CC BY
142
© КОЛЛЕКТИВ АВТОРОВ, 2014 УДК 615.074+615.281.9
Обзор перечня и особенностей программного обеспечения, применяемого для статистической обработки данных при выполнении экспертной работы
К.А. Кошечкин, А.В. Козлович, В.Н. Котиков, А.Н. Миронов
Федеральное государственное бюджетное учреждение «Научный центр экспертизы средств медицинского применения» Министерства здравоохранения Российской Федерации, 127051, Москва, Россия
Резюме: Статистические методы математического анализа широко применяются в экспертизе и являются одним из методов изучения данных, а также могут служить инструментом для оценочного сравнения наработанных результатов. Важная цель использования статистических методов в научных исследованиях — подтверждение достоверности собранных данных. Применение программного обеспечения в ходе статистической обработки данных облегчает сотрудникам ФГБУ «НЦЭСМП» Минздрава России мониторинг необходимого объема выборки, применение статистических критериев и проверку представленных заключений и предположений. Приведен краткий обзор статистического программного обеспечения, применяемого при выполнении экспертной работы, и его особенностей. Рассмотрены наиболее часто используемые сотрудниками ФГБУ «НЦЭСМП» Минздрава России программные пакеты. Даны краткие характеристики методов статистического анализа и их использования в профильной деятельности ФГБУ «НЦЭСМП» Минздрава России.
Ключевые слова: статистическая обработка данных; описательные методы; информационное обеспечение.
Библиографическое описание: кошечкин КА, Козлович АВ, Котиков ВН, Миронов АН. Обзор перечня и особенностей программного обеспечения, применяемого для статистической обработки данных при выполнении экспертной работы. Ведомости научного центра экспертизы средств медицинского применения 2014; 3: 46—51.
THE REVIEW OF THE LIST AND THE FEATURES OF THE SOFTWARE FOR STATISTICAL DATA PROCESSING WHEN PERFORMING EXPERT WORK K.A. Koshechkin, A.V. Kozlovich, V.N. Kotikov, A.N. Mironov
Federal State Budgetary Institution «Scientific Centre for Expert Evaluation of Medicinal Products» of the Ministry of Health of the Russian Federation, 127051, Moscow, Russia
Abstract: Statistical methods of mathematical analysis are widely used in the expert evaluation. They can be used for studying the data and can also serve as a tool for the assessment and comparison of established results. An important point of using statistical methods in scientific research is confirmation of the data collected. Using the software when performing statistical data processing facilitates the monitoring of the necessary sample size, the use of statistical tests and the verification of conclusions and assumptions for the employees of the «Scientific Centre for Expert Evaluation of Medicinal Products» (hereinafter-SCEMP). The present article gives a brief overview of statistical software used in expert work and it's features. It describes software packages used most commonly by the employees of the SCEMP. It also gives a brief description of statistical analysis methods and their use in the principal activities of SCEMP is given.
Key words: statistical data processing; descriptive methods; information support.
Bibliographic description: Koshechkin KA, Kozlovich AV, Kotikov VN, Mironov AN. The review of the list and the features of the software for statistical data processing when performing expert work. Scientific Centre for Expert Evaluation of Medicinal Products Bulletin 2014; 3: 46-51.
Статистические вычисления являются трудоемкой задачей для сотрудников, независимо от того, к какой сфере деятельности принадлежит учреждение. Даже в отношении статистических выборок малых объемов, ручной расчет основных характеристик и построение простейших графиков может занять большое количество времени. С целью устранения этой проблемы были созданы различные программно-технические решения, а средства автоматизации статистического анализа данных реализованы практически для всех операционных систем и на всех уровнях развития вычислительной техники.
Статистические методы математического анализа широко применяются в экспертизе и являются одним из методов ретроспективного и прогностического изучения данных, а также могут служить инструментом,
с помощью которого реально проводить оценочное сравнение наработанных результатов. Однако это не единственная задача статистики в медицине. Математическое моделирование на основе статистики широко применяется в диагностических целях, при решении классификационных задач и поиске новых закономерностей, для доказательства свежих научных гипотез. Важная функция статистического анализа состоит в получении объективного суждения о наблюдаемых результатах экспертного исследования и в обеспечении базиса сформулированных выводов.
Важная цель использования статистических методов в научных исследованиях: сведение к минимуму случайных ошибок, подтверждение достоверности собранных данных. Применение программного обеспечения в ходе статистической обработки данных
облегчает сотрудникам ФГБУ «НЦЭСМП» Минздрава России выполнение следующих задач:
— мониторинг необходимого объема выборки;
— применение статистических критериев;
— проверка представленных заключений и предположений.
