Основы эпидемиологической диагностики

1. Основы эпидемиологической диагностики

Е.Н. Колосовская

2. Задача эпидемиологического метода

• — найти причины, обеспечивающие
возникновение и распространение
патологических состояний в популяции
людей.

3. два понятия — причина и следствие

два понятия — причина и следствие
• причина предшествует следствию.
• В медицинских исследованиях, как правило,
жесткой связи между причиной и следствием не
наблюдается, чаще устанавливают компонентные
причины (совокупность причин).
• Каждая из них в отдельности недостаточна для
развития следствия,
• в совокупности они оказывают влияние на
изменение следствия
• В медицине признается возможность
второстепенных условий, которые не равны
причине, а способствуют ее реализации.

4.

• В эпидемиологии кроме термина
«причина» используют такие термины как:
«необходимая причина»,
• «достаточная причина»,
• «дополнительная причина».

5. Необходимая причина

• — это причина, наличие которой для
возникновения заболевания обязательно.
• В этиологии инфекционных болезней
необходимыми являются их возбудители.
Например, без палочки Коха не возникнет у
человека туберкулез.

6. Достаточной причиной

• является та, которая неизбежно приводит к определенным
последствиям.
• Иногда эти причины бывают единичными.
• Например, если зараженный вирусом бешенства человек не
получит экстренную иммунизацию, это неминуемо приведет к
заболеванию бешенством и смерти больного.
• Значительно чаще действует комплекс причин, из-за которых
неизбежно происходит возникновение и/или распространение
болезни.
• Например, возникновение туберкулеза у человека произойдет
при совокупности причин: если попадет достаточная доза
возбудителя, если возбудитель высокой вирулентности, если
будет снижена резистентность макроорганизма.
• Риск возникновения и распространения болезни, особенно
неинфекционной, чаще всего связан с сочетанным влиянием
нескольких причин (факторов риска).
• При этом все факторы, образующие достаточную причину,
называют составляющими причинами.

7. Дополнительная причина

• — это любая из составляющих причин,
кроме необходимой.

8. Критерии причинности

• Для определения, носит ли наблюдаемая
связь между воздействием и наступившим
эффектом причинный характер, служат
критерии причинности .
• Они были описаны английским
исследователем Б. Хиллом .
• В литературе существуют различные
наборы этих критериев

9. критерии причинности:

• 1) временная связь. Это первый и основной
принцип установления причинной
обусловленности взаимосвязи,
свидетельствующий о том, что воздействие
предшествовало заболеванию.
• Причина должна предшествовать эффекту,
что является обязательным.

10. критерии причинности:

• 2) биологическое правдоподобие.
• Данный принцип предполагает, что
выявленная зависимость имеет
биологический смысл.
• Иногда удается воспользоваться
аналогиями с действием факторов, уже
имеющих установленную причину.
• Хорошо, если можно создать
экспериментальную модель на животных.

11. критерии причинности:

• 3) степень выраженности связи между причиной и
заболеванием.
• Этот принцип определяет зависимость заболевания от
размера относительного риска и уровня его
статистической значимости.
• Эпидемиолог всегда не только выявляет факторы,
влияющие на возникновение заболеваемости, но
количественно измеряет эффект их воздействия.
• Используя методику расчета относительного риска,
эпидемиолог отвечает на вопрос, воздействует ли
выявленный фактор (причина) на заболеваемость.
• Выраженный эффект более вероятно указывает на
причинность. Считается, что трудно игнорировать
относительный риск один и более одного раза в хорошо
организованном исследовании.

12. уровень значимости р 

уровень значимости р
• чем этот уровень меньше значения 0,05
(минимальное требование, принятое в
биостатистике), тем более вероятен
причинно-следственный характер связи.
• Чем уже границы доверительного
интервала (ДИ), тем больше оснований
считать выявленную связь причинной.

13. критерии причинности:

• 4. Специфичность связи.
• Этот критерий указывает на причинную
обусловленность заболевания, когда
конкретному воздействию соответствует
специфическая форма заболевания или
определенная локализация.
• при развитии злокачественного
новообразования (орган-мишень).
• Например, причиной развития рака легких
является курение, причиной развития рака
щитовидной железы является воздействие
радиации.

14. критерии причинности:

• 5. Зависимость «доза–ответ».
• убедительно свидетельствует о причинном
характере связи, если установлена
зависимость частоты заболеваний от
уровня воздействия.
• Чем больше сигарет выкуривает в день
заболевший раком легких и чем дольше это
явление имеет место, тем вероятнее
установленный фактор риска (причина).

15. критерии причинности:

• 6. Доказательство «от противного».
• Этот критерий позволяет определить, ведет ли
устранение возможной причины к
уменьшению риска возникновения
заболевания.
• Установление подобной зависимости
увеличивает вероятность причинной
обусловленности.
• Например, установлена причина пищевой
вспышки — употребление какого-то продукта.
Изъятие его из употребления привело к
отсутствию этих заболеваний.

16. критерии причинности:

• 7. Постановка исследования.
Заключительный критерий является очень
важным моментом в установлении причинноследственных связей.
• Выводы должны опираться на данные,
полученные в правильно проведенном
исследовании, выполненном по жесткой схеме
и со с татистической достоверностью.
• Степень убедительности связи «воздействиеэффект» зависит от схемы, по которой
выполнялось исследование.

17. критерии причинности:

• Если выявленная связь не удовлетворяет
критериям Б. Хилла, есть основания
усомниться в ее причинности.

18. приемы исследования

• В процессе изучения эпидемиологического
метода накапливались и совершенствовались
различные приемы исследования.
• К настоящему времени произошла их
систематизация и выделение трех групп
эпидемиологических приемов:
• описательные (дескриптивные);
• аналитические;
• экспериментальные.

19. эпидемиологический метод

• специфическая совокупность приемов,
которая предназначена для изучения причин
возникновения и распространения любых
патологических состояний в популяции людей.
Эпидемиологический подход к изучению
любых патологических состояний в популяции
людей - использование эпидемиологического
метода для выявления причин возникновения
и распространения любых заболеваний.

20. Эпидемиологическая диагностика

• совокупность приемов, предназначенных
для выявления причин возникновения и
распространения любых патологий в
популяции людей.
• Поставить эпидемиологический диагноз
означает выявить причину возникновения
определенного заболевания в
определенной популяции людей.

21. Вероятность

• действие возможного причинного фактора
подчиняется определенному закону — закону
не обязательности , а вероятности событий.
• среди медицинских наук эпидемиология
оказалась первой, которая для понимания
причин развивающихся событий
(возникновение, распространение
заболеваемости и т.д.) воспользовалась этими
вероятностными законами.

22. причина ведет к следствию с определенной долей вероятности

• Вероятность тем выше, чем мощнее причинный фактор.
• причина совсем не обязательно ведет к следствию
(заболеванию).
• вероятностные законы определяют связь не между
отдельными явлениями (событиями), а между
категориями явлений.
• Например, если кто-то выпил недоброкачественную
воду — обязательно заболел брюшным тифом
• но, весьма вероятно, что употребление
недоброкачественной воды (одна категория явлений)
может привести к появлению (росту) заболеваемости
брюшным тифом (другая категория явлений).

23. оценка вероятности действия возможной причины

• Нужно оперировать не единичными явлениями, а
множеством событий.
• Вероятность действия причинного фактора, а
отнюдь не его безусловное влияние, отразилось
термине «фактор риска».
• Этим термином обозначается не абсолютная сила
этой причины, а ее лишь возможное действие,
которое при определенных условиях может
получить количественную характеристику.
• Эта количественная характеристика определяется
частотой воспроизводимых событий, то есть
частотными показателями.

24. Проводится эпидемиологическая диагностика (эпидемиологический анализ) поэтапно.

Различают три этапа:
• сбор эпидемиологических данных;
• описательный этап;
• аналитический этап.

25. Результат

• формулировка эпидемиологического
диагноза о причине (факторах риска)
возникновения и распространения
патологических состояний.

26. Ретроспективный эпидемиологический анализ 

Ретроспективный
эпидемиологический анализ
• изучение эпидемиологических характеристик
инфекционных и неинфекционных
заболеваний за прошедший период времени
• с использованием описательных и
аналитических методов исследований,
• обеспечивающее решение задач
эпидемиологической диагностики с целью
планирования профилактических и
противоэпидемических мероприятий.

27. Оперативный эпидемиологический анализ

• динамическая оценка эпидемиологических
характеристик инфекционных и неинфекционных
заболеваний на текущий момент времени
• с использованием описательных и аналитических
методов исследований,
• обеспечивающая решение задач
эпидемиологической диагностики с целью
прогнозирования ситуации и принятия текущих
управленческих решений по организации
профилактических противоэпидемических
мероприятий

28. СБОР ЭПИДЕМИОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ

• Сбор данных является чрезвычайно
важным этапом эпидемиологической
диагностики.
• Качество данных является залогом успеха
любого эпидемиологического
исследования.
• Ошибки, допущенные на этом этапе,
практически невозможно устранить.

29. основные данные, которые необходимо собирать

• исходы, как результат благоприятных
или неблагоприятных воздействий на
определенную популяцию людей.
Примерами изучаемых исходов могут быть
любые заболевания, донозологические
состояния, изменения лабораторных
показателей, и т.п.;

30. Исходы

• измеряются путем подсчета возникающих
случаев заболеваний и других состояний,
связанных со здоровьем человека.

31. Эпидемиологическое определение случая

• представляет собой набор стандартных критериев
для решения вопроса о наличии или отсутствии у
отдельного индивидуума определенного
заболевания/состояния.
• Стандартное эпидемиологическое определение
случая обеспечивает единообразную диагностику
каждого случая, независимо от того, когда или где
он возник, и кто его выявил, позволяет сравнить
количество случаев, возникших в определенное
время/в определенном месте с количеством
случаев, возникших в другое время/в другом месте.

32. Эпидемиологическое определение случая

• применение стандартного определения случая
позволяет убедиться, что различия,
выявленные при сравнении количества
случаев (показателей частоты их
возникновения) в различных группах
населения (на разных территориях, в разные
периоды времени), связаны не с различиями в
способах диагностики заболеваний, а с
действием иных причин, действительно
представляющих интерес для эпидемиолога.

33. Эпидемиологическое определение случая

• Эпидемиологическое определение далеко не
всегда совпадает с клиническим определением
случая, поскольку предназначено не для
клинической диагностики и выбора лечения, а для
того, чтобы, пропустив все многообразие спектра
клинических и лабораторных проявлений данного
заболевания через призму определения случая,
отделить случаи от «не-случаев».
• Например, для врача-клинициста два пациента с
одной и той же болезнью, но с разной степенью
тяжести, будут представлять два разных подхода
лечения, а для эпидемиолога это два случая одного
и того же заболевания.

34. Эпидемиологическое определение случая

• Эпидемиолог имеет дело с популяциями
людей, задача эпидемиолога— разделить на
случаи и «не-случаи» с тем, чтобы можно было
оценить частоту возникновения заболеваний
как отражение действия причинных факторов
и, применяя одно и то же определение случая,
сопоставить данные, полученные в различных
ситуациях.
• В эпидемиологической практике применение
определения случая позволяет обеспечить
активное выявление случаев даже тогда, когда
клинический диагноз не сформулирован.

35. основные данные, которые необходимо собирать

• воздействующие факторы, которые включают
данные о состоянии окружающей среды,
социально-бытовых факторах, вредных привычках
и т.п.
• Примерами воздействующих факторов являются
материалы государственной службы наблюдения и
контроля за уровнем загрязнения внешней среды,
об употреблении алкоголя, о типах проводимых
операций в стационарах, о характере манипуляций
в медицинских организациях и т.п.;

36. основные данные, которые необходимо собирать

• данные о составе и численности
изучаемых популяций.

37. Источники данных

• Литературные источники;
• Специальные базы данных;
• Данные, полученные путем опроса (анкетирования)
или медицинского осмотра;
• Лабораторные исследования материала от людей,
животных, источников питьевой воды в
окружающей среде;
• Инструментальные и лабораторные исследования
факторов окружающей среды и т.п.
• Материалы государственной статистики.

38. Источники данных

• публикации различных регистров заболеваемости,
демографических данных.
• Регистры — это персональные списки или картотеки
на все население или определенную его группу.
Регистры формируются на больных с хронической
патологией или умерших от определенного вида
патологии.
• За заболевшими наблюдают в течение всей жизни.
Эпидемиологические данные, собранные в
регистрах, позволяют эффективно прослеживать
развитие болезни и устанавливать факторы риска.
• Существуют регистры онкологических, сердечнососудистых, профессиональных заболеваний и т.п.

39. Источники данных

• Получение данных путем извлечения
записей из уже имеющихся баз данных,
создававшихся для иных целей.
• Данные при этом собираются с помощью
специально разработанных форм
• для последующей обработки сведения,
собранные с помощью бумажных форм,
вводятся, как правило, в компьютерные
базы данных.

40. Анкетирование

• с помощью специальных анкет (вопросников).
• могут заполняться опрашиваемыми самостоятельно,
• либо заполняться в ходе опроса исследователями
или их помощниками.
• вопросники для самостоятельного заполнения
обеспечивают более высокую степень
стандартизации сбора данных, поскольку позволяют
избежать возможных систематических различий в
технике опроса.
• возможности вопросников для самостоятельного
заполнения ограничены, поскольку все вопросы
должны быть недвусмысленно понятны для всех
опрашиваемых.

41. Анкетирование

• Разработанный вопросник следует предварительно
испытать.
• Если предполагается привлечение помощников,
полезно самому собрать информацию перед тем,
как это кому-либо поручить,
• провести обучение тех, кто будет непосредственно
заниматься сбором информации и убедиться, что
информация собирается правильно
• После пилотного испытания может оказаться
необходимым внесение изменений в инструмент
исследования.

42. Большинство эпидемиологических исследования являются выборочными

• на этапе планирования сбора данных нужно
позаботиться о том, чтобы размер выборки
обеспечил достижение целей и задач
исследования.
• Для того чтобы заранее оценить необходимый
объем выборки, нужно не только
сформулировать основную цель/гипотезу
исследования, но и попытаться
сформулировать ее в точных статистических
терминах.

43. Размер выборки

• Если целью исследования является изучение
превалентности какого-либо заболевания в
популяции, то размер выборки будет зависеть
от того, какова требуемая точность оценки
превалентности.
• доверительные интервалы (ДИ) зависят от
показателя превалентности от размера
выборки, сужаясь с увеличением ее размера.

