Pas Lizą stiprus skausmas po operacijos. Gydytojas turi nuspręsti, ar vartoti tabletes, remdamasis išoriniais klinikiniais įrodymais, ar injekcijas, remdamasis asmenine klinikine patirtimi ir paciento pageidavimais. Gydytojas žino, kad, remiantis išoriniais klinikiniais įrodymais, tabletės, kuriose yra morfino, būtų Geriausias pasirinkimas. Tačiau, kaip paaiškėjo operacijos metu, Liza patyrė dažną šalutinį anestezijos poveikį – vėmimą. Tai reiškia, kad jei Lisa išgers tabletę ir pradės vemti, tabletės turinys išeis ir neturės skausmą malšinančio poveikio. Gydytojas ir Lisa iš ankstesnės patirties žino, kad Liza gali pradėti vemti per 30 minučių po to, kai anestezija pasibaigs. Todėl vietoj piliulės gydytojas nusprendžia Lisai skirti morfino injekciją.

Šiame pavyzdyje gydytojas, remdamasis asmenine klinikine patirtimi ir paciento pageidavimais, nusprendžia naudoti morfino injekciją, o ne morfino tabletę, nors geriausi išoriniai klinikiniai įrodymai yra palankūs pastarajai. Gydytojas naudoja tą pačią medicininę medžiagą (t. y. morfiną), kaip rodo išoriniai klinikiniai duomenys, tačiau pasirenka kitą. dozavimo forma(injekcija vietoj tabletės).

Tai pavyzdys, kai gydytojas, aptaręs su pacientu, priima konkretų gydymo sprendimą, pagrįstą patvirtinančiais įrodymais.

Kas yra įrodymais pagrįsta medicina?

(įrodymais pagrįsta medicina, EBM) yra sistemingo rezultatų peržiūros, įvertinimo ir panaudojimo procesas. klinikiniai tyrimai siekiant užtikrinti optimalų Medicininė priežiūra pacientai. Svarbu mokyti pacientus apie įrodymais pagrįstą mediciną, nes tai leidžia jiems priimti labiau pagrįstus sprendimus dėl ligos valdymo ir gydymo. Tai taip pat leidžia pacientams tiksliau suprasti riziką, skatina tinkamą individualių procedūrų taikymą ir leidžia gydytojui ir (arba) pacientui priimti sprendimus, pagrįstus patvirtinančiais įrodymais.

Įrodymais pagrįsta medicina sujungia principus ir metodus. Taikant šiuos principus ir metodus, medicinoje pagrįsti sprendimai, instrukcijos ir strategijos dabartiniai patvirtinamieji duomenys apie efektyvumą skirtingos formos srovės ir medicinos paslaugos apskritai. Santykiuose vaistaiĮrodymais pagrįsta medicina labai priklauso nuo informacijos, gautos įvertinus naudą ir riziką (veiksmingumą ir saugumą).

Įrodymais pagrįstos medicinos samprata atsirado šeštajame dešimtmetyje. Iki tol gydytojai sprendimus priimdavo pirmiausia remdamiesi savo išsilavinimu, klinikine patirtimi ir mokslo periodinių leidinių skaitymu. Tačiau tyrimai parodė, kad gydymo sprendimai tarp medicinos specialistų labai skyrėsi. Sukurta sistema sisteminiams duomenų rinkimo, vertinimo ir tvarkymo metodams diegti moksliniai tyrimai, kuri buvo įrodymais pagrįstos medicinos pradžia. Įrodymais pagrįstos medicinos atsiradimą pripažino gydytojai farmacijos įmonės, reguliavimo institucijos ir visuomenė.

Sprendimus priimantis asmuo turi pasikliauti savo patirtimi gydant pacientus ir geriausiais patvirtinamaisiais įrodymais, gautais iš kontroliuojamų tyrimų ir mokslo pažangos. Sprendimų priėmimo procese svarbu derinti klinikinę patirtį ir kontroliuojamus tyrimus. Nesant klinikinės patirties, rizika yra žalos ar sužalojimo dėl gydymo, atlikto m klinikinė praktika arba kaip tyrimo dalis. Žala ar sužalojimas gali būti tiek fizinis, tiek psichologinis, socialinis ar ekonominis. Rizika apima šalutinio poveikio atsiradimą gydant arba vartojant vaistą, kuris yra mažiau veiksmingas nei įprastas gydymas (tyrime). Bandant naują medicininis produktas Gali atsirasti šalutinis poveikis ar kita rizika, kurios mokslininkai nenumatė. Ši situacija labiausiai būdinga pradiniams klinikinių tyrimų etapams.

Bet koks klinikinis tyrimas yra susijęs su rizika. Prieš nuspręsdami dalyvauti, dalyviai turėtų būti informuoti apie galimą naudą ir riziką (žr. informuoto sutikimo apibrėžimą).

" target="_blank">Su konkrečiu gydymu susijusi rizika gali sukelti nepageidaujamą poveikį.

Penkių žingsnių įrodymais pagrįstos medicinos modelis

Vienas požiūris į įrodymais pagrįstą mediciną apima modelį 5 etapai:

1. kliniškai reikšmingo prašymo formavimas (gydytojo informacijos paieška teisingai diagnozei nustatyti),
2. geriausių patvirtinančių įrodymų paieška (gydytojo paieška patvirtinančių įrodymų, patvirtinančių 1 veiksme aptiktą informaciją),
3. patvirtinamųjų duomenų kokybės įvertinimas (gydytojas užtikrina aukštą kokybę ir patikimumą),
4. medicininio sprendimo formavimas remiantis patvirtinamaisiais duomenimis (pacientas ir gydytojas priima pagrįstą sprendimą dėl gydymo pagal 1-3 etapus),
5. proceso įvertinimas (gydytojo ir paciento pasiekto rezultato įvertinimas ir prireikus tinkamas gydymo sprendimų koregavimas).

Aukščiau pateiktame pavyzdyje gydytojo pasirinkimas atitinka įrodymais pagrįstą mediciną ir pacientų atsiliepimus. Gydytojo sprendimas apima sąmoningą, atvirą ir informuotą geriausių tuo metu turimų įrodymų, įskaitant paciento patirtį, naudojimą, kad būtų pasirinktas geriausias įmanomas to paciento priežiūros būdas.

Pacientų dalyvavimas sprendimų priėmimo procese turi svarbu sukurti naujus gydymo principus. Toks dalyvavimas apima gydymo informacijos skaitymą ir supratimą bei informuotą rekomendacijų laikymąsi, bendradarbiavimą su gydytojais, kad įvertintų ir atrinktų. geriausi variantai gydymą, taip pat atsiliepimų apie gautus rezultatus teikimą. Pacientai gali aktyviai dalyvauti kuriant patvirtinamuosius įrodymus bet kuriuo lygiu.

Įrodymais pagrįstos medicinos poreikių patvirtinančių įrodymų vertinimas

Surinkta informacija klasifikuojama pagal joje esančių patvirtinamųjų įrodymų lygį, kad būtų galima įvertinti jos kokybę. Žemiau esančiame paveikslėlyje piramidė rodo skirtingus patvirtinančių įrodymų lygius ir jų išdėstymą.

įrodymų lygiai

Komentarai ar ekspertų nuomonės

Tai yra įrodymai, pagrįsti ekspertų grupės nuomone ir kuriais siekiama informuoti bendrąją medicinos praktiką.

Bylų serijos ir atvejų ataskaitos

Atvejų serijos tyrimas yra aprašomasis nedidelės populiacijos tyrimas. Paprastai jis naudojamas kaip klinikinio atvejo aprašymo priedas arba priedas. Atvejo ataskaita yra išsami vieno paciento simptomų, požymių, diagnozės, gydymo ir gydymo aprašymas.

Atvejo kontrolės tyrimai

- tai stebėjimas retrospektyvus tyrimas(su istorinių duomenų apžvalga), kurioje sergantys pacientai lyginami su pacientais, nesergančiais šia liga. Tokie atvejai, kaip plaučių vėžys, paprastai tiriami naudojant atvejų kontrolės tyrimus. Tam įdarbinama ir tam tikrą laiką stebima rūkančiųjų grupė (atsparioji grupė) ir nerūkančiųjų grupė (neapsidraudusiųjų grupė). Tada registruojamas plaučių vėžio paplitimo skirtumas, todėl kintamasis (nepriklausomas kintamasis – šiuo atveju rūkymas) gali būti laikomas priklausomo kintamojo (šiuo atveju plaučių vėžio) priežastimi.

Šiame pavyzdyje kaip įrodymas laikomas reikšmingu sergamumo plaučių vėžiu padidėjimas rūkančiųjų grupėje, palyginti su nerūkančių grupe. priežastinis ryšys tarp rūkymo ir plaučių vėžio atsiradimo.

Kohortinis tyrimas

Dabartinis klinikinio tyrimo kohortos apibrėžimas yra asmenų, turinčių tam tikrų savybių, grupė, kuri stebima siekiant nustatyti su sveikata susijusius rezultatus.

Framinghamo širdies tyrimas yra kohortos tyrimo, atlikto siekiant atsakyti į epidemiologijos klausimą, pavyzdys. Framinghamo tyrimas prasidėjo 1948 m. ir vis dar tęsiasi. Tyrimo tikslas – ištirti daugelio veiksnių įtaką sergamumui širdies ligomis. Mokslininkams kyla klausimas, ar tokie veiksniai kaip aukštas kraujospūdis, per didelis kūno svoris, diabetas, fizinis aktyvumas ir kiti veiksniai yra susiję su širdies ligų išsivystymu. Norėdami ištirti kiekvieną poveikio veiksnį (pavyzdžiui, rūkymą), tyrėjai įdarbina rūkančiųjų grupę (neveikianti grupė) ir nerūkančiųjų grupę (neveikianti grupė). Tada grupės tam tikrą laiką stebimos. Širdies ligų dažnumo skirtumas šiose grupėse yra dokumentuojamas stebėjimo laikotarpio pabaigoje. Grupės lyginamos pagal daugelį kitų kintamųjų veiksnių, pvz

• ekonominė padėtis (pavyzdžiui, išsilavinimas, pajamos ir profesija),
• sveikatos būklė (pavyzdžiui, kitų ligų buvimas).

