CC BY
1СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА В КЛИНИЧЕСКОЙ ПРАКТИКЕ
Абзалилова Л.Р.1, Фадеева В.В.2
1Абзалилова Лия Рашитовна - кандидат физико-математических наук, доцент, кафедра цифровой экономики и коммуникации, 2Фадеева Виктория Владимировна - студент магистратуры, Уфимский университет науки и технологий, г. Уфа
Аннотация: статистические методы анализа играют ключевую роль в клинической практике, обеспечивая необходимую основу для принятия обоснованных медицинских решений. В условиях современного здравоохранения, где объемы данных, получаемых в результате клинических исследований, постоянно растут, становится все более актуальным использование статистических подходов для их обработки и интерпретации.
Ключевые слова: медицинские данные, машинное обучение, статистический анализ, цифровое здравоохранение.
Статистические методы анализа играют ключевую роль в клинической практике, обеспечивая необходимую основу для принятия обоснованных медицинских решений. В условиях современного здравоохранения, где объемы данных, получаемых в результате клинических исследований, постоянно растут, становится все более актуальным использование статистических подходов для их обработки и интерпретации. Статистика не только помогает в анализе данных, но и служит важным инструментом для оценки эффективности лечения, выявления закономерностей и трендов, а также для прогнозирования исходов заболеваний.
Понятие статистической совокупности является основополагающим в медицинской статистике и охватывает группу однородных элементов, исследуемых в конкретные рамки времени и пространства. Важно правильно определить единицу наблюдения - индивидуальный элемент, который подвергается анализу, поскольку от этого зависит достоверность получаемых результатов [1]. Объем наблюдения, который показывает количество единиц, включенных в исследование, также является одной из ключевых характеристик. Учитываемый признак - это характеристика, подлежащая измерению и анализу, что помогает в дальнейшем в оценке различных факторов, связанных со здоровьем.
Применение статистики в медицине охватывает широкий спектр областей, включая эпидемиологию и клинические исследования. Здесь используются методы проверки гипотез, которая является одним из важных этапов любого научного исследования. Результаты проверок гипотез помогают исключить ошибочные выводы и минимизировать вероятность ошибок первого и второго типов, что критично для интерпретации данных [2]. Анализ мощности и расчет выборки являются инструментами, обеспечивающими необходимую основу для правильного выбора количественного состава исследуемой группы.
Клинические исследования, как правило, требуют применения многомерных статистических методов, позволяющих установить взаимосвязи между различными переменными. Корреляционный анализ помогает определить степень взаимосвязи между показателями, в то время как причинно-следственный анализ (каузация) позволяет выявить возможные зависимости и механизмы [3].
Методы доверительных интервалов и мета-анализа являются важными инструментами, используемыми для обоснования клинических решений. Эти методы дают возможность обобщить результаты нескольких исследований и оценить уровень уверенности в полученных оценках. Мета-анализ, в частности, позволяет соединить данные из различных источников, что может увеличить статистическую мощность и дать более полное представление о рассматриваемом вопросе [4]. В контексте доказательной медицины статистические методы становятся инструментами для обоснования клинических подходов и выбора оптимальных лечебных стратегий.
Не меньшую роль играют и учетные документы, на которых фиксируются результаты наблюдений. Правильное оформление и сбор данных на этапе записи информации определяют надежность последующего анализа. Ошибки или неточности на этом этапе могут привести к неправильным выводам и вводить в заблуждение [2]. В этом контексте формирование отчетности и ведение подобного рода документации становится важным направлением в практике ведения клинических исследований.
Как видно, статистические методы анализа являются основой для клинических решений, заставляющих исследователей и практиков более строго подходить к научной работе. Это увеличение уровня доверия к выводам результатам исследований также подчеркивает необходимость четкого следования статистическим принципам и процедурам. Понимание базовых понятий статистики критично для внедрения статистических методов в клиническую практику. Формирование новых стандартов и
методов анализа статистических данных продолжает оставаться важным направлением для будущих исследований и улучшения медицинской помощи [5].
Методы анализа выживаемости занимают важное место в клинических исследованиях, позволяя исследовать время до возникновения определенных событий в жизни пациентов. Основным направлением в этом контексте является изучение общей выживаемости (Overall Survival, OS) и заболеваемой выживаемости (Disease-dependent Survival, DDS), которые помогают медицинским работникам получить представление о результатах различных лечебных вмешательств. Эти методы особенно актуальны в онкологии, где необходимо учитывать продолжительность жизни и вероятность рецидива.
