ЭПИДЕМИОЛОГИЯ И СТАТИСТИКА КАК ИНСТРУМЕНТЫ ДОКАЗАТЕЛЬНОЙ МЕДИЦИН. Библиотека
 Скачать 413.18 Kb.
|
|
• в значении «обычный» (некоторые называют это «статистическим» подходом). В этом смысле нормальный диапазон можно определить недвусмысленными терминами – например, «диапазон от двух стандартных отклонений ниже среднего до двух стандартных отклонений выше среднего» или «между 10-ой и 90-ой процентилями». Но тогда «аномальный» означало бы только «необычный». • в значении «желаемый» – т.е. диапазон значений, указывающих или предсказывающих хорошее здоровье (иначе это можно назвать «клиническим или прогностическим подходом). Клиническая важность может быть определена уровнем переменной, выше которой появляются симптомы, или более часто возникают осложнения. Прогностический означает, что имеется определенное пограничное значение, ниже которого значение показателя и прогноз является не связанными друг с другом. «Прогностически аномальный» определяется тогда именно этим уровнем. Но между «здоровыми» и «нездоровыми» данными четкой границы не существует, а существует некий градиент нормальности, а не ее дихотомичность. Можно решить, например, что любой результат с отношением правдоподобия 1 или менее – будет «нормальным»; но этот «нормальный» диапазон будет включать нескольких – а может быть и много людей с заболеванием. • в значении «не требующий никаких действий» - т.е. нет необходимости в дальнейших исследованиях, обследованиях, лечебных или превентивных мероприятиях. Такое значение слова «нормальный» требует информации не только о взаимоотношениях между здоровьем и болезнью, но также и о возможной пользе вмешательства. Использование того или иного значения определяется целью и задачами исследования, однако, в любом случае необходимо дать четкое определение тому, кого относить в группу лиц, имеющих «нормальное состояние» (в узком смысле, имеющим отношение к доказательной медицине, «болезнь, состояние, исход (конечный или промежуточный) отсутствуют, или «-») и лиц, его имеющих «+». То есть, важен так называемый операционный подход. Для практической работы требуется определение случая, хотя иногда и несколько произвольного, как основы для принятия решений. Операционное определение для лечения может базироваться на пороговом значении. Эта величина будет принимать во внимание симптомы и прогноз, но не будет четко определена ни одним из этих показателей. У пациента может не быть симптомов, но тем не менее он выиграет от начала лечения или, наоборот, у него может быть увеличенный риск, который не может быть исправлен. Методика разделения исследуемых на «случаи» и «не-случаи» должна быть четко описана в методологии исследования (иначе говоря, должны быть даны операционные дефиниции изучаемым переменным, явлениям, включенным в изучение) и должно быть объяснено, почему именно эти критерии были выбраны. Чрезвычайно важно также определять и стандартизировать методы измерения выбранных критериев случая в эпидемиологии. Воздействие (exposure) Воздействие – другое важное понятие в эпидемиологии, имеющее отношение к оценке связи – главной задачи эпидемиологического исследования – связи между воздействием и исходом. В Эпидемиологическом Словаре дается следующее определение воздействию: близость и/или контакт с источником заболевания, происходящие таким образом, что может произойти эффективная передача патогенного агента; количество определенного фактора, которому были подвержены индивидуумы, способное проникнуть в организм с тем, чтобы вызвать определенное состояние (болезнь), близко к понятию дозы; воздействие может иметь как отрицательное, так и положительное (защитное) влияние. По аналогии с определением «случая» в эпидемиологии задача заключается в оперативном определении в континууме воздействия и его количества, индивидумов, подвергнутых воздействию (воздействие +) и не подвергнутых воздействию (воздействие -) с последующим внесением их в таблицу 2 Х 2 с расчетом относительного риска или отношения шансов. Необходимо подчеркнуть, что под воздействием в эпидемиологии принято понимать различные переменные, с общепризнанной точки зрения, таковыми не являющиеся, такие как время, возраст, пол. При этом имеется в виду, что наличие этих переменных по-разному воздействует на интересующий исход у изучаемой категории лиц. Эпидемиологическое исследование может начинаться с оценки воздействия (проспективное исследование), либо оценка воздействия может производиться после отбора случаев и контролей (ретроспективное исследование). Данные о воздействии наряду со случаями вносятся в четырехпольную таблицу (таблицу 2 Х 2) для расчета показателей связи. Распространенность (prevalence) Показатель распространенности события (prevalence rate). Термин «показатель» в эпидемиологии является относительной величиной (рассчитывается по отношению к определенной группе индивидуумов и выражается дробью). Здесь необходимо отметить, что распространенность может быть выражена как в относительных, так и абсолютных значениях. Последние имеют более ограниченное применение, поскольку обычно используются для выражения масштаба проблемы в популяции; к доказательной медицине и исследовательской работе это может приложение для обоснования актуальности темы изучения или исследования. Любой показатель в эпидемиологии может представлять собой пропорцию (например, показатель распространенности), когда числитель дроби содержится в знаменателе, так и не быть пропорцией (например, частота новых случаев). Показатель распространенности события – это пропорция индивидов в группе или популяции, имеющих определенное заболевание или состояние в данный период времени, умноженное на 100, 1000 и т.