Доказательство преимуществ фармакотерапии Опции

[пупкин]

Помогите пожалуйста с чего начать анализ:
имеется 2 группы больных бронхиальной астмой
1-я группа получает беклозона дипропионат
2-я группа-серетид
Как можно по частоте обострения заболевания и уровням госпитализации в динамике за 5 лет доказать эффективность применения одного из этих препаратов перед другим?
Можно использовать оценку достоверности различий двух серий наблюдений, проведенных на одной и той же совокупности (разностный метод критерия Стьюдента) приняв в качестве вариант количество обострений в 1-й и 2-й группе по годам?

[плав]

Два комментария:
1) Вначале по поводу самого вопроса - хотя предложенный в вопросе метод является не адекватным для данной задачи. Поскольку сравниваются две группы, то парный критерий Стбюдента тут не пойдет, надо будет использовать либо непарный критерий на разностях (количество осложнений до начала терапии в группе 1 минус количество осложнений в группе 1 через 5 лет терапии в сравнении с той же разностью в группе 2), либо - если пациенты в группы 1 и 2 распределялись случайным образом (исследование рандомизированное), то просто критерий Стьюдента. Лучше, конечно, в данной ситуации дисперсионный анализ с повторными измерениями, поскольку данные будут идти по годам (осложнения в 1 год, группа 1 и 2, во второй год и т.д.). Тут ни Стьюдент, ни один другой метод не пойдут, поскольку повторных точек много.
Этот подход в принципе не вполне хорош, поскольку речь частотных событиях (а не о непрерывной величине, которая хороша для Стьюдента или дисперсионного анализа)
2) Общепринятым методом сравнения подобных данных является либо сравнение частоты событий на количество человеко-лет наблюдения (интерсивность наступления осложнений) - для использования этих методов надо взять хороший учебник по эпидемиологии (Rothmans, или аналогичный) и посмотреть там. Кратко идея заключается в том, что Вы подсчитываете количество лет наблюдения за пациентами в группе 1 и 2 (т.е. пациент 1 - три года, 2 осложнения, пациент 2 - 5 лет, 0 осложнений и т.п., сумма лет наблдения пациентов 1+2 = 8 лет), а затем количество осложнений делится на число человеко-лет наблюдения ((2+0)/8=0,5 на год). Формулы будут нужны для расчета доверительных интервалов и сравнения этих показателей (В программе Stata есть специальные команды ir и iri для анализа подобных данных, см, например, http://pubhealth.spb.ru/SAS/StataEpi.htm).
Вместе с тем, если осложнения и госпитализации распределены во времени не равномерно, можно воспользоваться анализом выживаемости. Правда, тут будет сложно учитывать множественные госпитализации, однако проблему можно решить "обнуляя" время после завершения каждой новой госпитализации или считая время только до первой госпитализации (приступа). Начать надо с простейшего анализа по Каплану-Мейеру, описание есть у Гланца и в других источниках. Сравнение кривых выживаемости (в данном случае времени до госпитализации/приступа будет проводиться либо методом Пето, либо Вилкоксона (версия для анализа выживаемости), либо по методу Мантеля-Ханцеля. Тут лучше потратить время на изучение какой-то статистической программы, которая поддерживает анализ выживаемости (survival analysis)