Кафедра
КГМУ им. С.И. Георгиевского
ИСТОРИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СТАТИСТИКИ В МЕДИЦИНЕ
Реферат
Студентки 1 курса
1 медицинского факультета
Группы № 104
Насыровой Эмине
Симферополь-2009
ВВЕДЕНИЕ
В последние 20--30 лет медицина и биология вступили в новую фазу своего развития. Накопление огромных массивов количественных данных и доступность вычислительной техники усилило математизацию биологии и медицины. В подавляющем большинстве медицинских научных работ авторы используют в том или ином объеме методы статистики.
Статистика -
самостоятельная общественная наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной.
Статистика, изучающая вопросы, связанные с медициной и здравоохранением, носит название санитарной, или медицинской, статистики.
Медицинская статистика
делится на два раздела:
1) статистика здоровья населения;
2) статистика здравоохранения.
История науки позволяет выделить следующие этапы развития, обусловленные доминирующей методологией и уровнем познания предмета исследования: эмпирический этап, характеризующийся накоплением и описанием фактов, частичной их систематизацией;
1. теоретический этап -- анализ и синтез накопленных фактов в виде отдельных концепций, объединяющихся в относительно непротиворечивые теории;
2. количественный, математический этап -- на базе накопленных фактов исследуются количественные закономерности, создаются математические модели исследуемых явлений и объектов.
ИСТОРИЯ МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
Теория вероятностей и математическая статистика возникли в середине XVII века в результате развития общества и товарно-денежных отношений. Свою роль в этом процессе сыграли и азартные игры, они послужили простыми моделями для выявления закономерностей в появлении случайных событий. Кроме того, развитие математической статистики было обусловлено необходимостью обрабатывать скопившиеся к тому времени данные в области управления государством: демографии, здравоохранении, торговле и других отраслях хозяйственной деятельности. Можно перечислить довольно длинный список имен великих ученых, внесших свой вклад в развитие математической статистики: П. Ферма (1601-1665) и Б.Паскаль (1623-1662), Я. Бернулли (1654-1705) и П.Лаплас (1749-1827), К.Гаусс (1777-1855) и С. Пуассон (1781-1840), Т. Байес (1701-1761) и др. Эти имена должны быть уже известны по названиям часто применяемых статистических процедур, тестов и распределений. Первым, кто удачно объединил методы антропологии и социальной статистики с достижениями в области теории вероятностей и математической статистики, был бельгийский статистик Л. Кетле (1796--1874). Из его работ следовало, что задача статистики заключается не в одном лишь сборе и классификации данных, а в их анализе с целью открытия закономерностей. Л. Кетле одним из первых показал, что случайности, наблюдаемые в живой природе, вследствие их повторяемости обнаруживают определенную тенденцию, которую можно описать языком математики. Л. Кетле заложил и основы биометрии. Создание же математического аппарата этой науки принадлежит английской школе статистиков XIX века, но главе которой стояли Ф. Гальтон и К. Пирсон. Разработанные Ф. Гальтоном (1822-1911) и К. Пирсоном (1857-1936) биометрические методы вошли в золотой фонд математической статистики. Пирсон ввел в биометрию такие понятия, как среднее квадратичное отклонение и вариация, ему принадлежит разработка метода моментов, критерия согласия,
он ввел термин «нормальное распределение», который сейчас общепринят во многих странах. (Известно еще много вариантов названия этого распределения, например, лапласовское распределение, гауссовское распределение, распределение Гаусса--Лапласса, распределение Лапласса--Гаусса. В качестве аппроксимации к биномиальному распределению оно рассматривалось Муавром еще в 1733 г., однако Муавр не изучал его свойств.) К. Пирсон усовершенствовал предложенные Гальтоном методы корреляции и регрессии. Термин «регрессия» был введен Ф. Гальтоном в 1886 г. Гальтон обнаружил, что в среднем сыновья высоких отцов имеют не такой большой рост, а сыновья отцов с небольшим ростом выше своих отцов. Это было интерпретировано им как «регрессия к посредственности». Ошибки в рассуждениях Гальтона были разъяснены позднее, например, Браунли.
Однако биологи не сразу оценили преимущества, которые давало использование математической статистики в естествознании. Положение несколько изменилось в лучшую сторону, когда была обоснована теория малых выборок. Пионером в этой области был ученик Пирсона В. Госсет, который опубликовал в журнале «Биометрика» свою статью под псевдонимом Стьюдент (отсюда -- критерий Стьюдента). Считается, что ценность работы Стьюдента заключалась не в значительных числовых изменениях при расчете тестовой статистики. Многие ученые задолго до Стьюдента использовали отношение, которое теперь носит его имя, но без учета объема выборок (числа степеней свободы) и соотносили полученный результат с таблицами стандартного нормального распределения (аналог критерия Стьюдента для бесконечного числа степеней свободы), пользуясь при этом разными предостережениями при интерпретации результатов. Ценность работы Стьюдента состоит в осознании того, что надо принимать во внимание «капризы» малых выборок, причем не только в той задаче, с которой начинал Стьюдент, но и во всех подобных. Кроме того, он разработал таблицы, которые можно использовать для определения доверительных интервалов и проверки критериев значимости даже на основе очень малых выборок, что делает возможным решение многих статистических задач в области клинических исследований. Дальнейшее развитие теория малых выборок получила в трудах Р.Фишера (1890-1962), основное место в его работе занимали вопросы планирования эксперимента. Фишер ввел в биометрию целый ряд новых терминов и понятий, рассмотрел фундаментальные принципы статистических выводов, показал, что планирование экспериментов и обработка их результатов -- две неразрывно связанные задачи статистики.
Нельзя не отметить тот огромный вклад, который внесли в развитие теории вероятностей и математической статистики ученые нашей страны: А.Я. Хинчин (1894--1959), А.И. Хотимский (1892-- 1939), Б.С. Ястремский (1877-1962), В.И. Романовский (1879-- 1954), А.А.Ляпунов (1911--1973), А.Н. Колмогоров и его школа и многие другие.
НЕКОТОРЫЕ ИСТОРИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ СТАНОВЛЕНИЯ РОССИЙСКОЙ МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
Одним из ревностных сторонников применения статистических методов в медицине был основатель военно-полевой хирургии Н. И. Пирогов. В 1849 г., говоря об успехах отечественной хирургии, он отмечал, что «…приложение статистики для определения диагностической важности симптомов и достоинства операций можно … рассматривать как важное приобретение новейшей хирургии». Кроме того, в учебнике по основам военно-полевой хирургии он писал: «Я принадлежу к ревностным сторонникам рациональной статистики и верю, что приложение ее к военной хирургии есть несомненный прогресс». Активным сторонником использования статистических методов в медицине был известный российский терапевт, организатор земской медицины В. А. Манассеин. В клинических лекциях он не противопоставлял статистику клиническому наблюдению, а наоборот, акцентировал внимание на их взаимную дополняемость: «Для проверки в клинике имеются два пути, отнюдь не исключающие друг друга и одинаково важные. Я разумею путь статистического доказательства, с одной стороны, и точное клиническое наблюдение каждого отдельного случая -- с другой».
Одним из первых примеров применения математического анализа в медико-биологических исследованиях в Европе и России была диссертационная работа П. Д. Енько «Опыт приложения анализа к вопросу о ревакцинации», которую он защитил в Военно-медицинской академии (Санкт-Петербург) в 1873 г. С критическим анализом данной диссертационной работы выступил в Военно-медицинском журнале (1874 г.) М. Зенец. В частности, он писал: «Медицина есть именно одна из тех областей человеческого ведения, в которой можно ожидать от приложения статистико-математического метода самых плодотворных результатов». Отдельный интерес представляет и само название статьи -- «Как не должно собирать медицинские статистические данные и как не должно ими распоряжаться, чтобы вместо результатов истинных не получать ложных».
