Основы клинической эпидемиологии. Клиническая эпидемиология n n Эпидемиология инфекционных болезней. Характеристика отдельных видов экспериментальных исследований. Неконтролируемое нерандомизированное

29.06.2020

В настоящее время современное понятие эпидемиологии обозначается термином "клиническая эпидемиология". Этот термин произошел от названий двух "родительских" дисциплин: клинической медицины и эпидемиологии.
"Клиническая", потому что стремится ответить на клинические вопросы и рекомендовать клинические решения, основанные на самых надежных фактах.
"Эпидемиология", поскольку многие из ее методов разработаны эпидемиологами, и помощь конкретному больному здесь рассматривается в контексте большой популяции, к которой принадлежит больной.

Клиническая эпидемиология - наука, позволяющая осуществлять прогнозирование для каждого конкретного пациента на основании изучения клинического течения болезни в аналогичных случаях с использованием строгих научных методов изучения групп больных для обеспечения точности прогнозов.

Цель клинической эпидемиологии - разработка и применение таких методов клинического наблюдения, которые дают возможность делать справедливые заключения с гарантированной оценкой влияния систематических и случайных ошибок . В этом заключается важнейший подход к получению информации, необходимой врачам для принятия правильных решений.

Основополагающий метод в эпидемиологии - сравнение. Оно проводится путем математических вычислений таких величин, как отношение шансов, отношение рисков развития изучаемых событий.

Однако, прежде чем производить сравнение, следует понять, что с чем мы будем сравнивать (апельсины с апельсинами, а не апельсины с пароходами), т.е. сформулировать задачу (проблему), предшествующую началу любого исследования. Чаще всего проблема формулируется в виде вопроса, на который необходимо найти ответ.

Например, гипотетически, нам (то есть практикующему врачу) представлено лекарственное средство, которое, по уверению химиков его синтезировавших, должно лечить пятку. Фармакологическая фирма, поставившая производство препарата на поток, также уверяет в инструкции, что заявленный эффект действительно имеет место быть.

Что может сделать практикующий врач при принятии решения о применении препарата?

Ответ "поверить химикам/фармакологам на слово" исключаем как тривиальный и чреватый последствиями. Наша задача - доступными практикующему врачу средствами проверить заявленное действие препарата на пятку (подтврердить или опровергнуть и т.п.). Разумеется, мы не будем испытывать препарат на лабораторных мышах, добровольцах, и пр. Предполагается, что перед "запуском в серию" кто-то это уже более-менее добросовестно сделал.

Сообразно задаче мы начнем формирование массива данных, служащих для ее решения:

Вначале произведем поиск информации.
Далее из полученного массива данных исключим нерелевантные статьи (нерелевантные - несоответствующие нашим интересам).

Оценим методологическое качество найденных исследований (насколько корректна методика сбора информации в исследовании, адекватны ли использованные методы статистического анализа и т. д.) и ранжируем в полученном массиве информацию по степени достоверности доказательств на основании существующих соглашений медицинской статистики и критериев достоверности, предложенных экспертами доказательной медицины.

Согласно мнению Шведского совета по методологии оценки в здравоохранении, достоверность доказательств из различных источников не одинакова, и зависит от типа проведенного исследования. Тип проведенного исследования согласно международному соглашению Ванкуверской группы редакторов биомедицинских журналов (http://www.icmje.org/) обязательно должен быть тщательно описан; также должны быть указаны методы статистической обработки результатов клинических испытаний, продекларированы конфликты интересов, вклад автора в научный результат и возможность запроса у автора первичной информации по результатам исследования.

Для обеспечения доказательности получаемых в исследованиях результатов должна быть выбрана "доказательная", т. е. адекватная задачам, методика исследования (дизайн исследования и методы статистического анализа) (табл. 1), которую мы будем учитывать при выборке информации из массива данных.

Таблица 1. Выбор методики исследования в зависимости от цели исследования
(описание терминов см Глоссарий методологических терминов)

Задачи исследования	Дизайн исследования	Методы статистического анализа
Оценка распространенности заболевания	Одномоментное исследование всей группы (популяции) с использованием строгих критериев распознавания болезни	Оценка доли, вычисление относительных показателей
Оценка заболеваемости	Когортное исследование	Оценка доли, вычисление динамических рядов, относительных показателей
Оценка факторов риска возникновения заболевания	Когортные исследования. Исследования "случай - контроль"	Корреляционный, регрессионный анализ, анализ выживаемости, оценка рисков, отношение шансов
Оценка влияния на людей факторов окружающей среды, изучение причинно-следственных отношений в популяции	Экологические исследования популяции	Корреляционный, регрессионный анализ, анализ выживаемости, оценка рисков (добавочный риск, относительный риск, добавочный популяционный риск, добавочная доля популяционного риска), отношение шансов
Привлечение внимания к необычному течению заболевания, результату лечения	Описание случая, серии случаев	Нет
Описание результатов текущей клинической практики	Обсервационное ("до и после")	Среднее, стандартное отклонение, парный критерий Стьюдента (количественные данные). Критерий Мак-Нимара (качественные данные)
Испытание нового метода лечения	Клиническое испытание I фазы ("до и после")	Среднее, стандартное отклонение, парный критерий Стьюдента. Критерий Мак-Нимара
Сравнение двух методов лечения текущей клинической практики	Контролируемое проспективное. Рандомизированное (открытое, слепое, двойное слепое). Контролируемое ретроспективное. Контролируемое проспективное + ретроспективное (смешанный дизайн)	Критерий Стьюдента (количественные данные). Критерий χ 2 или z (качественные признаки). Критерий Каплана-Маерса (выживаемость)
Сравнение нового и традиционного метода лечения	Клинические испытания II-IV фаз (контролируемое проспективное или рандомизированное)	Критерий Стьюдента. Критерий χ 2 . Критерий Каплана-Маерса

