Похожие презентации:
Клінічна епідеміологія, доказова медицина. Методи обробки та аналізу результатів епідеміологічних досліджень
1. Клінічна епідеміологія, доказова медицина. Методи обробки та аналізу результатів епідеміологічних досліджень.
Івано-Франківський національний медичний університетКафедра соціальної медицини та громадського здоров'я
Лекція :
Клінічна епідеміологія,
доказова медицина. Методи
обробки та аналізу результатів
епідеміологічних досліджень.
Складач: к.мед.н., доцент Ковальчук Ростислав Євгенович
2. Сьогодні Ви довідаєтесь про таке:
Поняття клінічної епідеміології та доказовоїмедицини.
Процес прийняття клінічних рішень в доказовій
медицині.
Формулювання клінічного питання, його типи.
Пошук доказів, золоті стандарти дизайнів
досліджень в залежності від типу клінічного
питання. Рівні доказовості.
Узагальнення результатів статистичних досліджень
у доказовій медицині: оцінка етіології (чинників
ризику), діагностичних тестів, ефективності методів
лікування, прогнозу і ін.
2
3. Види похибок в статистичних дослідженнях:
випадкові похибки (синоніми: похибкирепрезентативності, стандартні похибки,
Random or Standard Error – SE, m) –
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.
3
4. Види похибок в епідеміологічних дослідженнях:
m (SE)Випадкова похибка
Систематична похибка
Мі
Істинне значення
Мв
Виміряне значення
Чубенко АВ, Бабич ПН, Лапач СН. Медицина, основанная на доказательствах, и
современные информационные технологии. УМЧ. 2004; 2(40): 49-56.
Вид похибок:
Випадкові
Систематичні
Методи врахування і корекції:
Статистика достовірності (m/SE, р …)
Клінічна епідеміологія
Доказова медицина
(Evidence Based Medicine, EBM)
4
5. Клінічна епідеміологія
розробляє наукові основи лікарської практики – перелікправил для прийняття клінічних рішень на основі
доказової медицини (Evidence Based Medicine – EBM).
Головне правило (тріада доказової
медицини): кожне клінічне рішення повинно
бути спрямоване на поліпшення стану
пацієнта (improved patients outcomes) і
базуватись на:
найкращих доказах (best available clinical
evidence);
індивідуальній клінічній експертизі
(individual clinical expertise);
цінностях та очікуваннях пацієнта (patient
values and expectations)
Доказова медицина дозволяє відділити достовірні якісно
проведені дослідження (з мінімальною імовірністю
систематичних похибок) від недостовірних.
5
6. Процес прийняття клінічних рішень в доказовій медицині:
1 крок. ASK: Формулюванняклінічного питання і
визначення його виду
2 крок. ACCES: Пошук доказів
(відповідей на
сформульоване запитання)
3 крок. APPRAISE: Критична оцінка
отриманих доказів
4 крок. APLY: Застосування доказів
у медичній практиці
5 крок. ASSES: Оцінка отриманих
результатів у медичній
практиці
6
7. Структура добре сформульованого клінічного питання для пошуку доказів: PICO
Patient or Problem - Пацієнт або ПроблемаIntervention – Втручання, прогноз
Comparison - Порівняння
Outcome – Наслідок (результат)
1 КРОК
1.
2.
3.
4.
