Основы медицинской статистики

Объектом исследований в биологии и медицине является живой организм, который представляет собой сложную систему или система производства услуг. Поэтому исследователь неизбежно выбирает упрощенную точку зрения, подходящую для решения конкретно поставленной задачи.

Выбор модели определяется целями исследования.

Можно выделить 5 видов моделей, используемых в медицине (стоматологии) и биологии:

вещественные модели;

энергетические модели;

биологические модели;

кибернетические модели;

математические модели.

Вещественные модели воспроизводят структуру объекта и взаимоотношения его частей. Примерами таких моделей в медицине могут служить модели внутренних органов, предлагаемые студентам в качестве наглядных пособий при изучении анатомии, различные протезы, которые по внешнему виду воспроизводят реальные части тела или органы, которые они замещают.

Энергетические модели - это технические устройства или физические системы, которые обладают аналогичным с моделируемым объектом поведением. Энергетическая модель может быть реализована в виде некоторого механического устройства, или в виде электрической цепи. Например, процесс движения крови по крупным сосудам может быть смоделирован электрической цепью из конденсаторов и сопротивлений. К моделям такого типа относятся технические устройства, имитирующие или заменяющие отдельные функции органов и систем живого организма. Это аппараты искусственного дыхания, которые моделируют дыхательные экскурсии легких, аппарат искусственного кровообращения (модель сердца) является традиционным для медицины, модель зубочелюстной системы в стоматологии и т.п. В настоящее время они достаточно широко используется в учебной практике и в исследовательских целях. В последнее десятилетие растет число разработок, имитирующих свойства вещественных и энергетических моделей или воспроизводящих внешний вид и функции заменяемых органов - биоуправляемые протезы конечностей, искусственный хрусталик и искусственная сетчатка глаза, последние модели искусственного сердца, модели суставов, зубочелюстной системы и пр.

Биологические модели служат для изучения общих биологических закономерностей, действий различных препаратов, действий факторов среды, методов лечения и т.д. К этому типу моделей относятся лабораторные животные, изолированные органы, культуры клеток, субклеточные структуры. Этот вид моделирования самый "древний" и играет большую роль в современной науке (испытание новых лекарственных веществ, воспроизведение инфаркта миокарда путем перевязки венечной артерии, нервное волокно, изолированная скелетная мышца, изолированные митохондрии и т.д.). Иногда это метод называют методом создания экспериментальных моделей. Выбор животных в качестве биологических моделей в значительной мере определяется задачами исследования.

Кибернетические модели - устройства, чаше всего электронные, с помощью которых моделируются информационные процессы в живом организме. Среди информационных процессов в живых системах одним из самых распространенных считается управление. Например, управление двигательными функциями, процессы нейроэндокринной регуляции и т.п. Предполагается, что развитие ЭВМ и создание супер ЭВМ следующих поколений позволит решить проблему "искусственного интеллекта", т.е. супер ЭВМ будет кибернетической моделью работы организма человека.

Математическая модель - это система формул, функций уравнения, описывающих те или иные свойства изучаемого объекта, явления или процесса. Закон всемирного тяготения и т.д. - все это математические модели реальных физических явлений. Математическое моделирование какого-либо процесса возможно тогда, когда достаточно хорошо изучены его физические и биологические закономерности.

В зависимости от целей моделирования и (или) свойств объекта моделирования, которые определяют степень необходимости учета случайных факторов, математические модели можно классифицировать на детерминированные и вероятностные (стохастические).

Детерминированные математические модели устанавливают однозначные соответствия (детерминированные функции) между параметрами и характеристиками модели. Чаще всего детерминированные модели представляют собой системы алгебраических или дифференциальных уравнений (т.е. уравнений, содержащих производные, так как именно производные отражают изменения переменных величин в исследуемой системе).

В вероятностных математических моделях переменные и параметры являются случайными функциями или случайными величинами. Вероятностные модели формируются по результатам экспериментального определения статических или динамических характеристик объектов на основе методов математической статистики.

Кроме того, существует класс моделей, построенных с использованием аппарата искусственного интеллекта. Такое моделирование осуществляется при необходимости имитации процесса мышления (процесса принятия решения), например при разработке определенных классов диагностических систем.

По методу исследования математические модели можно классифицировать как аналитические, численные и имитационные.

Аналитической моделью называется такое формализованное описание системы, которое позволяет определить характеристики системы при конкретных внешних воздействиях на нее, используя известный математический аппарат.

Численная модель представляется зависимостью, допускающей только частные численные решения для конкретных начальных условий и количественных параметров модели.

Имитационная модель - совокупность описания системы и внешних воздействий, алгоритмов функционирования системы или правил изменения состояния системы под влиянием внешних и внутренних возмущений. Эти алгоритмы и правила не дают возможности использования имеющихся математических методов аналитического и численного решения, но позволяют имитировать процесс функционирования системы и определять необходимые характеристики. Ценность метода состоит в нескольких параметрах.

Во-первых, математическое моделирование позволяет исследовать поведение биологической системы в таких условиях, которые трудно создать в эксперименте или клинике, причем без существенных затрат.

Во-вторых, уменьшается время исследования, так как в ЭВМ можно за короткое время "разыграть" огромное число вариантов опыта.

В-третьих, математическая модель облегчает решение задач по лечению болезней, так как позволяет очень быстро, в считанные секунды ответить на вопросы, возникающие при лечении.

Сложность математического моделирования биологических процессов определяет эффективное применение подходов и методов системного анализа.