Каждый тип исследований характеризуется определенными правилами сбора и анализа информации. Если эти правила соблюдены, любой вид исследования можно назвать качественным, независимо от того, будут ли они подтверждать или опровергать выдвинутую гипотезу. Более подробно статистические методы анализа, используемые для получения доказательств, представлены в книгах Петри А., Сэбина К. "Наглядная статистика в медицине" (М., 2003), Гланца С. "Медико-биологическая статистика" (М., 1999).

Степень "доказательности" информации ранжируется следующим образом (по нисходящей):

Рандомизированное контролируемое клиническое испытание;
Нерандомизированное клиническое испытание с одновременным контролем;
Нерандомизированное клиническое испытание с историческим контролем;
Когортное исследование;
"Случай-контроль";
Перекрестное клиническое испытание;
Результаты наблюдений.
описание отдельных случаев.

Результаты исследований, выполненных с использованием упрощенных методик или методик, несоответствующих задачам исследования, при некорректно выбранных критериях оценки могут привести к ложным выводам.

Использование сложных методов оценки уменьшает вероятность ошибочного результата, но приводит к росту так называемых административных расходов (на сбор данных, создание баз данных, проведение методов статистического анализа).

Так, например, в исследовании Е.Н. Фуфаева (2003) выявлено, что среди пациентов, имевших группу инвалидности до операции, сохранение инвалидности зарегистрировано у всех 100%. Среди пациентов, не имевших до кардиохирургической операции группы инвалидности, в 44% случаев после операции была определена группа инвалидности. На основании такого результата можно сделать ложные выводы о том, что кардиохирургические вмешательства ухудшают качество жизни пациентов. Однако при опросе оказалось, что удовлетворены результатами лечения 70,5% пациентов и 79,4% врачей, наблюдавших этих пациентов. Оформление же группы инвалидности обусловлено социальными причинами (льготы на получение лекарственных препаратов, оплату жилья и т. д.).

Значимость социальной защиты в вопросах трудоспособности подтверждают результаты исследования, проведенного в США и не выявившего четкой взаимосвязи между клиническим состоянием (соматическим заболеванием) пациента и трудоспособностью.

С целью сравнения показателей занятости после ТЛБА и АКШ было обследовано 409 пациентов (Hlatky М.А., 1998), из них перенесли ТЛБА 192 человек и 217 - АКШ. Было выявлено, что пациенты, которые перенесли ТЛБА, возвращались к работе на шесть недель быстрее пациентов, перенесших АКШ. Однако в долгосрочной перспективе влияние такого фактора, как вид операции, оказалось незначительным. В течение последующих четырех лет 157 пациентов (82%) из группы ТЛБА и 177 пациентов (82%) из группы АКШ вернулись к рабочей деятельности. Наиболее сильное влияние на показатель долгосрочной занятости оказали такие факторы, как возраст пациента к моменту начала исследования и степень покрытия медицинской страховкой оплаты медицинской помощи.

Таким образом, медицинские факторы оказывали меньшее влияние на показатели занятости в долгосрочном плане, чем демографические и социальные. Полученные российскими и американскими исследователями результаты свидетельствуют о том, что часть традиционных и, казалось бы, простых методов оценки результатов лечения являются неприемлемыми для выбора приоритетов и принятия решений.

После этого произведём систематический обзор - мета-анализ , оценим уровень достоверности результатов, полученных в ходе исследований и сравним: есть ли преимущества изучаемых методов диагностики, лечения, методов оплаты услуг, целевых программ над сравниваемыми или использовавшимися ранее.
Если мы будем включать информацию с низкой степенью достоверности, то этот момент в нашем исследовании необходимо обязательно оговаривать отдельно.

