साक्ष्य आधारित चिकित्सा। अध्याय आठ साक्ष्य-आधारित चिकित्सा पर डेटा के स्रोत रूसी विज्ञान अकादमी के न्यूरोलॉजी के अनुसंधान संस्थान

स्वास्थ्य और पारिस्थितिकी की समस्याएं

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प्राप्त 29.10.2008

नैदानिक ​​​​अभ्यास में साक्ष्य-आधारित चिकित्सा डेटा का उपयोग (संदेश 3 - नैदानिक ​​अध्ययन)

A. A. Litvin2, A. L. Kalinin1, N. M. Trizna3

1गोमेल राज्य चिकित्सा विश्वविद्यालय 2गोमेल क्षेत्रीय नैदानिक ​​अस्पताल 3बेलारूसी राज्य चिकित्सा विश्वविद्यालय, मिन्स्क

साक्ष्य-आधारित चिकित्सा का एक महत्वपूर्ण पहलू डेटा प्रस्तुति की पूर्णता और सटीकता है। लेख का उद्देश्य है संक्षिप्त समीक्षानैदानिक ​​​​परीक्षणों की सटीकता पर अनुसंधान में साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के सिद्धांत।

रोग के निदान, गंभीरता और पाठ्यक्रम को स्थापित करने के लिए दवा में नैदानिक ​​परीक्षणों का उपयोग किया जाता है। नैदानिक ​​​​जानकारी व्यक्तिपरक, उद्देश्य, विशेष शोध विधियों सहित विभिन्न स्रोतों से प्राप्त की जाती है। यह लेख अध्ययन की गुणवत्ता को मापने पर डेटा के विवरण पर आधारित है, लॉजिस्टिक रिग्रेशन और आरओसी विश्लेषण की विधि का उपयोग करके सारांश आँकड़ों के विभिन्न तरीकों के फायदे।

कीवर्ड: साक्ष्य-आधारित दवा, नैदानिक ​​परीक्षण, लॉजिस्टिक रिग्रेशन, आरओसी विश्लेषण।

नैदानिक ​​अभ्यास में साक्ष्य आधारित दवा के डेटा का उपयोग (रिपोर्ट 3 - नैदानिक ​​परीक्षण)

A. A. Litvin2, A. L. Kalinin1, N. M. Trizna3

1गोमेल स्टेट मेडिकल यूनिवर्सिटी 2गोमेल रीजनल क्लिनिकल हॉस्पिटल 3बेलारूस स्टेट मेडिकल यूनिवर्सिटी, मिन्स्क

साक्ष्य आधारित चिकित्सा का एक प्रमुख पहलू डेटा प्रस्तुति की पूर्णता और सटीकता है। लेख का उद्देश्य नैदानिक ​​परीक्षणों की सटीकता के लिए समर्पित शोधों में साक्ष्य आधारित चिकित्सा के सिद्धांतों की संक्षिप्त समीक्षा है।

स्वास्थ्य और पारिस्थितिकी की समस्याएं

निदान, ग्रेड, और रोग की प्रगति की निगरानी के लिए जांच करने के लिए दवा में नैदानिक ​​परीक्षणों का उपयोग किया जाता है। नैदानिक ​​​​जानकारी कई स्रोतों से प्राप्त की जाती है, जिसमें गायन, लक्षण और विशेष जांच शामिल हैं। यह लेख लॉजिस्टिक रिग्रेशन और आरओसी-विश्लेषण के साथ अध्ययन की गुणवत्ता के आयामों और विभिन्न सारांश आँकड़ों के लाभों पर केंद्रित है।

मुख्य शब्द: साक्ष्य आधारित दवा, नैदानिक ​​परीक्षण, लॉजिस्टिक रिग्रेशन, आरओसी-विश्लेषण।

जब कोई डॉक्टर रोगी के इतिहास और परीक्षा के आधार पर निदान के बारे में निर्णय लेता है, तो वह शायद ही कभी इसके बारे में पूरी तरह से सुनिश्चित होता है। इस संबंध में, इसकी संभावना के संदर्भ में निदान के बारे में बात करना अधिक उपयुक्त है। इस संभावना को प्रतिशत के रूप में नहीं, बल्कि "लगभग हमेशा", "आमतौर पर", "कभी-कभी", "शायद ही कभी" जैसे अभिव्यक्तियों के साथ व्यक्त करना बहुत आम है। जहां तक ​​कि अलग तरह के लोगप्रायिकता के विभिन्न अंशों को एक ही शब्दों में निवेश करें, इससे डॉक्टरों के बीच या डॉक्टर और रोगी के बीच गलतफहमी पैदा हो जाती है। चिकित्सकों को अपने निष्कर्षों में यथासंभव सटीक होना चाहिए और यदि संभव हो तो उपयोग करें मात्रात्मक विधियां.

यद्यपि ऐसे मात्रात्मक संकेतकों की उपलब्धता बहुत वांछनीय होगी, वे आमतौर पर नैदानिक ​​अभ्यास में उपलब्ध नहीं होते हैं। यहां तक ​​​​कि अनुभवी चिकित्सक अक्सर कुछ परिवर्तनों के विकास की संभावना को सटीक रूप से निर्धारित करने में असमर्थ होते हैं। अपेक्षाकृत दुर्लभ बीमारियों के अति निदान की प्रवृत्ति होती है। संभावना को मापना विशेष रूप से कठिन है, जो बहुत अधिक या बहुत कम हो सकता है।

विश्वसनीय की स्थापना के बाद से नैदानिक ​​मानदंडनैदानिक ​​​​सोच की आधारशिला है, संचित नैदानिक ​​​​अनुभव का उपयोग नैदानिक ​​​​भविष्यवाणी में सुधार के लिए सांख्यिकीय दृष्टिकोण विकसित करने के लिए किया जाता है, जिसे आदर्श रूप से कंप्यूटर डेटा बैंकों के रूप में प्रस्तुत किया जाना चाहिए। ऐसे अध्ययनों में, आमतौर पर कारकों की पहचान की जाती है

टोरी , जो एक विशेष निदान के साथ सहसंबंध में हैं। इन आंकड़ों को तब बहुभिन्नरूपी विश्लेषण में शामिल किया जा सकता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि निदान के महत्वपूर्ण स्वतंत्र भविष्यवक्ता कौन से हैं। कुछ प्रकार के विश्लेषण आपको निदान की भविष्यवाणी करने में महत्वपूर्ण कारकों की पहचान करने और फिर उनका "वजन" निर्धारित करने की अनुमति देते हैं, जिसे आगे की गणितीय गणनाओं में एक संभावना में बदला जा सकता है। दूसरी ओर, विश्लेषण हमें सीमित संख्या में रोगियों की पहचान करने की अनुमति देता है, जिनमें से प्रत्येक की एक विशेष निदान होने की अपनी संभावना होती है।

निदान के लिए ये मात्रात्मक दृष्टिकोण, जिन्हें अक्सर "भविष्यवाणी नियम" कहा जाता है, विशेष रूप से उपयोगी होते हैं यदि उन्हें उपयोगकर्ता के अनुकूल तरीके से प्रस्तुत किया जाता है और यदि उनके मूल्य का पर्याप्त संख्या और रोगियों की श्रेणी में बड़े पैमाने पर अध्ययन किया गया है। इस तरह के भविष्यवाणी नियमों के लिए चिकित्सकों के लिए वास्तविक मदद के लिए, उन्हें उपलब्ध प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य परीक्षणों का उपयोग करके प्रतिनिधि रोगी आबादी पर विकसित किया जाना चाहिए ताकि प्राप्त परिणाम हर जगह चिकित्सा अभ्यास में लागू हो सकें।

इस संबंध में, व्यापकता, संवेदनशीलता, विशिष्टता, सकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य और नकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य (तालिका 1) सहित अनुसंधान विश्लेषण और महामारी विज्ञान में सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले कई शब्दों से परिचित होना अत्यंत महत्वपूर्ण है।

तालिका 1 - नैदानिक ​​अध्ययन में सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले व्यवस्थित शब्द

उपलब्ध अनुपस्थित

सकारात्मक ए (सच्चा सकारात्मक) बी (गलत सकारात्मक)

नकारात्मक (गलत नकारात्मक) r (सच्चा नकारात्मक)

वितरण (पूर्व संभावना) = (ए + सी) / (ए + बी + सी + डी) = रोगियों की संख्या / जांच किए गए रोगियों की कुल संख्या

संवेदनशीलता \u003d a / (a ​​+ b) \u003d वास्तविक सकारात्मक संख्या / रोगियों की कुल संख्या

विशिष्टता = r / (b+r) = वास्तविक नकारात्मकों की संख्या / रोग रहित रोगियों की संख्या

झूठी-नकारात्मक दर = बी / (ए + बी) = झूठे-नकारात्मक परिणामों की संख्या / रोगियों की कुल संख्या

झूठी सकारात्मक दर = बी / (बी + डी) = झूठी सकारात्मक की संख्या / रोग के बिना रोगियों की संख्या

स्वास्थ्य और पारिस्थितिकी की समस्याएं

तालिका का अंत 1

परीक्षा के परिणाम रोग की स्थिति

उपलब्ध अनुपस्थित

सकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य = ए / (ए + बी) = वास्तविक सकारात्मक की संख्या / सभी सकारात्मक की संख्या

नेगेटिव प्रेडिक्टिव वैल्यू = r / (c+r) = सही नेगेटिव की संख्या / सभी नेगेटिव की संख्या

कुल सटीकता (सटीकता) = (ए + आर) / (ए + बी + सी + डी) = वास्तविक सकारात्मक और वास्तविक नकारात्मक / सभी परिणामों की संख्या

सकारात्मक परीक्षण की संभावना अनुपात - = संवेदनशीलता / (1 - विशिष्टता)

एक नकारात्मक परीक्षण की संभावना अनुपात - = 1 - संवेदनशीलता / विशिष्टता

नैदानिक ​​परीक्षण की इन विशेषताओं द्वारा उत्तर दिए गए प्रश्न:

1) संवेदनशीलता - स्थिति वाले रोगियों का पता लगाने में परीक्षण कितना अच्छा है?

2) विशिष्टता - जिन रोगियों के पास नहीं है उन्हें सही ढंग से बाहर करने के लिए परीक्षण कितना अच्छा है दिया गया राज्य?

3) एक सकारात्मक परीक्षा परिणाम का अनुमानित मूल्य - यदि कोई व्यक्ति सकारात्मक परीक्षण करता है, तो क्या संभावना है कि उसे वास्तव में यह बीमारी है?

4) एक नकारात्मक परीक्षा परिणाम का अनुमानित मूल्य - यदि किसी व्यक्ति का परीक्षण नकारात्मक है, तो क्या संभावना है कि उसे वास्तव में यह बीमारी नहीं है?

5) सटीकता सूचकांक - सभी परीक्षणों के किस अनुपात ने सही परिणाम दिए (अर्थात सभी के संबंध में सही सकारात्मक और सही नकारात्मक परिणाम)?

6) एक सकारात्मक परीक्षण की संभावना अनुपात - एक स्वस्थ व्यक्ति की तुलना में बीमारी वाले व्यक्ति में परीक्षण के सकारात्मक होने की कितनी अधिक संभावना है?

चूंकि भविष्यवाणी नियमों का केवल एक अल्पसंख्यक सख्त मानदंडों को पूरा करता है जैसे कि जांचे गए विषयों की संख्या और श्रेणी और परिणामों की संभावित मान्यता, उनमें से अधिकांश नियमित नैदानिक ​​​​उपयोग के लिए अनुपयुक्त हैं। इसके अलावा, कई भविष्यवाणी नियम चिकित्सक द्वारा सामना किए जाने वाले प्रत्येक निदान या परिणाम की संभावना का आकलन करने में विफल होते हैं। रोग के विभिन्न प्रसार वाले समूहों में उपयोग किए जाने पर एक निश्चित संवेदनशीलता और विशिष्टता के साथ एक परीक्षण का सकारात्मक और नकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य अलग-अलग होता है। किसी भी परीक्षण की संवेदनशीलता और विशिष्टता वितरण पर निर्भर नहीं करती है

रोग की गंभीरता (या उन रोगियों का प्रतिशत जिन्हें सभी जांचे गए रोगियों में से रोग है), वे उन रोगियों के समूह की संरचना पर निर्भर करते हैं जिनके बीच इस परीक्षण का उपयोग किया गया था।

कुछ स्थितियों में, अध्ययन की गई रोगी आबादी में परीक्षण की संवेदनशीलता और विशिष्टता का गलत ज्ञान इसके नैदानिक ​​​​मूल्य को सीमित कर सकता है। चूंकि चिकित्सक शायद ही कभी जानता है (या जान सकता है) रोगी की आबादी जिस पर वह परीक्षण निर्धारित करता है, उसे मानकीकृत किया गया है, प्राप्त परिणाम आमतौर पर सोचा जाने से बहुत कम विश्वसनीय होते हैं। इसके अलावा, किसी भी नैदानिक ​​​​परीक्षण के लिए, संवेदनशीलता में वृद्धि विशिष्टता में कमी के साथ होगी।

उच्च संवेदनशीलता वाला एक मॉडल अक्सर सकारात्मक परिणाम की उपस्थिति में सही परिणाम देता है (सकारात्मक उदाहरणों का पता लगाता है)। इसके विपरीत, उच्च विशिष्टता वाला एक मॉडल एक नकारात्मक परिणाम (नकारात्मक उदाहरण पाता है) की उपस्थिति में सही परिणाम देने की अधिक संभावना है। यदि हम दवा के संदर्भ में बात करते हैं - एक बीमारी का निदान करने का कार्य, जहां रोगियों को बीमार और स्वस्थ में वर्गीकृत करने के मॉडल को नैदानिक ​​​​परीक्षण कहा जाता है, तो हमें निम्नलिखित मिलते हैं: 1) एक संवेदनशील नैदानिक ​​​​परीक्षण अति निदान में प्रकट होता है - अधिकतम लापता रोगियों की रोकथाम; 2) एक विशिष्ट नैदानिक ​​परीक्षण केवल कुछ रोगियों का निदान करता है। चूंकि किसी एकल मात्रा या व्युत्पन्न माप में उत्कृष्ट संवेदनशीलता और विशिष्टता दोनों होने की उम्मीद नहीं की जा सकती है, इसलिए अक्सर यह निर्धारित करना आवश्यक होता है कि निर्णय लेने के लिए कौन सा उपाय सबसे मूल्यवान और आवश्यक है। ग्राफिक छवि, जिसे आरओसी वक्र कहा जाता है

स्वास्थ्य और पारिस्थितिकी की समस्याएं

(चित्र 1), परीक्षण की चर्चा की गई विशेषताओं को जोड़ने से, उच्च संवेदनशीलता और विशिष्टता के लिए प्रयास करने के बीच एक विकल्प की अनिवार्यता को दर्शाता है। इस तरह का एक ग्राफिक प्रतिनिधित्व इंगित करता है कि परीक्षण के परिणामों को सामान्य या पैथोलॉजिकल के रूप में परिभाषित किया जा सकता है, जो इस बात पर निर्भर करता है कि क्या

यदि परीक्षण अत्यधिक विशिष्ट है या परीक्षण अत्यधिक संवेदनशील है तो रोग को बाहर रखा गया है। विभिन्न परीक्षणों में अलग-अलग संवेदनशीलता और विशिष्टताएं हो सकती हैं। अधिक विश्वसनीय परीक्षणों की संवेदनशीलता और विशिष्टता अमान्य परीक्षणों की तुलना में अधिक होती है।

चित्र 1 - संवेदनशीलता और विशिष्टता के बीच आंतरिक विसंगति का चित्रमय प्रतिनिधित्व

आरओसी वक्र (रिसीवर ऑपरेटर विशेषता) वह वक्र है जो मशीन सीखने में द्विआधारी वर्गीकरण परिणामों का प्रतिनिधित्व करने के लिए सबसे अधिक उपयोग किया जाता है। नाम सिग्नल प्रोसेसिंग सिस्टम से आता है। चूंकि दो वर्ग हैं, उनमें से एक को सकारात्मक परिणामों वाला वर्ग कहा जाता है, दूसरा - नकारात्मक परिणामों वाला। आरओसी वक्र गलत वर्गीकृत नकारात्मक उदाहरणों की संख्या पर सही ढंग से वर्गीकृत सकारात्मक उदाहरणों की संख्या की निर्भरता को दर्शाता है। आरओसी विश्लेषण की शब्दावली में, पूर्व को सही सकारात्मक कहा जाता है, बाद वाले को गलत नकारात्मक सेट कहा जाता है। यह माना जाता है कि क्लासिफायरियर में कुछ पैरामीटर होते हैं, जिन्हें अलग-अलग करके हम दो वर्गों में एक या दूसरे ब्रेकडाउन प्राप्त करेंगे। इस पैरामीटर को अक्सर दहलीज, या कट-ऑफ मान कहा जाता है।

