CC BY
13
Scientific journal PHYSICAL AND MATHEMATICAL EDUCATION
Has been issued since 2013.
Науковий журнал Ф1ЗИКО-МАТЕМАТИЧНА ОСВ1ТА
Видасться з 2013.
http://fmo-journal.fizmatsspu.sumy.ua/
ванчук М.А. Формулювання кл'н'чних висновкв при eue4eHHi б'юстатистики у вищихмедичних навчальнихзакладах // Ф'!зико-математична освта : науковий журнал. - 2017. - Випуск 4(14). - С. 175-179.
Ivanchuk M.A. Formulation Of Clinical Conclusions Duiring Biostatistics Study In Higher Medical Education Establishments // Physical and Mathematical Education : scientific journal. - 2017. - Issue 4(14). - Р. 175-179.
УДК 378
М.А. 1ванчук
ВДНЗ «Буковинський державний медичний унверситет», УкраУна
ФОРМУЛЮВАННЯ КЛ1Н1ЧНИХ ВИСНОВК1В ПРИ ВИВЧЕНН1 БЮСТАТИСГИКИ У ВИЩИХ МЕДИЧНИХ НАВЧАЛЬНИХ ЗАКЛАДАХ
Анота^я. Робота присвячена методиц викладання основ б1остатистики студентам вищих медичних навчальних заклад1в, основна мета яко'У е правильне формулювання та прийняття статистичних г1потез i, найголовн1ше, коректне формулювання клШчних висновшв на основ статистичного аналiзу даних клiнiчного дослiдження майбутнiми вченими-медиками. Викладання бiостатистики студентам медичних факультет>в мае свою специфiку i суттево в'др'зняеться в!д викладання бiостатистики студентам математичних та iнженерних спе^альностей. Основна увага на практичних заняттях повинна бути придлена в'рному формулюванню висновшв за результатами проведеного статистичного анал'зу даних клШчних досл'джень. Для кращого опанування студентами навичок формулювання кл'ш'мних висновшв пропонуеться порядок проведення досл'дження та таблицу, що узагальнюе методику трактування результат'¡в статистично'У обробки результат'¡в кл'1шчних досл>джень та дозволяе студенту систематизувати отриману iнформацiю, зрозумти зв'язки м'\ж набутими поняттями i фактами, а також допомагае при розв'язанш практичних завдань.
Ключовi слова. б'юстатистика, нульова гiпотеза, клiнiчнi досл'дження, методика викладання.
Постановка проблеми. 3i збтьшенням об'ему людського знання зростае потреба у поглибленш та концентраци цього знання. Сучасним ршенням щеУ проблеми в медицин стала доказова медицина -технолопя збору, узагальнення та аналiзу медичноУ шформаци, яка дозволяе формулювати науково обфунтоваш ршення в медициш. Одним з важливших шструменлв доказовоУ медицини е бюстатистика.
Довгий час медична стльнота не бажала визнавати статистику, оскшьки вона зменшувала значення клЫчного мислення. Так, у 1835 роц уролог Ж. Сiвiаль опублтував статтю, з якоУ випливало, що тсля безкровного видалення камешв жовчного мiхура виживають 97% хворих, в той час як тсля традицшних операцш вижило лише 78% хворих. Французька академiя наук призначила комiсiю лiкарiв, в яку входив i визначний математик Д. Пуассон для перевiрки даних ще'| статл. У звт комiсiï була висловлена думка про недоцтьшсть використання статистичних методiв у медициш, оскшьки статистика розглядае конкретну людину як одиницю спостереження та позбавляе ïï шдивщуальносл [1]. Однак, подальше збшьшення об'ему шформаци в медициш та бюлоги показало, що статистика е потужним шструментом концентраци знань, осктьки медицина е перш за все наукою експериментальною.