7
8. Типи клінічних питань (за характером втручань)
1 КРОКТипи клінічних питань
(за характером втручань)
Основні (за частотою запитів):
діагноз
диференціальний діагноз
діагностичні тести
лікування
прогноз
ризик / причина
Додаткові:
частота
профілактика
аналіз вартості
8
9. Типи наслідків (результатів) – шість D
1 КРОКТипи наслідків (результатів)
– шість D
Результат
Зміст результату
Смерть
(DEATH)
Поганий результат, якщо смерть
передчасна
Захворювання
(DISEASE)
Набір симптомів, фізікальних і
лабораторних даних, що відхиляються від
норми
Інвалідизація
(DISABILITY)
Нездатність до звичайної діяльності вдома,
на роботі, під час відпочинку
Дискомфорт
(DISCOMFORT)
Такі симптоми як біль, нудота, задишка,
сверблячка, шум у вухах, запаморочення
тощо
Незадоволеність
Емоційна реакція на хворобу та лікування,
(DISSATISFACTION) наприклад, туга або гнів
Фінансові
утруднення
(DESTITUTION)
Витрати коштів для самого пацієнта і для
суспільства
9
10. Пошук доказів: «Золоті стандарти» дизайнів досліджень в залежності від типу клінічного запитання
2 КРОКПошук доказів:
«Золоті стандарти» дизайнів
досліджень в залежності від
типу клінічного запитання
Тип запитання
«Золотий стандарт» дизайну досліджень
Етіологія/ризик
Аналітичне когортне дослідження або
дослідження типу «випадок-контроль»
Ефективність
діагностичного
методу
Незалежне сліпе порівняння з референтним
тестом (перехресне аналітичне дослідження)
Ефективність
лікування
Подвійне (потрійне) сліпе рандомізоване
контрольоване клінічне випробування (РКВ)
Прогноз
захворювання
Проспективне когортне дослідження з
тривалим відслідковуванням результатів
10
11. Особливості клінічних випробувань
Клінічні випробування(Clinical Trial)
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)
Особливості клінічних випробувань
об'єктами випробувань є виключно люди;
необхідність строгого дотримання етикоправових норм (інформована згода учасника,
заборона певних видів експериментів);
вимога достовірності (виключення
систематичних похибок через відповідний дизайн
досліджень).
11
12. Фази клінічних випробувань (Does the drug SWIM?)
ФазаТипова вибірка
Мета (ціль)
І
Невелике число
здорових
волонтерів чи
пацієнтів із
досліджуваним
захворюванням
Середнє число
пацієнтів із
досліджуваним
захворюванням
Оцінка безпечності,
токсичності,
фармакокінетики,
фармакодинаміки
(Is it Safe?)
ІІ
Оцінка ефективності,
оптимального
дозування, побічних дій
(Does it Work?)
12
13. Фази клінічних випробувань (Does the drug SWIM?)
Фаза Типова вибіркаМета (ціль)
ІІІ
Велике число пацієнтів
рандомізовано
розподілених в групи:
основну (апробується
новий препарат) та
контрольну (традиційне
лікування або плацебо)
Порівняння нового
методу лікування із
стандартною терапією. Це
добре чи краще? (any
Improvement?)
ІV
Постмаркетингове
спостереження пацієнтів
після офіційного дозволу
препарату (сертифікації)
Виявлення рідкісних чи
віддалених негативних
наслідків (Can result in
treatment being
withdrawn from Market?) 13
14. «Золотий стандарт» ІІІ фази клінічних випробувань:
випадковий відбір досліджуваних в груписпостереження (рандомізація і стратифікація,
контрольоване дослідження);
достатня величина вибірки (мета-аналіз);
замасковане (подвійно сліпе дослідження)
сліпий контроль результатів (або стандартизація).
14
15. Джерела наукових доказів:
2 КРОКПошук
наукових
доказів
• ~ понад 4 млн. наукових
статей / рік
• > 20 тис. медичних журналів
Джерела наукових доказів:
Первинні: наукові статті за результатами
наукових досліджень – не фільтровані дані
Вторинні: мета-аналізи (Meta-Analysis),
систематичні огляди (Systematic Review) –
фільтровані дані
Третинні: клінічні настанови (Clinical
Practice Guidelines) – фільтровані дані
друковані
електронні
15
16. Мета-аналіз (Meta-Analysis )
це статистичний аналіз об’єднанихрезультатів декількох клінічних
досліджень (багатоцентрових) одного і
того ж самого методу лікування, що
забезпечує більшу статистичну потужність
і точність за рахунок збільшення розміру
вибірки.
16
17. Схема мета-аналізу плацебо-контрольованого багатоцентрового дослідження
Результатиокремих
досліджень
Сумарний
ефект
Довірчий інтервал
Досліджуваний коефіцієнт в
окремих дослідженнях
Сумарний ефект
Кращий
ефект має
досліджуваний
препарат
Кращий
ефект має
плацебо
17
18. Приклади мета-аналізів
1819. Систематичний огляд (Systematic review)
Систематичний огляд зводить результати усіхдосліджень з певного дослідницького питання, які
проводились у світі у визначений період часу
(наприклад, за 5 років).
