СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ КЛИНИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ

ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1 ОБЗОР МЕТОДОВ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ 6
1.1 Основные определения статистики, встречающиеся в клинических
исследованиях 6
1.2 Формирование статистических гипотез и их проверка 9
1.3 Параметрические и непараметрические критерии для проверки гипотезы
о различии (или сходстве) между средними значениями 11
1.4 Корреляционный анализ 15
ГЛАВА 2 СРАВНЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПЛАЗМА ЭМИССИОННОЙ
СПЕКТРОМЕТРИИ С ПОМОЩЬЮ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИХ КРИТЕРИЕВ 17
2.1 Проверка нормальности распределения данных 19
2.2 Сравнение показателей плазма эмиссионной спектрометрии 21
2.3 Установление связи между функциональными показателями и
показателями плазма эмиссионной спектрометрии 23
ГЛАВА 3 ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ПРЕПАРАТОВ ДЛЯ ЛЕЧЕНИЯ СЕРДЕЧНОСОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ С ПОМОЩЬЮ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА 26
3.1 Описание предоставленных медицинских данных 26
3.2 Сравнение двух независимых выборок с помощью непараметрического
критерия Манна - Уитни 28
3.3 Определение эффективности препарата путем сравнения двух зависимых
выборок с помощью непараметрического критерия Вилкоксона 29
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 38
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 40
ПРИЛОЖЕНИЯ 42

Купить

Хорошо известно, что без тщательного анализа полученных данных и оценки их ошибок любой эксперимент становится совершенно бесполезным или, в крайнем случае, неинформативным. В ещё большей степени эти слова справедливы для клинических медицинских исследований, где практически нельзя воспроизвести условия предыдущих исследований, так как пациенты постоянно меняются. Именно поэтому для принятия решения по результатам таких исследований должны использоваться адекватные задаче методы статистической обработки.
Статистика в медицине является одним из инструментов анализа экспериментальных и клинических данных, с помощью которого обобщаются полученные результаты [4]. Это не единственная задача статистики в медицине. Этот математический аппарат широко применяется в диагностических целях, решении классификационных задач и поиске новых закономерностей, для постановки новых научных гипотез.
Одной из основных особенностей статистической обработки результатов в медицине, и, в частности, анализе результатов клинических исследований состоит в том, что в первую очередь необходимо убедиться в закономерности полученных результатов, то есть невозможности получить аналогичные результаты за счет случайных флуктуаций и процессов. Все остальные выводы по результатам исследований можно делать лишь только после успешного прохождения этого этапа.
Статистическая обработка результатов медицинских исследований базируется на постулате, что все, что верно для случайной выборки верно и для генеральной совокупности, из которой эта выборка получена. Однако выбрать или набрать истинно случайную выборку из генеральной совокупности практически очень сложно. Поэтому следует стремиться к тому, чтобы выборка была репрезентативной по отношению к изучаемой популяции, т.е. адекватно отражающей все возможные аспекты изучаемого состояния или заболевания в популяции, чему способствует чёткое формулирование цели и строгое соблюдение критериев отбора выборки [7].
В последние годы появилось большое количество программ и программных комплексов для статистического анализа данных, в том числе медицинских. Однако для их корректного применения необходимо знание основ математической статистики, позволяющее осуществить выбор необходимых статистических процедур, правильно применить их и осуществить корректную интерпретацию результатов. Иначе, выводы об эффективности изучаемых методов лечения могут оказаться ложными.
В настоящее время участие статистика в проведении клинических исследований - широко распространенная практика. Применение статистических методов не просто формальная процедура, а творческая деятельность. И, как и любое творчество, планирование исследований и интерпретация полученных результатов требуют глубоких знаний и опыта в области математической статистике [14]. Причем, данная деятельность имеет очень большое значение, так как часто именно статистическое оценивание результатов определяет решение в пользу того или иного метода лечения. Медицинские институты готовят в первую очередь практикующих врачей, а не ученых в области биологии и медицины. Их знание математики и методов статистики близко к нулю. Поэтому большинство ошибок в медицинских научных исследованиях связано с некорректным переводом задачи исследования из медицинской плоскости в математическую и, наоборот [9].
Несмотря на отсутствие клинического мышления, представителям точных наук легче освоить биологические дисциплины в требуемом для решения поставленной задачи объеме, чем врачам — понять математику, теорию вероятности и статистику. Тесное взаимодействие врачей, организующих и проводящих исследование, с представителями других областей знаний способно обеспечить необходимый баланс специалистов разных профилей, позволяющий получить достоверные результаты. Существует немало литературных источников, как общеметодологического характера [5;12;15], так и с описанием работы в среде определенных статистических пакетов [1;13]. С их помощью можно понять идеологии различных методов анализа данных, их возможности и ограничения.
Наш интерес к этому исследованию возник в связи с предложением специалистов Медицинского института БелГУ сопоставить результаты исследования микроэлементного состава сердечной ткани лиц, страдающих заболеваниями сердечно-сосудистой системы, и здоровых людей и найти связь особенностей микроэлементного состава сердечной ткани пациентов с функциональными показателями, полученными в процессе прижизненных исследований.
Другой поставленной перед нами задачей было сравнение эффективности применения двух лекарственных препаратов для лечения заболеваний сердечно-сосудистой системы.
Исходя из вышесказанного, цель исследований, результаты которых приведены в выпускной квалификационной работе, можно сформулировать следующим образом.
Использование методов статистического анализа для верификации результатов клинических исследований заболеваний сердечно-сосудистой системы, включающее:
а) Определение взаимосвязи микроэлементного состава ткани сердца с функциональными показателями у больных, страдающих заболеваниями сердечно-сосудистой системы;
б) Сравнение эффективности двух препаратов для лечения заболеваний сердечно-сосудистой системы
Для достижения поставленных целей в процессе исследования для каждой из них были решены следующие задачи:
1. Определение характера данных результатов клинических исследований
2. Нахождение описательной статистики для этих данных
3. Выбор оптимальных методов статистической обработки для данной выборки
4. Применение выбранных методов для обработки предоставленных данных
5. Проведение анализа полученных результатов.
Материалы, полученные в процессе исследования, частично опубликованы в работе [16; 17] и представлены в ряде статей, направленных в печать.

Купить