ЭПИДЕМИОЛОГИЯ И СТАТИСТИКА КАК ИНСТРУМЕНТЫ ДОКАЗАТЕЛЬНОЙ МЕДИЦИН. Библиотека
 Скачать 413.18 Kb.
|
|
1. Признак или воздействие, связанное с повышенной вероятностью определенного исхода, такого, например, как появление болезни. Необязательно причинный фактор. Маркер риска. 2. Признак или воздействие, увеличивающее вероятность появления болезни или другого определенного исхода. Детерминанта. 3. Детерминанта, которую может модифицировать какое-то вмешательство, при этом снижая вероятность появления болезни или других определенных исходов. Во избежание путаницы может называться «модифицируемый фактор В целях четкости, вероятно, лучше всего использовать термин «фактор риска только в том случае, если мы знаем, что этот фактор – причинный – т.е. что он увеличивает риск (определение 2), а не просто указывает на возрастающий риск (определение 1). Если фактор просто указывает, но не обязательно несет с собой возрастающий риск, рекомендуется называть его маркером риска. Шансы (odds) Шансы – отношение вероятности того, что событие произойдет, к вероятности того, что событие не произойдет. С точки зрения доказательной медицины можно дать более конкретное определение шансам как форме выражения вероятности развития определенного исхода, которое рассчитывается как отношение числа больных с данным исходом к числу больных без данного исхода. Шансы могут рассчитываться по отношению к исходу (заболеванию, смерти) и по отношению к воздействию (шанс быть подвергнутым воздействию у лиц с определенным исходом). Рассчитывается и оценивается в исследованиях по типу случай-контроль. Отношение шансов (odds ratio) Отношение шансов – рассчитывается делением шансов наступления события или заболевания у лиц с воздействием на шансы наступления события у лиц без воздействия. Так же как и относительный риск, является одним из показателей силы связи. Иногда (в случаях с редкими событиями или заболеваниями) отношение рисков и отношение шансов близки в своих значениях. Связь (ассоциация) (association) Связь – ключевое понятие в эпидемиологии. Между двумя переменными существует связь, если вероятность того, что одна переменная (зависимая) будет иметь место, зависит от того, существует ли в наличии другая переменная (независимая). Связь может быть положительной и отрицательной. Меры силы связи – отношение рисков, разница рисков, отношение шансов, другие показатели силы связи (для непрерывных переменных). Алгоритм анализа связи в эпидемиологии (после оценки качества данных, оцениваемых в связи и способа их получения) включает шаги по оценке того, не является ли связь следствием случайной ошибки? Не является ли связь следствием систематической ошибки? Является ли связь причинной? Четырехпольная таблица (таблица 2 Х 2) (2 X 2 table) Четырехпольная таблица – важнейший инструмент в эпидемиологии, позволяющий рассчитывать показатели связи (ее силу и направленность). Данный инструмент следует рассматривать как пособие при планировании сбора и анализа данных. В принципе, можно отметить, что любой анализ в эпидемиологии может и должен быть упрощен до такой степени, которая позволит заполнить все ячейки четырехпольной таблицы (таблица 1). Таблица 2*2 по результатам клинического испытания Источник: (Родионов А.А., Шабашов А.Е. неопубл.) Сравнение рисков может проводиться несколькими способами: 1. Можно рассчитать абсолютную разность рисков (РР), иногда это также может называться добавочным риском (ДР) или снижением абсолютного риска(САР). Разность рисков в международной терминологии AR – attributive risk или RD – risk difference. В нашем случае РР = 0,79-0,6 = 0,19. Это говорит о том, что применение нового лекарственного препарата позволит дополнительно вылечить 19 человек из каждых 100 больных данным заболеванием. Само собой, значение добавочного риска равное 0 – говорит об отсутствии различия в исходах лечения лиц основной и контрольной групп, то есть – об отсутствии связи между изучаемыми воздействием и исходом. 2. Можно рассчитать относительный риск (ОР) или отношение рисков – международный термин RR - relative risk или risk ratio. Для нашего примера ОР = 0,79/0,6 = 1,32. Таким образом, риск выздоровления для пациентов основной группы в 1,32 раза больше, чем для основной. (Вероятность выздоровления при приеме нового препарата в 1,32 раза выше, чем при применении плацебо.) ОР может находиться в диапазоне от 0 до 1 (обратная взаимосвязь) и от 1 до бесконечности (прямая взаимосвязь). ОР = 1 говорит об отсутствии взаимосвязи между воздействием и исходом. Чем более ОР отличен от 1 в ту или иную сторону, тем сильнее взаимосвязь. Значение ОР зависит от того, делим ли мы риск для группы воздействие на риск