Файл: Н. З. Мусина фарМацевтическая иНфорМация Первый Московский Государственный Медицинский Университет имени И. М. Сеченова Фармацевтический факультет Кафедра фармакологии фармацевтического факультета Учебное пособие.pdf

41
ФАРМАЦЕВТИЧЕСКАЯ ИНФОРМАЦИЯ
связь существует, то сопровождается ли увеличение одного показателя возрастанием (положительная корреляция) или уменьшением (отри- цательная корреляция) другого. Иными словами, корреляционный анализ помогает установить, можно ли предсказывать возможные значения одного показателя, зная величину другого.
Для этого используют два разных способа: параметрический метод расчета коэффициента Пирсона (r) и вычисление коэффициента кор- реляции рангов Спирмена (r s), который применяется к порядковым данным, то есть является непараметрическим.
Коэффициент корреляции – это величина, которая может ва- рьировать в пределах от +1 до –1. В случае полной положительной корреляции этот коэффициент равен плюс 1, а при полной отрица- тельной – минус 1. Коэффициент линейной корреляции Пирсона (r) рассчитывается по следующей формуле:
где х и у соответствующие значения переменных.
Считается, что корреляция является сильной, если ее коэффициент выше 0,60; если же он превышает 0,90, то корреляция считается очень сильной. Однако для того, чтобы можно было делать выводы о связях между переменными, большое значение имеет объем выборки: чем вы- борка больше, тем достовернее величина полученного коэффициента корреляции.
NB!
Корреляционный анализ
устанавливает, существует ли какая-то связь между двумя показателями в одной выборке либо между двумя раз- личными выборками.
4.7. Мета-анализ
Результаты отдельных клинических исследований нередко оказы- ваются неопределенными из-за небольшого объема испытания, не позволяющего доказать статистическую значимость различий. Вместе с тем, в мире может существовать несколько исследований, пытающихся дать ответ на один и тот же клинический вопрос. В связи с этим был

42
Н.З. Мусина
разработан подход под названием мета-анализ, позволяющий объеди- нить результаты схожих исследований и таким образом увеличить объ- ем исследования для получения статистически значимого результата.
Мета-анализ выполняется в три этапа. На первом этапе выявляют- ся все исследования, существующие по данной тематике. На втором этапе оценивается качество выявленных исследований по заранее разработанным критериям. Исключатся из анализа исследования не соответствующие данным критериям. На третьем этапе объединяются количественные результаты многих исследований.
NB!
Мета-анализ – статистический синтез количественных результатов нескольких испытаний, посвященных одному и тому же вопросу.
Дополнительная литература
1. Фармацевтическая информация / Чубарев в.Н., под ред. акад. раМН а.п.арзамасцева. М., вилар-М, 2000, с.83-129.
2. основы высшей математики и статистики / Морозов Ю.в., М., «Медици- на»,2004, с.131-181.
3. интернет в медицине / в.Я.Гельман, о.Я. Шульга, д.в. Бузанов, -М.: ооо
«Медицинское информационное агенство», 2005. – 288 с.
4. основы доказательной медицины /Гринхальх т.: пер. с англ. / под ред. и.Н.денисова, к.и.сайткулова.-3-е изд.- М.: Геотар-Медиа,2008. с.39-66.
Тестовые задания для самоконтроля по разделу
«Фармацевтическая информатика»
Найдите соответствие.
1. ТИП ИСТОЧНИКА – ПРИМЕР ИСТОЧНИКА
А. первичные источники
1) учебники, обзорные статьи
В. вторичные источники
2) клинические исследования
С. третичные источники
3) базы данных
2. БАЗЫ ДАННЫХ – ИХ СОДЕРЖАНИЕ
А. индексные базы данных
1) содержат библиографическое описание
В. каталожные базы данных
2) содержат краткое описание статьи
Выберите правильный ответ (ответы).
3. НЕДОСТАТКИ ПЕРВИЧНЫХ ИСТОЧНИКОВ
1) требуются специальные знания для их анализа
2) большая длительность поиска

