|
 16.05.2011 г. на сайт пришло 2561 человек, открывших 3205 страниц 14.11.2011 г. на сайт пришло 2106 человек, открывших 3250 страниц 14.12.2011 г. на сайт пришло 2640 человек, открывших 3452 страниц 17.01.2012 г. на сайт пришло 2439 человек, открывших 3097 страниц 03.03.2012 г. на сайт пришло 2219 человек, открывших 3019 страниц 30.05.2012 г. на сайт пришло 3512 человек, открывших 4706 страниц 06.03.2014 г. на сайт пришло 2556 человек, открывших 3179 страниц 08.02.2015 г. на сайт пришло 2341 человек, открывших 2682 страницы Если приходят, значит полезное находят.. Наш адрес:  |
Выбрав любое изображение, кликните по нему мышкой, и Вы узнаете о статистике ...
|
На файле "Поиски методов или результатов статистического анализа" сообщается, что сейчас на сайте БИОМЕТРИКА размещено 4162 htm-файлов, 651 pdf-файлов, 152 djvu-файлов, и т.д. И там же приводятся описания групп конкретных файлов. В частности по методам статистического анализа, их отличным результатам, отзывам авторов, книгам этих методов, статистике посещаемости сайта БИОМЕТРИКА, и т.д. Далее приведено подробное пояснение поиска нужных файлов системой Google, которая там же и помещена. А после системы Google размещены популярные 341 htm-адресов и 79 адресов pdf-адресов. Итак, для оперативного выбора конкретного нужного файла на данном сайте БИОМЕТРИКА рекомендую перейти на файл "Поиски методов или результатов статистического анализа". Можете просматривать все графики по данной тематике... |
Доказательная или сомнительная?
ДОКАЗАТЕЛЬНАЯ МЕДИЦИНА И СТАТИСТИКА. КРАТКОСТЬ – СЕСТРА ТАЛАНТА? ИЛИ ПРИЗНАК НЕЗНАНИЯ? ПРОЦЕНТЫ – ПРИМИТИВНО? ЗАТО ДОСТУПНО! СТАТИСТИЧЕСКАЯ ВАМПУКИЗАЦИЯ, ОНА ЖЕ ВСЕОБЩАЯ СТЬЮДЕНТИЗАЦИЯ. «ЛОШАДЕНДУС СВАЛЕНДУС С МОСТЕНДУС». ЗЕММЕЛЬВЕЙС И СТАТИСТИЧЕСКАЯ ТЕХНИКА БЕЗОПАСНОСТИ. «ЗАЧЕМ НАМ КУЗНЕЦ? НАМ КУЗНЕЦ НЕ НУЖЕН». Весь обзор одним файлом |
Мониторинг качества научных медицинских публикаций Обращение межрегионального Общества специалистов доказательной медицины в ВАК РФ СТАТИСТИКА УМЕЕТ МНОГО ГИТИК. С.Е. Бащинский, главный редактор Международного журнала медицинской практики, 1998; №4, с.13-15.
Мнения исследователей о продуктивности многих методов статистического анализа. Данные мнения отражены многими исследователями, учёными, начальниками, и студентами по медицине и биологии как в тезисах, так и в диссертациях, статьях, или дипломах. В них и представлены самые продуктивные и сложные методы статистического анализа. Пример "ПРОГРАММА РАБОТ по статистическому анализу" базы данных Исследователя. Леонов В.П. ... При этом содержание подобных "ПРОГРАММ..." определяются приводимыми 5-ю деталями. ... В данном примере "ПРОГРАММЫ..." приводится 22 БЛОКА по конкретным методам анализа и графикам. НЦ БИОСТАТИСТИКА выполняет работы по статистическому анализу экспериментальных данных уже более 30 лет. В его составе исследователи России, США, Израиля, Англии, Канады и других стран. Услугами Центра пользуются аспиранты и докторанты в области медицины, биологии, социологии, психологии и т.д. (См. далее ) Отзывы исследователей по статистическому анализу их баз данных Примеры оформления заказчиками базы данных, описания признаков и целей статистического анализа этой базы данных
Интересная ссылка
Примеры "Программы по статистическому анализу", и подобных результатов статистического анализа по таким "Программам" Зачем нужна статистика в доказательной медицине? Сравниваем средние, а также и ... В. Леонов. Исследователям в медицине и биологии весьма большую пользу приносит сравнение не только групповых средних, но также и иных параметров. Показано, что не нормальное распределение количественного признака, означает наличие взаимосвязей данного признака с другими признаками.
Проценты - статистический анализ? Или проценты - арифметический анализ? В. Леонов. Леонов В.П. Общие проблемы применения статистики в биомедицине. ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ПРИКЛАДНОЙ СТАТИСТИКИ ПРИ ПОДГОТОВКЕ ДИССЕРТАЦИОННЫХ РАБОТ ПО МЕДИЦИНСКИМ И БИОЛОГИЧЕСКИМ СПЕЦИАЛЬНОСТЯМ. Бюллетень ВАК N5 1997 г. В.П.Леонов, П.В.Ижевский. Леонов В.П. Ошибки статистического анализа биомедицинских данных. Доклад на научно-практическая конференция "Роль эпидемиологических и клинических исследований в здравоохранении: планирование, организация, внедрение результатов в практику". Якутск, (12-13 ноября 2009). Применение статистики в статьях и диссертациях по медицине и биологии. Часть I. Описание методов статистического анализа в статьях и диссертациях. Международный журнал медицинской практики, 1998 г., вып. 4. В.П. Леонов, П.В. Ижевский ПРИМЕНЕНИЕ СТАТИСТИКИ В СТАТЬЯХ И ДИССЕРТАЦИЯХ ПО МЕДИЦИНЕ И БИОЛОГИИ. ЧАСТЬ III. ПРОБЛЕМЫ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ "АВТОР - РЕДАКЦИЯ - ЧИТАТЕЛЬ". Леонов В.П. Применение статистики в статьях и диссертациях по медицине и биологии. Часть IV. Наукометрия статистической парадигмы экспериментальной биомедицины. Международный журнал медицинской практики, 2002 г. вып. 3. Леонов В. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ МЕДИКОВ И БИОЛОГОВ. (время и опыт). Леонов В. В. Леонов. Статистика в кардиологии. 15 лет спустя. 15 лет назад, в 1998 году, в журнале «Кардиология» была опубликована наша статья «Применение методов статистики в кардиологии (по материалам журнала «Кардиология» за 1993–1995 гг.) В ней были проанализированы 426 статей кардиологической тематики. В новом обзоре проаналированы современные журнальные статьи кардиологической тематики. Учитывая то, что в настоящее время в России смертность от сердечно-сосудистых заболеваний более чем в 4 раза выше, чем в Европе, США и Японии, актуальной задачей является оценка эффективности использования статистики в российской кардиологии. Журнал "Медицинские технологии. Оценка и выбор", 2014, №1, с. 17-28. (Весь обзор одним файлом) ВАК для учёных? или ВАК для… бумагомарак? «ТРОИЦКИЙ ВАРИАНТ» № 8 (127), 2013 год. К середине 2017 года статью прочитали более 50 тысяч читателей. Примеры отличных результатов статистического анализа в диссертациях, дипломных работах и статьях, полученных с нашей помощью. В.В. Половинкин. Тотальная мезоректумэктомия — фактор повышения эффективности лечения среднеампулярного и нижнеампулярного рака прямой кишки. (диссертация на
соискание учёной степени доктора медицинских наук) Н.Г. Веселовская. Клиническое и прогностическое значение эпикардиального ожирения у пациентов высокого сердечно-сосудистого риска. (диссертация на соискание учёной степени доктора медицинских наук) О.Я. Васильцева. Закономерности возникновения, клинического течения и исходов тромбоэмболии легочной артерии по данным госпитального регистра патологии. (диссертация на
соискание учёной степени доктора медицинских наук) В.А. Габышев. Фитопланктон крупных рек Якутии и сопредельных территорий восточной Сибири. (диссертация на соискание учёной степени доктора биологических наук) М.И. Антоненко. Гиперкортицизм без специфических клинических симптомов: эпидемиология, клиника, диагностика. (диссертация на соискание учёной степени кандидата медицинских наук) А.Г. Сыркина. Ретроспективный анализ эффективности и безопасности тромболитической терапии острого инфаркта миокарда у больных пожилого и старческого возраста (диссертация на соискание учёной степени кандидата медицинских наук). Роль «малых» доз ионизирующего излучения в развитии неонкологических эффектов: гипотеза или реальность? Бюллетень сибирской медицины, № 2, 2005, с. 63-70. Карпов А.Б., Семенова Ю.В., , Тахауов Р.М., Литвиненко Т.М., Попов С.В., Леонов В.П. В. Леонов. Цели, возможности, и проблемы использования биостатистики в доказательной медицине. Доклад на Конференции по доказательной медицине в Ереване «От доказательной медицины к доказательному здравоохранению» (24 - 26 сентября 2015 года). Фоторепортаж с семинара по биометрике в Ереване, прошедшего после конференции по доказательной медицине (24 - 26 сентября 2015 года). Отзывы слушателей семинара по биометрике в Ереване в сентябре 2015 г. Новые полезные книги...
(Заказать книгу можно через издательство) Ланг Т., Сесик М. Как описывать статистику в медицине. Руководство для авторов, редакторов и рецензентов. Пер. с англ. В.П. Леонова. 2016 - 480 с.
Петри А., Сэбин К. Наглядная медицинская статистика. Учебное пособие. 3-е издание. Пер. с англ. В.П. Леонова. 2015. - 216 с.
Банержи А. Медицинская статистика понятным языком: вводный курс. Издательство "Практическая медицина", 2014. - 287 с. Пер. с англ. В.П. Леонова.
Т. Гринхальх. Основы доказательной медицины. Издательство "ГЭОТАР-Медиа", 2015. - 336 с. 4-е издание переработанное и дополненное. Пер. с англ. Под ред. И.Н. Денисова, К.И. Сайткулова, В.П. Леонова.
В.В. Мартиросян, Ю.А. Долгушева. Анализ влияния гелиогеофизических и метеорологических факторов на инсульты с учётом фаз солнечного цикла. Ростовский государственный медицинский университет. – Ростов н/Д.: Изд-во"АкадемЛит" (ИП Ковтун С.А.) 2014г. 414 с. ISBN 978-8-904067-03-8.
Леонов В.П. Обработка экспериментальных данных на программируемых микрокалькуляторах. Учебное пособие (Прикладная статистика на БЗ-34, МК-52, МК-54, МК-56, МК-61). Томск, изд-во ТГУ, 1990, - 376 с. Предисловие. Послушать и скачать...
В новый век - с доказательной биомедициной Обращение о создании "Общественного экспертного Совета "Статистика в медицине и биологии".