Вначале применение статистических методов в медицине в Западной Европе встречало сопротивление. Так, известный математик К. Пирсон писал, что он в 1900 г. послал в Королевское общество (в Лондоне) для публикации одну из своих статей, в которой применил статистические методы, на что получил ответ, в котором указывалось на нежелательность того, чтобы в статьях по биологии содержался какой-либо математический аппарат. В знак протеста Пирсон даже хотел выйти из этого научного общества, однако другой известный ученый Ф. Гальтон убедил его этого не делать. Но развитие применения статистических методов в медицине и биологии остановить не удалось, и в 1901 г. Пирсон основал журнал «Биометрика», который издается до настоящего времени,
В России в конце XIX - начале ХХ века существовала достаточно стройная система сбора статистических данных. Статистическое наблюдение за основными санитарно-демографическими характеристиками, обеспеченностью населения медицинскими кадрами, амбулаторно-поликлиническими и стационарными учреждениями осуществлялось в России с начала ХХ века
Программа отчетов состояла, начиная с 1903г., из следующих 18 разделов:
1. движение населения,
2. статистика причин смерти в городах,
3. статистика обращаемости за врачебной помощью (распределение зарегистрированных больных по отдельным нозологическим формам и заразные болезни),
4. медицинский персонал,
5. врачебные участки,
6. больницы и приемные покои,
7. дома и отделения для умалишенных,
8. родильные дома,
9. приюты и отделения,
10. Пастеровские станции,
11. аптеки и аптекарские магазины,
12. фельдшерские и акушерские школы,
13. гигиенические лаборатории и санитарный надзор,
14. общества врачей (сведения возобновлены с 1905г.),
15. врачебно-санитарный надзор за проституцией,
16. расходы на медицинскую часть,
17. судебно-медицинская часть,
18. результаты врачебного осмотра призывников.
В период с 1900 по 1925 гг. исследования, проведенные под руководством Е.А. Осипова, П.И. Куркина, А.В. Петрова, впервые дали представление о размерах, структуре общей заболеваемости, её зависимости от доступности врачебной помощи населению, связи с определенными социально-экономическими и другими факторами [Какорина Е.П., 2001].
Уже в конце 1920-х годов обсуждался вопрос о необходимости введения стандартизованных показателей для оценки региональных и международных различий в статистических показателях. Были предложены различные версии стандартов и для принятия управленческих решений стандартизация показателей здоровья обязательно проводилась. Были даже разработаны программы проведения стандартизации на различных видах ЭВМ .
Вплоть до 1925 г. регистрация и анализ заболеваемости практически не проводились и только к 1925 г. В 1923-1925 гг. были проведены первые выборочные санитарные обследования сельского населения, что предопределило в дальнейшем склонность ученых к выборочным методам изучения заболеваемости.
С 1926 по 1950 гг. существенно улучшилась регистрация заболеваемости острыми инфекционными болезнями, введено экстренное извещение об инфекционных заболеваниях. В эти годы получили развитие статистика заболеваемости с временной утратой трудоспособности, статистика заболеваемости туберкулезом, венерическими болезнями, важнейшими неэпидемическими заболеваниями. Начала развиваться статистика злокачественных опухолей, получила широкое развитие статистика диспансерного наблюдения за больными.
С 1949 г. была введена повсеместная регистрация первичных обращений с последующей их сводкой в ежедневных ведомостях учета заболеваний по ограниченному перечню болезней. Результаты разработки ведомостей в дальнейшем включались в периодическую отчетность медицинских учреждений. Таким образом, главная цель - распространение регистрации общей заболеваемости на территорию всего Советского Союза, децентрализованная сводка материалов регистрации и включение её результатов в медицинскую отчетность лечебных учреждений - была достигнута, но результаты не оправдали возлагавшиеся на них ожидания.
С 1953 г. регистрация заболеваний стала производиться по уточненным (окончательным) диагнозам по специальным статистическим талонам. Без изменения остались всеобщность учета (распространение его на все амбулаторно-поликлинические учреждения) и децентрализованная разработка материалов учета в каждой поликлинике и амбулатории с включением результатов разработки в годовые медицинские отчеты. Такая отчетность сохранилась и до настоящего времени.