Tai reiškia, kad kintamasis (nepriklausomas kintamasis – šiuo atveju rūkymas) gali būti išskirtas kaip priklausomo kintamojo (šiuo atveju – plaučių vėžio) priežastis.

Šiame pavyzdyje statistiškai reikšmingas sergamumo širdies ligomis padidėjimas rūkančiųjų grupėje, palyginti su nerūkančių grupe, laikomas priežastinio ryšio tarp rūkymo ir širdies ligų atsiradimo įrodymu. Per daugelį metų Framinghamo tyrimo rezultatai pateikia įtikinamų įrodymų, kad širdies ir kraujagyslių ligų daugiausia yra išmatuojamų ir keičiamų rizikos veiksnių rezultatas ir kad žmogus gali kontroliuoti savo širdies sveikatą, daug dėmesio skirdamas savo mitybai ir gyvenimo būdui, vengdamas rafinuotų riebalų, cholesterolio ir rūkymo, numesdamas svorio ar pradėdamas aktyvų gyvenimą, reguliuoti streso lygį ir kraujo spaudimas. Framinghamo tyrimo dėka dabar aiškiai suprantame tam tikrų rizikos veiksnių ryšį su širdies ligomis.

Kitas daug metų vykdomo kohortos tyrimo pavyzdys yra Nacionalinis vaiko raidos tyrimas (NCDS), plačiausiai ištirtas iš visų britų gimimo kohortų tyrimų. Didžiausias moterų tyrimas yra sveikatos tyrimas slaugytojos"(Slaugytojų sveikatos tyrimas). Jis prasidėjo 1976 m., lydinčiųjų skaičius – daugiau nei 120 tūkst. Šiame tyrime buvo išanalizuota daug ligų ir rezultatų.

Atsitiktinių imčių klinikiniai tyrimai

Klinikiniai tyrimai vadinami atsitiktiniais, jei, priskiriant dalyvius į skirtingos grupės gydymas atsitiktinės atrankos metodu. Tai reiškia, kad gydymo grupės yra paskirstomos atsitiktine tvarka, naudojant formalią sistemą, ir kiekvienas dalyvis gali būti priskirtas kiekvienai gydymo sričiai.

Metaanalizė

yra sisteminis, statistinis duomenų tyrimas, kurio metu lyginami ir derinami skirtingų tyrimų rezultatai, siekiant nustatyti modelius, neatitikimus ir kitus ryšius keliuose tyrimuose. Metaanalizė gali padėti padaryti tvirtesnes išvadas nei bet kuris atskiras tyrimas, tačiau reikia nepamiršti apie publikavimo šališkumo apribojimus. teigiamų rezultatų tyrimai.

Tyrimo rezultatai

Rezultatų tyrimas yra plati sąvoka, neturinti nuoseklaus apibrėžimo. Rezultatų tyrimas tiria galutinius sveikatos priežiūros rezultatus, kitaip tariant, sveikatos priežiūros teikimo proceso poveikį pacientų sveikatai ir gerovei. Kitaip tariant, klinikinių rezultatų tyrimais siekiama stebėti, suprasti ir optimizuoti poveikį medicininis gydymas konkrečiam pacientui ar konkrečiai grupei. Tokiose studijose aprašomi moksliniai tyrimai, susiję su sveikatos priežiūros intervencijų ir sveikatos paslaugų efektyvumu, tai yra su tokių paslaugų rezultatais.

Dažnai dėmesys skiriamas šia liga sergančiam asmeniui – kitaip tariant, klinikiniam ( bendri rezultatai) labiausiai tinka tam pacientui ar pacientų grupei. Tokie galutiniai taškai gali būti bet kurio laipsnio skausmas. Tačiau rezultatų tyrimai taip pat gali būti sutelkti į sveikatos paslaugų teikimo efektyvumą, o sveikatos būklė ir ligos sunkumas (sveikatos problemų poveikis asmeniui) yra matavimo parametrai.

Skirtumas tarp įrodymais pagrįstos medicinos ir rezultatų tyrimo yra tas, kad dėmesys skiriamas skirtingoms problemoms. Nors pagrindinis įrodymais pagrįstos medicinos tikslas yra suteikti pacientams optimalią priežiūrą, remiantis klinikiniais įrodymais ir patirtimi, rezultatų tyrimais pirmiausia siekiama iš anksto nustatyti pasekmes. Klinikinio baigties tyrimo metu šie taškai paprastai atitinka kliniškai reikšmingus galutinius taškus.

Rezultatų tyrimuose svarbūs galutiniai taškai dažnai yra funkcinių gebėjimų ir priežiūros poreikių simptomai arba matai – tai, ką gydomas pacientas laiko svarbiu. Pavyzdžiui, pacientas, sergantis infekcija, kuriam buvo suleistas penicilinas, gali daugiau dėmesio skirti tam, kad jis neturi aukštos temperatūros ir geresnė bendra būklė nei penicilino poveikis tikram infekcijos lygiui. Šiuo atveju simptomai ir jo savijauta vertinami kaip tiesioginis jo sveikatos įvertinimas, ir tai yra galutiniai taškai, į kuriuos daugiausia dėmesio skiriama rezultatų tyrimuose. Pacientas taip pat labiau domisi galimybe šalutiniai poveikiai susiję su penicilinu, taip pat gydymo kaina. Esant kitoms ligoms, tokioms kaip vėžys, tai svarbu klinikinis rezultatas, svarbi pacientui, bus mirties rizika.

Jei tyrimas yra ilgalaikis, tiriant tyrimo rezultatus galima naudoti „ “. Pakaitinis galutinis taškas apima biomarkerio naudojimą rezultatui matuoti, pakeičiantį klinikinį rezultatą, matuojantį penicilino poveikį, tikrinant vieno tipo baltymo (C reaktyvaus baltymo), kuris visada yra organizme, kiekio sumažėjimą. kraujas. Šio baltymo kiekis kraujyje sveikas žmogus labai mažai, bet ūminė infekcija jis sparčiai kyla. Taigi, C reaktyvaus baltymo kiekio kraujyje matavimas yra netiesioginis būdas nustatyti infekcijos buvimą organizme, todėl šiuo atveju baltymas tarnauja kaip infekcijos „biomarkeris“. Biomarkeris yra išmatuojamas ligos būklės rodiklis. Šis parametras taip pat koreliuoja su ligos atsiradimo ar progresavimo rizika arba kaip paskirtas gydymas paveiks ligą. Kiekvieną dieną paciento kraujas imamas analizei, siekiant nustatyti biomarkerio kiekį kraujyje.

Reikia pabrėžti, kad norint naudoti pakaitalą stebėjimo ir priežiūros tikslais, žymeklis turi būti patvirtintas arba patvirtintas iš anksto. Būtina įrodyti, kad biomarkerio pokyčiai yra koreliuojami (nuoseklūs) su konkrečios ligos klinikine baigtimi ir gydymo poveikiu.

Papildomi šaltiniai

• Pasaulio sveikatos organizacija (2008). Kur pacientai priima sprendimus dėl savo priežiūros?Žiūrėta 2015 m. rugpjūčio 31 d

Sveikatos ir aplinkosaugos problemos

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

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

Vertinant spinduliuotės poveikį žmogaus sveikatai, reikia turėti omenyje, kad jonizuojanti spinduliuotė yra kosmogeninis aplinkos veiksnys. Gerai žinoma, kad natūrali foninė spinduliuotė yra būtina įvairių gyvų būtybių, įskaitant žinduolius, augimui, vystymuisi ir egzistavimui. Radiobiologinių dėsningumų supratimas siejamas su įžvalga apie gyvybės reiškinį, ryšį tarp gyvų dalykų ir erdvės. Jonizuojančiosios spinduliuotės poveikis turi daug paslapčių, įskaitant teigiamą ar neigiamą apšvitintų biologinių objektų poveikį nešvitintiesiems. Neabejotinai įdomi mintis, kurią A. M. Kuzinas išsakė paskutinėje pastaboje savo darbuotojams: „Gyvenimas, gyvas kūnas yra metabolizuojanti struktūrų sistema molekuliniu lygmeniu, kurios sudaro vieną visumą dėl informacijos, kurią nuolat teikia antrinė, atsirandanti biogeninė spinduliuotė. atominės spinduliuotės įtakoje natūralus kosminės ir antžeminės kilmės radioaktyvusis fonas.

BIBLIOGRAFINIS SĄRAŠAS

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

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

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

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

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

6. Gončarenka, E. N. Cheminė apsauga nuo radiacinės žalos / E. N. Goncharenko. - M.: red. Maskva Universitetas, 1985. - 248 p.

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

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

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

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

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

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

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

14. Kolomiytseva, I. K. Nemonotoniški audinių ir ląstelių metabolinių parametrų pokyčiai, veikiant jonizuojančiai spinduliuotei ant gyvūnų / I. K. Kolomiytseva, T. R. Markevich, L. N. Potekhina // J. Biol. Fizika. - 1999. - Nr. 25. - P. 325-338.

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

Gauta 2008-04-18

ĮRODYMAIS PAGRINDAMŲ VAISTŲ DUOMENŲ NAUDOJIMAS KLINIKINĖJE PRAKTIKOJE (literatūros apžvalga)

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

1 Gomelio valstija medicinos universitetas 2 Gomelio regionas klinikinė ligoninė

Pateikiama trumpa įrodymais pagrįstos medicinos ir metaanalizės principų apžvalga. Svarbus įrodymais pagrįstos medicinos aspektas yra informacijos patikimumo laipsnio nustatymas.

Kiekybinis skirtingų klinikinių tyrimų duomenų sujungimas naudojant metaanalizę leidžia gauti rezultatus, kurių negalima gauti iš atskirų klinikinių tyrimų. Sisteminių apžvalgų ir metaanalizės skaitymas ir studijavimas leidžia efektyviau naršyti po daugybę paskelbtų straipsnių.

