​साक्ष्य के आधार पर, या इंजेक्शन के आधार पर गोलियों के बीच निर्णय लेना चाहिए। चिकित्सक जानता है कि, बाहरी नैदानिक ​​साक्ष्य के आधार पर, मॉर्फिन युक्त गोलियाँ होंगी सर्वोत्तम पसंद. हालाँकि, जैसा कि ऑपरेशन के दौरान पता चला, लिसा एनेस्थीसिया के एक सामान्य दुष्प्रभाव - उल्टी से पीड़ित थी। इसका मतलब यह है कि अगर लिसा गोली लेती है और उल्टी शुरू कर देती है, तो गोली की सामग्री बाहर आ जाएगी और उसका कोई दर्द निवारक प्रभाव नहीं होगा। डॉक्टर और लिसा पिछले अनुभव से जानते हैं कि एनेस्थीसिया खत्म होने के 30 मिनट के भीतर लिसा को उल्टी शुरू हो सकती है। इसलिए, एक गोली के बजाय, डॉक्टर लिसा को मॉर्फिन का एक इंजेक्शन लिखने का फैसला करता है।

इस उदाहरण में, चिकित्सक, व्यक्तिगत नैदानिक ​​अनुभव और रोगी की प्राथमिकताओं के आधार पर, मॉर्फिन टैबलेट के बजाय मॉर्फिन इंजेक्शन का उपयोग करने का निर्णय लेता है, भले ही सबसे अच्छा बाहरी नैदानिक ​​​​साक्ष्य बाद वाले का पक्ष लेता है। डॉक्टर उसी चिकित्सीय पदार्थ (अर्थात, मॉर्फिन) का उपयोग करता है, जैसा कि बाहरी नैदानिक ​​डेटा सुझाव देगा, लेकिन एक अलग पदार्थ चुनता है दवाई लेने का तरीका(टैबलेट के बजाय इंजेक्शन)।

यह एक चिकित्सक द्वारा रोगी के साथ चर्चा के बाद सहायक साक्ष्य के आधार पर एक विशिष्ट उपचार निर्णय लेने का एक उदाहरण है।

साक्ष्य-आधारित चिकित्सा क्या है?

(साक्ष्य-आधारित चिकित्सा, ईबीएम) परिणामों की व्यवस्थित रूप से समीक्षा, मूल्यांकन और उपयोग करने की प्रक्रिया है क्लिनिकल परीक्षणइष्टतम प्रदान करने के लिए चिकित्सा देखभालमरीज़. साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के बारे में रोगियों को शिक्षित करना महत्वपूर्ण है क्योंकि यह उन्हें रोग प्रबंधन और उपचार के बारे में अधिक जानकारीपूर्ण निर्णय लेने की अनुमति देता है। यह रोगियों को जोखिम की अधिक सटीक समझ विकसित करने की अनुमति देता है, व्यक्तिगत प्रक्रियाओं के उचित उपयोग को बढ़ावा देता है, और चिकित्सक और/या रोगी को सहायक साक्ष्य के आधार पर निर्णय लेने की अनुमति देता है।

साक्ष्य-आधारित चिकित्सा सिद्धांतों और विधियों को जोड़ती है। इन सिद्धांतों और विधियों के संचालन के माध्यम से चिकित्सा में निर्णय, निर्देश और रणनीतियाँ आधारित होती हैं वर्तमान सहायक डेटादक्षता के बारे में अलग - अलग रूपधाराएँ और चिकित्सा सेवाएंआम तौर पर। रिश्ते में दवाइयाँसाक्ष्य-आधारित दवा लाभ और जोखिम (प्रभावशीलता और सुरक्षा) के मूल्यांकन के माध्यम से प्राप्त जानकारी पर बहुत अधिक निर्भर करती है।

साक्ष्य-आधारित चिकित्सा की अवधारणा 1950 के दशक में उभरी। इस बिंदु तक, डॉक्टर मुख्य रूप से अपनी शिक्षा, नैदानिक ​​​​अनुभव और वैज्ञानिक पत्रिकाओं को पढ़ने के आधार पर निर्णय लेते थे। हालाँकि, शोध से पता चला है कि चिकित्सा पेशेवरों के बीच चिकित्सा उपचार निर्णय काफी भिन्न होते हैं। डेटा एकत्र करने, मूल्यांकन करने और व्यवस्थित करने के लिए व्यवस्थित तरीकों की शुरूआत के लिए एक रूपरेखा स्थापित की गई है वैज्ञानिक अनुसंधान, जो साक्ष्य-आधारित चिकित्सा की शुरुआत थी। साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के उद्भव को डॉक्टरों द्वारा मान्यता दी गई थी दवा कंपनियां, नियामक प्राधिकरण और जनता।

निर्णय लेने वाले को नियंत्रित अध्ययन और वैज्ञानिक विकास से प्राप्त सर्वोत्तम सहायक साक्ष्य के साथ-साथ मरीजों के इलाज के अपने अनुभव पर भरोसा करना चाहिए। निर्णय लेने की प्रक्रिया में नैदानिक ​​अनुभव और नियंत्रित अध्ययन को जोड़ना महत्वपूर्ण है। नैदानिक ​​​​अनुभव के अभाव में, जोखिम में किए गए उपचार के परिणामस्वरूप होने वाली हानि या चोट की संभावना है क्लिनिक के जरिए डॉक्टर की प्रैक्टिसया अनुसंधान के भाग के रूप में। हानि या चोट शारीरिक के साथ-साथ मनोवैज्ञानिक, सामाजिक या आर्थिक भी हो सकती है। जोखिमों में उपचार से दुष्प्रभाव विकसित होना या ऐसी दवा लेना शामिल है जो मानक उपचार (परीक्षण में) से कम प्रभावी है। किसी नये का परीक्षण करते समय चिकित्सा उत्पादशोधकर्ताओं द्वारा अपेक्षित दुष्प्रभाव या अन्य जोखिम घटित हो सकते हैं। यह स्थिति नैदानिक ​​​​परीक्षणों के प्रारंभिक चरणों के लिए सबसे विशिष्ट है।

किसी भी चिकित्सीय परीक्षण के संचालन में जोखिम शामिल होते हैं। भाग लेने का निर्णय लेने से पहले प्रतिभागियों को संभावित लाभों और जोखिमों के बारे में सूचित किया जाना चाहिए (सूचित सहमति की परिभाषा देखें)।

" target="_blank">किसी विशेष उपचार से जुड़े जोखिम के परिणामस्वरूप अवांछित प्रभाव हो सकते हैं।

साक्ष्य-आधारित चिकित्सा का पाँच-चरणीय मॉडल

साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के एक दृष्टिकोण में एक मॉडल शामिल है 5 चरण:

1. चिकित्सकीय रूप से प्रासंगिक अनुरोध तैयार करना (सही निदान करने के लिए जानकारी के लिए डॉक्टर की खोज),
2. सर्वोत्तम सहायक साक्ष्य की खोज (चरण 1 में खोजी गई जानकारी का समर्थन करने के लिए सहायक साक्ष्य के लिए चिकित्सक की खोज),
3. सहायक डेटा की गुणवत्ता का मूल्यांकन (डॉक्टर उच्च गुणवत्ता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करता है),
4. सहायक डेटा के आधार पर एक चिकित्सा निर्णय का गठन (रोगी और डॉक्टर चरण 1-3 के आधार पर उपचार के बारे में एक सूचित निर्णय लेते हैं),
5. प्रक्रिया मूल्यांकन (प्राप्त परिणाम का डॉक्टर और रोगी द्वारा मूल्यांकन और यदि आवश्यक हो तो उपचार निर्णयों का उचित समायोजन)।

उपरोक्त उदाहरण में, चिकित्सक की पसंद साक्ष्य-आधारित दवा और रोगी प्रतिक्रिया दोनों के अनुरूप है। चिकित्सक के निर्णय में उस रोगी के लिए देखभाल के सर्वोत्तम संभव पाठ्यक्रम का चयन करने के लिए, रोगी के अनुभव सहित, उस समय उपलब्ध सर्वोत्तम साक्ष्य का सचेत, खुला और सूचित उपयोग शामिल होता है।

निर्णय लेने की प्रक्रिया में रोगी की भागीदारी होती है महत्वपूर्णउपचार के नए सिद्धांत विकसित करना। इस तरह की भागीदारी में उपचार की जानकारी को पढ़ना और समझना और सिफारिशों का सूचित पालन करना, मूल्यांकन और चयन करने के लिए चिकित्सकों के साथ मिलकर काम करना शामिल है। सर्वोत्तम विकल्पउपचार, साथ ही प्राप्त परिणामों के संबंध में प्रतिक्रिया प्रदान करना। मरीज़ किसी भी स्तर पर सहायक साक्ष्य के निर्माण में सक्रिय रूप से भाग ले सकते हैं।

साक्ष्य-आधारित चिकित्सा आवश्यकताओं के लिए सहायक साक्ष्य का आकलन करना

एकत्र की गई जानकारी को उसकी गुणवत्ता का आकलन करने के लिए उसमें मौजूद सहायक साक्ष्य के स्तर के अनुसार वर्गीकृत किया जाता है। नीचे दिए गए चित्र में पिरामिड सहायक साक्ष्य के विभिन्न स्तरों को दर्शाता है और उन्हें कैसे क्रमबद्ध किया गया है।

साक्ष्य का स्तर

टिप्पणियाँ या विशेषज्ञ राय

यह विशेषज्ञों के एक पैनल के विचारों पर आधारित साक्ष्य है और इसका उद्देश्य सामान्य चिकित्सा पद्धति को सूचित करना है।

केस श्रृंखला और केस रिपोर्ट

केस सीरीज़ अध्ययन एक छोटी आबादी का वर्णनात्मक अध्ययन है। एक नियम के रूप में, यह किसी नैदानिक ​​मामले के विवरण में परिशिष्ट या परिशिष्ट के रूप में कार्य करता है। एक केस रिपोर्ट एक मरीज के लक्षण, संकेत, निदान, उपचार और प्रबंधन का विस्तृत विवरण है।

केस-नियंत्रण अध्ययन

- यह अवलोकनात्मक है पूर्वव्यापी अध्ययन(ऐतिहासिक डेटा की समीक्षा के साथ) जिसमें किसी बीमारी से पीड़ित मरीजों की तुलना उस बीमारी से रहित मरीजों से की जाती है। फेफड़े के कैंसर जैसे मामलों का अध्ययन आमतौर पर केस-कंट्रोल अध्ययनों का उपयोग करके किया जाता है। ऐसा करने के लिए, धूम्रपान करने वालों के एक समूह (उजागर समूह) और गैर-धूम्रपान करने वालों के एक समूह (अप्रकाशित समूह) की भर्ती की जाती है और एक निश्चित अवधि के दौरान उनकी निगरानी की जाती है। फिर फेफड़ों के कैंसर की घटनाओं में अंतर को प्रलेखित किया जाता है, जिससे चर (स्वतंत्र चर - इस मामले में, धूम्रपान) को आश्रित चर (इस मामले में, फेफड़ों के कैंसर) का कारण माना जा सकता है।

इस उदाहरण में, धूम्रपान न करने वाले समूह की तुलना में धूम्रपान करने वाले समूह में फेफड़ों के कैंसर की घटनाओं में उल्लेखनीय वृद्धि को साक्ष्य के रूप में लिया गया है करणीय संबंधधूम्रपान और फेफड़ों के कैंसर की घटना के बीच।

जनसंख्या वर्ग स्टडी

क्लिनिकल परीक्षण में समूह की वर्तमान परिभाषा कुछ विशेषताओं वाले व्यक्तियों का एक समूह है जिनका स्वास्थ्य संबंधी परिणामों के लिए पालन किया जाता है।

फ़्रेमिंघम हार्ट स्टडी महामारी विज्ञान में एक प्रश्न का उत्तर देने के लिए आयोजित एक समूह अध्ययन का एक उदाहरण है। फ़्रेमिंघम अध्ययन 1948 में शुरू हुआ और अभी भी जारी है। अध्ययन का उद्देश्य हृदय रोग की घटनाओं पर कई कारकों के प्रभाव की जांच करना है। शोधकर्ताओं के सामने यह सवाल है कि क्या उच्च रक्तचाप, शरीर का अतिरिक्त वजन, मधुमेह, शारीरिक गतिविधि और अन्य कारक हृदय रोग के विकास से जुड़े हैं। प्रत्येक जोखिम कारक (उदाहरण के लिए, धूम्रपान) का अध्ययन करने के लिए, शोधकर्ता धूम्रपान करने वालों के एक समूह (उजागर समूह) और गैर-धूम्रपान करने वालों के एक समूह (अप्रकाशित समूह) की भर्ती करते हैं। फिर समूहों का एक निश्चित अवधि के लिए अवलोकन किया जाता है। इन समूहों में हृदय रोग की घटनाओं में अंतर को अवलोकन अवधि के अंत में दर्ज किया जाता है। समूहों की तुलना कई अन्य परिवर्तनीय कारकों के संदर्भ में की जाती है जैसे कि

• आर्थिक स्थिति (उदाहरण के लिए, शिक्षा, आय और व्यवसाय),
• स्वास्थ्य स्थिति (उदाहरण के लिए, अन्य बीमारियों की उपस्थिति)।

इसका मतलब यह है कि एक चर (स्वतंत्र चर - इस मामले में, धूम्रपान) को आश्रित चर (इस मामले में, फेफड़ों का कैंसर) के कारण के रूप में अलग किया जा सकता है।

इस उदाहरण में, धूम्रपान न करने वाले समूह की तुलना में धूम्रपान करने वाले समूह में हृदय रोग की घटनाओं में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण वृद्धि को धूम्रपान और हृदय रोग की घटना के बीच एक कारण संबंध के प्रमाण के रूप में लिया जाता है। पिछले कुछ वर्षों में फ़्रेमिंघम अध्ययन में पाए गए परिणाम इस बात का पुख्ता सबूत देते हैं हृदय रोगये काफी हद तक मापने योग्य और परिवर्तनीय जोखिम कारकों का परिणाम हैं, और एक व्यक्ति अपने आहार और जीवनशैली पर पूरा ध्यान देकर और परिष्कृत वसा, कोलेस्ट्रॉल और धूम्रपान से परहेज करके, वजन कम करके या सक्रिय जीवन जीकर, तनाव के स्तर को नियंत्रित करके और अपने हृदय स्वास्थ्य को नियंत्रित कर सकता है। रक्तचाप. यह काफी हद तक फ्रामिंघम अध्ययन का धन्यवाद है कि अब हमें हृदय रोग के साथ कुछ जोखिम कारकों के संबंध की स्पष्ट समझ है।

कई वर्षों से चल रहे समूह अध्ययन का एक और उदाहरण राष्ट्रीय बाल विकास अध्ययन (एनसीडीएस) है, जो सभी ब्रिटिश जन्म समूह अध्ययनों में सबसे व्यापक रूप से अध्ययन किया गया है। महिलाओं से संबंधित सबसे बड़ा अध्ययन स्वास्थ्य अध्ययन है नर्स"(नर्स स्वास्थ्य अध्ययन)। इसकी शुरुआत 1976 में हुई, इसमें साथ आने वाले लोगों की संख्या 120 हजार से ज्यादा है। इस अध्ययन से कई बीमारियों और परिणामों का विश्लेषण किया गया।

यादृच्छिक नैदानिक ​​परीक्षण

प्रतिभागियों को नियुक्त करते समय नैदानिक ​​​​परीक्षणों को यादृच्छिक कहा जाता है विभिन्न समूहरैंडमाइजेशन पद्धति से उपचार इसका मतलब यह है कि उपचार समूहों को एक औपचारिक प्रणाली का उपयोग करके यादृच्छिक रूप से सौंपा गया है, और प्रत्येक प्रतिभागी के लिए प्रत्येक उपचार क्षेत्र को सौंपा जाना संभव है।

मेटा-एनालिसिस

डेटा की एक व्यवस्थित, सांख्यिकीय परीक्षा है जो कई अध्ययनों में पैटर्न, विसंगतियों और अन्य संबंधों की पहचान करने के लिए विभिन्न अध्ययनों के परिणामों की तुलना और संयोजन करती है। एक मेटा-विश्लेषण किसी भी एकल अध्ययन की तुलना में अधिक मजबूत निष्कर्ष के लिए समर्थन प्रदान कर सकता है, लेकिन प्रकाशन पूर्वाग्रह की सीमाओं को ध्यान में रखा जाना चाहिए सकारात्मक नतीजेअनुसंधान।

शोध का परिणाम

परिणाम अनुसंधान एक व्यापक अवधारणा है जिसकी कोई सुसंगत परिभाषा नहीं है। परिणाम अनुसंधान स्वास्थ्य देखभाल के अंतिम परिणामों की जांच करता है, दूसरे शब्दों में, रोगियों के स्वास्थ्य और कल्याण पर स्वास्थ्य देखभाल प्रदान करने की प्रक्रिया का प्रभाव। दूसरे शब्दों में, नैदानिक ​​​​परिणाम अनुसंधान का उद्देश्य प्रभाव की निगरानी करना, समझना और अनुकूलन करना है चिकित्सा उपचारकिसी विशिष्ट रोगी या विशिष्ट समूह के लिए। ऐसे अध्ययन वैज्ञानिक अनुसंधान का वर्णन करते हैं जो स्वास्थ्य देखभाल हस्तक्षेपों और स्वास्थ्य सेवाओं की प्रभावशीलता से संबंधित है, यानी ऐसी सेवाओं से प्राप्त परिणाम।

अक्सर ध्यान रोग से पीड़ित व्यक्ति पर होता है - दूसरे शब्दों में, नैदानिक ​​( सामान्य परिणाम) उस रोगी या रोगियों के समूह के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक। ऐसे समापन बिंदु या तो डिग्री हो सकते हैं दर्द. हालाँकि, परिणाम अध्ययन स्वास्थ्य सेवा वितरण की प्रभावशीलता पर भी ध्यान केंद्रित कर सकते हैं, जिसमें स्वास्थ्य की स्थिति और रोग की गंभीरता (व्यक्ति पर स्वास्थ्य समस्याओं का प्रभाव) माप पैरामीटर होंगे।

साक्ष्य-आधारित चिकित्सा और परिणाम अनुसंधान के बीच अंतर विभिन्न मुद्दों पर ध्यान केंद्रित करना है। जबकि साक्ष्य-आधारित चिकित्सा का प्राथमिक लक्ष्य रोगियों को नैदानिक ​​​​साक्ष्य और अनुभव के अनुसार इष्टतम देखभाल प्रदान करना है, परिणाम अध्ययन का उद्देश्य मुख्य रूप से पूर्व निर्धारित अंतिम बिंदु है। एक नैदानिक ​​​​परिणाम अध्ययन में, ये बिंदु आम तौर पर नैदानिक ​​​​रूप से प्रासंगिक अंतिम बिंदुओं के अनुरूप होते हैं।

परिणाम अध्ययनों में, प्रासंगिक समापन बिंदु अक्सर लक्षण या कार्यात्मक क्षमता और देखभाल की जरूरतों के उपाय होते हैं - जिसे उपचार प्राप्त करने वाला रोगी महत्वपूर्ण मानता है। उदाहरण के लिए, किसी संक्रमण से पीड़ित रोगी जिसे पेनिसिलिन दिया गया है, वह इस तथ्य पर अधिक ध्यान दे सकता है कि उसे पेनिसिलिन नहीं दिया गया है। उच्च तापमानऔर संक्रमण के वास्तविक स्तर पर पेनिसिलिन के प्रभाव की तुलना में सामान्य स्थिति में सुधार हुआ। इस मामले में, लक्षण और वह कैसा महसूस करता है, उसे उसके स्वास्थ्य के प्रत्यक्ष मूल्यांकन के रूप में देखा जाता है - और ये अंतिम बिंदु हैं जिन पर परिणाम अनुसंधान केंद्रित है। रोगी को संभावित में रुचि होने की भी अधिक संभावना है दुष्प्रभावपेनिसिलिन से संबंधित, साथ ही उपचार की लागत भी। कैंसर जैसी अन्य बीमारियों के मामले में यह महत्वपूर्ण है नैदानिक ​​परिणाम, रोगी के लिए प्रासंगिक, मृत्यु का जोखिम होगा।

यदि अध्ययन दीर्घकालिक है, तो शोध परिणामों का अध्ययन करते समय " " का उपयोग किया जा सकता है। एक सरोगेट एंडपॉइंट में परिणाम को मापने के लिए एक बायोमार्कर का उपयोग शामिल होता है, जो हमेशा मौजूद एक प्रकार के प्रोटीन (सी-रिएक्टिव प्रोटीन) की मात्रा में कमी का परीक्षण करके पेनिसिलिन के प्रभाव को मापने वाले क्लिनिकल एंडपॉइंट के प्रतिस्थापन के रूप में कार्य करता है। खून। रक्त में इस प्रोटीन की मात्रा स्वस्थ व्यक्तिबहुत कम, लेकिन मामूली संक्रमणयह तेजी से बढ़ रहा है. इस प्रकार, रक्त में सी-रिएक्टिव प्रोटीन के स्तर को मापना शरीर में संक्रमण की उपस्थिति का निर्धारण करने का एक अप्रत्यक्ष तरीका है, इसलिए इस मामले में प्रोटीन संक्रमण के "बायोमार्कर" के रूप में कार्य करता है। बायोमार्कर रोग की स्थिति का एक मापने योग्य संकेतक है। यह पैरामीटर रोग की शुरुआत या प्रगति के जोखिम से भी संबंधित है, या निर्धारित उपचार रोग को कैसे प्रभावित करेगा। रक्त में बायोमार्कर की मात्रा को मापने के लिए हर दिन रोगी का रक्त विश्लेषण के लिए लिया जाता है।

