1.ДОКАЗАТЕЛЬНАЯ МЕДИЦИНА. Evidencebased
 Скачать 41.91 Kb.
|
|
МЕДИЦИНА, ОСНОВАННАЯ НА ДОКАЗАТЕЛЬСТВАХ Медицина, основанная на доказательствах или фактах (Evidence-basedmedicine, обычно ошибочно называемая доказательном медициной), - это совокупность методологических подходов к проведению клинических исследований, оценке и применению их результатов. Смысл этого термина состоит в том, что решения, принимаемые врачами, должны быть аргументированными, т.е. решения должны опираться на аргументы (аргументированные факты), извлеченные из клинических данных. На этом занятии рассматриваются направления медицины, основанной на доказательствах, в которых используется специальный аппарат математической статистики. ЭПИДЕМИОЛОГИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ В ИССЛЕДОВАНИИ НЕИНФЕКЦИОННЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ Термин «эпидемиология» включает понятия о распространении относящихся к здоровью человека состояний (включая хронические заболевания) и факторов (событий), влияющих на состояние здоровья или являющихся потенциальной основой для развития заболеваний. Эпидемиологические показатели — это расчетные характеристики, получаемые при использовании общепринятых формул. Для анализа распространенности, оценки вновь возникающих случаев заболеваний и уровня средней заболеваемости отдельных членов популяции (группы населения, в которой проводится исследование) используют такие показатели, как коэффициент распространенности, коэффициент заболеваемости и удельный коэффициент заболеваемости. Коэффициент распространенности (Prevalence Proportion - РР) определяет долю больных в популяции и вычисляется как отношение числа больных к общему размеру популяции. Коэффициент заболеваемости (Incidence Proportion - IP) исполъзуется для определения числа новых случаев болезни, возникших за определенное время. IP равен числу заболевших в течение определенного временного интервала (например, за год), деленному на общую численность обследуемой группы в начале наблюдения. Показатель IP часто используют для оценки риска развития болезни за определенный период времени. IР, как и РР, измеряется в долях (от 0 до 1) или процентах. Удельный коэффициент заболеваемости (IncidenceRate- IR) применяется для определения числа случаев болезни, приходящихся в среднем на каждого индивидуума в год (или за любой другой период). IR определяется как число заболевших, деленное на суммарное время наблюдения всех обследуемых до момента заболевания. Каждое слагаемое (в знаменателе) определяется индивидуально, так как зависит от момента развития болезни у каждого из наблюдаемых, и может изменяться от нуля, если испытуемый заболел в начале обследования, до полного периода наблюдения, если данный человек не заболел. Следует учитывать также тот факт, что некоторые больные выбывают из-под наблюдения, если оно проводится в течение длительного времени. В таком случае IR может быть приблизительно определено как число заболевших, деленное на произведение среднего числа индивидуумов (между началом и концом обследования) на время обследования. Если период наблюдения мал и болезнь редкая, то делитель вычисляется просто как произведение числа обследованных на время обследования. Обычно эта величина измеряется как результат умножения количества людей на годы (человек  год). Показатель IR, в отличие от РР и IP, может быть больше 1 и не зависит от продолжительности периода наблюдения. При определенных ограничениях IP можно определить как IR t, где t — период наблюдения.ЭПИДЕМИОЛОГИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ РИСКА ЗАБОЛЕВАНИЙ Оценка риска — это качественная или количественная оценка вероятности воздействия вредных эффектов, которые могут быть результатом воздействия конкретного вредного фактора. Концепция относительного риска рассматривает отношение между пациентами с определенной болезнью и не имеющими ее. Для количественной оценки риска используют специально разработанные математические модели. Для изучения факторов, влияние которых может способствовать (или препятствовать) развитию заболевания, необходимо уметь сравнивать значения показателей в разных группах, одна из которых (исследуемая) находится под воздействием исследуемого фактора, а другая (контрольная) — нет. Относительный риск, или относительный эффект (RelationRisk -RRилиr′), рассматривается как отношение значений, соответствующих показателей заболеваемости в исследуемой и контрольной группах, т.