3. Причины появления систематической ошибки в эпидемиологических исследованиях.

Основной опасностью при организации экспериментальных эпидемио-логических исследований является возможность получения искаженных результатов, т. е. получения ложноположительных или ложноотрицательных результатов вследствие недоучета возможных ошибок. Такие ошибки могут быть систематическими или случайными.

Систематической ошибкой (смещением) исследования называют неслучайное (тенденциозное) искажение (отклонение от истинного в сторону увеличения или уменьшения) результатов исследования.

Причинами систематической ошибки могут быть нарушения правил:

1. отбора контингентов в опытные и контрольные группы;

2. определения необходимой численности контингентов в опытной и контрольной группах;

3. обеспечения достоверности и объективности оценки полученных результатов;

4. исключения предвзятости при обнародовании результатов исследования.

4. Причины появления случайной ошибки в эпидемиологических исследованиях.

Случайной называют ошибку, имеющую одинаковую вероятность увеличения или уменьшения показателей и обусловленную случайными различиями опытной и контрольной групп. Случайную ошибку невозможно предусмотреть и предупредить, но можно уменьшить ее влияние на результаты опыта, обеспечив правильное планирование и осуществление исследования и оценку его результатов.

Для оценки роли случайности используют статистические приемы, направленные на:

а) проверку гипотезы об отсутствии истинных различий между показателями в группах («нулевая гипотеза»);

б) определение диапазона значений, находящиеся в котором полученные результаты можно признать достоверными («доверительный интервал», «доверительные границы»).

В первом случае с помощью статистических методов стараются выявить так называемые альфа-ошибку и бета-ошибку. Альфа-ошибка имеет место, когда разница показателей в опытной и кон­трольной группе, в действительности отсутствующая, признается существенной. Бета-ошибка возникает, когда разница показателей, в действительности имеющая место, признается несущественной.

Для оценки существенности разницы показателей (или статистической значимости различий) предложено множество статистических критериев: Хи-квадрат (между относительными частотами при большом числе наблюдений), критерий Манна-Уитни (между двумя медианами), критерий Стьюдента (между двумя средними), критерий Фишера (между двумя и более средними) и др.

Метод доверительных интервалов (границ) заключается в определении диапазона, в пределах которого с определенной вероятностью находится истинная величина полученного в опыте показателя. Так, 95 % доверительного интервала означает, что истинное значение искомой величины с вероятностью 95 % лежит в пределах этого интервала. Величина доверительного интервала характеризует степень достоверности (убедительности, доказательности) полученных результатов, их соответствия действительной величине. Чем уже доверительный интервал, тем ближе полученная в опыте величина измеряемого эффекта к истинной величине.

Среди причин ошибок при эпидемиологическом обследовании очага следует прежде всего назвать недостоверность или неполноту сбора фактических данных, в результате чего сам фундамент эпидемиологического диагноза оказывается несостоятельным.

Причиной неполноты сбора фактических данных может явиться отсутствие методичности, последовательности и всесторонности в сборе эпидемиологически значимых данных, обусловленное либо пробелами в подготовке эпидемиолога, т. е. недостаточным владением эпидемиологическим методом исследования, либо субъективизмом его при определении направления сбора эпидемиологической информации.

Опрос больного и окружающих его лиц, являясь одним из важнейших приемов эпидемиологического обследования, может однако служить источником диагностических ошибок в случаях, если он проводится формально, нецеленаправленно, поспешно. Недостоверность собранных в очаге данных может быть обусловлена непониманием опрашиваемым сущности предлагаемых ему вопросов, а иногда и связанным с разными причинами сознательным желанием ввести в заблуждение. Недостоверность данных об эпидемиологической ситуации на определенной территории за какой-либо период времени может быть связана с неполнотой регистрации заболеваний, обусловленной как состоянием их выявления, диагностики и учета, так и особенностями самой нозологической формы болезни (манифестность, исходы и др.), либо сочетанием этих обстоятельств.