Raktažodžiai: įrodymais pagrįsta medicina, metaanalizė.

Sveikatos ir aplinkosaugos problemos

ĮRODYMAIS PAGRINDŲ MEDICINŲ DUOMENŲ NAUDOJIMAS KLINIKINĖJE PRAKTIKOJE

(literatūros apžvalga)

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

1Gomelio valstybinis medicinos universitetas 2Gomelio regioninė klinikinė ligoninė

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

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

Raktažodžiai: įrodymais pagrįsta medicina, metaanalizė.

Ne vienas praktikuojantis gydytojas turi pakankamai patirties, kad galėtų laisvai naršyti įvairiose klinikinėse situacijose. Galite pasikliauti ekspertų nuomonėmis, autoritetingomis gairėmis ir žinynais, tačiau tai ne visada patikima dėl vadinamojo vėlavimo efekto: daug žadantys medicinos metodai pradedami naudoti dar ilgai po to, kai gaunami jų veiksmingumo įrodymai. Kita vertus, vadovėliuose, žinynuose ir žinynuose esanti informacija dažnai būna pasenusi dar prieš juos išleidžiant, o patyrusio gydančio gydytojo amžius neigiamai koreliuoja su gydymo efektyvumu.

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

Kyla klausimas: kodėl gydytojai neįgyvendina gerų įrodymų? Pasirodo, 75% gydytojų nesupranta statistikos, 70% nemoka kritiškai vertinti publikuotų straipsnių ir studijų. Šiuo metu, norėdamas praktikuoti įrodymais pagrįstą praktiką, gydytojas turi turėti žinių, reikalingų klinikinių tyrimų rezultatų pagrįstumui įvertinti, turėti greita prieigaį įvairius informacijos šaltinius (pirmiausia tarptautiniai žurnalai), turi prieigą prie elektroninių duomenų bazių (Medline), savo Anglų kalba.

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

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

Šiandien įrodymais pagrįsta medicina (EBM) yra naujas požiūris, kryptis ar technologija mokslinei informacijai rinkti, analizuoti, apibendrinti ir interpretuoti. Įrodymais pagrįsta medicina apima sąžiningą, aiškinamąjį ir sveiko proto naudojimą šiuolaikiniai pasiekimai kiekvieno paciento gydymui. Pagrindinis įrodymais pagrįstos medicinos principų diegimo sveikatos priežiūros praktikoje tikslas – optimizuoti medicininės priežiūros kokybę saugumo, efektyvumo, sąnaudų ir kitų reikšmingų veiksnių požiūriu.

Svarbus įrodymais pagrįstos medicinos aspektas yra informacijos patikimumo laipsnio nustatymas: tyrimų rezultatai, kuriais remiamasi rengiant sistemines apžvalgas. Oksfordo įrodymais pagrįstos medicinos centras sukūrė šiuos pateiktos informacijos patikimumo laipsnio apibrėžimus:

A. Didelis patikimumas – informacija pagrįsta kelių nepriklausomų klinikinių tyrimų (KT) rezultatais, kurių rezultatai sutampa, apibendrinti sisteminėse apžvalgose.

Sveikatos ir aplinkosaugos problemos

B. Vidutinis patikimumas – informacija paremta bent kelių nepriklausomų klinikinių tyrimų su panašiais tikslais rezultatais.

C. Ribotas patikimumas – informacija pagrįsta vieno KT rezultatais.

D. Griežtų mokslinių įrodymų nėra (klinikinių tyrimų neatlikta) – tam tikras teiginys pagrįstas ekspertų nuomone.

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

1) atsitiktinių imčių kontroliuojamas tyrimas;

2) neatsitiktinių imčių KT su vienalaikiu valdymu;

3) neatsitiktinių imčių KT su istorine kontrole;

4) kohortinis tyrimas;

5) atvejo kontrolės tyrimas;

6) krosoveris CI;

7) stebėjimų rezultatai;

8) atskirų atvejų aprašymas.

Trys patikimumo „stulpai“. klinikinė medicina yra: atsitiktinė akla tiriamųjų atranka į lyginamąsias grupes (akloji atsitiktinė atranka); pakankamas imties dydis; aklų valdymas (idealiu atveju trigubas). Reikia ypač pabrėžti, kad neteisingas, bet plačiai vartojamas terminas „statistinis patikimumas“ su savo liūdnai pagarsėjusiu p.<... не имеет к вышеизложенному определению достоверности никакого отношения . Достоверные исследования свободны от так называемых систематических ошибок (возникающих от неправильной организации исследования), тогда как статистика (р <...) позволяет учесть лишь случайные ошибки .

Klinikinėje medicinoje atsitiktinių imčių kontroliuojami tyrimai (RCT) tapo auksiniu standartu tiriant intervencijų ir procedūrų efektyvumą. Bandymo dalyvių „apakinimo“ procesas skirtas pašalinti sisteminę klaidą subjektyviai vertinant rezultatą, nes žmogui būdinga matyti tai, ko nori, o ne matyti to, ko nenori. Randomizavimas turėtų išspręsti subjektų įvairovės problemą, užtikrinant „abstrakčios bendrosios populiacijos atstovo“ genetinį išsamumą, į kurį vėliau galima perkelti rezultatą. Specialiai atlikti tyrimai parodė, kad atsitiktinės atrankos nebuvimas arba neteisingas jos įgyvendinimas lemia, kad poveikis pervertinamas iki 150 proc. arba nuvertinamas 90 proc.

Itin svarbu pabrėžti, kad RCT technologija leidžia gauti keturis galimus atsakymus apie intervencijos poveikį be jokio

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

Taigi EBM atsako į jau minėtus klausimus: veikia (kenksminga ar naudinga) / neveikia (nenaudinga) / nežinoma; bet neatsako į klausimus „kaip ir kodėl tai veikia“. Į juos atsakyti gali tik fundamentiniai tyrimai. Kitaip tariant, EBM savo tikslams gali apsieiti be fundamentinių tyrimų, o fundamentiniai tyrimai, siekiant jų rezultatus pritaikyti kasdienėje medicinos praktikoje, neapsieina be poveikio patikrinimo pagal EBM standartus procedūros.

Įrodymais pagrįstos informacijos analizei optimizuoti naudojami specialūs darbo su informacija metodai, tokie kaip sisteminė peržiūra ir metaanalizė. Metaanalizė – tai statistinių metodų taikymas kuriant sisteminę apžvalgą, apibendrinančią į tyrimų apžvalgą įtrauktus rezultatus. Sisteminės apžvalgos kartais vadinamos metaanalizėmis, jei šis metodas buvo naudojamas peržiūroje. Metaanalizė atliekama siekiant apibendrinti turimą informaciją ir ją išplatinti skaitytojams suprantama forma. Tai apima pagrindinio analizės tikslo nustatymą, rezultatų vertinimo būdų pasirinkimą, sistemingą informacijos paiešką, kiekybinės informacijos apibendrinimą, jos analizę statistiniais metodais, rezultatų interpretavimą.

Yra keletas metaanalizių tipų. Kaupiamoji metaanalizė leidžia sudaryti kumuliacinę įverčių kaupimo kreivę, kai atsiranda naujų duomenų. Perspektyvinė metaanalizė yra bandymas sukurti planuojamų bandymų metaanalizę. Toks požiūris gali būti tinkamas tose medicinos srityse, kuriose jau yra sukurtas informacijos mainų tinklas ir bendros programos, pavyzdžiui, PSO elektroninė informacinė sistema gyventojų odontologinės priežiūros kokybei stebėti „Oratel“. Praktikoje vietoj perspektyvinės metaanalizės dažnai naudojama perspektyvinė-retrospektyvi metaanalizė, derinant naujus rezultatus su anksčiau paskelbtais. Atskirų duomenų metaanalizė yra pagrįsta atskirų pacientų gydymo rezultatų tyrimu,

Sveikatos ir aplinkosaugos problemos

tam reikalingas daugelio tyrinėtojų bendradarbiavimas ir griežtas protokolo laikymasis. Netolimoje ateityje atskirų duomenų metaanalizės greičiausiai apsiribos pagrindinių ligų, kurioms gydyti reikia didelių centralizuotų investicijų, tyrimais.

Pagrindinis informatyvios metaanalizės reikalavimas yra tinkamos sisteminės apžvalgos buvimas, kurioje pagal algoritmą nagrinėjami daugybės konkrečios problemos tyrimų rezultatai:

Originalių tyrimų įtraukimo į metaanalizę kriterijų parinkimas;

Originalių studijų nevienalytiškumo (statistinio heterogeniškumo) įvertinimas;

Pati metaanalizė (apibendrintas poveikio dydžio įvertinimas);

Radinių jautrumo analizė.

Metaanalizės rezultatai dažniausiai pateikiami grafike taškinių įverčių pavidalu, nurodant pasikliautinąjį intervalą ir šansų santykį (dds ratio), suvestinį rodiklį, atspindintį poveikio sunkumą (1 pav.). Tai leidžia parodyti atskirų tyrimų rezultatų indėlį, šių rezultatų nevienalytiškumo laipsnį ir bendrą poveikio dydžio įvertinimą. Metaregresijos analizės rezultatai gali būti pateikti grafiko pavidalu, kurio abscisių ašyje rodomos analizuojamo rodiklio reikšmės, o ordinačių ašyje – gydymo efekto dydis. Be to, turėtų būti pateikti pagrindinių parametrų jautrumo analizės rezultatai (įskaitant fiksuoto poveikio ir atsitiktinio poveikio modelių rezultatų palyginimą, jei rezultatai nenuoseklūs).

