Zdravotní a environmentální problémy
biobiologie, prof. E. B. Burlaková. Tato data tvoří nové představy o biologické účinnosti chronického ozáření na člověka a jasně ukazují na neschopnost extrapolovat účinky vysokých dávek ionizujícího záření do oblasti nízkých dávek.
Rozvoj nových koncepcí je důležitý pro tvorbu vyvážených rozvojových plánů nukleární energie a spravedlivá sociální politika vůči likvidátorům Černobylská katastrofa a obyvatelé oblastí kontaminovaných radionuklidy.
Při posuzování vlivu záření na lidské zdraví je třeba mít na paměti, že ionizující záření je kosmogenním faktorem životního prostředí. Je dobře známo, že přirozené záření na pozadí je nezbytné pro růst, vývoj a existenci různých živých bytostí, včetně savců. Pochopení radiobiologických zákonitostí je spojeno s vhledem do fenoménu života, spojení mezi živými věcmi a prostorem. V účincích ionizujícího záření existuje mnoho záhad, včetně pozitivních či negativních účinků ozářených biologických objektů na neozářené. Nepochybně zajímavá je myšlenka, kterou vyslovil A. M. Kuzin ve své poslední poznámce svým zaměstnancům: „Život, živé tělo je metabolizující systém struktur na molekulární úrovni, které tvoří jeden celek díky informacím nepřetržitě dodávaným sekundárním, biogenním zářením vznikajícím pod vlivem atomového záření přirozené radioaktivní pozadí kosmického a pozemského původu.“
BIBLIOGRAFICKÝ SEZNAM
1. Kudrjašov, Yu B. Radiační biofyzika. Ionizující radiace/ Yu. B. Kudrjašov. - M.: ed. Moskva Univerzita, 2004. - 580 s.
2. Yarmonenko, S. P. Radiobiology of humans and animals / S. P. Yarmolenko, A. A. Vainson. - M.: Vyšší. škola, 2004. - 550 s.
3. Mothersill, C. Účinky nízké dávky záření: Experimentální hematologie a měnící se paradigma / C. Mothersill, C. Seymour // Experimentální hematologie. - 2003. - č. 31. - S. 437-445.
4. Lee, D.E. Vliv záření na živé buňky / D. E. Lee. - M.: Gosatomizdat, 1966. - 288 s.
5. Timofeev-Resovsky, N. V. Aplikace principu zásahu v radiobiologii / N. V. Timofeev-Resovsky, V. I. Ivanov, V. I. Korogodin. - M.: Atomizdat, 1968. - 228 s.
6. Goncharenko, E. N. Chemická ochrana před poškozením zářením / E. N. Goncharenko. - M.: red. Moskva Univerzita, 1985. - 248 s.
7. Národní zpráva „20 let po černobylské katastrofě: následky v Běloruské republice a jejich překonání“ / Výbor pro problémy důsledků katastrofy na Černobylská jaderná elektrárna pod Radou ministrů Běloruské republiky; upravil V. E. Ševčuk, V. L. Guravskij. - 2006. - 112 s.
8. Vozianov, A. Zdravotní erekce černobylské havárie, Eds / A Vozianov, V. Bebeshko, D. Bayka. - Kyjev.: "DIA", 2003. - 508 s.
9. Kuzin, A. M. Strukturně-metabolická hypotéza v radiobiologii / A. M. Kuzin. - M.: Nauka, 1970. - 170 s.
10. Kuzin, A. M. Strukturně-metabolická teorie v radiobiologii / A. M. Kuzin. - M.: Nauka, 1986. - 20 s.
11. Knyazeva, E. N. Základy synergetiky / E. N. Knyazeva, S. P. Kurdimov. - Petrohrad: Nakladatelství Aletheia, 2002. - 31 s.
12. Štěpánová, S. I. Biorytmické aspekty problému adaptace / S. I. Štěpánová. - M.: Nauka, 1986. - 244 s
13. Nemonotonie metabolické odpovědi savčích buněk a tkání na účinky ionizujícího záření / I. K. Kolomiytsev [et al.] // Biofyzika. - 2002. - T. 47, Vydání. 6. - str. 1106-1115.
14. Kolomiytseva, I. K. Nemonotónní změny metabolických parametrů tkání a buněk při působení ionizujícího záření na zvířata / I. K. Kolomiytseva, T. R. Markevich, L. N. Potekhina // J. Biol. Fyzika. - 1999. - č. 25. - S. 325-338.
15. Burlakova, E. B. Nové aspekty vzorců působení nízkointenzivního ozáření v malých dávkách / E. B. Burlakova, A. N. Goloshchapov, G. P. Zhizhina, A. A. Konradov // Radiats. biologie. Radioekologie. - 1999. - T. 39. - S. 26-34.
Přijato 18.04.2008
VYUŽITÍ LÉKAŘSKÝCH ÚDAJŮ ZALOŽENÝCH NA DŮKAZÍCH V KLINICKÉ PRAXI (přehled literatury)
A. L. Kalinin1, A. A. Litvin2, N. M. Trizna1
1 Stát Gomel lékařská univerzita 2 Gomel regionální klinická nemocnice
Je uveden stručný přehled principů medicíny založené na důkazech a metaanalýzy. Důležitým aspektem medicíny založené na důkazech je stanovení míry spolehlivosti informací.
Kvantitativní spojení dat z různých klinických studií pomocí metaanalýzy nám umožňuje získat výsledky, které nelze získat z jednotlivých klinických studií. Čtení a studium systematických recenzí a metaanalýz vám umožní efektivněji se orientovat ve velkém množství publikovaných článků.
Klíčová slova: medicína založená na důkazech, metaanalýza.
Otázky zdraví a životního prostředí
VYUŽITÍ ÚDAJŮ MEDICÍNY ZALOŽENÉ NA DŮKAZÍCH V KLINICKÉ PRAXI
(přehled literatury)
A. L. Kalinin1, A. A. Litvin2, N. M. Trizna1
1Gomel State Medical University 2Gomel Regional Clinical Hospital
Účelem článku je přehled principů medicíny založené na důkazech a metaanalýzy. Významným aspektem medicíny založené na důkazech je definice stupně spolehlivosti informací.
Kvantitativní spojení daných různých klinických výzkumů pomocí metaanalýzy umožňuje získat výsledky, které nelze získat ze samostatných klinických výzkumů. Čtení a studium systematických přehledů a výsledků metaanalýzy umožňuje efektivnější orientaci ve značném množství publikovaných článků.
Klíčová slova: medicína založená na důkazech, metaanalýza.
Ani jeden praktický lékař nemá dostatečné zkušenosti, aby se mohl volně pohybovat v celé řadě klinických situací. Můžete se spolehnout na odborné posudky, směrodatné směrnice a referenční příručky, ale to není vždy spolehlivé kvůli tzv. lag efektu: slibné lékařské metody se zavádějí do praxe dlouho poté, co byly získány důkazy o jejich účinnosti. Na druhou stranu, informace v učebnicích, příručkách a referenčních příručkách jsou často zastaralé ještě dříve, než jsou zveřejněny, a věk osoby provádějící léčbu zkušený lékař negativně koreluje s účinností léčby.