44. Доверительный интервал (ДИ)

• — интервал значений определенного показателя
(например, частотного показателя или среднего
значения) в выборке, включающий с определенной
вероятностью (обычно 95%) истинное значение
этого показателя в общей популяции (генеральной
совокупности).
• ДИ — это диапазон всех возможных значений
определенного показателя (например,
превалентности или инцидентности), в котором,
если повторить исследование неограниченное
количество раз, будет содержаться истинное
значение этого показателя с вероятностью не менее
95% (тк называемый 95% ДИ).

45. ОПИСАТЕЛЬНЫЙ ЭТАП

• прием наблюдения;
• клинические приемы (использование
результатов клинических наблюдений);
• приемы лабораторных и
инструментальных исследований;
• прием распределения заболевших по
различным группам населения;
• приемы изучения пространственного
распределения заболеваний;

46. ОПИСАТЕЛЬНЫЙ ЭТАП

• прием распределения заболевших по
времени;
• приемы формальной логики;
• приемы статистики (t-критерий
Стьюдента, метод ДИ, хи-квадрат, критерий
Фишера, коэффициент корреляции и др.).

47. ОПИСАТЕЛЬНЫЙ ЭТАП

Цель описательных приемов
• формирование гипотез о факторах риска,
• определение приоритетных проблем
медицины и профилактики в общем и по
нозологическим формам болезней.

48. ОПИСАТЕЛЬНЫЙ ЭТАП

• Задачи описательных (дескриптивных)
приемов эпидемиологических
исследований
• описание интенсивности, динамики,
структуры заболеваемости (смертности
и т.д.), пространственной
характеристики
• выявление времени, групп и территорий
повышенного риска заболеваемости.

49. Интенсивность

• Интенсивность - мера (степенью) выраженности
заболеваемости.
• Для оценки интенсивности используют количественные
значения.
• Количество случаев заболевания, выраженное в
абсолютных цифрах, может дать первое общее
представление о значимости проблемы
• определить кратковременные тенденции (прежде всего,
при расшифровке вспышек).
• Абсолютные цифры можно использовать при описании
вспышек и проявлений заболеваний, возникших на тех
территориях или в тех коллективах, где численность
популяции за определенный период времени остается
неизменной.

50. Интенсивность

• для оценки интенсивности необходимо
использовать относительные частотные
показатели,
• относительные частотные показатели являются
мерой вероятности события.
• Это унифицирует характеристику
распространения различных заболеваний,
• позволяет сравнивать, сопоставлять события,
изменяющиеся во времени и пространстве, а
также в различных группах населения.

51. Интенсивность

• Среди частотных (интенсивных)
показателей важнейшим надо считать
инцидентность.
• В отечественной литературе чаще
используется термин «заболеваемость»,
между тем это последнее понятие
используется в более широком понимании «высокая заболеваемость» и т.д.

52. «инцидентность»

• Этот термин является синонимом
«заболеваемости» только в тех случаях, когда
последняя действительно предназначена для
демонстрации частоты события.
• «инцидентность» является более удачным
термином т.к. применяется для обозначения
частоты не только заболеваний, но и всех
других явлений (исходов), которые изучает
эпидемиология.

53. «инцидентность»

• показатель инцидентности представляет
собой результат измерения частоты
возникновения случаев заболевания в
популяции риска, то есть среди тех лиц, у
которых существует вероятность
возникновения данного заболевания.
• Для этого используются два основных
показателя: кумулятивная инцидентность
(КИ) и плотность инцидентности (ПИ).

54. кумулятивная инцидентность

• рассчитывается как отношение количества
случаев заболевания n, возникших
(«накопившихся» — отсюда «кумулятивная»)
за определенный период времени Т, к
численности популяции риска N в тот же
период времени (численность популяции к
началу или к концу наблюдения, или
полусумма этих значений).
• Именно этот показатель часто обозначают
термином «заболеваемость».

55. кумулятивная инцидентность

• Формула для расчета кумулятивной
инцидентности :

56. кумулятивная инцидентность

• При расчете показателей КИ обязательно
следует учитывать продолжительность
временного интервала, в котором
возникают учитываемые случаи.
• КИ может рассчитываться за год, за месяц,
за любой другой промежуток времени,

57. кумулятивная инцидентность

• КИ рассчитывается, как правило, за одну
единицу времени (один год, один месяц),
значение Т принято опускать.
• так же, если сравниваются показатели КИ,
рассчитанные за один и тот же период (5 лет,
10 лет и т.п.).
• Однако при сравнении показателей,
рассчитанных за разные периоды времени
различные значения Т не позволяют
сравнивать показатели без приведения их к
общему знаменателю.

58. кумулятивная инцидентность

• знаменатель в показателе инцидентности,
представляя численность популяции риска,
не должен включать лиц, вообще не
имеющих риска возникновения
заболеваний.

59. кумулятивная инцидентность

• при отсутствии какого-либо представления о
характере риска имеет смысл использовать в
знаменателе общую численность людей,
находящихся (находившихся) на данной
территории в данный период (момент)
времени — «численность населения»
• Иногда выбор знаменателя очевиден: нельзя
отнести количество вагинитов к численности
популяции, представленной обоими полами,
или число послеоперационных осложнений к
общему количеству пациентов, включая
леченных консервативными методами.

60. кумулятивная инцидентность

• В случаях точечного (моментного)
воздействия фактора риска (например,
однократное употребление
контаминированного пищевого продукта
или хирургическая операция), показатель
КИ является вполне удовлетворительной
мерой частоты заболеваемости.

61. кумулятивная инцидентность

• В случае,
• когда вероятность заболевания связывается
со сроками пребывания в месте риска
заражения
• есть зависимость от продолжительности
действия факторов риска,
• различия в сроках воздействия факторов
риска могут иметь важное значение при
сравнении показателей

62. Зависимость частоты возникновения инфекций кровотока от длительности катетеризации центральных вен

63. Плотность инцидентности

• Плотность инцидентности (темп
инцидентности, «сила заболеваемости»)
измеряет частоту возникновения новых
случаев заболевания (n), возникших за
определенный период времени (период
наблюдения), с учетом суммарного
времени воздействия факторов риска,
добавленного всеми членами популяции
риска (pT).
ПИ = (n/pT) · 10n.

64. Плотность инцидентности

• Чаще всего 10n = 103 = 1 000: показатель
рассчитывается на
• 1 000 «человеко-дней»,
• на 1 000 дней госпитализации,
• на 1 000 катетеро-дней,
• на 1 000 дней искусственной вентиляции
и т.п.

65. Плотность инцидентности

• Каждый член популяции риска, у которого
заболевание не возникло, добавляет в знаменатель
все время (время риска), в течение которого он
находился под действием фактора, способного
вызвать данное заболевание.
• У заболевших для расчета знаменателя
используется только время, проведенное в условиях
экспозиции к фактору риска до возникновения
заболевания.
• Время экспозиции к фактору после возникновения
заболевания не учитывается, поскольку риск
заболевания уже реализовался.

66. Данные для расчета плотности инцидентности

67. Данные для расчета плотности инцидентности

• гипотетические данные, позволяющие
проиллюстрировать расчет плотности инцидентности.
• было зарегистрировано 5 случаев заболевания,
• случай заболевания у пациента И не связан, с
действием изучаемого фактора (отсутствует
экспозиция к нему),
• значение числителя равно 4.
• Значение знаменателя должно быть равно сумме
всего времени риска РТ, добавленного всеми членами
популяции риска, то есть РТА +РТБ+ РТВ+ РТГ+ РТЕ+
РТЗ+ РТК+ РТЛ+ РТМ (Д, Ж и И не экспонированы,
поэтому ничего не добавляют в знаменатель).

68. Данные для расчета плотности инцидентности

69. Плотность инцидентности

• В тех случаях, когда кроме самого факта
воздействия фактора большое значение имеет
длительность экспозиции к нему, показатель
ПИ обеспечивает более корректное сравнение
показателей частоты возникновения
заболеваний.
• Наиболее часто этот показатель используется
при изучении эпидемиологии
неинфекционных заболеваний и в
госпитальной эпидемиологии

70. Частота внутрибольничных инфекций нижних дыхательных путей в двух отделениях реанимации новорожденных

71. Плотность инцидентности

• при сравнении показателей КИ инфекции
нижних дыхательных путей (ИНДП),
ассоциированных с искусственной
вентиляцией легких (ИВЛ), рассчитанных на
100 пациентов, подвергшихся ИВЛ,
оказалось, что частота внутрибольничных
инфекций (ВБИ) в отделении Б почти в два
раза превышает соответствующий
показатель в отделении А.

72. Плотность инцидентности

• Оценка продолжительности ИВЛ в двух
отделениях путем сравнения показателей,
отражающих интенсивность использования
ИВЛ (количество дней ИВЛ на 100
пациентов с ИВЛ) показала, что
продолжительность ИВЛ в отделении Б
также почти в два раза превышает
соответствующий показатель в отделении А.

73. Сравнение заболеваемости с учетом различий в продолжительности ИВЛ

• расчёт соответствующих показателей ПИ, то
показывает, что риск ИНДП в двух
отделениях на самом деле примерно
одинаков.

74. Плотность инцидентности

• ПИ позволяет решить проблемы, связанные
с оценкой частоты заболеваний в
изменяющихся по численности популяциях.

75. Превалентность

• Показатели инцидентности отражают частоту
возникновения заболеваний,
• показатель превалентности используется для
количественного описания состояния
заболеваемости.
• Превалентность отличается от инцидентности
тем, что учитывает не только те заболевания,
которые возникли за изучаемый период
времени, а все, которые имеются в
наблюдаемом периоде, то есть описывают
уровень распространенности болезни.

76. превалентность

• периодная превалентность - короткий период
времени ,
• моментная или точечная превалентность конкретный момент времени
• В количественном отношении показатель
превалентности (П) определяется как
отношение числа всех существующих в
определенный момент (короткий период)
времени случаев заболевания (Р) к
численности популяции риска в этот же
момент времени (N):

77. Термин «превалентность»

имеет несколько синонимов:
• «распространенность»,
• «пораженность»
• «болезненность».

78. «Пораженность»

• наиболее часто используется
паразитологами

79. Динамика 

Динамика
• — это распределение абсолютных чисел
или частотных показателей (интенсивности)
во времени.

80. Описание динамики заболеваемости

• позволяет оценить изменения в ситуации за
определенный период времени,
• высказать предположения о возможных
причинах изменений
• прогнозировать развитие ситуации в будущем.
• динамика рассматривается как отражение
воздействия причинных факторов, набор
и/или сила влияния которых меняется с
течением времени.

81. Однонаправленные изменения

• - тенденции, тренды.
• оценка наиболее общих закономерностей
динамики процесса (рост, снижение,
стабилизация).

82. Периодические подъемы заболеваемости

• возникают в определенное время
• через определенные временные интервалы
• Периодические подъемы заболеваемости в
отдельные годы с определенной
ритмичностью часто называют цикличностью.
• Стабильное (повторяющееся из года в год)
повышение заболеваемости в определенные
месяцы года именуются сезонностью.

83. Случайные колебания

• подъемы заболеваемости, возникающие в
любое время, вне ритмических колебаний,
появляющиеся неожиданно.
• Этот вид подъемов именуют вспышками

84. Схематическое изображение основных компонентов динамики заболеваемости: однонаправленные изменения/тенденции (Т), периодические

подъемы
заболеваемости (П) и случайные колебания/вспышки (В)

85. Динамика

• многолетняя динамика - распределение частоты
изучаемых исходов по годам
• помесячная (внутригодовая) динамика
• шкала времени может быть градуирована и в
других единицах, в зависимости от поставленных
задач
• при расследовании вспышек целесообразно
измерять время в днях и даже часах.
• Выбор способа измерения времени диктуется
продолжительностью действия предполагаемых
причинных факторов и, соответственно, частотой
возникновения соответствующих исходов.

86. Динамика

• изучение многолетней динамики позволяет
выявить ведущие факторы риска,
действующие в течение длительного
времени (постоянно) и определяющие
основные закономерности развития
процесса.

87. Динамика

• Существует множество приемов анализа
динамики или, пользуясь термином,
принятым в биостатистике, анализа
временных рядов.
• Гораздо более сложной задачей является
интерпретация выявленных особенностей
динамики процесса.

88. Многолетняя динамика

• Периодичность многолетней динамики
свойственна многим инфекционным
заболеваниям
• В современных условиях при длительных
наблюдениях за эпидемическим процессом
зафиксированы несколько видов многолетних
колебаний уровня заболеваемости: подъемы
заболеваемости с интервалом примерно 3–5
лет, 20–22 года и 30–40 и более лет.

89. Многолетняя динамика

• Подъемы с интервалом 3–5 лет отражают, как правило,
внутренние особенности популяционных взаимоотношений
возбудителя и хозяина и более всего свойственны воздушнокапельным инфекциям, то есть нозоформам, при которых
заражение происходит легко и бесконтрольно:
• при наличии источника инфекции окружающие оказываются
быстро вовлеченными в циркуляцию возбудителя
(манифестные и бессимптомные формы инфекции), что
ведет к формированию иммунной прослойки среди
населения и, соответственно, росту популяционного
иммунитета.
• В популяции наступает такое разрежение восприимчивых
людей, что эпидемический процесс либо прекращается
вовсе (небольшие популяции), либо поддерживается за счет
редких заражений

90. Многолетняя динамика

• Нельзя исключить влияние на уменьшение и прекращение
заболеваемости, параллельно развивающегося снижения
вирулентности и резервационных процессов в популяции
паразита (сыпной тиф — болезнь Брилля, ветряная оспа —
опоясывающий лишай и т.д.).
• Затем следует постепенное накопление восприимчивых
людей, рост их удельного веса среди населения
(нарождение нового поколения и смертность среди
старших возрастных групп), что ведет к новому подъему
заболеваемости.
• Интервал между подъемами тем меньше (примерно 3
года), чем крупнее популяция.
• Для крупных мегаполисов свойственны наиболее
укороченные интервалы благополучия.

91. Оценка многолетней динамики на описательном этапе эпидемиологической диагностики проводится с целью:

• оценки тенденции заболеваемости;
• оценки цикличности (периодичности)
заболеваемости;
• прогнозирования дальнейшего развития
заболеваемости;
• оценки эффективности различных (например,
профилактических) мероприятий;
• сопоставления динамики заболеваемости с
динамикой возможных факторов риска.

