Kwestie zdrowotne i środowiskowe
biobiologia, prof. E. B. Burlakova. Dane te tworzą nowe poglądy na temat biologicznej efektywności przewlekłego narażenia człowieka na promieniowanie i wyraźnie wskazują na nieumiejętność ekstrapolacji skutków wysokich dawek promieniowania jonizującego na obszar niskich dawek.
Opracowywanie nowych koncepcji jest ważne dla tworzenia zrównoważonych planów rozwoju energia nuklearna i uczciwą politykę społeczną wobec likwidatorów Katastrofa w Czarnobylu oraz mieszkańcy obszarów skażonych radionuklidami.
Oceniając wpływ promieniowania na zdrowie człowieka, należy mieć na uwadze, że promieniowanie jonizujące jest czynnikiem kosmogenicznym w środowisku. Powszechnie wiadomo, że naturalne promieniowanie tła jest niezbędne do wzrostu, rozwoju i istnienia różnych istot żywych, w tym ssaków. Zrozumienie wzorców radiobiologicznych wiąże się z wglądem w fenomen życia, związek istot żywych z przestrzenią. Istnieje wiele tajemnic związanych ze skutkami promieniowania jonizującego, w tym pozytywny lub negatywny wpływ napromieniowanych obiektów biologicznych na nienapromieniowane. Niewątpliwą ciekawostką jest idea wyrażona przez A. M. Kuzina w ostatniej notatce do swoich pracowników: „Życie, żywy organizm to metabolizujący układ struktur na poziomie molekularnym, które tworzą jedną całość dzięki informacjom stale dostarczanym przez wtórne, biogenne promieniowanie powstające pod wpływem promieniowania atomowego naturalne tło radioaktywne pochodzenia kosmicznego i ziemskiego.”
LISTA BIBLIOGRAFICZNA
1. Kudryashov, Yu. B. Biofizyka promieniowania. Promieniowanie jonizujące/ Yu. B. Kudryashov. - M.: wyd. Moskwa Uniwersytet, 2004. - 580 s.
2. Yarmonenko, S. P. Radiobiologia ludzi i zwierząt / S. P. Yarmolenko, A. A. Vainson. - M.: Wyżej. szkoła, 2004. - 550 s.
3. Mothersill, C. Skutki promieniowania niskich dawek: hematologia eksperymentalna i zmieniający się paradygmat / C. Mothersill, C. Seymour // Hematologia eksperymentalna. - 2003. - nr 31. - s. 437-445.
4. Lee, DE Wpływ promieniowania na żywe komórki / D. E. Lee. - M.: Gosatomizdat, 1966. - 288 s.
5. Timofeev-Resovsky, N.V. Zastosowanie zasady trafienia w radiobiologii / N.V. Timofeev-Resovsky, V.I. Iwanow, V.I. Korogodin. - M.: Atomizdat, 1968. - 228 s.
6. Goncharenko, E. N. Ochrona chemiczna przed szkodami radiacyjnymi / E. N. Goncharenko. - M.: wyd. Moskwa Uniwersytet, 1985. - 248 s.
7. Raport krajowy „20 lat po katastrofie w Czarnobylu: skutki w Republice Białorusi i ich przezwyciężenie” / Komisja ds. Problemów Skutków Katastrofy w Czarnobylu Elektrownia jądrowa w Czarnobylu w ramach Rady Ministrów Republiki Białorusi; edytowany przez V. E. Szewczuk, V. L. Guravsky. - 2006. - 112 s.
8. Vozianov, A. Erekcja zdrowotna wypadku w Czarnobylu, Eds / A Vozianov, V. Bebeshko, D. Bayka. - Kijów.: „DIA”, 2003. - 508 s.
9. Kuzin, A. M. Hipoteza strukturalno-metaboliczna w radiobiologii / A. M. Kuzin. - M.: Nauka, 1970. - 170 s.
10. Kuzin, A. M. Teoria strukturalno-metaboliczna w radiobiologii / A. M. Kuzin. - M.: Nauka, 1986. - 20 s.
11. Knyazeva, E. N. Podstawy synergetyki / E. N. Knyazeva, S. P. Kurdimov. - St. Petersburg: Wydawnictwo Aletheia, 2002. - 31 s.
12. Stepanova, S. I. Biorytmiczne aspekty problemu adaptacji / S. I. Stepanova. - M.: Nauka, 1986. - 244 s.
13. Niemonotoniczność odpowiedzi metabolicznej komórek i tkanek ssaków na działanie promieniowania jonizującego / I. K. Kolomiytsev [et al.] // Biophysics. - 2002. - T. 47, wyd. 6. - s. 1106-1115.
14. Kolomiytseva, I. K. Niemonotonne zmiany parametrów metabolicznych tkanek i komórek pod działaniem promieniowania jonizującego na zwierzętach / I. K. Kolomiytseva, T. R. Markevich, L. N. Potekhina // J. Biol. Fizyka. - 1999. - nr 25. - s. 325-338.
15. Burlakova, E. B. Nowe aspekty wzorców działania napromieniowania o niskiej intensywności w małych dawkach / E. B. Burlakova, A. N. Goloshchapov, G. P. Zhizhina, A. A. Konradov // Promieniowanie. biologia. Radioekologia. - 1999. - T. 39. - s. 26-34.
Otrzymano 18.04.2008
WYKORZYSTANIE DANYCH Z MEDYCYNY OPARTEJ NA DOWODACH W PRAKTYCE KLINICZNEJ (przegląd literatury)
A. L. Kalinin1, A. A. Litwin2, N. M. Trizna1
1Stan Gomel Uniwersytet medyczny 2Gomel regionalny Szpital kliniczny
Przedstawiono krótki przegląd zasad medycyny opartej na faktach i metaanalizy. Ważnym aspektem medycyny opartej na faktach jest określenie stopnia wiarygodności informacji.
Ilościowe łączenie danych z różnych badań klinicznych za pomocą metaanalizy pozwala uzyskać wyniki, których nie można uzyskać w ramach poszczególnych badań klinicznych. Czytanie i studiowanie przeglądów systematycznych i metaanaliz pozwala efektywniej poruszać się po dużej liczbie publikowanych artykułów.
Słowa kluczowe: medycyna oparta na faktach, metaanaliza.
Kwestie zdrowotne i środowiskowe
WYKORZYSTANIE DANYCH MEDYCYNY OPARTEJ NA DOWODACH W PRAKTYCE KLINICZNEJ
(przegląd literatury)
A. L. Kalinin1, A. A. Litwin2, N. M. Trizna1
1Państwowy Uniwersytet Medyczny w Gomelu 2Regionalny Szpital Kliniczny w Gomelu
Celem artykułu jest przegląd zasad medycyny opartej na faktach i metaanalizy. Ważnym aspektem medycyny opartej na faktach jest określenie stopnia wiarygodności informacji.
Ilościowe powiązanie danych różnych badań klinicznych za pomocą metaanalizy pozwala uzyskać wyniki, których nie można uzyskać z odrębnych badań klinicznych. Lektura i studiowanie przeglądów systematycznych oraz wyników metaanaliz pozwala skuteczniej kierować się znaczną liczbą publikowanych artykułów.
Słowa kluczowe: medycyna oparta na faktach, metaanaliza.
Żaden praktykujący lekarz nie ma wystarczającego doświadczenia, aby swobodnie poruszać się w różnorodnych sytuacjach klinicznych. Można polegać na opiniach ekspertów, autorytatywnych wytycznych i podręcznikach, jednak nie zawsze jest to wiarygodne ze względu na tzw. efekt opóźnienia: obiecujące metody medyczne wprowadzane są do praktyki długo po uzyskaniu dowodów na ich skuteczność. Z drugiej strony informacje zawarte w podręcznikach, poradnikach i poradnikach często stają się nieaktualne jeszcze przed ich publikacją, a wiek osoby prowadzącej leczenie doświadczony lekarz negatywnie koreluje ze skutecznością leczenia.
