Зачем нужна статистика в доказательной медицине? - Медицинская статистика - Каталог статей - Управление здравоохранением
Главная » Статьи » Медицинская статистика

Зачем нужна статистика в доказательной медицине?

Источник: журнал «Медицинская статистика и оргметодработа в учреждениях здравоохранения».

Леонов В.П. Главный редактор журнала БИОМЕТРИКА, к.т.н.

Главное препятствие познания истины есть не ложь, а подобие истины. Л. Толстой

 

1. Технологизация современной науки

Вторая половина 20 века и начало 21 века характеризуются интенсивной технологизацией науки, в т.ч. и медицинской науки. Направления этой технологизации во многом предопределяются известным принципом, согласно которому рост объема любого ресурса неизбежно влечет за собой ускорение обращения этого ресурса. Так во времена расцвета Британской империи движение материальных ресурсов обеспечивалось в основном морскими судами. Тогда как рост экономики США базировался на развитии сети железных дорог. Европа же поднимала свою экономику благодаря развитию сети автомобильных дорог. Ускоренное обращение ресурса способно обеспечить прирост как данного ресурса, так и многих других ресурсов.

«Точки роста» технологизации науки определяются также степенью концентрации того или иного ресурса. Например, если в начале человеческой цивилизации хранителем и «транспортером» знания выступал сам человек, то в дальнейшем, по мере концентрации знания, появились язык, письменность и библиотеки. Одна из первых библиотек принадлежала фараону Рамсесу II, правившему в Египте во ІІ в. до н.э., и называлась она «Аптека для души». По мере накопления информации глиняные таблички в таких библиотеках сменялись папирусом, пергаментом, бумагой и т.д. Отметим, что книгопечатание совместило функции хранения и транспорта информации. А в 20 веке для хранения и транспорта информации стали использовать магнитную запись, оптические диски и многие другие материалы. Концентрация знания привела к появлению такого важнейшего элемента цивилизации, как университеты[1], которые совмещают несколько информационных функций. Во-первых, хранение информации. Во-вторых, транспорт информации в социум путем обучения студентов. В-третьих, генерация нового знания на базе уже собранной информации [1]. Однако рост объема знаний приводит к тому, что при одновременном расширении фронта исследований, происходит сужение специализации исследователей.

 

2. Доказательная медицина и статистика

По мере роста объема человеческих знаний растет потребность в углублении и концентрации этого знания, и ускорении его оборота. Фактически каждая из наук занимается решением этих проблем. Современным решением этой проблемы в медицине и стала доказательная медицина (ДМ). Термин «доказательная медицина» был предложен учеными университета Мак-Мастера г. Торонто (Канада) в 1990 г. ДМ – это технология сбора, обобщения и анализа медицинской информации, которая позволяет формулировать научно обоснованные решения в медицине. Реальные же предпосылки ДМ возникли гораздо раньше. Кризис медицины в начале 19 века очень точно описан в работе [2]. «В медицине пока так и не появился свой Ньютон, и, к сожалению, мы вправе опасаться, что никогда не увидим гения, который способен привнести в медицину то, что физика нашла в алгебре, а химия – на чашках лабораторных весов. Медицина продолжает оставаться тем, чем были эти науки столетия назад – набором не связанных между собой тезисов». Одним из важнейших инструментов ДМ является статистика. Отношение медиков к статистической технологии и достижениям этой технологии выступает в качестве лакмусовой бумажки их отношения к ДМ в целом [3].