На файле "Поиски методов или результатов статистического анализа" сообщается, что сейчас на сайте БИОМЕТРИКА размещено 4162 htm-файлов, 651 pdf-файлов, 152 djvu-файлов, и т.д. И там же приводятся описания групп конкретных файлов. В частности по методам статистического анализа, их отличным результатам, отзывам авторов, книгам этих методов, статистике посещаемости сайта БИОМЕТРИКА, и т.д. Далее приведено подробное пояснение поиска нужных файлов системой Google, которая там же и помещена. А после системы Google размещены популярные 341 htm-адресов и 79 адресов pdf-адресов. Итак, для оперативного выбора конкретного нужного файла на данном сайте БИОМЕТРИКА рекомендую перейти на файл "Поиски методов или результатов статистического анализа". Можете просматривать все графики по данной тематике... Мнения исследователей о продуктивности многих методов статистического анализа. Данные мнения отражены многими исследователями, учёными, начальниками, и студентами по медицине и биологии как в тезисах, так и в диссертациях, статьях, или дипломах. В них и представлены самые продуктивные и сложные методы статистического анализа. ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ПРИКЛАДНОЙ СТАТИСТИКИ ПРИ ПОДГОТОВКЕ ДИССЕРТАЦИОННЫХ РАБОТ ПО МЕДИЦИНСКИМ И БИОЛОГИЧЕСКИМ СПЕЦИАЛЬНОСТЯМ. Бюллетень ВАК РФ. В.П. Леонов, П.В.Ижевский. В. Леонов. Общие проблемы применения статистики в биомедицине или
что разумнее: ДДПП или ДППД? (дополненная версия) Фадеев В.В., Леонов В.П., Реброва О.Ю., Мельниченко Г.А. Доказательная медицина и отечественная медицинская наука. В. Леонов."Пипл схавает"... Комментарии к статье В.В. Власова "Могут ли обострения хронического заболевания возникать после смерти?" Е. Балацкий. Диссертационная ловушка. Е. Балацкий. Институциональные конфликты в сфере высшего образования. В. Леонов. Наукометрический анализ статистической парадигмы экспериментальной биомедицины (по материалам публикаций). Н. Зорин. О неправильном употреблении термина "достоверность" в российских научных психиатрических и общемедицинских статьях.О современных проблемах внедрения прикладной статистики. Основные направления современной экологии и ее математический аппарат. В. Леонов. Логистическая регрессия - "вершина пирамиды". А в "фундаменте" - что? В. Леонов. Логистическая регрессия в медицине и биологии. ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ПРИКЛАДНОЙ СТАТИСТИКИ ПРИ ПОДГОТОВКЕ ДИССЕРТАЦИОННЫХ РАБОТ ПО МЕДИЦИНСКИМ И БИОЛОГИЧЕСКИМ СПЕЦИАЛЬНОСТЯМ. Бюллетень ВАК N5 1997 г. В.П.Леонов, П.В.Ижевский. В. Леонов. Три "Почему ..." и пять принципов описания статистики в биомедицинских публикациях. В.П.Леонов. Применение разведочного анализа для оценки исходных данных (на примере наблюдений по уролитиазу) Леонов В.П. Классификация ошибок применения статистики в отечественной медицине. Материалы научной конференции "Системный анализ в медицине" (САМ 2007). Благовещенск, 2007, Амурский государственный университет. В. Леонов. КЛАССИФИКАЦИЯ ОШИБОК ПРИМЕНЕНИЯ СТАТИСТИКИ В ОТЕЧЕСТВЕННОЙ МЕДИЦИНЕ. Леонов В.П. Камуфляжные мемы инфоценоза научных школ. Материалы Международной научной конференции 15-16 июня 2007 г. "Философия математики: Актуальные проблемы." - Московский государственный университет. В. Леонов. МЕМЕТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СТАТИСТИЧЕСКИХ ЗАБЛУЖДЕНИЙ В ПУБЛИКАЦИЯХ НАУЧНЫХ ШКОЛ Леонов В.П. Ошибки статистического анализа биомедицинских данных. Доклад на научно-практическая конференция "Роль эпидемиологических и клинических исследований в здравоохранении: планирование, организация, внедрение результатов в практику", посвящённая памяти доктора медицинских наук, профессора В.П. Алексеева в Якутске (12-13 ноября 2009). Леонов В.П. Принципы описания статистики в биомедицинских публикациях. Доклад на научно-практическая конференция "Роль эпидемиологических и клинических исследований в здравоохранении: планирование, организация, внедрение результатов в практику", посвящённая памяти доктора медицинских наук, профессора В.П. Алексеева в Якутске (12-13 ноября 2009). Леонов В.П. Основные понятия ROC-анализа. Доклад на научно-практическая конференция "Роль эпидемиологических и клинических исследований в здравоохранении: планирование, организация, внедрение результатов в практику", посвящённая памяти доктора медицинских наук, профессора В.П. Алексеева в Якутске (12-13 ноября 2009). Леонов В.П. Ошибки статистического анализа биомедицинских данных. Международный журнал медицинской практики, 2007, вып. 2, стр.19-35 В.Леонов. Факторный анализ: основные положения и ошибки применения. Роль «малых» доз ионизирующего излучения в развитии неонкологических эффектов: гипотеза или реальность? Карпов А.Б., Семенова Ю.В., Тахауов Р.М., Литвиненко Т.М., Попов С.В., Леонов В.П. Пример "ПРОГРАММА РАБОТ по статистическому анализу" базы данных Исследователя. Леонов В.П. .... При этом содержание подобных "ПРОГРАММ..." определяются приводимыми 5-ю деталями. ... В данном примере "ПРОГРАММЫ..." приводится 22 БЛОКА по конкретным методам анализа и графикам. ОТЗЫВ заочного аспиранта Омского Государственного медицинского университета, врача акушера-гинеколога акушерского отделения Лабытнангской городской больницы(ЯНАО) Коваленко Марины Александровны. Хочу поблагодарить создателей сайта БИОМЕТРИКА, и лично Леонова В.П., за совместно проделанную работу. Я, как и многие практические врачи, считают, что статистика - это что-то из области фантастики, где-то рядом с космонавтикой... ОТЗЫВ Корнеевой Н.В., доцента ДВГМУ, г. Хабаровск. Здравствуйте! Меня зовут Корнеева Наталья Вячеславовна, я являюсь доцентом кафедры факультетской терапии ДВГМУ г. Хабаровск. Как и полагается доценту, я имею степень кандидата медицинских наук, диссертация защищена в 2011 году. Работая над кандидатской диссертацией, самой сложной для меня была статистическая обработка данных. Обучаясь в очной аспирантуре, я посетила 5 занятий по статистике, предусмотренные программой подготовки аспирантов. Занятия проводила то ли студентка технического ВУЗа, то ли молодая преподаватель, которая постоянно заглядывала в конспект и не могла понять суть преподаваемого ею, тем более эту суть не могли понять и обучающиеся. Прикладного значения полученным «знаниям», я так и не нашла. (далее...)" ОТЗЫВ врача-кардиолога М.В. Емельяненко, ФКУ «Центральный военный госпиталь имени П.В. Мандрыка» МО РФ, Москва, о проведённом статистическом анализе. Хочу выразить глубокую признательность за качественный и весьма объёмный труд, проделанный Вами по статистическому анализу моей базы данных. Особенную благодарность, без сомнения, хотелось бы выразить руководителю проекта «БИОМЕТРИКА» - Василию Петровичу Леонову... (далее... КУНСТКАМЕРА В последнее время автор получает от читателей немало писем, в которых они сообщают о том, что после чтения материалов "Биометрики" стали более внимательно и пристально вчитываться в разделы "Материалы и методы" диссертаций и журнальных статей. Нередко при этом они обнаруживают новые "ляпы", некоторые из которых читатели присылают нам. Я благодарен всем, кто присылает в "Кунсткамеру" такие образцы и пришлёт их в будущем. Для удобства работы с экспонатами они отсортированы по фамилиям авторов, городам, в которых проживают авторы, и по организациям, в которых работают авторы, а также по научным специальностям. Экспозиция 1 Экспозиция 2 Экспозиция 3 Экспозиция 4 Экспозиция 5 Экспозиция 6Экспозиция 7 Экспозиция 8 Экспозиция 9 Экспозиция 10 Экспозиция 11 Экспозиция 12 Экспозиция 13 Экспозиция 14 Экспозиция 15 Экспозиция 16 Экспозиция 17 Отзывы исследователей на проведённый по базам статистический анализ в Хван Н.В., Алматы, Казахстан Уважаемые диссертанты! Хочу поделиться своим опытом сотрудничества со специалистами Центра «Биостатистика». Веселовская Н.Г., Алтайский кардиоцентр, Барнаул. Хочется поделиться своими впечатлениями от работы с центром БИОСТАТИСТИКА. Итак, это не первое моё сотрудничество с центром. В 2006 г центром БИОСТАТИСТИКА был проведён анализ материала, который вошёл в мою кандидатскую диссертацию...