Системный анализ - методология исследования трудно наблюдаемых и трудно понимаемых свойств и отношений в объектах с помощью представления этих объектов в качестве целенаправленных систем и изучения основных свойств этих систем.

Во множестве обычных методов исследования и анализа подавляющее большинство их ориентировано на непосредственное наблюдение объектов с учётом природы изучаемых объектов или явлений и их специфики. При этом всегда предполагается, что исследуемый объект можно выделить, как бы ограничить от окружающей среды. В отличие от традиционных методов системный анализ учитывает принципиальную сложность объекта, его разветвленные и другие связи с окружающей средой. Системное исследование в качестве важнейшего из своих этапов включает определение объекта, его нахождение и его конструирование. При этом в качестве объектов системного анализа могут рассматриваться системы различного уровня, например, системы внутриклеточного обмена веществ, системы органного или организменного уровня, системы медицинского (стоматологического) обслуживания населения и т.п.

Понятийный и математический аппарат системного анализа базируется, в первую очередь, на сетевых методах, теории массового обслуживания, теории систем управления и теории принятия решений в управляемых системах.

К настоящему времени сложились представления о широких возможностях метода математического моделирования и основных направлениях его использования в медицине и стоматологии.

Одно из ведущих направлений - систематизация и объединение знаний о физиологических системах, включая идентификацию важных физиологических параметров и анализ чувствительности систем к изменениям каждого параметра; получение знаний о закономерностях развития патологических процессов, оптимальных способах лечения и профилактики. Математические модели позволяют эффективно проверять гипотезы без обращения к эксперименту, планировать экспериментальные и клинические исследования.

10.3 Основные этапы моделирования

Постановка задачи, которая заключается в определении цели исследования и моделирования на основании некоторой первоначальной гипотезы.

Построение функциональной схемы объекта - определение входов и выходов, режимов изменения входных воздействий исследуемых режимов (норма, патология).

Планирование эксперимента. На этом этапе определяют режимы изменения входных сигналов, внутренних состояний системы, производится отработка комплекса контрольно-измерительной аппаратуры.

Проведение серии пробных опытов для отработки методики исследований, приемлемости принятых допущений, проверки исходной гипотезы.

Проведение основной серии опытов для получения статических и динамических характеристик.

Предварительная статистическая обработка материала, полученного на стадии экспериментирования с биосистемой.

Выбор типа и вида модели на основании анализа результатов статистической обработки данных. На этом этапе должен быть проанализирован набор факторов и показателей, взаимосвязи между которыми устанавливаются, роли этих факторов и показателей.

Определение параметров модели по результатам экспериментов-

Содержание этого этапа - постулирование, математическая формализация, и, если возможно, экспериментальная проверка естественных исходных допущений, относящихся к природе и качественному характеру сути исследуемого явления. Если принимаемые допущения почему-либо не могут быть проверены экспериментально, то их следует подкрепить теоретическим анализом механизма изучаемого явления. Данный раздел работы включает в себя непосредственную формализацию общего вида модельных соотношений, связывающих между собой изучаемые входные и выходные показатели.

Всестороннее исследование математической модели биосистемы с целью определения достоверности и границ применимости модели, то есть верификация модели. При этом используются различные процедуры сопоставления модельных заключений, оценок, следствий и выводов с реально наблюдаемой действительностью. Этот этап называют также этапом статистического анализа адекватности модели. Построенная модель представляет собой некоторое упрощение реального объекта, как по структуре, так и по сложности внутренних и внешних связей, но должна обязательно отражать те свойства объекта, которые являются целью исследования. В дальнейшем модель подвергается всесторонней проверке и корректировке для более полного соответствия модели и реального объекта.

10.4 У истоков медицины основанной на доказательствах

Любой практикующий врач, который ответственно относится к своему делу, всегда задается вопросами: "А правильно ли я поставил диагноз? Правильно ли было назначено лечение? Все ли сделано для излечения больного?". Подобные вопросы мучают и самого больного, однако ответить на них не всегда возможно. Конечно, в простых случаях эффект налицо: есть кровотечение - наложен жгут - кровотечение остановилось.

Но не всегда все так просто. Чаще всего, если даже лечебный эффект удовлетворяет и врача, и больного, остаются сомнения: "А какие последствия могут возникнуть в результате лечения? Не возникнут ли осложнения? Как долго сохранится достигнутый результат?". Как же ответить на эти вопросы?

Каждый врач имеет в запасе свой объем знаний, собственное мнение по каждому конкретному случаю, принадлежит к той или иной "школе", находится под влиянием чьего-то авторитета, имеет свою интуицию, здравый смысл. Все эти составляющие формируют клиническое мышление врача, на основании которого и ставится диагноз, назначается лечение. Таким образом, диагностический процесс субъективен и полностью зависит от личности врача. Однако опираться только на свой клинический опыт в практике не всегда верно. Ни один клиницист не способен обладать достаточным опытом, позволяющим ориентироваться во всем многообразии клинических ситуаций. Ведь знания, полученные в процессе обучения, со временем неизбежно забываются, система постдипломного образования часто бывает малоэффективной. Мнения же экспертов не всегда верны. Так, L. Zir и соавт. (1976) приводят следующий пример: четырем кардиологам были представлены высококачественные ангиограммы, которые их попросили оценить. В результате по поводу 60 % пациентов мнения экспертов разошлись. Продолжительность течения многих хронических заболеваний в настоящее время превышает время активной рабочей деятельности врача, т. е., как отмечает С. Л. Плавинский (2002), "...врач, который ставит диагноз в случае фатального заболевания, не пишет заключения о смерти". Таким образом, для правильной постановки диагноза и назначения адекватного лечения врачу необходима объективная информация.

