Епідеміологічні дослідження в системі охорони здоров’я, їх характеристика та аналіз

1. Епідеміологічні дослідження в системі охорони здоров’я, їх характеристика та аналіз

Івано-Франківський національний медичний університет
Кафедра соціальної медицини, організації та економіки охорони здоров'я
Лекція з біостатистики для студентів 4 курсу медичного факультету
Епідеміологічні
дослідження в системі
охорони здоров’я, їх
характеристика та аналіз
Складач: д.мед.н. Децик Орина Зенонівна

2. План лекції:

Епідеміологічні методи дослідження, їх суть та
значення в медицині і охороні здоров’я.
Види епідеміологічних досліджень.
Методика оцінки достовірності результатів
медико-статистичних досліджень.
Порівняльний аналіз даних. Поняття нульової
гіпотези.
Параметричні і непараметричні методи оцінки
достовірності різниці результатів досліджень.

3. Епідеміологія

це вивчення поширеності і детермінант станів або
подій, пов'язаних зі здоров'ям, у спеціально
визначених популяціях для управління і
контролю за проблемами здоров'я.
Детермінанти – це фізичні, біологічні, соціальні,
культурні та поведінкові фактори, що впливають
на здоров'я.
Пов'язані зі здоров'ям стани і події включають
захворювання, випадки смерті, фактори
поведінки, такі як паління; реакції на превентивні
заходи, організацію і використання послуг
охорони здоров'я.
Спеціально визначена популяція – група з точно
визначеною ознакою і числом людей.
Управління і контроль є кінцевою метою
епідеміологічного підходу в охороні здоров'я –
зміцнити, захистити і відновити здоров'я.
J.M. Last, 1995

4. Еволюція епідеміології

Часовий період
До ХІХ ст.
Етап розвитку
Становлення
епідеміології як
науки
Характеристика епохи
Масові інфекційні
захворювання
Кінець ХІХ –
"Золоте століття“
перша половина епідеміології
ХХ ст.
інфекційних
захворювань
Створені основи для
контролю за
інфекційними хворобами
(санітарна революція)
З другої
половини ХХ ст.
“Епідемії" серцевосудинних, злоякісних і
психічних захворювань,
неспецифічних
захворювань легень та
інших неінфекційних
хвороб
Епідеміологія
неінфекційних
захворювань

5. Завдання епідеміології неінфекційних захворювань:

1. Вивчення поширеності і природного перебігу
визначених захворювань по групах населення і
визначення масштабів проблем, пов'язаних з
цими захворюваннями.
2. Виявлення факторів зовнішнього і внутрішнього
середовища, що сприяють або перешкоджають
виникненню і поширенню цих захворювань.
3. Визначення пріоритетних проблем в царині
охорони здоров'я населення.
4. Розробка заходів щодо усунення або
максимально можливого послаблення дії
несприятливих факторів. Вивчення ефективності
профілактичних і лікувальних заходів.
Міжнародна епідеміологічна асоціація

6. Методи епідеміологічних досліджень:

це методи вивчення закономірностей поширення
захворювань серед населення, засновані на
використанні статистичних показників.
Види епідеміологічних досліджень:
За метою:
ті, що висувають гіпотезу (пошукові)
ті, що перевіряють гіпотезу
За тривалістю:
одномоментні (поперечні, трансверзальні, кроссекційні - cross-sectional), дешевші, але менш
достовірні
динамічні (поздовжні, тривалі, лонгітудинальні longitudinal), дороговартісні, але більш достовірні

7. Види епідеміологічних досліджень (продовження):

За напрямком (поздовжні):
проспективні - від чинника (порівнюються
експоновані і неекспоновані групи) до наслідків його
впливу на здоров’я (захворюваність, летальність);
дороговартісні, але більш достовірні
ретророспективні – від наслідків для здоров’я до
чинників (аналізуючи в порівнянні анамнез життя
хворих і здорових, виявляють чинники, які становлять
найбільший ризик для виникнення захворювання, що
вивчається); дешевші, але менш достовірні
проспективне
так
вплив
чинника
ні
експоновані
хворі
неекспоновані
здорові
ретроспективне
так
ні
наслідки
для
здоров'я

