3. Случайные (статистические) и систематические ошибки

Особое внимание при планировании эпидемиологических ис­следований следует уделять проблеме достоверности получаемых результатов. На правильность результатов могут оказывать влия­ние ошибки двух видов — случайные (статистические) и систематические.

Наличие случайной ошибки означает, что результаты исследо­вания при его возможном повторении воспроизводятся с некото­рыми колебаниями. Случайную (статистическую) ошибку можно оценить количе­ственно, что позволяет учесть ее при анализе результатов. Увеличение объема выборки снижает размер случайной ошибки.

Систематическая ошибка (или смещение) возникает в том случае, когда результаты исследования устойчиво воспроиз­водятся при повторении, но дают искаженное представление об изучаемом явлении. При этом точность результата не зависит от объема выборки. Смещение может привести к принципиально неверному выводу, поэтому достоверность результатов эпидемиологического исследования определяется главным образом отсут­ствием систематической ошибки.

Основными источниками систематических ошибок в эпидемио­логии являются:

• смещение в результате отбора;

• смещение в результате измерения.

Ошибки отбора могут появляться по вине исследователя (на­пример, в основную группу отобраны лица из числа госпитализи­рованных, а в контрольную — из всего населения). Наиболее ярким примером смещения в результате целенаправ­ленного отбора является «эффект здорового рабочего» при прове­дении исследований в области медицины труда. Известно, что в профессии с вредными и тяжелыми условиями труда отбирают наиболее здоровую часть трудоспособного населения. Поэтому негативный эффект от воздействия вредных профессиональных факторов может быть в значительной степени скрыт за счет более высокого уровня исходного состояния здоровья работающих по сравнению с населением. Для адекватной оценки ущерба здоро­вью работников, наносимому неблагоприятной производственной средой, необходимо подобрать группу сравнения также с высо­ким исходным уровнем здоровья.

Смещение оценки связи в результате измерения или класси­фикации обусловлено неточностью измерений или недостаточ­ной четкостью классификации болезней или воздействий. Источ­ники смещения в результате измерения довольно многочисленны.

4. Мешающие факторы

В эпидемиологии мешающий фактор рассматрива­ется как переменная, искажающая связь между воздействием и заболеванием. Искажение результатов исследования возникает в тех случаях, когда фактор имеет причинную связь с заболеванием и разную распространенность в экспонированной и неэкспони­рованной группах. Например, частота развития многих заболева­ний увеличивается с возрастом, наличием вредных привычек. Сле­довательно, возраст и вредные привычки имеют причинную связь с заболеванием. Эти факторы будут мешать правильной оценке последствий воздействия неблагоприятных факторов окружающей среды, если в одной из сравниваемых групп будет выше доля лиц старшего возраста или курящих.

Учет влияния мешающих факторов является важнейшим усло­вием достоверности сравнения. При решении проблемы мешаю­щих факторов используют два основных подхода:

1. применение принципов направленного отбора на этапе планирования;

2. ис­пользование специальных методов обработки данных в процессе анализа результатов.

Применение принципов направленного отбора позволяет лишь частично устранить влияние мешающих факторов, но не дает возможности полностью учесть и предотвратить искажение результатов. Необходимо использовать специальные методы обработки данных.

В когортных исследованиях устранение влияния мешающих факторов осуществляется с помощью процедуры стандартизации. Если когорты различаются по составу (возрастному, половому, наличию вредных привычек и т.д.), необходимо провести стандар­тизацию относительного риска. Стандартизованный относительный риск, как и относительный риск, показывает, во сколько раз уве­личивается риск возникновения той или иной патологии в присут­ствии изучаемого фактора риска, но в показателе стандартизован­ного относительного риска устранено влияние мешающего фактора.

Для элиминирования мешающих факторов в исследованиях типа «случай — контроль», как правило, применяют метод стратификации. С этой целью всю совокупность наблюдаемых лиц разделяют на подгруппы (страты) — однородные с точки зрения наличия мешающего фактора, например курящие и некурящие.

Таблица 1

Стратификационный анализ связи наличия заболевания и экспозиции с курением

Группа	Курящие		Некурящие
	экспонирован­ные	неэкспонирован­ные	экспонирован­ные	неэкспонирован­ные
Больные Здоровые	a1 c1	b1 d1	a2 c2	b2 d2
Итого	п1 = а1 + b1 + с1 + d1		п2 = а2 + b2 + с2 + d2

Изучаемую связь определяют в отдельных группах (стратах) однородных по третьему фактору, влияние которого устраняется (в данном случае — курение). Для каждой страты оцени­вают показатель отношения шансов:

и затем рассчитывают суммарный по всем стратам относительный риск с учетом веса каждой страты

Подгрупп может быть несколько, но если в какую-либо страту попали только больные или только здоровые, то такая страта вов­се не даст информации для суммарной оценки ОР_страт. Следова­тельно, использование данного способа элиминирования меша­ющих факторов ограничено, если существует необходимость в вы­делении большого числа страт. При проведении стратификацион­ного анализа особого внимания заслуживает величина ОР_шi в каж­дой из страт, свидетельствующая о степени влияния мешающего фактора на оценку относительного риска.