Poločas rozpadu literatury odráží intenzitu pokroku. U lékařské literatury je toto období 3,5 roku. Pouze 1015 % informací publikovaných dnes v lékařském tisku bude mít v budoucnu vědeckou hodnotu. Pokud totiž předpokládáme, že alespoň 1 % ze 4 milionů ročně publikovaných článků má něco společného s lékařskou praxí lékaře, musel by každý den přečíst asi 100 článků. Je známo, že pouze 10–20 % všech lékařských zákroků používaných v současnosti bylo založeno na spolehlivých vědeckých důkazech.
Nabízí se otázka: proč lékaři neuvádějí dobré důkazy do praxe? Ukazuje se, že 75 % lékařů statistikám nerozumí, 70 % neví, jak kriticky hodnotit publikované články a studie. V současné době musí mít lékař, aby mohl praktikovat praxi založenou na důkazech, znalosti nezbytné k posouzení spolehlivosti výsledků klinických studií, mít rychlý přístup k různým zdrojům informací (především mezinárodní časopisy), mít přístup k elektronickým databázím (Medline) a mluvit anglicky.
Účelem tohoto článku je stručný přehled principů medicíny založené na důkazech a její složky – metaanalýzy, která umožňuje rychlejší orientaci v toku medicínských informací.
Termín "Evidence Based Medicine" byl poprvé navržen v roce 1990 skupinou kanadských vědců z McMaster University v Torontu. Termín rychle zakořenil v anglicky psané vědecké literatuře, ale v té době neexistovala jeho jasná definice. V současnosti je nejrozšířenější definice: „Medicína založená na důkazech je část medicíny založená na důkazech, která zahrnuje vyhledávání, porovnávání, syntézu a rozsáhlé šíření získaných důkazů pro použití v zájmu pacientů.“
Dnes je to medicína založená na důkazech (EBM). nový přístup, směr nebo technologie pro shromažďování, analýzu, shrnutí a interpretaci vědeckých informací. Medicína založená na důkazech zahrnuje svědomité, vysvětlující a zdravé používání nejlepších současných znalostí k léčbě každého pacienta. Hlavním cílem zavádění principů medicíny založené na důkazech do zdravotnické praxe je optimalizace kvality péče zdravotní péče z hlediska bezpečnosti, účinnosti, nákladů a dalších významných faktorů.
Důležitým aspektem medicíny založené na důkazech je stanovení míry spolehlivosti informací: výsledků studií, které se používají jako základ při sestavování systematických přehledů. Centrum pro medicínu založenou na důkazech v Oxfordu vyvinulo následující definice stupně spolehlivosti prezentovaných informací:
A. Vysoká spolehlivost – informace jsou založeny na výsledcích několika nezávislých klinických studií (CT) se shodnými výsledky, shrnuté v systematických přehledech.
Otázky zdraví a životního prostředí
B. Střední spolehlivost – informace jsou založeny na výsledcích alespoň několika nezávislých klinických studií s podobnými cíli.
C. Omezená spolehlivost – informace vycházejí z výsledků jednoho CT.
D. Přísný vědecké důkazy chybí (nebyly provedeny žádné klinické studie) - určité tvrzení je založeno na znaleckém posudku.
Podle moderních odhadů není spolehlivost důkazů z různých zdrojů stejná a klesá v následujícím pořadí:
1) randomizovaná kontrolovaná studie;
2) nerandomizované CT se současnou kontrolou;
3) nerandomizované CT s historickou kontrolou;
4) kohortová studie;
5) případová-kontrolní studie;
6) crossover CI;
7) výsledky pozorování;
8) popis jednotlivých případů.
Tři „pilíře“ spolehlivosti v klinické medicíně jsou: náhodný slepý výběr subjektů do srovnávacích skupin (slepá randomizace); dostatečná velikost vzorku; ovládání rolety (ideálně trojité). Je třeba zvláště zdůraznit, že nesprávný, ale široce používaný termín „statistická spolehlivost“ s jeho notoricky známými příznaky
Ve výsledných studiích jsou relevantními cílovými body často symptomy nebo měřítka funkčních schopností a potřeb péče – to, co pacient podstupující léčbu považuje za důležité. Například pacient trpící infekcí, kterému byl podán penicilin, může věnovat větší pozornost skutečnosti, že nemá vysoká teplota a lepší celkový stav než účinek penicilinu na skutečnou úroveň infekce. V tomto případě jsou symptomy a to, jak se cítí, považovány za přímé hodnocení jeho zdraví – a to jsou koncové body, na které se výzkum výsledků zaměřuje. Pacient se také pravděpodobně bude zajímat o možné vedlejší účinky spojené s penicilinem a také o náklady na léčbu. V případě jiných onemocnění, jako je rakovina, je to důležité klinický výsledek, relevantní pro pacienta, bude riziko smrti.
Pokud je studie dlouhodobá, lze při studiu výsledků výzkumu použít „ “. Náhradní koncový bod zahrnuje použití biomarkeru k měření výsledku, který slouží jako náhrada za klinický koncový bod měřící účinek penicilinu testováním snížení množství jednoho typu proteinu (C-reaktivní protein), který je vždy přítomen v krev. Množství tohoto proteinu v krvi zdravý člověk velmi málo, ale při akutní infekci se rychle zvyšuje. Měření hladiny C-reaktivního proteinu v krvi je tedy nepřímým způsobem stanovení přítomnosti infekce v těle, proto v tomto případě protein slouží jako „biomarker“ infekce. Biomarker je měřitelný indikátor stavu onemocnění. Tento parametr také koreluje s rizikem vzniku nebo progrese onemocnění nebo s tím, jak předepsaná léčba onemocnění ovlivní. Každý den se pacientovi odebírá krev k analýze, aby se změřilo množství biomarkeru v krvi.
Je třeba zdůraznit, že aby bylo možné použít náhradní koncový bod pro účely monitorování a sledování, musí být marker předem validován nebo validován. Je nutné prokázat, že změny v biomarkeru korelují (konzistentní) s klinickým výsledkem u konkrétního onemocnění a efektem léčby.
Další zdroje- Světová zdravotnická organizace (2008). Kde jsou pacienti při rozhodování o vlastní péči? Získáno 31. srpna 2015 z
Existuje několik definic medicíny založené na důkazech:
- Jedná se o novou technologii pro shromažďování, analýzu, syntézu a používání lékařských informací k přijímání optimálních klinických rozhodnutí.
- Je to vědomé, jasné a nestranné využívání nejlepších dostupných důkazů k rozhodování o péči o jednotlivé pacienty.
