2015-06-14
588
Стандартизация – наиболее известный и достаточно эффективный способ внесения поправок на величину отдельного признака. Самый распространенный вид применения стандартизации – по возрасту. Можно, однако, стандартизовать, например, сравниваемые стационары по структуре коек и так далее[32]. Недостатком прямой и непрямой стандартизации является ограниченная возможность использования одновременно нескольких признаков. Например, если известно, что сравниваемые группы различаются одновременно по полу, возрасту и тяжести болезни, то весьма соблазнительно вычислительными средствами внести поправки на эти признаки и оценить, какова же разница в исходах при устранении влияния этих признаков. Этим целям служит ряд методов, основанных на регрессионном анализе.[33] Подчеркнём, что при внесении поправок на несколько признаков одновременно, в особенности при изучении небольших групп пациентов, легко возникают ситуации «перепоправки» и ложные результаты, не всегда очевидные. Кроме того, внесение поправок на известные различия между группами не исключает действия возможных неизвестных различий. Поэтому сравнение изучаемых групп по ряду доступных признаков – обязательная процедура для выявления возможных различий между группами, т.е. признаков СО отбора, но внесение поправок на обнаруженные различия не исключает наличия других существенных различий.
|
|
|
Тем не менее, анализ серий случаев из практики имеет право на существование применительно к получению предварительных результатов, в особенности в тех областях, где проведение контролируемого эксперимента затруднено. Еще одним вариантом сравнения серий случаев или групп проспективного исследования, составленных без использования правильной рандомизации и ослепления является стратификационный анализ. Это – принципиально простая процедура, но очень полезная тем, что помогает исследователю лучше «увидеть и почувствовать» полученные данные. Она состоит в стратификации (разделении на страты – слои, группы) полученных данных. Например, в случае сравнения результатов лечения с использованием двух разновидностей оперативного вмешательства, длительное время сосуществующих в практике, такими стратами могут быть больны, оперированные в последние пять лет и по отдельности в предшествующие пятилетия. При таком сравнении может выясниться, например, что лучшие результаты у метода А обнаруживаются потому, что в течение 15 лет исходы при данном заболевании улучшаются (по каким-то причинам), и одновременно метод Б применяется реже; может быть видно, что для больных, оперированных в одно время, результаты двух методов лечения не различаются существенно.
|
|
|
Литература
References
1 A dictionary of epidemiology. 4 edn. IEA, Oxford University Press: Oxford, 2001:196.
2 Sackett DL, Oxman AD. HARLOT plc: an amalgamation of the world's two oldest professions. Brit Med J 2003;327(7429):1442-1445.
3 Kolstad HA, Olsen J. Why Do Short Term Workers Have High Mortality? Am J Epidemiol 1999;149(4):347-352. [http://aje.oxfordjournals.org/cgi/content/abstract/149/4/347]
4 Власов ВВ. Явления непреднамеренного отбора в клинических исследованиях. Клинич мед 1995;73(5):71-73.
5 Coughlin SS. Recall bias in epidemiologic studies. J Clin Epid 1990;43(1):87-91.
6 Hosek RS, Flanders WD, Sasco AJ. Bias in case-control studies of screening effectiveness. Am J Epidemiol 1996;143(2):193-201.
7 Grimes DA, Schulz KF. Bias and causal associations in observational research. L 2002;359:248-252.
8 Lachs MS, Nachamkin I, Edelstein PH et al. Spectrum bias in the evaluation of diagnostic tests: Lessons from the rapid dipstick test for urinary tract infection. Ann Intern Med 1992;117.- # 2:135-140.
9 Dickersin K, Min Y-I. Publication bias: The problem that won't go away. Ann N Y Acad Sci 1993;703:135-148.
10 Berlin JA, Begg CB, Louis TA. An assessment of publication bias using a sample of published clinical trials. J Amer Statist Assoc 1989;84:381-392.
11 Sterling TD. Publication decisions and their possible effects on inferences drawn from tests of significance - or vice versa. J Amer Statist Assoc 1959;54:30-34.
