Основные статистические показатели, используемые для измерения заболеваемости (стр. 23 )

МЕТААНАЛИЗ

Метаанализ (meta-analysis) — применение статистических методов при создании систематического обзора (см. ниже) в целях обобщения результатов, включенных в обзор исследований. Систематические обзоры иногда называют метаанализом, если этот метод применялся в обзоре. Метаанализ проводят для того, чтобы обобщить имеющуюся информацию и распространить ее в понятном для читателей виде. Он включает определение основной цели анализа, выбор способов оценки результатов, систематизированный поиск информации, обобщение количественной информации, анализ ее с помощью статистических методов, интерпретацию результатов. Метаанализ — это статистический метод, позволяющий объединить результаты независимых исследований. Чаще всего его используют для оценки клинической эффективности терапевтических вмешательств; для этого объединяют результаты двух и более рандомизированных контролируемых исследований. Информативность метаанализа зависит от качества систематического обзора, на основании которого он проводится. Качественный метаанализ предполагает изучение всех исследований, посвященных соответствующей проблеме, оценку неоднородности и определение информативности основных результатов путем анализа чувствительности. Существует несколько разновидностей метаанализа. Кумулятивный метаанализ позволяет построить кумулятивную кривую накопления оценок при появлении новых данных. Проспективный метаанализ — попытка разработки метаанализа планируемых испытаний. Такой подход может оказаться приемлемым в областях медицины, где уже существует сложившаяся сеть обмена информацией и совместных программ. На практике вместо проспективного метаанализа часто применяют проспективно-ретроспективный метаанализ, объединяя новые результаты с ранее опубликованными. Метаанализ индивидуальных данных основан на изучении результатов лечения отдельных больных. В ближайшем будущем метаанализ индивидуальных данных, вероятнее всего, будет ограничиваться изучением основных заболеваний, лечение которых требует крупномасштабных централизованных капиталовложений.

Преимущества:

·  получение достоверных результатов;

·  устранение возможных ошибок;

·  точность оценок;

·  прозрачность.

Сложности:

·  выявление и отбор исследований;

·  неоднородность представленной информации;

·  вероятность потери важной информации;

·  неадекватный анализ сравниваемых подгрупп;

·  неадекватный анализ чувствительности метода.

Главным требованием к информативному метаанализу является наличие адекватного систематического обзора. Результаты метаанализа обычно представляют в виде графика и отношения шансов (оdds ratio), суммарного показателя, отражающего выраженность эффекта.

Почему мета-анализ?

Если систематические обзоры предоставляют научные доказательства для внедрения результатов исследований в практику и принятия решений, в то время как мета-анализ является аналитической частью систематических обзоров. Ниже приведены основные черты, характерные для мета-анализа.

(1) уточнение в протоколе исследования задач исследования, оцениваемых гипотез (как в области медицины, так и в области биологии), обзора материала и методов систематических обзоров, прежде чем исследования будут предприняты.

(2) объединение всех доступных первичных исследований, включая информационный поиск, с четким описанием стратегии поиска и источников информации. Выбор исследований должен быть основан на четких критериях, обоснованных протоколом исследования.

(3) оценка методологического качества отобранных исследований (применение методов, снижающих ошибку). Оценка воспроизводимости исследований.

(4) определение искомых результатов исследований, объяснение отличий, которые по возможности проводятся по каждому из первичных исследований.

(5) Выбор и метод оценки результатов исследований, предмет исследований характеризуются в стандартизованной форме по первичной документации исследования с проверкой ошибки выборки. Процедура должна быть ясной, воспроизводимой и с минимальной статистической ошибкой.

(6) Там где обзор и характеристики данных выполнены, мета-анализ (количественный синтез результатов первичных исследований) использует соответствующие методы и модели (ясно обоснованные) для того чтобы учесть при расчетах все возможные причины изменчивости признаков (например, различия качества исследований, участников, дозы, продолжительности и характера вмешательства, определения и измерений результатов).

(7) Когда данные имеют значительный разброс, слишком низкое качество или высокую неоднородность, проведение мета-анализа представляет значительную сложность.

(8) Обеспечение ясности результатов систематического обзора в отношении выборов и предположений проводится на всех стадиях анализа. В частности, в мета-анализе должны найти отражение:

(a)влияние качества исследования/критерии включения

(b) правдоподобие и возможное влияние статистических ошибок,

(c) влияние различных моделей стратегии выбора и обеспечение реконструкции значений пропущенных данных в исследованиях с неполными результатами.

