Компоненты вариабельности

Систематические ошибки и вмешивающиеся факторы.

Статья опубликована в Международном
журнале медицинской практики № 3 за 2007 г.

Измерения Источником данных для анализа в любом исследовании являются результаты измерений и документы, в которых зарегистрированы такие результаты (лабораторные журналы, карты пациентов, отчеты больниц и т.д.). Исследователь регистрирует измерения в своих рабочих записях (журналах, формах) или в электронных формах (таблицах) на компьютере. Эти записи могут быть словесными (описательными), графическими (изображения, полученные техническими средствами — от фотографии до томограммы или зарисовки), цифровыми. Иногда уже по ходу наблюдения исследователь классифицирует свои наблюдения и вводит коды для наблюдаемых вариантов, например, для вариантов оволосения ушной раковины — буквенные. За кодом стоит соответствующая методика его получения. Эта методика должна быть разработана и детально описана, чтобы другой специалист с аналогичной подготовкой мог повторить наблюдение (измерение) с теми же результатами. Например, мог точно так же оценить оволосение у пациента NN, как это сделал коллега 12 мес назад. Невоспроизводимые события не являются объектом науки, невоспроизводимые измерения не могут использоваться в научных целях. В действительности в любых измерениях всегда присутствует та или иная степень невоспроизводимости.

Компоненты вариабельности

Наблюдение и измерения у отдельных субъектов ( в разных случаях) и у одного субъекта в разных условиях и в разное время приносят различающиеся результаты. Такие расхождения результатов измерений — не исключение, а фундаментальное правило, которое определяет технологию исследований в биологии и медицине. Полученные при повторных измерениях результаты становятся объектом статистического анализа. Совокупный вариационный ряд результатов измерений отражает сумму действия множества факторов.

Основной компонент общей вариабельности — аналитическая вариабельность, следствие неточностей работы приборов, дозировки реактивов и их загрязненности, ограниченной точности работы лаборантов. Обычно исследователь-врач не заинтересован в анализе происхождения этих отклонений от истинного значения измеряемой величины. Если врач работает в рамках научной организации, то он может быть более или менее уверен в мерах по контролю аналитической вариабельности, проводимых специалистами лабораторного отделения и техниками, ответственными за поверку измерительных приборов. А. Мармоза. Практикум по математической статистике. Этот аспект работы, однако, никогда нельзя игнорировать: все измерения, представленные в отчете об исследовании, должны иметь ясную аналитическую характеристику (см. врезку).

Внутрииндивидуальная вариабельность — колебания измеряемой величины у отдельных людей в разное время и в разных условиях. Эта вариабельность может мешать исследованию. Например, суточная вариабельность массы тела и концентрации глюкозы в плазме крови мешает измерить их «истинное» значение. Поэтому приходится определять условия, в которых измерение считается «правильным» (истинным), например измерение утром натощак. Помимо спонтанной суточной, недельной, годовой ритмики, помимо случайных изменений, связанных с диетой или работой, внутриииндивидуальная вариабельность включает изменения, связанные с заболеваниями и лечением. Поэтому внутрииндивидуальная вариабельность — основной объект медицинских исследований. Правильная методика исследования состоит в том, чтобы отделить случайные внутриииндивидуальные изменения от изучаемых и выделить их на фоне межиндивидуальных.

Межиндивидуальная вариабельност ь — это различия измеряемой величины между отдельными людьми. Эта вариабельность часто является объектом медицинских исследований, например, при описании проявлений болезни в сравнении со здоровьем или другими болезнями (Рис. 1)

Рис. 1. Соотношение внутрииндивидуальной, межиндивидуальной и аналитической вариабельности с изменениями при заболевании. Истинное мгновенное значение (1), например, концентрации вещества в крови у здорового человека натощак в постели (признак Х) при многократном измерении определяется с некоторым разбросом и отклонением результатов вследствие аналитической ошибки. Разброс соответствует случайной ошибке (2), а смещение от истинной величины (А) — систематической ошибке метода измерения. При измерении того же признака повторно в течение суток или месяцев обнаруживаются более широкие внутрииндивидуальные вариации (3). При этом типичное значение (среднее, модальное) отличается от однократно измеренного (В). В процессе развития заболевания признак изменяется (4), но на ранних стадиях болезни обычно находится в пределах межиндивидуальной вариабельности (6). Лишь при дальнейшем развитии болезни величина признака выходит за пределы типичных для популяции величин (5).