Отсутствие опыта в статистической работе и перегрузка врачей рядом других, более важных, чем учет, обязанностей, не давали возможности врачам сосредоточить внимание на статистике заболеваемости и обусловливали ошибки учета. Еще большую роль играло то обстоятельство, что врач, регистрируя заболевание, не знал, не было ли оно зарегистрировано другими врачами данного учреждения. Это приводило к тому, что сводные данные медицинских отчетов усугубляли эти ошибки, делая их систематическими, и искусственно завышали размеры заболеваемости за счет её дублирования и искажали её структуру.
На этом фоне наиболее достоверными выглядели выборочные изучения заболеваемости. Практически первым крупным выборочным изучением заболеваемости является работа, проведенная в 1955 г. в г. Иванове. В ней выборочный метод был применен на этапе статистической обработки собранных сплошным методом данных. Это исследование убедительно доказало целесообразность и правомерность применения выборочного метода при изучении основных закономерностей заболеваемости и что выборка дает репрезентативные и достоверные результаты избегая ошибок не только на этапе обработки, но и на этапе выкопировки данных о заболеваемости.
Новым, почти не известным до революции разделом санитарной статистики явилась так называемая статистика здравоохранения. Она характеризовалась первоначальной попыткой создания единых форм учета и выпуском в 1920 г. «Правил и форм медико-статистической регистрации». Впоследствии эти правила и формы подвергались многократным пересмотрам и изменениям. Основной задачей этих пересмотров и изменений было их усовершенствование, приспособление к меняющимся запросам практики советского здравоохранения и к появлению новых типов медицинских учреждений (диспансеры, консультации, здравпункты и медико-санитарные части на промышленных предприятиях, объединенные больницы, санитарно-эпидемиологические станции и др.).
ПЛАНИРОВАНИИ (ДИЗАЙН) КЛИНИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ - ОБЛАСТЬ СОВРЕМЕННОГО ПРИМЕНЕНИЯ МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ
В последнее время бурно развивается концепция медицины, основанная на доказательствах. В мире все больше появляется центров доказательной медицины. С точки зрения доказательной медицины клинические исследования (КИ) -- это ИНСТРУМЕНТ для получения доказательств эффективности и безопасности методов лечения. В рейтинге надежности и важности источников информации о результатах медицинских вмешательств, рандомизированные клинические контролируемые плацебо испытания занимают первое место (имеют наибольший уровень доверия).
Однако планирование и проведение КИ без применения статистических методов невозможно. Во всем мире этому уделяется особое внимание. Для того чтобы согласовать требования к применению статистических методов при проведении КИ, Международная конференция по гармонизации технических требований к регистрации лекарственных препаратов для человека (ICH) в 1998 г. приняла руководство «Статистические принципы для клинических испытаний». Это руководство было рекомендовано для принятия регуляторными органами стран Европейского Союза, Японии и США. В 2003 г. у нас в стране разработаны, утверждены и опубликованы методические рекомендации «Принципы применения статистических методов при проведении клинических испытаний лекарственных средств», в которых изложены требования к надлежащему применению статистических методов при планировании и проведении КИ. Следует также отметить, что аспекты, связанные с применением статистических методов в КИ, относятся и к другим видам медико-биологических исследований.
Любое исследование необходимо планировать. По поводу важности планирования экспериментальных исследований Лотар Закс писал: «Так как плохо спланированный опыт малоинформативен, что нельзя исправить самой лучшей статистической техникой, то планирование эксперимента становится особо важным составным элементом статистики».
С точки зрения математической статистики при планировании КИ необходимо решить следующие вопросы:
· обеспечение репрезентативности выборки всей генеральной совокупности (по размеру и структуре);
· устранение возможных источников систематических ошибок и учет их влияния;
· выбор методов обработки данных, которые соответствуют поставленной цели и особенностям данных, которые анализируются.