- Jde o posílení tradičních dovedností lékaře v diagnostice, léčbě, prevenci a dalších oblastech prostřednictvím systematického formulování otázek a aplikací matematická hodnocení pravděpodobnost a riziko.
Ihned je třeba poznamenat, že výrazy „žádný důkaz“, „neprokázáno“ nebo „nedostatečný důkaz k dispozici“ nejsou totéž jako „neprokázán žádný účinek“ nebo „neprokázán žádný přínos“. Formulace „neprokázáno“ může naznačovat nedostatečnou znalost problému a vhodnost organizování větších studií nebo použití jiných metod sběru informací a provádění statistických analýz. Zároveň nesmíme zapomínat, že obrácená formulace „prokázáno“ může naznačovat statistickou manipulaci v zájmu výrobních společností.
Medicína založená na důkazech je založena na výzkumných metodách používaných v epidemiologii.
J.M. Poslední, formulování moderní definice epidemiologie, se zaměřuje na jednotlivá slova v této definici. „Studie“ by tedy měla být chápána jako provádění observačních (observačních) a experimentálních studií, testování hypotéz a analyzování výsledků.
„Šíření nemocí a faktorů...“ zahrnuje studium výskytu nemocí, úmrtí, rizikových faktorů, dodržování lékařských doporučení pacientem, organizaci lékařské péče a její efektivitu.
„Cílová skupina“ je skupina s přesným počtem osob a určitými věkovými, genderovými, sociálními a dalšími charakteristikami.
V současné době moderní pojetí Epidemiologie je označována termínem "klinická epidemiologie". Tento termín pochází z názvů dvou „mateřských“ disciplín: klinické lékařství a epidemiologie.
„Klinické“, protože se snaží odpovídat na klinické otázky a doporučovat klinická rozhodnutí na základě nejlepších důkazů.
„epidemiologie“, protože řadu jejích metod vyvinuli epidemiologové a péče o konkrétního pacienta je zvažována v kontextu větší populace, do které pacient patří.
Klinická epidemiologie je věda, která umožňuje provádět předpovědi pro každého jednotlivého pacienta na základě studia klinického průběhu onemocnění v podobných případech s použitím přísných vědeckých metod pro studium skupin pacientů, aby byla zajištěna přesnost předpovědí.
Cílem klinické epidemiologie je vývoj a aplikace metod klinického pozorování, které umožňují činit spravedlivé závěry se zaručeným posouzením vlivu systematických a náhodných chyb. Jedná se o kritický přístup k získávání informací, které lékaři potřebují ke správným rozhodnutím.
Základní metodou v epidemiologii je srovnávání. Provádí se matematickými výpočty takových veličin, jako je poměr šancí, poměr rizika pro vývoj sledovaných událostí.
Před provedením srovnání bychom však měli pochopit, s čím budeme srovnávat (pomeranče s pomeranči, nikoli pomeranče s parníky), tzn. formulovat úkol (problém) před zahájením jakéhokoli výzkumu. Nejčastěji je problém formulován ve formě otázky, na kterou je třeba najít odpověď.
Například hypoteticky je nám (tedy praktickému lékaři) předložen lék, který by podle chemiků, kteří ho syntetizovali, měl léčit patu. Farmakologická společnost, která lék uvedla do výroby, také v návodu ujišťuje, že deklarovaný účinek skutečně nastává.
Co může praktik udělat, když se rozhoduje, zda použít drogu?
Vylučujeme odpověď „vzít na slovo chemiků/farmakologů“ jako triviální a plnou důsledků. Naším úkolem je ověřit proklamovaný účinek léku na patu prostředky, které má praktický lékař k dispozici (potvrdit či vyvrátit apod.). Lék samozřejmě nebudeme testovat na laboratorních myších, dobrovolnících atd. Předpokládá se, že před „spuštěním série“ to již někdo víceméně svědomitě udělal.
V souladu s problémem začneme vytvářet pole dat použitých k jeho vyřešení:
Podle švédské Rady pro metodiku hodnocení ve zdravotnictví se síla důkazů z různých zdrojů liší v závislosti na typu provedené studie. Typ provedené studie podle mezinárodní dohody Vancouver Group of Biomedical Journal Editors (http://www.icmje.org/) musí být pečlivě popsán; dále musí být uvedeny metody statistického zpracování výsledků klinického hodnocení, deklarovány střety zájmů, podíl autora na vědeckém výsledku a možnost vyžádat si od autora primární informace o výsledcích studie.
Aby byla zajištěna evidence výsledků získaných ve výzkumu, musí být zvolena „evidence-based“, tedy adekvátní k úkolům, výzkumná metodologie (design výzkumu a metody statistické analýzy) (tab. 1), kterou budeme brát v úvahu. při výběru informací z datového pole.
Tabulka 1. Výběr metodologie výzkumu v závislosti na účelu studie
(popis pojmů viz Slovník metodických pojmů)
| Cíle výzkumu | Studovat design | Metody statistické analýzy |
| Odhad prevalence onemocnění | Jednorázová studie celé skupiny (populace) pomocí přísná kritéria rozpoznání nemoci | Odhad podílu, výpočet relativních ukazatelů |
| Hodnocení nemocnosti | Kohorta studie | Odhad podílu, výpočet časových řad, relativní ukazatele |
| Hodnocení rizikových faktorů onemocnění | Kohortní studie. Případově-kontrolní studie | Korelační analýza, regresní analýza, analýza přežití, hodnocení rizika, poměr šancí |
| Posuzování vlivu faktorů prostředí na člověka, studium vztahů příčina-následek v populaci | Ekologické populační studie | Korelace, regresní analýza, analýza přežití, hodnocení rizika (přírůstkové riziko, relativní riziko, přírůstkové populační riziko, přírůstkové populační riziko), poměr šancí |
| Upozorňování na neobvyklý průběh onemocnění a výsledek léčby | Popis pouzdra, série pouzdra | Ne |
| Popis současných poznatků klinické praxe | Pozorovací („před a po“) | Průměr, standardní odchylka, párový Studentův t test (kvantitativní data). McNimara test (kvalitativní data) |
| Testování nové léčebné metody | Fáze I klinického hodnocení (před a po) | Průměr, směrodatná odchylka, párový Studentův t test. Kritérium McNimara |
| Srovnání dvou léčebných postupů v současné klinické praxi | Řízená perspektivní. Randomizované (otevřené, slepé, dvojité slepé). Řízená retrospektiva. Řízená prospektivní + retrospektivní (smíšený design) | Studentův t test (kvantitativní data). χ 2 nebo z test (kvalitativní znaky). Kaplan-Meersův test (přežití) |
| Srovnání nové a tradiční léčebné metody | Klinické studie fáze II-IV (kontrolované, prospektivní nebo randomizované) | Studentův t test. χ2 test. Kaplan-Meersův test |
Každý typ výzkumu se vyznačuje určitými pravidly pro sběr a analýzu informací. Pokud jsou tato pravidla dodržena, lze jakýkoli typ výzkumu nazvat kvalitativním, bez ohledu na to, zda potvrzují nebo vyvracejí předloženou hypotézu. Statistické metody analýzy používané k získání důkazů jsou podrobněji uvedeny v knihách Petriho A., Sabina K. „Visual Statistics in Medicine“ (M., 2003), Glanze S. „Medical and Biological Statistics“ (M. , 1999).