Свойства измерения
Правильность (accuracy, от лат. cura — забота, уход) — соответствие результата имерения истинному значению. Измерение или утверждение может отражать или представлять правильное значение без детализации. Показание термометра 36,60С является правильным, но не точным — более совершенный термометр покажет температуру в 36,6410С.

Точность (precision, от лат. praecidere — сокращать) — свойство быть строго определенным посредством точных деталей. Ланг Т., Сесик М. К ОПИСЫВАТЬ СТАТИСТИКУ В МЕДИЦИНЕ. Неверное измерение может быть выражено точно, но не являться правильным. Измерения должны быть и правильными, и точными, но эти два термина не являются синонимами.

Надежность (reliability, от лат. religare—- связывать) определяется как свойство быть неизменным и заслуживающим доверия. В медицине и эпидемиологии этот термин используют в таком же смысле. Результат измерений называется надежным, если он неизменен, т.е. повторение опыта или измерения дает один и тот же результат, в том числе в разных условиях измерения. Иногда как синоним употребляется термин состоятельность (consistency).

Термины повторяемость (repeatability) и воспроизводимость (reproducibility) — синонимы. Один из способов определения надежности измерения — его повторение. Неправильно этими терминами подменять термин надежность, т.е. существительное, относящееся скорее к процедуре измерений, а не к измеряемому признаку. Неточный метод может давать воспроизводимые результаты, как при сбитом прицеле стрельба дает кучное расположение пробоин в стороне от яблочка.

Достоверность (validity, валидность): если какой-либо тест измеряет именно то, что он подразумевает измерить, то такой тест называется достоверным. Путеводитель читателя медицинской литературы. Этот термин употребляют не только применительно к результатам измерения, но и к результатам клинических исследований. Это справедливо, поскольку само исследование есть способ измерения, например, действенности лекарственного средства или диагностической точности томографии.

С терминами, описывающими свойства измерений — правильность, точность, достоверность, надежность, повторяемость и воспроизводимость — нередко возникает путаница. Так, правильность и точность часто используются как синонимы; достоверность определяется по-разному; надёжность, повторяемость и воспроизводимость часто используются как взаимозаменяемые термины.

При анализе совокупности данных исследователь имеет дело c результатами измерений, в которых проявились все компоненты вариабельности, и на первом плане, конечно, стоит самая широкая из них, межиндивидуальная вариабельность. Исследователь должен построить исследование так, чтобы изучаемый компонент вариабельности был максимален, а другие компоненты вариабельности — минимальны. Тогда на фоне прочих вариаций можно увидеть, например, различие между здоровыми и больными.

В медицинских исследованиях всегда стремятся уменьшить аналитическую вариабельность. Высокая аналитическая вариабельность, зависящая от непонятных причин или от различий в работе лаборантов, может приводить к тому, что разница результатов у двух пациентов будет объясняться не различиями их состояния здоровья, а тем, что пробы обрабатывали разные лаборанты. Один из самых надежных способов уменьшить влияние случайной ошибки — выполнение повторных измерений и усреднение результата. Для того чтобы этот способ надежно сработал, надо, чтобы отдельные измерения выполнялись независимо. Если повторные измерения проводит один оператор (лаборант) одно вслед за другим, то эти измерения не вполне независимы, они все находятся под влиянием особенностей этого оператора и у любого оператора имеют свойство «согласовываться» между собой.