43
ФАРМАЦЕВТИЧЕСКАЯ ИНФОРМАЦИЯ
3) содержат много некорректной информации
4. ДОСТОИНСТВА ТРЕТИЧНЫХ ИСТОЧНИКОВ
1) высокий уровень доказательности
2) удобство и простота в использовании
3) доступность
5. СИСТЕМА EMBASE ОТНОСИТСя К СЛЕДУющЕМУ ТИПУ
ИСТОЧНИКОВ
1) первичный
2) вторичный
3) третичный
6. РЕДАКЦИОННАя СТАТья ОТНОСИТСя К СЛЕДУющЕМУ
ТИПУ ИСТОЧНИКОВ
1) первичный
2) вторичный
3) третичный
7. СТАНДАРТНЫй АЛГОРИТМ ПОИСКА ФАРМАЦЕВТИЧЕ-
СКОй ИНФОРМАЦИИ:
1) первичные источники → вторичные→ третичные
2) третичные → вторичные→первичные
3) неверно ни А, ни В
Найдите соответствие.
8. ЗАДАЧА – РАЗДЕЛ СТАТИСТИКИ
ЗАДАЧА
РАЗДЕЛ СТАТИСТИКИ
А. графическое представление данных
В. определение точечных характери- стик выборки
С. проверка гипотез
D. табличное представление данных
1. описательная биостатистика
2. аналитическая биостатистика
9. ПОКАЗАТЕЛь – ВИД ПРИЗНАКА
ПОКАЗАТЕЛь
ВИД ПРИЗНАКА
А. cтепень артериальной гипертонии
В. cодержание холестерина в крови
С. концентрация глюкозы
D. количество пациентов, принимав- ших препарат
E. частота сердечных сокращений в минуту
F. пол пациента
1. качественный признак
2. количественный признак
3. бинарный
4. ординарный
5. дискретный
6. непрерывный
10. СПОСОБ ГРАФИЧЕСКОГО ПРЕДСТАВЛЕНИя ДАННЫХ –
ХАРАКТЕР ДАННЫХ

44
Н.З. Мусина
СПОСОБ ПРЕДСТАВЛЕНИя
ХАРАКТЕР ДАННЫХ
А. гистограмма
В. столбиковая диаграмма
С. секториальная диаграмма
D. линейная диаграмма
E. скаттерграмма
1) по оси х – значения качественного признака, по оси у – частота каче- ственного признака
2) по оси х – количественный признак, по оси у – частота количественного признака
3) характеризует изменение количе- ственного признака во времени
4) характеризует распределение случаев выборки по номинативному признаку
5) характеризует случаи по двум при- знакам одновременно
Выберите правильный ответ.
11. ДЛя ОЦЕНКИ ЦЕНТРАЛьНОй ТЕНДЕНЦИИ ИСПОЛь-
ЗУюТ
1) дисперсию
2) моду
3) стандартное отклонение
4) среднюю
12. ДЛя ХАРАКТЕРИСТИКИ ВАРИАБЕЛьНОСТИ ПРИМЕНя- юТ
1) дисперсию
2) размах квартилей
3) моду
4) медиану
13. ЕСЛИ РИСК ИСХОДА НИЖЕ В ИССЛЕДУЕМОй ГРУППЕ,
ТО ОТНОСИТЕЛьНЫй РИСК (RR)
1) равен 1 2) больше 1 3) меньше 1 14. ОТНОСИТЕЛьНЫй РИСК И ОТНОШЕНИЕ ШАНСОВ
СХОДНЫ ПО ЗНАЧЕНИю, КОГДА ИСХОД
1) частое событие
2) редкое событие
3) неверно ни А, ни В
Верны ли следующие утверждения.
15. РАЗВИТИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИй ЗАТРУД-
НяЕТ УПРАВЛЕНИЕ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОй ИНФОРМАЦИЕй,
ТАК КАК ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ УВЕЛИЧИВАюТ
ОБъЕМ ИНФОРМАЦИИ

45
ФАРМАЦЕВТИЧЕСКАЯ ИНФОРМАЦИЯ
1) да
2) нет
16. ФАРМАЦЕВТИЧЕСКАя ИНФОРМАТИКА ХАРАКТЕРИЗУЕТ
ФАРМАЦЕВТИЧЕСКУю И МЕДИЦИНСКУю СТОРОНУ ОБРА- щЕНИя ЛЕКАРСТВЕННЫХ СРЕДСТВ
1) да
2) нет
17. ВОЗНИКНОВЕНИЕ ЦЕНТРОВ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОй
ИНФОРМАЦИИ БЫЛО ОБУСЛОВЛЕНО ПОяВЛЕНИЕМ ДОКА-
ЗАТЕЛьНОй МЕДИЦИНЫ
1) да
2) нет
18. ФАРМАЦЕВТИЧЕСКАя ИНФОРМАЦИя ИЗУЧАЕТ ПРИ-
МЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИй КАК ИНСТРУ-
МЕНТА ЭФФЕКТИВНОй ОРГАНИЗАЦИИ, АНАЛИЗА И УПРАВ-
ЛЕНИя ИНФОРМАЦИЕй О ЛЕКАРСТВЕННЫХ СРЕДСТВАХ
1) да
2) нет
19. ВНЕДРЕНИЕ ПРИНЦИПОВ ДОКАЗАТЕЛьНОй МЕДИ-
ЦИНЫ В ПОВСЕДНЕВНУю ПРАКТИКУ СДЕРЖИВАЕТ РОСТ
ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОй ИНФОРМАЦИИ
1) да
2) нет
20. ИСХОДНЫй И КОНЕЧНЫй ВОПРОС МОГУТ НЕ СОВПА-
ДАТь ПРИ СИСТЕМНОМ ПОДХОДЕ К ОТВЕТУ НА ВОПРОС
1) да
2) нет
21. ПРИ СИСТЕМНОМ ПОИСКЕ ИНФОРМАЦИИ НЕОБХО-
ДИМО ПРОДВИГАТьСя ОТ ТРЕТИЧНЫХ К ПЕРВИЧНЫМ ИС-
ТОЧНИКАМ
1) да
2) нет
22. СИСТЕМА MEDLINE СОСТАВЛяЕТ НАЦИОНАЛьНУю
МЕДИЦИНСКУю БИБЛИОТЕКУ США
1) да
2) нет
23. СОДЕРЖАНИЕ БАЗЫ MEDLINE МОЖЕТ ОТЛИЧАТьСя В
ЗАВИСИМОСТИ ОТ СПОСОБА ДОСТУПА К НЕй
1) да
2) нет