Stupeň „důkaznosti“ informací je seřazen takto (sestupně):
Výsledky studií provedených pomocí zjednodušených metod nebo metod, které neodpovídají cílům studie, s nesprávně zvolenými hodnotícími kritérii, mohou vést k mylným závěrům.
Použití komplexních metod hodnocení snižuje pravděpodobnost chybného výsledku, ale vede ke zvýšení tzv. administrativních nákladů (sběr dat, tvorba databází, metody statistické analýzy).
Například ve studii E.N. Fufaeva (2003) zjistila, že mezi pacienty, kteří měli před operací skupinu s postižením, bylo přetrvávání postižení registrováno u všech 100 %. Mezi pacienty, kteří před kardiochirurgickou operací neměli skupinu postižení, byla ve 44 % případů určena skupina postižení po operaci. Na základě tohoto výsledku je možné vyvodit mylné závěry, že kardiochirurgická operace zhoršuje kvalitu života pacientů. Průzkum však odhalil, že 70,5 % pacientů a 79,4 % lékařů, kteří tyto pacienty pozorovali, bylo s výsledky léčby spokojeno. Registrace skupiny ZTP je ze sociálních důvodů (dávky za příjem léků, úhradu bydlení atd.).
Význam sociální ochrany ve věcech pracovní schopnosti potvrzují výsledky studie provedené v USA, která neodhalila jednoznačný vztah mezi klinickým stavem (tělesným onemocněním) pacienta a pracovní schopností.
Pro srovnání ukazatelů zaměstnanosti po TLBA a CABG bylo vyšetřeno 409 pacientů (Hlatky M.A., 1998), z toho 192 osob podstoupilo TLBA a 217 podstoupilo CABG. Bylo zjištěno, že pacienti, kteří podstoupili TLBA, se vrátili do práce o šest týdnů rychleji než pacienti, kteří podstoupili CABG. Z dlouhodobého hlediska se však vliv takových faktorů, jako je typ operace, ukázal jako nevýznamný. Během následujících čtyř let se do práce vrátilo 157 pacientů (82 %) ve skupině TLBA a 177 pacientů (82 %) ve skupině CABG. Faktory, které měly největší vliv na míru dlouhodobého zaměstnání, byly věk pacienta na začátku studie a míra úhrady lékařské péče zdravotním pojištěním.
Zdravotní faktory tak měly menší vliv na výsledky dlouhodobé zaměstnanosti než demografické a sociální faktory. Výsledky získané ruskými a americkými vědci naznačují, že některé z tradičních a zdánlivě jednoduché metody Měření výsledků léčby nejsou vhodná pro stanovení priorit a rozhodování.
Pokud zahrneme informace s nízkou mírou spolehlivosti, pak tento bod v našem výzkumu musíme probrat samostatně.
Centrum pro medicínu založenou na důkazech v Oxfordu nabízí následující kritéria spolehlivost lékařských informací:
- Vysoká spolehlivost – informace jsou založeny na výsledcích několika nezávislých klinických studií se shodnými výsledky, shrnuté v systematických přehledech.
- Střední spolehlivost – informace jsou založeny na výsledcích alespoň několika nezávislých, podobných klinických studií.
- Omezená platnost – informace vycházejí z výsledků jediné klinické studie.
- Neexistují žádné přesné vědecké důkazy ( klinické testy nebyly provedeny) – určité vyjádření vychází ze znaleckého posudku.
To je samozřejmě vtip, ale každý vtip má nějakou pravdu.
Obvykle jsou publikovány studie, které přinesly pozitivní výsledky, například ty, které propagují novou léčbu. Pokud se pracovní hypotéza (úkol, problém) nepotvrdí nebo nenajde kladné řešení, pak výzkumník zpravidla výzkumná data nezveřejňuje. To může být nebezpečné. V 80. letech dvacátého století tedy skupina autorů studovala antiarytmikum. Ve skupině pacientů, kteří ji dostávali, byla zjištěna vysoká mortalita. Autoři to považovali za nehodu a od vývoje tohoto antiarytmika lék byla ukončena, materiály nebyly zveřejněny. Později podobné antiarytmikum, flekainid, způsobilo mnoho úmrtí 1-2.
________________________
Výše uvedený algoritmus pro vyhledávání a hodnocení důkazů navrhl D. L. Sackett et al (1997). Lze jej použít v jakékoli studii, dokonce i při posuzování vlivu měsíčních fází na růst telegrafních sloupů.
Tento článek vám pomůže realističtěji se podívat na výsledky vědeckého a lékařského výzkumu, které často využíváme při psaní našich článků, a také se lépe zorientovat v toku reklamních informací, které se nás neustále snaží uvádět v omyl apelem na „vědecky ověřené“ Výsledek.
"Existují tři druhy lží: lži, zatracené lži a statistiky."
Benjamin Disraeli, britský premiér
Na stránkách našich článků a zejména na fóru často apelujeme na medicínu založenou na důkazech. Co je medicína založená na důkazech?
Medicína založená na důkazech – termín popisuje přístup k lékařské praxi, ve kterém se rozhoduje o využití preventivních, diagnostických a terapeutická opatření jsou přijímány na základě získaných důkazů o jejich účinnosti a bezpečnosti a zahrnuje vyhledávání, porovnávání, syntézu a rozsáhlé šíření získaných důkazů pro použití v zájmu pacientů.
Medicína založená na důkazech je soubor metodologických přístupů k provádění klinického výzkumu, hodnocení a aplikaci jejich výsledků. V úzkém smyslu je „medicína založená na důkazech“ metoda (typ) lékařská praxe, kdy lékař v péči o pacienta používá pouze ty metody, jejichž užitečnost byla prokázána benigními studiemi.
Zjednodušeně lze říci, že medicína založená na důkazech je medicína založená na metodách, jejichž účinnost byla prokázána. Metodologickým základem medicíny založené na důkazech je klinická epidemiologie – věda rozvíjející metody klinického výzkumu umožňující činit vědecky podložené závěry, minimalizující dopad systematických a náhodných chyb na výsledky výzkumu. A tady přichází nejvíc hlavní otázka- jaké je kritérium pro benigní výzkum? V tomto článku budeme hovořit o některých známkách benigních studií.