для группы контроля или наоборот. Так, в нашем примере ОР = 0,79/0,6 = 1,32 или ОР = 0,6/0,79 = 0,76. То есть риск (вероятность) выздоровления при приеме плацебо в 0, раза выше, чем при приеме нового препарата. Другими словами ОР = 1,32 и ОР = 0,76 свидетельствуют об одинаковой силе (но разной направленности) Относительный риск и разница рисков имеют одинаковый смысл, в эпидемиологии чаще используется отношение рисков, в то время как в общественном здоровье, особенно при принятии решения на популяционном уровне чаще используется разница рисков. Она позволяет рассчитать вред, наносимый воздействием или фактором риска для данной популяции, или пользу от воздействия. На основе РР рассчитывается важный показатель – число больных, которых необходимо лечить (ЧБНЛ) – английский термин NNT – Number Needed to Treat. Эта величина указывает на то, сколько людей необходимо подвергнуть влиянию определенного фактора в течение определенного времени, чтобы достичь определенного благоприятного исхода или предотвратить ЧБНЛ = 1/разница рисков в основной и контрольной группах. Процедура оценки связи (проработки, детализации связи) (elaboration of the association) Необходимо остановиться на данной базовой эпидемиологической процедуре с целью предостережения от поспешных выводов при получении информации о любой связи (то есть по сути конечной цели эпидемиологического исследования, на которых базируется доказательная медицина и общественное здоровье, основанное на доказательствах). Первым шагом при оценке любой связи должно быть достижение уверенности в качестве и точности полученных данных и способах их получения. Следующим шагом является осмысление связи, то есть ответ на вопрос, не является ли связь случайной или следствием систематической ошибки. Изучаются возможные вмешивающиеся факторы (конфаундинги), а также модифицирующие факторы (принимая во внимание тот факт, что нельзя быть до конца уверенным в том, что учтены все возможные влияния). Лишь после этого можно делать вывод о том, что связь существует в действительности, и рассматривать ее с точки зрения причинно- следственных взаимоотношений. Конфаундинг-эффект (confounding-effect) Конфаундинг-эффект – искажение связи (усиление, ослабление, извращение) между двумя переменными (воздействием и исходом), вызванное присутствием внешнего фактора (третьей переменной). Когда речь заходит о конфаундинг-эффекте, то приводят его латинское происхождение (confundere –«смешивать вместе»). В любой связи такой эффект должен быть предположен и проверен, то есть доказан или не доказан. Схематично конфаундинг-эффект изображен на рисунке 2. Рисунок 2. Схема конфаундинг-эффекта (объяснение в тексте) Как видно из рисунка, третья переменная С (конфаундинг) должна влиять на исход (переменную В), что показано стрелкой, также должны быть связаны между собой переменные А и С (воздействие или независимая переменная) и конфаундинг. При этом связь между А и С не должна носить причинно-следственный характер, но переменная С должна оказывать влияние на А. Если связь между А и С сводится к влиянию А на С, тогда С нельзя рассматривать как потенциальный конфаундинг, и в этом случае переменная С является промежуточной причиной в цепочке зависимости между переменными А и В. Это представляет собой определенную дилемму в случаях, когда этиология связи А-В недостаточно изучена, и тогда необходимо принять во внимание и проверить обе эти возможности (что переменная С является конфаундингом или промежуточной причиной). Конфаундинг-фактор является фактором риска для исхода не только в изучаемой группе, но и в группе контроля. Конфаундинг можно классифицировать как одну из разновидностей систематических ошибок в эпидемиологии, и ей всегда должно уделяться должное внимание. Проверить, является ли какой-либо фактор конфаундингом, и одновременно нейтрализовать его эффект (выражаясь эпидемиологическим языком – контролировать конфаундинг) можно методом стратификации. Этот метод заключается в определении связи между переменными А и В в каждой категории (страте) подозреваемого конфаундинга. Фактор будет считаться конфаундингом, если стратифицированные отношения показателей будут отличаться от отношения грубых показателей. При этом следует иметь в виду, что фактор может быть рассмотрен как конфаундинг лишь в том случае, если страта-специфические показатели связи (ОР или ОШ) довольно сильные, при этом статистическая значимость этих связей не имеет значения. Слабые связи – даже в случае их высокой статистической значимости – вряд ли могут оказывать конфаундинг-эффект, в то время как сильные связи, даже при их статистической незначимости (что, может быть связано, в