На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


реферат Докзательная медицина

Информация:

Тип работы: реферат. Добавлен: 24.10.2012. Сдан: 2012. Страниц: 8. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


ДОКАЗАТЕЛЬНАЯ МЕДИЦИНА И СТАТИСТИКА      
 
– Не помню, кто сказал
«невежественный актер – жалок,
невежественный  инженер –  убыточен,
невежественный  врач – опасен».
______________________
Б.И. Давыдов. Член редакционной
коллегии  журнала 
«Мать и Дитя в Кузбассе»  
   
 
     Термин  «доказательная медицина» (ДМ) был предложен  учёными  университета Мак-Мастера  г. Торонто (Канада) в 1990 г .  ДМ  –  это технология сбора, обобщения  и анализа медицинской информации, которая позволяет формулировать  научно обоснованные решения в медицине. Т.е. ДМ – эпо последовательное и сознательное применение в ведении конкретных пациентов только тех вмешательств, эффективностьк которых доказана в доброкачественных исследованиях. Реальные предпосылки ДМ возникли гораздо раньше. Кризис медицины в начале 19 века очень точно отражён в работе [Fenger C.E. //Ugeskrift for Laeger. – 1839. – N 1. – P.305–315]. «В медицине пока так и не появился свой Ньютон, и, к сожалению, мы вправе опасаться, что никогда не увидим гения, который способен привнести в медицину то, что физика нашла в алгебре, а химия – на чашках лабораторных весов. Медицина продолжает оставаться тем, чем были эти науки столетия назад – набором не связанных между собой тезисов».
     Одним из важнейших инструментов доброкачественных исследований для ДМ является статистика. Отношение медиков к достижениям статистики нередко выступает в качестве лакмусовой бумажки их отношения к ДМ в целом. «Медицинская общественность долго не желала признавать этих достижений, отчасти потому, что статистика приуменьшала значение клинического мышления. Подобный подход ставил под сомнение компетентность врачей, опирающихся на постулаты неповторимости каждого больного, и, следовательно, неповторимости выбранной терапии. Особенно это было заметно во Франции — стране, которая подарила миру множество исследователей, изучавших проблемы вероятности: Пьера де Ферма, Пьера-Симона Лапласа, Авраама де Муавра, Блеза Паскаля и Симеона Дениса Пуассона. В 1835 г . уролог Ж. Сивиаль опубликовал статью, из которой следовало, что после бескровного удаления камней мочевого пузыря выживают 97% больных, а после 5175 традиционных операций выжили только 78% больных. Французская академия наук назначила комиссию врачей, в которую входил и Д. Пуассон, для того, чтобы проверить данные статьи Ж. Сивиаля. В отчёте этой комиссии было высказано и обосновано мнение о нецелесообразности применения статистических методов в медицине: «Статистика, прежде всего, отрешается от конкретного человека и рассматривает его в качестве единицы наблюдения. Она лишает его всякой индивидуальности для того, чтобы исключить случайные влияния этой индивидуальности на изучаемый процесс или явление. В медицине такой подход неприемлем» (С.Н. Гудман.  Прикладная биостатистика: знание вероятности или вероятность знания? Международный журнал медицинской практики. № 2, 2001. – с. 21-22. http://www.mediasphera.ru/mjmp/2001/2/r2-01-5.htm ). Однако дальнейшее развитие медицины и биологии показало, что в действительности статистика является мощнейшим инструментом этих наук.
     Отрицательное отношение к использованию статистики в медицине культивировалось и в  СССР в период лысенковшины. После  августовской сессии ВАСХНИЛ 1948г. гонению  подверглась не только генетика, но и статистика, как один из основных инструментов генетики. В 50-е годы 20 века ВАК СССР даже отказывала в присуждении учёных степеней кандидата и доктора медицинских наук под предлогом использования в диссертациях «буржуазной» статистики. (http://www.biometrica.tomsk.ru/lis/index10.htm )  
      
     К середине 19 века «… уже были разработаны  основные принципы статистики и известно понятие вероятности событий. В книге «Общие принципы медицинской статистики»(«Principes Generaux de Statistique Medicale») Жюль Гавар применил их к медицине. Эта книга замечательна тем, что в ней впервые подчеркивалось, что вывод о преимуществе одного метода лечения перед другим должен не основываться только на умозрительном заключении, но вытекать из результатов, полученных в процессе непосредственного наблюдения достаточного количества больных, получавших лечение по сравниваемым методикам. Необходимо, как указывал Гавар, исходить из закона больших чисел. Без употребления современных терминов он сформулировал основные положения концепции доверительных интервалов и статистической значимости. Он утверждал, что эффективность лечения (выраженную в таких показателях, как смертность или частота излечения; Гавар по традиции того времени называл такие показатели «терапевтическим законом») нельзя считать абсолютной величиной, а следует отображать в виде диапазона значений. Гавар писал: «Диапазон значений сужается по мере увеличения числа наблюдений; его величину можно определить по количеству больных, с которым производили статистические расчеты». И далее: «Для того, чтобы предпочтение было отдано какому-либо вмешательству, оно должно не только приводить к лучшим результатам, чем сравниваемые методы лечения, но различие в эффективности должно превышать определенную пороговую величину, которая зависит от числа наблюдений. Если различие ниже этой пороговой величины... его следует игнорировать и считать несущественным». Подводя итог, можно сказать, что Гавар фактически разработал статистический подход, на котором в наши дни основывается доказательная медицина». [Х.Р. Вульф.  История развития клинического мышления. Международный журнал медицинской практики. № 1, 2005. – с. 12-20. http://www.mediasphera.ru/mjmp/2005/1/12.pdf ]
     Как известно, появлению ДМ, как направления  медицинской науки и практики, способствовали две основные причины. Во-первых, это резкий рост объёма доступной  информации, которая перед использованием на практике нуждается в критическом анализе и обобщении. Вторая причина носит чисто экономический характер. Рациональность расходования финансовых ресурсов в медицинской науке и практике напрямую зависит от результатов исследований, которые должны проверять эффективность и безопасность методик диагностики, профилактики и лечения в клинических исследованиях. «Доказательная медицина с её методологией проведения рандомизированных клинических, диагностических, эпидемиологических исследований и метаанализа имеет большое значение для клинической практики. … Однако врачу приходится иметь дело с конкретным больным и всякий раз задавать себе вопрос: можно ли, и если да, то в какой степени распространить результаты, полученные в клиническом испытании или метаанализе, на данного пациента? Допустимо ли считать данного конкретного больного «средним»? … Дело врача определить, подходят ли результаты, полученные в том или ином контролируемом исследовании, к клинической ситуации, с которой он столкнулся». [Ю.К. Абаев. История развития доказательной медицины. http://www.mednovosti.by/journal.aspx?article=143 ]  
     Между технологиями ДМ и статистическими  технологиями много общего. Например, к технологиям ДМ относятся рандомизированные контролируемые исследования (РКИ), систематические обзоры, в частности, Кокрановская библиотека, и мета-анализ. Ограничимся пока только этими наиболее популярными технологиями. Их цель – реализация основного принципа ДМ – проверка эффективности и безопасности методик диагностики, профилактики и лечения в клинических исследованиях. Результатом их является получение надёжных выводов о лечебных манипуляциях в виде информации достаточно высокой концентрации. Если же рассмотреть цели использования статистических методов, то это тоже получение надёжной информация обладающей высокой степенью концентрации. Разумеется, при условии корректного использования этих статистических методов. Такая концентрация информации достигается за счёт использования системного подхода к изучению объекта. Поскольку большинство технологий ДМ используют массовые наблюдения, анализируя их методами статистики, то для оценки выводов ДМ врач должен понимать эти методы.  
     «На словах в России все за доказательную  медицину – от районного педиатра до министра здравоохранения. Очень уж неудобно быть против неё – по крайней мере, публично. Но на деле всё обстоит гораздо сложнее. По большому счету ни Советский Союз, ни Россия никогда не были в ладах с доказательной медициной. » [Б. Гордон. Без протокола. Огонек  2002;14 (4742). URL: http://www.ogoniok.com/archive/2002/4742/14-14-16/ ]
     Этой  же точки зрения придерживается и  О. Реброва, известный отечественный  специалист по ДМ. «В России ситуация с ДМ пока сильно отличается от того, что происходит в других странах. С. Тайлигхест (S. Tilighast), американский врач-эксперт, участвовавший в разработке программы реформирования здравоохранения в России, полагает, что развитие российской медицины будет зависеть от западных знаний и технологий до тех пор, пока современные методы критической оценки информации не изменят культуру медицинских исследований, образования и научных публикаций. Более того, он считает, что недооценка роли доказательной медицины – одно из наиболее серьёзных препятствий на пути реформирования российской медицины, едва ли не более важное, чем нехватка денег и устаревшее оборудование. С этим утверждением трудно не согласиться. Вместо того, чтобы механически заимствовать или копировать внешние проявления технического прогресса, нужно создать систему, которая бы воспроизводила эти достижения и поддерживала отечественные научно обоснованные разработки.  Как крайне плохую мы должны оценить ситуацию с методологией медицинских исследований в отечественной медицинской науке. Методический уровень публикаций в ведущих российских медицинских журналах и защищаемых диссертаций весьма невысок, что связано в первую очередь с низкими требованиями редакций и диссертационных советов. Отечественные статьи (почти все) не отвечают международным формальным критериям научности. … Вполне естественно, что постоянно растущий поток печатных и электронных публикаций не позволяет практикующим врачам следить за потоком научных сообщений даже в своей узкой области. Ежегодно публикуется более 2 миллионов статей по медицине в более чем 20 тысячах медицинских журналов. Перед потребителем медицинской информации встает вопрос об источниках надёжной, научно обоснованной информации. ДМ учит врача искусству критического анализа информации и умению соотнести результаты исследования с конкретной клинической ситуацией. Для современного врача навыки критической оценки информации очень важны и необходимы. Так, Британская Королевская коллегия врачей общей практики включила в программу экзамена раздел по критической оценке научной публикации». [О. Реброва. Предпосылки возникновения концепции доказательной медицины. Журнал «Здравый смысл», № 51, 2009. URL: http://humanism.su/ru/magazine.phtml?issue=2009.51-02 ]  
      
     Такие же соображения были высказаны и  на  Международном совещании «Доказательная медицина: новые подходы к образованию  и практике в здравоохранении», организованном Московской медицинской академией имени И.М.Сеченова и Европейским региональным бюро Всемирной организации здравоохранения.» [Высшая медицинская школа России и Болонский процесс (доказательная медицина). Выпуск VII. — М.: «Издательский дом «Русский врач», 2006. — с. 272. ] В своём докладе «Преподавание основ доказательной медицины (до- и послевузовское образование и непрерывное профессиональное развитие), Е.Н. Новичкова, директор Центра доказательной медицины, кафедра семейной медицины ММА имени И.М. Сеченова, утверждала следующее. «Технология ДМ включает в себя пять основных этапов. … Третий этап — это критическая оценка доказательств, являющийся одним из наиболее важных и сложных принципов доказательной медицины. Связано это в первую очередь с тем, что в нашем базовом медицинском образовании недостаточно широко раскрыты вопросы клинической эпидемиологии и биостатистики. … В медицинской периодике термин «доказательная медицина» в последнее время стал достаточно расхожим и шаблонным. Вы, наверное, встречали публикации, где в абстракте упоминается рандомизация при проведении исследования, а потом по тексту мы не встречаем ни одного намёка на метод проведения отбора пациентов. Т.е. многие авторы статей, стремясь угнаться за модой и, в том числе, чтобы облагообразить свои исследования или полученные научные результаты, включают в абстракты подобную терминологию, которая никаким образом не отражает реальный ход исследования».  Ещё более конкретно эта мысль прозвучала в выступлении И.И. Косаговской, доцента кафедры общественного здравоохранения факультета управления здравоохранением ММА имени И.М. Сеченова. «Программа послевузовской профессиональной подготовки специалистов в клинической ординатуре по специальности «организация здравоохранения и общественное здоровье» … включает в себя следующие разделы: … • Медико-биологическая статистика — 72 ч.»  [Преподавание основ научно обоснованного общественного здравоохранения на послевузовском уровне.  И.И. Косаговская. Высшая медицинская школа России и Болонский процесс (доказательная медицина). Выпуск VII. — М.: «Издательский дом «Русский врач», 2006. — с. 272.]  Как видим, в отличие от начальника отдела информационных технологий Кузбасского кардиологического диспансера Русаковой Т.А., доцент И.И. Косаговская считает не расточительным, а обязательным изучение основ теории медико-биологической статистики в процессе послевузовской подготовки специалистов.    
      
         С наличием проблемы крайне  низкого качества использования  статистики в диссертациях по  биомедицине согласилась и ВАК  РФ, опубликовав ещё в 1997 г . нашу статью «Об использовании прикладной статистики при подготовке диссертационных работ по медицинским и биологическим специальностям». (Бюллетень ВАК, 1997, №5.   http://www.biometrica.tomsk.ru/leonov_vak.htm ) Эта публикация, и последующая переписка с ВАК СССР, инициировала в дальнейшем создание сайта БИОМЕТРИКА.
     Наши  критические публикации о низком качестве использования статистики в биомедицинской науке не были пионерскими. Первым, кто скрупулёзно и убедительно показал, что некорректное использование статистики приводит исследователя к противоположному от истины выводу, был великий советский математик, академик Андрей Николаевич Колмогоров. Широко известен случай, когда в 1939 г . в журнале «Яровизация» была опубликована статья Н.И. Ермолаевой – аспирантки Лысенко, под названием «Ещё раз о «гороховых законах». Используя свои экспериментальные данные, Н.И. Ермолаева пыталась с помощью некорректных статистических манипуляций опровергнуть законы Менделя. Её уверенность в своей правоте была столь сильна, что она даже привела в статье всю таблицу экспериментальных данных. Проанализировав эти данные, академик А.Н. Колмогоров опубликовал статью «Об одном новом подтверждении законов Менделя». В ней он  показал, что корректный анализ данных Н.И. Ермолаевой, даёт вывод, диаметрально противоположный выводу Н.И.Ермолаевой, который как раз подтверждает законы Менделя. Именно этот пример и послужил нам эталоном при создании специального раздела КУНСТКАМЕРА (http://www.biometrica.tomsk.ru/kk.htm), содержащего примеры анализа статистических ошибок, нелепостей и абсурдных утверждений современных ермолаевых.  
     В отечественной медицине одним из первых крупных исследований, содержащим  большой и нелицеприятный обзор таких ошибок, является книга А.Я. Боярского «Статистические методы в экспериментальных медицинских исследованиях», 1955, – Медгиз. Автор детально проанализировал большое количество статей, опубликованных в течение нескольких лет в известных советских медицинских журналах. По сути дела это было первое отечественное исследование, в котором автор на значительном конкретном материале констатировал крайне неблагополучную ситуацию с применением статистики в экспериментальной медицине и биологии тех лет.   
     «Уже  беглое ознакомление с состоянием дела показывает, что статистическая обработка  экспериментальных данных является наиболее слабым местом во многих исследованиях. … Трудно требовать от медика, чтобы он, наряду со знаниями в своей собственной области, был в то же время достаточно вооруженным, скажем, в радиотехнике для конструирования аппаратуры, улавливающей биотоки, или в статистике для нахождения наиболее правильных методов статистической обработки своих экспериментальных данных. И подобно тому, как медику, несомненно, приходится обращаться за содействием к радиотехнику, для правильной статистической обработки экспериментальных данных нередко приходится обращаться к специалисту-статистику … Так или иначе, но бесспорным фактом являются и недостаточная вооруженность медиков статистическими знаниями, и недостаточно высокий научный уровень статистической методики в большинстве их экспериментальных работ». Напомним, что эти слова были сказаны еще в 1955 г ., т.е. уже более полувека назад констатировалось, что медицинские исследования по своей сути являются междисциплинарными, и уже потому требуют обязательного участия биостатистика.  
     Представляет  интерес точка зрения  на эту  проблему  профессионального медика.  Вот как описывает её в «Международном журнале медицинской практики» С.Е. Бащинский.  «Почему же статистика столь сложна для понимания врачами? Тому немало причин. Во-первых, многие статистические термины вводят в заблуждение, создают ощущение ложного узнавания, поскольку заимствованы из обыденного языка, например "значимый", "ошибка", "нормальный". Многие авторы статей не осознают различий между терминологическим и обыденным смыслом этих слов. Во-вторых, понимание статистических принципов требует развитого абстрактного мышления, занятие же медициной не располагает к увлечению абстракциями, будучи, по сути, делом практическим. Врачам непривычно мыслить такими категориями, как популяция, вероятность распределения, нулевая гипотеза. В-третьих, врачи испытывают почти мистический трепет перед математическим аппаратом, лежащим в основе статистических расчетов, полагая, что точная наука не может ошибаться. Это приводит к наивной вере во всемогущество статистических методов, без понимания их роли и особенностей применения. В-четвертых, статистика – наука прикладная. С одной стороны, все статистические тесты основаны на сложном математическом аппарате, с другой стороны, использование её методов невозможно рассматривать в отрыве от методологии клинических исследований. Ведь статистика – это только часть исследования, которую следует рассматривать в контексте всех проблем, определяющих качество научной работы. Формулировка основного вопроса исследования, выбор соответствующего вопросу метода и способа организации исследования, особенности отбора больных и характер полученных данных - всё это определяет выбор адекватного метода статистического анализа и, в конечном счете, влияет на достоверность полученных результатов.
         Все эти факты говорят об особой мифологической роли статистики в сознании многих медиков и биологов. По сути, используемые во многих работах клише представляют собой магические заклинания, служащие, по мысли авторов, «пропуском в науку». Такой подход ничем не отличается от действий первобытного человека, верившего, что выполнение определенного ритуала поможет ему убить мамонта. Наверное, многие читатели знакомы с карточным фокусом, в основе которого лежит мнемоническое правило: «Наука умеет много гитик». Никто не знает, что такое «гитик», да это и не важно, поскольку достигается главная цель - благодаря звучной и легко запоминающейся фразе удается фокус или раскладывается пасьянс. Статистике во  многих биомедицинских исследованиях отводится роль «гитик», звучные и непонятные авторам термины нужны для достижения основной цели - придания работе научного «веса», достаточного для опубликования в журнале или для защиты диссертации. Редакторы  научных журналов, публикующие подобные статьи, вольно или невольно становятся соучастниками игры в научный «фокус»: в надёжность результатов исследования изначально никто не верит, а важнейшим условием прохождения диссертации или статьи становится лишь сам факт упоминания о статистических «гитиках».(Статистика умеет много гитик. Международный журнал медицинской практики. 1998; №4, с.13-15.  http://www.biometrica.tomsk.ru/gitiki.htm )  
     Подобными соучастниками игры в научный  «фокус» становятся и члены локальных  этических комитетов по этике и доказательности медицинских исследований, создаваемые при медицинских вузах. Например, в Приложении к Уставу ГОУ ВПО КемГМА Росздрава (Кемерово – 2007), читаем: «С целью повышения эффективности научной деятельности, наиболее полного использования научного потенциала и материально-технической базы научных исследований ГОУ ВПО КемГМА Росздрава, подготовки научно-педагогических кадров высшей квалификации организованы … Комитет по биоэтике и доказательности медицинских исследований. Текущий контроль над деятельностью вышеназванных подразделений осуществляют руководители подразделений и проректор по НИР». Упоминание об этом комитете находим и в п. 2.4. «Положения о подготовке научно-педагогических  и научных  кадров в системе послевузовского образования» (утверждено ректором КемГМА проф. А.Я.Евтушенко): «Для утверждения темы на Ученом совете необходимо: … решение комитета по этике и доказательности медицинских научных исследований КемГМА». Аналогичное упоминание о данном комитете имеется и в п. 3.4 этого же Положения. Однако никакие решения никаких комитетов не умаляют основной роли научного руководителя. В п.2.14 этого же Положения об этом сказано так: «Ответственность за результаты подготовки аспиранта и его научной работы возлагается на научного руководителя».  
     А теперь в качестве примера публикации, одобренной решением такого комитета, обратимся к статье «Гормональная  адаптация фетоплацентарного комплекса  в родах», авторы А.Г. Тришкин, Н.В. Артымук, Л.Б. Николаева. Бюллетень ВСНЦ СО РАМН, 2006, №1 (47) с. 98-102. ГУЗ КОКБ Областная клиническая больница (Кемерово), ГОУ ВПО Кемеровская государственная медицинская академия РОСЗДРАВА (Кемерово). Цитируем: «Проводимые исследования были признаны допустимыми и доказательными решением локального этического комитета по этике и доказательности медицинских научных исследований КемГМА».
     Познакомившись  со статьёй, читатель обнаружит, что  примерно половина раздела  «РЕЗУЛЬТАТЫ  ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ» содержит многочисленные результаты использования  методов статистики. Соответственно, и выводы исследования сформулированы на основе этих результатов. Однако читатель не найдёт в ней никакого упоминания ни об использованных авторами статистических методах, ни о проверке корректности использования этих методов, ни о том, в чём отличие выражений «статистически значимые отличия» и «статистически достоверные отличия», ни о том, что означают выражения вида 7,98 ± 3,7, учитывалась ли авторами проблема множественных сравнений при сопоставлении трёх групп пациентов и т.д. Однако члены комиссии по этике и доказательности медицинских научных исследований КемГМА не сочли неэтичным отсутствие в статье этой информации, зато сочли все выводы авторов, полученные ими с помощью статистических манипуляций, вполне доказательными. В этой связи возникает вопрос: А судьи кто? Обладают ли члены локального этического комитета по этике и доказательности медицинских научных исследований КемГМА достаточными компетенциями в области статистики, чтобы выносить такие вердикты по работам, выводы которых базируются на результатах использования методов статистики?  
     Увы, как показал проведённый нами анализ медицинских публикаций Кузбасса, статистические дефекты, и, соответственно, некорректные выводы, сделанные на их основе, носят массовый характер. А ведь большинство этих работ, по-видимому, тоже проходило этап одобрения этическими комитетами.
     В международном кодексе медицинской  этики (Венеция –1983) записано: «врач  должен быть честным во взаимоотношениях с пациентами и коллегами и  бороться с теми из своих коллег, которые проявляют некомпетентность или замечены в обмане». Но чтобы обнаружить такую некомпетентность, к примеру, в использовании автором публикации или диссертантом методов статистики, члены этического комитета должны быть сами достаточно компетентными в этой области знания.  
     В статье «О недобросовестной практике научных исследований», (НПНИ)  Р. Смита (перевод на русский язык с английского оригинала, опубликованного в BMJ, опубликован в «Международном журнале медицинской практики» № 2, 2001, с. 11-16. http://www.mediasphera.ru/mjmp/2001/2/r2-01-3.htm ) приводятся определения НПНИ, которые сформулированы различными национальными органами, в частности, английским, датским, норвежским, американским, шведским и финским. В этой же статье есть раздел «Сходство между недобросовестной практикой научных исследований и недобросовестной медицинской практикой». Обсуждая сходство этих двух практик, автор говорит о том, как в различных странах решается эта проблема. В числе мер, позволяющих уменьшить НПНИ, автор предлагает следующее:
     — систематический поиск материалов по НПНИ;
     — публикация систематических обзоров  с примерами НПНИ.
Эти рекомендации вполне разумны и актуальны, поскольку их реализация позволяет читателям учиться на чужих ошибках, дабы не повторять их самим.  
     Более подробно проблему НПНИ в медицине обсуждает К.П. Воробьев в своей  статье «Формат современной журнальной публикации по результатам клинического исследования. Часть 6. Недобросовестная практика научных исследований», опубликованной в Украинском медицинском журнале, №3(71), 2009. (http://www.biometrica.tomsk.ru/format_6.pdf )  Данная статья является заключительной в серии статей, с которыми желающие могут познакомиться на сайте БИОМЕТРИКА (http://www.biometrica.tomsk.ru/ ). В частности, в статье «Формат современной журнальной публикации по результатам клинического исследования. Часть 4: Биостатистика» (http://www.biometrica.tomsk.ru/format_4.html ) автор приводит классификацию типичных ошибок и заблуждений при использовании и описании статистических аспектов медицинских исследований. В числе этих ошибок и заблуждений есть и такие, которые рассмотрены нами в других разделах данной публикации.
       Большую роль играет подготовка  в области статистики на этапе аспирантуры и докторантуры. «Не стоит забывать, что аспирантура «является основной формой подготовки научно-педагогических и научных кадров. Если врач не чувствует в себе способности заниматься наукой, ему надо заниматься чем-то другим в рамках медицинской специальности. Хочу напомнить, что в нашей стране установлено шестилетнее образование в медицинском вузе, за которым следует послевузовское образование в виде ординатуры или интернатуры. Если человек хочет быть хорошим клиницистом, он идет в ординатуру. В аспирантуре, на протяжении трёх лет он проходит подготовку в качестве преподавателя и учёного. Обратите внимание – за шесть лет из школьника готовят врача, а потом за три года нельзя объяснить ему, как организуется научное исследование?! [С. Л. Плавинский. Кто должен анализировать данные в медицинских исследованиях? Международный журнал медицинской практики, № 1, 2007.]
     Разумеется, что для  такой подготовки аспирантов и докторантов в медицинских  вузах и НИИ должны быть соответствующие  кадры и службы. Например, лаборатории биостатистики, или иные их аналоги. В системе НИИ РАМН число таких лабораторий можно сосчитать по пальцам. Тогда как за рубежом такая лаборатория непременный атрибут практически всех исследовательских организаций в области медицины. Отметим, что первая лаборатория биостатистики в Европе была создана ещё в 1908 г .  
     Одним из первых, кто уже в наше время  обратил внимание медицинской общественности на необходимость создания службы статистического  сервиса, был известный отечественный  специалист в области прикладной статистики, профессор А.И. Орлов. В своей статье «О применении статистических методов в медико-биологических исследованиях» («Вестник Академии медицинских наук СССР». 1987. No.2. С.88-94. http://www.biometrica.tomsk.ru/orlov_3.htm ) Александр Иванович писал: «Даже из проведённого выше разбора лишь одной из типичных статистических задач – задачи проверки однородности двух выборок, – можно сделать вывод о целесообразности организации работ по критическому анализу сложившейся в медико-биологических исследованиях практики статистической обработки данных и по внедрению накопленного арсенала методов прикладной статистики [13]. По нашему мнению, широкого внедрения заслуживают, в частности, методы многомерного статистического анализа [4], статистики объектов нечисловой природы [12, 14]. Очевидно, рассматриваемые работы должны быть плановыми, организационно оформленными, проводиться мощными самостоятельными подразделениями. Целесообразно создание службы статистических консультаций [9] в системе научно-исследовательских учреждений медико-биологического профиля».  Как видим, А.И. Орлов задолго до Р. Смита высказался о целесообразности критического анализа практики статистической обработки в медицинской науке.
   Уровень доказательности выводов, получаемых в медицинских исследованиях  с помощью статистических технологий, напрямую влияет на уровень состояния  здоровья населения. Обратимся к  статье Н.А. Барбараш, О.Л. Барбараш «Некоторые аспекты взаимосвязи образования и здоровья», журнал «Медицина в Кузбассе», №1, 2007,  с. 12-17. (Кемеровская государственная медицинская академия). В начале своей статьи авторы пишут: «По ряду параметров здоровье россиян занимает сегодня далеко не ведущее место среди цивилизованных стран; смертность от сердечно-сосудистых заболеваний в России в 4,5 раза больше, чем в странах Евросоюза». Соотнесём название этой статьи «Некоторые аспекты взаимосвязи образования и здоровья» с её выводами. Основной вывод авторов заключается в том, что существует взаимосвязь между уровнем образования пациента, и его уровнем здоровья. Между тем, связь между образованием и уровнем здоровья, имеет и иной, более глобальный характер. Обсуждая причины высокой смертности в России, обычно принято указывать на недостаточное финансирование здравоохранения, низкую зарплату медиков, алкоголизацию общества, наркоманию в среде молодёжи, экономический кризис, ухудшение экологической обстановки и т.д. Однако мало кто обращает внимание на связь уровня образования медиков и уровня отечественной медицинской науки, например, той же кардиологической науки, и смертности населения. Наглядной иллюстрацией этого уровня, отсутствия доказательности выводов полученных путём использования статистических методов, служат многие из анализируемых в этом исследовании статей и диссертаций. Не удивительно, что после И.П. Павлова в 1904 г . ни один отечественный медик или биолог не были отмечены Нобелевской премией по физиологии или медицине (http://www.carstock.ru/Dictionary/Нобелевская_премия_по_медицине ). А эта премия, как известно, является «Гамбургским счётом» в оценке научных достижений. Поэтому можно утверждать, что в том, что «смертность от сердечно-сосудистых заболеваний в России в 4,5 раза больше, чем в странах Евросоюза» есть лепта и недостаточно высокого научного уровня отечественной кардиологии. В том числе, и вследствие неквалифицированного статистического анализа собираемых экспериментальных данных.   

   Обратимся непосредственно на сайт Нобелевских  премий, где по адресу http://nobelprize.org/nobel_prizes/medicine/ прочитаем следующий заголовок: «The Nobel Prize in Physiology or Medicine». Ипользование в данном заголовке союза «или» означает, что физиология не есть медицина. Конечно, физиология без сомнения является наукой. Но если читатель придёт, например, в поликлинику, то он не сможет записаться на приём к физиологу.  Это же противопоставление физиологии и медицины мы обнаружим и на сайте Википедии http://ru.wikipedia.org/wiki/Нобелевская_премия_по_медицине в статье «Нобелевская премия по физиологии или медицине». Хотя, там же найдём и обороты типа «физиология и медицина».  Если обратиться к различным словарям и справочникам, пытаясь установить что же такое медицина, то можно найти самые разные определения. Например, в Большой советской энциклопедии дано такое определение: «Медицина (латинское medicina, от medicus — врачебный, лечебный, medeor — лечу, исцеляю), система научных знаний и практических мер, объединяемых целью распознавания, лечения и предупреждения болезней, сохранения и укрепления здоровья и трудоспособности людей, продления жизни». Различие многих дефиниций этого термина говорит о существовании различных точек зрения на то, является ли медицина отдельной наукой.
   Один  из специалистов по ДМ, которым я рассылал предварительную версию данной статьи, преподаватель, зав. лаб. медицинского НИИ и практикующий врач,  например, придерживается такой точки зрения: «Медицина – ремесло, а не наука. Ремесло, переросшее в развитых странах в производство (тема одной из моих лекций).  Наука лишь снабжает её технологиями (ДМ, статистика и пр.). … Отрасль знаний? Да, такое определение подойдёт. Но лучше – ремесло, производство». Анализируя имеющиеся определения медицины, обратим внимание на то, что практически во всех определениях имеется в том или ином виде упоминание о научных знаниях, науке. Чтобы читателю был понятен ход наших дальнейших рассуждений, обратимся к одному из определений науки, представленному на Википедии (http://ru.wikipedia.org/wiki/Наука ). «Нау?ка — особый вид познавательной деятельности, направленный на получение, уточнение и производство объективных, системно-организованных и обоснованных знаний о природе, обществе и мышлении. Основой этой деятельности является сбор научных фактов, их постоянное обновление и систематизация, критический анализ и, на этой базе, синтез новых научных знаний или обобщений, которые не только описывают наблюдаемые природные или общественные явления, но и позволяют построить причинно-следственные связи и, как следствие — прогнозировать». Что же следует из приведённых выше дефиниций? Следует, что медицина есть практическая деятельность, требующая для своей реализации системы научных знаний. И эти знания добываются учёными в более узких областях исследования,
   Наука – это отдельный, специфический  вид деятельности, в корне отличающийся от практической деятельности, к примеру, в той же медицине. Исследования, производимые представителем практической медицины, не становятся автоматически научными исследованиями. Впрочем, это же утверждение относится и ко всем иным видам практической деятельности. Однако реалии таковы, что большинство отечественных медицинских журналов позиционируют себя как «научно-практические журналы». И если такой журнал попадает в известный ваковский список, то любая публикация в нём, будь её автор медсестра или врач высшей категории, автоматически приобретает статус научной публикации, независимо от того, публикуются ли они в разделах типа «Клинические исследования» или «В помощь практическому врачу». Однако в действительности, далеко не каждая из таких публикаций может быть научной статьёй. И тем более, отвечать концепциям доказательной медицины. Учитывая экспериментальный характер исследований в этой области, истинность или ошибочность их результатов во многом будет определяться как профессионализмом в организации и выполнении таких экпериментов, так и профессионализмом в выполнении анализа этих экспериментов.
     Обратимся к «Клятве Гиппократа»: «Я ни в  коем случае не буду делать сечения  у страдающих каменной болезнью, предоставив это людям, занимающимся этим делом». Между тем, отсутствие в медицинских исследовательских организациях соответствующего статистического сервиса вынуждает медиков нарушать смысл этой заповеди, заниматься не своим делом, получая в итоге «статистический шлак» вместо надёжного, корректного результата. Следствием этого является снижение производительности труда таких специалистов по своему основному направлению деятельности – занятию медициной.
     Напомним, что одним из основополагающих принципов  медицинской деятельности, ещё со времён «Клятвы Гиппократа», является принцип «Не навреди». Собственно этот же принцип лежит и в основе призывов о здоровом образе жизни. Если же применить его к медицинской науке, то это не что иное, как доказательная, качественная наука. Которая своими надёжными выводами, полученными, в том числе корректными статистическими методами, не способна навредить пациентам в практическом здравоохранении. И наоборот, некорректная практика статистического анализа, даже прекрасно выполненных экпериментальных наблюдений, способна привести к ложным выводам, и, следовательно, в итоге навредить больным.
       Какова цель любого научного исследования? Известный французский философ XIX столетия Огюст Конт так определял эту цель: «Знать, чтобы предвидеть; предвидеть, чтобы управлять». Очевидно, чтобы управлять, в частности состоянием здоровья пациента, необходимо знать о пациенте разнообразную информацию. Именно поэтому врач, фактически используя системный подход,  назначает пациенту разнообразные диагностические исследования. Т.е. учитывается, что человек есть многомерная система, состоящий из множества подсистем, взаимосвязанных между собой. К сожалению, авторы публикаций часто забывают об этом, и, зацикливаясь лишь на сравнении групповых средних для различных переменных, уподобляются слепцам, ощупывающим слона. Не вдаваясь в технологию системного анализа, сфокусируем внимание на самом понятии системы. Что есть система? Чем она характеризуется? Под системой понимается структура, состоящая из отдельных элементов, соединённых между собой набором взаимодействий, связей. Игнорирование этих связей приводит к потере значительной доли важнейшей информации. Например, проводя сравнение групп, авторы получают результат, говорящий об отсутствии различий. Между тем часто такие различия есть, однако обнаружить их возможно лишь при учёте информации о взаимосвязях элементов системы, т.е. анализируемых признаков.   