इस बात पर जोर दिया जाना चाहिए कि निगरानी और निगरानी उद्देश्यों के लिए सरोगेट एंडपॉइंट का उपयोग करने के लिए, मार्कर को पहले से मान्य या मान्य किया जाना चाहिए। यह प्रदर्शित करना आवश्यक है कि बायोमार्कर में परिवर्तन किसी विशेष बीमारी में नैदानिक ​​परिणाम और उपचार के प्रभाव के साथ सहसंबद्ध (सुसंगत) होते हैं।

अतिरिक्त स्रोत

• विश्व स्वास्थ्य संगठन (2008)। मरीज़ अपनी देखभाल के बारे में निर्णय लेने में कहाँ हैं? 31 अगस्त 2015 को पुनःप्राप्त

स्वास्थ्य और पर्यावरण संबंधी मुद्दे

जीव विज्ञान, प्रो. ई. बी. बर्लाकोवा। ये डेटा मनुष्यों पर विकिरण के दीर्घकालिक संपर्क की जैविक प्रभावशीलता के बारे में नए विचार बनाते हैं और स्पष्ट रूप से कम खुराक वाले क्षेत्र में आयनकारी विकिरण की उच्च खुराक के प्रभावों को एक्सट्रपलेशन करने की अक्षमता का संकेत देते हैं।

परमाणु ऊर्जा के विकास के लिए संतुलित योजनाओं के निर्माण और चेरनोबिल आपदा के परिसमापक और रेडियोन्यूक्लाइड से दूषित क्षेत्रों के निवासियों के संबंध में निष्पक्ष सामाजिक नीतियों के निर्माण के लिए नई अवधारणाओं का विकास महत्वपूर्ण है।

मानव स्वास्थ्य पर विकिरण के प्रभाव का आकलन करते समय, यह ध्यान में रखा जाना चाहिए कि आयनकारी विकिरण पर्यावरण में एक ब्रह्मांडजन्य कारक है। यह सर्वविदित है कि प्राकृतिक पृष्ठभूमि विकिरण स्तनधारियों सहित विभिन्न जीवित प्राणियों की वृद्धि, विकास और अस्तित्व के लिए आवश्यक है। रेडियोबायोलॉजिकल पैटर्न को समझना जीवन की घटना, जीवित चीजों और अंतरिक्ष के बीच संबंध की अंतर्दृष्टि से जुड़ा है। आयनकारी विकिरण के प्रभावों में कई रहस्य हैं, जिनमें गैर-विकिरणित वस्तुओं पर विकिरणित जैविक वस्तुओं के सकारात्मक या नकारात्मक प्रभाव भी शामिल हैं। निस्संदेह रुचि ए. एम. कुज़िन द्वारा अपने कर्मचारियों को लिखे अपने अंतिम नोट में व्यक्त विचार है: "जीवन, एक जीवित शरीर आणविक स्तर पर संरचनाओं की एक चयापचय प्रणाली है जो उत्पन्न होने वाले माध्यमिक, बायोजेनिक विकिरण द्वारा लगातार प्रदान की जाने वाली जानकारी के लिए एक एकल धन्यवाद बनाती है।" परमाणु विकिरण के प्रभाव में ब्रह्मांडीय और स्थलीय उत्पत्ति की प्राकृतिक रेडियोधर्मी पृष्ठभूमि।

ग्रंथ सूची

1. कुद्र्याशोव, यू.बी. विकिरण बायोफिज़िक्स। आयोनाइजिंग विकिरण / यू. बी. कुद्र्याशोव। - एम.: एड। मास्को विश्वविद्यालय, 2004. - 580 पी।

2. यरमोनेंको, एस. पी. मनुष्यों और जानवरों की रेडियोबायोलॉजी / एस. पी. यरमोलेंको, ए. ए. वेन्सन। - एम.: उच्चतर. स्कूल, 2004. - 550 पी।

3. मदरसिल, सी. कम खुराक वाले विकिरण प्रभाव: प्रायोगिक रुधिर विज्ञान और बदलते प्रतिमान / सी. मदरसिल, सी. सेमुर // प्रायोगिक रुधिर विज्ञान। - 2003. - संख्या 31. - पी. 437-445।

4. ली, डी.ई. जीवित कोशिकाओं पर विकिरण का प्रभाव / डी. ई. ली। - एम.: गोसाटोमिज़दत, 1966. - 288 पी।

5. टिमोफीव-रेसोव्स्की, एन.वी. रेडियोबायोलॉजी में हिट सिद्धांत का अनुप्रयोग / एन.वी. टिमोफीव-रेसोव्स्की, वी.आई. इवानोव, वी.आई. कोरोगोडिन। - एम.: एटमिज़दैट, 1968. - 228 पी।

6. गोंचारेंको, ई. एन. विकिरण क्षति के विरुद्ध रासायनिक सुरक्षा / ई. एन. गोंचारेंको। - एम.: एड. मास्को विश्वविद्यालय, 1985. - 248 पी।

7. राष्ट्रीय रिपोर्ट "चेरनोबिल आपदा के 20 साल बाद: बेलारूस गणराज्य में परिणाम और उन पर काबू पाना" / बेलारूस गणराज्य के मंत्रिपरिषद के तहत चेरनोबिल परमाणु ऊर्जा संयंत्र आपदा के परिणामों की समस्याओं पर समिति; द्वारा संपादित वी. ई. शेवचुक, वी. एल. गुरवस्की। - 2006. - 112 पी।

8. वोज़ियानोव, ए. चॉर्नोबिल दुर्घटना के स्वास्थ्य निर्माण, ईडीएस / ए वोज़ियानोव, वी. बेबेश्को, डी. बायका। - कीव.: "डीआईए", 2003. - 508 पी.

9. कुज़िन, ए.एम. रेडियोबायोलॉजी में संरचनात्मक-चयापचय परिकल्पना / ए.एम. कुज़िन। - एम.: नौका, 1970. - 170 पी।

10. कुज़िन, ए.एम. रेडियोबायोलॉजी में संरचनात्मक-चयापचय सिद्धांत / ए.एम. कुज़िन। - एम.: नौका, 1986. - 20 पी।

11. कनीज़ेवा, ई.एन. फ़ाउंडेशन ऑफ़ सिनर्जेटिक्स / ई.एन.कन्याज़ेवा, एस.पी. कुर्दिमोव। - सेंट पीटर्सबर्ग: एलेथिया पब्लिशिंग हाउस, 2002. - 31 पी।

12. स्टेपानोवा, एस.आई. अनुकूलन की समस्या के बायोरिदमिक पहलू / एस.आई.स्टेपानोवा। - एम.: नौका, 1986। - 244 एस.

13. आयनीकृत विकिरण के प्रभाव के प्रति स्तनधारी कोशिकाओं और ऊतकों की चयापचय प्रतिक्रिया की गैर-एकरसता / आई. के. कोलोमीत्सेव [एट अल।] // बायोफिज़िक्स। - 2002. - टी. 47, अंक। 6. - पृ. 1106-1115.

14. कोलोमियतसेवा, आई.के. जानवरों पर आयनीकृत विकिरण की क्रिया के तहत ऊतकों और कोशिकाओं के चयापचय मापदंडों में गैर-नीरस परिवर्तन / आई.के. कोलोमियतसेवा, टी.आर. मार्केविच, एल.एन. पोतेखिना // जे. बायोल। भौतिक विज्ञान। - 1999. - संख्या 25. - पी. 325-338.

15. बर्लाकोवा, ई.बी. छोटी खुराक में कम तीव्रता वाले विकिरण की कार्रवाई के पैटर्न के नए पहलू / ई.बी. बर्लाकोवा, ए.एन. गोलोशचापोव, जी.पी. ज़िझिना, ए.ए. कोनराडोव // रेडियेट्स। जीव विज्ञान. रेडियोपारिस्थितिकी। - 1999. - टी. 39. - पी. 26-34.

04/18/2008 को प्राप्त हुआ

क्लिनिकल प्रैक्टिस में साक्ष्य-आधारित चिकित्सा डेटा का उपयोग (साहित्य समीक्षा)

ए. एल. कलिनिन1, ए. ए. लिट्विन2, एन. एम. ट्रिज़्ना1

1गोमेल राज्य चिकित्सा विश्वविद्यालय 2गोमेल क्षेत्रीय क्लिनिकल अस्पताल

साक्ष्य-आधारित चिकित्सा और मेटा-विश्लेषण के सिद्धांतों का एक संक्षिप्त अवलोकन प्रदान किया गया है। साक्ष्य-आधारित चिकित्सा का एक महत्वपूर्ण पहलू जानकारी की विश्वसनीयता की डिग्री निर्धारित करना है।

मेटा-विश्लेषण का उपयोग करके विभिन्न नैदानिक ​​​​अध्ययनों से मात्रात्मक रूप से डेटा एकत्र करने से हमें ऐसे परिणाम प्राप्त करने की अनुमति मिलती है जो व्यक्तिगत नैदानिक ​​​​अध्ययनों से प्राप्त नहीं किए जा सकते हैं। व्यवस्थित समीक्षाओं और मेटा-विश्लेषणों को पढ़ने और अध्ययन करने से आप बड़ी संख्या में प्रकाशित लेखों को अधिक प्रभावी ढंग से नेविगेट कर सकते हैं।

मुख्य शब्द: साक्ष्य-आधारित चिकित्सा, मेटा-विश्लेषण।

स्वास्थ्य एवं पर्यावरण संबंधी मुद्दे

नैदानिक ​​अभ्यास में साक्ष्य आधारित चिकित्सा के डेटा का उपयोग

(साहित्य की समीक्षा)

ए. एल. कलिनिन1, ए. ए. लिट्विन2, एन. एम. ट्रिज़्ना1

1गोमेल राज्य चिकित्सा विश्वविद्यालय 2गोमेल क्षेत्रीय क्लिनिकल अस्पताल

लेख का उद्देश्य साक्ष्य आधारित चिकित्सा के सिद्धांतों और मेटा-विश्लेषण की समीक्षा है। साक्ष्य आधारित चिकित्सा का एक प्रमुख पहलू सूचना की विश्वसनीयता की डिग्री की परिभाषा है।

मेटा-विश्लेषण के माध्यम से दिए गए विभिन्न नैदानिक ​​​​अनुसंधानों का मात्रात्मक जुड़ाव उन परिणामों को प्राप्त करने की अनुमति देता है जो अलग-अलग नैदानिक ​​​​अनुसंधानों से प्राप्त नहीं किए जा सकते हैं। मेटा-विश्लेषण की व्यवस्थित समीक्षाओं और परिणामों को पढ़ने और अध्ययन करने से प्रकाशित लेखों की एक महत्वपूर्ण मात्रा में अधिक प्रभावी ढंग से मार्गदर्शन किया जा सकता है।

मुख्य शब्द: साक्ष्य आधारित चिकित्सा, मेटा-विश्लेषण।

किसी भी प्रैक्टिसिंग डॉक्टर के पास विभिन्न प्रकार की नैदानिक ​​स्थितियों को स्वतंत्र रूप से नेविगेट करने के लिए पर्याप्त अनुभव नहीं है। आप विशेषज्ञों की राय, आधिकारिक दिशानिर्देशों और संदर्भ पुस्तकों पर भरोसा कर सकते हैं, लेकिन तथाकथित अंतराल प्रभाव के कारण यह हमेशा विश्वसनीय नहीं होता है: आशाजनक चिकित्सा विधियों को उनकी प्रभावशीलता के प्रमाण प्राप्त होने के लंबे समय बाद अभ्यास में पेश किया जाता है। दूसरी ओर, पाठ्यपुस्तकों, मैनुअल और संदर्भ पुस्तकों में जानकारी अक्सर प्रकाशित होने से पहले ही पुरानी हो जाती है, और उपचार करने वाले अनुभवी डॉक्टर की उम्र उपचार की प्रभावशीलता के साथ नकारात्मक रूप से संबंधित होती है।

साहित्य का आधा जीवन प्रगति की तीव्रता को दर्शाता है। चिकित्सा साहित्य के लिए यह अवधि 3.5 वर्ष है। मेडिकल प्रेस में आज प्रकाशित केवल 1015% जानकारी का भविष्य में वैज्ञानिक महत्व होगा। आख़िरकार, अगर हम मान लें कि सालाना प्रकाशित 4 मिलियन लेखों में से कम से कम 1% का किसी डॉक्टर की चिकित्सा पद्धति से कुछ लेना-देना है, तो उसे हर दिन लगभग 100 लेख पढ़ने होंगे। यह ज्ञात है कि वर्तमान में उपयोग किए जाने वाले सभी चिकित्सा हस्तक्षेपों में से केवल 10-20% ही विश्वसनीय वैज्ञानिक प्रमाणों पर आधारित थे।

सवाल उठता है: डॉक्टर अच्छे सबूतों को व्यवहार में क्यों नहीं लाते? यह पता चला है कि 75% डॉक्टर आंकड़ों को नहीं समझते हैं, 70% यह नहीं जानते कि प्रकाशित लेखों और अध्ययनों का आलोचनात्मक मूल्यांकन कैसे किया जाए। वर्तमान में, साक्ष्य-आधारित अभ्यास का अभ्यास करने के लिए, एक चिकित्सक के पास नैदानिक ​​परीक्षण परिणामों की वैधता का आकलन करने के लिए आवश्यक ज्ञान होना चाहिए त्वरित ऐक्सेससूचना के विभिन्न स्रोतों के लिए (मुख्य रूप से) अंतर्राष्ट्रीय पत्रिकाएँ), इलेक्ट्रॉनिक डेटाबेस (मेडलाइन) तक पहुंच है, स्वयं अंग्रेजी भाषा.

इस लेख का उद्देश्य साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के सिद्धांतों और उसके घटक - मेटा-विश्लेषण का एक संक्षिप्त अवलोकन है, जो आपको चिकित्सा जानकारी के प्रवाह को अधिक तेज़ी से नेविगेट करने की अनुमति देता है।

"साक्ष्य आधारित चिकित्सा" शब्द पहली बार 1990 में टोरंटो में मैकमास्टर विश्वविद्यालय के कनाडाई वैज्ञानिकों के एक समूह द्वारा प्रस्तावित किया गया था। इस शब्द ने शीघ्र ही अंग्रेजी भाषा के वैज्ञानिक साहित्य में जड़ें जमा लीं, लेकिन उस समय इसकी कोई स्पष्ट परिभाषा नहीं थी। वर्तमान में, सबसे आम परिभाषा यह है: "साक्ष्य आधारित चिकित्सा साक्ष्य पर आधारित चिकित्सा का एक खंड है, जिसमें रोगियों के हित में उपयोग के लिए प्राप्त साक्ष्य की खोज, तुलना, संश्लेषण और व्यापक प्रसार शामिल है।"

आज, साक्ष्य-आधारित चिकित्सा (ईबीएम) वैज्ञानिक जानकारी एकत्र करने, विश्लेषण करने, सारांशित करने और व्याख्या करने के लिए एक नया दृष्टिकोण, दिशा या तकनीक है। साक्ष्य-आधारित चिकित्सा में सर्वोत्तम का कर्तव्यनिष्ठ, व्याख्यात्मक और सामान्य ज्ञान का उपयोग शामिल है आधुनिक उपलब्धियाँप्रत्येक मरीज के इलाज के लिए. साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के सिद्धांतों को स्वास्थ्य देखभाल अभ्यास में पेश करने का मुख्य लक्ष्य सुरक्षा, दक्षता, लागत और अन्य महत्वपूर्ण कारकों के संदर्भ में चिकित्सा देखभाल की गुणवत्ता को अनुकूलित करना है।

साक्ष्य-आधारित चिकित्सा का एक महत्वपूर्ण पहलू जानकारी की विश्वसनीयता की डिग्री निर्धारित करना है: अध्ययन के परिणाम जो व्यवस्थित समीक्षाओं को संकलित करते समय आधार के रूप में उपयोग किए जाते हैं। ऑक्सफ़ोर्ड में साक्ष्य-आधारित चिकित्सा केंद्र ने प्रस्तुत जानकारी की विश्वसनीयता की डिग्री की निम्नलिखित परिभाषाएँ विकसित की हैं:

ए. उच्च विश्वसनीयता - जानकारी कई स्वतंत्र नैदानिक ​​​​परीक्षणों (सीटी) के परिणामों पर आधारित है, जिनके सुसंगत परिणाम व्यवस्थित समीक्षाओं में संक्षेपित हैं।

स्वास्थ्य एवं पर्यावरण संबंधी मुद्दे

बी. मध्यम विश्वसनीयता - जानकारी समान उद्देश्यों वाले कम से कम कई स्वतंत्र नैदानिक ​​​​परीक्षणों के परिणामों पर आधारित है।

सी. सीमित विश्वसनीयता - जानकारी एक सीटी के परिणामों पर आधारित है।

डी. कोई कठोर वैज्ञानिक प्रमाण नहीं है (कोई नैदानिक ​​​​परीक्षण नहीं किया गया है) - एक निश्चित कथन विशेषज्ञ की राय पर आधारित है।

आधुनिक अनुमानों के अनुसार, विभिन्न स्रोतों से साक्ष्य की विश्वसनीयता समान नहीं है और निम्नलिखित क्रम में घटती जाती है:

1) यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण;

2) एक साथ नियंत्रण के साथ गैर-यादृच्छिक सीटी;

3) ऐतिहासिक नियंत्रण के साथ गैर-यादृच्छिक सीटी;

4) समूह अध्ययन;

5) केस-नियंत्रण अध्ययन;

6) क्रॉसओवर सीआई;

7) प्रेक्षणों के परिणाम;

8) व्यक्तिगत मामलों का विवरण।

विश्वसनीयता के तीन "स्तंभ" नैदानिक ​​दवाहैं: तुलनात्मक समूहों में विषयों का यादृच्छिक अंधा नमूनाकरण (अंधा यादृच्छिकीकरण); पर्याप्त नमूना आकार; अंधा नियंत्रण (आदर्श रूप से ट्रिपल)। इस बात पर विशेष रूप से जोर दिया जाना चाहिए कि गलत लेकिन व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला शब्द "सांख्यिकीय विश्वसनीयता" अपने कुख्यात पी के साथ<... 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 .

