Кафедра общественного здоровья и здравоохранения По дисциплине « Доказательная медицина » Тема : Понятие о доказательной медицине. Основы теории вероятностей. лекция 1 для студентов 1 курса, обучающихся по специальности – « Лечебное дело » Зав. кафедрой ОЗиЗ К. м. н. доц. Шульмин А. В. Красноярск, 2011

Общая цель : овладеть навыком выбора методов для клинической практики основываясь на количественном и качественном анализе мировых научных данных ;

План лекции : 1. Определение понятия. 2. Историческая справка. 3. Основные перспективы и проблемы развития доказательной медицины. 4. Теория вероятностей Определение основных понятий 4.2. Основные теоремы.

Определение понятия Понятие « доказательная медицина » предложено учеными из университета Мак - Мастера г. Торонто ( Канада ) в 1990 г. Доказательная медицина – это технология сбора, анализа, обобщения и интерпретации медицинской информации, позволяющая принимать научно доказательные решения по профилактике, диагностике, лечению заболеваний и организации здравоохранения

Определение понятия сознательное, четкое и беспристрастное использование лучших из имеющихся доказанных сведений для принятия решений о помощи конкретным больным новая технология сбора, анализа, синтеза и использования медицинской информации, позволяющей принимать оптимальные клинические решения

Определение понятия Определение данное Тришей Гринхальд содержит большие акценты на статистических доказательствах результатов клинических испытаний. « Доказательная медицина это усиление традиционных навыков клинициста в диагностике, лечении, профилактике и других областях путем систематического формулирования вопросов и применения математических оценок вероятности и риска »

Новая идеология В настоящее время доказательная медицина является основополагающим инструментом для принятия решения о выборе медицинской технологии более чем у 80% медицинских работников в Европе и США. Причем центром принятия решений является не мнение авторитета или укоренившиеся традиции, а специалист - медик ( ученый, врач, провизор ) – ответственный и компетентный, информированный и критически мыслящий.

ИСТОРИЯ ФОРМИРОВАНИЯ ДОКАЗАТЕЛЬНОЙ МЕДИЦИНЫ

В МЕДИЦИНЕ ДОНАУЧНЫЙ ПЕРИОД ПРОДОЛЖАЛСЯ НАМНОГО ДОЛЬШЕ, ЧЕМ В ДРУГИХ ОБЛАСТЯХ НАУКИ. ПОЛЬЗА ОТ МНОГИХ МЕТОДОВ ЛЕЧЕНИЯ В ТУ ЭПОХУ БЫЛА ВЕСЬМА СОМНИТЕЛЬНОЙ, А ИНОГДА ОНО ДАЖЕ ПРЕДСТАВЛЯЛО РЕАЛЬНУЮ УГРОЗУ ЖИЗНИ ПАЦИЕНТА. !!!

Общепринятым было лечение огнестрельных ран путем прижигания раскаленным железом и кипящим маслом. Во время итальянской кампании в 1536 г., когда запасы масла иссякли, французский врач А. Паре (1510–1590) начал накладывать на раны повязки, как ему казалось, с бездейственным составом на мазевой основе. В своем дневнике он писал, как провел бессонную ночь, переживая за несчастных солдат, которых он лечит столь нетрадиционным способом, и как он был поражен наутро, убедившись, что раненые « были довольны, словно луговые жаворонки », а те, которые накануне получили традиционное лечение, продолжали страдать от лихорадки и боли.

Использование клизм было популярным еще со времен Древнего Египта. Клизмы с вином рекомендовали при чахотке, с мочой – при водянке. Клизмы с табачным дымом рекомендовали для оживления утопленников

Кровопускание и применение пиявок представляют отдельную главу в истории медицины. Со времен античности вплоть до XIX в. кровопускание, осуществлявшееся различными способами, служило основным методом лечения практически всех заболеваний. Профессор патологии Ф. Бруссе (1772–1838), впоследствии названный самым кровожадным врачом в истории медицины, во время эпидемии холеры в 1832 г. лечил пациентов изнуряющей диетой ( полный запрет на еду и питье ) и кровопусканием при помощи флеботомии и пиявок. Подсчитано, что только в 1800 г. в парижских больницах было выпущено около 85 тыс. л крови, а в 1824 г. во Францию импортировали 33 млн пиявок