Медицинская общественность долго не желала признавать этих достижений, отчасти потому, что статистика приуменьшала значение клинического мышления. Подобный подход ставил под сомнение компетентность врачей, опирающихся на постулаты неповторимости каждого больного, и, следовательно, неповторимости выбранной терапии. Особенно это было заметно во Франции – стране, которая подарила миру множество исследователей, изучавших проблемы вероятности: Пьера де Ферма, Пьера-Симона Лапласа, Авраама де Муавра, Блеза Паскаля и Симеона Дениса Пуассона. В 1835 г. уролог Ж. Сивиаль опубликовал статью, из которой следовало, что после бескровного удаления камней мочевого пузыря выживают 97% больных, а после 5175 традиционных операций выжили только 78% больных. Французская академия наук назначила комиссию врачей, в которую входил и Д. Пуассон, для того, чтобы проверить данные статьи Ж. Сивиаля. В отчете этой комиссии было высказано и обосновано мнение о нецелесообразности применения статистических методов в медицине: «Статистика, прежде всего, отрешается от конкретного человека и рассматривает его в качестве единицы наблюдения. Она лишает его всякой индивидуальности для того, чтобы исключить случайные влияния этой индивидуальности на изучаемый процесс или явление. В медицине такой подход неприемлем» [4].

Однако дальнейшее наращивание объема информации в медицине и биологии показало, что статистика является мощнейшим инструментом концентрации знания в этих науках, и, как следствие, средством ускорения обращения этого ресурса. В первую очередь это обусловлено тем, что медицинская наука, базирующаяся на биологии, по своей сути является наукой экспериментальной. Типичными примерами таких экспериментов являются клинические испытания лекарственных препаратов. И поэтому статистика выступает в таких исследованиях в роли концентратора информации о наличии множества взаимных связей между характеристиками процесса. Эту информацию о связях можно считать наиболее ценной, поскольку именно она позволяет исследователю решать задачи прогноза, управления и оптимизации результата. «Знать, чтобы предвидеть, предвидеть – чтобы управлять» – эти слова французского философа и социолога Огюста Конта как нельзя лучше иллюстрируют ценность информации о зависимостях признаков. Один из современных методов анализа таких зависимостей описан в нашей статье [5].

К середине 19 века «… уже были разработаны основные принципы статистики и известно понятие вероятности событий. В книге «Общие принципы медицинской статистики» («Principes Generaux de Statistique Medicale») Жюль Гавар писал, что вывод о преимуществе одного метода лечения перед другим должен не основываться только на умозрительном заключении, но вытекать из результатов, полученных в процессе непосредственного наблюдения достаточного количества больных, получавших лечение по сравниваемым методикам. Необходимо, как указывал Гавар, исходить из закона больших чисел. Фактически Жюль Гавар сформулировал основные положения концепции доверительных интервалов и статистической значимости. Гавар писал: «Диапазон значений сужается по мере увеличения числа наблюдений; его величину можно определить по количеству больных, с которым производили статистические расчеты. … Для того, чтобы предпочтение было отдано какому-либо вмешательству, оно должно не только приводить к лучшим результатам, чем сравниваемые методы лечения, но различие в эффективности должно превышать определенную пороговую величину, которая зависит от числа наблюдений. Если различие ниже этой пороговой величины... его следует игнорировать и считать несущественным. Подводя итог, можно сказать, что Гавар фактически разработал статистический подход, на котором в наши дни основывается доказательная медицина»[6].

Подход Ж. Гавара о контролируемых клинических испытаниях использовался в действительности задолго до этой публикации. «Известно, что Фредерик II, император римлян и Король Сицилии и Иерусалима, живший с 1192 до 1250 г. и интересовавшийся эффектами физических упражнений на пищеварение, взял двух рыцарей и дал им одинаковую пищу. После этого одного из них он отправил охотиться, а другого – в постель. Через несколько часов он умертвил обоих рыцарей и изучил содержимое их пищеварительного тракта; в желудке спящего рыцаря пищеварение происходило более интенсивно. В XVII веке Жан Баптиста ван Хельмонт, врач и философ, оспорил практику кровопускания. Он предложил, наверное, первое клиническое испытание с большим числом участников, рандомизацией и статистическим анализом. Предполагалось вовлечение 200-500 бедных людей, которых планировалось разделить случайно путем жребия на две группы, в одной из которых избегалась флеботомия, а в другой — пациентам делали столько кровопусканий, сколько врачи считали нужным. Эффективность кровопускания предполагалось оценивать по числу похорон в каждой группе. История умалчивает, почему этот замечательный эксперимент не был выполнен. Современная научная медицина имеет корни в Париже с середины ХIХ столетия в работах и учении Пьера Шарля Александра Луи (Pierre Charles Alexandre Louis). Он ввел принципы статистического анализа в оценке медицинского лечения и показал, что кровопускание является бесполезным видом лечения…» [7].