Сведения, полученные при изучении документов, как и все другие, нуждаются в критической оценке. Это, например, относится к диагнозам заболеваний, предшествовавших тому, по поводу которого проводится обследование (так, нередки случаи, когда заболевания, диагностировавшиеся как грипп, пневмония, ОРВИ, при тщательном ретроспективном исследовании оказывались брюшным тифом). Иногда приходится сталкиваться с фиктивными данными, например, когда документы свидетельствуют о том, что ребенок привит против данной инфекции, тогда как в действительности он привит не был. Подобные же «приписки» могут касаться привитости животных против сибирской язвы и т. п.

Вопрос о полноте и достоверности решается и в отношении данных, характеризующих динамику природных и социальных факторов, без которых не может осуществляться эпидемиологическая диагностика.

Ошибки в группировке и анализе собранных данных часто возникают при обработке их по срокам заболеваний, когда материал группируется не по датам начала заболеваний, а по датам их реги­страции. Между тем, от момента начала заболевания до момента его регистрации иногда проходит значительный промежуток времени, подчас исчисляющийся не часами, сутками, но и неделями, что связано с несвоевременным обращением заболевших за медицинской помо­щью, и диагностическими ошибками при первичном обращении. В подобном случае кривая, изображенная на основании группировки случаев заболеваний по срокам регистрации, будет искажать истин­ную динамику заболеваемости, что может привести к ошибочным выводам.

Другая ошибка в оценке заболеваемости во времени может быть основана на недооценке вариабельности инкубационного периода и неточности в определении больными времени начала заболевания, либо недоучете возможной недостоверности выводов, связанных с небольшим объемом наблюдений. Такая ошибка может быть вызвана анализом динамики заболеваемости по дням, тогда как группировка ее по пятидневкам дает гораздо более показательную картину.

Иногда эпидемиолог может быть введен в заблуждение в ре­зультате использования в анализе абсолютных или экстенсивных показателей вместо интенсивных. Такая ошибка чаще всего возни­кает при анализе заболеваемости в различных группах населения, когда упускается из виду возможность влияния на показатели раз­личий в численности этих групп. Так, обнаружив, что наибольший удельный вес среди заболевших приходится на работников какого-либо предприятия, эпидемиолог перенесет поиск источника либо факторов передачи возбудителя на это предприятие. Когда поиски окажутся безрезультатными и тем или иным путем выяснится, что вспышка в действительности никак не связана с данным предпри­ятием, станет очевидным, что степень пораженности рабочих была не выше, чем других групп населения, а большее число заболеваний их, так же как и больший удельный вес, обусловлены преобладани­ем численности работающих на данном предприятии среди всего населения. В подобных случаях анализ стандартизованных показа­телей нивелирует различия в показателях заболеваемости в разных группах населения.

Подобные ошибки могут возникать и при сравнении абсолют­ных чисел или экстенсивных показателей заболеваемости в разных микрорайонах населенного пункта, в разных возрастных группах, среди посещающих и не посещающих дошкольные учреждения и т.д. И в этих случаях только анализ стандартизованных показате­лей способен выявить реальную ситуацию.

К ошибочным выводам может привести и анализ средних пока­зателей заболеваемости в населенном пункте без учета разброса за­болеваний по его территории или концентрации ее в каком-нибудь микрорайоне.

САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА

1. Рассчитать и дать оценку случайной ошибки с помощью нулевой гипотезы и доверительного интервала.

2. Изучить и выявить ошибки при сборе группировке и анализе собранных данных.

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ ПО ТЕМЕ

1. Эпидемиологический эксперимент.

2. Виды экспериментального исследования.

3. Естественный эксперимент.

4. Неконтролируемый эпидемиологический опыт.

5. Контролируемый эпидемиологический опыт.

6. Физическое и биологическое моделирование эпидемического процесса.

7. Эпизоотологический эксперимент.

8. Математическая эпидемиологическая модель, цель и виды.

9. Цель описательной математической модели.

10. Цель вероятностной математической модели.

11. Виды потенциальных ошибок.

12. Причины систематических ошибок.

13. Случайная ошибка и систематические приемы для оценки случайной ошибки.

14. Нулевая гипотеза, значение α-ошибки и β-ошибки. Статистические критерии: Хи – квадрат, критерий Манна-Уитни, критерий Стьюдента, критерий Фишера.

15. Доверительный интервал, его значение и границы.

16. Причины ошибки при сборе фактических данных.

17. Причины ошибки в группировке и анализе собранных данных.