Определение исследуемой популяции

Решение о том, какова будет популяция, из которой будут отбираться пациенты (или иные объекты) для изучения является одним из важнейших решений, которое принимает исследователь. Дело в том, что именно на эту популяцию затем можно будет распространить выводы исследования, не делая никаких дополнительных предположений.

Например, критерии включения могут быть следующими:

в исследование будут включаться мужчины (1), в возрасте 40-59 лет (2), госпитализированные в городскую больницу N (3) с диагнозом ишемическая болезнь сердца.

Данное описание достаточно четко характеризует изучаемую популяцию по полу, возрасту, источнику формирования популяции и иным признакам (наличию заболевания). Пол, возраст и источник формирования популяции являются обязательными для указания в любом случае.

Иногда исследователь не хочет брать пациентов со всеми формами заболевания или сопутствующими заболеваниями. В этом случае используются критерии исключения, формулируя их.

Надо учитывать то, что критерии включения в исследование и исключения из него задают объем предварительной работы и степень генерализуемости результатов. Очень широкие критерии включения позволяют легче генерализовать полученные результаты и такую группу легче набирать (включать всех). Однако платой за такое удобство является значительно большая гетерогенность исследуемой группы, что требует значительно больших размеров выборки и, соответственно, наблюдения за и проведение вмешательства на значительно большем количестве людей. Поскольку обычно вмешательство является достаточно дорогостоящей частью исследования (например, отбор пациентов включает только анализ историй болезни, а вмешательство - ежедневные занятия на протяжении пяти месяцев), то чаще всего исследователи идут на формулировку строгих критериев отбора, жертвуя при этом генерализуемостью, для получения наиболее управляемой группы для вмешательства.

Гомогенность группы окажется важной при расчете размера выборки, когда, чем более гомогенной будет популяция, тем меньше будет разброс интересующего исследователя параметра и, соответственно, меньших размеров будет нужна выборка для нахождения предполагаемого эффекта. Отсюда следует важный вывод о том, что параметры, не оказывающие влияния на изучаемый параметр, не должны служить в качестве ограничивающих популяцию критериев, поскольку они никак не помогут сократить размер выборки, однако усложнят процесс отбора пациентов для включения в исследование.

Формирование выборки

После того, как популяция для исследования была определена, необходимо выбрать метод формирования выборки из этой популяции. Поскольку задачей любого исследования является получение данных, которые можно было бы генерализовать, то, по определению, исследование должно опираться на данные, полученные на подгруппе пациентов, аналогичных тем, кому будет рекомендовано наиболее эффективное вмешательство по результатам исследования. Соответственно, любое научное исследование по своему характеру является выборочным.

Чем более адекватной была процедура формирования выборки, тем легче перенести полученные данные на всю популяцию.

Автор исследования должен будет выбрать метод формирования выборки и кратко описать его в протоколе, указав либо наименование метода, либо описав процедуру формирования выборки.

Число обследуемых больных должно быть достаточно для обнаружения предполагаемого эффекта. Распределение больных, попавших в выборку, на основную и контрольную проводится путем рандомизации, что обеспечивает их случайное распределение, а, следовательно, отсутствие различий, что повышает достоверность полученных результатов. Рандомизация может осуществляться с использованием генератора случайных чисел (c использованием компьютерных программ) и таблиц случайных чисел.

При изучении методов лечения в контрольной группе может быть использовано плацебо (не применяться лечение), либо стандартное лечение. Если исследователь и пациент знают, какое лечение проводится, то это исследование называется открытым. В этом случае трудно исключить субъективную оценку результата лечения. При простом слепом методе исследователь знает, какой препарат используется, но это неизвестно пациенту. При применении двойного слепого метода ни участники исследования, ни сам исследователь не знают, какое лечение применяется. Двойное слепое РКИ считается наиболее качественным исследованием эффективности лечения. Однако методика проведения таких исследований достаточно сложна, кроме того, не во всех случаях они применимы из-за этических проблем.