Говоря о ДМ, следует различать медицинскую науку и медицинскую практику. Медицинская наука является генератором и поставщиком новых медицинских технологий для медицинской практики. И уже один этот факт налагает на представителей медицинской науки более высокие требования. В отличие от медицинских ошибок и правонарушений, влекущих за собой юридическую квалификацию и ответственность, некомпетентность исследователя никаких юридических последствий не несет. Единственным последствием в таких ситуациях является неодобрение подобной деятельности со стороны коллег исследователя. Современные медицинские вузы, обучая студентов, готовят из них будущих врачей, а не исследователей, ученых. И в силу этого уровень подготовки будущих врачей по статистике и должен определяться как раз спецификой их будущей работы. В частности, эти знания должны позволить им критически оценивать публикации в медицинской периодике, содержащие выводы, построенные на результатах использования методов статистики. Тогда как гораздо более высокий уровень знаний и навыков в области статистики должны иметь исследователи в области биомедицины. Очевидно, что такой уровень знаний должны обеспечивать аспирантура и докторантура. Однако это не означает, что медик-исследователь должен быть при этом еще и профессиональным биостатистиком. Это две совершенно различные профессии, для обретения которых необходимо, соответственно, и разное образование.

 

3. Экскурс в историю

Автор этих строк уже более 30 лет занимается применением статистики в биологии и медицине, а также в таких науках, как технология, химия, геология, лингвистика, история и т.д. За это время был проведен анализ нескольких тысяч диссертаций, книг и статей по данной тематике. Целью этого анализа была оценка относительных частот применения авторами русско- и англоязычных журналов различных методов статистики, а также реконструкция модели статистической парадигмы, доминирующей в российской биомедицине на основе анализа структуры этих частот. Первой публикацией с результатами такого анализа была наша статья «Долгое прощание с лысенковщиной», написанная 20 лет назад [8]. Анализ показал, что современная медицинская наука, развивающаяся на постсоветском пространстве, все больше отстает от передовой медицинской науки. Так за 111 лет с момента учреждения Нобелевских премий в 1901 г., только один российский ученый (И.П. Павлов в 1904 г.) был удостоен этой премии в области медицины. Этому способствует крайне низкий уровень подготовки и аттестации научно-педагогических кадров. Можно констатировать, что эта сфера превратилась в бизнес, разрушающий нормальную организацию науки, например, в форме услуг по написанию диссертаций «под ключ». Другая сторона этого бизнеса – платная публикация статей в журналах. Эта ситуация очень детально описана в статье Е. Балацкого [9].

Данные причины приводят к тому, что качество экспериментальных научных исследований в биомедицине, с каждым годом становится все ниже. Иллюстрацией этого утверждения могут служить выводы нашего последнего исследования [3]. В нем было проанализировано порядка 1000 диссертаций и статей, написанных, опубликованных или защищенных в Кузбассе, в частности, в Кемеровской государственной медицинской академии, а также в 3-х медицинских журналах, издающихся в Кемерово. Ниже мы обсудим причины живучести ошибок в использовании статистики в биомедицине, наиболее типичные ошибки и заблуждения, и пути их устранения.