नैदानिक ​​चिकित्सा में, यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण (आरसीटी) हस्तक्षेपों और प्रक्रियाओं की प्रभावशीलता के परीक्षण के लिए स्वर्ण मानक बन गए हैं। परीक्षण प्रतिभागियों को "अंधा" करने की प्रक्रिया का उद्देश्य परिणाम के व्यक्तिपरक मूल्यांकन में व्यवस्थित त्रुटि को खत्म करना है, क्योंकि यह मानव स्वभाव है कि वह जो चाहता है उसे देखता है और वह नहीं देखता जो वह नहीं देखना चाहता है। रैंडमाइजेशन को "सामान्य आबादी के अमूर्त प्रतिनिधि" की आनुवंशिक पूर्णता सुनिश्चित करते हुए, विषयों की विविधता की समस्या को हल करना चाहिए, जिसके बाद परिणाम को स्थानांतरित किया जा सकता है। विशेष रूप से किए गए अध्ययनों से पता चला है कि यादृच्छिकरण की कमी या इसके गलत कार्यान्वयन से प्रभाव का 150% तक अधिक अनुमान लगाया जाता है, या 90% तक इसका कम अनुमान लगाया जाता है।

इस बात पर जोर देना बेहद जरूरी है कि आरसीटी तकनीक बिना किसी हस्तक्षेप के प्रभाव के बारे में चार संभावित उत्तर प्राप्त करना संभव बनाती है

इसके तंत्र का ज्ञान. यह हमें साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के दृष्टिकोण से यह प्रमाणित करने की अनुमति देता है कि हस्तक्षेप 1) प्रभावी है; 2) बेकार; 3) हानिकारक; या, सबसे खराब स्थिति में, 4) आज तक इस प्रकार के हस्तक्षेप की प्रभावशीलता के बारे में कुछ भी नहीं कहा जा सकता है। उत्तरार्द्ध तब होता है जब प्रयोग में प्रतिभागियों की कम संख्या के कारण जिस हस्तक्षेप में हम रुचि रखते हैं, उसने हमें आरसीटी में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण परिणाम प्राप्त करने की अनुमति नहीं दी।

इस प्रकार, ईबीएम पहले से उल्लिखित प्रश्नों का उत्तर देता है: कार्य करता है (हानिकारक या उपयोगी) / कार्य नहीं करता (बेकार) / अज्ञात; लेकिन "यह कैसे और क्यों काम करता है" सवालों का जवाब नहीं देता। केवल मौलिक अनुसंधान ही उनका उत्तर दे सकता है। दूसरे शब्दों में, ईबीएम अपने उद्देश्यों के लिए मौलिक अनुसंधान के बिना काम कर सकता है, जबकि रोजमर्रा की चिकित्सा पद्धति में इसके परिणामों को लागू करने के लिए मौलिक अनुसंधान ईबीएम मानकों के अनुसार प्रभाव की जांच करने की प्रक्रिया के बिना नहीं कर सकता है।

साक्ष्य-आधारित जानकारी के विश्लेषण को अनुकूलित करने के लिए, जानकारी के साथ काम करने के विशेष तरीकों का उपयोग किया जाता है, जैसे व्यवस्थित समीक्षा और मेटा-विश्लेषण। मेटा-विश्लेषण अध्ययन की समीक्षा में शामिल परिणामों को सारांशित करने के लिए एक व्यवस्थित समीक्षा बनाने में सांख्यिकीय तरीकों का अनुप्रयोग है। यदि समीक्षा में इस पद्धति का उपयोग किया गया हो तो व्यवस्थित समीक्षाओं को कभी-कभी मेटा-विश्लेषण कहा जाता है। मेटा-विश्लेषण उपलब्ध जानकारी को संक्षेप में प्रस्तुत करने और पाठकों के लिए समझने योग्य रूप में प्रसारित करने के लिए किया जाता है। इसमें विश्लेषण का मुख्य उद्देश्य निर्धारित करना, परिणामों का मूल्यांकन करने के तरीके चुनना, व्यवस्थित रूप से जानकारी की खोज करना, मात्रात्मक जानकारी का सारांश देना, सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करके इसका विश्लेषण करना और परिणामों की व्याख्या करना शामिल है।

मेटा-विश्लेषण कई प्रकार के होते हैं। संचयी मेटा-विश्लेषण आपको नए डेटा उपलब्ध होने पर अनुमानों के संचय का संचयी वक्र बनाने की अनुमति देता है। संभावित मेटा-विश्लेषण नियोजित परीक्षणों का मेटा-विश्लेषण विकसित करने का एक प्रयास है। यह दृष्टिकोण चिकित्सा के उन क्षेत्रों में उपयुक्त हो सकता है जहां पहले से ही सूचना विनिमय और संयुक्त कार्यक्रमों का एक स्थापित नेटवर्क है, उदाहरण के लिए, आबादी के लिए दंत चिकित्सा देखभाल की गुणवत्ता की निगरानी के लिए डब्ल्यूएचओ इलेक्ट्रॉनिक सूचना प्रणाली, ओराटेल। व्यवहार में, संभावित मेटा-विश्लेषण के बजाय, संभावित-पूर्वव्यापी मेटा-विश्लेषण का अक्सर उपयोग किया जाता है, जो पहले प्रकाशित परिणामों के साथ नए परिणामों को जोड़ता है। व्यक्तिगत डेटा का मेटा-विश्लेषण व्यक्तिगत रोगियों के उपचार परिणामों के अध्ययन पर आधारित है,

स्वास्थ्य एवं पर्यावरण संबंधी मुद्दे

इसमें कई शोधकर्ताओं के सहयोग और प्रोटोकॉल का कड़ाई से पालन करने की आवश्यकता है। निकट भविष्य में, व्यक्तिगत डेटा का मेटा-विश्लेषण उन प्रमुख बीमारियों के अध्ययन तक सीमित होने की संभावना है जिनके इलाज के लिए बड़े, केंद्रीकृत निवेश की आवश्यकता होती है।

एक सूचनात्मक मेटा-विश्लेषण के लिए मुख्य आवश्यकता एक पर्याप्त व्यवस्थित समीक्षा की उपस्थिति है, जो एल्गोरिदम के अनुसार एक विशिष्ट समस्या पर कई अध्ययनों के परिणामों की जांच करती है:

मेटा-विश्लेषण में मूल अध्ययनों को शामिल करने के लिए मानदंड का चयन;

मूल अध्ययनों की विविधता (सांख्यिकीय विविधता) का आकलन;

स्वयं मेटा-विश्लेषण (प्रभाव आकार का सामान्यीकृत अनुमान);

निष्कर्षों का संवेदनशीलता विश्लेषण।

मेटा-विश्लेषण के परिणाम आम तौर पर आत्मविश्वास अंतराल और अंतर अनुपात (डीडीएस अनुपात) को इंगित करने वाले बिंदु अनुमान के रूप में एक ग्राफ के रूप में प्रस्तुत किए जाते हैं, जो प्रभाव की गंभीरता को दर्शाता एक सारांश संकेतक है (चित्र 1)। यह हमें व्यक्तिगत अध्ययन के परिणामों के योगदान, इन परिणामों की विविधता की डिग्री और प्रभाव आकार के एकत्रित अनुमान को दिखाने की अनुमति देता है। मेटा-रिग्रेशन विश्लेषण के परिणामों को एक ग्राफ के रूप में प्रस्तुत किया जा सकता है, जिसका एब्सिस्सा अक्ष विश्लेषण किए गए संकेतक के मूल्यों को दर्शाता है, और कोर्डिनेट अक्ष उपचार प्रभाव की भयावहता को दर्शाता है। इसके अलावा, प्रमुख मापदंडों पर संवेदनशीलता विश्लेषण के परिणामों की रिपोर्ट की जानी चाहिए (यदि परिणाम असंगत हैं तो निश्चित-प्रभाव और यादृच्छिक-प्रभाव मॉडल से परिणामों की तुलना सहित)।

चित्र 1 - सकारात्मक अध्ययन परिणामों के प्रमुख प्रकाशन से जुड़े पूर्वाग्रह की पहचान करने के लिए फ़नल प्लॉट

ग्राफ़ उपचार विधियों में से किसी एक की प्रभावशीलता का आकलन करने वाले मेटा-विश्लेषण से डेटा दिखाता है। प्रत्येक अध्ययन में सापेक्ष जोखिम (आरआर) की तुलना नमूना आकार (अध्ययन वजन) से की जाती है। ग्राफ़ पर बिंदुओं को एक सममित त्रिकोण (फ़नल) के रूप में भारित औसत आरआर मान (तीर द्वारा दिखाया गया) के आसपास समूहीकृत किया गया है, जिसके भीतर अधिकांश अध्ययनों के डेटा रखे गए हैं। छोटे अध्ययनों से प्रकाशित डेटा बड़े अध्ययनों की तुलना में उपचार प्रभाव को अधिक महत्व देता है। अंकों के विषम वितरण का अर्थ है कि कुछ छोटे अध्ययन जिनके परिणाम नकारात्मक और महत्वपूर्ण हैं

सांख्यिकीय भिन्नता प्रकाशित नहीं की गई थी, यानी, सकारात्मक परिणामों के प्रमुख प्रकाशन से जुड़ी एक व्यवस्थित त्रुटि संभव है। ग्राफ़ से पता चलता है कि 0.8 से अधिक आरआर वाले समान अध्ययनों की तुलना में 0.8 से अधिक आरआर वाले छोटे (10-100 प्रतिभागियों) अध्ययन काफी कम हैं, और मध्यम और बड़े आकार के अध्ययनों से डेटा का वितरण लगभग सममित है। इस प्रकार, नकारात्मक परिणामों वाले कुछ छोटे अध्ययन संभवतः प्रकाशित नहीं किए गए। इसके अलावा, ग्राफ़ उन अध्ययनों की पहचान करना आसान बनाता है जिनके परिणाम समग्र प्रवृत्ति से महत्वपूर्ण रूप से भिन्न होते हैं।

स्वास्थ्य एवं पर्यावरण संबंधी मुद्दे

ज्यादातर मामलों में, मेटा-विश्लेषण करते समय, रोगियों के तुलनात्मक समूहों पर सामान्यीकृत डेटा का उपयोग उस रूप में किया जाता है जिस रूप में उन्हें लेखों में प्रस्तुत किया जाता है। लेकिन कभी-कभी शोधकर्ता व्यक्तिगत रोगियों में परिणामों और जोखिम कारकों का अधिक विस्तार से मूल्यांकन करना चाहते हैं। यह डेटा विश्लेषण में उपयोगी हो सकता है

अस्तित्व और बहुभिन्नरूपी विश्लेषण। व्यक्तिगत रोगी डेटा का मेटा-विश्लेषण समूह डेटा के मेटा-विश्लेषण की तुलना में अधिक महंगा और समय लेने वाला है; इसके लिए कई जांचकर्ताओं के सहयोग और प्रोटोकॉल का कड़ाई से पालन करने की आवश्यकता है (चित्र 2)।

A. मानक मेटा-विश्लेषण के परिणामों का चित्रमय प्रतिनिधित्व। प्रत्येक अध्ययन में प्रगति के सापेक्ष जोखिम और उसके एकत्रित अनुमान को बिंदुओं के रूप में प्रस्तुत किया जाता है, और आत्मविश्वास अंतराल (सीआई; आमतौर पर 95% सीआई) को क्षैतिज रेखाओं के रूप में दर्शाया जाता है। अध्ययन प्रकाशन तिथि के अनुसार प्रस्तुत किए जाते हैं। सापेक्ष जोखिम<1 означает снижение числа исходов в группе лечения по сравнению с группой контроля. Тонкие линии представляют совокупные индивидуальные результаты, нижняя линия - объединенные результаты.

बी. समान अध्ययनों से प्राप्त डेटा के संचयी मेटा-विश्लेषण के परिणाम। विश्लेषण में प्रत्येक अतिरिक्त अध्ययन को शामिल करने के बाद बिंदु और रेखाएं क्रमशः सापेक्ष जोखिम और एकत्रित डेटा के 95% सीआई का प्रतिनिधित्व करती हैं। यदि विश्वास अंतराल रेखा OR = 1 को पार करता है, तो मनाया गया प्रभाव 0.05 (95%) के चयनित महत्व स्तर पर सांख्यिकीय रूप से महत्वहीन है। यदि डेटा में कोई महत्वपूर्ण विविधता नहीं है, तो अनुवर्ती अध्ययन जोड़ने से सीआई कम हो जाती है।

एन अध्ययन में रोगियों की संख्या है; N रोगियों की कुल संख्या है।

चित्र 2 - समान अध्ययनों से प्राप्त डेटा के मानक और संचयी मेटा-विश्लेषण के परिणाम

अधिकांश मेटा-विश्लेषण सारांश सारणी सभी परीक्षणों के डेटा को हीरे के आकार (एक बिंदु के साथ निचली क्षैतिज रेखा) में सारांशित करती हैं। परीक्षणों की प्रभावशीलता को समझने के लिए बिना प्रभाव वाली ऊर्ध्वाधर रेखा के संबंध में हीरे का स्थान मौलिक है। यदि हीरा बिना किसी प्रभाव की रेखा को ओवरलैप करता है, तो यह कहा जा सकता है कि दोनों उपचारों के बीच प्राथमिक परिणाम की घटना पर प्रभाव में कोई अंतर नहीं है।

मेटा-विश्लेषण के परिणामों की सही व्याख्या के लिए एक महत्वपूर्ण अवधारणा परीक्षणों की एकरूपता का निर्धारण है। मेटा-विश्लेषण की भाषा में, समरूपता का अर्थ है कि प्रत्येक व्यक्तिगत परीक्षण के परिणाम दूसरों के परिणामों के साथ संयुक्त होते हैं। एकरूपता संभव है

क्षैतिज रेखाओं के स्थान के आधार पर एक नज़र में मूल्यांकन करें (चित्र 2)। यदि क्षैतिज रेखाएँ एक-दूसरे को ओवरलैप करती हैं, तो हम कह सकते हैं कि ये अध्ययन सजातीय हैं।

परीक्षणों की विविधता का आकलन करने के लिए, %2 मानदंड के संख्यात्मक मान का उपयोग किया जाता है (अधिकांश मेटा-विश्लेषण प्रारूपों में इसे "एकरूपता के लिए ची-वर्ग" के रूप में दर्शाया जाता है)। समूह विविधता के लिए %2 आँकड़ा निम्नलिखित सामान्य नियम द्वारा समझाया गया है: औसतन x2 मानदंड का मान स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या (मेटा-विश्लेषण में परीक्षणों की संख्या घटाकर एक) के बराबर होता है। इसलिए, 10 परीक्षणों के सेट के लिए 9.0 का X2 मान सांख्यिकीय विविधता का कोई सबूत नहीं दिखाता है।

स्वास्थ्य एवं पर्यावरण संबंधी मुद्दे

यदि अध्ययन के परिणामों में महत्वपूर्ण विविधता है, तो प्रतिगमन मेटा-विश्लेषण का उपयोग करने की सलाह दी जाती है, जो अध्ययन किए जा रहे अध्ययनों के परिणामों को प्रभावित करने वाली कई विशेषताओं को ध्यान में रखने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, जीवित रहने और बहुभिन्नरूपी विश्लेषण में व्यक्तिगत रोगियों में परिणामों और जोखिम कारकों का विस्तृत मूल्यांकन आवश्यक है। प्रतिगमन मेटा-विश्लेषण के परिणाम एक आत्मविश्वास अंतराल के साथ ढलान गुणांक के रूप में प्रस्तुत किए जाते हैं।

कंप्यूटर मेटा-विश्लेषण करने के लिए सॉफ्टवेयर इंटरनेट पर उपलब्ध है।

निःशुल्क कार्यक्रम:

रेवमैन (समीक्षा प्रबंधक) यहां स्थित है: http://www.cc-ims.net/RevMan;

मेटा-विश्लेषण संस्करण 5.3: http://www.statistics. com/content/freesoft/mno/metaana53.htm/;

एपिमेटा: http://ftp.cdc.gov/pub/Software/epimeta/।

सशुल्क कार्यक्रम:

व्यापक मेटा-विश्लेषण: http://www. मेटा-analyse.com/;

मेटाविन: http://www.metawinsoft.com/;

वीएज़िमा: http://www.weasyma.com/.

सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर पैकेज जो मेटा-विश्लेषण करने की क्षमता प्रदान करते हैं:

एसएएस: http://www.sas.com/;

स्टेटा: http://www.stata. com/;

एसपीएसएस: http://www.spss.com/.

इस प्रकार, मेटा-विश्लेषण का उपयोग करके विभिन्न नैदानिक ​​​​अध्ययनों से मात्रात्मक रूप से डेटा एकत्र करने से हमें ऐसे परिणाम प्राप्त करने की अनुमति मिलती है जिन्हें व्यक्तिगत नैदानिक ​​​​अध्ययनों से नहीं निकाला जा सकता है। व्यवस्थित समीक्षाओं और मेटा-विश्लेषण परिणामों को पढ़ने और अध्ययन करने से आप प्रकाशित लेखों के हिमस्खलन को अधिक तेज़ी से नेविगेट कर सकते हैं और साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के दृष्टिकोण से, उनमें से उन कुछ का चयन कर सकते हैं जो वास्तव में हमारे समय और ध्यान के लायक हैं। साथ ही, यह महसूस करना आवश्यक है कि मेटा-विश्लेषण कोई "जादू की छड़ी" नहीं है जो वैज्ञानिक साक्ष्य की समस्या को हल करती है, और इसे नैदानिक ​​​​तर्क को प्रतिस्थापित नहीं करना चाहिए।

ग्रंथ सूची

1. सर्जन वैज्ञानिक / एस.एस. महिदल // ब्र. के लिए व्यवस्थित समीक्षा और मेटा-विश्लेषण। जे. सर्जन. - 2006. - वॉल्यूम। 93. - पी. 1315-1324.

2. यादृच्छिक नियंत्रण परीक्षणों के मेटा-विश्लेषणों के परिणामों और नैदानिक ​​​​विशेषज्ञों / ई. टी. एंटमैन // जामा की सिफारिशों की तुलना। - 1992. - वॉल्यूम। 268, एन 2. - पी. 240-248.

3. साक्ष्य आधारित चिकित्सा: यह क्या है और क्या नहीं है / डी. एल. सैक-एट // बीएमजे। - 1996. - वॉल्यूम। 312. - पी. 71-72.

4. एगर, एम. मेटा-विश्लेषण: संभावनाएं और वादे / एम. एगर,

एस जी डेवी // बीएमजे। - 1997. - वॉल्यूम। 315. - पी. 1371-1374.

5. यूरीव, के.एल. साक्ष्य-आधारित चिकित्सा। कोक्रेन सहयोग / के. एल. यूरीव, के. एन. लोगानोव्स्की // उक्र। शहद। चा-सोपिस. - 2000. - नंबर 6. - पी. 20-25.

6. व्यवस्थित समीक्षाओं का कोक्रेन डेटाबेस। - लंदन: बीएमजे पब्लिशिंग ग्रुप और अपडेट सॉफ्टवेयर, 1995. - 260 पी।

7. डेविस, एच. मेटा-विश्लेषण क्या है? / एच. डेविस, आई. क्रॉम्बी // क्लिनिकल फार्माकोलॉजी और फार्माकोथेरेपी। - 1999. - नंबर 8. - पीपी. 10-16.

8. एगर, एम. मेटा-विश्लेषण: सिद्धांत और प्रक्रियाएं / एम. एगर, एस.जी. डेवी, ए.एन. फिलिप्स // बीएमजे। - 1997. - वॉल्यूम। 315. - पी. 1533-1537.

9. लुईस, एस. वन भूखंड: लकड़ी और पेड़ों को देखने की कोशिश / एस. लुईस, एम. क्लार्क // बीएमजे। - 2001. - वॉल्यूम। 322. - पी. 1479-1480.

10. बेरो, एल. द कोक्रेन सहयोग। स्वास्थ्य देखभाल के प्रभावों की व्यवस्थित समीक्षा तैयार करना, बनाए रखना और प्रसारित करना / एल. बेरो, डी. रेनी // जामा। - 1995. - वॉल्यूम। 274. - पी. 1935-1938।

11. क्या मेटा-विश्लेषणों में बताए गए हस्तक्षेप प्रभावशीलता के अनुमानों पर ग्रे साहित्य का समावेश प्रभावित होता है? / एल.एम.सी. औली // लैंसेट। - 2000. - वॉल्यूम। 356.-पी. 1228-1231.

12. फ़्लीस, जे.एल. मेटा-विश्लेषण का सांख्यिकीय आधार / जे.एल. फ़्लीस // स्टेट। विधियाँ मेड. रेस. - 1993. - वॉल्यूम। 2. - पी. 121-145.

13. ग्रीनलैंड, एस. आमंत्रित टिप्पणी: कुछ लोकप्रिय मेटा-विश्लेषणात्मक तरीकों पर एक आलोचनात्मक नज़र / एस. ग्रीनलैंड // एम। जे. महामारी. -

1994. - वॉल्यूम। 140. - पी. 290-296.

14. डायग्नोस्टिक परीक्षणों का मूल्यांकन करने वाले मेटा-विश्लेषण के लिए दिशानिर्देश / एल. इरविग // एन। प्रशिक्षु. मेड. - 1994. - वॉल्यूम। 120. - पी. 667-676.

15. स्टीवर्ट, एल.ए. अद्यतन व्यक्तिगत रोगी डेटा का उपयोग करके मेटा-विश्लेषण (अवलोकन) की व्यावहारिक पद्धति। कोक्रेन वर्किंग ग्रुप / एल. ए. स्टीवर्ट, एम. जे. क्लार्क // स्टेट। मेड. - 1995. - वॉल्यूम। 14. - पी. 2057-2579.

16. ग्रीनहाल्ख टी. साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के मूल सिद्धांत / टी. ग्रीनहाल्ख; गली अंग्रेज़ी से - एम.: जियोटार - मीडिया, 2006. - 240 पी।

17. ओल्किन, आई. मेटा-विश्लेषण में सांख्यिकीय और सैद्धांतिक विचार / आई. ओल्किन // जे. क्लिन। महामारी। - 1995. - वॉल्यूम। 48. - पी. 133-146.

18. विलार, जे. यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षणों के मेटा-विश्लेषण की पूर्वानुमानित क्षमता / जे. विलार, जी. कैरोली, जे. एम. बेलिज़न // लैंसेट। -

1995. - वॉल्यूम। 345. - पी. 772-776.

19. डीक्स, जे.जे. स्वास्थ्य देखभाल में व्यवस्थित समीक्षाएँ: नैदानिक ​​और स्क्रीनिंग परीक्षणों के मूल्यांकन की व्यवस्थित समीक्षाएँ / जे. जे. डीक्स // बीएमजे। - 2001. - वॉल्यूम। 323.- पृ.157-162.

02/01/2008 को प्राप्त हुआ

यूडीसी 616.12-005.8-0.53.8-08

तीव्र रोधगलन की संरचना, पाठ्यक्रम की उम्र और लिंग संबंधी विशेषताएं और उपचार के अस्पताल चरण में मृत्यु दर

एन. वी. वासिलिविच

गोमेल राज्य चिकित्सा विश्वविद्यालय

तीव्र रोधगलन के विकास की संरचना और गतिशीलता का पता लिंग, उम्र, अस्पताल में प्रवेश के समय और उपचार के अस्पताल चरण में मायोकार्डियल क्षति की गंभीरता के आधार पर लगाया गया था।

मुख्य शब्द: तीव्र रोधगलन, लिंग, आयु, मृत्यु दर।

स्वास्थ्य और पर्यावरण संबंधी मुद्दे

12. अमेरिकन सोसायटी ऑफ इकोकार्डियोग्राफी कार्डियक सोनोग्राफर के लिए न्यूनतम मानक: एक पोजीशन पेपर / एस. एम. बियरिग // जे एम सोक इकोकार्डियोग्र। - 2006. - वॉल्यूम। 19. - पी. 471-474.