В настоящее время благодаря научно-технической революции объем поступающей информации носит лавинообразный характер. Сегодня медицинская информация публикуется в 2 млн. статей, ежегодно публикуемых в 40 тыс. биомедицинских журналов, и если врач займется прочтением всех этих статей, то ему просто некогда будет лечить. Поэтому требовать от врачей, чтобы они сами искали, оценивали и обобщали необходимую информацию, не имеет смысла. Решить эту проблему могли бы библиографические базы данных, Интернет, которые позволяют практически мгновенно получить доступ к имеющейся информации. Однако, во-первых, не все врачи в России имеют доступ к компьютеру, а тем более к Интернету, не все владеют техникой обращения с компьютером, во-вторых, никто не осуществляет экспертную оценку этих публикаций, что не гарантирует достоверность публикуемого там материала. Издаваемые руководства и справочники не всегда объективны из-за ряда причин, в частности из-за так называемого эффекта запаздывания, обусловленного тем, что перспективные методы внедряются в практику и становятся известными специалистам спустя 5-10 лет после доказательства их эффективности; информация в учебниках, руководствах и справочниках часто устаревает еще до их публикации. Все перечисленное выше привело к тому, что врач стал терять четкие ориентиры, базируясь на которых он мог бы быть уверен в правильности выбранной тактики лечения, в том, что назначенная им терапия приводит к улучшению прогноза для больного.

Таким образом, к концу 80-х годов прошлого века многие передовые врачи стали понимать, что для успешной диагностики и лечения им крайне необходима доступная, сжатая и объективная информация о лучших и достоверных результатах клинических исследований, проводимых во всем мире, объективно доказывающих преимущества того или иного метода лечения, преимущества того или иного препарата. Практикующим врачам и организаторам здравоохранения необходимо было решить вопросы: "Результатам каких именно работ следует доверять? Какие результаты использовать в качестве рекомендаций для практического применения?". Все это и явилось базисом, на котором возникла так называемая научно-доказательная медицина.

Сегодня по ряду вопросов работ с высокой внутренней и внешней надежностью не существует. В таких случаях проводят тщательный анализ имеющихся исследований и определяют, достаточно ли в них информации для формулировки приемлемых заключений. Для подобной ситуации используется принцип "лучшего доказательства" как разумная альтернатива мета-анализу. Этот принцип заключается в следующем: когда недоступны наилучшие из возможных доказательств, используются наилучшие из доступных доказательств.

Статистические приемы обобщения и группировки данных многочисленны и разнообразны, и их выбор зависит от характера доступной информации.

Интерпретация результатов. Систематические обзоры составляются для того, чтобы обобщать доступные доказательства и распространять их среди врачей в понятном для чтения виде. Это не всегда просто. Чтобы обеспечить пригодность собранных результатов, приходится применять довольно трудные для интерпретации статистические инструменты, например OR (Odds Ratio - отношение шансов исхода между различными группами больных в испытании), NNT (Number Needed to Treat - число больных в экспериментальной группе, необходимое для получения дополнительного благоприятного исхода) и др., для расчета которых используются специальные методики. Поэтому для более доступного изложения материала часто используются графические изображения, где в легенде даются необходимые пояснения.

10.5 Система регистрации и учета в медицинской практике

Увеличение распространенности заболеваний, формирование рынка медицинских услуг и внедрение новых методов управления службами здравоохранения в территориях ДВФО влечет за собой необходимость создания механизмов адекватного учета и планирования видов и объемов медицинской помощи. Это необходимо для формирования механизмов адекватного ресурсного обеспечения ЛПУ государственного сектора и для удовлетворения все возрастающих потребностей населения в данном виде медицинской помощи.

Изменения в инфраструктуре здравоохранения региона в последние годы связаны с развитием рыночных механизмов, системы обязательного и добровольного медицинского страхования, платных услуг. Следует отметить, что медицина одной из первых стала стремительно входить в условия рыночных отношений, занимая при этом одно из ведущих мест в структуре предпринимательского сектора.

Несомненно, что в рыночных условиях функционирования медицинских учреждений должно быть резко усилено информационное, так называемое сигнальное, значение статистических данных и особенно итоговых величин и показателей объема, качества и эффективности работы, получаемых из отчетов ЛПУ.

Нам представляется, что для эффективного осуществления современного менеджмента большой ценностью является рациональная детализация статистических данных. Особое значение приобретает наличие статистических данных связанных с конечными результатами деятельности (показатели видов и объемов оказанной помощи, структурные показатели в виде показателей использования основных производственных фондов и ресурсов, статистические данные по использованию организационных и медицинских технологий, результатов медицинского, социального и экономического плана и т.п.). К сожалению, в настоящее время в рамках официальной статистики в медицине продолжает собираться общее число различных, мало связанных между собой данных и показателей, которые использовались для управления ЛПУ в условиях командно-административной системы управления отраслью здравоохранения.

Тем не менее, именно на основе динамического сравнения системного характера и следовало бы строить интегрированные оценки медицинской помощи в зоне обслуживания населения отдельными учреждениями муниципального и регионального уровня, что важно для принятия конкретных организационных решений и медико-социальных программ. Эффективное использования отчетной медицинской документации, в частности таких документов, как "Отчет лечебно-профилактического учреждения", "Отчет о деятельности лечебно-профилактического учреждения, функционирующего в системе обязательного медицинского страхования" и др. позволяет анализировать и планировать деятельность, как отдельного специалиста, так и ЛПУ в целом.

