АкушерствоАнатомияАнестезиологияВакцинопрофилактикаВалеологияВетеринарияГигиенаЗаболеванияИммунологияКардиологияНеврологияНефрологияОнкологияОториноларингологияОфтальмологияПаразитологияПедиатрияПервая помощьПсихиатрияПульмонологияРеанимацияРевматологияСтоматологияТерапияТоксикологияТравматологияУрологияФармакологияФармацевтикаФизиотерапияФтизиатрияХирургияЭндокринологияЭпидемиология

Основные преимущества и недостатки аналитических методов

Прочитайте:
  1. I ОСНОВНЫЕ ЖАЛОБЫ НЕФРОЛОГИЧЕСКИХ БОЛЬНЫХ
  2. I. ОСНОВНЫЕ неврологические заболевания.
  3. II. Организация хирургической службы в России. Основные виды хирургических учреждений. Принципы организации работы хирургического отделения.
  4. II. Основные задачи
  5. II. Основные правила работы с микроскопом
  6. III. 1. Основные формы работы активной логопсихотерапии
  7. III. Понятие о хирургии и хирургических заболеваниях. Основные виды хирургической патологии.
  8. S: В какой среде пищеварительного тракта должны лучше всасываться слабоосновные ЛВ?
  9. V. Основные формы отклоняющегося поведения.
  10. VI. ОСНОВНЫЕ ПРИНЯТЫЕ СРЕДСТВА ЛЕЧЕНИЯ РАКОВЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ. ИОНИЗИРУЮЩИЕ ИЗЛУЧЕНИЯ И ГИПЕРБАРИЧЕСКАЯ ОКСИГЕНАЦИЯ ПРОТИВ РАКА — ОШИБКИ ОНКОЛОГИИ
Тип исследования Преимущества Недостатки
Когортное Объективность Достоверность Возможность изучить несколько заболеваний и несколько факторов риска Возможность изучить редко встречающиеся причины Нет необходимости специально формировать контрольную группу Большие выборки Высокая затратность Не применяется для редко встречающихся инфекций
Случай-контроль Возможность изучить спорадические случаи Невысокая затратность Возможность изучить несколько факторов риска одновременно Необходимость соблюдения принципов подбора контролей Соблюдение репрезентативности выборок Менее достоверное

Встречаются ситуации, когда из-за недостатка информации выбор метода исследования осуществляется непосредственно в очаге. Например, при отсутствии возможности должным образом сформировать контрольную группу в исследовании "случай-контроль" его заменяют когортным.

Анализ материалов расследования вспышек показал, что среди аналитических методов, используемых в ходе эпидемиологической диагностики в настоящее время, применяются именно когортные исследования, несмотря на их относительную затратность.

В то же время выбор исследования зависит, прежде всего, от того, какие задачи ставит эпидемиолог в ходе расследования вспышки. Например, если довольно ясно просматривается связь вспышки с определенным фактором и необходимо лишь количественно подтвердить ее, то применяется когортное исследование. Так, хорошо известна связь вспышек сальмонеллеза, вызванных S. Enteritidis, с употреблением в пищу преимущественно яиц и кур, дизентерии Зонне - с молочными продуктами и т.д.

Все чаще в противоэпидемической практике регистрируются вспышки ОКИ различной этиологии, так называемые микст-вспышки. Это обстоятельство значительно снижает качество эпидемиологической диагностики, отражается на продолжительности эпидемиологического расследования и его результатах. В таких случаях единственным методом для изучения эпидемиологической ситуации является также когортное исследование.

Наоборот, в ситуациях, когда эпидемиологу в ходе расследования вспышки не удается выйти на предполагаемый фактор, однако этиология вспышки известна, применяется исследование типа "случай-контроль".

2. Методология проведения аналитических исследований.

В методологии аналитических исследований есть как общие принципы, так и различия. Общее - исследования проводятся путем сравнения двух групп (выборок): опытной и контрольной. При когортном исследовании таковыми являются группы с воздействием или отсутствием воздействия изучаемого фактора риска. Например, употреблявшие или не употреблявшие в пищу определенный продукт или блюдо. В исследованиях случай-контроль это группы заболевших и здоровых лиц из очага. Различия состоят в способах обработки полученной информации, которые представлены ниже.

