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 |
Основные особенности систематических обзоров • В систематических обзорах собирают, критически оценивают и обобщают результаты первичных исследований по определенной теме или проблеме. • При подготовке систематических обзоров используют подходы, уменьшающие возможность систематических и случайных ошибок. • Систематические обзоры — аналитико-синтетические статьи, к ним относятся также экономические анализы, клинические рекомендации, анализы алгоритмов принятия клинических решений. • Систематические обзоры помогают врачам быть в курсе современной информации, несмотря на огромное количество медицинских публикаций. • Систематические обзоры могут помочь обосновать клинические решения результатами исследований, хотя сами по себе они не позволяют принимать решения и не заменяют клинического опыта. Поиск и анализ доказательной информации Информационный поиск в области доказательной медицины требует от исследователя соответствующего опыта и использования системного подхода. Для успешного поиска необходимой информации по вопросам доказательной медицины большое значение имеют выбор доступных баз клинических данных и разработка адекватной методологии поиска (по ключевым словам или словосочетаниям, именам авторов и др.). Но даже при самом тщательном и квалифицированном поиске не всегда удается найти необходимую информацию o проведенных клинических испытаниях (например, из-за некачественного индексирования или нежелания фирм-спонсоров публиковать отрицательные результаты клинических исследований). Таким образом, данные некоторых необходимых клинических исследований могут остаться не охвачеными. По этой причине при поиске доказательной информации компьютерный отбор необходимо дополнять другими методами поиска: • «ручным» поиском информации о клинических исследованиях, описание которых отсутствует в электронных базах данных; • изучением списков литературы в найденных статьях; • запросами исследователям и производителям ЛС. Для анализа доказательной информации используют такие специальные методы работы с информацией, как систематический обзор и мета-анализ. Метаанализ Метаанализ — применение статистических методов при создании систематического обзора (см. ниже) в целях обобщения результатов, включенных в обзор исследований. .Систематические обзоры иногда называют метаанализом, если этот метод применялся в обзоре. Метаанализ проводят для того, чтобы обобщить имеющуюся информацию и распространить ее в понятном для читателей виде. Он включает определение основной цели анализа, выбор способов оценки результатов, систематизированный поиск информации, обобщение количественной информации, анализ ее с помощью статистических методов, интерпретацию результатов. Метаанализ — статистический метод, позволяющий объединить результаты независимых исследований. Чаще всего его используют для оценки клинической эффективности терапевтических вмешательств; для этого объединяют результаты двух и более рандомизированных контролируемых исследований. Информативность метаанализа зависит от качества систематического обзора, на основании которого он проводится. Качественный метаанализ предполагает изучение всех исследований, посвященных соответствующей проблеме, оценку неоднородности и определение информативности основных результатов путем анализа чувствительности.'Существует несколько разновидностей метаанализа. • Кумулятивный метаанализ позволяет построить кумулятивную кривую накопления оценок при появлении новых данных. • Проспективный метаанализ — попытка разработки метаанализа планируемых испытаний. Такой подход может оказаться приемлемым в областях медицины, где уже существует сложившаяся сеть обмена информацией и совместных программ. • На практике вместо проспективного метаанализа часто применяют проспективно-ретроспективный метаанализ, объединяя новые результаты с ранее опубликованными. • Метаанализ индивидуальных данных основан на изучении результатов лечения отдельных больных. В ближайшем будущем метаанализ индивидуальных данных, вероятнее всего, будет ограничиваться изучением основных заболеваний, лечение которых требует крупномасштабных централизованных капиталовложений. Преимущества: • получение достоверных результатов; • устранение возможных ошибок; • точность оценок; • прозрачность. Сложности: • выявление и отбор исследований; • неоднородность представленной информации; • вероятность потери важной информации; • неадекватный анализ сравниваемых подгрупп; • неадекватный анализ чувствительности метода. Главное требование к информативному метаанализу — наличие адекватного систематического обзора. Результаты метаанализа обычно представляют в виде графика и отношения шансов, суммарного показателя, отражающего выраженность эффекта. Почему метаанализ? Систематические обзоры предоставляют научные доказательства для внедрения результатов исследований в практику и принятия решений, в то время как метаанализ — аналитическая часть систематических обзоров. Ниже приведены основные черты, характерные для метаанализа. • Уточнение в протоколе исследования задач исследования, оцениваемых гипотез (как в области медицины, так и в области биологии), обзора материала и методов систематических обзоров прежде, чем исследования будут предприняты. • Объединение всех доступных первичных исследований, включая информационный поиск, с