е. это мера влияния фактора риска. Показывает, во сколько раз увеличивается (или уменьшается) соответствующий показатель при воздействии исследуемого фактора. Относительный риск может изменяться от 0 (в случае, когда болезнь встречается только в контрольной группе) до ∞ (если болезнь возникает только в группе, подверженной воздействию исследуемого фактора) и равен 1 в том случае, когда фактор не влияет на развитие болезни, так как значения показателей в исследуемой и контрольной группах равны. Оценка относительного риска возникновения заболевания рассчитывается с помощью следующей формулы: RR = Ie/Iê, где Ie — заболеваемость среди лиц, подвергавшихся воздействию фактора риска; Iê — заболеваемость среди лиц, не подвергавшихся воздействию фактора риска. Атрибутивный риск, или атрибутивный эффект (Attributable Risk - AR), определяет долю заболеваний в исследуемой группе больных, причиной которых послужило только вредное воздействие фактора. Его называют еще непосредственным риском. Иногда его называют также добавочным риском, при условии, что исходная заболеваемость связана с другими причинами, т.е. риском, обусловленным воздействием изучаемого фактора, приводящего к дополнительным случаям заболевания. Этот показатель вычисляется как отношение «абсолютного эффекта» (разность показателей) к значению показателя в исследуемой группе или выражая через относительный риск: AR = (RR- 1) / RR, где RR - относительный риск. Фактически атрибутивный риск - это доля болезней, вызванных действием исследуемого фактора, среди всех болезней в контрольной группе. Если Q - доля людей в популяции, подвергшихся действию фактора риска, то риск, связанный с экспозицией (RiskExposition), - величина RE = Q(RR - 1)/(1 + Q(RR - 1), определяет долю заболеваний, обусловленную действием фактора, среди всех заболеваний в популяции. В то время как величина (1 -RE) - остаточный риск.
Для вычисления описанных выше показателей можно использовать четырехпольные таблицы, составленные по выборочным данным. Рассмотрим это на примере определения коэффициента заболеваемости (IP) и относительного риска заболевания (IP-ratio) (табл. 1). Таблица.1. Определение коэффициента заболеваемости и относительного риска заболевания Таким методом риск (в том числе и относительный) можно оценить в следующих двух случаях: если имеется репрезентативная выборка из общей популяции, которая затем подразделяется на больных и здоровых, а те, в свою очередь, делятся на подверженных действию исследуемого фактора и на неподверженных; если изначально были составлены две группы - одна из популяции, находящейся под воздействием фактора риска, а другая - из популяции, свободной от действия этого фактора. Число заболевших в исследуемых выборках должно быть не менее 20. Показатель отношения шансов. Если в исследовании сравнивают группу, состоящую из больных, с группой здоровых («случай-контроль» или «case-control»), соотношение численностей этих групп (обычно 1:1) не соответствует соотношению больных и здоровых в популяции, то использование относительных показателей неправомерно. В этом случае, при низком уровне заболеваемости для конкретной патологии, в качестве оценки относительного риска (IP) в популяции следует использовать отношение числа больных к числу здоровых в исследуемой группе IP1=X1/(N1-X1) и в контрольной группе IР0 =X0/(N0-X0). Соответствующий показатель IOR(IncidenceOddsRatio) - отношение «шансов» - в данном случае рассчитывается по формуле: IOR = Xl(N0-X0)/X0(Nl-X1). Этот показатель так же, как и относительный риск, принимает значения от 0 до ∞ и равен 1 только при отсутствии эффекта. Отношение шансов (oddsratio) определяется как отношение шансов события в одной группе к шансам события в другой группе. Или как отношение шансов того, что событие произойдет, к шансам того, что событие не произойдет. В исследованиях «случай-контроль» отношение шансов используется для оценки относительного риска. Следует отметить, что показатель oddsratio не зависит от способа составления сравниваемых групп. Можно первоначально составлять выборки из популяции больных и здоровых и затем подразделять их на тех, кто был подвержен исследуемому воздействию и кто не был. Можно первоначально исследовать группы, подверженные и не подверженные действию фактора, и среди них определять пропорции больных и здоровых. Значение показателя при этом не меняется. Следует иметь в виду, что значение показателя не зависит ни от общего объема выборки, ни от размера каждой из сравниваемых групп. Легко видеть, что oddsratio и относительный риск (RelationRisk) связаны соотношением: RR= (1 - IP1)·IOR/ (1 - IP0). Из этой формулы следует, что если IP1> 1Р0, т.е. фактор способствует развитию заболевания, то IOR> RR. Кроме того, если болезнь редко встречается (IP1 и IР0 малы), то IOR ≈ RR. Можно оценить погрешность, возникающую при использовании oddsratio вместо IP-ratio. Пусть r = IP-ratio и r′ =IOR, тогда, зная IР0 — показатель IP в группе, не подверженной действию исследуемого фактора, — относительную погрешность можно вычислить по формуле: (r′-r)/r = (r′-1) IР0.· Обозначив допустимую погрешность через ε, получим выражение для оценки максимального IР0. А именно, IР0 не должен превосходить ε / (r - 1). В таблице 2 приведены некоторые значения N (количества заболеваний на 100000 человек) в контрольной группе N=IP0·100000) в зависимости от ε и r′. Если мы используем какой-нибудь показатель, например, IP-ratio, для оценки эффекта действия фактора риска, прежде всего нужно убедиться в том, что этот эффект отличен от нуля, т.е. имеется значимое различие между показателями в двух обследуемых группах. Таблица 2. Расчетное число заболеваний в контрольной группе на 100 000 человек (при фиксированных погрешности и oddsratio)
