Позволяет ли правильное лечение сократить срок госпитализации?
Стоимость пребывания в больнице — самая весомая статья расходов на здравоохранение. Сокращение госпитализации без снижения качества лечения дало бы значительный экономический эффект. Способствует ли соблюдение официальных схем лечения сокращению госпитализации? Чтобы ответить на этот вопрос, Кнапп и соавт.* изучили истории болезни лиц, поступивших в бесплатную больницу с острым пиелонефритом. Острый пиелонефрит был выбран как заболевание, имеющее четко очерченную клиническую картину и столь же четко регламентированные методы лечения.
Чтобы избежать ловушек обсервационного (и особенно ретроспективного) исследования, чрезвычайно важно в явном виде задать критерии, по которым больных относили к той или иной группе. Самому исследователю это поможет избежать невольного самообмана, читателю работы это даст возможность судить, насколько результаты исследования приложимы к его больным. Кнапп и соавт. сформулировали следующие критерии включения в исследование.
1. Диагноз при выписке — острый пиелонефрит.
2. При поступлении — боли в пояснице, температура выше 37,8°С.
3. Бактериурия более 100 000 колоний/мл, определена чувствительность к антибиотикам.
4. Возраст от 18 до 44 лет (больных старше 44 лет не включали в связи с высокой вероятностью сопутствующих заболеваний, ограничивающих выбор терапии).
5. Отсутствие почечной, печеночной недостаточности, а также заболеваний, требующих хирургического лечения (эти состояния тоже ограничивают выбор терапии).
6. Больной был выписан в связи с улучшением (то есть не покинул больницу самовольно, не умер и не был переведен в другое лечебное учреждение).
Кроме того, исследователи сформулировали критерий того, что считать «правильным» лечением. Правильным считалось лечение, соответствующее рекомендациям авторитетного справочника по лекарственным средствам «Physicians’ Desk Reference» («Настольный справочник врача»). По этому критерию больных разделили на две группы леченных правильно (1-я группа) и неправильно (2-я группа). В обеих группах было по 36 больных. Результат представлен в таблице.
|
1 группа |
2 группа |
|
1 |
1,5 |
|
1,5 |
1,5 |
|
1,5 |
3,5 |
|
1,5 |
4 |
|
2 |
4 |
|
2 |
4 |
|
2 |
4,5 |
|
2,5 |
4,5 |
|
3 |
5 |
|
3,5 |
5 |
|
3,5 |
5 |
|
3,5 |
5 |
|
4 |
5 |
|
4 |
5,5 |
|
4 |
5,5 |
|
4,5 |
6 |
|
4,5 |
6 |
|
4,5 |
6 |
|
4,5 |
6,5 |
|
4,5 |
7 |
|
5 |
7 |
|
5 |
7 |
|
5 |
7,5 |
|
5,5 |
7,5 |
|
5,5 |
7,5 |
|
6 |
8 |
|
6 |
8 |
|
6 |
8 |
|
6,5 |
8,5 |
|
6,5 |
8,5 |
|
7 |
8,5 |
|
7 |
8,5 |
|
7,5 |
8,5 |
|
7,5 |
9 |
|
7,5 |
9 |
|
9 |
10 |
Решение задачи
Нулевая гипотеза: правильность лечения не влияет на сроки госпитализации.
Копируем таблицу с данными в MSExcel
При помощи модуля Описательная статистика(последовательность действий вам известна) получить значения основных статистических параметров (среднее значение, стандартное отклонение, дисперсия) исходных данных для каждой группы. Проследить разницу между средними значениями каждой группы, определить цель дисперсионного анализа.
Средние отличаются друг от друга по величине, следовательно при помощи дисперсионного анализа необходимо проверить статистическую значимость этих различий. Нулевая гипотеза: отличие средних значений статистически не значимо.
Порядок проведения дисперсионного анализа в MS Excel
Так как в задаче проверяется влияние одного фактора (правильность лечение), то необходимо воспользоваться однофакторным дисперсионным анализом. ВкладкаДанные – Анализ данных – Однофакторный дисперсионный анализ.
Входной интервал – данные 1 и 2 групп (выделяем при помощи мыши, с заголовками), ставим галочку Метки в первой строке, Альфа – 0,05; Выходной интервал – любая свободная ячейка
Образец:
Результат дисперсионного анализа:
Интересующие значения оцениваемых параметров выделены цветом:
В рассмотренном примере эмпирический F-критерий(критерий Фишера) показывает, что различие между средними статистически значимо (значимо на уровне p=0,00078, то есть меньше, чем критическое значение 0,05).
Вывод: Так как расчетное значение критерия Фишера F больше его критического значения при уровне значимости (альфа) - 0,05, то нулевая гипотеза отвергается. Вероятность ошибки P меньше уровня значимости. Таким образом, правильность лечения влияет на длительность срока пребывания пациента в клинике.