К началу XIX в. во многом была утрачена вера в старые теории и методы лечения. Пессимистические настроения, бытовавшие в среде врачей, лучше всего отражает цитата из статьи в одном из европейских журналов того времени : « В медицине пока так и не появился свой Ньютон, и, к сожалению, мы вправе опасаться, что никогда не увидим гения, который способен привнести в медицину то, что физика нашла в алгебре, а химия – на чашках лабораторных весов. Медицина продолжает оставаться тем, чем были эти науки столетия назад – набором не связанных между собой тезисов »

Пионерами количественного метода оценки эффективности лечения стали П. Луи (1787–1872) и Ж. Гавар (1809–1890)

П. Луи первым усомнился в эффективности кровопускания при лечении болезней, поставив под сомнение догматическое положение о том, что его следует делать как можно раньше. Он сравнил результаты лечения у больных, которым кровопускание производилось при первых признаках болезни и в более поздние сроки, и обнаружил, что они не зависели от времени выполнения флеботомии. На основании своих наблюдений в 1835 г. П. Луи заключил, что при пневмонии, рожистом воспалении и дифтерии кровопускание вызывает весьма незначительный эффект. Постепенно использование метода, применявшегося на протяжении столетий, было прекращено

Ж. Гавар первым применил их в медицине. Он подчеркивал, что вывод о преимуществе одного метода лечения перед другим не должен основываться на умозрительном заключении, а должен вытекать из результатов, полученных в процессе наблюдения за достаточным количеством больных, получавших лечение по сравниваемым методикам. Ж. Гавар считал : « Для того чтобы предпочтение было отдано какому - либо вмешательству, оно должно не только приводить к лучшим результатам, чем сравниваемые методы лечения, но различие в эффективности должно превышать определенную пороговую величину, которая зависит от числа наблюдений. Если различие ниже этой пороговой величины, его следует игнорировать и считать несущественным »

Необходимо отметить, что вплоть до начала XIX в. диагностике заболеваний не уделялось должного внимания. Лабораторные методы исследования в то время были недоступны, заболевания диагностировались только на основании клинической картины. Болезни рассматривались как клинические синдромы, и диагностика сводилась к умению их распознавать. Обследование больного было весьма поверхностным – расспрос, общий осмотр, оценка состояния пациента, определение характера пульса, цвета мочи и ее осадка, температуры тела на ощупь

Однако в XVIII начале XIX в. появляются новые объективные методы исследования : Г. Д. Фаренгейт (1686–1736) в 1714 г. изобрел ртутный термометр, А. Цельсий (1701–1744) в 1742 г. предложил температурную шкалу, Л. Ауэнбруггер (1722–1809) в 1761 г. – перкуссию грудной клетки, которая благодаря Ж. Н. Корвизару (1755–1821) была введена в широкую клиническую практику. Р. Лаэннек (1781–1826) изобрел стетоскоп (1816 г.) и разработал аускультацию (1819 г.). Использование данных открытий существенно пополнило семиотику болезней и способствовало расцвету клинической практики

Развивается клинико - анатомическое направление в медицине, основоположником которого является Д. Б. Морганьи (1682–1771). Приверженцы данного направления проводили тщательное клиническое обследование пациентов, а после их смерти соотносили клинические симптомы с анатомическими изменениями, обнаруженными при вскрытии

Начиная с середины XIX в. становится ясно, что одного описания клинических и анатомических проявлений заболевания недостаточно, и постепенно получает признание идея оценки функционального состояния органов и систем больного. Этому способствовали грандиозные успехи естествознания в области биологии и медицины. Пожалуй, первым заболеванием, при котором результаты лабораторных исследований позволили избрать рациональную терапию, стал гипотиреоз. Как отдельная нозологическая единица гипотиреоз был выделен в 70- х гг. XIX в., а спустя несколько лет Т. Кохер (1841–1917) и Ж.- Л. Реверден (1848–1929) описали аналогичную клиническую картину у пациентов после удаления щитовидной железы. В 1884 г. М. Шифф (1823–1896) обнаружил, что подсадка ткани щитовидной железы предотвращает экспериментальный гипотиреоз у собак, а в 1892 г. в практику лечения гипотиреоза было введено использование высушенной ткани железы. Данный пример наглядно демонстрирует связь между клинической практикой и лабораторными исследованиями, что стало основой успешного развития медицины в XX в.

