Медицина/7. Клиническая медицина

Деркач Л.С., Нефёдов Ю.М. , Петров Е.Г., Безуглова С.В.,Кравчук А.Ю.

ГУ «Луганский государственный медицинский университет

Восточноукраинский национальный университет им. В. Даля

Киевский институт экологии и медицины.

ОСОБЕННОСТИ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕДИКО-БИОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ.

Каждый метод математической статистики основан на собственной математической модели, и применение его тем успешнее, чем ближе эта модель к действительности [1.2].

Таблица 1. Выбор критерия для исследования

	Исследование
Признак	Две группы	Более двух групп	Одна группа до и после лечения	Одна группа, несколько видов лечения	Связь признаков
Количественный (распределение нормальное*)	Критерий Стьюдента	Дисперсионный анализ	Парный критерий Стьюдента	Дисперсионный анализ повторных измерений	Линейная регрессия, корреляция или метод Бленда-Алтмана
Качественный	Критерий хи-квадрат	Критерий хи-квадрат	Критерий Мак-Нимара	Критерий Кокрена	Коэффициент сопряженности
Порядковый	Критерий Манна-Уитни	Критерий Крускала-Уоллиса	Критерий Уилкоксона	Критерий Фридмана	Коэффициент ранговой корреляции Спирмена
Выживаемость	Критерий Гехана

· Если совокупность имеет другое распределение, то применить аналогичные непараметрические методы

Чтобы правильно выбрать статистической метод, необходимо учитывать прежде всего характер интересующего нас признака (количественный, порядковый или качественный) и тип распределения (нормальное или нет).

В таблице 1 сделана попытка систематизировать статистические методы, что поможет выбрать адекватный критерий в зависимости от вида исследования и изучаемого признака. И вокруг этого костяка естественным образом наращивать более общие методы, в том числе и многофакторные.

Строки таблицы определяют какие признаки изучались – числовые, качественные или порядковые. Данные о выживаемости выделены в определенный тип, поэтому получилось четыре типа данных.

Виду исследования соответствуют столбцы таблицы ( применялись ли сравниваемые методы лечения к общей группе больных или каждый испытывался на отдельной группе, равно ли число сравниваемых методов двум и т. д.).

Выбор статистического критерия в случае числовых признаков требует пояснения. Если известно, что распространение признака в совокупности нормально , можно использовать параметрический метод, указанный в таблице (иногда необходимы дополнительные условия, например, в случае дисперсионного анализа требуется равенство дисперсий). Если распределение далеко от нормального, или если нет желания ( возможности) использовать параметрические методы, следует воспользоваться их непараметрическими аналогами.

Прежде чем воспользоваться приведенной системой необходимо принять во внимание три обстоятельства.

Во-первых, обнаружив, что нулевая гипотеза об отсутствии эффекта не может быть отвергнута, выяснить причину. Для этого необходимо определить чувствительность критерия [2,3]. Если чувствительность мала, причиной может быть малый объем выборки. Но если чувствительность велика, то эффект действительно отсутствует.

Во-вторых, при обнаружении статистически значимого эффекта, необходимо вычислить его величину и доверительные интервалы [2,4], по которым можно судить о его клинической значимости.

В-третьих, обязательно надо понять, в самом ли деле процедура получения данных обеспечивает их представительность, в противном случае все последующие выкладки потеряют смысл.

Таким образом, целесообразность такой систематизации опирается на репрезентативность выборки и особое внимание уделено вопросу рандомизации процесса построения выборки в медицинских статистических исследованиях.

Все статистические методы исходят из предположения, что данные извлечены из совокупности случайно. Это значит, что вероятность оказаться выбранным одинакова для всех членов совокупности. Например, если групп две (экспериментальная и контрольная) и их размеры равны, то любой член совокупности может равновероятно попасть в любую из групп.

Задача рандомизации заключается в обеспечении такого подбора больных, чтобы контрольная группа кроме метода лечения ничем не отличалась от экспериментальной группы.