Необходимо отметить, что применение знаний из области биостатистики требуется на следующих этапах планирования и проведения КИ:
· планирования;
· разработка протокола;
· разработка индивидуальной регистрационной карты (ИРК);
· статистическая обработкаи результатов;
· подготовка отчета.
Квалифицированное выполнение комплекса работ, связанных с применением методов математической статистики, при проведении КИ не представляется возможным без участия в них биостатистика, так как это ставит под сомнение качество полученной информации. БИОСТАТИСТИК -- специалист в области прикладной статистики, имеющий соответствующее образование или прошедший специальный курс обучения, а также имеющий опыт, достаточный для выполнения требований по применению методов статистического анализа при планировании и проведении КИ. Его роль на этапе планирования КИ сводится к следующим моментам:
· участие в обсуждении плана (дизайна) испытания;
· обоснование и выбор метода распределения пациентов по группам;
· выбор соответствующих реальным ограничениям методов статистического анализа;
· обоснование и расчет количества испытуемых в зависимости от налагаемых реальностью ограничений.
Виды дизайна ( плана) КИ:
По определению, дизайн КИ -- это способ, схема его проведения. Данное понятие в области прикладной статистики близко к понятию плана эксперимента. В качестве основных дизайнов КИ можно назвать следующие: параллельный, перекрестный, факторный и последовательный.
Параллельным называется такой дизайн, в котором пациенты рандомизированы на две или более групп, а пациентам одной группы назначают одинаковое лечение. Этот вид дизайна обладает следующими преимуществами: широкий выбор методов анализа и менее сложные допущения, лежащие в его основе. Однако он не лишен и недостатков, к которым можно отнести: большую межгрупповую вариабельность и большой размер выборки.
Следующим, часто применяемым дизайном КИ, особенно при испытаниях на биоэквивалентность, на которых мы остановимся позже, является перекрестный дизайн.
Перекрестным называется такой дизайн, в котором каждому пациенту назначают два или более терапевтических курса лечения с различной последовательностью. Основные преимущества этого дизайна: меньший размер выборки (на одних и тех же пациентах испытывают разные виды лечения) и меньшее количество оценок, которые необходимо определить. Из недостатков дизайна следует отметить следующие: эффект наложения (долговременное действие первого вида лечения, которое может повлиять на реакцию от второго) и сопутствующие ему проблемы, а также сложности в проведении анализа при наличии выбывших испытуемых.
Также широко применяется при проведении КИ факторный дизайн, в котором каждому пациенту назначают одну из возможных комбинаций нескольких методов лечения. С точки зрения теории планирования эксперимента он представляет в основном план полного факторного эксперимента. Если возможно и уместно, для экономии ресурсов желательно применять планы дробного факторного эксперимента или планы, которые базируются на равномерно распределенных псевдослучайных числах.
Факторный дизайн в основном применяют в следующих случаях:
· для оценки двух или более методов лечения, применяющихся в различных комбинациях;
· для определения зависимости эффекта от дозы при одновременном использовании нескольких препаратов;
· для поиска наиболее эффективной комбинации доз нескольких совместно применяемых препаратов.
Значительную экономию средств получают там, где уместно использовать последовательный дизайн КИ. Последовательным называется такой дизайн, в котором пациенты включаются в исследование по одному, общая численность групп не определена заранее, а его окончание определяется правилом останова. Правило останова (последовательный анализ) -- это такое правило, согласно которому после включения нового объекта в исследование и пересчета критериальных значений принимается решение о принятии или отклонении нулевой гипотезы, а также, соответственно, о продолжении или прекращении проводимого исследования.