13. गर्भावस्था के दौरान हल्के से मध्यम उच्च रक्तचाप के लिए एंटीहाइपरटेंसिव ड्रग थेरेपी / ई. अबालोस // द कोक्रेन लाइब्रेरी सिस्ट। रेव - 2001. - अंक 4.

14. गर्भावस्था और भ्रूण के विकास में उच्चरक्तचापरोधी दवाएं: पहली तिमाही में "औषधीय प्रोग्रामिंग" के लिए सबूत? / एच. बेयलीस // उच्च रक्तचाप गर्भावस्था। - 2002. - वॉल्यूम। 21.-पी.161-174.

15. गर्भावस्था में उच्च रक्तचाप के प्रबंधन में एंटीहाइपरटेन्सिव थेरेपी - पिंडोलोट / जी. बॉट-कनेर जी. // क्लिन एक्सपी उच्च रक्तचाप गर्भावस्था का एक नैदानिक ​​​​डबल-ब्लाइंड अध्ययन। - 1992. - वॉल्यूम। 11. - पी. 207-220.

16. उच्च रक्तचाप से जटिल गर्भधारण में एटेनोलोल और भ्रूण की वृद्धि / सी. लिडाकिस // ​​एम। जे. हाइपरटेंस. - 1999. - नंबर 12. - पी. 541-547.

17. गर्भावस्था में उच्च रक्तचाप के अध्ययन के लिए ऑस्ट्रेलेशियन सोसायटी: गर्भावस्था में उच्च रक्तचाप का पता लगाना, जांच और प्रबंधन: पूर्ण सर्वसम्मति वक्तव्य / एम. ए. ब्राउन // एम। जे. गाइनकोल. - 2000. - वॉल्यूम। 40. - पी. 139-155.

18. गर्भावस्था के दौरान आवश्यक उच्च रक्तचाप में बटर, एल. एटेनोलोल / एल. बटर्स, एस. कैनेडी, पी. सी. रुबिन // ब्र. मेड. जे. - 1990. - वॉल्यूम। 301. - पी. 587-589.

19. कोलिन्स, आर. गर्भावस्था में उच्च रक्तचाप संबंधी विकारों की औषधीय रोकथाम और उपचार / आर. कोलिन्स, एच.सी. एस वालेनबर्ग // गर्भावस्था और प्रसव में प्रभावी देखभाल / संस्करण। आई. चाल्मर्स, एम एनकिन, एम.जे.एन.सी. कीर्से। - ऑक्सफ़ोर्ड: ऑक्सफ़ोर्ड यूनिवर्सिटी प्रेस, 1989. - पी. 512-533।

20. जन्म के समय वजन पर एटेनोलोल का प्रभाव / जी. वाई. लिप // एम। जे. कार्डियोल. - 1997. - वॉल्यूम। 79. - पी. 1436-1438.

21. गर्भावस्था-प्रेरित उच्च रक्तचाप में गर्भाशय और भ्रूण के हेमोडायनामिक्स पर मेथिल्डोपा का प्रभाव / एस. मोंटन // एम। जे. ओब्स्टेट. गाइनकोल. - 1993. - वॉल्यूम। 168. - पी. 152-156.

22. गर्भावस्था में औसत धमनी दबाव में गिरावट और भ्रूण के विकास में प्रतिबंध उच्च रक्तचाप: एक मेटा-विश्लेषण / पी. वॉन डेडल्सज़ेन // लांसेट। - 2000. - वॉल्यूम। 355. - पी. 87-92.

23. गैलरी, ई.डी.एम. गर्भावस्था में उच्चरक्तचापरोधी उपचार: ऑक्सप्रेनोलोल और मेथिल्डोपा के प्रति विभिन्न प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण /

ई.डी.एम. गैलरी, एम. रॉस, ए. जेड. ग्योरी // ब्र. मेड. जे. - 1985. - वॉल्यूम। 291. - पी. 563-566.

24. ग्लुकमैन, पी. डी. भ्रूण के विकास में मातृ बाधा और उसके परिणाम / पी. डी. ग्लुकमैन, एम. ए. हैन्सन // सेमिन फीटल नियोनेटल मेड। - 2004. - वॉल्यूम। 9, संख्या 5. - पी. 419-425.

25. दिशानिर्देश समिति. 2003 यूरोपियन सोसाइटी ऑफ हाइपरटेंशन - धमनी उच्च रक्तचाप के प्रबंधन के लिए यूरोपियन सोसाइटी ऑफ कार्डियोलॉजी दिशानिर्देश // जे. हाइपरटेन्स। - 2003. - वॉल्यूम। 21, संख्या 6. - पी. 1011-1053.

26. मैगी, एल. ए. पाक्षिक समीक्षा: गर्भावस्था में उच्च रक्तचाप का प्रबंधन / एल. ए. मैगी, एम. पी. ऑर्नस्टीन, पी. वॉन डेडल्सज़ेन // बीएमजे। - 1999. - वॉल्यूम। 318, अंक 7194. - पी. 1332-1336.

27. गर्भावस्था के दौरान हल्के से मध्यम उच्च रक्तचाप के लिए मैगी, एल.ए. ओरल बीटा-ब्लॉकर्स (कोक्रेन समीक्षा) / एल.ए. मैगी, एल. डुले // कोक्रेन डेटाबेस सिस्ट। रेव - 2002. - अंक 1.

28. प्रीक्लेम्पसिया - सहानुभूतिपूर्ण अति सक्रियता की स्थिति / एच. पी. शोबेल // एन. इंग्लैंड। जे मेड. - 1996. - वॉल्यूम। 335. - पी. 1480-1485.

29. प्रीक्लेम्पसिया की रोकथाम: उच्च रक्तचाप की शुरुआत से पहले हाइपरडायनामिक रोगियों में एटेनोलोल का एक यादृच्छिक परीक्षण / टी. आर. ईस्टरलिंग // ओब्स्टेट। गाइनकोल. - 1999. - वॉल्यूम। 93. - पी. 725-733.

30. गर्भावस्था में उच्च रक्तचाप पर राष्ट्रीय उच्च रक्तचाप शिक्षा कार्यक्रम कार्य समूह की रिपोर्ट / आर. डब्ल्यू. गिफोर्ड // एम। जे. ओब्स्टेट. गाइनकोल. - 2000. - वॉल्यूम। 183, संख्या 1. - पी. 1-22.

31. यूरोपियन सोसाइटी ऑफ हाइपरटेंशन और यूरोपियन सोसाइटी ऑफ कार्डियोलॉजी / जी. मैन्सिया // यूरो के धमनी उच्च रक्तचाप के प्रबंधन के लिए टास्क फोर्स। हार्ट जे. - 2007. - वॉल्यूम. 28. - पी. 1462-1536.

32. यूरोपियन सोसाइटी ऑफ कार्डियोलॉजी पर गर्भावस्था के दौरान हृदय रोगों के प्रबंधन पर टास्क फोर्स। गर्भावस्था के दौरान हृदय रोगों के प्रबंधन पर विशेषज्ञ सर्वसम्मति दस्तावेज़ // यूरो। दिल। जे. - 2003. - वॉल्यूम। 24. - पी. 761-781.

33. गर्भावस्था में उच्चरक्तचापरोधी दवाओं का उपयोग और प्रतिकूल प्रसवकालीन परिणामों का जोखिम: गर्भावस्था 2 में उच्चरक्तचाप का मैकमास्टर परिणाम अध्ययन (एमओएस एचआईपी 2) / जे.जी. रे // बीएमसी गर्भावस्था प्रसव। - 2001. - नंबर 1. - पी.6.

34. विश्व स्वास्थ्य संगठन - इंटरनेशनल सोसाइटी ऑफ हाइपरटेंशन 1999 हाइपरटेंशन के प्रबंधन के लिए दिशानिर्देश // हाई ब्लड प्रेस। - 1999. - वॉल्यूम। 8. - पी. 1^3.

29.10.2008 को प्राप्त हुआ

क्लिनिकल प्रैक्टिस में साक्ष्य-आधारित चिकित्सा डेटा का उपयोग (संदेश 3 - डायग्नोस्टिक अध्ययन)

ए. ए. लिट्विन2, ए. एल. कलिनिन1, एन. एम. ट्रिज़्ना3

1गोमेल स्टेट मेडिकल यूनिवर्सिटी 2गोमेल रीजनल क्लिनिकल हॉस्पिटल 3बेलारूसियन स्टेट मेडिकल यूनिवर्सिटी, मिन्स्क

साक्ष्य-आधारित चिकित्सा का एक महत्वपूर्ण पहलू डेटा प्रस्तुति की पूर्णता और सटीकता है। इस लेख का उद्देश्य नैदानिक ​​​​परीक्षणों की सटीकता पर शोध में साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के सिद्धांतों की संक्षेप में समीक्षा करना है।

किसी बीमारी के निदान, गंभीरता और पाठ्यक्रम को स्थापित करने के लिए चिकित्सा में नैदानिक ​​​​परीक्षणों का उपयोग किया जाता है। नैदानिक ​​जानकारी व्यक्तिपरक, वस्तुनिष्ठ और विशेष शोध विधियों सहित कई स्रोतों से प्राप्त की जाती है। यह आलेख अध्ययन की गुणवत्ता को मापने, लॉजिस्टिक रिग्रेशन और आरओसी विश्लेषण की विधि का उपयोग करके सारांश आंकड़ों के विभिन्न तरीकों के लाभों पर डेटा के विवरण पर आधारित है।

मुख्य शब्द: साक्ष्य-आधारित चिकित्सा, नैदानिक ​​परीक्षण, लॉजिस्टिक रिग्रेशन, आरओसी विश्लेषण।

क्लिनिकल प्रैक्टिस में साक्ष्य आधारित चिकित्सा के डेटा का उपयोग (रिपोर्ट 3 - डायग्नोस्टिक परीक्षण)

ए. ए. लिट्विन2, ए. एल. कलिनिन1, एन. एम. ट्रिज़्ना3

1गोमेल स्टेट मेडिकल यूनिवर्सिटी 2गोमेल रीजनल क्लिनिकल हॉस्पिटल 3बेलारूस स्टेट मेडिकल यूनिवर्सिटी, मिन्स्क

साक्ष्य आधारित चिकित्सा का एक प्रमुख पहलू डेटा प्रस्तुति की पूर्णता और सटीकता है। लेख का उद्देश्य नैदानिक ​​परीक्षणों की सटीकता के लिए समर्पित शोधों में साक्ष्य आधारित चिकित्सा के सिद्धांतों की संक्षिप्त समीक्षा है।

स्वास्थ्य एवं पर्यावरण संबंधी मुद्दे

नैदानिक ​​​​परीक्षणों का उपयोग दवा में निदान, ग्रेड और रोग की प्रगति की निगरानी के लिए किया जाता है। नैदानिक ​​जानकारी कई स्रोतों से प्राप्त की जाती है, जिसमें लक्षण, लक्षण और विशेष जांच शामिल हैं। यह लेख अध्ययन की गुणवत्ता के आयामों और लॉजिस्टिक रिग्रेशन और आरओसी-विश्लेषण के साथ विभिन्न सारांश आंकड़ों के फायदों पर केंद्रित है।

मुख्य शब्द: साक्ष्य आधारित चिकित्सा, नैदानिक ​​परीक्षण, लॉजिस्टिक रिग्रेशन, आरओसी विश्लेषण।

जब कोई डॉक्टर किसी मरीज के इतिहास और जांच के आधार पर निदान के बारे में निर्णय लेता है, तो वह शायद ही कभी इसके बारे में पूरी तरह से आश्वस्त होता है। इस संबंध में, इसकी संभावना के संदर्भ में निदान के बारे में बात करना अधिक उपयुक्त है। इस संभावना को प्रतिशत के रूप में नहीं, बल्कि "लगभग हमेशा", "आमतौर पर", "कभी-कभी", "शायद ही कभी" जैसे अभिव्यक्तियों का उपयोग करके व्यक्त किया जाना अभी भी बहुत आम है। क्योंकि अलग-अलग लोग एक ही शब्द के साथ संभाव्यता की अलग-अलग डिग्री जोड़ते हैं, इससे डॉक्टरों के बीच या डॉक्टर और रोगी के बीच गलतफहमी पैदा होती है। चिकित्सकों को अपने निर्णयों में यथासंभव सटीक होना चाहिए और यदि संभव हो तो संभावनाओं को व्यक्त करने के लिए मात्रात्मक तरीकों का उपयोग करना चाहिए।

यद्यपि ऐसे मात्रात्मक उपायों की उपलब्धता अत्यधिक वांछनीय होगी, वे आमतौर पर नैदानिक ​​​​अभ्यास में उपलब्ध नहीं हैं। यहां तक ​​कि अनुभवी चिकित्सक भी अक्सर कुछ परिवर्तनों के विकसित होने की संभावना को सटीक रूप से निर्धारित करने में असमर्थ होते हैं। अपेक्षाकृत दुर्लभ बीमारियों का अति निदान करने की प्रवृत्ति होती है। संभावना को मापना विशेष रूप से कठिन हो सकता है, जो बहुत अधिक या बहुत कम हो सकती है।

क्योंकि वैध नैदानिक ​​मानदंडों की स्थापना नैदानिक ​​तर्क की आधारशिला है, संचित नैदानिक ​​अनुभव, आदर्श रूप से कंप्यूटर डेटा बैंकों के रूप में, नैदानिक ​​​​भविष्यवाणी में सुधार के लिए सांख्यिकीय दृष्टिकोण विकसित करने के लिए उपयोग किया जाता है। ऐसे अध्ययनों में आमतौर पर तथ्य की पहचान की जाती है

टॉर्स जो एक विशेष निदान के साथ सहसंबद्ध हैं। फिर इन आंकड़ों को बहुभिन्नरूपी विश्लेषण में शामिल किया जा सकता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि निदान के मजबूत स्वतंत्र भविष्यवक्ता कौन हैं। कुछ प्रकार के विश्लेषण से निदान के लिए महत्वपूर्ण पूर्वानुमानित कारकों की पहचान करना और फिर उनका "वजन" निर्धारित करना संभव हो जाता है, जिसे आगे की गणितीय गणनाओं के साथ संभाव्यता में बदला जा सकता है। दूसरी ओर, विश्लेषण हमें सीमित संख्या में रोगियों की श्रेणियों की पहचान करने की अनुमति देता है, जिनमें से प्रत्येक की एक विशेष निदान होने की अपनी संभावना होती है।

निदान के लिए ये मात्रात्मक दृष्टिकोण, जिन्हें अक्सर "भविष्यवाणी नियम" कहा जाता है, विशेष रूप से उपयोगी होते हैं यदि उन्हें ऐसे रूप में प्रस्तुत किया जाता है जिसका उपयोग करना आसान है और यदि उनके मूल्य का पर्याप्त संख्या और रोगियों की श्रृंखला में व्यापक रूप से अध्ययन किया गया है। ऐसे पूर्वानुमान नियमों के लिए चिकित्सकों को वास्तविक सहायता प्रदान करने के लिए, उन्हें आसानी से उपलब्ध, प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य परीक्षणों का उपयोग करके रोगियों के प्रतिनिधि समूहों पर विकसित किया जाना चाहिए ताकि प्राप्त परिणामों को सामान्य चिकित्सा अभ्यास में लागू किया जा सके।

इस वजह से, अनुसंधान विश्लेषण और महामारी विज्ञान में सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले कई शब्दों को जानना महत्वपूर्ण है, जिसमें व्यापकता, संवेदनशीलता, विशिष्टता, सकारात्मक पूर्वानुमानित मूल्य और नकारात्मक पूर्वानुमानित मूल्य (तालिका 1) शामिल हैं।

तालिका 1 - नैदानिक ​​​​अध्ययनों में सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले व्यवस्थित शब्द

उपलब्ध अनुपस्थित

सकारात्मक ए (सच्चा सकारात्मक) बी (झूठा सकारात्मक)

नकारात्मक (झूठे नकारात्मक) डी (सच्चे नकारात्मक)

वितरण (एक प्राथमिक संभावना) = (ए+सी) / (ए+बी+सी+डी) = रोगियों की संख्या / जांच की गई कुल संख्या

संवेदनशीलता = ए / (ए + बी) = वास्तविक सकारात्मक परिणामों की संख्या / रोगियों की कुल संख्या

विशिष्टता = जी / (बी + जी) = वास्तविक नकारात्मक परिणामों की संख्या / किसी दिए गए रोग के बिना रोगियों की संख्या

गलत नकारात्मक दर = में / (ए + बी) = गलत नकारात्मक परिणामों की संख्या / रोगियों की कुल संख्या

गलत सकारात्मक दर = बी / (बी + डी) = गलत सकारात्मक परिणामों की संख्या / रोग के बिना रोगियों की संख्या

स्वास्थ्य एवं पर्यावरण संबंधी मुद्दे

तालिका 1 का अंत

परीक्षण के परिणाम पैथोलॉजिकल स्थिति

उपलब्ध अनुपस्थित

सकारात्मक पूर्वानुमानित मान = ए / (ए+बी) = वास्तविक सकारात्मकता की संख्या / सभी सकारात्मकता की संख्या

नकारात्मक पूर्वानुमानित मान = r / (v+r) = वास्तविक नकारात्मक की संख्या / सभी नकारात्मक की संख्या

समग्र सटीकता = (ए+डी) / (ए+बी+सी+डी) = सच्चे सकारात्मक और सच्चे नकारात्मक परिणामों की संख्या / सभी परिणामों की संख्या

सकारात्मक परीक्षण का संभावना अनुपात - = संवेदनशीलता / (1 - विशिष्टता)

एक नकारात्मक परीक्षण का संभावना अनुपात - = 1 - संवेदनशीलता/विशिष्टता

इन नैदानिक ​​परीक्षण विशेषताओं द्वारा प्रश्नों के उत्तर दिए गए:

1) संवेदनशीलता - इस स्थिति वाले रोगियों की पहचान करने में परीक्षण कितना अच्छा है?

2) विशिष्टता - जिन रोगियों को यह स्थिति नहीं है, उन्हें सही ढंग से बाहर करने में परीक्षण कितना अच्छा है?

3) सकारात्मक परीक्षण परिणाम का पूर्वानुमानित मूल्य - यदि कोई व्यक्ति सकारात्मक परीक्षण करता है, तो क्या संभावना है कि उसे वास्तव में यह बीमारी है?

4) नकारात्मक परीक्षण परिणाम का पूर्वानुमानित मूल्य - यदि किसी व्यक्ति का परीक्षण नकारात्मक है, तो क्या संभावना है कि उसे वास्तव में यह बीमारी नहीं है?

5) सटीकता सूचकांक - सभी परीक्षणों के किस अनुपात ने सही परिणाम दिए (अर्थात्, सभी के सापेक्ष सच्चे सकारात्मक और सच्चे नकारात्मक परिणाम)?

6) एक सकारात्मक परीक्षण का संभावना अनुपात - एक स्वस्थ व्यक्ति की तुलना में किसी रोगग्रस्त व्यक्ति में परीक्षण सकारात्मक होने की कितनी अधिक संभावना है?