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

Grafike pateikti duomenys iš metaanalizės, įvertinančios vieno iš gydymo metodų efektyvumą. Santykinė rizika (RR) kiekviename tyrime lyginama su imties dydžiu (tyrimo svoriu). Diagramos taškai yra sugrupuoti aplink svertinę vidutinę RR vertę (rodomą rodykle) simetriško trikampio (piltuvo) pavidalu, kuriame pateikiami daugumos tyrimų duomenys. Paskelbti nedidelių tyrimų duomenys pervertina gydymo poveikį, palyginti su didesniais tyrimais. Iškreiptas taškų pasiskirstymas reiškia, kad kai kurie nedideli tyrimai su neigiamais rezultatais ir reikšmingi

Statistinė dispersija nebuvo paskelbta, ty galima sisteminė klaida, susijusi su vyraujančiu teigiamų rezultatų paskelbimu. Iš diagramos matyti, kad mažų (10–100 dalyvių) tyrimų, kurių RR yra didesnis nei 0,8, yra žymiai mažiau nei panašių tyrimų, kurių RR yra mažesnis nei 0,8, o vidutinio ir didelio dydžio tyrimų duomenų pasiskirstymas yra beveik simetriškas. Taigi kai kurie nedideli tyrimai su neigiamais rezultatais tikriausiai nebuvo paskelbti. Be to, diagrama leidžia lengvai nustatyti tyrimus, kurių rezultatai labai skiriasi nuo bendros tendencijos.

Sveikatos ir aplinkosaugos problemos

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

išgyvenamumas ir daugiamatė analizė. Atskirų pacientų duomenų metaanalizė yra brangesnė ir užtrunka daugiau nei grupinių duomenų metaanalizė; tam reikalingas daugelio tyrėjų bendradarbiavimas ir griežtas protokolo laikymasis (2 pav.).

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

B. Duomenų, gautų iš tų pačių tyrimų, kumuliacinės metaanalizės rezultatai. Taškai ir linijos atitinkamai atspindi santykinę riziką ir 95 % suvestinių duomenų CI po kiekvieno papildomo tyrimo įtraukimo į analizę. Jeigu pasikliautinasis intervalas kerta tiesę ARBA = 1, tai stebimas efektas yra statistiškai nereikšmingas esant pasirinktam reikšmingumo lygiui 0,05 (95%). Jei nėra reikšmingo duomenų nevienalytiškumo, įtraukus tolesnį tyrimą, PI susiaurėja.

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

2 pav. Standartinės ir kumuliacinės tų pačių tyrimų duomenų metaanalizės rezultatai

Daugumoje metaanalizės suvestinių lentelių visų bandymų duomenys apibendrinami rombo forma (apatinė horizontali linija su tašku). Deimanto vieta vertikalios jokios įtakos linijos atžvilgiu yra labai svarbi norint suprasti bandymų efektyvumą. Jei deimantas sutampa su jokio poveikio linija, galima sakyti, kad poveikis pirminio rezultato dažniui tarp dviejų gydymo būdų nesiskiria.

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

iš pirmo žvilgsnio įvertinkite pagal horizontalių linijų vietą (2 pav.). Jei horizontalios linijos persidengia viena su kita, galime teigti, kad šie tyrimai yra vienarūšiai.

Norint įvertinti bandymų nevienalytiškumą, naudojama skaitinė %2 kriterijaus reikšmė (daugumoje metaanalizės formatų, žymimų kaip „homogeniškumo Chi kvadratas“). Grupės heterogeniškumo %2 statistika paaiškinama tokia nykščio taisykle: x2 kriterijus vidutiniškai turi reikšmę, lygią laisvės laipsnių skaičiui (bandymų skaičius metaanalizėje atėmus vieną). Todėl X2 reikšmė 9,0 10 bandymų rinkinyje nerodo statistinio nevienalytiškumo.

Sveikatos ir aplinkosaugos problemos

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

Internete galima rasti programinę įrangą, skirtą kompiuterinei metaanalizei atlikti.

Nemokamos programos:

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

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

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

Mokamos programos:

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

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

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

Statistinės programinės įrangos paketai, suteikiantys galimybę atlikti metaanalizę:

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

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

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

Taigi, kiekybiškai sujungus skirtingų klinikinių tyrimų duomenis naudojant metaanalizę, galime gauti rezultatus, kurių negalima išgauti iš atskirų klinikinių tyrimų. Sisteminių apžvalgų ir metaanalizės rezultatų skaitymas ir studijavimas leidžia greičiau naršyti publikuojamų straipsnių lavinoje ir įrodymais pagrįstos medicinos požiūriu iš jų atsirinkti tuos, kurie tikrai nusipelno mūsų laiko ir dėmesio. Kartu būtina suvokti, kad metaanalizė nėra „stebuklinga lazdelė“, sprendžianti mokslinių įrodymų problemą, ir ji neturėtų pakeisti klinikinio samprotavimo.

BIBLIOGRAFINIS SĄRAŠAS

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

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

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

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

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

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

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

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

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

9. Lewisas, S. Miško sklypai: bandymas pamatyti medieną ir medžius / S. Lewis, M. Clarke // BMJ. - 2001. - T. 322. - P. 1479-1480.

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

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

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

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

1994. – T. 140. - P. 290-296.

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

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

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

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

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

1995. – T. 345. - P. 772-776.

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

Gauta 2008-02-01

UDK 616.12-005.8-0.53.8-08

ŪMINIO MIOKARDO INFRAKTO STRUKTŪRA, AMŽIAUS IR LYTIS YPATYBĖS IR MIRTUMAS GYDYMO LIGONINĖJE STAPĖJE

N. V. Vasilevičius

Gomelio valstybinis medicinos universitetas

Ūminio miokardo infarkto vystymosi struktūra ir dinamika buvo atsekama atsižvelgiant į lytį, amžių, patekimo į ligoninę laiką ir miokardo pažeidimo sunkumą gydymo ligoninėje stadijoje.

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

Sveikatos ir aplinkosaugos problemos

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Gauta 2008-10-29

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Sveikatos ir aplinkosaugos problemos

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

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

Kai gydytojas, remdamasis anamneze ir paciento apžiūra, priima sprendimą dėl diagnozės, jis retai būna tuo visiškai tikras. Šiuo atžvilgiu tikslingiau kalbėti apie diagnozę pagal jos tikimybę. Vis dar labai dažnai ši tikimybė išreiškiama ne procentais, o naudojant tokius posakius kaip „beveik visada“, „dažniausiai“, „kartais“, „retai“. Kadangi skirtingi žmonės toms pačioms sąvokoms priskiria skirtingą tikimybės laipsnį, tai sukelia nesusipratimų tarp gydytojų arba tarp gydytojo ir paciento. Gydytojai turėtų būti kuo tikslesni savo sprendimuose ir, jei įmanoma, naudoti kiekybinius metodus tikimybei išreikšti.

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

Kadangi galiojančių diagnostinių kriterijų nustatymas yra kertinis klinikinio mąstymo akmuo, sukaupta klinikinė patirtis, idealiu atveju kompiuterinių duomenų bankų forma, naudojama kuriant statistinius metodus, skirtus diagnostikos prognozavimui pagerinti. Tokiuose tyrimuose dažniausiai nustatomas faktas

tos, kurios yra susijusios su konkrečia diagnoze. Tada šie duomenys gali būti įtraukti į daugiamatę analizę, siekiant nustatyti, kurie yra stiprūs nepriklausomi diagnozės prognozuotojai. Kai kurios analizės rūšys leidžia nustatyti svarbius nuspėjamuosius diagnozės veiksnius ir tada nustatyti jų „svorį“, kurį galima paversti tikimybe atliekant tolesnius matematinius skaičiavimus. Kita vertus, analizė leidžia nustatyti ribotą pacientų kategorijų skaičių, kurių kiekviena turi savo tikimybę turėti tam tikrą diagnozę.

Šie kiekybiniai diagnostikos metodai, dažnai vadinami „prognozavimo taisyklėmis“, yra ypač naudingi, jei jie pateikiami tokia forma, kurią lengva naudoti, ir jei jų vertė buvo plačiai ištirta su pakankamu skaičiumi pacientų. Kad tokios prognozavimo taisyklės būtų tikrai naudingos gydytojams, jos turi būti parengtos reprezentatyvioms pacientų grupėms, naudojant lengvai prieinamus, atkuriamus testus, kad gautus rezultatus būtų galima pritaikyti bendrojoje medicinos praktikoje.

Dėl šios priežasties labai svarbu žinoti keletą dažniausiai vartojamų terminų tyrimų analizėje ir epidemiologijoje, įskaitant paplitimą, jautrumą, specifiškumą, teigiamą nuspėjamąją vertę ir neigiamą nuspėjamąją vertę (1 lentelė).

1 lentelė – sisteminiai terminai, dažniausiai naudojami diagnostikos tyrimuose

prieinamas nėra

Teigiamas a (tikras teigiamas) b (klaidingas teigiamas)

Neigiami (klaidingai neigiami) d (tikras neigiamas)

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

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

Specifiškumas = g / (b + g) = tikrų neigiamų rezultatų skaičius / pacientų, nesergančių tam tikra liga, skaičius

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

Klaidingai teigiamų rezultatų rodiklis = b / (b + d) = klaidingai teigiamų rezultatų skaičius / nesergančių pacientų skaičius

Sveikatos ir aplinkosaugos problemos

1 lentelės pabaiga

Tyrimo rezultatai Patologinė būklė

prieinamas nėra

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

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

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

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

Neigiamo testo tikimybės santykis – = 1 – jautrumas/specifiškumas

Klausimai, į kuriuos atsakyta pagal šias diagnostinio tyrimo charakteristikas:

1) jautrumas – ar testas yra geras nustatant pacientus, kurie serga šia liga?

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

3) teigiamo testo rezultato nuspėjamoji reikšmė – jei žmogaus testas teigiamas, kokia tikimybė, kad jis iš tikrųjų serga?

4) neigiamo testo rezultato nuspėjamoji reikšmė – jei žmogui testas neigiamas, kokia tikimybė, kad jis tikrai neserga šia liga?

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

6) teigiamo testo tikimybės koeficientas – kiek didesnė tikimybė, kad sergančio žmogaus testas bus teigiamas nei sveiko?