В настоящее время становится все более актуальными корректное применение статистических методов в планировании медицинских исследований. Это связано с развитием концепции и практики доказательной медицины и повышением требований к методологическому качеству исследований.
Важно своевременно и обоснованно доказать, что полученные результаты и опирающиеся на них заключения воспроизводимы и релевантны. Например, при анализе результатов доклинических и клинических исследований можно сделать выводы о влиянии нового препарата на опытную группу животных или людей [1]. Также эксперт может, на основании изучения параметров выборки, проверить значимость различия между экспериментами, а затем обобщать их результаты при помощи статистических критериев [2].
При решении многочисленных задач контроля качества лекарственных средств информация, собранная с использованием лабораторных методов исследования, играет ведущую роль. Но определение ее должной достоверности возможно только на основе статистической оценки. Статистическая обработка результатов исследования, нивелирование погрешностей и повышение точности ключевых показателей являются необходимым этапом в экспертизе лекарственных средств. Сотрудник экспертного отдела имеет возможность использовать программное обеспечение для решения целого ряда часто встречающихся в лабораторной практике статистических задач:
■ характеристика методов анализа (случайная и систематическая ошибка, селективность, построение градуировочных графиков, экономия расхода времени и средств);
■ представление аналитических данных (результаты анализа должны также быть представлены в общепринятой, понятной и не аналитикам форме);
■ обеспечение качества (например, для соблюдения границ, предписанных нормативными документами);
■ валидация аналитических методов и методик (особенно актуально, если речь идет об аналитической химии для целей фармацевтического анализа лекарственных препаратов и субстанций [3]).
Почти во всех случаях для глубокого статистического анализа результатов исследований необходимым является наличие у специалиста профильной подготовки, включая не только базовые знания по математической статистике, но и опыт работы с различными версиями компьютерных программ.
Из зарубежных универсальных пакетов наиболее распространены BAS, SPSS, Systat, Minilab, Statgraphics, STATISTICA. Из российских пакетов
известны STADIA, Олимп, Класс-Мастер, КВАЗАР, Статистик-Консультант; зарубежные пакеты — ODA, WinSTAT, Statit и т.д.
Современное статистическое программное обеспечение реализует ряд системных функций: ассистирование пользователю при выборе способа обработки, автоматическую организацию процесса обработки данных, обеспечение диалогового режима работы пользователя с пакетом, ведение пользовательских баз данных, автоматическое составление отчета о проделанной пользователем работе, совместимость с другими программами и др.
Статистические программные пакеты (СПП) классифицируются на:
■ неспециализированные;
■ отраслевые;
■ узкометодические.
Неспециализированные статистические программы предлагают фиксированный диапазон типовых статистических методов. В них отсутствует ориентация на конкретную предметную область.
Узкометодические СПП, как правило, реализуют несколько статистических методов или методы, применяемые в конкретной предметной области. Чаще всего это системы, ориентированные на анализ временных рядов, корреляционно-регрессионный, факторный или кластерный анализ.
Отраслевые СПП, как правило, имеют в своей структуре:
■ блок описательной статистики и разведочного анализа исходных данных: анализ резко выделяю -щихся значений исследуемого признака, восстановление пропущенных значений, частотная обработка исходных данных (построение гистограмм, полигонов частот, вычисление выборочных средних дисперсий и т.д.), проверка статистических гипотез об однородности исследуемых совокупностей, оценка критериев согласия, визуализация распределения статистических данных и другие;
■ блок статистического исследования динамики и зависимостей: дисперсионный и ковариационный анализ, корреляционно-регрессионный анализ, анализ временных рядов и другие;
■ блок классификации и снижения размерности: дискриминантный анализ, статистический анализ смесей распределений, кластерный анализ и другие;
■ блок методов статистического анализа нечисловых данных и экспертных оценок: анализ таблиц сопряженности, логлинейные модели, ранговые методы и другие;
■ блок планирования эксперимента и выборочных исследований;
■ блок вспомогательных программ.
Хотя некоторые продукты имеют русскоязычную версию пользовательского интерфейса, подавляющее большинство статистических программ рассчитано на ведение диалога с пользователем на английском языке. Следовательно, для работы специали-
сту дополнительно необходимо овладеть знаниями терминологии и понимать концепцию применения статистического анализа на иностранном языке. Отсутствие такого рода навыков снижает доказательную силу проведенных исследований, даже при наличии самых современных статистических программ.
Для составления перечня программных средств, используемых при статистической обработке данных, управлением информатизации ФГБУ «НЦЭСМП» Минздрава России был проведен опрос сотрудников административных и научных лабораторных отделов, а также было выполнено удаленное сетевое сканирование ЭВМ на предмет присутствия статистического программного обеспечения.
На основе собранной информации был составлен перечень статистического программного обеспечения, применяемого при профильной, в том числе и экспертной работе учреждения.
Программа MS Excel. Самой используемой программой для статистической обработки данных является приложение MS Excel. Продукт входит в базовый пакет Microsoft Office (США). Причинами популярности продукта являются дружелюбный и достаточно интуитивный интерфейс, переведенный на русский язык, тесная интеграция с другими приложениями семейства MS Office. Программа проста в освоении по сравнению с другими цифровыми, виртуальными средствами статистической обработки данных.
Приложение специализировано для работы с электронными таблицами, и, по сути, MS Excel это программа, где сложные математические расчеты являются дополнительными функциями и реализованы в виде встроенных формул. Отрицательной чертой является тот факт, что вычисления, сделанные при помощи базовой версии MS Excel, не признаются научными кругами и печатными изданиями. Без подключения дополнительных модулей в программе невозможно сразу построить качественные наглядные диаграммы и графики.
Однако, для полноценного решения сложных статистических и инженерных задач, в Microsoft Excel возможно доустановить дополнительный набор средств анализа данных (так называемый пакет анализа). С помощью этих инструментов следует задать исходные данные и выбрать необходимые параметры, после чего анализ будет выполнен с помощью подходящей статистической или инженерной макрофункции, а результат будет помещен в назначенный выходной диапазон. Также в форме дополнительных модулей доступны специальные средства, которые позволяют интерпретировать результаты анализа в графическом виде [5].
Для MS Excel существует также макрос-дополнение XLSTAT-Pro, включающее конструктор из более чем 50 статистических функций, которых в большинстве случаев достаточно для рядового применения в анализе массива данных. Данная надстройка является платным дополнением к MS Excel.
Для случаев, когда не требуется проводить кластеризацию данных, а лишь достаточно установить зависимости и дать статистическое описание исследуемых переменных, MS Excel, снабженный дополнительным пакетом статистических инструментов или набором макросов XLSTAT-Pro, можно считать наиболее экономически выгодным.
В ФГБУ «НЦЭСМП» Минздрава России MS Excel широко применяется для статистической обработки данных, поступающих в составе Государственного задания Минздрава России по анализу и обобщению материалов по безопасности лекарственных средств (препаратов) для медицинского применения.
Программа STATISTICA. Программа для статистической обработки данных STATISTICA является универсальной системой, разработанной компанией StatSoft (США). Программа STATISTICA получила признание в ФГБУ «НЦЭСМП» Минздрава России и других экспертно-научных организаций за то, что предоставляет мощные и удобные в использовании инструменты для статистического и графического анализа, прогнозирования, создания собственных пользовательских приложений, интеграции, совместной работы, web-доступа и др.
Программа построена по модульному принципу, и каждый рабочий модуль выполняет определенный набор функций. Основными особенностями программного продукта являются возможности:
■ представить графическую интерпретацию результатов;
■ осуществления поддержки всех стандартов современных офисных приложений;
■ расширения функциональности пакета за счет встроенного языка программирования Statistica Visual Basic;
■ использования широкого набора математических методов.
Данное программное обеспечение имеет модифицированные версии для многих сфер деятельности [3].
С учетом особенностей обрабатываемых специфических показателей и условий применения методик, с помощью программы STATISTICA легко автоматизируются следующие задачи медицинской отрасли:
■ планирование медицинских исследований и подготовка научных данных;
■ вычисление основных описательных характеристик исследуемых вершин (среднее, стандартное отклонение, дисперсия, доверительные интервалы, ошибки среднего, медиана и др.);
■ наглядное представление данных (построение двухмерных и трехмерных (рис. 1) графиков презентационного качества: гистограммы, диаграммы рассеяния, графики средних с ошибками, линейные графики и др.);
■ выявление статистически значимых различий между выборками;
■ анализ зависимостей между факторами;
Рис. 1. Вид трехмерного графика в программе STATISTICA
■ анализ выживаемости (анализ времени жизни в одной и более группах, сравнение групп по времени жизни).