12 Cowley AJ, Skene A, Stainer K et al. The effect of lorcainide on arrhythmias and survival in patients with acute myocardial infarction: an example of publication bias. Int J Cardiol 1993;40(2):161-166.
13 Tramer MR, Reynolds DJM, Moore RA et al. Impact of covert duplicate publication on meta-analysis: A case study. Brit Med J 1997;315(7109).
14 Chapman S. Research from tobacco industry affiliated authors: need for particular vigilance. Tob Control 2005;14(4):217-219. [http://tc.bmjjournals.com]
15 Lopipero P, Bero LA. Tobacco interests or the public interest: 20 years of industry strategies to undermine airline smoking restrictions. Tob Control 2006;15(4):323-332.
16 Корнышева ЕА. Подлог. Междунар журн мед практики 2007;(2):9-14.
17 Власов ВВ. Дело Куржака. Междунар журн мед практики 2007;(2):15-16.
18 Cochrane Injuries Group Albumin Reviewers: Human albumin administration in critically ill patients: systematic review of randomised controlled trials. Brit Med J 1998;317:235-240.
19 Wilkes MM, Navickis RJ. Patient survival after human albumin administration. A meta-analysis of randomized, controlled trials. Ann Intern Med 2001;135(3):149-164.
20 Haley RW. Point: bias from the "healthy-warrior effect" and unequal follow-up in three government studies of health effects of the Gulf War. Am J Epidemiol 1998;148(4):315-323.
21 Pinsky PF, Miller A, Kramer BS et al. Evidence of a Healthy Volunteer Effect in the Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian Cancer Screening Trial. Am J Epidemiol 2007;165(8):874-881. [http://aje.oxfordjournals.org/cgi/content/abstract/165/8/874]
22 Lindsted KD, Frazer GE, Steinkohl M et al. Healthy volunteer effect in a cohort study: Temporal resolution in the Adventist Health Study. J Clin Epid 1996;49.- # 7:783-790.
23 Graham S, Graham-Thomas R. Achieved status as a risk factor in epidemiology. Am J Epidemiol 1985;122.- N. 4:553-558.
24 Weinberg CR. Toward a clearer definition of confounding. Am J Epidemiol 1993;137(1):-8.
25 Chan CK, Feinstein AR, Jekel JF et al. The value and hazard of standardization in clinical epidemiologic research. J Clin Epid 1988;41.- N. 11:1125-1134.
26 Horwitz RI, Feinstein AR. Exclusion bias and the false relationship of reserpine and breast cancer. Arch Int Med 1985;145(10):1873-1875.
27 Rahu M. Cancer epidemiology in the former Soviet Union. Epidemiology 1992;3(5):464-470.
28 Balabanova Y, Coker R, Fedorin I et al. Variability in interpretation of chest radiographs among Russian clinicians and implications for screening programmes: observational study. Brit Med J 2005;331(7513):379-382.
29 Власов ВВ. Эффективность диагностических исследований. 1 edn. Медицина: М., 1988:245; http://www.osdm.org/modules.php?name=Files&go=showcat&cid=8.
30 Власов ВВ. О совпадении врачебных оценок электрокардиограммы. Вpач 1996;(1):22.
31 Avakian MR, Marova EI, Kurpatovskaia LE et al. [Endocrine function in the late period after radiation therapy of acromegaly]. [Russian]. Zh Vopr Neirokhir Im N N Burdenko 1989;(5):32-34.
32 Власов ВВ. Эпидемиология. Гэотар-Мед: Москва, 2004:462.
33 Плавинский СЛ. Биостатистика: Планирование, обработка и представление результатов биомедицинских исследований при помощи системы SAS. Издательский дом СПбМАПО: СПб, 2005:559. Математические методы в психологии
Статистическими критериями или критериями для проверки гипотез называют математические показатели, вычисляемые определенным образом на основе экспериментальных данных для того, чтобы установить, не являются ли полученные результаты, подтверждающие гипотезу исследователя или опровергающие ее, только лишь случайными
Совокупность результатов измерения, ранжированных по величине, называют «вариационный ряд»
