Главная Случайная страница


Полезное:

Как сделать разговор полезным и приятным Как сделать объемную звезду своими руками Как сделать то, что делать не хочется? Как сделать погремушку Как сделать неотразимый комплимент Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами Как сделать идею коммерческой Как сделать хорошую растяжку ног? Как сделать наш разум здоровым? Как сделать, чтобы люди обманывали меньше Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили? Как сделать лучше себе и другим людям Как сделать свидание интересным?

Категории:

АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника






Оценка эффекта лечения





При анализе исследований лечения надо попытаться определить размер эффекта от применения данного препарата. При этом врача будет интересовать не только и не столько средний размер эффекта, полученный в исследовании, сколько его 95% доверительный интервал. Этот интервал указывает те пределы, в которых может эффект от лечения у данного пациента.

Среди показателей размера эффекта принято выделять три основных индекса: стандартизованный размер эффекта (применяется для оценки количественных показателей исхода), отношение риска/ шансов и показатели снижения риска (абсолютное снижение риска и количество лиц, которое необходимо лечить).

Первый показатель определяется как разность между средними в группе лечения и группе контроля деленная на стандартное отклонение. Иными словами это ответ на вопрос, на сколько стандартных отклонений (или на какую долю его) препарат изменяет показатели, характеризующие состояние больного. Согласно Cohen (1988) если размер эффекта не превышает 0,2, говорят о слабом эффекте терапии, если он оказывается равным 0,5 - говорят об эффекте средней силы и если он превышает 0,8 - то говорят о большом эффекте действия препарата. Знание размера эффекта позволяет оценить действие препарата на группах, которые отличаются от той, на которой была выполнена работа. Например, если в исследовании было выяснено, что уровень артериального давления снизился со 200 до 170 мм. рт. ст. при том, что стандартное отклонение составило 30 мм. рт. ст., то размер эффекта составит (200-170)/30=1. Если попытаться применить препарат на группе лиц с умеренной гипертензией - средним САД 150 мм. рт. ст. и стандартным отклонением 10 мм. рт. ст. тот же препарат будет приводить к снижению, в среднем, на 10 мм. рт. ст. - со 150 до 140 мм. рт. ст.

Отношение шансов (odds ratio) хорошо знакомо игрокам. Под шансом (odds) мы обычно понимаем отношение вероятности выигрыша к вероятности проигрыша или отношения числа раз, когда мы выиграли к числу раз когда мы проиграли. В ситуации клинического (или эпидемиологического) исследования смерть является проигрышем, а жизнь – выигрышем. Тогда шанс смерти для контрольной или экспериментальной группы будет определяться отношением умерших к числу оставшихся в живых к концу исследования. Отношение этих двух шансов (шанс смерти в экспериментальной группе деленный на шанс смерти в контроле) и называется отношением шансов.



Относительный риск будет определяться как отношение вероятности наступления события в экспериментальной группе к его вероятности в контроле. Вероятность отличается от шансов тем, что в знаменателе стоит не число людей, у которых событие не наступило, а общее количество лиц, находившихся в данной группе. Проблема заключается в том, что относительный риск можно определять только в проспективных исследованиях и их достаточно сложно анализировать суммарно. Еще одна проблема с относительным риском проявляется при рассмотрении редких. Предположим, что в группе контроля умерло 2 человека из 100, а в группе лечения - 1 человек из 100. Отношение шансов смерти составит (1/99)/(2/98)=0,49. Отношение шансов дожить до конца исследования составит 2,02 - или величину, обратную, отношению шансов умереть. Относительный риск смерти составит (1/100)/(2/100)=0,5, а вот относительный "риск" остаться в живых будет составлять (99/100)/(98/100)= 1,01. Иными словами получается, что риск смерти в два раза ниже, а вот вероятность дожить до конца исследования практически одинаковая. Хотя никакого логического противоречия здесь нет, разный результат при использовании одних и тех же данных затрудняет толкование результатов. Поэтому относительный риск является менее распространенным показателем, чем отношение шансов. Более того, в случае редких исходов (вероятность которых менее 10%) отношение шансов, как видно из предыдущего примера, является хорошей аппроксимацией относительного риска.

У отношения шансов и относительного риска есть один общий недостаток - как все относительные величины они ничего не говорят об исходной вероятности наступления события. Иными словами препарат, который понижает смертность со 100% до 50% дает такое же отношение шансов и относительный риск, как и препарат, снижающий смертность с 2% до 1%. Поэтому было предложено использовать несколько показателей, опирающихся на абсолютные характеристики риска (Laupacis et al., 1988). Одним из них является снижение абсолютного риска. Как видно из вышеприведенного примера, снижение абсолютного риска составит 50% в первом случае и 1% - во втором.. С целью увеличения наглядности было предложено брать величину, обратную снижению абсолютного риска. Эта величина соответствует числу больных, которых необходимо лечить для того, чтобы предотвратить один случай смерти или осложнения (NNT – number needed to treat). Легко показать, что для первого случая из нашего примера необходимо лечить двух человек, чтобы предотвратить одну смерть (100%/50%=2), а во втором необходимо лечить сто человек (100%/1%=100), чтобы предотвратить одну смерть. Если продолжить эту идею, то можно сказать, что в первом случае «без толку» будет лечиться только один пациент, а во втором – 99.



Показатели количества больных, которых необходимо лечить для того, чтобы предотвратить один случай стали очень распространены в литературе, посвященной НДМ, и ими пользуются как одним из основных инструментов при сравнении разных терапевтических вмешательств. Однако следует помнить, что NNT очень сильно зависит от изучаемой популяции и патологии, а потому могут иногда вводить в заблуждение (Smeeth et al., 1999).

Итак, врач сумел найти интересующую его информацию о методе лечения, выбрать наиболее адекватный с его точки зрения препарат, который обеспечивает NNT около 20. Что теперь? Если бы NNT равнялось 1, т.е. каждый пролеченный больной испытывал бы положительный эффект от терапии, то назначение такого лечения было бы полностью оправдано. А как же быть в данном случае? Сравнивая этот препарат с другими, можно сказать, что он достаточно эффективен, но захочет ли пациент пойти на дополнительные расходы и неудобства связанные с приемом этого препарата, если не будет уверен в положительном результате лечения? Вот на этом этапе и наступает время синтезировать полученные результаты с предпочтениями и ценностями пациента. Наступает время для клинического анализа принятия решений (КАПР).






Date: 2015-06-08; view: 244; Нарушение авторских прав

mydocx.ru - 2015-2019 year. (0.006 sec.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав - Пожаловаться на публикацию