Предлагаю в этой ветви форума обсуждать статьи, опубликованные в журнале "Врач-аспирант". Главное достоинство форума - наличие обратной связи, живое общение, которое позволит аспирантам / соискателям выявить возможные огрехи в своих исследованиях до вынесения их на публичную защиту и внести в них своевременные исправления.
В связи с недавным топиком ( http://forum.disser.ru/index.php?showtopic=397 ) моё внимание привлекла статья И.С. Сидоровой, Е.И. Боровковой, И.В. Мартыновой "Факторы риска задержки внутриутробного роста плода с точки зрения доказательной медицины", вышедшая из ММА и опубликованная в ?2(11) журнала "Врач-аспирант" за 2006 г. ( ftp://ftp.sbook.ru/vasp-archives/va200611.rar )
Надеюсь, что данный топик будет понят правильно как желание помочь и не вызовет раздражения "разбираемых"
Сейчас стало модным использовать (как в постсоветском пространстве, так и за рубежом) так называемую "доказательную медицину", под которой обычно понимается применение статистического метода в "обёртке" из адаптированной к слуху медика терминологии (хотя этот термин неверен по своей смысловой составляющей, да ещё и переведён с evidence based medicine неточно). Более удачным я считаю термин "клиническая эпидемиология" - междисплинарная наука, основу которой составляет использование эпидемиологического метода в клинике, в которую "доказательная" медицина входит как подмножество. Тем самым, когда мы говорим о доказательной медицине, то подразумеваем использование эпидемиологического метода для подтверждения своих априорных или постериорных гипотез. А это (применение эпидемиологического метода) обязывает.
Поэтому, во-первых, клиницистам, буде они взялись за "доказательную медицину", следует грамотно использовать эпидемиологические термины. В статье же на странице 126 читаем: "Перинатальная смертность при ЗВРП составляет от 19 до 287 о/оо"... Хотел бы заметить, что смерность никогда не измеряется ни в процентах, ни в промилле. Это беда огромного числа клинических публикаций, в том числе и вышедших из-под пера весьма уважаемых авторов: путать смертность (которая рассчитывается на 100000, 10000, 1000 или 100 населения) и летальность, которая представляет собой отношение числа всех умерших в лечебном учреждении к числу всех проведённых больных (т.е. как умерших, так и выздоровевших) и выражается, действительно, в процентах (о/о) или промилле (о/оо). Разумеется, практические эпидемиологи иногда показатель смертности на 100000 населения выражают как /00000, но, а) нуля над косой чертой нет; б) то, что подходит для годового отчёта, не годится для научной публикации; в) даже если придерживаться подобной формы записи, то перинатальная смертность рассчитывается как число родившихся мертвыми и умерших в первые 6 дней после рождения на 1000 родившихся живыми и мертвыми, т.е. должна записываться как 19 /000.
Во-вторых, хотелось бы затронуть тему моды на статистические методы исследования. Ну, мода на t-критерий Стъюдента в медицинских кругах непреходяща...
Пережили мы в Казахстане моду на парные корреляции, дисперсионный анализ, втыкаемый где надо и не надо, а вот теперь под влиянием "доказательной" медицины пришёл к нам метод расчёта отношения шансов (даваемый часто без перевода как odds ratio), который в западных научных публикациях популярен, пожалуй, поболее, чем у нас "Стъюдент", поскольку (как я полагаю) с его помощью в том виде, в каком он используется, можно доказать всё, что угодно. При этом то и дело встречаешь опровержения статей, дающих рекомендации при, вроде бы, положительных (т.е. больше единицы) значениях OR. Этакая evidence based medicine without any evidences (доказательная медицина без доказательств).Не могу не согласиться с мнением Jon Deeks (Oxford Centre for Statistics in Medicine), что "odds ratios are difficult to interpret" (отношение шансов трудно интерпретировать - и не говорите мне о больше-меньше единицы, об этом ниже) и что "why do we not always use relative risks instead?" (почему мы, в самом деле, не используем всегда вместо этого показатель относительного риска?"). Далее: "Many academics agree and have argued that there is no place for describing treatment effects in clinical trials using odds ratios" "Relative risk is a bit easier on the brain" - позвольте обойтись без перевода и комментария.