Окреме клінічне випробовування може не надати
зрозумілої відповіді щодо ефективності лікування тому,
що різниця між видами лікування, які були перевірені, є
невеликою; або тому що невелика кількість людей брала
участь у клінічних випробуваннях.
Систематичний огляди використовуються щоб звести
разом результати подібних випробувань (провести метааналіз) і оцінити якість спільної очевидності. Поєднання
результатів кількох випробувань може надати
зрозумілішу картину.
19
20. Алгоритм формування систематичного огляду
1. Формулюваннядослідницького
питання
2. Пошук доказів
3. Вибір релевантних
досліджень
4. Характеристики
витягу
5. Оцінки якості
досліджень
6. Мета-аналіз даних 20
21. Клінічні настанови (Clinical Practice Guidelines)
Клінічні настанови (Clinical Practice Guidelines) –систематизовані положення, розроблені з допомогою
методології доказової медицини, і покликані допомогти
лікареві і хворому прийняти рішення щодо раціональної
допомоги в різноманітних клінічних ситуаціях.
Основні завдання клінічних настанов (КН):
Впроваджувати в клінічну практику стандарти, основані
на сучасних наукових даних
Полегшувати процес прийняття рішень
Слугувати основою для оцінки професійного рівня і
якості роботи
Підвищувати ефективність затрат на охорону здоров'я
21
22. Розробка клінічних настанов
КН розробляються назамовлення державних агенцій,
міжнародними організаціями,
професійними об'єднаннями,
медичними центрами, спеціально
створеними групами або радами
експертів.
Це тривалий (не менше 2 років)
і дороговартісний процес, тому
більшість країн адаптують КН,
розроблені провідними науковими
центрами , у свої національні
системи охорони здоров'я.
22
23. Алгоритм розробки клінічних настанов
Створення робочої групи експертівПошук доказів
Складання рекомендацій із зазначенням
рівня доказовості і сили КН *
Консультації й експертні оцінки, розгляд
на форумах, з'їздах фахівців
Публікація (найвідоміші сайти: Cochrane
Library, SIGN, GIN, NICE, PubMed і ін.)
Періодичне оновлення
* наприклад, І(а)А; ІІ(а)В)
23
24. Рівні доказовості у клінічних настановах
Залежить від:дизайну дослідження:
1 – систематичні огляди,
мета-аналізи і РКВ;
2 – аналітичні дослідження
3 - описові дослідження
4 – дослідження in-vitro і на тваринах
якості проведення дослідження:
++ (а) – дуже низький ризик систематичних похибок
(мета-аналізи, систематичні огляди)
+ (в) – низький ризик систематичних похибок (високої
якості РКВ)
– (с) – високий ризик систематичних похибок
24
25. Градація сили (доцільності застосування) КН:
АЯк мінімум один метааналіз, систематичний огляд або
рандомізоване клінічне дослідження, оцінений як 1++ і
застосовний до цільової популяції;
АБО систематичний огляд рандомізованих клінічних
досліджень або сукупність відомостей в основному з
досліджень 1+, прямо застосовних до цільової популяції і які
мають узгоджувані результати
В Сукупність доказів включає 2++ дослідження, прямо
застосовні до цільової популяції, мають узгоджувані
результати АБО результати досліджень з 1++ або 1+, що
екстраполюються на цільову популяцію
С Сукупність доказів включає 2+ дослідження, застосовні до
цільової популяції, мають узгоджувані результати; АБО
екстрапольовані докази з 2++ дослідженнями
D Докази 3 або 4 рівнів доведеності; АБО екстрапольовані дані з
2+ досліджень
Експертна думка щодо правильної практики
▼ Рекомендована краща практика з клінічного досвіду
розробників клінічної настанови
Наказ МОЗ України № 751 від 28.09.2012
25
26.
