Проблеми здоров'я та екології
діобіології, проф. Є. Б. Бурлакової. Ці дані формують нові уявлення про біологічну ефективність хронічного впливу випромінювань на людину і однозначно свідчать про неправомірність екстраполяції ефектів великих доз іонізуючої радіації на ділянку малих доз.
Розвиток нових концепцій важливий для формування зважених планів розвитку атомної енергетикита справедливої соціальної політики щодо ліквідаторів Чорнобильської катастрофита мешканцям забруднених радіонуклідами районів.
При оцінці дії випромінювань на здоров'я людини слід мати на увазі, що іонізуюча радіація - космогенний фактор довкілля. Добре відомо, що природний радіаційний фон необхідний для зростання, розвитку та існування різноманітних живих істот, у тому числі ссавців. Розуміння радіобіологічних закономірностей пов'язані з проникненням у суть феномена життя, зв'язку живого та космосу. Є чимало загадок у ефектах іонізуючої радіації, у тому числі позитивний чи негативний вплив опромінених біологічних об'єктів на неопромінені. Представляє безумовний інтерес думка, висловлена А. М. Кузіним у його останній записці до співробітників: «Життя, живе тіло - це метаболізуюча система структур на молекулярному рівні, що становлять єдине ціле завдяки інформації, що безперервно доставляється вторинним, біогенним випромінюванням, що виникає під впливом атомної радіації. природного радіоактивного фону космічного та земного походження».
БІБЛІОГРАФІЧНИЙ СПИСОК
1. Кудряшов, Ю. Б. Радіаційна біофізика. Іонізуючі випромінювання/ Ю. Б. Кудряшов. - М.: вид. Моск. ун-ту, 2004. – 580 с.
2. Ярмоненко, С. П. Радіобіологія людини та тварин / С. П. Ярмоленко, А. А. Вайнсон. - М: Вищ. шк., 2004. – 550 с.
3. Mothersill, C. Low-dose radiation effects: Experimental hematology and changing paradigm / C. Mothersill, C. Seymour // Experimental Hematology. – 2003. – № 31. – С. 437-445.
4. Лі, Д.Є. Дія радіації на живі клітини/Д. Є. Лі. - М.: Держатоміздат, 1966. - 288 с.
5. Тимофєєв-Ресовський, Н. В. Застосування принципу потрапляння в радіобіології / Н. В. Тимофєєв-Ресовський, В. І. Іванов, В. І. Корогодін. - М.: Атоміздат, 1968. - 228 с.
6. Гончаренко, Є. Н. Хімічний захист від променевого ураження/Є. Н. Гончаренко. - М: вид. Моск. ун-ту, 1985. – 248 с.
7. Національна доповідь «20 років після Чорнобильської катастрофи: наслідки в Республіці Білорусь та їх подолання» / Комітет з проблем наслідків катастрофи на Чорнобильської АЕСпри Раді Міністрів Республіки Білорусь у; за ред. В. Є. Шевчука, В. Л. Гуравського. – 2006. – 112 с.
8. Vozianov, A. Health erects of Chornobyl accident, Eds / А Vozianov, V. Bebeshko, D. Bayka. – Kyiv.: «DIA», 2003. – 508 с.
9. Кузін, А. М. Структурно-метаболічна гіпотеза в радіобіології / А. М. Кузін. - М: Наука, 1970. - 170 с.
10. Кузін, А. М. Структурно-метаболічна теорія в радіобіології / А. М. Кузін. - М: Наука, 1986. - 20 с.
11. Князєва, Є. Н. Підстави синергетики / Є. Н. Князєва, С. П. Курдімов. – СПб.: Вид-во Алетейя, 2002. – 31 с.
12. Степанова, С. І. Біоритмологічні аспекти проблеми адаптації / С. І. Степанова. - М: Наука,1986. – 244 с.
13. Немонотонність метаболічної відповіді клітин та тканин ссавців на вплив іонізуючої радіації / І. К. Коломійцев [та ін] // Біофізика. – 2002. – Т. 47, Вип. 6. – С. 1106-1115.
14. Kolomytseva, I. K. Nonmonotonous зміни в metabolic параметри tissues і клітини під дією ionizing radiation on animals / I. K. Kolomytseva, Т. Р. Markevich, L. N. Potekhina // J. Biol. Physics. – 1999. – № 25. – С. 325-338.
15. Бурлакова, Є. Б. Нові аспекти закономірностей дії низькоінтенсивного опромінення в малих дозах / Є. Б. Бурлакова, А. Н. Голощапов, Г. П. Жижина, А. А. Конрадов // Радіац. біологія. Радіоекологія. – 1999. – Т. 39. – С. 26-34.
Надійшла 18.04.2008
ВИКОРИСТАННЯ ДАНИХ ДОКАЗНОЇ МЕДИЦІНИ У КЛІНІЧНІЙ ПРАКТИЦІ (огляд літератури)
А. Л. Калінін1, А. А. Литвин2, Н. М. Тризна1
1Гомельський державний медичний університет 2Гомельська обласна клінічна лікарня
Наведено короткий огляд принципів доказової медицини та мета-аналізу. Важливим аспектом доказової медицини визначення ступеня достовірності інформації.
Кількісне об'єднання даних різних клінічних досліджень за допомогою метааналізу дозволяє отримати результати, які неможливо отримати з окремих клінічних досліджень. Читання та вивчення систематичних оглядів та результатів мета-аналізу дозволяє більш ефективно орієнтуватися у великій кількості статей, що публікуються.
Ключові слова: доказова медицина, мета-аналіз.
Проблеми здоров'я та екології
USE OF DATA OF EVIDENCE BASED MEDICINE IN CLINICAL PRACTICE
(literature review)
A. L. Kalinin1, A. A. Litvin2, N. M. Trizna1
1Gomel State Medical University 2Gomel Regional Clinical Hospital
Природа стаття є перевіркою принципів evidence заснованої медицини і meta-analysis. A prominent aspect of evidence based medicine is definition of degree of reliability of the information.
Quantitative asociation of given different clinic searchs this means of meta-analysis allows to receive results which cannot be received from separate clinical researches. Зображення і розробка systematic reviews і результатів meta-analysis спричиняє більш продуктивну ефективну в значній кількості publikованих статей.
Key words: evidence based medicine, meta-analysis.
Жоден практичний лікар не має достатнього досвіду, що дозволяє вільно орієнтуватися у всьому різноманітті клінічних ситуацій. Можна покладатися на думки експертів, авторитетні керівництва та довідники, проте це не завжди надійно через так званий ефект запізнення: перспективні медичні методи впроваджуються у практику через значний час після отримання доказів їх ефективності. З іншого боку, інформація у підручниках, посібниках та довідниках найчастіше застаріває ще до їх публікації, а вік проводить лікування досвідченого лікарянегативно корелює з ефективністю лікування.