8. Види епідеміологічних досліджень (продовження):

За характером втручань:
обсерваційні або емпіричні (observational studies) –
без втручання дослідника в природний перебіг і
розвиток захворювання; бувають:
описові
аналітичні
експериментальні (experimental or interventive
epidemiology) - із свідомим втручанням в предмет
вивчення (через фактори ризику, нові методи
лікування, профілактики), а також у розподіл об'єкту
дослідження на групи (хворі, здорові,
експериментальна, контрольна тощо); бувають:
польові (профілактичні)
клінічні

9. Види епідеміологічних досліджень (продовження):

Описові методи (descriptive epidemiology)
використовують для:
вивчення особливостей поширеності захворювань,
їх наслідків та потенційно небезпечних чинників,
перебігу хвороб, ефективності діагностичних
критеріїв
управління службою охорони здоров'я
формулювання етіологічних гіпотез
планування аналітичних епідеміологічних
досліджень
Окремі види описових методів:
Опис окремих випадків (Case report) спостереження одного або декількох випадків
захворювань (не більше 10 хворих)
Опис серії випадків (Case series) - найпоширеніший
спосіб опису клінічної картини захворювання

10. Види епідеміологічних досліджень (продовження):

Аналітичні методи (etiologic epidemiology)
використовують для:
перевірки етіологічних гіпотез - встановлення
причинних зв'язків між захворюваннями і різними
факторами ризику
оцінки ефективності профілактичних і лікувальних
втручань
Окремі види аналітичних методів:
Когортні (Cohort study, follow up) – проспективні
Випадок-контроль (Case control study, casereference) - ретроспективні

11. Когорти, та їх призначення

Ознака, за якою
складена когорта
Приклад
Вік
Очікувана тривалість життя для осіб у віці 70
років (незалежно від дати народження)
Дата народження
Захворюваність на туберкульоз осіб 1910
р.н.
Дія фактора
Рак легені у курця
Захворювання
Виживання хворих на рак молочної залози
Профілактичне
лікування
Зниження захворюваності на пневмонію
після застосування пневмококової вакцини
Лікувальне
втручання
Підвищення виживання хворих
лімфогрануломатозом після комбінованої
хіміотерапії
Р.Флетчер, С. Флетчер, Є.Вагнер, 1998

12. Види епідеміологічних досліджень (продовження):

Експериментальні дослідження (trials)
використовують для точної:
перевірки етіологічних гіпотез - встановлення
причинних зв'язків між захворюваннями і їх
етіологічними причинами
оцінки ефективності програм профілактики і
лікування
Окремі види експериментальних методів:
Неконтрольовані (“до” і “після”, “before-after” study)
– проводять на одній і тій самій групі до і після
втручання; менш достовірні
Контрольовані - проводять на експериментальній і
контрольній групі; більш достовірні
Рандомізовані – випадковий розподіл хворих у
експериментальну і контрольну групи; достовірний
Нерандомізовані – мало достовірні

13. Оцінка достовірності результатів статистичних досліджень

проводиться виключно при вибіркових
дослідженнях з метою оцінки
репрезентативності їх результатів (міри
можливості перенесення отриманих
висновків на генеральну сукупність)
Етапи оцінки достовірності даних:
I. Визначення точності дослідження
II. Визначення надійності дослідження
III. Оцінка достовірності різниці отриманих
результатів в порівнюваних групах

14. І етап оцінки достовірності: визначення точності дослідження

Проводиться шляхом обчислення похибок
репрезентативності (стандартних похибок,
Standard error - SE):
для середніх величин: mM
n
для відносних величин:
Pq
mP
n
де Р – відносна величина (показник), q – величина,
зворотна до Р (q = 100 - Р, якщо Р у %, 1000 - Р, якщо
Р у ‰ і т.д.)
ВИСНОВОК: важливими характеристиками вибірок
є їх достатній обсяг та однорідність складу

15. ІІ етап оцінки достовірності: визначення надійності дослідження

2.1. Встановлення довірчих меж (confidential
interval, CI) – інтервалу, всередині якого з
певною імовірністю знаходиться середня чи
відносна величина генеральної сукупності.
для середніх величин:
Мген = Мвиб ± t mM
для відносних величин:
Рген = Рвиб ± t mР,
де t – довірчий критерій (критерій вірогідності).