Okres półtrwania literatury odzwierciedla intensywność postępu. W przypadku literatury medycznej okres ten wynosi 3,5 roku. Tylko 1015% informacji publikowanych dzisiaj w prasie medycznej będzie miało w przyszłości wartość naukową. Przecież jeśli przyjąć, że przynajmniej 1% z 4 milionów publikowanych rocznie artykułów ma coś wspólnego z praktyką lekarską lekarza, to musiałby on czytać około 100 artykułów dziennie. Wiadomo, że jedynie 10-20% wszystkich obecnie stosowanych interwencji medycznych opierało się na rzetelnych dowodach naukowych.
Powstaje pytanie: dlaczego lekarze nie wykorzystują dobrych dowodów w praktyce? Okazuje się, że 75% lekarzy nie rozumie statystyki, 70% nie potrafi krytycznie oceniać publikowanych artykułów i badań. Obecnie, aby lekarz mógł wykonywać praktykę opartą na dowodach, lekarz musi posiadać wiedzę niezbędną do oceny wiarygodności wyników badań klinicznych, mieć szybki dostęp do różnych źródeł informacji (przede wszystkim czasopism międzynarodowych), mieć dostęp do elektronicznych baz danych (Medline). i mówić po angielsku.
Celem artykułu jest krótkie omówienie zasad medycyny opartej na faktach oraz jej składnika – metaanalizy, która pozwala na szybsze poruszanie się w przepływie informacji medycznej.
Termin „medycyna oparta na faktach” został po raz pierwszy zaproponowany w 1990 roku przez grupę kanadyjskich naukowców z Uniwersytetu McMaster w Toronto. Termin szybko zakorzenił się w anglojęzycznej literaturze naukowej, jednak wówczas nie istniała jego jasna definicja. Obecnie najpowszechniejsza definicja brzmi: „Medycyna oparta na faktach to dział medycyny oparty na dowodach, polegający na wyszukiwaniu, porównywaniu, syntezie i szerokim rozpowszechnianiu uzyskanych dowodów w celu wykorzystania ich w interesie pacjentów”.
Obecnie medycyna oparta na faktach (EBM) jest taka nowe podejście, kierunek lub technologia gromadzenia, analizowania, podsumowywania i interpretowania informacji naukowych. Medycyna oparta na faktach obejmuje sumienne, wyjaśniające i zdroworozsądkowe wykorzystanie najlepszej aktualnej wiedzy w leczeniu każdego pacjenta. Głównym celem wprowadzenia zasad medycyny opartej na faktach do praktyki zdrowotnej jest optymalizacja jakości opieki opieka medyczna pod względem bezpieczeństwa, skuteczności, kosztów i innych istotnych czynników.
Ważnym aspektem medycyny opartej na faktach jest określenie stopnia wiarygodności informacji: wyników badań, które stanowią podstawę przy tworzeniu przeglądów systematycznych. Centrum Medycyny Opartej na Dowodach w Oksfordzie opracowało następujące definicje stopnia wiarygodności prezentowanych informacji:
A. Wysoka wiarygodność – informacje opierają się na wynikach kilku niezależnych badań klinicznych (CT), których wyniki są zgodne, podsumowane w przeglądach systematycznych.
Kwestie zdrowotne i środowiskowe
B. Umiarkowana wiarygodność – informacje opierają się na wynikach co najmniej kilku niezależnych badań klinicznych o podobnych celach.
C. Ograniczona niezawodność – informacje opierają się na wynikach jednego przekładnika prądowego.
D. Ścisłe dowody naukowe nieobecny (nie przeprowadzono żadnych badań klinicznych) – pewne stwierdzenie opiera się na opinii eksperta.
Według współczesnych szacunków wiarygodność dowodów z różnych źródeł nie jest taka sama i maleje w następującej kolejności:
1) randomizowane badanie kontrolowane;
2) nierandomizowana CT z jednoczesną kontrolą;
3) nierandomizowana CT z kontrolą historyczną;
4) badanie kohortowe;
5) badanie kliniczno-kontrolne;
6) crossover CI;
7) wyniki obserwacji;
8) opis poszczególnych przypadków.
Trzy „filary” niezawodności w medycynie klinicznej to: losowe dobieranie próbek metodą ślepej próby do grup porównawczych (randomizacja na ślepo); wystarczająca wielkość próbki; sterowanie żaluzjami (najlepiej potrójne). Należy szczególnie podkreślić, że niepoprawny, ale powszechnie używany termin „rzetelność statystyczna” wraz z jego notorycznymi objawami p
W badaniach wyników odpowiednimi punktami końcowymi są często objawy lub miary zdolności funkcjonalnych i potrzeb w zakresie opieki – co pacjent otrzymujący leczenie uważa za ważne. Na przykład pacjent cierpiący na infekcję, któremu podano penicylinę, może zwracać większą uwagę na fakt, że nie ma wysoka temperatura i poprawę stanu ogólnego niż wpływ penicyliny na rzeczywisty poziom zakażenia. W tym przypadku objawy i samopoczucie są postrzegane jako bezpośrednia ocena jego zdrowia – i to są punkty końcowe, na których skupiają się badania wyników. Pacjenta prawdopodobnie będą również zainteresowane możliwymi skutkami ubocznymi związanymi ze stosowaniem penicyliny, a także kosztami leczenia. W przypadku innych chorób np. nowotworów ma to znaczenie wynik kliniczny istotne dla pacjenta będzie ryzyko śmierci.
Jeżeli badanie ma charakter długoterminowy, podczas analizowania wyników badania można użyć znaku „ ”. Zastępczy punkt końcowy obejmuje zastosowanie biomarkera do pomiaru wyniku, który zastępuje kliniczny punkt końcowy mierzący działanie penicyliny poprzez badanie zmniejszenia ilości jednego rodzaju białka (białka C-reaktywnego), które jest zawsze obecne w Krew. Ilość tego białka we krwi zdrowa osoba bardzo mało, ale podczas ostrej infekcji szybko wzrasta. Zatem pomiar poziomu białka C-reaktywnego we krwi jest pośrednim sposobem określenia obecności infekcji w organizmie, dlatego w tym przypadku białko służy jako „biomarker” infekcji. Biomarker jest mierzalnym wskaźnikiem stanu chorobowego. Parametr ten koreluje również z ryzykiem wystąpienia lub postępu choroby lub wpływem przepisanego leczenia na chorobę. Codziennie pobierana jest krew pacjenta do analizy w celu pomiaru ilości biomarkera we krwi.
Należy podkreślić, że aby móc zastosować zastępczy punkt końcowy do celów monitorowania i nadzoru, marker musi zostać wcześniej zweryfikowany lub zwalidowany. Konieczne jest wykazanie, że zmiany biomarkera są skorelowane (spójne) z wynikiem klinicznym w danej chorobie i efektem leczenia.
Dodatkowe źródła- Światowa Organizacja Zdrowia (2008). Gdzie są pacjenci w procesie podejmowania decyzji dotyczących własnej opieki? Pobrano 31 sierpnia 2015 r. z
Istnieje kilka definicji medycyny opartej na faktach:
- To nowa technologia gromadzenia, analizowania, syntezy i wykorzystywania informacji medycznych w celu podejmowania optymalnych decyzji klinicznych.
