Перейти к:
СЕМИНАР «ДОКАЗАТЕЛЬНАЯ МЕДИЦИНА. ПРИНЦИПЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ. ОТ ДИЗАЙНА К СТАТИСТИЧЕСКОМУ АНАЛИЗУ ПОЛУЧЕННЫХ ДАННЫХ»
https://doi.org/10.14341/osteo2016120-20
Для цитирования:
Солодовников А.Г. СЕМИНАР «ДОКАЗАТЕЛЬНАЯ МЕДИЦИНА. ПРИНЦИПЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ. ОТ ДИЗАЙНА К СТАТИСТИЧЕСКОМУ АНАЛИЗУ ПОЛУЧЕННЫХ ДАННЫХ». Остеопороз и остеопатии. 2016;19(1):20-20. https://doi.org/10.14341/osteo2016120-20
For citation:
Solodovnikov A.G. EVIDENCE-BASED MEDICINE. THE PRINCIPLES OF RESEARCH PLANNING. FROM DESIGN TO STATISTICAL ANALYSIS OF THE DATA. Osteoporosis and Bone Diseases. 2016;19(1):20-20. (In Russ.) https://doi.org/10.14341/osteo2016120-20
Доказательная медицина представляет собой методологию проведения и интерпретации (критической оценки) результатов разнообразных медицинских исследований. В основе доказательной медицины лежит проверка эффективности и безопасности методик диагностики, профилактики и лечения в клинических исследованиях. С точки зрения внутренней обоснованности (валидности) доказательные медицинские исследования должны быть проведены с использованием подходящих методов сбора, оценки и анализа информации (в том числе статистического). При этом валидность исследования не гарантирует его практическую применимость (обобщаемость или релевантность), поскольку применимость определяется в основном популяцией исследования: релевантное для врача исследования - это валидное исследование, проведенное на близкой по характеристикам популяции по отношению к конкретному пациенту. Единая методология планирования исследования и интерпретации результатов его предусматривает, что каждый результат должен быть «транслирован» в статистический показатель (параметр), который будет в количественной или качественной шкале отражать научную задачу исследования. При планировании исследований и в наши дни, к сожалению, больше внимания уделяется постановке научной проблемы и обосновании ее актуальности, нежели четкому определению исследуемой популяции (критерии включения и невключения) и «переводу» каждой научной цели на язык статистики. Результатом подобного подхода, к сожалению, зачастую является исследование, отлично обоснованное с точки зрения актуальности, но результаты которого затруднительно как интерпретировать, так и применить в практике к конкретному пациенту. Избежать подобных проблем можно (и нужно!), если исходно рассматривать весь процесс исследования - от планирования до финального статистического отчета - как процесс сбора конкретных данных (четко определяя, какие это данные, с какой точностью и периодичностью они собираются и какая для этого применяется методика) и их интерпретации (какие планируется установить связи и отличия, их ожидаемая величина и направление). «Оцифровка» исследования на этапе планирования позволяет решить и еще одну критически важную задачу в условиях недостатка времени и ресурсов - обоснование минимального объема наблюдений (выборки). В ходе данного семинара будет поэтапно обсуждаться технология перевода научных задач в конкретные статистические параметры и методы анализа, структурирование данных и обоснование объема выборки.
Список литературы
1. Гринхальх, Т. Основы доказательной медицины. М., «ГЭОТАР-МЕД», 2006 - 240 с.
2. Оганов, Р. Г. Основы доказательной медицины в кардиологии. Лечебное дело, № 2, 2007, с. 2-11.
3. Власов, В.В. Эпидемиология, М., 2004.
4. Sacket, D. et al. Evidence-based medicine: what it is and what it isn’t. BMJ, 1996. 312(7012), p. 71-72.
Об авторе
А Г Солодовниковк.м.н., кафедра профилактической и семейной медицины
Рецензия
Для цитирования:
Солодовников А.Г. СЕМИНАР «ДОКАЗАТЕЛЬНАЯ МЕДИЦИНА. ПРИНЦИПЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ. ОТ ДИЗАЙНА К СТАТИСТИЧЕСКОМУ АНАЛИЗУ ПОЛУЧЕННЫХ ДАННЫХ». Остеопороз и остеопатии. 2016;19(1):20-20. https://doi.org/10.14341/osteo2016120-20
For citation:
Solodovnikov A.G. EVIDENCE-BASED MEDICINE. THE PRINCIPLES OF RESEARCH PLANNING. FROM DESIGN TO STATISTICAL ANALYSIS OF THE DATA. Osteoporosis and Bone Diseases. 2016;19(1):20-20. (In Russ.) https://doi.org/10.14341/osteo2016120-20

Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License (CC BY-NC-ND 4.0).