चूँकि केवल कुछ ही पूर्वानुमान नियम कड़े मानदंडों को पूरा करते हैं, जैसे जांच किए गए विषयों की संख्या और सीमा और परिणामों की संभावित मान्यता, उनमें से अधिकांश नियमित नैदानिक ​​​​उपयोग के लिए अनुपयुक्त हैं। इसके अलावा, कई पूर्वानुमान नियम किसी चिकित्सक द्वारा सामना किए गए प्रत्येक निदान या परिणाम की संभावना का अनुमान नहीं लगा सकते हैं। एक परीक्षण जिसमें एक निश्चित संवेदनशीलता और विशिष्टता होती है, विभिन्न रोग प्रसार वाले समूहों में उपयोग किए जाने पर अलग-अलग सकारात्मक और नकारात्मक पूर्वानुमान मूल्य होंगे। किसी भी परीक्षण की संवेदनशीलता और विशिष्टता वितरण पर निर्भर नहीं करती

रोग की गंभीरता (या जांच किए गए सभी रोगियों में से रोगग्रस्त रोगियों का प्रतिशत), वे उन रोगियों के समूह की संरचना पर निर्भर करते हैं जिनके बीच परीक्षण का उपयोग किया गया था।

कुछ स्थितियों में, अध्ययन किए जा रहे रोगी आबादी में परीक्षण की संवेदनशीलता और विशिष्टता का गलत ज्ञान इसकी नैदानिक ​​​​उपयोगिता को सीमित कर सकता है। क्योंकि चिकित्सक शायद ही कभी जानता है (या जान सकता है) कि उसके द्वारा निर्धारित परीक्षण किस रोगी पर मानकीकृत किया गया था, प्राप्त परिणाम आमतौर पर जितना माना जाता है उससे बहुत कम विश्वसनीय होते हैं। इसके अलावा, किसी भी नैदानिक ​​​​परीक्षण के लिए, संवेदनशीलता में वृद्धि के साथ विशिष्टता में कमी होगी।

उच्च संवेदनशीलता वाला एक मॉडल अक्सर सकारात्मक परिणाम होने पर सही परिणाम देता है (सकारात्मक उदाहरणों का पता लगाता है)। इसके विपरीत, उच्च विशिष्टता वाला एक मॉडल नकारात्मक परिणाम (नकारात्मक उदाहरणों का पता लगाता है) की उपस्थिति में सही परिणाम उत्पन्न करने की अधिक संभावना रखता है। यदि हम चिकित्सा के संदर्भ में सोचते हैं - एक बीमारी का निदान करने की समस्या, जहां रोगियों को बीमार और स्वस्थ में वर्गीकृत करने के मॉडल को नैदानिक ​​​​परीक्षण कहा जाता है, तो हमें निम्नलिखित मिलता है: 1) एक संवेदनशील नैदानिक ​​​​परीक्षण अति निदान में प्रकट होता है - अधिकतम रोकथाम लापता मरीज़ों की संख्या; 2) एक विशिष्ट नैदानिक ​​परीक्षण केवल वास्तव में बीमार लोगों का निदान करता है। चूँकि किसी एक माप या व्युत्पन्न माप से बेहतर संवेदनशीलता और विशिष्टता दोनों की उम्मीद नहीं की जा सकती है, इसलिए यह निर्धारित करना अक्सर आवश्यक होता है कि निर्णय लेने के लिए कौन सा माप सबसे मूल्यवान और आवश्यक है। एक ग्राफिकल प्रतिनिधित्व जिसे आरओसी वक्र कहा जाता है

स्वास्थ्य एवं पर्यावरण संबंधी मुद्दे

(चित्र 1), चर्चा की गई परीक्षण विशेषताओं को जोड़ते हुए, उच्च संवेदनशीलता और विशिष्टता की इच्छा के बीच विकल्प की अनिवार्यता को दर्शाता है। इस तरह का चित्रमय प्रतिनिधित्व इंगित करता है कि परीक्षण के परिणामों को इसके आधार पर सामान्य या पैथोलॉजिकल के रूप में परिभाषित किया जा सकता है

यदि परीक्षण अत्यधिक विशिष्ट है तो रोग को बाहर रखा जाता है, या यदि परीक्षण अत्यधिक संवेदनशील होता है तो रोग को बाहर रखा जाता है। अलग-अलग परीक्षणों में अलग-अलग संवेदनशीलता और विशिष्टता हो सकती है। अधिक विश्वसनीय परीक्षणों की संवेदनशीलता और विशिष्टता अविश्वसनीय परीक्षणों की तुलना में अधिक होती है।

चित्र 1 - संवेदनशीलता और विशिष्टता के बीच आंतरिक विसंगति का चित्रमय प्रतिनिधित्व

आरओसी वक्र (रिसीवर ऑपरेटर कैरेक्टरिस्टिक) वह वक्र है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग में बाइनरी वर्गीकरण परिणामों को दर्शाने के लिए सबसे अधिक किया जाता है। यह नाम सिग्नल प्रोसेसिंग सिस्टम से आया है। चूँकि दो वर्ग हैं, उनमें से एक को सकारात्मक परिणामों वाला वर्ग कहा जाता है, दूसरे को - नकारात्मक परिणामों वाला। आरओसी वक्र गलत तरीके से वर्गीकृत नकारात्मक उदाहरणों की संख्या पर सही ढंग से वर्गीकृत सकारात्मक उदाहरणों की संख्या की निर्भरता को दर्शाता है। आरओसी विश्लेषण की शब्दावली में, पूर्व को सच्चा सकारात्मक सेट कहा जाता है, बाद वाले को गलत नकारात्मक सेट कहा जाता है। इस मामले में, यह माना जाता है कि क्लासिफायरियर के पास एक निश्चित पैरामीटर है, जिसे अलग-अलग करके हम दो वर्गों में एक या दूसरा ब्रेकडाउन प्राप्त करेंगे। इस पैरामीटर को अक्सर थ्रेशोल्ड या कट-ऑफ वैल्यू कहा जाता है।

आरओसी वक्र निम्नानुसार प्राप्त किया जाता है। प्रत्येक कटऑफ मान के लिए, जो चरणों में 0 से 1 तक भिन्न होता है, उदाहरण के लिए, 0.01, संवेदनशीलता एसई और विशिष्टता एसपी की गणना की जाती है। वैकल्पिक रूप से, सीमा नमूने में प्रत्येक बाद के उदाहरण का मान हो सकती है। एक निर्भरता ग्राफ का निर्माण किया गया है: संवेदनशीलता Se को Y अक्ष के साथ प्लॉट किया गया है, 100% को X अक्ष - Sp (एक सौ प्रतिशत माइनस विशिष्टता) के साथ प्लॉट किया गया है। परिणामस्वरूप, एक निश्चित वक्र उभरता है (चित्र 1)। ग्राफ़ को अक्सर सीधी रेखा y = x के साथ पूरक किया जाता है।

एक आदर्श क्लासिफायरियर के लिए, आरओसी वक्र ग्राफ ऊपर बाईं ओर से होकर गुजरता है

वह कोण जहां वास्तविक सकारात्मक दर 100%, या 1.0 (आदर्श संवेदनशीलता) है, और झूठी सकारात्मक दर शून्य है। इसलिए, वक्र ऊपरी बाएँ कोने के जितना करीब होगा, मॉडल की पूर्वानुमान क्षमता उतनी ही अधिक होगी। इसके विपरीत, वक्र का मोड़ जितना छोटा होगा और यह विकर्ण सीधी रेखा के जितना करीब होगा, मॉडल उतना ही कम प्रभावी होगा। विकर्ण रेखा एक "बेकार" क्लासिफायरियर से मेल खाती है, यानी, दो वर्गों की पूर्ण अप्रभेद्यता।

आरओसी वक्रों का दृश्य मूल्यांकन करते समय, एक दूसरे के सापेक्ष उनका स्थान उनकी तुलनात्मक प्रभावशीलता को इंगित करता है। ऊपर और बाईं ओर स्थित वक्र मॉडल की अधिक पूर्वानुमानित क्षमता को इंगित करता है। इस प्रकार, चित्र 2 में, दो आरओसी वक्र एक ग्राफ पर संयुक्त हैं। यह देखा जा सकता है कि मॉडल ए बेहतर है।

आरओसी वक्रों की दृश्य तुलना हमेशा सबसे प्रभावी मॉडल को प्रकट नहीं करती है। आरओसी वक्रों की तुलना करने की एक अनूठी विधि वक्रों के नीचे के क्षेत्र का अनुमान लगाना है। सैद्धांतिक रूप से, यह 0 से 1.0 तक भिन्न होता है, लेकिन चूंकि मॉडल को हमेशा सकारात्मक विकर्ण के ऊपर स्थित एक वक्र की विशेषता होती है, हम आमतौर पर 0.5 (एक "बेकार" क्लासिफायरियर) से 1.0 (एक "आदर्श" मॉडल) में परिवर्तन के बारे में बात करते हैं। . यह अनुमान सीधे पॉलीहेड्रॉन के नीचे के क्षेत्र की गणना करके प्राप्त किया जा सकता है, जो समन्वय अक्षों द्वारा दाएं और नीचे और प्रयोगात्मक रूप से प्राप्त बिंदुओं (चित्र 3) द्वारा ऊपर बाईं ओर घिरा हुआ है। वक्र के नीचे के क्षेत्र के संख्यात्मक संकेतक को AUC (एरिया अंडर कर्व) कहा जाता है।

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चित्र 2 - आरओसी वक्रों की तुलना

चित्र 3 - आरओसी वक्र के नीचे का क्षेत्र

बड़ी धारणाओं के साथ, हम यह मान सकते हैं कि AUC जितना अधिक होगा, मॉडल की पूर्वानुमानित शक्ति उतनी ही बेहतर होगी। हालाँकि, आपको पता होना चाहिए कि AUC संकेतक कई मॉडलों के तुलनात्मक विश्लेषण के लिए है; AUC में कोई भी शामिल नहीं है

मॉडल की संवेदनशीलता और विशिष्टता के बारे में कुछ जानकारी।

साहित्य कभी-कभी एयूसी मूल्यों के लिए निम्नलिखित विशेषज्ञ पैमाने प्रदान करता है, जिसका उपयोग मॉडल की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए किया जा सकता है (तालिका 2)।

तालिका 2 - एयूसी मूल्यों का विशेषज्ञ पैमाना

एयूसी अंतराल मॉडल गुणवत्ता

0.9-1.0 उत्कृष्ट

0.8-0.9 बहुत अच्छा

0.7-0.8 अच्छा

0.6-0.7 औसत

0.5-0.6 असंतोषजनक

आदर्श मॉडल में 100% संवेदनशीलता और विशिष्टता होती है। हालाँकि, व्यवहार में इसे हासिल करना असंभव है; इसके अलावा, मॉडल की संवेदनशीलता और विशिष्टता दोनों को एक साथ बढ़ाना असंभव है।

समझौता कटऑफ सीमा का उपयोग करके पाया जाता है, क्योंकि थ्रेशोल्ड मान Se और Sp के अनुपात को प्रभावित करता है। हम इष्टतम कट-ऑफ मान (चित्रा 4) खोजने की समस्या के बारे में बात कर सकते हैं।

चित्र 4 - संवेदनशीलता और विशिष्टता के बीच "संतुलन बिंदु"।

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मॉडल को व्यवहार में लागू करने के लिए कटऑफ सीमा की आवश्यकता है: दो वर्गों में से एक को नए उदाहरण निर्दिष्ट करें। इष्टतम सीमा निर्धारित करने के लिए, आपको इसके निर्धारण के लिए एक मानदंड निर्धारित करने की आवश्यकता है, क्योंकि विभिन्न कार्यों की अपनी इष्टतम रणनीति होती है। कटऑफ सीमा चुनने के मानदंड ये हो सकते हैं: 1) मॉडल की न्यूनतम संवेदनशीलता (विशिष्टता) की आवश्यकता। उदाहरण के लिए, परीक्षण की संवेदनशीलता कम से कम 80% होनी चाहिए। इस मामले में, इष्टतम सीमा अधिकतम विशिष्टता (संवेदनशीलता) होगी, जो 80% (या इसके करीब मूल्य) पर हासिल की जाती है

यह श्रृंखला की विसंगति) संवेदनशीलता (विशिष्टता) के कारण "दाईं ओर" है।

प्रस्तुत सैद्धांतिक डेटा को नैदानिक ​​​​अभ्यास के उदाहरणों का उपयोग करके बेहतर ढंग से समझा जाता है। पहला उदाहरण जिस पर हम ध्यान केंद्रित करेंगे वह संक्रमित अग्न्याशय परिगलन (डेटाबेस से लिया गया डेटा सेट) का निदान होगा। प्रशिक्षण सेट में निम्नलिखित प्रारूप (तालिका 3) में 12 स्वतंत्र चर के चयन के साथ 391 रिकॉर्ड हैं। आश्रित चर (1 - रोग की उपस्थिति, 0 - अनुपस्थिति)। आश्रित चर का वितरण इस प्रकार है: 205 मामले - रोग की अनुपस्थिति, 186 - इसकी उपस्थिति।

तालिका 3 - संक्रमित अग्न्याशय परिगलन के निदान के लिए स्वतंत्र चर, लॉजिस्टिक प्रतिगमन गुणांक (उदाहरण)

स्वतंत्र चर डेटा प्रारूप गुणांक, %

बीमारी की शुरुआत से दिनों की संख्या > 14< 14 2,54

आईसीयू में इलाज पर मरीज द्वारा बिताए गए दिनों की संख्या > 7< 7 2,87

हृदय गति संख्यात्मक मान 1.76

श्वसन दर संख्यात्मक मान 1.42

शरीर का तापमान संख्यात्मक मान 1.47

रक्त ल्यूकोसाइट्स संख्यात्मक मान 1.33

ल्यूकोसाइट नशा सूचकांक संख्यात्मक मान 1.76

रक्त यूरिया संख्यात्मक मान 1.23

कुल रक्त प्लाज्मा प्रोटीन संख्यात्मक मान 1.43

गंभीर तीव्र अग्नाशयशोथ के निदान पर पर्याप्त एंटीबायोटिक प्रोफिलैक्सिस हां/नहीं -1.20

न्यूनतम इनवेसिव चिकित्सीय और रोगनिरोधी ऑपरेशन करना हाँ/नहीं -1.38

नकारात्मक गतिशीलता की उपस्थिति हाँ/नहीं 2.37

चित्र 4 परिणामी आरओसी को दर्शाता है - इसे एक बहुत अच्छे वक्र के रूप में दर्शाया जा सकता है। मॉडल की पूर्वानुमानित क्षमता AUC = 0.839 है।

चित्र 4 - संक्रमित अग्न्याशय परिगलन के निदान मॉडल का आरओसी वक्र

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आइए हम "गंभीर रोगियों में अंतर-पेट के दबाव को महसूस करना" बिंदुओं की एक श्रृंखला के एक टुकड़े पर विचार करें

वैधता-विशिष्टता" गंभीर तीव्र अग्नाशयशोथ के उदाहरण का उपयोग करते हुए।

तालिका 4 - पीपीआई के विकास की भविष्यवाणी के लिए आईएपी के विभिन्न स्तरों की संवेदनशीलता और विशिष्टता (उदाहरण)

आईएपी, एमएमएचजी कला। संवेदनशीलता, % विशिष्टता, % 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

जैसा कि तालिका से देखा जा सकता है, तीव्र विनाशकारी अग्नाशयशोथ वाले मरीजों में आईएपी का इष्टतम सीमा स्तर, परीक्षण की अधिकतम संवेदनशीलता और विशिष्टता (या न्यूनतम प्रकार I और II त्रुटियां) प्रदान करता है, 17.5 ± 2.3 (एम ± एसडी) मिमी एचजी है जिस पर अग्नाशयी परिगलन की संक्रामक जटिलताओं के विकास की संभावना निर्धारित करने के लिए विधि की 80% संवेदनशीलता और 90% विशिष्टता नोट की जाती है। संवेदनशीलता 80% है, जिसका अर्थ है कि संक्रमित अग्न्याशय परिगलन वाले 80% रोगियों का निदान परीक्षण सकारात्मक है। विशिष्टता 90% है, जिसका अर्थ है कि 90% मरीज़ जिनमें संक्रमित अग्नाशय परिगलन नहीं है, उनके परीक्षण परिणाम नकारात्मक होंगे। संतुलन बिंदु जिस पर संवेदनशीलता और विशिष्टता लगभग समान है - 80% - 18.5 है। कुल मिलाकर, IAP माप का सकारात्मक पूर्वानुमानित मूल्य 86% था और नकारात्मक पूर्वानुमानित मूल्य 88% था।

सांख्यिकीय पैकेजों का उपयोग करके लॉजिस्टिक रिग्रेशन और आरओसी विश्लेषण संभव है। हालाँकि, "स्टेटिस्टिका" 6 और 7 (http://www.statistica.com) केवल "कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क" ब्लॉक का उपयोग करके यह विश्लेषण करते हैं। एसपीएसएस (http://www. spss.com) (संस्करण 13 से शुरू) में, आरओसी विश्लेषण केवल ग्राफिकल मॉड्यूल में दिया गया है और एक आरओसी वक्र का विश्लेषण किया गया है। एसपीएसएस प्रत्येक माप बिंदु पर वक्र के नीचे का क्षेत्र (एयूसी), महत्व स्तर और संवेदनशीलता और विशिष्टता मूल्य प्रदर्शित करता है। संवेदनशीलता और 1-विशिष्टता की तालिका से इष्टतम बिंदु (इष्टतम कट-ऑफ) पाया जाना चाहिए। मेडकैल्क प्रोग्राम कई आरओसी वक्रों की तुलना करेगा और तालिका में चर के मान को चिह्नित करेगा

जिसमें संवेदनशीलता और विशिष्टता का अनुपात इष्टतम (इष्टतम कट-ऑफ) है। एसएएस (http://www.sas.com), आर-कमांडर की तरह, वक्रों की तुलना करने और बिंदु खोजने के लिए एक मॉड्यूल, एयूसी है। लॉजिस्टिक रिग्रेशन और आरओसी विश्लेषण मुफ़्त प्रोग्राम WINPEPI (PEPI-for-Windows) (http://www.brixtonhealth.com/winpepi.zip) में उपलब्ध हैं।

निष्कर्ष

निदान की कला में लगातार सुधार हो रहा है। हर दिन नए नैदानिक ​​परीक्षण सामने आ रहे हैं और मौजूदा तरीकों की तकनीक बदल रही है। प्रासंगिक अध्ययनों की सटीकता को अधिक महत्व देना, विशेष रूप से अनुसंधान और प्रकाशन प्रथाओं से जुड़े पूर्वाग्रह के परिणामस्वरूप, नैदानिक ​​​​परीक्षणों के समय से पहले कार्यान्वयन और खराब नैदानिक ​​निर्णय लेने का कारण बन सकता है। व्यापक उपयोग से पहले नैदानिक ​​परीक्षणों का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन न केवल परीक्षण की वैधता के बारे में गलत धारणाओं के कारण प्रतिकूल परिणामों के जोखिम को कम करता है, बल्कि अनावश्यक परीक्षण को समाप्त करके स्वास्थ्य देखभाल संसाधनों के उपयोग को भी सीमित कर सकता है। नैदानिक ​​​​परीक्षणों के मूल्यांकन का एक अभिन्न अंग नैदानिक ​​​​परीक्षणों की सटीकता पर अध्ययन है, जिनमें से सबसे अधिक जानकारीपूर्ण लॉजिस्टिक रिग्रेशन और आरओसी विश्लेषण हैं।

ग्रंथ सूची

1. ग्रीनहाल्ख, टी. साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के मूल सिद्धांत / टी. ग्रीनहाल्ख; गली अंग्रेज़ी से - एम.: जियोटार-मीडिया, 2006. - 240 पी।

स्वास्थ्य एवं पर्यावरण संबंधी मुद्दे

3. व्लासोव, वी.वी. साक्ष्य-आधारित चिकित्सा का परिचय / वी.वी. व्लासोव। - एम. ​​मीडियास्फीयर, 2001. - 392 पी।

4. फ्लेचर, आर. क्लिनिकल महामारी विज्ञान। साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के मूल सिद्धांत / आर. फ्लेचर, एस. फ्लेचर, ई. वैगनर; गली अंग्रेज़ी से - एम.: मीडियास्फेरा, 1998. - 352 पी।

5. बेनर्ज़ी, ए. स्पष्ट भाषा में चिकित्सा आँकड़े: एक परिचयात्मक पाठ्यक्रम / ए. बेनर्ज़ी; अंग्रेजी से अनुवादित - एम.: प्रैक्टिकल मेडिसिन, 2007. - 287 पी।

6. झिझिन, के.एस. चिकित्सा आँकड़े: पाठ्यपुस्तक। भत्ता. - रोस्तोव एन/डी.: फीनिक्स, 2007. - 160 पी।

7. डीक्स, जे. जे. नैदानिक ​​और स्क्रीनिंग परीक्षणों के मूल्यांकन की व्यवस्थित समीक्षा / जे. जे. डीक्स // बीएमजे। - 2001. - वॉल्यूम। 323. - पी. 157-162.

8. डायग्नोस्टिक परीक्षणों का मूल्यांकन करने वाले मेटा-विश्लेषण के लिए दिशानिर्देश / एल. इरविग // एन। प्रशिक्षु. मेड. - 1994. - वॉल्यूम। 120. - पी. 667-676.

9. सर्जन वैज्ञानिक के लिए व्यवस्थित समीक्षा और मेटा-विश्लेषण /

एस. एस. महिद // ब्र. जे. सर्जन. - 2006. - वॉल्यूम। 93. - पी. 1315-1324.

10. नैदानिक ​​परीक्षण सटीकता के लिए मेटा-विश्लेषणात्मक तरीके / एल. इरविग // जे. क्लिन। महामारी। - 1995. - वॉल्यूम। 48. - पी. 119-130.

11. उपयोगकर्ता" चिकित्सा साहित्य के लिए मार्गदर्शिकाएँ। नैदानिक ​​परीक्षण के बारे में एक लेख का उपयोग कैसे करें। ए। क्या अध्ययन के परिणाम वैध हैं? / आर. जैस्चके // जामा। - 1994. - खंड 271. - पी. 389 -391.

12. नैदानिक ​​परीक्षण अनुसंधान में पद्धतिगत मानकों का उपयोग: बेहतर हो रहा है लेकिन अभी भी अच्छा नहीं है / एम. सी. पढ़ें // जामा। - 1995. - वॉल्यूम। 274. - पी. 645-651.

13. स्टार: आरओसी वक्रों की सांख्यिकीय तुलना के लिए एक सरल उपकरण / आई. ई. वर्गारा // बीएमसी जैव सूचना विज्ञान। - 2008. - वॉल्यूम। 9. - पी. 265-270.

14. मात्रात्मक नैदानिक ​​​​परीक्षणों के आरओसी-विश्लेषण के लिए पैरामीट्रिक और गैर-पैरामीट्रिक दृष्टिकोण की तुलना / के. ओ. हाजियन-तिलकी // चिकित्सा निर्णय लेना। - 1997. - वॉल्यूम। 17, एन. 1. - पी. 94-102.