Основой для формирования отчетных форм являются первичные учетные документы, применяемые в поликлиниках России, например, лсток ежедневного учета работы врача стоматолога-ортопеда (ф. № 037-1/у), который является первичным учетным документом для врачей стоматологов-ортопедов. Заполняется во всех стоматологических ортопедических учреждениях (отделениях) - бюджетных и хозрасчетных. Используется для заполнения дневника учета работы врача стоматолога-ортопеда (форма № 039-4/у).

Таким образом, заполненная первичная медицинская документация, служит основой для разработки информации о деятельности медицинского учреждения за отчетный период. Основным отчетным документом о деятельности медицинского учреждения является отчет по форме № 30 "Сведения о лечебно-профилактическом учреждении". Данная форма заполняется 1 раз в год и подается в орган управления здравоохранением соответствующего уровня.

В рыночных условиях при динамичном повсеместном росте числа негосударственных медицинских учреждений, практическая медицина пока еще не располагает простыми, экономичными и информативными показателями, комплексно оценивающими уровень и качество ее деятельности. Во многом это связано с отсутствием новых статистических форм для сбора данных о медико-экономической деятельности различных ЛПУ, а также классификацией расходов по "направлениям их использования и источникам финансирования" (Леонтьев В.К., Золотусская И.Б., Шиленко Ю.В., 2001). Поэтому предметом особого внимания "экономики медицины" является разработка эффективных механизмов сбора текущих финансово-статистических данных и данных нефинансового характера (экономическая отдача медицинского оборудования, его мощность, вводимые ресурсы и др.) Традиционно используемая финансово-статистическая информация, к сожалению, пока носит разрозненный, неполный и несистематизированный характер.

Процесс сбора данных по экономике здравоохранения в значительной мере осложняют: интенсивное развитие хозрасчетных подразделений государственных ЛПУ, ЛПУ частного сектора, внедрение системы медицинского страхования, расширение ассортимента платных услуг и др. Выходом из сложившейся ситуации может стать разработка системы национальных счетов, аналогичных тем, которые широко используются в странах с развитой экономикой. Счета здравоохранения России 1994-1999 гг. М.: Фонд «Российское здравоохранение», 2000. В этих счетах содержится информация о текущем производстве услуг и товаров медицинского назначения, объемах их потребления и накопления; потребительских ценах на них и стоимостных параметрах; производимых капиталовложениях и др.

Руководители медицинских учреждений должны располагать шкалой оценок эффективности использования отдельных видов ресурсов с точки зрения объема и динамики затрат живого труда, материалов и фондов на единицу услуг (работ, результатов). Кроме того, следовало бы шире применять показатели трудо-, материало- и фондоемкости. Для оценки эффективности деятельности практическое значение имеет также анализ фондоотдачи, т.е. отношения достигнутого эффекта к величине основных производственных фондов ЛПУ любого профиля. Использование комплекса названных показателей - это практическая задача, поскольку в рыночных условиях преимущество получают те учреждения, в которых при "минимизации" затрат "максимизируются" результаты. Goldman N. Utilization review Paying Physicians, Options for Controlling Cost, Volume and Intensity of Services. Health Administration Press. 1993. Chapter 6. 21 p1021 East Huron Street, Ann Arbor, MI 48104-9990.

10.6 Анализ результатов деятельности медицинского учреждения

Анализ результатов деятельности ЛПУ проводится с учетом состояния и динамики здоровья обслуживаемого населения. Целью этого анализа является определение соответствия фактических результатов - запланированным (нормативным, прогнозным и т.п.).

Основу модели конечных результатов составляют обобщенные качественные показатели, характеризующие результаты деятельности медицинского учреждения. При этом результаты, достигнутые ЛПУ за определенный период (месяц, квартал, год, пятилетку и пр.) сопоставляют с моделью конечных результатов (МКР).

Обычно используются две разновидности показателей:

показатели результативности, в максимальной степени отражающие конечный результат деятельности (болезненность, смертность, летальность, сохранность и восстановление трудоспособности, ранний выход на инвалидность и пр.),

показатели дефектов деятельности (относительное число жалоб и заявлений, выявление пациентов с запущенными стадиями заболеваний, смертность детей на дому от пневмонии и пр.).

Анализ результатов деятельности, например, по хирургиче6ским отделениям проводится с позиции сравнения состояния выписанного пациента в числе всех случаев лечения. В качестве МКР используется несколько показателей:

процент выписанных с ухудшением,

процент госпитальной летальности,

процент расхождения клинических и патолого-анатомических диагно- зов и другие.

Анализ расходов на единицу произведенных услуг (пролеченный больной в стационаре, случай диспансеризации, лечения, профилактического осмотра в поликлинике и пр.). Анализ проводится по сравнению со стандартным показателем на единицу произведенных услуг по отдельным подразделениям, отделениям и службам. Этот анализ дает возможность выявить случаи перерасхода средств на устранение некачественного лечения (брака), проводимого ранее или в настоящее время и может быть использован при определении эффективности деятельности, как отдельного врача, медицинской сестры, так и подразделения, отделения и ЛПУ любого профиля в целом.

Анализ эффективности расходования ресурсов проводится по следующим параметрам:

эффективность использования основных фондов, т.е. соответствие мощности основных фондов объему выполняемых работ с соответствующим уровнем качества медицинской помощи по всем типам ЛПУ;

эффективность использования персонала, т.е. соответствие числа и квалификации сотрудников - объему работы с помощью хронометража и других методов,

эффективность использования технологического оборудования, т.е. процент неиспользуемого оборудования, коэффициент загрузки и т.п.,

эффективность использования финансовых ресурсов, т.е. исследование полезности финансовых затрат на те или иные виды деятельности медицинского и прочего персонала, покупку оборудования, расходных материалов и т.п.