Час напівжиття літератури відбиває інтенсивність прогресу. Для медичної літератури цей період дорівнює 3,5 років. Лише 1015% інформації, що публікується сьогодні у медичному друку, надалі матимуть наукову цінність. Адже якщо припустити, що хоча б 1% із 4 мільйонів статей, що публікуються щороку, мають якесь відношення до лікувальної практики лікаря, йому довелося б прочитувати щодня близько 100 статей. Відомо, що лише 10-20% всіх медичних втручань, що використовуються в даний час, були засновані на надійних наукових доказах.
Виникає питання: чому добрі доказові дані лікарі не застосовують на практиці? Виявляється, що 75% лікарів не розуміють статистики, 70% не вміє критично оцінювати опубліковані статті та дослідження. В даний час, щоб практикувати доказовими даними, лікар повинен мати знання, необхідні для оцінки достовірності результатів клінічних випробувань, мати оперативний доступ до різних джерел інформації (насамперед міжнародних журналів), мати доступ до електронних баз даних (Medline), володіти англійською мовою.
Метою цієї статті є стислий огляд принципів доказової медицини та її складової - мета-аналізу, що дозволяє швидше орієнтуватися в потоці медичної інформації.
Термін «Evidence Based Medicine» уперше був запропонований у 1990 р. групою канадських учених з Університету Мак-Майстера в Торонто. Термін швидко прижився в англомовній науковій літературі, проте тоді ще не існувало чіткого визначення. В даний час найбільш поширеним є таке визначення: «Доказова медицина (evidence based medicine) - це розділ медицини, заснований на доказах, що передбачає пошук, порівняння, узагальнення та широке поширення отриманих доказів для використання на користь хворих».
На сьогоднішній день доказова медицина (ДМ) – це новий підхід, напрям чи технологія збору, аналізу, узагальнення та інтерпретації наукової інформації Доказова медицина передбачає сумлінне, зрозуміле та засноване на здоровому глузді використання найкращих сучасних досягнень для лікування кожного пацієнта. Основна мета впровадження принципів доказової медицини у практику охорони здоров'я – оптимізація якості надання. медичної допомогиз погляду безпеки, ефективності, вартості та інших значущих чинників.
p align="justify"> Важливим аспектом доказової медицини є визначення ступеня достовірності інформації: результатів досліджень, які беруть за основу при складанні систематичних оглядів. Центр доказової медицини в Оксфорді розробив такі визначення ступеня достовірності інформації :
A. Висока достовірність – інформація заснована на результатах кількох незалежних клінічних випробувань (КІ) із збігом результатів, узагальнених у систематичних оглядах.
Проблеми здоров'я та екології
B. Помірна достовірність - інформація заснована на результатах щонайменше кількох незалежних, близьких за метою КІ.
C. Обмежена достовірність - інформація ґрунтується на результатах одного КВ.
D. Суворі наукові доказивідсутні (КІ не проводилися) - якесь твердження ґрунтується на думці експертів.
Згідно з сучасними оцінками, достовірність доказів із різних джерел не однакова і зменшується в наступному порядку:
1) рандомізований контрольований КІ;
2) нерандомізоване КІ з одночасним контролем;
3) нерандомізоване КІ з історичним контролем;
4) когортне дослідження;
5) дослідження типу «випадок – контроль»;
6) перехресне КІ;
7) результати спостережень;
8) опис окремих випадків.
Трьома «китами» достовірності у клінічній медицині є: випадкова сліпа вибірка досліджуваних у групи порівняння (сліпа рандомізація); достатня величина вибірки; сліпий контроль (в ідеалі – потрійний). Потрібно спеціально наголосити, що неправильний, але повсюдно вживаний термін «статистична достовірність» з його горезвісним р Симптоми
У дослідженнях результатів релевантними кінцевими точками часто стають симптоми або параметри вимірювання функціональних здібностей та потреби у догляді – те, що пацієнт, який отримує лікування, вважає важливим. Наприклад, пацієнт, який страждає на інфекцію, якому введений пеніцилін, може звертати більшу увагу на те, що у нього немає високої температуриі покращився загальний стан, ніж вплив пеніциліну на фактичний рівень інфекції. У цьому випадку симптоми і те, як він почувається, розглядається як пряма оцінка стану його здоров'я — а це ті кінцеві точки, на яких концентрується увага при проведенні дослідження результатів. Пацієнт також, найімовірніше, буде зацікавлений у можливих побічних ефектах, пов'язаних з пеніциліном, а також вартості лікування. У випадку з іншими захворюваннями, такими як рак, важливим клінічним результатом, релевантним для пацієнта, буде ризик смертельного результату
Якщо дослідження є тривалим за часом, щодо результатів досліджень можна використовувати « ». Сурогатна кінцева точка передбачає використання біомаркера для вимірювання результату, діючи як заміна для клінічної кінцевої точки, що вимірює, в якому ефект від пеніциліну перевіряється зі зниження кількості одного з видів білка (С-реактивного білка), який завжди присутній у крові. Кількість цього білка у крові здорової людинидуже мало, але при гострій інфекції воно стрімко підвищується. Таким чином, вимірювання рівня С-реактивного білка в крові - непрямий спосіб визначення наявності інфекції в організмі, тому даному випадкубілок є «біомаркером» інфекції. Біомаркер – це вимірний показник стану хвороби. Цей параметр також корелюється з ризиком виникнення або прогресування захворювання або з тим, як вказане лікування вплине на захворювання. Щодня у пацієнта проводиться забір крові на аналіз для вимірювання кількості біомаркера у крові.
Необхідно підкреслити, що для використання сурогатної кінцевої точки з метою контролю та нагляду маркер потрібно заздалегідь підтвердити або перевірити. Необхідно продемонструвати, що зміни з біомаркером корелюються (узгоджуються) з клінічним результатом у разі конкретного захворювання та ефекту від лікування.
Додаткові джерела- World Health Organisation (2008). Where are the patients in decision-making про їх own care? Retrieved 31 August, 2015, від
Існує кілька визначень доказової медицини:
- Це нова технологія збору, аналізу, синтезу та використання медичної інформації, що дозволяє приймати оптимальні клінічні рішення.
- Це свідоме, чітке та неупереджене використання найкращих з наявних доведених відомостей для прийняття рішень щодо допомоги конкретним хворим.
- Це посилення традиційних навичок клініциста у діагностиці, лікуванні, профілактиці та інших областях шляхом систематичного формулювання питань та застосування математичних оцінокймовірності та ризику.