आरओसी वक्र निम्नानुसार प्राप्त किया जाता है। प्रत्येक कटऑफ मान के लिए, जो 0 से 1 की वृद्धि में भिन्न होता है, उदाहरण के लिए, 0.01, संवेदनशीलता मान Se और विशिष्टता Sp की गणना की जाती है। वैकल्पिक रूप से, थ्रेशोल्ड नमूने में प्रत्येक क्रमिक नमूना मान हो सकता है। एक निर्भरता ग्राफ बनाया गया है: संवेदनशीलता Se को Y अक्ष के साथ प्लॉट किया गया है, 100% - Sp (एक सौ प्रतिशत माइनस विशिष्टता) को X अक्ष के साथ प्लॉट किया गया है। नतीजतन, एक निश्चित वक्र दिखाई देता है (चित्र 1)। ग्राफ को अक्सर एक सीधी रेखा y = x के साथ पूरक किया जाता है।

एक आदर्श क्लासिफायरियर के लिए, आरओसी वक्र का प्लॉट ऊपरी बाएँ से होकर गुजरता है

वह कोण जहाँ वास्तविक धनात्मक दर 100% या 1.0 (आदर्श संवेदनशीलता) है और असत्य धनात्मक दर शून्य है। इसलिए, वक्र ऊपरी बाएँ कोने के जितना करीब होगा, मॉडल की भविष्य कहनेवाला शक्ति उतनी ही अधिक होगी। इसके विपरीत, वक्र की वक्रता जितनी छोटी होगी और यह विकर्ण रेखा के जितना करीब होगी, मॉडल उतना ही कम कुशल होगा। विकर्ण रेखा "बेकार" क्लासिफायरियर से मेल खाती है, यानी, दो वर्गों की पूर्ण अप्रभेद्यता।

जब आरओसी वक्रों का नेत्रहीन मूल्यांकन करते हैं, तो एक दूसरे के सापेक्ष उनका स्थान उनके को इंगित करता है तुलनात्मक दक्षता. ऊपर और बाईं ओर स्थित वक्र मॉडल की अधिक भविष्यवाणी करने की क्षमता को इंगित करता है। तो, चित्रा 2 में, दो आरओसी वक्र एक ग्राफ पर संयुक्त होते हैं। यह देखा जा सकता है कि मॉडल ए बेहतर है।

आरओसी वक्रों की दृश्य तुलना हमेशा सबसे कुशल मॉडल को प्रकट नहीं करती है। आरओसी वक्रों की तुलना करने के लिए एक विशिष्ट विधि वक्रों के नीचे के क्षेत्र का अनुमान है। सैद्धांतिक रूप से, यह 0 से 1.0 में बदल जाता है, लेकिन चूंकि मॉडल को हमेशा सकारात्मक विकर्ण के ऊपर स्थित वक्र की विशेषता होती है, इसलिए आमतौर पर 0.5 (एक "बेकार" क्लासिफायरियर) से 1.0 (एक "आदर्श" मॉडल) में परिवर्तन की बात की जाती है। . यह अनुमान प्रत्यक्ष रूप से निर्देशांक अक्षों द्वारा दायीं ओर और नीचे की ओर बंधे हुए पॉलीहेड्रॉन के तहत क्षेत्र की गणना करके और ऊपर बाईं ओर - प्रयोगात्मक रूप से प्राप्त बिंदुओं (चित्रा 3) द्वारा प्राप्त किया जा सकता है। वक्र के नीचे के क्षेत्र के संख्यात्मक संकेतक को AUC (एरिया अंडर कर्व) कहा जाता है।

स्वास्थ्य और पारिस्थितिकी की समस्याएं

चित्र 2 - आरओसी वक्रों की तुलना

चित्र 3 - ROC वक्र के नीचे का क्षेत्रफल

बड़ी मान्यताओं के साथ, हम यह मान सकते हैं कि एयूसी जितना बड़ा होगा, मॉडल की भविष्य कहनेवाला शक्ति उतनी ही बेहतर होगी। हालांकि, आपको पता होना चाहिए कि एयूसी संकेतक कई मॉडलों के तुलनात्मक विश्लेषण के लिए अभिप्रेत है; एयूसी में कोई शामिल नहीं है

मॉडल की संवेदनशीलता और विशिष्टता के बारे में कुछ जानकारी।

साहित्य कभी-कभी एयूसी मूल्यों के लिए निम्नलिखित विशेषज्ञ पैमाने प्रदान करता है, जिसका उपयोग मॉडल की गुणवत्ता (तालिका 2) का न्याय करने के लिए किया जा सकता है।

तालिका 2 - एयूसी मूल्यों का विशेषज्ञ पैमाना

एयूसी अंतराल मॉडल गुणवत्ता

0.9-1.0 उत्कृष्ट

0.8-0.9 बहुत अच्छा

0.7-0.8 अच्छा

0.6-0.7 औसत

0.5-0.6 असंतोषजनक

आदर्श मॉडल में 100% संवेदनशीलता और विशिष्टता है। हालाँकि, यह व्यवहार में प्राप्त नहीं किया जा सकता है, इसके अलावा, मॉडल की संवेदनशीलता और विशिष्टता को एक साथ बढ़ाना असंभव है।

कटऑफ थ्रेशोल्ड की मदद से एक समझौता पाया जाता है, क्योंकि थ्रेशोल्ड मान Se और Sp के अनुपात को प्रभावित करता है। हम इष्टतम कट-ऑफ मान (चित्र 4) खोजने की समस्या के बारे में बात कर सकते हैं।

चित्र 4 - संवेदनशीलता और विशिष्टता के बीच "संतुलन बिंदु"

स्वास्थ्य और पारिस्थितिकी की समस्याएं

मॉडल को व्यवहार में लागू करने के लिए कटऑफ थ्रेशोल्ड की आवश्यकता है: नए उदाहरणों को दो वर्गों में से एक के लिए विशेषता देना। इष्टतम सीमा निर्धारित करने के लिए, आपको इसके निर्धारण के लिए एक मानदंड निर्धारित करने की आवश्यकता है, क्योंकि विभिन्न कार्यों की अपनी इष्टतम रणनीति होती है। कट-ऑफ थ्रेशोल्ड चुनने के मानदंड हो सकते हैं: 1) मॉडल की संवेदनशीलता (विशिष्टता) के न्यूनतम मूल्य की आवश्यकता। उदाहरण के लिए, आपको यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि परीक्षण की संवेदनशीलता 80% से कम नहीं है। इस मामले में, इष्टतम थ्रेशोल्ड अधिकतम विशिष्टता (संवेदनशीलता) होगी, जो कि 80% (या के करीब एक मूल्य) पर हासिल की जाती है

उसे "दाईं ओर" श्रृंखला की विसंगति के कारण) संवेदनशीलता (विशिष्टता)।

दिए गए सैद्धांतिक डेटा को नैदानिक ​​​​अभ्यास के उदाहरणों से बेहतर माना जाता है। पहला उदाहरण जिस पर हम ध्यान देंगे, वह संक्रमित नेक्रोटाइज़िंग पैन्क्रियाटाइटिस (डेटाबेस से लिया गया डेटा सेट) का निदान होगा। प्रशिक्षण नमूने में निम्नलिखित प्रारूप (तालिका 3) में 12 स्वतंत्र चर के चयन के साथ 391 रिकॉर्ड हैं। आश्रित चर (1 - रोग की उपस्थिति, 0 - अनुपस्थिति)। आश्रित चर का वितरण इस प्रकार है: 205 मामले - कोई बीमारी नहीं, 186 - इसकी उपस्थिति।

तालिका 3 - संक्रमित अग्नाशय परिगलन के निदान के लिए स्वतंत्र चर, उपस्कर प्रतिगमन गुणांक (उदाहरण)

स्वतंत्र चर डेटा प्रारूप गुणांक,%

शुरुआत से दिनों की संख्या> 14< 14 2,54

रोगियों द्वारा आईसीयू में उपचार पर बिताए गए दिनों की संख्या > 7< 7 2,87

हृदय गति संख्यात्मक मान 1.76

श्वसन दर संख्यात्मक मान 1.42

शरीर का तापमान संख्यात्मक मान 1.47

रक्त ल्यूकोसाइट्स संख्यात्मक मान 1.33

नशा के ल्यूकोसाइट सूचकांक संख्यात्मक मूल्य 1.76

रक्त यूरिया संख्यात्मक मान 1.23

कुल प्लाज्मा प्रोटीन संख्यात्मक मान 1.43

गंभीर तीव्र अग्नाशयशोथ के निदान को स्थापित करने में पर्याप्त एंटीबायोटिक प्रोफिलैक्सिस हां / नहीं -1.20

न्यूनतम इनवेसिव चिकित्सा और निवारक ऑपरेशन करना हाँ / नहीं -1.38

नकारात्मक गतिकी की उपस्थिति हां/नहीं 2.37

चित्रा 4 परिणामी आरओसी को दर्शाता है जिसे एक बहुत अच्छे वक्र के रूप में चित्रित किया जा सकता है। मॉडल एयूसी = 0.839 की भविष्य कहनेवाला शक्ति।

चित्रा 4 - संक्रमित अग्नाशय परिगलन के नैदानिक ​​मॉडल का आरओसी-वक्र

स्वास्थ्य और पारिस्थितिकी की समस्याएं

बिंदुओं की सरणी के एक टुकड़े पर विचार करें "गंभीर रोगियों में इंट्रा-पेट के दबाव की भावना"

वैधता-विशिष्टता" स्तर तीव्र अग्नाशयशोथ के उदाहरण पर।

तालिका 4 - संवेदनशीलता और विशिष्टता विभिन्न स्तर PPI के विकास की भविष्यवाणी के लिए WBD (उदाहरण)

आईएपी, मिमी एचजी कला। संवेदनशीलता, % विशिष्टता, % Se + Sp Se - Sp

13,5 25 100 125 75

14,5 30 95 125 65

15,5 40 95 135 55

16,5 65 95 160 30

17,5 80 90 170 10

18,5 80 80 160 0

19,5 80 70 150 10

20,5 85 65 150 20

21,5 95 55 150 40

23,0 100 45 145 55

24,5 100 40 140 60

25,5 100 25 125 75

जैसा कि तालिका से देखा जा सकता है, तीव्र विनाशकारी अग्नाशयशोथ वाले रोगियों में आईएपी का इष्टतम थ्रेशोल्ड स्तर, जो परीक्षण की अधिकतम संवेदनशीलता और विशिष्टता प्रदान करता है (या न्यूनतम प्रकार I और II त्रुटियां), 17.5 ± 2.3 (एम ±) है एसडी) मिमी एचजी, जिस पर अग्नाशयी परिगलन की संक्रामक जटिलताओं के विकास की संभावना को निर्धारित करने के लिए विधि की 80% संवेदनशीलता और 90% विशिष्टता है। संवेदनशीलता 80% है, जिसका अर्थ है कि संक्रमित नेक्रोटाइज़िंग अग्नाशयशोथ वाले 80% रोगियों का निदान सकारात्मक परीक्षण होता है। विशिष्टता 90% है, इसलिए 90% रोगी जिनके पास संक्रमित नेक्रोटाइज़िंग अग्नाशयशोथ नहीं है, उनके नकारात्मक परीक्षण परिणाम हैं। संतुलन बिंदु जिस पर संवेदनशीलता और विशिष्टता लगभग मेल खाती है - 80%, 18.5 है। कुल मिलाकर, आईएपी माप का सकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य 86% था, और नकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य 88% था।

सांख्यिकीय पैकेजों का उपयोग करके लॉजिस्टिक रिग्रेशन और आरओसी विश्लेषण करना संभव है। हालांकि, "स्टेटिस्टिका" 6 और 7 (http://www.statistica.com) केवल "कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क" ब्लॉक का उपयोग करके इस विश्लेषण को अंजाम देते हैं। एसपीएसएस (http://www.spss.com) (संस्करण 13 से शुरू) में आरओसी विश्लेषण केवल ग्राफिक मॉड्यूल में दिया जाता है और एक आरओसी वक्र का विश्लेषण किया जाता है। एसपीएसएस प्रत्येक माप बिंदु पर वक्र (एयूसी), महत्व स्तर, और संवेदनशीलता और विशिष्टता मूल्य के तहत क्षेत्र प्रदर्शित करता है। इष्टतम बिंदु (इष्टतम कट-ऑफ) संवेदनशीलता और 1-विशिष्टता की तालिका से स्वयं ही पाया जाना चाहिए। मेडकैल्क कार्यक्रम कई आरओसी वक्रों की तुलना करेगा, तालिका में चर के मान को चिह्नित करेगा, जब

जिसमें संवेदनशीलता और विशिष्टता का अनुपात इष्टतम (इष्टतम कट-ऑफ) है। एसएएस (http://www.sas.com), साथ ही आर-कमांडर, में वक्र तुलना और बिंदु खोज मॉड्यूल, एयूसी है। लॉजिस्टिक रिग्रेशन और आरओसी विश्लेषण मुफ्त WINPEPI (PEPI-for-Windows) प्रोग्राम (http://www.brixtonhealth.com/winpepi.zip) से उपलब्ध हैं।

निष्कर्ष

निदान की कला में लगातार सुधार हो रहा है। नए नैदानिक ​​​​परीक्षण प्रतिदिन दिखाई देते हैं, और मौजूदा तरीकों की तकनीक बदल जाती है। प्रासंगिक अध्ययनों की सटीकता का अधिक आकलन, विशेष रूप से खराब शोध और प्रकाशन प्रथाओं के कारण पूर्वाग्रह के परिणामस्वरूप, नैदानिक ​​​​परीक्षणों के समय से पहले कार्यान्वयन और खराब नैदानिक ​​निर्णय हो सकते हैं। उनके व्यापक उपयोग से पहले नैदानिक ​​परीक्षणों का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन न केवल विधि की उपयोगिता के बारे में गलत धारणाओं के कारण प्रतिकूल परिणामों के जोखिम को कम करता है, बल्कि अनावश्यक परीक्षणों को समाप्त करके स्वास्थ्य देखभाल संसाधनों के खर्च को भी सीमित कर सकता है। नैदानिक ​​​​परीक्षणों के मूल्यांकन का एक अभिन्न अंग नैदानिक ​​​​परीक्षणों की सटीकता पर अध्ययन है, जिनमें से सबसे अधिक जानकारीपूर्ण है लॉजिस्टिक रिग्रेशन और आरओसी विश्लेषण की विधि।

प्रतिक्रिया दें संदर्भ

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प्राप्त 24.10.2008

यूडीसी 616.1:616-009.12:616-005.8:616.831-005.1

धमनी उच्च रक्तचाप वाले रोगियों में स्ट्रोक, मायोकार्डियल इंफार्क्शन, घातक परिणामों के विकास के जोखिम के आकलन में सूक्ष्म परिसंचरण और एंडोथेलियल क्षति के कुछ संकेतक

वी। आई। कोज़लोवस्की, ए। वी। अकुल्योनोक विटेबस्क स्टेट मेडिकल यूनिवर्सिटी;

अध्ययन का उद्देश्य चरण II धमनी उच्च रक्तचाप (एएच) वाले रोगियों में मायोकार्डियल इंफार्क्शन, सेरेब्रल स्ट्रोक और मृत्यु के बढ़ते जोखिम से जुड़े कारकों की पहचान करना था।

सामग्री और तरीके: अध्ययन में II डिग्री AH (औसत आयु 57 ± 8.4 वर्ष) वाले 220 रोगी शामिल थे, जिन्हें उच्च रक्तचाप से ग्रस्त संकट के कारण अस्पताल में भर्ती कराया गया था, और AH के बिना 30 लोग (औसत आयु)

53.7 ± 9 वर्ष)।

परिणाम: 29 स्ट्रोक, 18 रोधगलन, 26 मौतें रोगियों के समूह में 3.3 ± 1 साल के अनुवर्ती कार्रवाई के दौरान द्वितीय डिग्री एएच के साथ दर्ज की गईं। उच्च रक्तचाप से ग्रस्त रोगियों में परिसंचारी एंडोथेलियल कोशिकाओं (ईसीसी), ल्यूकोसाइट और प्लेटलेट एकत्रीकरण, और ल्यूकोसाइट आसंजन की संख्या में वृद्धि मायोकार्डियल रोधगलन, स्ट्रोक और मृत्यु के बढ़ते जोखिम से जुड़ी थी।

निष्कर्ष: सीईसी की संख्या के संकेतक, प्लेटलेट्स और ल्यूकोसाइट्स का एकत्रीकरण, और ल्यूकोसाइट आसंजन का उपयोग उच्च रक्तचाप से ग्रस्त रोगियों के समूहों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है, जो मायोकार्डियल रोधगलन, स्ट्रोक और मौतों के विकास के साथ-साथ जटिल रोगनिरोधी मॉडल बनाने के लिए जोखिम में हैं।

कीवर्ड: धमनी का उच्च रक्तचाप, जोखिम, रोधगलन, स्ट्रोक, मृत्यु, परिसंचारी एंडोथेलियोसाइट्स।

उच्च रक्तचाप से ग्रस्त रोगियों में स्ट्रोक, रोधगलन, घातक परिणामों के जोखिम के आकलन में सूक्ष्म परिसंचरण और अंतःस्रावी क्षति के कुछ निष्कर्ष