первую очередь, с малым размером выборки) могут оказывать существенный конфаундинг-эффект. Другим методом проверки и контроля конфаундинга является стандартизация (прямой и, в случае использования подходящего стандарта, непрямой методы). Если стандартизованное отношение показателей отличается от отношения грубых (нестандартизованных) показателей, то это указывает на наличие конфаундинга. Процедура проработки связи на наличие конфаундинга включает два этапа – первый, это оценка того, является ли фактор потенциальным конфаундингом, для чего необходимо изучить связь между конфаундингом и обеими (зависимой и независимой) переменными. Второй шаг заключается в анализе того, действительно ли потенциальный фактор вмешивается в изучаемую связь. Для этого сравнивают отношение грубых показателей с отношением показателей, рассчитанных после контроля конфаундинга любым способом. Необходимо отметить, что конфаундинги могут усиливать, ослаблять связь или менять направленность связи. Логично, что отсутствие связи между двумя переменными вовсе не исключает необходимости ее проработки на наличие конфаундинга, также конфаундинг может приводить к видимой ассоциации там, где в действительности ее не существует. Поиск потенциальных конфаундингов должен включать несколько (их может быть достаточно много) переменных, имеющих отношение к изучаемому явлению в эпидемиологии. Нельзя быть уверенным в том, что вы исключили все возможные вмешивающиеся факторы. Но процедура проработки связи должна быть описана, из которой должно следовать, что исследователь предпринял эти попытки[p23]. Это следует иметь ввиду при проведении, анализе и публикации собственных исследований, при чтении литературы, при отборе исследований в мета-анализ, при оценке мета-анализа. Иногда оценка конфаундингов позволяет расценить связь с новой точки зрения, отметить новые черты в ассоциации, а иногда вмешивание проливает свет на этиологию эпидемиологических событий. Влияние конфаундинга можно учесть и уменьшить (но лишь до определенной степени, и нельзя опять-таки быть уверенным, что осуществлен контроль всех конфаундингов) на стадии планирования исследования, то есть отбора субъектов (рандомизация, адекватный подбор контролей, процедура спаривания), на стадии анализа результатов путем проведения одной из следующих процедур (стандартизации, стратификации, применения многофакторного статистического анализа). Универсальными конфаундингами являются пол и возраст, поскольку именно эти переменные заменяют и включают в себя множество факторов, так или иначе, влияющих на здоровье. Эффект модификации (modification effect) Эффект модификации – тип взаимодействия переменных (трех), при котором сила связи между двумя переменными зависит от уровня некоторой третьей переменной, называемой модификатором эффекта. Таким образом, связь может проявляться лишь в определенной группе лиц (страте), в которой имеется третья переменная (модификатор), либо различаться по своей силе или направленности в зависимости от этой третьей переменной. Процедура предположения и выявления модификатора связи (например, стратификация), также как и в случае с конфаундинг-эффектом, является обязательной при анализе любой связи. Часто бывает так, что связь имеет место только в одной из страт, где имеется модификатор, и не имеет место в другой. Эффект модификации часто является ключом к разгадке связи и учитывается при формировании целевых групп для вмешательств. Взаимодействие переменных (interaction) Взаимодействие переменных – эффект модификации часто проявляется в виде эффекта взаимодействия двух переменных, который бывает положительным (усиливающим влияние на зависимую переменную) и отрицательным. Первый вариант имеет отношение к синергизму, явлению, при котором сочетанный эффект двух взаимодействующих переменных (например, двух факторов риска, социально-демографических характеристик) больше объединения их эффектов в отдельности. Такой синергизм может проявляться в виде аддитивной (основанной на разнице различий) и множительной (основанной на относительных различиях) моделей. Необходимо отметить, что в определенных случаях может иметь значение одна модель, и не «работать» другая. Аддитивный синергизм имеет большее практическое применение в общественном здоровье, в то время как множительный может оказаться полезным при изучении этиологических процессов. Концепция причинности в эпидемиологии (causality) Анализ связи в эпидемиологии на причинность является последним звеном в анализе ассоциации (после проверки ее на наличие случайных и систематических ошибок). В эпидемиологии используется концепция «паутины причинности», которая включает множество событий