Независимо от типа выбранного аналитического исследования, алгоритм его проведения представляет собой последовательность следующих действий:

1) Определение качественного и количественного размера выборки;

2) Сбор необходимой информации;

3) Обработка полученной информации;

4) Оценка полученных результатов.

Определение размера выборки. Проведение аналитических исследований в очагах требует определения качественного и количественного состава изучаемых групп населения (выборок). Чем однороднее состав выборок, тем достовернее получаемые результаты. Как правило, при проведении когортных исследований в расследовании вспышек не возникает трудностей с формированием однородной выборки, т.к. чаще вспышки возникают в закрытых организованных коллективах или группах людей, сходных по своим профессиональным и возрастно-половым и др. характеристикам. Например, участники банкета, учащиеся школы, дети детского сада и т.д.

Более жестким должен быть отбор изучаемых групп при проведении исследования "случай-контроль". При этом отбор случаев производится на основании стандартного определения случая.

Стандартное определения случая - это ряд диагностических критериев, которые должны выполняться для того, чтобы лицо считалось случаем заболевания конкретной болезни при расследовании вспышек. Определение случая основывается на клинических, лабораторных и эпидемиологических критериях или сочетании тех и других, с учетом факторов времени, места и конкретного лица. Иными словами, это перечень объективных, стандартных и согласованных критериев, на основании которых медицинский работник может принять решение о наличии у пациента искомого заболевания.

Клинические критерии - симптомы и объективные проявления, обусловленные патофизиологией заболевания. При вспышках ОКИ наиболее частыми клиническими проявлениями заболеваний являются жидкий стул, рвота, боли в животе и др.

Лабораторными критериями являются результаты бактериологического и серологического обследований больного (выделение конкретного возбудителя из клинического материала, 4-кратное нарастание уровня специфических антител).

Эпидемиологические критерии - данные эпидемиологического анамнеза, эпидемиологическая связь данного случая с другим подобным подтвержденным случаем и т.д.

В определение случая также дополнительно включают ограничения по времени, месту и группам населения. Например, ОКИ неустановленной этиологии может быть определена как "случай, возникший в период с 10 по 20 сентября среди строительных рабочих, питавшихся в столовой". Стандартное определение случая не должно включать проверяемые факторы риска. Например, в случае, если одной из задач исследования является установление связи между заболеваемостью и употреблением блюд из яиц, неправомочно следующее определение случая сальмонеллеза: "заболевания среди лиц, употреблявших в пищу яйца птицефабрики К.".

В зависимости от наличия и сочетания клинических, лабораторных и эпидемиологических критериев случаи классифицируются по степени достоверности установленного диагноза.

Подозрение на случай - заболевание с наличием одного или более типичных клинических симптомов и признаков и имеет одно или несколько эпидемиологических признаков (при некоторых нозоформах могут не быть), отсутствует лабораторное подтверждение (отрицательный результат, не завершенное исследование или невозможность проведения исследования).

Вероятный случай - заболевание, соответствующее определению подозрения на случай с наличием дополнительных эпидемиологических данных (эпидемиологическая связь с подтвержденным случаем), или наличие положительного результата вспомогательных или предварительных тестов (специфические тесты, которые соответствуют диагнозу, однако не отвечают требованиям подтверждающих тестов).

Подтвержденный случай - окончательные лабораторные подтверждения текущей или недавней инфекции.

По форме стандартное определение случая должно быть четким, простым, точным, практичным, иметь возможность количественного определения, включать последовательное использование союзов "И" или "ИЛИ".

При вспышках ОКИ в число заболевших включают как подтвержденные, так и вероятные случаи.

При отборе контролей в исследовании "случай-контроль" используется принцип равнозначности (схожести) отбираемых групп по всем признакам, кроме исследуемого. Например, если в качестве случая отобран заболевший мальчик, ученик 6-го класса, то в контрольной группе этому случаю должна быть выбрана пара, т.е. также мальчик из 6-го класса.