वी. आई. ^ज़्लोव्स्की, ए.वी. अकुलिओनक विटेबस्क स्टेटल मेडिकल यूनिवर्सिटी

उद्देश्य: धमनी उच्च रक्तचाप (एएच) II डिग्री वाले मरीजों में स्ट्रोक, मायोकार्डियल इंफार्क्शन, घातक परिणामों के विकास के जोखिम में वृद्धि से जुड़े कारकों का निर्धारण करना।

तरीके: एएच II डिग्री (औसत आयु 57 ± 8.4 वर्ष) वाले 220 रोगी, उच्च रक्तचाप से ग्रस्त संकट से जटिल, और एएच के बिना 30 व्यक्तियों (औसत आयु 53.7 ± 9 वर्ष) का 3.3 ± 1 वर्ष के लिए अनुवर्ती किया गया।

परिणाम: परिसंचारी एंडोथेलियल कोशिकाओं (सीईसी) की संख्या में वृद्धि, प्लेटलेट्स और ल्यूकोसाइट्स का एकत्रीकरण, उच्च रक्तचाप वाले रोगियों में ल्यूकोसाइट्स का आसंजन स्ट्रोक, मायोकार्डियल इंफार्क्शन, घातक परिणामों के विकास के लिए बढ़े हुए जोखिम से जुड़ा था।

स्वास्थ्य और पारिस्थितिकी की समस्याएं

जीव विज्ञान, प्रो. ईबी बर्लाकोवा। ये डेटा मनुष्यों पर विकिरण के पुराने जोखिम की जैविक प्रभावशीलता के बारे में नए विचार बनाते हैं और कम खुराक वाले क्षेत्र में आयनकारी विकिरण की उच्च खुराक के प्रभावों को बाहर निकालने की अक्षमता को स्पष्ट रूप से इंगित करते हैं।

परमाणु ऊर्जा के विकास के लिए संतुलित योजनाओं के निर्माण और चेरनोबिल आपदा के परिसमापकों और रेडियोन्यूक्लाइड से दूषित क्षेत्रों के निवासियों के संबंध में एक निष्पक्ष सामाजिक नीति के निर्माण के लिए नई अवधारणाओं का विकास महत्वपूर्ण है।

मानव स्वास्थ्य पर विकिरण के प्रभाव का मूल्यांकन करते समय, यह ध्यान में रखा जाना चाहिए कि आयनकारी विकिरण पर्यावरण में एक ब्रह्मांडीय कारक है। यह सर्वविदित है कि प्राकृतिक विकिरण पृष्ठभूमि स्तनधारियों सहित विभिन्न जीवित प्राणियों की वृद्धि, विकास और अस्तित्व के लिए आवश्यक है। रेडियोबायोलॉजिकल पैटर्न को समझना जीवन की घटना के सार में अंतर्दृष्टि, जीवित चीजों और ब्रह्मांड के बीच संबंध से जुड़ा है। आयनकारी विकिरण के प्रभावों में कई रहस्य हैं, जिनमें गैर-विकिरणित वस्तुओं पर विकिरणित जैविक वस्तुओं के सकारात्मक या नकारात्मक प्रभाव शामिल हैं। निस्संदेह रुचि का विचार एएम कुज़िन द्वारा कर्मचारियों के लिए अपने अंतिम नोट में व्यक्त किया गया है: "जीवन, एक जीवित शरीर, आणविक स्तर पर संरचनाओं की एक चयापचय प्रणाली है जो माध्यमिक, बायोजेनिक द्वारा लगातार दी जाने वाली जानकारी के लिए एक संपूर्ण धन्यवाद बनाती है। परमाणु विकिरण के प्रभाव में उत्पन्न होने वाला विकिरण ब्रह्मांडीय और स्थलीय मूल की प्राकृतिक रेडियोधर्मी पृष्ठभूमि।

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प्राप्त 04/18/2008

नैदानिक ​​अभ्यास में साक्ष्य-आधारित चिकित्सा डेटा का उपयोग (साहित्य समीक्षा)

ए.एल. कलिनिन1, ए.ए. लिट्विन2, एन.एम. ट्रिज़्ना1

1गोमेल स्टेट मेडिकल यूनिवर्सिटी 2गोमेल रीजनल क्लिनिकल हॉस्पिटल

साक्ष्य-आधारित चिकित्सा और मेटा-विश्लेषण के सिद्धांतों का संक्षिप्त विवरण दिया गया है। साक्ष्य-आधारित चिकित्सा का एक महत्वपूर्ण पहलू सूचना की विश्वसनीयता की डिग्री निर्धारित करना है।

मेटा-विश्लेषण का उपयोग करके विभिन्न नैदानिक ​​अध्ययनों से डेटा की मात्रात्मक पूलिंग ऐसे परिणाम प्रदान करती है जो व्यक्तिगत नैदानिक ​​अध्ययनों से प्राप्त नहीं किए जा सकते हैं। व्यवस्थित समीक्षाओं और मेटा-विश्लेषणों को पढ़ना और पढ़ना आपको बड़ी संख्या में प्रकाशित लेखों में अधिक प्रभावी ढंग से नेविगेट करने की अनुमति देता है।

कीवर्ड: साक्ष्य-आधारित दवा, मेटा-विश्लेषण।

स्वास्थ्य और पारिस्थितिकी की समस्याएं

नैदानिक ​​अभ्यास में साक्ष्य आधारित चिकित्सा के डेटा का उपयोग

(साहित्य की समीक्षा)

ए.एल. कलिनिन1, ए.ए. लिट्विन2, एन.एम. ट्रिज़्ना1

1गोमेल स्टेट मेडिकल यूनिवर्सिटी 2गोमेल रीजनल क्लिनिकल हॉस्पिटल

लेख का उद्देश्य साक्ष्य आधारित चिकित्सा और मेटा-विश्लेषण के सिद्धांतों की समीक्षा है। साक्ष्य आधारित चिकित्सा का एक प्रमुख पहलू सूचना की विश्वसनीयता की डिग्री की परिभाषा है।

मेटा-विश्लेषण के माध्यम से दिए गए विभिन्न नैदानिक ​​​​अनुसंधानों का मात्रात्मक जुड़ाव उन परिणामों को प्राप्त करने की अनुमति देता है जो अलग-अलग नैदानिक ​​शोधों से प्राप्त नहीं किए जा सकते हैं। व्यवस्थित समीक्षाओं और मेटा-विश्लेषण के परिणामों को पढ़ना और पढ़ना प्रकाशित लेखों की एक बड़ी मात्रा में अधिक प्रभावी ढंग से निर्देशित करने की अनुमति देता है।

मुख्य शब्द: साक्ष्य आधारित चिकित्सा, मेटा-विश्लेषण।

किसी भी चिकित्सक के पास सभी प्रकार की नैदानिक ​​स्थितियों में स्वतंत्र रूप से नेविगेट करने का पर्याप्त अनुभव नहीं है। विशेषज्ञ की राय, आधिकारिक गाइड और संदर्भ पुस्तकों पर भरोसा करना संभव है, लेकिन तथाकथित अंतराल प्रभाव के कारण यह हमेशा विश्वसनीय नहीं होता है: आशाजनक चिकित्सा विधियों को उनकी प्रभावशीलता के साक्ष्य प्राप्त होने के काफी समय बाद व्यवहार में लाया जाता है। दूसरी ओर, पाठ्यपुस्तकों, मैनुअल और संदर्भ पुस्तकों में जानकारी प्रकाशित होने से पहले ही अक्सर पुरानी हो जाती है, और उपचार करने वाले अनुभवी चिकित्सक की उम्र उपचार की प्रभावशीलता के साथ नकारात्मक रूप से सहसंबद्ध होती है।

साहित्य का आधा जीवन प्रगति की तीव्रता को दर्शाता है। चिकित्सा साहित्य के लिए, यह अवधि 3.5 वर्ष है। मेडिकल प्रेस में आज प्रकाशित सूचनाओं में से केवल 1015% का ही भविष्य में वैज्ञानिक महत्व होगा। आखिरकार, अगर हम यह मान लें कि सालाना प्रकाशित होने वाले 4 मिलियन लेखों में से कम से कम 1% का डॉक्टर की चिकित्सा पद्धति से कोई लेना-देना है, तो उसे हर दिन लगभग 100 लेख पढ़ने होंगे। यह ज्ञात है कि सभी का केवल 10-20% चिकित्सा हस्तक्षेपवर्तमान में उपयोग में आने वाले ध्वनि वैज्ञानिक प्रमाणों पर आधारित थे।

सवाल उठता है: डॉक्टर व्यवहार में अच्छे सबूत क्यों नहीं लागू करते? यह पता चला है कि 75% डॉक्टर आँकड़ों को नहीं समझते हैं, 70% यह नहीं जानते हैं कि प्रकाशित लेखों और अध्ययनों का आलोचनात्मक मूल्यांकन कैसे किया जाए। वर्तमान में, साक्ष्य-आधारित डेटा का अभ्यास करने के लिए, एक डॉक्टर के पास नैदानिक ​​परीक्षणों के परिणामों की विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए आवश्यक ज्ञान होना चाहिए, सूचना के विभिन्न स्रोतों (मुख्य रूप से अंतरराष्ट्रीय पत्रिकाओं) तक त्वरित पहुंच होनी चाहिए, इलेक्ट्रॉनिक डेटाबेस (मेडलाइन) तक पहुंच होनी चाहिए। ), और अंग्रेजी में धाराप्रवाह हो।

इस लेख का उद्देश्य साक्ष्य-आधारित चिकित्सा और उसके घटक - मेटा-विश्लेषण के सिद्धांतों का एक संक्षिप्त अवलोकन है, जो आपको चिकित्सा जानकारी के प्रवाह को और अधिक तेज़ी से नेविगेट करने की अनुमति देता है।

शब्द "साक्ष्य आधारित चिकित्सा" पहली बार 1990 में टोरंटो में मैकमास्टर विश्वविद्यालय के कनाडाई वैज्ञानिकों के एक समूह द्वारा प्रस्तावित किया गया था। इस शब्द ने अंग्रेजी भाषा के वैज्ञानिक साहित्य में तेजी से जड़ें जमा लीं, लेकिन उस समय इसकी कोई स्पष्ट परिभाषा नहीं थी। वर्तमान में, निम्नलिखित परिभाषा सबसे आम है: "साक्ष्य-आधारित दवा साक्ष्य के आधार पर दवा की एक शाखा है, जिसमें खोज, तुलना, सामान्यीकरण और व्यापक उपयोगरोगियों के हित में उपयोग के लिए साक्ष्य प्राप्त किया।

आज, साक्ष्य-आधारित चिकित्सा (ईबीएम) वैज्ञानिक जानकारी एकत्र करने, विश्लेषण करने, सारांशित करने और व्याख्या करने के लिए एक नया दृष्टिकोण, दिशा या तकनीक है। साक्ष्य-आधारित चिकित्सा में प्रत्येक रोगी के उपचार के लिए सर्वोत्तम आधुनिक उपलब्धियों का कर्तव्यनिष्ठ, व्याख्यात्मक और सामान्य ज्ञान का उपयोग शामिल है। स्वास्थ्य देखभाल अभ्यास में साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के सिद्धांतों को पेश करने का मुख्य लक्ष्य देखभाल की गुणवत्ता का अनुकूलन करना है चिकित्सा देखभालसुरक्षा, दक्षता, लागत और अन्य महत्वपूर्ण कारकों के संदर्भ में।

साक्ष्य-आधारित चिकित्सा का एक महत्वपूर्ण पहलू सूचना की विश्वसनीयता की डिग्री का निर्धारण है: अध्ययन के परिणाम जिन्हें व्यवस्थित समीक्षाओं को संकलित करने के आधार के रूप में लिया जाता है। ऑक्सफोर्ड में सेंटर फॉर एविडेंस-बेस्ड मेडिसिन ने प्रदान की गई जानकारी की विश्वसनीयता की डिग्री की निम्नलिखित परिभाषाएँ विकसित की हैं:

ए। उच्च निश्चितता - व्यवस्थित समीक्षाओं में संक्षेपित परिणामों के बीच समझौते के साथ कई स्वतंत्र नैदानिक ​​​​परीक्षणों (सीटी) के परिणामों के आधार पर जानकारी।

स्वास्थ्य और पारिस्थितिकी की समस्याएं

बी मध्यम विश्वसनीयता - जानकारी कम से कम कई स्वतंत्र परीक्षणों के परिणामों पर आधारित है जो उद्देश्य में समान हैं।

सी. सीमित विश्वसनीयता - सूचना एक सीटी के परिणामों पर आधारित है।

डी। कोई कठोर वैज्ञानिक प्रमाण नहीं है (सीटी आयोजित नहीं किए गए हैं) - कुछ कथन विशेषज्ञों की राय पर आधारित हैं।

आधुनिक अनुमानों के अनुसार, विभिन्न स्रोतों से साक्ष्य की विश्वसनीयता समान नहीं है और निम्न क्रम में घटती है:

1) यादृच्छिक नियंत्रित सीटी;

2) गैर-यादृच्छिक सीटी एक साथ नियंत्रण के साथ;

3) ऐतिहासिक नियंत्रण के साथ गैर-यादृच्छिक सीटी;

4) कोहोर्ट अध्ययन;

5) केस-कंट्रोल अध्ययन;

6) क्रॉस सीआई;

7) टिप्पणियों के परिणाम;

8) व्यक्तिगत मामलों का विवरण।

नैदानिक ​​चिकित्सा में विश्वसनीयता के तीन "स्तंभ" हैं: तुलनात्मक समूहों में विषयों का यादृच्छिक अंधा चयन (अंधा यादृच्छिककरण); पर्याप्त नमूना आकार; अंधा नियंत्रण (आदर्श रूप से - ट्रिपल)। यह विशेष रूप से जोर दिया जाना चाहिए कि गलत, लेकिन व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला शब्द "सांख्यिकीय विश्वसनीयता" अपने कुख्यात पी के साथ<... не имеет к вышеизложенному определению достоверности никакого отношения . Достоверные исследования свободны от так называемых систематических ошибок (возникающих от неправильной организации исследования), тогда как статистика (р <...) позволяет учесть лишь случайные ошибки .

नैदानिक ​​चिकित्सा में, यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण (आरसीटी) हस्तक्षेपों और प्रक्रियाओं की प्रभावशीलता के परीक्षण के लिए "स्वर्ण मानक" बन गए हैं। परीक्षण प्रतिभागियों को "अंधा" करने की प्रक्रिया को परिणाम के व्यक्तिपरक मूल्यांकन की व्यवस्थित त्रुटि को खत्म करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, क्योंकि एक व्यक्ति के लिए यह देखना स्वाभाविक है कि वह क्या चाहता है और वह नहीं देखना चाहता जो वह नहीं देखना चाहता। रैंडमाइजेशन को "सामान्य आबादी के सार प्रतिनिधि" की आनुवंशिक पूर्णता सुनिश्चित करते हुए, विषयों की विविधता की समस्या को हल करना चाहिए, जिसके परिणाम को तब स्थानांतरित किया जा सकता है। विशेष रूप से किए गए अध्ययनों से पता चला है कि रैंडमाइजेशन की कमी या इसके गलत आचरण से प्रभाव को 150% तक या 90% तक कम करके आंका जाता है।

इस बात पर जोर देना बेहद जरूरी है कि आरसीटी तकनीक आपको बिना किसी हस्तक्षेप के हस्तक्षेप के प्रभाव के बारे में चार उत्तर प्राप्त करने की अनुमति देती है

इसके तंत्र का ज्ञान। यह हमें साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के दृष्टिकोण से यथोचित रूप से दावा करने की अनुमति देता है कि हस्तक्षेप 1) प्रभावी है; 2) बेकार; 3) हानिकारक; या, सबसे खराब स्थिति में, कि 4) आज तक, इस प्रकार के हस्तक्षेप की प्रभावशीलता के बारे में कुछ भी नहीं कहा जा सकता है। उत्तरार्द्ध तब होता है जब प्रयोग में प्रतिभागियों की कम संख्या के कारण हमारे लिए रुचि के हस्तक्षेप ने हमें आरसीटी में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण परिणाम प्राप्त करने की अनुमति नहीं दी।

इस प्रकार, डीएम पहले से उल्लिखित प्रश्नों का उत्तर देते हैं: यह काम करता है (हानिकारक या उपयोगी) / काम नहीं करता (बेकार) / अज्ञात; लेकिन सवालों का जवाब नहीं देता "यह कैसे और क्यों काम करता है।" केवल मौलिक शोध ही उनका उत्तर दे सकते हैं। दूसरे शब्दों में, डीएम अपने स्वयं के उद्देश्यों के लिए मौलिक शोध के बिना कर सकते हैं, जबकि मौलिक अनुसंधान दैनिक चिकित्सा अभ्यास में इसके परिणामों को लागू करने के लिए डीएम मानकों के अनुसार प्रभाव के परीक्षण की प्रक्रिया के बिना नहीं कर सकते हैं।