- Jest to świadome, jasne i bezstronne wykorzystanie najlepszych dostępnych dowodów przy podejmowaniu decyzji dotyczących opieki nad indywidualnym pacjentem.
- Jest to wzmocnienie tradycyjnych umiejętności klinicysty w zakresie diagnozowania, leczenia, profilaktyki i innych obszarów poprzez systematyczne formułowanie pytań i stosowanie oceny matematyczne prawdopodobieństwo i ryzyko.
Należy od razu zauważyć, że terminy „brak dowodów”, „nieudowodnione” lub „niewystarczające dostępne dowody” nie są tożsame z „udowodnionym brakiem skutków” lub „udowodnionym brakiem korzyści”. Sformułowanie „nie udowodniono” może wskazywać na niewystarczającą wiedzę o problemie i celowość organizowania większych badań lub stosowania innych metod gromadzenia informacji i przeprowadzania analiz statystycznych. Jednocześnie nie można zapominać, że odwrotne sformułowanie „sprawdzone” może wskazywać na manipulację statystyczną w interesie firm produkcyjnych.
Medycyna oparta na faktach opiera się na metodach badawczych stosowanych w epidemiologii.
J.M. Wreszcie, formułując współczesną definicję epidemiologii, skupiamy się na poszczególnych słowach tej definicji. Zatem przez „badanie” należy rozumieć prowadzenie badań obserwacyjnych (obserwacyjnych) i eksperymentalnych, testowanie hipotez i analizę wyników.
„Rozprzestrzenianie się chorób i czynników...” oznacza badanie zachorowań, zgonów, czynników ryzyka, stosowania się pacjenta do zaleceń lekarza, organizacji opieki medycznej i jej skuteczności.
„Grupa docelowa” to grupa o określonej liczbie osób i określonych cechach wiekowych, płciowych, społecznych i innych.
Obecnie nowoczesna koncepcja Epidemiologię określa się terminem „epidemiologia kliniczna”. Termin ten pochodzi od nazw dwóch dyscyplin „macierzystych”: Medycyna kliniczna i epidemiologia.
„Kliniczny”, ponieważ stara się odpowiadać na pytania kliniczne i rekomendować decyzje kliniczne w oparciu o najlepsze dowody.
„Epidemiologia”, ponieważ wiele jej metod zostało opracowanych przez epidemiologów, a opiekę nad konkretnym pacjentem rozważa się w kontekście większej populacji, do której należy pacjent.
Epidemiologia kliniczna to nauka, która umożliwia prognozowanie dla każdego indywidualnego pacjenta na podstawie badania przebiegu klinicznego choroby w podobnych przypadkach, przy użyciu rygorystycznych metod naukowych badania grup pacjentów w celu zapewnienia dokładności przewidywań.
Celem epidemiologii klinicznej jest rozwój i zastosowanie metod obserwacji klinicznej, które umożliwiają wyciąganie rzetelnych wniosków z gwarantowaną oceną wpływu błędów systematycznych i losowych. Jest to kluczowe podejście do uzyskiwania informacji niezbędnych lekarzom do podejmowania właściwych decyzji.
Podstawową metodą w epidemiologii jest porównanie. Odbywa się to poprzez matematyczne obliczenia takich wielkości jak iloraz szans, iloraz ryzyka rozwoju badanych zdarzeń.
Zanim jednak dokonamy porównania, powinniśmy zrozumieć, z czym będziemy porównywać (pomarańcze do pomarańczy, a nie pomarańcze do parowców), czyli: sformułować zadanie (problem) poprzedzający rozpoczęcie jakichkolwiek badań. Najczęściej problem formułowany jest w formie pytania, na które należy znaleźć odpowiedź.
Na przykład hipotetycznie zaprezentowano nam (czyli praktykującemu lekarzowi) lek, który według chemików, którzy go zsyntetyzowali, powinien leczyć piętę. Firma farmakologiczna, która wprowadziła lek do produkcji, zapewnia również w instrukcjach, że deklarowany efekt rzeczywiście ma miejsce.
Co może zrobić lekarz, podejmując decyzję o zastosowaniu leku?
Wykluczamy odpowiedź „wierzyć chemikom/farmakologom na słowo” jako trywialną i niosącą za sobą konsekwencje. Naszym zadaniem jest zweryfikowanie deklarowanego działania leku na piętę za pomocą dostępnych lekarzowi praktyków (potwierdzenie lub zaprzeczenie itp.). Nie będziemy oczywiście testować leku na myszach laboratoryjnych, ochotnikach itp. Zakłada się, że przed „włączeniem do serii” ktoś już to zrobił mniej lub bardziej sumiennie.
W zależności od problemu rozpoczniemy tworzenie tablicy danych służących do jego rozwiązania:
Według Szwedzkiej Rady ds. Metodologii Oceny w Ochronie Zdrowia siła dowodów pochodzących z różnych źródeł różni się w zależności od rodzaju przeprowadzonego badania. Rodzaj przeprowadzonego badania, zgodnie z międzynarodowym porozumieniem Vancouver Group of Biomedical Journal Editors (http://www.icmje.org/), musi zostać szczegółowo opisany; należy także wskazać metody statystycznego przetwarzania wyników badania klinicznego, zgłosić konflikt interesów, wkład autora w wynik naukowy oraz możliwość zwrócenia się do autora o pierwotne informacje na temat wyników badania.
Aby zapewnić potwierdzenie wyników uzyskanych w badaniach należy wybrać „dowodową”, czyli adekwatną do postawionych zadań metodologię badań (projekt badania i metody analizy statystycznej) (tab. 1), którą będziemy brać pod uwagę podczas wybierania informacji z tablicy danych.
Tabela 1. Dobór metodologii badań w zależności od celu badania
(opis terminów znajduje się w Słowniczku terminów metodologicznych)
| Cele badań | Projekt badania | Metody analizy statystycznej |
| Ocena częstości występowania choroby | Jednorazowe badanie całej grupy (populacji) korzystającej rygorystyczne kryteria rozpoznanie choroby | Oszacowanie udziału, obliczenie wskaźników względnych |
| Ocena zachorowalności | Badanie kohortowe | Estymacja udziałów, obliczanie szeregów czasowych, wskaźniki względne |
| Ocena czynników ryzyka choroby | Badania kohortowe. Badania kliniczno-kontrolne | Analiza korelacji, analiza regresji, analiza przeżycia, ocena ryzyka, iloraz szans |
| Ocena wpływu czynników środowiskowych na człowieka, badanie związków przyczynowo-skutkowych w populacji | Ekologiczne badania populacyjne | Korelacja, analiza regresji, analiza przeżycia, ocena ryzyka (ryzyko przyrostowe, ryzyko względne, przyrostowe ryzyko populacyjne, przyrostowe ryzyko populacyjne), iloraz szans |
| Zwrócenie uwagi na nietypowy przebieg choroby i wynik leczenia | Opis przypadku, seria przypadków | NIE |
| Opis aktualnych ustaleń praktyki klinicznej | Obserwacyjny („przed i po”) | Średnia, odchylenie standardowe, test t-Studenta dla par (dane ilościowe). Test McNimary (dane jakościowe) |
| Testowanie nowej metody leczenia | Badanie kliniczne I fazy (przed i po) | Średnia, odchylenie standardowe, test t-Studenta dla par. Kryterium McNimary |
| Porównanie dwóch terapii w aktualnej praktyce klinicznej | Kontrolowany perspektywa. Randomizowane (otwarte, ślepe, podwójnie ślepe). Kontrolowana retrospektywa. Kontrolowana perspektywa + retrospektywa (projekt mieszany) | Test t-Studenta (dane ilościowe). Test χ 2 lub z (cechy jakościowe). Test Kaplana-Meersa (przeżycie) |
| Porównanie nowej i tradycyjnej metody leczenia | Badania kliniczne fazy II-IV (kontrolowane, prospektywne lub randomizowane) | Test t-Studenta. Test Chi2. Test Kaplana-Meersa |
Każdy rodzaj badań charakteryzuje się pewnymi zasadami gromadzenia i analizowania informacji. Przy przestrzeganiu tych zasad każdy rodzaj badań można nazwać jakościowymi, niezależnie od tego, czy potwierdzają, czy obalają postawioną hipotezę. Statystyczne metody analizy stosowane w celu uzyskania dowodów przedstawiono bardziej szczegółowo w książkach Petri A., Sabin K. „Visual Statistics in Medicine” (M., 2003), Glanz S. „Medical and Biological Statistics” (M. , 1999).