Эксперты учреждения применяют данное программное обеспечение для расчета критериев согласия, например, такого как критерий согласия хи-квадрат и критериев анализа выживаемости. В ФГБУ «НЦЭСМП» Минздрава России это применяется лабораторией нанолекарств, препаратов для клеточной и генотерапии.
Программа CombiStats. Статистическое программное обеспечение СошЫ81а18 разработано в Европейском директорате по качеству лекарственных средств и здравоохранению (ББОМ), и является специализированным программным обеспечением. Данная программа предназначена для статистической обработки данных полученных в результате лабораторных исследований [5]. Программа может выполнять вычисления в соответствии с главой 5.3 Европейской фармакопеи (5-е издание 01/2005, 8-е издание 01/2014), включая следующие модели:
■ модели параллельных линий;
■ пробит-модели;
■ расчет ЕД50;
■ модели логистической кривой с 4- и 5- параметрами;
■ модели разовой дозы.
Производителем заявлено, что СошЫ81а18 — статистическая программа, предназначенная для использования сотрудниками, ответственными за анализ лабораторных данных. Программное обеспечение предназначено, в первую очередь, для анализов, описанных в Европейской фармакопее. В ФГБУ «НЦЭСМП» Минздрава России эта программа, в том
числе, применяется в аналитических лабораториях и при исследованиях антибиотиков.
Программа StatLIA. StatLIA является специализированным программным обеспечением для статистической обработки данных, разработанным компанией Brendan Technologies (США). Программа применяется в медицинской отрасли для обработки информации, полученной в ходе лабораторной диагностики [6].
Основными особенностями данного статистического программного обеспечения являются:
■ соблюдение 21CFR Pt. 11 (свод законодательных документов США, принятых на федеральном уровне);
■ интеграция с лабораторными анализаторами (например, BioRad);
■ загрузка рабочих списков и результатов с лабораторных анализаторов;
■ наличие множества настраиваемых шаблонов рабочих интерфейсов, позволяющие коллективные действия при работе над одним массивом данных.
Программное обеспечение сокращает время работы персонала лаборатории, затрачиваемое на ввод данных, предназначенных для последующей стати -стической обработки, но требует трудоемкого подключения и настройки оборудования и программы.
Сотрудники учреждения используют данный программный продукт с целью подготовки и расчета параметрических критериев статистического анализа данных, полученных в лабораториях, занимающихся иммунологическими исследованиями.
Программный комплекс SAS. Данное программ -ное обеспечение активно изучается УИ ФГБУ «НЦЭСМП» на предмет возможности централизованного внедрения в экспертную, научную и административную сферы деятельности Учреждения.
Систему SAS разработали и развивают с 1976 года в компании SAS Institute Inc. (США) [7]. Продукт состоит из модулей, каждый из которых выполняет определенный круг задач. В системе SAS реализован собственный язык программирования — 4GL и язык работы с базами данных SQL, это особенно актуально, так как большинство баз данных ФГБУ «НЦЭСМП» Минздрава России создано на транзакт SQL. Работая с использованием SAS можно проводить статистическую обработку данных разного уровня сложности, в соответствии с поставленными задачами.
Важной особенностью программного обеспечения SAS является допустимость использования функциональности каждого из модулей совместно в одной программе, написание которой происходит в одном интерфейсе. При этом у пользователя остается возможность пользоваться специализированными интерфейсами каждого продукта для выполнения узкоспециализированных задач.
SAS обладает мощным набором инструментов, ориентированным на проведение всевозможных видов статистического анализа. Набор методов посто-
янно пополняется, своевременно включая все современные методологии и методы статистического анализа в арсенал возможностей.
Основными достоинствами SAS являются мощное интеллектуальное ядро, поддержка всех пяти архитектур клиент-сервер, возможность доступа и интеграции данных из любых источников и наличие объектно-ориентированной технологии быстрой разработки приложений.
В практическом плане SAS сообщает пользователю, какие переменные определены, какого они типа, какие переменные являются активными, учтено пожелание экспертов использовать для анализа специальные требования к используемым методам вычисления. Формирование отчетов реализовано соответствующими командами пакета.
Главные недостатки системы — ресурсоемкость, большие трудности в освоении без специального обучения, высокие требования к статистической квалификации пользователя, высокая стоимость приобретения и обслуживания.
STARLIMS. В данный момент УИ проводит ввод в опытную эксплуатацию лабораторной информационной системы STARLIMS у.10, которая обладает как встроенным набором инструментов для статистической обработки данных, так и предполагает подключение специализированных аналитических модулей [8]. Однако конкретное применение возможностей данного продукта окончательно не определено.