Центр доказательной медицины в Оксфорде, предлагает следующие критерии достоверности медицинской информации:
- Высокая достоверность - информация основана на результатах нескольких независимых клинических испытаний с совпадением результатов, обобщенных в систематических обзорах.
- Умеренная достоверность - информация основана на результатах по меньшей мере нескольких независимых, близких по целям клинических испытаний.
- Ограниченная достоверность - информация основана на результатах одного клинического испытания.
- Строгие научные доказательства отсутствуют (клинические испытания не проводились) - некое утверждение основано на мнении экспертов.
И в заключение, оценив возможности использования результатов исследования в реальной практике, опубликуем результат:
пятку лечит, но отваливается ухо: рекомендуется к использованию пациентам без ушей или как в анекдоте: "Все бы этим хирургам резать, я вам такие таблетки дам - уши сами отвалятся" (С).
Это конечно шутка, но в каждой шутке есть доля правды.
Обычно публикуются исследования, которые принесли положительные результаты, например, представляющие в выгодном свете новое лечение. Если рабочая гипотеза (задача, проблема) не подтверждается или не находит положительного решения, то исследователь, как правило, не публикует данные исследования. Это может быть опасным. Так, в 80-х годах ХХ века группа авторов исследовала антиаритмическое лекарственное средство. В группе пациентов, которые его получали, обнаружилась высокая летальность. Авторы расценили это как случайность, и, поскольку разработка этого антиаритмического лекарственного средства была прекращена, то публиковать материалы не стали. Позднее подобное антиаритмическое лекарственное средство - флекаинид - стало причиной гибели множества людей 1-2 .
________________________
1. Cardiovasc Drugs Ther. 1990 Jun;4 Suppl 3:585-94, Thomis J.A., Encainide--an updated safety profile.
2. N Engl J Med. 1989 Aug 10;321(6):406-12, Preliminary report: effect of encainide and flecainide on mortality in a randomized trial of arrhythmia suppression after myocardial infarction. The Cardiac Arrhythmia Suppression Trial (CAST) Investigators.

Вышеприведенный алгоритм поиска и оценки доказательства был предложен D.L.Sackett с соавт (1997). Он может быть использован при любом исследовании, даже при оценке влияния фаз Луны на рост телеграфных столбов.

Хотя личный опыт и знание механизмов развития заболеваний безусловно важны, необходимо принимать во внимание следующее:

В большинстве случаев диагноз, прогноз и результаты лечения для конкретного больного однозначно не определены и потому должны быть выражены через вероятности;  эти вероятности для конкретного больного лучше всего оцениваются на основе предыдущего опыта, накопленного в отношении групп аналогичных больных;  поскольку клинические наблюдения проводятся на свободных в своем поведении больных, и делают эти наблюдения врачи с разной квалификацией и собственным мнением, результаты могут быть подвержены систематическим ошибкам, ведущим к неверным заключениям;  любые наблюдения, и клинические в том числе, подвержены влиянию случайности;  чтобы избежать неверных выводов, врачи должны полагаться на исследования, основанные на строгих научных принципах, с использованием методов минимизации систематических ошибок и учета случайных ошибок.

Социальный аспект клинической эпидемиологии

Влиятельные силы современного общества ускорили признание методов и возможностей клинической эпидемиологии. Стоимость медицинской помощи достигла такого уровня, при котором даже самые богатые группы населения не в состоянии оплатить все желаемые виды услуг. Показано, что использование новых клинических методов совсем не обязательно сопровождается соответствующими изменениями клинических исходов; следовательно, для больного полезны далеко не все общепринятые или дорогостоящие виды лечения. Сейчас разрабатываются способы более тщательной оценки клинических данных, которыми могут пользоваться руководители здравоохранения. Сложилось единое мнение, что медицинская помощь должна основываться на результатах самих строгих исследований и оцениваться по результатам с учетом финансовых затрат, которые общество может себе позволить. Кроме того, конкретные пациенты все чаще рассматриваются в качестве составной части больших групп аналогичных больных; это помогает не только делать более точные индивидуальные прогнозы, но и выбирать наиболее целесообразный путь использования ограниченных медицинских ресурсов для оптимальной помощи возможно большему числу людей.

Основные принципы

Главная цель клинической эпидемиологии – внедрять методы клинического наблюдения и анализа данных, обеспечивающие принятие верных решений. Большинство заслуживающих доверия ответов на клинические вопросы основывается на принципах, описанных в этом разделе.

Клинические вопросы

Основные вопросы, которые ставит клиническая эпидемиология, перечислены в табл. 1.1. Это те самые вопросы, которые возникали у больного и врача в примере, приведенном в начале главы. Именно их чаще всего обсуждают между собой врачи и пациенты.

Таблица 1.1 Клинические вопросы

Предмет обсуждения	Вопрос
Отклонение от нормы	Здоров или болен пациент?
Диагноз	Насколько точны методы, использованные для диагностики заболевания?
Частота	Насколько часто встречается данное заболевание?
Риск	Какие факторы связаны с повышенным риском заболевания?
Прогноз	Каковы последствия заболевания?
Лечение	Как изменится течение заболевания при лечении?
Профилактика	Существуют ли меры предупреждения болезни у здоровых людей? Улучшается ли течение заболевания при его раннем распознавании и лечении?
Причина	Какие факторы приводят к заболеванию? Каковы его патогенетические механизмы?
Стоимость	Сколько стоит лечение данного заболевания?

Клинические исходы

Клинические явления, представляющие интерес для клинической эпидемиологии – это прежде всего исходы, имеющие наибольшее значение для больных и для медицинского персонала (табл. 1.2).

Таблица 1.2 Исходы заболевания (в англоязычном варианте – пять "D")*

*К этому списку можно еще добавить шестое "D"– финансовые затруднения (Destitution), поскольку важным следствием заболевания являются затраты средств (для самого пациента или для общества).