Stopień „dowodu” informacji jest uszeregowany w następujący sposób (malejąco):
Wyniki badań przeprowadzonych metodami uproszczonymi lub metodami nieodpowiadającymi celom badania, przy błędnie dobranych kryteriach oceny, mogą prowadzić do fałszywych wniosków.
Stosowanie złożonych metod oceny zmniejsza prawdopodobieństwo uzyskania błędnego wyniku, ale prowadzi do wzrostu tzw. kosztów administracyjnych (zbieranie danych, tworzenie baz danych, metody analizy statystycznej).
Na przykład w badaniu przeprowadzonym przez E.N. Fufaeva (2003) stwierdziła, że wśród pacjentów, którzy przed operacją mieli grupę niepełnosprawności, u wszystkich 100% stwierdzano trwałość niepełnosprawności. Wśród pacjentów, którzy przed operacją kardiochirurgiczną nie mieli grupy niepełnosprawności, w 44% przypadków grupę niepełnosprawności określono po operacji. Na podstawie tego wyniku można wyciągnąć fałszywe wnioski, że operacje kardiochirurgiczne pogarszają jakość życia pacjentów. Z przeprowadzonej ankiety wynika jednak, że 70,5% pacjentów i 79,4% lekarzy obserwujących tych pacjentów było zadowolonych z wyników leczenia. Rejestracja do grupy osób niepełnosprawnych wynika ze względów społecznych (zasiłki na leki, opłacenie mieszkania itp.).
Znaczenie ochrony socjalnej w kwestii zdolności do pracy potwierdzają wyniki badania przeprowadzonego w USA, które nie wykazało jednoznacznego związku pomiędzy stanem klinicznym (chorobą fizyczną) pacjenta a zdolnością do pracy.
W celu porównania wskaźników zatrudnienia po TLBA i CABG zbadano 409 pacjentów (Hlatky M.A., 1998), z czego 192 osoby poddano TLBA, a 217 – CABG. Stwierdzono, że pacjenci, którzy przeszli TLBA, wracali do pracy o sześć tygodni szybciej niż pacjenci, którzy przeszli CABG. Jednak w dłuższej perspektywie wpływ takich czynników jak rodzaj operacji okazał się nieistotny. W ciągu kolejnych czterech lat do pracy wróciło 157 pacjentów (82%) w grupie TLBA i 177 pacjentów (82%) w grupie CABG. Czynnikami, które w największym stopniu wpływały na wskaźnik zatrudnienia długoterminowego, był wiek pacjenta w chwili rozpoczęcia badania oraz stopień objęcia opieką medyczną ubezpieczeniem zdrowotnym.
Zatem czynniki medyczne miały mniejszy wpływ na długoterminowe wyniki w zatrudnieniu niż czynniki demograficzne i społeczne. Wyniki uzyskane przez badaczy rosyjskich i amerykańskich wskazują, że niektóre z nich są tradycyjne i pozornie proste metody Miary wyników leczenia nie są odpowiednie do ustalania priorytetów i podejmowania decyzji.
Jeśli uwzględnimy informacje o niskim stopniu wiarygodności, to ten punkt naszych badań należy omówić osobno.
Centrum Medycyny Opartej na Dowodach w Oksfordzie oferuje następujące kryteria wiarygodność informacji medycznej:
- Wysoka wiarygodność – informacje opierają się na wynikach kilku niezależnych badań klinicznych o zbieżnych wynikach, podsumowanych w przeglądach systematycznych.
- Umiarkowana wiarygodność – informacje opierają się na wynikach co najmniej kilku niezależnych, podobnych badań klinicznych.
- Ograniczona ważność – informacje oparte są na wynikach pojedynczego badania klinicznego.
- Nie ma rygorystycznych dowodów naukowych (np. Badania kliniczne nie zostały przeprowadzone) – dane stwierdzenie opiera się na opinii biegłego.
To oczywiście żart, ale w każdym dowcipie jest trochę prawdy.
Zazwyczaj publikuje się badania, które przyniosły pozytywne wyniki, na przykład te, które promują nowe leczenie. Jeżeli hipoteza robocza (zadanie, problem) nie zostanie potwierdzona lub nie znajdzie pozytywnego rozwiązania, badacz z reguły nie publikuje danych badawczych. To może być niebezpieczne. Tak więc w latach 80. XX wieku grupa autorów badała lek antyarytmiczny. W grupie pacjentów, którzy ją otrzymali, stwierdzono wysoką śmiertelność. Autorzy uznali to za przypadek i od czasu opracowania tego leku antyarytmicznego medycyna została zakończona, materiały nie zostały opublikowane. Później podobny lek antyarytmiczny, flekainid, spowodował wiele zgonów 1-2.
________________________
Powyższy algorytm wyszukiwania i oceny dowodów został zaproponowany przez D.L. Sacketta i in. (1997). Można go zastosować w dowolnych badaniach, nawet przy ocenie wpływu faz księżyca na wzrost słupów telegraficznych.
Artykuł ten pomoże Państwu bardziej realistycznie spojrzeć na wyniki badań naukowych i medycznych, z których często korzystamy pisząc nasze artykuły, a także lepiej zorientować się w przepływie informacji reklamowych, które nieustannie próbują nas wprowadzić w błąd, odwołując się do „potwierdzonych naukowo” informacji. wyniki.
„Istnieją trzy rodzaje kłamstw: kłamstwa, przeklęte kłamstwa i statystyki”.
Benjamin Disraeli, premier Wielkiej Brytanii
Na łamach naszych artykułów, a zwłaszcza na forum, często odwołujemy się do medycyny opartej na faktach. Czym jest medycyna oparta na faktach?
Medycyna oparta na faktach – termin opisuje podejście do praktyki lekarskiej, w której podejmowane są decyzje dotyczące stosowania środków zapobiegawczych, diagnostycznych i środki terapeutyczne przyjmowane są w oparciu o uzyskane dowody potwierdzające ich skuteczność i bezpieczeństwo i polegają na wyszukiwaniu, porównywaniu, syntezie i szerokim rozpowszechnianiu uzyskanych dowodów w celu wykorzystania ich w interesie pacjentów.
Medycyna oparta na faktach to zbiór metodologicznych podejść do prowadzenia badań klinicznych, oceny i stosowania ich wyników. W wąskim znaczeniu „medycyna oparta na faktach” to metoda (rodzaj) praktyka lekarska, gdy lekarz w opiece nad pacjentem stosuje wyłącznie te metody, których przydatność została potwierdzona w badaniach łagodnych.