2 КРОК26
27. Універсальні джерела клінічних настанов (рекомендовані МОЗ України, http://guidelines.moz.gov.ua/)
2 КРОКУніверсальні джерела клінічних
настанов (рекомендовані МОЗ України,
http://guidelines.moz.gov.ua/)
Up To Date http://www.uptodate.com
BMJ Clinical Evidence http://clinicalevidence.bmj.com
Medscape from WebMD http://www.medscape.com
National Guideline
Clearinghouse https://www.guideline.gov/
Centers for Disease Control and Prevention
(CDC) https://www.cdc.gov/
The Cochrane Collaboration The Cochrane
Library http://www.cochrane.org/
Clinical Knowledge Summaries
(CKS) http://prodigy.clarity.co.uk/
27
28. Internet ресурси
2 КРОКInternet ресурси
28
29. Internet ресурси
2 КРОКInternet ресурси
29
30. Критичний аналіз доказів
3 КРОККритичний аналіз доказів
Чи достовірні результати дослідження ?
(Яка імовірність систематичних похибок ?
Як здійснювався відбір пацієнтів у основну і
контрольну групи (сліпа рандомізація, стратифікація)?
Чи репрезентативна вибірка пацієнтів?
Чи проводилось незалежне і сліпе порівняння із
референтним тестом («золотий» стандарт)?
Чи використовувались в основній и контрольній групах
одинакові методи для оцінки впливу факторів і
результатів?
Яка частка пацієнтів завершили дослідження відносно
до включених у нього?
Які результати дослідження
(залежно від його типу)?
30
31. Аналіз результатів досліджень: етіологія - ризик/причина
Золотий стандарт дизайну досліджень: аналітичні- проспективні (когортні)
- ретроспективні (типу “випадок-контроль”)
Початок дослідження
Результати проспективних досліджень (когортних)
Втручання (вплив
чинника)
Клінічний результат
(хвороба, смерть і т.д.)
є
ні
є (експонована,
основна група, ЧР+)
a
b
ні (неекспонована,
група порівняння, ЧР-)
c
d
Примітка: ЧР – чинник ризику; a, b, с, d - кількість осіб у відповідній групі
31
32. Показники досліджень: чинники ризику (ЧР)
ПоказникЗміст показника
Формула
Абсолютний ризик Імовірність клінічного
під впливом ЧР
наслідку в експонованій
(Exposure Absolute групі
Risk, Re or EAR )
EAR = a/(a+b)
Абсолютний ризик Імовірність наслідку в
без впливу ЧР
неекспонованій групі
(Control Absolute
Risk, Rc or CAR)
CAR = c/(c+d)
Додатковий ризик
(Attributable
Absolute Risk, AАR
or Absolute Risk
Increase, ARI)
AАR = EARCAR
На скільки зростає
ризик виникнення
наслідків для здоров’я
під впливом ЧР
32
33. Показники досліджень: чинники ризику (ЧР)
ПоказникЗміст показника
Число пацієнтів,
яких необхідно
експонувати для
виникнення одного
несприятливого
наслідку
(Number needed to
harm, NNH)
Кількість пацієнтів , які
повинні піддаватися
впливу чинника ризику,
для виникнення одного
несприятливого
наслідку.