В случаях, когда известна частота заболевания в общей популяции, можно воспользоваться формулой Байеса для определения условной вероятности, чтобы оценить риск заболевания при действии фактора и при отсутствии действия фактора. Для этого необходимы данные: о доле лиц, подверженных действию фактора А среди больных; доле лиц, подверженных действию фактора А среди здоровых; о частоте болезни в популяции. Пример выявления факторов, способствующих возникновению фебрильных судорог В качестве примера рассмотрим применение описанных выше показателей и методов расчета для фебрильных судорог. Цель исследования - выявление факторов, способствующих возникновению этого состояния. Материалом послужили две группы численностью по 100 человек каждая. Первая группа состояла из детей, у которых в анамнезе отмечались фебрильные судороги, вторая - контрольная группа - из детей, не имевших никаких пароксизмальных состояний. Были проанализированы различные генетические, пренатальные и перинатальные показатели, такие, как наследственная отягощенность по фебрильным судорогам и эпилепсии, угроза прерывания беременности, инфекционные заболевания матери во время беременности, продолжительность и срок родов, оперативное вмешательство в родах, адаптация после родов, реанимационные мероприятия в родах, масса ребенка при рождении, психомоторное развитие. Наличие этих факторов могло способствовать возникновению фебрильных судорог. Поэтому предварительно были выявлены те из них, частотные характеристики которых достоверно различались в двух группах. Результаты исследования показали, что наследственная отягощенность по фебрильным судорогам и эпилепсии в семьях детей с фебрильными судорогами в анамнезе встречается значительно чаще, чем в контрольной группе. Среди детей в первой группе у 53 были больные родственники, в то время как во второй таких было только 9. Значимость различия этого показателя в двух группах составила менее 0,01%. Соответственно, можно предположить, что наследственная отягощенность — фактор риска в развитии фебрильных судорог, и попытаться оценить количественно риск, связанный с действием данного фактора. План, по которому проводилось обследование (case—control), не позволял осуществить прямую оценку риска заболевания среди детей с отягощенной генеалогией и среди тех, у кого нет родственников с судорожными проявлениями, поскольку для такой оценки нужны соответствующие репрезентативные выборки. По той же причине нельзя непосредственно определить относительный риск. Для расчета показателя относительного риска была составлена таблица, в которую занесены выборочные данные (табл. 3). Таблица 3. Исходные данные для расчета относительного риска
Показатель oddsratio, посчитанный по выборочным данным, оказался равным (53 · 91)/(47 · 9) = 11,4. Наряду с исследованиями типа «случай-контроль» применяются когортные исследования, в которых также исследуются факторы риска, наблюдаемые во времени. (Когорта - группа лиц, исходно объединенных каким-либо общим признаком и наблюдаемых в течение определенного периода времени, чтобы проследить изменения в их состоянии за выбранный отрезок времени.) Таким образом, эпидемиологические показатели риска позволяют получить объективные характеристики воздействия изучаемых факторов, что является основной целью введения понятий медицины, основанной на доказательствах, и имеет особое значение для прогнозирования заболеваний. КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ И ЗАДАНИЯ Что включает понятие «эпидемиология»? Дайте характеристику понятия «коэффициент распространенности». Дайте характеристику понятия «коэффициент заболеваемости». Дайте характеристику понятия «удельный коэффициент заболеваемости». Что такое оценка риска? Что включает концепция относительного риска ? Дайте характеристику понятия «относительный риск». Дайте характеристику понятия «атрибутивный риск». Дайте характеристику понятия «показатель отношения шансов». Как связаны между собой показатель отношения шансов и относительный риск ? Что позволяют получить эпидемиологические показатели риска ? | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||