д. Важным является то, что числитель дроби входит в знаменатель. По сути является «фотоснимком» изучаемой популяции в определенный момент времени. Можно отметить, что показатель распространенности имеет несколько разновидностей (одномоментной распространенности, периодической распространенности, распространенности на протяжении жизни), хотя обычно (и если это не уточняется) речь идет об одномоментной распространенности. Показатель распространенности зависит от частоты новых случаев и продолжительности заболевания. До начала анализа показателя распространенности (это справедливо для начала анализа любых показателей, любых первичных данных в эпидемиологии) необходимо собрать информацию о том, как данные были получены (источники данных – числителя и знаменателя дроби) и насколько они точны. Использование показателей распространенности: учитываются в постановке общинного диагноза и приоритизации проблем здоровья, при планировании вмешательств по охране здоровья, в качестве «претестовой вероятности» в диагностике заболеваний, позволяют определить группы, нуждающиеся в повышенном внимании, в некоторых случаях, при особых условиях для оценки эффективности программ при повторном изучении показателя распространенности. Чрезвычайно важным является то, что показатель распространенности не является мерой риска, поскольку в исследованиях распространенности (одномоментные или поперечные исследования) нельзя установить временные взаимоотношения между воздействием и исходом и, следовательно, оценить риск наступления события. Ввиду этого факта, использование показателя распространенности в доказательной медицине имеет ограниченное значение. Однако его следует, как минимум, отличать от показателя частоты новых случаев, и хорошо представлять, с какими показателями имеют дело. Частота новых случаев (incidence rate) Показатель частоты новых случаев (инцидентности) – указывает на скорость развития явления в изучаемой среде. Он определяется делением количества случаев события (заболевания) на количество людей, изначально его не имевших. Важным является период времени, за который определяется инцидентность. Данный показатель не является пропорцией, служит мерой риска развития заболевания у человека в течение изучаемого периода, обычно года (вероятности перехода индивидуума из знаменателя дроби в ее числитель). Выражается также в относительных показателях на 100, 1000 и т.д. То, что показатель частоты новых случаев является мерой риска, делает его важным показателем для изучения связи между переменными в эпидемиологии, что и составляет сущность эпидемиологии как науки. Оценивается данный показатель в проспективных (когортных) исследованиях. Несмотря на сложность проблемы, все-таки следует указать, что существует и используется в литературе два типа показателей инцидентности с различными видами знаменателя: знаменатель, представленный количеством индивидов («количественный» знаменатель); такой показатель называется «кумулятивной частотой новых случаев» и знаменатель «человеко-время»; в данном случае он называется «плотностью частоты новых случаев». Оба типа показателей могут рассчитываться как для всей популяции в целом, так и для отдельных групп. Смысл использования показателя «человеко- время» заключается в том, что обычно индивиды переживают различные по длительности «периоды риска». Это может происходить из-за того, что члены когорты перестают быть кандидатами на то, чтобы их состояние исследовали: они могут уехать, отказаться сотрудничать, потеряться или умереть, или стадия пребывания в риске может автоматически окончиться в результате наступления заболевания. Индивиды также могут включаться в исследование в разное время, что тоже будет порождать различия в «периодах риска». В подобных случаях показатель инцидентности (частоты новых случаев) находят путем деления общего количества случаев на общий период риска индивидов, измеренных в единицах человеко-время. Для расчета знаменателя должна быть рассчитана сумма периодов риска каждого индивида, т.