При изучении внутрииндивидуальных изменений нужно помимо аналитической подавить межиндивидуальную вариабельность. G. v. Belle. Statistical Rules of Thumb. Пример — изучение изменения некоторого признака в процессе заболевания или беременности. Для сокращения межиндивидуальной вариабельности из изучаемой группы пациентов исключают тех, кто резко отличается от прочих (например, имеет тяжелое сопутствующее заболевание), проводят измерения в стандартных условиях, применяют коррекцию известных межиндивидуальных различий (например, применяют для измерения артериального давления манжетки различной ширины в зависимости от диаметра плеча). Чтобы внутрииндивидуальные изменения были больше и лучше выявлялись в исследовании, выбирают пациентов с благоприятными для исследования характеристиками. Например, при изучении эффективности медицинских вмешательств подбирают:

• пациентов, у которых в предварительном испытании выявляется хорошая реакция на препараты изучаемой группы;
• пациентов, которые правильно выполняют назначения (это свойство пациентов называют исполнительностью или комплайенсом – от англ. compliance);
• пациентов с большей тяжестью болезни, поскольку у таких пациентов величина изменений под влиянием лечения обычно бывает больше.

С этой же целью силу воздействия (дозу) выбирают достаточно большую, чтобы вызвать заметные изменения.

При изучении межиндивидуальных различий помимо уменьшения аналитической вариабельности нужно уменьшить внутрииндивидуальную. Пример — изучение диагностических тестов, вариантов заболевания. Для уменьшения внутрииндивидуальных вариаций проводят измерения в стандартизованных условиях, например, дают пациентам отдых перед измерением, и учитывают при анализе данных сопутствующие факторы, например, интенсивность курения или физические нагрузки, испытываемые обследуемым.

Cущество правильной организации исследования состоит в том, чтобы сделать изучаемый компонент вариабельности максимальным, а другие слагаемые общей вариабельности свести к минимуму. Суть статистического анализа заключается в соотнесении величины изучаемого компонента вариабельности с величиной прочих компонентов вариабельности. Например, при анализе размера внутрииндивидуальных изменений (до и после лечения) их сопоставляют с межиндивидуальными вариациями. Если это отношение велико, то статистические критерии подтвердят гипотезу исследователя. Наоборот, в случае, когда исследование спланировано так, что изучаемый компонент вариабельности мал сравнительно с межиндивидуальными различиями обследованных субъектов и аналитическими вариациями, то исследователь не сможет выделить этот «полезный сигнал» из «шума» мешающих вариаций. Например, годовой ритм артериального давления может быть не виден на фоне больших различий между людьми.

При изучении межиндивидуальных различий помимо уменьшения аналитической вариабельности нужно уменьшить внутрииндивидуальную. Пример — изучение диагностических тестов, вариантов заболевания. D. Wilks. Statistical Methods in the Atmospheric Sciences. Для уменьшения внутрииндивидуальных вариаций проводят измерения в стандартизованных условиях, например, дают пациентам отдых перед измерением, и учитывают при анализе данных сопутствующие факторы, например, интенсивность курения или физические нагрузки, испытываемые обследуемым.

Cущество правильной организации исследования состоит в том, чтобы сделать изучаемый компонент вариабельности максимальным, а другие слагаемые общей вариабельности свести к минимуму. Суть статистического анализа заключается в соотнесении величины изучаемого компонента вариабельности с величиной прочих компонентов вариабельности. Например, при анализе размера внутрииндивидуальных изменений (до и после лечения) их сопоставляют с межиндивидуальными вариациями. Если это отношение велико, то статистические критерии подтвердят гипотезу исследователя. Наоборот, в случае, когда исследование спланировано так, что изучаемый компонент вариабельности мал сравнительно с межиндивидуальными различиями обследованных субъектов и аналитическими вариациями, то исследователь не сможет выделить этот «полезный сигнал» из «шума» мешающих вариаций. Например, годовой ритм артериального давления может быть не виден на фоне больших различий между людьми.