У середин Х1Х ст. були розроблеш основш принципи статистики та вщомо поняття ймовiрностi подш. У книзi «Загальш принципи медичноУ статистики» Ж. Гавр розробив статистичний пiдхiд, на якому в нашi днi базуеться доказова медицина. Вш писав, що для того, щоб перевага була надана деякому методу лтування, вш повинен не лише приводити до кращих результатiв, нiж методи, з якими порiвнюeться, але й рiзниця в ефективностi повинна перевищувати деяку порогову величину, що залежить вщ числа спостережень [2]. На початку ХХ ст. дослщники почали створювати лаборатори бiостатистики, почали видаватися спецiалiзованi журнали з ще'| тематики: Biometrika (Англiя, з 1901 р.), Biometrics (США, з 1945 р.), Biometrische Zeitschrift (Ымеччина, з 1959 р.). В 1978 р. була оргашзована Мiжнародна стльнота кл^чноУ бiостатистики (ISCB).
ISSN 2413-158X (online) ISSN 2413-1571 (print)
Першим, хто показав, що некоректне використання статистики приводить дослщника до протилежних вщ iстини висновмв, був великий радянський математик, один i3 засновникiв сучасноТ теорп ймовiрностей та статистики А.М Колмогоров. Широко вщомий випадок, коли в 1939 р. була надрукована стаття астрантки Т.Д. Лисенка, в якш автор, використовуючи своТ експериментальнi данi, намагалася за допомогою некоректних статистичних мантуляцш заперечити закони Менделя. Проаналiзувавши експериментальш данi, наведенi в статтi, А.М. Колмогоров опублтував статтю «Про одне нове пщтвердження законiв Менделя», в якш показав, що коректний аналiз цих даних дае дiаметрально протилежний висновок, якш як раз шдтверджуе закони Менделя [3].
Класичним прикладом помилки iз-за вiдсутностi контрольного експерименту е дослщження Е. Вейкфiлда, що було опублтовано у 1998 р. в авторитетному медичному журналi Lancet. В статт стверджувалося, що комплексне щеплення вiд кору, паротиту та краснухи може викликати аутизм у д^ей. Автори опитали батьмв 12 д^ей з симптомами аутизму та з'ясували, що у 8 з них захворювання проявилося тсля щеплення. Виступ Е. Вейкфiлда на прес-конференци викликав вибух панiки у батьшв по всьому свiту та спалахи кору, що до цього вважалася практично переможеною хворобою. В 2010 р. журнал Lancet вщкликав скандальну статтю, осктьки результати кл^чних дослщжень не були пiдтвердженi статистичним аналiзом, проте до сих пiр багато батьмв бояться, що пiсля щеплень у дiтей розiв'еться аутизм [4].
Сучасш медичнi дослiдження е мiждисциплiнарними i тому вимагають обов'язковоТ участ спецiалiста-бiостатистика. Але разом з тим вчений-медик повинен бути достатньо озброеним статистичними знаннями. Тому важливим е вивчення бюстатистики студентами вищих навчальних медичних закладiв, зокрема розумiння та осмислення студентами таких понять, як статистична ппотеза, прийняття та вщхилення статистичноТ гiпотези, опанування основними статистичними критерiями та коректне Тх використання.