Веселовская Н.Г. "ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РИСКА РЕСТЕНОЗА КОРОНАРНЫХ АРТЕРИЙ ПОСЛЕ ИХ СТЕНТИРОВАНИЯ У ПАЦИЕНТОВ С ОЖИРЕНИЕМ" Поддубная О.А., доктор медицинских наук,
доцент кафедры Восстановительной медицины, физиотерапии
и курортологии Сибирского Государственного медицинского университета Медянникова И.В., кандидат медицинских наук, ассистент кафедры акушерства и гинекологии Омской государственной медицинской академии Крупская Ю.А. (Ростов-на-Дону) Чекмарев А.С., аспирант кафедры дерматовенерологии, микологии и косметологии РМАПО, член совета студентов медицинских и фармацевтических ВУЗов при Министерстве Здравоохранения и Социального развития России (Москва) Максимова С.С., с.н.с. НИИ здоровья, Якутск Новые отзывы по дистанционному обучению статистике Сафонова В.Р., Ханты-Мансийская госмедакадемия, кафедра нормальной и патологической физиологии Ванинцева Н.Н. Санкт-Петербург Бурмистрова Т.Г., лаборатория нарушений сердечного ритма РНПЦ Кардиология, Минск. Карчевская К.В., Федеральный центр сердечно-сосудистой хирургии г. Пенза Международная конференция по доказательной медицине в Ереване (18 - 20.10.2012) Ереванская фото-биометрика. Фоторепортаж о конференции в Ереване. Доклад "Почему и как надо учить медиков статистике?" В. Леонов. Зачем нужна статистика в доказательной медицине? В. Леонов. Армянский медицинский реферативный журнал, 2012, вып. 9, с. 184-193. Примеры "Программы по статистическому анализу", и подобных результатов статистического анализа по таким "Программам" Примеры отличных результатов статистического анализа в диссертациях, дипломных работах и статьях, полученных с нашей помощью. В.В. Половинкин. Тотальная мезоректумэктомия — фактор повышения эффективности лечения среднеампулярного и нижнеампулярного рака прямой кишки. (диссертация на
соискание учёной степени доктора медицинских наук) Н.Г. Веселовская. Клиническое и прогностическое значение эпикардиального ожирения у пациентов высокого сердечно-сосудистого риска. (диссертация на соискание учёной степени доктора медицинских наук) О.Я. Васильцева. Закономерности возникновения, клинического течения и исходов тромбоэмболии легочной артерии по данным госпитального регистра патологии. (диссертация на
соискание учёной степени доктора медицинских наук) В.А. Габышев. Фитопланктон крупных рек Якутии и сопредельных территорий восточной Сибири. (диссертация на соискание учёной степени доктора биологических наук) Бирюкова И.А. Научно - практическая работа "Фармакоэкономические исследования розничного рынка города Омска" Н.П. Гарганеева. Клинико-патогенетические закономерности формирования психосоматических соотношений при заболеваниях внутренних органов и пограничных психических расстройствах (автореферат диссертации на соискание учёной степени доктора медицинских наук) Попова Г.А. Сравнительное изучение подвидов LINUM USITATISSIMUM L . в условиях Западной Сибири (диссертация на соискание учёной степени кандидата биологических наук). А.Г. Сыркина. Ретроспективный анализ эффективности и безопасности тромболитической терапии острого инфаркта миокарда у больных пожилого и старческого возраста (диссертация на соискание учёной степени кандидата медицинских наук). Рудаков А.Н. Дифференцированный подход к проведению профилактики язв желудка и двенадцатиперстной кишки у больных ишемической болезнью сердца, принимающих аспирин (автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата медицинских наук) Кривулина Г.Б. Влияние велотренировок различной продолжительности на дисфункцию эндотелия и факторы риска атеросклероза у молодых мужчин (автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата медицинских наук) Сутурина Л.В. Гипоталамический синдром: основные звенья патогенеза, диагностика, патогенетическая терапия и прогноз (автореферат диссертации на соискание учёной степени доктора медицинских наук) Мнения исследователей о продуктивности многих методов статистического анализа. Данные мнения отражены многими исследователями, учёными, начальниками, и студентами по медицине и биологии как в тезисах, так и в диссертациях, статьях, или дипломах. В них и представлены самые продуктивные и сложные методы статистического анализа. Проценты - статистический анализ? Или проценты - арифметический анализ? В. Леонов. Леонов В.П. Общие проблемы применения статистики в биомедицине. ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ПРИКЛАДНОЙ СТАТИСТИКИ ПРИ ПОДГОТОВКЕ ДИССЕРТАЦИОННЫХ РАБОТ ПО МЕДИЦИНСКИМ И БИОЛОГИЧЕСКИМ СПЕЦИАЛЬНОСТЯМ. Бюллетень ВАК N5 1997 г. В.П.Леонов, П.В.Ижевский. Леонов В.П. Ошибки статистического анализа биомедицинских данных. Доклад на научно-практическая конференция "Роль эпидемиологических и клинических исследований в здравоохранении: планирование, организация, внедрение результатов в практику". Якутск, (12-13 ноября 2009). Применение статистики в статьях и диссертациях по медицине и биологии. Часть I. Описание методов статистического анализа в статьях и диссертациях. Международный журнал медицинской практики, 1998 г., вып. 4. В.П. Леонов, П.В. Ижевский ПРИМЕНЕНИЕ СТАТИСТИКИ В СТАТЬЯХ И ДИССЕРТАЦИЯХ ПО МЕДИЦИНЕ И БИОЛОГИИ. ЧАСТЬ III. ПРОБЛЕМЫ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ "АВТОР - РЕДАКЦИЯ - ЧИТАТЕЛЬ". Леонов В.П. Применение статистики в статьях и диссертациях по медицине и биологии. Часть IV. Наукометрия статистической парадигмы экспериментальной биомедицины. Международный журнал медицинской практики, 2002 г. вып. 3. Леонов В. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ МЕДИКОВ И БИОЛОГОВ. (время и опыт). Леонов В. В. Леонов. «Применение методов статистики в кардиологии (по материалам журнала «Кардиология» за 1993–1995 гг.) Кардиология, 1998, № 1. В. Леонов. Статистика в кардиологии. 15 лет спустя. 15 лет назад, в 1998 году, в журнале «Кардиология» была опубликована наша статья «Применение методов статистики в кардиологии (по материалам журнала «Кардиология» за 1993–1995 гг.) В ней были проанализированы 426 статей кардиологической тематики. В новом обзоре проаналированы современные журнальные статьи кардиологической тематики. Учитывая то, что в настоящее время в России смертность от сердечно-сосудистых заболеваний более чем в 4 раза выше, чем в Европе, США и Японии, актуальной задачей является оценка эффективности использования статистики в российской кардиологии. Журнал "Медицинские технологии. Оценка и выбор", 2014, №1, с. 17-28. (Весь обзор одним файлом) Пример "ПРОГРАММА РАБОТ по статистическому анализу" базы данных Исследователя. Леонов В.П. ... При этом содержание подобных "ПРОГРАММ..." определяются приводимыми 5-ю деталями. ... В данном примере "ПРОГРАММЫ..." приводится 22 БЛОКА по конкретным методам анализа и графикам. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ МЕДИКОВ И БИОЛОГОВ. (время и опыт). Леонов В. В. Леонов. Статистика в кардиологии. 15 лет спустя. 15 лет назад, в 1998 году, в журнале «Кардиология» была опубликована наша статья «Применение методов статистики в кардиологии (по материалам журнала «Кардиология» за 1993–1995 гг.) В ней были проанализированы 426 статей кардиологической тематики. В новом обзоре проаналированы современные журнальные статьи кардиологической тематики. Учитывая то, что в настоящее время в России смертность от сердечно-сосудистых заболеваний более чем в 4 раза выше, чем в Европе, США и Японии, актуальной задачей является оценка эффективности использования статистики в российской кардиологии. Журнал "Медицинские технологии. Оценка и выбор", 2014, №1, с. 17-28. (Весь обзор одним файлом) ВАК для учёных? или ВАК для… бумагомарак? «ТРОИЦКИЙ ВАРИАНТ» № 8 (127), 2013 год. К середине 2017 года статью прочитали более 50 тысяч читателей. |
|||||||||||||||||||||||
ДОКАЗАТЕЛЬНАЯ
МЕДИЦИНА И СТАТИСТИКА
– Не помню, кто сказал
«невежественный актёр –
жалок,
невежественный инженер
– убыточен,
невежественный врач –
опасен».
______________________
Б.И. Давыдов. Член
редакционной
коллегии журнала
«Мать и Дитя в Кузбассе»
Термин «доказательная медицина»
(ДМ) был предложен учёными университета
Мак-Мастера г. Торонто (Канада) в
Одним из важнейших инструментов доброкачественных
исследований для ДМ является статистика. Отношение медиков к достижениям статистики
нередко выступает в качестве лакмусовой бумажки их отношения к ДМ в целом. «Медицинская общественность долго не желала
признавать этих достижений, отчасти потому, что статистика приуменьшала
значение клинического мышления. Подобный подход ставил под сомнение
компетентность врачей, опирающихся на постулаты неповторимости каждого
больного, и, следовательно, неповторимости выбранной терапии. Особенно это было
заметно во Франции — стране, которая подарила миру множество исследователей,
изучавших проблемы вероятности: Пьера де Ферма, Пьера-Симона Лапласа, Авраама
де Муавра, Блеза Паскаля и Симеона Дениса Пуассона. В
Французская академия наук назначила комиссию врачей, в
которую входил и Д. Пуассон, для того, чтобы проверить данные статьи Ж.
Сивиаля. В отчёте этой комиссии было высказано и обосновано мнение о
нецелесообразности применения статистических методов в медицине: «Статистика,
прежде всего, отрешается от конкретного человека и рассматривает его в качестве
единицы наблюдения. Она лишает его всякой индивидуальности для того, чтобы
исключить случайные влияния этой индивидуальности на изучаемый процесс или
явление. В медицине такой подход
неприемлем» (С.Н.
Гудман. Прикладная биостатистика: знание вероятности или вероятность знания? Международный журнал медицинской практики. № 2, 2001. – с. 21-22). Однако дальнейшее развитие медицины и
биологии показало, что в действительности статистика является мощнейшим
инструментом этих наук.
Отрицательное отношение к
использованию статистики в медицине культивировалось и в СССР в период
лысенковшины. После августовской сессии ВАСХНИЛ 1948 г. гонению подверглась не
только генетика, но и статистика, как один из основных инструментов генетики. В
50-е годы 20 века ВАК СССР даже отказывала в присуждении учёных степеней
кандидата и доктора медицинских наук под предлогом использования в диссертациях
«буржуазной» статистики. (http://www.biometrica-tomsk.ru/lis/index10.htm )
Необходимо,
как указывал Гавар, исходить из закона больших чисел. Без употребления современных терминов он сформулировал основные
положения концепции доверительных интервалов и статистической значимости. Он утверждал, что эффективность лечения (выраженную в таких показателях, как
смертность или частота излечения; Гавар по традиции того времени называл такие
показатели «терапевтическим законом») нельзя считать абсолютной величиной, а
следует отображать в виде диапазона значений. Гавар писал: «Диапазон значений
сужается по мере увеличения числа наблюдений; его величину можно определить по
количеству больных, с которым производили статистические расчеты». И далее:
«Для того, чтобы предпочтение было отдано какому-либо вмешательству, оно должно
не только приводить к лучшим результатам, чем сравниваемые методы лечения, но
различие в эффективности должно превышать определенную пороговую величину,
которая зависит от числа наблюдений. Если различие ниже этой пороговой
величины... его следует игнорировать и считать несущественным». Подводя итог, можно сказать, что Гавар фактически разработал
статистический подход, на котором в наши дни основывается доказательная
медицина». [Х.Р.
Вульф. История развития клинического
мышления. Международный журнал медицинской практики. № 1, 2005. – с. 12-20. https://www.mediasphera.ru/journals/mjmp/2005/1/12.pdf]
Как известно, появлению ДМ, как
направления медицинской науки и практики, способствовали две основные причины.
Во-первых, это резкий рост объёма доступной информации, которая перед
использованием на практике нуждается в критическом анализе и обобщении. Вторая
причина носит чисто экономический характер. Рациональность расходования
финансовых ресурсов в медицинской науке и практике напрямую зависит от
результатов исследований, которые должны проверять эффективность и безопасность
методик диагностики, профилактики и лечения в клинических исследованиях. «Доказательная медицина с её
методологией проведения рандомизированных клинических, диагностических,
эпидемиологических исследований и метаанализа имеет большое значение для
клинической практики. … Однако врачу приходится иметь дело с конкретным больным
и всякий раз задавать себе вопрос: можно ли, и если да, то в какой степени
распространить результаты, полученные в клиническом испытании или метаанализе,
на данного пациента? Допустимо ли считать данного конкретного больного
«средним»? … Дело врача определить,
подходят ли результаты, полученные в том или ином контролируемом исследовании,
к клинической ситуации, с которой он столкнулся». [Ю.К. Абаев. История развития доказательной
медицины. http://www.mednovosti.by/journal.aspx?article=143]
Между технологиями ДМ и
статистическими технологиями много общего. Например, к технологиям ДМ относятся
рандомизированные контролируемые исследования (РКИ), систематические обзоры, в
частности, Кокрановская библиотека, и мета-анализ. Ограничимся пока только
этими наиболее популярными технологиями. Их цель – реализация основного принципа
ДМ – проверка эффективности и безопасности методик диагностики, профилактики и
лечения в клинических исследованиях. Результатом их является
получение надёжных выводов о лечебных манипуляциях в виде информации достаточно высокой концентрации. Если же рассмотреть
цели использования статистических методов, то это тоже получение надёжной информация обладающей высокой степенью
концентрации. Разумеется, при условии корректного использования этих
статистических методов. Такая концентрация информации достигается за счёт
использования системного подхода к изучению объекта. Поскольку большинство
технологий ДМ используют массовые наблюдения, анализируя их методами
статистики, то для оценки выводов ДМ врач должен понимать эти методы.
«На словах в России все за
доказательную медицину – от районного педиатра до министра здравоохранения.
Очень уж неудобно быть против неё – по крайней мере, публично. Но на деле всё
обстоит гораздо сложнее. По большому счету ни Советский Союз, ни Россия никогда
не были в ладах с доказательной медициной.» [Б. Гордон. Без протокола. Огонек 2002;14 (4742). URL: http://www.kommersant.ru/doc/2290100 ]
Этой же точки зрения придерживается и О. Реброва, известный отечественный специалист по ДМ. «В России ситуация с ДМ пока сильно отличается от того, что происходит в других странах. С. Тайлигхест (S. Tilighast), американский врач-эксперт, участвовавший в разработке программы реформирования здравоохранения в России, полагает, что развитие российской медицины будет зависеть от западных знаний и технологий до тех пор, пока современные методы критической оценки информации не изменят культуру медицинских исследований, образования и научных публикаций. Более того, он считает, что недооценка роли доказательной медицины – одно из наиболее серьёзных препятствий на пути реформирования российской медицины, едва ли не более важное, чем нехватка денег и устаревшее оборудование. С этим утверждением трудно не согласиться. Вместо того, чтобы механически заимствовать или копировать внешние проявления технического прогресса, нужно создать систему, которая бы воспроизводила эти достижения и поддерживала отечественные научно обоснованные разработки. Как крайне плохую мы должны оценить ситуацию с методологией медицинских исследований в отечественной медицинской науке.