В конечном итоге, анализ результатов деятельности ЛПУ любого профиля должен стать основой для разработки мер оперативного и стратегического характера по повышению эффективности деятельности учреждения, подразделения или отдельного врача.

10.7 Медицинская помощь и доказательная медицина

За период с конца XIX до начала XXI века отечественная медицина прошла сложный путь совершенствования, реализации новых подходов в лечении и профилактике заболеваний, что позволило достигнуть значительных успехов в деле борьбы за здоровье населения. Но эти успехи были достигнуты путем огромных экономических затрат. Сегодня даже неспециалистам ясно, что медицина - это ещё и большой бизнес, и много миллиардные капитальные вложения требуют отдачи.

Например, известно, что различные оперативные и лечебные вмешательства, направленные на восстановление органов и систем, ихфункций и т.п. проводятся во все больших объемах, однако эти вмешательства требуют значительных затрат, что требует соизмерения вложенных финансовых ресурсов с полезными эффектами.

К сожалению, до сих пор проводимые в России исследования в подавляющем большинстве случаев не соответствуют международным стандартам. Тиллингаст С. Повышение качества в российском здравоохранении: новые задачи, новые средства// Пробл. социал. гигиены и история медицины. 1996. № 3. С. 36 - 41. Американский врач-эксперт, который несколько лет проработал в России (S. Tilighast), справедливо заметил: "...развитие российской медицины будет зависеть от западных знаний и технологий до тех пор, пока современные методы критической оценки информации не изменят культуру медицинских исследований, образования и научных публикаций". Решить эти проблемы поможет внедрение доказательной медицины в преподавание и повседневную деятельность врачей и научных работников.

Таким образом, к концу 80-х годов прошлого века многие передовые врачи-стоматологи стали понимать, что для успешной диагностики и лечения им крайне необходима доступная, сжатая и объективная информация о лучших и достоверных результатах клинических исследований, проводимых во всем мире, объективно доказывающих преимущества того или иного метода лечения, преимущества того или иного расходного материала, лекарственного препарата и т.п. Практикующим врачам и организаторам здравоохранения необходимо было решить вопросы: "Результатам каких именно работ следует доверять? Какие результаты использовать в качестве рекомендаций для практического применения?". Все это и явилось базисом, на котором возникла так называемая научно-доказательная медицина.

Прежде всего, о самом термине. Впервые в 1990 г. группой канадских ученых из университета Мак-Мастер было предложено интегрировать наилучшие научные данные с клиническим опытом и с индивидуальными предпочтениями пациента. Этот научно-практический раздел медицины они предложили назвать "Evidence-Based Medicine" (сокращенно ЕВМ). Термин быстро прижился и успешно тиражируется в англоязычной среде и литературе. При попытках перевести его на русский язык возникли трудности. Были предложения перевести данный термин как эмпирическая, прикладная, научно обоснованная, рациональная, аналитическая, оптимальная, информационная медицина и т. д. Термин (научно-доказательная медицина" был временно принят как рабочий термин и результат консенсуса Московским центром доказательной медицины и фармакотерапии, да так и прижился, а в дальнейшем и трансформировался просто в "доказательную медицину".

Что же такое сегодня доказательная медицина? В настоящее время любой, кто бы ни занимался данной проблемой, пытается дать свое определение этому понятию. По нашему мнению - это новая парадигма клинической медицины (стоматологии), отличающаяся от прежней меньшим воздействием субъективного фактора на выбор критериев диагностики и лечения. Эта парадигма требует от врача критической оценки мнений различных экспертов и результатов клинических исследований. Потенциальные возможности применения доказательной медицины в реальной практике заключаются в том, что с ее помощью интуиция и квалификация врача дополняется мнением экспертов и рекомендациями популярных руководств и справочников по клинической медицине новейшей и достоверной информацией о наиболее эффективных, безопасных и экономичных современных подходах к диагностике и лечению.

Например, в России новорожденным очень часто ставятся два диагноза: перинатальная энцефалопатия и внутричерепная гипертензия, в то время как в США такие диагнозы ставятся весьма редко и лишь в тех случаях, когда имеет место опухоль головного мозга или тяжелая травма. При этом симптомы и данные инструментального обследования, которые служат основанием для постановки подобных диагнозов в России, в США таковыми не являются. По мнению американских ученых, многие новорожденные с перинатальной энцефалопатией и внутричерепной гипертензией в России вполне здоровы, однако им проводятся многочисленные и многолетние курсы лечения препаратами, которые могут нанести вред здоровью. По мнению этих ученых, такие пациенты чувствуют себя гораздо лучше без тех медикаментов, которые им назначают при указанных диагнозах. Где же доказательства того, получают ли дети пользу или вред от подобной терапии? Ответить на этот вопрос и призвана доказательная медицина.

В 1972 г. британский эпидемиолог Арчи Кокран обратил внимание на то, что "общество пребывает в неведении относительно истинной эффективности лечебных вмешательств. Досадно, что медики до сих пор не создали системы аналитического обобщения всех актуальных рандомизированных клинических испытаний по всем дисциплинам и специальностям с периодическим обновлением обзоров". Он предложил создавать научные медицинские обзоры на основе систематизированного сбора и анализа фактов, а затем регулярно пополнять их новыми данными.