Hlavním nástrojem klinické epidemiologie je statistika. Statistika, věda, která studuje techniky pro systematické pozorování hromadných jevů sociální životčlověka, sestavování jejich číselných popisů a vědecké zpracování těchto popisů. Právě pomocí biomedicínské statistiky jsou všechny výsledky jakéhokoli biologického a lékařského výzkumu popsány a prezentovány čtenáři ve formě čísel, tabulek, grafů a histogramů. A tady jde hlavně o to nepropadnout kouzlu čísel.
Kvalita kontrolní skupinyPokud se bavíme o procentech, která se často používají k popisu výsledků, protože... jsou velmi orientační, musíte jasně pochopit, co je výchozím bodem, tzn. což se bere jako 0 %. To znamená, že když vám řeknou „o 20 % vyšší“, okamžitě se zeptáte „v porovnání s čím?“ Pokud se studuje nějaký lék (lék, kosmetika), pak musíte vědět, že kontrolní skupiny, které tento lék vůbec nebraly, jsou dávno pryč. Studie musí být provedena s použitím placeba. Placebo je fyziologicky inertní látka používaná jako lék, pozitivní léčivý účinek která je spojena s nevědomým psychologickým očekáváním pacienta. Placebo není schopno působit přímo na podmínky, které se zkoumají, aby se lék změnil. Pod pojmem „placebo efekt“ se navíc rozumí samotný fenomén nelékových účinků, a to nejen léku, ale např. ozařování (někdy se používají různá „blikající“ zařízení, „laserová terapie“ apod.). Laktóza se často používá jako placebo. Stupeň projevu placebo efektu závisí na sugestibilitě člověka a vnějších okolnostech „léčby“, např. na velikosti a Světlá barva pilulky, míra důvěry v lékaře, autorita kliniky. A samozřejmě nelze vážně uvažovat o studiích, ve kterých je zkoumaný lék srovnáván s jeho předchůdcem nebo podobnými konkurenty.
Doklady o studiuDůležité je také zjistit, jaký typ výzkumu se provádí, což lze zjistit ze struktury této práce. Každý typ má svou vlastní důkazní váhu, podle níž lze sestavit hierarchii jejich důkazů (seřazeno ve vzestupném pořadí důkazů):
1) popis jednotlivých případů;
2) popis řady případů;
3) retrospektivní případová-kontrolní studie;
4) analytická jednorázová studie;
5) prospektivní kohortová (populační) studie;
6) randomizovaná kontrolovaná studie lékařských intervencí (způsoby léčby, prevence);
7) metaanalýza – syntéza výsledků několika randomizovaných klinických studií.
Uveďme stručný popis různých typů výzkumné struktury.
Popisy jednotlivých případů - nejvíce starý způsob lékařský výzkum. Skládá se z popisu vzácného pozorování, „klasického“ případu („klasické“ případy mimochodem nejsou nikdy časté) nebo nového fenoménu. Vědecké hypotézy v takovém výzkumu nejsou předkládány ani testovány. nicméně tato metoda výzkum je důležitý i v medicíně, protože popis vzácných případů nebo jevů nelze podceňovat.
Případová série je studie, která obvykle zahrnuje deskriptivní statistiku skupiny pacientů vybraných podle nějaké charakteristiky. Deskriptivní studie se využívají např. v epidemiologii ke studiu vlivu neovlivnitelných faktorů na výskyt onemocnění.
Případově-kontrolní studie je retrospektivní studie, ve které se na základě archivních dat nebo průzkumu jejích účastníků vytvoří skupiny těchto účastníků (pacientů) s určitým onemocněním a bez něj, a následně frekvence expozice domnělému rizikovému faktoru. nebo je zpětně posouzena příčina onemocnění. Takové studie často spíše prosazují vědecké hypotézy, než aby je testovaly. Výhodou tohoto typu výzkumu je jeho relativní jednoduchost, nízká cena a rychlost realizace. Případově-kontrolní studie však podléhají mnoha možným systematickým chybám (předpojatosti). Za nejvýznamnější z nich lze považovat systematické chyby spojené s výběrem účastníků studie a systematickou chybu, která vzniká při měření.
Průřezová studie je popisná studie, která zahrnuje skupiny jednou vyšetřených účastníků a je prováděna za účelem posouzení prevalence určitého výsledku, průběhu onemocnění a účinnosti diagnózy. Takové studie jsou relativně jednoduché a levné. Hlavním problémem je obtížnost vytvoření vzorku, který adekvátně odráží typickou situaci ve studované populaci pacientů (reprezentativní vzorek).
Prospektivní (kohortová, longitudinální) studie – studie, ve které je po určitou dobu pozorována vybraná kohorta účastníků. Nejprve se identifikuje kohorta (nebo dvě kohorty, například ty, které jsou vystaveny rizikovému faktoru a ty, které mu vystaveny nejsou), a poté je (jimi) pozorována a shromažďují se data. To je v kontrastu s retrospektivní studií, ve které jsou kohorty identifikovány po sběru dat. Tento typ výzkumu se používá k identifikaci rizikových faktorů, prognostických faktorů, příčin onemocnění a ke stanovení úrovně nemocnosti. Prospektivní studie jsou velmi pracné, protože musí být prováděny po dlouhou dobu, kohorty musí být poměrně velké vzhledem k tomu, že zjištěné události (například výskyt nových případů onemocnění) jsou poměrně velké. vzácný.
Hlavní problémy, se kterými se setkáváme při provádění prospektivní studie, jsou:
- pravděpodobnost studovaných událostí závisí na metodě odběru vzorků (kohorty; například pozorovaní účastníci z rizikové skupiny onemocní častěji než účastníci z neorganizované populace);
- když účastníci během studie odstoupí, je nutné zjistit, zda to souvisí se studovaným výsledkem nebo faktorem;
- v průběhu času se síla a povaha vlivu zkoumaného faktoru může měnit (například intenzita kouření jako rizikový faktor pro rozvoj koronárního onemocnění
- je nutné dosáhnout stejného objemu vyšetření expoziční a kontrolní skupiny, aby se minimalizovala možnost časnějšího záchytu onemocnění (a tedy lepší prognózy) u důkladněji vyšetřené skupiny.
Randomizovaná studie je dynamická studie jakékoli preventivní, diagnostické popř léčebné účinky, ve kterém se skupiny tvoří náhodným rozmístěním studijních objektů do skupin (randomizace). Nejznámější variantou randomizované studie je klinická studie. Klinická studie je prospektivní srovnávací studie účinnosti dvou nebo více intervencí (terapeutických, preventivních) nebo diagnostická metoda, při které se pomocí randomizace vytvářejí skupiny subjektů s přihlédnutím k kritériím pro zařazení a vyloučení. V tomto případě většinou existuje hypotéza, která vznikla před studiem ohledně účinnosti testovaných metod, která se v průběhu testu testuje.
Metaanalýza je kvantitativní analýza shromážděných výsledků několika klinických studií stejné intervence u stejného onemocnění. Tento přístup poskytuje větší statistickou citlivost (sílu) než v každé jednotlivé studii zvýšením velikosti vzorku. Metaanalýza se používá ke shrnutí výsledků mnoha studií, které si často vzájemně odporují.