15. रिसीवर ऑपरेटर विशेषता (आरओसी) वक्र और गैर-सामान्य डेटा: एक अनुभवजन्य अध्ययन / एम.जे. गोडार्ड // चिकित्सा में सांख्यिकी। - 1989. - वॉल्यूम। 9, एन. 3. - पी. 325-337.

16. संक्रमित अग्न्याशय परिगलन की भविष्यवाणी की संभावनाएं / ए. ए. लिट्विन [एट अल।] // स्वास्थ्य और पारिस्थितिकी की समस्याएं। - 2007. - टी. 12, नंबर 2. - पी. 7-14।

17. गंभीर तीव्र अग्नाशयशोथ के रोगियों में अंतर-पेट के दबाव की निगरानी की विधि / ए. ए. लिट्विन [एट अल।] // स्वास्थ्य और पारिस्थितिकी की समस्याएं। - 2008. - टी. 16, नंबर 2. - पी. 80-85।

18. रिसीवर-ऑपरेटिंग विशेषता विश्लेषण के लिए आठ कंप्यूटर प्रोग्रामों की तुलना / सी. स्टीफ़न // क्लिन। रसायन. - 2003. - वॉल्यूम। 49, एन. 3. - पी. 433-439.

19. झू, एक्स. औद्योगिक प्रौद्योगिकी प्रमुखों को सांख्यिकी सिखाने के लिए मुफ्त सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर पैकेज का एक संक्षिप्त पूर्वावलोकन / एक्स. ज़ेडएक्सयू // जे. इंडस्ट्रीज़। तकनीकी। - 2005. - वॉल्यूम। 21, एन. 2. - पी. 10-20.

20. बोरोविकोव, वी. स्टेटिस्टिका: कंप्यूटर पर डेटा विश्लेषण की कला। पेशेवरों के लिए / वी. बोरोविकोव। - सेंट पीटर्सबर्ग: पीटर, 2001. - 656 पी।

21. बायुल, ए. एसपीएसएस: सूचना प्रसंस्करण की कला। सांख्यिकीय डेटा का विश्लेषण और छिपे हुए पैटर्न की बहाली / ए ब्युल। - सेंट पीटर्सबर्ग: DiaSoftYUP, 2002. - 608 पी।

22. अब्रामसन, जे. एच. विनपेपी (पीईपीआई-फॉर-विंडोज़): महामारी विज्ञानियों के लिए कंप्यूटर प्रोग्राम / जे. एच. अब्रामसन, // महामारी विज्ञान परिप्रेक्ष्य और नवाचार। - 2004. - वॉल्यूम। 1, एन. 6. - पी. 1-10.

10/24/2008 को प्राप्त हुआ

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

धमनी उच्च रक्तचाप के रोगियों में स्ट्रोक, मायोकार्डियल रोधगलन और घातक परिणाम के जोखिम का आकलन करने में माइक्रोसर्कुलेशन और एंडोथेलियम क्षति के कुछ संकेतक

वी. आई. कोज़लोवस्की, ए. वी. अकुल्योनोक विटेबस्क स्टेट मेडिकल यूनिवर्सिटी

अध्ययन का उद्देश्य: दूसरी डिग्री के धमनी उच्च रक्तचाप (एएच) वाले मरीजों में मायोकार्डियल इंफार्क्शन, सेरेब्रल स्ट्रोक और मौतों के बढ़ते जोखिम से जुड़े कारकों की पहचान करना।

सामग्री और विधियाँ: अध्ययन में चरण II उच्च रक्तचाप (औसत आयु 57 ± 8.4 वर्ष) वाले 220 मरीज़ शामिल थे जिन्हें उच्च रक्तचाप संकट के कारण अस्पताल में भर्ती कराया गया था, और 30 लोग बिना उच्च रक्तचाप (औसत आयु) के थे

53.7 ± 9 वर्ष)।

परिणाम: चरण II उच्च रक्तचाप वाले रोगियों के समूह में 3.3 ± 1 वर्ष से अधिक अवलोकन, 29 स्ट्रोक, 18 मायोकार्डियल रोधगलन और 26 मौतें दर्ज की गईं। उच्च रक्तचाप वाले रोगियों में परिसंचारी एंडोथेलियल कोशिकाओं (सीईसी), ल्यूकोसाइट एकत्रीकरण, प्लेटलेट एकत्रीकरण और ल्यूकोसाइट आसंजन की संख्या में वृद्धि मायोकार्डियल रोधगलन, स्ट्रोक और मृत्यु के बढ़ते जोखिम से जुड़ी थी।

निष्कर्ष: सीईसी की संख्या, प्लेटलेट और ल्यूकोसाइट एकत्रीकरण, और ल्यूकोसाइट आसंजन के संकेतक का उपयोग मायोकार्डियल रोधगलन, स्ट्रोक और मृत्यु के बढ़ते जोखिम वाले उच्च रक्तचाप से ग्रस्त रोगियों के समूहों की पहचान करने के साथ-साथ जटिल पूर्वानुमान मॉडल बनाने के लिए किया जा सकता है।

मुख्य शब्द: धमनी उच्च रक्तचाप, जोखिम, रोधगलन, स्ट्रोक, मृत्यु, परिसंचारी एंडोथेलियल कोशिकाएं।

उच्च रक्तचाप से ग्रस्त रोगियों में स्ट्रोक, मायोकार्डियल रोधगलन, घातक परिणामों के जोखिम के आकलन में माइक्रोसर्क्यूलेशन और एंडोथेलियल क्षति के कुछ निष्कर्ष

वी. आई. ज़्लोव्स्की, ए. वी. अकुलियोनाक विटेबस्क स्टेटल मेडिकल यूनिवर्सिटी

उद्देश्य: धमनी उच्च रक्तचाप (एएच) II डिग्री वाले रोगियों में स्ट्रोक, मायोकार्डियल रोधगलन, घातक परिणामों के विकास के बढ़ते जोखिम से जुड़े कारकों का निर्धारण करना।

तरीके: उच्च रक्तचाप संकट से जटिल एएच II डिग्री (औसत आयु 57 ± 8.4 वर्ष) वाले 220 रोगियों, और एएच के बिना 30 व्यक्तियों (औसत आयु 53.7 ± 9 वर्ष) का 3.3 ± 1 वर्ष तक अनुवर्ती कार्रवाई की गई।

परिणाम: परिसंचारी एंडोथेलियल कोशिकाओं (सीईसी) की संख्या में वृद्धि, प्लेटलेट्स और ल्यूकोसाइट्स का एकत्रीकरण, उच्च रक्तचाप से ग्रस्त रोगियों में ल्यूकोसाइट्स का आसंजन स्ट्रोक, मायोकार्डियल रोधगलन, घातक परिणामों के विकास के बढ़ते जोखिम से जुड़े थे।

अध्याय V साक्ष्य-आधारित चिकित्सा की स्थिति से चिकित्सा प्रकाशनों का विश्लेषण

लेख का शीर्षक.एक दिलचस्प शीर्षक ध्यान खींचता है. यदि आप इसमें रुचि रखते हैं, तो आप लेख पर आगे का काम शुरू कर सकते हैं। विशेष रुचि के लेख और समीक्षाएं हैं जिनके शीर्षकों में "पेशेवर" और "नुकसान" के सिद्धांत पर जानकारी होती है, क्योंकि संभावित दिलचस्प लेखक की स्थिति के अलावा, तर्क और प्रतिवाद यहां प्रस्तुत किए जाएंगे। अनुशंसित साहित्य की सूची का उपयोग करके, आप आसानी से प्राथमिक स्रोतों से परिचित हो सकते हैं और समस्या के बारे में अपनी राय बना सकते हैं (जैसे

परिशिष्ट में एक उदाहरण लेख "मूत्रवर्धक: सिद्ध और अप्रमाणित") है।

शीर्षक हमेशा अनुसरण करता है लेखकों की सूची और संस्था का नाम,जिसमें कार्य किया गया। एक परिचित और जाने-माने नाम और एक सम्मानित संस्थान से मिलने से आप शोध के गुणवत्ता स्तर की पहले से कल्पना कर सकते हैं। यदि लेख आरसीटी के परिणाम प्रस्तुत करता है, तो सलाह दी जाती है कि समय व्यतीत करें और रोस्ज़ड्राव वेबसाइट पर जानकारी प्राप्त करें कि क्या इस संस्थान के पास अनुसंधान करने का लाइसेंस है। लाइसेंस होने के साथ-साथ समान कार्य में अनुभव होने से, आप प्रकाशन में प्रस्तुत जानकारी को बड़े आत्मविश्वास के साथ ले सकते हैं।

निबंधआपको अध्ययन के सार, उसके प्रतिभागियों और निष्कर्षों की विस्तृत समझ प्राप्त करने की अनुमति देता है। यदि डेटा जानकारी खोजने के कार्य को पूरा करता है, तो आप लेख के विश्लेषण के लिए आगे बढ़ सकते हैं। यदि कोई सार नहीं है, तो आपको तुरंत लेख के अंत में प्रकाशित शोध निष्कर्ष पढ़ना चाहिए।

शीर्षक, सार और निष्कर्ष को अध्ययन के संभावित वैज्ञानिक और पद्धतिगत स्तर, रोगियों की श्रेणी और इसके परिणामों को वास्तविक अभ्यास में लागू करने की संभावना का एक विचार देना चाहिए (उदाहरण के लिए, एक क्लिनिक और विशेष केंद्रों की नैदानिक ​​​​क्षमताएं) उत्तरार्द्ध के पक्ष में काफी भिन्नता है)।

तलाश पद्दतियाँ- प्रकाशन के प्रमुख खंडों में से एक, क्योंकि यह वह है जो प्राप्त परिणामों और निष्कर्षों की गुणवत्ता का एक विचार देता है, क्योंकि एक अध्ययन जो खराब योजनाबद्ध है और गैर-मानक तरीकों का उपयोग करके किया गया है वह इसका आधार नहीं हो सकता है निर्णय लेना।

वर्तमान में, उच्च-गुणवत्ता वाले नैदानिक ​​​​अध्ययनों के लिए पद्धति संबंधी आवश्यकताएँ बनाई गई हैं:

एक नियंत्रण समूह की उपलब्धता (प्लेसीबो, पारंपरिक चिकित्सा, तुलनात्मक हस्तक्षेप);

अध्ययन में रोगियों को शामिल करने और बाहर करने के मानदंड;

अध्ययन डिज़ाइन (यादृच्छिकरण से पहले और बाद में अध्ययन में शामिल रोगियों का वितरण);

यादृच्छिकीकरण विधि का विवरण;

दवा के उपयोग के सिद्धांतों का विवरण (खुला, अंधा, डबल-ब्लाइंड, ट्रिपल-ब्लाइंड);

. न केवल अंतिम बिंदुओं के आधार पर, बल्कि प्रयोगशाला और वाद्य संकेतकों को ध्यान में रखते हुए उपचार परिणामों का "अंधा" और स्वतंत्र मूल्यांकन;

परिणामों की प्रस्तुति (नियंत्रण और अध्ययन समूहों की नैदानिक ​​​​और जनसांख्यिकीय तुलना पर विशेष ध्यान दिया जाता है);

उपचार की जटिलताओं और दुष्प्रभावों के बारे में जानकारी;

अध्ययन के दौरान पढ़ाई छोड़ने वाले मरीजों की संख्या की जानकारी;

लाइसेंस प्राप्त सांख्यिकीय कार्यक्रमों का उपयोग करके उच्च गुणवत्ता और कार्य-उपयुक्त सांख्यिकीय विश्लेषण;

परिणामों को ऐसे रूप में प्रस्तुत करना जिसे दोबारा जांचा जा सके (सूचक में केवल प्रतिशत और डेल्टा परिवर्तन अस्वीकार्य हैं);

हितों के टकराव का संकेत (लेखक किन संगठनों के साथ सहयोग करता है और अध्ययन का प्रायोजक कौन था)।

बहुत से प्रकाशन उपरोक्त सभी आवश्यकताओं को पूरा करते हैं, इसलिए लेखों का विश्लेषण करते समय न केवल मौजूदा कमियों को बताना आवश्यक है, बल्कि प्राप्त निष्कर्षों की विश्वसनीयता पर उनके प्रभाव का आकलन करना भी आवश्यक है।

साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के क्षेत्र में अधिकांश विशेषज्ञ गुणवत्तापूर्ण चिकित्सा प्रकाशन के सबसे महत्वपूर्ण घटकों की पहचान करते हैं।

अध्ययन में रोगी यादृच्छिकीकरण का उपयोग।

अंतर्राष्ट्रीय सहकर्मी-समीक्षित पत्रिकाओं में, 90% नैदानिक ​​परीक्षण लेख यादृच्छिकीकरण की रिपोर्ट करते हैं, लेकिन केवल 30% विशिष्ट यादृच्छिकीकरण विधि का वर्णन करते हैं। वर्तमान में, विशेषकर घरेलू कार्यों में "यादृच्छिकरण" की अवधारणा का उल्लेख करना "अच्छे" रूप का संकेत बन गया है। हालाँकि, उपयोग की जाने वाली विधियाँ अक्सर नहीं होती हैं, और तुलना किए जा रहे समूहों की एकरूपता सुनिश्चित नहीं कर सकती हैं। कभी-कभी तुलनात्मक समूहों में रोगियों की संख्या में अंतर इंगित करता है कि यादृच्छिकरण बिल्कुल नहीं किया गया था। "रोगियों को समूहों में यादृच्छिक रूप से वितरित करना" को यादृच्छिकीकरण विधि के रूप में वर्गीकृत नहीं किया जा सकता है। निम्न गुणवत्ता वाले यादृच्छिकीकरण विधियों का उपयोग, कार्यान्वयन में स्पष्ट खामियां या इसकी अनुपस्थिति प्रकाशन के आगे के अध्ययन को बेकार और अर्थहीन बना देती है, क्योंकि प्राप्त निष्कर्ष अप्रमाणित होंगे। निर्णय लेने में खराब गुणवत्ता वाली जानकारी का उपयोग करने की तुलना में हित की समस्या पर गुणवत्तापूर्ण जानकारी का अभाव बेहतर है। दुर्भाग्य से, वास्तविक व्यवहार में, निम्न-गुणवत्ता वाला शोध उच्च-गुणवत्ता वाले शोध पर भारी पड़ता है।

उपचार की प्रभावशीलता का आकलन करने के लिए बुनियादी मानदंड।यह महत्वपूर्ण है कि प्रकाशन स्थापित रोग-विशिष्ट हार्ड और सरोगेट एंडपॉइंट का उपयोग करता है। वी.वी. की राय से हम सहमत नहीं हो सकते. व्लासोवा "दुर्भाग्य से, "अंतिम" परिणामों (सच्चे मूल्यांकन मानदंड - नैदानिक ​​परिणाम) को "मध्यवर्ती" (अप्रत्यक्ष मूल्यांकन मानदंड जैसे रक्त शर्करा या कोलेस्ट्रॉल के स्तर को कम करना, रक्तचाप) के साथ प्रतिस्थापित करना बहुत आम है।" आज, प्रत्येक नोसोलॉजी के लिए, कड़ाई से परिभाषित सरोगेट समापन बिंदु हैं जो रोग के पूर्वानुमान को प्रभावित करते हैं। कई अध्ययनों में, "कठिन" समापन बिंदुओं को प्राप्त करना सिद्धांत रूप में असंभव है, इसलिए सरोगेट समापन बिंदुओं पर इसके प्रभाव से हस्तक्षेप की प्रभावशीलता का आकलन करना काफी स्वीकार्य है। एक और बात यह है कि उन्हें सही ढंग से चुना जाना चाहिए: उदाहरण के लिए, धमनी उच्च रक्तचाप के लिए, यह रक्तचाप का स्तर है, न कि लिपिड पेरोक्सीडेशन की स्थिति। सामान्य तौर पर, अगले आइसोनिजाइम के अध्ययन पर काम, एक नियम के रूप में, दो कारणों से कोई नैदानिक ​​​​महत्व नहीं है: सबसे पहले, लेखकों को छोड़कर कोई भी उन्हें निर्धारित नहीं करता है, और दूसरी बात, अंत में "कठिन" बिंदुओं के साथ संबंध लगभग कभी नहीं होता है सिद्ध किया हुआ।

शोध परिणामों का महत्व और उनकी सांख्यिकीय विश्वसनीयता।केवल उच्च संभावना के साथ जो होता है वह सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण होता है, और अध्ययन शुरू होने से पहले संभावना को निर्दिष्ट किया जाना चाहिए। चिकित्सकीय रूप से महत्वपूर्ण बात यह है कि इसे कई प्रकार के रोगियों पर लागू किया जा सकता है। इसकी प्रभावशीलता के संदर्भ में, यह विश्वसनीय रूप से बेहतर है, और सुरक्षा के मामले में, यह उपचार और निदान के मौजूदा वैकल्पिक तरीकों से कमतर नहीं है।

बड़े आरसीटी में बड़े नमूने का आकार (रोगियों की संख्या) अध्ययन की जा रही दवाओं के उपयोग से छोटे प्रभावों का भी सांख्यिकीय रूप से विश्वसनीय रूप से पता लगाना संभव बनाता है। अधिकांश प्रकाशनों का छोटा नमूना आकार ऐसा करने की अनुमति नहीं देता है, इसलिए उनमें प्रभाव की कम तीव्रता का मतलब है कि रोगियों के केवल एक छोटे अनुपात (1-2%) को हस्तक्षेप से सकारात्मक प्रभाव प्राप्त होगा। कम संख्या में रोगियों में हस्तक्षेप की सुरक्षा का आकलन करना अनैतिक माना जाता है। निर्णय "उच्चारण प्रवृत्ति" के आधार पर नहीं किए जाने चाहिए; वे आगे के वैज्ञानिक अनुसंधान का विषय हो सकते हैं, लेकिन नैदानिक ​​​​निर्णय लेने का आधार नहीं हो सकते। इसके अलावा, सहसंबंध और प्रतिगमन विश्लेषण के डेटा का उपयोग नैदानिक ​​​​रूप से महत्वपूर्ण निष्कर्षों के आधार के रूप में नहीं किया जा सकता है, क्योंकि वे दिशा को दर्शाते हैं

संकेतकों के बीच संबंधों की तीव्रता और गंभीरता, न कि हस्तक्षेप के परिणामस्वरूप परिवर्तन।

हाल ही में, बड़े पैमाने पर अध्ययन के साथ कुछ समस्याएं उत्पन्न हुई हैं। उनके प्रतिभागियों की संख्या कभी-कभी इतनी बड़ी होती है कि हस्तक्षेप के परिणामस्वरूप किसी विशेषता का थोड़ा सा विचलन भी सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हो सकता है। उदाहरण के लिए, ALLHAT अध्ययन में 33,357 मरीज़ शामिल थे, जिनमें से 15,255 को क्लोराथालिडोन थेरेपी प्राप्त हुई और शेष को एम्लोडिपाइन या लिसिनोप्रिल प्राप्त हुआ। अध्ययन के अंत तक, क्लोर्थालिडोन समूह में ग्लूकोज में 2.8 मिलीग्राम/डीएल (2.2%) की वृद्धि और एम्लोडिपाइन समूह में 1.8 मिलीग्राम/डीएल (1.3%) की कमी पाई गई। ये परिवर्तन, जिन्हें वास्तविक नैदानिक ​​​​अभ्यास में किसी ने भी महत्वपूर्ण नहीं माना होगा, सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण साबित हुए।

तुलनात्मक अनुसंधान विधियों की प्रभावशीलता में महत्वपूर्ण अंतर की कमी अक्सर नमूने में रोगियों की कम संख्या के कारण होती है। अपर्याप्त नमूना आकार उपचार के नकारात्मक मूल्यांकन के लिए नकारात्मक परिणाम को अपर्याप्त बनाता है, और यदि हस्तक्षेप का सकारात्मक प्रभाव प्राप्त होता है, तो यह हमें व्यापक नैदानिक ​​​​अभ्यास के लिए आत्मविश्वास से इसकी अनुशंसा करने की अनुमति नहीं देता है।

हार्ड और सरोगेट एंडपॉइंट के संबंध में हस्तक्षेप की प्रभावशीलता का आकलन करने के अलावा, जीवन की गुणवत्ता पर इसके प्रभाव के बारे में जानना महत्वपूर्ण है (उदाहरण के लिए, दर्द वाले रोगी के लिए, इस सूचक में परिवर्तन प्रभाव से अधिक महत्वपूर्ण है एनएसएआईडी के उपयोग से पुरानी हृदय विफलता के विघटन के जोखिम पर)।

वास्तविक नैदानिक ​​​​अभ्यास में विधि की उपलब्धता।

चिकित्सक को यह तय करना होगा कि अध्ययन में शामिल रोगियों का समूह उन रोगियों के साथ कितना तुलनीय है जिन पर वह इसे लागू करना चाहता है (जनसांख्यिकीय विशेषताएं, बीमारी की गंभीरता और अवधि, सहवर्ती रोग, पुरुषों और महिलाओं का अनुपात, निदान के लिए मौजूदा मतभेद और/ या चिकित्सीय उपाय, आदि)।

ऊपर प्रस्तुत जानकारी मुख्य रूप से नई उपचार विधियों की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने वाले अध्ययनों से संबंधित है। नैदानिक ​​समस्याओं और रोगों के एटियलजि और रोगजनन की मूलभूत समस्याओं पर प्रकाशनों में उनके सार और गुणात्मक विशेषताओं दोनों में कई अंतर होते हैं, जो उन्हें साक्ष्य-आधारित चिकित्सा की स्थिति से जानकारीपूर्ण माना जाता है।

डायग्नोस्टिक्स पर प्रकाशन

नैदानिक ​​प्रक्रियाओं का उपयोग विभिन्न उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है:

परीक्षा के एक अनिवार्य मानक के रूप में (उदाहरण के लिए, रक्तचाप माप, वजन निर्धारण, रक्त और मूत्र परीक्षण, आदि) उन सभी व्यक्तियों के लिए किया जाता है जो सहवर्ती विकृति (मामले का पता लगाने) को बाहर करने के लिए किसी बीमारी के संबंध में एक चिकित्सा संस्थान में खुद को पाते हैं। );

स्वस्थ आबादी में रोगियों की पहचान करने के लिए एक स्क्रीनिंग के रूप में (उदाहरण के लिए, प्रसूति अस्पताल में फेनिलकेटोनुरिया के लिए एक परीक्षण या धमनी उच्च रक्तचाप वाले लोगों की पहचान करने के लिए रक्तचाप को मापना);

निदान स्थापित करने और स्पष्ट करने के लिए (उदाहरण के लिए, छाती के बाएं आधे हिस्से में दर्द की उपस्थिति में ईसीजी और एसोफैगोगैस्ट्रोएंडोस्कोपी);

उपचार की प्रभावशीलता की गतिशील निगरानी के लिए (उदाहरण के लिए, एंटीहाइपरटेंसिव थेरेपी के दौरान 24 घंटे रक्तचाप की निगरानी)।

इस संबंध में, किए गए नैदानिक ​​​​हस्तक्षेप के उद्देश्य के बारे में लेख में स्पष्ट जानकारी होना आवश्यक है।

प्रस्तावित नैदानिक ​​​​हस्तक्षेप के लाभों के बारे में जानकारी की विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए, कई प्रश्नों का उत्तर देना आवश्यक है:

क्या प्रस्तावित विधि की तुलना किसी विशिष्ट विकृति विज्ञान के लिए मौजूदा "स्वर्ण मानक" से की गई है (उदाहरण के लिए, इस्केमिक हृदय रोग के लिए ईसीजी के साथ इकोकार्डियोग्राफी, इंटिमा-मीडिया मोटाई के अल्ट्रासाउंड निर्धारण के साथ पल्स तरंग वेग माप);

क्या चुनी गई तुलना पद्धति वास्तव में "स्वर्ण मानक" है;

क्या नैदानिक ​​हस्तक्षेपों की तुलना अंध-दृष्टि से की गई है?