Для этих целей в 1992 г. в Оксфорде был открыт такой центр, который получил название Кокрановского, и в том же году Дж. Чалмером была организована Ассоциация Кокрана, которая в настоящее время насчитывает более 3000 участников. Ассоциация действует в виде сети сообщающихся центров в различных странах. Целью ее функционирования является подготовка систематических обзоров на основании исчерпывающего регистра всех рандомизированных клинических испытаний.

Систематические обзоры (систематизированные обзоры центров Ассоциации Кокрана) - это научные исследования с заранее спланированными методами, где объектом изучения служат результаты ряда оригинальных исследований. Они синтезируют результаты этих исследований, используя подходы, уменьшающие возможность систематических и случайных ошибок. Эти подходы включают в себя максимально глубокий поиск публикаций по определенному вопросу и использование точно воспроизводимых критериев отбора статей для обзора.

Систематические обзоры лишь отдаленно напоминают те обзоры, которые мы привыкли видеть в журналах и диссертационных работах. Обычные обзоры рассматривают широкий круг проблем, а в систематическом обзоре все силы брошены для поиска ответа на достаточно узкий клинический вопрос, как правило, об эффективности клинического вмешательства, а не просто для изложения клинической проблемы, напоминающее главу из учебника.

Помимо систематических обзоров, Всемирное Кокрановское сотрудничество формирует реферативную базу данных, включающую рефераты публикаций о контролируемых рандомизированных клинических испытаниях, отвечающих современным стандартам качества их проведения, результаты которых, следовательно, являются научно обоснованными, доказательными. Таким образом, готовится еще один вторичный информационный продукт, освобождающий врача-стоматолога от необходимости критической оценки большого количества публикаций и предоставляющий "отфильтрованные" исследования.

Как и любое научное исследование, составление обзоров строится из нескольких последовательных этапов:

определение основной цели обзора;

определение способов оценки результатов;

систематический информационный поиск данных;

суммирование количественной информации;

суммирование доказательств с использованием адекватных статистических методов;

интерпретация результатов.

Каждый из этапов должен фиксироваться в протоколе и состоять из определенного набора правил и методов.

Цель систематического обзора должна быть четкой и ясной. Она позволяет структурировать проблему, с которой сталкивается врач-стоматолог. Обычно цель можно отнести к одной из четырех категорий: диагностика, лечение, этиология, прогноз.

Определение способов оценки результатов. Это один из самых сложных этапов обзора, так как еще до начала поиска мы должны определить, какой оценкой мы будем пользоваться при выявлении доказательств, какая оценка является наилучшей и даст возможность подготовить объективный обзор, т. е. мы должны определить стандартный критерий, по которому будем оценивать методическое качество исследования. Способ оценки результатов зависит от цели исследования. Оптимальным считается сравнение полученных данных с так называемым "золотым стандартом". В качестве такого стандарта обычно рассматривается хорошо проведенное исследование соответствующего дизайна и репрезентативного размера выборки. Когда результаты нескольких таких исследований доступны для анализа и совпадают, изложенные в них факты будут неоспоримыми, и мета-анализ даст наиболее точные оценки. Однако даже при использовании «золотого стандарта» требуется большая тщательность при проведении исследования, так как не существует общего «золотого стандарта», он может быть только специфическим для каждого конкретного случая. (прим. авторов)

Систематический информационный поиск следует начинать с поиска "золотого стандарта". Информационный поиск требует опыта, и, пока не будет усвоен системный подход, многие нужные исследования могут быть пропущены. Плохое индексирование компьютерной базы приводит к тому, что даже при тщательном компьютерном поиске не всегда могут быть найдены необходимые сведения. Поэтому компьютерный отбор следует дополнять ручным поиском исследований, описание которых отсутствует в электронных базах данных, отслеживанием списков литературы из найденных статей и запросами исследователям и производителям лекарств.

"Фильтрация" публикаций. После того как необходимая информация найдена, необходимо провести тщательную сепарацию отобранного по формальным признакам материала, так как многие работы могут оказаться непригодными для дальнейшего анализа из-за недостаточной полноты изложения полученных данных или несопоставимости с остальными по оцениваемым параметрам, т. е. качественных различий конечных результатов.

Реферирование информации. "Сепарированную" информацию необходимо представить стандартным образом в виде структурированных рефератов, включающих цель исследования, тип испытания, характеристику клинической базы, описание больных, виды лечения, критерии оценки исходов, основные результаты (желательно в виде таблиц) и заключение. Необходимость стандартизации этого этапа следует из общеизвестной истины, что все познается в сравнении, которое лучше проводить при прочих равных условиях. Из рефератов и будет формироваться в дальнейшем систематический обзор по проблеме, т. е. это и будет основной продукцией центров доказательной медицины.

Обобщение доказательств. Обобщение доказательств всегда должно включать критическую оценку сравниваемых работ, поскольку иногда опубликованные работы настолько скудны или несопоставимы с остальными, что не могут пройти этот этап. Количественное обобщение, позволяющее представить совокупные результаты в цифровом или графическом виде, проводят с помощью специально созданного для доказательной медицины статистического подхода, который получил название "мета-анализа". Мета-анализ -- это методология объединения разнородных и выполненных различными авторами исследований, относящихся к одной теме, для повышения достоверности оценок одноименных результатов. Идея мета-анализа достаточно проста - при увеличении количества данных сужаются доверительные интервалы и возрастает достоверность различий, что обеспечивает большую надежность при принятии решения. При этом крайне важно, чтобы количественные данные были статистически однородны, для чего мета-анализ располагает соответствующими критериями проверки.