16. ІІ етап оцінки достовірності: визначення надійності дослідження

2.1. Встановлення довірчих меж
(продовження)
При t = 1 імовірність того, що істинна Мген
чи Рген знаходиться у межах М(Р) ± m,
дорівнює 68,3 %.
При t = 2 вірогідність попадання Мген чи
Рген у інтервал М(Р) ± 2m зростає до 95,5 %.
При t = 3 точність безпомилкового
прогнозу, що Мген чи Рген є в межах М(Р) ±
3m, становить 99,7 %.

17. ІІ етап оцінки достовірності: визначення надійності дослідження

2.1. Встановлення довірчих меж
(продовження)
Межі довірчого інтервалу та величину t у
конкретних дослідженнях визначають за
спеціальною таблицею в залежності від:
кількості спостережень (1-а графа таблиці число ступенів свободи k=n-1)
заданої надійності безпомилкового прогнозу
(р 0,05; р 0,01 чи р 0,001) – 2-4-а графи
таблиці.
Стандартним довірчим інтервалом (при
кількості спостережень >30) прийнято вважати
95 % поріг надійності, тобто М(Р) ± 1,96m

18. ІІ етап оцінки достовірності: визначення надійності дослідження

2.2. Визначення та корекція необхідного обсягу вибірки
Статистично достовірними вважаються дані вибіркових
досліджень, гранична помилка ( = tm) при яких не
перевищує 5 % (95 % довірчий інтервал).
t
Отже, якщо = tmМ=
, то необхідний обсяг вибірки
n повинен дорівнювати:
для середніх величин:
для відносних величин:
t 2 2
n 2
t 2 P(100 P)
,
n
2
який розраховують при t 1,96 ( 2) і 5% на підставі
результатів ( або Р у %) попередніх (пілотних) чи
подібних наукових досліджень, або за даними офіційної
статистики.

19. ІІІ етап оцінки достовірності: оцінка достовірності різниці (відмінностей) отриманих результатів в порівнюваних групах

Порівняльний аналіз статистичних даних проводиться
з метою підтвердити або заперечити нульову гіпотезу
(відмінності результатів дослідження порівнюваних
груп є випадковими і несуттєвими).
При інтерпретації результатів порівняльного аналізу
можливі два види похибок:
похибка першого роду (альфа-похибка) – правильна
нульова гіпотеза відкидається: стверджують про
наявність різниці даних досліджень там, де її нема
похибка другого роду (бета-похибка) – неправильна
нульова гіпотеза не відкидається: не зауважують
різницю там, де вона є

20. ІІІ етап оцінки достовірності: Оцінка достовірності різниці (відмінностей) отриманих результатів в порівнюваних групах

Вибір методу порівняльного аналізу залежить від:
типу (закону) розподілу даних дослідження:
Тип розподілу даних
нормальний
інший
Методи аналізу
параметричні
непараметричні
Примітка: ознаки нормального розподілу див. у лекції 1
виду дослідження: контрольовані (дві і більше
незалежні групи порівняння) чи неконтрольовані
(до і після лікування або іншого втручання)
x2
рівності дисперсій (фі-статистика - показник F 2
порівнюють з табличним значенням);
y
типу даних (варіаційні ряди чи пропорції)

21. Параметричний критерій достовірності різниці даних двох вибірок (критерій Ст’юдента):

