Mga isyu sa kalusugan at kapaligiran
biobiology, prof. E. B. Burlakova. Ang mga data na ito ay bumubuo ng mga bagong ideya tungkol sa biological na bisa ng talamak na pagkakalantad sa radiation sa mga tao at malinaw na nagpapahiwatig ng kawalan ng kakayahan ng pag-extrapolate ng mga epekto ng mataas na dosis ng ionizing radiation sa rehiyon ng mababang dosis.
Ang pagbuo ng mga bagong konsepto ay mahalaga para sa pagbuo ng balanseng mga plano sa pag-unlad enerhiyang nuklear at patas na patakarang panlipunan tungo sa mga liquidator Sakuna sa Chernobyl at mga residente ng mga lugar na kontaminado ng radionuclides.
Kapag tinatasa ang epekto ng radiation sa kalusugan ng tao, dapat tandaan na ang ionizing radiation ay isang cosmogenic factor sa kapaligiran. Ito ay kilala na ang natural na background radiation ay kinakailangan para sa paglaki, pag-unlad at pagkakaroon ng iba't ibang nabubuhay na nilalang, kabilang ang mga mammal. Ang pag-unawa sa mga radiobiological pattern ay nauugnay sa pananaw sa kababalaghan ng buhay, ang koneksyon sa pagitan ng mga nabubuhay na bagay at kalawakan. Maraming misteryo sa mga epekto ng ionizing radiation, kabilang ang mga positibo o negatibong epekto ng mga na-irradiated na biological na bagay sa mga hindi na-irradiated. Walang alinlangan na interes ang ideya na ipinahayag ni A. M. Kuzin sa kanyang huling tala sa kanyang mga empleyado: "Ang buhay, isang buhay na katawan ay isang sistema ng metabolismo ng mga istruktura sa antas ng molekular na bumubuo ng isang solong kabuuan salamat sa impormasyong patuloy na inihahatid ng pangalawang, biogenic radiation na nagmumula. sa ilalim ng impluwensya ng atomic radiation natural radioactive background ng cosmic at terrestrial na pinagmulan."
LISTAHAN NG BIBLIOGRAPIKAL
1. Kudryashov, Yu. B. Radiation biophysics. Ionizing radiation/ Yu. B. Kudryashov. - M.: ed. Moscow Unibersidad, 2004. - 580 p.
2. Yarmonenko, S. P. Radiobiology ng mga tao at hayop / S. P. Yarmolenko, A. A. Vainson. - M.: Mas mataas. paaralan, 2004. - 550 p.
3. Mothersill, C. Low-dose radiation effects: Experimental hematology at ang nagbabagong paradigm / C. Mothersill, C. Seymour // Experimental Hematology. - 2003. - Hindi. 31. - P. 437-445.
4. Lee, D.E. Ang epekto ng radiation sa mga buhay na selula / D. E. Lee. - M.: Gosatomizdat, 1966. - 288 p.
5. Timofeev-Resovsky, N.V. Application ng hit na prinsipyo sa radiobiology / N.V. Timofeev-Resovsky, V.I. Ivanov, V.I. Korogodin. - M.: Atomizdat, 1968. - 228 p.
6. Goncharenko, E. N. Proteksyon ng kemikal laban sa pinsala sa radiation / E. N. Goncharenko. - M.: ed. Moscow Unibersidad, 1985. - 248 p.
7. Pambansang ulat "20 taon pagkatapos ng kalamidad sa Chernobyl: mga kahihinatnan sa Republika ng Belarus at pagtagumpayan ang mga ito" / Committee on the Problems of the Consequences of the Disaster on Chernobyl nuclear power plant sa ilalim ng Konseho ng mga Ministro ng Republika ng Belarus; inedit ni V. E. Shevchuk, V. L. Guravsky. - 2006. - 112 p.
8. Vozianov, A. Health erections ng Chornobyl aksidente, Eds / A Vozianov, V. Bebeshko, D. Bayka. - Kyiv.: "DIA", 2003. - 508 p.
9. Kuzin, A. M. Structural-metabolic hypothesis sa radiobiology / A. M. Kuzin. - M.: Nauka, 1970. - 170 p.
10. Kuzin, A. M. Structural-metabolic theory sa radiobiology / A. M. Kuzin. - M.: Nauka, 1986. - 20 p.
11. Knyazeva, E. N. Mga pundasyon ng synergetics / E. N. Knyazeva, S. P. Kurdimov. - St. Petersburg: Aletheia Publishing House, 2002. - 31 p.
12. Stepanova, S. I. Biorhythmic na aspeto ng problema ng pagbagay / S. I. Stepanova. - M.: Nauka, 1986. - 244 s.
13. Non-monotonicity ng metabolic response ng mammalian cells at tissues sa mga epekto ng ionizing radiation / I. K. Kolomiytsev [et al.] // Biophysics. - 2002. - T. 47, Isyu. 6. - pp. 1106-1115.
14. Kolomiytseva, I. K. Nonmonotonous pagbabago sa metabolic parameter ng mga tisyu at mga cell sa ilalim ng pagkilos ionizing radiation sa mga hayop / I. K. Kolomiytseva, T. R. Markevich, L. N. Potekhina // J. Biol. Physics. - 1999. - Hindi. 25. - P. 325-338.
15. Burlakova, E. B. Mga bagong aspeto ng mga pattern ng pagkilos ng low-intensity irradiation sa maliliit na dosis / E. B. Burlakova, A. N. Goloshchapov, G. P. Zhizhina, A. A. Konradov // Radiats. biology. Radioecology. - 1999. - T. 39. - P. 26-34.
Natanggap noong 04/18/2008
PAGGAMIT NG EBIDENSYA-BASED MEDICINE DATA SA CLINICAL PRACTICE (literature review)
A. L. Kalinin1, A. A. Litvin2, N. M. Trizna1
1 Estado ng Gomel Unibersidad ng medisina 2Rehiyon ng Gomel klinikal na Ospital
Isang maikling pangkalahatang-ideya ng mga prinsipyo ng gamot na nakabatay sa ebidensya at meta-analysis ay ibinigay. Ang isang mahalagang aspeto ng gamot na nakabatay sa ebidensya ay ang pagtukoy sa antas ng pagiging maaasahan ng impormasyon.
Nagbibigay-daan sa amin ang quantitatively pooling na data mula sa iba't ibang klinikal na pag-aaral gamit ang meta-analysis na makakuha ng mga resulta na hindi makukuha mula sa mga indibidwal na klinikal na pag-aaral. Ang pagbabasa at pag-aaral ng mga sistematikong pagsusuri at meta-analysis ay nagbibigay-daan sa iyong mas epektibong mag-navigate sa malaking bilang ng mga nai-publish na artikulo.
Mga pangunahing salita: gamot na nakabatay sa ebidensya, meta-analysis.
Mga isyu sa kalusugan at kapaligiran
PAGGAMIT NG DATA NG EVIDENCE BASED MEDICINE SA CLINICAL PRACTICE
(pagsusuri sa panitikan)
A. L. Kalinin1, A. A. Litvin2, N. M. Trizna1
1Gomel State Medical University 2Gomel Regional Clinical Hospital
Ang layunin ng artikulo ay ang pagsusuri ng mga prinsipyo ng gamot na batay sa ebidensya at ang meta-analysis. Ang isang kilalang aspeto ng gamot na batay sa ebidensya ay ang kahulugan ng antas ng pagiging maaasahan ng impormasyon.
Ang quantitative association ng ibinigay na iba't ibang klinikal na pananaliksik sa pamamagitan ng meta-analysis ay nagbibigay-daan upang makatanggap ng mga resulta na hindi matatanggap mula sa magkahiwalay na klinikal na pananaliksik. Ang pagbabasa at pag-aaral ng mga sistematikong pagsusuri at mga resulta ng meta-analysis ay nagbibigay-daan upang magabayan nang mas epektibo sa isang makabuluhang dami ng nai-publish na mga artikulo.
Mga pangunahing salita: gamot batay sa ebidensya, meta-analysis.
Walang isang nagsasanay na doktor ang may sapat na karanasan upang malayang mag-navigate sa buong iba't ibang mga klinikal na sitwasyon. Maaari kang umasa sa mga opinyon ng dalubhasa, makapangyarihang mga alituntunin at mga sangguniang aklat, ngunit hindi ito palaging maaasahan dahil sa tinatawag na lag effect: ang mga promising medikal na pamamaraan ay ipinakilala sa pagsasanay nang matagal pagkatapos makuha ang ebidensya ng kanilang pagiging epektibo. Sa kabilang banda, ang impormasyon sa mga aklat-aralin, manwal at mga sangguniang aklat ay kadalasang nagiging luma bago pa man ito mailathala, at ang edad ng taong nagsasagawa ng paggamot. makaranasang doktor negatibong nauugnay sa pagiging epektibo ng paggamot.
Ang kalahating buhay ng panitikan ay sumasalamin sa tindi ng pag-unlad. Para sa medikal na literatura, ang panahong ito ay 3.5 taon. 1015% lamang ng impormasyong inilathala ngayon sa medikal na pahayagan ang magkakaroon ng pang-agham na halaga sa hinaharap. Pagkatapos ng lahat, kung ipagpalagay natin na hindi bababa sa 1% ng 4 na milyong artikulo na inilathala taun-taon ay may kinalaman sa medikal na kasanayan ng isang doktor, kailangan niyang magbasa ng humigit-kumulang 100 artikulo araw-araw. Nabatid na 10-20% lamang ng lahat ng mga interbensyong medikal na kasalukuyang ginagamit ay batay sa maaasahang siyentipikong ebidensya.