Интерпретация результатов. Систематические обзоры составляются для того, чтобы обобщать доступные доказательства и распространять их среди врачей в понятном для чтения виде. Это не всегда просто. Чтобы обеспечить пригодность собранных результатов, приходится применять довольно трудные для интерпретации статистические инструменты, например Odds Ratio - отношение шансов исхода между различными группами больных в испытании или Number Needed to Treat - число больных в экспериментальной группе, необходимое для получения дополнительного благоприятного исхода и т.п., для расчета которых используются специальные методики. Поэтому для более доступного изложения материала часто используются графические изображения, где в "легенде" даются необходимые пояснения.

В последнее время в практическую деятельность врачей внедряются так называемые протоколы ведения больных, для разработки которых используются достижения доказательной медицины. Эти протоколы являются для врачей своеобразными клиническими алгоритмами профилактики, диагностики, лечения и реабилитации больных с различными заболеваниями. Таким образом, основной задачей протоколов ведения больных является предоставление пациентам научно обоснованных, апробированных, безопасных и эффективных методов диагностики и лечения различной патологии.

Заключение

Развитие рыночных отношений в экономике России, либерализация цен на товары и услуги, влекущие за собой удорожание медицинской помощи, обострили проблему взаимоотношений производителей и потребителей на рынке, как по ценовым, так и по качественным характеристикам. Значительная часть населения Дальнего Востока все чаще и чаще отдает предпочтение не государственным учреждениям при выборе ЛПУ и врача, следовательно, пациенты предпочитают получать качественную стоматологическую помощь в коммерческом секторе медицины региона (Дьяченко В.Г., Галеса С.А., 2004).

В основе взаимоотношений производителей и потребителей медицинских услуг лежит товар (услуга) с его двумя взаимосвязанными основными его характеристиками: цена и качество. Кроме этого меняются отношения и внутри ЛПУ различного профиля. Большинство этих преобразований можно отнести и определить в рамках функционирования системы: производитель (ЛПУ) - рынок (рынок медицинских услуг). По проблеме применения математической статистики и ее методов опубликовано значительное число работ, которые можно разделить на три группы.

К первой группе можно отнести всесторонние исследования направлений реформирования здравоохранения и анализ различных величин (абсолютных, относительных, средних) и оценка их достоверности.

Ко второй группе работ, посвященных анализу системы финансирования отечественной медицины и повышения качества, можно отнести обзоры этапов развития этой системы, приведенный в некоторых работах, где анализируются динамические ряды и производится стандартизация показателей.

К третьей группе относятся работы, посвященные отдельным аспектам прикладной медицинской статистики, где теория больших чисел и теория вероятности применяется для обоснования экспертизы качества медицинских услуг.

Однако до сих пор наблюдается дефицит учебно-методических пособий посвященных статистической оценке результатов производства медицинских услуг, особенностям выбора различных инструментов статистического анализа.

Наша книга призвана заполнить существующий пробел в наличии простого и понятного пособия для врачей и студентов различных факультетов медицинских ВУЗов, где в доступной форме излагаются основные вопросы медицинской статистики.

Замечания и предложения читателей будут восприняты авторами с благодарностью.

Тесты по основам медицинской статистики

1. Достижения статистики в целом и возможности их использования в здравоохранении и медицине, разработка специальных проблем, связанных с деятельностью здравоохранения - это:

1) теория статистики;

2) статистика здоровья;

3) статистика здравоохранения.

2. Работники здравоохранения в своей повседневной деятельности:

1) не являются участниками статистических исследований;

2) являются участниками одного статистического исследования;

3) являются участниками различных видов статистических исследований одновременно.

3. Пример формулировки цели статистических исследований:

1) изучение заболеваемости для разработки мероприятий по ее снижению;

2) установление, связи между уровнем заболеваемости и возрастом.

4. В здравоохранении и медицине в качестве объекта статистического исследования обычно выступает:

1) определенный контингент или группа населения;

2) определенный человек.

5. Факторные признаки обозначаются в статистическом исследовании в основном в соответствии с:

1) задачами исследования;

2) целью исследования.

6. Каждый фактор обычно оказывает влияние на:

1) один результат;

2) много результативных факторов.

7. Макеты статистических таблиц разрабатываются на:

1) первом этапе статистического исследования;

2) втором этапе статистического исследования;

3) третьем этапе статистического исследования;

4) четвергом этапе статистического исследования.

5) пятом этапе статистического исследования.

8. Группировка материала, проводится на:

1) первом этапе статистического исследования;

2) втором этапе статистического исследования;

3) третьем этапе статистического исследования;

4) четвертом этапе статистического исследования;

5) пятом этапе статистического исследования.

9. Относительно мало на усредненных результатах исследований сказываются:

1) случайные ошибки;

2) систематические ошибки.

10. Анкетный метод - это:

изучение тех единиц, которые составляют основную, типичную часть генеральной совокупности;

углубленное описание одной единицы наблюдения;

рассылка по почте (или другим путем) опросных листов лицам, от которых требуется информация;

сбор сведений путем опроса людей;

изучение репрезентативной части генеральной совокупности.

11. В формуле для расчета объема выборки р - это:

объем генеральной совокупности;

объем выборки;

предполагаемая доля единиц, обладающих изучаемым признаком;

предельная ошибка рассчитываемой величины показателя по коэффициент достоверности Стьюдента;

отношению к его истинному значению.