Аналiз актуальних дослiджень. На даний час проблема пошуку найкращих шляхiв викладання бiостатистики в медичнiй освт е актуальною i привертае увагу багатьох не лише в^чизняних спещал^в, а й европейських [5]. Одним iз провiдних шляхiв покращення викладання бюстатистики е впровадження дистанцшних 1нтернет-технологш з урахуванням потреб студентiв i специфiки предмету. Використання дистанцiйних шформацшних технологiй сприяе зростанню iнтересу студенев до навчання, полегшуе засвоення бюстатистики i, врештi, позитивно впливае на фахову квалiфiкацiю випускника [6]. Проблему рiзнорiдностi пiдготовки студентiв в академiчних групах внаслiдок вiдсутностi базового рiвня знань з математики пiсля середньоТ школи, брак професiйнозначущих умiнь i навичок пiзнавального i практичного характеру пропонуеться виршувати шляхом використання методу iндивiдуалiзацiТ навчання шляхом розробки та впровадження курав за вибором для студенев з використанням iнформацiйних технологш [7]. Для засвоення основ теорп перевiрки статистичних гiпотез важливi як математичш основи рiзних методiв, так i розумiння коректного Тх використання, а також вмшня зробити правильш висновки з результатiв, тому викладачами медичних ВНЗ практикуеться обговорення в групах ситуацшних завдань, як включають формулювання мети конкретного дослiдження, робочих ппотез, визначення необхщноТ кiлькостi об'еклв, пiдбiр методiв, критерив оцiнки результат. Вивчення кожноТ теми пропонуеться супроводжувати прикладами розв'язання конкретних медичних проблем, наприклад, визначення референтних величин, встановлення взаемозв'язку мiж фiзiологiчними процесами в нормi i при патологи, порiвняльна оцiнка захворюваностi в рiзних популящях, прогнозування виживаностi при рiзних методах лтування [8]. Аналiзуючи новiтнi дослщження щодо ролi бiостатистики в робот лiкарiв, можна видiлити двi ТТ основнi можливостi, на якi потрiбно орiентувати майбутнiх лiкарiв - це здатшсть аналiзувати лiтературнi данi та вмшня узагальнити свш досвiд за деякий перюд часу i подшитися ним зi своТми колегами [8].
Мета статл. Метою статтi е викладення основних принцишв викладання бюстатистики студентам медичних факультетв для правильного формулювання та прийняття статистичних ппотез i, найголовшше, коректного формулювання кл^чних висновкiв на основi статистичного аналiзу даних клiнiчного дослiдження майбутнiми вченими-медиками.
Виклад основного матерiалу.
Викладання основ бiостатистики у студентiв медичних факультелв значно вiдрiзняеться вiд викладання студентам математичних та шженерних факультетiв. Основна увага мае придшятися прикладному аспекту проблеми та вiрному формулюванню клЫчних висновкiв.
При формулюваннi основноТ та альтернативноТ гiпотез студенти-медики повиннi усвщомлювати не лише Тх математичний зм^, а й клiнiчне трактування. Якщо студент-математику при формулюванш основноТ ппотези достатньо виразу Hq :М\ = М2, то студент медик ще повинен розумп"и, середш яких саме вибiрок
порiвнюються. Якщо проводять порiвняння середнiх значень лабораторного показника до та тсля лтування, то прийняття основноТ ппотези означае, що лтування вплинуло на показник, а вщхилення нульовоТ гiпотези говорить про вплив лтування на дослщжуваний лабораторний показник. У випадку вщхилення нульовоТ гiпотези дослiднику ще необхщно перевiрити, чи вплив лiкування е позитивним чи негативним. Для цього необхщно проаналiзувати, в який бт змiнився показник та порiвняти середш значення обох вибiрок (показник до лтування та показник пiсля лтування) iз середнiм значенням вибiрки iз здорових осiб.
Отже, перед студентом-медиком стоТть значно складшша задача, нiж прийняття чи вщхилення нульовоТ гiпотези. Тому практичш завдання на заняттях з бюстатистики повиннi вiдображати реальнi завдання наукових кл^чних дослiджень. Так, наприклад, студентам пропонуеться за допомогою методiв бюстатистики порiвняти результати дм двох препаратв, та вибрати кращий з них. Пропонуеться сформулювати висновок за даними наступних вибiрок:
- значення ознаки у хворих до лтування препаратом А;
- значення ознаки у хворих до лтування препаратом Б;
- значення ознаки у хворих шсля лтування препаратом А;
- значення ознаки у хворих шсля лтування препаратом Б;
- значення ознаки у здорових оаб.
