Terveyden ja ekologian ongelmat

12. American Society of Echocardiography vähimmäisstandardit sydämen sonografille: kannanotto / S. M. Bierig // J Am Soc Echocardiogr. - 2006. - Voi. 19. - s. 471-474.

13. Verenpainetta alentava lääkehoito lievään tai keskivaikeaan verenpaineeseen raskauden aikana / E. Abalos // The Cochrane Library Syst. Rev. - 2001. - Numero 4.

14. Verenpainelääkkeet raskauden ja sikiön kasvun aikana: todisteita "farmakologisesta ohjelmoinnista" ensimmäisen kolmanneksen aikana? / H. Bayliss // Hypertens Raskaus. - 2002. - Voi. 21. - s. 161-174.

15. Verenpainetta alentava hoito verenpainetaudin hoidossa raskauden aikana - pindolotin kliininen kaksoissokkotutkimus / G. Bott-Kanner G. // Clin Exp Hypertension Pregnancy. - 1992. - Voi. 11. - s. 207-220.

16. Atenololi ja sikiön kasvu verenpainetaudin komplisoimissa raskauksissa / C. Lydakis // Am. J. Hypertens. - 1999. - nro 12. - s. 541-547.

17. Australasian Society for the Study of Hypertension in Pregnancy: Hypertension havaitseminen, tutkiminen ja hoito raskauden aikana: täydellinen konsensuslausunto / M. A. Brown // Am. J. Gynecol. - 2000. - Voi. 40. - s. 139-155.

18. Butters, L. Atenolol essentiaalisessa hypertensiossa raskauden aikana / L. Butters, S. Kennedy, P. C. Rubin // Br. Med. J. - 1990. - Voi. 301.-s. 587-589.

19. Collins, R. Hypertensiivisten häiriöiden farmakologinen ehkäisy ja hoito raskauden aikana / R. Collins, H.C. S. Wallenburg // Tehokas hoito raskauden ja synnytyksen aikana / toim. I. Chalmers, M. Enkin, M. J. N. C. Keirse. - Oxford: Oxford University Press, 1989. - P. 512-533.

20. Atenololin vaikutus syntymäpainoon / G. Y. Lip // Am. J. Cardiol. - 1997. - Voi. 79. - P. 1436-1438.

21. Metyldopan vaikutukset kohdun istukan ja sikiön hemodynamiikkaan raskauden aiheuttamassa verenpaineessa / S. Montan // Am. J. Obstet. Gynecol. - 1993. - Voi. 168. - s. 152-156.

22. Keskimääräisen valtimopaineen lasku ja sikiön kasvun hidastuminen raskauden hypertensiossa: meta-analyysi / P. von Dadelszen // Lancet. - 2000. - Voi. 355. - s. 87-92.

23. Galleria, E.D.M. Verenpainetta alentava hoito raskauden aikana: erilaisten vasteiden analyysi oksprenololille ja metyylidopalle /

E.D.M. Galleria, M. Ross, A. Z. Gyory // Br. Med. J. - 1985. - Voi. 291.-s. 563-566.

24. Gluckman, P. D. Sikiön kasvun äidin rajoitus ja sen seuraukset / P. D. Gluckman, M. A. Hanson // Semin Fetal Neonatal Med. - 2004. - Voi. 9, nro 5. - P. 419-425.

25. Suuntaviivakomitea. 2003 European Society of Hypertension - European Society of Cardiology Guidelines for the management of hypertensio // J. Hypertens. - 2003. - Voi. 21, nro 6. - P. 1011-1053.

26. Magee, L. A. Kahden viikon katsaus: hypertension hallinta raskauden aikana / L. A. Magee, M. P. Ornstein, P. von Dadelszen // BMJ. - 1999. - Voi. 318, numero 7194. - P. 1332-1336.

27. Magee, L. A. Oraaliset beetasalpaajat lievään tai kohtalaiseen verenpaineeseen raskauden aikana (Cochrane Review) / L. A. Magee, L. Duley // Cochrane Database Syst. Rev. - 2002. - Numero 1.

28. Preeklampsia - sympaattisen yliaktiivisuuden tila / H. P. Schobel // N. Engl. J. Med. - 1996. - Voi. 335. - s. 1480-1485.

29. Preeklampsian ehkäisy: satunnaistettu atenololin tutkimus hyperdynaamisilla potilailla ennen verenpainetaudin puhkeamista / T. R. Easterling // Obstet. Gynecol. - 1999. - Voi. 93. - s. 725-733.

30. Kansallisen korkean verenpaineen koulutusohjelman työryhmän raportti korkeasta verenpaineesta raskauden aikana / R. W. Gifford // Am. J. Obstet. Gynecol. - 2000. - Voi. 183, nro 1. - s. 1-22.

31. European Society of Hypertension Societyn ja European Society of Cardiology Societyn valtimoverenpaineen hallinnan työryhmä / G. Mancia // Eur. Heart J. - 2007. - Voi. 28. - P. 1462-1536.

32. Euroopan kardiologien yhdistyksen työryhmä sydän- ja verisuonitautien hallinnasta raskauden aikana. Asiantuntijan konsensusasiakirja sydän- ja verisuonitautien hoidosta raskauden aikana // Eur. Sydän. J. - 2003. - Voi. 24. - P. 761-781.

33. Verenpainetta alentavien lääkkeiden käyttö raskauden aikana ja haitallisten perinataalisten tulosten riski: McMaster-tulostutkimus kohonneesta verenpaineesta raskauden aikana 2 (MOS HIP 2) / J.G. Ray // BMC Raskaus Synnytys. - 2001. - Nro 1. - S.6.

34. Maailman terveysjärjestö - International Society of Hypertension 1999 Guidelines for the Management of Hypertension // High Blood Press. - 1999. - Voi. 8.-P. 1^3.

Vastaanotettu 29.10.2008

NÄYTTÖPERUSTEIDEN LÄÄKETIETOJEN KÄYTTÖ KLIINISSÄ KÄYTÄNNÖSSÄ (viesti 3 – DIAGNOSTISET TUTKIMUKSET)

A.A. Litvin2, A.L. Kalinin1, N.M. Trizna3

1 Gomelin osavaltion lääketieteellinen yliopisto 2 Gomelin alueellinen kliininen sairaala 3 Valko-Venäjän osavaltion lääketieteellinen yliopisto, Minsk

Tärkeä näkökohta näyttöön perustuvassa lääketieteessä on tietojen esittämisen täydellisyys ja tarkkuus. Tämän artikkelin tarkoituksena on tarkastella lyhyesti näyttöön perustuvan lääketieteen periaatteita diagnostisten testien tarkkuuden tutkimuksessa.

Diagnostisia testejä käytetään lääketieteessä taudin diagnoosin, vakavuuden ja kulun määrittämiseen. Diagnostista tietoa saadaan useista eri lähteistä, mukaan lukien subjektiiviset, objektiiviset ja erityiset tutkimusmenetelmät. Tämä artikkeli perustuu tietojen kuvaukseen tutkimusten laadun mittaamisesta, erilaisten logistisen regression menetelmää käyttävien yhteenvetotilastomenetelmien eduista ja ROC-analyysistä.

Avainsanat: näyttöön perustuva lääketiede, diagnostiset testit, logistinen regressio, ROC-analyysi.

NODISTUSPERUSTEIDEN LÄÄKKEIDEN TIETOJEN KÄYTTÖ KLIINISSÄ KÄYTÄNNÖSSÄ (raportti 3 – DIAGNOSTISET TESTIT)

A.A. Litvin2, A.L. Kalinin1, N.M. Trizna3

1 Gomelin osavaltion lääketieteellinen yliopisto 2 Gomelin alueellinen kliininen sairaala 3 Valko-Venäjän osavaltion lääketieteellinen yliopisto, Minsk

Näkyvä näkökohta näyttöön perustuvassa lääketieteessä on tietojen esittämisen täydellisyys ja tarkkuus. Artikkelin tarkoitus on lyhyt katsaus näyttöön perustuvan lääketieteen periaatteisiin diagnostisten testien tarkkuutta koskevissa tutkimuksissa.

Terveyden ja ekologian ongelmat

Diagnostisia testejä käytetään lääketieteessä diagnoosin, luokan ja taudin etenemisen seurantaan. Diagnostista tietoa saadaan useista lähteistä, mukaan lukien sings, oireet ja erikoistutkimukset. Tämä artikkeli keskittyy opintojen laadun ulottuvuuksiin ja erilaisten yhteenvetotilastojen etuihin logistisella regressiolla ja ROC-analyysillä.

Avainsanat: näyttöön perustuva lääketiede, diagnostiset testit, logistinen regressio, ROC-analyysi.

Kun lääkäri arvioi diagnoosin potilaan historian ja tutkimuksen perusteella, hän on harvoin täysin varma siitä. Tässä suhteessa on tarkoituksenmukaisempaa puhua diagnoosista sen todennäköisyyden perusteella. On edelleen hyvin yleistä ilmaista tätä todennäköisyyttä ei prosenttiosuuksina, vaan ilmaisuilla, kuten "melkein aina", "yleensä", "joskus", "harvoin". Koska eri ihmiset sijoittavat eri todennäköisyyksiä samoihin termeihin, tämä johtaa väärinkäsityksiin lääkäreiden välillä tai lääkärin ja potilaan välillä. Lääkäreiden tulee olla mahdollisimman tarkkoja johtopäätöksissään ja, mikäli mahdollista, käyttää kvantitatiivisia menetelmiä todennäköisyyksien ilmaisemiseen.

Vaikka tällaisten kvantitatiivisten indikaattoreiden saatavuus olisi erittäin toivottavaa, niitä ei yleensä ole saatavilla kliinisessä käytännössä. Edes kokeneet kliinikot eivät usein pysty määrittämään tarkasti tiettyjen muutosten kehittymisen todennäköisyyttä. Suhteellisen harvinaisia ​​sairauksia on taipumus ylidiagnosoida. Erityisen vaikeaa on kvantifioida todennäköisyys, joka voi olla hyvin suuri tai erittäin pieni.

Koska luotettavien diagnostisten kriteerien luominen on kliinisen ajattelun kulmakivi, kertynyttä kliinistä kokemusta käytetään kehitettäessä tilastollisia lähestymistapoja diagnostisten ennusteiden parantamiseksi, mikä ihannetapauksessa olisi esitettävä tietokoneiden tietopankkien muodossa. Tällaisissa tutkimuksissa tekijät tunnistetaan yleensä

tori, jotka ovat korrelaatiossa tietyn diagnoosin kanssa. Nämä tiedot voidaan sitten sisällyttää monimuuttujaanalyysiin sen määrittämiseksi, mitkä ovat merkittäviä riippumattomia diagnoosin ennustajia. Joidenkin analyysityyppien avulla voit tunnistaa tärkeitä tekijöitä diagnoosin ennustamisessa ja sitten määrittää niiden "painon", joka voidaan muuntaa todennäköisyydeksi muissa matemaattisissa laskelmissa. Toisaalta analyysin avulla voimme tunnistaa rajoitetun määrän potilasluokkia, joista jokaisella on oma todennäköisyys saada tietty diagnoosi.

Nämä diagnoosin kvantitatiiviset lähestymistavat, joita usein kutsutaan "ennustussäännöiksi", ovat erityisen hyödyllisiä, jos ne esitetään käyttäjäystävällisellä tavalla ja jos niiden arvoa on tutkittu laajasti riittävällä määrällä potilaita. Jotta tällaisista ennustesäännöistä olisi todellista apua kliinikoille, ne on kehitettävä edustaville potilaspopulaatioille käyttämällä käytettävissä olevia toistettavia testejä, jotta saatuja tuloksia voidaan soveltaa lääketieteellisessä käytännössä kaikkialla.

Tässä suhteessa on erittäin tärkeää tuntea useita yleisimmin käytettyjä termejä tutkimusanalyysissä ja epidemiologiassa, mukaan lukien esiintyvyys, herkkyys, spesifisyys, positiivinen ennustearvo ja negatiivinen ennustearvo (taulukko 1).

Taulukko 1 - Diagnostisissa tutkimuksissa yleisimmin käytetyt systemaattiset termit

saatavilla poissa

Positiivinen a (tosi positiivinen) b (väärä positiivinen)

Negatiivit (väärät negatiivit) r (oikeat negatiivit)

Jakauma (aiempi todennäköisyys) = (a + c) / (a ​​+ b + c + d) = potilaiden lukumäärä / tutkittujen potilaiden kokonaismäärä

Herkkyys \u003d a / (a ​​​​+ b) \u003d todellisten positiivisten tulosten lukumäärä / potilaiden kokonaismäärä

Spesifisyys = r / (b+r) = todellisten negatiivisten lukumäärä / potilaiden lukumäärä, joilla ei ole sairautta

Väärien negatiivisten tulosten määrä = b / (a ​​+ b) = väärien negatiivisten tulosten lukumäärä / potilaiden kokonaismäärä

Väärien positiivisten tulos = b / (b + d) = väärien positiivisten tulosten lukumäärä / potilaiden lukumäärä, joilla ei ole sairautta

Terveyden ja ekologian ongelmat

Taulukon 1 loppu

Testitulokset Patologinen tila

saatavilla poissa

Positiivinen ennustearvo = a / (a ​​+ b) = todellisten positiivisten määrä / kaikkien positiivisten määrä

Negatiivinen ennustearvo = r / (c+r) = todellisten negatiivisten määrä / kaikkien negatiivisten lukumäärä

Kokonaistarkkuus (tarkkuus) = (a+r) / (a+b+c+d) = todellisten positiivisten ja todellisten negatiivisten määrä / kaikkien tulosten määrä

Positiivisen testin todennäköisyyssuhde - = herkkyys / (1 - spesifisyys)

Negatiivisen testin todennäköisyyssuhde - = 1 - herkkyys/spesifisyys

Kysymykset, joihin on vastattu näillä diagnostisen testin ominaisuuksilla:

1) herkkyys - kuinka hyvä testi on sairauden potilaan havaitsemiseen?

2) spesifisyys - kuinka hyvä testi sulkee pois potilaat, joilla ei ole sairautta?

3) positiivisen testituloksen ennustearvo - jos henkilö on positiivinen, mikä on todennäköisyys, että hänellä todella on tämä sairaus?

4) negatiivisen testituloksen ennustearvo - jos henkilöllä on negatiivinen testi, mikä on todennäköisyys, että hänellä ei todellakaan ole tätä sairautta?

5) tarkkuusindeksi - mikä osuus kaikista testeistä antoi oikeat tulokset (eli tosi positiiviset ja tosi negatiiviset tulokset suhteessa kaikkiin)?

6) positiivisen testin todennäköisyyssuhde - kuinka paljon todennäköisempää on, että testi on positiivinen sairaalla henkilöllä verrattuna terveeseen?

Koska vain pieni osa ennustussäännöistä täyttää tiukat kriteerit, kuten tutkittavien koehenkilöiden lukumäärän ja valikoiman sekä tulosten prospektiivisen vahvistuksen, suurin osa niistä ei sovellu päivittäiseen käyttöön. kliiniseen käyttöön. Lisäksi monet ennustussäännöt eivät pysty arvioimaan jokaisen kliinikon kohtaaman diagnoosin tai lopputuloksen todennäköisyyttä. Testillä, jolla on tietty herkkyys ja spesifisyys, on erilainen positiivinen ja negatiivinen ennustearvo, kun sitä käytetään ryhmissä, joissa taudin esiintyvyys on erilainen. Minkään testin herkkyys ja spesifisyys eivät riipu jakaumasta

Sairauden vaikeusaste (tai sairastuneiden prosenttiosuus kaikista tutkituista potilaista) riippuu sen potilasryhmän koostumuksesta, jolle tätä testiä käytettiin.

Joissakin tilanteissa epätarkka tieto testin herkkyydestä ja spesifisyydestä tutkitussa potilaspopulaatiossa voi rajoittaa sen kliinistä arvoa. Koska lääkäri harvoin tuntee (tai saattaa tuntea) potilasjoukon, jolle hänen määräämänsä testi on standardoitu, saadut tulokset ovat paljon vähemmän luotettavia kuin yleisesti ajatellaan. Lisäksi minkä tahansa diagnostisen testin herkkyyden kasvuun liittyy spesifisyyden lasku.

Korkean herkkyyden omaava malli antaa usein todellisen tuloksen positiivisen tuloksen ollessa läsnä (havaitsee positiivisia esimerkkejä). Sitä vastoin malli, jolla on korkea spesifisyys, antaa todennäköisemmin todellisen tuloksen, jos tulos on negatiivinen (löytää negatiivisia esimerkkejä). Jos puhumme lääketieteellisesti - sairauden diagnosointitehtävä, jossa mallia potilaiden luokittelemiseksi sairaiksi ja terveiksi kutsutaan diagnostiseksi testiksi, niin saadaan seuraavaa: 1) herkkä diagnostinen testi ilmenee ylidiagnosoinnissa - potilaiden katoamisen maksimaalinen ehkäisy; 2) tietty diagnostinen testi diagnosoi vain tietyt potilaat. Koska millään yksittäisellä arvolla tai johdetulla suurella ei voida odottaa olevan sekä erinomaista herkkyyttä että spesifisyyttä, on usein tarpeen määrittää, mikä mitta on arvokkain ja tarpeellisin päätöksenteon kannalta. Graafinen kuva, jota kutsutaan ROC-käyräksi

Terveyden ja ekologian ongelmat

(Kuva 1), joka yhdistää testin käsitellyt ominaisuudet, osoittaa väistämättömän valinnan korkeaan herkkyyteen pyrkimisen ja spesifisyyden välillä. Tällainen graafinen esitys osoittaa, että testitulokset voidaan määritellä normaaleiksi tai patologisiksi sen mukaan, onko

Sairaus suljetaan pois, jos testi on erittäin spesifinen, tai suljetaan pois, jos testi on erittäin herkkä. Eri testeillä voi olla erilaiset herkkyydet ja spesifisyydet. Luotettavampien testien herkkyys ja spesifisyys ovat korkeampia kuin virheellisten testien.

Kuva 1 - Graafinen esitys herkkyyden ja spesifisyyden välisestä sisäisestä erosta

ROC-käyrä (Receiver Operator Characteristic) on käyrä, jota käytetään yleisimmin kuvaamaan binääriluokittelutuloksia koneoppimisessa. Nimi tulee signaalinkäsittelyjärjestelmistä. Koska luokkia on kaksi, yhtä niistä kutsutaan luokaksi, jolla on positiiviset tulokset, toista - negatiivisilla tuloksilla. ROC-käyrä näyttää oikein luokiteltujen positiivisten esimerkkien määrän riippuvuuden väärin luokiteltujen negatiivisten esimerkkien määrästä. ROC-analyysin terminologiassa ensimmäisiä kutsutaan tosi positiivisiksi, jälkimmäisiä vääriksi negatiivisiksi joukoiksi. Oletetaan, että luokittimella on jokin parametri, jota muuttamalla saamme yhden tai toisen jaottelun kahteen luokkaan. Tätä parametria kutsutaan usein kynnysarvoksi tai raja-arvoksi.