Развитие контролируемых исследований в медицине. В 1898 г. И. Фибигер (1867–1928) опубликовал результаты клинического испытания, в ходе которого сравнивались результаты терапии больных дифтерией, распределенных на группы получавших и не получавших сыворотку для лечения [36]. Однако исследование осталось незамеченным. Лишь в 1948 г. были опубликованы результаты изучения эффекта стрептомицина при лечении больных туберкулезом. Именно данное испытание считается первым контролируемым исследованием, соответствующим современным методологическим стандартам рандомизации ( случайного распределения ) и проведения статистического анализа

После Второй мировой войны по мере экономического подъема в различных странах появился целый ряд новых методов лечения заболеваний. Обычно сторонники нового метода аргументировали свою точку зрения только тем, что эффективность его использования вытекает из существующих знаний о механизмах развития болезни, однако впоследствии было показано, что некоторые из этих методов лечения бесполезны.

Примером может служить использование антикоагулянтов при инфаркте миокарда. В 50- х годах ХХ в. механизмы свертывания крови привлекли пристальное внимание ученых - медиков, и применение недавно открытых антагонистов витамина К при тромбозе коронарных артерий было признано теоретически оправданным. Более того, данную точку зрения подтверждали результаты клинических исследований, опубликованные в разных странах и свидетельствовавшие об улучшении выживаемости больных, получавших эти препараты. Однако после проведения рандомизированных испытаний стало ясно, что использование антагонистов витамина К при данном заболевании не вызывает положительный эффект

ОСНОВНЫЕ ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ ДОКАЗАТЕЛЬНОЙ МЕДИЦИНЫ

Встает вопрос : как могло получиться, что из поколения в поколение врачи назначали неправильное лечение, полагаясь на различные теории ? Большинство хронических болезней характеризуется волнообразным течением, и больные, как правило, обращаются к врачу в момент обострения. Логично ожидать, что вслед за ухудшением состояние пациента начнет улучшаться, причем независимо от того, каким будет лечение. Не исключено, что именно этот феномен на протяжении многих столетий служит одной из причин самообмана врачей и пациентов. С другой стороны, если больной не выздоравливает, считается, что это происходит вопреки назначенному лечению

!!! ни одно контролируемое клиническое исследование или метаанализ не может научить врача, как ему лечить конкретного пациента. Например, вмешательство А представляет собой хирургическую операцию, а Б – медикаментозное лечение. Если пациент пожилого возраста или страдает тяжелыми сопутствующими заболеваниями, врач может предпочесть более безопасное вмешательство Б, хотя такой выбор будет противоречить результатам контролируемого клинического испытания

Концепции доказательной медицины распространяются по трем основным направлениям : 1) Разработка клинических рекомендаций, описывающих действия специалистов - медиков в определенной клинической ситуации. 2) Формирование базы данных систематических обзоров рандомизированных контролируемых исследований. 3) Издание специализированных обучающих и справочных бумажных и электронных журналов, руководств, книг и Интернет - ресурсов. К сведению. При проведении Кокрановских систематических обзоров было рассмотрено 68 российских публикаций. Из них только 7 (9%) были расценены как достаточно качественные для включения в обзоры

Несмотря на значительное распространение принципов доказательной медицины в странах Западной Европы и США, в СНГ развитие этой современной концепции существенно сдерживается, что объясняется следующими причинами : низкой степенью мотивации специалистов, ответственных за принятие решений ; активным влиянием на этих специалистов представителей фармацевтической индустрии, пытающихся превратить доказательную медицину в инструмент поиска конкурентных преимуществ ; отсутствием системы подготовки специалистов здравоохранения по доказательной медицине.

Что такое события и какими они бывают? ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ, … Что такое теория вероятностей? Что можно сравнивать шансы? Что точка может быть случайной? Что вероятность можно просчитать? Что изучает теория вероятностей? Какие инструменты используют в теории вероятностей?