Високе число =
безпечний чинник
Формула
NNH = 1/АAR
33
34. Показники досліджень: чинники ризику (ЧР)
ПоказникЗміст
показника
Відносний
ризик
(Relative
Risk, RR)
У скільки
разів зростає
ризик
виникнення
наслідків для
здоров’я під
впливом ЧР
Відношення шансів
(Odds
Ratio, OR)
У скільки
разів вищі
шанси
негативних
наслідків під
впливом ЧР
Формула
a /( a b)
RR
c /( c d )
a/b a d
OR
c / d b c
34
35. Аналіз результатів досліджень: етіологія - ризик/причина
Аналіз результатів досліджень: етіологія ризик/причинаПочаток дослідження
Результати ретроспективних досліджень (випадок-контроль)
Клінічний
результат
(хвороба)
був
не було
є (хворі, випадок)
a
b
ні (здорові, контроль)
c
d
Вплив чинника
У ретроспективних
a/b a d
дослідженнях можна
обчислити тільки OR
c
/
d
b
c
відношення шансів:
35
36. Аналіз результатів досліджень: діагностика
Початок дослідженняЗолотий стандарт дизайну досліджень: аналітичне
проспективне перехресне (співвідношення між
результатами досліджуваного і референтного
діагностичного тестів
Досліджуваний
тест
Референтний тест
(«Золотий стандарт»,
сліпе клінічне дослідження)
хворі
здорові
позитивний
a (TP)
b (FP)
негативний
c (FN)
d (TN)
a – істинно позитивні (TP – true positive) результати тесту
b – хибно позитивні (FP – false positive) результати тесту
c – хибно негативні (FN – false negative) результати тесту
d – істинно негативні (TN – true negative) результати тесту 36
37. Аналіз результатів досліджень: діагностика
3738. Показники ефективності діагностичних тестів:
3839. Показники ефективності діагностичних тестів:
ПоказникЗміст показника
Формула
Чутливість
(Sensitivity, truepositive rate)
Імовірність позитивного
результату діагностичного
тесту при наявності
хвороби
Se = a/(a+c)
Специфічність
(Specificity, truenegative rate)
Імовірність негативного
результату діагностичного
тесту при відсутності
хвороби
Sp = d/(b+d)
Прогностична
Імовірність хвороби при
цінність позитивного позитивному результаті
результату (Positive діагностичного тесту
predictive value)
Прогностична
Імовірність відсутності
цінність негативного хвороби при негативному
результату (Negative результаті діагностичного
predictive value)
тесту
Примітка: показники як правило обчислюють у %
PPV = a/(a+b)
NPV = d/(c+d)
39
40. Показники відтворюваності (reproducibility) діагностичних тестів:
ПоказникЗміст показника
Відношення
правдоподібності
позитивного
результату
(positive likelihood
ratio, LR +)
Відношення імовірностей
позитивного результату тесту
при наявності хвороби (a/(a+c))
і при її відсутності (b/(b+d))
Відношення
правдоподібності
негативного
результату
(negative
likelihood ratio,
LR-)
Відношення імовірностей
негативного результату тесту
при наявності хвороби (c/(a+c))
і при її вісутності (d/(b+d))
Діагностична
точність
(відповідність)
Імовірність точних результатів
тесту
Формула
LR+ = TP rate
FP rate
= a/(a+c)
b/(b+d)
= Se/(1-Sp)
LR- = FN rate
TN rate
= c/(a+c)
d/(b+d)
= (1-Se)/Sp
__a+d__
a+b+c+d
40
41. Критерії оцінки діагностичних тестів за відношеннями правдоподібності
Зазвичай LR+>10 або LR-<0.1 дає длядіагностики майже кінцеве рішення.
LR+ від 5 до 10 і LR- від 0.1 до 0.2 дає
помірні підстави для діагностичного
рішення.
LR+ від 2 до 5 і LR- від 0.5 до 0.2 мало дає
для оцінки імовірності хвороби у
пацієнта.
41
42. ROC-аналіз
Спеціальний графік (ROCкрива) парної оцінкичутливості (вісь у) і
специфічності (вісь х)
діагностичного тесту
Площа під ROC-кривою
(Area Under the Curve, AUC)
показує валідність тесту:
0,9-1,0 – відмінний
0,8-0,9 – добрий
0,7-0,8 – добрий
0,6-0,7 – задовільний
0,5-0,6 – поганий
< 0,5 – не придатний
42
43. Аналіз результатів досліджень: ефективність лікування
Золотий стандарт дизайну досліджень: експериментальнірандомізовані контрольовані клінічні випробування, за
напрямом - проспективні (когортні)
Початок дослідження
Результати проспективних досліджень (когортних)
Втручання (вплив
лікування)
Клінічний результат
(хвороба, смерть тощо)
є
ні
є (основна група –
новий метод
лікування)
a
b
ні (контрольна група –
базова терапія чи
плацебо)
c
d
43
44. Показники досліджень: ефективність лікування
Для оцінки ефективності лікування, крім:• абсолютного ризику в основній (ART) і контрольній
(ARС) групах
• відносного ризику
• відношення шансів,
розраховують ще наступні показники:
Показник
Формула
Зниження абсолютного ризику
(Absolute risk reduction, ARR)
ARR = c/(c+d)-a/(a+b) =
ARС - ART
Число пацієнтів, яких необхідно
лікувати для запобігання одного
несприятливого наслідку
(Number needed to treat, NNT)
NNT = 1/ARR
Зниження відносного ризику
(Relative risk reduction, RRR)
RRR = ARR / ARС
44
45. Оцінка показників відносного ризику і відношення шансів
Якщо RR (ОR) = 1, то це свідчить провідсутність різниці між групами порівняння .