ROC-käyrä saadaan seuraavasti. Jokaiselle raja-arvolle, joka vaihtelee välillä 0 - 1, esimerkiksi 0,01:n välein, lasketaan herkkyysarvot Se ja spesifisyys Sp. Vaihtoehtoisesti kynnys voi olla jokainen peräkkäinen näytearvo näytteessä. Muodostetaan riippuvuuskäyrä: herkkyys Se piirretään Y-akselia pitkin, 100 % - Sp (sata prosenttia miinus spesifisyys) piirretään X-akselia pitkin. Tämän seurauksena näkyviin tulee tietty käyrä (kuva 1). Kuvaajaa täydennetään usein suoralla y = x.

Ihanteelliselle luokittelijalle ROC-käyrä kulkee vasemman yläkulman läpi

kulma, jossa todellinen positiivinen suhde on 100 % tai 1,0 (ideaalinen herkkyys) ja väärä positiivinen määrä on nolla. Siksi mitä lähempänä käyrä on vasenta yläkulmaa, sitä suurempi on mallin ennustevoima. Toisaalta mitä pienempi käyrän kaarevuus on ja mitä lähempänä lävistäjäviivaa se on, sitä vähemmän tehokas malli. Diagonaaliviiva vastaa "hyödytöntä" luokittelijaa, ts. kahden luokan täydellistä erottamattomuutta.

Visuaalisesti arvioitaessa ROC-käyriä niiden sijainti suhteessa toisiinsa osoittaa niiden vertailevan tehokkuuden. Ylä- ja vasemmalla puolella oleva käyrä osoittaa mallin paremman ennustuskyvyn. Joten kuvassa 2 kaksi ROC-käyrää on yhdistetty yhdelle kuvaajalle. Voidaan nähdä, että malli A on parempi.

ROC-käyrien visuaalinen vertailu ei aina paljasta tehokkainta mallia. Eräs erikoinen menetelmä ROC-käyrien vertailuun on käyrien alla olevan alueen estimointi. Teoreettisesti se muuttuu 0:sta 1,0:aan, mutta koska mallille on aina ominaista positiivisen lävistäjän yläpuolella oleva käyrä, yleensä puhutaan muutoksista 0,5:stä ("hyödytön" luokitin) arvoon 1,0 ("ihanteellinen" malli). Tämä arvio saadaan suoraan laskemalla polyhedronin alla oleva pinta-ala, jota rajaavat oikealta ja alapuolelta koordinaattiakselit ja ylävasemmalta - kokeellisesti saadut pisteet (kuva 3). Käyrän alla olevan alueen numeerinen ilmaisin on nimeltään AUC (Area Under Curve).

Terveyden ja ekologian ongelmat

Kuva 2 - ROC-käyrien vertailu

Kuva 3 - ROC-käyrän alla oleva alue

Suurilla olettamuksilla voimme olettaa, että mitä suurempi AUC, sitä parempi on mallin ennustevoima. Sinun tulee kuitenkin olla tietoinen siitä, että AUC-indikaattori on tarkoitettu pikemminkin useiden mallien vertailevaan analyysiin. AUC ei sisällä yhtään

joitakin tietoja mallin herkkyydestä ja spesifisyydestä.

Kirjallisuus tarjoaa joskus seuraavan asiantuntija-asteikon AUC-arvoille, jota voidaan käyttää arvioitaessa mallin laatua (taulukko 2).

Taulukko 2 - AUC-arvojen asiantuntija-asteikko

AUC-väli Mallin laatu

0,9-1,0 Erinomainen

0,8-0,9 Erittäin hyvä

0,7-0,8 Hyvä

0,6-0,7 keskimäärin

0,5-0,6 Epätyydyttävä

Ihanteellisella mallilla on 100 % herkkyys ja spesifisyys. Käytännössä tätä ei kuitenkaan voida saavuttaa, lisäksi on mahdotonta lisätä samanaikaisesti mallin herkkyyttä ja spesifisyyttä.

Rajakynnyksen avulla löydetään kompromissi, koska kynnysarvo vaikuttaa Se:n ja Sp:n suhteeseen. Voidaan puhua optimaalisen raja-arvon löytämisen ongelmasta (Kuva 4) .

Kuva 4 - "Tasapainopiste" herkkyyden ja spesifisyyden välillä

Terveyden ja ekologian ongelmat

Rajakynnystä tarvitaan mallin soveltamiseksi käytännössä: uusien esimerkkien määrittämiseksi jompaankumpaan kahdesta luokasta. Optimaalisen kynnyksen määrittämiseksi sinun on asetettava kriteeri sen määrittämiselle, koska eri tehtävillä on oma optimaalinen strategiansa. Rajakynnyksen valinnan kriteerit voivat olla: 1) mallin herkkyyden (spesifisyyden) vähimmäisarvon vaatimus. Sinun on esimerkiksi varmistettava, että testin herkkyys on vähintään 80%. Tässä tapauksessa optimaalinen kynnys on suurin spesifisyys (herkkyys), joka saavutetaan 80 %:lla (tai arvolla, joka on lähellä

hänet "oikealla" sarjan diskreettisyyden vuoksi) herkkyys (spesifisyys).

Annetut teoreettiset tiedot ovat paremmin havaittavissa kliinisen käytännön esimerkit. Ensimmäinen esimerkki, johon keskitymme, olisi tartunnan saaneen nekrotisoivan haimatulehduksen diagnoosi (tietokanta otettu tieto). Koulutusnäyte sisältää 391 tietuetta, joissa on valittu 12 riippumatonta muuttujaa seuraavassa muodossa (taulukko 3). Riippuva muuttuja (1 - taudin esiintyminen, 0 - poissaolo). Riippuvaisen muuttujan jakautuminen on seuraava: 205 tapausta - ei sairautta, 186 - sen läsnäolo.

Taulukko 3 - Riippumattomat muuttujat tartunnan saaneen haimanekroosin diagnosointiin, logistiset regressiokertoimet (esimerkki)

Riippumattomat muuttujat Tietomuoto Kerroin, %

Päivien lukumäärä alkamisesta > 14< 14 2,54

Potilaiden teho-osastolla hoidossa viettämien päivien määrä > 7< 7 2,87

Sykelukuarvo 1,76

Hengitystiheyden numeroarvo 1,42

Kehon lämpötilan numeerinen arvo 1,47

Veren leukosyyttien lukuarvo 1,33

Myrkytyksen leukosyyttiindeksin numeroarvo 1,76

Veren urean numeroarvo 1,23

Plasman kokonaisproteiinin numeerinen arvo 1,43

Riittävä antibioottinen profylaksi vaikean akuutin haimatulehduksen diagnoosissa kyllä ​​/ ei -1,20

Vähäinvasiivisten lääketieteellisten ja ehkäisevien leikkausten suorittaminen kyllä ​​/ ei -1.38

Negatiivinen dynamiikka kyllä/ei 2.37

Kuva 4 esittää tuloksena saatua ROC:ta, jota voidaan luonnehtia erittäin hyväksi käyräksi. Mallin ennustevoima AUC = 0,839.

Kuva 4 - Infektoituneen haimanekroosin diagnostisen mallin ROC-käyrä

Terveyden ja ekologian ongelmat

Harkitse fragmenttia pistejoukosta ”vatsansisäisen paineen tunne potilailla, joilla on vaikea

validiteettispesifisyys” tason akuutin haimatulehduksen esimerkissä.

Taulukko 4 - IAP:n eri tasojen herkkyys ja spesifisyys PPI:n kehittymisen ennustamiseen (esimerkki)

IAP, mm Hg Taide. Herkkyys, % spesifisyys, % Se + Sp Se - Sp

13,5 25 100 125 75

14,5 30 95 125 65

15,5 40 95 135 55

16,5 65 95 160 30

17,5 80 90 170 10

18,5 80 80 160 0

19,5 80 70 150 10

20,5 85 65 150 20

21,5 95 55 150 40

23,0 100 45 145 55

24,5 100 40 140 60

25,5 100 25 125 75

Kuten taulukosta voidaan nähdä, IAP:n optimaalinen kynnystaso akuuttia tuhoavaa haimatulehdusta sairastavilla potilailla, joka tarjoaa testin maksimaalisen herkkyyden ja spesifisyyden (tai minimin tyypin I ja II virheitä), on 17,5 ± 2,3 (M ± SD) mm Hg, jolla on 80 %:n spesifisyys decreatiivinen dekreatiivinen menetelmä ja vastaavasti 90. sis. Herkkyys on 80 %, mikä tarkoittaa, että 80 %:lla infektoituneen nekrotisoivan haimatulehduksen potilaista on positiivinen diagnostinen testi. Spesifisyys on 90 %, joten 90 %:lla potilaista, joilla ei ole infektoitunutta nekrotisoivaa haimatulehdusta, testitulos on negatiivinen. Tasapainopiste, jossa herkkyys ja spesifisyys kohtaavat suunnilleen 80 %, on 18,5. Kaiken kaikkiaan IAP-mittauksen positiivinen ennustearvo oli 86 % ja negatiivinen ennustearvo 88 %.

Logistisen regression ja ROC-analyysin suorittaminen on mahdollista tilastopakettien avulla. Kuitenkin Statistica 6 ja 7 (http://www.statistica.com) tämä analyysi vain käyttämällä "Keinotekoiset hermoverkot" -lohkoa. SPSS:ssä (http://www. spss.com) (versiosta 13 alkaen) ROC-analyysi annetaan vain graafisessa moduulissa ja analysoidaan yksi ROC-käyrä. SPSS näyttää käyrän alla olevan alueen (AUC), merkitsevyystason sekä herkkyys- ja spesifisyysarvon kussakin mittauspisteessä. Optimaalinen piste (optimaalinen raja) on löydettävä itse herkkyys- ja 1-spesifisyystaulukosta. MedCalc-ohjelma vertaa useita ROC-käyriä, merkitsee taulukkoon muuttujan arvon milloin

jonka herkkyyden ja spesifisyyden suhde on optimaalinen (optimaalinen raja). SAS:ssa (http://www.sas.com) sekä R-Commanderissa on käyrien vertailu- ja pisteenhakumoduuli, AUC. Logistinen regressio ja ROC-analyysi ovat saatavilla ilmaisesta WINPEPI (PEPI-for-Windows) -ohjelmasta (http://www.brixtonhealth.com/winpepi.zip) .

Johtopäätös

Diagnoosin taito kehittyy jatkuvasti. Uusia diagnostisia testejä ilmaantuu päivittäin ja tekniikka olemassa olevia menetelmiä muutoksia. Asiaankuuluvien tutkimusten tarkkuuden yliarviointi, erityisesti huonosta tutkimus- ja julkaisukäytännöstä johtuvasta harhasta, voi johtaa diagnostisten testien ennenaikaiseen toteuttamiseen ja huonoihin kliinisiin päätöksiin. Diagnostisten testien huolellinen arviointi ennen niiden laajaa käyttöä ei ainoastaan ​​vähennä haitallisten tulosten riskiä menetelmän hyödyllisyyden väärinkäsityksistä, vaan voi myös rajoittaa terveydenhuollon resurssien tuhlausta poistamalla tarpeettomat testit. Olennainen osa diagnostisten testien arviointia ovat diagnostisten testien tarkkuustutkimukset, joista informatiivisimpia ovat logistisen regression menetelmä ja ROC-analyysi.

VIITTEET

1. Greenhalch, T. Näyttöön perustuvan lääketieteen perusteet / T. Greenhalch; per. englannista. - M.: GEOTAR-Media, 2006. - 240 s.

Terveyden ja ekologian ongelmat

3. Vlasov, V. V. Johdatus näyttöön perustuvaan lääketieteeseen / V. V. Vlasov. - M. MediaSphere, 2001. - 392 s.

4. Fletcher, R. Clinical epidemiology. Näyttöön perustuvan lääketieteen perusteet / R. Fletcher, S. Fletcher, E. Wagner; per. englannista. - M.: MediaSphere, 1998. - 352 s.

5. Banerzhi, A. Lääketieteellinen tilasto selkeällä kielellä: johdantokurssi / A. Benerzhi; käännös englannista. - M.: Käytännön lääketiede, 2007. - 287 s.

6. Zhizhin, K. S. Lääketieteellinen tilasto: oppikirja. korvaus. - Rostov n / D .: Phoenix, 2007. - 160 s.

7. Deeks, J. J. Systemaattiset katsaukset diagnostisten ja seulontatestien arvioinneista / J. J. Deeks // BMJ. - 2001. - Voi. 323. - s. 157-162.

8. Ohjeita diagnostisia testejä arvioiville meta-analyyseille / L. Irwig // Ann. Harjoittelija. Med. - 1994. - Voi. 120. - P. 667-676.

9. Systemaattiset katsaukset ja meta-analyysi kirurgin tiedemiehelle /

S. S. Mahid // Br. J. Surg. - 2006. - Voi. 93. - P. 1315-1324.

10. Meta-analyyttiset menetelmät diagnostisten testien tarkkuuteen / L. Irwig // J. Clin. epidemiol. - 1995. - Voi. 48. - s. 119-130.

11. Users" oppaat lääketieteelliseen kirjallisuuteen. Kuinka käyttää diagnostista testiä käsittelevää artikkelia. A. Ovatko tutkimuksen tulokset päteviä? / R. Jaeschke // JAMA. - 1994. - Vol. 271. - P. 389-391.

12. Metodologisten standardien käyttö diagnostisessa testitutkimuksessa: paranee, mutta ei vieläkään hyvä / M. C. Read // JAMA. - 1995. - Voi. 274.-s. 645-651.

13. StAR: yksinkertainen työkalu ROC-käyrien tilastolliseen vertailuun / I. E. Vergara // BMC Bioinformatics. - 2008. - Voi. 9. - s. 265-270.

14. Parametristen ja ei-parametristen lähestymistapojen vertailu kvantitatiivisten diagnostisten testien ROC-analyysiin / K. O. Hajian-Tilaki // Medical Decision Making. - 1997. - Voi. 17, N. 1. - P. 94-102.

15. Vastaanottimen operaattorin ominaiskäyrät (ROC) ja epänormaalit tiedot: Empiirinen tutkimus / M.J. Goddard // Lääketieteen tilastot. - 1989. - Voi. 9, N. 3. - P. 325-337.

16. Infektoituneen haimanekroosin ennustamisen mahdollisuudet / A. A. Litvin [et al.] // Terveyden ja ekologian ongelmat. - 2007. - V. 12, nro 2. - S. 7-14.

17. Menetelmä vatsansisäisen paineen seurantaan potilailla, joilla on vaikea akuutti haimatulehdus / A. A. Litvin [et al.] // Terveyden ja ekologian ongelmat. - 2008. - T. 16, nro 2. - S. 80-85.

18. Kahdeksan tietokoneohjelman vertailu vastaanottimen toimintaominaisuuksien analysointiin / C. Stephan // Clin. Chem. - 2003. - Voi. 49, N. 3. - P. 433-439.

19. Zhu, X. Lyhyt esikatselu ilmaisista tilastoohjelmistopaketeista tilastojen opettamiseen teollisuusteknologian pääaineille / X. Zxu // J. Ind. teknologiaa. - 2005. - Voi. 21, N. 2. - P. 10-20.

20. Borovikov, V. STATISTICA: tietokonedatan analysoinnin taide. Ammattilaisille / V. Borovikov. - Pietari: Pietari, 2001. - 656 s.

21. Buyul, A. SPSS: tietojenkäsittelyn taito. Tilastotietojen analyysi ja piilokuvioiden palauttaminen / A. Byuyul. - Pietari: DiaSoftYUP, 2002. - 608 s.

22. Abramson, J. H. WINPEPI (PEPI-for-Windows): tietokoneohjelmat epidemiologeille / J. H. Abramson, // Epidemiologic Perspectives & Innovations. - 2004. - Voi. 1, N. 6. - P. 1-10.

Vastaanotettu 24.10.2008

UDC 616.1:616-009.12:616-005.8:616.831-005.1

JOITAKIN MIKROVERENKÄYTTÖ- JA ENDOTEELIVAHINGON INDIKAATTORIT ARVIOITTAESSA Aivohalvauksen, SYDÄNINfarktien ja kuolemaan johtaneiden TULOKSIA KEHITTUMISEN RISKIA VALTIOMINEN KOKOONPANOPOTILAATILLE

V. I. Kozlovsky, A. V. Akulyonok Vitebsk State Medical University

Tutkimuksen tavoitteena oli tunnistaa tekijöitä, jotka liittyvät kohonneeseen sydäninfarktin, aivohalvauksen ja kuoleman riskiin potilailla, joilla on vaiheen II valtimotauti (AH).

Materiaalit ja menetelmät: Tutkimukseen osallistui 220 potilasta, joilla oli II asteen AH (keski-ikä 57 ± 8,4 vuotta), jotka joutuivat sairaalaan hypertensiivisen kriisin vuoksi, ja 30 henkilöä, joilla ei ollut AH (keski-ikä).

53,7 ± 9 vuotta).

Tulokset: II asteen AH-potilaiden ryhmässä kirjattiin 29 aivohalvausta, 18 sydäninfarktia, 26 kuolemaa 3,3 ± 1 vuoden seurannan aikana. Verenpainepotilailla verenkierrossa olevien endoteelisolujen (ECC) määrän lisääntyminen, leukosyyttien, verihiutaleiden aggregoituminen ja leukosyyttien adheesio liittyivät lisääntyneeseen sydäninfarktin, aivohalvauksen ja kuoleman riskiin.

Johtopäätös: CEC:iden lukumäärän, verihiutaleiden ja leukosyyttien aggregaation ja leukosyyttien adheesion indikaattoreita voidaan käyttää sellaisten verenpainepotilaiden ryhmien tunnistamiseen, joilla on lisääntynyt riski saada sydäninfarktit, aivohalvaukset ja kuolemat, sekä luoda monimutkaisia ​​ennustemalleja.

Avainsanat: hypertensio, riski, sydäninfarkti, aivohalvaus, kuolema, verenkierrossa olevat endoteliosyytit.

JOITAKIN LÖYDÖKSET MIKROVERENTAMISESTA JA ENDOTEELIVAHINGOISTA ARVIOITTAESSA Aivohalvauksen, SYDÄNINfarktien, TAPAHTUVIEN TULOKSIEN RISKIÄ KOKOPAHTAILLE POTILAATILLE

V. I. ^zlovsky, A. V. Akulionak Vitebsk Statel Medical University

Tavoite: määrittää tekijät, jotka liittyvät suurentuneeseen aivohalvauksen, sydäninfarktin, kuolemantapausten kehittymisen riskiin potilailla, joilla on II asteen valtimotauti (AH).