क्या निदान पद्धति के संभावित उपयोग की सीमाएं दी गई हैं (उदाहरण के लिए, ट्रोपोनिन के लिए मायोकार्डियल रोधगलन के पहले घंटे, ग्लाइकेटेड हीमोग्लोबिन का स्तर, आदि);

क्या सहवर्ती विकृति का व्यापक रूप से प्रतिनिधित्व किया जाता है, जो नैदानिक ​​​​हस्तक्षेप की प्रभावशीलता को प्रभावित करता है;

निदान पद्धति कितनी प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य है, और क्या यह "ऑपरेटर" पर निर्भर है (उदाहरण के लिए, इकोकार्डियोग्राफी के साथ मॉर्फोमेट्री)।

चिकित्सक इमेजिंग अध्ययन (अल्ट्रासाउंड, रेडियोलॉजिक, रेडियोआइसोटोप, इलेक्ट्रोकार्डियोग्राफिक और एंडोस्कोपिक) की पुनरुत्पादकता को अधिक महत्व देते हैं;

किन परीक्षणों के आधार पर मानक और विकृति विज्ञान में अंतर किया गया?

मानदंड और पृथक्करण बिंदु की अवधारणा को स्पष्ट रूप से तैयार किया जाना चाहिए। पृथक्करण बिंदु एक शारीरिक संकेतक का मूल्य है, जो व्यक्तियों को स्वस्थ और बीमार में अलग करने वाली सीमा के रूप में कार्य करता है। इस प्रकार, 140/90 और 130/80 mmHg के मान को सामान्य रक्तचाप स्तर के रूप में लिया जा सकता है। स्वाभाविक रूप से, इसके आधार पर, महत्वपूर्ण अंतर प्राप्त किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, किसी भी मूल्यांकन निदान तकनीक का उपयोग करके बाएं वेंट्रिकुलर हाइपरट्रॉफी की आवृत्ति में। कटऑफ बिंदु (x2) हमें नैदानिक ​​​​हस्तक्षेप की संवेदनशीलता, विशिष्टता और पूर्वानुमानित मूल्य का मूल्यांकन करने की अनुमति देता है। कटऑफ बिंदु मान बढ़ाने से संवेदनशीलता कम हो जाती है लेकिन नैदानिक ​​​​हस्तक्षेप की विशिष्टता और सकारात्मक पूर्वानुमानित मूल्य बढ़ जाता है। तदनुसार, जैसे-जैसे बाईं ओर विभाजित बिंदु (X1) का मान घटता है, नकारात्मक परिणाम की संवेदनशीलता और पूर्वानुमानित मूल्य बढ़ता है, लेकिन सकारात्मक निदान परीक्षण परिणाम की विशिष्टता और पूर्वानुमानित मूल्य कम हो जाता है। पृथक्करण बिंदु की पसंद के आधार पर अध्ययन के परिणामों में परिवर्तन का वर्णन करने के लिए, एक तथाकथित आरओसी विश्लेषण (रिसीवर ऑपरेटिंग विशेषता विश्लेषण) का उपयोग किया जाता है, जो किसी को गलत सकारात्मक परिणामों के जोखिम का आकलन करने की अनुमति देता है।

नैदानिक ​​​​हस्तक्षेपों पर प्रकाशनों का विश्लेषण करते समय, मूल्यांकन करना आवश्यक है:

यह कितनी दृढ़ता से सिद्ध हो चुका है कि किसी दिए गए रोगविज्ञान के लिए अन्य मानक परीक्षणों के साथ संयोजन में एक नए नैदानिक ​​​​परीक्षण का उपयोग निदान की दक्षता को बढ़ाता है? मौजूदा "नैदानिक ​​​​परीक्षणों की बैटरी" में जोड़े जाने पर एक अप्रभावी नैदानिक ​​​​हस्तक्षेप नैदानिक ​​​​प्रदर्शन में सुधार नहीं करेगा। नैदानिक ​​​​परीक्षण की उपयोगिता का मानदंड रोग के परिणाम को सकारात्मक रूप से प्रभावित करने की क्षमता है (उदाहरण के लिए, पैथोलॉजी का पहले या अधिक विश्वसनीय पता लगाने के माध्यम से);

क्या वास्तविक रोजमर्रा के नैदानिक ​​​​अभ्यास में एक नए नैदानिक ​​​​हस्तक्षेप का उपयोग करना संभव है?

एक नए नैदानिक ​​हस्तक्षेप से जोखिम क्या है (यहां तक ​​कि नियमित निदान हस्तक्षेप में भी जटिलताओं का अपना जोखिम होता है, उदाहरण के लिए, साइकिल एर्गोमेट्री, और इससे भी अधिक कोरोनरी धमनी रोग के लिए कोरोनरी एंजियोग्राफी);

मौजूदा निदान प्रक्रिया की तुलना में, और विशेष रूप से "स्वर्ण मानक" के साथ एक नई निदान प्रक्रिया की लागत क्या है (उदाहरण के लिए, बाएं वेंट्रिकुलर हाइपरट्रॉफी का निर्धारण करने के लिए ईसीजी और इकोकार्डियोग्राफी की लागत काफी भिन्न होती है, लेकिन बाद वाली विधि अधिक सटीक है );

नैदानिक ​​​​हस्तक्षेप करने की प्रक्रिया (रोगी को तैयार करना, नैदानिक ​​​​हस्तक्षेप करने की तकनीक, प्राप्त जानकारी को संग्रहीत करने के तरीके) का कितना विस्तृत वर्णन किया गया है?

रोग के पाठ्यक्रम के बारे में प्रकाशन

विश्लेषण करने के लिए सबसे कठिन प्रकाशन रोग के पाठ्यक्रम से संबंधित हैं, क्योंकि उन्हें डॉक्टर को गैर-संक्रामक महामारी विज्ञान के क्षेत्र में ज्ञान की आवश्यकता होती है।

प्रस्तुत जानकारी की गुणवत्ता का विश्लेषण करते समय डॉक्टर को जिन महत्वपूर्ण प्रश्नों का उत्तर देना चाहिए वे हैं:

रोगियों के अध्ययन समूह (एम्बुलेंस; सामान्य या विशेष अस्पताल, क्लिनिक) को बनाने के लिए किस सिद्धांत का उपयोग किया गया था;

क्या अध्ययन समूह में मरीजों को नियुक्त करने के लिए स्पष्ट नैदानिक ​​मानदंड हैं? उदाहरण के लिए, चिकित्सा साहित्य में वनस्पति-संवहनी डिस्टोनिया की अवधारणा की कोई स्पष्ट परिभाषा नहीं है। इस प्रकार, अध्ययन समूह में पूरी तरह से अलग-अलग मरीज़ शामिल हो सकते हैं;

क्या रोग परिणाम मानदंड स्पष्ट रूप से तैयार किए गए हैं और क्या वे वर्तमान में स्वीकृत मानदंडों के अनुरूप हैं? केवल दस्तावेज़ीकृत मृत्यु ही स्पष्ट है, हालाँकि यहाँ भी मृत्यु का कारण उस स्थान से गंभीर रूप से प्रभावित हो सकता है जहाँ यह निर्धारित किया जाता है (घर पर या अस्पताल में, शव परीक्षण किया गया था या नहीं)। अन्य सभी मामलों के लिए, स्पष्ट मानदंड विकसित किए जाने चाहिए; यह सलाह दी जाती है कि अंतिम बिंदुओं का मूल्यांकन विशेषज्ञों की एक स्वतंत्र समिति ("स्ट्रीमिंग समिति") द्वारा किया जाए;

रोग के पाठ्यक्रम की संभावित निगरानी कैसे आयोजित की गई (डॉक्टर का दौरा, अस्पताल में भर्ती, मृत्यु)।

ट्रैकिंग की पूर्णता रोग के पाठ्यक्रम पर गुणात्मक अनुसंधान का एक प्रमुख पहलू है। यदि 10% से अधिक मरीज़ अवलोकन के दौरान बाहर हो जाते हैं, तो ऐसे अध्ययन के परिणाम संदिग्ध माने जाते हैं। यदि 20% से अधिक मरीज पढ़ाई छोड़ देते हैं, तो अध्ययन के नतीजों का कोई वैज्ञानिक मूल्य नहीं है, क्योंकि जटिलताओं और मृत्यु दर के उच्च जोखिम वाले समूहों में उन्हें आसानी से ट्रैक नहीं किया जा सकता है। एक समर्पित स्वतंत्र समिति को प्रत्येक रोगी के प्रस्थान के कारणों की समीक्षा करनी चाहिए:

किसने और कैसे (आँख बंद करके या नहीं) रोग के परिणाम का आकलन किया;

क्या समापन बिंदुओं पर सहवर्ती विकृति विज्ञान के प्रभाव को ध्यान में रखा गया है? यदि नहीं, तो उपलब्ध परिणाम अध्ययन समूह की नैदानिक ​​​​और जनसांख्यिकीय विशेषताओं से काफी विकृत हैं;

कैसे और किस सटीकता के साथ लक्षणों और घटनाओं के पूर्वानुमानित महत्व की गणना की गई। अध्ययन की गई घटनाओं (मृत्यु दर, उत्तरजीविता, जटिलताओं का विकास) के विकास की संभावना मुख्य परिणाम है। इसे एकता के अंशों (0.35), प्रतिशत (35%), प्रति मील (35?), विषम अनुपात (3.5:6.5) में संभाव्यता या आवृत्ति के रूप में प्रस्तुत किया जा सकता है। एक विश्वास अंतराल को इंगित करना सुनिश्चित करें, जो आपको रोगियों की वास्तविक आबादी के लिए प्राप्त परिणामों को सही ढंग से एक्सट्रपलेशन करने की अनुमति देगा। साथ ही, लिंग, आयु और अन्य नैदानिक ​​​​और जनसांख्यिकीय संकेतकों द्वारा प्राप्त डेटा को मानकीकृत करना लगभग हमेशा आवश्यक होता है;

क्या रोग के पाठ्यक्रम के बारे में प्राप्त परिणाम निदान और चिकित्सीय हस्तक्षेप की पसंद को प्रभावित करते हैं;

क्या अध्ययन प्रतिभागियों की विशेषताएं उन रोगी आबादी से मेल खाती हैं जिनका डॉक्टर वास्तविक नैदानिक ​​​​अभ्यास में सामना करते हैं?

रोगों के पाठ्यक्रम पर अध्ययन के मूल्यांकन के लिए उपरोक्त मानदंड केवल संभावित टिप्पणियों पर लागू होते हैं। गैर-संक्रामक महामारी विज्ञान और साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के दृष्टिकोण से पूर्वव्यापी अवलोकन लगभग कभी भी आलोचना का सामना नहीं करते हैं। यही कारण है कि पिछली सदी के 70-80 के दशक में किए गए ऐसे अध्ययनों (विशेषकर घरेलू अध्ययनों) के नतीजों का कोई महत्व नहीं है।

रोगों की एटियलजि और रोगजनन पर चिकित्सा अनुसंधान

ऐसा शोध मौलिक चिकित्सा ज्ञान के क्षेत्र से संबंधित है। वे कारण-और-प्रभाव संबंधों के विश्लेषण पर आधारित हैं और उनमें अधिकांश त्रुटियां प्रसिद्ध सिद्धांत की अनदेखी से जुड़ी हैं "किसी घटना के बाद किसी चीज के प्रकट होने का मतलब यह नहीं है कि यह इस घटना के परिणामस्वरूप हुआ है।" ” कारण-और-प्रभाव संबंधों का एक उत्कृष्ट उदाहरण खुराक पर निर्भर प्रभावों की पहचान है। कोई भी साक्ष्य-आधारित संबंध महामारी विज्ञान और सामान्य चिकित्सा ज्ञान के दृष्टिकोण से समझने योग्य और समझाने योग्य होना चाहिए।

प्रायोगिक अध्ययनों के विपरीत, नैदानिक ​​​​अध्ययनों में महामारी विज्ञान (संभावित और केस-नियंत्रण) अध्ययनों के माध्यम से रोगों के एटियलजि और रोगजनन पर डेटा प्राप्त करने का एकमात्र अवसर होता है। रोगी चयन पूर्वाग्रह के कम आकलन के कारण व्यवस्थित त्रुटि उनकी व्याख्या और परिणामों की विश्वसनीयता के मूल्यांकन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। जानबूझकर रोगियों के एक निश्चित समूह को बाहर करने से तार्किक दृष्टिकोण से पूरी तरह से अस्पष्ट परिणाम हो सकते हैं। यदि ऐसा होता है, तो अध्ययन आबादी की नैदानिक ​​​​और जनसांख्यिकीय विशेषताओं का पुन: विश्लेषण करना आवश्यक है।

महामारी विज्ञान के अध्ययनों में, सबसे विश्वसनीय और कई संभावित त्रुटियों से मुक्त संभावित अध्ययन हैं। हालाँकि, ये बेहद महंगे हैं और इन्हें शायद ही कभी लागू किया जाता है। बहुत अधिक बार, बीमारियों की उत्पत्ति का अध्ययन केस-कंट्रोल अध्ययन (सीसीएस) में किया जाता है। तालिका रोगों के एटियलजि और रोगजनन में अनुसंधान के लिए मुख्य आवश्यकताओं को दर्शाती है। इस तरह के अध्ययन करने के लिए बुनियादी मानक सर्वविदित हैं (हॉर्विट्ज़ आर.आई., फीनस्टीन ए.आर. पद्धतिगत मानक और केस-नियंत्रण अनुसंधान में विरोधाभासी परिणाम। एम जे मेड 1979;

. पूर्व निर्धारित चयन विधिअध्ययन की शुरुआत से पहले रोगियों को अध्ययन में शामिल करने और बाहर करने के मानदंडों के स्पष्ट संकेत के साथ निर्धारित किया गया;

. रोग के विकास में स्पष्ट रूप से परिभाषित प्रेरक कारक और इसकी पहचान के लिए एक विधि;

. विकृत डेटा संग्रह.रोगी की जानकारी एकत्र करने वाले व्यक्तियों को यह नहीं पता होना चाहिए कि संग्रह किस उद्देश्य से किया जा रहा है। क्लासिक

लक्षित सूचना संग्रह के परिणामों का एक उदाहरण उन रोगियों के समूह की तुलना में एसीई अवरोधक लेने के दौरान खांसी वाले रोगियों की संख्या में लगभग 5 गुना वृद्धि है, जिन्होंने स्वयं इसकी घटना की सूचना दी थी;

. तुलनात्मक समूहों में इतिहास लेने में कोई अंतर नहीं।औपचारिक और, यदि आवश्यक हो, मान्य प्रश्नावली का उपयोग करना आवश्यक है। यदि अनुवादित प्रश्नावली का उपयोग किया जाता है, तो इसका पुन: अनुवाद करके अनुवाद की सटीकता की पुष्टि करना आवश्यक है;

. तुलना समूह बनाते समय अनावश्यक प्रतिबंधों का अभाव;

. तुलनात्मक समूहों की नैदानिक ​​​​परीक्षा में कोई अंतर नहीं।नियंत्रण समूह को गारंटी दी जाती है कि पैथोलॉजी का अध्ययन नहीं किया जाएगा। इसलिए, प्रत्येक विकृति विज्ञान के लिए अत्यधिक जानकारीपूर्ण नैदानिक ​​परीक्षणों का एक सेट विकसित किया जाना चाहिए;

. तुलनात्मक समूहों के प्रबंधन के पूर्व-अस्पताल चरण में परीक्षाओं की आवृत्ति और प्रकृति में कोई अंतर नहीं;

. तुलना समूहों की जनसांख्यिकीय विशेषताओं में कोई अंतर नहीं;

. तुलनात्मक समूहों में अध्ययन किए गए कारकों को छोड़कर अन्य जोखिम कारकों में कोई अंतर नहीं है।

आदर्श रूप से, इन समस्याओं को हल करने के लिए एक संभावित अध्ययन आवश्यक है। हालाँकि, इसमें वर्षों और दशकों का समय लगेगा, खासकर जब हम एक दुर्लभ विकृति विज्ञान के बारे में बात कर रहे हों। इसलिए, यदि यह बीमारी 10 वर्षों में 1000 में से 2 में विकसित होती है, तो 10 मामलों की पहचान करने के लिए 10 वर्षों में कम से कम 5,000 लोगों को ट्रैक करना आवश्यक है। ऐसे मामलों में, केस-कंट्रोल अध्ययन (सीसीएस) का उपयोग किया जाता है। वे रुचि की विकृति और अन्य बीमारियों वाले रोगियों में एक कारक (उदाहरण के लिए, मोटापा) की आवृत्ति की तुलना करते हैं। जोखिम कारकों की भूमिका को स्पष्ट करने के लिए, इस कारक की उपस्थिति की विभिन्न गंभीरता वाले विभिन्न क्षेत्रों की आबादी की तुलना की जा सकती है। कारण-और-प्रभाव संबंधों की पहचान के लिए सबसे कम विश्वसनीय स्रोत रोग के व्यक्तिगत मामलों का अध्ययन या रोगियों के समूहों का विवरण है।

किसी प्रकाशन में कमियों की पहचान करते समय, यह समझने की कोशिश करना आवश्यक है कि उनके कारण क्या हैं: अनुसंधान डिजाइन और गणितीय आंकड़ों की मूल बातें की अज्ञानता, डेटा की जानबूझकर गलत व्याख्या, लेखक का जुनून ("यदि तथ्य सिद्धांत में हस्तक्षेप करते हैं, तो उन्हें खारिज किया जा सकता है") या अध्ययन के प्रायोजक के हित।

शोध करते समय सामान्य गलतियाँ हैं:

कोई "प्रयोगात्मक" (विश्लेषण किए गए हस्तक्षेप के साथ) और "नियंत्रण" (प्लेसीबो या "पारंपरिक", "मानक" उपचार प्राप्त करना) नहीं है। नियंत्रण समूह के बिना, लेख बेकार है (कभी-कभी हानिकारक भी) और इसे नहीं पढ़ा जाना चाहिए। वर्तमान में, हम निम्नलिखित पैटर्न के बारे में बात कर सकते हैं: होम्योपैथी, एक्यूपंक्चर, लिपोसक्शन, आहार अनुपूरक जैसे उपचारों का उपयोग करके, लेखक प्रभावशाली परिणाम प्राप्त करते हैं, लेकिन शोध की गुणवत्ता कम है;

बहिष्करण मानदंड की अनुपस्थिति प्रयोगात्मक और नियंत्रण समूहों की एकरूपता की तुलना करने का पूर्ण अवसर प्रदान नहीं करती है;

अध्ययन के दौरान मरीज़ के वापस जाने की संख्या और कारण नहीं बताए गए हैं। 20% से अधिक रोगियों की दुर्घटना दर वाले लेख नहीं पढ़े जा सकते हैं;

अध्ययन में अंधाधुंधता का अभाव;

स्थैतिक विश्लेषण विवरण का अभाव. केवल आम तौर पर स्वीकृत संकेतक (औसत, मानक विचलन, प्रतिशत, डेल्टा) लाना पर्याप्त नहीं है, खासकर छोटे समूहों के लिए। नकारात्मक परीक्षण परिणाम के लिए रोगियों की संख्या की पर्याप्तता का आकलन विशेष तालिकाओं का उपयोग करके किया जा सकता है। उपचार समूह और नियंत्रण समूह में घटना दर के अनुरूप सेल 5%, 10%, 25%, 50%, आदि की दर में कमी का पता लगाने के लिए आवश्यक प्रत्येक समूह में रोगियों की संख्या का प्रतिनिधित्व करता है। यदि विचाराधीन सामग्री में रोगियों की संख्या कम है, तो केवल रोगियों की कम संख्या के कारण प्रभाव का पता नहीं चल पाया होगा;

लिंग, उम्र, धूम्रपान, शराब का सेवन आदि जैसे भ्रमित करने वाले कारकों को कम आंकना। यह सर्वविदित है कि धूम्रपान करने वालों में कुछ β-ब्लॉकर्स, जैसे एटेनोलोल, की प्रभावशीलता कम हो जाती है, जबकि अन्य (बिसोप्रोलोल) की नहीं। सांख्यिकीय विश्लेषणों को ऐसे कारकों के लिए समायोजित किया जाना चाहिए जो संभावित रूप से अनुमानित पैरामीटर को प्रभावित करते हैं। इस प्रक्रिया को एक या अधिक संकेतकों के अनुसार मानकीकरण कहा जाता है।

प्रकाशित डेटा का उपयोग करने की संभावना के बारे में अंतिम निर्णय लेते समय, चिकित्सक को यह तुलना करनी चाहिए कि अध्ययन के निष्कर्ष मौजूदा ज्ञान से कितने मेल खाते हैं। उपचार और निदान में एक नई विधि या दृष्टिकोण का चयन करना

यह डॉक्टर की अपने व्यावसायिक हितों को संतुष्ट करने की इच्छा पर आधारित नहीं होना चाहिए (इस मामले में रोगी के स्वास्थ्य की कीमत पर), बल्कि इसके लाभों और सुरक्षा के साक्ष्य की एक सुसंगत और निर्विवाद प्रणाली पर आधारित होना चाहिए।

वैज्ञानिक डेटा के प्रति एक आलोचनात्मक दृष्टिकोण चिकित्सा सहित ज्ञान के किसी भी क्षेत्र में प्रगति की शक्ति का आधार है।

साहित्य

1. क्लिनिकल जर्नल कैसे पढ़ें: 1. उन्हें क्यों पढ़ें और कैसे शुरू करें

उन्हें आलोचनात्मक ढंग से पढ़ना. कैन मेड ऐस जे 1981; 124:555-558.