и атрибутов, связанных друг с другом разнонаправленными воздействиями. Причины всегда множественны; любой фактор, изменение которого может привести к изменению следствия может рассматриваться как причинный. Однако поскольку практически невозможно найти причины, которые могут быть расценены как необходимые и достаточные, то принято говорить не о причинах, а о факторах, увеличивающих вероятность наступления следствия. Поиск причинных факторов начинается с формулировки исследовательской гипотезы с учетом принципа Оккама. При этом гипотеза должна быть проверяемой, то есть сбор фактов, необходимых для ее проверки, должен быть осуществимым (для удобства и одновременно для проверки «осуществимости» сбора данных полезно предварительно спланировать макет таблицы, в которую будут заноситься первичные данные, а также четырехпольную таблицу для анализа проверяемых ассоциаций). Доказательства причинности в эпидемиологии: последовательность во времени, сила связи – достаточный относительный риск (отношение рисков), зависимость эффекта от дозы, обратимость, устойчивость – эффект наблюдается разными исследователями, в разных условиях, биологическое правдоподобие –согласование с современными научными представлениями, специфичность: одна причина - один эффект, аналогия – доказаны сходные взаимодействия. Случайные ошибки в эпидемиологии (random errors) Эпидемиология имеет дело с двумя разновидностями ошибок – случайными и систематическими. Случайные ошибки – это ошибки, не связанные с методикой проведения исследования, то есть, происходящие исключительно ввиду случайности. Такие случайности, например, происходят ввиду исключительно случайного отклонения результата отдельного наблюдения (измерения) от его истинного значения, случайного распределения лиц в группе исследования и контроля. Все такие случайности (они не поддаются учету и просто объясняются действием случая) в конечном итоге могут привести к тому, что полученный результат будет лишь проявлением случая. Также как и систематические ошибки, случайные ошибки нельзя исключить, для их контроля используются тесты на статистическую значимость, являющиеся неотъемлемой частью любого эпидемиологического исследования. Несмотря на то, что проверке статистической значимости посвящен отдельный раздел пособия, необходимо отметить, что их значение не указывает на силу связи между переменными, а свидетельствует лишь о вероятности случайных ошибок или влияния случая на наблюдаемый результат, полученный на выборке, а не на генеральной совокупности. Важным также является замечание о том, что при наличии выраженных систематических ошибок, статистически значимый результат, свидетельствующий о том, что вероятность случайной ошибки мала, не имеет никакого научного и практического значения. Систематические ошибки в эпидемиологии (смещения) (biases) Систематические ошибки в эпидемиологии – отклонение результатов или заключений-выводов от истинного значения, а также, процессы, приводящие к этим отклонениям. Под смещением понимают любую тенденцию в сборе, анализе, интерпретации, публикации или обзоре эпидемиологических данных, которые систематически отличаются от истины. Происхождение систематических ошибок связано с тем, что исследования выполняются на людях, и они могут иметь сопутствующие практические и этические ограничения. Они связаны также с вариацией биологических параметров, с ограничениями техники измерения (технологические, стоимостные, этические). Это может быть систематическое одностороннее отклонение от истинных значений первичных измеренных параметров; отклонение вторичных (обработанных) статистических данных (средних, относительных показателей, параметров связи и.т д.), возникающих в результате смещений в исходных данных, а также различных погрешностях в сборе данных, дизайне исследований или анализа; отклонения в заключениях и обобщениях, связанных с погрешностями в дизайне исследования, сборе, интерпретации или анализе данных; а также непреднамеренным отбором методов исследования. Термин «ошибка» не связан с понятием преднамеренности или субъективного фактора, такого, как например, желание исследователя какого-либо определенного исхода. Выделяется множество разновидностей систематических ошибок. Систематические ошибки или смещения обычно не могут быть полностью удалены из эпидемиологических исследований. Поэтому целью исследования должно быть сведение их к минимуму, идентификация тех систематических ошибок, которых нельзя избежать, оценка их потенциального воздействия, и принятие их во внимание при интерпретации результатов. Планирование эпидемиологического исследования строят таким образом, чтобы предусмотреть возможные