Menetelmät: 220 potilasta, joilla oli AH II -aste (keski-ikä 57 ± 8,4 vuotta), joita komplisoi hypertensiivinen kriisi, ja 30 henkilöä, joilla ei ollut AH (keski-ikä 53,7 ± 9 vuotta), seurattiin 3,3 ± 1 vuoden ajan.

Tulokset: verenkierrossa olevien endoteelisolujen (CEC) määrän nousu, verihiutaleiden ja leukosyyttien aggregaatio, leukosyyttien adheesio hypertensiivisillä potilailla liittyivät lisääntyneeseen aivohalvausten, sydäninfarktien ja kuolemantapausten riskiin.

Näyttöön perustuvalle lääketieteelle on olemassa useita määritelmiä:

• Tämä on uusi tekniikka lääketieteellisen tiedon keräämiseen, analysointiin, synteesiin ja käyttöön, jonka avulla voit tehdä optimaalisia kliinisiä päätöksiä.
• Se on parhaan saatavilla olevan näytön tietoista, selkeää ja puolueetonta käyttöä ohjaamaan yksittäisten potilaiden hoitoa koskevia päätöksiä.
• Se on kliinikon perinteisten diagnosointi-, hoito-, ennaltaehkäisy- ja muiden taitojen parantamista kysymysten systemaattisella muotoilulla ja matemaattisten todennäköisyys- ja riskiarviointien avulla.

On heti sanottava, että termit "todisteen puute", "ei todistettu" tai "ei ole riittävästi näyttöä" eivät vastaa käsitteitä "ei todistettu vaikutusta" tai "todistetusti hyödyttömäksi". Sanamuoto "ei todistettu" voi viitata ongelman tuntemattomuuteen ja mahdollisuuteen järjestää laajempia tutkimuksia tai käyttää muita tiedonkeruu- ja tilastoanalyysimenetelmiä. Samalla emme saa unohtaa, että käänteinen sanamuoto "todistettu" voi viitata tilastolliseen manipulointiin valmistusyritysten edun mukaisesti.

Todisteisiin perustuva lääketiede perustuu epidemiologian tutkimusmenetelmistä.

J.M. Viimeiseksi epidemiologian modernin määritelmän muotoilussa keskitytään yksittäisiin sanoihin tässä määritelmässä. Joten "tutkimuksella" tulisi ymmärtää havainnointi- (havainnointi-) ja kokeellisten tutkimusten suorittaminen, hypoteesien testaaminen ja tulosten analysointi.
"Tautien ja tekijöiden leviäminen..." sisältää tutkimuksen sairastumistiheydestä, kuolemasta, riskitekijöistä, potilaan lääkärin suositusten noudattamisesta, sairaanhoidon järjestämisestä ja tehokkuudesta.
"Kohderyhmä" - ryhmä, jolla on tarkka määrä ihmisiä ja tietty ikä, sukupuoli, sosiaaliset ja muut ominaisuudet.

Nykyään epidemiologian moderni käsite on merkitty termillä "kliininen epidemiologia". Tämä termi tulee kahden "emotieteen" nimistä: kliinisen lääketieteen ja epidemiologian.
"Kliininen", koska se pyrkii vastaamaan kliinisiin kysymyksiin ja suosittelemaan kliinisiä päätöksiä luotettavimman näytön perusteella.
"Epidemiologia", koska monet sen menetelmistä ovat epidemiologien kehittämiä, ja tietyn potilaan hoitoa tarkastellaan tässä suhteessa suureen väestöön, johon potilas kuuluu.

Kliininen epidemiologia- tiede, joka mahdollistaa kunkin yksittäisen potilaan ennustamisen sairauden kliinisen kulun tutkimuksen perusteella samanlaisissa tapauksissa käyttäen tiukkoja tieteellisiä menetelmiä potilasryhmien tutkimiseksi tarkkojen ennusteiden varmistamiseksi.

Kohde kliininen epidemiologia - sellaisten kliinisen havainnoinnin menetelmien kehittäminen ja soveltaminen, jotka mahdollistavat oikeudenmukaisten johtopäätösten tekemisen systemaattisten ja satunnaisten virheiden vaikutuksen taatun arvioinnin avulla. Tämä on tärkein tapa saada tietoja, joita lääkärit tarvitsevat oikeiden päätösten tekemiseksi.

Epidemiologian perusmenetelmä on vertailu. Se suoritetaan matemaattisilla laskelmilla sellaisista määristä kuin todennäköisyyssuhde, tutkittavien tapahtumien kehittymisen riskisuhde.

Ennen vertailun tekemistä on kuitenkin ymmärrettävä, mihin verrataan (appelsiineja appelsiineihin, ei appelsiineja höyrylaivoille), ts. muotoile tehtävä (ongelma), joka edeltää minkä tahansa tutkimuksen aloittamista. Useimmiten ongelma muotoillaan kysymyksen muodossa, johon on löydettävä vastaus.

Esimerkiksi hypoteettisesti meille (eli harjoittavalle lääkärille) esitetään lääke, jonka syntetisoineiden kemistien mukaan pitäisi hoitaa kantapää. Lääkkeen valmistuksen käynnistänyt farmakologinen yritys myös vakuuttaa ohjeissa, että väitetty vaikutus todella tapahtuu.

Mitä lääkäri voi tehdä päättäessään käyttää huumeita?

Vastaus "ottakaa kemistien/farmakologien sana" poissuljetaan triviaalina ja täynnä seurauksia. Meidän tehtävämme- tarkista lääkkeen väitetty vaikutus kantapäähän lääkärin käytettävissä olevilla keinoilla (vahvista tai kumoa jne.). Emme tietenkään testaa lääkettä laboratoriohiirillä, vapaaehtoisilla jne. Oletetaan, että ennen "sarjan julkaisua" joku on jo tehnyt tämän enemmän tai vähemmän tunnollisesti.

Tehtävän mukaan aloitamme datajoukon muodostamisen, joka palvelee sen ratkaisemista:

1. Etsitään ensin tietoa.
2. Seuraavaksi suljemme pois epäolennaiset artikkelit tuloksena olevasta tietojoukosta (epäolennainen - sopimaton etumme kannalta).
3. Arvioidaan löydettyjen tutkimusten metodologista laatua (kuinka oikea tiedonkeruumenetelmä tutkimuksessa on, ovatko käytetyt tilastollisen analyysin menetelmät riittäviä jne.) ja luokitellaan tuloksena olevaan taulukkoon tiedot todisteiden luotettavuuden mukaan olemassa olevien lääketilastojen sopimusten ja näyttöön perustuvan lääketieteen asiantuntijoiden ehdottamien luotettavuuskriteerien perusteella.

   Ruotsin terveysarviointimetodologian neuvoston mukaan eri lähteistä saatujen todisteiden luotettavuus ei ole sama, ja se riippuu suoritetun tutkimuksen tyypistä. Vancouver Group of Biomedical Editors (http://www.icmje.org/) kansainvälisen sopimuksen mukaisesti suoritetun tutkimuksen tyyppi on kuvattava huolellisesti; menetelmät on myös määriteltävä tilastollinen käsittely kliinisten tutkimusten tulokset, ilmoitetut eturistiriidat, tekijän panos tieteelliseen tulokseen ja mahdollisuus pyytää tekijältä perustietoja tutkimuksen tuloksista.

   Tutkimuksissa saatujen tulosten validiteetin varmistamiseksi tulee valita "näyttöön perustuva" eli tehtäviin soveltuva tutkimusmetodologia (tutkimuksen suunnittelu ja tilastolliset analyysimenetelmät) (taulukko 1), jonka otamme huomioon valitessaan tietoa tietojoukosta.

   Taulukko 1. Tutkimusmetodologian valinta tutkimuksen tarkoituksen mukaan
   (katso termien kuvaus metodologisten termien sanastosta)

   Tutkimustavoitteet	Opintojen suunnittelu	Tilastollisen analyysin menetelmät
   Taudin esiintyvyyden arvioiminen	Koko ryhmän (populaation) samanaikainen tutkimus käyttäen tiukkoja taudintunnistuskriteereitä	Osakearviointi, suhteellisten tunnuslukujen laskeminen
   Ilmaantuvuuden arviointi	kohorttitutkimus	Osuuden estimointi, aikasarjojen laskeminen, suhteelliset indikaattorit
   Taudin puhkeamisen riskitekijöiden arviointi	kohorttitutkimukset. Tapauskontrollitutkimukset	Korrelaatio, regressioanalyysi, eloonjäämisanalyysi, riskinarviointi, todennäköisyyssuhde
   Ympäristötekijöiden vaikutuksen arviointi ihmisiin, syy-seuraus-suhteiden tutkimus väestössä	Väestön ekologiset tutkimukset	Korrelaatio, regressio, selviytymisanalyysi, riskinarviointi (lisätty riski, suhteellinen riski, lisätty väestöriski, lisätty väestöriskin osuus), todennäköisyyssuhde
   Huomion kiinnittäminen taudin epätavalliseen kulkuun, hoidon tulokseen	Tapauksen kuvaus, tapaussarja	Ei
   Kuvaus nykyisen kliinisen käytännön tuloksista	Havainnointi ("ennen ja jälkeen")	Keskiarvo, keskihajonta, parillinen Studentin t-testi (kvantitatiivinen data). McNimar-testi (laadulliset tiedot)
   Testataan uutta hoitomenetelmää	Vaiheen I kliininen tutkimus ("ennen ja jälkeen")	Keskiarvo, keskihajonta, parillinen Studentin t-testi. McNimarin kriteeri
   Kahden hoidon vertailu nykyisessä kliinisessä käytännössä	valvottu mahdollinen. Satunnaistettu (avoin, sokea, kaksoissokko). Hallittu takautuva. Hallittu prospektiivinen + retrospektiivinen (sekoitettu malli)	Opiskelijan kriteeri (kvantitatiiviset tiedot). Kriteeri χ 2 tai z (laadulliset ominaisuudet). Kaplan-Myersin kriteeri (selviytyminen)
   Vertailu uusien ja perinteinen menetelmä hoitoon	Kliiniset tutkimukset II-IV vaiheet (kontrolloitu prospektiivinen tai satunnaistettu)	Opiskelijan kriteeri. Kriteeri χ 2 . Kaplan-Myersin kriteeri

   Jokaiselle tutkimustyypille on ominaista tietyt tiedon keräämistä ja analysointia koskevat säännöt. Jos näitä sääntöjä noudatetaan, mitä tahansa tutkimusta voidaan kutsua kvalitatiiviseksi riippumatta siitä, vahvistavatko ne vai kumoavatko ne esitetyn hypoteesin. Yksityiskohtaisemmat tilastolliset analyysimenetelmät, joita käytetään todisteiden hankkimiseen, on esitetty kirjoissa Petri A., Sabin K. "Visual Statistics in Medicine" (M., 2003), Glantz S. "Medical and Biological Statistics" (M., 1999).

   Tiedon "todiste" aste luokiteltu seuraavasti (laskevassa järjestyksessä):

   1. Satunnaistettu kontrolloitu kliininen tutkimus;
   2. Ei-satunnaistettu kliininen tutkimus, jossa on samanaikainen kontrolli;
   3. Ei-satunnaistettu kliininen tutkimus historiallisella kontrollilla;
   4. kohorttitutkimus;
   5. "Tapausten valvonta";
   6. Cross-kliininen tutkimus;
   7. Havaintotulokset.

   Yksinkertaistetuilla tai tutkimuksen tavoitteita poikkeavilla menetelmillä tehtyjen tutkimusten tulokset väärin valituilla arviointikriteereillä voivat johtaa vääriin johtopäätöksiin.

   Monimutkaisten arviointimenetelmien käyttö vähentää virheellisen tuloksen todennäköisyyttä, mutta johtaa niin sanottujen hallintokulujen (tiedonkeruu, tietokannan luominen, tilastolliset analyysimenetelmät) kasvuun.

   Joten esimerkiksi tutkimuksessa E.N. Fufaeva (2003) paljasti, että potilailla, joilla oli vammaryhmä ennen leikkausta, vamman säilyminen rekisteröitiin 100 %:sti. Niistä potilaista, joilla ei ollut vammaryhmää ennen sydänleikkausta, 44 %:lla tapauksista leikkauksen jälkeen määritettiin vammaryhmä. Tämän tuloksen perusteella voidaan tehdä vääriä johtopäätöksiä, että sydänleikkaus huonontaa potilaiden elämänlaatua. Kyselyn aikana kuitenkin kävi ilmi, että 70,5 % potilaista ja 79,4 % lääkäreistä, jotka ovat seuranneet näitä potilaita, olivat tyytyväisiä hoidon tuloksiin. Vammaisryhmän rekisteröinti johtuu sosiaalisista syistä (lääkkeiden hankintaetuudet, asumisen maksaminen jne.).

   Sosiaalisen suojelun tärkeys työkykyasioissa vahvistetaan Yhdysvalloissa tehdyn tutkimuksen tuloksissa, eikä se paljastanut selkeää yhteyttä potilaan kliinisen tilan (somaattisen sairauden) ja työkyvyn välillä.

   Työllisyysasteiden vertailemiseksi PTBA:n ja CABG:n jälkeen tutkittiin 409 potilasta (Hlatky M.A., 1998), joista 192:lle tehtiin PTBA ja 217:lle CABG. Potilaiden, joille tehtiin PTBA, todettiin palaavan töihin kuusi viikkoa nopeammin kuin potilaiden, joille tehtiin CABG. Pitkällä aikavälillä tällaisen tekijän, kuten toiminnan tyypin, vaikutus osoittautui kuitenkin merkityksettömäksi. Seuraavien neljän vuoden aikana 157 potilasta (82 %) TBA-ryhmästä ja 177 potilasta (82 %) CABG-ryhmästä palasi töihin. Voimakkaimmin pitkäaikaistyössä vaikuttaneet tekijät olivat potilaan ikä tutkimuksen alkaessa ja sairausvakuutuksen kattavuus.

   Terveystekijöiden vaikutus työllisyysasteeseen oli siis pitkällä aikavälillä pienempi kuin väestöllisten ja sosiaalisten tekijöiden. Venäläisten ja amerikkalaisten tutkijoiden saamat tulokset osoittavat, että jotkut perinteiset ja näyttävät olevan yksinkertaisia ​​menetelmiä hoitotulosten arviointia ei voida hyväksyä prioriteettien asettamisessa ja päätösten tekemisessä.

4. Sen jälkeen teemme järjestelmällisen katsauksen - meta-analyysi, arvioimme tutkimuksen aikana saatujen tulosten luotettavuustasoa ja vertaamme: onko tutkituilla diagnostisilla menetelmillä, hoidolla, palveluiden maksutavoilla, kohdennetuilla ohjelmilla etuja verrattuna aiemmin verrattuihin tai käytettyihin.

   Jos sisällytämme tietoa heikosti varmuudella, niin tämä kohta tutkimuksessamme on käsiteltävä erikseen.

   Oxfordin näyttöön perustuvan lääketieteen keskus tarjoaa seuraavat lääketieteellisen tiedon luotettavuuden kriteerit:

   • Korkea luottamus- tiedot perustuvat useiden riippumattomien kliinisten tutkimusten tuloksiin, joiden tulokset ovat yhteensopivia systemaattisissa katsauksissa.
   • Kohtalainen varmuus- tiedot perustuvat vähintään useiden riippumattomien samankaltaisten kliinisten tutkimusten tuloksiin.
   • Rajoitettu varmuus– yhden kliinisen tutkimuksen tuloksiin perustuvat tiedot.
   • Mitään tiukkaa tieteellistä näyttöä ei ole(kliinisiä tutkimuksia ei suoritettu) - tietty lausunto perustuu asiantuntijoiden lausuntoon.
5. Ja lopuksi, arvioituamme mahdollisuuksia käyttää tutkimuksen tuloksia todellisessa käytännössä, julkaisemme tuloksen:

   Tämä on tietysti vitsi, mutta jokaisessa vitsissä on totuutta.

   Yleensä julkaistaan ​​tutkimuksia, jotka ovat osoittaneet myönteisiä tuloksia, kuten uuden hoidon esittelyn. Jos työhypoteesi (tehtävä, ongelma) ei vahvistu tai löydä positiivista ratkaisua, tutkija ei pääsääntöisesti julkaise tutkimusaineistoa. Tämä voi olla vaarallista. Joten 1900-luvun 80-luvulla ryhmä kirjoittajia tutki rytmihäiriölääkettä. Sitä saaneessa potilasryhmässä todettiin korkea kuolleisuus. Kirjoittajat pitivät tätä onnettomuutena, ja koska tämän rytmihäiriölääkkeen kehitys lopetettiin, he eivät julkaisseet materiaalia. Myöhemmin samanlainen rytmihäiriölääke, flekainidi, aiheutti monia kuolemia 1-2 .
   ________________________

   1. N Engl J Med. 1989 Aug 10;321(6):406-12, Alustava raportti: enkainidin ja flekainidin vaikutus kuolleisuuteen satunnaistetussa tutkimuksessa rytmihäiriöiden estämisestä sydäninfarktin jälkeen. Sydämen rytmihäiriöiden suppressiotutkimuksen (CAST) tutkijat.

D.L. Sackett et al (1997) ehdottivat yllä olevaa algoritmia todisteiden löytämiseksi ja arvioimiseksi. Sitä voidaan käyttää missä tahansa tutkimuksessa, jopa arvioitaessa kuun vaiheiden vaikutusta lennätinpylväiden kasvuun.

Usein alkuperäiset tutkimuspaperit voivat olla realistisempi vastausten lähde kapeisiin kysymyksiin kuin katsauspaperit ja luennot. Uskotaan, että lehtien ja artikkeleiden lukeminen tulisi rajoittaa niihin, jotka ovat todella tärkeitä päivittäisen käytännön tai ajankohtaisen tieteellisen tutkimuksen kannalta. Merkittävä osa uuden interventiotutkimuksen tuloksia esittelevistä julkaisuista sisältää käyttökelvotonta tietoa. Tapaaminen tutun ja tunnetun sukunimen ja arvostetun laitoksen kanssa antaa sinun edetä ...