Для середніх величин:
Для відносних величин:
t
t
M1 M 2
m m
2
1
2
2
P1 P2
m12 m22
де М1 (Р1) – середня арифметична (відносна величина) першої
порівнюваної сукупності (вибірки),
М2 (Р2) - середня арифметична (відносна величина) другої
порівнюваної сукупності (вибірки),
m1 та m2 - їх похибки репрезентативності

22. Алгоритм оцінювання критерію імовірності Ст’юдента:

знаходять число ступенів свободи показника: k = n1+n2-2
у відповідному до цього числа рядку таблиці знаходять
критичне значення t
якщо отримане t tтабл, то нульова гіпотеза підтвердилася
і різниця між величинами недостовірна (р 0,05; тобто
імовірність похибки більше 5 %)
якщо t tтабл, то нульова гіпотеза заперечена, а різниця
даних достовірна
точність імовірності безпомилкового прогнозу (р 0,05 чи
0,01 чи 0,001) визначають шляхом порівняння
отриманого значення t із відповідною графою таблиці
при порівнянні між собою більше ніж двох груп
збільшують поріг точності (не р 0,05 , а р 0,01)

23. Непараметричні критерії оцінки достовірності різниці даних досліджень

Для даних, представлених варіаційними рядами:
порівнювані сукупності спряжені (взаємопов’язані),
неконтрольовані дослідження:
критерій знаків (z)
Т-критерій Вілкоксона
порівнювані сукупності незалежні, контрольовані
дослідження:
серійний критерій
критерій Уайта
критерій Ван дер Вардена
критерій Колмогорова-Смирнова ( 2)
інші

24. Непараметричні критерії оцінки достовірності різниці даних досліджень

Для даних, представлених пропорціями:
у двох порівнюваних незалежних сукупностях
(2 х 2 таблиця сумарних бінарних даних):
Є подія
Нема події
1 вибірка
2 вибірка
точний F-критерій Фішера
у двох і більше незалежних сукупностях
(a х b таблиця сумарних даних):
Є подія
Частково
1 вибірка
2 вибірка
N-а вибірка
критерій відповідності 2 Пірсона
Нема

25. Методика розрахунку критерію відповідності 2 Пірсона:

Методика розрахунку критерію відповідності 2
Пірсона:
1. Формують отримані (observed, oij) дані у таблицю 1 з
a числом рядків (груп порівняння) і b числом колонок
(градації категорій результату) та їх підсумками (по
горизонталі Ra, по вертикалі Cb і загальне число
спостережень N)
Таблиця 1. Фактичні дані
a1
b1
o11
b2
o12
R1
a2
o21
o22
R2
a3
o31
o32
R3
C1
C2
N

26. Методика розрахунку критерію відповідності 2 Пірсона (продовження):

Методика розрахунку критерію відповідності 2
Пірсона (продовження):
2. У відповідності до нульової гіпотези розраховують
очікувані (expected, eij) числа для кожної клітинки
таблиці 2 за формулою:
C
eij Ri
j
N
Таблиця 2. Очікувані дані
a1
b1
е11
b2
е12
R1
a2
е21
е22
R2
a3
е31
е32
R3
C1
C2
N

27. Методика розрахунку критерію відповідності 2 Пірсона (продовження):

Методика розрахунку критерію відповідності 2
Пірсона (продовження):
3. Розраховують значення χ2 для кожної клітинки
таблиці 3 за формулою:
2
(oij eij )
2
eij
Таблиця 3. Значення χ2
a1
a2
a3
b1
b2
χ211
χ221
χ231
χ212
χ222
χ232

28. Методика розрахунку критерію відповідності 2 Пірсона:

Методика розрахунку критерію відповідності 2
Пірсона:
3. Знаходять критерій χ2 як суму отриманих
значень:
a b
2
i 1 j 1
2
ij
4. Отримане число порівнюють із табличним
значенням для відповідного числа ступенів
свободи k=(a-1)х(b-1).
У нашому прикладі: k=(3-1)х(2-1)=2
5. Роблять висновок про підтвердження чи
заперечення нульової гіпотези (див. алгоритм
оцінювання критерію Ст’юдента п.п. 3-5).

29. Дякую за увагу!