Якщо RR (ОR) 1, то втручання (ЧР, новий
метод лікування) зменшує ризик (шанси)
несприятливого наслідку.
Якщо RR (ОR) > 1, то втручання (ЧР, новий
метод лікування) збільшує ризик (шанси)
несприятливого наслідку.
45
46. Оцінка достовірності відносного ризику, відношення шансів та інших показників досліджень
1. Розрахунок стандартної похибки:для відносного ризику
відношення шансів
1 1 1 1
mr RR
a b c d
1 1 1 1
mo OR
a b c d
2. Встановлення 95 % довірчого інтервалу:
для відносного ризику
відношення шансів
CI = ln(RR) ± 1,96 mr
CI = ln(OR) ± 1,96 mo
Якщо 95 % довірчий інтервал містить одиницю, це означає,
що відхилення відношення шансів (ризиків) від одиниці є
статистично недостовірним (р > 0,05), тобто
підтверджується нульова гіпотеза.
Примітка: Обчислення стандартних похибок і встановлення
довірчих інтервалів для інших показників, які є пропорціями
(Se, Sp, PPV, NPV, AR, АAR, ARR) – див. “Непараметричні
методи оцінки достовірності”)
46
47. Приклад використання показників відношення шансів у мета-аналізі
4748. Показники досліджень: прогноз
З цією метою зазвичай використовуютьаналіз виживання (Survival analysis):
Криві виживання (криві Каплана-Майєра,
Kaplan & Meier Survival Curve) – процент
тих, що вижили за одиницю часу: в
місяцях, до року, до п'яти років і т.д.
Серединні (медіанні) значення виживання
– тривалість спостереження, при якій не
менше 50% пацієнтів, що знаходяться під
спостереженням, мають досліджуваний
наслідок.
48
49. Крива виживання (Каплана-Майэра)
Крива кумулятивного виживання пацієнтів з ХСН тасистолічною дисфункцією лівого шлуночка протягом
36 місяців спостереження в залежності від віку
49
50. Серединні значення виживання
1 year survival 95%Median survival unknown
1 year survival 20%
Median survival 3 months
1 year survival 20%
Median survival 9 months
1 year survival 20%
Median survival 7 months
50
51. Показники досліджень: частота
Поширеність (Prevalance Rate – PR) – це число всіхіснуючих випадків захворювань, зареєстрованих на
певний період часу (наприклад, в кінці року).
Отримують за даними одномоментних (поперечних)
епідеміологічних досліджень.
Розраховують на 100 (1000, 10000 або 100000) населення.
Захворюваність (Incidence) – це частота нових випадків
захворювання в популяції.
Отримують за даними проспективних когортних
досліджень.