Переломным моментом в развитии статистики можно считать вторую половину ХVII столетия. В это время в Европе были созданы академии наук. Трудами европейских физиков и математиков того периода был заложен фундамент современной науки. Именно в Европе проникновение математики, а далее и статистики, в другие отрасли науки привело к появлению прикладной математики и статистики. На I Международном статистическом конгрессе, проходившем 19-22 сентября 1853 г. в Брюсселе, была предпринята попытка создания системы статистического учета причин смертности. С докладом на эту тему выступил французский ученый Жан-Клод Ашиль Гийяр. И уже в те годы статистики говорили о необходимости контроля качества статистических выводов в публикациях. Вот что писал А. Гийяр о статистике в одной из своих работ: «…нет такой науки, принципы которой пропагандировались бы так слабо, как принципы статистики человеческой жизни. Мы постоянно убеждаемся, сколь плохо они известны, как вольно с ними обращаются, словно речь идет о статьях конституции. Самые серьезные ошибки в равной степени принимаются и повторяются и в ежедневных газетах, и в более серьезных сборниках и даже в самых монументальных томах. … Именно такое легкомыслие лишило статистику уважения в глазах тех, кто не имеет времени или не дает себе труда проверять и углублять знания. … Что касается честных людей, которые искренне хотели что-то узнать, то они отвернулись от нее, сочтя, что она просто заговаривает им зубы, заставляя цифры говорить, что ей нужно, в интересах любых целей, кроме поисков истины. Надо, стало быть, предупредить действительно честных людей, что благородная наука не знает ничего о проделках своих заблудших детей, и что неверно и несправедливо возлагать на нее ответственность за фальшивые монеты, которые выпускаются в обращение от ее имени, нанося непоправимый ущерб доверию к ней».

Европейские исследователи уже в начале 20 века создавали лаборатории биостатистики, ориентированные на использование методов статистики в биомедицине. В это же самое время начали издаваться и специализированные журналы данной тематики. Так в Англии в 1901 г. появился такой известный журнал, как «Biometrika», в США в 1945 г. журнал «Biometrics», в 1959 г. в Германии появился журнал «Biometrische Zeitschrift», затем появились «Психометрика», «Технометрика», «Эконометрика» и «Наукометрия». Материалы этих журналов были посвящены применению статистики в различных областях науки. Такие журналы не только выполняют обучающую функцию, но и прививают авторам и читателям вкус и потребность к грамотной статистической обработке экспериментальных данных. Уже 20 лет издательством JOHN WILEY & SONS издается специализированный журнал «Statistics in Medicine», а издательством ELSEVIER выпущено уже более 50 томов журнала «Computer Methods and Programs in Biomedicine». В 1978 г. было организовано Международное общество клинической биостатистики (ISCB), национальные отделения которого есть в нескольких десятках стран, включая США, Англию, Францию, Италию, Канаду, Испанию, Польшу, Венгрию, Южную Африку, Кению и т.д.

В дореволюционный период в России, и далее в первые десятилетия существования СССР статистика широко применялась в медицине [8]. Однако с началом гонений на генетику в СССР «предали анафеме» и статистику, поскольку эта наука была одним из мощнейших инструментов генетики. Этому же способствовало и преследование кибернетики, поскольку статистика является одной из составных частей кибернетики. Вот какое толкование кибернетики дается в «Кратком философском словаре» [10]. «КИБЕРНЕТИКА – реакционная лженаука, возникшая в США после второй мировой войны.. . Кибернетика ярко выражает одну из основных черт буржуазного мировоззрения – его бесчеловечность, стремление превратить трудящихся в придаток машины, в орудие производства и орудие войны». В середине 20 века ВАК СССР отказывал медикам в получении ученых степеней кандидатов и докторов наук по причине использования ими «буржуазной статистики» [8]. В дальнейшем в СССР, и далее в Российской Федерации, извращенная система аттестации научных и научно-педагогических работников, реализуемая ВАК, привела к тому, что статистика стала не инструментом качественных исследований в биомедицине, а средством онаучивания безграмотно выполненных в биомедицине экспериментальных исследований. Весьма обстоятельно об этом аспекте системы аттестации рассказано в статье известного специалиста по ДМ Бащинского С.Е [11].

 

4. «Статистические гитики» современной медицины

Став социальным институтом, «предприятием по производству знания», наука приобрела все характерные особенности производственной деятельности, включая и выпуск бракованной продукции (научной). «Факт превращения свободного исследования отдельных людей в научное предприятие, – писал К. Ясперс, – привел к тому, что каждый считает себя способным в нем участвовать, если только он обладает рассудком и прилежанием». Возникает слой плебеев от науки. Плебейская наука служит не истине, а тем, кто обеспечивает научное предприятие, гарантирует их материальное благополучие» [12]. И это тоже способствует описанному выше расщеплению интересов уже на самых первых ступенях научной деятельности. Одним из проявлений этого феномена служат многочисленные журнальные статьи, в которых число авторов достигает 10-15, среди которых сам исследователь, как правило, располагается последним, а перед ним располагают его руководителей разного уровня.