साक्ष्य-आधारित जानकारी के विश्लेषण को अनुकूलित करने के लिए, सूचना के साथ काम करने के विशेष तरीकों का उपयोग किया जाता है, जैसे कि व्यवस्थित समीक्षा और मेटा-विश्लेषण। मेटा-विश्लेषण (मेटाएनालिसिस) - अध्ययन की समीक्षा में शामिल परिणामों को संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए एक व्यवस्थित समीक्षा के निर्माण में सांख्यिकीय विधियों का उपयोग। यदि समीक्षा में इस पद्धति का उपयोग किया गया था, तो व्यवस्थित समीक्षाओं को कभी-कभी मेटा-विश्लेषण कहा जाता है। मेटा-विश्लेषण उपलब्ध जानकारी को संक्षेप में प्रस्तुत करने और इसे पाठकों के लिए समझने योग्य तरीके से प्रसारित करने के लिए किया जाता है। इसमें विश्लेषण के मुख्य लक्ष्य की परिभाषा, परिणामों के मूल्यांकन के लिए तरीकों का चुनाव, सूचना के लिए एक व्यवस्थित खोज, मात्रात्मक जानकारी का सामान्यीकरण, सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करके इसका विश्लेषण और परिणामों की व्याख्या शामिल है।

मेटा-विश्लेषण की कई किस्में हैं। संचयी मेटा-विश्लेषण आपको अनुमानों का संचयी संचय वक्र बनाने की अनुमति देता है क्योंकि नया डेटा उपलब्ध हो जाता है। एक संभावित मेटा-विश्लेषण नियोजित परीक्षणों का मेटा-विश्लेषण विकसित करने का एक प्रयास है। इस तरह का दृष्टिकोण चिकित्सा के क्षेत्रों में स्वीकार्य हो सकता है जहां पहले से ही सूचना विनिमय और सहयोगी कार्यक्रमों का एक स्थापित नेटवर्क है, जैसे जनसंख्या के लिए दंत चिकित्सा देखभाल की गुणवत्ता की निगरानी के लिए डब्ल्यूएचओ द्वारा विकसित ओराटेल इलेक्ट्रॉनिक सूचना प्रणाली। व्यवहार में, एक संभावित मेटा-विश्लेषण के बजाय, एक संभावित-पूर्वव्यापी मेटा-विश्लेषण का उपयोग अक्सर किया जाता है, जो पहले प्रकाशित परिणामों के साथ नए परिणामों का संयोजन करता है। व्यक्तिगत डेटा का मेटा-विश्लेषण व्यक्तिगत रोगियों के उपचार के परिणामों के अध्ययन पर आधारित है,

स्वास्थ्य और पारिस्थितिकी की समस्याएं

इसमें कई शोधकर्ताओं के सहयोग और प्रोटोकॉल के सख्त पालन की आवश्यकता है। निकट भविष्य में, व्यक्तिगत डेटा का मेटा-विश्लेषण प्रमुख बीमारियों के अध्ययन तक सीमित होने की संभावना है, जिसके उपचार के लिए बड़े पैमाने पर केंद्रीकृत निवेश की आवश्यकता होती है।

एक सूचनात्मक मेटा-विश्लेषण के लिए मुख्य आवश्यकता एक पर्याप्त व्यवस्थित समीक्षा है जो एल्गोरिदम के अनुसार एक विशिष्ट समस्या पर कई अध्ययनों के परिणामों की जांच करती है:

मूल अध्ययनों को मेटा-विश्लेषण में शामिल करने के लिए मानदंड का चयन;

मूल अध्ययनों की विविधता (सांख्यिकीय विषमता) का आकलन;

वास्तव में मेटा-विश्लेषण (प्रभाव आकार का सामान्यीकृत अनुमान);

निष्कर्षों की संवेदनशीलता का विश्लेषण।

एक मेटा-विश्लेषण के परिणाम आमतौर पर बिंदु अनुमान के रूप में एक ग्राफ के रूप में प्रस्तुत किए जाते हैं जो आत्मविश्वास अंतराल और ऑड्स अनुपात (^dds अनुपात) के संकेत के साथ होते हैं, एक सारांश संकेतक जो प्रभाव की गंभीरता को दर्शाता है (चित्र 1) . यह आपको व्यक्तिगत अध्ययनों के परिणामों के योगदान, इन परिणामों की विविधता की डिग्री और प्रभाव आकार का एक सामान्यीकृत अनुमान दिखाने की अनुमति देता है। मेटा-रिग्रेशन विश्लेषण के परिणाम एक ग्राफ के रूप में प्रस्तुत किए जा सकते हैं, जिसमें एब्सिस्सा अक्ष के साथ विश्लेषण किए गए संकेतक के मान प्लॉट किए जाते हैं, और ऑर्डिनेट अक्ष के साथ - चिकित्सीय प्रभाव का परिमाण। इसके अलावा, प्रमुख मापदंडों के लिए संवेदनशीलता विश्लेषण के परिणामों की सूचना दी जानी चाहिए (यदि ये परिणाम मेल नहीं खाते हैं, तो निश्चित और यादृच्छिक प्रभाव मॉडल लागू करने के परिणामों की तुलना सहित)।

चित्र 1 - मुख्य रूप से सकारात्मक अध्ययन परिणामों को प्रकाशित करने से जुड़े पूर्वाग्रह की पहचान करने के लिए फ़नल प्लॉट

ग्राफ़ किसी एक उपचार की प्रभावशीलता के मूल्यांकन पर मेटा-विश्लेषण के डेटा को दिखाता है। प्रत्येक अध्ययन में सापेक्ष जोखिम (आरआर) की तुलना नमूना आकार (अध्ययन भार) से की जाती है। ग्राफ़ पर बिंदुओं को एक सममित त्रिभुज (फ़नल) के रूप में OR (तीर द्वारा दिखाया गया) के भारित औसत के आसपास समूहीकृत किया जाता है, जिसके भीतर अधिकांश अध्ययनों का डेटा रखा जाता है। छोटे अध्ययनों से प्रकाशित डेटा बड़े अध्ययनों की तुलना में उपचार प्रभाव को कम करके आंका गया प्रतीत होता है। अंकों के विषम वितरण का मतलब है कि नकारात्मक परिणामों वाले कुछ छोटे अध्ययन और महत्वपूर्ण

विचरण प्रकाशित नहीं किया गया था, अर्थात, सकारात्मक परिणामों के प्रमुख प्रकाशन से जुड़ी एक व्यवस्थित त्रुटि संभव है। ग्राफ से पता चलता है कि 0.8 से कम आरआर के साथ समान अध्ययनों की तुलना में 0.8 से अधिक आरआर के साथ काफी कम (10-100 प्रतिभागी) अध्ययन हैं, और मध्यम और बड़े अध्ययनों के डेटा लगभग सममित रूप से वितरित किए जाते हैं। इस प्रकार, नकारात्मक परिणामों वाले कुछ छोटे अध्ययन शायद प्रकाशित नहीं हुए हैं। इसके अलावा, ग्राफ उन अध्ययनों की पहचान करना आसान बनाता है जिनके परिणाम सामान्य प्रवृत्ति से काफी भिन्न होते हैं।

स्वास्थ्य और पारिस्थितिकी की समस्याएं

ज्यादातर मामलों में, मेटा-विश्लेषण करते समय, रोगियों के तुलनात्मक समूहों पर सामान्यीकृत डेटा का उपयोग उस रूप में किया जाता है जिसमें उन्हें लेखों में दिया जाता है। लेकिन कभी-कभी शोधकर्ता व्यक्तिगत रोगियों में परिणामों और जोखिम कारकों का अधिक विस्तार से मूल्यांकन करना चाहते हैं। ये डेटा विश्लेषण में उपयोगी हो सकते हैं

अस्तित्व और बहुभिन्नरूपी विश्लेषण। व्यक्तिगत रोगी डेटा का मेटा-विश्लेषण समूह डेटा के मेटा-विश्लेषण की तुलना में अधिक महंगा और समय लेने वाला है; इसके लिए कई शोधकर्ताओं के सहयोग और प्रोटोकॉल का सख्ती से पालन करने की आवश्यकता है (चित्र 2)।

ए मानक मेटा-विश्लेषण परिणामों का चित्रमय प्रतिनिधित्व। प्रत्येक अध्ययन में प्रगति के सापेक्ष जोखिम और उसके अनुमानित अनुमान को बिंदुओं के रूप में प्रस्तुत किया जाता है, और आत्मविश्वास अंतराल (सीआई; आमतौर पर 95% सीआई) को क्षैतिज रेखाओं के रूप में दर्शाया जाता है। प्रकाशन की तारीख के अनुसार अध्ययन प्रस्तुत किए जाते हैं। सापेक्ष जोखिम<1 означает снижение числа исходов в группе лечения по сравнению с группой контроля. Тонкие линии представляют совокупные индивидуальные результаты, нижняя линия - объединенные результаты.

बी। एक ही अध्ययन से डेटा के संचयी मेटा-विश्लेषण के परिणाम। प्रत्येक अतिरिक्त अध्ययन को विश्लेषण में शामिल किए जाने के बाद डॉट्स और रेखाएं क्रमशः सापेक्ष जोखिम मूल्यों और 95% सीआई पूल किए गए डेटा का प्रतिनिधित्व करती हैं। यदि विश्वास अंतराल OR = 1 को पार कर जाता है, तो प्रेक्षित प्रभाव 0.05 (95%) के चुने हुए महत्व स्तर पर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं है। यदि कोई महत्वपूर्ण डेटा विषमता नहीं है, तो अनुवर्ती अध्ययन जोड़े जाने पर CI संकुचित हो जाता है।

एन अध्ययन में रोगियों की संख्या है; एन रोगियों की कुल संख्या है।

चित्र 2 - समान अध्ययनों से डेटा के मानक और संचयी मेटा-विश्लेषण के परिणाम

अधिकांश मेटा-विश्लेषण सारांश तालिकाओं में, सभी परीक्षणों के सारांश हीरे के रूप में प्रस्तुत किए जाते हैं (एक बिंदु के साथ नीचे की क्षैतिज रेखा)। बिना किसी प्रभाव वाली ऊर्ध्वाधर रेखा के संबंध में हीरे का स्थान परीक्षण की प्रभावशीलता को समझने के लिए मौलिक है। यदि हीरा बिना प्रभाव की रेखा को पार कर जाता है, तो यह कहा जा सकता है कि प्राथमिक परिणाम दर पर प्रभाव में दो उपचारों के बीच कोई अंतर नहीं है।

एक मेटा-विश्लेषण के परिणामों की सही व्याख्या के लिए एक महत्वपूर्ण अवधारणा परीक्षणों की एकरूपता की परिभाषा है। मेटा-विश्लेषण की भाषा में, समरूपता का अर्थ है कि प्रत्येक व्यक्तिगत परीक्षण के परिणाम दूसरों के परिणामों के साथ संयुक्त होते हैं। एकरूपता कर सकते हैं

क्षैतिज रेखाओं के स्थान द्वारा एक नज़र में मूल्यांकन करें (चित्र 2)। यदि क्षैतिज रेखाएँ ओवरलैप करती हैं, तो इन अध्ययनों को सजातीय कहा जा सकता है।

परीक्षणों की विविधता का आकलन करने के लिए, मानदंड% 2 के संख्यात्मक मान का उपयोग किया जाता है (अधिकांश मेटा-विश्लेषण प्रारूपों में इसे "एकरूपता के लिए ची-वर्ग" कहा जाता है)। समूह विषमता के लिए% 2 आँकड़ा अंगूठे के निम्नलिखित नियम द्वारा समझाया गया है: x2 मानदंड में, औसतन, स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या के बराबर एक मान होता है (मेटा-विश्लेषण में परीक्षणों की संख्या घटाकर एक)। इसलिए, 10 परीक्षणों के एक सेट के लिए 9.0 का X2 मान सांख्यिकीय विविधता का कोई सबूत नहीं दर्शाता है।

स्वास्थ्य और पारिस्थितिकी की समस्याएं

अध्ययन के परिणामों में महत्वपूर्ण विविधता के साथ, प्रतिगमन मेटा-विश्लेषण का उपयोग करने की सलाह दी जाती है, जो आपको कई विशेषताओं को ध्यान में रखने की अनुमति देता है जो अध्ययन किए गए अध्ययनों के परिणामों को प्रभावित करते हैं। उदाहरण के लिए, उत्तरजीविता और बहुभिन्नरूपी विश्लेषण के विश्लेषण में व्यक्तिगत रोगियों में परिणामों और जोखिम कारकों का विस्तृत मूल्यांकन आवश्यक है। प्रतिगमन मेटा-विश्लेषण के परिणाम एक विश्वास अंतराल के साथ ढलान कारक के रूप में प्रस्तुत किए जाते हैं।

कंप्यूटर मेटा-विश्लेषण के लिए इंटरनेट पर सॉफ्टवेयर उपलब्ध है।

मुफ्त कार्यक्रम:

रेवमैन (समीक्षा प्रबंधक) यहां स्थित है: http://www.cc-ims.net/RevMan;

मेटा-विश्लेषण संस्करण 5.3: http://www.statistics। com/content/freesoft/mno/metaana53.htm/;

एपिमेटा: http://ftp.cdc.gov/pub/Software/epimeta/।

भुगतान कार्यक्रम:

व्यापक मेटा-विश्लेषण: http://www। मेटा-analysis.com/;

मेटाविन: http://www.metawinsoft.com/;

वेसायमा: http://www.weeasyma.com/।

सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर पैकेज जो मेटा-विश्लेषण करने का अवसर प्रदान करते हैं:

एसएएस: http://www.sas.com/;

स्टाटा: http://www.stata। कॉम/;

एसपीएसएस: http://www.spss.com/।

इस प्रकार, मेटा-विश्लेषण का उपयोग करके विभिन्न नैदानिक ​​अध्ययनों से डेटा का मात्रात्मक संयोजन आपको ऐसे परिणाम प्राप्त करने की अनुमति देता है जिन्हें व्यक्तिगत नैदानिक ​​अध्ययनों से नहीं निकाला जा सकता है। व्यवस्थित समीक्षाओं और मेटा-विश्लेषणों को पढ़ना और पढ़ना आपको प्रकाशित लेखों के हिमस्खलन को और अधिक तेज़ी से नेविगेट करने की अनुमति देता है, और साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के दृष्टिकोण से, उन कुछ का चयन करें जो वास्तव में हमारे समय और ध्यान देने योग्य हैं। साथ ही, यह महसूस करना आवश्यक है कि मेटा-विश्लेषण एक जादू की छड़ी नहीं है जो वैज्ञानिक साक्ष्य की समस्या को हल करता है, और इसके साथ नैदानिक ​​​​तर्क को प्रतिस्थापित नहीं करना चाहिए।

प्रतिक्रिया दें संदर्भ

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01.02.2008 प्राप्त किया

यूडीसी 616.12-005.8-0.53.8-08

तीव्र रोधगलन की संरचना, पाठ्यक्रम की आयु और लिंग लक्षण और उपचार के अस्पताल चरण में मृत्यु दर

एन. वी. वासिलिविच

गोमेल स्टेट मेडिकल यूनिवर्सिटी

लिंग, उम्र, अस्पताल में प्रवेश की शर्तों, उपचार के अस्पताल चरण में मायोकार्डियल क्षति की गंभीरता के आधार पर संरचना, तीव्र रोधगलन के विकास की गतिशीलता का पता लगाया गया।

मुख्य शब्द: तीव्र रोधगलन, लिंग, आयु, मृत्यु दर।

ऑपरेशन के बाद लीजा को तेज दर्द हो रहा है। चिकित्सक को बाहरी नैदानिक ​​​​साक्ष्य या व्यक्तिगत नैदानिक ​​अनुभव और रोगी वरीयता के आधार पर इंजेक्शन के आधार पर गोलियों के बीच चयन करना होगा। डॉक्टर जानता है कि बाहरी नैदानिक ​​​​साक्ष्यों के अनुसार, मॉर्फिन की गोलियां सबसे अच्छा विकल्प होंगी। हालांकि, जैसा कि ऑपरेशन के दौरान निकला, लिसा एनेस्थीसिया के एक सामान्य दुष्प्रभाव से पीड़ित है - उल्टी। इसका मतलब यह है कि अगर लिसा गोली लेती है और उसे उल्टी होती है, तो गोली की सामग्री बाहर आ जाएगी और दर्द से राहत नहीं मिलेगी। डॉक्टर और लिसा दोनों पिछले अनुभव से जानते हैं कि लिसा संवेदनाहारी के 30 मिनट के भीतर उल्टी कर सकती है। इसलिए, डॉक्टर एक गोली के बजाय लीज़ा को मॉर्फिन के साथ एक इंजेक्शन देने का फैसला करता है।

इस उदाहरण में, चिकित्सक, व्यक्तिगत नैदानिक ​​​​अनुभव और रोगी की प्राथमिकताओं के आधार पर, मॉर्फिन टैबलेट के बजाय मॉर्फिन इंजेक्शन का उपयोग करने का निर्णय लेता है, भले ही सबसे अच्छा बाहरी नैदानिक ​​​​साक्ष्य बाद के पक्ष में हो। चिकित्सक उसी चिकित्सा पदार्थ (यानी मॉर्फिन) का उपयोग करता है जैसा कि बाहरी नैदानिक ​​​​साक्ष्य से पता चलता है, लेकिन एक अलग खुराक का रूप (टैबलेट के बजाय एक इंजेक्शन) चुनता है।

यह एक डॉक्टर का एक उदाहरण है जो रोगी के साथ चर्चा के बाद, सहायक साक्ष्य के आधार पर, उपचार के दौरान एक निश्चित निर्णय लेता है।

साक्ष्य-आधारित दवा क्या है?