Najprościej można powiedzieć, że medycyna oparta na faktach to medycyna oparta na metodach, których skuteczność została udowodniona. Metodologiczną podstawą medycyny opartej na faktach jest epidemiologia kliniczna – nauka, która rozwija metody badań klinicznych, które pozwalają na wyciąganie wniosków o charakterze naukowym, minimalizując wpływ błędów systematycznych i losowych na wyniki badań. I tutaj pojawia się najwięcej główne pytanie- jakie jest kryterium badań łagodnych? W tym artykule porozmawiamy o niektórych oznakach łagodnych badań.
Głównym narzędziem epidemiologii klinicznej jest statystyka. Statystyka, nauka badająca techniki systematycznej obserwacji zjawisk masowych życie towarzyskie człowieka, zestawienie ich opisów numerycznych i naukowe opracowanie tych opisów. To właśnie za pomocą statystyki biomedycznej wszystkie wyniki wszelkich badań biologicznych i medycznych są opisywane i przedstawiane czytelnikowi w postaci liczb, tabel, wykresów i histogramów. I tutaj najważniejsze jest, aby nie dać się zwieść liczbom.
Jakość grupy kontrolnejJeśli mówimy o procentach, którymi często opisuje się wyniki, bo... są one bardzo orientacyjne, trzeba jasno zrozumieć, od czego jest punkt wyjścia, tj. co przyjmuje się jako 0%. Oznacza to, że kiedy mówią Ci „20% więcej”, natychmiast pytasz „w porównaniu do czego?” Jeśli badany jest lek (lek, kosmetyk), musisz wiedzieć, że grupy kontrolne, które w ogóle nie przyjmowały tego leku, już dawno minęły. Badanie należy przeprowadzić z użyciem placebo. Placebo jest fizjologicznie obojętną substancją stosowaną jako lek, wynik pozytywny efekt uzdrawiający co wiąże się z nieświadomymi oczekiwaniami psychologicznymi pacjenta. Placebo nie jest w stanie bezpośrednio oddziaływać na warunki, które badany jest w celu zmiany leku. Ponadto termin „efekt placebo” odnosi się do samego zjawiska działania nielekowego, nie tylko leku, ale np. promieniowania (czasami stosuje się różne urządzenia „migające”, „terapię laserową” itp.). Laktoza jest często stosowana jako substancja placebo. Stopień manifestacji efektu placebo zależy od sugestywności osoby i zewnętrznych okoliczności „leczenia”, na przykład od wielkości i jasny kolor pigułki, stopień zaufania do lekarza, autorytet kliniki. Oczywiście nie można poważnie brać pod uwagę badań, w których porównywany jest badany lek z jego poprzednikiem lub podobnymi konkurentami.
Dowód badaniaWażne jest również, aby dowiedzieć się, jakiego rodzaju badania są prowadzone, co można wywnioskować ze struktury tej pracy. Każdy typ ma swoją wagę dowodową, według której można ustalić hierarchię ich dowodów (wymienioną w kolejności rosnącej):
1) opis poszczególnych przypadków;
2) opis serii spraw;
3) retrospektywne badanie kliniczno-kontrolne;
4) jednorazowe badanie analityczne;
5) prospektywne badanie kohortowe (populacyjne);
6) randomizowane, kontrolowane badanie interwencji medycznych (metody leczenia, profilaktyka);
7) metaanaliza – synteza wyników kilku randomizowanych badań klinicznych.
Przejdźmy do krótkiego opisu różnych typów struktur badawczych.
Opisy poszczególnych przypadków - najwięcej stara droga badania medyczne. Polega na opisaniu rzadkiej obserwacji, przypadku „klasycznego” (przypadki „klasyczne”, nawiasem mówiąc, nigdy nie są częste) lub nowego zjawiska. Hipotezy naukowe w takich badaniach nie są wysuwane ani testowane. Jednakże Ta metoda badania są ważne także w medycynie, gdyż nie można lekceważyć opisu rzadkich przypadków czy zjawisk.
Seria przypadków to badanie, które zwykle obejmuje statystyki opisowe grupy pacjentów wybranej według jakiejś cechy. Badania opisowe wykorzystuje się np. w epidemiologii do badania wpływu czynników niekontrolowanych na wystąpienie choroby.
Badanie kliniczno-kontrolne to badanie retrospektywne, w którym na podstawie danych archiwalnych lub ankiety przeprowadzonej wśród jego uczestników tworzy się grupy tych uczestników (pacjentów) z określoną chorobą i bez niej, a następnie określa się częstotliwość narażenia na domniemany czynnik ryzyka lub przyczynę choroby ocenia się retrospektywnie. Takie badania często raczej stawiają hipotezy naukowe niż je testują. Zaletą tego typu badań jest ich względna prostota, niski koszt i szybkość realizacji. Jednakże badania kliniczno-kontrolne są obarczone wieloma możliwymi błędami systematycznymi (błędami uprzedzeń). Za najważniejsze z nich można uznać błędy systematyczne związane z doborem uczestników badania oraz błędy systematyczne powstające podczas pomiaru.
Badanie przekrojowe to badanie opisowe obejmujące jednorazowo zbadane grupy uczestników, przeprowadzane w celu oceny częstości występowania określonego wyniku, przebiegu choroby i skuteczności postawionej diagnozy. Badania takie są stosunkowo proste i niedrogie. Głównym problemem jest trudność w ustaleniu próby adekwatnie odzwierciedlającej typową sytuację badanej populacji pacjentów (próba reprezentatywna).
Badanie prospektywne (kohortowe, podłużne) – badanie, w którym przez określony czas obserwuje się wybraną kohortę uczestników. Najpierw identyfikuje się kohortę (lub dwie kohorty, np. narażoną na czynnik ryzyka i nienarażoną na niego), a następnie ją (ich) obserwuje i zbiera dane. Kontrastuje to z badaniem retrospektywnym, w którym kohorty identyfikuje się po zebraniu danych. Badania tego typu służą identyfikacji czynników ryzyka, czynników prognostycznych, przyczyn chorób oraz określeniu poziomu zachorowalności. Badania prospektywne są bardzo pracochłonne, gdyż muszą być prowadzone przez długi okres czasu, kohorty muszą być dość duże ze względu na to, że wykryte zdarzenia (np. pojawienie się nowych przypadków choroby) są dość rzadki.
Główne problemy napotykane podczas prowadzenia badania prospektywnego to:
- prawdopodobieństwo wystąpienia badanych zdarzeń zależy od metody doboru próby (kohorty; np. obserwowani uczestnicy z grupy ryzyka częściej chorują niż uczestnicy z populacji niezorganizowanej);
- jeżeli uczestnicy rezygnują z badania w trakcie badania, należy sprawdzić, czy ma to związek z badanym wynikiem lub czynnikiem;
- z biegiem czasu siła i charakter wpływu badanego czynnika może się zmieniać (np. intensywność palenia jako czynnik ryzyka rozwoju choroby wieńcowej
- konieczne jest osiągnięcie jednakowego wolumenu badań grupy narażenia i grupy kontrolnej, aby zminimalizować możliwość wcześniejszego wykrycia choroby (a co za tym idzie lepszego rokowania) w grupie dokładniej zbadanej.
Randomizowane badanie to dynamiczne badanie wszelkich metod zapobiegawczych, diagnostycznych lub efekty terapeutyczne, w którym grupy tworzone są poprzez losowy podział obiektów badania na grupy (randomizacja). Najbardziej znanym wariantem badania randomizowanego jest badanie kliniczne. Badanie kliniczne to prospektywne badanie porównawcze skuteczności dwóch lub większej liczby interwencji (terapeutycznej, zapobiegawczej) lub metody diagnostycznej, w którym grupy pacjentów tworzy się metodą randomizacji, z uwzględnieniem kryteriów włączenia i wyłączenia. W takim przypadku zwykle pojawia się hipoteza powstała przed badaniem dotycząca efektywności badanych metod, która jest sprawdzana w trakcie badania.