Методический уровень публикаций в ведущих
российских медицинских журналах и защищаемых диссертаций весьма невысок, что
связано в первую очередь с низкими требованиями редакций и диссертационных
советов. Отечественные статьи (почти все) не отвечают международным
формальным критериям научности. … Вполне естественно, что постоянно растущий
поток печатных и электронных публикаций не позволяет практикующим врачам
следить за потоком научных сообщений даже в своей узкой области. Ежегодно
публикуется более 2 миллионов статей по медицине в более чем 20 тысячах
медицинских журналов. Перед потребителем медицинской информации встает вопрос
об источниках надёжной, научно обоснованной информации. ДМ учит врача искусству
критического анализа информации и умению соотнести результаты исследования с
конкретной клинической ситуацией. Для современного врача навыки критической
оценки информации очень важны и необходимы. Так, Британская Королевская коллегия врачей общей практики включила в
программу экзамена раздел по критической оценке научной публикации». [О. Реброва. Предпосылки возникновения
концепции доказательной медицины. Журнал «Здравый смысл», № 51, 2009. URL: http://humanism.su/ru/magazine.phtml?issue=2009.51-02 ]
Такие же соображения были высказаны и на Международном совещании «Доказательная медицина: новые подходы к образованию и практике в здравоохранении», организованном Московской медицинской академией имени И.М.Сеченова и Европейским региональным бюро Всемирной организации здравоохранения.» [Высшая медицинская школа России и Болонский процесс (доказательная медицина). Выпуск VII. — М.: «Издательский дом «Русский врач», 2006. — с. 272. ] В своём докладе «Преподавание основ доказательной медицины (до- и послевузовское образование и непрерывное профессиональное развитие), Е.Н. Новичкова, директор Центра доказательной медицины, кафедра семейной медицины ММА имени И.М. Сеченова, утверждала следующее. «Технология ДМ включает в себя пять основных этапов. … Третий этап — это критическая оценка доказательств, являющийся одним из наиболее важных и сложных принципов доказательной медицины. Связано это в первую очередь с тем, что в нашем базовом медицинском образовании недостаточно широко раскрыты вопросы клинической эпидемиологии и биостатистики. …
В медицинской периодике термин «доказательная медицина» в последнее время
стал достаточно расхожим и шаблонным. Вы,
наверное, встречали публикации, где в абстракте упоминается рандомизация при
проведении исследования, а потом по тексту мы не встречаем ни одного намёка на
метод проведения отбора пациентов. Т.е. многие авторы статей, стремясь угнаться
за модой и, в том числе, чтобы
облагообразить свои исследования или полученные научные результаты, включают в абстракты подобную терминологию, которая
никаким образом не отражает реальный ход исследования». Ещё более
конкретно эта мысль прозвучала в выступлении И.И. Косаговской, доцента кафедры
общественного здравоохранения факультета управления здравоохранением ММА имени
И.М. Сеченова. «Программа послевузовской профессиональной подготовки
специалистов в клинической ординатуре по специальности «организация
здравоохранения и общественное здоровье» … включает в себя следующие разделы: …
• Медико-биологическая статистика — 72 ч.» [Преподавание основ
научно обоснованного общественного здравоохранения на послевузовском
уровне. И.И. Косаговская. Высшая
медицинская школа России и Болонский процесс (доказательная медицина). Выпуск
VII. — М.: «Издательский дом «Русский врач», 2006. — с. 272.] Как видим, в отличие
от начальника отдела информационных технологий Кузбасского кардиологического
диспансера Русаковой Т.А., доцент И.И. Косаговская считает не расточительным, а
обязательным изучение основ теории медико-биологической статистики в процессе
послевузовской подготовки специалистов.
С наличием проблемы крайне низкого качества
использования статистики в диссертациях по биомедицине согласилась и ВАК РФ,
опубликовав ещё в
Наши критические публикации о
низком качестве использования статистики в биомедицинской науке не были
пионерскими. Первым, кто скрупулёзно и убедительно показал, что некорректное
использование статистики приводит исследователя к противоположному от истины
выводу, был великий советский математик, академик Андрей Николаевич Колмогоров.
Широко известен случай, когда в
В отечественной медицине одним из
первых крупных исследований, содержащим большой и нелицеприятный обзор
таких ошибок, является книга А.Я. Боярского «Статистические методы в
экспериментальных медицинских исследованиях», 1955, – Медгиз. Автор детально
проанализировал большое количество статей, опубликованных в течение нескольких
лет в известных советских медицинских журналах. По сути дела это было первое
отечественное исследование, в котором автор на значительном конкретном
материале констатировал крайне неблагополучную ситуацию с применением
статистики в экспериментальной медицине и биологии тех лет.
«Уже беглое ознакомление
с состоянием дела показывает, что статистическая обработка экспериментальных
данных является наиболее слабым местом во многих исследованиях. … Трудно требовать от медика, чтобы он,
наряду со знаниями в своей собственной области, был в то же время достаточно вооруженным, скажем, в радиотехнике
для конструирования аппаратуры, улавливающей биотоки, или в статистике для нахождения наиболее правильных методов статистической
обработки своих экспериментальных данных. И подобно тому, как медику,
несомненно, приходится обращаться за содействием к радиотехнику, для правильной
статистической обработки экспериментальных данных нередко приходится обращаться
к специалисту-статистику … Так или иначе, но бесспорным фактом являются и недостаточная вооруженность медиков
статистическими знаниями, и недостаточно высокий научный уровень статистической
методики в большинстве их экспериментальных работ». Напомним, что эти слова были сказаны еще в
Представляет интерес точка зрения на эту проблему профессионального медика. Вот как описывает её в «Международном журнале медицинской практики» С.Е. Бащинский. «Почему же статистика столь сложна для понимания врачами? Тому немало причин. Во-первых, многие статистические термины вводят в заблуждение, создают ощущение ложного узнавания, поскольку заимствованы из обыденного языка, например "значимый", "ошибка", "нормальный". Многие авторы статей не осознают различий между терминологическим и обыденным смыслом этих слов. Во-вторых, понимание статистических принципов требует развитого абстрактного мышления, занятие же медициной не располагает к увлечению абстракциями, будучи, по сути, делом практическим. Врачам непривычно мыслить такими категориями, как популяция, вероятность распределения, нулевая гипотеза. В-третьих, врачи испытывают почти мистический трепет перед математическим аппаратом, лежащим в основе статистических расчетов, полагая, что точная наука не может ошибаться. Это приводит к наивной вере во всемогущество статистических
методов, без понимания их роли и особенностей применения. В-четвертых,
статистика – наука прикладная. С одной стороны, все статистические тесты
основаны на сложном математическом аппарате, с другой стороны, использование её
методов невозможно рассматривать в отрыве от методологии клинических
исследований. Ведь статистика – это только часть исследования, которую следует
рассматривать в контексте всех проблем, определяющих качество научной работы.
Формулировка основного вопроса исследования, выбор соответствующего вопросу
метода и способа организации исследования, особенности отбора больных и
характер полученных данных - всё это
определяет выбор адекватного метода статистического анализа и, в конечном
счете, влияет на достоверность полученных результатов.
Все эти факты говорят об особой
мифологической роли статистики в сознании многих медиков и биологов. По сути, используемые во многих работах
клише представляют собой магические заклинания, служащие, по мысли авторов,
«пропуском в науку». Такой подход ничем не отличается от действий первобытного
человека, верившего, что выполнение определенного ритуала поможет ему убить мамонта. Наверное, многие читатели знакомы с карточным фокусом, в основе которого лежит
мнемоническое правило: «Наука умеет много гитик». Никто не знает, что такое
«гитик», да это и не важно, поскольку достигается главная цель - благодаря
звучной и легко запоминающейся фразе удается фокус или раскладывается пасьянс.
Статистике во многих биомедицинских
исследованиях отводится роль «гитик», звучные и непонятные авторам термины
нужны для достижения основной цели - придания работе научного «веса»,
достаточного для опубликования в журнале или для защиты диссертации. Редакторы научных журналов, публикующие подобные статьи, вольно или невольно
становятся соучастниками игры в научный «фокус»: в надёжность результатов
исследования изначально никто не верит, а важнейшим условием прохождения
диссертации или статьи становится лишь сам факт упоминания о статистических
«гитиках».(Статистика
умеет много гитик. Международный журнал медицинской практики. 1998; №4,
с.13-15. https://www.mediasphera.ru/journals/mjmp/98/4/r4-98-2.htm)
Подобными соучастниками игры в
научный «фокус» становятся и члены локальных этических комитетов по этике и
доказательности медицинских исследований, создаваемые при медицинских вузах.
Например, в Приложении к Уставу ГОУ ВПО КемГМА Росздрава (Кемерово – 2007),
читаем: «С целью повышения эффективности научной деятельности, наиболее полного
использования научного потенциала и материально-технической базы научных
исследований ГОУ ВПО КемГМА Росздрава, подготовки научно-педагогических кадров
высшей квалификации организованы … Комитет
по биоэтике и доказательности медицинских исследований. Текущий контроль
над деятельностью вышеназванных подразделений осуществляют руководители
подразделений и проректор по НИР».
Упоминание об этом комитете находим и в п. 2.4. «Положения о подготовке
научно-педагогических и научных кадров в системе послевузовского образования»
(утверждено ректором КемГМА проф. А.Я. Евтушенко): «Для утверждения темы на Ученом совете
необходимо: … решение комитета по этике
и доказательности медицинских научных исследований КемГМА». Аналогичное
упоминание о данном комитете имеется и в п. 3.4 этого же Положения. Однако
никакие решения никаких комитетов не умаляют основной роли научного
руководителя. В п.2.14 этого же Положения об этом сказано так: «Ответственность за результаты подготовки
аспиранта и его научной работы возлагается на научного руководителя».
А теперь в качестве примера
публикации, одобренной решением такого комитета, обратимся к статье
«Гормональная адаптация фетоплацентарного комплекса в родах», авторы А.Г.
Тришкин, Н.В. Артымук, Л.Б. Николаева. Бюллетень ВСНЦ СО РАМН, 2006, №1 (47) с. 98-102. ГУЗ КОКБ Областная
клиническая больница (Кемерово), ГОУ ВПО Кемеровская государственная медицинская
академия РОСЗДРАВА (Кемерово). Цитируем: «Проводимые исследования были признаны допустимыми и доказательными решением локального этического комитета
по этике и доказательности медицинских научных исследований КемГМА».
Познакомившись со статьёй, читатель
обнаружит, что примерно половина раздела «РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ» содержит многочисленные
результаты использования методов статистики. Соответственно, и выводы
исследования сформулированы на основе этих результатов. Однако читатель не
найдёт в ней никакого упоминания ни об использованных авторами статистических
методах, ни о проверке корректности использования этих методов, ни о том, в чём
отличие выражений «статистически значимые отличия» и «статистически достоверные
отличия», ни о том, что означают выражения вида 7,98 ± 3,7, учитывалась ли
авторами проблема множественных сравнений при сопоставлении трёх групп
пациентов и т.д. Однако члены комиссии
по этике и доказательности медицинских научных исследований КемГМА не сочли
неэтичным отсутствие в статье этой информации, зато сочли все выводы авторов,
полученные ими с помощью статистических манипуляций, вполне доказательными. В
этой связи возникает вопрос: А судьи кто? Обладают
ли члены локального этического комитета по этике и доказательности медицинских
научных исследований КемГМА достаточными компетенциями в области статистики,
чтобы выносить такие вердикты по работам, выводы которых базируются на
результатах использования методов статистики?
Увы, как показал проведённый нами
анализ медицинских публикаций Кузбасса, статистические дефекты, и,
соответственно, некорректные выводы, сделанные на их основе, носят массовый
характер. А ведь большинство этих
работ, по-видимому, тоже проходило этап одобрения этическими комитетами.
В международном кодексе
медицинской этики (Венеция –1983) записано: «врач должен быть честным во
взаимоотношениях с пациентами и коллегами и бороться с теми из своих коллег,
которые проявляют некомпетентность или замечены в обмане». Но чтобы обнаружить
такую некомпетентность, к примеру, в использовании автором публикации или
диссертантом методов статистики, члены этического комитета должны быть сами
достаточно компетентными в этой области знания.
В статье «О недобросовестной
практике научных исследований», (НПНИ) Р.
Смита (перевод на русский язык
с английского оригинала, опубликованного в BMJ, опубликован в «Международном журнале
медицинской практики» № 2, 2001, с. 11-16 — систематический поиск
материалов по НПНИ;
— публикация систематических
обзоров с примерами НПНИ.
Эти рекомендации вполне разумны и актуальны, поскольку их
реализация позволяет читателям учиться на чужих ошибках, дабы не повторять их
самим.
Более подробно проблему НПНИ в
медицине обсуждает К.П. Воробьев в своей статье «Формат современной журнальной
публикации по результатам клинического исследования. Часть 6. Недобросовестная практика научных
исследований», опубликованной в Украинском медицинском журнале, №3(71), 2009. (http://www.biometrica-tomsk.ru/format_6.pdf ) Данная
статья является заключительной в серии статей, с которыми желающие могут
познакомиться на сайте БИОМЕТРИКА (http://www.biometrica-tomsk.ru/ ). В частности, в статье «Формат современной журнальной публикации по
результатам клинического исследования. Часть 4: Биостатистика» (http://www.biometrica-tomsk.ru/format_4.html ) автор приводит классификацию типичных ошибок
и заблуждений при использовании и описании статистических аспектов медицинских
исследований. В числе этих ошибок и заблуждений есть и такие, которые
рассмотрены нами в других разделах данной публикации.
Большую роль играет подготовка в области
статистики на этапе аспирантуры и докторантуры. «Не стоит забывать, что
аспирантура «является основной формой подготовки научно-педагогических и
научных кадров. Если врач не чувствует в себе способности заниматься наукой,
ему надо заниматься чем-то другим в рамках медицинской специальности. Хочу
напомнить, что в нашей стране установлено шестилетнее образование в медицинском
вузе, за которым следует послевузовское образование в виде ординатуры или
интернатуры. Если человек хочет быть хорошим клиницистом, он идет в ординатуру.
В аспирантуре, на протяжении трёх лет он проходит подготовку в качестве
преподавателя и учёного. Обратите внимание – за шесть лет из школьника готовят
врача, а потом за три года нельзя объяснить ему, как организуется научное
исследование?! [С. Л.
Плавинский. Кто должен анализировать данные в медицинских исследованиях?
Международный журнал медицинской практики, № 1, 2007.]
Разумеется, что для такой подготовки аспирантов и докторантов в
медицинских вузах и НИИ должны быть соответствующие кадры и службы. Например,
лаборатории биостатистики, или иные их аналоги. В системе НИИ РАМН число таких
лабораторий можно сосчитать по пальцам. Тогда как за рубежом такая лаборатория
непременный атрибут практически всех исследовательских организаций в области
медицины. Отметим, что первая лаборатория биостатистики в Европе была создана
ещё в
Одним из первых, кто уже в наше
время обратил внимание медицинской общественности на необходимость создания
службы статистического сервиса, был известный отечественный специалист в
области прикладной статистики, профессор А.И. Орлов. В своей статье «О
применении статистических методов в медико-биологических исследованиях» («Вестник Академии медицинских наук СССР».
1987. No.2. С.88-94. http://www.biometrica-tomsk.ru/orlov_3.htm ) Александр
Иванович писал: «Даже из проведённого выше разбора лишь одной из типичных
статистических задач – задачи проверки однородности двух выборок, – можно сделать вывод о целесообразности
организации работ по критическому анализу сложившейся в медико-биологических
исследованиях практики статистической обработки данных и по внедрению
накопленного арсенала методов прикладной статистики [13]. По нашему мнению,
широкого внедрения заслуживают, в частности, методы многомерного
статистического анализа [4], статистики объектов нечисловой природы [12, 14].
Очевидно, рассматриваемые работы должны быть плановыми, организационно
оформленными, проводиться мощными самостоятельными подразделениями. Целесообразно создание службы
статистических консультаций [9] в
системе научно-исследовательских учреждений медико-биологического профиля». Как видим, А.И. Орлов задолго до Р. Смита
высказался о целесообразности критического анализа практики статистической
обработки в медицинской науке.
Уровень доказательности выводов, получаемых в медицинских исследованиях с помощью статистических технологий, напрямую влияет на уровень состояния здоровья населения. Обратимся к статье Н.А. Барбараш, О.Л. Барбараш «Некоторые аспекты взаимосвязи образования и здоровья», журнал «Медицина в Кузбассе», №1, 2007, с. 12-17. (Кемеровская государственная медицинская академия). В начале своей статьи авторы пишут: «По ряду параметров здоровье россиян занимает сегодня далеко не ведущее место среди цивилизованных стран; смертность от сердечно-сосудистых заболеваний в России в 4,5 раза больше, чем в странах Евросоюза». Соотнесём название этой статьи «Некоторые аспекты взаимосвязи образования и здоровья» с её выводами. Основной вывод авторов заключается в том, что существует взаимосвязь между уровнем образования пациента, и его уровнем здоровья. Между тем, связь между образованием и уровнем здоровья, имеет и иной, более глобальный характер. Обсуждая причины высокой смертности в России, обычно
принято указывать на недостаточное финансирование здравоохранения, низкую
зарплату медиков, алкоголизацию общества, наркоманию в среде молодёжи, экономический
кризис, ухудшение экологической обстановки и т.д. Однако мало кто обращает внимание на связь уровня образования медиков и
уровня отечественной медицинской науки, например, той же кардиологической
науки, и смертности населения. Наглядной иллюстрацией этого уровня, отсутствия
доказательности выводов полученных путём использования статистических методов, служат
многие из анализируемых в этом исследовании статей и диссертаций. Не
удивительно, что после И.П. Павлова в
Обратимся непосредственно на сайт
Нобелевских премий, где по адресу https://www.nobelprize.org/ прочитаем следующий заголовок: «The Nobel Prize in Physiology or Medicine». Ипользование в данном заголовке
союза «или» означает, что физиология не есть медицина. Конечно, физиология без
сомнения является наукой. Но если читатель придёт, например, в поликлинику, то
он не сможет записаться на приём к физиологу. Это же противопоставление физиологии и
медицины мы обнаружим и на сайте Википедии в статье «Нобелевская премия по физиологии или медицине». Хотя,
там же найдём и обороты типа «физиология и медицина». Если обратиться к различным словарям и
справочникам, пытаясь установить что же такое медицина, то можно найти самые
разные определения. Например, в Большой советской энциклопедии дано такое
определение: «Медицина (латинское medicina, от medicus — врачебный, лечебный, medeor — лечу, исцеляю), система научных знаний
и практических мер, объединяемых
целью распознавания, лечения и предупреждения болезней, сохранения и укрепления
здоровья и трудоспособности людей, продления жизни». Различие многих дефиниций
этого термина говорит о существовании различных точек зрения на то, является ли
медицина отдельной наукой.
Один из специалистов по ДМ, которым
я рассылал предварительную версию данной статьи, преподаватель, зав. лаб.
медицинского НИИ и практикующий врач, например, придерживается такой точки зрения:
«Медицина – ремесло, а не наука. Ремесло, переросшее в развитых странах в
производство (тема одной из моих лекций). Наука лишь снабжает её технологиями (ДМ, статистика и пр.). … Отрасль
знаний? Да, такое определение подойдёт. Но лучше – ремесло, производство». Анализируя
имеющиеся определения медицины, обратим внимание на то, что практически во всех
определениях имеется в том или ином виде упоминание о научных знаниях, науке. Чтобы
читателю был понятен ход наших дальнейших рассуждений, обратимся к одному из
определений науки, представленному на Википедии (http://ru.wikipedia.org/wiki/Наука ). «Нау́ка —
особый вид познавательной деятельности, направленный на получение, уточнение и
производство объективных, системно-организованных и обоснованных знаний о
природе, обществе и мышлении. Основой этой деятельности является сбор научных
фактов, их постоянное обновление и систематизация, критический анализ и, на
этой базе, синтез новых научных знаний или обобщений, которые не только
описывают наблюдаемые природные или общественные явления, но и позволяют
построить причинно-следственные связи и, как следствие — прогнозировать». Что
же следует из приведённых выше дефиниций? Следует, что медицина есть практическая
деятельность, требующая для своей реализации системы научных знаний. И эти
знания добываются учёными в более узких областях исследования,
Наука – это отдельный,
специфический вид деятельности, в корне
отличающийся от практической деятельности, к примеру, в той же медицине. Исследования,
производимые представителем практической медицины, не становятся автоматически
научными исследованиями. Впрочем, это же утверждение относится и ко всем иным
видам практической деятельности. Однако реалии таковы, что большинство
отечественных медицинских журналов позиционируют себя как «научно-практические
журналы». И если такой журнал попадает в известный ваковский список, то любая
публикация в нём, будь её автор медсестра или врач высшей категории, автоматически
приобретает статус научной публикации, независимо от того, публикуются ли они в
разделах типа «Клинические исследования» или «В помощь практическому врачу». Однако
в действительности, далеко не каждая из таких публикаций может быть научной
статьёй. И тем более, отвечать концепциям доказательной медицины. Учитывая экспериментальный
характер исследований в этой области, истинность или ошибочность их результатов
во многом будет определяться как профессионализмом в организации и выполнении
таких экпериментов, так и профессионализмом в
выполнении анализа этих экспериментов.
Обратимся к «Клятве
Гиппократа»: «Я ни в коем случае не буду делать сечения у страдающих каменной
болезнью, предоставив это людям,
занимающимся этим делом». Между тем, отсутствие в медицинских
исследовательских организациях соответствующего статистического сервиса вынуждает
медиков нарушать смысл этой заповеди, заниматься не своим делом, получая в
итоге «статистический шлак» вместо
надёжного, корректного результата. Следствием этого является снижение
производительности труда таких специалистов по своему основному направлению
деятельности – занятию медициной.
Напомним, что одним из
основополагающих принципов медицинской деятельности, ещё со времён «Клятвы
Гиппократа», является принцип «Не
навреди». Собственно этот же принцип лежит и в основе призывов о здоровом
образе жизни. Если же применить его к медицинской науке, то это не что иное,
как доказательная, качественная наука. Которая своими надёжными выводами,
полученными, в том числе корректными статистическими методами, не способна
навредить пациентам в практическом здравоохранении. И наоборот, некорректная
практика статистического анализа, даже прекрасно выполненных экпериментальных наблюдений, способна привести к ложным
выводам, и, следовательно, в итоге навредить больным.