Помимо базовых понятий, связанных с выживаемостью, важно понимать, как цензурирование влияет на анализ данных. Цензурирование происходит, когда пациенты выходят из исследования по различным причинам, например, по причине завершения наблюдений или утраты контакта. Это приводит к утрате информации о времени дожития и требует особого учета в статистических анализах [1]. Современные методы позволяют эффективно работать с цензурированными данными, предоставляя значимую статистическую информацию, которая во многом определяет качество клинических исследований.
Анализ выживаемости использует различные статистические модели и методы, включая функции выживания и коэффициенты риска, которые позволяют проводить оценку взаимосвязи между факторами и результатами [2]. Например, использование модели Каплана-Мейера позволяет строить кривые выживаемости, отображающие вероятность выживания пациентов на разных временных этапах. Это особенно полезно для визуализации долгосрочных результатов лечения и сравнения их для разных групп пациентов.
При выполнении анализа выживаемости можно использовать мощные инструменты, такие как пропорциональные модели рисков Кокса, которые оценивают влияние множества ковариат на выживаемость. Эта модель позволяет исследовать не только сам факт выживания, но и скорость его изменения под воздействием различных факторов, таких как возраст, пол, сопутствующие заболевания и другие переменные [5].
Выживаемость как метрика может быть использована для информирования о клинических решениях и улучшения стратегий лечения. Она позволяет врачам не только оценивать эффективность терапии, но и выбирать оптимальные подходы на основе полученных результатов [3]. Уделяя внимание как общим, так и специфическим факторам, исследователи могут более точно оценивать влияние тех или иных вмешательств на здоровье пациентов и выработать рекомендации по лечению и профилактике заболеваний.
Медицинские исследования, использующие анализ выживаемости, часто служат основой для принятия решений в экстренной медицине, реабилитации и паллиативной помощи. Анализ времени до наступления определенного события может помочь определить наилучшие временные рамки для начала или изменения терапевтических стратегий [4]. Например, несмотря на многие предостережения и сложности, учитывание факторов, влияющих на выживаемость, предоставляет возможность усовершенствовать методы контроля и наблюдения за пациентами, что в свою очередь приводит к более высоким стандартам выполнения медицинской практики.
Каждый из перечисленных аспектов подчеркивает многогранность анализа выживаемости и его важность в клинической практике. Анализ выживаемости имеет широкий спектр применения и требует от врачей глубокого понимания статистических методов и их интерпретации в контексте клинических результатов. стагнировать в этом прогрессивном направлении невозможно, и дальнейшее усовершенствование методов анализа будет способствовать повышению уровня здравоохранения в целом.
Список литературы
1. Аверина А.А. Применение методов интеллектуального анализа данных в разработке медицинских систем принятия решений / А.А. Аверина // Системный анализ в проектировании и управлении: сборник научных трудов XXIV Международной научной и учебно-практической конференции. В 3 ч., Санкт-Петербург, 13-14 октября 2020 года / Под общ. ред. Г.В. Гореловой, А.В. Логиновой. Том Часть 3 - Санкт-Петербург: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого", 2020 -С. 284-290.
2. Григорьева Г.М. Реализация методов интеллектуального анализа данных в медицинской практике / Г.М. Григорьева, В.Ю. Ходченков //Системы компьютерной математики и их приложения. - 2018 - № 19 - С. 124-129.
3. Кочетов А.Г. Методы статистической обработки медицинских данных: Методические рекомендации для ординаторов и аспирантов медицинских учебных заведений, научных работников / А.Г. Кочетов [и др.]. - М.: РКНПК, 2012. - 42 с.
4. Розыходжаева Д.А. Методы интеллектуального анализа данных в диагностировании сердечнососудистых заболеваний / Д.А. Розыходжаева, Г.А. Розыходжаева. — Текст: непосредственный // Техника. Технологии. Инженерия. — 2017 — № 3 (5). — С. 4-8
5. Явелов И.С., Травина Е.Е., Гришин П.О. и др. Прогностическое значение ширины комплекса QRS у больных с острым коронарным синдромом без подъёма сегмента ST // Кардиология. — 2012. — № 1. — С. 4-13.