92. Анализ сезонности

• Сезонный подъем заболеваемости
наиболее характерен для большинства
инфекционных болезней, хотя наблюдается
и при некоторых неинфекционных
заболеваниях (хорошо известно, например,
что зимой происходит повышение
заболеваемости сердечно-сосудистыми,
цереброваскулярными, заболеваниями
дыхательных путей, и некоторыми другими
заболеваниями).

93. Анализ сезонности

• сезонность принято описывать с помощью
так называемой типовой сезонной кривой.
• Для построения типовой кривой
используют средние значения количества
случаев заболеваний для каждого месяца
за ряд лет, составляющих период изучения
заболеваемости.

94. Анализ сезонности

• Исключаются случаи, которые заведомо
связаны со вспышечной заболеваемостью.
• Существует также ряд формальных
способов выявления и устранения
выбросов, самым простым из которых
является использование вместо среднего
арифметического значения — медианы,
более устойчивой к экстремальным
значениям.

95. гипотетическая помесячная динамика за 10 лет

96. Результаты построения типовых сезонных кривых двумя способами (по средним значениям и по медианам)

97. количественное описание типовой сезонной кривой

• Существует несколько способов, позволяющих измерить
продолжительность и выраженность (амплитуду)
сезонного подъема, определить его начало и окончание.
• необходимо определить ординарный уровень
заболеваемости
• применительно к изучению сезонности определяется как
среднемесячный уровень благополучного этапа в
развитии эпидемического процесса.
• Это позволяет установить время наступающего сезонного
подъема, поскольку при расчетах благополучия
(относительного благополучия) для определения уровня
ординара берутся месяцы «межсезонья».

98. Сравнение типовых сезонных кривых

• медианная кривая гораздо лучше отражает
сезонные колебания.
• Единственным недостатком использования
медианы является то обстоятельство, что
продолжительность изучаемого периода
при этом не должна быть менее 10–12 лет.

99. количественное описание типовой сезонной кривой

• за несколько лет (4–6 лет) берутся данные месяцев низкой
(самой низкой) заболеваемости, число таких месяцев
должно быть не менее 30.
• Выбрав месяцы самой низкой заболеваемости из
абсолютных чисел количества случаев в каждом
выбранном месяце, рассчитывается среднее
арифметическое Х.
• В качестве межсезонного ординара принимается значение
Х + 2σ, где σ обозначает среднеквадратичное отклонение.
• Все, что выше ординара, для данной популяции
представляется необычным и требует поиска какого-то
наслоившегося фактора, вызвавшего подъем
заболеваемости.

100. индекс сезонности

• Отношение максимального уровня
заболеваемости к уровню межсезонного
ординара.

101. Структура

• — это распределение частотных
показателей (интенсивности) среди
различных групп населения на различных
территориях.

102. Цель оценки структуры

• — выявление групп и
территорий риска.

103. Неоднородность популяции

• характеризуется не только тем, что каждый
ее представитель имеет какие-то
особенности, отличающие его от других, но
также тем, что по ряду признаков возможно
объединение некоторого количества людей
в группы

104. Неоднородность популяции

• В одну группу включаются лица, имеющие
однотипные или более или менее сходные
показатели либо по биологическим, либо
социальным, либо иногда природным
факторам.

105. Выбор групп риска

• Оценка заболеваемости с учетом хорошо
продуманного структурного распределения,
отражающего сложившуюся объективную
характеристику патологического процесса, имеет
большое значение для выбора наиболее уязвимых
групп населения, так называемых групп риска,
• проведения усилий в борьбе с заболеваемостью в
наиболее пораженной группе;
• на аналитическом этапе оценка структурного
распределения заболеваемости имеет решающее
диагностическое значение, поскольку появляется
возможность проведения сравнительных
исследований.

106. группировка (выбор групп)

• отличается в каждом конкретном случае от
стандартной
• обеспечивает эффективную
диагностическую работу,
• требует хорошей профессиональной
подготовленности и внимательности.

107. В системе работы противоэпидемических учреждений, когда характеризуется заболеваемость различными инфекционными заболеваниями

используется следующая группировка:
• по возрасту (0–2 года, 3–6 лет, 7–14 лет, 15 лет и
старше);
• разделение детей по показателю посещения
детских оздоровительных учреждений (да/нет);
• разделение детей домашнего воспитания и детей,
находящихся в домах ребенка, в детских домах, в
интернатах;
• разделение по месту жительства (город/село);
• разделение по полу;
• разделение пострадавших по этиологии (если одно
и то же заболевание вызывается разными видами
или типами возбудителя).

108. В системе работы противоэпидемических учреждений, когда характеризуется заболеваемость различными инфекционными заболеваниями

используется следующая
группировка:
• большое значение имеет дифференциация
населения, особенно детского, по степени
соблюдения прививочного календаря (по
регистрационным данным).
• учитывается прививочный статус с учетом
возрастных особенностей детского
населения, поскольку должна быть точно
охарактеризована вся система прививок
(вакцинация, этапы ревакцинации).

109. группировка (выбор групп)

• структура пострадавших от тех или иных
заболеваний дается в интенсивных
показателях (в показателях частоты
заболеваний в соответствующих группах),
что позволяет сравнивать заболеваемость
различных групп населения

110. группировка (выбор групп)

• структура заболеваемости различных групп
населения может быть представлена иногда
не только в интенсивных (частотных), но и в
виде экстенсивных показателей.
• Экстенсивные показатели свидетельствуют о
доле различных групп (в %) среди всех
заболевших.
• Экстенсивные показатели могут быть показаны
в таблицах, в виде столбиковых диаграмм,
круговых диаграмм

111. Пространственная характеристика

• — это распределение частотных
показателей (интенсивности) по
территории.

112. Пространственная характеристика

• первый этап пространственного
исследования — это описание
распространения заболеваний по
территориям, включая количественную
характеристику.
• констатация факта особенностей
территориального распределения.

113. Пространственная характеристика

• Разделение территорий ориентируется на
различия в уровнях заболеваемости и ее
структуры,
• учитывает особенности природных (климат,
ландшафт), экологических и социальных
факторов (экономика, характер хозяйственной
деятельности — в промышленности, в
сельском хозяйстве, особенности
промышленных предприятий, подробная
экологическая характеристика и т.д.).

114. Пространственная характеристика

Представляется
• в виде различных таблиц,
• в виде карт (картографический метод), на
которые наносится эпидемическая
ситуация.

115. Пространственная характеристика

• Различают два основных способа
изображения пространственной
характеристики на картах: картограммы и
картодиаграммы.

116. Картограмма

— это схематическая географическая карта,
на которой данные наносятся
• штриховкой различной густоты,
• окраской определенной степени
насыщенности (фоновая картограмма)
• точками (точечная картограмма).

117. Примерный вид фоновой картограммы

118. Примерный вид точечной картограммы

119. картограммы

• Фоновые картограммы используются для
анализа относительных показателей,
• на точечные картограммы наносится
абсолютное количество случаев
заболеваний, возникших эпидемических
очагов, другие данные, выраженные в
абсолютных числах.

120. картодиаграмма

• На картодиаграммах в качестве
изобразительных знаков используются
различные диаграммные фигуры, что дает
возможность отобразить более сложные
данные.

121. географические информационные системы (ГИС)

• Современные географические
информационные системы (ГИС) не только
облегчают техническую сторону
выполнения этой задачи, но и
представляют возможность изучать,
например, изменение эпидемиологической
ситуации во времени, оперативно
анализировать эпидемиологические
данные и прогнозировать развитие
ситуации.

122. Выявление групп/территорий риска

• основано на сравнении одной группы или
территории с другой (другими) по
интенсивным показателям, например,
инцидентности.
• В случае, если инцидентность в одной
группе/территории риска достоверно
выше, чем в другой, она может считаться
группой/территорией риска.

123. способы оценки достоверности разницы интенсивных показателей

• использование метода ДИ (доверительных
интервалов).
• Использование ДИ обладает рядом преимуществ
по сравнению с другими способами
характеристики вариабельности данных.
• ДИ позволяет наглядно представить диапазон
возможных значений определенного показателя.
• Использование ДИ избавляет от необходимости
оценивать вид распределения количественных
данных, поскольку описание вариабельности
таких признаков с помощью ДИ подходит как для
нормально распределенных, так и
распределенных другим способом данных.

124. Сравнение показателей инцидентности, в двух и более группах с использованием ДИ

• Для этого необходимо вычислить значения
95% ДИ для каждого из сравниваемых
показателей
• сравнить эти ДИ.
• Если ДИ показателей не перекрываются, то
различия можно считать статистически
значимыми
• Если ДИ перекрываются, то делается вывод
об отсутствии статистически значимых
различий.

125. способы оценки достоверности разницы интенсивных показателей

• ДИ можно использовать для сравнения
достоверности различия показателей в
сравниваемых группах.
• В отличие от показателя р, который достаточно
часто используется для оценки статистической
значимости различий в сравниваемых группах,
использование ДИ позволяет определить не
только факт различия между группами, но и
величину этих различий.

126. Формирование гипотез о возможных факторах риска

• Собранные и описанные данные,
характеризующие проявления заболеваемости
по интенсивности, динамике и структуре,
используются для предположений
(выдвижения гипотез) о причинах
сложившейся ситуации, то есть о причинноследственных связях между возникшей
заболеваемостью (следствие) и тем
конкретным фактором, который привел к
такой заболеваемости.

127. Гипотеза

• попытка мысленно проникнуть в суть
недостаточно еще понятного явления.

128. приемы формальной логики

• в популяционных исследованиях достоверные
данные можно получить только при
сравнительных испытаниях, в практику
введены логические приемы, с помощью
которых формируются гипотезы:
• прием различия;
• прием сходства;
• прием сопутствующих изменений;
• прием аналогии;
• прием остатков.

129. прием различия

• гипотеза формируется на основании
выявления признаков (факторов),
различающих исследуемые явления.
• этот прием подразумевает поиск фактора,
по которому заболевшие (чаще болеющие)
отличаются от не заболевших (реже
болеющих) и схематично выглядит
следующим образом:
Обстоятельства А (вероятный
причинный фактор присутствует)
Обстоятельства В (вероятный причинный
фактор отсутствует)
Инцидентность значительна (+)
Инцидентность отсутствует или крайне
невелика (–)

130. прием сходства

• гипотеза формируется на основании
выявления сходных признаков (факторов)
исследуемых явлений. Этот прием
подразумевает поиск факторов,
объединяющих заболевших лиц
Обстоятельства
(ситуация) А
Инцидентность
значительна или
очевидна (+)
Наличие некоего
фактора Х
Обстоятельства (ситуация) В, которые существенно
отличаются от обстоятельств А (по каким-либо природным,
социальным, демографическим и др. признакам или по их
совокупности)
Инцидентность значительна или очевидна (+)
Наличие некоего фактора Х

131. Прием сходства

• указывает на то, что в условиях совершенно
различных обстоятельств имеется общий
для обеих ситуаций фактор Х, который
выступает как причинный.

132. Прием сопутствующих изменений

• подразумевает формирование гипотезы на
основании выявления изменений
следствий, происходящих при изменении
причины.
• Этот прием обычно используется при
оценке событий в динамике (выявление
изменений во времени).

133. Многолетняя динамика гнойно-септических инфекций в травматологическом стационаре и динамике частоты различных видов операций.

1 — ГСИ; 2 — металлоостеосинтез; 3 — пластика; 4 — операции на связках; 5 — прочие

134. прием аналогий

• гипотеза формируется на основании
выявления у анализируемого явления
признаков, сходных с имеющимися у ранее
изученного заболевания.
• Прием подразумевает экстраполирование
материалов, касающихся хорошо
изученных заболеваний на наблюдения,
относящиеся к мало изученным
нозоформам

135. прием остатков

• позволяет сформировать гипотезу на основании
поочередного исключения возможных причин.
• используется при изучении нескольких факторов
риска.
• из суммы факторов, предположения о которых
обоснованы другими логическими приемами
формирования гипотез, последовательно
исключаются отдельные из них.
• Исключаются те факторы риска, которые легче
обосновать и изучить.
• В итоге формируется гипотеза о влиянии
оставшегося фактора риска.

136. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЭТАП

• Целью аналитических исследований
является оценка гипотез о причинах и
условиях (факторах риска, детерминантах)
возникновения заболеваний (других
исходов). Другими словами, они служат для
выявления причинно-следственных связей
между фактором риска и заболеванием.

137. Аналитический этап

• Аналитический этап завершают
постановкой окончательного
эпидемиологического диагноза.
• Основные задачи аналитических
исследований:
• измерение эффекта воздействия фактора
• оценка силы связи
• проверка причинности выявленных
ассоциаций.

138. Различают четыре основных типа аналитических исследований:

• 1) когортные исследования;
• 2) исследования случай–контроль;
• 3) поперечные (срезовые) исследования
(исследования превалентности);
• 4) корреляционные исследования.

139. Аналитический этап

• формулировка гипотез начинается на
описательном этапе. На аналитическом
этапе может продолжаться использование
приемов формальной логики для
формулировки новых гипотез.
• Провести четкую границу между
описательным и аналитическим этапом в
плане формулировки гипотез иногда
бывает невозможно.

140. Аналитический этап

• Наиболее часто используемыми
аналитическими исследованиями являются
когортное исследование и исследование
случай–контроль, при этом существует
множество модификаций этих двух
принципиальных подходов.

141. Когортные исследования

• В когортном исследовании из популяции
отбираются две или более группы (когорты) людей,
изначально не имеющие изучаемого заболевания
(исхода).
• Отличаются группы между собой тем, что на одну
группу людей воздействует изучаемый фактор
риска, а на другую — нет.
• После этого они сравниваются между собой на
предмет появления у них данного исхода.
• Тем самым можно понять, как изучаемый фактор
риска связан с последующими исходами
(заболеваниями).

142.