साक्ष्य-आधारित दवा (ईबीएम) रोगियों को इष्टतम चिकित्सा देखभाल प्रदान करने के लिए व्यवस्थित रूप से समीक्षा, मूल्यांकन और नैदानिक ​​परीक्षणों के परिणामों का उपयोग करने की प्रक्रिया है। साक्ष्य-आधारित दवा के बारे में रोगी जागरूकता महत्वपूर्ण है क्योंकि यह उन्हें रोग प्रबंधन और उपचार के बारे में अधिक सूचित निर्णय लेने की अनुमति देता है। यह रोगियों को जोखिम की अधिक सटीक तस्वीर बनाने में सक्षम बनाता है, व्यक्तिगत प्रक्रियाओं के उचित उपयोग को प्रोत्साहित करता है, और चिकित्सक और / या रोगी को सहायक साक्ष्य के आधार पर निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।

साक्ष्य-आधारित चिकित्सा सिद्धांतों और विधियों को जोड़ती है। इन सिद्धांतों और विधियों के संचालन के कारण, चिकित्सा में निर्णय, निर्देश और रणनीतियां आधारित होती हैं वर्तमान सहायक डेटापाठ्यक्रम के विभिन्न रूपों और सामान्य रूप से चिकित्सा सेवाओं की प्रभावशीलता के बारे में। दवाओं के लिए, साक्ष्य-आधारित दवा लाभ और जोखिम आकलन (प्रभावकारिता और सुरक्षा) से प्राप्त जानकारी पर बहुत अधिक निर्भर करती है।

साक्ष्य-आधारित चिकित्सा की अवधारणा 1950 के दशक में सामने आई। इस बिंदु तक, चिकित्सकों ने बड़े पैमाने पर उनकी शिक्षा, नैदानिक ​​अनुभव और वैज्ञानिक पत्रिकाओं को पढ़ने के आधार पर निर्णय लिया है। हालांकि, अध्ययनों से पता चला है कि विभिन्न चिकित्सा पेशेवरों के बीच चिकित्सा उपचार निर्णय काफी भिन्न होते हैं। अनुसंधान डेटा एकत्र करने, मूल्यांकन करने और व्यवस्थित करने के लिए व्यवस्थित तरीकों की शुरूआत का आधार बनाया गया, जो साक्ष्य-आधारित चिकित्सा की शुरुआत बन गया। साक्ष्य-आधारित दवा के आगमन को चिकित्सकों, दवा कंपनियों, नियामकों और जनता द्वारा मान्यता दी गई है।

निर्णय निर्माता को नियंत्रित परीक्षणों और वैज्ञानिक विकास से सर्वोत्तम सहायक साक्ष्य के साथ, रोगियों के इलाज में अपने स्वयं के अनुभव पर भरोसा करने की आवश्यकता है। निर्णय लेने की प्रक्रिया में नैदानिक ​​अनुभव और नियंत्रित परीक्षणों को संयोजित करना महत्वपूर्ण है। नैदानिक ​​​​अनुभव की अनुपस्थिति में जोखिम नैदानिक ​​अभ्यास या अनुसंधान में उपचार के परिणामस्वरूप नुकसान या चोट की संभावना है। नुकसान या चोट शारीरिक हो सकती है, लेकिन मनोवैज्ञानिक, सामाजिक या आर्थिक भी हो सकती है। जोखिमों में उपचार के दुष्प्रभाव विकसित करना या ऐसी दवा लेना शामिल है जो मानक उपचार (एक परीक्षण के भाग के रूप में) से कम प्रभावी है। एक नई दवा का परीक्षण करते समय, ऐसे दुष्प्रभाव या अन्य जोखिम हो सकते हैं जो शोधकर्ताओं द्वारा अनुमानित नहीं हैं। यह स्थिति नैदानिक ​​परीक्षणों के प्रारंभिक चरणों के लिए सबसे विशिष्ट है।

किसी भी नैदानिक ​​परीक्षण के संचालन में जोखिम शामिल हैं। प्रतिभागियों को भाग लेने का निर्णय लेने से पहले संभावित लाभों और जोखिमों के बारे में सूचित किया जाना चाहिए (सूचित सहमति की परिभाषा देखें)।

" target="_blank">कुछ उपचारों से जुड़े जोखिम के परिणामस्वरूप अवांछित प्रभाव हो सकते हैं।

साक्ष्य-आधारित दवा का पांच-चरण मॉडल

साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के लिए एक दृष्टिकोण में का एक मॉडल शामिल है 5 चरण:

1. चिकित्सकीय रूप से प्रासंगिक अनुरोध का गठन (सही निदान करने के लिए डॉक्टर द्वारा जानकारी की खोज),
2. बेहतर सहायक डेटा की खोज करें (चरण 1 में मिली जानकारी के समर्थन में डेटा का समर्थन करने के लिए डॉक्टर की खोज),
3. सहायक डेटा की गुणवत्ता का आकलन (डॉक्टर को उच्च गुणवत्ता और विश्वसनीयता प्रदान करना),
4. सहायक डेटा के आधार पर एक चिकित्सा निर्णय का गठन (चरण 1-3 के आधार पर उपचार पर एक सूचित निर्णय के रोगी और चिकित्सक द्वारा स्वीकृति),
5. प्रक्रिया का मूल्यांकन (प्राप्त परिणाम का चिकित्सक और रोगी द्वारा मूल्यांकन और यदि आवश्यक हो तो उपचार निर्णयों का संगत समायोजन)।

उपरोक्त उदाहरण में, चिकित्सक की पसंद साक्ष्य-आधारित दवा और रोगी प्रतिक्रिया दोनों के अनुरूप है। चिकित्सक के निर्णय में उस रोगी के लिए सर्वोत्तम संभव देखभाल का चयन करने के लिए, रोगी के अनुभव सहित, वर्तमान समय में उपलब्ध सर्वोत्तम साक्ष्य का सचेत, खुला और सूचित उपयोग शामिल है।

नए उपचार सिद्धांतों के विकास के लिए निर्णय लेने की प्रक्रिया में रोगी की भागीदारी आवश्यक है। इस तरह की भागीदारी में उपचार की जानकारी को पढ़ना और समझना और होशपूर्वक सिफारिशों का पालन करना, सर्वोत्तम उपचार विकल्पों का मूल्यांकन और चयन करने के लिए नैदानिक ​​पेशेवरों के साथ काम करना और परिणामों पर प्रतिक्रिया प्रदान करना शामिल है। रोगी किसी भी स्तर पर सहायक साक्ष्य के निर्माण में सक्रिय रूप से भाग ले सकते हैं।

साक्ष्य-आधारित दवा की जरूरतों के लिए सहायक डेटा का आकलन

एकत्रित जानकारी को इसकी गुणवत्ता का आकलन करने के लिए इसमें शामिल समर्थन साक्ष्य के स्तर के अनुसार वर्गीकृत किया गया है। नीचे दिए गए चित्र में पिरामिड विभिन्न स्तरों के साक्ष्य और उनकी रैंकिंग को दर्शाता है।

सबूत के स्तर

टिप्पणियाँ या विशेषज्ञ राय

यह डेटा विशेषज्ञों के एक पैनल की राय पर आधारित है और इसका उद्देश्य सामान्य चिकित्सा पद्धति को आकार देना है।

केस श्रृंखला का अध्ययन और नैदानिक ​​मामलों का विवरण

केस सीरीज़ स्टडी छोटे लोगों का वर्णनात्मक अध्ययन है। एक नियम के रूप में, यह एक नैदानिक ​​मामले के विवरण के अतिरिक्त या पूरक के रूप में कार्य करता है। एक केस रिपोर्ट एक रोगी के लक्षण, लक्षण, निदान, उपचार और प्रबंधन की एक विस्तृत रिपोर्ट है।

केस-कंट्रोल अध्ययन

एक अवलोकन पूर्वव्यापी अध्ययन है (ऐतिहासिक डेटा की समीक्षा के साथ) जिसमें किसी बीमारी से पीड़ित रोगियों की तुलना उन रोगियों से की जाती है जिन्हें यह बीमारी नहीं है। फेफड़ों के कैंसर जैसे मामलों का अध्ययन आमतौर पर केस-कंट्रोल अध्ययन में किया जाता है। ऐसा करने के लिए, धूम्रपान करने वालों के एक समूह (प्रभाव में समूह) और गैर-धूम्रपान करने वालों के एक समूह (प्रभाव में नहीं समूह) की भर्ती की जाती है, जिनकी एक निश्चित अवधि के लिए निगरानी की जाती है। फेफड़ों के कैंसर की घटनाओं में अंतर को तब प्रलेखित किया जाता है, जिससे एक चर (स्वतंत्र चर - इस मामले में, धूम्रपान) को आश्रित चर (इस मामले में, फेफड़े के कैंसर) के कारण के रूप में माना जा सकता है।

इस उदाहरण में, धूम्रपान न करने वाले समूह की तुलना में धूम्रपान करने वाले समूह में फेफड़ों के कैंसर के मामलों में उल्लेखनीय वृद्धि को धूम्रपान और फेफड़ों के कैंसर की घटना के बीच एक कारण संबंध के प्रमाण के रूप में लिया जाता है।

जनसंख्या वर्ग स्टडी

एक नैदानिक ​​परीक्षण में कोहोर्ट की आधुनिक परिभाषा कुछ विशेषताओं वाले व्यक्तियों का एक समूह है जिन पर स्वास्थ्य परिणामों के लिए निगरानी रखी जाती है।

फ्रामिंघम हार्ट स्टडी एक महामारी विज्ञान संबंधी प्रश्न का उत्तर देने के लिए किए गए कोहोर्ट अध्ययन का एक उदाहरण है। फ्रामिंघम अध्ययन 1948 में शुरू हुआ और अभी भी जारी है। अध्ययन का उद्देश्य हृदय रोग की घटनाओं पर कई कारकों के प्रभाव की जांच करना है। शोधकर्ता जिस प्रश्न का सामना कर रहे हैं, वह यह है कि क्या उच्च रक्तचाप, अधिक वजन, मधुमेह, शारीरिक गतिविधि और अन्य कारक हृदय रोग के विकास से जुड़े हैं। प्रत्येक जोखिम कारक (जैसे धूम्रपान) के लिए, शोधकर्ता धूम्रपान करने वालों के एक समूह (उजागर समूह) और गैर-धूम्रपान करने वालों के एक समूह (अप्रत्याशित समूह) की भर्ती करते हैं। फिर समूहों को समय की अवधि में देखा जाता है। फिर, अवलोकन अवधि के अंत में, इन समूहों में हृदय रोग की घटनाओं में अंतर का दस्तावेजीकरण किया जाता है। समूहों की तुलना कई अन्य चरों के संदर्भ में की जाती है जैसे कि

• आर्थिक स्थिति (उदाहरण के लिए, शिक्षा, आय और व्यवसाय),
• स्वास्थ्य की स्थिति (उदाहरण के लिए, अन्य बीमारियों की उपस्थिति)।

इसका मतलब यह है कि एक चर (स्वतंत्र चर, इस मामले में, धूम्रपान) को आश्रित चर (इस मामले में, फेफड़ों के कैंसर) के कारण के रूप में अलग किया जा सकता है।

इस उदाहरण में, धूम्रपान न करने वाले समूह की तुलना में धूम्रपान समूह में हृदय रोग की घटनाओं में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण वृद्धि को धूम्रपान और हृदय रोग की घटना के बीच एक कारण संबंध के प्रमाण के रूप में लिया जाता है। पिछले कुछ वर्षों में फ्रामिंघम अध्ययन में पाए गए परिणाम इस बात के पुख्ता सबूत प्रदान करते हैं कि हृदय रोग मोटे तौर पर मापने योग्य और परिवर्तनीय जोखिम कारकों का परिणाम है, और यह कि एक व्यक्ति अपने हृदय प्रणाली के स्वास्थ्य को नियंत्रित कर सकता है यदि वे अपने आहार और जीवन शैली की सावधानीपूर्वक निगरानी करते हैं और मना करते हैं परिष्कृत वसा, कोलेस्ट्रॉल और धूम्रपान का सेवन, वजन कम करता है या सक्रिय जीवन शैली का नेतृत्व करना शुरू करता है, तनाव और रक्तचाप को नियंत्रित करता है। फ्रामिंघम अध्ययन के लिए यह काफी हद तक धन्यवाद है कि अब हमें हृदय रोग के साथ कुछ जोखिम कारकों के संबंध की स्पष्ट समझ है।

एक समूह अध्ययन का एक और उदाहरण जो कई वर्षों से चल रहा है, वह है राष्ट्रीय बाल विकास अध्ययन (एनसीडीएस), जो ब्रिटेन के सभी नवजात सहवास अध्ययनों में सबसे अधिक अध्ययन किया गया है। महिलाओं पर सबसे बड़ा अध्ययन नर्सों का स्वास्थ्य अध्ययन है। यह 1976 में शुरू हुआ, साथ आने वालों की संख्या 120 हजार से अधिक है। इस अध्ययन के अनुसार, कई बीमारियों और परिणामों का विश्लेषण किया गया।

यादृच्छिक नैदानिक ​​परीक्षण

नैदानिक ​​​​परीक्षणों को यादृच्छिक कहा जाता है जब प्रतिभागियों को विभिन्न उपचार समूहों में आवंटित करने के लिए यादृच्छिककरण का उपयोग किया जाता है। इसका मतलब यह है कि उपचार समूहों को एक औपचारिक प्रणाली का उपयोग करके बेतरतीब ढंग से आबाद किया जाता है, और प्रत्येक प्रतिभागी के लिए अध्ययन के प्रत्येक गंतव्य में जाने का एक मौका होता है।

मेटा-एनालिसिस

डेटा की एक व्यवस्थित, सांख्यिकीय-आधारित समीक्षा है जो कई अध्ययनों में पैटर्न, विसंगतियों और अन्य संबंधों की पहचान करने के लिए विभिन्न अध्ययनों के परिणामों की तुलना और संयोजन करती है। एक मेटा-विश्लेषण किसी एकल अध्ययन की तुलना में एक मजबूत निष्कर्ष के लिए समर्थन प्रदान कर सकता है, लेकिन सकारात्मक अध्ययन परिणामों की प्रकाशन वरीयता के कारण पूर्वाग्रह के नुकसान को ध्यान में रखा जाना चाहिए।

अध्ययन के परिणाम

परिणाम अनुसंधान एक व्यापक छत्र शब्द है जिसकी कोई निश्चित परिभाषा नहीं है। परिणाम अनुसंधान स्वास्थ्य देखभाल परिणामों की जांच करता है, दूसरे शब्दों में, रोगियों के स्वास्थ्य और कल्याण पर स्वास्थ्य देखभाल वितरण प्रक्रिया का प्रभाव। दूसरे शब्दों में, नैदानिक ​​​​परिणाम अध्ययन का उद्देश्य किसी विशेष रोगी या समूह पर चिकित्सा उपचार के प्रभाव की निगरानी, ​​​​समझना और अनुकूलन करना है। इस तरह के अध्ययन वैज्ञानिक अनुसंधान का वर्णन करते हैं जो स्वास्थ्य उपायों और चिकित्सा सेवाओं की प्रभावशीलता से संबंधित है, अर्थात ऐसी सेवाओं के माध्यम से प्राप्त परिणाम।

अक्सर रोग से पीड़ित व्यक्ति पर ध्यान केंद्रित किया जाता है - दूसरे शब्दों में, नैदानिक ​​(समग्र परिणाम) पर जो इस रोगी या रोगियों के समूह के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक होते हैं। ये समापन बिंदु या तो दर्द की डिग्री हो सकते हैं। हालांकि, परिणाम अध्ययन स्वास्थ्य सेवा वितरण की प्रभावशीलता पर भी ध्यान केंद्रित कर सकते हैं, जैसे कि स्वास्थ्य की स्थिति, और रोग की गंभीरता (व्यक्ति पर स्वास्थ्य समस्याओं का प्रभाव)।

साक्ष्य-आधारित चिकित्सा और परिणाम अनुसंधान के बीच का अंतर विभिन्न मुद्दों पर ध्यान केंद्रित करने में निहित है। जबकि साक्ष्य-आधारित दवा का मुख्य लक्ष्य नैदानिक ​​​​साक्ष्य और अनुभव के अनुसार रोगी को इष्टतम देखभाल प्रदान करना है, परिणाम अध्ययन मुख्य रूप से समापन बिंदुओं की भविष्यवाणी करने के उद्देश्य से होते हैं। नैदानिक ​​​​परिणाम अध्ययन में, ये समापन बिंदु आमतौर पर चिकित्सकीय रूप से प्रासंगिक समापन बिंदुओं के अनुरूप होते हैं।