Metaanaliza to ilościowa analiza zbiorczych wyników kilku badań klinicznych dotyczących tej samej interwencji w przypadku tej samej choroby. Podejście to zapewnia większą czułość statystyczną (moc) niż w każdym indywidualnym badaniu poprzez zwiększenie wielkości próby. Metaanaliza służy do podsumowania wyników wielu badań, często sprzecznych ze sobą.
Skuteczność klinicznaCzytając artykuły naukowe i medyczne, musisz sam dokładnie zrozumieć, jakie cechy zostały zmierzone w procesie badawczym - kliniczne lub biologiczne (biochemiczne, fizjologiczne, genetyczne itp.). Podajmy jeden mały przykład badań nad zastosowaniem halotanu i morfiny w chirurgii na otwartym sercu.
Halotan jest lekiem szeroko stosowanym w znieczuleniu ogólnym. Jest mocny, łatwy w użyciu i bardzo niezawodny. Halotan to gaz, który można podawać przez respirator. Dostając się do organizmu przez płuca, halotan działa szybko i krótko, dlatego dostosowując dawkę leku, można szybko opanować znieczulenie. Halotan ma jednak istotną wadę – hamuje kurczliwość mięśnia sercowego
i rozszerza żyły, co prowadzi do spadku ciśnienia krwi (BP). W związku z tym zaproponowano zastosowanie morfiny, która nie obniża ciśnienia krwi, zamiast halotanu do znieczulenia ogólnego. Conahan i in. porównali znieczulenie halotanem i morfiną u pacjentów poddawanych operacjom na otwartym sercu.Do badania włączono pacjentów, którzy nie mieli przeciwwskazań do stosowania halotanu lub morfiny. Metoda znieczulenia (halotan lub morfina) została wybrana losowo.
Do badania włączono 122 pacjentów. Połowa pacjentów stosowała halotan (grupa 1), a połowa morfinę (grupa 2). U pacjentów otrzymujących halotan minimalne ciśnienie krwi wynosiło średnio 6,3 mm Hg. Sztuka. niższe niż u pacjentów otrzymujących morfinę. Rozrzut wartości jest dość duży, a zakresy wartości w dużym stopniu się pokrywają. Odchylenie standardowe w grupie halotanu wyniosło 12,2 mmHg. Sztuka. w grupie morfiny - 14,4 mmHg. Sztuka. Analiza statystyczna wykazała, że różnica była istotna statystycznie, zatem można stwierdzić, że morfina obniża ciśnienie krwi w mniejszym stopniu niż halotan.
Jak zapewne pamiętacie, Conahan i in. opierały się na założeniu, że morfina w mniejszym stopniu zaburza krążenie krwi niż halotan i dlatego jest zalecana do znieczulenia ogólnego. Rzeczywiście, przy stosowaniu morfiny ciśnienie krwi i wskaźnik sercowy były wyższe niż przy stosowaniu halotanu, a różnice te były istotne statystycznie. Jest jednak zbyt wcześnie na wyciąganie wniosków – wszak nie zbadano jeszcze różnic w śmiertelności operacyjnej, a ten wskaźnik jest najistotniejszy z praktycznego punktu widzenia.
I tak wśród przyjmujących halotan (grupa 1) zmarło 8 z 61 pacjentów (13,1%), a wśród otrzymujących morfinę (grupa 2) – 10 z 67 (14,9%). Różnica wynosi 1,8%. Analiza statystyczna wykazała, że różnica jest nieistotna statystycznie. Dlatego chociaż halotan i morfina działają odmiennie na krążenie krwi, nie ma powodu mówić o różnicy w śmiertelności chirurgicznej. W rzeczywistości można powiedzieć, że efekty kliniczne tych dwóch leków nie różnią się.
Ten przykład jest bardzo pouczający: widzieliśmy, jak ważne jest uwzględnienie wyniku przepływu. Ciało jest złożone, działanie każdego leku jest różnorodne. Jeśli lek ma pozytywny wpływ na układ sercowo-naczyniowy, możliwe jest, że będzie miał negatywny wpływ na przykład na układ oddechowy. Trudno przewidzieć, który efekt zwycięży i jak wpłynie to na efekt końcowy. Dlatego też wpływ leku na jakikolwiek wskaźnik, czy to ciśnienie krwi, czy wskaźnik sercowy, nie może być uważany za dowód jego skuteczności, dopóki nie zostanie udowodniona skuteczność kliniczna. Innymi słowy, powinniśmy wyraźnie rozróżnić wskaźniki procesu – wszelkiego rodzaju zmiany parametrów biochemicznych, fizjologicznych i innych, które naszym zdaniem odgrywają pozytywną lub negatywną rolę – od wskaźników wyniku, które mają rzeczywiste znaczenie kliniczne. Zatem zmiany ciśnienia krwi i wskaźnika sercowego pod wpływem halotanu i morfiny są wskaźnikami procesu, które w żaden sposób nie wpływają na wskaźnik wyniku – śmiertelność operacyjną. Gdybyśmy poprzestali na obserwacji wskaźników procesu, doszlibyśmy do wniosku, że morfina jest lepsza od halotanu, chociaż, jak się okazało, wybór środka znieczulającego w ogóle nie wpływa na śmiertelność.
Czytając publikacje medyczne lub słuchając argumentów zwolenników konkretnej metody leczenia, należy przede wszystkim zrozumieć, o jakich wskaźnikach mówimy – procesie czy rezultacie. O wiele łatwiej jest wykazać wpływ określonego czynnika na proces, niż sprawdzić, czy ma on wpływ na wynik. Rejestracja wskaźników procesu jest zazwyczaj prosta i nie zajmuje dużo czasu. Wręcz przeciwnie, ustalenie wyniku z reguły wymaga żmudnej, długotrwałej pracy i często wiąże się z subiektywnymi problemami pomiarowymi, szczególnie jeśli chodzi o jakość życia. A jednak decydując, czy proponowana metoda leczenia jest konieczna, należy upewnić się, że będzie ona miała pozytywny wpływ na wskaźniki wyniku. Uwierz mi, pacjentowi i jego rodzinie zależy przede wszystkim na wyniku, a nie na procesie.
BibliografiaDość często wyniki badań oceniających skuteczność tej samej interwencji terapeutycznej, zapobiegawczej lub metody diagnostycznej w przypadku tej samej choroby różnią się. W związku z tym istnieje potrzeba względnej oceny wyników różnych badań i integracji ich wyników w celu uzyskania ogólnego wniosku.Jedna z najpopularniejszych i najszybciej rozwijających się metod systemowej integracji wyników poszczególnych badań badania naukowe dziś odnosi się do metodologii metaanalizy.
Metaanaliza to ilościowa analiza połączonych wyników badań ekologicznych i epidemiologicznych oceniająca wpływ tego samego czynnika środowiskowego. Polega na ilościowym określeniu stopnia zgodności lub rozbieżności między wynikami uzyskanymi w różnych badaniach.
Wstęp
Zgodnie z koncepcją medycyny opartej na faktach, wyniki jedynie tych badań klinicznych, które są prowadzone w oparciu o zasady epidemiologii klinicznej, pozwalające na minimalizację zarówno błędów systematycznych, jak i losowych (przy zastosowaniu prawidłowej analizy statystycznej danych uzyskanych w badaniu) są uznawane za uzasadnione naukowo.