Наличие рандомизации предполагает, что воздействие в контрольной и экспериментальной группах осуществляется одновременно, т.е. группы являются параллельными. Исследования, в которых результаты исследования сравниваются с архивными данными другой больницей и т.п. не являются РКИ.

Существуют экспериментальные исследования на животных, которые обычно организуются на тех же принципах, что и рандомизированные контролируемые испытания лишь с той разницей, что в них существует значительно меньше этических ограничений. Однако организм животного и человека устроен по-разному и поэтому результаты, полученные в экспериментах на животных, невозможно напрямую переносить на человека. Поэтому в клинических дисциплинах проведение эксперимента на животных, как единственного источника знаний о методах лечения и профилактики болезней человека, вряд ли представляется обоснованным.

В дисциплинах, которые изучают не индивидуальное здоровье, а здоровье больших групп населения (гигиена, общественное здоровье) еще одним типом исследования является корреляционное или экологическое исследование. В рамках этого типа исследований берутся суммарные данные какого-то показателя для определенной группы людей (например, в определенной местности) и изучается связь этого показателя с состоянием здоровья. Например, исследователь может провести замеры содержания канцерогенов в воздухе нескольких городских районов, а затем изучить связь между измеренными концентрациями и заболеваемостью определенными формами злокачественных новообразований. В данном типе исследования предполагается, что все лица, проживающие в одном районе, получили одинаковую дозу канцерогена. Это, естественно, не так, и дизайн может быть улучшен определением концентрации, например, в воздухе жилых помещений, а еще лучше путем измерения индивидуальной поглощенной дозы при помощи какого-то дозиметра.

В том случае, если воздействие измеряется на индивидуальном уровне, следует измерить воздействие у всех недавно диагностированных случаев и подобранной по полу и возрасту контрольной группе, т.е. провести исследование по типу случай-контроль. Еще лучше будет измерить дозу у здоровых людей и проследить за развитием случаев злокачественных новообразований, т.е. провести когортное исследование. Эти примеры показывают, что корреляционное исследование является сильно упрощенной и огрубленной формой исследования по типу случай-контроль (если исследование фактора риска и результата проводятся одновременно) или когортного исследования (если данные по воздействия являются более ранними, чем показатели исхода).

Исследование в области диагностических методов сводится к тестированию метода на группе лиц, имеющих заболевание (подтвержденного каким-то достоверным методом) и лиц, у которых заболевание было исключено. Соответственно, это исследование является исследованием по типу случай-контроль, в котором в качестве изучаемого фактора используется описываемый диагностический показатель. Возможно проведение контролируемых исследований, в этом случае в качестве контроля должен использоваться стандартный метод диагностики, в идеальном варианте «золотой стандарт».

Планируемая статистическая обработка данных

После того, как дизайн исследования и анализируемая популяция были выбраны, необходимо определиться с тем, как будет устанавливаться, что воздействие производит эффект, иными словами, какие различия будут признаваться значимыми, а какие - случайными. Для ответа на этот вопрос используется статистическая обработка данных.

Наиболее часто используемые методы статистической обработки данных условно делятся на две большие группы - методы унивариантной статистики (когда анализируется воздействие одного фактора на показатель исхода) и многомерные статистические методы (когда анализируется одновременное воздействие нескольких факторов на показатель исхода). В принципе, чем лучше дизайн исследования, тем более простая статистическая обработка будет требоваться. Для обработки результатов рандомизированного контролируемого испытания обычно достаточно методов унивариантной статистики, тогда как для менее достоверных дизайнов (когортного и случай-контроль) требуются, обычно, многомерные методики. Методы и программы статистической обработки данных должны быть представлены в аннотации диссертации.

Таким образом, при планировании исследования вначале формулируется цель исследования, которая направлена на восполнение отсутствующего в настоящий момент научного знания. Для достижения этой цели формулируются задачи, которые описывают этапы на пути достижения этой цели. Затем выбирается дизайн исследования, который должен включать описание типа выбранного исследования и методы формирования групп наблюдения, а затем описаны методы статистической обработки материалов (Форма 1).