Jaa työ sosiaalisessa mediassa

Jos tämä työ ei sovi sinulle, sivun alareunassa on luettelo vastaavista teoksista. Voit myös käyttää hakupainiketta

Muut aiheeseen liittyvät teokset, jotka saattavat kiinnostaa sinua.vshm>
20915.		Lääketieteellisten palvelumarkkinoiden analyysi	3,1 Mt
	Teoreettisen tiedon analyysi julkisen ja yksityisen sektorin kumppanuuden luomis- ja soveltamiskäytännöstä, tämän mallin ominaisuuksista ja hyödyistä yhteiskunnalle; liiketoimintamallinnuksen käsitteen teoreettisen materiaalin analyysi; lääketieteellisen palvelun taloudellisten ominaisuuksien määrittäminen; Teollisuusanalyysin tekeminen;
4601.		TERAPEUTTISEN OSASTO VIERAILAISEN SAIRAANHOITTAJAN TOIMINNAN ANALYYSI	60,63 kt
	Käytännön relevanssi johtuu siitä, että opinnäytetyö voi toimia automaationa vartijasisaren työhön lääkkeiden kirjanpidon ja potilaiden liikkumisen dokumentoinnin ylläpidossa; lääkkeiden jakaminen potilaalle; tutkimusohjeiden laatiminen ja tulostaminen jokaiselle potilaalle; lämpötilalevyn ylläpito jne.
11969.		Lääketieteellisten tietojärjestelmien käytön taloudellisen tehokkuuden analyysi	16,93 kt
	On kehitetty malli ja kuvattu lääketieteellisten tietojärjestelmien lääketieteellisten tietojärjestelmien taloudellisen tehokkuuden analysointialgoritmit. Lääketieteellisten tietojärjestelmien käytön taloudellisen tehokkuuden analysointiin lääketieteellisessä laitoksessa kehitettiin malli PS-ohjelmistotyökalusta lääketieteellisten tietojärjestelmien käytön taloudellisen tehokkuuden analysointiin. PS:n toiminnallinen tarkoitus on se, että ekonomisti ja asiantuntija sekä terveyslaitoksen päällikkö käyttää sitä lääketieteellisen laitoksen toiminnan taloudellisen osan analysoinnissa ja ...
18273.		Kazakstanin tasavallan presidentin oikeudellisen aseman analyysi yleisesti hyväksyttyjen oikeusvaltion kriteerien ja vallanjaon periaatteen näkökulmasta	73,64 kt
	Presidentin näkemyksen ydin oli, että maan tulisi kehittyä luonnollisella evolutionaarisella tavalla. Presidentinhallitus - valtion perustuslaissa määrätään tietyn aluehallintoyksikön itsehallintoelinten toiminnan lopettamisesta ja viimeksi mainitun johtamisesta valtionpäämiehen nimeämien valtuutettujen henkilöiden - presidentin ja hänelle vastuussa olevien henkilöiden - kautta; perustuslakiin valtionpäämies - presidentti hätävallan valtuudet koko mittakaavassa ...
13186.		Tieteellisten julkaisujen kirjanpidon tietojärjestelmän suunnittelu Adobe Dreamweaver -ympäristössä	2,29 Mt
	Minkä tahansa organisaation automaatio toteutetaan suunnittelemalla ja luomalla ja ottamalla käyttöön yksi yrityksen tietojärjestelmä, tietojenkäsittelyjärjestelmä, joka sisältää myös tarvittavat organisaatioresurssit, teknisen taloudellisen henkilöstön jne. Tätä tilannetta kutsutaan tilkkuautomaatioksi ja se on varsin tyypillistä monille yrityksille. Koska tietojärjestelmät on suunniteltu keräämään, tallentamaan ja käsittelemään tietoa, mikä tahansa niistä perustuu tallennusympäristöön ja ...
15989.		Nanoteknologian soveltaminen lääketieteen aloilla	80,04 kt
	Historiasta seuraa, että ihmiskunta on aina pyrkinyt edistymään ja muinaisista ajoista lähtien etsinyt tapoja parantaa sairauksia ja pidentää ikää. Voidaan sanoa, että nanoteknologian kehitys 2000-luvulla muuttaa ihmiskunnan elämää enemmän kuin höyrykoneen tai sähkön kirjoitetun kielen kehitys. Sveitsiläinen fyysikko Albert Einstein julkaisi artikkelin, jossa hän osoitti, että sokerimolekyylin koko on noin 1 nanometri. Amerikkalainen futuristi Erk Drexler, molekyylinanoteknologian edelläkävijä, on julkaissut...
6178.		HYGIENIA ON LÄÄKETEEN ENNAKSEN PERUSKURI	409,78 kt
	Termi "hygienia" tulee kreikan sanasta hygieinos, joka tarkoittaa "terveyden tuomista" (Dia numero 1). Muinaisen kreikkalaisen mytologian mukaan parantavan jumalan Asclepiuksella (muinaisissa roomalaisissa myyteissä - Aesculapius) oli tytär Hygieia, joka auttoi isäänsä hänen asioissaan.
5069.		Avicennan juridisten ideoiden rooli lääketieteen kehityksessä	31,86 kt
	Ibn Sina puolusti ihannevaltiota, jonka väestön tulisi koostua hallitsijoista, tuottajista ja joukkoista ja kaikkien tulisi tehdä hyödyllistä työtä. Erityisen suuri ansio...
17864.		Trendit ja ongelmat vakuutuslääketieteen järjestelmän ja markkinoiden kehityksessä Yhdysvalloissa	75,24 kt
	Sairausvakuutuksen käsite ja luokittelu: pakollinen ja vapaaehtoinen sairausvakuutus. Sairausvakuutusjärjestelmät ulkomailla. Yhdysvaltain sairausvakuutusmarkkinoiden analyysi. Yhdysvaltain sairausvakuutusmarkkinoiden ominaisuudet ja piirteet.
20590.		Liikepankin oma pääoma sen perustamisen kannalta	326,53 kt
	Pankin oman pääoman hallintaan ja sen sääntelyyn liittyvissä kysymyksissä on erityisen tärkeä Baselin valvontakomitea, joka yritti radikaalisti muuttaa pankin oman pääoman riittävyyden arviointijärjestelmää. Huolimatta merkityksettömästä osuudesta pankkien kokonaisvastuissa, oma pääoma on edelleen pankin luotettavuuden ja vakauden perusta, pankin toiminnan perusta ja turvatyyny. Viime aikoina pankin omaan pääomaan liittyvät pankkiasiat houkuttelevat erityisesti ...

Todisteisiin perustuvat lääkelähteet kasvavat jatkuvasti, mutta tästä huolimatta Cochrane-kirjasto on edelleen tärkein. Se syntyi osana Cochrane-yhteistyötä, jossa eri alojen tutkijoista koostuva kansainvälinen yhteisö pyrkii löytämään, systematisoimaan ja tiivistämään kaikkien koskaan tehtyjen satunnaistettujen kontrolloitujen kliinisten tutkimusten tulokset. Pääasiallinen opintojen valinnan kriteeri on kohteiden valinta satunnaisotannalla. Cochrane-kirjastossa on tietoa kaikista tähän aiheeseen liittyvistä tutkimuksista (lääkkeiden, hoitojen tutkimukset jne.) sekä järjestelmällisiä katsauksia lääketieteen tärkeimmistä ja kiistanalaisimmista aiheista, joita päivitetään säännöllisesti. Cochrane-kirjaston tiedot ovat sähköisessä muodossa, ja niitä voi käyttää verkossa tai jakaa laserlevyllä tilauksena.

Cochrane-kirjastoon pääsyn ansiosta lääkäri tai tutkija voi nopeasti tarkistaa, vastaako analysoitavan tieteellisen artikkelin sisältämä tieto hyväksyttyä maailmankokemusta, onko vastaavia tutkimuksia tehty aiemmin ja mitä tuloksia on saatu.

On tärkeää, että viime vuosina ei ole ilmestynyt vain tietokantoja, joista löydät lähes kaiken kiinnostavan lääketieteellisen tiedon, vaan myös satunnaistettujen kontrolloitujen tutkimusten (CONSORT) tulosten raportointiin on kehitetty yhtenäisiä standardeja, joiden tarkoituksena on parantaa satunnaistettujen kontrolloitujen tutkimusten (RCT) raporttien laatua.

RCT:n tulosten kattavaa arviointia varten on välttämätöntä ymmärtää hyvin sen rakenteen, toiminnan, tietojen analysoinnin ja tulkinnan piirteet. RCT:iden määrän nopea kasvu on tehnyt kysymyksen korjaustarpeesta

raporttien laatu on usein epätyydyttävä. Ryhmä tutkijoita ja lääketieteellisten aikakauslehtien toimittajia on kehittänyt CONSORT - CONsolidated Standards Of Reporting Trials -ohjelman auttaakseen tutkijoita parantamaan raporttien laatua käyttämällä erityistä algoritmia, joka kuvastaa RCT:iden suorittamis- ja analysointiprosessia. Jos sen laatijat esittävät puutteellisia tai virheellisesti laadittuja raportteja, saatujen tietojen tulkinta on erittäin vaikeaa tai usein mahdotonta. Hyvin usein trendikkäästi esitetyt tulokset ovat tieteellisten julkaisujen häikäilemättömän käytännön perusta, kun virheelliset tulokset esitetään uutena totuutena.

Raportin vakioosiot ovat seuraavat: otsikko, tiivistelmä, "Johdatus", "Tutkimusmenetelmät", "Tulokset" ja "Keskustelu". Sen tulee sisältää yksityiskohtaista tietoa tutkimuksen merkityksestä ja tavoitteista, sen rakenteen ominaisuuksista, suorittamisesta ja tietojen analysoinnista. Esimerkiksi riittämätön tieto satunnaistamisesta johtaa toimenpiteen tehokkuuden virheelliseen arviointiin. RCT:n vahvuuksien ja heikkouksien arvioimiseksi lukijan on oltava tietoinen käytettyjen menetelmien laadusta.

Tutkimuksen suunnittelun lisäksi tarvitaan yksityiskohtainen kaavio sen suorittamisesta, jonka tulisi heijastaa sen osallistujien koostumuksen muutosta ajan mittaan (osallistujien sisällyttäminen, satunnaistaminen yhden tai toisen toimenpiteen nimittämiseksi, havainnointi ja tietojen analysointi). Nämä tiedot antavat selkeän kuvan siitä, kuinka monta potilasta kussakin ryhmässä sisällytettiin ensisijaiseen analyysiin, ja päättelevät, käyttikö RCT data-analyysiä olettaen, että kaikki potilaat saivat määrättyä hoitoa.

CONSORT-standardit julkaisi ensimmäisen kerran 1990-luvun puolivälissä kirjailijoiden ryhmä, johon kuului kliinisiä tutkijoita (lääkäreitä), lääketieteellisten tilastojen ja ei-infektioepidemiologian asiantuntijoita sekä johtavien biolääketieteen lehtien toimittajia. Näistä standardeista on tullut toimituksellisten vaatimusten perusta valmisteltaessa artikkeleita julkaistavaksi lääketieteellisissä aikakauslehdissä. CONSORT standardeja säännöllisesti

päivitetään ja uusin versio on saatavilla Internetissä: www. consort-statement.org

CONSORT-standardien käyttö auttaa todella parantamaan RCT-raporttien ja lääketieteellisten julkaisujen laatua vähentämällä epätyydyttävien lääketieteellisten julkaisujen määrää 61 prosentista 39 prosenttiin.

Tällä hetkellä CONSORT-standardit suosittelevat vahvasti ilmoittamaan, onko eettisen komitean hyväksyntä saatu. sairaanhoitolaitos missä tutkimus suoritettiin; rahoituslähteet ja kokeilun rekisteröintinumero, kuten kansainvälinen standardoitu satunnaistettu kontrolloitu kokeilunumero (ISRCTN), joka on määritetty ennen kokeilun alkua .

Nykyään CONSORT-ryhmät sisältävät 22 kohdan tarkistuslistan (taulukko 8.1) ja RCT-suunnittelun (Kuva 8.1), jotka keskittyvät ensisijaisesti yksinkertaisten kaksihaaraisten RCT:iden raportoinnin laadun parantamiseen. CONSORT-periaatteet mahdollistavat kuitenkin niiden käytön minkä tahansa muun mallin mukaisten tutkimusraporttien laadinnassa.

CONSORT-standardit eivät koske vain RCT:n osallistujia, vaan myös kaikkia tutkijoita, koska lääketieteellisten lehtien arvioijat ja toimittajat käyttävät niitä laajasti valitessaan artikkeleita julkaistavaksi eliminoidakseen järjestelmälliset virheet, jotka voivat johtaa virheellisiin tuloksiin ja johtopäätöksiin. Erityistä huomiota kiinnitetään kliinisen tutkimuksen tulosten tilastolliseen esittämiseen biolääketieteellisiin lehtiin toimitettavien käsikirjoitusten yhtenäisten vaatimusten mukaisesti.

CONSORT perustui alun perin näyttöön perustuvan lääketieteen periaatteisiin, joita käytettiin aiemmin satunnaistettujen tutkimusten meta-analyysien, havainnointitutkimusten meta-analyysien ja diagnostisten menetelmien tehokkuutta arvioivien tutkimusmateriaalien esittämiseen tarkoitettujen standardien kehittämisessä.

Tällä hetkellä Cochrane-kirjaston lisäksi käytössä on noin 200 tietokantaa, joista löytyy näyttöön perustuvan lääketieteen periaatteiden mukaista aineistoa (tärkeimmät niistä on listattu taulukossa 8.2).

Riisi. 8.1. Satunnaistetun kokeen suunnittelu, joka heijastaa tietoja osallistujien lukumäärästä kaikissa vaiheissa (osallistujien mukaan ottaminen, yhden tai toisen interventio satunnaistettu osoittaminen, havainnointi ja data-analyysi)

Taulukko 8.1. Tarkistuslista satunnaistettuun koeraporttiin sisällytettävistä osioista

Taulukon 8.1 jatko

Taulukon loppu 8.1

Taulukko 8.2. Lääketieteelliset sähköiset tietokannat, jotka käyttävät näyttöön perustuvaa lääketietoa

Seuraavat Internet-resurssit voivat olla hyödyllisiä uusien ohjeiden kehittämisessä ja olemassa olevien kliinisten ohjeiden analysoinnissa.

National Guidelines Clearinghouse (NGC), www.guideline.gov

Guide to Clinical Preventive Service, http://cpmcnet. columbia.edu/texts/gcps

Guide to Clinical Preventive Service, toinen painos, http://odphp.osophs.dhhs.gov/pubs/guidecps/default.htm

Family Practice Disease Treatment Guides, www.familymed.com/References/ReferencesFrame.htm

Improvement Institute kliiniset järjestelmät(Institute for Clinical Systems Improvement), www.icsi.org

Terveystutkimuksen ja hoidon laatuvirasto: Käytä ennaltaehkäisyä käytännössä (AHRQ), www.ahcrp.gov/clinic/ppipix.htm

Agency for Healthcare Quality and Research (AHRQ), www.ahrq.gov

AIHA Multilingual Library, www.eurasiahealth. org/english/library/index.cfm www.eurasiahealth.org/russian/library/index.cfm

Terveystutkimuksen ja hoidon laatuvirasto: Käytä ennaltaehkäisyä käytännössä (AHRQ), www.ahcrp.gov/clinic/ppipix.htm

Canadian Medical Association: Guidelines for Canadian Clinical Practice Guidelines, www.cma. ca/cpgs/gsspg-e.htm

Todisteisiin perustuva terveydenhuolto (Bandolier: Evidence-Based Health Care), www.jr2.ox.ac.uk/bandolier/index.html

Voit etsiä olemassa olevia kliinisen käytännön ohjeita osoitteessa:

http://www.guideline.gov (US National Guideline Clearinghouse);

Http://www.phppo.cdc.gov/CDCRecommends/AdvSearchV.asp (Center for Disease Control and Prevention, USA);

http://www.ahrg.gov/clinic/cpgsix.htm (Agency for Healthcare Research

ja laatu, USA);

Http://hstat.nlm.nih.gov (Health Services Technology Assessment Text and National Library of Medicine, USA);

Http://mdm.ca/cpgsnew/cpgs/index.asp (Canadian Medical Association Infobase of Clinical Practice Guidelines);

Http://www.hc-sc.gc.ca/pphb-dgspsp/dpge.html (Health Canada - Population and Public Health Branch Guidelines);

Http://www.nice.org.uk (National Institute for Clinical Excellence - NICE, UK);

http://www.eguidelines.co.uk (eGuidelines, Yhdistynyt kuningaskunta);

Http://www.shef.ac.uk/seek/guidelines.htm (Sheffield Evidence for Effectiveness and Knowledge Clinical Guidelines, Yhdistynyt kuningaskunta);

Http://www.nelh.nhs.uk/guidelinesfinder (kansallinen elektroninen kirjasto

Terveys, Yhdistynyt kuningaskunta);

Http://www.prodigy.nhs.uk/ClinicalGuidance (PRODIGY Clinical Guidance, UK);

Http://www.sign.ac.uk (Scottish Intercollegiate Guidelines Network, Skotlanti);

Http://www.lehtinen.de/english/english/view (German Guidelines Information Service, Saksa);

Http://www.health.gov.au/hfs/nhmrc/publicat/cp-home.htm (Australian National Health and Medical Research Council, Australia);

Http://www.nzgg.org.nz/library.cfm (New Zealand Guidelines Group, Uusi-Seelanti).