Ang tanong ay lumitaw: bakit hindi inilalapat ng mga doktor ang magandang ebidensya? Lumalabas na 75% ng mga doktor ay hindi naiintindihan ang mga istatistika, 70% ay hindi alam kung paano kritikal na suriin ang mga nai-publish na artikulo at pag-aaral. Sa kasalukuyan, upang makapagsanay ng batay sa ebidensya, ang isang doktor ay dapat magkaroon ng kaalaman na kinakailangan upang masuri ang pagiging maaasahan ng mga resulta ng mga klinikal na pagsubok, magkaroon ng agarang pag-access sa iba't ibang mga mapagkukunan ng impormasyon (pangunahin ang mga internasyonal na journal), magkaroon ng access sa mga elektronikong database (Medline) , at magsalita ng Ingles.
Ang layunin ng artikulong ito ay isang maikling pangkalahatang-ideya ng mga prinsipyo ng gamot na nakabatay sa ebidensya at ang bahagi nito - meta-analysis, na nagbibigay-daan sa iyong mas mabilis na mag-navigate sa daloy ng medikal na impormasyon.
Ang terminong "Evidence Based Medicine" ay unang iminungkahi noong 1990 ng isang grupo ng mga Canadian scientist mula sa McMaster University sa Toronto. Mabilis na nag-ugat ang termino sa pang-agham na panitikan sa wikang Ingles, ngunit sa panahong iyon ay walang malinaw na kahulugan nito. Sa kasalukuyan, ang pinakakaraniwang kahulugan ay: "Ang gamot na nakabatay sa ebidensya ay isang seksyon ng gamot batay sa ebidensya, na kinasasangkutan ng paghahanap, paghahambing, synthesis at malawak na pagpapakalat ng nakuhang ebidensya para magamit sa interes ng mga pasyente."
Ngayon, ang evidence-based medicine (EBM) ay bagong diskarte, isang direksyon o teknolohiya para sa pagkolekta, pagsusuri, pagbubuod at pagbibigay-kahulugan sa siyentipikong impormasyon. Ang gamot na nakabatay sa ebidensya ay nagsasangkot ng matapat, nagpapaliwanag, at sentido komun na paggamit ng pinakamahusay na kasalukuyang kaalaman upang gamutin ang bawat pasyente. Ang pangunahing layunin ng pagpapakilala ng mga prinsipyo ng gamot na nakabatay sa ebidensya sa kasanayan sa pangangalagang pangkalusugan ay upang ma-optimize ang kalidad ng pangangalaga Medikal na pangangalaga sa mga tuntunin ng kaligtasan, pagiging epektibo, gastos at iba pang mahahalagang salik.
Ang isang mahalagang aspeto ng gamot na nakabatay sa ebidensya ay ang pagtukoy sa antas ng pagiging maaasahan ng impormasyon: ang mga resulta ng mga pag-aaral na ginagamit bilang batayan sa pag-iipon ng mga sistematikong pagsusuri. Ang Center for Evidence-Based Medicine sa Oxford ay bumuo ng mga sumusunod na kahulugan ng antas ng pagiging maaasahan ng impormasyong ipinakita:
A. Mataas na pagiging maaasahan - ang impormasyon ay batay sa mga resulta ng ilang mga independiyenteng klinikal na pagsubok (CTs) na may magkakatugmang mga resulta, na buod sa mga sistematikong pagsusuri.
Mga isyu sa kalusugan at kapaligiran
B. Katamtamang pagiging maaasahan - ang impormasyon ay batay sa mga resulta ng hindi bababa sa ilang mga independiyenteng klinikal na pagsubok na may katulad na mga layunin.
C. Limitadong pagiging maaasahan - ang impormasyon ay batay sa mga resulta ng isang CT.
D. Mahigpit siyentipikong ebidensya wala (walang mga klinikal na pagsubok ang isinagawa) - ang isang tiyak na pahayag ay batay sa opinyon ng eksperto.
Ayon sa mga modernong pagtatantya, ang pagiging maaasahan ng ebidensya mula sa iba't ibang mga mapagkukunan ay hindi pareho at bumababa sa sumusunod na pagkakasunud-sunod:
1) randomized na kinokontrol na pagsubok;
2) non-randomized CT na may sabay-sabay na kontrol;
3) non-randomized na CT na may kontrol sa kasaysayan;
4) cohort study;
5) case-control study;
6) crossover CI;
7) mga resulta ng mga obserbasyon;
8) paglalarawan ng mga indibidwal na kaso.
Ang tatlong "mga haligi" ng pagiging maaasahan sa klinikal na gamot ay: random na blind sampling ng mga paksa sa mga grupo ng paghahambing (blind randomization); sapat na laki ng sample; bulag na kontrol (perpektong triple). Dapat itong espesyal na bigyang-diin na ang hindi tama ngunit malawakang ginagamit na terminong "pagkakaasahan ng istatistika" kasama ang kilalang p Mga Sintomas nito
Sa mga pag-aaral sa kinalabasan, ang mga nauugnay na endpoint ay kadalasang mga sintomas o sukatan ng functional na kakayahan at mga pangangailangan sa pangangalaga—kung ano ang itinuturing ng pasyenteng tumatanggap ng paggamot na mahalaga. Halimbawa, ang isang pasyente na nagdurusa mula sa isang impeksyon na binigyan ng penicillin ay maaaring magbigay ng higit na pansin sa katotohanan na wala siyang mataas na temperatura at pinabuting pangkalahatang kondisyon kaysa sa epekto ng penicillin sa aktwal na antas ng impeksiyon. Sa kasong ito, ang mga sintomas at kung ano ang nararamdaman niya ay nakikita bilang isang direktang pagtatasa ng kanyang kalusugan—at ito ang mga endpoint na pinagtutuunan ng resulta ng pananaliksik. Ang pasyente ay malamang na interesado din sa mga posibleng epekto na nauugnay sa penicillin, pati na rin ang halaga ng paggamot. Sa kaso ng iba pang mga sakit tulad ng kanser, ito ay mahalaga klinikal na resulta, na may kaugnayan sa pasyente, ay magiging panganib ng kamatayan.
Kung ang pag-aaral ay pangmatagalan, maaaring gamitin ang “ ” kapag pinag-aaralan ang mga resulta ng pananaliksik. Ang isang surrogate endpoint ay nagsasangkot ng paggamit ng isang biomarker upang sukatin ang isang kinalabasan, na kumikilos bilang isang kapalit para sa isang klinikal na endpoint na sumusukat sa epekto ng penicillin sa pamamagitan ng pagsubok sa pagbawas sa dami ng isang uri ng protina (C-reactive protein) na laging naroroon sa ang dugo. Ang dami ng protina na ito sa dugo malusog na tao napakaliit, ngunit sa panahon ng talamak na impeksiyon ay mabilis itong tumataas. Kaya, ang pagsukat ng antas ng C-reactive na protina sa dugo ay isang hindi direktang paraan ng pagtukoy sa pagkakaroon ng impeksiyon sa katawan, samakatuwid. sa kasong ito ang protina ay nagsisilbing "biomarker" ng impeksiyon. Ang biomarker ay isang masusukat na tagapagpahiwatig ng katayuan ng sakit. Ang parameter na ito ay nauugnay din sa panganib ng pagsisimula o paglala ng sakit, o kung paano makakaapekto ang iniresetang paggamot sa sakit. Araw-araw, ang dugo ng pasyente ay kinukuha para sa pagsusuri upang masukat ang dami ng biomarker sa dugo.
Dapat itong bigyang-diin na upang magamit ang isang kahalili na endpoint para sa mga layunin ng pagsubaybay at pagsubaybay, ang marker ay dapat ma-validate o ma-validate nang maaga. Kinakailangang ipakita na ang mga pagbabago sa isang biomarker ay nakakaugnay (pare-pareho) sa klinikal na kinalabasan sa isang partikular na sakit at ang epekto ng paggamot.
Mga karagdagang mapagkukunan- World Health Organization (2008). Nasaan ang mga pasyente sa paggawa ng desisyon tungkol sa kanilang sariling pangangalaga? Nakuha noong Agosto 31, 2015, mula sa
Mayroong ilang mga kahulugan ng gamot na nakabatay sa ebidensya:
- Ito ay isang bagong teknolohiya para sa pagkolekta, pagsusuri, pag-synthesize at paggamit ng medikal na impormasyon upang makagawa ng pinakamainam na mga klinikal na desisyon.
- Ito ay ang mulat, malinaw at walang kinikilingan na paggamit ng pinakamahusay na magagamit na ebidensya upang makagawa ng mga desisyon tungkol sa pangangalaga ng mga indibidwal na pasyente.
- Ito ay ang pagpapalakas ng mga tradisyunal na kasanayan ng clinician sa pagsusuri, paggamot, pag-iwas at iba pang mga lugar sa pamamagitan ng sistematikong pagbabalangkas ng mga tanong at aplikasyon. mga pagtatasa sa matematika probabilidad at panganib.