अध्ययन के परिणामों के साथ सहसंबद्ध समापन बिंदुओं के उदाहरण

समापन बिंदु दृश्य	उदाहरण
शारीरिक पैरामीटर ()	धमनी दबाव
क्लीनिकल	दिल की धड़कन रुकना
लक्षण चिकित्सा में, एक लक्षण आमतौर पर एक बीमारी की व्यक्तिपरक धारणा होती है, जो उस संकेत से अलग होती है जिसे पहचाना और मूल्यांकन किया जा सकता है। लक्षणों में शामिल हैं, उदाहरण के लिए, पेट में दर्द, लूम्बेगो और थकान, जो केवल रोगी ही महसूस करता है और रिपोर्ट कर सकता है। एक संकेत मल में खून, डॉक्टर द्वारा निर्धारित त्वचा पर लाल चकत्ते या तेज बुखार हो सकता है। कभी-कभी रोगी संकेत पर ध्यान नहीं दे सकता है, हालांकि, वह डॉक्टर को निदान करने के लिए आवश्यक जानकारी देगा। उदाहरण के लिए: एक दाने एक संकेत, एक लक्षण या दोनों हो सकता है। यदि रोगी को दाने दिखाई देते हैं, तो यह एक लक्षण है। यदि इसकी पहचान डॉक्टर, नर्स या तीसरे पक्ष (लेकिन रोगी द्वारा नहीं) द्वारा की जाती है, तो यह एक संकेत है। यदि दाने रोगी और चिकित्सक दोनों द्वारा देखे जाते हैं, तो यह एक ही समय में एक लक्षण और संकेत है। हल्का सिरदर्द केवल एक लक्षण हो सकता है। हल्का सिरदर्द केवल एक लक्षण हो सकता है, क्योंकि यह केवल रोगी द्वारा ही पता लगाया जाता है। "लक्ष्य="_रिक्त">लक्षण	खांसी
कार्यात्मक क्षमताएं और देखभाल की आवश्यकता	कार्यात्मक क्षमता को मापने के लिए पैरामीटर, उदाहरण के लिए दैनिक गतिविधियों को करने की क्षमता, जीवन की गुणवत्ता आकलन

परिणाम अध्ययनों में, प्रासंगिक समापन बिंदु अक्सर कार्यात्मक क्षमता और देखभाल की जरूरतों के लक्षण या उपाय होते हैं जिन्हें उपचार प्राप्त करने वाला रोगी महत्वपूर्ण मानता है। उदाहरण के लिए, एक संक्रमण से पीड़ित रोगी जिसे पेनिसिलिन का इंजेक्शन लगाया जाता है, वह इस तथ्य पर अधिक ध्यान दे सकता है कि उसके पास नहीं है उच्च तापमानऔर वास्तविक संक्रमण दर पर पेनिसिलिन के प्रभाव की तुलना में सामान्य स्थिति में सुधार हुआ। इस मामले में, लक्षण और वह कैसा महसूस करता है, उसे उसके स्वास्थ्य की स्थिति के प्रत्यक्ष माप के रूप में देखा जाता है, और ये अंतिम बिंदु हैं जो परिणाम अध्ययन का केंद्र बिंदु हैं। रोगी को भी संभव में रुचि होने की संभावना है दुष्प्रभावपेनिसिलिन के साथ-साथ उपचार की लागत में भी जुड़ा हुआ है। कैंसर जैसी अन्य बीमारियों के मामले में, रोगी के लिए प्रासंगिक एक महत्वपूर्ण नैदानिक ​​परिणाम मृत्यु का जोखिम होगा।

यदि अध्ययन में लंबा समय लगता है, तो अध्ययन के परिणामों का अध्ययन करते समय "" का उपयोग किया जा सकता है। एक सरोगेट एंडपॉइंट में परिणाम को मापने के लिए बायोमार्कर का उपयोग शामिल होता है, जो नैदानिक ​​​​समापन बिंदु के विकल्प के रूप में कार्य करता है जो हमेशा रक्त में मौजूद प्रोटीन (सी-रिएक्टिव प्रोटीन) की मात्रा को कम करके पेनिसिलिन के प्रभाव को मापता है। रक्त में इस प्रोटीन की मात्रा स्वस्थ व्यक्तिबहुत कम, लेकिन एक तीव्र संक्रमण के साथ यह तेजी से बढ़ता है। इस प्रकार, रक्त में सी-रिएक्टिव प्रोटीन के स्तर को मापना शरीर में संक्रमण की उपस्थिति को निर्धारित करने का एक अप्रत्यक्ष तरीका है, इसलिए, इस मामले में, प्रोटीन संक्रमण के "बायोमार्कर" के रूप में कार्य करता है। एक बायोमार्कर एक रोग अवस्था का एक औसत दर्जे का संकेतक है। यह पैरामीटर रोग की घटना या प्रगति के जोखिम से भी संबंधित है, या निर्धारित उपचार रोग को कैसे प्रभावित करेगा। रक्त में बायोमार्कर की मात्रा को मापने के लिए हर दिन रोगी के रक्त का विश्लेषण किया जाता है।

इस बात पर जोर दिया जाना चाहिए कि नियंत्रण और पर्यवेक्षण के उद्देश्य के लिए एक सरोगेट एंडपॉइंट का उपयोग करने के लिए, टोकन को पहले से सत्यापित या सत्यापित किया जाना चाहिए। यह प्रदर्शित करना आवश्यक है कि बायोमार्कर में परिवर्तन एक विशिष्ट बीमारी और उपचार के प्रभाव के मामले में नैदानिक ​​​​परिणामों के साथ सहसंबद्ध (सुसंगत) हैं।

अतिरिक्त स्रोत

• विश्व स्वास्थ्य संगठन (2008)। मरीज़ अपनी देखभाल के बारे में निर्णय लेने में कहाँ हैं? 31 अगस्त 2015 को लिया गया

अक्सर, एक ही बीमारी के लिए एक ही चिकित्सीय या रोगनिरोधी हस्तक्षेप या निदान पद्धति की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने वाले अध्ययनों के परिणाम भिन्न होते हैं। इस संबंध में, एक सामान्य निष्कर्ष प्राप्त करने के लिए विभिन्न अध्ययनों के परिणामों के सापेक्ष मूल्यांकन और उनके परिणामों के एकीकरण की आवश्यकता है। व्यक्तिगत वैज्ञानिक परिणामों के सिस्टम एकीकरण के लिए सबसे लोकप्रिय और तेजी से विकासशील तरीकों में से एक अध्ययन आज मेटा-विश्लेषण तकनीक है।

मेटा-एनालिसिसएक ही पर्यावरणीय कारक के प्रभाव का आकलन करने वाले पर्यावरण और महामारी विज्ञान के अध्ययन के संयुक्त परिणामों का मात्रात्मक विश्लेषण है। यह विभिन्न अध्ययनों में प्राप्त परिणामों के बीच समझौते या विसंगति की डिग्री का मात्रात्मक मूल्यांकन प्रदान करता है।

परिचय

साक्ष्य-आधारित चिकित्सा की अवधारणा के अनुसार, केवल उन नैदानिक ​​​​अध्ययनों के परिणाम जो सिद्धांतों के आधार पर किए जाते हैं नैदानिक ​​महामारी विज्ञान, व्यवस्थित त्रुटियों और यादृच्छिक त्रुटियों (अध्ययन में प्राप्त आंकड़ों के सही सांख्यिकीय विश्लेषण का उपयोग करके) दोनों को कम करने की अनुमति देता है।

इंटरनेशनल एपिडेमियोलॉजिकल एसोसिएशन इस प्रकार के शोध को "विभिन्न वैज्ञानिक कार्यों के परिणामों के संयोजन के लिए एक पद्धति के रूप में चिह्नित करता है, जिसमें एक गुणात्मक घटक होता है (उदाहरण के लिए, विश्लेषण में शामिल करने के लिए ऐसे पूर्व निर्धारित मानदंडों का उपयोग करना, जैसे डेटा की पूर्णता, की अनुपस्थिति) अध्ययन के संगठन में स्पष्ट कमियाँ, आदि) और मात्रात्मक घटक (उपलब्ध डेटा का सांख्यिकीय प्रसंस्करण) ”- एक मेटा-विश्लेषण तकनीक।

विज्ञान में पहला मेटा-विश्लेषण 1904 में कार्ल पियर्सन द्वारा किया गया था। उन्होंने अध्ययन को एक साथ लाकर छोटे नमूनों में अध्ययन की शक्ति को कम करने की समस्या को दूर करने का फैसला किया। इन अध्ययनों के परिणामों का विश्लेषण करके, उन्होंने निष्कर्ष निकाला कि मेटा-विश्लेषण अधिक सटीक अध्ययन डेटा प्राप्त करने में मदद कर सकता है।

इस तथ्य के बावजूद कि महामारी विज्ञान और चिकित्सा अनुसंधान के क्षेत्र में मेटा-विश्लेषण अब सर्वव्यापी है। मेटा-विश्लेषण का उपयोग करने वाले पेपर 1955 तक सामने नहीं आए। 1970 के दशक में, ग्लास, श्मिट और हंटर (जीन वी। ग्लास, फ्रैंक एल। श्मिट और जॉन ई। हंटर) के काम द्वारा अकादमिक अनुसंधान में अधिक परिष्कृत विश्लेषणात्मक तरीकों को पेश किया गया था।

ऑक्सफोर्ड शब्दकोश अंग्रेजी मेंबता दें कि इस शब्द का सबसे पहला प्रयोग 1976 में ग्लास ने किया था। इस पद्धति का आधार इस तरह के वैज्ञानिकों द्वारा विकसित किया गया था: नामबरी एस। राजू, लैरी वी। हेजेस, हैरिस कूपर, इनग्राम ओल्किन, जॉन ई। हंटर, जैकब कोहेन, थॉमस सी। चल्मर्स और फ्रैंक एल। श्मिट)।

मेटा-विश्लेषण: अनुसंधान के लिए एक मात्रात्मक दृष्टिकोण

मेटा-विश्लेषण का उद्देश्य अध्ययन के परिणामों में अंतर (सांख्यिकीय विविधता, या विषमता की उपस्थिति के कारण) की पहचान, अध्ययन और व्याख्या करना है।

मेटा-विश्लेषण के निस्संदेह लाभों में अध्ययन की सांख्यिकीय शक्ति को बढ़ाने की संभावना शामिल है, और, परिणामस्वरूप, विश्लेषण किए गए हस्तक्षेप के प्रभाव का आकलन करने की सटीकता। यह प्रत्येक व्यक्तिगत छोटे नैदानिक ​​​​अध्ययन के विश्लेषण की तुलना में अधिक सटीक रूप से संभव बनाता है, उन रोगियों की श्रेणियों को निर्धारित करने के लिए जिनके लिए प्राप्त परिणाम लागू होते हैं।

एक अच्छी तरह से निष्पादित मेटा-विश्लेषण में जाँच शामिल है वैज्ञानिक परिकल्पना, मेटा-विश्लेषण में प्रयुक्त सांख्यिकीय विधियों की एक विस्तृत और स्पष्ट प्रस्तुति, विश्लेषण के परिणामों की काफी विस्तृत प्रस्तुति और चर्चा, साथ ही इससे उत्पन्न निष्कर्ष। ऐसा दृष्टिकोण यादृच्छिक और व्यवस्थित त्रुटियों की संभावना को कम करता है, और हमें प्राप्त परिणामों की निष्पक्षता के बारे में बात करने की अनुमति देता है।

मेटा-विश्लेषण करने के दृष्टिकोण

मेटा-विश्लेषण करने के लिए दो मुख्य दृष्टिकोण हैं।

पहला मूल अध्ययनों में शामिल टिप्पणियों पर प्राथमिक डेटा एकत्र करके व्यक्तिगत अध्ययनों का सांख्यिकीय पुन: विश्लेषण है। जाहिर है, यह ऑपरेशन हमेशा संभव नहीं होता है।

दूसरा (और मुख्य) दृष्टिकोण एक ही मुद्दे पर शोध के प्रकाशित परिणामों को संक्षेप में प्रस्तुत करना है। ऐसा मेटा-विश्लेषण आमतौर पर कई चरणों में किया जाता है, जिनमें से सबसे महत्वपूर्ण हैं:

मेटा-विश्लेषण में मूल अध्ययनों को शामिल करने के लिए मानदंड का विकास

मूल अध्ययन के परिणामों की विविधता (सांख्यिकीय विषमता) का आकलन

वास्तविक मेटा-विश्लेषण करना (प्रभाव आकार का सामान्यीकृत अनुमान प्राप्त करना)

निष्कर्ष संवेदनशीलता विश्लेषण

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि मेटा-विश्लेषण में शामिल अध्ययनों की सीमा निर्धारित करने का चरण अक्सर मेटा-विश्लेषण में व्यवस्थित त्रुटियों का स्रोत बन जाता है। एक मेटा-विश्लेषण की गुणवत्ता मूल अध्ययन और उसमें शामिल लेखों की गुणवत्ता पर बहुत अधिक निर्भर करती है।

एक मेटा-विश्लेषण में अध्ययन को शामिल करने में मुख्य समस्याओं में समावेश और बहिष्करण मानदंड, अध्ययन डिजाइन और गुणवत्ता नियंत्रण के संदर्भ में अध्ययनों के बीच अंतर शामिल हैं।

सकारात्मक अध्ययन परिणामों के प्रमुख प्रकाशन के साथ एक पूर्वाग्रह भी जुड़ा हुआ है (जिन अध्ययनों में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण परिणाम हैं, उनके प्रकाशित होने की संभावना उन लोगों की तुलना में अधिक है जो नहीं करते हैं)।

चूंकि मेटा-विश्लेषण मुख्य रूप से प्रकाशित आंकड़ों पर आधारित है, इसलिए साहित्य में नकारात्मक परिणामों के कम प्रतिनिधित्व पर विशेष ध्यान दिया जाना चाहिए। मेटा-विश्लेषण में अप्रकाशित परिणामों को शामिल करना भी एक महत्वपूर्ण समस्या प्रस्तुत करता है, क्योंकि उनकी गुणवत्ता इस तथ्य के कारण अज्ञात है कि उनकी सहकर्मी-समीक्षा नहीं की गई है।

बुनियादी तरीके

विश्लेषण पद्धति का चुनाव विश्लेषण किए जा रहे डेटा के प्रकार (बाइनरी या निरंतर) और मॉडल के प्रकार (निश्चित प्रभाव, यादृच्छिक प्रभाव) द्वारा निर्धारित किया जाता है।

बाइनरी डेटा का विश्लेषण आमतौर पर ऑड्स रेशियो (OR), रिलेटिव रिस्क (RR), या मिलान किए गए नमूनों के बीच जोखिमों में अंतर की गणना करके किया जाता है। ये सभी संकेतक हस्तक्षेप के प्रभाव की विशेषता बताते हैं। बाइनरी डेटा को OR के रूप में प्रस्तुत करना सांख्यिकीय विश्लेषण में उपयोग करने के लिए सुविधाजनक है, लेकिन इस सूचक को चिकित्सकीय रूप से व्याख्या करना मुश्किल है। निरंतर डेटा आमतौर पर अध्ययन की गई विशेषताओं के मूल्यों की श्रेणी या तुलना समूहों में भारित साधनों में गैर-मानकीकृत अंतर होता है, यदि परिणामों का मूल्यांकन सभी अध्ययनों में एक ही तरह से किया गया था। यदि परिणामों का अलग-अलग मूल्यांकन किया गया था (उदाहरण के लिए, विभिन्न पैमानों पर), तो तुलनात्मक समूहों में माध्य (तथाकथित प्रभाव आकार) में मानकीकृत अंतर का उपयोग किया जाता है।

मेटा-विश्लेषण में पहले चरणों में से एक अध्ययन के दौरान हस्तक्षेप प्रभाव परिणामों की विविधता (सांख्यिकीय विविधता) का आकलन करना है।

विषमता का आकलन करने के लिए, 2 परीक्षणों का उपयोग अक्सर सभी अध्ययनों में समान प्रभाव की शून्य परिकल्पना के साथ और परीक्षण की सांख्यिकीय शक्ति (संवेदनशीलता) को बढ़ाने के लिए 0.1 के महत्व स्तर के साथ किया जाता है।

विभिन्न अध्ययनों के परिणामों में विविधता के स्रोतों को अध्ययन के भीतर विचरण (एक सच्चे निश्चित प्रभाव मूल्य से विभिन्न अध्ययनों के परिणामों के यादृच्छिक विचलन के कारण), साथ ही अंतर-अध्ययन विचरण (के बीच अंतर के कारण) माना जाता है। रोगियों, बीमारियों, हस्तक्षेपों की विशेषताओं में अध्ययन किए गए नमूने, जिससे थोड़ा अलग प्रभाव मूल्य होता है) - यादृच्छिक प्रभाव)।

यदि यह मान लिया जाए कि अध्ययनों के बीच विचरण शून्य के करीब है, तो प्रत्येक अध्ययन को एक भार सौंपा जाता है, जिसका मान इस अध्ययन के परिणाम के विचरण के व्युत्क्रमानुपाती होता है।