е. продолжительность времени от начала наблюдения до выхода из-под наблюдения (включая выход из-за случаев развития состояния последней стадии) или до конца исследования. Оба показателя можно рассчитать один из другого, пользуясь определенной формулой. Если заболевание редкое, размер популяции большой и, также как и ее состав, относительно постоянен, то можно пользоваться обычным показателем частоты новых случаев. Стандартизация (standardization) Стандартизация, как метод, позволяющий сравнивать показатели здоровья – ряд технических приемов, позволяющих устранить как можно больше влияний возраста или других вмешивающихся переменных (стандартизовать, то есть контролировать переменные при анализе данных двух или нескольких популяций можно и нужно по любым переменным, связанным со здоровьем). Необходимость применения процедуры стандартизации обусловлена тем, что сравниваемые популяции обычно различаются пропорциональным распределением в них некоторых переменных, которые влияют на грубые показатели здоровья. Принцип метода заключается в применении взвешенных средних, специфических для контролируемых переменных. Существует две разновидности стандартизации: прямая и непрямая. Важно подчеркнуть, что стандартизованные показатели, в отличие от грубых показателей могут быть использованы лишь в целях сравнения, и не используются при оценке здоровья изучаемой популяции или общины, постановке общинного диагноза, при планировании и оценке вмешательств. Процедура стандартизации широко применяется и используется, прежде всего, в общественном здоровье при сравнении популяций – их демографических и эпидемиологических характеристик, показателей здоровья. Однако, следует подчеркнуть, что метод стандартизации является одним из способов контроля вмешивающихся факторов (конфаундингов) – процедуры, являющейся обязательной при анализе любой связи в эпидемиологии и доказательной медицине. До тех пор, пока в сравниваемых группах, выборках не будут учтены неодинаковые пропорциональные распределения различных признаков или, говоря на эпидемиологическом языке, переменных (то есть их вклад или вес), которые могут вмешиваться и менять связь, заключение о связи будет ошибочным и не должно рассматриваться серьезно. Таблицы и кривые дожития (life tables and survival curves). При проведении многих исследований немаловажное значение имеет не только сам факт совершения какого-либо события, но и время его совершения. Этим событием может быть смерть (время до смерти индивида назовем временем дожития), появление какого-либо заболевания или осложнения, выздоровление, возвращение на рабочее место, беременность и т. д. Методы анализа, разработанные для изучения времени дожития и термины «время дожития» и «анализ дожития» часто используются по отношению к любому событию. Построение кривой дожития – это один из способов обобщения результатов подобного исследования. Выживаемость на кривой построена против времени. Кривая может начинаться на показателе 100% и отражать кумулятивный показатель дожития; или она может начинаться на отметке «ноль» и показывать кумулятивный показатель частоты новых случаев или, в том случае, если этим «новым случаем» является смерть, – кумулятивный показатель смертности, что является дополнением к первой кривой. В знаменателях обоих показателей (как кумулятивного показателя дожития, так и кумулятивного показателя смертности) находится число, обозначающее количество индивидов, наблюдаемых в процессе исследования, они выражают средний риск выживания или не выживания на протяжении определенного периода времени. Пример кривой дожития представлен на рисунке 1. % дожития Рисунок 1. Кумулятивный показатель дожития гипотетической когорты мужчин Тверской области, Российской Федерации в целом, Великобритании, Израиля и США 2005. Источник: (Родионов А.А., Шабашов А.Е., Фомина Ю.Н., Ивашкив И.И., неопублик.) Используемая информация может основываться на прямом наблюдении группы людей, всех из которых наблюдают в течение всего периода, охваченного кривой. Обычно, однако, различных членов когорты наблюдают различные периоды времени, как правило, из-за их выхода из-под наблюдения или потому, что люди включаются в исследование в разное время. Кумулятивные показатели частоты новых случаев впоследствии можно рассчитать с помощью таблиц дожития Каплана-Мейера. Индивид может выйти из- под наблюдения по различным причинам, например, из-за наступления болезни, при котором пациент автоматически покидает группу риска, вследствие смерти пациента, в результате прекращения исследования или по другим причинам. В том случае, если в конце периода наблюдения заболевание так и не наступило, время дожития пациента «пересматривается» и требует особого внимания при его анализе. При клинических испытаниях и других проспективных исследованиях часто сравнивается дожитие двух групп. Это обычно требует проведения особых статистических операций, направленных на учет пересмотренного времени дожития, таких, как логарифмический тест рангов, тест для различий между кривыми дожития. Отношение рисков или относительный риск (наступления случая) можно подсчитать, используя отношение рисков в двух группах в определенный период. Популяция (population) Популяция в эпидемиологии в соответствии со словарем J.Last имеет два значения. Это, с одной стороны все население данной территории или страны вместе; количество населения данной территории. Второе, более актуальное для нас определение гласит: популяция – совокупность единиц наблюдения, из которой отбирается выборка и на которую могут быть распространены результаты, полученные на этой выборке. Это необязательно люди или животные, единицами наблюдения могут быть организации, медицинская документация, больные лица и т.