Слід одразу сказати, що терміни "відсутність доказів", "не доведено" або "є недостатньо доказів" не рівнозначні термінам "доведено відсутність ефекту" або "доведено відсутність переваг". Формулювання "не доведено" може свідчити про недостатню вивченість проблеми та доцільність організації більших досліджень або використання інших методик збору інформації та проведення статистичного аналізу. У той же час не можна забувати, що зворотне формулювання "доведено" може свідчити про статистичні маніпуляції на користь фірм-виробників.
Доказова медицина ґрунтується на методах проведення досліджень, що використовуються в епідеміології.
J.М. Last, формулюючи сучасне визначення епідеміології, наголошує на окремих словах у даному визначенні. Так, під "вивченням" слід розуміти проведення обсерваційних (спостережних) та експериментальних досліджень, перевірку гіпотез та аналіз результатів.
"Поширення хвороб та факторів..." передбачає вивчення частоти випадків хвороби, смерті, факторів ризику, виконання хворим на рекомендації лікаря, організації медичної допомоги та її ефективності.
"Цільова група" - група з точним числом людей та певними віково-статевими, соціальними та іншими ознаками.
В даний час сучасне поняттяЕпідеміологія позначається терміном "клінічна епідеміологія". Цей термін походить від назв двох "батьківських" дисциплін: клінічної медицинита епідеміології.
"Клінічна", тому що прагне відповісти на клінічні питання та рекомендувати клінічні рішення, засновані на найнадійніших фактах.
"Епідеміологія", оскільки багато її методів розроблені епідеміологами, і допомога конкретному хворому тут розглядається в контексті великої популяції, до якої належить хворий.
Клінічна епідеміологія - наука, що дозволяє здійснювати прогнозування для кожного конкретного пацієнта на підставі вивчення клінічного перебігу хвороби в аналогічних випадках з використанням суворих методів вивчення груп хворих для забезпечення точності прогнозів.
Мета клінічної епідеміології – розробка та застосування таких методів клінічного спостереження, які дають можливість робити справедливі висновки з гарантованою оцінкою впливу систематичних та випадкових помилок. У цьому полягає найважливіший підхід до отримання інформації, яка потрібна лікарям для прийняття правильних рішень.
Основний метод в епідеміології – порівняння. Воно проводиться шляхом математичних обчислень таких величин, як відношення шансів, відношення ризиків розвитку подій, що вивчаються.
Однак, перш ніж робити порівняння, слід зрозуміти, що з чим ми порівнюватимемо (апельсини з апельсинами, а не апельсини з пароплавами), тобто. сформулювати завдання (проблему), що передує початку будь-якого дослідження. Найчастіше проблема формулюється як питання, який необхідно знайти відповідь.
Наприклад, гіпотетично, нам (тобто практикуючому лікарю) представлено лікарський засіб, який, за впевненістю хіміків, які його синтезували, повинен лікувати п'яту. Фармакологічна фірма, яка поставила виробництво препарату на потік, також запевняє в інструкції, що заявлений ефект дійсно має місце.
Що може зробити практикуючий лікар після ухвалення рішення про застосування препарату?
Відповідь "повірити хімікам/фармакологам на слово" виключаємо як тривіальну і загрожує наслідками. Наше завдання – доступними практикуючому лікарю засобами перевірити заявлену дію препарату на п'яту (підтвердити чи спростувати тощо). Зрозуміло, ми не відчуватимемо препарат на лабораторних мишах, добровольцях, тощо. Передбачається, що перед "запуском у серію" хтось це вже більш-менш сумлінно зробив.
Відповідно до завдання ми почнемо формування масиву даних, що служать для її вирішення:
На думку Шведської ради з методології оцінки в охороні здоров'я, достовірність доказів із різних джерел не однакова, і залежить від типу проведеного дослідження. Тип проведеного дослідження згідно з міжнародною угодою Ванкуверської групи редакторів біомедичних журналів (http://www.icmje.org/) обов'язково має бути ретельно описаний; також мають бути зазначені методи статистичної обробки результатів клінічних випробувань, продекларовані конфлікти інтересів, внесок автора у науковий результат та можливість запиту у автора первинної інформації за результатами дослідження.
Для забезпечення доказовості результатів, що одержуються в дослідженнях, повинна бути обрана "доказова", тобто адекватна завданням, методика дослідження (дизайн дослідження та методи статистичного аналізу) (табл. 1), яку ми будемо враховувати при вибірці інформації з масиву даних.
Таблиця 1. Вибір методики дослідження, залежно від мети дослідження
(опис термінів см. Глосарій методологічних термінів)
| Завдання дослідження | Дизайн дослідження | Методи статистичного аналізу |
| Оцінка поширеності захворювання | Одномоментне дослідження усієї групи (популяції) з використанням строгих критеріїврозпізнавання хвороби | Оцінка частки, обчислення відносних показників |
| Оцінка захворюваності | Когортне дослідження | Оцінка частки, обчислення динамічних рядів, відносних показників |
| Оцінка факторів ризику виникнення захворювання | Когортні дослідження. Дослідження "випадок - контроль" | Кореляційний, регресійний аналіз, аналіз виживання, оцінка ризиків, відношення шансів |
| Оцінка впливу на людей факторів навколишнього середовища, вивчення причинно-наслідкових відносин у популяції | Екологічні дослідження популяції | Кореляційний, регресійний аналіз, аналіз виживання, оцінка ризиків (додатковий ризик, відносний ризик, додатковий популяційний ризик, додаткова частка популяційного ризику), відношення шансів |
| Привернення уваги до незвичайного перебігу захворювання, результату лікування | Опис випадку, серії випадків | Ні |
| Опис результатів поточної клінічної практики | Обсерваційне ("до і після") | Середнє, стандартне відхилення, парний критерій Стьюдента (кількісні дані). Критерій Мак-Німара (якісні дані) |
| Випробування нового методу лікування | Клінічне випробування І фази ("до і після") | Середнє, стандартне відхилення, парний критерій Стьюдента. Критерій Мак-Німара |
| Порівняння двох методів лікування поточної клінічної практики | Контрольоване проспективне. Рандомізоване (відкрите, сліпе, подвійне сліпе). Контрольоване ретроспективне. Контрольоване проспективне + ретроспективне (змішаний дизайн) | Критерій Стьюдента (кількісні дані). Критерій 2 або z (якісні ознаки). Критерій Каплана-Майєрса (виживання) |
| Порівняння нового та традиційного методу лікування | Клінічні випробування II-IV фаз (контрольована проспективна або рандомізована) | Критерій Стьюдента. Критерій χ 2 . Критерій Каплана-Майєрса |
Кожен тип досліджень характеризується певними правилами збирання та аналізу інформації. Якщо ці правила дотримані, будь-який вид дослідження можна назвати якісним, незалежно від того, чи будуть вони підтверджувати чи спростовувати висунуту гіпотезу. Більш детально статистичні методи аналізу, що використовуються для отримання доказів, представлені в книгах Петрі А., Себіна К. "Наочна статистика в медицині" (М., 2003), Гланца С. "Медико-біологічна статистика" (М., 1999).