अध्ययन के भीतर विचरण को बदले में परिभाषित किया गया है

कहाँ पे μ - अध्ययन के भीतर औसत अध्ययन के बीच शून्य भिन्नता के साथ, निश्चित (निरंतर) प्रभावों का एक मॉडल इस्तेमाल किया जा सकता है। इस मामले में, यह माना जाता है कि अध्ययन के तहत हस्तक्षेप की सभी अध्ययनों में समान प्रभावकारिता है, और अध्ययनों के बीच देखे गए अंतर केवल अंतर-अध्ययन भिन्नता के कारण हैं। इस मॉडल में, मेंटल-हंसेल विधि का उपयोग किया जाता है।

मेंटल-हंसेल विधि

तालिका न्यूयॉर्क और लंदन में सिज़ोफ्रेनिया से पीड़ित रोगियों के अनुपात को दर्शाती है।

समूहों में व्यक्तिगत विषम अनुपातों का भारित औसत है। संघ के समग्र माप के महत्व के लिए मेंटल-हंसेल ची-स्क्वायर परीक्षण अनुपात के बीच जी अंतर के भारित औसत पर आधारित है।

मेंटल-हंसेल ची-स्क्वेर्ड आँकड़ा किसके द्वारा दिया गया है

1 डिग्री स्वतंत्रता के साथ।

1 डिग्री स्वतंत्रता के साथ एक ची-स्क्वायर वितरण के लिए एक आंकड़े के लिए, अपेक्षित आवृत्तियों के चार योगों में से प्रत्येक

न्यूनतम और अधिकतम दोनों से कम से कम 5 से भिन्न होना चाहिए।

इसका मतलब यह है कि आँकड़ों के लिए 1 डिग्री स्वतंत्रता के साथ ची-स्क्वायर वितरण का आत्मविश्वास से उपयोग करने के लिए, बड़ी सीमांत आवृत्तियों का होना बिल्कुल भी आवश्यक नहीं है। तालिका में प्रेक्षणों की संख्या दो भी हो सकती है, जैसा कि लिंक्ड युग्मों के मामले में होता है। केवल एक चीज की जरूरत है जो पर्याप्त रूप से बड़ी संख्या में तालिकाओं की है ताकि अपेक्षित आवृत्तियों का प्रत्येक योग बड़ा हो।

मेटा-विश्लेषण करने के अन्य तरीके

यादृच्छिक प्रभाव मॉडल से पता चलता है कि अध्ययन के तहत हस्तक्षेप की प्रभावशीलता एक अध्ययन से दूसरे अध्ययन में भिन्न हो सकती है।

यह मॉडल न केवल एक अध्ययन के भीतर, बल्कि विभिन्न अध्ययनों के बीच के अंतर को भी ध्यान में रखता है। इस मामले में, इंट्रास्टडी वेरिएंस और इंटरस्टडी वेरिएंस को सारांशित किया जाता है। निरंतर डेटा के मेटा-विश्लेषण का लक्ष्य आमतौर पर एक हस्तक्षेप के सामान्यीकृत प्रभाव के बिंदु और अंतराल (95% सीआई) अनुमान प्रस्तुत करना है।

मेटा-विश्लेषण करने के लिए कई अन्य दृष्टिकोण भी हैं: बायेसियन मेटा-विश्लेषण, संचयी मेटा-विश्लेषण, बहुभिन्नरूपी मेटा-विश्लेषण, उत्तरजीविता मेटा-विश्लेषण।

बायेसियन मेटा-विश्लेषणआपको अप्रत्यक्ष डेटा को ध्यान में रखते हुए, हस्तक्षेप की प्रभावशीलता की पूर्व संभावनाओं की गणना करने की अनुमति देता है। विश्लेषण किए गए अध्ययनों की संख्या कम होने पर यह दृष्टिकोण विशेष रूप से प्रभावी होता है। यह विभिन्न अध्ययनों के बीच भिन्नता की व्याख्या करके एक यादृच्छिक प्रभाव मॉडल में हस्तक्षेप की प्रभावशीलता का अधिक सटीक अनुमान प्रदान करता है।

संचयी मेटा-विश्लेषण- बायेसियन मेटा-विश्लेषण का एक विशेष मामला - चरण दर चरण प्रक्रियाकिसी सिद्धांत के अनुसार एक-एक करके मेटा-विश्लेषण में अनुसंधान परिणामों को शामिल करना (कालानुक्रमिक क्रम में, जैसे-जैसे अध्ययन की कार्यप्रणाली की गुणवत्ता घटती जाती है, आदि)। यह पुनरावृत्त पूर्व और पश्च संभावनाओं की गणना करने की अनुमति देता है क्योंकि अध्ययन विश्लेषण में शामिल हैं।

प्रतिगमन मेटा-विश्लेषण(लॉजिस्टिक रिग्रेशन, भारित कम से कम वर्ग प्रतिगमन, कॉक्स मॉडल, आदि) का उपयोग तब किया जाता है जब अनुसंधान परिणामों की महत्वपूर्ण विविधता होती है। यह हस्तक्षेप परीक्षणों के परिणामों पर कई अध्ययन विशेषताओं (जैसे, नमूना आकार, दवा की खुराक, प्रशासन का मार्ग, रोगी विशेषताओं, आदि) के प्रभाव की अनुमति देता है। प्रतिगमन मेटा-विश्लेषण के परिणाम आमतौर पर सीआई के संकेत के साथ ढलान गुणांक के रूप में प्रस्तुत किए जाते हैं।

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि न केवल चिकित्सा हस्तक्षेपों के नियंत्रित परीक्षणों के परिणामों को संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए एक मेटा-विश्लेषण किया जा सकता है, बल्कि कोहोर्ट अध्ययन (जैसे जोखिम कारकों का अध्ययन) भी किया जा सकता है। हालांकि, व्यवस्थित त्रुटियों की उच्च संभावना को ध्यान में रखा जाना चाहिए।

एक विशेष प्रकार का मेटा-विश्लेषण है सूचनात्मकता अनुमानों का सामान्यीकरण निदान के तरीके विभिन्न अध्ययनों में प्राप्त किया। इस तरह के मेटा-विश्लेषण का उद्देश्य भारित रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करके संवेदनशीलता और परीक्षण की विशिष्टता (आरओसी-वक्र) की पारस्परिक निर्भरता की एक विशेषता वक्र का निर्माण करना है।

स्थिरता।प्रभाव आकार का एक सामान्यीकृत अनुमान प्राप्त करने के बाद, इसकी स्थिरता का निर्धारण करना आवश्यक हो जाता है। इसके लिए, तथाकथित संवेदनशीलता विश्लेषण किया जाता है।

विशिष्ट स्थिति के आधार पर, इसे कई अलग-अलग तरीकों के आधार पर किया जा सकता है, उदाहरण के लिए:

निम्न कार्यप्रणाली स्तर पर किए गए अध्ययनों के मेटा-विश्लेषण से समावेश और बहिष्करण

· विश्लेषण किए गए प्रत्येक अध्ययन से चयनित डेटा मापदंडों को बदलना, उदाहरण के लिए, यदि कोई अध्ययन पहले 2 सप्ताह में नैदानिक ​​​​परिणामों की रिपोर्ट करता है। रोग, और अन्य अध्ययनों में - पहले 3-4 हफ्तों में नैदानिक ​​​​परिणामों के बारे में। न केवल इनमें से प्रत्येक अवलोकन अवधि के लिए, बल्कि 4 सप्ताह तक की कुल अवलोकन अवधि के लिए भी नैदानिक ​​​​परिणामों की तुलना करना स्वीकार्य है।

सबसे बड़े अध्ययनों के मेटा-विश्लेषण से बहिष्करण। यदि विश्लेषण के तहत किसी विशेष हस्तक्षेप का प्रभाव आकार संवेदनशीलता विश्लेषण में महत्वपूर्ण रूप से नहीं बदलता है, तो यह मानने का कारण है कि प्राथमिक मेटा-विश्लेषण के निष्कर्ष अच्छी तरह से स्थापित हैं।

इस तरह के मेटा-विश्लेषण पूर्वाग्रह की उपस्थिति का गुणात्मक रूप से आकलन करने के लिए, आमतौर पर निर्देशांक (प्रभाव आकार, नमूना आकार) में व्यक्तिगत अध्ययन के परिणामों के फ़नल-आकार के स्कैटरप्लॉट का निर्माण करने का सहारा लिया जाता है। जब अध्ययन पूरी तरह से पहचाने जाते हैं, तो यह आरेख सममित होना चाहिए। साथ ही, मौजूदा विषमता का आकलन करने के लिए औपचारिक तरीके भी हैं।

मेटा-विश्लेषण के परिणाम आमतौर पर ग्राफिक रूप से प्रस्तुत किए जाते हैं (मेटा-विश्लेषण में शामिल प्रत्येक अध्ययन के प्रभाव आकार के बिंदु और अंतराल अनुमान; अंजीर में एक उदाहरण। 1) और संबंधित आंकड़ों के साथ तालिकाओं के रूप में।

निष्कर्ष

वर्तमान में, मेटा-विश्लेषण विधियों की एक गतिशील, बहुआयामी प्रणाली है जो आपको विभिन्न वैज्ञानिक अध्ययनों से डेटा को सैद्धांतिक और पद्धतिगत रूप से ठोस तरीके से संयोजित करने की अनुमति देती है।

प्राथमिक अध्ययन की तुलना में मेटा-विश्लेषण के लिए अपेक्षाकृत कम संसाधनों की आवश्यकता होती है, जो गैर-अध्ययन चिकित्सकों को चिकित्सकीय रूप से सिद्ध जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देता है।

मेटा-विश्लेषण के उपयोग के लिए मुख्य शर्त समीक्षा किए गए अध्ययनों में उपयोग किए गए सांख्यिकीय मानदंडों के बारे में आवश्यक जानकारी की उपलब्धता है। प्रकाशनों में आवश्यक जानकारी के सटीक मूल्यों की रिपोर्ट किए बिना, मेटा-विश्लेषण के उपयोग की संभावनाएं बहुत सीमित होंगी। इस तरह की जानकारी की उपलब्धता में वृद्धि के साथ, मेटा-विश्लेषणात्मक अध्ययनों का वास्तविक विस्तार और इसकी कार्यप्रणाली में सुधार जारी रहेगा।

इस प्रकार, सावधानीपूर्वक किया गया मेटा-विश्लेषण आगे के शोध की आवश्यकता वाले क्षेत्रों को प्रकट कर सकता है।

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तल्दौ मेटे बुल डेलेल डारिगेरलिक्टेन एस्पाबी

तुर्दलीवा बी.एस., रहमतुल्लाएवा एन.यू., टेन वी.बी., रौशनोवा ए.एम.,

मुसेवा बी.ए., ओमारोवा डी.बी.

असफेंडियारोव एस.जे.एच. अतींडागी काज़मु

Daleldi दवा ortalygy

अल्माटी, कज़ाखस्तान

तुइनोबीर ऑरा बॉयिन्शा बैगलंगन ज़र्टेतु नतिज़ेलेरी येलि बीर एमदिक, एल्डिन अलु नेमेस डायग्नोस्टिक्सली, एडिस्टिन तिइमडिलिगी झी ज़ेत्किलिक्टी ओज़ेशेलेनेदी।

आर्टरली ज़र्टेट्यूलरडिन नेटिज़ेलेरिनिन सैलीस्टिरमाली बैगसी ज़ेन ओलार्डिन ज़्हेल्पिलौयश सोरीटींडिन्य नतिज़ेलेरी ऑसिगन बेलैनीस्टी पेडा बोलाटिन ज़ाज़ेटिलिक किरिगुइन मैसैटी।

एन आइगिली ज़ाने ज़ेके ग्यलीमी ज़ेरटेउलेरडिन नतिज़ेलेरिनिन ज़ियिलिक किरिगुइनिन ज़िल्डम डेमिटिन एडिस्टेमेलेरिनिन बिरिन बगिन मेटा - तल्डौ एडिस्टेम ज़ाटाडी।

मेटा - तल्दौ - बुल इकोलोग्टिन महामारी विज्ञान के ज़र्टेट्यूलर बिरिकेन नैटिज़ेलेरिनिन सैंडीक तल्डौय - कोर्शगन ऑर्टेनिन यलगी बीर फ़ैक्टरिनिन सेरिनिन बासासी। ऑल केलीसुशीलिक्टिन डेरेज़ेसी नेमेस आर्टर्ली ज़ेरटेउ अल्गन नॉटिज़ेलेर्डिन एइर्माशाइलगिनिन सैंडीक बससिन एस्केरेडी।

एक मेटा-विश्लेषणसाक्ष्य-आधारित दवा के लिए एक उपकरण के रूप में

तुर्दलीवा बी.एस., रहमतुल्लायेवा एन.यू., टेन वी.बी., रौशनोवा ए.एम.,

मुसेवा बी.ए., ओमारोवा डी.बी.
एस.डी. असफेंडियारोव, अल्माटी, कजाकिस्तान के काज़एनएमयू
सारांशअक्सर, एक ही चिकित्सीय या निवारक हस्तक्षेप या एक ही बीमारी के लिए एक निदान पद्धति की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने वाले अध्ययनों के परिणाम भिन्न होते हैं।

साक्ष्य-आधारित चिकित्सा स्रोत लगातार बढ़ रहे हैं, लेकिन इसके बावजूद, कोक्रेन लाइब्रेरी सबसे महत्वपूर्ण बनी हुई है। यह विभिन्न विशिष्टताओं में वैज्ञानिकों के एक अंतरराष्ट्रीय समुदाय के कोक्रेन सहयोग के हिस्से के रूप में बनाया गया था, जो अब तक किए गए सभी यादृच्छिक नियंत्रित नैदानिक ​​​​परीक्षणों के परिणामों को खोजने, व्यवस्थित करने और सारांशित करने के लिए तैयार थे। अध्ययन के चयन की प्रमुख कसौटी यादृच्छिक प्रतिचयन द्वारा विषयों का चयन है। कोक्रेन लाइब्रेरी में इस विषय पर किए गए सभी परीक्षणों (दवाओं, उपचारों आदि के परीक्षण) के साथ-साथ चिकित्सा में सबसे प्रासंगिक और विवादास्पद विषयों पर व्यवस्थित समीक्षाएं शामिल हैं, जिन्हें नियमित रूप से अपडेट किया जाता है। कोक्रेन लाइब्रेरी में डेटा इलेक्ट्रॉनिक प्रारूप में है और इसे ऑनलाइन एक्सेस किया जा सकता है या सदस्यता द्वारा लेजरडिस्क पर वितरित किया जा सकता है।

कोक्रेन लाइब्रेरी तक पहुंच के बाद, एक डॉक्टर या शोधकर्ता जल्दी से जांच कर सकता है कि क्या विश्लेषण किए गए वैज्ञानिक लेख में निहित जानकारी स्वीकृत विश्व अनुभव से मेल खाती है, क्या इसी तरह के अध्ययन पहले किए गए हैं और क्या परिणाम प्राप्त हुए हैं।

यह महत्वपूर्ण है कि हाल के वर्षों में न केवल डेटाबेस सामने आए हैं, जहां आप रुचि की लगभग कोई भी चिकित्सा जानकारी पा सकते हैं, बल्कि यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षणों (CONSORT) के परिणामों की रिपोर्ट करने के लिए एकीकृत मानक भी विकसित किए गए हैं, जिसका उद्देश्य सुधार करना है यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षणों (आरसीटी) पर रिपोर्ट की गुणवत्ता।

एक आरसीटी के परिणामों के व्यापक मूल्यांकन के लिए, इसकी संरचना, आचरण, डेटा विश्लेषण और व्याख्या की विशेषताओं की अच्छी समझ होना आवश्यक है। आरसीटी की संख्या में तेजी से वृद्धि ने इसे सही करने की आवश्यकता पर सवाल खड़ा कर दिया है

उनके परिणामों की प्रस्तुति, क्योंकि अक्सर रिपोर्टों की गुणवत्ता असंतोषजनक रहती है। शोधकर्ताओं और मेडिकल जर्नल के संपादकों के एक समूह ने CONSORT - रिपोर्टिंग परीक्षणों के समेकित मानक विकसित किए हैं ताकि शोधकर्ताओं को एक विशिष्ट एल्गोरिथ्म का उपयोग करके रिपोर्ट की गुणवत्ता में सुधार करने में मदद मिल सके जो आरसीटी के संचालन और विश्लेषण की प्रक्रिया को दर्शाता है। यदि इसके लेखक अधूरी या गलत तरीके से तैयार की गई रिपोर्ट प्रस्तुत करते हैं, तो इससे प्राप्त आंकड़ों की व्याख्या करना बेहद मुश्किल या असंभव हो जाता है। बहुत बार, प्रवृत्त रूप से प्रस्तुत किए गए परिणाम वैज्ञानिक प्रकाशनों के बेईमान अभ्यास का आधार होते हैं, जब गलत परिणामों को कुछ नए सत्य के रूप में प्रस्तुत किया जाता है।