Понять ситуацию с использованием методов статистики в биомедицине помогает та же самая статистика. Однако в этом случае в качестве объектов анализа выступают не пациенты, больные или здоровые, а непосредственно публикации. В частности, статьи из периодических журналов, диссертации, монографии и т.п. Первым, кто скрупулезно и убедительно показал, что некорректное использование статистики приводит исследователя к противоположному от истины выводу, был великий советский математик, один из создателей современной теории вероятностей и статистики, академик Андрей Николаевич Колмогоров. Широко известен случай, когда в 1939 г. в журнале «Яровизация» была опубликована статья Н.И. Ермолаевой – аспирантки Лысенко, под названием «Еще раз о «гороховых законах». Используя свои экспериментальные данные, Н.И. Ермолаева пыталась с помощью некорректных статистических манипуляций опровергнуть законы Менделя. Ее уверенность в своей правоте была столь сильна, что она даже привела в статье всю таблицу экспериментальных данных. Проанализировав эти данные, А.Н. Колмогоров опубликовал статью «Об одном новом подтверждении законов Менделя». В ней он показал, что корректный анализ этих данных дает вывод, диаметрально противоположный выводу Н.И. Ермолаевой, который как раз подтверждает законы Менделя. Именно этот пример и послужил нам эталоном при создании на сайте БИОМЕТРИКА специального раздела КУНСТКАМЕРА [13], содержащего примеры анализа статистических ошибок, нелепостей и абсурдных утверждений современных ермолаевых.

Первым исследованием в СССР, содержащим большой и нелицеприятный обзор таких ошибок, стала книга А.Я. Боярского [14]. Автор детально проанализировал большое количество статей в известных медицинских журналах, констатируя крайне неблагополучную ситуацию с применением статистики в медицине и биологии тех лет. «Уже беглое ознакомление с состоянием дела показывает, что статистическая обработка экспериментальных данных является наиболее слабым местом во многих исследованиях. … Трудно требовать от медика, чтобы он, наряду со знаниями в своей собственной области, был в то же время достаточно вооруженным, скажем, в радиотехнике для конструирования аппаратуры, улавливающей биотоки, или в статистике для нахождения наиболее правильных методов статистической обработки своих экспериментальных данных. История физикальных методов диагностики подобно тому, как медику, несомненно, приходится обращаться за содействием к радиотехнику, для правильной статистической обработки экспериментальных данных нередко приходится обращаться к специалисту-статистику… Так или иначе, но бесспорным фактом являются и недостаточная вооруженность медиков статистическими знаниями, и недостаточно высокий научный уровень статистической методики в большинстве их экспериментальных работ» [14]. Напомним, что эти слова были сказаны еще в 1955 г., т.е. уже более полувека назад констатировалось, что медицинские исследования по своей сути являются междисциплинарными, и уже потому требуют обязательного участия биостатистика.

В работе [15] мы показали, что статистическая парадигма российской медицины сводится к примитивной сдвиговой гипотезе. Иными словами, подавляющее большинство российских исследователей в области медицины и биологии считают, что единственное различие между группами сравнения, например, между группами больных и здоровых, сводится к элементарному сдвигу средних значений («температура тела больных выше температуры у здоровых»). Свидетельством такой примитивной парадигмы является доминирование в публикациях описания результатов сравнения групповых средних с помощью t-критерия Стьюдента. Причем делается такое сравнение без проверки условий корректности использования этого метода [16]. Конкретно, не проверяется одновременное выполнение двух условий:

1) нормальность распределения признака в обеих сравниваемых группах;

2) равенство генеральных дисперсий двух сравниваемых групп.