Ступінь "доказовості" інформації ранжується наступним чином (за низхідною):
Результати досліджень, виконаних з використанням спрощених методик або методик, що не відповідають завданням дослідження, за некоректно вибраних критеріїв оцінки можуть призвести до хибних висновків.
Використання складних методів оцінки зменшує ймовірність помилкового результату, але призводить до зростання про адміністративних витрат (на збір даних, створення баз даних, проведення методів статистичного аналізу).
Так, наприклад, у дослідженні О.М. Фуфаєва (2003) виявлено, що серед пацієнтів, які мали групу інвалідності до операції, збереження інвалідності зареєстровано у всіх 100%. Серед пацієнтів, які не мали до кардіохірургічної операції групи інвалідності, у 44% випадків після операції було визначено групу інвалідності. На підставі такого результату можна зробити неправдиві висновки про те, що кардіохірургічні втручання погіршують якість життя пацієнтів. Однак під час опитування виявилося, що задоволені результатами лікування 70,5% пацієнтів та 79,4% лікарів, які спостерігали за цими пацієнтами. Оформлення групи інвалідності обумовлено соціальними причинами (пільги на отримання лікарських препаратів, оплату житла і т. д.).
Значимість соціального захисту у питаннях працездатності підтверджують результати дослідження, проведеного у США, що не виявило чіткого взаємозв'язку між клінічним станом (соматичним захворюванням) пацієнта та працездатністю.
З метою порівняння показників зайнятості після ТЛБА та АКШ було обстежено 409 пацієнтів (Hlatky М.А., 1998), з них перенесли ТЛБА 192 особи та 217 – АКШ. Було виявлено, що пацієнти, які перенесли ТЛБА, поверталися до роботи на шість тижнів швидше за пацієнтів, які перенесли АКШ. Однак у довгостроковій перспективі вплив такого фактора, як вид операції, виявився незначним. Протягом наступних чотирьох років 157 пацієнтів (82%) із групи ТЛБА та 177 пацієнтів (82%) із групи АКШ повернулися до робочої діяльності. Найбільш сильний вплив на показник довгострокової зайнятості мали такі фактори, як вік пацієнта на момент початку дослідження та ступінь покриття медичною страховкою оплати медичної допомоги.
Таким чином, медичні фактори мали менший вплив на показники зайнятості в довгостроковому плані, ніж демографічні та соціальні. Отримані російськими та американськими дослідниками результати свідчать про те, що частина традиційних і, начебто, простих методівоцінки результатів лікування є неприйнятними для вибору пріоритетів та прийняття рішень.
Якщо ми включатимемо інформацію з низьким ступенем достовірності, то цей момент у нашому дослідженні необхідно обов'язково обговорювати окремо.
Центр доказової медицини в Оксфорді пропонує наступні критеріїдостовірності медичної інформації:
- Висока достовірність – інформація ґрунтується на результатах кількох незалежних клінічних випробувань із збігом результатів, узагальнених у систематичних оглядах.
- Помірна достовірність – інформація ґрунтується на результатах щонайменше кількох незалежних, близьких за цілями клінічних випробувань.
- Обмежена достовірність – інформація ґрунтується на результатах одного клінічного випробування.
- Суворі наукові докази відсутні ( клінічні випробуванняне проводилися) – якесь твердження ґрунтується на думці експертів.
Це, звичайно, жарт, але в кожному жарті є частка правди.
Зазвичай публікуються дослідження, які принесли позитивні результати, наприклад, що у вигідному світлі нове лікування. Якщо робоча гіпотеза (завдання, проблема) не підтверджується чи знаходить позитивного рішення, то дослідник, зазвичай, не публікує дані дослідження. Це може бути небезпечним. Так, у 80-х роках ХХ століття група авторів досліджувала антиаритмічний лікарський засіб. У групі пацієнтів, які отримували, виявилася висока летальність. Автори розцінили це як випадковість, і, оскільки розробка цього антиаритмічного лікарського засобубуло припинено, то публікувати матеріали не стали. Пізніше подібний антиаритмічний лікарський засіб - флекаїнід - став причиною загибелі багатьох людей 1-2.
________________________
Наведений вище алгоритм пошуку та оцінки доказу був запропонований D.L.Sackett з співавт (1997). Він може бути використаний при будь-якому дослідженні, навіть при оцінці впливу фаз Місяця на зростання телеграфних стовпів.
Ця стаття допоможе Вам реальніше поглянути на результати науково-медичних досліджень, які ми часто використовуємо при написанні наших статей, а також краще орієнтуватися в потоці рекламної інформації, яка постійно намагається ввести нас в оману, апелюючи до "науково доведених" результатів.
«Є три види брехні: брехня, нахабна брехня та статистика»
Бенджамін Дізраелі, британський прем'єр-міністр
На сторінках наших статей та особливо на форумі ми часто апелюємо до доказової медицини. Що таке доказова медицина?
Доказова медицина (англ. Evidence-based medicine – медицина, заснована на доказах) – термін описує такий підхід до медичної практики, при якому рішення про застосування профілактичних, діагностичних та лікувальних заходівприймаються виходячи з отриманих доказів їх ефективності та безпеки, і передбачає пошук, порівняння, узагальнення та широке поширення отриманих доказів для використання в інтересах хворих.
Доказова медицина - це сукупність методологічних підходів до проведення клінічних досліджень, оцінки та застосування їх результатів. У вузькому значенні «доказова медицина» - це спосіб (різновид) медичної практики, коли лікар застосовує у віданні пацієнта ті методи, корисність яких доведено у доброякісних дослідженнях.
Якщо дуже спростити, можна сказати, що доказова медицина - це медицина, заснована на методах, чия ефективність доведена. Методичною основою доказової медицини є клінічна епідіміологія - наука, що розробляє методи клінічних досліджень, які дають змогу робити науково обґрунтовані висновки, зводячи до мінімуму вплив систематичних та випадкових помилок на результати дослідження. І ось виникає самий головне питання- Що є критерієм доброякісних досліджень? Про деякі ознаки доброякісних досліджень ми розповімо в цій статті.