Схема когортного исследования

143. Когортные исследования

• встречающийся в литературе термин
«проспективное исследование» нельзя
использовать как синоним когортного
исследования

144. Проспективным называется исследование

• когда сбор данных осуществляется в настоящее
время и продолжается до осуществления анализа.
• Классическое когортное исследование
подразумевает проспективное наблюдение за
сформированными в исходной популяции
когортами экспонированных (то есть подверженных
действию изучаемого фактора) и
неэкспонированных в течение определенного
времени, достаточного для того, чтобы у субъектов
исследования возникло изучаемое заболевание

145. Когортное исследование

• В когортном исследовании
экспонированные и неэкспонированные
субъекты включаются в исследовании либо
случайно, либо в зависимости от наличия
или отсутствия воздействия фактора
прежде, чем появляется исход.

146. Когортные исследования

• популяцию, где уже возникли случаи
интересующего нас заболевания, можно
точно также разделить на когорты,
отличающиеся по наличию или отсутствию
воздействия изучаемого фактора риска в
прошлом и сравнить распределение
изучаемых исходов в когортах (при наличии
соответствующей информации о
воздействии).

147. Когортные исследования

• субъекты исследования подбираются после
наступления исхода.
• Такое когортное исследование называется
ретроспективным (историческим).
Ретроспективным называют исследование,
когда анализируемые данные относятся к
прошлому.

148. Когортное исследование

• обладает рядом очевидных достоинств.
• цель исследования: заболевают ли люди, если они
подвержены действию определенного фактора?
• При этом можно заранее определить какие данные
необходимы и собрать эти данные аккуратно и в
полном объеме.
• Когортное исследование позволяет оценить
широкий диапазон исходов, связанных с влиянием
единственного фактора, также как и широкий
диапазон факторов для одного исхода.

149. когортное исследование

• может быть неэффективно и дорого, если изучаемый
исход встречается редко и приходится включать
множество субъектов, у которых изучаемый исход так и
не обнаружится.
• исход может далеко отстоять во времени, поэтому
субъекты-участники могут быть утеряны, а результаты
исследования недоступны в течение длительного
периода.
• Последнее в меньшей степени является проблемой при
исторических когортных исследованиях, однако в этом
случае качество данных может оставлять желать
лучшего: условием ретроспективного когортного
исследования является наличие достоверной и
достаточно подробной информации о воздействии
факторов риска.

150. Исследование случай–контроль

• При организации исследования случай–
контроль из популяции отбираются лица,
исходя из того, имеется или не имеется у
них изучаемое заболевание (любой другой
изучаемый исход).
• Структура исследования подразумевает
наличие двух групп наблюдения

151. Исследование случай–контроль

• Основная группа (случаи) включает лиц, у
которых выявлено данное заболевание (либо
иной изучаемый исход).
• Контрольная группа (группа сравнения)
включает лиц, у которых данное заболевание
(либо любой исход) отсутствует.
• Опытную и контрольную группы делят затем
на две подгруппы: «экспонированных» и
«неэкспонированных» к изучаемому фактору
риска.

152.

Схема исследования случай–контроль

153. формирование группы случаев

• следует применять строгие, объективные критерии для
исхода.
• Следует быть уверенным в однородности исхода,
поскольку похожие заболевания или исходы могут
иметь разные факторы риска.
• Например, не все заболевания кишечными
инфекциями, выявляемые в изучаемой популяции
только по наличию диарейного синдрома, могут быть
отобраны для исследования.
• Следует стремиться использовать «инцидентные»
(вновь диагностированные) случаи, нежели
«превалентные» (уже существовавшие в данный
момент времени), когда только возможно.

154. формирование группы случаев

• При использовании «превалентных» случаев
взаимодействие самого заболевания на
потенциальные факторы риска может привести к
затруднениям с интерпретацией данных.
• Например, в исследовании, посвященном оценке
влияния употребления кофе на риск возникновения
язвенной болезни, «превалентные» случаи (давно
имеющие язву и остерегающиеся пить кофе) будут
отличаться по отношению к экспозиции от
«инцидентных» случаев, у которых заболевание
возникло относительно недавно и которые еще не
успели изменить своего отношения к употреблению
этого напитка.

155. подбор контрольной группы

• Наиболее важным и ответственным моментом
этого исследования является подбор
контрольной группы.
• В идеале лица, входящие в контрольную
группу, должны отличаться от лиц опытной
группы только тем, что у них отсутствует
изучаемое заболевание, что вряд ли
достижимо.
• Отбор контрольной группы с учетом
сказанного является наиболее трудной частью
планируемого исследования.

156. правила формирования контрольной группы

• целесообразно формировать контрольную группу
из той же исходной популяции, что и случаи.
• «контроли» должны представлять популяцию
индивидуумов, которые могли бы быть
идентифицированы и включены в исследование как
случаи, если бы у них также развилось заболевание.
• Часто выбор очевиден: при возникновении
вспышки в детском саду в контрольную группу
целесообразно отбирать детей, посещающих то же
детское учреждение.

157. Контрольная группа

• Контрольная группа должна быть отобрана из
популяции в то же время, в которое отбирается
опытная группа.
• И случаи, и «контроли» должны отбираться
независимо от подлежащего изучению
воздействия.
• Для отбора контрольной группы должны
использоваться те же критерии отбора, что и для
опытной группы.
• Исключения или ограничения, сделанные при
идентификации случаев, должны быть в равной
степени применимы к «контролям» и наоборот.

158. Контрольная группа

• В количественном отношении следует отбирать 1–4
(лучше 2–4) «контроля» на 1 случай: дальнейшее
увеличение контрольной группы мало влияет на
статистическую мощность исследования.
• Если известна вся популяция тех, кто годится в
контроли, и ее численность значительно превышает
указанное соотношение, следует взять случайную
выборку.
• Для повышения качества исследования можно
выбрать несколько контрольных групп, отобранных
разными способами, и оценить сопоставимость
результатов.

159. исследования случай–контроль

• обладают меньшей надежностью по
сравнению с когортным исследованием.
• Это связано с самой методологией и
организацией исследований случай–контроль.
Проблемы, связанные с проведением этих
исследований, обусловлены тем, что
интересующие нас данные о воздействии
фактора могут быть недоступны или неточны.
Иногда просто не удается выбрать достаточное
количество контролей, удовлетворяющих
сформулированным выше требованиям.

160. исследование случай–контроль

• Хорошо организованное исследование может дать не
менее надежные результаты, чем когортное.
• исследование случай–контроль обладает рядом
достоинств.
• схема этого исследования превосходна для редких
заболеваний (в когортном исследовании в такой
ситуации численность изучаемой популяции может
оказаться непомерно высокой).
• Исследование случай–контроль позволяет быстро
получить ответ и является поэтому методом выбора при
расследовании вспышек.
• В исследовании случай–контроль можно исследовать
одновременно и быстро множество факторов для
изучения одного исхода. Однако изучаться может только
один исход.

161. Выбор схемы аналитического исследования

• Зависит от конкретных задач,
• во многом определяются имеющимися для
него ресурсами и сроками проведения.
• Знание возможностей различных подходов,
их достоинств и недостатков позволяет
эпидемиологу оптимально планировать
исследование.

162. Основные приемы статистики для анализа когортных исследований и исследований случай–контроль

• Данные аналитических исследований
(когортных и случай–контроль) обычно
сводятся в четырехпольные таблицы
(таблицы 2×2, таблица сопряженности)

163. Таблица сопряженности

• Данные комплексных исследований,
подразумевающих изучение множества
факторов и их градаций, порождают
множество таблиц 2×2 и 2×N, однако все они
имеют подобную форму.
• для того, чтобы подчеркнуть различия в
способах организации данных при когортных
исследованиях и исследованиях случай–
контроль, таблицы представляют повернутыми
по отношению друг к другу на 90°

164.

Исследование случай–контроль
Когортное исследование
Исход
(+)
Исход
(–)
b
Воздействие
(+)
a
b
d
Воздействие
(–)
c
d
Экспозиция Экспозиция
(+)
(–)
Исход
(+)
Исход
(–)
a
c

165. Измерение эффекта воздействия

• Эпидемиология — количественная наука. ее задачей является не
просто установление факторов, влияющих на возникновение
заболеваний (и других состояний, связанных со здоровьем
людей), а измерение эффекта их воздействия.
• Без этого не только невозможно судить о значении различных
факторов, об их вкладе в заболеваемость, но и невозможно
вообще делать выводы о наличии причинно-следственной связи
между изучаемыми факторами и исходами.
• Для того чтобы обнаружить причинно-следственную связь,
необходимо сравнить вероятность возникновения заболеваний
среди тех, на кого воздействует определенный фактор и
вероятность возникновения заболеваний среди тех, на кого
изучаемый фактор не действует.
• для того, чтобы сравнить эти вероятности (то есть риск
возникновения заболевания при воздействии фактора и при
отсутствии такого воздействия), нужно их измерить.

166. Абсолютный риск

• непосредственным отражением риска
возникновения заболеваний, «реализованным»
риском, являются показатели частоты
заболеваемости — инцидентность, в меньшей
степени превалентность.
• В тех случаях, когда инцидентность рассчитывается
не для всей популяции, в которой могут возникать
заболевания (популяции риска), а для
субпопуляций, отличающихся по
наличию/отсутствию действия изучаемого фактора
(привитые и непривитые и т.п.), эти показатели
часто называют показателями абсолютного риска.

167. Абсолютный риск R

• связанный с каким-либо потенциальным
фактором риска Rе, измеряет вероятность
изучаемого исхода (заболевания, смерти
и т.п.) у лиц, подверженных действию данного
фактора («экспонированных» к нему).
Абсолютный риск при отсутствии воздействия
данного фактора риска Rne, отражает
вероятность изучаемого исхода (заболевания,
смерти и т.п.) у лиц, не находящихся под
воздействием данного фактора (не
«экспонированных» к нему).

168. Расчет показателей абсолютного риска (R) 

Расчет показателей абсолютного
риска (R)
Исход + Исход –
Воздействие +
a
b
Воздействие –
c
d

169.

• Измерив риск возникновения заболеваний среди тех,
на кого действует фактор, и среди тех, кто не подвержен
его действию, производят сравнения.
• «Качественное» сравнение («больше-меньше»)
позволяет высказать суждение о природе изучаемого
фактора, точнее — о характере его воздействия.
• если риск возникновения заболеваний в группе
подверженных действию изучаемого фактора F выше,
чем вероятность заболевания среди тех, кто не
подвержен действию данного фактора (Re > Rne), тогда
можно предположить, что возникновение фактора F
повышает риск возникновения изучаемого исхода. Если
Re < Rne, это означает, что изучаемый фактор, повидимому, приводит к снижению вероятности
появления изучаемого исхода. В ситуациях, когда
Re = Rne, вряд ли можно судить о каком-либо
воздействии данного фактора.

170.

• чтобы провести количественное сравнение
абсолютных рисков, доступны две
возможности:
• процедура деления (Re/Rne)
• процедура вычитания (Re – Rne).

171. относительный риск

• Показатель, получившийся в результате
деления называется относительным
риском (отношением рисков), и
рассчитывается в когортных исследованиях.
Другими словами, относительный риск RR
(от англ. relative risk или risk ratio) —
отношение абсолютных рисков при
наличии Re и отсутствии Rne воздействия
изучаемого фактора

172. относительный риск

173. Расчет показателя относительного риска (RR)    

Расчет показателя относительного
риска (RR)
Исход +
Исход –
Воздействие +
a
b
Воздействие –
c
d

174. Интерпретация RR

• Если относительный риск >1, то есть Re > Rne, то,
возникновение болезни может быть связано с
действием изучаемого фактора.
• Чем больше значение RR, тем больше эффект
воздействия фактора, тем важнее может быть его
этиологическая роль.
• Если RR =1 (Re = Rne), то фактор не оказывает
воздействия,
• RR <1 (Re < Rne) означает превентивное действие
данного фактора.
• RR показывает, во сколько раз риск заболевания для
подверженных воздействию больше/меньше по
сравнению с неэкспонированными.

175. отношение шансов OR

• В большинстве исследований случай–
контроль значения абсолютного риска (то
есть инцидентности) неизвестны, поэтому
для оценки относительного эффекта
воздействия используется показатель
отношения шансов OR, который иногда
называется отношение преобладаний или
отношение вероятностей.

176. Отношение шансов

• Отношение шансов — специальный
показатель, используемый для оценки
относительного риска путем сравнения
относительных частот («шансов»,
вероятностей) экспозиции к факторам
риска среди случаев и контролей
• (a/c и b/d соответственно).

177. Отношение шансов

• Если воспользоваться типовой таблицей
2×2, содержащей результаты подсчета
случаев и контролей, распределенных по
экспозиции к изучаемому фактору риска,
формула для расчета OR будет выглядеть
так:

178. Отношение шансов

• Оценка OR не отличается от таковой для RR.
Если OR >1, то возникновение болезни может
быть связано с действием данного фактора.
• Чем больше значение OR, тем важнее роль
фактора.
• Если OR =1, то фактор не оказывает
воздействия,
• OR <1 означает превентивное действие
изучаемого фактора.

179. Доверительный интервал

• Почти во всех эпидемиологических
исследованиях изучают ограниченную
группу населения, а затем экстраполируют
полученные результаты на всю популяцию.
• В тех случаях, когда каждую группу
рассматривали как выборочную и хотели
бы применить результаты к более широким
группам населения, необходимо
рассчитывать ДИ.

180. Доверительный интервал (ДИ)

• представляет собой диапазон всех возможных
значений точной оценки, в котором, если повторить
исследование неограниченное количество раз,
будет содержаться истинная оценка с вероятностью
не менее 95% (так называемый 95%-й ДИ).
• вычисление ДИ для RR или OR представляет собой
попытку совместить представления о размерах
воздействия фактора и оценку вероятности
случайности наблюдаемых различий в
заболеваемости лиц, подверженных действию
изучаемого фактора и свободных от него.

181. Доверительный интервал RR

• не должен включать единицу.
• Если изучаемый фактор действительно
является фактором риска, нижняя граница
ДИ должна быть больше 1.
• Если фактор оказывает превентивное
действие, то верхняя граница ДИ должна
быть менее 1.
• Чем уже ДИ, тем больше оснований
доверять полученным данным.

182. разность рисков RD

• Для оценки эффекта воздействия
причинного фактора, помимо RR и OR,
может использоваться показатель разности
рисков RD (от англ. risk difference) —
разность абсолютных рисков при наличии и
отсутствии экспозиции к изучаемому
фактору, показывает абсолютное
увеличение заболеваемости в связи с
действием фактора.

