Покровский, Брико Рук-во Общая Эпидемиология. Iсн международная Конференция по Гармонизации jама journal of the American Medical Association
 Скачать 80.96 Mb.
| Образовательный портал Как узнать результаты егэ Стихи про летний лагерь 3агадки для детей |
ИНФОРМАЦИОННЫЙ МАТЕРИАЛ В медицине аналитические исследования необходимы для выявления количественной оценки причин возникновения и распространения болезней различной этиологии. Результаты данных исследований используют при разработке профилактических мероприятий, направленных на устранение или уменьшение степени воздействия факторов, приводящих к болезни или другим исходам. Аналитические исследования внесли весомый вклад в развитие современной медицинской науки и практики, определив ведущие факторы риска развития многих заболеваний. Например, была установлена связь между раком легких и курением табака, более высокий показатель встречаемости инсульта головного мозга среди лиц, страдающих гипертонией, прямая связь между краснухой беременных и врожденными уродствами у детей, причинная связь между артериальной гипертензией, курением и повышенным содержанием холестерина в крови и ишемической болезни сердца и т.д.  Аналитические исследования входят в группу наблюдательных исследований (рис. 3-1), главное условие проведения которых — невмешательство в естественное течение процессов возникновения и распространения заболеваний (в отличие от экспериментальных исследований). На этапе организации любого научного исследования формируется рабочая гипотеза, что подразумевает предвосхищение результата, ради которого данное исследование организовано. В аналитических исследованиях рабочая гипотеза подразумевает отличие опытной группы от контрольной, т. е. предполагается, что изучаемый фактор имеет причинно-следственную связь с изучаемым исходом воздействия, например, болезнью. Существует альтернатива рабочей гипотезе — нулевая гипотеза, которую в ходе исследования специалисты опровергают. Согласно нулевой гипотезе изучаемые группы людей не отличаются друг от друга или отличия между ними статистически недостоверны, а предполагаемый фактор риска или этиологический фактор таковым не является. Уиллиам Фарр (1807—1883) — английский ученый, один из основателей медицинской статистики, выделил признаки лица, места и времени, согласно которым проводят систематизацию и анализ данных, полученных в исследованиях. Таким образом, аналитические исследования призваны ответить на ряд вопросов: • почему кто-то болеет чаще, а кто-то реже? • почему где-то болеют чаще, а где-то реже? • почему когда-то болеют чаще, а когда-то реже? Вопрос «Почему?..» подразумевает поиск причины при известном следствии или определение следствия от известной причины: в любом случае ставят задачу установить причинно-следственную связь между причиной (П) и следствием (С) (рис. 3-2). Окончательный результат аналитического исследования — определение причины или вероятности существования данной причины при известном следствии. Причины и следствия Дэвид Юм (1711—1776), шотландский философ, определил причину как событие, вслед за которым наблюдается другое, и когда после всех событий, подобных первому, наблюдаются события, подобные второму». Согласно этому рассуждению, причина всегда предшествует следствию, она — необходимое условие его возникновения. Однако в медицине известны случаи, когда действие какого-либо болезнетворного фактора не всегда приводит к возникновению заболевания. Причинная зависимость болезни (заболеваемости) от каких-либо факторов различается. Поэтому кроме термина «причина» используют такие термины как: «необходимые причины», «достаточные причины», «составляющие причины», «дополнительные причины» и «факторы риска» («причинные факторы»). Необходимой считают причину (одну или несколько), если при ее отсутствии невозможно возникновение и (или) распространение болезни. Так, в этиологии инфекционных болезней необходимы возбудители. Например, без заражения вирусом гриппа невозможно возникновение отдельных случаев гриппа. В то же время эпидемия гриппа не возникнет при отсутствии необходимого числа восприимчивых лиц. Достаточным называют комплекс тех причин, в присутствии которых неизбежно происходит возникновение и (или) распространение болезни. Редко достаточные причины бывают единичными. Например, считают, что заражение человека вирусом бешенства при отсутствии экстренной иммунизации неминуемо приведет к заболеванию бешенством и смерти больного. Однако, как уже упоминалось, риск возникновения и распространения болезни, особенно неинфекционной, чаще всего, связан с сочетан-ным влиянием нескольких факторов. При этом все факторы образующие достаточную причину называют составляющими причинами. На первый взгляд менее сложен комплекс причин распространения инфекционных болезней. Например, достоверно известно, что распространение антропонозов невозможно без наличия резервуара (источника) инфекции, соответствующего способа передачи возбудителя (механизма передачи) и восприимчивого коллектива. Другими словами, источник инфекции, механизм передачи и восприимчивый коллектив — это составляющие, более того, необходимые причины. Но является ли сочетание необходимых причин распространения инфекционных болезней одновременно и достаточной причиной? Ответ — нет, поскольку каждая необходимая причина представляет лишь потенциальную опасность. Для реального процесса распространения инфекций необходимо не просто наличие трех указанных необходимых причин, но обязательно и неразрывная их связь, которая, в большинстве случаев, осуществляется за счет социальных факторов. Социальные факторы, превращая потенциальную опасность необходимых причин в реальную, способны как резко ухудшить эпидемическую обстановку, так и снизить заболеваемость до минимальных значений. Таким образом, комплекс достаточных причин распространения антропонозов не ограничивается только набором источника инфекции, механизма передачи и восприимчивого коллектива. В него обязательно входят необходимые социальные, иногда природно-климатические факторы, обеспечивающие неразрывную связь необходимых причин. Именно активность социальных факторов в комплексе достаточной причины определяет интенсивность распространения антропонозов. Для объяснения причинности создано несколько ее моделей, т. е. намеренно упрощенных представлений о причинно-следственных связях факторов и болезни. Одна из таких моделей (Ротман К. Дж., 1976) представлена рис. 3-3.  Рис. 3.3 Структура причин гипотетического заболевания (Ко1птап Ю 1976) Схема Ротмана наглядно демонстрирует, что возникновение и распространение какой-либо болезни связано с влиянием многих причин. При этом некоторые составляющие относятся к необходимым причинам, а различные сочетания составляющих образуют разные достаточные причины. Обратите внимание, что на схеме представлено гипотетическое заболевание, возникающее под влиянием трех достаточных причин, обозначенных кругами. Каждая достаточная причина формируется из пяти составляющих причин, обозначенных секторами с буквами, причем большинство составляющих причин в разных кругах различны. Только причина А встречается в каждой достаточной причине, поэтому лишь ее следует считать необходимой причиной данной болезни. Остальные составляющие причины рассматриваются как дополнительные. Таким образом, дополнительная причина — это любая составляющая, кроме необходимой причины. Каждая причина формирует соответствующую часть заболеваемости, которую называют этиологической долей (ЕF) Этиологическая доля — это удельный вес (доля) тех случаев болезни, которые могли бы быть предотвращены при отсутствии влияния фактора риска. Схема очень удобна для демонстрации возможностей медицины в профилактике заболеваний. Чтобы предупреждать возникновение болезней, совсем не обязательно дожидаться выяснения всех составляющих причин. Исключение влияния всего одной составляющей причины вызывает эффект, равный эффекту исключения влияния всех тех достаточных причин, в которые входит данная составляющая. Так, исключение лишь не только составляющей, но и необходимой причины А на схеме Ротмана приведет к полному предотвращению всех случаев данной болезни. Исключение дополнительной причины Е приведет к прекращению действия лишь одной из трех достаточных причин, обозначенной цифрой I. Это снизит заболеваемость на величину этиологической доли именно этой достаточной причины. Наблюдательные аналитические эпидемиологические исследования Главное достоинство таких исследований — простота проведения. Это связано с тем, что в них обычно используют официальные данные регистрации заболеваний и их исходов и официальную информацию о вероятных факторах риска. Например, данные о состоянии внешней среды, об экономическом состоянии различных групп населения, их индивидуальных особенностях. Для наблюдательных исследований характерно общее правило: любые аналитические исследования начинают с описательного этапа. Аналитические исследования. Выявление факторов риска развития болезней 145 Выявление значимых различий в проявлениях заболеваемости различных групп населения — основа для выработки рабочих гипотез о факторах риска возникновения и распространения болезни. И только после формирования рабочей гипотезы приступают к ее проверке в аналитических исследованиях. По особенностям организации выделяют три основных варианта наблюдательных аналитических исследований: • когортные исследования; • исследования случай—контроль; • поперечные (одномоментное) исследования. Дополнительные варианты аналитических исследований: • экологические (корреляционные) исследования; • ретроспективный эпидемиологический анализ (этот термин и определяемые им действия — особенность отечественной эпидемиологии). В дополнительных вариантах исследований выделение групп сравнения чаще всего носит формальный характер, поэтому их нельзя в полной мере считать полноценными аналитическими исследованиями, несмотря на то, что результаты таких исследований позволяют сделать предварительные выводы о причинах возникновения и распространения изучаемой болезни. Когортные исследования Цель когортных исследований — определение причин возникновения и распространения болезней. Это наиболее прямой путь к выявлению этиологии болезней и количественной оценке риска воздействия причинных факторов. Название исследования произошло от слова «когорта» (группа людей). В разных областях деятельности человека понятие «когорта» имеет свои особенности: • войсковое подразделение, десятая часть легиона в Древнем Риме численным составом 360—600 человек (одна когорта, как правило, включала 3 манипулы); • в переносном смысле — сплоченная группа людей, соратников; • в медицине — выборка людей, объединенных общими признаками состояния здоровья, в которой ожидается возникновение случаев болезни. В любом когортном исследовании выявление связи между причинами различных следствий происходит в направлении от предполагаемой причины к следствию, чаще всего от фактора риска к болезни (рис. 3-4).  Когортное исследование может быть основано на трех видах информации: • ретроспективные (архивные) данные (истории болезни, анкеты, результаты опроса участников и т.д.). Такие когортные исследования называют ретроспективными или историческими; • проспективные данные, которые предполагается получать в ходе исследования. Такие когортные исследования называют проспективными (параллельными) когортными исследованиями; • смешанные данные (проспективные и ретроспективные) — комбинированные когортные исследования. В зависимости от количества изучаемых факторов риска и возможных исходов существует четыре алгоритма проведения когортных исследований. Первый алгоритм наиболее простой, но менее рациональный. В таком когортном исследовании изучают взаимосвязь между одним фактором риска и конкретной болезнью (рис. 3-5). На первом этапе определяют популяцию людей, в отношении которых планируется проводить исследование, т. е. выделяют так называемую генеральную совокупность. Данное действие осуществляют с учетом признаков включения и исключения из исследования. Например, цель исследования — установить взаимосвязь между беременностью и гипертонической болезнью у рожавших женщин г. Москвы. В данной ситуации генеральная совокупность будет представлена всеми жительницами Москвы детородного возраста. Но здесь идет речь только о признаках включения. Следует учитывать персональные характеристики потенциальных участниц, которые могут помешать правильно провести исследование (признаки исключения). Возвращаясь к нашему примеру, следует указать, что генеральная совокупность — это не все женщины фертильного возраста, проживающие в Москве, а только те, которые в данный момент еще не страдают гипертонической болезнью, у кого не отягощен наследственный анамнез и т.д. Таким образом определяют часть популяции, среди которой набирают участников для данного когортного исследования. Самое весомое условие на данном этапе — включение в исследование только здоровых участников (отсутствие болезни, которая предположительно будет появляться в ходе исследования). Когортные исследования чаще всего выборочные, поэтому следующий этап исследования состоит в формировании статистической выборки, качественно и количественно репрезентативной. Именно такую выборку называют когортой. Выборка качественно репрезентативна, если ее состав максимально приближен к генеральной совокупности, например, по возрасту, полу, антропометрическим показателям, социально-экономическому статусу, бытовым условиям и т. д. Количественной репрезентативности выборки достигают путем отбора необходимого числа участников. Возникает справедливый вопрос: «Сколько необходимо единиц наблюдения для того, чтобы выборка была количественно репрезентативна?». Предположим, существует необходимость рассчитать вероятность выпадения «орла» и «решки» при подкидывании монеты. Простота опыта состоит в том, что уже известен результат — 50 % на 50 %, который поможет оценить правильность проведения исследования. Если количество бросков монеты (количество наблюдений) будет десять, соотношение двух вариантов может отличаться от предполагаемого нами результата. Однако с увеличением количества наблюдений появляется ожидаемый эффект — соотношение «орла» и «решки» становится примерно одинаковым. В последующих наблюдениях результат не изменится. Значит, существует определенное число наблюдений, после которых устойчиво проявляется искомая закономерность, или, в случае с монеткой, известное соотношение 50 на 50. Такое положение дел описывает закон больших чисел. Репрезентативность выборки необходима для экстраполяции полученных в исследовании данных на генеральную совокупность. Иными словами, результаты выборочного исследования должны быть актуальны не только для самой выборки, но и для всех людей, имеющих схожие характеристики. В результате формирования когорты в исследовании появляется группа относительно здоровых людей. Это составляет важное условие исследования. Примерно половина участников, составляющих когорты, подвержены действию фактора риска, на другую часть выборки фактор риска не действует. Следующий этап исследования — разделение когорты на две группы: основную и контрольную. Основная группа представлена участниками, на которых воздействует фактор риска (F+). Такую группу еще называют группой экспозиции. Контрольная или неэкспонированная группа представлена лицами без фактора риска (F-). В нашем примере основную группу составили рожавшие женщины, контрольную — нерожавшие. В дальнейшем проводят наблюдение за обеими группами. Период наблюдения определяют заранее. Чаще всего он определяется средней продолжительностью периода экспозиции или инкубационного периода. В течение данного отрезка времени участники исследования с установленной периодичностью посещают лечебное учреждение, где проходят медицинское обследование на предмет возникновения ожидаемого исхода (болезни). В конце периода наблюдения участников исследования делят на четыре группы: группа а — заболевшие, на которых воздействовал фактор риска, группа b — здоровые, на которых фактор риска также действовал, группа с — заболевшие из контрольной группы и группа d — здоровые люди, на которых фактор риска действие не оказывал. Последний этап исследования — логическая и статистическая обработка данных. Следующий алгоритм когортного исследования подразумевает выявление одного фактора риска, ведущего к развитию нескольких исходов. Отличие от предыдущего варианта заключается в том, что разделение основной (F+) и контрольной (F-) группы на заболевших и здоровых осуществляют по каждой нозологии отдельно. Примером такого исследования может послужить выявление причинно-следственной связи между курением и заболеваниями, связанными сданным фактором риска (стоматиты, хронические бронхиты, коронарные тромбозы, рак легких и т.д.). Подобное исследование проводили на когорте английских врачей, часть из которых курили, у других такой вредной привычки не было. Третий вид алгоритма когортного исследования подразумевает выявление нескольких факторов риска одной изучаемой болезни (рис. 3-6).  В подобном исследовании так же, как и в предыдущем алгоритме, разделение на группы сравнения осуществляют после истечения срока наблюдения. Основную (F+) и контрольную (F-) группы в данном алгоритме определяют несколько раз по числу изучаемых факторов риска, т. е. для каждого фактора риска своя пара групп сравнения. Главное условие такого исследования — независимое действие изучаемых факторов на организм человека. В противном случае нельзя выявить специфического действия конкретного фактора риска на организм человека. Четвертый алгоритм — самый универсальный, т. к. такое когортное исследование направлено на выявление нескольких факторов риска при нескольких нозологии. Пример: Фраменгемское исследование, начатое в США в городе Фраменгеме в 1949 г. с целью выявить факторы риска сердечно-сосудистых заболеваний.  перейти в каталог файлов | Образовательный портал Как узнать результаты егэ Стихи про летний лагерь 3агадки для детей |