Гиппократ не рад. Путеводитель в мире медицинских исследований

В России аналогами являются различные ГОСТы, инструкции, стандартные операционные действия (это поэтапные инструкции, которым обязательно и без нареканий должны следовать все работники лаборатории). Но возьмём, например, ГОСТ 33044-2014p^[27]. Данный ГОСТ действует с 2015 года на территории не только России, но и других стран Евразийского экономического союза. В самом документе на второй странице указывается, что «настоящий стандарт идентичен международному документу…», представляющему собой не что иное, как принципы надлежащей лабораторной практики.

Аналогично и с правилами клинических испытаний, и производства лекарств, и других протоколов: практически сразу указывается, что они были подготовлены на основе соответствующих зарубежных протоколов. Все эти документы являются обязательными для выполнения. В некоторых случаях, как, например, с ГОСТ Р 52249-2009^[28]

, указывается, что стандарт идентичен какому-то документу Европейского союза, за исключением определённого приложения.

Медицинская статистика

Моя мама – бухгалтер. Когда я была маленькой, компьютеры ещё не вошли в обиход, и поэтому считать «дебет и кредит» приходилось от руки. Именно от мамы я в первый раз услышала о том, что такое статистика. Долгое время это слово ассоциировалось у меня исключительно с экономическими вопросами. Затем в школе у меня началась физика, и я поняла, что статистика-то не только для экономики важна. После на биологии мы начали проходить темы, связанные с популяциями, распространённостью различных заболеваний. Именно тогда я в первый раз познакомилась с биомедицинской статистикой.

Статистика – это инструмент, который можно применять в разных областях науки. Без знаний о ней учёный не может делать верные выводы о результатах своего исследования. В некоторых университетах по медицинской статистике можно даже получить учёную степень! В этом разделе мы обсудим базовые статистические понятия, которыми наиболее часто оперируют в медицинской статистике, ведь без них в мире доказательной медицины никуда.

Статистические критерии и заветный p-value

Перед тем как проводить какое-то исследование, нужно чётко определить его цель. Именно она задаёт тон всей остальной работе, ведь, исходя из неё, исследователь сможет представить достижение цели в виде шагов. Эти шаги называются задачами. Допустим, вы хотите исследовать распространённость гриппа типа А среди школьников начальных классов школы № 1. Для этого нужно собрать все школьников, взять у них биологические образцы на анализы, провести эти анализы, а дальше уже сделать какие-то выводы. Всё это – последовательность шагов. Исходя из этой последовательности шагов и того, какие результаты мы хотим получить, выбираются соответствующие статистические методы обработки данных. Все школьники вместе образуют выборку

, то есть это люди, которые были выбраны для проведения нашего эксперимента, наблюдения, опроса. Например, в этом случае нам будет вполне достаточно данных о том, сколько всего учеников учится в начальных классах и сколько из них заражены гриппом А.

Ситуация немного усложняется, если мы хотим проверить: кто же болеет гриппом чаще? Мальчики или девочки? Второклассники или третьеклассники? То есть теперь нам нужно ещё и сравнить результаты между группами испытуемых. Для того, чтобы тому, кто потом будет читать наш отчёт, было понятно, по какому признаку мы разделяли учеников, мы должны как-то охарактеризовать всю выборку школьников. Нужно будет указать информацию о том, сколько девочек, сколько мальчиков, сколько учеников какого класса вошло в итоговый статистический анализ. Тут важно помнить, что изначально мы принимаем, что никаких различий между группами не существует. Такое утверждение иначе называется нулевой гипотезой, Н₀. В зависимости от цели исследования мы можем пытаться или доказать нулевую гипотезу, или опровергнуть её. Если окажется, что разница в заболеваемости гриппом между мальчиками и девочками всё же существует, мы напишем в отчёте, что нулевая гипотеза была отвергнута. Если же разницы в результатах не будет наблюдаться, мы напишем, что нулевая гипотеза была принята.

Но и это ещё не всё. Согласитесь, будет странно делать выводы о различиях в распространённости гриппа А в разных группах, если в одну группу входит только один человек, а в другую – двадцать. То есть наши группы должны быть каким-то образом сопоставимы. В них необязательно должно быть одинаковое количество человек. Допустимая разница в группах рассчитывается отдельно. Но если в одну группу войдёт 25 человек, а в другую – 26, мы всё равно сможем обработать такую информацию.