**Нездоровье, субъективное восприятие болезни.

Именно эти явления врачи пытаются понять, предсказать, интерпретировать и изменить при лечении больных. Важное отличие клинической эпидемиологии от других медицинских наук состоит в том, что все явления изучаются непосредственно на людях, а не на животных или элементах человеческого организма, таких как культуры тканей, клеточные мембраны, химические медиаторы, генетические последовательности нуклеиновых кислот. Биологические явления не могут считаться эквивалентом клинических исходов, пока не получено прямого доказательства их взаимосвязи. В табл. 1.3 представлены некоторые биологические явления и клинические исходы при лечении больных ВИЧ-инфекцией. На основании наших знаний о патогенезе ВИЧ-инфекции можно предположить, что такие клинические исходы, как оппортунистические инфекции, саркома Капоши и смерть можно было бы улучшить с помощью вмешательств, препятствующих снижению числа лимфоцитов CD4+ и уменьшающих уровень антигена р24 . Однако имеются данные, что эти маркеры не дают полного представления о прогрессировании заболевания и реакции на лечение. Наивно предполагать, что влияние вмешательства на исход заболевания может быть обусловлено исключительно воздействием на физиологические параметры, поскольку конечный результат определяется и многими другими факторами. Следовательно, клинические решения должны основываться на непосредственных данных об улучшении клинических исходов как таковых.

Таблица 1.3 Биологические явления и клинические исходы: лечение ВИЧ-инфицированных больных

Количественный подход

Клиническая наука особенно убедительна, когда может обеспечить количественный подход при измерениях. Отчасти это обусловлено тем, что количественные результаты дают более достоверные доказательства, позволяют оценить ошибку и облегчают обмен информацией как между врачами, так и между врачом и больным. Клинические исходы, такие как смерть, болезнь или инвалидизация, можно представить в числовом выражении. Несмотря на то что качественные наблюдения в клинической медицине тоже важны, они не являются предметом рассмотрения клинической эпидемиологии. Редко удается точно прогнозировать тот или иной клинический исход. Скорее можно на основании результатов исследования определить вероятность того или иного исхода. Клинико-эпидемиологический подход допускает, что клинические прогнозы неопределенны, но могут быть описаны количественно в виде вероятностей: например, симптомы ишемической болезни сердца возникают у 1 из 100 мужчин среднего возраста в год; курение увеличивает в два раза риск смерти в любом возрасте; прием эстрогенов снижает в 2 раза риск переломов, обусловленных остеопорозом.

Популяции и выборки

В принципе, популяция (population) – это большая группа людей, проживающих в определенном географическом регионе (например, в Северной Каролине) или обладающих некоторым признаком (например, старше 65 лет). Популяция может представлять собой просто некоторую часть населения (обычно таковы популяции в эпидемиологических исследованиях причин заболеваний). Она может состоять из пациентов, госпитализированных в определенную клинику или из пациентов с определенным заболеванием (что чаще имеет место в клинических исследованиях). Таким образом, можно говорить об общей популяции, госпитальной популяции или популяции пациентов с конкретным заболеванием. Выборка (sample) – это часть популяции, полученная путем отбора. Клинические исследования обычно выполняются на выборках. Оценку характеристик популяции по практическим причинам приходится осуществлять путем оценки этих характеристик по выборке.

Систематическая ошибка

Систематическая ошибка, или смещение (bias) – это "систематическое (неслучайное, однонаправленное) отклонение результатов от истинных значений" . Допустим, обнаружено, что препарат А действует лучше, чем препарат Б. Какого рода систематические ошибки могли привести к такому выводу, если он оказался неверным? Препарат А мог быть назначен пациентам с меньшей тяжестью заболевания; тогда результаты будут обусловлены не разной эффективностью лекарственных препаратов, а систематическим различием состояния больных в двух группах. Или же препарат А приятнее на вкус, чем Б, поэтому больные строже соблюдали схему лечения. Либо препарат А – новое, очень популярное, а Б – старое средство, поэтому исследователи и больные склонны думать, что новое лекарство непременно действует лучше. Таковы примеры возможных систематических ошибок. Наблюдение за больными (при лечении или в исследовании) особенно подвержено систематическим ошибкам вследствие простой небрежности. Участвуя в исследовании, больные часто продолжают вести себя так, как им хочется, что подчас не отвечает условиям получения строгих научных результатов. Когда с ними пытаются провести эксперимент наподобие лабораторного, из этого часто ничего не получается. Некоторые больные отказываются участвовать, другие выбывают в процессе исследования или предпочитают сменить метод лечения. Более того, некоторые самые важные с человеческой точки зрения характеристики – эмоции, ощущение комфорта, поведение – измерить гораздо труднее, чем физические параметры, такие как артериальное давление или содержание натрия в сыворотке. К тому же клиницисты сами склонны верить в успех применяемого ими лечения (большинство больных и не захотели бы лечиться у врача, который думает иначе). Из-за этой установки, которая так важна в медицинской практике, клинические наблюдения особенно подвержены систематическим ошибкам. Хотя существуют десятки разновидностей систематических ошибок , большинство из них может быть отнесено к одной из трех основных категорий (табл. 1.4).

Таблица 1.4 Систематические ошибки в клиническом наблюдении

, возникает, когда сравниваемые группы па- циентов различаются не только по изучаемому признаку, но и по другим факторам, влияющим на исход.

, возникает, когда в сравниваемых группах больных используются разные методы измерения.