Dapat pansinin kaagad na ang mga terminong "walang ebidensya," "hindi napatunayan," o "hindi sapat na ebidensya na magagamit" ay hindi katulad ng "napatunayang walang epekto" o "napatunayang walang pakinabang." Ang mga salitang "hindi napatunayan" ay maaaring magpahiwatig ng hindi sapat na kaalaman sa problema at ang pagpapayo ng pag-aayos ng mas malalaking pag-aaral o paggamit ng iba pang mga paraan ng pagkolekta ng impormasyon at pagsasagawa ng istatistikal na pagsusuri. Kasabay nito, hindi natin dapat kalimutan na ang baligtad na mga salita na "napatunayan" ay maaaring magpahiwatig ng istatistikal na pagmamanipula sa mga interes ng mga kumpanya ng pagmamanupaktura.
Ang gamot na nakabatay sa ebidensya ay batay sa mga pamamaraan ng pananaliksik na ginamit sa epidemiology.
J.M. Panghuli, ang pagbabalangkas ng modernong kahulugan ng epidemiology, ay nakatuon sa mga indibidwal na salita sa kahulugang ito. Kaya, ang "pag-aaral" ay dapat na maunawaan bilang pagsasagawa ng obserbasyonal (obserbasyonal) at eksperimental na pag-aaral, pagsubok ng mga hypotheses at pagsusuri ng mga resulta.
"Ang pagkalat ng mga sakit at mga kadahilanan..." ay nagpapahiwatig ng pag-aaral ng saklaw ng sakit, kamatayan, mga kadahilanan ng panganib, pagsunod ng pasyente sa mga rekomendasyon ng doktor, organisasyon ng pangangalagang medikal at pagiging epektibo nito.
Ang "Target na pangkat" ay isang pangkat na may tiyak na bilang ng mga tao at tiyak na edad, kasarian, panlipunan at iba pang mga katangian.
Kasalukuyan modernong konsepto Ang epidemiology ay itinalaga ng terminong "clinical epidemiology". Ang terminong ito ay nagmula sa mga pangalan ng dalawang "magulang" na disiplina: klinikal na gamot at epidemiology.
"Klinikal" dahil nagsusumikap itong sagutin ang mga klinikal na tanong at magrekomenda ng mga klinikal na desisyon batay sa pinakamahusay na ebidensya.
"Epidemiology" dahil marami sa mga pamamaraan nito ay binuo ng mga epidemiologist, at ang pangangalaga sa isang partikular na pasyente ay isinasaalang-alang sa konteksto ng mas malaking populasyon kung saan nabibilang ang pasyente.
Ang clinical epidemiology ay isang agham na ginagawang posible na gumawa ng mga hula para sa bawat indibidwal na pasyente batay sa pag-aaral ng klinikal na kurso ng sakit sa mga katulad na kaso, gamit ang mahigpit na siyentipikong pamamaraan para sa pag-aaral ng mga grupo ng mga pasyente upang matiyak ang katumpakan ng mga hula.
Ang layunin ng klinikal na epidemiology ay ang pagbuo at aplikasyon ng mga pamamaraan ng klinikal na pagmamasid na ginagawang posible na gumawa ng mga patas na konklusyon na may garantisadong pagtatasa ng impluwensya ng sistematiko at random na mga pagkakamali. Ito ay isang kritikal na diskarte sa pagkuha ng impormasyon na kailangan ng mga manggagamot upang makagawa ng mga tamang desisyon.
Ang pangunahing pamamaraan sa epidemiology ay paghahambing. Isinasagawa ito sa pamamagitan ng mga kalkulasyon ng matematika ng mga dami tulad ng ratio ng odds, ratio ng panganib para sa pagbuo ng mga kaganapan sa ilalim ng pag-aaral.
Gayunpaman, bago gumawa ng paghahambing, dapat nating maunawaan kung ano ang ihahambing natin (mga dalandan sa mga dalandan, hindi mga dalandan sa mga steamship), i.e. bumalangkas ng gawain (problema) bago ang pagsisimula ng anumang pananaliksik. Kadalasan, ang problema ay nabuo sa anyo ng isang tanong kung saan dapat mahanap ang isang sagot.
Halimbawa, hypothetically, kami (iyon ay, isang praktikal na manggagamot) ay iniharap sa isang gamot na, ayon sa mga chemist na nag-synthesize nito, ay dapat na gamutin ang takong. Ang kumpanya ng pharmacological na naglalagay ng gamot sa produksyon ay tinitiyak din sa mga tagubilin na ang ipinahayag na epekto ay talagang nagaganap.
Ano ang maaaring gawin ng isang practitioner kapag nagpapasya kung gagamit ng gamot?
Ibinubukod namin ang sagot na "upang kunin ang salita ng mga chemist/pharmacologist" bilang walang halaga at puno ng mga kahihinatnan. Ang aming gawain ay i-verify ang inaangkin na epekto ng gamot sa sakong sa pamamagitan ng mga paraan na magagamit ng nagsasanay na manggagamot (upang kumpirmahin o pabulaanan, atbp.). Siyempre, hindi namin susuriin ang gamot sa mga daga ng laboratoryo, mga boluntaryo, atbp. Ipinapalagay na bago "ilunsad sa serye," may nakagawa na nito nang higit pa o hindi gaanong masigasig.
Alinsunod sa problema, sisimulan namin ang pagbuo ng isang hanay ng data na ginamit upang malutas ito:
Ayon sa Swedish Council for Evaluation Methodology sa Health Care, ang lakas ng ebidensya mula sa iba't ibang mapagkukunan ay nag-iiba depende sa uri ng pag-aaral na isinagawa. Ang uri ng pag-aaral na isinagawa, ayon sa internasyonal na kasunduan ng Vancouver Group of Biomedical Journal Editors (http://www.icmje.org/), ay dapat na maingat na inilarawan; Ang mga pamamaraan para sa pagpoproseso ng istatistika ng mga resulta ng klinikal na pagsubok ay dapat ding ipahiwatig, ang mga salungatan ng interes ay dapat ideklara, ang kontribusyon ng may-akda sa resulta ng siyentipiko at ang posibilidad na humiling ng pangunahing impormasyon mula sa may-akda sa mga resulta ng pag-aaral.
Upang matiyak ang katibayan ng mga resulta na nakuha sa pananaliksik, isang "batay sa ebidensya", ibig sabihin, sapat sa mga gawain, pamamaraan ng pananaliksik (disenyo ng pananaliksik at mga pamamaraan ng pagsusuri sa istatistika) (Talahanayan 1), na aming isasaalang-alang kapag pumipili ng impormasyon mula sa hanay ng data.
Talahanayan 1. Pagpili ng metodolohiya ng pananaliksik depende sa layunin ng pag-aaral
(para sa paglalarawan ng mga termino, tingnan ang Glossary ng Methodological Terms)
| Mga layunin ng pananaliksik | Disenyo ng pag-aaral | Mga pamamaraan ng pagsusuri sa istatistika |
| Pagtataya ng pagkalat ng sakit | Isang beses na pag-aaral ng buong pangkat (populasyon) na gumagamit mahigpit na pamantayan pagkilala sa sakit | Pagtatantya ng bahagi, pagkalkula ng mga kamag-anak na tagapagpahiwatig |
| Pagtatasa ng morbidity | Pag-aaral ng pangkat | Ibahagi ang pagtatantya, pagkalkula ng serye ng oras, mga kamag-anak na tagapagpahiwatig |
| Pagtatasa ng mga kadahilanan sa panganib ng sakit | Pag-aaral ng pangkat. Pag-aaral ng case-control | Pagsusuri ng ugnayan, pagsusuri ng regression, pagsusuri sa kaligtasan, pagtatasa ng panganib, ratio ng logro |
| Pagtatasa sa epekto ng mga salik sa kapaligiran sa mga tao, pag-aaral ng mga ugnayang sanhi-at-bunga sa populasyon | Pag-aaral ng populasyon ng ekolohiya | Pag-uugnay, pagsusuri ng regression, pagsusuri sa kaligtasan ng buhay, pagtatasa ng panganib (incremental na panganib, relatibong panganib, incremental na panganib sa populasyon, incremental na panganib sa populasyon), odds ratio |
| Pagguhit ng pansin sa hindi pangkaraniwang kurso ng sakit at ang resulta ng paggamot | Paglalarawan ng kaso, serye ng kaso | Hindi |
| Paglalarawan ng kasalukuyang mga natuklasan sa klinikal na kasanayan | Observational (“bago at pagkatapos”) | Mean, standard deviation, ipinares na Student's t test (quantitative data). Pagsusulit sa McNimara (kwalitatibong data) |
| Pagsubok ng bagong paraan ng paggamot | Phase I na klinikal na pagsubok (bago at pagkatapos) | Mean, standard deviation, nakapares na t test ng Mag-aaral. Pamantayan ng McNimara |
| Paghahambing ng dalawang paggamot sa kasalukuyang klinikal na kasanayan | Kinokontrol na prospective. Randomized (bukas, bulag, double blind). Kinokontrol na retrospective. Kinokontrol na prospective + retrospective (halo-halong disenyo) | Pagsusulit ng mag-aaral (quantitative data). χ 2 o z na pagsubok (mga katangian ng husay). Kaplan-Meers test (survival) |
| Paghahambing ng bago at tradisyonal na paraan ng paggamot | Mga klinikal na pagsubok sa Phase II-IV (kinokontrol, prospective o randomized) | Pagsusulit ng mag-aaral. χ2 pagsubok. Pagsubok sa Kaplan-Meers |
Ang bawat uri ng pananaliksik ay nailalarawan sa pamamagitan ng ilang mga patakaran para sa pagkolekta at pagsusuri ng impormasyon. Kung susundin ang mga alituntuning ito, ang anumang uri ng pananaliksik ay matatawag na qualitative, hindi alintana kung kumpirmahin o pabulaanan ng mga ito ang hypothesis na iniharap. Ang mga istatistikal na pamamaraan ng pagsusuri na ginamit upang makakuha ng ebidensya ay ipinakita nang mas detalyado sa mga aklat ni Petri A., Sabin K. "Visual Statistics in Medicine" (M., 2003), Glanz S. "Medical and Biological Statistics" (M. , 1999).