знакомы ли вам следующие фразы? Это очень возможно Это невозможно Это маловероятно Это никогда не случится Это непременно произойдет А что они означают?

«Наука – враг случайности, но врага надо изучать, а это делает теория вероятностей!» А.Я. Хинчин

В современном мире автоматизации производства теория вероятности(Т.В) необходима специалистам для решения задач, связанных с выявлением возможного хода процессов, на которые влияют случайные факторы(например, ОТК: сколько бракованных изделий будет изготовлено). Возникла Т.В. в 17 веке в переписке Б. Паскаля и П.Ферма, где они производили анализ азартных игр. Советские и русские ученые также принимали участие в развитии этого раздела математики: П.Л. Чебышев, А.А. Марков, А.М. Ляпунов, А.Н. Колмогоров.

Случайные события Событие называется детерминированным, если в результате опыта оно происходит или не происходит наверняка. В детерминированном случае мы точно знаем, что данная причина приведет к единственному, вполне определенному следствию. Событие называется случайным, если в результате опыта мы не можем заранее предсказать - произойдет событие или нет. При этом предполагается, что опыт можно повторять неограниченное число раз при неизменных условиях. События, исход которых нельзя предсказать, но и невозможно повторять многократно, называются неопределенными.

Определение понятия Теория вероятностей математическая наука, устанавливающая закономерности случайных явлений Под случайным событием понимается всякое явление, о котором имеет смысл говорить, что оно происходит или не происходит. Достоверным назовем событие которое обязательно произойдет при выполнении определенного количества условий Невозможным назовем событие которое не происходит при выполнении определенного количества условий (2 пример ).

Диаграммы Венна Ω СобытиеА Событие Ã (не A ) A B Пересечение событий A и B AB Объединение событий A или B A B События A и B несовместимы, если AB= (пустое множество) Два события называются несовместными, если появление одного из них исключает появление другого. В противном случае события называются совместными.

Вероятность события A df 1 (классическое) отношение числа m бла- гоприятствующих событию A равновоз- можных исходов к общему числу всех элементарных, несовместимых и равно- возможных исходов (N) испытания. Если возможные исходы (результаты) опыта являются событиями несовместными, достоверными, то каждый из результатов испытания назовем элементарным исходом. Те элементарные исходы, при которых интересующее нас событие наступает назовем благоприятствующими этому событию исходами.

Вероятность: пример Русская рулетка с 1 патроном в барабане (7- зарядный револьвер)Русская рулетка с 1 патроном в барабане (7- зарядный револьвер) –7 элементарных несовместимых исходов –элементарные исходы равновозможны

Свойства вероятности

При многократном повторении опыта частота события принимает значения, близкие к некоторому постоянному числу. Например, при многократном бросании игральной кости частота выпадения каждого из чисел очков от 1 до 6 колеблется около числа Многократно проводились опыты бросания однородной монеты, в которых подсчитывали число появления «герба», и каждый раз, когда число опытов достаточно велико, частота события «выпадения герба» незначительно отличалась от для наглядности рассмотрим таблицу результатов, полученных в 18 веке французским естествоиспытателем Жоржем Луи Леклерк Бюффоном(1707 – 1788) и в начале 20 века – английским статистиком Карлом Пирсоном(1857 – 1936).

Экспериментатор Число бросаний Число выпадений герба Частота Ж. Бюффон ,5080 К. Пирсон ,5016 К. Пирсон ,5006

Вероятность события A (частотное) предел отношения числа m испытаний, при котором произошло событие A, к общему числу (N) испытаний, при N.

Вероятности и доли Доля – это отношение количества представителей выборки, обладающих признаком, к общему объему выборки 0 p 1

Вероятность события A (субъективное) степень рациональной уверенности в том, что событие может произойти

Взаимоисключающие события появление одного события в испытании достоверно препятствует появлению другого события в том же испытании Пример:Пример: –выпадение рештки и –зависание монеты в воздухе

Законы взаимодействия вероятностей 1. Правило сложения вероятностей 2. Правило перемножения вероятностей 3. Закон биномиального распределения

Свойства вероятности Ω СобытиеА N исходов m исходов

Правило сложения вероятностей Вероятность того, что произойдет одно из нескольких независимых событий, равна сумме вероятностей каждого отдельного события.