Розраховують на 100 (1000, 10000 або 100000) населення:
кумулятивний коефіцієнт захворюваності - за роки
спостереження (Cumulative Incidence Rate, CIR);
коефіцієнт захворюваності (Incidence Rate – IR) - у
середньому за рік:
число нових випадків хвороби за час спостереження
людино-роки спостереження
51
52. Показники досліджень: частота
поширеністьзахворюваність середня тривалість хвороби
1 поширеність
Для гострих захворювань:
Рецидиви
поширеність ≈ захворюваність
(наприклад, ГРЗ)
Для хронічних захворювань:
поширеність > захворюваність
(наприклад, цукровий діабет)
Померли
Вилікувались
52
53. Види економічного аналізу альтернативних втручань
Вид аналізуОдиниці
вимірювання
затрат
ефект
затрати
Одиниці вимірювання
ефекту
Мінімізації затрат
(cost-minimization)
$, €, £, у.о., …
Ефект однаковий
Затрати ефективність
(cost-effectiveness)
$, €, £, у.о., …
Критерії ефективності:
первинні – захворюваність,
інвалідизація, смертність;
вторинні – зниження АТ,
тривалість хвороби тощо
Затрати - вигода
(cost-benefit)
$, €, £, у.о., …
Наслідки різні, приведені до
спільної міри - $, €, £, у.о., …
Затрати – корисність $, €, £, у.о., …
(cost-utility)
Наслідки різні, приведені до
спільної міри – роки
якісного життя (QALY, DALY)
53
54. Роки життя, скореговані на її якість (QALY – quality adjusted life year)
Якість життя (Quality of Life, QoL) – рівень задоволеннялюдських потреб.
Критерії якості життя (ВООЗ)
Фізичні
Психологічні
Рівень самостійності
Активність громадського життя
Довкілля
Духовність
Якість життя вивчають шляхом анкетування (інтерв'ю).
Міжнародна організація МАРІ стандартизує опитувачі:
загальні (наприклад, EQ 5D, SF-36, 15D HRQOL) і
спеціальні (якість життя при певному захворюванні).
54
55. Роки життя, скореговані на її якість (QALY – quality adjusted life year)
Методику QALY використовують для оцінки:Тягаря хвороб (Burden of Disease) – у хворих людей
якість життя погіршується
Ефективності нових ліків через додані роки якісного
життя – різниця між якісними роками життя тих, то
отримували препарат (В), і тих, хто ні (А).
55
56. Роки життя, скореговані на інвалідність / непрацездатність (DALY – disability adjusted life year)
Методика розрахунку DALY включає:Потенційно втрачені роки життя (Years of life lost due
to Death, YLL) – висвітлює втрати суспільства
внаслідок дочасної смертності (зазвичай у соціально
активному віці – до 65 років чи до середньої
очікуваної тривалості життя – СОТЖ)
Роки життя, прожиті з інвалідністю (Years lived with a
Disability, YLD) до досягнення 65 років чи СОТЖ
Також використовується для оцінки Тягаря хвороб та
ефективності нових препаратів (додані роки життя)
56
57. Рекомендована література
Гайятт Г, Ренни Д, редакторы. Принципы клинической практики, основанной надоказанном. Москва: Издательство Медиа Сфера; 2003. 382 с.
Лехан ВМ, Вороненко ЮВ, Максименко ОП, Зюков ОЛ, Губар ІО. Епідеміологічні
методи вивчення неінфекційних захворювань. Навч. пос. КиївДніпропетровськ: АРТ-ПРЕС; 2004. 142 с.
Москаленко ВФ, редактор. Біостатистика. Київ: Книга плюс; 2009. 184 с.
Bonita R, Beaglehole R, Kjellestrӧm. Basic Epidemiology. 2nd ed. WHO; 2006. 226 p.
Elmore JG, Wild DMG, Nelson HD, Katz DL. Jekel’s Epidimiologe, Biostatistics,
Preventive Medicine, and Public Health. 5th ed. Elsevier; 2019. 432 p.
Glaser AN. High-YieldTM Biostatistics, Epidemiology, and Public Health. 4th ed.
Baltimor: Lippincott Williams & Wilkins, a Wolters Kluwer business; 2014. 122 p.
Forthofer RN,Lee ES, Hernandez M. Biostatistics: A Guide to Design, Analysis, and
Discovery. Amsterdam: Elsevier Academic Press; 2007. 502 p.
Krirenberg K, Trong PhV, Hanh PhThM. Epidemiology. 2nd ed. Springer; 2019. 260 p.
Peacock JL, Peacock PhJ. Oxford Handbook of Medical Statistics. London: Oxford
University Press; 2011. 515 p.
Tulchinsky ThH, Varavikova EA. The New Public Health. 2nd ed. Amsterdam: Elsevier
Academic Press; 2009. 672 p.
57