Ang antas ng "ebidensya" ng impormasyon ay niraranggo tulad ng sumusunod (pababa):
Ang mga resulta ng mga pag-aaral na isinagawa gamit ang mga pinasimple na pamamaraan o pamamaraan na hindi tumutugma sa mga layunin ng pag-aaral, na may maling napiling pamantayan sa pagsusuri, ay maaaring humantong sa mga maling konklusyon.
Ang paggamit ng mga kumplikadong pamamaraan ng pagtatasa ay binabawasan ang posibilidad ng isang maling resulta, ngunit humahantong sa isang pagtaas sa tinatawag na mga gastos sa administratibo (pagkolekta ng data, paglikha ng database, mga pamamaraan ng pagsusuri sa istatistika).
Halimbawa, sa isang pag-aaral ni E.N. Natagpuan ni Fufaeva (2003) na sa mga pasyente na may grupo ng kapansanan bago ang operasyon, ang pagtitiyaga ng kapansanan ay nakarehistro sa lahat ng 100%. Sa mga pasyente na walang grupong may kapansanan bago ang operasyon sa puso, sa 44% ng mga kaso ang isang pangkat ng may kapansanan ay natukoy pagkatapos ng operasyon. Batay sa resultang ito, posibleng gumawa ng mga maling konklusyon na ang pagtitistis sa puso ay nagpapalala sa kalidad ng buhay ng mga pasyente. Gayunpaman, ang survey ay nagsiwalat na 70.5% ng mga pasyente at 79.4% ng mga doktor na nag-obserba sa mga pasyenteng ito ay nasiyahan sa mga resulta ng paggamot. Ang pagpaparehistro ng isang grupong may kapansanan ay dahil sa mga kadahilanang panlipunan (mga benepisyo para sa pagtanggap ng mga gamot, pagbabayad para sa pabahay, atbp.).
Ang kahalagahan ng panlipunang proteksyon sa mga bagay ng kakayahang magtrabaho ay kinumpirma ng mga resulta ng isang pag-aaral na isinagawa sa USA, na hindi nagpahayag ng malinaw na kaugnayan sa pagitan ng klinikal na kondisyon (pisikal na sakit) ng pasyente at kakayahang magtrabaho.
Upang maihambing ang mga tagapagpahiwatig ng trabaho pagkatapos ng TLBA at CABG, 409 na mga pasyente ang nasuri (Hlatky M.A., 1998), kung saan 192 katao ang sumailalim sa TLBA at 217 ang sumailalim sa CABG. Napag-alaman na ang mga pasyenteng sumailalim sa TLBA ay bumalik sa trabaho nang anim na linggo nang mas mabilis kaysa sa mga pasyenteng sumailalim sa CABG. Gayunpaman, sa mahabang panahon, ang impluwensya ng mga kadahilanan tulad ng uri ng operasyon ay naging hindi gaanong mahalaga. Sa susunod na apat na taon, 157 pasyente (82%) sa grupong TLBA at 177 pasyente (82%) sa grupong CABG ang bumalik sa trabaho. Ang mga salik na may pinakamalakas na epekto sa rate ng pangmatagalang trabaho ay ang edad ng pasyente sa simula ng pag-aaral at ang antas ng saklaw ng pangangalagang medikal ng health insurance.
Kaya, ang mga kadahilanang medikal ay may mas kaunting impluwensya sa mga pangmatagalang resulta ng trabaho kaysa sa mga kadahilanan ng demograpiko at panlipunan. Ang mga resulta na nakuha ng mga mananaliksik ng Ruso at Amerikano ay nagpapahiwatig na ang ilan sa mga tradisyonal at tila mga simpleng pamamaraan Ang mga hakbang sa resulta ng paggamot ay hindi angkop para sa pag-priyoridad at paggawa ng desisyon.
Kung isasama namin ang impormasyon na may mababang antas ng pagiging maaasahan, dapat na hiwalay na talakayin ang puntong ito sa aming pananaliksik.
Nag-aalok ang Center for Evidence-Based Medicine sa Oxford sumusunod na pamantayan pagiging maaasahan ng impormasyong medikal:
- Mataas na pagiging maaasahan - ang impormasyon ay batay sa mga resulta ng ilang mga independiyenteng klinikal na pagsubok na may magkakatugmang mga resulta, na buod sa mga sistematikong pagsusuri.
- Katamtamang pagiging maaasahan - ang impormasyon ay batay sa mga resulta ng hindi bababa sa ilang independyente, katulad na mga klinikal na pagsubok.
- Limitadong bisa - ang impormasyon ay batay sa mga resulta ng isang klinikal na pagsubok.
- Walang mahigpit na ebidensyang siyentipiko ( mga klinikal na pagsubok ay hindi natupad) - ang isang tiyak na pahayag ay batay sa opinyon ng eksperto.
Ito ay siyempre isang biro, ngunit bawat biro ay may ilang katotohanan.
Karaniwan, ang mga pag-aaral na nagbunga ng mga positibong resulta, tulad ng mga nagsusulong ng bagong paggamot, ay inilalathala. Kung ang working hypothesis (gawain, problema) ay hindi nakumpirma o hindi nakahanap ng isang positibong solusyon, kung gayon ang mananaliksik, bilang panuntunan, ay hindi naglalathala ng data ng pananaliksik. Ito ay maaaring mapanganib. Kaya, noong 80s ng ikadalawampu siglo, isang grupo ng mga may-akda ang nag-aral ng isang antiarrhythmic na gamot. Sa pangkat ng mga pasyente na nakatanggap nito, natagpuan ang isang mataas na rate ng namamatay. Itinuring ito ng mga may-akda bilang isang aksidente, at mula noong pag-unlad ng antiarrhythmic na ito gamot ay winakasan, ang mga materyales ay hindi nai-publish. Nang maglaon, ang isang katulad na antiarrhythmic na gamot, flecainide, ay nagdulot ng maraming pagkamatay 1-2.
________________________
Ang algorithm sa itaas para sa paghahanap at pagsusuri ng ebidensya ay iminungkahi ni D.L. Sackett et al (1997). Maaari itong magamit sa anumang pag-aaral, kahit na sa pagtatasa ng impluwensya ng mga yugto ng buwan sa paglaki ng mga poste ng telegrapo.
Tutulungan ka ng artikulong ito na mas makatotohanang tingnan ang mga resulta ng siyentipiko at medikal na pananaliksik, na madalas naming ginagamit kapag nagsusulat ng aming mga artikulo, at mas mahusay ding mag-navigate sa daloy ng impormasyon sa advertising na patuloy na sumusubok na linlangin kami sa pamamagitan ng pag-apila sa "siyentipikong napatunayan" resulta.
"May tatlong uri ng kasinungalingan: kasinungalingan, kasinungalingan, at istatistika."
Benjamin Disraeli, Punong Ministro ng Britanya
Sa mga pahina ng aming mga artikulo at lalo na sa forum, madalas kaming umapela sa gamot na nakabatay sa ebidensya. Ano ang gamot na nakabatay sa ebidensya?
Gamot na batay sa ebidensya - ang termino ay naglalarawan ng isang diskarte sa medikal na kasanayan kung saan ang mga desisyon tungkol sa paggamit ng preventive, diagnostic at mga therapeutic measure ay pinagtibay batay sa ebidensyang nakuha ng kanilang pagiging epektibo at kaligtasan, at nagsasangkot ng paghahanap, paghahambing, synthesis at malawak na pagpapakalat ng nakuhang ebidensya para magamit sa interes ng mga pasyente.
Ang gamot na nakabatay sa ebidensya ay isang hanay ng mga pamamaraang pamamaraan sa pagsasagawa ng klinikal na pananaliksik, pagsusuri at paglalapat ng kanilang mga resulta. Sa isang makitid na kahulugan, ang "gamot na nakabatay sa ebidensya" ay isang pamamaraan (uri) medikal na kasanayan, kapag ang doktor ay gumagamit lamang ng mga pamamaraang iyon sa pag-aalaga sa pasyente na ang pagiging kapaki-pakinabang ay napatunayan sa mga benign na pag-aaral.
Sa madaling salita, masasabi nating ang gamot na nakabatay sa ebidensya ay gamot batay sa mga pamamaraan na napatunayan na ang bisa. Ang metodolohikal na batayan ng gamot na nakabatay sa ebidensya ay ang klinikal na epidemiology - isang agham na bumubuo ng mga pamamaraan ng klinikal na pananaliksik na ginagawang posible na gumawa ng mga konklusyong batay sa siyensya, pinaliit ang epekto ng sistematiko at random na mga pagkakamali sa mga resulta ng pananaliksik. At narito ang pinaka pangunahing tanong- ano ang criterion para sa benign research? Pag-uusapan natin ang ilang mga palatandaan ng benign na pag-aaral sa artikulong ito.