Hyödyllistä tietoa näyttöön perustuvan lääketieteen eri näkökohdista "kapeampiin" erikoisaloihin liittyen löytyy osoitteesta:

American Holistic Health Association, www.ahha.org;

American Whole Health and Rebus Inc., www.WholeHealth.com;

European Society of Cardiology, www.escardio.org;

Vascular Disease Foundation, www.vdf.org;

British Dental Association, www.bda-dentistry.org.uk;

British Dental Health Foundation, www.dentalhealth.org.uk;

American Society for Bone and Mineral Research, www.asbmr.org;

The Thyroid Society, www.the-thyroid-society.org;

American Academy of Family Physicians, www.aafp.org;

Canadian Health Network, www.canadian-health-network.ca;

Organisation Mondiale de Gastro-Enterology, www.omge.org;

British Liver Trust, www.britishlivertrust.org.uk;

Gynecologic Oncologists Society, www.sgo.org;

American Cancer Society, www.cancer.org;

International Society for Infectious Diseases, www.isid.org;

Hepatiitti B -säätiö, www.hepb.org;

American Society of Gene Therapy, www.asgt.org;

Human Genome Project Information, www.ornl.gov/hgmis;

American Academy of Neurology, www.aan.com;

Alzheimer's Disease International, www.alz.co.uk;

International Federation of Gynecology and Obstetrics, www.figo.org;

OBGYN.net, www.obgyn.net;

International Society of Refractive Surgery, www.isrs.org;

Glaucoma Foundation, www.glaucoma-foundation.org;

American Academy of Orthopedic Surgeons, www.aaos.org;

National Osteoporoosi Society, www.nos.org.uk;

American Academy of Pediatrics, www.aap.org;

KidsGrowth.com, www.kidsgrowth.com;

World Psychiatric Association - WPA verkossa, www.wplanet.org;

Mielenterveyssäätiö, www.mentalhealth.org.uk;

Global Initiative for Asthma, www.ginasthma.com;

Canadian Lung Association, www.lung.ca;

International League of Associations for Rheumatology, www.ilar.org;

Niveltulehdussäätiö, www.arthritis.org;

International Society of Surgery, www.iss-sic.ch;

International Radiosurgery Support Association, www.irsa.org;

Bristolin urologinen instituutti, www.bui.ac.uk;

American Foundation for Urologic Disease, www.impotence.org;

American Academy of Forensic Science, www.aafs.org;

American Medical Association, www.ama-assn.org;

Vasta-aineresurssisivu, www.antibodyresource.com;

Sivusto eri lääketieteen erikoisuuksille, www.atemergency.com;

Lääkehakemistojulkaisu MIMS, www.atmedican-asia.com;

British Medical Journal, www.bmj.com;

Neurologia, Gastroenterologia (lehdet), www.b2imed.com;

Sivusto kliinisiin tutkimuksiin liittyville tiedoille, www.centerwatch.com;

Interaktiiviset online-konferenssit, www.cyberounds.com;

Hammashoitoon liittyvät Internet-resurssit, www.dental-resources.com;

The CPR Diary and Patient Education, www.edotmd.com;

Exercise Research Associates, www.exra.org;

Pediatrian terveysongelmat, www.generalpediatrics.com;

The Global Drug Database, www.globaldrugdatabase.com;

Electronic Journal for hypertensio, dialyysi ja kliininen nefrologia, www.hdcn.com;

Terveyden ja lääketieteen yleistietoportaali, www.healthscount.com;

Aasian ja Tyynenmeren alueen johtavan kuluttajien terveyslehden Internet-versio, www.healthtoday.net;

Howard Hughes Medical Institute, www.hhmi.org;

Lääketieteellinen tietokanta, www.internets.com/mednets;

The Institute for the Study and Treatment of Pain, www.istop.org, www. lipitor.com;

SmartMed-sivusto lääkäreille, www.medicinenet.com;

Lääketieteen konferenssit maailmanlaajuisesti, www.mediconf.com;

Sivuston erikoisuudet: kliinisen hallinnan sarja, kysy asiantuntijoilta, konferenssi ja menetti lisää, www.medscape.com;

Ilmainen Internet-palvelu, lääketieteellistä tietoa tiiviissä diaesitysmuodossa, www.medslides.com;

Mikrobiologia, virologiasivustot, www.mikrobiol.org;

Nefrologia, www.nephroworld.com;

Neuroscience-resurssit, www.neuroguide.com;

Yhdysvaltain kansalliskirjasto, www.nlm.nih.gov, www.norvasc.com;

Tanska Lundbeck Institute, www.psychiatrylink.com;

radiologiaan liittyvät sivustot, www.radcenter.com;

Jatko-opintojen lääketieteellinen elämä, www.residentpage.com;

Reuters Health -tarjoukset, www.reutershealth.com;

Holistinen terveys ja vaihtoehtoinen lääketiede, www.saffronsoul.com;

Society of Critical Care Medicine, www.sccm.org, www.telemedicine.org;

Sivusto kardiologeille, www.theheart.org;

Elinsiirto ja luovutus, www.transweb.org;

Urology, www.uroguide.com;

Kirurginen koulutus, www.vesalius.com;

Virtuaalinen sairaala, www.vh.org;

Hammaslääkärihakemisto, www.webdental.com;

Web Health Centre, www.webhealthcentre.com.

Vaihtoehtoisen lääketieteen ammattiyhdistykset

National Integrative Medicine Council, www.nimc.org;

British Naturopathic Association, www.naturopaths.org.uk;

Canadian Complementary Medical Association, www.ccmadoctors.ca;

European Pediatric Cardiologists Association, www.aepc.org;

Cardiac Society of Australia and New Zealand, www.csanz.edu.au;

Society of Geriatric Cardiology, www.sgcard.org;

American Dental Association, www.ada.org, Dentalxchange.com;

Euroopan hammaslääkäriliitto, www.europeandentists.org;

American Academy of Dermatology, www.aad.org, DermWeb.com, www.dermweb.com.

Diabetes ja endokrinologia

American Thyroid Association, www.thyroid.org;

British Clinical Diabetologists Association, www.diabetologistsabcd.org.uk;

Society for Endocrinology, www.endocrinology.org;

Pacific Dermatologic Association, www.pacificderm.org.

perhelääketiede

Primary Care Doctors" Organisation Malaysia, www.jaring.my/pcdom;

Royal Australian College of General Practitioners, www.racgp.org.au;

Royal College of General Practitioners, www.rcgp.org.uk.

gastroenterologia

British Society of Gastroenterology, www.bsg.org.uk, GastroHep.com;

Philippine Society of Gastroenterology, www.psgpsde.com.ph.

Hematologia - Onkologia

American Society of Clinical Oncology, www.asco.org;

American Society of Hematology, www.hematoIogy.org, Bonetumor.org.

Tarttuvat taudit

Infectious Diseases Society of America, www.idsociety.org;

International Association of Physicians in AIDS Care www.iapac.org;

Kansallinen tartuntatautisäätiö, www.nfid.org.

Molekyylilääketiede

BioMetNet, www.bmn.com;

Geeniterapia - Ammatillinen yhteisö, www.gtherapy.co.uk;

National Society of Genetic Counsellors, www.nsgc.org.

Neurologia

American Association of Electrodiagnostic Medicine, www.aaem.net;

American Board of Psychiatry and Neurology, www.abpn.com;

National Neurotrauma Society, www.edc.gsph.pitt.edu/neurotrauma.

synnytys ja naistentaudit

Gynekologian ja synnytystautien professorien yhdistys, www.apgo.org;

European Society of Human Reproduction and Embryology, www. esre.com;

International Society of Gynecologic Endoscopy, www.isge.org.

Oftalmologia

American Board of Ophthalmology, www.abop.org;

American Society of Cataract and Refractive Surgery, www.ascrs.org;

Silmälääkäreiden kontaktilinssiyhdistys, www.clao.org.

Ortopedia

American Association of Orthopedic Surgeons, www.aaos.org;

Asia Pacific Orthopedic Association, www.sapmea.asn.au/apoaold.htm;

Clinical Orthopedic Society, www.cosociety.org.

Pediatria

European Society for Pediatric Urology, www.espu.org;

Society for Pediatric Anesthesia, www.pedsanesthesia.org;

Pediatric Radiology Society, www.pedrad.org.

Psykiatria

American Psychiatric Association, www.psych.org;

Canadian Psychiatric Association, www.cpa-apc.org;

Society of Clinical Psychiatrists, www.scpnet.com.

Hengityselinten hoito

American Association of Respiratory Care, www.aarc.org;

National Association for Medical Direction of Respiratory Care, www. namdrc.org;

Canadian Society of Respiratory Therapiists, www.csrt.com.

Reumatologia

Reumatologien terveysalan ammattilaisten yhdistys, www.reumatologia. org/arhp;

British Society for Rheumatology, www.rheumatology.org.uk;

New Zealand Rheumatology Association, www.rheumatology.org.nz.

Canadian Society of Plastic Surgeons, www.plasticsurgery.ca;

International Society for Minimally Invasive Cardiac Surgery, www. ismics.org;

Society of Thoracic Surgeons, www.sts.org. Urologia

American Urological Association, www.auanet.org;

European Association of Urology, www.uroweb.org;

International Society of Andrology, www.andrology.org.

Ortopedia

Orthopedic Network, www.orthonetwork.cog.

Julkiset tiedotussivustot

Vaihtoehtoinen lääketiede, Holistic.com;

Cardiology HeartPoint, www.heartpoint.com;

Hammaslääketiede, Smileworks.com;

Dermatologia, OneSkin.com;

Diabetes & Endokrinologia, EndocrineWeb.com;

Family Medicine, MayoClinic.com www.mayohealth.org;

Gastroenterologia Gastronet, www.gastro.net.au;

Hematologia - Oncology CancerSource.com, www.cancersource. com/community;

Tartuntataudit Infektio Ctrl Online, www.infectionctrl-online. com;

Molecular Medicine DNA Files, www.dnafiles.org;

Neurology Gateway to Neurology, http://neuro-www.mgh.harvard.edu;

Obstetrics & Gynecology Oestronaut, www.womenshealth.org;

Oftalmology National Eye Institute, www.nei.nih.gov;

Pediatrics QualKids, www.qualkids.com;

Psychiatry Depression Alliance, www.depressionalliance.org;

Hengityselinten hoito The Breathing Space, www.thebreathingspace.com;

Rheumatology Arthritis Link, www.arthritislink.com;

Surgery, Transplantation.org;

Urology UrologyChannel, www.urologychannel.com.

CME-palveluntarjoajat

American Academy of Physical Medicine & Rehabilitation, www. aapmr.org/cme.htm;

American College of Emergency Physicians, www.pain.acep.org/acep;

ArcMesa Educators, www.arcmesa.com/cont_ed/profhome.jhtml7P_ ID=9;

Baylor College of Medicine Online CME, www.baylorcme.org, BreastCancerEd.net;

Cancer Control: Journal of the Moffitt Cancer Centre, www.moffitt.usf. edu/providers/ccj;

CardioVillage.com;

Cleveland Clinic Center for Continuing Education www. clevelandclinicmeded.com/online/topics.htm, Cme.cybersessions.org, CMEacademy.com, CMECourses www.cmecourses.com;

Emerging Issues in Neurotoxin Therapy, www.neurotoxinonline.com;

Geriatric Times, www.medinfosource.com/gtycme.html;

Hospital Practice, www.hosppract.com/cme.htm;

Interactive Grand Rounds, http://igr.medsite.com;

Lääkäri ja urheilulääketiede verkossa, www.physsportsmed.com;

Physician Assistant Journal, www.pajournal.com/pajournal/cme/ce.html;

Postgrade Medicine CME Online, www.postgradmed.com/cme.htm;

Power-Cancer C.E., www.powerpak.com/CE;

Pragmaton lääketieteellisen koulutuksen toimisto, www.pome.org;

Psychiatric Times, www.mhsource.com/pt/cme.html;

Southern Medical Association on-Line, www.sma.org;

Stanford Radiology Online CME, http://radiologycme.stanford.edu/online;

The Journal of Clinical Psychiatry, www.psychiatrist.com/cmehome;

The Pediatric Pharmacy Advocacy Group, www.cecity.com/ppag/index.htm;

MEILLE. Pharmacist, www.uspharmacist.com;

Alabaman yliopiston lääketieteellinen tiedekunta, http://main.uab.edu/uasom/new/show.asp?durki=14510;

Rokoteturvallisuus, www.vaccinetoday.com/aap.htm;

Virtual Dermatology, http://erl.pathology.iupui.edu/cases/dermcases/. dermcases.cfm

Virtuaalinen luentosali, www.vlh.com.

Kirjallisuus

1. Altman DG. Parempi raportointi satunnaistetuista kontrolloiduista tutkimuksista: CONSORT-lausunto . BMJ 1996; 313:570-1.

2. Altman DG. Huonon lääketieteellisen tutkimuksen skandaali. BMJ 1994; 308:283-4.

3. Bailor J.C. 3., Mosteller F. Ohjeita tilastolliseen raportointiin lääketieteellisten lehtien artikkeleissa. Vahvistuksia ja selityksiä. Ann Intern Med 1988;

4. Chalmers I. Nykyiset kontrolloidut tutkimukset: mahdollisuus auttaa parantamaan kliinisen tutkimuksen laatua. Ssht Control Trials Cardiovasc Med 2000: 3-8.

5. Davidoff F. Uutisia kansainväliseltä lääketieteellisten lehtien toimittajilta. Ann Intern Med 2000; 133:229-31.

6. Dickinson K., Bunn F., Wentz R., Edwards P., Roberts I. Päävamman satunnaistettujen kontrolloitujen tutkimusten koko ja laatu: julkaistujen tutkimusten katsaus. BMJ2000; 320:1308-11.

7. Elbourne D.R., Campbell M.K. CONSORT-lauseen laajentaminen

klusterin satunnaistetut tutkimukset: keskustelua varten. Stat Med 2001; 20:489-96.

8. Freemantle N., Mason J..M., Raines A., Eccles M.P. CONSORT: tärkeä askel kohti näyttöön perustuvaa terveydenhuoltoa. Konsolidoidut raportointikokeilujen standardit. Ami Intern Med 1997; 126:81-3.

9. Hollis S., Campbell F. Mitä tarkoitetaan aikomuksella käsitellä analyysiä? Tutkimus julkaistuista satunnaistetuista kontrolloiduista tutkimuksista. BMJ 1999; 319:670-4.

10. Huston P., Hoey J. CMAJ hyväksyy CONSORT-lausunnon.

Kokeiden raportointistandardien konsolidointi. CMAJ 1996; 155:1277-82.

11. Lee Y.J, Ellenberg J.H., Hirtz D.G, Nelson K.B. Kliinisten tutkimusten analyysi tosiasiallisesti saadun hoidon mukaan: onko se todella vaihtoehto? Stat Med 1991; 1O:

12. Moher D., Cook D.J., Eastwood S., Olkin L, Rennie D., Stroup D.F. Satunnaistettujen kontrolloitujen kokeiden meta-analyysien raporttien laadun parantaminen: QUOROM-lausunto. Meta-analyysien raportoinnin laatu.

Lancet 1999; 354: 1896-900.

13. Moher D, Shultz K.F., Altman D.G. CONSORT-ryhmälle. "CONSORT-lausunto: tarkistetut suositukset rinnakkaisten ryhmien satunnaistettujen tutkimusten raporttien laadun parantamiseksi". Ann Intern Med 2001; 8:

14. Ruiz-Canela M., Martinez-Gonzalez M.A., de Irala-Estevez J. Aikomus käsitellä analyysiä liittyy metodologiseen laatuun. BMJ 2000:320:1007-8.

15. Schulz K.F. Puolueettoman tutkimuksen tavoite: satunnaistetut kliiniset tutkimukset ja CONSORT-raportointiohjeet. Ann Neurol 1997; 41:569-73.

16. Schulz K.F., Chalmers L, Hayes R.J., Altman D.G. Empiirinen näyttö puolueellisuudesta. Arvioihin liittyvät metodologisen laadun ulottuvuudet

hoidon vaikutuksia kontrolloiduissa kokeissa. JAMA 1993; 273:408-12.

17. Begg C, Cho M, Eastwood S, Norton R., Moher D., Olkin I. et all Satunnaistettujen kontrolloitujen tutkimusten raportoinnin laadun parantaminen. CONSORT-lausunto. JAMA 1996; 276:637-9.

Näyttötason arviointi on näyttöön perustuvan lääketieteen tärkein työväline (kuva 3.1). Siksi tärkein mekanismi, jonka avulla lääkäri voi navigoida valtavassa määrässä julkaistuja lääketieteellisiä tietoja, on luokitusjärjestelmä. tieteellinen tutkimus. Toistaiseksi ei kuitenkaan ole olemassa yleisesti hyväksyttyä asteikkoa todisteiden asteen arvioimiseksi.

Tutkimusnäyttöä voi olla useita luokkia - 3 - 7. Pienempi luku vastaa vähemmän todisteita. Tutkimusaineistoja on myös kolme luokkaa.

Riisi. 3.1. Lääketieteellisten julkaisujen pyramidi

Diagnoosin ja hoidon käytännön suositukset voivat perustua sekä tutkimustietoihin että niiden ekstrapolointiin. Tämä seikka huomioon ottaen suositukset on jaettu 3-5 tasoon, joita kutsutaan yleisesti nimellä latinalaisilla kirjaimilla- A, B, C, D, E.

A - todisteet ovat vakuuttavia: on vahvaa näyttöä tämän menetelmän soveltamisen puolesta;

B - todisteiden suhteellinen vahvuus: näyttöä on riittävästi ehdotuksen suosittelemiseksi;

C - näyttöä ei ole riittävästi: saatavilla oleva näyttö ei riitä suosituksen antamiseen, mutta suosituksia voidaan antaa ottaen huomioon muut olosuhteet;

D - Riittävä kielteinen näyttö: on riittävästi näyttöä, joiden perusteella suositellaan tämän menetelmän käyttöä tietyssä tilanteessa;

E - vahva negatiivinen näyttö: on riittävästi näyttöä tämän menetelmän jättämiseksi suositusten ulkopuolelle.

Useimmissa Länsi-Euroopan maissa ja Kanadassa todisteita on kolme tasoa - A, B, C. Tason A suositukset perustuvat todisteiden kategoriaan I luokiteltujen tutkimusten tuloksiin ja eroavat siksi eniten. korkeatasoinen luotettavuus. Tason B suositusten luotettavuus on myös melko korkea, koska ne on laadittu käyttämällä luokan II tutkimusten materiaaleja tai luokan I todisteiden tutkimusten ekstrapolaatioita. Tason C suositukset perustuvat kontrolloimattomiin tutkimuksiin ja asiantuntijoiden konsensukseen (kategorian III näyttö) tai sisältävät ekstrapolaatioita luokan I ja II suosituksista.

Yksi kattavimmista on Oxford Center for Evidence-based Medicine Levels of Evidence, julkaistu toukokuussa 2001 (alkuperäinen on liitteessä 1). Se käyttää seuraavia lääketieteellisten tietojen luotettavuuden kriteerejä:

Korkea luotettavuus - tiedot perustuvat useiden riippumattomien kliinisten tutkimusten tuloksiin yhteisymmärryksessä systemaattisissa katsauksissa kootuista tuloksista;

Kohtalainen varmuus - tiedot perustuvat useiden kliinisten riippumattomien tutkimusten tuloksiin, joilla on samanlaiset tavoitteet;

Rajoitettu luotettavuus - Tiedot perustuvat yhden kliinisen tutkimuksen tuloksiin;

Mitään tiukkaa tieteellistä näyttöä ei ole (kliinisiä tutkimuksia ei ole suoritettu) - väite perustuu asiantuntijalausuntoon.

On aivan selvää, että näitä suosituksia on vaikea käyttää jokapäiväisessä käytännössä ei vain lääkärin, vaan myös tutkijan kannalta.

Yhdysvaltain terveyspolitiikan ja tutkimuksen virasto on ehdottanut yksinkertaisempaa asteikkoa, jossa on seuraavat todisteiden tasot niiden luotettavuuden alenevassa järjestyksessä:

Ia - RCT:iden meta-analyysi;

Ib - vähintään yksi RCT;

IIa - hyvin suunniteltu kontrolloitu tutkimus ilman satunnaistamista;

II b - vähintään yksi hyvin suunniteltu kvasikokeellinen tutkimus;

III - ei-kokeelliset tutkimukset;

IV - asiantuntijakomitean raportti tai lausunto ja/tai hyvämaineisten asiantuntijoiden kliininen kokemus.

Jälkimmäisessä tapauksessa päärooli on subjektiivinen tekijä, erityisesti lääkärin henkilökohtainen kokemus ja asiantuntijoiden mielipide, joiden valinta voi olla puolueellinen. Skotlannin korkeakoulujen välinen lääketieteellinen verkko on myös kehitetty järjestelmä todisteiden tason arvioimiseksi edellä käsiteltyjen elementtien pohjalta:

A - tasolla I a, I b;

B - tasoilla II a, II b, III;

C - tasolla IV (vain jos A:ta ja B:tä ei ole).

Evidence-Based Medicine -liike on ehdottanut asteikkoa tiedon luotettavuuden tason arvioimiseksi ottaen huomioon ennen kaikkea asiaankuuluvan tiedon hankintasuunnitelma (taulukko 3.1).