183. Разность рисков

184. атрибутивный риск AR

• Сам по себе этот показатель (его называют
атрибутивным риском, AR) интерпретировать
сложно, однако его можно использовать для
расчета других, более информативных
показателей.
• Одним из таких показателей является
атрибутивная фракция AF (от англ. attributable
fraction — этиологическая фракция,
этиологическая доля) — отношение разности
рисков к абсолютному риску у
экспонированных, выраженное в процентах

185. Атрибутивная фракция AF представляет собой долю всех случаев заболевания у экспонированных, обусловленную данным фактором, если

выявленная
связь на самом деле является причинной

186. Поперечные исследования

• Поперечные исследования (от англ. cross-sectional study —
перекрестное изучение) являются одномоментными.
• Это достаточно часто встречающийся вид аналитических
исследований.
• Они проводятся путем наблюдения за определенной
популяцией людей, с целью оценки превалентности
заболевания.
• Изучая одномоментный поперечный срез характеристик
выбранной популяции, оценивается связь между
распространенностью интересующих эпидемиолога факторов в
данной популяции и распространенностью изучаемой
нозологической формы.
• Исследования превалентности используются для выявления
возможных причинно-следственных связей между фактором
риска и заболеваниями.

187.

• когортные исследования и исследования
случай–контроль относятся к так
называемым продольным исследованиям,
что отражает их продолжительность во
времени (иногда это десятки лет), что
позволяет исследователям многократно
собирать в исследуемой группе
информацию о возникновении
заболеваний и воздействии изучаемых
факторов.

188. Поперечное исследование

• проводится одномоментно в выбранной популяции и
представляет определенный поперечный срез ее
характеристик, в отношении распространенности как
изучаемого заболевания, так и изучаемых факторов
риска.
• У поперечных исследований имеется два существенных
недостатка:
• неопределенность в последовательности причины и
следствия (неизвестно, предшествовала ли изучаемая
причина заболеванию);
• систематическая ошибка вследствие включения в число
больных давних случаев, возникших еще до начала
исследования. Именно поэтому нет возможности
говорить об установлении истинной причинной связи.

189. Поперечное исследование

• важность поперечных исследований
нисколько не уступает важности когортных
исследований и исследований случай–
контроль.
• Поперечное исследование предоставляет
возможность рассчитать превалентность
заболевания и изучаемых факторов в
изучаемой популяции, что крайне важно для
определения актуальности проблемы для
практического здравоохранения.

190. Поперечное исследование

• можно рассчитать варианты наличия болезни
в группах с различной подверженностью к
исследуемому фактору, выявив связи между
наличием/отсутствием заболевания и
изучаемым фактором.
• Если же изучаемый фактор не зависит от
времени, то поперечное исследование может
предоставить данные о причинности
заболевания, так же как это делают результаты
когортных исследований и исследований
случай–контроль.

191. Примеры

• при изучении превалентности какого-либо
заболевания в популяции людей с
определенной группой крови, так как группа
крови остается неизменной на протяжении
всей жизни.
• изучение связи между бронхиальной астмой у
детей и курением родителей после рождения
ребенка (то есть экспозиция ребенка к
пассивному курению).

192. Отношение шансов OR

• Для оценки значимости факторов риска в
поперечных исследованиях можно
рассчитать отношение шансов OR
Наличие
Отсутствие
заболевания заболевания
Экспонированы к
a
b
фактору
Не экспонированы
c
d

193. Отношение шансов OR

Интерпретация значения отношения шансов аналогична исследованиям случайконтроль.

194. Корреляционные исследования

• При оценке событий в динамике для
установления наличия и силы связи различных
признаков в некоторых случаях используют
корреляционный анализ.
• Корреляция r — это оценка взаимосвязи
количественных или качественных порядковых
данных. Коэффициент корреляции показывает,
в какой мере изменение значений одной
переменной (признака) сопровождается
изменением значения другой переменной в
конкретной популяции.

195. коэффициент корреляции r

• Значения коэффициента корреляции r
находятся в диапазоне от –1 до 1.
• Нулевое значение свидетельствует об
отсутствии статистической связи.
• Общепринятой является следующая
классификация силы корреляции:
• менее 0,25 — слабая корреляция;
• 0,25–0,75 — корреляция средней силы;
• более 0,75 — сильная корреляция.

196. коэффициент корреляции r

• Плюсовое или минусовое значение
коэффициента корреляции определяет
направление связи между оцениваемыми
переменными.
• Положительное значение коэффициента
корреляции говорит о прямой связи.
• При отрицательном значении изучаемые
переменные имеют обратную корреляцию
• чем больше значение одной, тем меньше
значение второй

197. коэффициент корреляции r

• На практике при корреляционном анализе в
эпидемиологических исследованиях
сопоставляются частотные показатели
возникшей патологии и частотные или
количественные характеристики
предполагаемого причинного фактора.
• В зависимости от величины коэффициента
корреляции судят о силе связи между
предполагаемой причиной и заболеванием.

198. Пример расчета коэффициента корреляции r

• В качестве примера можно привести
расследование вспышки псевдотуберкулеза в
одном из городов России, когда заболело 562
человека.
• До этой вспышки такие заболевания в городе
никогда не регистрировали. Перед
эпидемиологами стояла задача выявить
причины возникновения и распространения
заболеваний псевдотуберкулезом.

199. Вспышка псевдотуберкулеза

Сравнительная динамика понедельной реализации яблок (килограмм на 100 тыс.
населения) и понедельной заболеваемости псевдотуберкулезом (по датам
заболевания)

200. Вспышка псевдотуберкулеза

• Выявленные в ходе расследования эпидемиологические
особенности вспышки псевдотуберкулеза позволили
предположить действие пищевого фактора. В процессе изучения
ассортимента продовольственного снабжения внутри города
было обращено особое внимание на продукты, не
подвергающиеся перед употреблением в пищу термической
обработке.
• Эпидемиологическое обследование заболевших позволило
сконцентрировать особое внимание на свежих яблоках,
употребление которых за 2–10 дней до заболевания отметили
90% заболевших.
• Для формирования гипотезы о причинах возникновения
эпидемии был использован прием сопутствующих изменений.
Для этого была проведена сравнительная динамика понедельной
реализации нестандартных яблок в городе и заболеваемости
псевдотуберкулезом.

201. Вспышка псевдотуберкулеза

• Две кривые, представленные на рисунке
динамики абсолютно синхронны.
• Сила связи между предполагаемой причиной
и заболеваемостью была определена с
помощью корреляционного анализа (r = +0,9).
• Изъятие яблок из продажи привело к
прекращению эпидемии, что является
блестящим подтверждением правильности
эпидемиологического диагноза.

202. Корреляционный анализ

• эпидемиологический диагноз, поставленный только
с помощью корреляционного анализа, не всегда
оказывается безупречным и требует дальнейшей
проверки.
• К подобному способу оценки причинноследственных связей анализа нужно относиться
весьма осторожно.
• Во-первых, признаки, взаимосвязь которых
оценивается с помощью корреляционного анализа,
должны относиться к количественным или
качественным порядковым, а не дихотомическим.
• При этом большинство эпидемиологических
данных относятся к дихотомическим.

203. Корреляционный анализ

• Во-вторых, при использовании корреляционного
анализа следует учитывать следующее:
• наличие корреляции любой силы между двумя
признаками не может являться доказательством
причинно-следственной связи этих признаков.
Необходимо иметь в виду, что даже в случае
обнаружения корреляции между двумя признаками
возможна следующая интерпретация:
• признак А имеет влияние на признак Б;
• признак Б влияет на проявление признака А;
• оба признака находятся под влиянием каких-то
третьих факторов.

204. Корреляционный анализ

• корреляционный анализ показывает наличие
и силу только лишь статистической связи.
Наличие статистической связи и
синхронизация событий не обязательно
свидетельствует о наличии истинной
причинно-следственной связи.
• Именно поэтому эпидемиологическая
интерпретация корреляционного анализа
бывает затруднительна.
• Здесь для исключения ошибок очень важно
профессиональное мастерство.

205. Оценка причинности в эпидемиологии

• Главной целью эпидемиологической
диагностики является выявление причинноследственных связей между воздействием
(фактором риска) и заболеванием.
Выявление и даже количественная оценка
выявленной статистической связи
(ассоциации) еще не говорит о том, что
изучаемый фактор действительно
повышает вероятность возникновения
заболевания, являясь его причиной.

206. Оценка причинности в эпидемиологии

• Если выявленная связь не удовлетворяет
критериям Б. Хилла, есть основания
усомниться в ее причинности, но даже
соответствие предъявляемым выше
требованиям не гарантирует
справедливость суждения о причинности:
существует множество источников ошибок,
которые могут привести к искаженным или
даже абсолютно ложным выводам.

207. Оценка причинности в эпидемиологии

• результатом эпидемиологической
диагностики является формулировка
эпидемиологического диагноза о причине
(факторах риска) возникновения и
распространения патологических
состояний.

208. Оценка причинности в эпидемиологии

• В формулировке эпидемиологического
диагноза должно быть указание
конкретной причины (фактора риска),
которая привела к развитию определенного
заболевания в некой популяции людей.
Правильный эпидемиологический диагноз
должен служить основой для разработки
эффективных профилактических и
противоэпидемических мероприятий.

209. Примеры эпидемиологических диагнозов

• 1. Причина вспышки вирусного гепатита А в городе N — употребление
водопроводной воды, контаминированной в результате аварии в
системе канализации и проникновения сточных вод в водопроводную
сеть.
• 2. Причина вспышки трихинеллеза — употребление инфицированной
трихинеллами свинины, не подвергавшейся ветеринарно-санитарной
экспертизе и поступившей в реализацию.
• 3. Причина вспышки дизентерии Зонне — употребление бутербродов и
холодных закусок, контаминированных буфетчицей, страдающей
хронической дизентерией, скрывающей заболевание и не соблюдающей
правил личной гигиены.
• 4. Причина роста заболеваемости дифтерией детей 7–14 лет в одном из
районов города N — низкий популяционный иммунитет у детей данного
возраста, сложившийся в результате неэффективной организации
иммунопрофилактики дифтерии.
• 5. Причина развития патологической конъюгационной желтухи
новорожденных — употребление будущими матерями в период
беременности продуктов питания, загрязненных микотоксинами.

210. Источники ошибок в эпидемиологических исследованиях и способы их устранения

• Существуют два рода ошибок:
систематическая ошибка и случайная
ошибка.
• Кроме того, исказить результаты
эпидемиологических исследований могут
мешающие факторы.

211. Систематическая ошибка (смещение) 

Систематическая ошибка
(смещение)
• — систематическое, неслучайное
отклонение результатов и выводов от
истины; возникает в
эпидемиологических исследованиях
при получении результатов,
систематически отличающихся от
фактических величин.

212. Описано множество типов систематической ошибки

• систематическая ошибка выбора,
• систематическая ошибка наблюдения
• систематическая ошибка ответа.

213. Систематическая ошибка (смещение) 

Систематическая ошибка
(смещение)
• Для того чтобы избежать систематической
ошибки следует четко определить изучаемую
популяцию.
• Случай и контроль должны отбираться из
одной и той же популяции.
• Необходима стандартизация инструментов
измерения.
• Полезным является использование
множественных источников информации и
множественных контрольных групп,
отобранных разными способами.

214. Случайная ошибка 

Случайная ошибка
• расхождение, объясняемое исключительно
случайностью между результатом наблюдения
за выборкой и фактической величиной,
присущей всей популяции.
• Три основных источника случайной ошибки:
• индивидуальная вариабельность
биологических свойств,
• ошибки измерений
• недостаточный размер выборки.

215. Случайная ошибка

• С увеличением размера выборки риск
случайной ошибки уменьшается.
• Именно поэтому основной мерой контроля
случайной ошибки в большинстве случаев
является увеличение размера выборки.
Необходимый размер выборки
целесообразно определить перед началом
исследования

216. Мешающие факторы (конфаундеры)

• Мешающий фактор — это переменная,
искажающая (запутывающая) оценку
влияния воздействия на заболевание
вследствие того, что одновременно имеет
причинную связь с рассматриваемым
заболеванием и статистическую связь с
фактором.

217. смешивание

• За счет наличия причинной связи с
рассматриваемым заболеванием и
статистической связью с фактором
смешивание не является само по себе
ошибкой эпидемиологического
исследования, это истинный феномен,
который может и должен быть описан,
понят и учтен в ходе и при анализе
исследования.

218. мешающие факторы

• Присутствие мешающих факторов
неизбежно при использовании любого
дизайна эпидемиологического
исследования.
• Выбор метода статистической обработки
данных также не может защитить от
искажения конечного результата, если
изначально присутствует эффект
смешивания.

219. мешающие факторы

• Оставленные без внимания мешающие факторы
неизбежно приведут к получению ошибочных
результатов, отклоняя величину истинной связи как
в сторону недооценки силы воздействия
изучаемого фактора на развитие заболевания, так и
в сторону переоценки подобного влияния, подчас
меняя направление связи «фактор риска–
заболевание»
• другими словами, фактор, вызывающий
заболевание, может выглядеть как защитный и
наоборот

220. мешающие факторы

• Теория современного подхода к определению
мешающего фактора :
• для того, чтобы оценить действие изучаемого
фактора на возникновение заболевания,
необходимо сравнить заболеваемость в
исследуемой группе, подвергшейся воздействию
изучаемого фактора в определенный период
времени, с заболеваемостью, которая отмечалась
бы в той же самой исследуемой группе, если бы ее
участники не подвергались воздействию фактора
риска в тот же самый период времени

221. мешающие факторы

• Подобное определение эффекта смешивания
невозможно воплотить на практике, так как
исследуемая группа не может быть испытавшей
воздействие фактора и одновременно не
подвергавшейся этому воздействию.
• Именно поэтому в реальной жизни оценка действия
мешающих факторов производится на основе
сравнения двух групп — группы, подверженной
воздействию изучаемого фактора , и группы,
неподверженной этому влиянию. Для сравнения
используются любые показатели, которые можно
наблюдать в обеих группах, измерять и сравнивать.

222. С точки зрения современной эпидемиологии фактор, определяемый как мешающий, должен соответствовать условиям:

• мешающий фактор должен быть связан с
заболеванием, являясь общепринятым фактором риска
данного заболевания.
• фактор, подозреваемый как мешающий, должен
быть связан позитивно или негативно с изучаемым в
данном исследовании причинным фактором, причем
частота встречаемости мешающего фактора в группе,
подвергшейся воздействию причинного фактора и в
группе, не подвергавшейся данному воздействию,
должны различаться;
• фактор, подозреваемый как мешающий, не должен
являться частью патогенеза изучаемого заболевания;
• мешающий фактор не должен зависеть от
воздействия причинного фактора.