Количественное определение выборки предполагает определение числа лиц, изучаемых в группах сравнения.

Как уже отмечалось, при использовании когортных исследований в расследовании вспышек делать выборку нет необходимости. Когорта, как правило, представлена группой населения, находящейся в границах эпидемического очага и потенциально подверженной риску заражения, т.е. исследование проводится на всей генеральной совокупности. Исключения составляют крупные вспышки, когда с целью экономии времени, сил и средств исследование проводится на выборке.

Выборочными исследованиями являются также исследования типа "случай-контроль", при проведении которых всегда формируется выборка из заболевших и здоровых лиц. Если количество заболевших в очаге не велико (до 30 человек), то все случаи заболеваний входят в выборку. При более крупных вспышках возникает необходимость расчета выборки для проведения исследования "случай-контроль".

Правильное определение размера выборки является залогом достоверности проводимого исследования.

Для расчета объема выборки можно использовать следующие формулы:

a) в случае, если численность популяции неизвестна

b) при известной численности популяции

В действующих санитарно-эпидемиологических правилах по профилактике ОКИ предлагается следующий вариант определения размера выборки: при вспышках с числом заболевших до 30 опрашиваются все пострадавшие, до 100 заболевших - 30% пострадавших, более 100 - 150 заболевших - 20% пострадавших и соответственно такое же число так называемых "контрольных лиц".

2.1. Особенности сбора информации. Проведение опроса в очаге является обязательной составляющей эпидемиологического расследования. Однако, если такой опрос проводится некачественно, то это отражается на результатах эпидемиологической диагностики.

В то же время общеизвестно, что факторный опрос в очаге позволяет подтвердить или опровергнуть рабочую гипотезу, установить новые, ранее неизвестные факторы риска. Однако это происходит лишь в том случае, если факторный опрос проведен корректно, т.е. качественно опрошены не только заболевшие, но и здоровые лица, а количество опрошенных лиц (выборка) достаточно по численности (см. выше).

Исходя из этого еще до проведения факторного опроса в очаге эпидемиолог должен ответить на следующие вопросы:

1) Зачем проводится опрос (какова его цель)

2) Кого следует опросить (исследуемые группы)

3) Сколько человек опросить (размер выборки)

4) Как следует опрашивать (метод опроса)

5) О чем следует спрашивать (содержание опроса).

Цель опроса всегда напрямую зависит от цели исследования. Так, если эпидемиолог хочет выяснить, имелась ли связь заболеваемости школьников с употреблением пищи в обед или в завтрак, целью опроса будет выяснение, обедал и/или завтракал ребенок, а также заболел он или не заболел.

Ответ на вопрос: "Кого следует опросить?", - эпидемиолог получает также после определения цели исследования и выбора типа планируемого исследования. Известно, что младшие школьники не всегда могут ответить на поставленный исследователем вопрос о характере питания. В этом случае опрос будет проводиться не среди детей, а среди преподавателей, воспитателей или родителей в зависимости от конкретной ситуации.

Выбор метода сбора необходимой информации также решается в зависимости от конкретной ситуации. В ходе расследования вспышки, как правило, используется метод интервьюирования, как очного, так и по телефону.

2.2. Обработка полученной информации.

После получения необходимой информации ее результаты обобщаются и вносятся в так называемую четырехпольную таблицу или, как ее называют, в таблицу 2 x 2. Таблица предназначена для проведения дальнейшей статистической обработки материалов путем сравнения двух выборок.

2.2.1. Ручная статистическая обработка

Когортное исследование. Аналитическая таблица выглядит следующим образом.

Таблица Принципиальная модель когортного исследования.

Воздействие фактора риска Число лиц Всего
Заболевшие Здоровые
Подвергшиеся воздействию изучаемого фактора a b a + b
Не подвергшиеся воздействию изучаемого фактора c d c + d
Итого... a + c b + d a + b + c+ d

где,

a - число лиц, которые имели воздействие изучаемого фактора и заболели,

b - число лиц, которые имели воздействие изучаемого фактора, но не заболели,

c - число лиц, которые не имели воздействие изучаемого фактора и заболели,

d - число лиц, которые не имели воздействие изучаемого фактора и не заболели.