, возникает, когда один фактор связан с другим, и эффект одного искажает эффект другого.

Систематическая ошибка, обусловленная отбором (selection bias), возникает, когда сравниваемые группы пациентов различаются не только по главным изучаемым признакам, но и по другим факторам, влияющим на результат исследования. Группы пациентов часто различаются по многим параметрам – возрасту, полу, степени тяжести заболевания, сопутствующим заболеваниям, методам вмешательства. Если мы сравним данные по двум группам, которые различаются не только по специфическим интересующим нас факторам (например, метод лечения или предполагаемая причина заболевания), но и по другим признакам, от которых тоже зависит исход, то результат сравнения получится смещенным и не позволит сделать выводы о степени влияния интересующего нас фактора. В примере, приведенном выше, такая ошибка возникнет, если у пациентов, получавших препарат А, степень тяжести заболевания была меньше, чем у получавших препарат Б. Систематическая ошибка, обусловленная измерением (measurement bias), возникает, когда в сравниваемых группах пациентов применяются неодинаковые методы оценки. К такой ошибке могло бы привести использование информации, взятой из историй болезни, для изучения риска развития тромбоэмболии у женщин в связи с приемом пероральных контрацептивов. Предположим, что сравнивалась частота применения пероральных контрацептивов в двух группах женщин, госпитализированных по поводу флеботромбоза и по другим причинам. Легко допустить, что женщины с флеботромбозом, которые слышали о возможном влиянии эстрогенов на развитие тромбозов, скорее упомянут о приеме этих средств, чем женщины, не страдающие этим заболеванием. По тем же соображениям врачи будут более подробно расспрашивать об использовании пероральных контрацептивов именно у женщин с флеботромбозом. При таких обстоятельствах связь между приемом пероральных контрацептивов и развитием флеботромбоза может быть выявлена именно из-за подхода к сбору информации, а вовсе не потому, что такая связь существует в действительности. Систематическая ошибка, обусловленная вмешивающимися факторами (confounding bias), возникает, когда два фактора взаимосвязаны ("ходят парой"), причем один из них искажает эффект другого. Это может произойти из-за систематической ошибки при отборе, под действием случайности или вследствие реально существующей взаимосвязи между факторами.

Пример. Считать ли инфекцию, вызываемую вирусом герпеса, причиной рака шейки матки? Твердо установлено, что распространенность инфицирования вирусом герпеса выше среди женщин, страдающих раком шейки матки, чем у женщин без данного заболевания. Однако и герпес, и другие инфекции, которые тоже могут быть причиной рака шейки матки, передаются половым путем. В частности, доказано, что рак шейки матки вызывается вирусом папилломы человека. Не исключено, что большая распространенность инфицирования вирусом герпеса среди больных раком шейки матки лишь косвенно связана с истинной причиной, тоже передаваемой половым путем, и является следствием более высокой половой активности (рис. 1.1). Чтобы показать, что вирус герпеса вызывает рак шейки матки вне зависимости от других факторов, необходимо выявить эффект вируса герпеса в отсутствие других факторов, связанных с повышенной половой активностью .

Систематические ошибки, возникающие при отборе и при воздействии вмешивающихся факторов, не исключают друг друга. Однако они рассматриваются по отдельности, поскольку относятся к разным этапам клинического наблюдения или исследования. Систематическая ошибка при отборе возникает при формировании групп пациентов для наблюдения, следовательно, об этой опасности следует помнить во время планирования исследования. Ошибка из-за вмешивающихся факторов должна учитываться в процессе анализа данных после окончания исследования. Часто в одном и том же исследовании обнаруживается несколько видов систематических ошибок, как это показано в следующем гипотетическом примере.

В этом примере систематическая ошибка при отборе может иметь место в том случае, если у лиц, пожелавших участвовать в программе, исходно был меньший риск развития ИБС, например в связи с низким уровнем липидов сыворотки или благодаря неотягощенному в отношении ИБС семейному анамнезу. Систематическая ошибка при измерении могла появиться из-за того, что добровольцы, регулярно проходя обследование, имели более высокий шанс выявления ИБС. Наконец, вывод о снижении риска развития ИБС под действием физических тренировок мог быть сделан вследствие систематической ошибки из-за вмешивающихся факторов: участвовавшие в программе физических тренировок добровольцы реже курили, а как известно, курение – фактор риска развития ИБС. Сама по себе возможность систематической ошибки еще не означает, что она обязательно присутствует в конкретном исследовании. Для того чтобы и исследователи, и читатели могли успешно бороться с систематическими ошибками, необходимо прежде всего знать, где и как их искать, и что можно сделать, чтобы нивелировать их влияние. Кроме того, необходимо уметь определять, действительно ли систематическая ошибка имеет место и настолько ли она велика, чтобы клинически значимым образом повлиять на результат исследования.