Taulukko 3.1. Hoidon tietotasot (Critical Care Medicine -lehden (1995), 23, N l, 395 s. mukaan). Käytössä on kolme luotettavuusasteikkoa (A, B, C) ja viisi tasoa merkeillä I, I-, II, II-, III, IV, V.

asteikko	Laadukas arvostelu saatavilla	korkealaatuinen arvostelu
	Tapaus, jossa hoidon vaikutuksen luottamusvälin alaraja ylittää kliinisesti merkittävän voiton: Tutkimustulokset ovat homogeenisia Tutkimustulokset ovat heterogeenisia (I-)	satunnaistetuissa kokeissa matala taso ensimmäisen ja toisen tyyppiset virheet (I)
	Tapaus, jossa hoitovaikutuksen luottamusvälin alaraja on alle kliinisesti merkittävän hyödyn, mutta pistearvio on korkeampi: Tutkimustulokset ovat homogeenisia (11+); Tutkimustulokset ovat heterogeenisiä (II-)	Satunnaistetut kokeet, joissa on korkeita tyypin I ja tyypin II virheitä (II)
		Ei-satunnaistetut samanaikaiset kohorttitutkimukset (III) Ei-satunnaistetut historialliset kohorttitutkimukset (IV) Yksittäisten tapausten sarja (V)

Huolimatta siitä, että tämä asteikko on tekijöiden mukaan keskivertoharjoittajan ymmärrettävin, se edellyttää käyttäjältä melko hyvää opintojen suunnittelun tuntemusta. Asteikon kirjoittajat kehottavat pitämään sitä kompromissina kärsimyksen kautta, mutta samalla asettamalla este "fysiologisten periaatteiden" ja "kliinisen päättelyn" eteen, jota kokemus ei tue. Kirjoittajien mielestä sitä tulisi käyttää, kunnes lääketieteessä syntyy ehtoja objektiivisemman mittakaavan käytölle.

Lääkäreille, joilla on alkeellisin ymmärrys kliinisestä epidemiologiasta ja tilastoista, voi olla varsin hyväksyttävää arvioida eri lähteistä saatujen todisteiden luotettavuutta Ruotsin terveysarviointimetodologian neuvoston suositusten mukaisesti, heidän mukaansa luotettavuus laskee seuraavassa järjestyksessä:

Satunnaistettu kontrolloitu kliininen tutkimus;

Ei-satunnaistettu kliininen tutkimus, jossa on samanaikainen kontrolli;

Ei-satunnaistettu kliininen tutkimus historiallisella kontrollilla;

kohorttitutkimus;

. "tapausten valvonta";

Cross-kliininen tutkimus;

Havaintotulokset.

Systematisoidut arvostelut

Kliinisten tutkimusten tulosten määrän ja laadun kasvu viimeisen 10 vuoden aikana on ollut tärkeä rooli käytännön päätöksenteossa päivittäisessä kliinisessä käytännössä. Jatkuvaa ja kasvavaa tiedonkulkua harjoittavan lääkärin on melko vaikea ymmärtää, ja systemaattiset katsaukset erilaisten sairauksien ennaltaehkäisyn, diagnosoinnin ja hoidon ongelmista tarjoavat tässä merkittävää apua. Katsauksen tärkein vahvuus on useista tutkimuksista saatujen tietojen yhdistäminen, jonka avulla saadaan objektiivinen kuva analysoitavan toimenpiteen kliinisestä vaikutuksesta yhteen kliiniseen tutkimukseen verrattuna. Systematisoidut katsaukset ovat yksi näyttöön perustuvan lääketieteen tärkeimmistä osista.

Yksittäisten tutkimusten tulokset, jopa suurella potilasmäärällä, heijastavat suurelta osin toimenpiteen tehokkuutta rajoitetussa potilasotoksessa, jonka määräävät mukaanotto- ja poissulkemiskriteerit sekä sen kliiniset ja demografiset indikaattorit. Siksi on välttämätöntä ekstrapoloida tietyn tutkimuksen tuloksista tehdyt johtopäätökset koko potilaspopulaatioon erittäin huolellisesti. Pienellä määrällä potilaita tehdyissä tutkimuksissa satunnaistekijän rooli kasvaa, mikä voi johtaa vääriin tuloksiin.

Systemaattisen katsauksen tunnusmerkit (selkeä kuvaus periaatteista ja kriteereistä, joiden mukaan analyysimenetelmät ja tutkimuksen laatustandardit sisältävät tutkimukset valitaan) voivat vähentää merkittävästi harhan riskiä ja saada suuremman otoksen potilaista.

Ensinnäkin tutkimukset valitaan systemaattiseen tarkasteluun tietyn kliinisen kysymyksen mukaan. Systemaattisen katsauksen päätavoitteena on vastata seuraaviin kysymyksiin ammatinharjoittajan ymmärrettävässä muodossa.

1. Onko tarkastelun kohteena oleva interventio tehokas?

2. Kuinka tehokas analysoitava interventio on verrattuna lumelääkkeeseen, "perinteiseen" hoitoon tai muihin vastaaviin interventioihin, joita tällä hetkellä käytetään kyseisessä patologiassa?

3. Kuinka turvallinen analysoitava interventio on, myös verrattuna jo käytössä oleviin interventioihin?

4. Onko analysoidun toimenpiteen käyttö perusteltua tietyllä potilaalla, kun otetaan huomioon hyöty (tehokkuus) / riski (turvallisuus) -suhde?

5. Onko analysoitu interventio mahdollista korvata jo käytössä olevalla interventiolla, ja mitä seurauksia tällaisesta korvaamisesta on?

Systematisoitujen arvostelujen tulokset eivät yleensä ole täynnä vain numeroita, vaan myös teknistä terminologiaa ja lyhenteitä, joita on vaikea ymmärtää ja tulkita ammatinharjoittajan kannalta oikein. Näyttöön perustuvassa lääketieteessä yleisimmin käytetyt termit ja lyhenteet on esitetty liitteessä, joista suurin osa on tällä hetkellä käytössä lääketieteellisen erikoiskirjallisuuden lisäksi myös kansallisten kongressien ja symposiumien esitelmissä.

Yksi tärkeimmistä käsitteistä on NNT-indikaattori (hoitoon tarvittava määrä; venäläinen lyhenne CHBNLBI tai CHNL tarkoittaa potilaiden määrää, joita on hoidettava tietyllä menetelmällä tietyn ajan tietyn vaikutuksen saavuttamiseksi tai epäsuotuisan lopputuloksen estämiseksi yhdellä potilaalla). Tämän indikaattorin etuna on mahdollisuus soveltaa sitä tavallisen lääkärin todellisessa kliinisessä käytännössä. Lisäksi erilaisilla interventioilla, jotka johtavat

sama tulos yhdessä sairaudessa, NNT-arvon tunteminen antaa sinun valita optimaalisen taktiikan tietyn potilaan hoitoon (taulukko 3.2).

Taulukko 3.2. ACE-estäjien vaikutus kuolleisuuteen CHF:n ehkäisyssä ja hoidossa

Huomautus. E - enalapriili; K - kaptopriili; P - ramipriili; T - trandalopriili; Z - tsofenopriili

NNT olettaa aina vertailuryhmän (vertailuryhmän) olemassaolon, jossa potilaat saavat lumelääkettä tai jotain muuta hoitoa tai ei hoitoa ollenkaan. NNT voi vaihdella yhden tutkimuksen sisällä riippuen valitusta toimenpiteen tehokkuuden arviointikriteeristä (useimmiten nämä ovat "korvaus" päätepisteitä, jotka on hyväksytty tietylle sairaudelle).

Merkityksellisesti vastakkainen on indikaattori "niiden potilaiden lukumäärä, joita on hoidettava tietyllä menetelmällä tietyn ajan, jotta interventio voi vahingoittaa yhtä potilasta". Tämä indikaattori on erityisen tärkeä arvioitaessa ennaltaehkäisevän toiminnan toteutettavuutta. Tämän indikaattorin ja NBNLBI:n tunteminen antaa sinun arvioida interventioriskin astetta tietyssä potilaassa.

Tietyn toimenpiteen (yleisimmin hoidon) NNT on absoluuttisen riskin vähenemisen käänteisluku

väliintuloa. Katsotaanpa tätä erityisellä esimerkillä. Tutkimuksen tuloksena todettiin, että X-lääkehoidon seurauksena riski saada yksi analysoidulle sairaudelle tyypillisistä komplikaatioista laski arvosta 0,5 arvoon 0,3, suhteellinen riski oli 0,20, suhteellinen riskin pieneneminen 0,80 ja absoluuttinen riskin pieneneminen 0,20. Siksi NNT on 1: 0,20 = 5. Käytännön näkökulmasta tämä tarkoittaa, että lääkärin on hoidettava 5 potilasta, joilla on X, jotta voidaan estää yhden komplikaation kehittyminen yhdellä potilaalla.

NNT:n suuruuteen vaikuttaa merkittävästi absoluuttisen riskin vähenemisen aste. NNT:n laskemisen yksinkertaisuus mahdollistaa sen laajan käytön pääasiallisena numeerisena indikaattorina analysoitavan toimenpiteen tehokkuudesta (tai mahdollisesta haitasta). NNTL:n tärkein etu on se, että kuka tahansa lääkäri voi käyttää sitä hoitonsa olosuhteisiin nähden.

Tässä mielessä on erittäin tärkeää ymmärtää NNT-indikaattorin käytön mahdollisuudet ja rajoitukset todellisessa kliinisessä käytännössä.

Ilmaisimen ominaisuudet:

Tarkkaan tietyntyyppistä interventiota ja tiettyä potilasryhmää varten;

Kuvaa eroa kliinisesti tärkeissä tuloksissa interventio- ja kontrolliryhmien välillä;

Matala pistemäärä (noin 1) tarkoittaa, että suotuisa lopputulos havaitaan lähes jokaisella hoitoa saavalla potilaalla ja vain pienellä osalla vertailuryhmän potilaista;

Käytännössä yhden suuruinen indikaattori on erittäin harvinainen, jopa antibioottien tutkimuksessa;

Indikaattorin itseisarvo ei ole kriteeri päätettäessä toimenpiteen tarkoituksenmukaisuudesta, vaan se kuvastaa positiivisen vaikutuksen saavuttamisen todennäköisyyttä. Joten sydämen vajaatoiminnassa erilaisten, mukaan lukien virallisesti suositeltujen, terapeuttisten toimenpiteiden tehokkuus vaihtelee 20:stä yli 100:aan, mutta kaikkia niitä käytetään tässä potilasryhmässä, koska niitä pidetään tehokkaina ja usein samanaikaisesti (esimerkiksi ACE-estäjien yhdistelmä beetasalpaajien ja spironolaktonin kanssa).

Indikaattorin käytön rajoitukset:

Voidaan käyttää oikein vain 95 %:n luottamusvälin sisällä (eli 9:ssä tapauksesta 10:stä todellinen NNT on tällä alueella) tutkimusotokselle;

Luottamusväliarvojen puuttuessa, jopa indikaattorin alhaisten arvojen läsnä ollessa, ei voida sulkea pois sitä, että interventiolla ei ole suotuisaa vaikutusta erillisen NNT-arvon vuoksi;

On mahdollista verrata vain samojen sairauksien NNT-arvoja, koska niiden kliiniset tulokset voivat olla erilaisia. Siten aivohalvauksen ja peräpukamien tromboosin ehkäisyn seuraukset ovat erilaisia;

NNT-arvojen suora vertailu on pätevä vain, jos ne on laskettu saman taudin, saman vakavuuden ja saman tuloksen eri interventioihin;

Indikaattorin arvot voivat vaihdella yhden interventiotyypin mukaan tietyssä potilasryhmässä riippuen perusviiva riski (matala, keskitaso tai korkea). Lisäksi riskin asteen ja toimenpiteen tehokkuuden välillä ei ole kaavaa. Niin, vakava sairaus voi olla helpompi hoitaa kuin samaa lievää tai kohtalaista sairautta ja päinvastoin. Loppujen lopuksi kaiken määrää itse sairaus ja sen ennuste elämän ja vamman suhteen;

NNT-mitan määrittämiseen kuuluu interventiovaikutuksen arvioiminen tulokseen tietyn ajanjakson aikana (yleisimmin RCT:n keskimääräinen kesto). Siksi NNT-indikaattoreiden vertailu eri interventioihin, mutta samaan patologiaan, on perusteltua vain siinä tapauksessa, että interventioiden tehokkuutta arvioidaan samalla ajanjaksolla. Hoidon tehokkuutta on mahdotonta verrata yhden tyyppisen interventiotyypin käyttöön 1 vuoden ajan, toisen 3 vuoden ajan ja kolmannen 5 vuoden ajan.

NNT:n erot parantavien ja ehkäisevien interventioiden välillä:

Hoitointerventiossa käsitellään kaikkia vertailuryhmiä, joten keskeinen kysymys on eri interventioiden tehokkuuden määrittäminen ja vertailu;

Ennaltaehkäisyssä on tärkeää selvittää, estääkö ennaltaehkäisevä toimenpide tehokkaammin huonon lopputuloksen kuin puuttumatta jättäminen;

Hoito- ja ennaltaehkäisytoimenpiteissä jokaisen mahdollisen toimenpiteen riski-hyötysuhdetta on punnittava;

Ennaltaehkäisevien toimenpiteiden avulla on mahdollista saada ei-toivottuja vaikutuksia joillakin yksilöillä saavuttamatta mitään hyödyllistä vaikutusta;

NNT-hakemiston avulla voit järjestää vertailtavat interventiotyypit laskevaan tai nousevaan järjestykseen, mikä helpottaa hoitovaihtoehdon valintaa. Lopullisessa päätöksessä on kuitenkin otettava huomioon sellaiset tekijät kuin hoidon hinta, samanaikainen kliinisesti merkittävä patologia ja potilaan ominaisuudet, koska ne vaikuttavat merkittävästi potilaan hoitoon sitoutumiseen. Lääkäreiden ja potilaiden toimenpiteiden tehokkuutta arvioitaessa etusijalle tulee antaa jälkimmäinen, koska lääkärin arvio on aina vähemmän herkkä kuin potilaiden arvio;

Ennaltaehkäisevät toimenpiteet eivät yleensä vaikuta suurin osa populaatiot pois lukien riskiryhmät. Ennaltaehkäisevien toimenpiteiden NNT:n arvo osoittaa niiden tehokkuuden väestössä, mutta se on vähemmän sovellettavissa kuhunkin yksittäiseen tapaukseen;

Ennaltaehkäisyssä NNT:tä tulee aina käyttää samanaikaisesti NNT:n kanssa (potilaiden määrä hoitoryhmässä verrattuna kontrolliryhmään, joka tarvitaan ylimääräisen haittavaikutuksen havaitsemiseen). Myös yksittäisen perusriskin arviointi on tarpeen. koska sen alun alhaisella tasolla ennaltaehkäisevän toiminnan tarkoituksenmukaisuus puuttuu.

NNT-indikaattorin laskentaperiaatteen avulla voit arvioida toimenpiteiden turvallisuutta. Intervention aikana haittatapahtuman kokeneiden potilaiden lukumäärä potilasta kohti lasketaan samalla tavalla kuin NNT. Kuitenkin tapauksissa, joissa haittatapahtumien esiintymistiheys on pieni, on mahdotonta määrittää tilastollisesti merkitsevää luottamusvälin arvoa, se muuttuu epävarmaksi. Tässä tapauksessa interventiosta aiheutuvalla haitolla on vain pistearvio. Merkittävät haittatapahtumat

RCT:t tunnistetaan toimenpiteen vuoksi keskeyttäneiden lukumäärän perusteella. Tietojen puute systemaattisissa katsauksissa ja RCT-tuloksissa sivuvaikutuksista ja potilaiden keskeyttämisen tiheys haittatapahtumien vuoksi alentaa merkittävästi niiden arvoa.

Systemaattisissa katsauksissa voidaan tarkastella myös muita hoidon tuloksia, jotka eivät sovi tavanomaisiin käsitteisiin toimenpiteen toivotuista ja ei-toivotuista vaikutuksista. Esimerkiksi. suoliston kasvainten kehittymisen riskin vähentäminen asetyylisalisyylihapon pitkäaikaisella käytöllä kardiovaskulaaristen komplikaatioiden primaariseen ja sekundaariseen ehkäisyyn.

NNT-indikaattorin laskentaperiaate, jos sitä ei ole julkaisussa

Lopputuloksen kehittymisriski (todennäköisyys) ilmaistaan ​​suhteessa tietynkokoiseen kokonaisotokseen, esimerkiksi kun 100 henkilön otoksessa esiintyy 15 yhden tuloksen tapausta, tämän tuloksen riski on 0,15. Tässä tapauksessa tällaisen tuloksen mahdollisuus otoksessa lasketaan kehittyneiden tulosten lukumääränä suhteessa kehittymättömien tulosten määrään (esimerkiksi 15 - 85 tai 0,17). Todennäköisyyssuhde lasketaan sitten yksinkertaisesti jakamalla hoitoryhmän tuloksen mahdollisuus jaettuna kyseisen tuloksen mahdollisuudella vertailuryhmässä. Jos siis systemaattisessa katsauksessa annetaan vain kerroinsuhde, mutta NNT-arvoja ei ole, jälkimmäinen indikaattori voidaan laskea taulukosta. 3.3. Voit tehdä tämän valitsemalla sarakkeen, jolla on lähin kerroinsuhde julkaistua arvoa, ja rivi, jolla on lähin tulostiheys odotettua arvoa, ja etsi sitten vastaava NNT niiden leikkauspisteestä. Vasemmalla puolella on kerroinsuhteet, jotka ovat alle 1,0. Tämä tarkoittaa, että ennaltaehkäisevässä toimenpiteessä, kun lopputuloksena on taudin puhkeaminen, uusiutuminen, komplikaatiot tai taudin kulun paheneminen, kiinnostava tulos on hoitoryhmässä harvinaisempi kuin vertailuryhmässä. Kuvan oikealla puolella olevat todennäköisyydet, jotka ovat suurempia kuin 1,0, osoittavat, että kiinnostuksen kohteena oleva tulos on yleisempi hoitoryhmässä, mikä on tyypillistä interventiotutkimuksille (jossa tulos on täydellinen toipuminen, remissio, ei komplikaatioita tai taudin kulun vakiintuminen).

Taulukon avulla voit määrittää, kuinka erilaiset tulostaajuudet vaikuttavat NNT:n arvoon tietyllä kerroinsuhteen arvolla.