Первым этапом статистической обработки является расчет показателей заболеваемости или инцидентности (I) в группах сравнения.

При этом заболеваемость в группе лиц с воздействием изучаемого фактора:

= a/ a + b x 100.

В контрольной группе этот показатель вычисляется по тому же принципу:

= c/ c + d x 100.

Путем сравнения этих двух показателей можно сделать предварительный вывод об их различиях.

Для этого следует вычислить показатели абсолютного (добавочного, атрибутивного) риска и относительного риска.

Абсолютный риск (AR) вычисляется путем вычитания и:

AR = (a/ a + b)-(c/ c + d).

Относительный риск (RR) - частное двух показателей и:

RR = (a/ a + b)/(c/ c + d).

Далее рассчитывается отношение шансов (OR) - мера ассоциации между воздействием и заболеванием. Этот показатель указывает, во сколько раз шанс заболеть в изучаемой группе больше шанса заболеть в контрольной группе, и вычисляется по формуле:

OR = (ad / bc).

Пример. Для изучения связи вспышки ОКИ среди детей с употреблением школьных обедов 10 и 11 сентября 20.. г. проведено когортное исследование. Результаты опроса занесены в аналитическую таблицу.

Фактор риска Наличие болезни Всего
+ -
Обедали в школе      
Не обедали в школе      
Итого:      

Заболеваемость в группе обедавших детей составила:

= a/ a + b x 100 = 42 / 119 x 100 = 35

В группе не обедающих в школе этот показатель составил:

= c/ c + d x 100 = 5 / 67 x 100 = 7,5

Показатель абсолютного риска равен

AR = (a/ a + b) - (c/ c + d) = 35 - 7,5 = 27,7

Относительный риск:

RR = (a/ a + b) / (c/ c + d) = 35 / 7,5 = 4,7

Отношение шансов:

OR = (ad / bc) = 42 x 62 / 77 x 5 = 2604 / 385 = 6,8.

Таким образом, эпидемиологами сделан вывод о том, что риск заболеть ОКИ при употреблении в пищу обедов в изучаемый период времени был в 4,7 раза выше у детей питавшихся в школе по сравнению с необедавшими детьми. Шансы заболеть ОКИ у обедавших детей были в 6,8 раз выше, чем среди необедавших.

Исследование "случай-контроль."

В исследовании "случай-контроль" аналитическая таблица выглядит следующим образом.

Таблица Принципиальная модель исследования "случай-контроль"

Число лиц Воздействие фактора риска Всего
Подвергшиеся воздействию изучаемого фактора Не подвергшиеся воздействию изучаемого фактора
Заболевшие a b a + b
Здоровые c d c + d
Итого... a + c b + d a + b + c+ d

 


где,

a - число заболевших, которые имели воздействие изучаемого фактора,

b - число заболевших, которые не имели воздействия изучаемого фактора,

c - число здоровых лиц, которые имели воздействие изучаемого фактора,

d - число здоровых лиц, которые не имели воздействия изучаемого фактора.

При статистической обработке в данном исследовании вычисляют уже не заболеваемость в сравниваемых группах, а частоту воздействия фактора риска и отношение шансов (OR) по тем же формулам.

Пример. По материалам расследования вспышки сальмонеллеза в одном из ВУЗов проведено исследование "случай-контроль". Целью исследования явилось установление связи вспышки с употреблением в пищу блюд, приготовленных накануне в столовой, в частности, печеночного паштета и омлета.

Исследуемые группы Употребление блюд Всего
Печеночный паштет Омлет
Да Нет Да Нет
Заболели          
Здоровы          
Итого...          
Результаты статобработки OR = 12,00 OR = 0,75  

Таким образом, гипотеза о наличии связи заболеваемости сальмонеллезом с употреблением в пищу печеночного паштета имеет место быть.

2.3. Оценка достоверности полученной информации.