Случайная ошибка

Заболевания обычно изучаются на выборках пациентов, а не на общей популяции (генеральной совокупности) всех лиц с рассматриваемым состоянием. Результаты наблюдений в выборке, даже если эта выборка несмещенная, могут не отражать положения в популяции в целом из-за случайной ошибки. Однако если повторять наблюдения во многих выборках таких больных, то получаемые результаты будут колебаться около истинной величины. Отклонение результата (отдельного) наблюдения в выборке от истинного значения в популяции, обусловленное исключительно случайностью, называется случайной вариацией . Все мы знакомы со случайностью на примере, когда подброшенная 100 раз монета падает орлом не точно 50 раз. Подобное явление случайной вариации относится и к обсуждавшемуся примеру с оценкой эффективности препаратов А и Б. Допустим, что в исследовании, оценивающем два вида лечения, устранены все возможные систематические ошибки. Предположим также, что в действительности эти два препарата одинаково эффективны и каждый из них вызывает улучшение примерно у половины больных. Однако в единичном исследовании с небольшим числом больных в сравниваемых группах вполне может (исключительно из-за случайности) оказаться, что прием препарата А дает улучшение в большем проценте случаев, чем препарата Б, либо наоборот. Случайная ошибка может вмешаться на любом этапе клинического наблюдения. В сравнительной оценке препаратов А и Б случайные вариации возникают при отборе пациентов, формировании групп лечения, при проведении измерений в группах. В отличие от систематической ошибки, которая вызывает отклонение оценки от истины либо в одну, либо в другую сторону, случайная вариация с одинаковой вероятностью приводит к завышенной и к заниженной оценке. В итоге, среднее значение результатов множества несмещенных наблюдений в выборках стремится к истинному значению в популяции, даже если результаты, полученные в отдельных небольших выборках, далеки от этого.  При анализе клинических данных вероятность случайных вариаций определяется статистическими методами. Применение статистики также помогает минимизировать случайную ошибку путем выбора оптимальных методов исследования и анализа данных. Однако случайную вариацию никогда нельзя исключить полностью и следует обязательно учитывать при оценке результатов клинических наблюдений. Соотношения между систематической и случайной ошибкой иллюстрируются на примере измерений диастолического артериального давления (АД) у одного больного (рис. 1.2).

Истинное значение диастолического АД, полученное при введении внутриартериальной канюли, у данного пациента составляло 80 мм рт.ст. Однако подобный метод неприменим в качестве рутинного, и в клинической практике АД обычно измеряется непрямым способом с помощью сфигмоманометра. Этот более простой инструмент допускает ошибки – отклонения от истинных значений. Ошибка заключается в том, что все показания сфигмоманометра в данном случае сдвинуты вправо от истинного значения (см. рис. 1.2). Отклонение показаний сфигмоманометра вправо (систематическая ошибка) может объясняться разными причинами: плохо калиброванный аппарат, неподходящий размер манжеты или ослабленный слух у врача. Смещение также может зависеть от выбора тона, по которому определяется диастолическое АД. Обычно это фазы IV и V тонов Короткова, которые имеют тенденцию исчезать соответственно несколько выше и ниже истинного уровня диастолического давления, а у лиц с ожирением связь между тонами Короткова и АД вообще непредсказуема. Кроме того, отдельные показания сфигмоманометра подвержены ошибкам из-за случайных вариаций, что отражено в виде разброса показаний сфигмоманометра около среднего значения (90 мм рт.ст.). Два источника ошибок – смещение и случайность – не исключают друг друга. Как правило, они присутствуют одновременно. Их необходимо различать, поскольку бороться с тем и другим приходится по-разному.  Теоретически систематическую ошибку можно предотвратить путем правильного проведения клинических наблюдений или коррекцией при последующем анализе данных. Внимательный читатель без труда обнаружит систематическую ошибку, если она имеется. Большая часть этой книги посвящена тому, как распознать, избежать или минимизировать систематическую ошибку. В отличие от систематической ошибки, влияние случайности нельзя устранить, но можно уменьшить с помощью правильно спланированного исследования, а оставшуюся ошибку затем оценить статистическими методами. Аналогичным образом можно устранить и влияние известных систематических ошибок. Однако никакая обработка данных не в состоянии скорректировать неизвестную систематическую ошибку. Некоторые специалисты в принципе возражают против статистической обработки данных, подверженных смещению из-за плохо составленного плана исследования, поскольку это не дает ничего, кроме ложного впечатления наукообразия работы, не заслуживающей доверия.

Б.М. Маматкулов, ЛаМорт, Н.Рахманова

КЛИНИЧЕСКАЯ ЭПИДЕМИОЛОГИЯ

ОСНОВЫ ДОКАЗАТЕЛЬНОЙ МЕДИЦИНЫ

Профессор Маматкулов Б.М ., Директор Школы Общественного Здравоохранения, ТМА;

Профессор ЛаМорт , Бостонский Университет, Школа Общественного Здравоохранения(США);

Ассистент Рахманова Нилуфар , Ассистент ШОЗ, ТМА, USAID

Рецензенты:

Питер Кемпбелл , региональный директор по повышению качества

Проект USAID «Здрав Плюс»

А.С. Бобожанов , профессор, заведующий кафедрой общественное здоровье, организация и управление здравоохранением

Л.Ю.Купцова , доцент кафедры организации здравоохранения, экономики и управления здравоохранением, ТашИУВ

ТАШКЕНТ – 2013

Предисловие

Клиническая эпидемиология является медицинским предметом, изучающим распространение заболевания, его определяющих факторов и частоты возникновения среди человеческой популяции. Этот предмет лежит в основе предмета Доказательной Медицины, который в настоящее время широко пропагандируется в нашей стране и за рубежом как инструмент принятия научно-обоснованных клинических решений. Клиническая эпидемиология как основная специальная дисциплина изучается на факультетах общественного здоровья.