Ang pangunahing tool ng klinikal na epidemiology ay mga istatistika. Statistics, ang agham na nag-aaral ng mga pamamaraan para sa sistematikong pagmamasid sa mga mass phenomena buhay panlipunan ng tao, ang compilation ng kanilang mga numerical na paglalarawan at ang siyentipikong pagproseso ng mga paglalarawang ito. Ito ay sa tulong ng biomedical statistics na ang lahat ng mga resulta ng anumang biolohikal at medikal na pananaliksik ay inilarawan at ipinakita sa mambabasa sa anyo ng mga numero, talahanayan, graph, at histogram. At dito ang pangunahing bagay ay hindi mahulog sa ilalim ng spell ng mga numero.
Kalidad ng control groupKung pinag-uusapan natin ang tungkol sa mga porsyento, na kadalasang ginagamit upang ilarawan ang mga resulta, dahil... ang mga ito ay napaka-indicative, kailangan mong malinaw na maunawaan kung ano ang panimulang punto, i.e. na kinuha bilang 0%. Iyon ay, kapag sinabi nila sa iyo na "20% mas mataas," agad mong itatanong "kumpara sa ano?" Kung ang isang gamot (gamot, kosmetiko) ay pinag-aaralan, kailangan mong malaman na ang mga control group na hindi umiinom ng gamot na ito ay matagal nang nawala. Ang pag-aaral ay dapat isagawa gamit ang isang placebo. Ang placebo ay isang physiologically inert substance na ginagamit bilang isang gamot, positibo nakapagpapagaling na epekto na nauugnay sa walang malay na sikolohikal na inaasahan ng pasyente. Ang isang placebo ay hindi makakakilos nang direkta sa mga kondisyon kung saan pinag-aaralan ang gamot upang baguhin. Bilang karagdagan, ang terminong "epekto ng placebo" ay tumutukoy sa mismong kababalaghan ng mga hindi epekto sa droga, hindi lamang ang gamot, ngunit, halimbawa, radiation (kung minsan ay ginagamit ang iba't ibang mga "flashing" na aparato, "laser therapy", atbp.). Ang lactose ay kadalasang ginagamit bilang isang placebo substance. Ang antas ng pagpapakita ng epekto ng placebo ay nakasalalay sa pagmumungkahi ng tao at ang mga panlabas na kalagayan ng "paggamot", halimbawa, sa laki at maliwanag na kulay mga tabletas, ang antas ng pagtitiwala sa doktor, ang awtoridad ng klinika. At siyempre, ang mga pag-aaral kung saan ang gamot na sinisiyasat ay inihambing sa hinalinhan nito o mga katulad na kakumpitensya ay hindi maaaring seryosong isaalang-alang.
Katibayan ng pag-aaralMahalaga rin na malaman kung anong uri ng pananaliksik ang isinasagawa, na maaaring malaman mula sa istruktura ng gawaing ito. Ang bawat uri ay may sariling bigat ng ebidensya, ayon sa kung saan ang isang hierarchy ng kanilang ebidensya ay maaaring iguhit (nakalista sa pataas na pagkakasunud-sunod ng ebidensya):
1) paglalarawan ng mga indibidwal na kaso;
2) paglalarawan ng isang serye ng mga kaso;
3) retrospective case-control study;
4) analytical isang-beses na pag-aaral;
5) prospective cohort (populasyon) pag-aaral;
6) randomized na kinokontrol na pagsubok ng mga interbensyong medikal (paraan ng paggamot, pag-iwas);
7) meta-analysis - isang synthesis ng mga resulta ng ilang randomized na klinikal na pagsubok.
Magbigay tayo ng maikling paglalarawan ng iba't ibang uri ng istruktura ng pananaliksik.
Mga paglalarawan ng mga indibidwal na kaso - ang pinaka lumang paraan medikal na pananaliksik. Binubuo ito ng paglalarawan ng isang bihirang obserbasyon, isang "classical" na kaso ("classical" na mga kaso, sa paraan, ay hindi kailanman madalas) o isang bagong phenomenon. Ang mga siyentipikong hypotheses sa naturang pananaliksik ay hindi inilalagay o sinusuri. Gayunpaman ang pamamaraang ito Ang pananaliksik ay mahalaga din sa medisina, dahil ang paglalarawan ng mga bihirang kaso o phenomena ay hindi maaaring maliitin.
Ang serye ng kaso ay isang pag-aaral na kadalasang kinabibilangan ng mga deskriptibong istatistika ng isang pangkat ng mga pasyente na pinili ayon sa ilang katangian. Ang mga deskriptibong pag-aaral ay ginagamit, halimbawa, sa epidemiology upang pag-aralan ang impluwensya ng hindi nakokontrol na mga salik sa paglitaw ng isang sakit.
Ang case-control study ay isang retrospective na pag-aaral kung saan, batay sa archival data o isang survey ng mga kalahok nito, ang mga grupo ng mga kalahok na ito (mga pasyente) na may at walang partikular na sakit ay nabuo, at pagkatapos ay ang dalas ng pagkakalantad sa isang posibleng risk factor o sanhi ng sakit ay sinusuri nang retrospektibo. Ang ganitong mga pag-aaral ay kadalasang nagsusulong ng mga siyentipikong hypotheses sa halip na subukan ang mga ito. Ang bentahe ng ganitong uri ng pananaliksik ay ang pagiging simple nito, mababang gastos at bilis ng pagpapatupad. Gayunpaman, ang mga case-control na pag-aaral ay napapailalim sa maraming posibleng sistematikong pagkakamali (mga bias). Ang pinakamahalaga sa kanila ay maaaring ituring na mga sistematikong pagkakamali na nauugnay sa pagpili ng mga kalahok sa pag-aaral at sistematikong pagkakamali na lumitaw sa panahon ng pagsukat.
Ang cross-sectional na pag-aaral ay isang deskriptibong pag-aaral na kinabibilangan ng mga grupo ng mga kalahok na sinuri nang isang beses at isinasagawa upang masuri ang pagkalat ng isang partikular na kinalabasan, ang kurso ng sakit, at ang pagiging epektibo ng diagnosis. Ang ganitong mga pag-aaral ay medyo simple at mura. Ang pangunahing problema ay ang kahirapan sa pagbuo ng isang sample na sapat na sumasalamin sa tipikal na sitwasyon sa pinag-aralan na populasyon ng pasyente (representative sample).
Prospective (cohort, longitudinal) na pag-aaral - isang pag-aaral kung saan ang isang napiling pangkat ng mga kalahok ay sinusunod para sa isang tiyak na oras. Una, ang isang pangkat (o dalawang pangkat, halimbawa ang mga nalantad sa isang kadahilanan ng panganib at ang mga hindi nalantad dito) ay natukoy, at pagkatapos ito (sila) ay inoobserbahan at ang data ay kinokolekta. Kabaligtaran ito sa isang retrospective na pag-aaral, kung saan natukoy ang mga cohort pagkatapos ng pangongolekta ng data. Ang ganitong uri ng pananaliksik ay ginagamit upang matukoy ang mga kadahilanan ng panganib, mga prognostic na kadahilanan, mga sanhi ng mga sakit, at upang matukoy ang antas ng morbidity. Ang mga prospective na pag-aaral ay napaka-labor-intensive, dahil dapat itong isagawa sa mahabang panahon, ang mga cohorts ay dapat na masyadong malaki dahil sa ang katunayan na ang mga kaganapan na nakita (halimbawa, ang paglitaw ng mga bagong kaso ng sakit) ay medyo bihira.
Ang mga pangunahing problema na nakatagpo kapag nagsasagawa ng isang prospective na pag-aaral ay:
- ang posibilidad ng mga kaganapang pinag-aaralan ay nakasalalay sa paraan ng sampling (mga cohort; halimbawa, ang mga naobserbahang kalahok mula sa isang panganib na grupo ay mas malamang na magkasakit kaysa sa mga kalahok mula sa isang hindi organisadong populasyon);
- kapag huminto ang mga kalahok sa panahon ng pag-aaral, kailangang malaman kung ito ay nauugnay sa kinalabasan o salik na pinag-aaralan;
- sa paglipas ng panahon, ang lakas at likas na katangian ng impluwensya ng kadahilanan na pinag-aaralan ay maaaring magbago (halimbawa, ang intensity ng paninigarilyo bilang isang panganib na kadahilanan para sa pagbuo ng coronary disease
- ito ay kinakailangan upang makamit ang parehong dami ng pagsusuri ng pagkakalantad at kontrol na mga grupo upang mabawasan ang posibilidad ng mas maagang pagtuklas ng mga sakit (at samakatuwid ay isang mas mahusay na pagbabala) sa isang mas masusing sinuri na grupo.
Ang randomized trial ay isang dynamic na pag-aaral ng anumang preventive, diagnostic o therapeutic effect, kung saan ang mga grupo ay nabuo sa pamamagitan ng random na pamamahagi ng mga bagay sa pag-aaral sa mga grupo (randomization). Ang pinakakilalang variant ng isang randomized na pag-aaral ay isang klinikal na pagsubok. Ang klinikal na pagsubok ay isang prospective na paghahambing na pag-aaral ng pagiging epektibo ng dalawa o higit pang mga interbensyon (therapeutic, preventive) o isang diagnostic na paraan, kung saan ang mga grupo ng mga paksa ay nabuo gamit ang randomization, na isinasaalang-alang ang mga pamantayan sa pagsasama at pagbubukod. Sa kasong ito, karaniwang mayroong isang hypothesis na lumitaw bago ang pag-aaral tungkol sa pagiging epektibo ng mga pamamaraan na sinusubok, na sinusuri sa panahon ng pagsubok.