Klinická účinnostPři čtení vědeckých a lékařských článků musíte sami přesně pochopit, jaké vlastnosti byly měřeny během výzkumného procesu - klinické nebo biologické (biochemické, fyziologické, genetické atd.). Uveďme jeden malý příklad o studii použití halotanu a morfinu v chirurgii na otevřeném srdci.
Halothan je lék široce používaný v celkové anestezii. Je silný, snadno použitelný a velmi spolehlivý. Halotan je plyn, který lze podávat přes respirátor. Halotan, který se dostává do těla plícemi, působí rychle a krátkodobě, a proto lze úpravou přísunu léku rychle kontrolovat anestezii. Halotan má však významnou nevýhodu – inhibuje kontraktilitu myokardu
a rozšiřuje žíly, což vede k poklesu krevního tlaku (TK). V tomto ohledu bylo navrženo použít k celkové anestezii místo halotanu morfin, který nesnižuje krevní tlak. Conahan a kol. porovnávali anestezii halotanem a morfinem u pacientů podstupujících otevřenou operaci srdce.Studie zahrnovala pacienty, kteří neměli žádné kontraindikace ani halothanu, ani morfinu. Metoda anestezie (halotan nebo morfin) byla vybrána náhodně.
Studie zahrnovala 122 pacientů. Polovina pacientů užívala halothan (skupina 1) a polovina morfin (skupina 2). V průměru u pacientů užívajících halotan byl minimální krevní tlak 6,3 mm Hg. Umění. nižší než u pacientů užívajících morfin. Rozpětí hodnot je poměrně velké a rozsahy hodnot se velmi překrývají. Standardní odchylka ve skupině s halotanem byla 12,2 mmHg. Umění. v morfinové skupině - 14,4 mmHg. Umění. Statistická analýza ukázala, že rozdíl byl statisticky významný, takže lze usoudit, že morfin snižuje krevní tlak v menší míře než halotan.
Jak si možná vzpomínáte, Conahan a spol. byly založeny na předpokladu, že morfin tlumí krevní oběh v menší míře než halotan, a je proto výhodnější pro celkovou anestezii. Při použití morfinu byly krevní tlak a srdeční index vyšší než při použití halotanu a tyto rozdíly byly statisticky významné. Na závěry je však příliš brzy – ostatně rozdíly v provozní úmrtnosti ještě nebyly analyzovány a tento ukazatel je z praktického hlediska nejvýznamnější.
Takže mezi těmi, kteří dostávali halothan (skupina 1), zemřelo 8 pacientů z 61 (13,1 %) a mezi těmi, kteří dostávali morfin (skupina 2) - 10 z 67 (14,9 %). Rozdíl je 1,8 %. Statistická analýza ukázala, že rozdíl je statisticky nevýznamný. Proto, ačkoli halotan a morfin působí na krevní oběh odlišně, není důvod hovořit o rozdílu v chirurgické letalitě. V podstatě se dá říci, že klinické účinky těchto dvou léků se nijak neliší.
Tento příklad je velmi poučný: viděli jsme, jak důležité je vzít v úvahu výsledek toku. Tělo je složité, účinek jakéhokoli léku je různorodý. Pokud má lék pozitivní vliv na kardiovaskulární systém, je možné, že působí negativně například na dýchací soustavu. Je těžké předvídat, jaký efekt převáží a jak to ovlivní konečný výsledek. To je důvod, proč vliv léku na jakýkoli ukazatel, ať už je to krevní tlak nebo srdeční index, nelze považovat za důkaz jeho účinnosti, dokud nebude prokázána klinická účinnost. Jinými slovy, měli bychom jasně rozlišovat mezi procesními indikátory – všemi druhy změn biochemických, fyziologických a dalších parametrů, které podle nás hrají pozitivní nebo negativní roli – a indikátory výsledku, které mají skutečný klinický význam. Změny krevního tlaku a srdečního indexu pod vlivem halotanu a morfinu jsou tedy procesní ukazatele, které nijak neovlivnily výsledný ukazatel – provozní mortalitu. Pokud bychom se spokojili s pozorováním procesních ukazatelů, došli bychom k závěru, že morfin je lepší než halotan, ačkoli, jak se ukázalo, výběr anestetika mortalitu vůbec neovlivňuje.
Při čtení lékařských publikací nebo poslouchání argumentů zastánce konkrétní léčebné metody byste měli především pochopit, o jakých ukazatelích mluvíme - o procesu nebo výsledku. Je mnohem jednodušší demonstrovat dopad určitého faktoru na proces, než zjišťovat, zda ovlivňuje výsledek. Záznam indikátorů procesu je obvykle jednoduchý a nezabere mnoho času. Naopak zjištění výsledku zpravidla vyžaduje pečlivou dlouhodobou práci a je často spojeno se subjektivními problémy s měřením, zejména pokud jde o kvalitu života. A přesto, když se rozhodujete, zda je navrhovaná metoda léčby nezbytná, musíte se ujistit, že má pozitivní vliv na ukazatele výsledku. Věřte, že pacientovi a jeho rodině jde především o výsledek, nikoli o proces.
ReferencePoměrně často se liší výsledky studií, které hodnotí účinnost stejné terapeutické či preventivní intervence či diagnostické metody u stejného onemocnění. V tomto ohledu je potřeba relativního posouzení výsledků různých studií a integrace jejich výsledků za účelem získání obecného závěru Jedna z nejpopulárnějších a rychle se rozvíjejících metod systémové integrace výsledků jednotlivých vědecký výzkum dnes odkazuje na metodologii metaanalýzy.
Metaanalýza je kvantitativní analýza kombinovaných výsledků ekologických a epidemiologických studií hodnotících dopad stejného environmentálního faktoru. Zahrnuje kvantifikaci míry shody nebo nesrovnalosti mezi výsledky získanými napříč studiemi.
Úvod
V souladu s koncepcí medicíny založené na důkazech jsou výsledky pouze těch klinických studií, které jsou prováděny na základě principů klinické epidemiologie, umožňujících minimalizovat jak systematické chyby, tak náhodné chyby (s použitím správné statistické analýzy dat získaných v studie), jsou uznávány jako vědecky platné.
International Epidemiological Association charakterizuje tento typ výzkumu jako techniku „kombinace výsledků různých vědeckých prací, skládající se z kvalitativní složky (například použití předem stanovených kritérií pro zařazení do analýzy, jako je úplnost dat, absence zjevných nedostatků v organizaci studie apod.) a kvantitativní složky (statistické zpracování dostupných data)“ - technika metaanalýzy.
První metaanalýzu ve vědě provedl Karl Pearson v roce 1904. Spojením studií se rozhodl překonat problém snížené studijní síly na malých vzorcích. Analýzou výsledků těchto studií zjistil, že metaanalýza by mohla pomoci získat přesnější výzkumná data.