46
Н.З. Мусина
24. КАТАЛОГ МЕДИЦИНСКИХ ПРЕДМЕТНЫХ РУБРИК –
СЛОВАРь МЕДИЦИНСКИХ ТЕРМИНОВ, ИСПОЛьЗУЕМЫй
СИСТЕМОй MEDLINE
1) да
2) нет
В исследуемой группе умерли 3 из 27 пациентов, получавших ле- чение. В контрольной группе (не получали лечение) умерли 9 из 27 человек.
Рассчитайте:
25. РИСК СМЕРТИ В ИССЛЕДУЕМОй ГРУППЕ
1) 0,10 2) 0,30 3) 0,11 4) 0,25 26. ШАНСЫ УМЕРЕТь В КОНТРОЛьНОй ГРУППЕ
1) 0,25 2) 0,50 3) 0,33 4) 0,125 27. ОТНОСИТЕЛьНЫй РИСК СМЕРТИ В ИССЛЕДУЕМОй
ГРУППЕ, ПО СРАВНЕНИю С КОНТРОЛьНОй
1) 0,40 2) 0,33 3) 0,11 4) 3 28. ОТНОШЕНИЕ ШАНСОВ
1) 0,40 2) 0,33 3) 0,25 4) 4 29. СНИЖЕНИЕ АБСОЛюТНОГО РИСКА (ARR)
1) 0,40 2) 0,33 3) 0,22 4) 0,125 30. ЧИСЛО ПАЦИЕНТОВ, КОТОРЫХ НЕОБХОДИМО ПРО-
ЛЕЧИТь (NNT)
1) 4,5 2) 3 3) 9

47
ФАРМАЦЕВТИЧЕСКАЯ ИНФОРМАЦИЯ
4) 8
Приведен вариационный ряд: 16, 16, 17, 18, 18, 19, 19, 19, 20, 21,
22, 24, 25
Вычислите:
31.СРЕДНюю
1) 19 2) 19,5 3) 20 32. МЕДИАНУ
1) 19 2) 19,5 3) 20 33. МОДУ
1) 19 2) 19,5 3) 20 34. РАЗМАХ ВАРИАЦИИ
1) 9 2) 17,5–19 3) 1,5 35. ДИСПЕРСИю
1) 0,7 2) 0,5 3) 0,8

48
Н.З. Мусина
Раздел 2.
Основы клинической эпидемиологии
и фармакоэпидемиологии
Интенсивное развитие медицинских технологий требует создания системы объективной оценки их эффективности и безопасности. Су- дить об эффективности и безопасности медицинских вмешательств позволяют результаты качественных клинических исследований. Ме- тодологию разработки разработкой методов клинических исследований обеспечивает клиническая эпидемиология.
Клиническая эпидемиоло- гия позволяет осуществить прогнозирование для каждого конкретного пациента за счет обобщения аналогичных случаев течения болезни с использованием строгих научных методов изучения групп больных для обеспечения точности прогноза.
Кроме того, появилось такое научное направление как фармакоэ- пидемиология. Фармакоэпидемиология – наука, изучающая эффек- тивность, безопасность и особенности использования лекарственных средств в реальных условиях на уровне популяции или больших групп людей. Эпидемиологические методы представляют собой совокупность приемов и способов, предназначенных для изучения причин возник- новения и распространения любых патологических состояний в по- пуляции людей. Основными предпосылками к развитию фармакоэпи- демиологии явились такие проблемы, как безопасность использования лекарственных средств, оценка эффективности их действия, а также оценка качества лекарственной терапии.
Знание основ клинической эпидемиологии и фармакоэпидемиоло- гии необходимо провизору в его профессиональной деятельности для получения и оценки информации об эффективности и безопасности лекарственных средств, а также их рациональному применению.