Taulukko 3.3. NNT:n laskeminen kerroinsuhteella

Extrapoloidessaan tietoja systematisoidusta katsauksesta kliinikon on ensin arvioitava, missä määrin se sopii siihen potilasryhmään, jolle interventiolla havaittiin positiivinen vaikutus. Lopullista päätöstä tehtäessä on epäilemättä otettava huomioon lääkärin henkilökohtainen kokemus ja olemassa olevat hoitostandardit. Ajatus lääkkeiden tehokkuudesta voi muuttua, kun lisätietoa tulee saataville suurten satunnaistettujen kontrolloitujen tutkimusten päätyttyä. Uusia todisteita syntyy ja systemaattiset arvioinnit muuttuvat. Siksi sisään käytännön työ sinun on käytettävä uusimpia. Pääasia on, että systemaattisilla arvioinneilla voidaan saada objektiivista tietoa, jonka avulla potilas ja lääkäri voivat ennustaa tietyn toimenpiteen tehokkuuden ja mahdolliset seuraukset jo ennen hoidon aloittamista.

Ennaltaehkäiseviä toimenpiteitä varten NNT lasketaan kaavalla:

Hoitotoimenpiteissä NNT lasketaan kaavalla:

Systemaattiset katsaukset on jaettu laadullisiin ja kvantitatiivisiin. Jälkimmäiset eroavat erityisten tilastollisten menetelmien käytöstä tulosten yhteenvetoon (meta-analyysi)

Riisi. 3.2. Vuorovaikutus systemaattisten arvioiden ja meta-analyysin välillä

erilaisia ​​tutkimuksia saadakseen johtopäätöksen toimenpiteen tai diagnostisen menetelmän tehokkuudesta. Usein tilastollisilla menetelmillä tehtyä systemaattista katsausta kutsutaan myös meta-analyysiksi, mutta se ei ole täysin oikein. Niiden suhde on esitetty kuvassa. 3.2.

Meta-analyysi

Yksi systemaattisen katsauksen tyyppi on meta-analyysi. Usein meta-analyysiä pidetään korkeimpana todisteena ja siitä tulee perusta tehokkaimpien hoito- ja profylaktisten ja diagnostisten toimenpiteiden valinnassa. 1980-luvun lopulla ilmestynyt meta-analyysi on nykyään yksi suosituimmista ja nopeasti kehittyvistä menetelmistä yksittäisten tieteellisten tutkimusten tulosten systemaattiseen yhdistämiseen. Esimerkiksi Isossa-Britanniassa jopa 50 % kaikista nykyisin käytetyistä sisäsairauksien hoidoista perustuu satunnaistettujen kontrolloitujen tutkimusten (RCT) tuloksiin sekä niihin liittyviin meta-analyyseihin. Nykyään meta-analyysi on "erilaisten tutkimusten tulosten yhdistelmä, joka koostuu kvalitatiivisesta komponentista (esimerkiksi tällaisten ennalta määrättyjen kriteerien käyttö analyysiin sisällyttämiseksi, kuten tietojen täydellisyys, selvien puutteiden puuttuminen tutkimuksen suunnittelussa ja

jne.) ja määrällinen osa (käytettävissä olevien tietojen tilastollinen käsittely)”. Samaan aikaan I. Chalmers ja DG. Altman luonnehtii monografiassa "Systematic Reviews" meta-analyysiä "kvantitatiiviseksi systemaattiseksi kirjallisuuden katsaukseksi tai primääritietojen kvantitatiiviseksi synteesiksi yhteenvetotilastollisten indikaattoreiden saamiseksi".

Meta-analyysin tarkoituksena on arvioida tutkittavan intervention tehokkuutta ja tunnistaa, tutkia ja selittää heterogeenisyyttä tai heterogeenisyyttä tutkimustuloksissa ja potilasalaryhmissä. Sen pitäisi tarjota piste- ja intervalliarviot (95 %:n luottamusväli) toimenpiteen yleisestä vaikutuksesta.

Kuten edellä mainittiin, maailmassa julkaistaan ​​vuosittain yli 2,5 miljoonaa lääketieteellistä artikkelia, lukuun ottamatta lukuisten kansallisten ja kansainvälisten konferenssien materiaaleja, kirjoja. Luonnollisesti tässä tilanteessa on olemassa suuri tarve analysoida ja syntetisoida saatavilla olevaa tietoa. Sen analyysi, kuten lehtien tai väitöskirjan kirjallisuuskatsaus, on puhtaasti kuvaava ja subjektiivinen, vaikka se onkin edellytys meta-analyysin tekemiselle tietyn ongelman päivityksen jälkeen. Tämän lähestymistavan suurin haitta on, että siinä ei käytetä tiukasti tieteellisiä ja matemaattisia menetelmiä. Kaikki tämä johtaa ns. β-virheen (toisen tyyppinen virhe - väärä väite erojen puuttumisesta verrattujen hoitojen tehokkuuden välillä, vaikka ne itse asiassa ovat erilaisia) syntymiseen tutkimusten ristiriitaisten tulosten ja niissä olevien potilaiden riittämättömän määrän vuoksi. On monia esimerkkejä ristiriitaisuuksista kirjallisuuskatsauksen ja sen meta-analyysin tulosten välillä (Nobel-palkinnon voittajan professori L. Paulingin päätelmän julkaisu flunssan ilmaantuvuuden vähenemisestä askorbiinihapon käytön seurauksena, antioksidanttien tehokkuudesta sydän- ja verisuonitautien ehkäisyssä, lidokardiaalisen myrkytysajan ehkäisymahdollisuudesta mahdollisuus vähentää naisten sydän- ja verisuonitautien riskiä hormonikorvaushoidon taustalla). Mitään näistä havainnoista ei myöhemmin vahvistettu vastaavien meta-analyysien tuloksilla. Samaan aikaan 33 kliinisen tutkimuksen kumulatiivinen meta-analyysi voisi tehdä käyttöönoton

streptokinaasi akuutissa sydäninfarktissa.

On kuitenkin myös päinvastaisia ​​esimerkkejä. Yksi niistä on viime vuosisadan 1990-luvun puolivälissä käyty keskustelu kalsiumantagonistien käytön suositeltavuudesta ja turvallisuudesta hypertensio. Kaksi meta-analyysiä osoitti sen Negatiivinen vaikutus sydäninfarktin riskistä, mutta myöhemmät suuret ALLHAT- ja ASCOT-tutkimukset ovat täysin kumonneet nämä huolenaiheet, samoin kuin uusi BPTLC-meta-analyysi.

Yleensä meta-analyysi mahdollistaa yksittäisen kliinisen tutkimuksen tuloksia tarkemman potilasluokkien määrittämisen, joihin tuloksia voidaan soveltaa.

Meta-analyysin tulosten perusteella tehdään usein diagnostisten ja hoitopäätösten lisäksi myös johtamispäätöksiä (esimerkiksi erikoistuneiden aivohalvausyksiköiden käyttöönotto, jotka vähentävät kuolleisuuden ja vakavan vamman riskiä yli kolmanneksella). Mielenkiintoista on, että yksikään yli 10 satunnaistetusta kliinisestä tutkimuksesta ei ole osoittanut erikoistuneiden yksiköiden etuja.

Jatkuvasti päivitettävät meta-analyysit voivat lyhentää merkittävästi aikaa tieteellisen löydön ja sen tulosten laajan käyttöönoton välillä terveydenhuollon käytännössä. Esimerkkinä voimme mainita meta-analyysin tulokset β-salpaajien käytöstä valtimoverenpaineessa, mikä kavensi merkittävästi indikaatioita niiden nimittämiselle tässä potilasryhmässä.

Meta-analyysin suorittamiseen on kaksi päätapaa: yksittäisten tutkimusten tilastollinen uudelleenanalyysi, joka perustuu niihin kuuluvien potilaiden perustietoihin, ja vaihtoehto sille, joka perustuu tiettyä aihetta koskevien julkaistujen tutkimusten tulosten yleistykseen.

Meta-analyysin tärkein etu on mahdollisuus lisätä tutkimuksen tilastollista tehoa ja analysoitavan toimenpiteen vaikutuksen arvioinnin luotettavuutta, sen toteuttamisen suhteellisen alhaiset kustannukset ja tehokkuus.

Kuten The Cochrane Collaboration suosittelee. Terveydenhuollon vaikutuksia koskevien systemaattisten katsausten laatiminen, ylläpitäminen ja levittäminen” (The Cochrane Collaboration, UK, 1995), suoritetun meta-analyysin laadun analysoimiseksi on tarpeen analysoida seuraavaa.

Kuinka tarkka ja selkeästi määritelty sen tarkoitus on (katso johdanto).

Meta-analyysin tarkoituksen tulee olla täsmällinen ja muotoiltu hyvin muotoillun kliinisen kysymyksen muodossa. Näin voit määritellä selkeästi sen potilasjoukon satunnaiset ja kliiniset ja demografiset ominaisuudet, joihin sen tuloksia voidaan soveltaa. Meta-analyysin tarkoituksen muotoilu määrittää ennalta strategian alkuperäisten tutkimusten valitsemiseksi ja kriteerien kehittämiseksi relevanttien tietojen sisällyttämiselle. Meta-analyysin tyypillisin tavoite on vastata kysymykseen, onko analysoitavasta interventiosta enemmän hyötyä kuin haittaa verrattuna muihin menetelmiin, mukaan lukien lumelääkkeeseen.

Kuinka kattavasti ja selkeästi kuvattu relevanttien julkaisujen etsintätaktiikka on, onko se trendikäs (ks. materiaalit ja menetelmät).

Ensimmäinen askel on minimoida harhan riski sisällyttämällä vain positiiviset tutkimukset.

Metodologia meta-analyysin aiheeseen liittyvien julkaisujen etsimiseksi on melko monimutkainen ja sisältää neljä päävaihetta:

Hae mahdollisimman monista sähköisistä tietokannoista (esim. MEDLINE, Medscape. EMBASE, Science Citation Index), julkaisujen otsikoista ja teksteistä avainsanoilla;

Bibliografisten viitteiden analysointi kiinnostavaa aihetta koskevissa artikkeleissa ja kirjoissa, jotka voivat sisältää linkkejä ensimmäisessä vaiheessa ohitettuihin julkaisuihin;

Tiedustelut lääkeyhtiöille, jotka valmistavat lääkkeitä, joiden tehokkuutta arvioidaan meta-analyysissä. Erityistä huomiota tulisi kiinnittää oman tutkimuksensa julkaisemattomien tulosten, ns. Data on file, saamiseen;

Henkilökohtaiset kontaktit meta-analyysin alan asiantuntijoihin ja johtaviin asiantuntijoihin, joiden avulla voidaan tunnistaa aiemmin tuntemattomia tutkimuksia, saada selvyyttä meta-analyysiin sisältyvien tutkimusten suunnittelun eduista ja haitoista.

Toinen sääntö meta-analyysiin sisällytettävien tutkimusten valinnassa: jos on tehty useita tutkimuksia yhden ryhmän osallistuessa,

tutkimuksia samalla potilaspopulaatiolla, jälkimmäisen tietoja käytetään meta-analyysissä.

Kaikkien meta-analyysin aiheeseen liittyvien julkaisujen löytäminen ja tunnistaminen on synteesi aikaa vievästä ja hidasta kaikkien meta-analyysiin liittyviä julkaisuja sisältävien lehtien ja kokoelmien manuaalisesta skannauksesta tehokkaammalla sähköisten bibliografisten tietokantojen tietokoneskannauksella. Kuitenkin jopa tämä yhdistelmä paljastaa noin 65 % kaikista meta-analyysin ongelmaa koskevista julkaisuista. On olemassa erityisiä tapoja arvioida identifioinnin ja tutkimusten meta-analyysiin sisällyttämisen täydellisyyttä, jotta voidaan vähentää julkaisuharhojen todennäköisyyttä, joka johtuu ei-negatiivisten tutkimustulosten julkaisusta. Tämän systemaattisen virheen laadullista arviointia varten yksittäisten tutkimusten tuloksista piirretään suppilon muotoinen hajakuvaaja koordinaatteina (vaikutuksen koko, otoksen koko). Kun tutkimukset on täysin tunnistettu, tämä kaavio on symmetrinen.

Yksittäisten meta-analyysien sisällyttämis- ja poissulkemiskriteerien kuvaus ja pätevyys (katso Materiaalit ja menetelmät).

Meta-analyysin tutkimusten sisällyttämis- ja poissulkemiskriteerien määrittely riippuu tutkittavalle patologialle tyypillisten ennakoivien tulosten alkuperäisestä määritelmästä.

Uskotaan, että meta-analyysin laatu riippuu valittujen tutkimusten ominaisuuksista:

Osallistujien valintaperiaate (yleinen väestö tai tietty nosologia);

Tapahtumapaikat (yliopiston klinikka, yleissairaala tai erikoisklinikka, poliklinikka);

Kesto (pitäisi olla vertailukelpoinen ja riittävä analysoimaan toimenpiteen vaikutusta tuloksiin);

Tutkimukseen osallistuneiden potilaiden ominaisuudet (kliinisten ja demografisten ominaisuuksien vertailukelpoisuus);

Tutkittavan taudin diagnostiset kriteerit meta-analyysissä;

Lääkkeen (tai hoitomenetelmän) annos, käyttötiheys, antoreitit, aloitusaika ja käytön kesto;

Lisähoito ja samanaikaisten sairauksien esiintyminen tutkimukseen osallistuneilla potilailla;

Poikkeamat tutkimusprotokollasta, tutkitut kliiniset tulokset ja niiden arviointikriteerit (käytettyjen diagnostisten menetelmien vertailukelpoisuus);

Tutkimusaineistossa mukana olevia potilaita ja kliinisiä tuloksia kuvaavien absoluuttisten arvojen esiintyminen tutkittavalle patologialle.

Tutkimukseen osallistuvien potilaiden määrällä on tärkeä, mutta ei ratkaiseva rooli heidän valinnassaan meta-analyysiin. Tarvittava potilasmäärä riippuu tutkittavan patologian esiintyvyydestä ja valituista päätepisteistä.

Seuraavat tutkimukset ja julkaisut eivät sisälly meta-analyysiin:

Ei täytä sisällyttämiskriteerejä;

joissa ei ole tietoja tutkituista kliinisistä tuloksista kaikilla potilailla;

Jos meta-analyysissä arvioitavaa interventiota ei ollut ennalta määrätty ja yksityiskohtaisesti esitetty Menetelmät-osiossa;

joissa annetaan erityyppisiä interventioita (lääkkeen annostus, antotiheys ja -reitti, aloitusajankohta ja hoidon kesto);

Ne eivät anna selkeää määritelmää termeille "suotuisa" ja "epäsuotuisa" lopputulos.

Meta-analyysiin sisältyvien yksittäisten tutkimusten laatuarvioinnin saatavuus (ks. Materiaalit ja menetelmät).

Kaikki meta-analyysin tekijät tekevät tutkimusten laadun arvioinnin. Se voidaan objektivoida riippumattoman asiantuntijan arvioinnilla ja laadunarvioinnin pisteytysjärjestelmällä.

Korkeimmat pisteet saavat tutkimukset, joissa on hyvin määritellyt tuloskriteerit ja joihin osallistuu suuri määrä potilaita. Korkeammat pisteet tulisi antaa tutkimuksille, jotka täyttävät The Cochrane Collaborationin ohjeet. Terveydenhuollon vaikutusten systemaattisten katsausten laatiminen, ylläpitäminen ja levittäminen” analysoidaan tässä luvussa. Kaikkien parametrien pisteet lasketaan yhteen, jaetaan mahdollisella kokonaissummalla ja kerrotaan 100 %:lla. Kunkin analyysin metodologisen laadun kokonaisarviointi

lysoitu tutkimus voi vaihdella 0 - 100 %. Minkä tahansa meta-analyysin tekijöiden on määritettävä etukäteen vähimmäispistemäärä, jonka alapuolella tutkimuksen metodologista laatua pidetään epätyydyttävänä ja riittämättömänä sen sisällyttämiseksi meta-analyysiin.

Alkuperäisten tutkimusten (julkaisujen) tietojen poimimisen menetelmäkuvauksen saatavuus.

Mitä menetelmiä (Mantel-Haenszel kiinteiden vaikutusten mallille; DerSimonian ja Laird satunnaisvaikutusmallille tai logistiselle regressioanalyysille, joka tehtiin ottaen huomioon prognostiset tekijät havainnointitutkimusten tietojen analysoinnissa) ja tilastollisia käsittelyohjelmia saadulle tiedolle käytettiin, missä määrin ne ovat päteviä ja hyväksyttäviä tähän tutkimukseen (ks. Materiaalit ja menetelmät).

Meta-analyysin tulokset voidaan esittää sekä suhteellisilla (todennäköisyyssuhde, suhteellinen riski, suhteellinen riskin pieneneminen jne.) että absoluuttisilla indikaattoreilla (absoluuttinen riskin pieneneminen, potilaiden lukumäärä, joita on hoidettava tietyllä menetelmällä tietyn ajan tietyn edullisen vaikutuksen saavuttamiseksi tai tietyn epäsuotuisan lopputuloksen estämiseksi yhdellä ja toisella potilaalla). Kuten kokemus osoittaa, absoluuttiset indikaattorit harjoittajille ymmärrettävämpää.

Käytettyjen tilastollisten käsittelymenetelmien kuvauksen pitäisi riittää tämän meta-analyysin toistamiseen tai toisen suorittamiseen.

Luotettavimmat ovat kunkin alkuperäisen tutkimuksen potilaan primaaritietoihin perustuvan meta-analyysin tulokset, mutta tämä tehtävä on vaikea "suljetun" tiedon sekä materiaali- ja aikakustannusten vuoksi. Jälkimmäiset ovat verrattavissa alkuperäisen tutkimuksen suorittamiseen. Mutta juuri tämä lähestymistapa vähentää virheiden todennäköisyyttä, joka liittyy alkuperäisten tutkimusten kokonaistietojen mahdolliseen epätarkkuuteen, ja mahdollistaa ajan määrittämisen ennen tietyn tai kliinisen tuloksen kehittymistä, riippuen hoidosta, mukaan lukien yksittäiset alaryhmät.

Meta-analyysin suorittamiseen on olemassa erilaisia ​​tilastollisia sovelluksia. Yksi suosituimmista on

ReviewManager-ohjelma (Cochrane Collaboration) on saatavilla. Paketti sisältää joukon ohjelmistotyökaluja kaikentyyppiseen meta-analyysiin. Tietyn menetelmän valinnan määrää datatyyppi (dikotominen, jatkuva) ja malli (kiinteät, satunnaiset vaikutukset).

Dikotominen data on tulosta alkuperäisistä tutkimuksista (todennäköisyyssuhde, suhteellinen riski, riskiero otoksissa), jotka kuvaavat toimenpiteen tehokkuutta. Jatkuva data on yleensä tutkittujen parametrien vaihteluväli (minimi- ja maksimiarvo) tai standardoimaton ero painotetuissa keskiarvoissa vertailuryhmissä (tässä tapauksessa tulokset tulee arvioida samalla tavalla). Jos ne arvioitiin eri tavalla, on tarpeen standardoida keskiarvojen ero vertailuryhmissä, mikä vaikuttaa negatiivisesti analyysin laatuun.