Математический анализ данных в учреждении выполняется при помощи всего перечисленного статистического программного обеспечения. Необходимо понимать, что каждая программа имеет свои особенности. Ради полноценного использования статистических программ ФГБУ «НЦЭСМП» Минздрава России регулярно проводит обучение сотрудников, ответственных за статистический анализ, направляет сотрудников на курсы освоения лабораторного оборудования, ЭВМ, поднимая квалификацию специалистов, поощряет получение знаний в области математической и прикладной статистики.
ЛИТЕРАТУРА_
1. Дерффель К. Статистика в аналитической химии. М.: Мир; 1994.
2. Чикало АО, Сычёв ДА. Изучение возможности применения полиморфизмов генов CD40 и CD40I в качестве генетических предикторов реакций гиперчувствительности, вызванных применением бета-лактамных антибиотиков. Ведомости Научного центра экспертизы средств медицинского применения 2012; 3: 28-31.
3. Лукьянова ЕА. Медицинская статистика. М.: Издательство РУДН; 2002.
4. Статистическая программа STATISTICA. Available from: http://www.stat-soft.ru.
5. Пакет Microsoft Office. Available from: http://www.office.microsoft.com.
6. Статистическая программа CombiStats. Available from: http://www. combistats.edqm.eu.
7. Статистическая программа StatLIA. Available from: http://www.bren-dan.com/software.html.
8. Статистический пакет SAS. Available from: http://www.sas.com/offices/ europe/russia.
9. Меркулов ВА, Сакаева ИВ, Кошечкин КА, Сбоев ГА. Опыт создания системы управления качеством в лабораториях на примере практики внедрения лабораторной информационной системы. Ведомости Научного центра экспертизы средств медицинского применения 2012; 4: 14-18.
REFERENCES_
1. Derffel K. Statistics in Analytical Chemistry. Moscow: Mir; 1994 (in Russian).
2. Chikalo AO, Sychev DA.Study of application of gene polymorphisms CD40 and CD40L as genetic predictors of hypersensitivity reactions caused by the use of beta-lactam antibiotics. Vedomosti Nauchnogo tsentra ekspertizy sredstv meditsinskogo primeneniya 2012; 3: 28-31 (in Russian).
3. Lukianova EA. Medical statistics. Moscow: Izdatelstvo RUDN; 2002 (in Russian).
4. The statistical program STATISTICA. Available from: http://www.statsoft.ru (in Russian).
5. Package Microsoft Office. Available from: http://www.office.microsoft.com.
6. The statistical program CombiStats. Available from: http://www.combistats. edqm.eu.
7. The statistical program StatLIA. Available from: http://www.brendan.com/ software.html.
8. The statistical program SAS. Available from: http://www.sas.com/offices/ europe/russia.
9. Merkulov VA, Sakaeva IV, Koshechkin KA, Sboev GA. HPLC metod for the analysis of Corticotropin 1-24 and Thymosin a1 in medicines. Vedomosti Nauchnogo tsentra ekspertizy sredstv meditsinskogo primeneniya 2012; 4: 14-18 (in Russian).
ОБ АВТОРАХ:
AUTHORS:
Федеральное государственное бюджетное учреждение «Научный центр экспертизы средств медицинского применения» Министерства здравоохранения Российской Федерации. Российская Федерация, 127051, Москва, Петровский бульвар, 8.
Кошечкин Константин Александрович. Начальник Управления информатизации, канд. биол. наук.
Козлович Алексей Викторович. Начальник отдела системного анализа и сопровождения информационных систем.
Котиков Владимир Николаевич. Аналитик отдела системного анализа и сопровождения информационных систем.
Миронов Александр Николаевич. Генеральный директор, д-р мед. наук.
Federal State Budgetary Institution «Scientific Centre for Expert Evaluation of Medicinal Products» of the Ministry of Health of the Russian Federation, 8 Petrovsky Boulevard, Moscow, 127051, Russian Federation. Koshechkin KA. Head of Office of informatization. Candidate of Biological Sciences.
Kozlovich AV. Head of Department of System Analysis and Information Systems Support.
Kotikov VN. Analyst of Department of System Analysis and Information Systems Support.
MironovAN. Director General. Doctor of Medical Sciences.
АДРЕС ДЛЯ ПЕРЕПИСКИ:
Кошечкин Константин Александрович; Koshechkin@expmed.ru
Статья поступила 27.05.2014 г.
Принята к печати 03.06.2014г.