систематические ошибки, хотя полностью их исключить не бывает возможно. На стадии анализа результатов оценка систематических ошибок проводится на этапе анализа связи в эпидемиологии. Все систематические ошибки можно классифицировать на ошибки отбора и ошибки информации, особым образом можно выделить ошибку, связанную с действием вмешивающегося фактора или конфаундинга. Подробнее о систематических ошибках также написано в разделе «Методология исследования». Когортный эффект (cohort effect) Когортный эффект связан с колебаниями в состоянии здоровья, в основе которых лежат различные факторы, такие, как окружающая среда и социальные изменения, влиянию которых подвергается каждая группа рожденных в популяции. Каждая такая группа подвергается воздействию уникальной окружающей среды, существующей в период жизни этой группы. Валидность (validity) Понятие валидности в эпидемиологии. Данное понятие имеет чрезвычайно важное значение в эпидемиологии, имеет несколько значений и относится к нескольким явлениям. Слово «валидность» происходит от латинского validus, что значит «сильный»). В целом валидность означает достоверность результата или вывода. Первое значение термина относится к оценке метода измерения какой-либо характеристики. Валидность измеренного параметра – это степень адекватности измерения, производимого данным методом; насколько хорошо он измеряет то, что мы исследуем? Основными характеристиками диагностических тестов являются характеристики их точности (график, отражающий диагностическую точность теста называется характеристической кривой): специфичность, чувствительность, прогностическая значимость положительного результата, прогностическая значимость отрицательного результата, отношение правдоподобия. При наличии «золотого стандарта» определить диагностическую точность теста проще, чем при его отсутствии. В последнем случае используют такие критерии, как предсказательную валидность (насколько результат теста согласуется с последующими клиническими событиями и исходами), ответ на лечение (какие изменения в состоянии здоровья повлечет лечение, назначенное при положительном результате теста), повторяемость или надежность (если результат не воспроизводим, то это указывает на его низкую валидность, однако, хорошо воспроизводимый результат может также иметь низкую валидность). Все эти замечания имеют непосредственное отношение к доказательной медицине, к определению «случая» и «не-случая» и «воздействия». При низких параметрах диагностической точности имеет место систематическая ошибка – разновидность систематической ошибки информации и происходит так называемая ошибочная классификация лиц на группы имеющих состояние или исход или не имеющих. Такая систематическая ошибка, или ошибочная классификация приводит к ложному усилению или ослаблению связи. Направление и степень такого смещения можно легко рассчитать пользуясь четырехпольной таблицей, и их всегда надо учитывать при оценке результатов и их применении, поскольку практически всегда мы пользуемся тестами, имеющими диагностическую точность, отличную от 100%. Валидность диагностического теста является важной сферой скрининга, имеющей множество клинических, экономических и этических последствий. Очень важным является то, что валидность имеет значение не только к лабораторным или инструментальным тестам, но и к часто используемым в эпидемиологии вопросникам. Валидизация вопросников имеет свой канон правил и представляет собой отдельную трудоемкую процедуру. Второе значение термина «валидность» – это его применение к исследованию в целом (валидность исследования) или к выводам, сделанным в результате этого исследования. Например, выводы о причинных связях плохо обоснованы в том случае, если не уделено должного внимания возможным артефактам, действию случайностей и конфаундингам. Исследование невалидно, если оно не дает точной информации и не позволяет сделать хорошо обоснованные выводы об исследуемой популяции. Это иногда называется внутренней валидностью исследования. Валидность исследования может нарушаться в результате систематической ошибки при отборе или систематических ошибок, возникающих при обработке информации, неконтролированного конфаундинга, неоправданно маленькой выборкой или другими факторами.] Третье значение валидности. Этот термин также используется, если мы хотим распространить данные, полученные в результате исследования определенной популяции, на более широкую популяцию. Это внешняя валидность исследования. Внешняя валидность исследования определяется репрезентативностью выборки, ее размером и способом формирования. Контрольные вопросы по теме 1. Дайте определение эпидемиологии. |