Основним інструментом клінічної епідімеології є статистика. Статистика, наука, що займається вивченням прийомів систематичного спостереження за масовими явищами соціального життялюдини, складанням чисельних їх описів та науковою обробкою цих описів. Саме за допомогою біомедичної статистики описуються та виносяться на суд читача всі результати будь-яких біологічних та медичних досліджень у вигляді цифр, таблиць, графіків, гістограм. І ось тут головне не потрапити під чарівність цифр.
Якість контрольної групиЯкщо йдеться про відсотки, які найчастіше використовуються для опису результатів, т.к. вони дуже показові, необхідно чітко зрозуміти, що є точкою відліку, тобто. що за 0%. Тобто, коли вам кажуть "вище на 20%", Ви відразу запитуєте "в порівнянні з чим?". Якщо це досліджується якийсь препарат (ліки, косметичний засіб), потрібно знати, що контрольні групи, які зовсім не приймали цей засіб давно пішли в минуле. Дослідження обов'язково має бути з використанням плацебо. Плацебо - фізіологічно інертна речовина, що використовується як лікарський засіб, позитивний лікувальний ефектякого пов'язані з несвідомим психологічним очікуванням пацієнта. Плацебо не здатне діяти безпосередньо на ті умови, заради яких досліджують препарат. З іншого боку, терміном «ефект плацебо» називають саме явище немедикаментозного впливу, як препарату, а, наприклад, опромінення (іноді використовують різні «миготливі» апарати, «лазеротерапію» та інших.). Як речовина для плацебо часто використовують лактозу. Ступінь прояву плацебо-ефекту залежить від навіюваності людини та зовнішніх обставин «лікування», наприклад, від розміру та яскравого кольорутаблетки, ступеня довіри лікаря, авторитету клініки. І, звичайно, не можна серйозно розглядати дослідження, в яких досліджуваний препарат порівнюється зі своїм попередником або схожими конкурентами.
Доказовість дослідженняТакож важливо з'ясувати якого виду належить проведене дослідження, який можна дізнатися зі структури даної роботи. У кожного виду є власна доказова вага, за якою можна скласти ієрархію їхньої доказовості (перераховані в порядку зростання доказовості):
1) опис окремих випадків;
2) опис серії випадків;
3) ретроспективне дослідження випадок-контроль;
4) аналітичне одномоментне дослідження;
5) проспективне когортне (популяційне) дослідження;
6) рандомізоване контрольоване випробування медичних втручань (методів лікування, профілактики);
7) мета-аналіз – узагальнення результатів кількох рандомізованих клінічних випробувань.
Дамо коротку характеристику різних типів структури дослідження.
Опис окремих випадків - найбільш старий спосібмедичне дослідження. Він полягає в описі рідкісного спостереження, "класичного" випадку ("класичні" випадки, до речі, ніколи не часті) або нового феномена. Наукові гіпотези у цьому дослідженні не висуваються і перевіряються. Однак даний спосібдослідження також важливий у медицині, оскільки опис поодиноких випадків чи явищ не можна недооцінювати.
Опис серії випадків - дослідження, що включає зазвичай описову статистику групи хворих, відібраних за якоюсь ознакою. Описові дослідження використовуються, наприклад, в епідеміології вивчення впливу неконтрольованих чинників виникнення захворювання.
Дослідження випадок-контроль - ретроспективне дослідження, в якому за архівними даними або опитуваннями його учасників формують групи з цих учасників (хворих) з певним захворюванням і без нього, а потім ретроспективно оцінюють частоту впливу передбачуваного фактора ризику або причини захворювання. Такі дослідження найчастіше висувають наукові гіпотези, а не перевіряють їх. Перевагою дослідження цього є його відносна простота, дешевизна і швидкість виконання. Однак дослідження випадок-контроль загрожують виникненням безлічі можливих систематичних помилок (зсувів). Найбільш суттєвими з них можна вважати систематичні помилки, пов'язані з відбором учасників дослідження, та систематичну помилку, що виникає при вимірі.
Одномоментне (поперечне) дослідження - описове дослідження, що включає одноразово обстежувані групи учасників та проведене з метою оцінки поширеності того чи іншого результату, перебігу захворювання, а також ефективності діагностики. Такі дослідження щодо прості та недорогі. Основною проблемою є труднощі формування вибірки, що адекватно відображає типову ситуацію в популяції хворих, що вивчається (репрезентативної вибірки).
Проспективне (когортне, поздовжнє) дослідження – дослідження, у якому виділена когорта учасників спостерігається протягом певного часу. Спочатку виділяють когорту (або дві когорти, наприклад осіб, які зазнали фактору ризику, та осіб, які не зазнали його), а потім проводять спостереження за нею (ними) та збір даних. У цьому полягає відмінність від ретроспективного дослідження, у якому когорти виділяють після збору даних. Такий вид досліджень використовують виявлення чинників ризику, прогностичних чинників, причин захворювань, визначення рівня захворюваності. Проспективні дослідження дуже трудомісткі, оскільки повинні проводитися протягом тривалого часу, когорти повинні бути досить великі у зв'язку з тим, що події, що виявляються (наприклад, виникнення нових випадків захворювання) досить рідкісні.
Основні проблеми, що виникають під час проведення проспективного дослідження, такі:
- ймовірність подій, що вивчаються, залежить від способу формування вибірки (когорти; наприклад, спостерігаються учасники з групи ризику мають більшу ймовірність захворіти, ніж учасники з неорганізованої популяції);
- при вибуванні учасників у ході дослідження необхідно з'ясовувати, чи не пов'язано це з результатом, що вивчається, або фактором;
- з часом можуть змінюватися сила і характер впливу фактора, що вивчається (наприклад, інтенсивність куріння як фактора ризику розвитку ішемічної хвороби
- необхідно домагатися однакового обсягу обстеження груп впливу та контролю, щоб звести до мінімуму можливість більш раннього виявлення захворювань (отже, кращого прогнозу) у більш ретельно обстежуваній групі.
Рандомізоване дослідження - це динамічне дослідження будь-якого профілактичного, діагностичного або лікувального впливу, в якому групи формуються шляхом випадкового розподілу об'єктів дослідження за групами (рандомізації). Найбільш відомий варіант рандомізованого дослідження – клінічне випробування. Клінічне випробування - це проспективне порівняльне дослідження ефективності двох і більше втручань (лікувальних, профілактичних) або діагностичного методу, в якому групи піддослідних формуються з використанням рандомізації з урахуванням критеріїв включення та виключення. При цьому зазвичай існує гіпотеза, що виникла до проведення дослідження щодо ефективності методів, що випробовуються, яка і перевіряється в ході випробування.
Мета-аналіз - кількісний аналіз об'єднаних результатів декількох клінічних випробувань одного й того ж втручання при тому самому захворюванні. Такий підхід забезпечує більшу статистичну чутливість (потужність), ніж у кожному окремому дослідженні за рахунок збільшення розміру вибірки. Мета-аналіз використовується для узагальнення результатів багатьох випробувань, які часто суперечать один одному.