Какова цель любого научного исследования? Известный французский философ XIX столетия Огюст Конт так определял эту цель: «Знать, чтобы предвидеть; предвидеть, чтобы управлять». Очевидно, чтобы управлять, в частности состоянием здоровья пациента, необходимо знать о пациенте разнообразную информацию. Именно поэтому врач, фактически используя системный подход, назначает пациенту разнообразные диагностические исследования. Т.е. учитывается, что человек есть многомерная система, состоящий из множества подсистем, взаимосвязанных между собой. К сожалению, авторы публикаций часто забывают об этом, и, зацикливаясь лишь на сравнении групповых средних для различных переменных, уподобляются слепцам, ощупывающим слона. Не вдаваясь в технологию системного анализа, сфокусируем внимание на самом понятии системы. Что есть система? Чем она характеризуется? Под системой понимается структура, состоящая из отдельных элементов, соединённых между собой набором взаимодействий, связей. Игнорирование этих связей приводит к потере значительной доли важнейшей информации. Например, проводя сравнение групп, авторы получают результат, говорящий об отсутствии различий. Между тем часто такие различия есть, однако обнаружить их возможно лишь при учёте информации о взаимосвязях элементов системы, т.е. анализируемых признаков.
В качестве примера такой ситуации
рассмотрим следующий рисунок. В осях X и Y представлены две группы наблюдений. Если провести сравнение
средних групп 1 и 2 по
признакам X и Y, то статистически значимых различий не обнаружится. Однако
мы видим, что наблюдения обеих групп, представленные на плоскости, не
пересекаются. Если же спроецировать обе группы наблюдений на новую ось Z, то при сравнении по этой оси обнаружится
статистически значимое различие обеих
групп. Видно, что гистограммы обеих групп на оси Z не
пересекаются. В чём же причина появления статистически значимого различия при
сравнении на оси Z? В том, что имеет место значительная
корреляция признаков X и Y. И
различие групп 1 и 2 проявляется лишь с учётом этой взаимосвязи. Фактически мы
из двух исходных признаков X и Y создали новый признак Z, сконцентрировав
в нём не только информацию о рассеянии наблюдений по каждому из этих признаков,
но ещё и информацию об их взаимосвязи. Такое повышение плотности информации
обусловлено как раз этой особенностью формирования нового признака Z. Тогда как при раздельном сравнении средних, по признакам X и Y, эта дополнительная информация никак
не учитывалась.
Таким образом, переход к многомерным методам предполагает исследование структуры связей между признаками. Очень часто такой анализ структуры связи важен при изучении взаимосвязи двух качественных признаков. Эта взаимосвязь изучается при помощи таблиц сопряжённости, с вычислением критерия Пирсона Хи-квадрат. В качестве примера такой связи рассмотрим таблицу сопряжённости двух качественных признаков (пример взят из результатов реального исследования).
Первый признак GRUPPA содержит 4 градации (уровня). Это контрольная группа, и три вида течения
исследуемого заболевания. Второй признак VAR15A имел три градации и
характеризовал полиморфизм гена TNFa. Достигнутый уровень значимости критерия Пирсона Хи-квадрат для
данной таблицы оказался равным 0,01. Что позволяет отвергнуть нулевую гипотезу
об отсутствии взаимосвязи между двумя этими признаками. Однако этот факт вовсе
не означает, что данная связь равномерно «размазана» по всем 12 клеткам таблицы
сопряжённости. Более глубокий анализ показал, что фактически эта связь
сконцентрирована в двух клетках таблицы. Тогда как остальные 10 клеток
достаточно индифферентны относительно проявления этой связи. Таким образом,
даже при изучении связи двух признаков возможна концентрация информации о такой
связи. Нередко такой детальный анализ позволяет объединить некоторые градации
качественного признака, и тем самым достичь ещё большей концентрации
информации. Очевидно, что такая концентрация информации требует наличия
специальных знаний и навыков работы с такой информацией. Т.е. участия в
исследовании профессионального биостатистика.
Аналогичная детализация связи
весьма продуктивна и при анализе многомерных таблиц сопряжённости. Типичный
массив таких данных был собран Леонтьевым В.В. в работе над диссертацией «Организационные
аспекты совершенствования специализированной фтизиатрической помощи», специальность
14.00.33 – общественное здоровье и здравоохранение. К сожалению, собранный
массив был некорректно проанализирован (см. раздел «ЛОШАДЕНДУС СВАЛЕНДУС С МОСТЕНДУС»). В этом случае использование таких методов как
лог-линейный анализ и корреспондентский анализ позволяют произвести
картирование, локализацию комбинаций признаков и их градаций, в которых эти
связи наиболее интенсивно себя проявляют. Достигается это путём дефрагментирования
итоговых статистик на соответствующие вклады, с последующим их ранжированием и ранжированием
комбинаций признаков и/или их градаций.
В тех же случаях, когда уровни,
градации качественных признаков имеют ранговую природу, например, 1 – здоровые,
а градации 2 – 4 это степени тяжести заболевания, можно произвести так
называемую оцифровку этих градаций. Т.е. вместо значений 1; 2; 3 и 4, перейти к
новым числовым меткам, например, 0,2; 0,35; 1,3; 1,45. Как видим, здесь
наблюдается большой скачок при переходе от второй градации к третьей. И малые
различия между 1 и 2 градациями, и между 3 и 4 градациями.
Полнейшая аналогия наблюдается и при проверке гипотез о равенстве средних количественных признаков более чем 2 групп. Например, сравниваются средние значения 4-х групп: 1 – здоровые (контроль), 2 – начальная стадия заболевания, 3 – средняя тяжесть заболевания, 4 – очень тяжёлая стадия заболевания. Проверка корректности использования классического однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA) показала отсутствие нормальности в некоторых группах, а также обнаружила неравенство дисперсий в этих группах. В силу этого для сравнения групп был использован непараметрический дисперсионный анализ Краскела-Валлиса и медианный критерий. Результат сравнения привёл к отклонению нулевой гипотезы.
Однако
вполне возможно, что имеется равенство для соседних групп. Например, равенство
между группами здоровые и начальная стадия заболевания, а также между группой
средней тяжести и группой очень тяжёлой стадии. Такую гипотезу можно записать в
следующем виде: H0: μ1= μ2≠ μ3= μ4. Поскольку мы имеем 4 группы, то число парных сравнений
будет равно 4*(4-1)/2=6. Это будут пары 1-2; 1-3; 1-4; 2-3; 2-4 и 3-4. Попарные
сравнения могут показать равенство для пар 1-2 и 3-4, и неравенство для всех
остальных пар. В этом случае мы наблюдаем качественное изменение при переходе
от группы начальной стадии заболевания к группе средней тяжести заболевания. В
таком случае вполне возможно объединение групп 1 и 2, а также групп 3 и 4.
Таким образом, мы опять видим, что взаимосвязь между анализируемым признаком, и
группирующим признаком, не «размазана» равномерно по всем 4 группам, а
сконцентрирована на переходе между двумя соседними группами. Такую детализацию,
препарирование обнаруженных взаимосвязей можно провести практически во всех
многомерных методах.
Специфика многомерных методов
статистики заключается также и в том, что эти методы позволяют перейти от
описания парных связей, к оценке интенсивности множественных связей. Например,
при исследовании объектов описываемых только количественными признаками, это
может быть множественная регрессия. В этом методе устанавливается форма связи
между одной результирующей, зависимой переменной, например, систолическим
артериальным давлением (САД), и набором, так называемых, независимых
переменных, предикторов. Например, вес, рост, индекс Кетле, концентрация
липидов и т.д. Для такого уравнения связи возможно проранжировать предикторы по
силе их влияния на зависимую переменную САД. Можно также оценить силу множественной
связи зависимой переменной и набором предикторов, которая изменяется в
интервале от 0 до 1. При этом возможно также выявить аномальные наблюдения,
значительно искажающие уравнение связи, и т.д. Все это в итоге приводит к
повышению точности уравнения связи и концентрации извлекаемой информации. Однако
для реализации этих возможностей, и повышения качества и надёжности получаемой
информации, опять же требуются знания профессионального биостатистика.
Не менее интересна в этом случае
и задача конструирования новых, более информативных переменных. Выше мы привели
такой пример. В осях таких новых переменных гораздо лучше дифференцировать
группы сравнения, например, больные до лечения, и больные после лечения. Здесь
же возможно и решение задачи редукции, т.е. перехода от большого количества
исходных признаков, к гораздо меньшему количеству более информативных
признаков. Например, от 30-40 признаков перейти к 3-4 новым. Такая концентрация
информации позволяет формировать более однородные группы пациентов, и
конструировать переменные, обладающие большей специфичностью и
чувствительностью.
Другая не менее важная и интересная задача, также имеющая большую практическую ценность, заключается в оценке интенсивности взаимосвязи уже не двух переменных, а двух подмножеств переменных. Например, 1-е подмножество содержит биохимические показатели крови, а 2-е подмножество – показатели функционирования сердечно-сосудистой системы (ССС). Предположим, что была обнаружена статистически значимая взаимосвязь между набором из 7 показателей крови (содержание липидов, содержание сахара и т.п.), и набором из 8 показателей характеризующих функционирование ССС. Показатель такой корреляции R изменяется от 0 (отсутствие связи) до 1 (случай функциональной связи).
В реальных исследованиях данный показатель значения 1 никогда не достигает, но может быть достаточно близок к нему, например, равен 0,9 или 0,95 и т.п. Представим себе, что в результате анализа мы получили статистически значимую оценку взаимосвязи двух подмножеств признаков с величиной R=0,7. Как видим, это значение не так уж и мало, но и не столь близко к 1. Как и в предыдущих случаях, данная связь не «размазана» равномерно по всем 15 признакам двух подмножеств показателей. Реально в этой взаимосвязи есть доминирующие признаки, и есть некий «балласт», т.е. признаки, практически не участвующие в этой взаимосвязи. И именно их присутствие в составе обоих подмножеств снижает интенсивность связи.
Установив 4 таких
«балластные» признака, их можно исключить из анализа, и в результате поднять
величину R от 0,7 до, например, значения 0,94. В результате этого мы
сконцентрируем информацию от оставшихся 11 признаков в 2 новые, более
информативные переменные. В осях этих
более информативных переменных можно увидеть взаимное положение тех или иных
групп сравнения. Например, групп больных и здоровых, или групп до и после
лечения и т.п. Причём такое взаимное расположение групп, можно отобразить
графически. И вновь появляется возможность конструирования новых переменных,
обладающих большей специфичностью и чувствительностью.
Нередко исследователю приходится
анализировать объекты, для описания которых используются только качественные
признаки. Например, пол, семейное положение, образование, заболевание,
национальность и т.п. Каждый из таких признаков может иметь от 2 до 5-7
градаций, уровней. И в этом случае несомненный интерес представляет задача
выделения однородных групп пациентов. Возможно также и решение задачи
регрессии, когда зависимым признаком выступает, например, состояние здоровья, с
уровнями 1 – здоров, 2 – болен. В этом случае возможно использование не только
2 уровней, но большего их количества, 3, 4 и т.д. С помощью логистической
регрессии можно оценить такую множественную связь, причём в качестве
независимых предикторов могут использовать как качественные, так и
количественные признаки.
Реализация многомерных методов в
силу их специфики обычно поливариантна. Т.е. не имеется одно единственное,
уникальное решение искомой задачи. Поэтому для их использования требуется
участия в этой работе профессионального биостатистика, поскольку необходимы основательные знания, как
в области теории данного метода, так и в области его программной реализации.