До настоящего времени, не было подготовлено учебного пакета, включающего перечень презентаций, раздаточных материалов и учебного пособия, необходимого для полноценного преподавания этого предмета.

В настоящее время, теоретические и практические основы Клинической Эпидемиологии - современной области, которая становится все большей необходимостью в системе здравоохранения Узбекистана, недостаточно внедрены в систему медицинского образования . Одной из причин сложившейся ситуации является то, что нет достаточно литературы по этому предмету. Имеющаяся литература на английском языке и поэтому не доступна как для студентов, так и для преподавателей.

В связи с этим, настоящее пособие «клиническая эпидемиология» является необходимым инструментом для преподавания магистрам медицинских ВУЗов и Школы Общественного Здравоохранения, Ташкентской Медицинской Академии. Учебник разработан с учетом потребностей магистров , и каждая глава включает знания и навыки, которые резидент должен приобрести. Пособие также может быть полезным для аспирантов, ординаторов, врачей и организаторов здравоохранения.

Книга посвящена, прежде всего, оценке качества клинической информации и ее правильному толкованию. Принятие решения – это особый вопрос. Разумеет, верные решения требует достоверной информации; однако для них нужно нечто гораздо большее, в частности, определение цены решения, сопоставление риска и пользы.

ТАБЛИЦА ОЦЕНКИ РАНДОМИЗИРОВАННОГО КОНТРОЛИРУЕМОГО ИССЛЕДОВАНИЯ 442

СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ 444

ЛИТЕРАТУРА 452

Отдельная Глава Основы Доказательной Медицины

Клиническая эпидемиология (Clinical epidemiology) - это наука, позволяющая осуществлять прогнозирование для каждого конкретного пациента на основании изучения клинического течения болезни в аналогичных случаях с использованием строгих научных методов изучения групп больных для обеспечения точности прогнозов. Цель клинической эпидемиологии - разработка и применение таких методов клинического наблюдения, которые дают возможность делать справедливые заключения, избегая влияния систематических и случайных ошибок. В этом заключается важнейший подход к получению информации, необходимой врачам для принятия правильных решений.

Клиническая медицина и эпидемиология

Термин "клиническая эпидемиология" произошел от названий двух "родительских" дисциплин: клинической медицины и эпидемиологии. Эта наука "клиническая", потому что стремится ответить на клинические вопросы и рекомендовать клинические решения, основанные на самых надежных фактах. Она называется "эпидемиология", поскольку многие из ее методов разработаны эпидемиологами и помощь конкретному больному здесь рассматривается в контексте большой популяции, к которой принадлежит больной.

Когда-то клиническая медицина и эпидемиология составляли одно целое . Большинство основателей эпидемиологии были клиницистами. Лишь в нашем столетии две дисциплины разошлись. У каждой из них свои школы, системы подготовки специалистов, журналы и области интересов. В последнее время клиницисты и эпидемиологи стали все сильнее осознавать, что их области тесно связаны и без взаимодействия возможности каждой их них ограничены .

Традиционное клиническое мировоззрение

Выбор ответа на клинический вопрос определяется стоящей перед врачом задачей и его практическим опытом. Деятельность врача - это решение проблем конкретного больного. Врачи знают всех своих больных в лицо, собирают анамнез, проводят исследования и несут персональную ответственность за каждого пациента. В результате врачи стремятся к оценке, прежде всего, индивидуальных особенностей каждого пациента, они с большой неохотой объединяют пациентов в группы по риску, диагнозу, методу лечения и оценивают принадлежность больного к этим группам в терминах теории вероятности.

Поскольку работа врача заключается в оказании помощи конкретным больным, клиницисты зачастую упускают из поля зрения пациентов, которые наблюдаются в других медицинских учреждениях или просто не обращаются за помощью, даже если они страдают именно той болезнью, с которой эти врачи имеют дело.

Традиционное клиническое обучение ориентировано на познание механизмов развития заболеваний на основе сведений, полученных из биохимии, анатомии, физиологии и других фундаментальных наук. Эти науки определяют научное мировоззрение студентов-медиков и основу последующих клинических исследований и публикаций. Такое образование воспитывает убеждение в том, что выяснение деталей патологического процесса у конкретного больного составляет суть медицины и, следовательно, зная механизмы заболевания, можно предсказать течение болезни и выбрать правильное лечение.

Потребность в еще одной "фундаментальной науке"

Традиционный подход в медицине "работает" при соответствующих обстоятельствах. На его основе созданы многие эффективные терапевтические средства, например вакцины, антимикробные и вазоактивные препараты, синтетические гормоны. Он оправдывает себя при коррекции нарушений кислотно-основного состояния, диагностике и лечении сдавления нервных стволов.