Преимущества последовательного дизайна заключаются в экономичности, уменьшении размера выборки в среднем в два раза и в возможности заранее определить вероятность ошибок первого и второго рода. Как и остальные дизайны, последовательный дизайн не лишен определенных недостатков. Они, в основном, следующие:
· сложность расчета правила останова;
· необходимость постоянного анализа для принятия решения, иногда продление срока проведения испытаний;
· многие последовательные методы требуют попарного сравнения пациентов (специально подобранных пар, сравнимых по существенным для результатов испытания признакам). При этом каждый пациент должен ждать своей «пары», что не сокращает, а увеличивает время испытания;
· при применении последовательных методов теоретически желательно, чтобы следующий пациент («пара» или группа пациентов) был включен в испытание после того, как предыдущий его закончил. Это требует того, чтобы период наблюдения (лечения) каждого пациента был непродолжителен по сравнению с интервалом между включением пациентов в испытание;
· психологическо-этические недостатки: иногда приходится назначать пациенту препарат, который, по результатам предшествующих сравнений, оказался худшим (хотя требуемый уровень статистической значимости еще не достигнут). Правда, это относится и к другим методам испытания, когда в ходе исследования проводят промежуточный анализ его результатов.
В целом, методы последовательного анализа полезны в следующих случаях: если препарат (лечение) назначают кратковременно (например, однократно), при перекрестных испытаниях (когда отсутствует проблема подбора «пары»).
Следует отметить, что существуют различные разновидности последовательных испытаний:
a. последовательный анализ с открытым завершением, при котором исследование продолжается до тех пор, пока не будет накоплено достаточно данных, чтобы со всей очевидностью можно было отклонить или принять нулевую гипотезу;
b. последовательный анализ с закрытым завершением, при котором максимальный размер выборки ограничен и по мере накопления и анализа данных можно завершить исследование, не достигая запланированного объема выборки;
c. групповой последовательный анализ, при котором промежуточный анализ данных по группам пациентов проводится посредством запланированного количества интервалов, причем каждый интервал включает накопленные данные заданного количества выборок.
В общем виде алгоритм последовательного анализа можно представить следующим образом.
1. Выбрать в качестве нулевой гипотезу об отсутствии различий между действием сравниваемых методов лечения, а альтернативной -- предположение о наличии таких различий, при этом заранее задается минимальная величина различий, которую исследователи намереваются обнаружить с заданной доверительной вероятностью.
2. Определить вероятность ошибок первого и второго рода и, соответственно, уровень значимости и мощность критерия.
3. Включение в исследование нового пациента («пары» или группы пациентов в зависимости от используемого критерия).
4. Вычислить новое критериальное значение по мере поступления данных от вновь включенного пациента.
5. Сравнить вычисленное критериальное значение с критическим (или критическими, в зависимости от того, какой критерий применяется -- односторонний или двусторонний).
6. Если результат сравнения удовлетворяет требования, сформулированные для используемого статистического критерия, то перейти на п. 7, иначе перейти на п. 3.
7. Испытание прекращается и принимается или отклоняется нулевая гипотеза.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Прошли те времена, когда применение статистических методов в медицине и биологии ставилось под сомнение. Статистические подходы лежат в основе современного научного поиска, без которого познание во многих областях науки и техники невозможно. Невозможно оно и в области медицины.
Медицинская статистика должна быть нацелена на решение наиболее выраженных современных проблем в здоровье населения. Основными проблемами здесь, как известно, являются необходимость снижения заболеваемости, смертности и увеличения продолжительности жизни населения. Соответственно, на данном этапе основная информация должна быть подчинена решению этой задачи. Должны подробно приводиться данные, характеризующие с разных сторон ведущие причины смерти, заболеваемость, частоту и характер контактов больных с медицинскими учреждениями, обеспечение нуждающихся необходимыми видами лечения, включая высокотехнологичные.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. www.fictionbook.ru
2. www.ozon.ru
3. http://bmn.medstalker.com
4. История советской государственной статистики. Изд-е 2-е, перераб. и доп. - М.: Статистика, 1969. - 528 с. Раздел "Статистика здравоохранения и социального обеспечения" - С. 381-390.
5. Рябушкин Т.В. Международная статистика (организация и методология) - М.,1965. - 272 с.
6. http://www.statsoft.com;
7. http://www.biometrica.tomsk.ru
|