Ang meta-analysis ay isang quantitative analysis ng mga pinagsama-samang resulta ng ilang mga klinikal na pagsubok ng parehong interbensyon para sa parehong sakit. Ang diskarteng ito ay nagbibigay ng mas malaking statistical sensitivity (power) kaysa sa bawat indibidwal na pag-aaral sa pamamagitan ng pagtaas ng sample size. Ang meta-analysis ay ginagamit upang ibuod ang mga resulta ng maraming pagsubok, na kadalasang nagkakasalungatan.
Klinikal na pagiging epektiboKapag nagbabasa ng mga artikulong pang-agham at medikal, kailangan mong maunawaan nang eksakto kung anong mga katangian ang nasusukat sa proseso ng pananaliksik - klinikal o biological (biochemical, physiological, genetic, atbp.). Magbigay tayo ng isang maliit na halimbawa tungkol sa isang pag-aaral ng paggamit ng halothane at morphine sa open-heart surgery.
Ang Halothane ay isang gamot na malawakang ginagamit sa pangkalahatang kawalan ng pakiramdam. Ito ay malakas, madaling gamitin at napaka maaasahan. Ang Halothane ay isang gas na maaaring ibigay sa pamamagitan ng respirator. Ang pagpasok sa katawan sa pamamagitan ng mga baga, ang halothane ay kumikilos nang mabilis at sa maikling panahon; samakatuwid, sa pamamagitan ng pagsasaayos ng suplay ng gamot, ang kawalan ng pakiramdam ay maaaring mabilis na makontrol. Gayunpaman, ang halothane ay may isang makabuluhang disbentaha - pinipigilan nito ang myocardial contractility
at nagpapalawak ng mga ugat, na humahantong sa pagbaba ng presyon ng dugo (BP). Kaugnay nito, iminungkahi na gumamit ng morphine, na hindi nagpapababa ng presyon ng dugo, sa halip na halothane para sa pangkalahatang kawalan ng pakiramdam. Connahan et al. kumpara sa halothane at morphine anesthesia sa mga pasyenteng sumasailalim sa open heart surgery.Kasama sa pag-aaral ang mga pasyente na walang contraindications sa alinman sa halothane o morphine. Ang pamamaraan ng anesthesia (halothane o morphine) ay random na napili.
Kasama sa pag-aaral ang 122 mga pasyente. Kalahati ng mga pasyente ay gumamit ng halothane (pangkat 1), at kalahati ay gumamit ng morphine (pangkat 2). Sa karaniwan, sa mga pasyente na tumatanggap ng halothane, ang pinakamababang presyon ng dugo ay 6.3 mm Hg. Art. mas mababa kaysa sa mga pasyente na tumatanggap ng morphine. Ang pagkalat ng mga halaga ay medyo malaki, at ang mga saklaw ng mga halaga ay lubos na nagsasapawan. Ang karaniwang paglihis sa pangkat ng halothane ay 12.2 mmHg. Art. sa grupo ng morphine - 14.4 mmHg. Art. Ang pagtatasa ng istatistika ay nagpakita na ang pagkakaiba ay makabuluhan sa istatistika, kaya maaari itong tapusin na ang morphine ay nagpapababa ng presyon ng dugo sa mas mababang antas kaysa sa halothane.
Kung maaalala mo, si Connahan et al. ay batay sa pag-aakalang ang morphine ay nagpapahina sa sirkulasyon ng dugo sa isang mas mababang lawak kaysa sa halothane at samakatuwid ay mas mainam para sa pangkalahatang kawalan ng pakiramdam. Sa katunayan, kapag gumagamit ng morphine, ang presyon ng dugo at index ng puso ay mas mataas kaysa kapag gumagamit ng halothane, at ang mga pagkakaibang ito ay makabuluhan sa istatistika. Gayunpaman, masyadong maaga upang makagawa ng mga konklusyon - pagkatapos ng lahat, ang mga pagkakaiba sa dami ng namamatay sa pagpapatakbo ay hindi pa nasuri, at ang tagapagpahiwatig na ito ay ang pinakamahalaga mula sa isang praktikal na pananaw.
Kaya, kabilang sa mga tumatanggap ng halothane (pangkat 1), 8 pasyente sa 61 (13.1%) ang namatay, at kabilang sa mga tumatanggap ng morphine (pangkat 2) - 10 sa 67 (14.9%). Ang pagkakaiba ay 1.8%. Ipinakita ng pagsusuri sa istatistika na ang pagkakaiba ay hindi gaanong mahalaga sa istatistika. Samakatuwid, kahit na ang halothane at morphine ay kumikilos nang iba sa sirkulasyon ng dugo, walang dahilan upang pag-usapan ang pagkakaiba sa surgical lethality. Sa katunayan, masasabing hindi naiiba ang mga klinikal na epekto ng dalawang gamot na ito.
Ang halimbawang ito ay lubhang nakapagtuturo: nakita natin kung gaano kahalaga na isaalang-alang ang kinalabasan ng daloy. Ang katawan ay kumplikado, ang epekto ng anumang gamot ay magkakaiba. Kung ang gamot ay may positibong epekto sa cardiovascular system, posible na mayroon itong negatibong epekto, halimbawa, sa respiratory system. Mahirap hulaan kung aling epekto ang mananaig at kung paano ito makakaapekto sa huling resulta. Iyon ang dahilan kung bakit ang epekto ng isang gamot sa anumang tagapagpahiwatig, maging ito ay presyon ng dugo o index ng puso, ay hindi maituturing na katibayan ng pagiging epektibo nito hanggang sa napatunayan ang pagiging epektibo ng klinikal. Sa madaling salita, dapat nating malinaw na makilala ang pagitan ng mga tagapagpahiwatig ng proseso - lahat ng uri ng mga pagbabago sa biochemical, pisyolohikal at iba pang mga parameter na pinaniniwalaan nating gumaganap ng positibo o negatibong papel - at mga tagapagpahiwatig ng resulta na may tunay na klinikal na kahalagahan. Kaya, ang mga pagbabago sa presyon ng dugo at index ng puso sa ilalim ng impluwensya ng halothane at morphine ay mga tagapagpahiwatig ng proseso na hindi sa anumang paraan ay nakakaapekto sa tagapagpahiwatig ng kinalabasan - namamatay sa pagpapatakbo. Kung kami ay kontento sa pagmamasid sa mga tagapagpahiwatig ng proseso, masasabi namin na ang morphine ay mas mahusay kaysa sa halothane, bagaman, tulad ng nangyari, ang pagpili ng anesthetic ay hindi nakakaapekto sa dami ng namamatay.
Kapag nagbabasa ng mga medikal na publikasyon o nakikinig sa mga argumento ng isang tagasuporta ng isang partikular na paraan ng paggamot, dapat mo munang maunawaan kung anong mga tagapagpahiwatig ang pinag-uusapan natin - ang proseso o ang resulta. Mas madaling ipakita ang epekto ng isang partikular na salik sa isang proseso kaysa malaman kung nakakaapekto ba ito sa resulta. Ang mga tagapagpahiwatig ng proseso ng pagre-record ay karaniwang simple at hindi tumatagal ng maraming oras. Sa kabaligtaran, ang pag-alam sa resulta, bilang panuntunan, ay nangangailangan ng maingat na pangmatagalang trabaho at kadalasang nauugnay sa mga problema sa pagsukat ng subjective, lalo na pagdating sa kalidad ng buhay. Gayunpaman, kapag nagpapasya kung ang iminungkahing paraan ng paggamot ay kinakailangan, kailangan mong tiyakin na ito ay may positibong epekto sa mga tagapagpahiwatig ng kinalabasan. Maniwala ka sa akin, ang pasyente at ang kanyang pamilya ang pangunahing nag-aalala sa resulta, hindi sa proseso.
Mga sanggunianKadalasan, ang mga resulta ng mga pag-aaral na sinusuri ang pagiging epektibo ng parehong therapeutic o preventive intervention o diagnostic na paraan para sa parehong sakit ay naiiba. Sa pagsasaalang-alang na ito, mayroong pangangailangan para sa isang kamag-anak na pagtatasa ng mga resulta ng iba't ibang mga pag-aaral at pagsasama-sama ng kanilang mga resulta upang makakuha ng isang pangkalahatang konklusyon. siyentipikong pananaliksik ngayon ay tumutukoy sa metodolohiya ng meta-analysis.
Ang meta-analysis ay isang quantitative analysis ng pinagsamang resulta ng ecological at epidemiological studies na tinatasa ang epekto ng parehong environmental factor. Kabilang dito ang pagbibilang ng antas ng kasunduan o pagkakaiba sa pagitan ng mga resultang nakuha sa mga pag-aaral.
Panimula
Alinsunod sa konsepto ng gamot na nakabatay sa ebidensya, ang mga resulta lamang ng mga klinikal na pag-aaral na isinasagawa batay sa mga prinsipyo ng klinikal na epidemiology, na nagbibigay-daan upang mabawasan ang parehong sistematikong mga pagkakamali at random na mga pagkakamali (gamit ang tamang istatistikal na pagsusuri ng data na nakuha sa ang pag-aaral), ay kinikilala bilang siyentipikong wasto.