Если учесть, что нормальность распределения признаков в биологии и медицине встречается нечасто, примерно в 20-25% случаев, и равенство дисперсий также имеет тот же порядок, то оба условия одновременно выполняются примерно в 4-5% случаев. В других исследованиях приводится еще меньшая доля: «В лаборатории прикладной математики Тартуского государственного университета проанализировано 2500 выборок из архива реальных статистических данных. В 92% гипотезу нормальности пришлось отвергнуть» [17]. Фактически наблюдается безудержный рост статистических вампук, иначе говоря, в российской медицинской науке идет процесс статистической вампукизации [18].

Другим проявлением статистической безграмотности российских медиков является незнание статистической терминологии и основных положений и возможностей современных методов биостатистики. Например, в статьях и диссертациях широко используется при описании результатов сравнения средних оборот со словом «достоверность» [19]. Вот, например, сколь абсурдно описываются статистические методы в диссертации «Организационные аспекты совершенствования специализированной фтизиатрической помощи»: «Оценка достоверности полученных результатов проводилась с использованием параметрических (средняя ошибка показателя) и непараметрических методов исследования (критерий Стьюдента, критерий соответствия)» [20]. В этой же диссертации использован метод факторного анализа, применительно к качественным признакам, что также является полным абсурдом. Нередко в публикациях российских медиков можно встретить ошибочное название известных пакетов программ. Например, вместо «EXCEL» пишут «EXEL» (Кемеровская медакадемия), или «EXELL» (журнал «Кардиология»), а вместо «SPSS» пишут «PSSP» (Московский НИИ витаминов) и т.д. [3].

Нередко в медицинских журналах можно встретить описание статистических аспектов исследования, содержание которых свидетельствует о полном отсутствии, как у авторов, так и у редакции, самых элементарных знаний по статистике. Вот, например, какое описание можно прочитать в российском журнале «Бюллетень экспериментальной биологии и медицины» (статья «Варьирование активностей цистеиновых катепсинов почек и печени», 1995 г., № 12, с. 586-589): «Математическую обработку проводили обычным способом с использованием компьютера». И далее в статье не упоминается ни одного статистического метода. Видимо для редколлегии этого журнала отсутствие в статьях даже упоминания о методах статистики также является «обычным способом». И это при том, что данный журнал входит в так называемый Перечень ВАК РФ. А вот какое абсурдное описание приведено в докторской диссертации «Арефлюксные анастомозы при операциях на желудке (клинико-экспериментальное исследование)»: «Достоверность различия между средними арифметическими сравнениями вариационных рядов устанавливалась по степени вероятности положительной гипотезы…» [URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/error_5.htm http://www.biometrica.tomsk.ru/kk/index_4.htm#47]

Следующий пример, демонстрирующий незнание и непонимание основных понятий статистики, уже на уровне самой популярной терминологии, представлен в статье [21]. «Достоверность различий оценивали с помощью критериев Стьюдента и Вилкоксона в зависимости от правильности распределения выборок, оцениваемых с помощью критерия Фишера». Такое утверждение имеет столько же смысла, что и утверждение: «Систолическое артериальное давление у пациентов измеряли с помощью (далее на выбор): 1) носового зеркала; 2) воронки ушной; 3) шпателя одноразового; 4) рентгеновского аппарата EPX F2800; 5) бормашины БМ 6.1 и т.д. Нелепость данного утверждения заключается в том, что критерий Фишера проверяет статистические гипотезы о равенстве генеральных дисперсий, а не гипотезы о «правильности» распределений. Авторы статьи даже не снизошли до того, чтобы объяснить читателям, что же такое в их понимании «правильное распределение». Подобные утверждения есть свидетельство не только незнания авторами элементарных понятий статистики, но и неуважения к будущим читателям. Впрочем, в данном случае это относится не только к авторам публикаций, но и к редакционным коллегиям, с одобрения которых в этих журналах публикуются подобные низкопробные статьи.

Многочисленные примеры ошибок и заблуждений в части использования методов статистики в биомедицинских публикациях, и их критический анализ, приведены в [3, 8, 13, 16, 22].

 

5. Кто виноват? Что делать?