49
ФАРМАЦЕВТИЧЕСКАЯ ИНФОРМАЦИЯ
• достоинства и недостатки обсервационных исследований;
• достоинства и недостатки экспериментальных исследований;
• характеристики рандомизированных контролируемых исследова- ний.
После изучения этой темы студент должен уметь:
• определять дизайн клинического исследования;
• выявлять возможные источники систематических ошибок в кли- нических исследованиях;
• объяснять значение достоверности и обобщаемости при проведе- нии клинических исследований.
5.1. Введение
Клиническая эпидемиология произошла от двух дисциплин – кли- нической медицины и эпидемиологии. Эпидемиология изучает рас- пространение всех болезней и состояний, их проявления и происхо- ждение. Развивалась эпидемиология из эпидемиологии инфекционных болезней (изучение эпидемий). Можно сказать, что эпидемиология изучает медицинские проблемы на популяционном уровне, а эпидемио- логия, изучающая медицинскую практику и медицинские исследования, называется клинической. Цель клинической эпидемиологии – разра- ботка и применение таких методов клинических наблюдений, которые дают возможность делать справедливые заключения, избегая влияния систематических и случайных ошибок.
5.2. Систематические и случайные ошибки
Систематическая ошибка – это «систематическое» (неслучайное, однонаправленное) отклонение результатов от истинных значений.
Систематическая ошибка, обусловленная отбором
(selection bias), возникает, при различии сравниваемых групп пациентов не только по главным изучае- мым признакам, но и по другим факторам, которые могут оказать влияние на результат исследования. Примером т акой ошибки может служить ис- следование, в которое включают только добровольцев (они отличны от тех, кто не пожелал участвовать) или только госпитализированных пациентов, находящихся под наблюдением врача. При этом, исклю- чаются пациенты, которые умерли до госпитализации в результате тяжелого течения заболевания, и те пациенты, выраженность забо- левания которых не требует госпитализации, а также и те, кто из-за стоимости лечения или расстояния не был госпитализирован. Таким образом, е сли мы сравним данные по двум группам, которые различаются не только по специфическим интересующим нас факторам, но и по другим

50
Н.З. Мусина
признакам, от которых тоже зависит исход, то результат сравнения получится смещенным и не позволит сделать выводы о степени влияния интересующего нас фактора. Поэтому независимо от дизайна исследования, группы должны быть идентичны за исключением изучаемого параметра.
Систематическая ошибка, обусловленная измерением
(measurement bias), возникает в случаях, когда в сравниваемых группах пациентов применяются неодинаковые методы оценки. Все участники исследо- вания должны получать одни и те же инструкции, иметь одинаковый контакт с персоналом и обследоваться одинаковое число раз с ис- пользованием одних и тех же показателей исходов.
Например, из-за особенностей применяемых реагентов разные способы измерения концентрации отдельных веществ в крови (например, глюкозы) дают несколько различные результаты.
Систематическая ошибка, обусловленная вмешивающимися факто-
рами
(confounding bias), возникает, когда два фактора взаимосвязаны, причем один из них искажает эффект другого. Например, можно обнаружить сильную взаимосвязь между способностями детей к чте- нию и размером их ноги. Однако мы понимаем, что в данном случае имеется вмешивающийся фактор – возраст. Дети более старшего возраста имеют больший размер ноги и читают лучше, чем дети более младшего возраста.
В различных по дизайну исследованиях следует принимать различ- ные меры для снижения вероятности систематической ошибки. Более подробно это будет рассмотрено в следующей теме.
Случайные ошибки. Заболевания обычно изучаются на выборках пациентов, а не на общей популяции (генеральной совокупности) всех лиц с рассматриваемым состоянием. Результаты наблюдений в выбор- ке, даже если эта выборка несмещенная, могут не отражать положения в популяции в целом из-за случайной ошибки. Однако если повто- рять наблюдения во многих выборках таких больных, то получаемые результаты будут колебаться около истинной величины. Отклонение результата (отдельного) наблюдения в выборке от истинного значения в популяции, обусловленное исключительно случайностью, называется
случайной вариацией.
Всем знакома случайность на примере, когда под- брошенная 100 раз монета падает орлом не точно 50 раз.
Случайная ошибка может вмешаться на любом этапе клинического наблюдения: при отборе пациентов, формировании групп лечения, при проведении измерений в группах. В отличие от систематической ошибки, которая вызывает отклонение оценки от истины либо в одну, либо в другую сторону, случайная вариация с одинаковой вероятно-