Navzdory skutečnosti, že metaanalýza je nyní široce používána v oblasti epidemiologie a lékařského výzkumu. Studie využívající metaanalýzu se objevily až v roce 1955. V 70. letech 20. století byly do pedagogického výzkumu zavedeny sofistikovanější analytické metody prací Gene V. Glasse, Franka L. Schmidta a Johna E. Huntera.
Oxford English Dictionary nám říká, že tento termín poprvé použil v roce 1976 Glass. Základ této metody vyvinuli vědci jako: Nambury S. Raju, Larry V. Hedges, Harris Cooper, Ingram Olkin, John E. Hunter, Jacob Cohen, Thomas C. Chalmers a Frank L. Schmidt).
Metaanalýza: kvantitativní přístup k výzkumu
Účelem metaanalýzy je identifikovat, zkoumat a vysvětlit rozdíly (v důsledku přítomnosti statistické heterogenity nebo heterogenity) ve výsledcích studií.
Mezi nesporné výhody metaanalýzy patří možnost zvýšení statistické síly studie a následně i přesnost hodnocení efektu analyzované intervence. To nám umožňuje přesněji určit kategorie pacientů, pro které jsou získané výsledky použitelné, než při analýze každé jednotlivé malé klinické studie.
Správně provedená metaanalýza zahrnuje testování vědecké hypotézy, podrobné a jasné představení statistických metod použitých v metaanalýze, dostatečně podrobné představení a diskusi výsledků analýzy a závěrů z ní plynoucích. Tento přístup snižuje pravděpodobnost náhodných a systematických chyb a umožňuje nám mluvit o objektivitě získaných výsledků.
Přístupy k provádění metaanalýzy
Existují dva hlavní přístupy k provádění metaanalýzy.
První je statistická reanalýza jednotlivých studií sběrem primárních dat z pozorování zahrnutých v původních studiích. Je zřejmé, že tato operace není vždy možná.
Druhým (a hlavním) přístupem je shrnout publikované výsledky výzkumu k jedinému problému. Taková metaanalýza se obvykle provádí v několika fázích, z nichž nejdůležitější jsou:
· vývoj kritérií pro zahrnutí původních studií do metaanalýzy
· posouzení heterogenity (statistické heterogenity) výsledků původních studií
Provedení skutečné metaanalýzy (získání zobecněného odhadu velikosti účinku)
· analýza citlivosti zjištění
Je třeba poznamenat, že fáze určování rozsahu studií zahrnutých do metaanalýzy se často stává zdrojem systematických chyb v metaanalýze. Kvalita metaanalýzy významně závisí na kvalitě původních studií a zahrnutých článků.
Mezi hlavní problémy při zařazování studií do metaanalýzy patří rozdíly mezi studiemi, pokud jde o kritéria pro zařazení a vyloučení, design studie a kontrolu kvality.
Existuje také publikační zaujatost pozitivní výsledky výzkum (studie, které poskytují statisticky významné výsledky, mají větší pravděpodobnost, že budou publikovány, než ty, které ne).
Protože metaanalýza je založena především na publikovaných datech, je třeba věnovat zvláštní pozornost nedostatečnému zastoupení negativních výsledků v literatuře. Zahrnutí nepublikovaných výsledků do metaanalýzy také představuje značnou výzvu, protože jejich kvalita je neznámá kvůli skutečnosti, že nebyly recenzovány.
Základní metodyVýběr metody analýzy je dán typem analyzovaných dat (binární nebo spojitá) a typem modelu (fixní efekty, náhodné efekty).
Binární data jsou obvykle analyzována výpočtem poměru šancí (OR), relativního rizika (RR) nebo rozdílu rizika ve spárovaných vzorcích. Všechny výše uvedené ukazatele charakterizují účinek intervencí. Prezentace binárních dat ve formě OR je vhodná pro použití ve statistické analýze, ale tento indikátor je poměrně obtížně klinicky interpretovatelný. Spojitá data jsou obvykle rozsahy hodnot pro studované charakteristiky nebo nestandardizované rozdíly ve vážených průměrech mezi srovnávacími skupinami, pokud byly výsledky měřeny stejným způsobem napříč studiemi. Pokud byly výsledky hodnoceny odlišně (např. na různých škálách), pak se použije standardizovaný rozdíl v průměrech (tzv. velikost účinku) ve srovnávaných skupinách.
Jedním z prvních kroků metaanalýzy je posouzení heterogenity (statistické heterogenity) výsledků intervenčního účinku napříč studiemi.
K posouzení heterogenity se často používají χ2 testy s nulovou hypotézou o stejném účinku ve všech studiích a s hladinou významnosti 0,1 pro zvýšení statistické síly (citlivosti) testu.
Za zdroje heterogenity ve výsledcích různých studií se považuje rozptyl v rámci studií (způsobený náhodnými odchylkami výsledků různých studií od jediné skutečné hodnoty fixního účinku), stejně jako rozptyl mezi studiemi (způsobený rozdíly mezi studovanými výsledky). vzorků v charakteristikách pacientů, onemocnění, intervencí, což vede k mírně odlišným hodnotám efektu – náhodné efekty).
Pokud se předpokládá, že rozptyl mezi studiemi je blízký nule, pak je každé studii přiřazena váha, která je nepřímo úměrná rozptylu výsledku dané studie.
Rozptyl v rámci studií je zase definován jako
Kde μ - průměr v rámci studií Pokud je mezi studiemi nulový rozptyl, lze použít model pevných (konstantních) účinků. V tomto případě se předpokládá, že zkoumaná intervence má stejnou účinnost ve všech studiích a rozdíly zjištěné mezi studiemi jsou způsobeny pouze rozptylem v rámci studie. Tento model využívá Mantel-Haenszelovu metodu.
Mantel-Haenszelova metoda
Tabulka ukazuje podíly pacientů v New Yorku a Londýně, u kterých byla diagnostikována schizofrenie.
— vážený průměr jednotlivých poměrů šancí podle skupiny. Mantel-Haenszelův chí-kvadrát test pro testování významnosti celkové míry asociace je založen na váženém průměru g rozdílů mezi proporcemi.
Mantel-Haenszelova chí-kvadrát statistika je dána
s 1 stupněm volnosti.
Aby statistika měla rozdělení chí-kvadrát s 1 stupněm volnosti, každý ze čtyř součtů očekávaných frekvencí
se musí lišit alespoň o 5 od svého minima a maxima.
To znamená, že pro spolehlivé použití rozdělení chí-kvadrát s 1 stupněm volnosti pro statistiku není vůbec nutné mít velké mezní frekvence. Počet pozorování v tabulce může být i dva, jako v případě příbuzných párů. Jediné, co je potřeba, je dostatečně velký počet tabulek, aby každý součet očekávaných frekvencí byl velký.