Для вибору кращого препарату студентам необхщно провести порiвняння наступних вибiрок:
- значення ознаки у хворих до лтування препаратом А та значення ознаки у здорових оаб;
- значення ознаки у хворих до лтування препаратом Б та значення ознаки у здорових оаб;
- значення ознаки у хворих до лтування препаратом А та значення ознаки у хворих шсля лтування препаратом А;
- значення ознаки у хворих до лтування препаратом Б та значення ознаки у хворих шсля лтування препаратом Б;
- значення ознаки у хворих шсля лтування препаратом А та значення ознаки у здорових оаб;
- значення ознаки у хворих шсля лтування препаратом Б та значення ознаки у здорових оаб.
Результати кожного порiвняння необхщно правильно трактувати з кл^чноТ точки зору, а також необхщно правильно сформулювати узагальнюючий висновок. Осктьки для кожного порiвняння кнуе два варiанти статистичних висновшв (прийняття чи вщхилення нульовоТ ппотези), для коректного формулювання узагальнюючого висновку, ми пропонуемо студентам скористатися наступною таблицею:
Таблиця 1
Трактування результатв статистичноТ обробки результатiв клiнiчних дослiджень
Хворi до лшування - Здоровi
Вибiрки вiдрiзняються Вибiрки не вiдрiзняються
Хвороба впливае на ознаку Хвороба не впливае на ознаку
Хворi до лiкування-Хворi niсля лiкування Хворi до лiкування-Хворi пiсля лiкування
Вибiрки вiдрiзняються Вибiрки не вiдрiзняються Вибiрки в^^зняються Вибiрки не вiдрiзняються
Лкування впливае на показник Л'жування не впливае на показник Лкування впливае на показник Л'жування не впливае на показник
Хворi пiсля лiкування -Здоровi Хворi шсля лшування -Здоровi Хворi пiсля лiкування - Здоровi Хворi пiсля лшування -Здоровi
Вибiрки вiдрiз-няються Вибiрки не вiдрiз-няються Вибiрки вiдрiз-няються Вибiрки не вiдрiз-няються Вибiрки вiдрiз-няються Вибiрки не вiдрiз-няються Вибiрки вiдрiз-няються Вибiрки не вiдрiз-няються
Лкування не ефективне: 1. стан погiршився 2. стан покращився, проте не досяг р>вня здорових Лкування ефективне Л'жування не ефективне Користь чи шкода лкування не доведен'!. Необх'дно збльшити об'ем виб'рок i повторити статистичну обробку Негативний вплив л'жування на показник Незначний негативний вплив л'жування на показник Користь чи шкода лкування не доведен'!. Необх'дно збльшити об'ем виб>рок i повторити статистичну обробку Немае негативного впливу л'жування на показник
Використання наведеноТ вище таблицi дае можливiсть студентам провести ва необхiднi порiвняння вибiрок та чпжо сформулювати вiдповiдь на кл^чне питання - чи е ефективною дослiджувана методика лiкування. Розглянемо використання таблиц 1 на прикладi.
Приклад. В результат клЫчних дослiджень використання залiзовмiсних препаратiв у хворих на залiзодефiцитну анемiю, отримали данi, наведет i таблицi 2.
На рiвнi значущостi а=0,05 дати оцiнку ефективност дм препаратiв, враховуючи, що вибiрки згенерованi з нормально розподiлених генеральних сукупностей.
Таблиця2
Вмкт гемоглобшу в KpoBi
Хвор1 до л1кування препаратом А Хвор1 тсля л1кування препаратом А Хвор1 до л1кування препаратом Б Хвор1 тсля л1кування препаратом Б Контрольна група (здоровО
104 101 108 122 122
108 108 103 120 118
104 107 103 119 121
102 102 105 123 120
100 107 103 123 116
104 102 103 122 121
109 108 106 119 120
103 103 106 120 121
103 107 108 119 122
103 114 105 123 120
105 107 99 119 122
111 101 100 123 121
108 101 107 122 120
111 109 105 122 124
105 107 110 122 121
99 109 101 122 121
104 111 105 119 123
106 99 105 122 122
106 112 101 120 120
105 103 105 118 119
Розв'язання.