Сложение вероятностей Какая вероятность появления одного из событий A и B или обоих событий сразу?Какая вероятность появления одного из событий A и B или обоих событий сразу? A B N исходов m исходов k исходов z исходов

Пример правила сложения Пример. Пациент обратился к двум врачам. Вероятность установит правильный диагноз у первого - 0.8, второго Какова вероятность, что попадет хотя бы один? Используем полученную формулу: *0.7=0.94

Пример Доля людей в популяции с группой крови I(0) составляет 36%, а доля резусположительных – 1%. Какова вероятность, что у случайно взятого человека группа крови будет или первая группа крови, или голубые глаза? p = 0,36 + 0,1 = 0,036

Правило умножения вероятностей Вероятность того, что произойдет сразу два и более независимых события, равна произведению вероятностей каждого отдельного события.

Правило умножения Как можно вычислить вероятность пересечения событий A и B, имея данные о P(A|B) и P(B)?Как можно вычислить вероятность пересечения событий A и B, имея данные о P(A|B) и P(B)? A B P(B) P(A|B)

Пример Пожизненный риск заболевания раком легких составляет 3%, а заболевания шизофренией – 0,1%. Каков пожизненный риск заболеть одновременно шизофренией и раком легких? p = 0,03 x 0,001 = 0,00003

Пример применение формулы Байеса. Имеется 3 корзины. В первой корзине 1 белый 1 черный шар. Во второй корзине 3 белых 1 черный шар. В третьей корзине 1 белый 2 черных шара. Какова вероятность из выбранной наугад корзины выбрать белый шар (А)? Решение.

*

*

*

Пример применение формулы Байеса. Решение. Вероятность выбрать белый шар из первой корзины B 1 P(A|B 1 )=1/2 Вероятность выбрать белый шар из второй корзины B 2 P(A|B 2 )=3/4 Вероятность выбрать белый шар из третьей корзины B 3 P(A|B 3 )=1/3 Вероятность выбрать первую корзину P(B 1 )=1/3 Вероятность выбрать вторую корзину P(B 2 )=1/3 Вероятность выбрать третью корзину P(B 3 )=1/3 Подставляем числа в формулу

Условная вероятность Какова вероятность того, что событие A произошло, если мы знаем, что событие B произошло?Какова вероятность того, что событие A произошло, если мы знаем, что событие B произошло? NB Нам нужно думать не о всех исходах, а только о тех, что входят в событие B A B N исходов m исходов k исходов z исходов

*

Пример. Имеется 3 корзины. В первой корзине 1 белый шар. Во второй корзине 3 белых 1 черный шар. В третьей корзине 1 белый 2 черных шара. Какова вероятность из выбранной наугад корзины выбрать белый шар (А)? Решение. Вероятность выбрать белый шар из первой корзины B 1 P(A|B 1 )=1/1 Вероятность выбрать белый шар из второй корзины B 2 P(A|B 2 )=3/4 Вероятность выбрать белый шар из третьей корзины B 3 P(A|B 3 )=1/3 Вероятность выбрать первую корзину P(B 1 )=1/3 Вероятность выбрать вторую корзину P(B 2 )=1/3 Вероятность выбрать третью корзину P(B 3 )=1/3 Подставляем числа в формулу

Выводы: Таким образом мы рассмотрели: Определение понятия доказательная медицина в историческом и современном аспекте. Определили основные перспективы и проблемы развития доказательной медицины. Рассмотрели основные понятия и теоремы теории вероятностей

Рекомендованная литература по теме занятия: - обязательная; Павлушков И.В. Основы высшей математики и математической статистики: Учебник для мед. вузов - дополнительная; 1. А. Петри, К. Сэбин Наглядная медицинская статистика. – М.: ГЭОТАР- Медиа, – С Зайцев В. М., Лифляндский В. Г., Маринкин В. И. Прикладная медицинская статистика: Учебное пособие. - СПб.: Фолиант, – С

Благодарю за внимание