 Два извечных вопроса… Без ответа на первый вопрос, невозможно ответить на второй. Действительно, кто виноват в том, что в российской медицинской науке набирает обороты статистическая вампукизация? Сказать что виноваты все, это значит сказать, что никто не виноват. Наука – это отрасль производства. Производства Знания. Как и любая сфера производства, наука имеет свои «фабрики», «заводы», «цеха». Это и вузовская наука, это и отраслевая наука. На заводах и фабриках есть ОТК – отделы технического контроля. Как и в каждой сфере производства, в науке тоже есть свои контролеры. К чему приводит низкий уровень контроля качества продукции? К тому, что выпускаемая продукция не соответствует своим функциональным требованиям. В английском языке слово Control имеет несколько смыслов. И основной его смысл – не контроль, проверка, а управление. Т.е. прежде чем контролировать качество продукции, необходимо создать систему управления им. И эти две составляющие процесса производства Знания должны быть неразделимы.

Одной из форм производства нового научного знания является аспирантура и докторантура. Результатом деятельности аспиранта и докторанта является представление в диссертационный совет написанной диссертации. Качество научного исследования, изложенного в такой диссертации, проверяется диссертационным советом, далее его подтверждает ВАК. Однако резолюции диссертационного совета и ВАК о качестве исследования еще не является гарантией такого.

Наиболее действенной причиной, противодействующей проникновению статистической методологии в биомедицину, и, в частности, созданию лабораторий биостатистики, является позиция руководителей разного уровня, не владеющих статистическими технологиями. В первую очередь это руководители медицинских вузов и НИИ, особенно провинциальных. Мотивы их противодействия понятны. Технология статистической объективизации результатов экспериментальных исследователей может выдавать результаты, которые не обязательно будут совпадать с собственными оценками этих руководителей.

Отношение к статистике в среде медиков имеет тройственный характер. Настоящие исследователи понимают важность и полезность статистики, как одного из основных инструментов ДМ. Такие исследователи овладевают на идейном уровне основными методами биостатистики, часто и работой в статистических пакетах, в пределах своих познаний и возможностей. Однако основную работу по статистическому анализу собираемых ими данных они поручают профессиональным биостатистикам.

Вторая группа исследователей относятся к статистике как неизбежному модному элементу исследования, этакому «статистическому бантику», призванному придать результатам «глянец научности», и в силу этого воспроизводят как наиболее популярные правильные решения, так и ошибки и заблуждения, присущие их коллегам.

Наконец третья группа медиков считают статистику вообще непознаваемой. В фильме «Робинзон Крузо» Пятница говорил так: «Старик Бенамуку это тот, кто живет на высокой горе и ему все говорят: «О-о-о!» (Бенамуку – это нечто сакральное, чему поклонялся Пятница из романа Д. Дефо «Робинзон Крузо»). Таким сакральным понятием и считает статистику третья группа исследователей. Как правило, они избегают любого использования статистических методов, которые сложнее процентов и средних значений. Очевидно, что для приобщения второй и третьей группы исследователей к первой группе, необходимы целенаправленные усилия. И эти усилия должны быть разнообразными.

В первую очередь, это конечно организация обучающих семинаров по статистике для аспирантов и докторантов. И здесь, естественно, слово за руководителями вузов и НИИ, и их заместителями по науке. А также за отделами аспирантуры и докторантуры. Однако для того, чтобы эти руководители могли если не инициировать проведение таких семинаров, то хотя бы организационно поддержать их, они сами должны иметь минимальный уровень познания в части возможностей современных статистических методов.

Не меньший вклад в изменение соотношения перечисленных выше трех групп могут, и должны, сыграть редакционные коллегии медицинских научных журналов. Ясные и понятные редакционные требования к использованию и описанию в публикациях статистических методов будут стимулировать авторов более основательно относиться как к организации проводимых ими исследований, так и к описанию получаемых при этом результатов. Польза от этого будет двоякой. Во-первых, сами исследователи постепенно начнут получать более надежную информацию, вырабатывая при этом вкус к современному уровню использования статистических методов. Во-вторых, что не менее важно, такие работы будут становиться примерами для подражания начинающим исследователям. Ведь заразительны не только дурные примеры, но и хорошие образцы. И такие образцы – «маяки» – необходимо создавать усилиями как руководителей медицинских вузов и НИИ, так и усилиями редакционных коллегий журналов.