Kadangi tik nedidelė prognozavimo taisyklių dalis atitinka griežtus kriterijus, tokius kaip tiriamųjų skaičius ir diapazonas bei numatomas rezultatų patvirtinimas, dauguma jų netinka įprastiniam klinikiniam naudojimui. Be to, daugelis numatymo taisyklių negali įvertinti kiekvienos diagnozės ar rezultato, su kuriuo susiduria gydytojas, tikimybės. Tam tikro jautrumo ir specifiškumo testas turės skirtingas teigiamas ir neigiamas nuspėjamąsias vertes, kai bus naudojamas skirtingo ligų paplitimo grupėse. Bet kurio tyrimo jautrumas ir specifiškumas nepriklauso nuo pasiskirstymo

ligos sunkumas (arba sergančiųjų šia liga procentas iš visų tirtų pacientų), jie priklauso nuo pacientų grupės, tarp kurių buvo atliktas tyrimas, sudėties.

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

Didelio jautrumo modelis dažnai duoda tikrą rezultatą, kai yra teigiamas rezultatas (aptinka teigiamus pavyzdžius). Priešingai, didelio specifiškumo modelis greičiausiai duos tikrą rezultatą esant neigiamam rezultatui (aptinka neigiamus pavyzdžius). Jeigu mąstytume mediciniškai – ligos diagnozavimo problema, kur pacientų skirstymo į ligonius ir sveikus modelis vadinamas diagnostiniu tyrimu, tai gauname štai ką: 1) jautrus diagnostinis testas pasireiškia perdozavimu – maksimali prevencija. dingusių pacientų; 2) konkretus diagnostinis tyrimas diagnozuoja tik tikrai sergančius žmones. Kadangi negalima tikėtis, kad jokia priemonė ar išvestinė priemonė nepasižymėtų didesniu jautrumu ir specifiškumu, dažnai reikia nustatyti, kuri priemonė yra vertingiausia ir reikalinga priimant sprendimus. Grafinis vaizdas vadinamas ROC kreive

Sveikatos ir aplinkosaugos problemos

(1 pav.), susiejant aptartas testo charakteristikas, parodomas pasirinkimo tarp didelio jautrumo troškimo ir specifiškumo neišvengiamumas. Toks grafinis vaizdas rodo, kad tyrimo rezultatai gali būti apibrėžti kaip normalūs arba patologiniai, atsižvelgiant į

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

1 paveikslas – grafinis vidinio jautrumo ir specifiškumo neatitikimo vaizdas

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

ROC kreivė gaunama taip. Kiekvienai ribinei vertei, kuri kinta nuo 0 iki 1, pakopomis, pavyzdžiui, 0,01, apskaičiuojamas jautrumas Se ir specifiškumas Sp. Arba slenkstis gali būti kiekviena paskesnė pavyzdžio reikšmė imtyje. Konstruojamas priklausomybės grafikas: jautrumas Se brėžiamas išilgai Y ašies, 100% – išilgai X ašies – Sp (šimtas procentų atėmus specifiškumą). Dėl to susidaro tam tikra kreivė (1 pav.). Grafikas dažnai papildomas tiese y = x.

Idealiam klasifikatoriui ROC kreivės grafikas eina per viršutinį kairįjį kampą

kampas, kuriame tikrasis teigiamas rodiklis yra 100 % arba 1,0 (idealus jautrumas), o klaidingai teigiamas rodiklis yra nulis. Todėl kuo kreivė arčiau viršutinio kairiojo kampo, tuo didesnis modelio nuspėjamumas. Priešingai, kuo mažesnis kreivės posūkis ir kuo jis arčiau įstrižainės tiesės, tuo modelis mažiau efektyvus. Įstrižainė linija atitinka „nenaudingą“ klasifikatorių, ty visišką dviejų klasių neatskiriamumą.

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

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

Sveikatos ir aplinkosaugos problemos

2 pav. ROC kreivių palyginimas

3 pav. Plotas po ROC kreive

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

šiek tiek informacijos apie modelio jautrumą ir specifiškumą.

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

2 lentelė. Ekspertinė AUC verčių skalė

AUC intervalas Modelio kokybė

0,9–1,0 Puikus

0,8-0,9 Labai gerai

0,7-0,8 Gerai

0,6-0,7 Vidutinis

0,5-0,6 Nepatenkinamai

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

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

4 paveikslas – „pusiausvyros taškas“ tarp jautrumo ir specifiškumo

Sveikatos ir aplinkosaugos problemos

Ribinė riba reikalinga modelio pritaikymui praktikoje: priskirkite naujus pavyzdžius vienai iš dviejų klasių. Norint nustatyti optimalią slenkstį, reikia nustatyti jo nustatymo kriterijų, nes Skirtingos užduotys turi savo optimalią strategiją. Kriterijai pasirenkant ribinę ribą gali būti: 1) minimalaus modelio jautrumo (specifiškumo) reikalavimas. Pavyzdžiui, testo jautrumas turi būti ne mažesnis kaip 80 proc. Šiuo atveju optimali riba bus didžiausias specifiškumas (jautrumas), kuris pasiekiamas esant 80 % (arba vertės, artimos

ji yra „dešinėje“ dėl serijos diskretiškumo) jautrumas (specifiškumas).

Pateikti teoriniai duomenys geriau suprantami naudojant klinikinės praktikos pavyzdžius. Pirmasis pavyzdys, į kurį sutelksime dėmesį, bus užkrėstos kasos nekrozės diagnozė (duomenų rinkinys paimtas iš duomenų bazės). Mokymo rinkinyje yra 391 įrašas su 12 nepriklausomų kintamųjų pasirinkimu tokiu formatu (3 lentelė). Priklausomas kintamasis (1 – ligos buvimas, 0 – nebuvimas). Priklausomo kintamojo pasiskirstymas yra toks: 205 atvejai – ligos nebuvimas, 186 – jos buvimas.

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

Nepriklausomi kintamieji Duomenų formatas Koeficientas, %

Dienų skaičius nuo ligos pradžios > 14< 14 2,54

Dienų, kurias pacientas gydėsi ICU, skaičius > 7< 7 2,87

Širdies ritmo skaitinė reikšmė 1,76

Kvėpavimo dažnio skaitinė reikšmė 1,42

Kūno temperatūros skaitinė reikšmė 1,47

Leukocitų skaičius kraujyje 1,33

Leukocitų intoksikacijos indekso skaitinė reikšmė 1,76

Karbamido kiekis kraujyje skaitinė vertė 1,23

Bendro kraujo plazmos baltymo skaitinė vertė 1,43

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

Atlieka minimaliai invazines gydomąsias ir profilaktines operacijas taip/ne -1.38

Neigiamos dinamikos buvimas taip/ne 2.37

4 paveiksle parodyta gauta ROC - gali būti apibūdinama kaip labai gera,kreivė. Modelio nuspėjamoji galimybė yra AUC = 0,839.

4 pav. Infekuotos kasos nekrozės diagnostinio modelio ROC kreivė

Sveikatos ir aplinkosaugos problemos

Panagrinėkime taškų masyvo fragmentą, „jutančio intraabdominalinį spaudimą pacientams, sergantiems sunkia

galiojimo specifiškumas“, naudojant sunkaus ūminio pankreatito pavyzdį.

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

IAP, mmHg Art. Jautrumas, % Specifiškumas, % Se + Sp Se - Sp

13,5 25 100 125 75

14,5 30 95 125 65

15,5 40 95 135 55

16,5 65 95 160 30

17,5 80 90 170 10

18,5 80 80 160 0

19,5 80 70 150 10

20,5 85 65 150 20

21,5 95 55 150 40

23,0 100 45 145 55

24,5 100 40 140 60

25,5 100 25 125 75

Kaip matyti iš lentelės, optimalus slenkstinis IAP lygis pacientams, sergantiems ūminiu destrukciniu pankreatitu, užtikrinantis maksimalų tyrimo jautrumą ir specifiškumą (arba minimalias I ir II tipo paklaidas), yra 17,5 ± 2,3 (M ± SD) mm Hg. 80% jautrumo ir 90% metodo specifiškumo, siekiant nustatyti infekcinių kasos nekrozės komplikacijų atsiradimo tikimybę. Jautrumas yra 80%, tai reiškia, kad 80% pacientų, sergančių infekuota kasos nekroze, diagnostinis testas yra teigiamas. Specifiškumas yra 90%, tai reiškia, kad 90% pacientų, kuriems nėra užkrėstos kasos nekrozės, tyrimo rezultatai bus neigiami. Pusiausvyros taškas, kuriame jautrumas ir specifiškumas yra maždaug vienodi – 80 % – yra 18,5. Apskritai teigiama nuspėjamoji IAP matavimo vertė buvo 86%, o neigiama nuspėjamoji vertė buvo 88%.

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

kurio jautrumo ir specifiškumo santykis yra optimalus (optimali ribinė vertė). SAS (http://www.sas.com), kaip ir R-Commander, turi kreivių palyginimo ir taškų radimo modulį AUC. Logistinę regresiją ir ROC analizę galima rasti nemokamoje programoje WINPEPI (PEPI-for-Windows) (http://www.brixtonhealth.com/winpepi.zip).

Išvada

Diagnozės menas nuolat tobulėja. Kasdien atsiranda naujų diagnostinių tyrimų, keičiasi esamų metodų technologija. Atitinkamų tyrimų tikslumo pervertinimas, ypač dėl šališkumo, susijusio su tyrimais ir publikavimo praktika, gali lemti ankstyvą diagnostinių testų įgyvendinimą ir prastą klinikinių sprendimų priėmimą. Kruopštus diagnostinių testų įvertinimas prieš pradedant juos plačiai naudoti ne tik sumažina nepageidaujamų pasekmių riziką dėl klaidingų nuomonių apie testo pagrįstumą, bet ir gali apriboti sveikatos priežiūros išteklių naudojimą, pašalinant nereikalingus tyrimus. Neatsiejama diagnostinių tyrimų vertinimo dalis yra diagnostinių tyrimų tikslumo tyrimai, iš kurių informatyviausi yra logistinė regresija ir ROC analizė.

BIBLIOGRAFINIS SĄRAŠAS

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

Sveikatos ir aplinkosaugos problemos

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

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

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

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

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

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

9. Sisteminės apžvalgos ir metaanalizė mokslininkui chirurgui /

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

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

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

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

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

14. Parametrinio ir neparametrinio požiūrio į kiekybinių diagnostinių testų ROC analizės palyginimas / K. O. Hajian-Tilaki // Medicininių sprendimų priėmimas. - 1997. - T. 17, N. 1. - P. 94-102.

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

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

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

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

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

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

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

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

Gauta 2008-10-24

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

KAI KURI MIKROKRUKULIACIJOS IR ENDOTELIO PAŽEIDIMO RODIKLIAI, VERTINANT ARTERINE HIPERTENZIJA SERGANČIŲ PACIENTŲ INTULTANTO, MIOKARDO INFRAKTO IR MIRTINGŲ RIZIKĄ

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

Tyrimo tikslas: nustatyti veiksnius, susijusius su padidėjusia miokardo infarkto, galvos smegenų insulto ir mirties rizika pacientams, sergantiems antrojo laipsnio arterine hipertenzija (AH).

Medžiaga ir metodai: tyrime dalyvavo 220 II stadijos hipertenzija sergančių pacientų (amžiaus vidurkis 57 ± 8,4 m.), kurie buvo paguldyti į ligoninę dėl hipertenzinės krizės, ir 30 žmonių, nesergančių hipertenzija (amžiaus vidurkis).

53,7 ± 9 metai).

Rezultatai: daugiau nei 3,3 ± 1 metų stebėjimo II stadijos hipertenzija sergančių pacientų grupėje užfiksuoti 29 insultai, 18 miokardo infarktų ir 26 mirties atvejai. Hipertenzija sergančių pacientų cirkuliuojančių endotelio ląstelių (CEC) skaičiaus padidėjimas, leukocitų agregacija, trombocitų agregacija ir leukocitų adhezija buvo susiję su padidėjusia miokardo infarkto, insulto ir mirties rizika.

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

Raktažodžiai: arterinė hipertenzija, rizika, miokardo infarktas, insultas, mirtis, cirkuliuojančios endotelio ląstelės.

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

V. I. ^zlovskis, A. V. Akulionako Vitebsko valstybinis medicinos universitetas

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

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

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

V SKYRIUS MEDICINOS PUBLIKACIJŲ ANALIZĖ IŠ ĮRODYMAIS PAGRINDAMOS MEDICINOS POZICIJOS

Straipsnio pavadinimas.Įdomus pavadinimas patraukia dėmesį. Jei jus tai domina, galite pradėti toliau dirbti su straipsniu. Ypač įdomūs yra straipsniai ir apžvalgos, kurių pavadinimuose pateikiama informacija apie „už“ ir „prieš“ principus, nes čia, be galimos įdomios autoriaus pozicijos, bus pateikti argumentai ir kontrargumentai. Naudodamiesi rekomenduojamos literatūros sąrašu, galite lengvai susipažinti su pirminiais šaltiniais ir susidaryti savo nuomonę apie problemą (kaip

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

Pavadinimas visada seka autorių sąrašas ir institucijos pavadinimas, kuriame buvo atliktas darbas. Susipažinimas su pažįstamu ir žinomu vardu bei gerbiamą instituciją leidžia iš anksto įsivaizduoti tyrimo kokybės lygį. Jei straipsnyje pateikiami RCT rezultatai, patartina skirti laiko ir Roszdrav svetainėje rasti informacijos apie tai, ar ši institucija turi licenciją atlikti tyrimus. Licencijos turėjimas, taip pat panašaus darbo patirtis leidžia drąsiau vertinti leidinyje pateiktą informaciją.

Esė leidžia plačiau suprasti tyrimo esmę, jo dalyvius ir išvadas. Jei duomenys atitinka informacijos paieškos užduotį, galite pereiti prie straipsnio analizės. Jei santraukos nėra, turėtumėte nedelsdami perskaityti straipsnio pabaigoje paskelbtas tyrimo išvadas.

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

Tyrimo metodai- vienas iš pagrindinių leidinio skyrių, nes būtent jis suteikia supratimą apie gautų rezultatų ir išvadų kokybę, nes prastai suplanuotas ir nestandartiniais metodais atliktas tyrimas negali būti pagrindas sprendimų priėmimas.

Šiuo metu yra suformuoti kokybiškų klinikinių tyrimų metodiniai reikalavimai:

Kontrolinės grupės prieinamumas (placebas, tradicinė terapija, lyginamoji intervencija);

Pacientų įtraukimo ir neįtraukimo į tyrimą kriterijai;

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

Atsitiktinės atrankos metodo aprašymas;

Vaisto vartojimo principų aprašymas (atviras, aklas, dvigubai aklas, trigubai aklas);

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

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

Informacija apie gydymo komplikacijas ir šalutinį poveikį;

Informacija apie tyrimo metu iškritusių pacientų skaičių;

Kokybiška ir užduotis atitinkanti statistinė analizė naudojant licencijuotas statistikos programas;

Rezultatų pateikimas tokia forma, kurią galima dar kartą patikrinti (nepriimtini tik procentai ir rodiklio delta pokyčiai);

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

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

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

Pacientų atsitiktinės atrankos taikymas tyrime.

Tarptautiniuose recenzuojamuose žurnaluose 90 % klinikinių tyrimų straipsnių pranešama apie atsitiktinių imčių pasirinkimą, tačiau tik 30 % aprašomas specifinis atsitiktinės atrankos metodas. Šiuo metu „atsitiktinio pakeitimo“ sąvokos paminėjimas, ypač buitiniuose darbuose, tapo „geros“ formos ženklu. Tačiau naudojami metodai dažnai nėra ir negali užtikrinti lyginamų grupių homogeniškumo. Kartais pacientų skaičiaus skirtumas lyginamosiose grupėse rodo, kad atsitiktinė atranka iš viso nebuvo atlikta. „Pacientų atsitiktinis paskirstymas į grupes“ negali būti priskiriamas atsitiktinės atrankos metodui. Dėl nekokybiškų atsitiktinės atrankos metodų, akivaizdžių įgyvendinimo trūkumų ar jo nebuvimo tolesnis leidinio tyrimas yra nenaudingas ir beprasmis, nes gautos išvados bus neįrodytos. Kokybiškos informacijos apie dominančią problemą trūkumas yra geriau nei prastos kokybės informacijos naudojimas priimant sprendimą. Deja, realiai praktikoje nekokybiški tyrimai nusveria kokybiškus tyrimus.

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

Tyrimo rezultatų reikšmingumas ir jų statistinis patikimumas. Statistiškai reikšminga tik tai, kas atsitinka su didele tikimybe, o tikimybę reikia patikslinti prieš pradedant tyrimą. Kliniškai reikšminga yra tai, kad jis gali būti taikomas daugeliui pacientų. Savo veiksmingumu jis yra patikimai pranašesnis, o saugumo požiūriu niekuo nenusileidžia esamiems alternatyviems gydymo ir diagnostikos metodams.

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

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

Pastaruoju metu dėl didelio masto tyrimų iškilo tam tikrų problemų. Jų dalyvių skaičius kartais būna toks didelis, kad net nedidelis bruožo nuokrypis dėl intervencijos gali tapti statistiškai reikšmingas. Pavyzdžiui, ALLHAT tyrime dalyvavo 33 357 pacientai, iš kurių 15 255 buvo gydomi chloratalidonu, o likusieji – amlodipinu arba lizinopriliu. Tyrimo pabaigoje nustatytas 2,8 mg/dl (2,2 %) gliukozės padidėjimas chlortalidono grupėje, o amlodipino grupėje – 1,8 mg/dl (1,3 %) sumažėjimas. Šie pokyčiai, kurių realioje klinikinėje praktikoje galbūt niekas nelaikė reikšmingais, pasirodė statistiškai reikšmingi.

Lyginamų tyrimo metodų efektyvumo reikšmingų skirtumų nebuvimą dažniausiai lemia mažas pacientų skaičius imtyje. Dėl nepakankamo imties dydžio neigiamo rezultato nepakanka neigiamam gydymo įvertinimui, o jei gaunamas teigiamas intervencijos efektas, tai neleidžia drąsiai rekomenduoti jos plačiajai klinikinei praktikai.

Be intervencijos veiksmingumo įvertinimo atsižvelgiant į sunkius ir surogatinius galutinius taškus, svarbu žinoti apie jos poveikį gyvenimo kokybei (pavyzdžiui, pacientui, kenčiančiam nuo skausmo, šio rodiklio pokytis yra svarbesnis už poveikį apie lėtinio širdies nepakankamumo dekompensacijos riziką vartojant NVNU).

Metodo prieinamumas realioje klinikinėje praktikoje.

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

Aukščiau pateikta informacija daugiausia buvo susijusi su tyrimais, kuriuose vertinamas naujų gydymo metodų veiksmingumas. Publikacijos apie diagnostikos problemas ir esmines ligų etiologijos ir patogenezės problemas turi nemažai skirtumų tiek savo esme, tiek atributinėmis savybėmis, o tai leidžia juos laikyti informatyviais iš įrodymais pagrįstos medicinos pozicijų.

DIAGNOSTIKOS PUBLIKACIJOS

Diagnostinės procedūros gali būti naudojamos įvairiais tikslais:

Kaip privalomas tyrimas (pvz., kraujospūdžio matavimas, svorio nustatymas, kraujo ir šlapimo tyrimai ir kt.) atliekami visiems asmenims, atsidūrusiems gydymo įstaigoje dėl bet kokios ligos, siekiant pašalinti gretutinę patologiją (atvejo nustatymas). );

Kaip atranka siekiant nustatyti sveikos populiacijos pacientus (pvz., fenilketonurijos tyrimas gimdymo namuose arba kraujospūdžio matavimas, siekiant nustatyti arterine hipertenzija sergančius žmones);

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

Dinaminiam gydymo veiksmingumo stebėjimui (pavyzdžiui, kraujospūdžio stebėjimas 24 valandas per parą antihipertenzinio gydymo metu).