Однако клинические прогнозы, основанные на знании биологических механизмов болезни, следует рассматривать только как гипотезы, которые должны выдержать проверку в клинических испытаниях. Дело в том, что механизмы развития заболеваний раскрыты лишь отчасти, а на исход болезни влияют многие другие факторы (генетические, физические и социальные). Достаточно привести несколько примеров противоречий теоретическим представлениям: у больных сахарным диабетом включение в диету простых сахаров сопровождается не более серьезными нарушениями метаболизма, чем потребление сложных сахаров; некоторые антиаритмические средства сами вызывают аритмии; лекарства, улучшающие реологические свойства крови, не всегда уменьшают частоту и степень тяжести кризов при серповидно-клеточной анемии.

Разумеется, личный опыт тоже важен для принятия клинических решений. Однако ни один врач не обладает достаточным практическим опытом, чтобы распознавать все трудноуловимые, длительно протекающие, взаимодействующие процессы, которые имеют место при большинстве хронических заболеваний.

Таким образом, для врача, который хочет судить о надежности клинической информации, знания в области клинической эпидемиологии столь же необходимы, как и в области анатомии, патологии, биохимии, фармакологии. Клиническую эпидемиологию следует рассматривать как одну из фундаментальных наук, на которой зиждется здание современной медицины.

Основные положения клинической эпидемиологии

* в большинстве случаев диагноз, прогноз и результаты лечения для конкретного больного однозначно не определены и потому должны быть выражены через вероятности;
* эти вероятности для конкретного больного лучше всего оцениваются на основе предыдущего опыта, накопленного в отношении групп аналогичных больных;
* поскольку клинические наблюдения проводятся на свободных в своем поведении больных, и делают эти наблюдения врачи с разной квалификацией и собственным мнением, результаты могут быть подвержены систематическим ошибкам, ведущим к неверным заключениям;
* любые наблюдения, и клинические в том числе, подвержены влиянию случайности;
* чтобы избежать неверных выводов, врачи должны полагаться на исследования, основанные на строгих научных принципах, с использованием методов минимизации систематических ошибок и учета случайных ошибок.

Социальный аспект клинической эпидемиологии

Целью клинической эпидемиологии является отбор и систематизация достоверных результаты различных методов диагностики и лечения, разработка и применение методов клинического наблюдения, которые дают возможность делать справедливые заключения, избегая влияния систематических и случайных ошибок. Для исключения систематических ошибок учитывают особенности отбора пациентов. Проводят оценку вмешивающихся факторов. Обязательным является внимание к методам измерения. Случайных ошибок избежать нельзя, но степень их влияния можно оценить количественно с помощью статистических методов. Главный постулат клинической эпидемиологии - каждое клиническое решение должно базироваться на строго доказанных научных фактах. Согласно принципам доказательной медицины в диагностике, лечении и профилактике заболеваний должны использоваться только методы, эффективность которых доказана рационально организованными объективными сравнительными исследованиями.

Исследования, результаты которых можно рассматривать в качестве руководства к действию, должны соответствовать определённым требованиям. Это: правильная организация исследования и математически обоснованный способ рандомизации; чётко обозначенные и соблюдённые критерии включения и исключения из исследования; правильный выбор критериев исхода болезни и эффективности терапии; корректное использование статистических методов обработки данных. Различают экспериментальные (контролированные, с преднамеренным вмешательством) клинические исследования и обсервационные. В экспериментальных - исследователь может контролировать или манипулировать тем фактором, влияние которого на исход болезни подлежит изучению и анализу. При отсутствии этой возможности исследования относят к обсервационным. Последние могут быть ретроспективными и проспективными, которые предпочтительнее ввиду большей точности. По организации обсервационные исследования делятся на одномоментные и протяжённые. К 1-м относят описание случая или серии случаев, ко 2-м - исследование "случай-контроль", когортное исследование.

Обязательным условием хорошо спланированного экспериментального исследования является проведение рандомизации - процедуры, обеспечивающей случайное распределение больных в экспериментальную и контрольную группы. Исследования могут быть одноцентровыми или многоцентровыми, когда в испытания включаются несколько учреждений. Рандомизированные исследования могут быть открытыми и "слепыми" (маскированными). Для внедрения в практику результатов доказательных исследований необходимо чёткое описание категорий пациентов, лечение которых изучалось для сравнения их с другими больными, которые нуждаются в лечении. К косвенным критериям эффективности лечения относят положительные изменения какого-либо исследуемого показателя. К прямым - выздоровление, снижение летальности и осложнений, сокращение срока госпитализации, улучшение качества жизни.

Итак, в мировой практике "золотым стандартом" считаются рандомизированные контролируемые (проспективные) испытания с двойным или тройным "слепым" контролем. Материалы этих испытаний и проведенный на их основе метаанализ должны использоваться в медицинской практике в качестве источника наиболее достоверной информации. Организация, проведение и оценка результатов клинических исследований, выполненных на основе достижений доказательной медицины - сложный и дорогостоящий процесс, поэтому крайне важно использовать в широкой практике уже полученные данные.

Библиографическая ссылка

Парахонский А.П., Шаповалов К.В. КЛИНИЧЕСКАЯ ЭПИДЕМИОЛОГИЯ И ЛЕЧЕБНАЯ ПРАКТИКА // Успехи современного естествознания. – 2008. – № 7. – С. 64-64;
URL: http://natural-sciences.ru/ru/article/view?id=10278 (дата обращения: 04.01.2020). Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»