10.4. Клиническая статистика

Клиническая статистика изучает достоверность результатов клинических и лабораторных испытаний, связанных с выбором методов лечения, оценкой существенности различий в течение болезни и т. д. Выводы, основанные на данных клинической статистики, зависят от численности наблюдаемых единиц (л) и от методов их сбора. Установление значимых факторов достигается применением группировок, после чего с помощью, например, дисперсионного анализа определяется статистическая значимость различий между группами, т. е. делается вывод о значимости или незначимости фактора, положенного в основу группировки.

Исходная информация, как правило, содержит количественные и неколичественные переменные. Они обобщаются в "перекрестные таблицы> -таблицы сопряженности, чаще всего четырехклеточные, в которых для каждого объекта устанавливается: присутствуют или отсутствуют у него признаки А и Б (табл. 10.8).

Прежде чем собрать данные, необходимо установить объемы выборки, поскольку от того, сколько объектов охвачено, зависят выводы, Чаще всего клинические испытания основаны на сравнении двух групп (двух выборок) равного объема, и проверяется существенность различий долей. т. е. пропорций в этих группах-  и  . Для этого рассчитывается объем выборки, обеспечивающий достаточную степень приближения при заданных уровнях значимости и мощности. Разработаны специальные таблицы, которые содержат требуемые размеры для двух равных по объему выборок из двух групп при различных значениях предполагаемых пропорций   и   для различных уровней значимости ( =0,1,0,02; 0,05 и др.) и различных значений мощности (  =0,5; 0,95; 0,99).

Таблица 10.8

Четырехклеточная таблица сопряженности

	Группы по наличию признака А	Группа по наличию признака Б				Итого
		Есть		Нет
	Есть
	Нет
	Итого

В исследованиях, характеризующих жизнь и здоровье людей, уровень значимости (вероятность ошибки первого рода) должен быть достаточно мал: 0,02, 0,01 или 0,005. Таблицы требуемого объема выборок при заданных условиях приведены, например, в книге Дж. Флейса¹.

Выводы клинического и лабораторного исследования во многом зависят от того, как проводился отбор объектов. Последние должны быть отобраны случайно, т. е. необходима рандомизация (от англ. слова random - случайность), которая гарантирует, что наши наклонности и предпочтения не повлияют на формирование групп.

Рандомизация проводится разными способами. Если, например, нужно в клинических условиях испытать лекарственный препарат, чтобы установить его эффективность, то одним 30 больным можно назначать этот лекарственный препарат, а другим 30 больным - нейтральный препарат. Эксперимент можно начать сразу в полном масштабе, отобрав по таблице случайных чисел числа, соответствующие номерам объектов (скажем, с 1 по 60), и организовать испытание медикамента,

Возможен и иной вариант: например, отбирать для обследования группы по 10 человек. Тогда из таблицы случайных чисел отбираются числа от 0 до 9. При этом пяти первым отобранным номерам будут соответствовать те лица, которые будут принимать активный препарат, а остальным - тех, кто будет принимать нейтральный препарат. Если, например, отбор начинается с седьмого столбца таблицы случайных чисел, то первыми пятью пациентами окажутся лица с номерами 1, 5, 9, 0 (т. е. 10), 4 -им должно быть назначено лекарство, а остальным номерам - 2, 6, 3, 7, 8 нейтральный препарат. Из следующих десяти - лица с номерами 7, 8,1, 9,3 получат активный препарат, остальные-нейтральный и т. д.

Можно отбирать не единицами, а парами: один из пациентов пары будет получать активный, а другой - нейтральный препарат. По первой букве фамилии или имени выбирают одного из двух как первого пациента. Чтобы решить вопрос, какой препарат он будет принимать, договариваются о том, что если первая цифра в первом столбце будет нечетная, то первый будет применять активный препарат, а второй - нейтральный; если первая цифра четная, то второй пациент будет применять активный препарат, а первый - нейтральный.

¹См.: Флейс Дж. Статистические методы для изучения таблиц долей и пропорций: Пер. с англ. / Под ред. Ю. Н. Благовещенского. - М.: Финансы и статистика 1989.

Таблица 10.9