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

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

Ar siūlomas metodas buvo lyginamas su esamu konkrečios patologijos „auksiniu standartu“ (pavyzdžiui, echokardiografija su EKG sergant išemine širdies liga, pulso bangos greičio matavimas ultragarsu nustatant intima-media storį);

Ar pasirinktas palyginimo metodas tikrai yra „auksinis standartas“;

Ar diagnostinės intervencijos buvo palygintos aklai?

Ar nurodytos galimo diagnostinio metodo panaudojimo ribos (pavyzdžiui, pirmosios miokardo infarkto valandos troponinams, glikuoto hemoglobino lygis ir kt.);

Ar plačiai paplitusi gretutinė patologija, kuri turi įtakos diagnostinės intervencijos veiksmingumui;

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

Gydytojai pervertina vaizdinių tyrimų (ultragarsinių, radiologinių, radioizotopinių, elektrokardiografinių ir endoskopinių) atkuriamumą;

Pagal kokius tyrimus buvo atskirta norma ir patologija?

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

Analizuojant publikacijas apie diagnostines intervencijas, būtina įvertinti:

Kiek įtikinamai įrodyta, kad naujo diagnostinio tyrimo taikymas kartu su kitais standartiniais tam tikros patologijos tyrimais padidina diagnostikos efektyvumą? Neveiksminga diagnostinė intervencija nepagerins diagnostikos našumo, kai bus pridėta prie esamos „diagnostinių testų baterijos“. Diagnostinio tyrimo naudingumo kriterijus – jo gebėjimas teigiamai paveikti ligos baigtį (pavyzdžiui, anksčiau ar patikimiau nustatant patologiją);

Ar įmanoma naudoti naują diagnostinę intervenciją realioje kasdienėje klinikinėje praktikoje?

Kokia yra naujos diagnostinės intervencijos rizika (net ir įprastinė diagnostinė intervencija turi savo komplikacijų riziką, pavyzdžiui, dviračių ergometrija, o juo labiau koronarinė angiografija dėl vainikinių arterijų ligos);

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

Kiek detaliai aprašyta diagnostinės intervencijos atlikimo tvarka (paciento paruošimas, diagnostinės intervencijos atlikimo technika, gautos informacijos saugojimo būdai)?

PUBLIKACIJOS APIE LIGOS EIGA

Sunkiausiai analizuojamos publikacijos, susijusios su ligos eiga, nes jos reikalauja, kad gydytojas turėtų žinių neinfekcinės epidemiologijos srityje.

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

Kokiu principu buvo suformuota tiriamoji pacientų grupė (greitoji medicinos pagalba; bendroji ar specializuota ligoninė, poliklinika);

Ar yra aiškūs diagnostiniai kriterijai priskiriant pacientus tiriamajai grupei? Pavyzdžiui, medicinos literatūroje nėra aiškaus vegetacinės-kraujagyslinės distonijos sąvokos apibrėžimo. Taigi tiriamojoje grupėje gali būti visiškai skirtingi pacientai;

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

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

Sekimo išsamumas yra pagrindinis kokybinio ligos eigos tyrimo aspektas. Jei stebėjimo metu iškrenta daugiau nei 10% pacientų, tokio tyrimo rezultatai laikomi abejotini. Jei daugiau nei 20% pacientų iškrenta, tyrimo rezultatai neturi jokios mokslinės vertės, nes grupėse, kuriose yra didelė komplikacijų ir mirtingumo rizika, jų tiesiog neįmanoma atsekti. Specialus nepriklausomas komitetas turėtų išnagrinėti kiekvieno paciento išvykimo priežastis:

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

Ar atsižvelgiama į gretutinės patologijos įtaką galutiniams taškams? Jei ne, tada turimus rezultatus gerokai iškraipo tiriamosios grupės klinikinės ir demografinės charakteristikos;

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

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

Ar tyrimo dalyvių charakteristikos atitinka pacientų populiaciją, su kuria gydytojas susiduria realioje klinikinėje praktikoje?

Minėti ligų eigos tyrimų vertinimo kriterijai taikomi tik būsimiems stebėjimams. Retrospektyvūs stebėjimai beveik niekada neatlaiko kritikos neinfekcinės epidemiologijos ir įrodymais pagrįstos medicinos požiūriu. Būtent dėl ​​šios priežasties tokių tyrimų (ypač buitinių), atliktų praėjusio šimtmečio 70–80-aisiais, rezultatai nėra vertingi.

LIGŲ ETIOLOGIJOS IR PATOGENEZĖS TYRIMO MEDICININIAI TYRIMAI

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

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

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

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

. aiškiai apibrėžtas ligos vystymosi priežastinis veiksnys ir jo nustatymo metodas;

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

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

. palyginimo grupėse istorijos ėmimo skirtumų nėra. Būtina naudoti formalizuotus ir, jei reikia, patvirtintus klausimynus. Jei naudojamas išverstas klausimynas, būtina patvirtinti vertimo tikslumą verčiant atgal;

. nereikalingų apribojimų nebuvimas formuojant palyginimo grupes;

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

. jokių tyrimų dažnumo ir pobūdžio skirtumų palyginamųjų grupių gydymo priešstacionarinėje stadijoje;

. nėra lyginamųjų grupių demografinių charakteristikų skirtumų;

. jokių kitų rizikos veiksnių skirtumų, išskyrus tą, kuris buvo tiriamas lyginamosiose grupėse.

Idealiu atveju, norint išspręsti šias problemas, būtina atlikti perspektyvinį tyrimą. Tačiau tai užtruks metų ir dešimtmečius, ypač jei kalbame apie retą patologiją. Taigi, jei per 10 metų liga išsivysto 2 iš 1000, tai norint nustatyti 10 atvejų, reikia sekti mažiausiai 5000 žmonių per 10 metų. Tokiais atvejais naudojami atvejo kontrolės tyrimai (CCS). Jie lygina veiksnio (pavyzdžiui, nutukimo) dažnį pacientams, sergantiems dominančia patologija ir kitomis ligomis. Siekiant išsiaiškinti rizikos veiksnių vaidmenį, galima palyginti skirtingų regionų populiacijas, kuriose šio veiksnio buvimas yra skirtingas. Mažiausiai patikimi šaltiniai priežasties ir pasekmės ryšiams nustatyti yra atskirų ligos atvejų tyrimai arba pacientų grupių aprašymai.

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

Tipiškos klaidos atliekant tyrimą yra šios:

Nėra „eksperimentinio“ (su analizuojama intervencija) ir „kontrolės“ (gaunant placebą ar „tradicinį“, „standartinį“ gydymą). Be kontrolinės grupės straipsnis yra nenaudingas (kartais net žalingas) ir jo nereikėtų skaityti. Šiuo metu galima kalbėti apie tokį dėsningumą: naudojant tokias priemones kaip homeopatija, akupunktūra, riebalų nusiurbimas, maisto papildai, autoriai gauna įspūdingų rezultatų, tačiau tyrimų kokybė žema;

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

Paciento pasitraukimo tyrimo metu skaičius ir priežastys nenurodomos. Straipsnių, kurių nusidėvėjimo rodiklis didesnis nei 20 % pacientų, negalima skaityti;

Tyrimo apakimo trūkumas;

Statinės analizės detalių trūkumas. Neužtenka atsinešti tik visuotinai pripažintus rodiklius (vidurkis, standartinis nuokrypis, procentas, delta), ypač mažose grupėse. Pacientų skaičiaus pakankamumą neigiamam tyrimo rezultatui galima įvertinti naudojant specialias lenteles. Ląstelė, atitinkanti įvykių dažnį gydymo grupėje ir kontrolinėje grupėje, rodo kiekvienos grupės pacientų skaičių, reikalingą nustatyti, kad dažnis sumažėjo 5%, 10%, 25%, 50% ir kt. Jeigu nagrinėjamoje medžiagoje pacientų yra mažesnis, tai poveikis gali būti nenustatytas tik dėl nedidelio pacientų skaičiaus;

Nepakankamai įvertinami veiksniai, tokie kaip lytis, amžius, rūkymas, alkoholio vartojimas ir kt. Gerai žinoma, kad kai kurių β blokatorių, tokių kaip atenololis, veiksmingumas rūkantiems sumažėja, o kitų (bisoprololio) – ne. Statistinė analizė turi būti koreguojama atsižvelgiant į tokius veiksnius, kurie gali turėti įtakos vertinamam parametrui. Ši procedūra vadinama standartizavimu pagal vieną ar kelis rodiklius.

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

Ji turėtų būti pagrįsta ne gydytojo noru patenkinti savo profesinius interesus (šiuo atveju paciento sveikatos sąskaita), o nuoseklia ir neginčijama jos naudos ir saugumo įrodymų sistema.

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

Literatūra

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Med 1985; 145: 709-12.

9. CONSORT grupė. Atsitiktinių imčių ataskaitų teikimo kokybės gerinimas

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

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

Clin Epidemiol 1995; 48: 71-9.

11. Medicininės literatūros naudotojo vadovai: II. Kaip naudoti straipsnį apie terapiją ar prevenciją.

12. Guyatt G.H., Sackett D.L., Cook D.J. Medicininės literatūros naudotojo vadovai: II. Kaip naudoti straipsnį apie terapiją ar prevenciją.

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

Int Med 1991; 115:901-5.

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

Viena iš svarbiausių įrodymais pagrįstos medicinos priemonių yra statistika.