(9) Ясное представление ключевых аспектов всех этапов анализа в отчете исследования, проведение критической оценки и обеспечение воспроизводимости. Эти данные могут быть представлены в виде специальной таблицы, включающей ключевые элементы каждого первичного исследования. Графическое представление результатов также может помочь в интерпретации и должно включаться там где это необходимо.

(10) методологические ограничения как первичных исследований так и систематических обзоров должны быть оценены. Любые клинические или организационные рекомендаций должны быть практическими и исчерпывающими, и обеспечивать ясность доказательств на основании которых они сделаны. Предложения необходимых исследований должны включать клинические и методологические требования к этим исследованиям.

Проблемы мета-анализа.

Смещённые оценки. Существует несколько типов смещения оценок в мета-анализе. К первому типу относятся смещения из-за пристрастности к публикации положительных результатов в противовес отрицательным и был предложен статистический метод, позволяющий выявить смещение и устранить его из оценок. Более того, при анализе чувствительности суммарной оценки общепринято оценивать число испытаний с отрицательным результатом (индекс надёжности), которые потребовались бы для предотвращения любого наблюдаемого положительного результата.

Другие типы потенциального смещения обусловлены:

незаконченностью информационного поиска; неудачными критериями включения/исключения источников; небрежностями изложения в оригинальных сообщениях.

Можно показать, что этих проблем в систематических обзорах существенно меньше по сравнению с традиционными повествовательными аналогами.

Объединение разнородных исследований. Критика мета-анализа исходит из того, что в нём “яблоки смешиваются с апельсинами ”, что даёт неинтерпретируемые результаты. Однако грамотно выполненный в рамках систематического обзора мета-анализ должен преодолеть этот критицизм, поскольку его существенными этапами являются строгие критерии включения и тщательная интерпретация наблюдаемой разнородности. В самом деле, смешивание “слегка различающихся сортов цитрусовых” может существенно улучшить однородность выборки с помощью различных статистических методов.

Включение неопубликованных данных. В мета-анализе основные усилия направлены на идентификацию всего набора испытаний в определённой области - опубликованных или неопубликованных. И хотя последние могут быть методологически слабыми, тщательная оценка качества обеих групп перед включением в мета-анализ устраняет этот недостаток. Действительно, в недавнем обзоре предположили, что подобный подход даст наиболее ценный синтез данных.

“Золотой стандарт”. В качестве такого стандарта обычно рассматривается хорошо проведённое клиническое испытание соответствующего дизайна и размера выборки, организованное с целью оценки эффективности лекарственного средства. Когда результаты нескольких таких испытаний эффективности данного лекарства доступны для анализа, следующее из их анализа факты будут неоспоримыми, поскольку при таких условиях мета-анализ даёт наиболее точные оценки. Проблемы возникают при расхождении результатов между одним большим и группой более ранних и малочисленных исследований. Причины расхождения необходимо детально выяснить, не поддаваясь стремлению подытожить результаты в пользу большого исследования.

КОКРАНОВСКОЕ СОТРУДНИЧЕСТВО

Основой современной доказательной медицины является так называемое Кокрановское Сотрудничество — международная организация, целью которой является поиск и обобщение достоверной информации о результатах медицинских вмешательств. Составление систематических обзоров — весьма трудоемкая работа, требующая совместных усилий исследователей. Кокрановское Сотрудничество — наиболее активная организация, созданная с этой целью в 1992 г. Дж. Чалмерсом, в настоящее время насчитывающая около 3000 организаций-участников. Кокрановское Сотрудничество действует в виде сети сообщающихся центров в различных странах. Цель Кокрановского Сотрудничества — создать исчерпывающий регистр всех рандомизированных КИ, необходимых для составления систематических обзоров. 1973 г. — английский эпидемиолог Арчи Кокран (Cochrane A. L.) составил первый систематический обзор. 1992 г. — открыт первый Кокрановский центр в Оксфорде.

ПРИНЦИПЫ КОКРАНОВСКОГО СОТРУДНИЧЕСТВА

За годы, прошедшие с момента образования, Кокрановское Сотрудничество претерпело значительные изменения, не отступив при этом от провозглашенных задач и принципов. Основная задача этой международной организации — создание, обновление и распространение систематических обзоров результатов медицинских вмешательств, которые должны облегчить заинтересованным лицам принятие решений в различных областях медицины.

Кокрановское Сотрудничество основано на 8 принципах:

·  дух сотрудничества;

·  энтузиазм участников;

·  отсутствие дублирования в работе;

·  минимизация предвзятости и систематических ошибок;

·  постоянное обновление данных;

·  актуальность обзоров;

·  доступность обзоров;