д. Важным является тот факт, что обобщать результаты исследования можно лишь только по отношению к той популяции больных, на выборке из которой проведено исследование (например, при анализе риска воздействия фактора на госпитализированных больных нельзя делать вывод о воздействии данного фактора риска на всех больных с данной патологией) Выборка (sample) Выборка – часть популяции, полученная путем отбора. Выборка может быть случайной и неслучайной, репрезентативной и нерепрезентативной. Для научнообоснованной оценки эпидемиологических данных имеет значение размер и процедура выборки, зависящие от задач и вида исследования, изучаемых параметров и собираемых данных. Риск (risk) Риск – это основополагающее понятие в эпидемиологии, поскольку можно сказать, что эпидемиология как наука, базируется на концепции риска, и наступление события в эпидемиологии принято выражать через вероятности. Риск – это вероятность того, что у лиц, подвергшихся влиянию некоторых факторов, возникнет определенное состояние, например, они заболеют или умрут к определенному возрасту. Риск рассчитывается отношением количества лиц с развившимся исходом («случаев») к общему числу наблюдаемых лиц, находящихся под воздействием определенного фактора. Риск применяется в эпидемиологии с целью прогнозирования событий, выявления причины события, в определении диагностических критериев и их надежности, в оценке лечения и профилактики. Риск связан с частотой новых случаев и определяет вероятность перехода индивида из знаменателя в числитель дроби. Важным является период времени, пока человек находился в риске (то есть в знаменателе дроби). Риск определяется в когортном исследовании. Риск является ключевым понятием в исследованиях этиологии (факторы риска, или защитные факторы), диагностики (вероятность выявления болезни при ее наличии), лечения (вероятность наступления неблагоприятного исхода или выздоровления), профилактики, популяционном вмешательстве, прогноза (исход при определенной стадии болезни, у определенной популяции). Относительный риск или отношение рисков (relative risk, risk ratio) Относительный риск рассчитывается как отношение риска наступления определенного события у лиц, подвергавшихся воздействию фактора риска (защитного фактора) к риску наступления этого события у лиц без воздействия изучаемого фактора. Является важным показателем меры связи для дискретных переменных. Служит основой для расчета атрибутивного (добавочного) популяционного риска и атрибутивной (добавочной) доли (фракции) – показателей, широко используемых в научно-обоснованных вмешательствах по охране здоровья. Интерпретация относительного риска: риск, равный 1 свидетельствует о том, что связь между переменными отсутствует; риск, превышающий 1, свидетельствует о положительной связи; риск меньше 1 говорит об обратной связи. Разность рисков (добавочный риск) (risk difference, attributive risk) Разность рисков – показатель связи в эпидемиологии, выраженный через арифметическое вычитание одного риска из другого. Относительный риск и разница рисков имеют одинаковый смысл, но в доказательной медицине (клинической эпидемиологии) чаще используется отношение рисков, в то время как при принятии решения на популяционном уровне чаще используется разница риска, поскольку позволяет рассчитать вред, наносимый воздействием или фактором риска для данной популяции, или пользу от профилактического вмешательства (снижение риска для популяции при устранении воздействия). Для доказательной медицины этот показатель имеет значение в виду того, что на его основе рассчитывается важный показатель – число больных, которых необходимо лечить (ЧБНЛ). Эта величина указывает на то, сколько больных необходимо лечить определенным методом в течение определенного времени, чтобы достичь определенного благоприятного исхода или предотвратить один неблагоприятный исход. ЧБНЛ = 1/разница рисков в основной и контрольной группах. Добавочный популяционный риск (population attributive risk) Добавочный популяционный риск – показатель, отражающий дополнительную заболеваемость в популяции, связанную с фактором риска. Рассчитывается как произведение добавочного риска (разницы рисков) на распространенность фактора риска в популяции. Добавочная доля популяционного риска (population attributive fraction) Добавочная доля популяционного риска – доля случаев в популяции, обусловленная воздействием фактора риска, рассчитывается делением добавочного популяционного риска на показатель частоты новых случаев состояния, связанного с данным фактором риска. Если изучается не фактор риска, а защитный фактор, то этот показатель позволяет рассчитать, сколько (какую долю) новых случаев можно предотвратить путем воздействия на этот защитный фактор (внедрение нового вида лечения, профилактического вмешательства). Показатель широко используется в научно-обоснованном общественном здоровье при оценке действенности и эффективности (в том числе и экономической) превентивных вмешательств. Фактор риска и маркер риска (risk factor and risk marker) Фактор риска и маркер риска – этот термин разными авторами используется, как минимум, в трех разных значениях. |