Обеспечить равную вероятность попадания в любую из групп совсем не так просто, как кажется на первый взгляд.

Прежде всего, необходимо исключить всякое влияние человека, что довольно сложно сделать. Врачи, участвующие в исследовании, даже исходя из самых добрых побуждений, могут повлиять на формирование групп. Это неизбежно нарушит условия рандомизации и приведет к нарушению сопоставимости групп и к искажению результатов исследования.

Для рандомизации недостаточно, чтобы выбор не зависел от исследователя. Он должен быть независим и от самих исследуемых. Обоих следует лишить возможности влиять на результаты. Для этого предназначен слепой метод. В идеале это двойной слепой метод: ни больной, ни наблюдающий его врач не знают, какой из способов лечения был применен. Двойной слепой метод не всегда осуществим, поэтому используют также простой слепой (примененный способ лечения известен врачу, но не больному или наоборот) и частично слепой (и врач, и больной располагают лишь частью информации). В любом случае информацию, которой располагают участники исследования, следует свести к минимуму.

Есть только один способ получить случайную выборку – воспользоваться для этого достоверно случайным процессом, например, таблицей (или генератором) случайных чисел.

Влияние качества рандомизации на результаты клинических испытаний исследовали К. Шульц и его сотрудники [5]. Рассмотрев 250 контролируемых клинических испытаний, они разделили их на хорошо и плохо рандомизированные. Хорошо рандомизированным считалось испытание, в котором распределение по группам основывалось на использовании случайных чисел. В остальных случаях участники исследования могли влиять на распределение по группам и испытание считалось плохо рандомизированным. Так, плохо рандомизированным считалось распределение, зависящее от момента включения в исследование. Шульц обнаружил, что доля методов лечения, признанных по итогам испытания эффективными, оказалась в плохо рандомизированных испытаниях на 41% выше, чем в хорошо рандомизированных. Некачественная рандомизация привела к почти полуторному завышению числа эффективных методов.

Только рандомизация позволяет надежно оценить эффективность нового метода лечения. Но этична ли она, когда речь идет о жизни и здоровье людей. Здесь имеет место и психологические трудности, связанные с рандомизацией. Рандомизация лишает права выбора и врача-экспериментатора и самого больного. Простое решение состоит в том, что если достоверно неизвестно, какой метод лучше, то лечить любым.

Поэтому, на деле все не так просто. У любого метода найдутся сторонники и противники, не говоря о мнении авторов метода. Но своё мнение есть и у привлеченного к эксперименту врача, человека обычно просвещенного и не чуждого гуманизма. Почему, нередко врач не желает слепо следовать воле неких случайных чисел, требующих лишить больного лучшего лечения? Но неэтичной может оказаться не рандомизация, а операция составления выборки. Слыша мнения о нецелесообразности рандомизированных испытаний, задайте вопрос: на чем, кроме веры и интуиции, основано убеждение в достоинствах одного и недостатках другого метода? Ведь сравнительной проверки еще не было. Очень важно тщательно продумывать, какую совокупность должна представлять выборка, как обеспечить случайность формирования групп и уберечься от невольного самообмана при оценке результатов.

Контролируемые рандомизированные клинические испытания сегодня стали эталоном медицинского исследования. Но всегда ли они приводят к верным заключениям? Нет, не всегда [5]. Нередко в исследовании скрыто присутствует множественное сравнение [2.4] Исследователь не учитывает эту множественность и в результате, сам того не подозревая, многократно занижает вероятность ошибочно выявить мнимый эффект.

Наиболее продуктивный подход состоит кроме всего прочего в применении многофакторных статистических методов. К тому же они позволяют обнаружить одновременное влияние более чем двух методов лечения, что в принципе недоступно однофакторным методам.

В заключение следует отметить, что исследовательская работа может заслуживать доверие , если в ней названы следующие моменты:

– подлежащая проверке гипотеза;

– использованные данные и способ их получения (включая метод рандомизации);

– совокупность, которую представляют используемые в исследовании выборки;

– статистические методы, применяемые для оценки гипотезы.