Например, автор этих строк за последние 10 лет произвёл оценку нескольких тысяч
уравнений логистической регрессии. Из которых заказчиками были отобраны как
оптимальные и объективно интерпретируемые порядка 200 уравнений.
При использовании логистической
регрессии также возможно оценить силу такой множественной связи, так называемый
коэффициент конкордации, который изменяется от 0 (нет связи), до значений
вблизи 1 (очень сильная связь). Большое значение этот метод имеет для прогноза
исходов лечения, сравнения генетических профилей здоровых и больных, групп
различных национальностей и т.д. И здесь также имеются возможности
концентрирования полезной информации. В частности, оценки уравнения
логистической регрессии содержат так называемые безразмерные коэффициенты
регрессии. Сравнивая по модулю такие коэффициенты для разных предикторов,
вошедших в уравнение, можно проранжировать эти признаки, по силе из взаимосвязи
с зависимой качественной переменной. Проиллюстрируем возможности использования
логистической регрессии реальным примером. Задача заключалась в сравнении
генетических профилей жителей двух национальностей, проживающих в одном из
регионов России. Зависимым признаком являлась национальность, которая имела два
значения. Вот как выглядит результат оценки уравнения логистической регрессии
по одной из реальных задач.
Standard Wald Standardized Parameter DF Estimate Error Chi-Square Pr > ChiSq Estimate Intercept 1 -11.9631 6.2186 3.7008 0.0544 VAR2A 1 4.4695 1.8339 5.9397 0.0148 1.1930 VAR7A 1 -1.2625 0.8213 2.3628 0.1243 -0.3847 VAR15A 1 -3.0246 1.5380 3.8676 0.0492 -0.9217 VAR25A 1 3.5180 1.5728 5.0034 0.0253 1.2648 VAR27A 1 -5.6306 2.8238 3.9761 0.0461 -0.9930 VAR30A 1 -6.7985 2.5963 6.8566 0.0088 -1.8755 VAR31A 1 2.3949 1.1484 4.3491 0.0370 1.5963 Percent Concordant= 91,2.
Рассмотрим другой реальный пример
использования метода логистической регрессии. В этом исследовании ставилась
задача оценить факторы риска, приводящие к летальному исходу при одном конкретном
заболевании. Массив данных содержал 45 признаков, из которых 24 признака были
качественными, и 21 признак – количественный. Ниже приведены три варианта
оценки уравнения логит-регрессии, содержащие отличающиеся наборы предикторов,
но достаточно близкие значения процента конкордации.
Вариант 1: Standard Wald Standardized Parameter DF Estimate Error Chi-Square Pr > ChiSq Estimate
Intercept 1 -24.5096 10.5551 5.3919 0.0202 VAR4A 1 3.4090 1.7662 3.7253 0.0536 0.7273 VAR38A 1 -3.9923 1.4302 7.7916 0.0052 -0.8104 VAR2 1 0.1813 0.0829 4.7775 0.0288 1.1151 VAR44 1 0.5960 0.2157 7.6322 0.0057 2.4228
Parameter Label Intercept Intercept: VAR45A=1 VAR4A перенесенное ОНМК VAR38A острая окклюз.гидроцефалия VAR2 возраст VAR44 балл шкалы NIH1 Percent Concordant 98.5
Вариант 2: Standard Wald Standardized Parameter DF Estimate Error Chi-Square Pr > ChiSq Estimate
VAR22A 1 4.3523 2.1676 4.0317 0.0447 1.0519 VAR38A 1 -8.5259 3.2460 6.8990 0.0086 -1.7306 VAR2 1 0.1580 0.0757 4.3570 0.0369 0.9717 VAR6 1 -0.0830 0.0336 6.0902 0.0136 -1.6037 VAR44 1 0.5222 0.1941 7.2406 0.0071 2.1226
Parameter Label VAR22A курение VAR38A острая окклюз.гидроцефалия VAR2 возраст VAR6 АДсист заболевания VAR44 балл шкалы NIH1 Percent Concordant 98.8
Вариант 3: Standard Wald Standardized Parameter DF Estimate Error Chi-Square Pr > ChiSq Estimate
Intercept 1 27.8039 8.4266 10.8870 0.0010 VAR25A 1 3.7028 1.5635 5.6087 0.0179 0.8853 VAR28A 1 -2.8490 1.3891 4.2066 0.0403 -0.3599 VAR34A 1 -4.2357 2.1491 3.8843 0.0487 -1.1246 VAR38A 1 -4.9980 1.5306 10.6625 0.0011 -1.1111 VAR30 1 -1.8060 0.5592 10.4313 0.0012 -2.2639
Parameter Label Intercept Intercept: VAR45A=1 VAR25A наследственность по инсульту VAR28A фибрилляция предсердий VAR34A глазодвигательные нарушения VAR38A острая окклюз.гидроцефалия VAR30 балл шкалы Глазго Percent Concordant 97,6 За последние 20 лет теория
многомерного статистического анализа обогатилась многими новыми методами. Выше
мы уже обсуждали возможности регрессионного анализа. Выражение, которое
получают в этом виде анализа, имеет следующий вид:
Y=A0 + A1*X1 + A2*X2 + … Ai*Xi,
где A0 , A1 , … Ai – коэффициенты
регрессионного уравнения, Y – зависимая переменная, Xi – независимые переменные, предикторы. Обратим внимание на
то, что все произведения в этом уравнении связаны между собой знаком + . Такое
уравнение называют линейным уравнением регрессии. Однако взаимодействие
предикторов вовсе не обязательно должно быть линейным, т.е. выражаться в виде
суммы. Возможны и более сложные виды взаимодействия, например, нелинейные. Одна
из таких форм – мультипликативное уравнение вида Y= A1*X1B1 *X2 B2 *Xi Bi. В этом уравнении предикторы,
возведённые в степень, не складываются, а перемножаются. Эти два вида
уравнений, линейное и мультипликативное, представляют собой два крайних случая.
Между ними находится множество иных, смешанных линейно-нелинейных уравнений.
Такие уравнения значительно повышают величину силы связи зависимой переменной
им предикторов, повышают точность оценки и прогноза.
В качестве примера приведём
результаты, полученные при решении одной реальной задачи. Цель исследования
заключалась в поиске уравнения связи между одной количественной переменной, и
набором из 5 других количественных признаков. Актуальность задачи объяснялась
тем, что процедура оценки значения зависимой переменной для каждого конкретного
наблюдения была достаточно трудоёмка, и требовала значительных материальных
затрат. Тогда как измерение 5 предикторных переменных было достаточно недорогой
процедурой. Оценка уравнения множественной линейной регрессии давала величину
множественного коэффициента корреляции равной 0,8. Соответственно значение
коэффициента детерминации в этом случае было равно 0,64. После ряда нелинейных
преобразований предикторов и зависимой переменной значение коэффициента
множественной корреляции в лучших уравнениях достигало значения 0,96, и
коэффициента детерминации, соответственно, 92%.
Фактически в данном случае речь
идёт о семействах нелинейных преобразований исходных предикторов. В качестве
примера рассмотрим известный многим медикам индекс Кетле, равный отношению
массы тела к квадрату роста. Т.о. используя нелинейные преобразования, можно
находить на основе исходных измеряемых величин, новые величины, которые также
будут обладать более высокой информативностью. И в осях таких новых переменных
значительно легче будут обнаруживаться имеющиеся различия между группами
сравнения. Между тем в большинстве публикаций, задачи сравнения групп, сводятся
лишь к разработанному более 100 лет тому назад сравнению средних с помощью
критерия Стьюдента. Ограничиваясь только такими сравнениями, причём чаще всего
проводя их сравнение некорректно, незадачливые исследователи напоминают средневекового
лекаря, который большинство заболеваний лечил одним лишь кровопусканием…
Многомерные методы статистики
можно сравнить с компьютерной томографией, или с процедурой коронарографии. В
обоих случаях вместо набора одномерных величин (температура, давление,
содержание лейкоцитов, СОЭ и т.п.) мы видим объёмную структуру. Более того, в
результате использования многомерных методов мы получаем аналитические
выражения, выражающие эти структурные взаимодействия. Используя их можно
концентрировать необходимую информацию, что, в конечном счёте, позволяет
обнаружить необходимые различия групп сравнения.
Фактически все многомерные методы
статистики в той или иной мере ориентированы на решение задач редукции
признакового пространства – уменьшения числа признаков путём перехода к новым
показателям, имеющим более высокую плотность полезной информации. Эта
особенность позволяет формировать более однородные группы сравнения. Нередко
при формировании групп сравнения исследователь априорно не может выделить в
этих группах аномальные наблюдения. Такие объекты (чаще всего это пациенты) по
каждому из изучаемых признаков не выходят за пределы изменений этих величин.
Однако их комбинации, что и реализуют многомерные методы, могут быть весьма
нетипичными для той или иной группы сравнения. Часто именно значительная
неоднородность групп сравнения, обусловленная наличием таких аномальных
наблюдений, приводит к тому, что искомые различия не обнаруживаются. Создание
более однородных групп облегчает задачу обнаружения значимых различий между
этими группами.
Очевидно, что перечисленными выше
методами медикам можно овладеть с разной степенью глубины. Например, овладеть
на идейном уровне. Т.е. знать и понимать идеи этих методов, и общаясь с
профессиональным биостатистиком, обсуждать те или иные детали их использования
в конкретных исследованиях. Кто-то даже сможет научиться самостоятельно
выполнять некоторые несложные процедуры в тех или иных статистических пакетах. Однако
дальнейшее углубление в статистические технологии неизбежно требует изучения
теоретических основ этих методов. Что, в свою очередь, требует знания иных
разнообразных математических дисциплин. Понятно, что освоить всё это без ущерба
для своей основной деятельности, невозможно в принципе.
В наше время специализация
становится основным условием глубины познания и профессионального умения. Времена
учёных-энциклопедистов канули в Лету. Поэтому невозможно требовать от
современного медика одинаково глубоких знаний, как в области медицины, так и в
области статистики. Это две различные научные специальности, которые
соприкасаются, и даже диффундируют между собой, оставаясь при этом
самостоятельными отраслями знания. К сожалению, далеко не все способны это
принять и следовать этому. И в первую очередь это относится к руководителям
медицинских вузов и НИИ.
Как известно, все мы дилетанты, только в разных областях. И в нынешней ситуации легко впасть из одной крайности в другую. Можно мотивируя отсутствием в медицинском вузе или НИИ специализированной статистической службы просто вообще отказаться от использования любых статистических методов. Позволю провести небольшую аналогию. Обыватель, не имеющий специального медицинского образования, эпизодически занимается в меру своих знаний и умений самолечением. Например, смазывает порез раствором йода, наклеивает лейкопластырь, бинтует место пореза и т.п. Для того чтобы он мог это выполнить самостоятельно, в аптеках большой набор лекарственных средств продаётся без рецепта.
При подготовке водителя к сдаче экзамена на право вождения транспортного средства, учащийся изучает приёмы оказания первой медицинской помощи. Однако в более серьёзных случаях тот же обыватель идёт на приём к узкому специалисту. Аналогично гинеколог идёт на приём к стоматологу, а рентгеновские снимки делает рентгенолог. А при выполнении хирургических операций вообще работает целая бригада специалистов. Значит и исследователь, занятый в области медицинской науки, тоже должен обладать минимальным набором элементарных знаний и навыков в области статистического анализа собираемых данных. Например, стоит ли обращаться к профессиональному биостатистику для того, чтобы вычислить среднее арифметическое значение количественного признака? По-видимому, не стоит. Этому учат ещё в средней школе. В другой школе, уже высшей, учат элементарным основам статистики.