223. мешающие факторы

• действие мешающих факторов можно
продемонстрировать на примере изучения
факторов риска рождения детей с синдромом
Дауна.
• зависимость частоты рождения детей с
синдромом Дауна от очередности рождения
ребенка ,
• этот показатель возрастает, увеличиваясь
почти в три раза для детей, родившимися в
семье пятыми и более.

224. Частота возникновения синдрома Дауна в зависимости от очередности рождения ребенка

18
Кол-во случаев на 10000 родов
16
14
12
10
8
6
4
2
0
1
2
3
Очередность рождения
4
5+

225. более выраженная зависимость существует между частотой рождения детей с болезнью Дауна и возрастом матери

• риск возрастает почти в 40 раз
90
Кол-во случаев на 10000 родов
80
70
60
50
40
30
20
10
0
<20
20-24
25-29
30-34
Возраст матери
35-39
40+

226. мешающие факторы

• обе переменные (очередность рождения и
возраст матери) коррелируют: женщина,
рожающая пятого ребенка, более вероятно
окажется старше матери, рожавшей первого
или второго ребенка.
• Именно поэтому справедливым будет
предположить, что фактор очередности
рождения «смешивает» собственное влияние
(если оно вообще имеет место) с влиянием
возраста матери.

227. Частота возникновения синдрома Дауна в зависимости от очередности рождения ребенка и возраста матери

Кол-во случаев на 10000 родившихся
100
90
80
70
60
50
40
30
40+
35-39
30-34
20
10
25-29
0
20-24
1
2
3
Очередность рождения
<20
4
5+
Возраст
матери

228. мешающие факторы

• для каждой категории по порядку
рождения риск возникновения синдрома
Дауна увеличивается с возрастанием
возраста матери.
• Внутри каждой возрастной категории не
наблюдается никакого влияния
очередности рождения: это означает, что
наблюдавшийся эффект действительно
является результатом «смешивания».

229. Способы контроля мешающих факторов

• Действие мешающих факторов необходимо
контролировать
• на стадии планирования и организации
эпидемиологических исследований (для
этого применяются рандомизация,
рестрикция и подбор),
• на стадии анализа данных (стратификация,
статистическое моделирование).

230. Рандомизация распределение по случайному принципу изучаемых лиц или явлений по группам 

Рандомизация
распределение по случайному принципу
изучаемых лиц или явлений по группам
• метод контроля систематической ошибки и
мешающих переменных, обеспечивающее
равномерное распределение
потенциальных мешающих факторов в
сравниваемых группах путем их случайного
формирования.

231. Рандомизация

• особенно важно при организации
экспериментальных исследований, например,
при изучении эффективности нового вида
лечебного препарата.
• Случайный характер выборки подразумевает,
что для всех субъектов исследуемой
популяции вероятность попасть в группу, в
которой будет применяться изучаемый
препарат, и в группу, где будет использовано
плацебо, равна.

232. Рандомизация

• Это случайный, непредвзятый способ отбора
пациентов в экспонированную и
неэкспонированную группы, благодаря
которому группы сравнения становятся
схожими друг с другом в отношении любых
воздействующих факторов помимо
изучаемого фактора, так как все
дополнительные или потенциально
«мешающие» факторы, воздействующие на
группы, распределяются в них равномерно.

233. Рандомизация

• Случайный характер формирования
выборки не должен представляться
произвольным. Техника случайной выборки
описана в ряде учебных пособий, как
иностранных, так и русскоязычных.

234. Теоретически эффект рандомизации может быть описан следующим образом.

• Сформированные группы сравнения
настолько схожи между собой по всем
возможным характеристикам, что
заболеваемость в экспонированной группе
могла бы быть равной заболеваемости в
неэкспонированной, если бы в
экспонированной группе не было бы
воздействия изучаемого фактора.

235. Рандомизация

• действие всех остальных факторов, помимо
изучаемого, не влияет на различие в уровнях
заболеваемости, так как является одинаковым для
обеих групп.
• при случайном формировании групп сравнения,
сходными являются не только характеристики
известных мешающих факторов, наличие которых
исследователь мог предположить с самого начала
проведения исследования, но и неизвестных, не
поддающихся учету потенциальных мешающих
факторов.

236. Рандомизация

• рандомизация позволяет не только
контролировать ожидаемое влияние
мешающих факторов, но и решить одну из
самых сложных проблем, связанную с
эффектом смешивания, а именно,
контролировать и те факторы, и
характеристики групп сравнения, которые
нельзя ни оценить, ни измерить.

237. Рандомизация

• к достоинствам рандомизации можно отнести
определенную техническую простоту
исполнения и возможность контроля
мешающих факторов, неподдающихся учету.
Рандомизация не может гарантировать
абсолютную идентичность групп сравнения, а
только их схожесть, которая возрастает с
увеличением размера этих групп.
• Именно поэтому к недостаткам метода
относится его низкая эффективность в
отношении исследований с небольшим
размером групп сравнения.

238. Рестрикция 

Рестрикция
• ограничение состава изучаемых групп только
лицами, у которых отсутствует экспозиция
к потенциальным мешающим факторам
(если они известны и определены).
• Данный способ контроля мешающих факторов
является одним из наиболее
предпочтительных, так как не требует
финансовых затрат и прост в использовании.

239. Рестрикция 

Рестрикция
• Если мешающий фактор является
номинальной переменной, (пол,
профессия, раса), то рестрикция
производится как выбор субъектов
исследования, принадлежащих только к
одной категории признака, например, в
исследование включаются только мужчины.

240. Рестрикция 

Рестрикция
• Если мешающий фактор является количественной
непрерывной переменной (например, рост, вес,
возраст), то группы сравнения делятся на подгруппы
в отношении мешающего фактора так, чтобы
заболеваемость внутри подгрупп оказалась
относительно одинаковой (гомогенной), что, в свою
очередь, элиминирует действие мешающего
фактора.
• Выбранная подгруппа, в итоге, включается в
исследование (например, только участники в
возрасте от 30 до 39 лет).

241. Рестрикция 

Рестрикция
• К недостаткам данного способа контроля
мешающих факторов относится то, что отбор
участников исследования со строго
определенными характеристиками
предполагает наличие множества
ограничений, применяемых при отборе
участников исследования и формировании
групп сравнения. Это в значительной мере
сказывается на числе участников
исследования.

242. Рестрикция 

Рестрикция
• результаты, полученные в исследовании с
применением рестрикции, не могут быть
генерализованы, то есть, применены ко
всей исследуемой популяции, так как
группы сравнения, в результате
наложенных на их формирование
ограничений, не отражают полностью
исследуемую популяцию.

243. Подбор контролей

• заключается в подборе контролей к каждому
случаю так, чтобы они не отличались ни по
одному из подозреваемых мешающих
факторов, избавляя нас тем самым от
необходимости стратификации (о природе
которой будет сказано ниже) по множеству
факторов.
• Существует много способов подбора,
наиболее простым является попарный подбор
1:1.

244. Подбор контролей

• При подборе сравниваются различия не между
всеми случаями и контролями, а внутри каждой
пары.
• контроли подбираются индивидуально к каждому
случаю в исследовании случай–контроль или к
каждому экспонированному субъекту когортного
исследования.
• Подбор контроля к каждому случаю или
экспонированному субъекту иследования
называется индивидуальным подбором, подбор для
группы случаев — частотным подбором.

245. Подбор контролей

• подбор контролей, направленный на контроль
влияния мешающих факторов, может, сам
явиться источником ошибок исследования.
• В данном случае речь идет о возможном
возникновении систематической ошибки, а
именно — ошибки отбора, что особенно
актуально для исследования случай–контроль.
Для исключения подобного негативного
влияния дополнительно используется
статистический контроль мешающего фактора.

246. Подбор контролей

• Отрицательным моментом данного вида
контроля мешающих факторов является то,
что невозможно подобрать контроли,
схожие со случаями или
экспонированными субъектами в
отношении всех мешающих факторов,
имеющих место в проводимом
исследовании

247. Подбор контролей

• на практике контролируется действие только
тех мешающих факторов, по которым удалось
провести подбор контролей, остальные же
мешающие факторы остаются бесконтрольны.
• Если в исследовании предполагается действие
множества мешающих факторов, то подобрать
контроли с учетом всех факторов
представляется крайне затруднительно или,
что чаще, вообще неосуществимо.

248. Подбор контролей

• подбор контролей часто используют не как
метод устранения действия мешающих
факторов, а в целях повышения
эффективности, следующей за этим
методом стратификации.

249. Стратификация или стратификационный анализ

• является наиболее надежным способом
оценки и контроля мешающих факторов, он
основан на принципе выделения страт
(подгрупп), однородных с точки зрения
мешающих факторов, то есть свободных от их
влияния.
• Сравнение экспонированных и
неэкспонированных (в когортном
исследовании) или больных и здоровых (в
исследовании случай–контроль) проводят
внутри каждой страты.

250. Стратификация или стратификационный анализ

• при стратифицировании по полу сравнение
проводят отдельно для мужчин и для
женщин, то есть эффект экспозиции на
заболевание в каждой из этих страт будет
свободен от смешивания, вызванного
полом.

251. Стратификация или стратификационный анализ

• При использовании стратификации
единичный результат взаимодействия
изучаемого фактора на изучаемое
заболевание, получаемый при оценке всех
участников исследования без деления на
страты, замещается серией показателей
риска, рассчитанных отдельно для каждой
страты.

252. Стратификация или стратификационный анализ

• Если предполагаемый мешающий фактор
представлен номинальной переменной,
• это может быть пол, раса, страна рождения,
и т.д.,
• то одна страта содержит когорту субъектов,
у которых данный фактор идентичен

253. Стратификация или стратификационный анализ

• Если же фактор представлен непрерывной
переменной, то каждая страта содержит
субъектов, у которых данный фактор
варьируется минимально, например, для
возраста выбирается 5-летний интервал,
для роста — 5-сантиметровый и т.д.

254. Стратификация или стратификационный анализ

• Деление на большее количество страт
повышает эффективность стратификации.
После анализа связи между экспозицией и
заболеванием в каждой страте данные,
относящиеся к отдельным стратам,
объединяют (пример расчета объединения
см. ниже), и на их основе получают общую
оценку эффекта данного фактора.

255. Стратификация или стратификационный анализ

• Стратификация многофункциональна.
• Данный способ контроля помогает не только
контролировать мешающие факторы, но также снижать
негативное действие некоторых ошибок отбора,
оценивать влияние модификации эффекта, проводить
оценку влияния потерянных данных о выбывших
пациентов в когортных исследованиях на конечный
результат исследования, изучать характер возможного
биологического взаимодействия между факторами,
включенными в исследование.
• оценка факторов риска возникновения синдрома Дауна
является примером стратификационного анализа, при
котором анализ влияния возраста матери проводился по
стратам, выделенным по очередности рождения детей.

256. Стратификация или стратификационный анализ

• расчёт результатов оценки риска гибели пациентов
отделения реанимации новорожденных в связи с
возникновением у них ВБИ.
• заражение ВБИ значительно влияет на риск гибели
новорожденных в отделении реанимации, так как
относительный риск, получаемый как отношение
коэффициентов заболеваемости для
экспонированных (заразившихся ВБИ) и
неэкспонированных (незаразившихся ВБИ),
указывает на значительную связь с исходом (гибель
новорожденного).

257. Оценка риска гибели новорожденных в зависимости от заражения внебольничной инфекцией

Умер
Выжил
Относительный
риск
Заразился
ВБИ
46
92
(доверит.
интервалы)
Не
заразился
ВБИ
104
653
RR =2,43
(1,80–3,26)

258. Стратификация или стратификационный анализ

• риск развития ВБИ является далеко не
единственным фактором, повышающим
риск гибели пациентов отделения
реанимации новорожденных.
• незрелость плода при рождении очевидно
не только повышает риск гибели
новорожденного, но и влияет на риск
развития ВБИ.

259. Стратификация или стратификационный анализ

• Нельзя исключить, что заражение ВБИ в
действительности не является значимым
фактором риска, а данные о его влиянии
связаны с незрелостью детей, измеряемой
как масса тела при рождении, при этом
заражение ВБИ выступает как
смешивающий фактор

260. Стратификация или стратификационный анализ

• популяцию новорожденных следует
разделить на страты по массе тела, внутри
которых различия по этому фактору будут
минимальны и не помешают оценить
значение заражения ВБИ для гибели
новорожденных.

261. Оценка риска гибели новорожденных в зависимости от заражения ВБИ с учетом массы тела при рождении (стратификационный анализ)

Масса тела, г
Менее 1 000
1 000–1 499
1 500–1 999
2 000 и более
Заражение
внутрибольничной
инфекцией
Заразился
Умер Выжи Всего RR (95% ДИ)
л
12 (a) 13
Не заразился
10 (b) 20
Заразился
Не заразился
Заразился
Не заразился
Заразился
Не заразился
12
24
7
18
15
52
30
83
11
124
38
426
25
(N1)
30
(N0)
42
107
18
142
53
478
1,44
(0,75–2,76)
1,27
(0,70–2,31)
3,07
(1,49–6,32)
2,60
(1,58–4,29)

262. Стратификация или стратификационный анализ

• внутри каждой страты, то есть вне
зависимости от массы тела, связь между
исходом (гибель) и фактором (ВБИ)
сохраняется, то есть заражение ВБИ
действительно влияет на риск гибели
новорожденного

263. Стратификация или стратификационный анализ

• При наличии множества страт размер
каждой из них является небольшим, и
относительный риск, рассчитанный для
каждой страты, может быть неустойчивым,
обладающим низкой точностью.
• В таком случае, проводят объединение
рисков в один общий стратифицированный
риск.

264. Стратификация или стратификационный анализ

• Математически такой объединенный риск
представляет собой средневзвешенное
значение всех относительных рисков в
каждой страте.
• Существует несколько статистических
подходов для расчета объединенного
риска.

265. Стратификация или стратификационный анализ

• Наиболее популярными считаются метод
Мантеля–Ханзела и метод максимального
правдоподобия, подробное описание
которых можно встретить в специальной
литературе.