Kinikilala ng International Epidemiological Association ang ganitong uri ng pananaliksik bilang isang pamamaraan ng "pagsasama-sama ng mga resulta ng iba't ibang mga gawaing siyentipiko, na binubuo ng isang qualitative component (halimbawa, ang paggamit ng mga paunang natukoy na pamantayan para sa pagsasama sa pagsusuri, tulad ng pagkakumpleto ng data, kawalan ng halatang pagkukulang sa organisasyon ng pag-aaral, atbp.) at isang quantitative component (statistical processing of available data)” - pamamaraan ng meta-analysis.
Ang unang meta-analysis sa agham ay isinagawa ni Karl Pearson noong 1904. Sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng mga pag-aaral, nagpasya siyang pagtagumpayan ang problema ng pagbawas ng kapangyarihan sa pag-aaral sa maliliit na sample. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga resulta ng mga pag-aaral na ito, nalaman niya na ang meta-analysis ay maaaring makatulong na makakuha ng mas tumpak na data ng pananaliksik.
Sa kabila ng katotohanan na ang meta-analysis ay malawakang ginagamit ngayon sa larangan ng epidemiology at medikal na pananaliksik. Ang mga pag-aaral gamit ang meta-analysis ay hindi lumitaw hanggang 1955. Noong 1970s, ang mas sopistikadong analytical na pamamaraan ay ipinakilala sa pang-edukasyon na pananaliksik sa pamamagitan ng gawain ni Gene V. Glass, Frank L. Schmidt at John E. Hunter.
Sinasabi sa atin ng Oxford English Dictionary na ang unang paggamit ng termino ay noong 1976 ng Glass. Ang batayan ng pamamaraang ito ay binuo ng mga siyentipiko tulad ng: Nambury S. Raju, Larry V. Hedges, Harris Cooper, Ingram Olkin, John E. Hunter, Jacob Cohen, Thomas C. Chalmers, at Frank L. Schmidt).
Meta-analysis: isang quantitative approach sa pananaliksik
Ang layunin ng meta-analysis ay tukuyin, suriin, at ipaliwanag ang mga pagkakaiba (dahil sa pagkakaroon ng statistical heterogeneity, o heterogeneity) sa mga resulta ng mga pag-aaral.
Ang hindi mapag-aalinlanganang mga bentahe ng meta-analysis ay kinabibilangan ng posibilidad ng pagtaas ng istatistikal na kapangyarihan ng pag-aaral, at, dahil dito, ang katumpakan ng pagtatasa ng epekto ng nasuri na interbensyon. Nagbibigay-daan ito sa amin na mas tumpak na matukoy ang mga kategorya ng mga pasyente kung saan naaangkop ang mga resultang nakuha kaysa kapag sinusuri ang bawat indibidwal na maliit na klinikal na pagsubok.
Ang isang wastong ginawang meta-analysis ay nagsasangkot ng pagsubok sa isang siyentipikong hypothesis, isang detalyado at malinaw na presentasyon ng mga istatistikal na pamamaraan na ginamit sa meta-analysis, isang sapat na detalyadong presentasyon at talakayan ng mga resulta ng pagsusuri, pati na rin ang mga konklusyon na nagmumula dito. Binabawasan ng diskarteng ito ang posibilidad ng random at sistematikong mga pagkakamali at nagbibigay-daan sa amin na pag-usapan ang tungkol sa objectivity ng mga resultang nakuha.
Mga diskarte sa pagsasagawa ng meta-analysis
Mayroong dalawang pangunahing diskarte sa pagsasagawa ng meta-analysis.
Ang una ay ang istatistikal na pagsusuri ng mga indibidwal na pag-aaral sa pamamagitan ng pagkolekta ng pangunahing data mula sa mga obserbasyon na kasama sa mga orihinal na pag-aaral. Malinaw, ang operasyong ito ay hindi laging posible.
Ang pangalawang (at pangunahing) diskarte ay ang buod ng nai-publish na mga resulta ng pananaliksik sa isang problema. Ang ganitong meta-analysis ay karaniwang ginagawa sa maraming yugto, kung saan ang pinakamahalaga ay:
· pagbuo ng pamantayan para sa pagsasama ng mga orihinal na pag-aaral sa meta-analysis
· pagtatasa ng heterogeneity (statistical heterogeneity) ng mga resulta ng orihinal na pag-aaral
Pagsasagawa ng aktwal na meta-analysis (pagkuha ng pangkalahatang pagtatantya ng laki ng epekto)
· pagsusuri sa pagiging sensitibo ng mga natuklasan
Dapat pansinin na ang yugto ng pagtukoy sa hanay ng mga pag-aaral na kasama sa isang meta-analysis ay kadalasang nagiging mapagkukunan ng mga sistematikong pagkakamali sa meta-analysis. Ang kalidad ng isang meta-analysis ay nakadepende nang malaki sa kalidad ng mga orihinal na pag-aaral at mga artikulong kasama.
Ang mga pangunahing problema kapag nagsasama ng mga pag-aaral sa isang meta-analysis ay kinabibilangan ng mga pagkakaiba sa pagitan ng mga pag-aaral sa mga tuntunin ng pagsasama at pamantayan sa pagbubukod, disenyo ng pag-aaral, at kontrol sa kalidad.
Mayroon ding bias sa publikasyon positibong resulta pananaliksik (mga pag-aaral na gumagawa ng makabuluhang resulta sa istatistika ay mas malamang na mai-publish kaysa sa mga hindi).
Dahil ang meta-analysis ay pangunahing nakabatay sa nai-publish na data, ang espesyal na atensyon ay dapat bayaran sa underrepresentation ng mga negatibong resulta sa panitikan. Ang pagsasama ng hindi na-publish na mga resulta sa isang meta-analysis ay nagdudulot din ng malaking hamon, dahil hindi alam ang kalidad ng mga ito dahil sa katotohanang hindi pa nasusuri ang mga ito.
Mga pangunahing pamamaraanAng pagpili ng paraan ng pagsusuri ay tinutukoy ng uri ng data na sinusuri (binary o tuloy-tuloy) at ang uri ng modelo (fixed effects, random effects).
Karaniwang sinusuri ang binary data sa pamamagitan ng pagkalkula ng odds ratio (OR), relative risk (RR), o risk difference sa mga naitugmang sample. Ang lahat ng mga tagapagpahiwatig sa itaas ay nagpapakita ng epekto ng mga interbensyon. Ang pagtatanghal ng binary data sa anyo ng OR ay maginhawa para sa paggamit sa istatistikal na pagsusuri, ngunit ang tagapagpahiwatig na ito ay medyo mahirap bigyang-kahulugan sa klinikal. Ang tuluy-tuloy na data ay karaniwang mga hanay ng mga halaga para sa mga katangiang pinag-aaralan o hindi pamantayang pagkakaiba sa mga timbang na paraan sa mga pangkat ng paghahambing kung ang mga resulta ay sinusukat sa parehong paraan sa mga pag-aaral. Kung ang mga kinalabasan ay tinasa nang iba (halimbawa, sa iba't ibang mga sukat), pagkatapos ay ang standardized na pagkakaiba sa mga paraan (ang tinatawag na laki ng epekto) sa mga pinaghambing na grupo ay ginagamit.
Ang isa sa mga unang hakbang ng isang meta-analysis ay upang masuri ang heterogeneity (statistical heterogeneity) ng mga resulta ng epekto ng interbensyon sa mga pag-aaral.
Upang masuri ang heterogeneity, ang mga pagsusulit na χ2 ay kadalasang ginagamit na may null hypothesis ng isang pantay na epekto sa lahat ng pag-aaral at may antas ng kabuluhan na 0.1 upang mapataas ang istatistikal na kapangyarihan (sensitivity) ng pagsusulit.
Ang mga pinagmumulan ng heterogeneity sa mga resulta ng iba't ibang mga pag-aaral ay itinuturing na pagpapakalat sa loob ng mga pag-aaral (sanhi ng mga random na paglihis ng mga resulta ng iba't ibang mga pag-aaral mula sa isang solong tunay na fixed effect value), pati na rin ang dispersion sa pagitan ng mga pag-aaral (sanhi ng mga pagkakaiba sa pagitan ng pinag-aralan mga sample sa mga katangian ng mga pasyente, sakit, mga interbensyon, na humahantong sa bahagyang magkakaibang mga halaga ng epekto - mga random na epekto).
Kung ang pagkakaiba sa pagitan ng mga pag-aaral ay ipinapalagay na malapit sa zero, ang bawat pag-aaral ay bibigyan ng timbang na inversely proportional sa pagkakaiba ng resulta ng pag-aaral na iyon.
Ang pagkakaiba sa loob ng mga pag-aaral ay tinukoy naman bilang
saan μ - average sa loob ng mga pag-aaral. Kung walang pagkakaiba sa pagitan ng mga pag-aaral, maaaring gumamit ng nakapirming (pare-parehong) effect model. Sa kasong ito, ipinapalagay na ang interbensyong pinag-aaralan ay may parehong bisa sa lahat ng pag-aaral, at ang mga pagkakaiba na natagpuan sa pagitan ng mga pag-aaral ay dahil lamang sa pagkakaiba-iba sa loob ng pag-aaral. Ginagamit ng modelong ito ang pamamaraang Mantel-Haenszel.
Paraan ng Mantel-Haenszel
Ipinapakita ng talahanayan ang mga proporsyon ng mga pasyente sa New York at London na na-diagnose na may schizophrenia.