Литература

1. Гланц С. Медико-биологическая статистика. – М.: Практика, 1999.

2. Зайцев В.М., Лифляндский В.Г., Маринкин В.И. Прикладная медицинская статистика. СПб: «Фолиант», 2003.

3. Котов Ю.Б. Новые математические подходы к задачам медицинской диагностики. М.: Едиториал УРСС , 2004.

4. Раушенбах Г.В., Филиппов О.В. Экспертные оценки в медицине. – М.: ВНИИММТИ Минздрава СССР, 1983.

5. К.F. Schuiz, I. Chalmers, R.J. Hayes, D.G. Altman. Empirical evidence of bias: dimensions of methodological quality associated with estimates of treatment effects in controlled trials. JAMA, 273:408–412, 1995.

УСЛОВИЯ ПРОВЕДЕНИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ

В МЕДИКО-БИОЛОГИЧЕСКОЙ ОБЛАСТИ

Деркач Л.С., Нефёдов Ю.М., Петров Е.Г., Цегельник О.Л.

В статье рассмотрены особенности проведения статистических исследований в медицинской практике. Сделана попытка систематизировать статистические методы, что поможет выбрать адекватный критерий в зависимости от вида исследования и изучавшегося признака. Дано обоснование целесообразности такой систематизации, которое в первую очередь опирается на репрезентативность выборки. В этой связи особое внимание уделено вопросу рандомизации процесса построения выборки.

Ключевые слова: количественный признак, качественный признак, порядковый признак, критерии значимости, вид исследования, метод рандомизации процесса, однофакторный и многофакторный методы.

Кафедра медицинской и биологической физики, медицинской информатики, биостатистики, ГП Луганский государственный медицинский университет.

Кафедра прикладной математики, Восточноукраинский национальный университет им. В. Даля.

Кардиологическое отделение, 1-я городская больница, г. Луганск

УМОВИ ПРОВЕДЕННЯ СТАТИСТИЧНИХ ДОСЛІДЖЕНЬ

У МЕДИКО-БІОЛОГІЧНІЙ ГАЛУЗІ

Деркач Л.С. , Нефьодов Ю.М., Петров Е.Г. Цегельник О.Л.

У статті розглянуті особливості проведення статистичних досліджень у медичній практиці. Зроблено спробу систематизувати статистичні методи, що допоможе вибрати адекватний критерій залежно від виду дослідження й ознаки, що вивчалося. Дано обґрунтування доцільності такої систематизації, що у першу чергу спирається на репрезентативність вибірки. У цьому зв'язку особлива увага приділена питанню рандомизації процесу побудови вибірки.

Ключові слова: кількісна ознака, якісна ознака, порядкова ознака, критерії значимості, вид дослідження, метод рандомизації процесу, однофакторний і багатофакторний методи.

Кафедра медичної й біологічної фізики, медичної інформатики, біостатистики, ДЗ Луганський державний медичний університет.

Східноукраїнський національний університет ім. В. Даля.

Кардіологічне відділення, 1-я міська лікарня, м. Луганськ.

TERMS OF LEADTHROUGH OF STATISTICAL RESEARCHES

IN MEDIKO-BIOLOGICHESKOY AREA

Derkach L.S., Nefedov Yu.M., Petrov E.G., Cegelnik O.L.

In the article the features of lead through of statistical researches are considered in medical practice. An attempt to systematize statistical methods is done, that will help to choose an adequate criterion depending on the type of research and studied sign. The substantiation of expediency of such a systematization, which is primarily based on a representative sample. In this regard, particular attention paid to the randomization process of sampling.

Key words: quantitative sign, high-quality sign, index sign, criteria of meaningfulness, type of research, method of randomization of process, onefactor and multivariable methods.

Department of Medical Physics and Biophysics, Medical Informatics, Biostatistics SE Lugansk State Medical University.

Department of Applied Mathematics East Ukrainian National University the name of V. Dalya.

Cardiological Department, 1-st City Hospital, c. Lugansk