Достоверность (validity) - характеристика, показывающая, в какой мере полученный результат соответствует истинной величине. Достоверность исследования определяется тем, в какой мере полученные результаты справедливы в отношении данной выборки (internal validity). Это характеристика, касаемая именно данной исследуемой группы и не обязательно распространяется на другие группы.

Достоверность полученных результатов в аналитических исследованиях оценивают при помощи значения p, доверительного интервала (CI) и значения Хи-квадрат. Значение p - статистический показатель, позволяющий оценить, в каких пределах может находиться истинное значение параметра в популяции; диапазон колебаний истинных значений. Величины, полученные в исследованиях на выборке, отличаются от истинных величин в популяции вследствие влияния случайности. Так, 95% доверительный интервал означает, что истинное значение величины с вероятностью в 95% лежит в его пределах. В эпидемиологических исследованиях значение p должно быть не более 0,05. Доверительный интервал (CI) - диапазон колебаний истинных значений.

Тесты Хи-квадрат и соответствующие им значения p указывают, насколько вероятно (или невероятно) то, что наблюдаемая ассоциация (связь) изучаемого фактора риска и заболеваемости была случайна. Чем больше значение Хи-квадрата, тем меньше соответствующее значение p. На статистическую значимость оказывает влияние как сила ассоциации (например, высокое отношение рисков или шансов), так и количество субъектов в исследовании. Нельзя использовать тесты Хи-квадрат, если ожидаемое значение в любой из четырех клеток таблицы 2 x 2 менее 5. Вместо этого необходимо использовать точный тест Фишера.

Ниже приводятся три значения Хи-квадрата, полученные с помощью различных методов: нескорректированной формулы (без поправки), формулы Мантель-Гензеля и Йетса; далее приводятся соответствующие значения p. Используемые формулы выглядят следующим образом:

Хи-квадрат (без поправки) = N ((a * d) - (b * c))/\2 / (H1 * H2 * V1 * V2),

где N = a + b + c + d, H1 = a + b, H2 = c + d, V1 = a + c, V2 = b + d.

Данную формулу не рекомендуется использовать для таблиц, в которых N меньше 30.

Хи-квадрат (Мантель-Гензель) = (N - 1)((a * d) - (b * c))/\2 / (H1 * H2 * V1 * V2)

Хи-квадрат (Йетс) = N (|(a*d) - (b * c)| - 0.5 * N)/\2 / (H1 * H2 * V1 * V2)

Формула для вычисления Хи-квадрат, скорректированная по Йетсу, приводит к самому маленькому значению Хи-квадрата из всех трех формул и, следовательно, к самому высокому значению p. Соответственно, она называется самой консервативной из этих трех формул.

Пример.

Исследуемые группы Употребление блюд Всего
Печеночный паштет Омлет
Да Нет Да Нет
Заболели          
Здоровы          
Итого...          
Результаты статобработки OR = 12,00 Хи-квадрат = 101,7 P < 0,0001 OR = 0,75 Хи-квадрат =1,59 P = 0,2  

Как видим, значение Хи-квадрат для выборки, связанной с употреблением паштета > 3,86, и, следовательно, связь с данным фактором риска заболеваемости наиболее вероятна и не случайна.

Компьютерная статистическая обработка. Имеющиеся сегодня Интернет-ресурсы позволяют проводить автоматическое вычисление значения хи-квадрата. Имеется целый ряд доступных программных продуктов, используемых для статистической обработки аналитических исследований. Так, на www.biometrica.tomsk.ru/freq1.htm и http://www.biometrica.tomsk.ru/freq2.htm представлен вариант статистического калькулятора с инструкцией по его использованию.

Приводим расчет показателя хи-квадрат в качестве примера.

  B1 B2 Всего  
A1        
A2         Для вычисления критерия хи-квадрат введите в соответствующие клетки, расположенной слева таблицы, данные четырехпольной таблицы и нажмите кнопку "Вычислить".
Всего         Числа, расположенные в столбце и строке "Всего", вводить не надо, программа вычислит и введет их сама. После нажатия кнопки "Вычислить" в нижнем правом углу появится вычисленное значение критерия Хи-квадрат
        Хи-квадрат =7,154 Сравнив это значение с приведенными ниже критическими значениями для уровней значимости, увидим, что вычисленное значение превосходит каждое из них. Поэтому гипотезу о зависимости между заболеваемостью сальмонеллезом и употреблением в пищу печеночного паштета мы подтвердим при уровне значимости p < 0,05.