12. Если в формуле расчета объема выборки Д=0,5, то истинное значение показателя будет находится относительного выборочного в границах:

+50%;

+5%;

+1%;

+0,5%;

+ 0,05%;

13. Величине t = 3,3 соответствует уровень достоверности:

менее 95%;

95%;

98,8%;

99,7%;

99,9%;

14. Механический отбор по алфавиту - это:

по жребию (или таблице случайных чисел);

нужной доли из предварительно упорядоченных (пронумерованных) единиц генеральной совокупности;

по спискам населения лиц, чья фамилия начинается на определенную букву;

механическим или случайным путем нужной доли лиц из каждой типологически однородной группы населения;

населения наиболее типичных для данной территории населенных пунктов.

15. Простые таблицы содержат распределение явления по градациям:

одного признака;

двух и более попарно связанных признаков;

трех и более связанных признаков.

16. Интенсивные показатели:

характеризуют частоту явлений в органически связанной с ним среде;

характеризуют структуру явления;

показывают соотношение двух органически не связанных совокупностей;

используются для более доступного сравнения ряда величин.

17. Патологическая пораженность населения - это:

совокупность всех острых и впервые в жизни выявленных хронических заболеваний, послуживших поводом для обращения за медицинской помощью в данном году;

совокупность всех заболеваний, возникших в изучаемом году и ранее, послуживших поводом для обращения за медицинской помощью в данном году;

совокупность заболеваний, впервые в жизни выявленных в процессе медицинских осмотров в данном году;

совокупность всех заболеваний, отмеченных в процессе медицинских осмотров в данном году;

распространенность среди населения определенного вида патологии.

18. Обеспеченность населения койками - это показатель:

экстенсивный;

интенсивный;

наглядности;

соотношения;

средней арифметической величины.

19. Прирост - это:

разность между интересующим уровнем ряда и предыдущим;

показатель соотношения интересующего уровня ряда и предыдущего;

показатель отношения прироста к предыдущему уровню.

20. Максимальная удаленность прогноза равна:

5 годам;

1 году;

1/3 базисного периода;

базисному периоду.

21. Вопросы демографии, заболеваемости, физического развития - это:

теория статистики;

статистика здоровья;

статистика здравоохранения.

22. Планирование медицинской помощи в настоящее время ведется в соответствии.

с истинными потребностями населения;

с усредненными для определенных территорий нормативами.

23. Пример формулировки задачи статистического исследования:

изучение заболеваемости для разработки мероприятий по ее снижению;

установление связи между уровнем заболеваемости и возрастом.

24. В здравоохранении и медицине в качестве единицы статистического исследования обычно выступает:

определенный контингент или группа населения;

определенный человек.

25. Результативные признаки обозначаются в статистическом исследовании в основном в соответствии с:

задачами исследования;

целью исследования.

26. Пример качественного признака:

восстановление трудоспособности в значительной мере;

восстановление трудоспособности на 50%.

27. Программа обработки материала разрабатывается на:

первом этапе статистического исследования;

втором этапе статистического исследования;

третьем этапе статистического исследования;

четвертом этапе статистического исследования;

пятом этапе статистического исследования.

28. Сводка материалов проводится на:

1) первом этапе статистического исследования;

2) втором этапе статистического исследования;

третьем этапе статистического исследования;

четвертом этапе статистического исследования;

5) пятом этапе статистического исследования.

29. Стойкое искажение результатов исследования обуславливают:

случайные ошибки;

системные ошибки.

30. Анамнестический метод - это:

изучение тех единиц, которые составляют основную, типичную часть генеральной совокупности;

углубленное описание одной единицы наблюдения;

рассылка по почте (или другим путем) опросных листов лицам, от которых требуется информация;

сбор сведений путем опроса людей;

изучение репрезентативной части генеральной совокупности.

31. Если в формуле расчета объема выборки р=0,3, то q=

0,5;

70%;

0,7;

50%;

0,2;

32. Если в формуле расчета объема выборки Д=0,01, то истинное значение показателя будет находиться относительного выборочного в границах:

+50%;

+5%;

+1%;

+0,5%;

+ 0,05%;

33. Величине t = 2,5 соответствует уровень достоверности:

менее 95%;

95%;

98,8%;

99,7%;

99,9%.

34. Типологический отбор - это:

по жребию (или таблице случайных чисел);

нужной доли из предварительно упорядоченных (пронумерованных) единиц генеральной совокупности;

по спискам населения лиц, чья фамилия начинается на определенную букву;

механическим или случайным путем нужной доли лиц из каждой типологически однородной группы населения;

населения наиболее типичных для данной территории населенных пунктов.

35. В качестве статистического сказуемого в таблице выступают:

результативные признаки;

факторные признаки.

36. Коэффициенты соотношения:

характеризуют частоту явления в органически связанной с ним среде;

характеризуют структуру явления;

показывают соотношение двух органически связанных совокупностей;

используются для более доступного сравнения ряда величин.

37. Болезненность по данным медицинских осмотров - это:

1) совокупность всех острых и впервые в жизни выявленных хронических заболеваний, послуживших поводом для обращения за медицинской помощью в данном году;

2) совокупность всех заболеваний, возникших в изучаемом году и ранее, послуживших поводом для обращения за медицинской помощью в данном году;

совокупность заболеваний, впервые в жизни выявленных в процессе медицинских осмотров в данном году;

совокупность всех заболеваний, отмеченных в процессе медицинских осмотров в данном году;

распространенность среди населения определенного вида патологии.

38. Детская смертность - это показатель:

экстенсивный;

интенсивный;

наглядности;

соотношения;

средней арифметической величины.

39. Темп прироста - это:

1) разность между интересующим уровнем ряда и предыдущим;

2) показатель соотношения интересующего уровня ряда и предыдущего;

показатель отношения прироста к предыдущему уровню.

40. Числовой прогноз позволяет дать метод выравнивания динамических рядов с помощью:

...