Międzynarodowe Stowarzyszenie Epidemiologiczne charakteryzuje ten typ badań jako technikę „łączenia wyników różnych prace naukowe, składającego się z komponentu jakościowego (np. zastosowanie z góry ustalonych kryteriów włączenia do analizy, takich jak kompletność danych, brak oczywistych niedociągnięć w organizacji badania itp.) oraz komponentu ilościowego (statystyczne przetwarzanie dostępnych danych)” – technika metaanalizy.
Pierwszą metaanalizę w nauce przeprowadził Karl Pearson w 1904 roku. Łącząc badania, postanowił przezwyciężyć problem zmniejszonej mocy badawczej w małych próbach. Analizując wyniki tych badań, stwierdził, że metaanaliza może pomóc w uzyskaniu dokładniejszych danych badawczych.
Pomimo tego, że metaanaliza jest obecnie szeroko stosowana w dziedzinie epidemiologii i badań medycznych. Badania wykorzystujące metaanalizę pojawiły się dopiero w 1955 roku. W latach 70. XX wieku do badań edukacyjnych wprowadzono bardziej wyrafinowane metody analityczne dzięki pracom Gene'a V. Glassa, Franka L. Schmidta i Johna E. Huntera.
Według Oxford English Dictionary termin ten po raz pierwszy został użyty w 1976 roku przez Glassa. Podstawy tej metody opracowali tacy naukowcy jak: Nambury S. Raju, Larry V. Hedges, Harris Cooper, Ingram Olkin, John E. Hunter, Jacob Cohen, Thomas C. Chalmers i Frank L. Schmidt).
Metaanaliza: ilościowe podejście do badań
Celem metaanalizy jest identyfikacja, zbadanie i wyjaśnienie różnic (ze względu na obecność statystycznej heterogeniczności lub heterogeniczności) w wynikach badań.
Do niewątpliwych zalet metaanalizy należy możliwość zwiększenia mocy statystycznej badania, a co za tym idzie, trafności oceny efektu analizowanej interwencji. Pozwala to dokładniej określić kategorie pacjentów, dla których uzyskane wyniki mają zastosowanie, niż przy analizie każdego pojedynczego małego badania klinicznego.
Prawidłowo przeprowadzona metaanaliza polega na sprawdzeniu hipotezy naukowej, szczegółowym i jasnym przedstawieniu metod statystycznych zastosowanych w metaanalizie, odpowiednio szczegółowym przedstawieniu i omówieniu wyników analizy oraz wynikających z niej wniosków. Takie podejście zmniejsza prawdopodobieństwo wystąpienia błędów losowych i systematycznych oraz pozwala mówić o obiektywności uzyskanych wyników.
Podejścia do przeprowadzania metaanalizy
Istnieją dwa główne podejścia do przeprowadzania metaanalizy.
Pierwszym z nich jest statystyczna ponowna analiza poszczególnych badań poprzez zebranie danych pierwotnych z obserwacji zawartych w badaniach oryginalnych. Oczywiście taka operacja nie zawsze jest możliwa.
Drugie (i główne) podejście polega na podsumowaniu opublikowanych wyników badań dotyczących jednego problemu. Taka metaanaliza zazwyczaj przeprowadzana jest w kilku etapach, spośród których najważniejsze to:
· opracowanie kryteriów włączania badań oryginalnych do metaanalizy
· ocena heterogeniczności (niejednorodności statystycznej) wyników badań oryginalnych
Przeprowadzenie właściwej metaanalizy (uzyskanie uogólnionego oszacowania wielkości efektu)
· analiza wrażliwości wyników
Należy zaznaczyć, że etap ustalenia zakresu badań objętych metaanalizą często staje się źródłem błędów systematycznych w metaanalizie. Jakość metaanalizy zależy w dużym stopniu od jakości oryginalnych badań i zawartych w niej artykułów.
Główne problemy związane z włączaniem badań do metaanalizy obejmują różnice między badaniami pod względem kryteriów włączenia i wyłączenia, projektu badania i kontroli jakości.
Istnieje również stronniczość publikacyjna pozytywne rezultaty badania (badania, które przynoszą statystycznie istotne wyniki, mają większe szanse na publikację niż te, które tego nie robią).
Ponieważ metaanaliza opiera się przede wszystkim na opublikowanych danych, szczególną uwagę należy zwrócić na niedostateczną reprezentację wyników negatywnych w literaturze. Uwzględnienie w metaanalizie niepublikowanych wyników również stanowi duże wyzwanie, gdyż ich jakość jest nieznana ze względu na brak recenzji.
Podstawowe metodyO wyborze metody analizy decyduje rodzaj analizowanych danych (binarny lub ciągły) oraz rodzaj modelu (efekty stałe, efekty losowe).
Dane binarne są zazwyczaj analizowane poprzez obliczenie ilorazu szans (OR), ryzyka względnego (RR) lub różnicy ryzyka w dopasowanych próbkach. Wszystkie powyższe wskaźniki charakteryzują efekt interwencji. Prezentacja danych binarnych w postaci OR jest wygodna w zastosowaniu w analizie statystycznej, jednak wskaźnik ten jest dość trudny do interpretacji klinicznej. Dane ciągłe to zazwyczaj zakresy wartości badanych cech lub niestandaryzowane różnice w średnich ważonych w grupach porównawczych, jeśli wyniki mierzono w ten sam sposób w różnych badaniach. Jeżeli wyniki oceniano odmiennie (np. w różnych skalach), wówczas stosuje się standaryzowaną różnicę średnich (tzw. wielkość efektu) w porównywanych grupach.
Jednym z pierwszych etapów metaanalizy jest ocena heterogeniczności (niejednorodności statystycznej) wyników efektu interwencji w różnych badaniach.
Do oceny heterogeniczności często stosuje się testy Chi2 z hipotezą zerową o równym efekcie we wszystkich badaniach i poziomem istotności 0,1 w celu zwiększenia mocy statystycznej (czułości) testu.
Za źródła heterogeniczności wyników różnych badań uważa się rozproszenie w obrębie badań (spowodowane przypadkowymi odchyleniami wyników różnych badań od jednej rzeczywistej wartości efektu stałego), a także rozproszenie między badaniami (spowodowane różnicami pomiędzy badanymi próbki w charakterystyce pacjentów, chorób, interwencji, prowadzące do nieco innych wartości efektu – efekty losowe).
Jeżeli zakłada się, że wariancja między badaniami jest bliska zeru, wówczas każdemu badaniu przypisuje się wagę odwrotnie proporcjonalną do wariancji wyniku tego badania.
Wariancję w obrębie badań definiuje się z kolei jako
Gdzie μ - średnia w badaniach. Jeżeli wariancja pomiędzy badaniami jest zerowa, można zastosować model efektów stałych (stałych). W tym przypadku zakłada się, że badana interwencja ma taką samą skuteczność we wszystkich badaniach, a różnice stwierdzone pomiędzy badaniami wynikają jedynie z wariancji wewnątrz badania. W modelu tym zastosowano metodę Mantela-Haenszela.
Metoda Mantela-Haenszela
Tabela pokazuje odsetek pacjentów w Nowym Jorku i Londynie, u których zdiagnozowano schizofrenię.
— średnia ważona indywidualnych ilorazów szans według grup. Test chi-kwadrat Mantela-Haenszela służący do badania istotności ogólnej miary powiązania opiera się na średniej ważonej g różnic pomiędzy proporcjami.
Statystyka chi-kwadrat Mantela-Haenszela jest dana wzorem
z 1 stopniem swobody.
Aby statystyka miała rozkład chi-kwadrat z 1 stopniem swobody, każda z czterech sum oczekiwanych częstotliwości
musi różnić się o co najmniej 5 zarówno od minimum, jak i maksimum.