Критические значения статистики хи-квадрат

для числа степеней свободы df = 1

Уровни значимости "p" 0,05
Критические значения 3,842

Полученные полную статистическую обработку таблицы 2 x 2 можно проводить при помощи программы Statcalc EpiInfo Version 6, November 1993.

Пример.

Исследуемые группы Употребление блюд Всего
Печеночный паштет Омлет
Да Нет Да Нет
Заболели          
Здоровы          
Итого...          
Результаты статобработки OR = 12,00 Хи-квадрат = 101,7 p < 0,0001 OR = 0,75 Хи-квадрат =1,59 p = 0,2  

Для паштета:

+ Disease - Analysis of Single Table ┌────────┬────────┐ Odds ratio = 12.00 (6.96 < OR < 20.81) +│ 120 │ 35 │ 155 Cornfield 95% confidence limits for OR ├────────┼────────┤ Relative risk = 3.48 (2.62 < RR < 4.64) -│ 40 │ 140 │ 180 Taylor Series 95% confidence limits for RR └────────┴────────┘ Ignore relative risk if case control study. E 160 175 335 x Chi-Squares P-values p ───────────────── ─────────────── o Uncorrected: 101.70 0.0000000 <─── s Mantel-Haenszel: 101.40 0.0000000 <─── u Yates corrected: 99.50 0.0000000 <───

Для омлета:

+ Disease - Analysis of Single Table ┌────────┬────────┐ Odds ratio = 0.75 (0.46 < OR < 1.20) +│ 50 │ 105 │ 155 Cornfield 95% confidence limits for OR ├────────┼────────┤ Relative risk = 0.83 (0.62 < RR < 1.11) -│ 70 │ 110 │ 180 Taylor Series 95% confidence limits for RR └────────┴────────┘ Ignore relative risk if case control study. E 120 215 335 x Chi-Squares P-values p ───────────────── ─────────────── o Uncorrected: 1.59 0.2069249 s Mantel-Haenszel: 1.59 0.2076040 u Yates corrected: 1.32 0.2510519

Кроме того, вычисление интересующих эпидемиолога функций возможно и в формате Excel.

3. Интерпретация полученных результатов.

Грамотная интерпретация полученных результатов требует определенных навыков. Для облегчения получения их предлагается обратить внимание на следующие моменты.

При оценке относительного риска (RR) и отношения шансов (OR):

- RR > 1: риск болезни среди у людей с воздействием, выше чем у людей без воздействия,

- RR = 1: риск заболевания у людей с воздействием и без него одинаковый,

- RR < 1: риск заболевания у людей с воздействием ниже, чем у людей без воздействия (т.е. защитный),

- OR > 1: шансы иметь воздействие среди заболевших выше, чем у незаболевших,

- OR = 1: шансы иметь воздействие у заболевших и здоровых одинаковые, т.е. указывает на отсутствие ассоциации,

- OR < 1: шансы воздействия среди заболевших меньше, чем у незаболевших,

- OR ~ RR тогда, когда:

- Случаи и контроли являются репрезентативными в популяции,

- Болезнь встречается не часто (распространенность менее 5%).

Значения хи-квадрат, превышающие критическое значение 3,842, свидетельствуют о наличии связи изучаемого фактора риска с заболеваемостью. Причем чем выше показатель, тем сильнее степень ассоциации.

Традиционно, значение p менее 0,05 считается не случайным и является статистически значимым.

И, наконец, если значения доверительного интервала пересекают единицу, то изучаемая ассоциация статистически не значима, CIlower < 1 < CIupper.
© КонсультантПлюс, 1992-2014


Дата добавления: 2015-01-12 | Просмотры: 2626 | Нарушение авторских прав



1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |



При использовании материала ссылка на сайт medlec.org обязательна! (0.014 сек.)