Dikotomisen datan analysointiin käytetään malleja, joilla on kiinteä tai satunnainen vaikutus (DerSimonianin ja Lairdin menetelmä).

Jos tutkimusten välinen varianssi on nolla, käytetään Mantel-Haenszelin, Peton ja kiinteiden vaikutusten mallia (oletetaan, että tutkittavalla interventiolla on sama teho kaikissa tutkimuksissa ja havaitut erot eri tutkimusten välillä johtuvat vain tutkimuksen sisäisestä varianssista). Satunnaisvaikutusten malli sitä vastoin olettaa, että tutkitun intervention tehokkuus eri tutkimuksissa voi olla erilainen, ottaa huomioon varianssin ei vain yhden tutkimuksen sisällä, vaan myös niiden välillä, käyttää DerSimonian- ja Laird-tekniikkaa.

Meta-analyysivaihtoehtoja ovat monimuuttuja meta-analyysi, Bayesin meta-analyysi, kumulatiivinen meta-analyysi, selviytymismeta-analyysi.

Bayesin meta-analyysi (n luotettavuusprofiilimenetelmää) käytetään pienessä määrässä analysoituja tutkimuksia, ja sen avulla voit laskea etukäteen intervention tehokkuuden todennäköisyydet epäsuorat tiedot huomioon ottaen.

Regressiometa-analyysiä (logistinen regressio, pienimmän neliösumman, Cox-malli) käytetään, kun tutkimustuloksissa on merkittävää heterogeenisuutta. Sen avulla voit rakentaa mallin analysoitavan indikaattorin muuttamiseen riippuen

tutkimuksen useista ominaisuuksista (näytteen koko, lääkeannos, antoreitti, potilaiden kliiniset ja demografiset ominaisuudet). Regression meta-analyysin tulokset esitetään yleensä regressiona ja regressioviivana, jossa on kulmakerroin ja osoitus luottamusvälistä.

Joissakin tapauksissa meta-analyysiä voidaan käyttää paitsi kontrolloitujen, myös kohorttitutkimusten tulosten yhteenvetoon. Kuitenkin systemaattisen virheen todennäköisyys kasvaa merkittävästi.

Eräs meta-analyysin tyyppi on eri tutkimuksissa saatujen diagnostisten menetelmien tietosisällön arvioiden yleistäminen. Tällaisen meta-analyysin tarkoituksena on muodostaa tunnusomainen ROC-käyrä herkkyyden ja spesifisyyden keskinäisestä riippuvuudesta käyttämällä painotettua lineaarista regressiota.

Meta-analyysiä varten on pakollista suorittaa analyysiin sisältyvien tutkimusten tilastollinen heterogeenisyys (Chi-neliö). Jos tutkimusten välillä havaitaan merkittäviä eroja, voidaan meta-analyysin johtopäätökset kyseenalaistaa. Heterogeenisuuden arvioimiseksi käytetään Chi-neliötestiä nollahypoteesin ollessa sama vaikutus kaikissa tutkimuksissa ja merkitsevyystasolla 0,1 lisäämään testin herkkyyttä.

Eri tutkimusten tulosten heterogeenisyyden lähteenä pidetään varianssia sisällä (eri tutkimusten tulosten satunnaiset poikkeamat yhdestä todellisesta kiinteästä vaikutusarvosta) ja tutkimusten välillä (tutkittujen näytteiden erot kliinisissä demografisissa indikaattoreissa tai interventioiden luonteessa, mikä johtaa eroihin toimenpiteen tehokkuudessa).

Jos tutkimusten välisen varianssin oletetaan olevan lähellä nollaa, kullekin tutkimukselle annetaan paino, jonka arvo on kääntäen verrannollinen tämän tutkimuksen tuloksen varianssiin. Varianssin arvoon vaikuttaa suoraan otoksen koko.

Kuinka yksittäisten tutkimusten tiedot koottiin yhteen ja käytettiinkö kumulatiivista lähestymistapaa välitulosten esittämiseen (katso Materiaalit ja menetelmät).

Meta-analyysiin sisältyvien tutkimusten tulee olla mahdollisimman homogeenisia toimenpiteen tyypin, potilaspopulaation kliinisten ja demografisten ominaisuuksien sekä tutkittujen tulosten,

suunnittelu (esimerkiksi ei voida hyväksyä avoimien ja sokeiden tutkimusten tulosten yhdistämistä).

Kumulatiivisen lähestymistavan käyttäminen välituloksilla mahdollistaa kunkin tutkimuksen panoksen arvioimisen. Kumulatiivista meta-analyysiä suoritettaessa tutkimukset lisätään yksi kerrallaan ennalta määrätyssä järjestyksessä (esimerkiksi julkaisupäivän tai ensimmäisen kirjoittajan nimen mukaan). Kumulatiivinen meta-analyysi on bayesilaisen meta-analyysin variantti, jossa tutkimustulokset sisällytetään vaiheittain, ja se mahdollistaa ennakko- ja jälkitodennäköisyyksien laskemisen, kun tutkimukset sisällytetään analyysiin.

Mikä on meta-analyysiin sisältyvien tutkimusten ja potilaiden kokonaismäärä, alaryhmäanalyysin saatavuus (katso tulokset).

Intervention tehokkuuden analyysi alaryhmissä on hyvän meta-analyysin tunnusmerkki. Meta-analyysiin tarvittavalle tutkimusmäärälle ei ole säänneltyjä standardeja. On tärkeää, että tutkimukset ovat riittäviä tilastollisesti luotettavan tiedon saamiseksi ja ne kuvastavat koko toimenpiteen tehokkuuden palettia.

Onko toimenpiteen tehokkuudelle annettu luottamusvälit ja kuinka tulokseen vaikuttavat tekijät standardisoitiin (katso tulokset).

Luottamusvälien puute antaa mahdollisuuden suhtautua skeptisesti meta-analyysin tuloksiin kokonaisuutena.

Seuraavatko tehdyt johtopäätökset meta-analyysissä esitetyistä tiedoista ja onko sen tulosten soveltamiselle rajoituksia (ks. tulosten käsittely).

Meta-analyysin tulokset esitetään yleensä graafisesti (piste- ja intervalliarviot kunkin mukana olevan tutkimuksen vaikutuskoosta sekä meta-analyysin yhteenvetotulos) ja taulukoiden muodossa.

Meta-analyysin tulosten luotettavuus testataan herkkyysanalyysillä, joka voidaan suorittaa eri menetelmillä:

Matalalla metodologisella tasolla suoritettujen tutkimusten meta-analyysin sisällyttäminen ja jättäminen pois;

Kustakin mukana olevasta tutkimuksesta valittujen dataparametrien muuttaminen;

Suurimpien tutkimusten poissulkeminen meta-analyysistä ja tulosten uudelleenlaskenta, jonka jälkeen tulosten heterogeenisyyden arviointi khi-neliötestillä.

Yksi tapa suorittaa jälkimmäinen on verrata saatuja tuloksia kahdessa mallissa: - kiinteillä ja satunnaisilla vaikutuksilla. Toisessa mallissa tuloksista tulee yleensä vähemmän tilastollisesti merkittäviä. Jos tietyn analysoitavan toimenpiteen vaikutuskoko ei herkkyysanalyysissä merkittävästi muutu, niin ensisijaisen meta-analyysin johtopäätökset ovat perusteltuja.

Primäärilähteitä koskevien tietojen puute asettaa meta-analyysin laadun kyseenalaiseksi.

Tarjotaanko meta-analyysistä jäsennelty yhteenveto.

Jäsennelty abstrakti voi säästää merkittävästi lääkärin aikaa.

Tärkeää on myös se, missä lehdessä (viittausindeksi) analyysin tulokset on julkaistu, onko tekijöillä kokemusta sen tekemisestä (meta-analyysin sisältävän julkaisun läsnäolo).

Meta-analyysin tekeminen on kollektiivista työtä. Jo tutkimusten valintavaiheessa tarvitaan vähintään kahden tutkijan osallistuminen, jotta hakua voidaan laajentaa ja objektiioida mahdollisimman paljon.

Meta-analyysin tuloksilla on suuri tieteellinen ja käytännön merkitys:

Ne ovat objektiivisen tiedon lähde nykyaikaisia ​​menetelmiä diagnostiikka, ehkäisy ja hoito;

Ne toimivat perustana kaavajärjestelmän, diagnoosin ja hoidon standardien sekä näyttöön perustuvien suositusten kehittämiselle.

Stimuloi tiettyjen kliinisten tutkimusten suorittamista, koska ne muodostavat tieteellisen hypoteesin ja antavat sinun määrittää tarkemmin suunnitellun potilasotoksen koon;

Niiden avulla voidaan arvioida toimenpiteiden tehokkuuden lisäksi myös turvallisuutta.

Meta-analyysi on melko uusi lähestymistapa kliinisten tutkimusten tietojen yhteenvetoon, mutta se ei voi korvata niitä. Jos meta-analyysitietojen ja kliinisten tutkimusten tulosten välillä on ristiriitaisuuksia, päätöstä tulee lykätä, kunnes uusien tutkimusten ja meta-analyysin tiedot ovat saatavilla, koska sen virheellinen suorittaminen johtaa virheellisiin tuloksiin. Toistaiseksi ei ole yksiselitteistä vastausta kysymykseen, mikä on kliinisen käytännön kannalta tärkeämpää, meta-analyysin tulokset vai mega-tutkimukset.

Kliiniset tutkimukset

Jonkin verran kliiniset tutkimukset eivät ole vain pohjana systemaattisille katsauksille ja meta-analyyseille, vaan ne ovat itsessään tärkeä tietolähde näyttöön perustuvalle lääketieteelle.

Suurin ero tieteellisen tutkimuksen välillä on halu saada mahdollisimman objektiivista tietoa, jota varten on tarpeen eliminoida satunnaisten (ulkopuolisten) tekijöiden vaikutus, ottaa huomioon tutkittavien ominaisuudet ja muodostaa tutkitut potilasryhmät, joilla on minimaaliset erot kliinisissä ja demografisissa indikaattoreissa. Tietyn kliinisen ongelman ratkaisemiseksi käytetään hyvin erityistä tutkimustyyppiä, joka määrittelee uudelleen sen valmistelun ja suorittamisen piirteet. Tutkimuksen oikein valittu rakenne ratkaisee sen, kuinka näyttöön perustuvia ja vakuuttavia sen johtopäätökset ovat.

Näiden ongelmien ratkaisemiseksi on olemassa erilaisia ​​suunnittelu- ja rakennetutkimuksia.

Poikkileikkaustutkimukset (samanaikaiset):

Kuvaukset taudin oireista ja ilmenemismuodoista, taudin diagnoosi/vaihe, vaihtelut, taudin vaikeusaste;

Analyyttinen (tutkimus);

tarkkaavainen;

Tapauskuvaukset.

Pitkittäistutkimukset:

Prospektiivinen (havainnointi, luonnollinen kehitys, ennuste, syytekijät ja sairastuvuus, hallitsematon interventio, tahallinen häiriö, normaali vaihtelu, taudin vakavuus, rinnakkainen, peräkkäinen, ristikkäinen, itsevalvottu, ulkoisesti hallittu);

Retrospektiiviset tapaus-verrokkitutkimukset (tahallinen interventio, havainnointi, pseudoprospektiivinen).

Poikkileikkaus- tai poikkileikkaustutkimuksissa kiinnostavat parametrit arvioidaan kerran. Niiden avulla voidaan arvioida merkkien suhdetta, mutta ei analysoitavan tilan kehityksen dynamiikkaa. Nämä ovat todisteidensa suhteen epäluotettavimpia tutkimuksia, koska pelkkä tietojoukon tarkkailu voi johtaa helposti virheisiin.

Pitkittäisissä (pitkittäis-, pitkittäis-) tutkimuksissa erotetaan yksilöryhmät, joita tarkkaillaan tietyn ajan ja kiinnostavat parametrit (seurataan) arvioidaan uudelleen vähintään kerran. Tarkkailun kesto voi olla mikä tahansa, ja sen määrää terve järki ja todellinen mahdollisuus muuttaa indikaattoria (esimerkiksi kroonisessa sydämen vajaatoiminnassa ejektiofraktion muutos on mahdollista muutaman päivän hoidon jälkeen, ja vasemman kammion hypertrofian väheneminen on aikaisintaan kolmen kuukauden kuluttua).

Indikaattorien muutosten seuranta erityisesti muodostetussa ryhmässä suoritetaan prospektiivisissa (prospektiivisissa) tutkimuksissa. Populaatiopohjaisissa prospektiivisissä (kohortti)tutkimuksissa havainnointi suoritetaan suurelle joukolle potilaita populaatiosta. He seuraavat uusien sairauksien ilmaantumista, komplikaatioita olemassa olevassa patologiassa (tutkimukset sairauksien luonnollisesta kehityksestä.

Prospektiiviset tutkimukset ovat näyttöön perustuvia (mutta kalliimpia), koska niissä määritellään selkeästi ryhmä, patologia, diagnostiset kriteerit, tutkimusmenetelmät ja seurattavat parametrit ennen tutkimuksen alkamista, mikä vähentää merkittävästi harhan riskiä.

Prospektiivisissä tutkimuksissa käytetään taudin luonnollisen kulun tahallista häirintää

tehokkuus ja turvallisuus diagnostiikan, ennaltaehkäisyn ja hoidon tutkimuksessa.

Retrospektiivisessä pitkittäistutkimuksessa analysoidaan ensisijaisten potilaskertomusten käytettävissä olevat tiedot. Tällaisten tutkimusten haittana on tarve havaita lähes kaikki potilaat, joilla on kiinnostava patologia tai interventio pitkällä aikavälillä, homogeenisten ryhmien muodostamisen mahdottomuus, tutkimuksen erilainen täydellisyys ja erilaisten diagnostisten laitteiden käyttö. Näissä tutkimuksissa primaarimateriaalin saatavuus, bioeettisten ongelmien puuttuminen, tehokkuus ja alhaiset kustannukset ovat kuitenkin kiehtovia.

Retrospektiivisen pitkittäistutkimuksen muunnelma on tapauskontrollitutkimus (CSC, case-control studies), jossa verrataan tietyn analysoitavan tekijän esiintymistiheyttä tutkimus- ja kontrolliryhmissä. Jos tämä tapahtuu harvemmin tai useammin, voidaan olettaa, että se liittyy patologiaan. Uskotaan, että tämä tutkimusvaihtoehto on nykyaikaisempi tavanomaisen lääketieteellisen käytännön tieteellisen ymmärtämisen muoto, sen metodologiaa parannetaan jatkuvasti. Yksinkertaisuuden, halpojen kustannusten ja melko vähäisestä todistusaineistosta huolimatta tämä tutkimusmenetelmä on ainoa hyväksyttävä harvinaisissa sairauksissa.

Kirjallisuus

1. Antman E.M., Lau J., Kupelnick B., Mosteller F., Chalmers I. Satunnaistettujen kontrollitutkimusten meta-analyysin tulosten ja kliinisten asiantuntijoiden suositusten vertailu. Sydäninfarktin hoito. JAMA 1992; 268:240-8.

2. Bobbio M., Demichelis B., Giustetto G. Koetulosten raportoinnin täydellisyys: vaikutus lääkäreiden "halukkuuteen määrätä lääkemääräyksiä. Lancet 1994; 343:

3. Chalmers I., Altman D.G. Systemaattiset arvostelut. Lontoo: BMJ Publishing Group; 1995: 1.

4. Chatellier G., Zapletal E., Lemaitre D., Menard J., Degoulet P. Hoitoon tarvittava määrä: kliinisesti hyödyllinen nomogrammi oikeassa yhteydessä. BMJ 1996;

5. Cook R.J., Sackett D.L. Hoitoon tarvittava määrä: kliinisesti hyödyllinen hoidon tehon mitta. BMJ 1995; 310:452-4.

6. DerSimonian R., Laird N. Meta-analyysi kliinisissä tutkimuksissa. Control Clin Trials 1986; 7:177-88.

7. Dickersin K., Hewitt P., Mutch L., Chalmers I., Chalmers T.C. Kirjallisuuden tutkiminen: MEDLINE-haun vertailu perinataalisiin kokeisiin

tietokanta. Controlled Clinical Trials 1985; 6:306-17.

8. Ellis J., Mulligan I. ja Sacket D.L. Sairaala yleislääketiede on

todisteisiin perustuva. Lancet 1995; 346:407-10.

9. Fahey T., Griffiths S., Peters T.J. Todisteisiin perustuvat ostot; kliinisten kokeiden ja systemaattisten arvioiden tulosten ymmärtäminen. BMJ 1995; 311:1056-60.

10. Viimeinen J..M. A epidemiologian sanakirja. New York: Oxfordin yliopisto

Lehdistö; 1988: 81.

11. Lau J., Ioannidis J.P.A., Schmid C.H. Kvantitatiivinen synteesi systemaattisessa

arvostelut. Ann Intern Med 1997; 127:820-826.

12. Laupacis A., Sackett D.L., Roberts R.S. Arvio kliinisesti hyödyllisistä mittareista hoidon seurauksista. N Engl J Med 1988; 318:

13. Lubson J. Megakokeet: onko meta-analyysi vaihtoehto? Eur J Clin

Pharma 1996; 49:29-33.

14. Mantel N., Haenszel W. Taudin retrospektiivisten tutkimusten tietojen analysoinnin tilastolliset näkökohdat. J Natl Cancer Inst 1959; 22:719-48.

15. McQuay J., Moore R.A. Systemaattisten arvioiden numeeristen tulosten käyttö kliinisessä käytännössä. Ann Intern Med 1997; 126:712-20.

16. Mohiuddin A.A., Bath F.J, Bath P.M.W. Teofylliini, aminofylliini, kofeiini ja analogit akuutissa iskeemisessä aivohalvauksessa. (Cochrane Review). Julkaisussa: The Cochrane Library. Oxford, päivitetty ohjelmisto; 1998 Numero 2: Päivitetään neljännesvuosittain.

17. Naylor C.D., Chen E., Strauss B. mitattu innostus; muuttaako tutkimustulosten raportointimenetelmä käsityksiä terapeuttisesta tehokkuudesta? Ann

Intern Med 1992; 117:916-21.

18. Sackett D., Richardson W.S., Rosenberg W., Haynes B. näyttöön perustuva lääketiede. Lontoo: Churchill Livingstone; 1996.

19. Sackett D.L., Decks J.J., Altman D.G. Alas kerroinsuhteilla! Todisteet-

Based Medicine 1996; 1:164-6.

20. Sinclair J.C., Bracken M.B. Kliinisesti käyttökelpoiset vaikutusmitat satunnaistettujen kokeiden binäärianalyyseissä. J. Clin. Epidemiol 1994; 47:881-9.

21. Cochrane Collaboration Handbook Versio 3.0.2, 1997.

LIITE 1

Oxford Center for Evidence-based Medicine Levels of Evidence