Jiné přístupy k provádění metaanalýzy
Model náhodných účinků naznačuje, že účinnost studovaného zásahu se může v různých studiích lišit.
Tento model bere v úvahu rozptyl nejen v rámci jedné studie, ale také mezi různými studiemi. V tomto případě se sečte rozptyl v rámci studií a rozptyl mezi studiemi. Účelem metaanalýz kontinuálních dat je obvykle poskytnout bodové a intervalové (95% CI) odhady souhrnného účinku intervence.
Existuje také řada dalších přístupů k provádění metaanalýzy: Bayesovská metaanalýza, kumulativní metaanalýza, multivariační metaanalýza, metaanalýza přežití.
Bayesovská metaanalýza umožňuje vypočítat předchozí pravděpodobnosti účinnosti intervence na základě nepřímých důkazů. Tento přístup je zvláště účinný, když je počet analyzovaných studií malý. Poskytuje přesnější odhad účinnosti zásahu v modelu náhodných efektů tím, že zohledňuje rozdíly mezi studiemi.
Kumulativní metaanalýza - speciální případ Bayesovská metaanalýza – postupný postup pro zahrnutí výsledků studií do metaanalýzy po jednom v souladu s nějakým principem (v chronologickém pořadí, v sestupném pořadí podle metodologické kvality studie atd.) . Umožňuje vám vypočítat předchozí a pozdější pravděpodobnosti iterativním způsobem, protože studie jsou zahrnuty do analýzy.
Regresní metaanalýza (logistická regrese, vážená regrese nejmenších čtverců, Coxův model atd.) se používá, pokud je ve výsledcích výzkumu výrazná heterogenita. Umožňuje nám zohlednit vliv několika charakteristik studie (např. velikost vzorku, dávka léku, způsob podání, charakteristiky pacienta atd.) na výsledky intervenčních studií. Výsledky regresní metaanalýzy jsou obvykle prezentovány jako sklonový koeficient s CI.
Je třeba poznamenat, že lze provést metaanalýzy pro shrnutí výsledků nejen kontrolovaných studií lékařských intervencí, ale také kohortových studií (např. studie rizikových faktorů). Je však třeba vzít v úvahu vysokou pravděpodobnost systematických chyb.
Zvláštním typem metaanalýzy je zobecnění odhadů informačního obsahu diagnostických metod získaných v různých studiích. Účelem takové metaanalýzy je sestrojit charakteristickou křivku vztahu mezi senzitivitou a specificitou testů (ROC křivka) pomocí vážené lineární regrese.
Udržitelnost. Po získání zobecněného odhadu velikosti účinku je nutné určit jeho stabilitu. Za tímto účelem se provádí tzv. analýza citlivosti.
V závislosti na konkrétní situaci může být provedeno na základě několika různé metody, Například:
· Zařazení a vyloučení z metaanalýzy studií provedených na nízké metodologické úrovni
· Změny v parametrech dat vybraných z každé analyzované studie, například pokud nějaká studie uvádí klinické výsledky během prvních 2 týdnů. onemocnění a v jiných studiích - o klinických výsledcích v prvních 3-4 týdnech. onemocnění, pak je přípustné porovnávat klinické výsledky nejen pro každé z těchto období pozorování, ale také pro celkovou dobu sledování až 4 týdny.
· Vyloučení největších studií z metaanalýzy. Pokud se velikost účinku konkrétního analyzovaného zásahu v analýze citlivosti významně nemění, pak je důvod se domnívat, že závěry primární metaanalýzy jsou dostatečně odůvodněné.
Pro kvalitativní posouzení přítomnosti takovéto systematické chyby v metaanalýze se obvykle uchýlí ke konstrukci trychtýřovitého bodového grafu výsledků jednotlivých studií v souřadnicích (velikost účinku, velikost vzorku). Když jsou studie plně identifikovány, měl by být tento diagram symetrický. Zároveň existují i formální metody posuzování stávající asymetrie.
Výsledky metaanalýzy jsou obvykle prezentovány graficky (bodové a intervalové odhady velikosti účinku každé ze studií zahrnutých do metaanalýzy; příklad na obr. 1) a ve formě tabulek s odpovídajícími statistikami.
Závěr
V současné době je metaanalýza dynamickým, vícerozměrným systémem metod, který umožňuje kombinovat data z různých vědeckých studií teoreticky a metodologicky přesvědčivým způsobem.
Metaanalýza ve srovnání s primárním výzkumem vyžaduje relativně málo zdrojů, což umožňuje klinickým lékařům, kteří nejsou zapojeni do výzkumu, získat klinicky ověřené informace.
Hlavní podmínkou pro použití metaanalýzy je dostupnost nezbytných informací o statistických kritériích použitých v posuzovaných studiích. Bez publikací uvádějících přesné hodnoty požadovaných informací budou vyhlídky na použití metaanalýzy velmi omezené. S rostoucí dostupností těchto informací bude nadále docházet ke skutečnému rozšiřování metaanalytického výzkumu a zlepšování jeho metodologie.
Pečlivě provedená metaanalýza tedy může identifikovat oblasti vyžadující další výzkum.
Seznam použité literatury:
Taldau mete bul dalel darigerliktin aspaby
Turdalieva B.S., Rakhmatullaeva N.U., Ten V.B., Raushanova A.M.,
Musaeva B.A., Omarova D.B.
Asfendiyarov S.Zh. Atyndagi KAZMU
Ortalygy medicíny Daleldi
Almaty, Kazachstán
Tuiyn Bir aura boyinsha bagalangan zertteu natizheleri ylgi bir emdik, aldyn alu nemese diagnosticalyk adistin tiimdiligi zhii zhetkilikti ozgeshelenedi.
Әrtүrli zertteulerdiң nәtizhelerinin salystyrmaly bagasy zhane olardyn zhalpylauysh korytyndynynin nәtizheleri osygan baylanysty paida bolatyn kazhettilik kiriguin maksaty.
En әigili zhane zheke gylymi zertteulerdin natizhelerin zhuyelik kiriguin zhyldam damityn adistemelerin birine bugin meta - taldau adistema jatada.
Meta - taldau - bul ecologtin epidemiology zertteuler birikken natizhelerinin sandyk taldauy - korshagan ortanyin ylgi bir factorin aserinin bagasy. Ol kelisushiliktin dәrezhesi nemese әartүrli zertteu algan natizhelerdin ayyrmashylygynyn sandyk bagasyn eskeredi.
Metaanalýza jako nástroj medicíny založené na důkazech
Turdalieva B.S., Rakhmatullayeva N.U., Ten V.B., Raushanova A.M.,
Musaeva B.A., Omarova D.B.
KazNMU of S.D. Asfendiyarov, Almaty, Kazachstán
Anotace česky Výsledky studií, které hodnotí účinnost stejné terapeutické či preventivní intervence nebo diagnostické metody u stejného onemocnění, se často liší.
