Введение в доказательную медицину

1.

ВВЕДЕНИЕ В
ДОКАЗАТЕЛЬНУЮ
МЕДИЦИНУ

2.

План лекции:
1. Причины появления
доказательной медицины.
2. Процесс ДМ.
3. Описательная и
аналитическая статистика
как инструменты доказательной медицины.

3.

Причины появления
доказательной
медицины

4.

Термин "Доказательная
медицина" (ДМ) был введен
в практику специалистами
из университета МакМастера (Канада) в 1990 г.
как интегрирование
наилучших научных данных
с клиническим опытом и
ценностями пациента.

5.

ДМ - это не самостоятельная наука
и не особый способ исследований.
По сути – это способ медицинской
практики, позволяющий провести
разумный выбор вмешательств,
подразумевающий процесс
принятия решений на основе
наиболее надежных из
имеющихся на сегодняшний день
доказательств.

6.

Роль материального базиса для
взрывного развития ДМ сыграло
широкое распространение
компьютерной техники,
библиографических баз данных
и Интернета, который позволяет
получать практически
мгновенный доступ к
интересующим нас научным
данным.

7.

Однако технический прогресс
явился необходимым, но не
достаточным фактором
появления ДМ. Значительно
большую роль сыграли
следующие факторы, которые
обеспечили усиление важности
научных исследований в
клинической практике.

8.

Во-первых, изменение
структуры заболеваемости в
пользу хронических
заболеваний привело к
тому, что длительность
многих заболеваний стала
сравнима со временем
активной рабочей
деятельности врача.

9.

Во-вторых, лекарственная
терапия и диагностика
стали большим, много
миллиардным бизнесом.
Разработка новых
лекарственных средств
превратилась в
высокозатратное и опасное
предприятие.

10.

В-третьих, пациенты стали
значительно более образованными.
Медицинский персонал,
осуществляющий уход за
пациентом, перестал быть
единственным источником
информации для него и его семьи.
Журналы, телевидение, Интернет все уделяют огромное внимание
вопросам здоровья и лечению.

11.

В-четвёртых, - общая
гуманизация общества,
акцент на
самостоятельность и
самодостаточность
личности.

12.

Причины распространения ДМ:
1.
2.
Ежедневная потребность в новой,
достоверной информации о
диагностике, прогнозе, лечении и
профилактике.
Неадекватность традиционных
источников информации, поскольку они
быстро устаревают (учебники), часто
неправы (эксперты), неэффективны
(традиционная система
последипломного образования) или
чересчур объемны и не всегда
полностью достоверны (медицинские
журналы).

13.

Причины распространения ДМ:
3. Расхождение между диагностическими
навыками и клиническим мышлением,
которые приходят с опытом, и знаниями и
работоспособностью, которые со
временем снижаются.
4. Невозможностью для врача позволить
более чем несколько минут для
нахождения и переработки данных для
каждого пациента или выделить более
чем полчаса в неделю для чтения
специальной литературы.

14.

Процесс ДМ
1. Формулировка
клинического вопроса.
2. Поиск данных.
3. Критическая оценка данных.
4. Внедрение в практику.
5. Оценка эффекта.

15.

Формулировка
клинического вопроса
- диагностика
- лечение
- этиология
- прогноз

16.

Каждая категория имеет
свой "золотой стандарт" в
области исследований, с
которых и следует
начинать поиск.

17.

Вопросы, в свою
очередь, могут быть
разделены на два
основных класса "общие" и "частные".

18.

"Общие" вопросы обычно касаются
этиологии и патогенеза заболевания, а
также его клинических проявлений.
"Частные" вопросы фокусируются на
конкретной проблеме, связанной с
ведением пациента. Они обычно
включают следующие компоненты:
характеристики пациента, особенности
его состояния, сравнение тактик
ведения и желаемый результат
лечения.

19.

Поиск данных
Поиск данных
осуществляется в
медицинских журналах
и других интернет ресурсах (базы Medline,
EMBASE, "Российская
медицина").

20.

Критическая оценка данных
Критическая оценка
означает, что к найденным
данным применяется
стандартный набор
критериев, который
оценивает методическое
качество исследования.

21.

Применение в клинической
практике.
1.
2.
Уровень клинического случая врач, оценив применимость
данных в собственной практике и
приемлемость для пациента,
использует их для оказания
помощи конкретному больному.
Уровень организаторов
здравоохранения - данные
используются для принятия
управленческих решений.

22.

Оценка эффекта.
Провести оценку внедрения ДМ:
1) правильно ли был
сформулирован клинический
вопрос;
2) была ли найдена необходимая
информация;
3) насколько успешно она
реализована в практике.

23.

Описательная и
аналитическая статистика
как инструменты доказательной медицины.

24.

Статистика - наука и искусство
сбора, обобщения и анализа
данных, подверженных
случайными вариациям.
Описательная статистика - раздел
статистики, занимающийся
вопросами сбора, обобщения и
представления статистической информации, включая описание
взаимосвязей между явлениями.

25.

Аналитическая статистика раздел статистики,
посвященный вопросам
генерализации данных
выборочных исследований,
включая проверку
статистических гипотез и
расчет степени
неопределенности
статистических оценок.

26.

Переменная - это
любой измеряемый
признак, который может
быть выражен числовым
значением или
качественной категорией.

27.

28.

Описание данных
зависит от их типа
(количественные
или качественные) и
от закона их
распределения.

29.

Параметрический метод:
для нормально
распределенных
количественных данных.
Для описания используется
среднее арифметическое и
среднее квадратическое
отклонение.

30.

Непараметрический метод:
для не нормально
распределенных количественных
данных и качественных данных.
Для описания используется
медиана и межквартильный
размах (интервал, который
включает в себя 50% данных
выборки).

31.

Нулевая гипотеза
предполагает:
различия между
переменными
отсутствуют;
взаимосвязь между
переменными
отсутствует.

32.

Выбор статистического
критерия зависит от:
характера изучаемых
переменных (качественные или
количественные);
характера распределения
изучаемых переменных в
генеральной совокупности
(нормальное или отличное от
нормального);

33.

Выбор статистического
критерия зависит от:
количества одновременно
анализируемых параметров
(одномерные, двухмерные,
многомерные или
многофакторные);
объема выборок (большой или
малый);
зависимости/независимости
выборок.

34.

Применяемые
статистические критерии: