Презентация на тему Клінічна епідеміологія. Принципи рандомізації та стратифікації в медичних дослідженнях

епідеміологія. Основні терміни і поняття.
Дизайн клінічних досліджень, їх види.

складу груп на результати їх порівняння шляхом розрахунку умовних

стандартизованих показників;
використовується для порівняння даних, представлених в показниках інтенсивності, і перевірки гіпотез про вплив неоднорідності складу порівнюваних груп (за віком, статтю і іншими чинниками) на результат (захворюваність, смертність тощо) шляхом стандартизації структури цих груп.

(при наявності повної інформації),
опосередкований (нема інформації про погруповий розподіл

результату)
зворотній (нема інформації про структуру порівнюваних груп)

та порівняння загальних (грубих) показників у порівнюваних групах .
Наприклад:

частота хронічного обструктивного бронхіту (ХОБ) за даними медичних оглядів двох вибірок склала 15,0 % серед сільських мешканців і 12,2 %- серед міських.

гіпотез:
Нульова гіпотеза – різниця частоти ХОБ серед міських

і сільських мешканців не залежить від вікової структури населення (чи іншого чинника).
Альтернативна гіпотеза – різниця частоти ХОБ викликана впливом неоднорідної вікової структури населення (сільське населення старше).
1.3. Формулювання завдання для перевірки гіпотез: Якби не було впливу чинника, чи зберігся би результат?

спеціальних (часткових) показників інтенсивності (в нашому прикладі, по вікових

групах)
Таблиця 1. Показники частоти ХОБ

Вибір стандарту.
Стандарт – це зразок, еталон, модель, прийняті

за вихідні, для порівняння з ними інших подібних об'єктів.
В якості стандарту популяції (середовища, що продукує явище) можна приймати структуру:
суми порівнюваних вибірок,
однієї із порівнюваних груп,
іншу стандартну популяцію (відповідний склад населення України, області і т.п.).

Обчислення стандарту (Варіант 1):
Таблиця 2. Обчислення стандартної вибірки
(стандарт

– сума порівнюваних груп)

Приклад обчислення: 1700 – 100 %
300 – х

Обчислення стандарту (Варіант 2):
Таблиця 2. Обчислення стандартної вибірки
(стандарт

– одна із порівнюваних груп)

Приклад обчислення: 900 – 100 %
200 – х

3.1. Обчислення очікуваної чисельності результату (в нашому прикладі, хворих)

в окремих категоріях (в нашому прикладі, вікових групах) стандартної популяції (si):



3.2. Отримання стандартизованих показників: Sj = Σ eij

Обчислення стандартизованих показників
Приклад 7,50

– 100,00 5,00 – 100,00 СПг = 1,32+3,97+7,84 = 13,13
обчислення: х – 17,65 х - 17,65 СПс = 0,88+4,41+8,47 = 13,76
х = 1,32 х = 0,88

Аналіз співвідношення між грубими загальними показниками порівнюваних груп до

стандартизації
В нашому прикладі: 12,22 < 15,00. Частота ХОБ серед сільського населення вища, ніж серед міського - 15,00% проти 12,22 %.
4.2. Аналіз співвідношення між стандартизованими показниками і відповідь на запитання: чи змінився результат за умови відсутності (елімінації) впливу чинника.
В нашому прикладі 13,13 ≈ 13,76. Якби вікова структура порівнюваних груп була однаковою, то частота ХОБ також була б однаковою.
Варіант 2 (стандарт – структура міського населення): Якби вікова структура сільського населення була такою ж, як і міського, то й частота ХОБ серед них також була б однаковою.

Підтверджують нульову гіпотезу, якщо співвідношення між показниками у порівнюваних

групах до і після стандартизації залишилось без змін.
В нашому прикладі нульова гіпотеза відкидається.
4.4. Підтверджують альтернативну гіпотезу, якщо після стандартизації співвідношення між показниками (захворюваності) змінилось (наприклад, до стандартизації було <, а після стало ≈ або >).
В нашому прикладі приймається альтернативна гіпотеза. На різницю частоти ХОБ серед сільських і міських мешканців вплинула неоднакова вікова структура. Захворюваність на ХОБ залежить від віку.

наявність, напрямок і силу взаємозв’язку між явищами.
Методи кореляційного аналізу:
Метод

парної кореляциї Пірсона
(параметричний,
для кількісних даних)





де: rxy – коефіцієнт парної кореляції,
dx – відхилення кожної варіанти незалежної (факторіальної) ознаки від середньої арифметичної (dx=хi - Мх),
dy - відхилення кожної варіанти залежної (результативної) ознаки від середньої арифметичної (dy =уi - Мy).

всіх типів даних)



де ρ – коефіцієнт рангової кореляції,

d – різниця між ранговими порядковими номерами значень хi і уi,
n – кількість пар спостережень.

«плюс» - прямий (із зростанням фактора результат також зростає,

і навпаки),
«мінус» - зворотній (із зростанням фактора результат зменшується, і навпаки).
2. Аналіз сили зв’язку:
0 – відсутній,
від 0,3 до 0,7 – середньої сили,
1,0 – функціональний.
3. Оцінка достовірності коефіцієнта кореляції:

рангової кореляції


3.2. Визначення критерію достовірності t для коефіцієнта:
парної кореляції рангової кореляції



3.3. Співставлення отриманого критерію із табличним (для числа ступенів свободи k = n - 2).

визначення типу (функції) залежності між ознаками, вираженого математичним рівнянням:

у = f (x)
Це дає можливість встановити на скільки зміниться значення у при зміні значення х на одиницю і прогнозувати (моделювати) результат (у) в залежності від рівня чинника (х).

Рівняння лінійної парної регресії: у = а + bx
Рівняння множинної регресії:
у = b0+b1x1+b2x2+…+bnxn

дає можливість вивчити поєднаний вплив декількох факторів на кінцевий

результат, встановити вагомість впливу кожного чинника (в %) і порівняти дію окремих факторів.
SST = SSRes + SSRegr,
де SST – загальна, SSRegr – факторіальна, SSRes – залишкова дисперсії.
Знайшовши співвідношення: R2 = SSRegr/ SST, встановлюємо частку впливу розглянутого чинника х на результат у.
Наприклад, R2 = 0,65 означає, що 65 % загальної дисперсії пояснюється регресійною моделлю y = f(x), а решта 35 % є наслідком впливу інших (випадкових) факторів.

наслідки випадкової варіації, відхилення результатів окремого спостереження у вибірці

від істинного значення у популяції (генеральній сукупності).
систематичні похибки (зміщення, bias) - невипадкові, однонаправлені відхилення результатів від істинних значень як результат неправильного дизайну досліджень.

Лапач С.Н., 2004

тільки за досліджуваною ознакою, але й за іншими, що

впливають на прогноз наслідків (наприклад, нерівномірність груп за віком, статтю, станом здоров'я);
похибки проведення дослідження: застосування різних методів вимірювання у порівнюваних групах, та вплив інших факторів чи іншого, крім досліджуваного, методу лікування на результат;
похибки відсіву: частина хворих вибуває чи виключається із дослідження;
похибки виявлення наслідків: бажання дослідника отримати певні результати, публікація тільки позитивних результатів.

перелік правил для прийняття клінічних рішень.
Головне правило: кожне

клінічне рішення повинно базуватись на строго доказаних наукових фактах (EBM).
Доказова медицина
дозволяє відділити достовірні дослідження від недостовірних (з імовірністю систематичних похибок).
Клінічні випробування (clinical trials)
спеціальний вид проспективних когортних досліджень, умови проведення яких (відбір груп втручання, організація спостереження та оцінка наслідків) забезпечують усунення систематичних похибок (Флетчер Р. і ін, 1998) .

дотримання етико-правових норм (інформована згода учасника, заборона певних видів

експериментів);
вимога достовірності (виключення систематичних похибок через відповідний дизайн досліджень).

випробувань):
випадковий сліпий відбір досліджуваних в групи спостереження (сліпа рандомізація

і стратифікація);
достатня величина вибірки;
сліпий контроль результатів (в ідеалі потрійний).

віднесення хворого до тієї чи іншої досліджуваної групи.
Стратифікація –

розділення спостережень по підгрупах із однаковим прогнозом наслідків (найчастіше за віком і статтю, станом здоров'я).
Стратифікована рандомізація – спосіб формування вибірки, при якому спочатку пацієнтів розподіляють по підгрупах з однаковим прогнозом, а потім рандомізують їх окремо в кожній підгрупі.
Стандартизація – математичне коригування розходжень за факторами, що впливають на результат, таким чином, щоб зрівняти групи за вихідним ризиком. Стратифікацію проводять на етапі планування дослідження, а стандартизацію – на етапі аналізу даних.

– на відміну від відкритих досліджень передбачає збереження в

таємниці від учасників (1), медичного персоналу (2) і осіб, що здійснюють збір даних або оцінку клінічних результатів (3).
Метааналіз – статистичний аналіз об’єднаних результатів декількох клінічних досліджень одного і того ж самого методу лікування, що забезпечує більшу статистичну потужність і точність за рахунок збільшення розміру вибірки.
Систематичний огляд – це належним чином оформлені сукупні результати всіх досліджень, пов'язаних із певною медичною проблемою (наприклад, лікування певного захворювання або його профілактика).
Значна частина систематичних оглядів публікується в реєстрі Кокранівського співробітництва, створеного в Оксфорді 1992 року (http://www.cochrane.org).