266. Формула объединенного относительного риска по методу Мантеля–Ханзела

i равно числу страт; ai — экспонированным заболевшим; bi —
неэкспонированным заболевшим; N1i — числу
экспонированных; N0i — числу неэкспонированных;
Ti — численности страты.

267. Объединенный относительный риск и ДИ для объединенного риска были равны 1,88 (1,40–2,54)

Отличие объединенного риска от «грубого» расчета, говорит о том, что
существует связь между массой тела новорожденных и изучаемым
фактором риска — заражением ВБИ.

268.

• случай-контроль:
• когортное
• к началу исследования
все исходы уже
состоялись,
• контрольная группа
подбирается
• к началу исследования
исходов нет
• контрольная группа
формируется
естественным образом

269. Мера точности и прогнозирующей способности методики оценки риска

• Чувствительность\ложно положительные
• Специфичность\ложно-отрицательные
• Эффективность
• Положительное прогностическое
значение
• Относительный риск
• Потенциальный риск
• Абсолютный риск

270.

Источники получения
данных:
диагностические тесты

271. Диагностическая процедура

При проведении диагностики возникает 2
вопроса
• При наличии патологии- какова
вероятность что результат будет
положительным?
• При отсутствии патологии- какова
вероятность что результат будет
отрицательным?

272. Качество теста

• Обоснованность или точность
– Что измеряет тест ?
– Получен ли ответ на поставленный вопрос
• Надежность = воспроизводимость
– Дают ли повторные измерения тот же самый результат ?
• Изменчивость
– Есть ли изменчивость ? Почему ?

273. Золотой стандарт

• Точность теста сравнивается с
золотым стандартом
• Чувствительность
– Положителен ли тест, когда у пациента
ЕСТЬ заболевание ?
• Специфичность
– Отрицателен ли тест, когда у пациента
НЕТ заболевания ?

274. четыре важные математические особенности любого теста

• Чувствительность –способность теста выявлять
пациентов, которые будут иметь патологию
• Специфичность - способность теста выявлять
пациентов, которые не будут иметь патологию
• Положительная предсказательная способность –
процент положительных тестов которые выявляют
отклонения от нормы
• Отрицательная прогностическая способность –
процент отрицательных тестов которые отражают
норму

275.

Диагностический тест (прием, метод)
может быть использован в разных
целях
А. Исследование проводится у людей,
считающих себя здоровыми, с целью
выявить тех, кто, не подозревая того,
является больным, - скрининг (от англ.
screen — просеивать).
Пример — поголовные флюорографии
органов грудной клетки.

276.

Диагностический тест (прием, метод)
может быть использован в разных
целях
Б. Исследование проводится у всех людей,
оказавшихся в больнице или поликлинике
в связи с любым заболеванием – поиск
сопутствующих заболеваний
Примеры — общий анализ мочи,
флюорография, назначаемые в таких
случаях.

277.

Диагностический тест (прием, метод)
может быть использован в разных
целях
В. Исследование проводется людям,
обратившимся с жалобами для выяснения
причины их страданий, уточнения диагноза
- собственно диагностическое
исследование
Примеры — электрокардиография при жалобах
на сердцебиения, колоноскопия при жалобах на
следы крови на каловых массах.

278.

Диагностический тест (прием, метод)
может быть использован в разных
целях
Г. Исследование проводят пациентам,
получающим лечение для оценки его
успешности - тест на эффективность
лечения
Пример — термометрия у больного с
пневмонией, получающего антибиотики.

279.

Результат теста:
Положительный – патология
Отрицательный - норма

280.

Сопоставление с «золотым стандартом»
«Слепая» оценка тестов
Спектр исследованных пациентов: легкие и тяжелые
случаи, лечившиеся и нелеченые, с поражениями разной
формы, с сопутствующими заболеваниями
Понятно ли описан способ формирования изученной
группы пациентов?
Оценка воспроизводимости результатов теста
Оценка надежности интерпретации результатов слепым
методом

281.

Рационально ли определена «норма» — отсутствие
болезни?
Если тест предлагается как дополнение к пакету других
тестов, то показано ли, что применение этого теста
улучшает общий результат диагностики?
Обоснована ли «точка разделения» здоровых и больных?
Достаточно ли детально описана тактика применения
теста, чтобы его могли правильно использовать?
Оценена ли общая полезность теста?

282.

Чувствительность
диагностического теста (sensitivity)
– вероятность положительного
результата диагностического
теста при
наличии болезни.

283.

Чувствительность теста
Вероятность того, что больной будет
классифицирован как больной
Высокая чувствительность нужна, чтобы
избежать ложно отрицательных
результатов

284.

больные
Классифицируемые
как больные
население
Больные,
классифицируемые как
здоровые
Здоровые,
классифицируемые как
больные
(ложноотрицательные)
(ложноположительные)
Больные,
классифицируемые
как больные

285.

Чувствительность теста
Число больных, классифицируемых как
больные
Общая численность больных

286.

Результаты теста
Положительный
результат теста
Отрицательный
результат теста
Болезнь
Болезни нет
Истинно
положительный
Ложно
положительный
а
b
Ложно
oтрицательный
Истинно
отрицательный
c
d

287.

Чувствительность
Доля людей с заболеванием, у которых тест
положителен
Чувствительность
а
= --------a+c

288.

Соотношение между результатами УЗИ печени и
правильным диагнозом
(основанным на результатах вскрытия или биопсии)
Наличие патологии
Результат
УЗИ печени
Патология
(+)
Норма
(-)
Сумма
Патология (+)
231 (a)
32 (b)
263
Норма (-)
27 (c)
54 (d)
81
Сумма
258
86
344

289.

Правильно диагностированные
по методу УЗИ
чувствительность
Se= a \ a + c
231 \ 258=0,9 или 90%
258 истинно "положительных"
случаев

290.

Оценка результата
90% пациентов с патологией
должны иметь положительный
результат УЗИ печени

291.

Данные диагностики желчекаменной
болезни иридодиагностами
Камни на
операции
есть
Камней на
операции
нет
всего
Иридодиагностика +
99
94
193
Иридодигностика -
96
101
197
всего
195
195
390

292.

Данные диагностики желчекаменной
болезни иридодиагностами
Чувствительность
Se= a / a+c
99 / 99+96 = 0,51
или 51%

293.

Высокая чувствительность
теста
По отрицательному результату можно
надежно исключить подозреваемую
болезнь.
При обследовании таким тестом больные
не будут пропущены.

294.

Низкая чувствительность
теста
Тест пропускает болезнь из-за ложно
отрицательных результатов
Больным людям дается информация
об отсутствии болезни

295.

Специфичность
диагностического теста
(specificity) – вероятность
отрицательного результата
диагностического теста при
отсутствии болезни.

296.

Специфичность теста
Вероятность того, что здоровый
будет классифицирован как
здоровый
Высокая специфичность нужна,
чтобы избежать ложно позитивных
результатов

297.

Специфичность теста
Число здоровых, классифицируемых как
здоровые
Общая численность здоровых

298.

Специфичность
Доля людей без заболевания, у которых
тест отрицателен
d
Специфичность
=
-----------b+d

299.

Специфичность теста
Тест со слабой
специфичностью
классифицирует здоровых
людей как больных

300.

Соотношение между результатами УЗИ печени и
правильным диагнозом
(основанным на результатах вскрытия или биопсии)
Наличие патологии
Результат
УЗИ печени
Патология
(+)
Норма
(-)
Сумма
Патология (+)
231 (a)
32 (b)
263
Норма (-)
27 (c)
54 (d)
81
Сумма
258
86
344

301.

Правильно диагностированные
по методу УЗИ
• Sp= d \ b+d
• 54 \ 86=0,63 или 63%

302. Оценка результата

• 63% пациентов со здоровой
печенью должны иметь
отрицательный результат
рентгеновского исследования
печени

303.

Данные диагностики желчекаменной
болезни иридодиагностами
Камни на
операции
есть
Иридодиагностика
99
+
Иридодигностика
96
-
всего
Камней на всего
операции
нет
94
193
195
101
195
197
390

304.

Данные диагностики желчекаменной
болезни иридодиагностами
специфичность
• Sp= d / b+d
• 101 / 94+101 = 0,52 или
52%

305.

Чувствительность и специфичность
Сахар крови
(2 ч после еды)
чувствительность (%)
специфичность (%)
80 (4,4)
97
26
100 (5,5)
89
70
120 (6,6)
71
93
140 (7,7)
57
99.4
160 (8,8)
47
99.8
180 (9,9)
39
100
200 (11,0)
27
100

306.

Взаимосвязь чувствительности
и специфичности

307.

Высокая специфичность
Положительный результат дает основания
пациента обследовать дальше
При высокой специфичности
положительный результат у здоровых
(ложно положительный) практически
исключен

308.

Основной целью диагностического
теста является постановка диагноза
Нужно знать вероятность того, что
тест позволяет ставить правильный
диагноз.
Чувствительность и специфичность не
дают этой информации.
необходимо анализировать
результаты теста, используя
прогностические значения:

309.

Положительное прогностическое
значение теста –
доля пациентов с положительными
результатами теста, которые были
правильно диагностированы.

310.

Прогностическое значение
положительного
результата
Вероятность заболевания у
человека с положительным
результатом теста

311.

Прогностическая ценность
положительного результата
Доля истинных больных к тем лицам, у кого в
процессе тестирования обнаружен патологический
признак
+ PPV = Чувствительность x Превалентность
(Чув)(Прев) + (1-Специф)(1-Прев)
=
a__
a+b

312.

Отрицательное прогностическое
значение теста –
доля пациентов с отрицательными
результатами теста, которые были
правильно диагностированы.

313.

Прогностическая ценность
отрицательного
результата
Вероятность отсутствия
заболевания у человека с
отрицательным результатом
теста

314.

Прогностическая ценность
отрицательного
результата
доля людей, которые здоровы при
нормальном результате теста
PPV (-) =
d__
c+d

315.

Интерпретация
результатов теста
Оценка чувствительности и
специфичности облегчает выбор теста
Прогностическая ценность
используется для интерпретации теста
Зависит
– от характеристик теста
– от уровня превалентности

316.

Прогностические значения по
результатам теста в клинической
практике сильно зависят от
распространенности заболевания в
исследуемой группе пациентов,
которая может сильно отличаться
от средней распространенности
заболевания в популяции

317.

Чем реже встречается заболевание,
тем с большей уверенностью
можно говорить, что отрицательный
тест указывает на отсутствие
заболевания,
с меньшей уверенностью - что
положительный тест действительно
указывает на наличие заболевания.

318.

Если распространенность болезни
очень низка, то положительное
прогностическое значение не будет
близко к 1, даже если и
чувствительность, и специфичность
высоки.
при проведении скрининговых
обследований неизбежно то, что у
многих людей с положительными
результатами теста эти результаты
окажутся ложно положительными.

319.

Превалентность влияет на
прогностическую ценность
Как только превалентность достигает нуля
все положительные результаты становятся ложно
положительными
(Например, обследование на корь при отсутствии
заболеваемости)
Как только превалентность достигает 100%
все отрицательные результаты становятся ложно
отрицательными
(Например, высев микроорганизмов с немытых
рук)

320.

отношение правдоподобия
Показывает, во сколько раз выше (или
ниже) существует вероятность получить
данный результат теста у больных, в
сравнении со здоровыми

321.

Золотой стандарт
Необходимо иметь достоверные
данные о сравнении точности
простых тестов с «золотым
стандартом»

322.

Золотой стандарт
Референтный
или
Эталонный метод
Заслуживающий доверия показатель
истины
самый надежный из существующих
методов

323.

Золотой стандарт
Новый метод обычно несет возможность
прижизненной,
– более ранней,
– более приемлемой,
– более дешевой диагностики.
Задача исследования — оценить, насколько хорошо
диагноз с помощью нового метода соответствует
«золотому стандарту».

324.

Золотой стандарт
Точность теста сравнивается с золотым
стандартом
Чувствительность
– Положителен ли тест, когда у пациента
ЕСТЬ заболевание ?
Специфичность
– Отрицателен ли тест, когда у пациента
НЕТ заболевания ?

325.

Идеальный тест
Высокая специфичность
Высокая чувствительность
Повышение чувствительности обычно снижает
специфичность и наоборот
Характеристическая кривая*
*В англояз. лит-ре: ROC - [Receiver Operator Characteristic] кривая

326.

Чувствительность (%)
Частота истинно положительных
результатов
Характеристические кривые
Специфичность %
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
0
20
40
60
80
1 - специфичность (%)
Частота ложноположительных
результатов
100

327.

чувствительность
специфичность
Ложно положительные результаты

328.

ROC-анализ (Receiver Operating
Characteristic analysis).
Кривая описания как изменяется результат
исследования в зависимости от устанавливаемой
точки разделения
кривая зависимости чувствительности от
вероятности ложно положительных результатов,
т.е. величины
(1-специфичность).

329.

характеристическая кривая
чем больше растет чувствительность, тем
полнее выявляются больные .
Одновременно все большее число
здоровых людей оцениваются как больные
(вправо по абсциссе)
растет доля ложно положительных
тестов, снижается специфичность.

330.

Применение ROC-кривых
В идеале, вверх и наискосок
диагональ : каждому значению
чувствительности соответствует
соответствующая потеря специфичности

331. Пирамида доказательств

• Рандомизированные
контролируемые испытания
• «Наблюдательные»
аналитические исследования
(когортные, с/к)
• Описательные исследования
• Мнения экспертов
• Исследования на животных,
исследования in vitro

332. Рандомизированные контролируемые испытания

333. РКИ

• Рандомизированные
Kонтролируемые
Испытания
• Рандомизированные
Клинические
Испытания

334.

1662 – первый призыв к
проведению
контролируемых испытаний

335.

336. Первая попытка

• VAN HELMONT, John Baptista (1577-1644) J.
B. Van Helmont, Oriatrike or, physick refined.
The common errors therein refuted, and the
whole art reformed and rectified: being a new
rise and progress of phylosophy and medicine,
for the destruction of diseases and
prolongation of life.London: Printed for
Lodowick L[loyd, 1662. Chapter LXXIV. p. 565

337. VAN HELMONT, John Baptista (1577-1644)

VAN HELMONT, John Baptista (15771644)
• Давайте выведем из больниц, из лагерей
или из других мест 200 или 500 бедняков с
лихорадкой или плевритом. Разделим их
пополам, бросим жребий, чтобы одна
половина из них выпала на мою долю, а
другие - на вашу; Я вылечу их без
кровопускания и разумной эвакуации; но
вы, как вы знаете ... мы увидим, сколько
похорон будет у нас обоих ...