Клінічна ефективністьЧитаючи науково-медичні статті необхідно усвідомити собі, які саме властивості були виміряні у процесі дослідження - клінічні чи біологічні (біохімічні, фізіологічні, генетичні тощо.). Наведемо один невеликий приклад дослідження застосування галотану і морфіну при операціях на відкритому серці.
Галотан – препарат, що широко використовується при загальній анестезії. Він має сильну дію, зручний у застосуванні і дуже надійний. Галотан – газ його можна вводити через респіратор. Вступаючи в організм через легені, галотан діє швидко і короткочасно, тому, регулюючи подачу препарату, можна оперативно керувати анестезією. Однак галотан має суттєвий недолік – він пригнічує скоротливість міокарда
та розширює вени, що веде до падіння артеріального тиску (АТ). У зв'язку з цим було запропоновано замість галотану для загальної анестезії застосовувати морфін, який не знижує артеріальний тиск. Конахан та співавт. порівняли галотанову та морфінову анестезію у хворих, які зазнали операції на відкритому серці.До дослідження включали хворих, які не мали протипоказань ні до галотану, ні до морфіну. Спосіб анестезії (галотан або морфін) вибирали випадковим чином.
До дослідження увійшло 122 хворих. У половини хворих використовували галотан (1 група), у половини - морфін (2 група). У середньому у хворих, які отримували галотан, мінімальний артеріальний тиск був на 6,3 мм рт. ст. нижче, ніж у хворих, які отримували морфін. Розкид значень досить великий, і діапазони значень перекриваються. Стандартне відхилення групи галотану склало 12,2 мм рт. ст. у групі морфіну – 14,4 мм рт. ст. Статистичний аналіз показав, що різниця статистично значуща, тому можна зробити висновок, що морфін меншою мірою знижує артеріальний тиск, ніж галотан.
Як ви пам'ятаєте Конахан та співавт. виходили з припущення про те, що морфін меншою мірою пригнічує кровообіг, ніж галотан і тому краще для загальної анестезії. Дійсно при використанні морфіну артеріальний тиск та серцевий індекс були вищими, ніж при використанні галотану та відмінності ці статистично значущі. Однак висновки робити рано - адже досі не проаналізовано відмінності операційної летальності, а саме цей показник є найбільш значущим із практичної точки зору.
Отже, серед тих, хто отримував галотан (1-а група), померли 8 хворих з 61 (13,1%), а серед тих, хто отримував морфін (2-а група), - 10 з 67 (14,9%). Різниця 1,8%. Статистичний аналіз показав, що різниця статистично незначна. Отже, хоча галотан і морфін діють на кровообіг по-різному, немає жодних підстав говорити про відмінність операційної летальності. По суті, можна сказати, що клінічні ефекти цих двох препаратів не відрізняються.
Цей приклад дуже повчальний: ми переконалися, наскільки важливо враховувати результат течії. Організм влаштований складно, дія будь-якого препарату різноманітна. Якщо препарат позитивно впливає на серцево-судинну систему, то не виключено, що він негативно впливає, наприклад, на дихальні органи. Який із ефектів переважить і як це позначиться на кінцевому результаті – передбачити важко. Ось чому вплив препарату на будь-який показник чи то артеріальний тиск чи серцевий індекс, не можна вважати доказом його ефективності, доки не доведено клінічної ефективності. Іншими словами слід чітко розрізняти показники процесу - різні зміни біохімічних, фізіологічних та інших параметрів, які, як ми вважаємо, відіграють позитивну або негативну роль, - і показники результату, що мають реальну клінічну значущість. Так, зміни артеріального тиску та серцевого індексу під дією галотану та морфіну – це показники процесу, які ніяк не позначилися на показнику результату – операційній летальності. Якби ми задовольнялися спостереженням показників процесу, то зробили б висновки, що морфін краще галотану, хоча, як виявилося, вибір анестетика на летальність взагалі не впливає.
Читаючи медичні публікації або слухаючи аргументи прихильника того чи іншого методу лікування, слід передусім усвідомити, про які показники йдеться - процес чи результат. Продемонструвати вплив деякого фактора на процес суттєво легше, ніж з'ясувати, чи впливає він на результат. Реєстрація показників процесу зазвичай проста і не займає багато часу. Навпаки, з'ясування результату, зазвичай, вимагає кропіткої тривалої роботи і нерідко пов'язані з суб'єктивними проблемами вимірів, якщо йдеться про якість життя. І все ж, вирішуючи, чи необхідний пропонований метод лікування, потрібно переконатися, що він позитивно впливає саме на показники результату. Повірте, хворого та його родину насамперед хвилює результат, а не процес.
Використана літератураДуже часто результати досліджень, в яких оцінюється ефективність одного і того ж лікувального або профілактичного втручання або діагностичного методу при тому самому захворюванні, різняться. У зв'язку з цим виникає необхідність відносної оцінки результатів різних досліджень та інтеграції їх результатів з метою отримання узагальнюючого висновку. До однієї з найпопулярніших методик системної інтеграції результатів окремих наукових дослідженьСьогодні відноситься методика мета-аналізу.
Мета-аналіз – це кількісний аналіз об'єднаних результатів еколого-епідеміологічних досліджень щодо оцінки впливу одного й того самого фактора навколишнього середовища. Він передбачає кількісну оцінку ступеня узгодженості чи розбіжності результатів, одержаних у різних дослідженнях.
Вступ
Відповідно до концепції доказової медицини науково обгрунтованими визнаються результати лише тих клінічних досліджень, проведених з урахуванням принципів клінічної епідеміології, дозволяють звести до мінімуму як систематичні помилки, і випадкові помилки (з допомогою коректного статистичного аналізу отриманих у дослідженні даних) .
Міжнародна епідеміологічна асоціація характеризує такий рід дослідження, як методику «об'єднання результатів різних наукових праць, що складаються з якісного компонента (наприклад, використання таких заздалегідь визначених критеріїв включення в аналіз, як повнота даних, відсутність явних недоліків в організації дослідження і т.д.) та кількісного компонента (статистична обробка наявних даних)» – методика мета-аналізу.
Перший у науці мета-аналіз був проведений Карлом Пірсоном (Karl Pearson) у 1904 році. Зібравши разом дослідження, він вирішив подолати проблему зменшення потужності дослідження в малих вибірках. Аналізуючи результати цих досліджень, він отримав, що мета-аналіз може допомогти отримати більш точні дані досліджень.