четким описанием стратегии поиска и источников информации. Выбор исследований должен быть основан на четких критериях, обоснованных протоколом исследования. • Оценка методологического качества отобранных исследований (применение методов, снижающих ошибку). Оценка воспроизводимости исследований. • Определение искомых результатов исследований, объяснение отличий, которые по возможности проводятся по каждому из первичных исследований. • Выбор и метод оценки результатов исследований, а также предмет исследований характеризуют в стандартизованной форме по первичной документации исследования с проверкой ошибки выборки. Процедура должна быть ясной, воспроизводимой и с минимальной статистической ошибкой. • Там, где обзор и характеристики данных выполнены, метаанализ (количественный синтез результатов первичных исследований) использует соответствующие методы и модели (ясно обоснованные) для того, чтобы учесть при расчетах все возможные причины изменчивости признаков (например, различия качества исследований, участников, дозы, продолжительности и характера вмешательства, определения и измерений результатов). Когда данные имеют значительный разброс, слишком низкое качество или высокую неоднородность, проведение метаанализа представляет большую сложность. Обеспечение ясности результатов систематического обзора в отношении выборов и предположений проводится на всех стадиях анализа. В частности, в метаанализе должны найти отражение: • влияние качества исследования и (или) критерии включения; • правдоподобие и возможное влияние статистических ошибок; • влияние различных моделей стратегии выбора и обеспечение реконструкции значений пропущенных данных в исследованиях с неполными результатами. Ясное представление ключевых аспектов всех этапов анализа в отчете исследования, проведение критической оценки и обеспечение воспроизводимости. Эти данные могут быть представлены в виде специальной таблицы, включающей ключевые элементы каждого первичного исследования. Графическое представление результатов также может помочь в интерпретации и его нужно включать там, где это необходимо. Методологические ограничения как первичных исследований, так и систематических обзоров, должны быть оценены. Любые клинические или организационные рекомендации должны быть практическими и исчерпывающими, и обеспечивать ясность доказательств, на основании которых они сделаны. Предложения необходимых исследований должны включать клинические и методологические требования к этим исследованиям. Стадии метаанализа Поиск исследований, содержащих данные по интересующей проблеме. Определение критериев отбора для включения или исключения исследований из рассмотрения. Абстрагирурование данных от конкретных исследований. Совместный анализ абстрагированных данных. Определение размера эффектов для проверки гомогенности. Проблемы метаанализа Смещенные оценки Существует несколько типов смещения оценок в метаанализе. К первому типу относятся смещения из-за пристрастности к публикации положительных результатов в противовес отрицательным. Предложен статистический метод, позволяющий выявить смещение и устранить его из оценок. Более того, при анализе чувствительности суммарной оценки общепринято оценивать число испытаний с отрицательным результатом (индекс надежности), которые потребовались бы для предотвращения любого наблюдаемого положительного результата. Другие типы потенциального смещения обусловлены: • незаконченностью информационного поиска; • неудачными критериями включения/исключения источников; • небрежностями изложения в оригинальных сообщениях. Можно показать, что этих проблем в систематических обзорах существенно меньше по сравнению с традиционными повествовательными аналогами. Объединение разнородных исследований Критика метаанализа исходит из того, что в нем «яблоки смешиваются с апельсинами», что дает не интерпретируемые результаты, однако грамотно выполненный в рамках систематического обзора метаанализ должен преодолеть этот критицизм, поскольку его существенными этапами становятся строгие критерии включения и тщательная интерпретация наблюдаемой разнородности. В самом деле, смешивание «слегка различающихся сортов цитрусовых» может существенно улучшить однородность выборки с помощью различных статистических методов. Включение неопубликованных данных В метаанализе основные усилия направлены на идентификацию всего набора испытаний в определенной области — опубликованных или неопубликованных. И хотя последние могут быть методологически слабыми, тщательная оценка качества обеих групп перед включением в метаанализ устраняет этот недостаток. Подобный подход может дать наиболее ценный синтез данных. «Золотой стандарт» В качестве такого стандарта обычно рассматривают хорошо проведенное клиническое испытание соответствующего дизайна и размера выборки, организованное с целью оценки эффективности лекарственного средства. Когда результаты нескольких таких испытаний эффективности данного лекарства доступны для анализа, следующее из их анализа факты будут неоспоримыми, поскольку при таких условиях метаанализ дает наиболее точные оценки. Проблемы возникают при расхождении результатов между одним большим и группой более ранних и малочисленных исследований. Причины расхождения необходимо детально выяснить, не поддаваясь стремлению подытожить результаты в пользу большого исследования. Поиск исследований для анализа • Проводят систематический и тотальный поиск всех статей по интересующей теме. Если какие-либо исследования будут пропущены, возможна систематическая ошибка результатов метаанализа. • Неопубликованные исследования могут остаться не обнаруженными. Публикационную систематическую ошибку часто упоминают как ограничение для метаанализа. • Исследования с позитивными результатами публикуют чаще, чем с негативными. • Включение неопубликованных исследований без рецензирования не может приветствоваться. • Статистические или квази-статистические методы предложены для оценки публикационной систематической ошибки, но не все полагают, что эти методы приемлемы. Определение критериев отбора • Критерии отбора, приведенные ниже, должны быть записаны в протоколе перед началом исследования:
• Подбирают систему подсчета баллов, выставляемых исследованиям. • На основании установленных критериев разрабатывают форму абстрагирования. • Регистрируют исключаемые из анализа исследования, указывая причины исключения. Выбор статистической модели Выбор для метаанализа модели фиксированных или случайных эффектов — предмет острой дискуссии (табл. 7-3). Таблица 7-3. Виды статистических моделей метаанализа
Гетерогенные результаты Если оценки эффектов в индивидуальных исследованиях разнородны, то использование методов фиксированных и случайных эффектов, скорее всего, даст различные результаты. Стоит ли объединять результаты, которые неоднородны? Многие эпидемиологи полагают, что метаанализ — скорее средство систематизации информации, доступной по определенной проблеме, чем средство получения объединенных оценок. Во всех ситуациях, когда отдельные исследования неоднородны по результатам, необходимо выявлять причины этих различий. Оценка однородности Существуют графические средства и статистические тесты для оценки однородности размеров эффектов в отдельных исследованиях. В данном случае могут быть полезны две формы графического представления данных: • частотное распределение оценок эффекта в исследованиях; • диаграмма рассеяния «размер эффекта — размер выборки». Статистические тесты применяют для вычисления взвешенной разницы между мерой суммарного эффекта и мерой эффекта в каждом отдельном исследовании. Результирующая статистика обычно обозначается буквой Q, и следует распределению хи-квадрат со степенью свободы равной числу исследований минус 1. Метод Ментела—Хензела В этом методе каждое исследование — отдельный слой (страта). Данные из соответствующих исследований должны быть представлены в виде таблицы «два на два». Оценка суммарного отношения шансов по этому методу включает в себя: • оценку вариации отношения шансов для каждого отдельного исследования; • вычисление весов для каждого исследования по формуле «1/вариацию»; • вычисление произведения веса на отношение шансов для каждого отдельного исследования; • вычисление суммы весов; • вычисление суммы произведений весов на отношение шансов; • оценку суммарного отношения шансов путем деления суммы произведений (#5) на сумму весов (#4); • оценку вариации суммарного отношения шансов, и 95 % доверительных интервалов. Метод Пето Этот метод используют для исследований, в которых эффект представлен в виде относительных коэффициентов. Этот метод включает несколько этапов. • вычисление ожидаемого числа событий в экспонированной группе каждого исследования; • вычисление разностей между наблюдаемым и ожидаемым числом событий в каждом исследовании; • оценка вариации наблюдаемое минус ожидаемое число событий в каждом исследовании; • вычисление суммы разностей (#2) для всех исследований; • вычисление суммы вариаций; • оценка натурального логарифма суммарного отношения шансов путем деления суммы разностей (#4) на сумму вариаций (#5); • оценка суммарного отношения шансов путем возведения ее в степень натурального логарифма (#6); • оценка 95 % доверительного интервала. Методы, основанные на общей вариации Методы Ментела — Хензела и Пето, как правило, используют в тех случаях, когда эффект представлен в виде относительных коэффициентов. Для мер различия следует использовать общий метод, основанный на вариации:  Общий метод, основанный на вариации, можно использовать и в тех случаях, когда эффект представлен в виде относительных коэффициентов. Общий метод, основанный на вариации, с использованием доверительных интервалов Этот метод используют в тех случаях, когда эффект представлен в виде относительных коэффициентов и требует информации об относительном риске и его 95 % доверительном интервале. Относительные риски для отдельных исследований (Rr/) могут быть отношениями шансов или относительными рисками. Методы Тер-Симоняна и Лейрда Необходимо подчеркнуть, что, хотя этот метод часто используют в случае гетерогенности результатов отдельных исследований, этот выбор не вполне корректен в отношении систематической ошибки, неконтролируемого влияния мешающих факторов и любых других причин различия в размерах эффекта. Этапы получения суммарного отношения шансов описаны ниже. • Вычислить натуральный логарифм отношения шансов для каждого исследования. • Вычислить вариацию внутри исследований (Wj)> для каждого исследования и вариацию между исследованиями (D). • Вычислить 95 % доверительный интервал.  перейти в каталог файлов | Образовательный портал Как узнать результаты егэ Стихи про летний лагерь 3агадки для детей | ||||||||||||