Аналитический этап

К аналитическим приемам исследования относятся:

• Приемы формальной логики.

• Приемы статистики (оценка коэффициента корреляции, коэффициентов регрессии, относительного риска, отношения преобладаний и др.).

• Когортные исследования.

• Исследования случай-контроль.

Цель аналитических приемов исследования — оценка гипотез о причинах (факторах риска) возникновения заболеваний (других исходов).

Наиболее доступными приемами для оценки гипотез являют­ся приемы статистики, с помощью которых, проводится статистическое испытание гипотез.

В процессе оценки гипотез одни из них подтверждаются, другие от­вергаются, при этом формируют новые гипотезы.

Одним из методов в оценке взаимосвязи заболеваемости и факторов ее риска является корреляционный анализ.

Для количественной оценки корреляции, т.е. связи между двумя анализируемыми показателями (например, уровнем заболеваемости (Y) и фактором риска (X)) используется коэффициент парной корреляции (r), рассчитываемый по формуле:

где

S₁= N - число пар данных; ; ; ; ;

Этот коэффициент может принимать следующие значения:

1) r = 0 - это свидетельствует об отсутствии корреляционной связи между х и у;

2) r = 1; в данном случае существует линейная положительная связь;

3) r = -1; между х и у существует линейная отрицательная связь:

4. -1<r<+l: это наиболее распространенный случай: корреляционная связь может быть как положительной, так и отри­цательной и характеризоваться различной степенью тесноты связи.

Для вывода о наличии или отсутствии статистически достоверной корреляционной связи между исследуемыми показателями необходимо не только определить величину коэффициента корреляции, но и провести проверку его статистической значимости.

Для этого используется критерий Стьюдента, рассчитываемый по формуле:

Критерий Стьюдента сравнивается с критическим значением t_крит, найденным по таблице распределения Стьюдента, при выбранном уровне значимости нулевой гипотезы P=0,05 и числе степеней свободы

n' = N—2.

Если t > t_крит, можно утверждать, что вероятность нулевой гипотезы («нулевая гипотеза» - предположение об отсутствии достоверной связи между признаками) достаточно мала (Р0,05), следовательно связь между переменными статистически значимая.

По значению коэффициента парной корреляции можно судить о тесноте взаимосвязи между изучаемыми величинами. Чем ближе значение r к 1 или –1, тем связь существенней.

Важно, однако, иметь в виду необходимость дифференциации при­чинно-следственных статистических связей от обычных непричинных, случайных.

В этой связи, при окончательной формулировке выводов о взаимосвязях между факторами риска и заболеваемостью населения учитываются следующие положения: 1) подтверждение взаимосвязи на основе расчета парных корреляций; 2) последующая аргументация биологической правдоподобности связи по данным научной, справочной литературы и данным Всемирной организации здравоохранения.

Регрессионный анализ включает установление формы корреляционной связи, т. е. вида математического уравнения регрессии с определением коэффициентов регрессии.

Коэффициенты регрессии рассчитываются по специальным формулам или с использованием компьютерных программ.

Для оценки адекватности (т.е. надежности применения математической модели) используют коэффициент достоверности аппроксимации.

Чем ближе величина достоверности аппроксимации к 1, тем уравнение точнее описывает взаимосвязь.

По уравнению математической модели (линии тренда) можно с определенной долей вероятности прогнозировать пропорцию роста заболеваемости населения (Y) от величины воздействия фактора риска.

Поскольку в реальных условиях на организм человека имеет место воздействие множества факторов, в качестве аргумента функции Y на практике чаще применяют комплексные показатели, например, показатели, характеризующие уровень загрязнения несколькими веществами однонаправленного воздействия.

Итак, все те гипотетические факторы риска, которые прошли статистическое испытание, становятся эпидемиологическим диагнозом (факторами риска, причинами возникновения и распространения заболеваний).

Однако эпидемиологический диагноз, поставленный только с помо­щью этих приемов, не всегда оказывается безупречным и требует дальней­шей проверки. По аналогии, диагноз, поставленный лечащим врачом, также довольно часто требует проверки (с помощью дополнительных ла­бораторных и инструментальных исследований, по эффекту назначенно­го лечения и т. п.).

Специалист-эпидемиолог также вынужден проверить эпидемиологи­ческий диагноз либо по эффекту назначенных мероприятий, либо с по­мощью других аналитических приемов, каковыми являются когортные исследования и исследования «случай-контроль».