     В качестве примера такой ситуации рассмотрим следующий рисунок. В  осях X и Y представлены две группы наблюдений. Если провести сравнение средних групп 1 и 2 по признакам X и Y, то статистически значимых различий не обнаружится. Однако мы видим, что наблюдения обеих групп, представленные на плоскости, не пересекаются. Если же спроецировать обе группы наблюдений на новую ось Z, то при сравнении по этой оси обнаружится статистически значимое различие обеих групп. Видно, что гистограммы обеих групп на оси Z не пересекаются. В чём же причина появления статистически значимого различия при сравнении на оси Z? В том, что имеет место значительная корреляция признаков X и Y. И различие групп 1 и 2 проявляется лишь с учётом этой взаимосвязи. Фактически мы из двух исходных признаков X и Y создали новый признак Z, сконцентрировав в нём не только информацию о рассеянии наблюдений по каждому из этих признаков, но ещё и информацию об их взаимосвязи. Такое повышение плотности информации обусловлено как раз этой особенностью формирования нового признака Z. Тогда как при раздельном сравнении средних, по признакам X и Y, эта дополнительная информация никак не учитывалась.   

       Таким образом, переход к многомерным  методам предполагает исследование  структуры связей между признаками. Очень часто такой анализ структуры связи важен при изучении взаимосвязи двух качественных признаков. Эта взаимосвязь изучается при помощи таблиц сопряжённости, с вычислением критерия Пирсона Хи-квадрат. В качестве примера такой связи рассмотрим таблицу сопряжённости двух качественных признаков (пример взят из результатов реального исследования).
     
    VAR15A
GRUPPA G/G G/A A/A
Контроль  284 93 6
Течение 1 122 23 0
Течение 2 77 7 1
Течение 3 26 6 0
    
     Первый  признак GRUPPA содержит 4 градации (уровня). Это контрольная группа, и три вида течения исследуемого заболевания. Второй признак VAR15A имел три градации и характеризовал полиморфизм гена TNFa. Достигнутый уровень значимости критерия Пирсона Хи-квадрат для данной таблицы оказался равным 0,01. Что позволяет отвергнуть нулевую гипотезу об отсутствии взаимосвязи между двумя этими признаками. Однако этот факт вовсе не означает, что данная связь равномерно «размазана» по всем 12 клеткам таблицы сопряжённости. Более глубокий анализ показал, что фактически эта связь сконцентрирована в двух клетках таблицы. Тогда как остальные 10 клеток достаточно индифферентны относительно проявления этой связи. Таким образом, даже при изучении связи двух признаков возможна концентрация информации о такой связи. Нередко такой детальный анализ позволяет объединить некоторые градации качественного признака, и тем самым достичь ещё большей концентрации информации. Очевидно, что такая концентрация информации требует наличия специальных знаний и навыков работы с такой информацией. Т.е. участия в исследовании профессионального биостатистика.  
     Аналогичная детализация связи весьма продуктивна  и при анализе многомерных  таблиц сопряжённости. Типичный массив таких данных был собран Леонтьевым В.В. в работе над диссертацией «Организационные аспекты совершенствования специализированной фтизиатрической помощи», специальность 14.00.33 – общественное здоровье и здравоохранение. К сожалению, собранный массив был некорректно проанализирован (см. раздел «ЛОШАДЕНДУС  СВАЛЕНДУС  С  МОСТЕНДУС»). В этом случае использование таких методов как лог-линейный анализ и корреспондентский анализ позволяют произвести картирование, локализацию комбинаций признаков и их градаций, в которых эти связи наиболее интенсивно себя проявляют. Достигается это путём дефрагментирования итоговых статистик на соответствующие вклады, с последующим их ранжированием и ранжированием комбинаций признаков и/или их градаций.
     В тех же случаях, когда уровни, градации качественных признаков имеют ранговую природу, например, 1 – здоровые, а градации 2 – 4 это степени тяжести заболевания, можно произвести так называемую оцифровку этих градаций. Т.е. вместо значений 1; 2; 3 и 4, перейти к новым числовым меткам, например, 0,2; 0,35; 1,3; 1,45. Как видим, здесь наблюдается большой скачок при переходе от второй градации к третьей. И малые различия между 1 и 2 градациями, и между 3 и 4 градациями.
     Полнейшая аналогия наблюдается и при проверке гипотез о равенстве средних количественных признаков более чем 2 групп. Например, сравниваются средние значения 4-х групп: 1 – здоровые (контроль), 2 – начальная стади
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.