1. Проводимо оцiнку ефективност препарату А.
1.1. Зпдно таблицi 1 перевiряeмо ппотезу про рiвнiсть середнiх вибiрок «Хворi до лiкування препаратом А» та «ЗдоровЬ>. Оскiльки вибiрки згенерованi з нормально розподтених генеральних сукупностей, використовуемо критерiй Стьюдента. Гiпотезу про рiвнiсть середнiх вiдхиляeмо на заданому рiвнi значущостi. Оскiльки середнi вибiрок вiдрiзняються, згiдно таблицi 1 робимо висновок «Хвороба впливае на ознаку».
1.2. Перевiряемо ппотезу про рiвнiсть середшх вибiрок «Хворi до лiкування препаратом А» та «Хворi пiсля лтування препаратом А». Гiпотезу про рiвнiсть середнiх приймаемо, згiдно таблицi 1 робимо висновок «Лкування не впливае на показник».
1.3. Перевiряемо ппотезу про рiвнiсть середшх вибiрок «Хворi пiсля лiкування препаратом А» та «ЗдоровЬ>. Гiпотезу про рiвнiсть середшх вщхиляемо, згiдно таблицi 1 робимо висновок «Лкування не ефективне»
Отже, залiзодефiцитна анемiя впливае на рiвень гемоглобiну в кровi; препарат А не е ефективним при лтуванш залiзодефщитноT анеми.
2. Проводимо оцшку ефективностi препарату Б.
2.1. Перевiряемо гiпотезу про рiвнiсть середнiх вибiрок «Хворi до лiкування препаратом Б» та «ЗдоровЬ>. Гiпотезу про рiвнiсть середнiх вiдхиляемо на заданому рiвнi значущостi. Оскiльки середнi вибiрок вiдрiзняються робимо висновок «Хвороба впливае на ознаку».
2.2. Перевiряемо гiпотезу про рiвнiсть середнiх вибiрок «Хворi до лтування препаратом Б» та «Хворi пiсля лiкування препаратом Б». Ппотезу про рiвнiсть середнiх вiдхиляемо, робимо висновок «Л'жування впливае на показник».
2.3. Перевiряемо ппотезу про рiвнiсть середнiх вибiрок «Хворi пiсля лiкування препаратом Б» та «ЗдоровЬ>. Гiпотезу про рiвнiсть середшх приймаемо, зпдно таблиц 1 робимо висновок «Л'жування ефективне»
Отже, залiзодефiцитна анемiя впливае на рiвень гемоглобiну в кров^ препарат Б е ефективним при лтуванш залiзодефiцитноT анеми.
Вщповщь. Залiзодефiцитна анемiя впливае на рiвень гемоглобiну в кровi; препарат А не е ефективним при лтуванш залiзодефiцитноT анеми; препарат Б е ефективним при лтуванш залiзодефiцитноT анеми. Таким чином, хворим на залiзодефiцитну анемiю слщ призначати препарат Б.
Висновки. Використання таблиць е ефективним при вивченш будь-якоТ дисциплiни, осктьки дозволяе студенту узагальнити набутi знання, систематизувати отриману iнформацiю, зрозумiти зв'язки мiж набутими поняттями i фактами, а також допомагае при розв'язанш практичних завдань. Запропонована таблиця трактування результат статистичноТ обробки результат клЫчних дослщжень дае можливiсть студенту краще опанувати вiдповiднi теми занять з бюстатистики та якiсно використовувати Тх у майбутньому при проведеннi наукових дослщжень.
Список використаних джерел
1. Гудман С.Н. Прикладная биостатистика: знание вероятности или вероятность знания? // Международный журнал медицинской практики. № 2, 2001. - С. 21-22.
2. Вульф Х.Р. История развития клинического мышления// Международный журнал медицинской практики. № 1, 2005. - С. 12-20.