Незважаючи на те, що мета-аналіз зараз повсюдно застосовується в галузі епідеміології та в медичних дослідженнях. Роботи, в яких застосовувався мета-аналіз, не виходили світ до 1955 року. У 1970-х років більш складні аналітичні методи були впроваджені в навчальних дослідженнях, роботами Гласса, Шмідта та Хантера (Gene V. Glass, Frank L. Schmidt та John E. Hunter).
Оксфордський Словник Англійської мови дає нам зрозуміти, що перше застосування цього терміну відбулося у 1976 році Глассом. Основа цього методу була розвинена такими вченими як: Ражду, Хеджес, Купер, Олкін, Хантер, Коен, Чалмерс і Шмідт C. Chalmers, і Frank L. Schmidt).
Мета-аналіз: кількісний підхід до дослідження
Мета мета-аналізу - виявлення, вивчення та пояснення відмінностей (внаслідок наявності статистичної неоднорідності, або гетерогенності) у результатах досліджень.
До безперечних переваг мета-аналізу належать можливість збільшення статистичної потужності дослідження, а отже, точності оцінки ефекту аналізованого втручання. Це дозволяє більш точно, ніж при аналізі кожного окремого невеликого клінічного дослідження, визначити категорії хворих, для яких застосовні отримані результати.
Правильно виконаний мета-аналіз передбачає перевірку наукової гіпотези, докладний і чіткий виклад застосовуваних при мета-аналізі статистичних методів, досить докладний виклад та обговорення результатів аналізу, а також висновків, що випливають з нього. Подібний підхід забезпечує зменшення ймовірності випадкових та систематичних помилок, дозволяє говорити про об'єктивність одержуваних результатів.
Підходи до виконання мета-аналізу
Існують два основні підходи до виконання мета-аналізу.
Перший полягає у статистичному повторному аналізі окремих досліджень шляхом збору первинних даних про включених в оригінальні дослідження спостереженнях. Вочевидь, проведення цієї операції які завжди можливо.
Другий (і основний) підхід полягає у узагальненні опублікованих результатів досліджень, присвячених одній проблемі. Такий мета-аналіз виконується зазвичай у кілька етапів, серед яких найважливішими є:
· Вироблення критеріїв включення оригінальних досліджень в мета-аналіз
· Оцінка гетерогенності (статистичної неоднорідності) результатів оригінальних досліджень
· Проведення власне мета-аналізу (отримання узагальненої оцінки величини ефекту)
· Аналіз чутливості висновків
Необхідно відзначити, що етап визначення кола включаються до мета-аналіз досліджень часто стає джерелом систематичних помилок мета-аналізу. Якість мета-аналізу істотно залежить від якості включених до нього вихідних досліджень та статей.
До основних проблем при включенні досліджень у мета-аналіз відносяться такі, як відмінності досліджень за критеріями включення та виключення, структурою дослідження, контролю якості.
Існує також усунення, пов'язане з переважним опублікуванням позитивних результатівдослідження (дослідження, у яких отримано статистично значущі результати, частіше публікуються, ніж, у яких такі результати не отримано).
Оскільки мета-аналіз ґрунтується головним чином на опублікованих даних, слід звертати особливу увагу на недостатню репрезентативність негативних результатів у літературі. Включення до мета-аналізу неопублікованих результатів також становить значну проблему, оскільки їх якість невідома у зв'язку з тим, що вони не проходили рецензування.
Основні методиВибір методу аналізу визначається типом даних (бінарні або безперервні) і типом моделі (фіксованих ефектів, випадкових ефектів).
Бінарні дані зазвичай аналізуються шляхом обчислення відношення шансів (ЗШ), відносного ризику (ОР) або різниці ризиків у порівнянних вибірках. Усі ці показники характеризують ефект втручань. Подання бінарних даних у вигляді ЗОШ зручно використовувати під час статистичного аналізу, але цей показник досить важко інтерпретувати клінічно. Безперервними даними зазвичай є діапазони значень досліджуваних ознак або нестандартизована різниця зважених середніх груп порівняння, якщо результати оцінювалися у всіх дослідженнях однаковим чином. Якщо ж результати оцінювалися по-різному (наприклад, за різними шкалами), використовується стандартизована різниця середніх (так звана величина ефекту) у порівнюваних групах.
Одним із перших етапів мета-аналізу є оцінка гетерогенності (статистичної неоднорідності) результатів ефекту втручання у різних дослідженнях.
Для оцінки гетерогенності часто використовують критерії 2 з нульовою гіпотезою про рівний ефект у всіх дослідженнях і з рівнем значущості 0,1 для підвищення статистичної потужності (чутливості) тесту.
Джерелами гетерогенності результатів різних досліджень прийнято вважати дисперсію всередині досліджень (обумовлену випадковими відхиленнями результатів різних досліджень від єдиного істинного фіксованого значення ефекту), а також дисперсію між дослідженнями (обумовлену відмінностями між досліджуваними вибірками за характеристиками хворих, захворювань, втручань, що призводять до дещо різних значень ефекту) - Випадковими ефектами).
Якщо передбачається, що дисперсія між дослідженнями близька до нуля, то кожному з досліджень приписується вага, величина якого обернено пропорційна дисперсії результату даного дослідження.
Дисперсія всередині досліджень у свою чергу визначається як
де μ - Середнє всередині досліджень. При нульовій дисперсії між дослідженнями можна використовувати модель фіксованих (постійних) ефектів. У цьому випадку передбачається, що втручання, що вивчається, у всіх дослідженнях має одну і ту ж ефективність, а виявлені відмінності між дослідженнями обумовлені тільки дисперсією всередині досліджень. У цій моделі користуються методом Мантела-Ханзела.
Метод Мантела-Ханзела
У таблиці представлені пропорції пацієнтів у Нью-Йорку та Лондоні, яким було поставлено діагноз шизофренія.
- Зважене середнє окремих відносин шансів по групах. Критерій хі-квадрату Мантела-Ханзела перевірки значущості загального заходу зв'язку заснований на зваженому середньому g різниць між пропорціями.
Статистика хі-квадрат Мантела-Ханзела задається виразом
з 1 ступенем свободи.
Для того, щоб статистика мала розподіл хі-квадрат з 1 ступенем свободи, кожна з чотирьох сум очікуваних частот
повинна відрізнятися щонайменше ніж 5 як від свого мінімуму, і від свого максимуму.
Значить, щоб з впевненістю користуватися для статистики розподілом хі-квадрат з 1 ступенем свободи, зовсім не обов'язково мати великі маргінальні частоти. Число спостережень у таблиці може навіть дорівнює двом, як у зв'язаних пар. Єдине, що потрібно при цьому – досить велика кількість таблиць, щоб кожна сума очікуваних частот була великою.
Інші підходи до виконання мета-аналізу
Модель випадкових ефектів передбачає, що ефективність втручання, що вивчається, в різних дослідженнях може бути різною.
Ця модель враховує дисперсію не тільки всередині одного дослідження, а й між різними дослідженнями. У цьому випадку підсумовуються дисперсії всередині досліджень та дисперсія між дослідженнями. Метою мета-аналізу безперервних даних зазвичай є представлення точкових та інтервальних (95% ДІ) оцінок узагальненого ефекту втручання.
Існує також низка інших підходів до виконання мета-аналізу: байесовський мета-аналіз, кумулятивний мета-аналіз, багатофакторний мета-аналіз, мета-аналіз виживання.
Байєсовський мета-аналіз дозволяє розрахувати апріорні ймовірності ефективності втручання з урахуванням непрямих даних. Такий підхід особливо ефективний при малій кількості аналізованих досліджень. Він забезпечує більш точну оцінку ефективності втручання у моделі випадкових ефектів з допомогою пояснення дисперсії між різними дослідженнями.
Кумулятивний мета-аналіз окремий випадокбайєсовського мета-аналізу - покрокова процедура включення результатів досліджень до мета-аналізу по одному відповідно до будь-якого принципу (у хронологічній послідовності, у міру зменшення методологічної якості дослідження і т.д.). Він дозволяє розраховувати апріорні та апостеріорні ймовірності в ітераційному режимі в міру включення досліджень в аналіз.
Регресійний мета-аналіз (логістична регресія, регресія зважених найменших квадратів, модель Коксу та ін.) використовується при суттєвій гетерогенності результатів досліджень. Він дозволяє врахувати вплив кількох характеристик дослідження (наприклад, розміру вибірки, дози препарату, способу його запровадження, характеристик хворих та інших.) результати випробувань втручання. Результати регресійного мета-аналізу зазвичай представляють у вигляді коефіцієнта нахилу із зазначенням ДІ.
Слід зазначити, що мета-аналіз може виконуватися для узагальнення результатів як контрольованих випробувань медичних втручань, а й когортних досліджень (наприклад, досліджень чинників ризику). Однак при цьому слід враховувати високу ймовірність виникнення систематичних помилок.
Особливий вид мета-аналізу - узагальнення оцінок інформативності діагностичних методів, отриманих у різних дослідженнях. Мета такого мета-аналізу – побудова характеристичної кривої взаємної залежності чутливості та специфічності тестів (ROC-кривий) з використанням зваженої лінійної регресії.
Стійкість. Після отримання узагальненої оцінки величини ефекту виникає потреба визначити її стійкість. І тому виконується так званий аналіз чутливості.
Залежно від конкретної ситуації його можна проводити на основі кількох різних методів, наприклад:
· Включення та виключення з мета-аналізу досліджень, виконаних на низькому методологічному рівні
· Зміна параметрів даних, що відбираються з кожного аналізованого дослідження, наприклад, якщо в якихось дослідженнях повідомляється про клінічні результати в перші 2 тижні. захворювання, а в інших дослідженнях - про клінічні результати у перші 3-4 тижні. захворювання, то допустиме порівняння клінічних результатів як для кожного з цих періодів спостереження, але й сумарного періоду спостереження тривалістю до 4 тижнів.
· Виняток з мета-аналізу найбільших досліджень. Якщо величина ефекту тієї чи іншої аналізованого втручання під час аналізу чутливості істотно змінюється, є підстави вважати, що висновки первинного мета-аналізу досить обгрунтовані.
Для якісної оцінки наявності такої систематичної помилки мета-аналізу зазвичай вдаються до побудови лійкоподібної діаграми розсіювання результатів окремих досліджень у координатах (величина ефекту, розмір вибірки). При повному виявленні досліджень ця діаграма має бути симетричною. Водночас існують і формальні методи оцінки існуючої асиметрії.
Результати мета-аналізу зазвичай видаються графічно (точкові та інтервальні оцінки величин ефектів кожного з включених у мета-аналіз досліджень; приклад на рис.1) та у вигляді таблиць з відповідними статистиками.
Висновок
В даний час мета-аналіз є динамічною, багатоаспектною системою методів, що дозволяє теоретично і методологічно переконливим способом об'єднувати в одне ціле дані різних наукових досліджень.
Мета-аналіз порівняно з первинним дослідженням вимагає відносно мало ресурсів, що дозволяє лікарям, які не беруть участь у дослідженнях, отримати клінічно доведену інформацію.
Головною умовою використання мета-аналізу є доступність необхідної інформації про статистичні критерії, що використовуються в дослідженнях, що розглядаються. Без повідомлення в публікаціях точних значень необхідної інформації перспективи застосування мета-аналізу будуть дуже обмеженими. Зі збільшенням доступності такої інформації продовжуватиметься реальне розширення мета-аналітичних досліджень та вдосконалення його методології.
Таким чином, ретельно виконаний мета-аналіз може виявити галузі, що вимагають подальших досліджень.
Список використаної літератури:
Талдау мете бұл дәлел дәрігерліктің азбаби
Турдалієва Б.С., Рахматулаєва Н.У., Тен В.Б., Раушанова А.М.,
Мусаєва Б.А., Омарова Д.Б.
Асфендіярів С.Ж. атиндағи ҚазҰМУ
Дәлелді медицина ортали
Алмати, Казахстан
Түйн Бiр ауру бойинша бағаланған зерттеу нәтижелері або бiр емдiк, алдин алу немесі діагностикалиқ әдiстiң тиiмдiлiгi жиi жеткiлiктi.
Әртүрлі зерттеулердiң нәтижелерiнiң салістирмали бағаси және олардиң жалпылауиш қоритиндини нәтижелері осиған байланіст пайда болатин i
Ең әйгiлi және жеке лилими зерттеулердiң нәтижелерiнiң жүйелiк кiрiгуiнiң жылдам дамiтин әдiстемелерiнiң бiрiне бүгiн метади — тал.
Мета — талдау — бек екологти епідеміологія зерттеулер бiрiккен нәтижелерiнiң сандиқ талдауи — оршаған ортан? Ол келiсушiлiктiң дәрежесi немесе әртүрлi зерттеу алған нәтижелердiң айирмашилиғинини сандиқ бағасин ескередi.
A meta-analysis as a tool for evidence-based medicine
Turdalieva B.S., Rachmatullayeva N.U., Ten V.B., Raushanova A.M.,
Musaeva B.A., Omarova D.B.
KazNMU оf S.D.Asfendiyarov, Almaty, Kazakhstan
Абстрактні гострі результати, результати досліджень, які оцінюються ефективності того ж терапетичного або сприятливого intervention або diagnostický метод для того ж самого захворювання є різним.