Medicinos bendruomenė ilgai nenorėjo pripažinti šios pažangos, iš dalies dėl to, kad statistika sumenkino klinikinio samprotavimo svarbą. Toks požiūris suabejojo ​​gydytojų, kurie remiasi kiekvieno paciento unikalumo postulatais, taigi ir pasirinktos terapijos unikalumu, kompetencija. Tai buvo ypač pastebima Prancūzijoje, šalyje, kuri pasauliui suteikė daug tikimybių problemas tyrinėjusių mokslininkų: Pierre'ą de Fermat'ą, Pierre'ą-Simoną Laplasą, Abraomą de Moivre'ą, Blaise'ą Pascalį ir Simeoną Denisą Poissoną. 1835 metais urologas J. Civialas paskelbė straipsnį, iš kurio seka, kad po šlapimo pūslės akmenų pašalinimo be kraujo 97% pacientų išgyveno, o po 5175 tradicinių operacijų išgyveno tik 78% pacientų. Prancūzijos mokslų akademija paskyrė gydytojų komisiją J.Civialo straipsnio duomenims patikrinti. Šios komisijos pranešime buvo išsakyta ir pagrįsta nuomonė, kad statistinių metodų taikymas medicinoje yra netinkamas: „Statistika pirmiausia atsiriboja nuo konkretaus žmogaus ir laiko jį stebėjimo vienetu. Tai atima iš jo bet kokį individualumą, kad būtų pašalinta atsitiktinė šios individualybės įtaka tiriamam procesui ar reiškiniui. Toks požiūris medicinoje nepriimtinas“. Tačiau tolesnė medicinos ir biologijos raida parodė, kad iš tikrųjų statistika yra galingiausias šių mokslų įrankis.

Neigiamas požiūris į statistikos naudojimą medicinoje buvo ugdomas ir SSRS Lysenkos laikais. Po VASKhNIL rugpjūčio sesijos 1948 m. Buvo persekiojama ne tik genetika, bet ir statistika, kaip vienas pagrindinių genetikos įrankių. XX amžiaus šeštajame dešimtmetyje SSRS Aukštoji atestacinė komisija net atsisakė suteikti medicinos mokslų kandidato ir daktaro akademinius laipsnius, pretekstu panaudoti „buržuazinę“ statistiką disertacijose.

vidurio „... jau buvo sukurti pagrindiniai statistikos principai ir žinoma įvykių tikimybės samprata. Savo knygoje „Bendrieji medicinos statistikos principai“ Julesas Gavartas pritaikė juos medicinoje. Ši knyga išskirtinė tuo, kad joje pirmoji pabrėžė, kad išvada apie vieno gydymo metodo pranašumą prieš kitą turi būti grindžiama ne tik spekuliacine išvada, bet ir rezultatais, gautais tiesiogiai stebint pakankamą gydytų pacientų skaičių. naudojant lyginamuosius metodus. Galima sakyti, kad Gavaras iš tikrųjų sukūrė statistinį metodą, kuriuo šiandien grindžiama įrodymais pagrįsta medicina.

Įrodymais pagrįstos medicinos, kaip medicinos mokslo ir praktikos krypties, atsiradimą paskatino dvi pagrindinės priežastys. Pirma, smarkiai išaugo turimos informacijos, kurią reikia kritiškai išanalizuoti ir sintezuoti prieš naudojant praktikoje, kiekis. Antroji priežastis yra grynai ekonominė. Finansinių išteklių panaudojimo medicinos moksle ir praktikoje racionalumas tiesiogiai priklauso nuo tyrimų rezultatų, kurie turėtų patikrinti diagnostikos, profilaktikos ir gydymo metodų efektyvumą ir saugumą klinikiniuose tyrimuose. Gydytojas turi susidurti su konkrečiu pacientu ir kiekvieną kartą užduoti sau klausimą: ar įmanoma, o jei taip, tai kokiu mastu klinikinio tyrimo rezultatus gauti šiam pacientui? Ar priimtina šį konkretų pacientą laikyti „vidutiniu“? Gydytojas turi nuspręsti, ar konkretaus kontroliuojamo tyrimo rezultatai yra tinkami klinikinei situacijai, su kuria jis susiduria.

Sveikatos priežiūroje, kaip ir medicinos pagalbos gyventojams organizavimo sistemoje, taip pat prevencinėje ir klinikinėje medicinoje plačiai taikomi įvairūs skaitiniai metodai. Jie naudojami klinikinėje praktikoje, gydytojui dirbant su individualiu pacientu, organizuojant medicininę ir socialinę pagalbą gyventojams, prognozuojant ir vertinant tam tikrų medicininių ir socialinių programų rezultatus. Šių metodų išmanymas yra būtinas planuojant ir atliekant mokslinius tyrimus, norint teisingai suprasti jų rezultatus ir kritiškai įvertinti paskelbtus duomenis. Nesvarbu, ar gydytojas tai supranta, ar ne, skaitiniai metodai yra pagrindas sprendžiant bet kokį klausimą dėl metodo taikymo, gydymo taktikos ar patologijos prevencijos. Istoriškai daugybė skaitmeninių metodų, naudojamų medicinoje, gavo bendrą pavadinimą - statistika.

Pagal savo pobūdį terminas statistika turi keletą interpretacijų. Primityviausias iš jų statistikoje reiškia bet kokį tvarkingą bet kurio reiškinio skaitinių charakteristikų rinkinį. Manoma, kad termino šaknys statistika kilęs iš lotyniško žodžio "status" (būsena) - valstybė. Taip pat yra neabejotinas ryšys su Italijos „valstybe“. Duomenų apie gyventojų materialinę būklę, gimimus ir mirtis rinkimas, pasak senovės graikų istoriko Herodoto, Persijoje egzistavo jau 400 metų iki Kristaus gimimo. Biblijos Senajame Testamente yra visas skyrius (Skaičių knyga), skirtas tokiems statistiniams skaičiavimams.

Renesanso laikais Italijoje atsirado žmonių, kurie buvo vadinami "Statistika"– valstybės ekspertas. Kaip terminų sinonimas politinės aritmetikos ir vyriausybės studijos Terminas statistikas pirmą kartą pradėtas vartoti XVII amžiaus viduryje.

Medicinos statistikoje, kaip žinių šakoje, jie dažnai išskiria: klinikinę statistiką, sergamumo infekcinėmis ligomis onkologinę statistiką, sergamumą ypač pavojingomis infekcijomis ir kt. Šių medicinos statistikos skyrių įvairovę lemia medicinos, kaip a. mokslas ir konkrečios praktinės gydytojų veiklos rūšių įvairovė. Visi medicinos statistikos skyriai yra glaudžiai tarpusavyje susiję, turi vieną metodinį pagrindą, o jų skirstymas daugeliu atvejų yra labai sąlyginis.

Matematinė statistika , kaip žinių šaka, tai speciali mokslo disciplina ir ją atitinkanti akademinė disciplina. Šios disciplinos tema – reiškiniai kurių vertinimas gali būti atliktas tik atliekant daugybę stebėjimų. Šis esminis bruožas yra dėl to, kad statistikos tiriami reiškiniai neturi pastovių, visada vienodų rezultatų. Pavyzdžiui: net ir to paties žmogaus kūno svoris nuolat kinta, kraujo ląstelinių elementų sudėtis šiek tiek skirsis su kiekvienu to paties paciento tyrimu, to paties vaisto vartojimo pasekmės skirtingiems žmonėms gali turėti savo individualias ypatybes ir pan. Tačiau daugelis iš pažiūros chaotiškų reiškinių iš tikrųjų turi visiškai sutvarkytą struktūrą ir atitinkamai gali turėti labai konkrečius skaitinius įvertinimus. Pagrindinė to sąlyga yra statistinis dėsningumas, statistinis šių reiškinių stabilumas, tai yra griežtai apibrėžtų, net iš pirmo žvilgsnio paslėptų dėsningumų, kuriuos galima apibūdinti matematiniais statistikos metodais, egzistavimas.

Didelės įtakos matematinių statistikos metodų raidai turėjo Jacobo Bernoulli (1654-1705) atrastas didelių skaičių dėsnis ir tikimybių teorijos atsiradimas, kurios pagrindus sukūrė prancūzų matematikas ir astronomas Pierre'as Simonas Laplasas (1749-1827). Žymus medicinos statistikai šių įvykių serijos etapas buvo belgų mokslininko A. Quetelet (1796-1874), kuris pirmasis praktiškai pritaikė matematinius ir statistinius tyrimo metodus, darbų paskelbimas. Savo darbe „Apie žmogų ir jo gebėjimų ugdymą“ A. Quetelet išvedė vidutinio žmogaus tipą, kuriam suteiktas, kartu su vidutiniais fizinio išsivystymo rodikliais (ūgis, svoris), vidutiniais protiniais gebėjimais ir vidutinėmis moralinėmis savybėmis. Tuo pačiu laikotarpiu Rusijoje buvo išleistas gydytojo Bernoulli darbas „Apie skiepus nuo raupų: apie mirtį ir tikimybių teoriją“.

Medicinos statistika užima ypatingą vietą kaip matematinės statistikos metodų taikymo taškas. Šią ypatingą vietą lemia didelis medicinos vaidmuo statistikos, kaip savarankiško mokslo, atsiradimui ir reikšminga medicininių bei biologinių problemų mokslinių tyrimų įtaka daugelio statistinės analizės metodų atsiradimui. Šiuo metu, siekiant pabrėžti ypatingą medicininės ir biologinės matematinės statistikos statusą, jai žymėti vis dažniau vartojamas terminas. biometriniai duomenys.

Dauguma statistinės analizės metodų yra universalūs ir gali būti naudojami ne tik įvairiose medicinos statistikos šakose, bet ir pačiose įvairiausiose žmogaus veiklos srityse. Pavyzdžiui, formaliosios logikos požiūriu statistinė infekcinio sergamumo prognozė ir dolerio kurso prognozė yra viena ir ta pati užduotis.

Medicininės statistikos metodus galima suskirstyti į šias grupes:

Duomenų rinkimas, kuris gali būti pasyvus (stebėjimas) arba aktyvus (eksperimentas).

Aprašomoji statistika, skirta duomenų aprašymui ir pateikimui.

Lyginamoji statistika, leidžianti analizuoti duomenis tiriamose grupėse ir palyginti grupes tarpusavyje, siekiant gauti tam tikras išvadas. Šios išvados gali būti formuluojamos kaip hipotezės arba prognozės.