 

Литература

1. Леонов В.П. Современные проблемы информатики. Введение в семиотику информационных технологий: учебное пособие. – Томск: НТЛ, 2011. – 248 с.

2. Fenger C.E. //Ugeskrift for Laeger. – 1839. – N1. – р.305–315.

3. Леонов В.П. Доказательная или сомнительная? Медицинская наука Кузбасса: статистические аспекты. URL:http://www.biometrica.tomsk.ru/kuzbass1.htm

4. Гудман С.Н. Прикладная биостатистика: знание вероятности или вероятность знания? //Международный журнал медицинской практики. – 2001. – № 2. – с. 21-22.

5. Леонов В.П. Логистическая регрессия в медицине и биологии. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_1.htm

6. Вульф Х.Р. История развития клинического мышления. Международный журнал медицинской практики. – 2005. – № 1. – с. 12-20.

7. Гринхальх Т. Основы доказательной медицины: Пер. с англ. – Москва: ГЭОТАР-Медиа. – 240 с.

8. Леонов В.П. Долгое прощание с лысенковщиной. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/lis.htm http://n-t.ru/tp/in/dpl.htm

9. Балацкий Е.В. Диссертационная ловушка. URL: http://www.scepsis.ru/library/id_1257.html

10. Краткий философский словарь. Москва: Госполитиздат, 1954. – с. 236-237.

11. Бащинский С.Е. Статистика умеет много гитик//Международный журнал медицинской практики. – 1998. – №4. – с.13-15.

12. Псевдонаучное знание в современной культуре (материалы круглого стола)// Вопросы философии. – 2001. – №6. – с. 3-32.

13. КУНСТКАМЕРА. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/kk.html

14. Боярский А.Я. Статистические методы в экспериментальных медицинских исследованиях. – Москва: Медгиз, 1955. – 307 с.

15. Леонов В.П. Наукометрика статистической парадигмы экспериментальной биомедицины (по материалам публикаций)// Вестник Томского государственного университета. Серия “Математика. Кибернетика. Информатика”, 2002. – №275. – с. 17-24.

16. Леонов В.П. Когда нельзя, но очень хочется, или Еще раз о критерии Стьюдента. URL:http://www.biometrica.tomsk.ru/student.html

17. Орлов А.И. Прикладная статистика. Москва: “Экзамен”, 2004. – 576 с.

18. Леонов В.П. Статистическая вампукизация, она же всеобщая стьюдентизация. URL:http://www.biometrica.tomsk.ru/kuzbass5.html

19. Зорин Н.А. О неправильном употреблении термина “достоверность” в российских научных психиатрических и общемедицинских статьях. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/let1.html

20. Леонов В.П. "Лошадендус свалендус с мостендус". URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/kuzbass6.html

21. Н.А. Барбараш, О.Л. Барбараш. Некоторые аспекты взаимосвязи образования и здоровья// Медицина в Кузбассе. 2007. –№1. – с. 12-17.

22. Леонов В.П., Ижевский П.В. Об использовании прикладной статистики при подготовке диссертационных работ по медицинским и биологическим специальностям. Бюллетень ВАК РФ, №5, 1997г. URL:www.biometrica.tomsk.ru/leonov_vak.html

 

Источник: журнал «Медицинская статистика и оргметодработа в учреждениях здравоохранения» 2013/05

 

[1] В Средние века объединение людей, имеющих общую цель, называли «университас» (unversitas) – от лат. «унум» (unum) – один и «вертере» (vertere) – поворачивать, что дословно переводится как «свернутые воедино», т.е. имеющие общую цель (примечание автора).

Другие статьи по теме
Категория: Медицинская статистика | Добавил: zdrav1 (26.08.2017)
Просмотров: 776 | Теги: Медицинская статистика
Всего комментариев: 0
Яндекс.Метрика