Oznacza to, że aby z pewnością wykorzystać rozkład chi-kwadrat z 1 stopniem swobody w statystyce, wcale nie jest konieczne posiadanie dużych częstotliwości krańcowych. Liczba obserwacji w tabeli może wynosić nawet dwie, tak jak w przypadku par powiązanych. Wystarczy odpowiednio duża liczba tabel, aby każda suma oczekiwanych częstotliwości była duża.
Inne podejścia do przeprowadzania metaanalizy
Model efektów losowych sugeruje, że skuteczność badanej interwencji może się różnić w zależności od badania.
Model ten uwzględnia wariancję nie tylko w obrębie jednego badania, ale także pomiędzy różnymi badaniami. W tym przypadku sumuje się wariancję w obrębie badań i wariancję między badaniami. Celem metaanaliz danych ciągłych jest zazwyczaj przedstawienie punktowych i przedziałowych (95% CI) szacunków łącznego efektu interwencji.
Istnieje również wiele innych podejść do przeprowadzania metaanalizy: metaanaliza bayesowska, metaanaliza skumulowana, metaanaliza wieloczynnikowa, metaanaliza przeżycia.
Metaanaliza bayesowska pozwala obliczyć wcześniejsze prawdopodobieństwa skuteczności interwencji na podstawie dowodów pośrednich. Podejście to jest szczególnie skuteczne, gdy liczba analizowanych badań jest niewielka. Zapewnia bardziej precyzyjne oszacowanie skuteczności interwencji w modelu efektów losowych poprzez uwzględnienie wariancji między badaniami.
Skumulowana metaanaliza - szczególny przypadek Metaanaliza bayesowska – krok po kroku procedura włączania wyników badań do metaanalizy pojedynczo, zgodnie z jakąś zasadą (w porządku chronologicznym, malejącym według jakości metodologicznej badania itp.) . Umożliwia obliczanie prawdopodobieństw wcześniejszych i późniejszych w sposób iteracyjny w miarę uwzględniania badań w analizie.
Metaanalizę regresji (regresja logistyczna, regresja ważona metodą najmniejszych kwadratów, model Coxa itp.) stosuje się, gdy występuje znaczna heterogeniczność wyników badań. Pozwala nam to uwzględnić wpływ kilku cech badania (np. wielkości próby, dawki leku, drogi podania, charakterystyki pacjenta itp.) na wyniki badań interwencyjnych. Wyniki metaanalizy regresji są zwykle przedstawiane jako współczynnik nachylenia z CI.
Należy zauważyć, że metaanalizy można przeprowadzić w celu podsumowania wyników nie tylko kontrolowanych badań interwencji medycznych, ale także badań kohortowych (np. badań czynników ryzyka). Należy jednak liczyć się z dużym prawdopodobieństwem błędów systematycznych.
Szczególnym rodzajem metaanalizy jest uogólnienie szacunków zawartości informacyjnej metod diagnostycznych uzyskanych w różnych badaniach. Celem takiej metaanalizy jest skonstruowanie krzywej charakterystycznej zależności pomiędzy czułością a swoistością testów (krzywa ROC) przy wykorzystaniu metody ważonej regresja liniowa.
Zrównoważony rozwój. Po uzyskaniu uogólnionego oszacowania wielkości efektu konieczne staje się określenie jego stabilności. W tym celu przeprowadza się tzw. analizę wrażliwości.
W zależności od konkretnej sytuacji można ją przeprowadzić w oparciu o kilka różne metody, Na przykład:
· Włączanie i wyłączanie z metaanalizy badań prowadzonych na niskim poziomie metodologicznym
· Zmiany parametrów danych wybranych z każdego analizowanego badania, na przykład, czy w jakichkolwiek badaniach podano wyniki kliniczne w ciągu pierwszych 2 tygodni. choroby, a w innych badaniach - o wynikach klinicznych w ciągu pierwszych 3-4 tygodni. chorób, wówczas dopuszczalne jest porównanie wyników klinicznych nie tylko dla każdego z tych okresów obserwacji, ale także dla łącznego okresu obserwacji trwającego do 4 tygodni.
· Wyłączenie największych badań z metaanalizy. Jeżeli wielkość efektu danej analizowanej interwencji nie zmienia się znacząco w analizie wrażliwości, wówczas istnieją podstawy, aby sądzić, że wnioski z pierwotnej metaanalizy są wystarczająco uzasadnione.
Aby jakościowo ocenić obecność takiego błędu systematycznego w metaanalizie, zwykle uciekają się do konstruowania lejkowatego wykresu punktowego wyników poszczególnych badań we współrzędnych (wielkość efektu, wielkość próby). Kiedy badania zostaną w pełni zidentyfikowane, diagram ten powinien być symetryczny. Jednocześnie istnieją również formalne metody oceny istniejącej asymetrii.
Wyniki metaanalizy przedstawia się zazwyczaj w formie graficznej (punktowe i interwałowe szacunki wielkości efektu każdego z badań objętych metaanalizą; przykład na ryc. 1) oraz w formie tabel z odpowiednimi statystykami.
Wniosek
Obecnie metaanaliza jest dynamicznym, wielowymiarowym systemem metod pozwalającym na łączenie danych z różnych badań naukowych w sposób przekonujący teoretycznie i metodologicznie.
Metaanaliza w porównaniu z badaniami pierwotnymi wymaga stosunkowo niewielkich zasobów, co pozwala klinicystom niezaangażowanym w badania uzyskać klinicznie potwierdzone informacje.
Głównym warunkiem skorzystania z metaanalizy jest dostępność niezbędnych informacji na temat kryteriów statystycznych zastosowanych w recenzowanych badaniach. Bez publikacji podających dokładne wartości wymaganych informacji perspektywy zastosowania metaanalizy będą bardzo ograniczone. W miarę zwiększania się dostępności takich informacji, nadal będzie następował realny rozwój badań metaanalitycznych i udoskonalanie ich metodologii.
Tym samym dokładnie przeprowadzona metaanaliza może wskazać obszary wymagające dalszych badań.
Lista wykorzystanej 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
Ortalygia medycyny Daleldiego
Ałmaty, Kazachstan
Tuiyn Bir aura boyinsha bagalangan zertteu natizheleri ylgi bir emdik, aldyn alu nemese Diagnosalyk adistin tiimdiligi zhii zhetkilikti ozgeshelenedi.
örtienty zertteulerdithough nivelytizhelerinin salystyrmaly bagasy zhane olardyn zhalpylauysh korytyndynynin nörtizheleri osygan baylanystypaida bolatyn kazhettilik kiriguin maksaty.
En əigili zhane zheke gylymi zertteulerdin natizhelerin zhuyelik kiriguiin zhyldam damityn adistemelerin birine bugin meta - taldau adistema jatada.
Meta - taldau - bul ekologia epidemiologia zertteuler birikken natizhelerinin sandyk taldauy - korshagan ortanyin ylgi bir faktorin aserinin bagasy. Ol kelisushiliktin dörezhesi nemese örtaughtrli zertteu algan natizhelerdin ayyrmashylygynyn sandyk bagasyn eskeredi.
Metaanaliza jako narzędzie medycyny opartej na faktach
Turdalieva B.S., Rakhmatullayeva N.U., Ten V.B., Raushanova A.M.,
Musaeva B.A., Omarova D.B.
KazNMU z S.D.Asfendiyarov, Ałmaty, Kazachstan
Streszczenie Dość często wyniki badań oceniających skuteczność tej samej interwencji terapeutycznej, profilaktycznej lub metody diagnostycznej w przypadku tej samej choroby są różne.