— weighted average ng mga indibidwal na odds ratio ayon sa grupo. Ang Mantel-Haenszel chi-square test para sa pagsubok sa kahalagahan ng kabuuang sukat ng asosasyon ay batay sa weighted average g ng mga pagkakaiba sa pagitan ng mga proporsyon.
Ang Mantel-Haenszel chi-square statistic ay ibinigay ng
na may 1 antas ng kalayaan.
Para sa isang istatistika na magkaroon ng chi-square distribution na may 1 degree na kalayaan, bawat isa sa apat na kabuuan ng inaasahang frequency
dapat mag-iba ng hindi bababa sa 5 mula sa minimum at maximum nito.
Nangangahulugan ito na upang kumpiyansa na magamit ang pamamahagi ng chi-square na may 1 antas ng kalayaan para sa mga istatistika, hindi naman kinakailangan na magkaroon ng malalaking marginal na frequency. Ang bilang ng mga obserbasyon sa talahanayan ay maaaring maging dalawa, tulad ng sa kaso ng magkakaugnay na mga pares. Ang kailangan lang ay isang sapat na malaking bilang ng mga talahanayan upang ang bawat kabuuan ng inaasahang mga frequency ay malaki.
Iba pang mga diskarte sa pagsasagawa ng meta-analysis
Ang modelo ng random na epekto ay nagmumungkahi na ang pagiging epektibo ng interbensyong pinag-aaralan ay maaaring mag-iba sa mga pag-aaral.
Isinasaalang-alang ng modelong ito ang pagkakaiba hindi lamang sa loob ng isang pag-aaral, kundi pati na rin sa pagitan ng iba't ibang pag-aaral. Sa kasong ito, ang pagkakaiba-iba sa loob ng mga pag-aaral at ang pagkakaiba sa pagitan ng mga pag-aaral ay summed. Ang layunin ng meta-analysis ng tuloy-tuloy na data ay karaniwang magbigay ng punto at pagitan (95% CI) na mga pagtatantya ng pinagsama-samang epekto ng isang interbensyon.
Mayroon ding ilang iba pang diskarte sa pagsasagawa ng meta-analysis: Bayesian meta-analysis, cumulative meta-analysis, multivariate meta-analysis, survival meta-analysis.
Binibigyang-daan ng Bayesian meta-analysis ang isa na kalkulahin ang mga naunang probabilidad ng pagiging epektibo ng interbensyon na binigyan ng hindi direktang ebidensya. Ang pamamaraang ito ay lalong epektibo kapag ang bilang ng mga pag-aaral na nasuri ay maliit. Nagbibigay ito ng mas tumpak na pagtatantya ng pagiging epektibo ng isang interbensyon sa isang random na modelo ng mga epekto sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang para sa pagkakaiba-iba sa pagitan ng pag-aaral.
Pinagsama-samang meta-analysis - espesyal na kaso Bayesian meta-analysis - isang hakbang-hakbang na pamamaraan para sa pagsasama ng mga resulta ng mga pag-aaral sa isang meta-analysis nang paisa-isa alinsunod sa ilang prinsipyo (sa magkakasunod na pagkakasunud-sunod, sa pababang pagkakasunud-sunod ng metodolohikal na kalidad ng pag-aaral, atbp.) . Binibigyang-daan ka nitong kalkulahin ang mga nauna at posterior probabilities sa isang umuulit na paraan habang ang mga pag-aaral ay kasama sa pagsusuri.
Ang regression meta-analysis (logistic regression, weighted least squares regression, Cox model, atbp.) ay ginagamit kapag may makabuluhang heterogeneity sa mga resulta ng pananaliksik. Nagbibigay-daan ito sa amin na isaalang-alang ang impluwensya ng ilang katangian ng pag-aaral (hal., laki ng sample, dosis ng gamot, ruta ng pangangasiwa, katangian ng pasyente, atbp.) sa mga resulta ng mga pagsubok sa interbensyon. Ang mga resulta ng isang regression meta-analysis ay karaniwang ipinakita bilang isang slope coefficient na may CI.
Dapat pansinin na ang mga meta-analyses ay maaaring isagawa upang ibuod ang mga resulta hindi lamang ng mga kinokontrol na pagsubok ng mga interbensyong medikal, kundi pati na rin ng mga pag-aaral ng cohort (hal., mga pag-aaral sa kadahilanan ng panganib). Gayunpaman, dapat isaalang-alang ng isa ang mataas na posibilidad ng mga sistematikong pagkakamali.
Ang isang espesyal na uri ng meta-analysis ay isang generalization ng mga pagtatantya ng nilalaman ng impormasyon ng mga diagnostic na pamamaraan na nakuha sa iba't ibang pag-aaral. Ang layunin ng naturang meta-analysis ay bumuo ng isang curve ng katangian ng relasyon sa pagitan ng sensitivity at specificity ng mga pagsubok (ROC curve) gamit ang isang weighted linear regression.
Pagpapanatili. Pagkatapos makakuha ng pangkalahatang pagtatantya ng laki ng epekto, kinakailangan upang matukoy ang katatagan nito. Para sa layuning ito, isinasagawa ang tinatawag na sensitivity analysis.
Depende sa partikular na sitwasyon, maaari itong isagawa batay sa ilan iba't ibang pamamaraan, Halimbawa:
· Pagsasama at pagbubukod mula sa meta-analysis ng mga pag-aaral na isinagawa sa mababang antas ng pamamaraan
· Mga pagbabago sa mga parameter ng data na pinili mula sa bawat pag-aaral na nasuri, halimbawa kung ang anumang pag-aaral ay nag-uulat ng mga klinikal na kinalabasan sa unang 2 linggo. sakit, at sa iba pang mga pag-aaral - tungkol sa mga klinikal na kinalabasan sa unang 3-4 na linggo. sakit, pagkatapos ay pinahihintulutan na ihambing ang mga klinikal na kinalabasan hindi lamang para sa bawat isa sa mga panahon ng pagmamasid na ito, kundi pati na rin para sa kabuuang panahon ng pagmamasid na hanggang 4 na linggo.
· Pagbubukod ng pinakamalaking pag-aaral mula sa meta-analysis. Kung ang laki ng epekto ng isang partikular na interbensyon sa ilalim ng pagsusuri ay hindi nagbabago nang malaki sa isang sensitivity analysis, kung gayon ay may dahilan upang maniwala na ang mga konklusyon ng pangunahing meta-analysis ay sapat na makatwiran.
Upang masuri nang husay ang pagkakaroon ng ganoong sistematikong error sa isang meta-analysis, karaniwang ginagamit nila ang pagbuo ng scatter plot na hugis funnel ng mga resulta ng mga indibidwal na pag-aaral sa mga coordinate (laki ng epekto, laki ng sample). Kapag ang mga pag-aaral ay ganap na natukoy, ang diagram na ito ay dapat na simetriko. Kasabay nito, mayroon ding mga pormal na pamamaraan para sa pagtatasa ng umiiral na kawalaan ng simetrya.
Ang mga resulta ng isang meta-analysis ay karaniwang ipinakita sa graphical (punto at pagitan ng mga pagtatantya ng mga laki ng epekto ng bawat isa sa mga pag-aaral na kasama sa meta-analysis; halimbawa sa Fig. 1) at sa anyo ng mga talahanayan na may kaukulang mga istatistika.
Konklusyon
Sa kasalukuyan, ang meta-analysis ay isang dynamic, multidimensional na sistema ng mga pamamaraan na nagbibigay-daan sa isa na pagsamahin ang data mula sa iba't ibang siyentipikong pag-aaral sa isang theoretically at methodologically convincing na paraan.
Ang meta-analysis, kumpara sa pangunahing pananaliksik, ay nangangailangan ng kaunting mga mapagkukunan, na nagpapahintulot sa mga clinician na hindi kasama sa pananaliksik na makakuha ng klinikal na napatunayan na impormasyon.
Ang pangunahing kondisyon para sa paggamit ng meta-analysis ay ang pagkakaroon ng kinakailangang impormasyon tungkol sa istatistikal na pamantayan na ginamit sa mga pag-aaral na sinuri. Kung walang mga publikasyon na nag-uulat ng eksaktong mga halaga ng kinakailangang impormasyon, ang mga prospect para sa pag-apply ng meta-analysis ay magiging limitado. Habang dumarami ang pagkakaroon ng naturang impormasyon, patuloy na magkakaroon ng tunay na pagpapalawak ng meta-analytic na pananaliksik at pagpapabuti sa pamamaraan nito.
Kaya, ang isang maingat na ginawang meta-analysis ay maaaring matukoy ang mga lugar na nangangailangan ng karagdagang pananaliksik.
Listahan ng ginamit na panitikan:
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
Daleldi medicine ortalygy
Almaty, Kazakhstan
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 kiriguiin 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.
Isang meta-analysis bilang isang tool para sa gamot na nakabatay sa ebidensya
Turdalieva B.S., Rakhmatullayeva N.U., Ten V.B., Raushanova A.M.,
Musaeva B.A., Omarova D.B.
KazNMU ng S.D.Asfendiyarov, Almaty, Kazakhstan
Abstract Kadalasan, ang mga resulta ng mga pag-aaral na sinusuri ang pagiging epektibo ng parehong therapeutic o preventive intervention o isang diagnostic na paraan para sa parehong sakit ay iba.