2. करी बी.एफ.चिकित्सा पत्रिकाओं से सतत शिक्षा. जे मेड एडुक

3. कैंसर अनुसंधान में सांख्यिकीय तरीके: भाग 2. समूह अध्ययन का डिजाइन और विश्लेषण। आईएआरसी विज्ञान प्रकाशन। एन.82. ल्योन: डब्ल्यूएचओ, आईएआरसी, 1987: 1-406।

4. बाइलर जे.सी., लुईस टी.ए., लावोरी पी.डब्लू., पोलान्स्की एम.के लिए एक वर्गीकरण

बायोमेडिकल अनुसंधान रिपोर्ट। एन इंग्लिश जे मेड 1984; 311:23:1482-1487.

5. ब्राउन जी.डब्ल्यू., बाका जी.एम.मूल लेखों का वर्गीकरण. एम जे डिस चाइल्ड 1986; 140: 641-645.

6. क्लिनिकल जर्नल कैसे पढ़ें: 2. डायग्नोस्टिक टेसर के बारे में जानने के लिए। कैन मेड ऐस जे 1981;124:703-710।

7. डेर सिमोनियन आर., चारेटे एल.जे., मैकपेक बी., मोस्टेलर एफ.क्लिनिकल परीक्षण के तरीकों पर रिपोर्टिंग. एन इंग्लिश जे मेड 1982; 306:1332-7.

8. डेट्स्की ए.एस., सैकेट डी.एल.एक "नकारात्मक" नैदानिक ​​परीक्षण कब काफी बड़ा था? आपको कितने मरीज़ों की ज़रूरत है यह इस बात पर निर्भर करता है कि आपको क्या मिला। आर्क इंट

मेड 1985; 145: 709-12.

9. कंसोर्ट ग्रुप। यादृच्छिक रिपोर्टिंग की गुणवत्ता में सुधार

नियंत्रित परीक्षण: कंसोर्ट वक्तव्य। जामा 1996; 276:637-9.

10. फेनस्टीन ए.आर.मेटा-विश्लेषण: 21वीं सदी के लिए सांख्यिकीय कीमिया। जे

क्लिन एपिडेमियोल 1995; 48: 71-9.

11. चिकित्सा साहित्य के लिए उपयोगकर्ता की मार्गदर्शिकाएँ: II. चिकित्सा या रोकथाम के बारे में एक लेख का उपयोग कैसे करें। A. क्या अध्ययन के परिणाम मान्य हैं? JAMA 1993; 270: 2598-601।

12. गुयाट जी.एच., सैकेट डी.एल., कुक डी.जे.चिकित्सा साहित्य के लिए उपयोगकर्ता की मार्गदर्शिकाएँ: II. चिकित्सा या रोकथाम के बारे में एक लेख का उपयोग कैसे करें। बी. परिणाम क्या थे और क्या वे मेरे रोगियों की देखभाल में मेरी मदद करेंगे। जेएएमए 1994; 271: 59-63।

13. रोसेनबाम पी.आर.अवलोकन संबंधी अध्ययनों में छिपे पूर्वाग्रह पर चर्चा। ऐन

इंट मेड 1991; 115:901-5.

14. शुल्त्स के.एफ., चाल्मर्स आई., अल्टमैन डी.जी., ग्रिम्स डी.ए., डोरे सी.जे.विशेषज्ञ और सामान्य चिकित्सा पत्रिकाओं में परीक्षणों की रिपोर्ट से मूल्यांकन की गई यादृच्छिकीकरण की पद्धतिगत गुणवत्ता। ऑनलाइन जे क्लिन ट्रेल्स, 1995 (डॉक्टर एन 197)।

साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के सबसे महत्वपूर्ण उपकरणों में से एक है आंकड़े.

चिकित्सा समुदाय लंबे समय से इन प्रगतियों को स्वीकार करने में अनिच्छुक था, आंशिक रूप से क्योंकि आँकड़ों ने नैदानिक ​​​​तर्क के महत्व को कम कर दिया था। इस दृष्टिकोण ने उन डॉक्टरों की क्षमता पर सवाल उठाया जो प्रत्येक रोगी की विशिष्टता के सिद्धांतों पर भरोसा करते हैं, और परिणामस्वरूप, चुनी गई चिकित्सा की विशिष्टता पर भरोसा करते हैं। यह फ्रांस में विशेष रूप से ध्यान देने योग्य था, एक ऐसा देश जिसने दुनिया को कई शोधकर्ता दिए जिन्होंने संभाव्यता की समस्याओं का अध्ययन किया: पियरे डी फ़र्मेट, पियरे-साइमन लाप्लास, अब्राहम डी मोइवर, ब्लेज़ पास्कल और शिमोन डेनिस पॉइसन। 1835 में, मूत्र रोग विशेषज्ञ जे. सिविअल ने एक लेख प्रकाशित किया था, जिसमें कहा गया था कि मूत्राशय की पथरी को रक्तहीन तरीके से हटाने के बाद, 97% रोगी जीवित बचे थे, और 5175 पारंपरिक ऑपरेशनों के बाद, केवल 78% रोगी जीवित बचे थे। फ्रेंच एकेडमी ऑफ साइंसेज ने जे. सिविअल के लेख के डेटा की जांच के लिए डॉक्टरों का एक आयोग नियुक्त किया। इस आयोग की रिपोर्ट ने यह राय व्यक्त की और पुष्टि की कि चिकित्सा में सांख्यिकीय विधियों का उपयोग अनुचित है: “सांख्यिकी, सबसे पहले, खुद को एक विशिष्ट व्यक्ति से अलग करती है और उसे अवलोकन की एक इकाई मानती है। यह अध्ययन की जा रही प्रक्रिया या घटना पर इस व्यक्तित्व के यादृच्छिक प्रभाव को बाहर करने के लिए उसे किसी भी व्यक्तित्व से वंचित करता है। यह दृष्टिकोण चिकित्सा में अस्वीकार्य है।" हालाँकि, चिकित्सा और जीव विज्ञान के आगे के विकास से पता चला है कि, वास्तव में, सांख्यिकी इन विज्ञानों का सबसे शक्तिशाली उपकरण है।

लिसेंको युग के दौरान यूएसएसआर में चिकित्सा में सांख्यिकी के उपयोग के प्रति नकारात्मक रवैया भी विकसित किया गया था। VASKHNIL 1948 के अगस्त सत्र के बाद। न केवल आनुवंशिकी को सताया गया, बल्कि आनुवंशिकी के मुख्य उपकरणों में से एक के रूप में सांख्यिकी को भी सताया गया। 20वीं सदी के 50 के दशक में, यूएसएसआर उच्च सत्यापन आयोग ने शोध प्रबंधों में "बुर्जुआ" आंकड़ों का उपयोग करने के बहाने चिकित्सा विज्ञान के उम्मीदवार और डॉक्टर की शैक्षणिक डिग्री देने से भी इनकार कर दिया।

19वीं शताब्दी के मध्य तक, "...सांख्यिकी के बुनियादी सिद्धांत पहले ही विकसित हो चुके थे और घटनाओं की संभावना की अवधारणा ज्ञात थी। जूल्स गावर्ट ने अपनी पुस्तक जनरल प्रिंसिपल्स ऑफ मेडिकल स्टैटिस्टिक्स में उन्हें चिकित्सा में लागू किया। यह पुस्तक इस मायने में उल्लेखनीय है कि यह इस बात पर जोर देने वाली पहली पुस्तक थी कि एक उपचार पद्धति की दूसरे की तुलना में श्रेष्ठता के बारे में निष्कर्ष न केवल एक काल्पनिक निष्कर्ष पर आधारित होना चाहिए, बल्कि पर्याप्त संख्या में इलाज किए गए रोगियों के प्रत्यक्ष अवलोकन के माध्यम से प्राप्त परिणामों पर आधारित होना चाहिए। तुलना की गई विधियों का उपयोग करना। यह कहा जा सकता है कि गावर ने वास्तव में सांख्यिकीय दृष्टिकोण विकसित किया जिस पर आज साक्ष्य-आधारित चिकित्सा आधारित है।

चिकित्सा विज्ञान और अभ्यास की एक दिशा के रूप में साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के उद्भव को दो मुख्य कारणों से बढ़ावा मिला। सबसे पहले, उपलब्ध जानकारी की मात्रा में तेज वृद्धि हुई है, जिसे व्यवहार में उपयोग करने से पहले महत्वपूर्ण विश्लेषण और संश्लेषण की आवश्यकता होती है। दूसरा कारण पूर्णतः आर्थिक है। चिकित्सा विज्ञान और अभ्यास में वित्तीय संसाधनों को खर्च करने की तर्कसंगतता सीधे अनुसंधान के परिणामों पर निर्भर करती है, जिसे नैदानिक ​​​​परीक्षणों में निदान, रोकथाम और उपचार विधियों की प्रभावशीलता और सुरक्षा का परीक्षण करना चाहिए। डॉक्टर को एक विशिष्ट रोगी से निपटना होता है और हर बार खुद से सवाल पूछना होता है: क्या यह संभव है, और यदि हां, तो किस हद तक, नैदानिक ​​​​परीक्षण में प्राप्त परिणामों को इस रोगी तक विस्तारित करना संभव है? क्या इस विशेष रोगी को "औसत" मानना ​​स्वीकार्य है? यह चिकित्सक पर निर्भर है कि वह यह निर्धारित करे कि किसी विशेष नियंत्रित परीक्षण में प्राप्त परिणाम उस नैदानिक ​​स्थिति के लिए उपयुक्त हैं जिसका वह सामना कर रहा है।

स्वास्थ्य देखभाल में, जनसंख्या के लिए चिकित्सा देखभाल के आयोजन की प्रणाली के साथ-साथ निवारक और नैदानिक ​​​​चिकित्सा में, विभिन्न संख्यात्मक तरीकों का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। उनका उपयोग नैदानिक ​​​​अभ्यास में किया जाता है, जब एक डॉक्टर एक व्यक्तिगत रोगी के साथ व्यवहार करता है, कुछ चिकित्सा और सामाजिक कार्यक्रमों के परिणामों की भविष्यवाणी और मूल्यांकन करते समय आबादी के लिए चिकित्सा और सामाजिक सहायता का आयोजन करता है। वैज्ञानिक अनुसंधान की योजना बनाते और संचालित करते समय, उनके परिणामों की सही समझ और प्रकाशित डेटा के आलोचनात्मक मूल्यांकन के लिए इन विधियों का ज्ञान आवश्यक है। चाहे डॉक्टर इसे समझे या नहीं, संख्यात्मक विधियाँ किसी विधि के अनुप्रयोग, उपचार रणनीति या विकृति विज्ञान की रोकथाम से संबंधित किसी भी मुद्दे को हल करने का आधार हैं। ऐतिहासिक रूप से, चिकित्सा में उपयोग की जाने वाली संख्यात्मक विधियों के एक बड़े समूह को सामान्य नाम प्राप्त हुआ - आँकड़े.

अपनी प्रकृति से यह शब्द आंकड़ेइसकी कई व्याख्याएँ हैं। उनमें से सबसे आदिम का अर्थ आंकड़ों से है, किसी भी घटना की संख्यात्मक विशेषताओं का कोई क्रमबद्ध सेट। ऐसा माना जाता है कि इस शब्द की जड़ें आंकड़ेलैटिन शब्द "स्टेटस" से आया है (स्थिति) -राज्य। इतालवी "राज्य" के साथ भी एक निस्संदेह संबंध है। प्राचीन यूनानी इतिहासकार हेरोडोटस के अनुसार, जनसंख्या की भौतिक स्थिति, जन्म और मृत्यु पर डेटा का संग्रह ईसा के जन्म से 400 साल पहले से ही फारस में मौजूद था। बाइबिल के पुराने नियम में ऐसी सांख्यिकीय गणनाओं के लिए समर्पित एक पूरा अध्याय (संख्याओं की पुस्तक) है।

पुनर्जागरण के दौरान इटली में ऐसे लोग प्रकट हुए जिन्हें बुलाया गया "स्टेटिस्टो"- राज्य के विशेषज्ञ. शब्दों के पर्यायवाची के रूप में राजनीतिक अंकगणित और सरकारी अध्ययनसांख्यिकीविद् शब्द का प्रयोग पहली बार 17वीं शताब्दी के मध्य में शुरू हुआ।

चिकित्सा आँकड़ों में, ज्ञान की एक शाखा के रूप में, वे अक्सर भेद करते हैं: नैदानिक ​​आँकड़े, संक्रामक रुग्णता के ऑन्कोलॉजिकल आँकड़े, विशेष रूप से खतरनाक संक्रमणों की रुग्णता, आदि। चिकित्सा आँकड़ों के इन वर्गों की विविधता चिकित्सा के वर्गों की विविधता से निर्धारित होती है विज्ञान और चिकित्सकों की विशिष्ट व्यावहारिक गतिविधियों के प्रकार। चिकित्सा आँकड़ों के सभी अनुभाग आपस में घनिष्ठ रूप से जुड़े हुए हैं, उनका एक ही पद्धतिगत आधार है, और कई मामलों में उनका विभाजन बहुत सशर्त है।

गणित के आँकड़े , ज्ञान की एक शाखा के रूप में, यह एक विशेष वैज्ञानिक अनुशासन और उसके अनुरूप शैक्षणिक अनुशासन है। इस अनुशासन का विषय घटना है जिसका मूल्यांकन केवल अवलोकनों के समूह में ही किया जा सकता है। यह मुख्य विशेषता इस तथ्य के कारण है कि सांख्यिकी द्वारा अध्ययन की गई घटनाओं में स्थिर, हमेशा समान परिणाम नहीं होते हैं। उदाहरण के लिए:एक ही व्यक्ति में भी शरीर का वजन लगातार बदल रहा है, एक ही रोगी से लिए गए प्रत्येक परीक्षण के साथ रक्त के सेलुलर तत्वों की संरचना थोड़ी भिन्न होगी, अलग-अलग लोगों में एक ही दवा के उपयोग के परिणामों की अपनी व्यक्तिगत विशेषताएं हो सकती हैं, आदि। हालाँकि, कई प्रतीत होने वाली अराजक घटनाओं में वास्तव में एक पूरी तरह से व्यवस्थित संरचना होती है और, तदनुसार, बहुत विशिष्ट संख्यात्मक अनुमान हो सकते हैं। इसके लिए मुख्य शर्त सांख्यिकीय नियमितता, इन घटनाओं की सांख्यिकीय स्थिरता है, यानी, सख्ती से परिभाषित पैटर्न का अस्तित्व, यहां तक ​​​​कि पहली नज़र में छिपा हुआ है, जिसे आंकड़ों के गणितीय तरीकों से वर्णित किया जा सकता है।

सांख्यिकी के गणितीय तरीकों के विकास पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालने वाला कारक जैकब बर्नौली (1654-1705) द्वारा बड़ी संख्या के कानून की खोज और संभाव्यता सिद्धांत का उद्भव था, जिसकी नींव फ्रांसीसी गणितज्ञ द्वारा विकसित की गई थी और खगोलशास्त्री पियरे साइमन लाप्लास (1749-1827)। चिकित्सा सांख्यिकी के लिए इन घटनाओं की श्रृंखला में एक उल्लेखनीय चरण बेल्जियम के वैज्ञानिक ए. क्वेटलेट (1796-1874) के कार्यों का प्रकाशन था, जो व्यवहार में गणितीय और सांख्यिकीय अनुसंधान विधियों को लागू करने वाले पहले व्यक्ति थे। अपने काम "ऑन मैन एंड द डेवलपमेंट ऑफ हिज एबिलिटीज" में, ए. क्वेटलेट ने शारीरिक विकास (ऊंचाई, वजन), औसत मानसिक क्षमताओं और औसत नैतिक गुणों के औसत संकेतकों के साथ-साथ औसत व्यक्ति के प्रकार का अनुमान लगाया। उसी अवधि के दौरान, डॉक्टर बर्नौली का काम "चेचक के खिलाफ टीकाकरण पर: मृत्यु और संभाव्यता के सिद्धांत पर" रूस में प्रकाशित हुआ था।

चिकित्सा आँकड़ेगणितीय सांख्यिकी के तरीकों के अनुप्रयोग के बिंदु के रूप में एक विशेष स्थान रखता है। यह विशेष स्थान एक स्वतंत्र विज्ञान के रूप में सांख्यिकी के उद्भव में चिकित्सा की महान भूमिका और सांख्यिकीय विश्लेषण के कई तरीकों के उद्भव पर चिकित्सा और जैविक समस्याओं पर वैज्ञानिक अनुसंधान के महत्वपूर्ण प्रभाव के कारण है। वर्तमान में, चिकित्सा और जैविक गणितीय आंकड़ों की विशेष स्थिति पर जोर देने के लिए, इसे दर्शाने के लिए इस शब्द का तेजी से उपयोग किया जा रहा है बॉयोमीट्रिक्स.

सांख्यिकीय विश्लेषण के अधिकांश तरीके सार्वभौमिक हैं और इनका उपयोग न केवल चिकित्सा सांख्यिकी की विभिन्न शाखाओं में किया जा सकता है, बल्कि मानव गतिविधि की विभिन्न शाखाओं में भी किया जा सकता है। उदाहरण के लिए,औपचारिक तर्क के दृष्टिकोण से, संक्रामक रुग्णता का सांख्यिकीय पूर्वानुमान और डॉलर विनिमय दर का पूर्वानुमान एक ही कार्य है।

चिकित्सा सांख्यिकी विधियों को निम्नलिखित समूहों में विभाजित किया जा सकता है:

डेटा संग्रह, जो निष्क्रिय (अवलोकन) या सक्रिय (प्रयोग) हो सकता है।

वर्णनात्मक आँकड़े, जो डेटा के विवरण और प्रस्तुति से संबंधित हैं।

तुलनात्मक आँकड़े, जो आपको अध्ययन किए जा रहे समूहों में डेटा का विश्लेषण करने और कुछ निष्कर्ष प्राप्त करने के लिए समूहों की एक दूसरे के साथ तुलना करने की अनुमति देते हैं। इन निष्कर्षों को परिकल्पना या भविष्यवाणियों के रूप में तैयार किया जा सकता है।