3. Леонов В. Доказательная медицина и статистика // Електронний ресурс. режим доступу: http://www.biometrica.tomsk.ru/kuzbass2.htm.
4. Novella S. Vaccines Still Not Linked to Autism // Електронний ресурс. режим доступу: https://sciencebasedmedicine.org/vaccines-still-not-linked-to-autism.
5. 1ншакова Г.В. бвропейський досвщ викладання бюстатистики в процеа тдготовки фaхiвцiв громадського здоров'я // УкраТна. Здоров'я наци. № 3(44), 2017. - С. 324-325.
6. Зюков О.Л. Шляхи полтшення викладання бюстатистики за допомогою дистанцшних штернет технологш // Запорожский медицинский журнал. №7, 2012. - С. 125-127.
7. Строгонова Т. В. Методичш проблеми викладання бюстатистики у вищому медичному навчальному зaклaдi // Сучасш тдходи до вищоТ медичноТ осв^и в УкраТ'ш: мaтерiaли XIV Всеукр. наук.-практ. конф. з мiжнaр. участю, присвяченоТ 60^ччю ТДМУ. - Тернотль : ТДМУ, 2017. - Т. 1. - С. 176.
8. Койчубеков Б.К., Сорокина М.А., Букеева А.С., Такуадина А.И. Некоторый опыт преподавания биостатистики в медицинском вузе // Електронний ресурс. режим доступу: https://articlekz.com/article/6595
References
1. Goodman S.N. Applied biostatistics: knowledge of probability or probability of knowledge? // International Journal of Medical Practice. № 2, 2001. - Р. 21-22.
2. Wulf H.R. History of the development of clinical thinking // International Journal of Medical Practice. № 1, 2005. - Р. 12-20.
3. Leonov V. Evidence-Based Medicine and Statistics // Electronic resource. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/kuzbass2.htm.
4. Novella S. Vaccines Still Not Linked to Autism // Electronic resource. URL: https://sciencebasedmedicine.org/vaccines-still-not-linked-to-autism.
5. Inshakova G.V. European experience in teaching biostatistics in the process of training public health professionals // Ukraine. Healthy nation. № 3 (44), 2017. - Р. 324-325.
6. Zyukov O.L. Ways to improve the teaching of biostatistics using remote Internet technologies // Zaporozhye Medical Journal. №7, 2012. - Р. 125-127.
7. Strogonova T. V. Methodical problems of the biology of the biostatistics in the vigilant medieval naval mortgage // Modern approaches to higher medical education in Ukraine. - Ternopil: TSMU, 2017. - Т. 1. - Р. 176.
8. Koychubekov B.K., Sorokina M.A., Bukeeva A.S., Takuadina A.I. Some experience of teaching biostatistics in a medical college // Electronic resource. URL: https://articlekz.com/article/6595
FORMULATION OF CLINICAL CONCLUSIONS DUIRING BIOSTATISTICS STUDY IN HIGHER MEDICAL EDUCATION
ESTABLISHMENTS Ivanchuk M.A.
Higher State Educational Establishment of Ukraine "Bucovinian State Medical University", Ukraine
Abstract. The work deals with the basics of biostatistics to the students of higher medical educational institutions whose main aim is the correct formulation and adoption of statistical hypotheses and, most importantly, the correct formulation of clinical findings based on statistical analysis of data future clinical studies by medical scientists. Teaching biostatistics to students of medical faculties has its specificity and differs from the teaching of biostatistics to students of mathematical and engineering specialties. The emphasis on practical training should be given the right formulation of conclusions based on the results of the statistical analysis of clinical trial data. For the best mastering of skills of formulating clinical findings, the procedure of the study and a table summarizing the methods of interpretation of results of statistical processing of the results of clinical studies and allows the student to systematize the information received, to understand the relationships between acquired concepts and facts, as well as assisting in solving practical problems.
Key words: biostatistics, null hypothesis, clinical research, teaching method.