Хотя и считается, что для проспективного когортного исследования подходит метод расчёта относительного риска (он же хи-квадрат), а для ретроспективного случай-контроль - расчёт отношения шансов, но на самом деле это не так. Это всё буржуазные инсинуации, товарищи!
Читайте работы мед. статистиков старой школы, Каминского, например!Как я уже писал, relative risk характеризует силу связи между воздействием и заболеванием, т.е. биологический аспект проблемы, и может использоваиться как для рангового, так и для случай-контроль исследования (в последнем случае определяется как отношение частоты изучаемого исхода в группе вмешательства к его частоте в группе контроля). Расчёт - в этом топике: http://forum.disser.ru/index.php?showtopic=397 Тем более, что расчёт RR от OR отличается мало, а интерпретация и вовсе совпадает. Более того, при малом числе наблюдений значения RR и OR близки (можете проверить на примере этой статьи).
В третьих, даже при использовании сомнительного метода нужно применять его правильно. © Dr_Andrew
Действительно, открыв любое ПРИЛИЧНОЕ руководство по клинической эпидемиологии, читаем: "Кроме измерения эффекта воздействия, необходимо оценить силу статистической связи между фактором и откликом. При использовании четырёхпольных таблиц для этой цели используют критерий хи-квадрат с одной степенью свободы, а также точный критерий Фишера", чего в рассматриваемой статье сделано не было. А между тем, для получения статистически значимых результатов (при p<0,05) хи-квадрат должен быть >= 3,841, в то время как в работе как RR, так и OR не превышают 1,6, т.е. p колеблется в пределах 0,3 - 0,2, а значит различия между группами (случай - контроль) могут быть обусловлены случайными причинами.
Как ни странно, но в доступных мне руководствах по "доказательной медицине" довольно редко упоминается о том, что "попытка совместить представления о размерах воздействия (OR) и оценку вероятности случайности наблюдаемых различий в заболеваемости лиц, подверженных воздействию изучаемого фактора и свободных от него, привела к разработке способов оценки доверительных интервалов (диапазон, в котором с заданной вероятностью, обычно 95%, находится истинное значение показателя". Т.е. мало рассчитать отношение шансов, нужно ещё и рассчитать доверительный интервал для него.
Формулы расчёта ДИ (если воспользоваться обозначениями таблиц из статьи) следующие:
n1 = A + C
n2 = B + D
p1 = A / n1
p2 = B / n1
ДИ = (p1 - p2) + 1,96 * V(p1*(1-p1)/n1 + p2*(1-p2)/n2) (здесь как V я обозначил квадратный корень для выражения в скобках).
Рассчитаем ДИ для первой таблицы:
n1 = 370
n2 = 370
p1 = 93 / 25 = 0,25
p2 = 70 / 370 = 0,19
ДИ = 0,06 +- 0,059, т.е. колеблется от 0,001 до 0,119. Т.е. значения ДИ меньше единицы.
Если мы обратимся к таблице интерпретации полученных результатов, то можем увидеть:
If OR > 1, if 95% confidence interval does not5670252 1 (если 95% доверительный интервал не включает 1) - interpretation - positive association between exposure and outcome at the 5% significance level (the odds of exposure is greater in cases than in controls). Т.е., хотя и имеется положительная связь между изучаемым фактором и исходом, но уровень статистической значимости всего 5%, т.е. случаен с вероятностью 95%. Вывод? Значит, нужно объявить полученные результаты как предварительные (preliminary), о чём объявить в заголовке работы, а должного уровня статистической значимости добиваться путём увеличения количества наблюдений.