Ну а на этапе аспирантуры и
докторантуры исследователь уже просто обязан освоить некоторые новые идеи. Что
вовсе не означает, что он же и обязан их самостоятельно реализовать. Т.е. набор
самостоятельно выполняемых статистических процедур должен определяться
возможностями их реализации в конкретных условиях. Например, если кафедра,
факультет или НИИ использует пакеты EXCEL, STATISTICA и т.п., то очевидно, что необходимо централизованно учить
исследователей владению этими инструментами. Т.е. следует периодически
проводить для сотрудников соответствующие семинары, обеспечивать необходимой
литературой, формулировать ясные и понятные требования описания результатов
статистического анализа экспериментальных наблюдений в статьях, подаваемых для
публикации и т.д. Наш собственный многолетний опыт проведения семинаров по
обучению статистике (http://www.biometrica-tomsk.ru/seminar.htm ) сотрудников медицинских вузов и НИИ
показывает, что специалисты в состоянии освоить не только теоретические основы многих
методов статистики, но и их реализацию в статистических пакетах. Об этом же
говорит и наш многолетний опыт дистанционного обучения статистике медиков,
биологов и других специалистов с помощью системы Skype. (http://www.biometrica-tomsk.ru/edu_1.htm )
Но всё это возможно лишь при условии поддержки такой политики руководителями медицинских вузов и НИИ. Работая над этой статьёй в течение 8 месяцев, я достаточно обстоятельно познакомился с сайтом КемГМА ( https://kemsmu.ru/ ). Основательность и проработанность этого сайта не случайна. Ведь ректор КемГМА, профессор Ивойлов В.М. уже много лет работает на кафедре общественного здоровья,здравоохранения и медицинской информатики Кемеровской государственной медицинской академии. В этом же вузе не первый год функционирует и Центр дистанционного обучения , использующий всемирно известную систему Moodle. И это тоже не случайно, поскольку сам ректор КемГМА также пользуется этой системой.
Однако анализ статей и
диссертаций из КемГМА говорит о том, что аналогичного интереса к проблемам
использования статистики в медицинских исследованиях со стороны ректората не
наблюдается. В частности, во многих диссертациях, выполненных под руководством
проректора по научной и лечебной работе Подолужного В.И., есть масса примеров
некорректности использования методов статистики. А ведь именно проректор по
науке и определяет научную политику в вузе. В качестве иллюстрации этого
утверждения приведу следующий пример. Целый год, начиная с декабря
Обсуждаемые проблемы
доказательности медицинских исследований невозможно рассматривать в отрыве от
состояния всего общества в целом. «Медицинские работники — это срез общества, в
котором цинизм стал практически национальной идеей. Государство цинично
относится к простым гражданам. Граждане цинично относятся друг к другу. А в
результате имеем то, что имеем». (http://vlasti.net/news/98366 ) В полной мере это относится и к медицинскому
образованию и науке. Приведём лишь небольшой список заголовков сообщений из
интернета:
«В Томске завершился процесс по
делу преподавателя Сибирского государственного медицинского университета
профессора Георгия Крекова. Его обвиняли в получении взяток со студентов». (https://ksonline.ru/nomer/ks/-/id/17768/ )
«Ректор СГМУ задержан за взятку» (http://www.sz.aif.ru/society/article/4509 )
«Проректора Новосибирской
медакадемии заподозрили в мошенничестве» (http://medportal.ru/mednovosti/news/2010/06/08/novosib/)
«Завершено расследование дела в отношении бывшего ректора Новосибирского государственного медуниверситета (НГМУ) Анатолия Ефремова, который обвиняется в злоупотреблении полномочиями» (https://www.kommersant.ru/doc/888101)
«В Новосибирске завершено расследование уголовного дела в отношении бывшего ректора Новосибирского медуниверситета (НГМУ) Анатолия Ефремова» (https://fedpress.ru/news/russia/society/393804 )
«Вечерний Новосибирск»:
Двенадцать лет может получить за взятку доцент медуниверситета» (http://tayga.info/press/2007/06/03/~93067 )
«Заведующего кафедрой в Ярославской
медакадемии поймали на взятке» (http://kp.ru/online/news/205426/ )
«Профессор петербургской
медакадемии попался на взятке» (http://www.regions.ru/news/2193557/ )
«Профессор Тюменской медакадемии
получила срок за взятки» (http://www.regnum.ru/news/425175.html)
«В Тюменской медакадемии на
взятках попались два преподавателя» (http://www.nakanune.ru/news/2004/09/15/v_tjumenskojj_medakademii_na_vzjatkax?print=1 )
«Врачи, убившие пациентку во время аборта,
останутся безнаказанными?» (http://www.mk.ru/incident/article/2010/08/03/520838-vrachi-ubivshie-patsientku-vo-vremya-aborta-ostanutsya-beznakazannyimi.html )
«Оборотни в белых халатах» (http://vlasti.net/news/98366)
«Пензенских медиков уличили в
кибершпионаже в пользу похоронных бюро» (http://medportal.ru/mednovosti/news/2010/09/08/esp/ )
«Кемеровские врачи создавали
угрозу распространения ВИЧ» (http://kem.sibnovosti.ru/health/112467-kemerovskie-vrachi-sozdavali-ugrozu-rasprostraneniya-vich )
«В Кемерове будут судить
председателя экзаменационной комиссии» (https://gazeta.a42.ru/lenta/show/v-kemerove-budut-sudit-predsedatelya-ekzamenatsionnoy-komissii.html)
«Кемеровская медакадемия
раскошелится за преподавателя-взяточника» (http://www.kuzbassfm.ru/news/25595/ )
«Преподаватели Кемеровской
медакадемии дописывали работы абитуриентов, чтобы они поступили в вуз» (http://tayga.info/news/2009/03/03/~85109 )
«В Кемеровской медакадемии бюджетные места
покупали за деньги» (http://www.openinform.ru/news/corruption/29.06.2009/12576 )
Впрочем, массу аналогичных ссылок
мы найдём и по милиции, следственным органам, военным, политикам и т.д. Ясно,
что текущий системный кризис общества не способствует тому, чтобы продвижение идей
ДМ и создание
статистического сервиса в медицинских вузах и НИИ воспринимались бы их руководителями и редколлегиями медицинских журналов как приоритетные задачи
построения эффективной отечественной науки.
Как и всякое явление, отношение
отечественной медицинской науки к ДМ формировалось не вдруг. «Торжество
непрофессионализма, когда неумение и нежелание хорошо делать свою работу
встречают полное понимание и одобрение окружающих: а чего стараться-то? У нас
торжествует иной принцип: они делают вид, что нам платят, а мы делаем вид, что
работаем. Произошло полное разрушение российской жизни, самых трудолюбивых и
умелых профессионалов изъяли или они сами убежали. На кого сознательно делали
ставку? На малограмотных, но послушных. На ленивых, но верных. Не важно,
сделано или не сделано, главное — умело рапортовать начальству. Вот какие
сложились кадровые традиции. А если что не так, объяснение готово: вредительство,
враги! Так продолжается уже много десятилетий. Устройство нашей жизни
воспитывает в людях незаинтересованность в результатах своей работы, отучает от
ответственности, умения действовать самостоятельно, не ожидая команды сверху.
Обычная работа превращается в настоящее сражение: битва за урожай, битва за
нефть, война с пожарами.
Побывавшие, тем более пожившие, за границей рассказывают, что во многих странах не только поезда — весь транспорт ходит строго по расписанию. На табло автобусной остановки точно указано, через сколько минут появится нужный автобус. И опоздание — невозможно. В устах наших людей это звучит как рассказ о диковинках, экзотике, в нашей жизни ненужной и неприменимой. Мысль о том, что всё то же самое возможно и в наших условиях, вызывает в компаниях дружный смех. Нам это надо? Разумная организация работы требует усилий от всех и каждого. А зачем нам себя утруждать? Ведь окружающая жизнь неопровержимо доказывает, что личный успех и признание в современном российском обществе приносят отнюдь не увлеченность своим делом, не безукоризненное исполнение своих обязанностей и не честный труд.» Факт публикации результатов
исследования не всегда означает, что авторы считают свою информацию важной для
читателей. Нередко такая публикация есть не более чем исполнение служебной
обязанности научного сотрудника, или работника практического здравоохранения.
Поскольку при отсутствии необходимого числа публикаций ему либо не подтвердят
квалификацию, либо не дадут защитить диссертацию. Тем не менее, часть
опубликованных результатов всегда имеет перспективу прямого или косвенного их использования
в практическом здравоохранении.
5 лет назад, в
Рождение нового знания, как и рождение нового человека, требует больших и целенаправленных усилий. Говоря о программе РОУС (Родовспоможение, ориентированное на участие семьи), д.м.н., профессор, Наталья Владимировна Артымук в своей статье «ПОСКРИПТУМ СЕМИНАРУ РОУС ИЛИ НУЖНО ЛИ НАМ МЕНЯТЬСЯ?» (Мать и Дитя в Кузбассе №3 (34) 2008, с. 46-47) сказала следующее. «Многие практики, которые мы привыкли выполнять рутинно, не показали, к сожалению, своей эффективности, а с позиций доказательной медицины являются не только не полезными, но даже вредными». В полной мере это утверждение относится и к многочисленным некорректным статистическим практикам, анализ которых мы привели в других разделах данной публикации. Подобно акушерам, помогающим появиться на свет маленькому человечку, авторы исследования выступают и в роли «акушеров» нового знания, и в роли родителей. И в обоих случаях для этого необходимо «Очень много труда, желание учиться и меняться и, прежде всего, изменение нашего сознания. … практики, эффективность которых в настоящее время доказана и которые применяются во всех цивилизованных странах, однозначно должны быть приняты и у нас, а использование методик с недоказанной эффективностью, напротив, должно быть исключено». (Н. В. Артымук. «ПОСКРИПТУМ СЕМИНАРУ РОУС ИЛИ НУЖНО ЛИ НАМ МЕНЯТЬСЯ?» Мать и Дитя в Кузбассе №3 (34) 2008, с. 46-47)
Далее: КРАТКОСТЬ – СЕСТРА ТАЛАНТА? ИЛИ ПРИЗНАК НЕЗНАНИЯ?
|
||||||||||||||||||||||||
На файле "Поиски методов или результатов статистического анализа" сообщается, что сейчас на сайте БИОМЕТРИКА размещено 4162 htm-файлов, 651 pdf-файлов, 152 djvu-файлов, и т.д. И там же приводятся описания групп конкретных файлов. В частности по методам статистического анализа, их отличным результатам, отзывам авторов, книгам этих методов, статистике посещаемости сайта БИОМЕТРИКА, и т.д. Далее приведено подробное пояснение поиска нужных файлов системой Google, которая там же и помещена. А после системы Google размещены популярные 341 htm-адресов и 79 адресов pdf-адресов. Итак, для оперативного выбора конкретного нужного файла на данном сайте БИОМЕТРИКА рекомендую перейти на файл "Поиски методов или результатов статистического анализа". Можете просматривать все графики по данной тематике... |
Наш адрес Сайт БИОМЕТРИКА создан в 1997 г. © Василий
Леонов
Пример "ПРОГРАММА РАБОТ по статистическому анализу" базы данных Исследователя
Зачем нужна статистика в доказательной медицине?
Доклад "Почему и как надо учить медиков статистике?" В. Леонов.