338. Первый опубликованный отчет

• с описанием проведения и результатов контролируемого
клинического исследования был составлен Джеймсом Линдом,
шотландским военно-морским хирургом, который проводил
исследования цинги во время пребывания на борту HMS
Salisbury во флоте Ла-Манша, патрулируя Бискайский залив.
• Линд разделил моряков, участвовавших в его эксперименте, на
шесть групп, чтобы можно было справедливо сравнить эффекты
различных видов лечения. Линд обнаружил улучшение
симптомов и признаков цинги в группе мужчин, принимавших
лимоны или апельсины.
• Опубликовал отчет с описанием результатов этого
эксперимента в 1753 году.

339. доказательная медицина

• Ранняя критика статистических методов в
медицине была опубликована в 1835 году.
• Термин «доказательная медицина» был
введен в 1990 г. Гордон Гайятт из
Университет Макмастера

340. Роль клинической аргументации и предубеждения, которые могут на нее повлиять

• Алван Файнштейн - публикация
Клиническое суждение в 1967 г.
сосредоточил внимание на.
• В 1972 г. Арчи Кокрейн опубликовал
«Эффективность и результативность»,
в котором описывалось отсутствие
контролируемых испытаний,
подтверждающих многие методы, которые
ранее считались эффективными.

341.

• В 1973 г. Джон Веннберг начал
документировать различия в том, как
практикуют врачи.
• В 80-е годы Дэвид М. Эдди описал ошибки в
клинических рассуждениях и пробелы в
доказательствах.
• В середине 1980-х Элвин Файнштейн, Дэвид
Сакетт и другие опубликовали учебники по
клинической эпидемиологии, в которых
приводили эпидемиологические методы
для принятие решений врачом.

342. Еще немного истории

• 1897 – первое КИ лечебного средства
(испытание дифтерийной
сыворотки — Дж. Фибигер)
• 1948 – первое опубликованное РКИ
(стрептомицин)
500000 РКИ

343. КИ: основные атрибуты

• Протокол
• 2 и > группы сравнения
• Сравнительная эффективность
лечения/вмешательства
• Тот же период времени

344. КИ: оптимальные требования

• Рандомизированное
• Двойное слепое
• Плацебо-контролируемое
• Мультицентральное

345. Экспериментальные приемы исследования

Цель: доказательство гипотез, количественная
оценка эффективности средств и методы
профилактики
1. Контролируемый эпидемиологический
эксперимент
2. Неконтролируемый эпидемиологический
эксперимент
3. «Естественный эксперимент»
4. Моделирование патологического процесса

346. База исследования

• Объединение группы население и периода
риска (наблюдаемое человеко-время)
• База исследования указывает, откуда
возникают случаи заболевания

347. Экспонирование

• Слепой отбор (аналогично
рандомизированным клиническим
испытаниям)
• Цель - уменьшение влияния мешающих
факторов
• По этическим и практическим
соображениям эпидемиологические
исследования чаще являются не
экспериментальными, т.е. используется
экспозиция, существующая в естественных
условиях

348. Неконтролируемые эпидемиологические исследования (контроль вмешательства отсутствует)

• Оперативное лечение
прободной язвы желудка
• Заместительная терапия
инсулином при сахарном
диабете

349.

Распределение пациентов по
группам
М
Ж
Мальчики – налево,
девочки - направо

350. Рандомизация

351. Рандомизация

• “Рандомизация” - “магическое заклинание”
– для придания научного веса
– во избежание критики.
• Только 9 — 15% статей содержат адекватное
описание процесса рандомизации.
– В тех статьях, где описание есть, в 5-10%
рандомизация таковой на самом деле не
является

352. Рандомизация

Распределение
участников исследования
по группам таким
образом, чтобы каждый
из них имел известные и
равные шансы оказаться в
одной из групп

353. Рандомизация

Основные задачи:
• Устраняет предвзятость (СО) отбора в
назначении лечения
• Обеспечивает возможность маскирования
(«ослепления» участников и
исследователей)
• Дает возможность использования теории
вероятности при статистическом
оценивании различий в исходах между
группами

354. Рандомизация

Основные элементы:
• Генерация непредсказуемой
последовательности включения
участников РКИ
• Сокрытие этой последовательности
– в первую очередь, от исследователей,
вовлекающих участников РКИ

355. Квази- (псевдо-) рандомизация

• Чет/нечет
– Даты рождения (поступления) и т.п.
– Номера историй болезни и т.п.
Не совсем случайно
Можно догадаться!

356. «Непростая» рандомизация

Блоковая (рестриктивная) рандомизация
Группа А
Группа Б
А В Б
В А Б
...
Б Б А
Группа В

357. «Непростая» рандомизация

• Стратификационная рандомизация
• Взвешенная рандомизация
• Кластерная рандомизация
• ...

358. «Эпидемиологическая путаница»

• мешающее (искажающее,
путающее, запутывающее)
действие 3-ей переменной
• смешивание
• конфаундинг [Confounding]

359. Конфаундинг

• Любые систематические различия между
случаями и контролями, которые могут
быть связаны с экспозицией, и способны
исказить (запутать) выводы исследования,
делая неточной оценку истинного риска.
after Fletcher

360. Конфаундинг - есть искажение

оценки величины воздействия
одного фактора,
или причины исхода, когда его
действие смешано с действием других
факторов,
или причин исхода

361.

Мешающий фактор (конфаундинг) переменная,
искажающая оценку влияния
воздействия на заболевание
вследствие того,
что одновременно имеет причинную
связь
с рассматриваемым заболеванием и
статистическую связь с фактором

362.

Конфаундинг
есть искажение оценки величины
воздействия одного фактора, или
причины исхода, когда его
действие смешано с действием
других факторов, или причин
исхода

363.

Смешивающий эффект: потребление кофе,
курение сигарет и развитие ишемической
болезни сердца
Факторы риска
(потребление кофе)
Болезнь
(заболевание сердца)
Смешивающая переменная
(курение сигарет)
Основы эпидемиологии
ВОЗ, Женева, 1994 г

364. Конфаундинг

Фактор
риска
Исход
Мешающий
фактор

365. Конфаундинг

Поражение
коронарных
артерий
Физические
упражнения
Курение

366. Конфаундинг

Рак
молочной
железы
Количество
детей
Возраст

367.

Потенциальная предвзятость в
исследованиях случай-контроль
• Конфаундинг, связанный с
показаниями для назначения
лечения: наличие исхода напрямую
воздействует на экспозицию

368. Преодоление конфаундинга

• Использование стратификационного или
многофакторного анализа

369. Стратификационный анализ основывается на принципе выделения страт (подгрупп) однородных с точки зрения мешающих перемен

370. Рандомизированные контролируемые испытания РКИ

371. РКИ

• Рандомизированны
е Kонтролируемые
Испытания
• Рандомизированны
е Клинические
Испытания

372. Из истории вопроса

• 1897 – первое КИ лечебного средства
испытание дифтерийной
сыворотки — Дж. Фибигер
• 1948 – первое опубликованное РКИ
стрептомицин
сегодня 500 000 РКИ

373. Рандомизированные клинические контролируемые испытания

• Наличие протокола
• 2 и более группы сравнения
• Оценка сравнительной эффективности лечения /
вмешательства
• За один период времени

374. РКИ: основные атрибуты

• Протокол
• 2 и более группы сравнения
• Сравнение эффективности
лечения/вмешательства
• один период времени

375. Оптимальное клиническое испытание:

• Рандомизированное
• Двойное слепое
• Плацебо-контролируемое
• Мультицентральное

376.

Клинические испытания
фазы I, II, III, IV
Оценка эффективности новых препаратов
I фаза исследования на людях после подтверждения
безопасности и потенциальной эффективности на
животных.
оценка безопасности препарата. Участники: исследователи,
безнадежные больные
II фаза - оценка эффективности различных схем
назначения в малых группах. Обоснование перехода к III
фазе
III фаза : большинство из них это – РКИ
Чаще – РКИ результативности (ср. со стандартным лечением)
IV фаза: НЕ РКИ

377.

Испытание метода лечения
Методические стандарты
Наличие «контрольной группы»
Ясные критерии выбора (включения и
исключения) пациентов
Включение пациентов в исследование до
выбора лечения
Случайный («слепой») выбор лечения
Правильный метод рандомизации лечения
Неизвестность лечения пациентам («слепота»)
«Слепая» оценка результата лечения

378.

Испытание метода лечения
Методические стандарты
Информация об осложнениях и побочных
эффектах лечения
Информация о качестве жизни пациентов
Информация о числе «потерянных» в ходе
эксперимента пациентов
Адекватный статистический анализ с указанием
названий критериев, программ, использованных в
анализе
Статистическая мощность — информация о
размере выявленного эффекта
Информация о том, насколько полно пациенты,
включенные в исследование, получали лечение

379. Нормативная база РКИ (Россия)

• ОСТ 42-511-99 «Правила проведения
качественных клинических испытаний»
утверждены МЗ РФ от 29.12.98

380. эффективность медицинских технологий на всех этапах разработки и испытаний:

• на этапе доклинических исследований - применение
международных стандартов качественной лабораторной
практики GLP (Good laboratory practice – правильная
лабораторная практика);
• на этапе клинических исследований - применение
международных стандартов качественной клинической
практики GCP (Good clinical practice – правильная
клиническая практика);
• во время планирования исследований, обработки и при
анализе полученных данных (при использовании
биостатистики) - применение международных стандартов
качественной статистической практики GSP (Good statistical
practice – правильная статистическая практика)

381. Типы РКИ

Какие аспекты вмешательства изучаются?
• «Объяснительные» / прагматические РКИ
• РКИ эффективности / результативности
• Фазы I, II, III, IV

382.

«Объяснительные»
Прагматические
Работает ли вмешательство?
Механизм?
Каковы (+) и (-) последствия в
условиях, близких к реальной
клинической практике?
Строгие критерии включения
Менее строгие критерии
Гомогенные группы
Гетерогенные группы со
структурой, отражающей
повседневный поток
Плацебо-контроль, «промывка»
Активный контроль
Анализ в зависимости от
назначенного лечения
Анализ в зависимости от
полученного лечения
Четко определяемые/
измеряемые исходы
Менее четко определяемые
исходы

383. Типы РКИ

Как организовано вмешательство?
• Параллельное РКИ
• Перекрестное РКИ
– Требуется больше участников (сами себе
контроли). Но:
• Только хронические неизлечимые болезни
• Быстрый и непродолжительный эффект
вмешательств
• Стабильность патологического процесса
• РКИ с факториальным дизайном

384. Типы РКИ

Количество участников?
• «мега-РКИ»
• Фиксированное / переменное
(последовательные РКИ) количество
• Моно- / мультицентральные РКИ

385. Типы РКИ

Маскирование/ ослепление
• Открытые
• Слепые
• Двойные слепые
• Тройные/четверные
слепые

386. Численность выборки: EpiInfo

20% 5%

387. Численность выборки: EpiInfo

0.10% 0.05%

388.

РКИ: оценка эффекта вмешательства
Неблагоприятный исход
Лечение
(профилактика)
применялось (ась)
Лечение
(профилактика) не
применялось (ась)
Наблюдался
Отсутствовал
a
b
a+b
c
d
c+d
a+c
b+d
N
a+b+c+d

389. эффект вмешательства

Неблагоприятный исход
Лечение применялось
Лечение не
применялось
Наблюдался
Отсутствовал
a
c
b
d
a+c
b+d
a+b
c+d
N
a+b+c+d

390. РКИ: вычисление показателей

• Абс. риск при проведении лечения = a/(a+b)
• Абс. риск при отсутствии лечения = c/(c+d)
• Абсолютное снижение риска (absolute risk
reduction, ARR) ARR= a/(a+b) - c/(c+d)
• Число пациентов, которых необходимо
лечить, чтобы предотвратить один
неблагоприятный исход (number needed to
treat, NNT) NNT=1/ARR

391. РКИ: вычисление показателей

• Относительный риск (RR)
RR= [a/(a+b)]/[c/(c+d)]
• Снижение относительного риска (RR
reduction, RRR) RRR=1-RR
• Шансы на неблагоприятный исход при
лечении = a/b
• Шансы на неблагоприятный исход при
отсутствии лечения = c/d
• Отношение шансов (OR) OR=(a/b)/(c/d)

392. Испытание метода лечения

Методические стандарты
• Наличие «контрольной группы»
• Ясные критерии выбора (включения и
исключения) пациентов
• Включение пациентов в исследование до выбора
лечения
• Случайный («слепой») выбор лечения
• Правильный метод рандомизации лечения
• Неизвестность лечения пациентам («слепота»)
• «Слепая» оценка результата лечения

393. Испытание метода лечения

Методические стандарты
• Информация об осложнениях и побочных эффектах
лечения
• Информация о качестве жизни пациентов
• Информация о числе «потерянных» в ходе
эксперимента пациентов
• Адекватный статистический анализ с указанием
названий критериев, программ, использованных в
анализе
• Статистическая мощность — информация о размере
выявленного эффекта
• Информация о том, насколько полно пациенты,
включенные в исследование, получали лечение

394. Преимущества и недостатки РКИ

• Преимущества:
– Наиболее убедительный дизайн
– Контролируют известные и неизвестные
искажающие факторы
• Недостатки :
- Дороги
- Логистически трудны
- Этические проблемы

395. BICEP

• Bias – систематическая ошибка
– обусловленная отбором
– обусловленная измерением
• Internal validity - достоверность
• Confounding – вмешивающий фактор
• External validity -обобщаемость
• Power - мощность

396. Оценка информации

–
–
–
–
–
–
Методика исследования должна соответствовать
клиническому вопросу
Возможность обобщения результатов (какие пациенты
и исходы изучались)
Различия между сравниваемыми группами по
характеристиками больных, вмешательствам или
факторам риска, по типам исходов, по методам
измерений - вероятность систематической ошибки
Значительность эффекта (клинические решения
зависят от величины эффекта, а не от его наличия)
диапазон доверительного интервала - вероятность
неслучайности результатов
Размер выборки, продолжительность и полнота
наблюдения за пациентами