रिपोर्ट के मानक खंड निम्नलिखित खंड हैं: शीर्षक, सार, "परिचय", "अनुसंधान विधियां", "परिणाम" और "चर्चा"। इसमें अध्ययन की प्रासंगिकता और उद्देश्यों, इसकी संरचना की विशेषताओं, डेटा के आचरण और विश्लेषण के बारे में विस्तृत जानकारी होनी चाहिए। उदाहरण के लिए, पर्याप्त नहीं पूरी जानकारीयादृच्छिकरण के बारे में हस्तक्षेप की प्रभावशीलता का गलत मूल्यांकन होता है। आरसीटी की ताकत और कमजोरियों का न्याय करने के लिए, पाठक को इस्तेमाल की जाने वाली विधियों की गुणवत्ता के बारे में पता होना चाहिए।

अध्ययन के डिजाइन के अलावा, इसके संचालन की एक विस्तृत योजना की आवश्यकता है, जो समय के साथ अपने प्रतिभागियों की संरचना में परिवर्तन को प्रतिबिंबित करे (प्रतिभागियों को शामिल करना, एक या दूसरे हस्तक्षेप की नियुक्ति के लिए यादृच्छिकरण, अवलोकन और डेटा विश्लेषण ) ये डेटा एक स्पष्ट संकेत प्रदान करते हैं कि प्राथमिक विश्लेषण में प्रत्येक समूह में कितने रोगियों को शामिल किया गया था और यह निष्कर्ष निकालने के लिए कि क्या आरसीटी ने डेटा विश्लेषण का उपयोग इस धारणा के आधार पर किया था कि सभी रोगियों को निर्धारित उपचार प्राप्त हुआ था।

CONSORT मानकों को पहली बार 1990 के दशक के मध्य में लेखकों के एक समूह द्वारा प्रकाशित किया गया था जिसमें नैदानिक ​​​​शोधकर्ता (चिकित्सक), चिकित्सा सांख्यिकी के विशेषज्ञ और गैर-संक्रामक महामारी विज्ञान, और प्रमुख जैव चिकित्सा पत्रिकाओं के संपादक शामिल थे। चिकित्सा पत्रिकाओं में प्रकाशन के लिए लेख तैयार करते समय ये मानक संपादकीय आवश्यकताओं का आधार बन गए हैं। समय-समय पर CONSORT मानक

अद्यतन कर रहे हैं और नवीनतम संस्करणइंटरनेट पर उपलब्ध: www. consort-statement.org

CONSORT मानकों का उपयोग वास्तव में RCT रिपोर्ट और चिकित्सा प्रकाशनों की गुणवत्ता में सुधार करने में योगदान देता है, असंतोषजनक चिकित्सा प्रकाशनों की संख्या को 61% से घटाकर 39% कर देता है।

वर्तमान में, CONSORT मानक दृढ़ता से यह इंगित करने की अनुशंसा करते हैं कि जिस संस्थान में अध्ययन किया गया था, उस संस्थान की नैतिकता समिति को अनुमोदित किया गया है; अध्ययन के वित्तपोषण के स्रोत और पंजीकरण संख्या, जैसे कि अंतर्राष्ट्रीय मानक आरसीटी संख्या (अंतर्राष्ट्रीय मानक यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण संख्या - आईएसआरसीटीएन), जिसे अध्ययन शुरू होने से पहले सौंपा गया था।

आज, CONSORTs में एक 22-आइटम चेकलिस्ट (तालिका 8.1) और एक RCT डिज़ाइन (चित्र 8.1) शामिल है जो मुख्य रूप से साधारण दो-हाथ वाले RCT की रिपोर्टिंग की गुणवत्ता में सुधार पर केंद्रित है। हालाँकि, CONSORT सिद्धांत उन्हें किसी अन्य डिज़ाइन के साथ अध्ययन रिपोर्ट तैयार करने में उपयोग करने की अनुमति देते हैं।

CONSORT मानक न केवल RCT प्रतिभागियों पर लागू होते हैं, बल्कि किसी भी शोधकर्ता पर भी लागू होते हैं, क्योंकि वे व्यापक रूप से समीक्षकों और चिकित्सा पत्रिकाओं के संपादकों द्वारा प्रकाशन के लिए लेखों का चयन करते समय व्यवस्थित त्रुटियों को खत्म करने के लिए उपयोग किए जाते हैं जो गलत परिणाम और निष्कर्ष का कारण बन सकते हैं। परिणामों की सांख्यिकीय प्रस्तुति पर विशेष ध्यान दिया जाता है नैदानिक ​​परीक्षण"जैव चिकित्सा पत्रिकाओं को प्रस्तुत पांडुलिपियों के लिए समान आवश्यकताओं" के प्रावधानों के अनुसार।

CONSORT शुरू में साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के सिद्धांतों पर आधारित था, जो पहले यादृच्छिक परीक्षणों के मेटा-विश्लेषणों की प्रस्तुति के लिए मानकों के विकास में उपयोग किया जाता था, अवलोकन संबंधी अध्ययनों का मेटा-विश्लेषण और अनुसंधान सामग्री जो नैदानिक ​​विधियों की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करती थी।

वर्तमान में, कोक्रेन लाइब्रेरी के अलावा, लगभग 200 डेटाबेस हैं जहां आप ऐसी सामग्री पा सकते हैं जो साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के सिद्धांतों का अनुपालन करती हैं (इनमें से सबसे महत्वपूर्ण तालिका 8.2 में सूचीबद्ध हैं)।

चावल। 8.1.एक यादृच्छिक परीक्षण का डिज़ाइन जो सभी चरणों में प्रतिभागियों की संख्या पर डेटा को दर्शाता है (प्रतिभागियों को शामिल करना, एक या दूसरे हस्तक्षेप का यादृच्छिक असाइनमेंट, अवलोकन और डेटा विश्लेषण)

तालिका 8.1.यादृच्छिक परीक्षण रिपोर्ट में शामिल करने के लिए अनुभागों की चेकलिस्ट

तालिका 8.1 . की निरंतरता

तालिका 8.1 . का अंत

तालिका 8.2।मेडिकल इलेक्ट्रॉनिक डेटाबेस जो साक्ष्य-आधारित दवा डेटा का उपयोग करते हैं

नए के विकास और मौजूदा नैदानिक ​​​​दिशानिर्देशों के विश्लेषण के लिए, निम्नलिखित इंटरनेट संसाधन उपयोगी हो सकते हैं।

राष्ट्रीय दिशानिर्देश क्लीयरिंगहाउस (एनजीसी), www.guideline.gov

मार्गदर्शक निवारक उपायक्लिनिकल प्रैक्टिस में (क्लिनिकल प्रिवेंटिव सर्विस के लिए गाइड), http://cpmcnet। columbia.edu/texts/gcps

गाइड टू क्लिनिकल प्रिवेंटिव सर्विस, दूसरा संस्करण, http://odphp.osophs.dhhs.gov/pubs/guidecps/default.htm

पारिवारिक अभ्यास रोग उपचार मार्गदर्शिकाएँ, www.familymed.com/References/ReferencesFrame.htm

नैदानिक ​​प्रणाली सुधार संस्थान, www.icsi.org

एजेंसी फॉर हेल्थ रिसर्च एंड केयर क्वालिटी: प्रिवेंशन इन प्रैक्टिस (एएचआरक्यू), www.ahcrp.gov/clinic/ppipix.htm

स्वास्थ्य देखभाल गुणवत्ता और अनुसंधान एजेंसी (एएचआरक्यू), www.ahrq.gov

एआईएचए बहुभाषी पुस्तकालय, www.eurasiahealth। org/english/library/index.cfm www.eurasiahealth.org/russian/library/index.cfm

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कनाडा के मेडिकल एसोसिएशन: नेतृत्व और नैदानिक ​​दिशानिर्देशकनाडा में (कैनेडियन मेडिकल एसोसिएशन: कैनेडियन क्लिनिकल प्रैक्टिस गाइडलाइंस के लिए दिशानिर्देश), www.cma। सीए/सीपीजीएस/जीएसएसपीजी-ई.एचटीएम

साक्ष्य आधारित स्वास्थ्य देखभाल (बंदोलियर: साक्ष्य-आधारित स्वास्थ्य देखभाल), www.jr2.ox.ac.uk/bandolier/index.html

मौजूदा नैदानिक ​​​​अभ्यास दिशानिर्देशों की खोज यहां की जा सकती है:

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Http://www.prodigy.nhs.uk/ClinicalGuidance (PRODIGY क्लिनिकल गाइडेंस, यूके);

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अधिक "संकीर्ण" विशिष्टताओं के संबंध में साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के विभिन्न पहलुओं पर उपयोगी जानकारी यहां पाई जा सकती है:

अमेरिकन होलिस्टिक हेल्थ एसोसिएशन, www.ahha.org;

अमेरिकन होल हेल्थ एंड रीबस इंक, www.WholeHealth.com;

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संवहनी रोग फाउंडेशन, www.vdf.org;

ब्रिटिश डेंटल एसोसिएशन, www.bda-dentistry.org.uk;

ब्रिटिश डेंटल हेल्थ फाउंडेशन, www.dentalhealth.org.uk;

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थायराइड सोसायटी, www.the-thyroid-society.org;

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संगठन Mondiale de Gastro-Enterology, www.omge.org;

ब्रिटिश लीवर ट्रस्ट, www.britishlivertrust.org.uk;

स्त्री रोग ऑन्कोलॉजिस्ट सोसायटी, www.sgo.org;

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हेपेटाइटिस बी फाउंडेशन, www.hepb.org;

अमेरिकन सोसाइटी ऑफ जीन थेरेपी, www.asgt.org;

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अमेरिकन एकेडमी ऑफ न्यूरोलॉजी, www.aan.com;

अल्जाइमर रोग इंटरनेशनल, www.alz.co.uk;

स्त्री रोग और प्रसूति के अंतर्राष्ट्रीय संघ, www.figo.org;

OBGYN.net, www.obgyn.net;

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ग्लूकोमा फाउंडेशन, www.glaucoma-foundation.org;

अमेरिकन एकेडमी ऑफ ऑर्थोपेडिक सर्जन, www.aaos.org;

राष्ट्रीय ऑस्टियोपोरोसिस सोसायटी, www.nos.org.uk;

अमेरिकन एकेडमी ऑफ पीडियाट्रिक्स, www.aap.org;

KidsGrowth.com, www.kidsgrowth.com;

वर्ल्ड साइकियाट्रिक एसोसिएशन - WPA ऑनलाइन, www.wplanet.org;

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दवा निर्देशिका प्रकाशन एमआईएमएस, www.atmedican-asia.com;

ब्रिटिश मेडिकल जर्नल, www.bmj.com;

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नैदानिक ​​परीक्षणों से संबंधित जानकारी के लिए साइट, www.centerwatch.com;

इंटरएक्टिव ऑनलाइन सम्मेलन, www.cyberounds.com;

दंत-संबंधी इंटरनेट संसाधन, www.dental-resources.com;

सीपीआर डायरी और रोगी शिक्षा, www.edotmd.com;

व्यायाम अनुसंधान सहयोगी, www.exra.org;

बाल रोग स्वास्थ्य समस्याएं, www.generalpediatrics.com;

ग्लोबल ड्रग डेटाबेस, www.globaldrugdatabase.com;

उच्च रक्तचाप, डायलिसिस और नैदानिक ​​नेफ्रोलॉजी के लिए इलेक्ट्रॉनिक जर्नल, www.hdcn.com;

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एशिया प्रशांत में एक अग्रणी उपभोक्ता स्वास्थ्य पत्रिका का इंटरनेट संस्करण, www.healthtoday.net;

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चिकित्सकों के लिए स्मार्टमेड साइट, www.medicinenet.com;

दुनिया भर में चिकित्सा सम्मेलन, www.mediconf.com;

साइट विशेषता: नैदानिक ​​प्रबंधन श्रृंखला, विशेषज्ञों से पूछें, सम्मेलन, और अधिक खो दिया, www.medscape.com;

मुफ्त इंटरनेट सेवा, संक्षिप्त स्लाइड प्रस्तुति प्रारूप में चिकित्सा जानकारी, www.medslides.com;

माइक्रोबायोलॉजी, वायरोलॉजी साइट, www.microbiol.org;

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डेनमार्क लुंडबेक संस्थान, www.psychiatrylink.com;

रेडियोलॉजी संबंधी साइट, www.radcenter.com;

स्नातकोत्तर चिकित्सा जीवन, www.residentpage.com;

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सोसाइटी ऑफ क्रिटिकल केयर मेडिसिन, www.sccm.org, www.telemedicine.org;

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व्यावसायिक संघ वैकल्पिक चिकित्सा

राष्ट्रीय एकीकृत चिकित्सा परिषद, www.nimc.org;

ब्रिटिश नेचुरोपैथिक एसोसिएशन, www.naturopaths.org.uk;

कनाडाई पूरक चिकित्सा संघ, www.ccmadoctors.ca;

एसोसिएशन ऑफ यूरोपियन पीडियाट्रिक कार्डियोलॉजिस्ट, www.aepc.org;

कार्डिएक सोसाइटी ऑफ़ ऑस्ट्रेलिया एंड न्यूज़ीलैंड, www.csanz.edu.au;

जराचिकित्सा कार्डियोलॉजी सोसायटी, www.sgcard.org;

अमेरिकन डेंटल एसोसिएशन, www.ada.org, डेंटलएक्सचेंज.कॉम;

दंत चिकित्सकों के यूरोपीय संघ, www.europeandentists.org;

अमेरिकन एकेडमी ऑफ डर्मेटोलॉजी, www.aad.org, DermWeb.com, www.dermweb.com।

मधुमेह और एंडोक्रिनोलॉजी

अमेरिकन थायराइड एसोसिएशन, www.thyroid.org;

एसोसिएशन ऑफ ब्रिटिश क्लिनिकल डायबेटोलॉजिस्ट, www.diabetologistsabcd.org.uk;

एंडोक्रिनोलॉजी के लिए सोसायटी, www.endocrinology.org;

पैसिफिक डर्माटोलॉजिक एसोसिएशन, www.pacificderm.org।

पारिवार की दवा

प्राथमिक देखभाल चिकित्सक" संगठन मलेशिया, www.jaring.my/pcdom;

रॉयल ऑस्ट्रेलियन कॉलेज ऑफ़ जनरल प्रैक्टिशनर्स, www.racgp.org.au;

रॉयल कॉलेज ऑफ जनरल प्रैक्टिशनर्स, www.rcgp.org.uk।

गैस्ट्रोएंटरोलॉजी

गैस्ट्रोएंटरोलॉजी की ब्रिटिश सोसायटी, www.bsg.org.uk, GastroHep.com;

गैस्ट्रोएंटरोलॉजी की फिलीपीन सोसायटी, www.psgpsde.com.ph।

रुधिर विज्ञान - ऑन्कोलॉजी

अमेरिकन सोसायटी ऑफ क्लिनिकल ऑन्कोलॉजी, www.asco.org;

अमेरिकन सोसायटी ऑफ हेमेटोलॉजी, www.hematoIogy.org, Bonetumor.org।

संक्रामक रोग

अमेरिका की संक्रामक रोग सोसायटी, www.idsociety.org;

एड्स देखभाल में चिकित्सकों का अंतर्राष्ट्रीय संघ www.iapac.org;

संक्रामक रोगों के लिए राष्ट्रीय फाउंडेशन, www.nfid.org।

आणविक चिकित्सा

बायोमेटनेट, www.bmn.com;

जीन थेरेपी - एक पेशेवर समुदाय, www.gtherapy.co.uk;

नेशनल सोसाइटी ऑफ जेनेटिक काउंसलर, www.nsgc.org।

तंत्रिका-विज्ञान

अमेरिकन एसोसिएशन ऑफ इलेक्ट्रोडायग्नोस्टिक मेडिसिन, www.aaem.net;

अमेरिकन बोर्ड ऑफ साइकियाट्री एंड न्यूरोलॉजी, www.abpn.com;

नेशनल न्यूरोट्रॉमा सोसाइटी, www.edc.gsph.pitt.edu/neurotrauma।

प्रसूति & प्रसूतिशास्र

स्त्री रोग और प्रसूति के प्रोफेसरों का संघ, www.apgo.org;

यूरोपियन सोसाइटी ऑफ ह्यूमन रिप्रोडक्शन एंड एम्ब्रियोलॉजी, www. esre.com;

इंटरनेशनल सोसाइटी ऑफ गाइनकोलॉजिक एंडोस्कोपी, www.isge.org।

नेत्र विज्ञान

अमेरिकन बोर्ड ऑफ ऑप्थल्मोलॉजी, www.abop.org;

मोतियाबिंद और अपवर्तक सर्जरी की अमेरिकन सोसायटी, www.ascrs.org;

नेत्र रोग विशेषज्ञों के संपर्क लेंस एसोसिएशन, www.clao.org।

हड्डी रोग

अमेरिकन एसोसिएशन ऑफ ऑर्थोपेडिक सर्जन, www.aaos.org;

एशिया पैसिफिक ऑर्थोपेडिक एसोसिएशन, www.sapmea.asn.au/apoaold.htm;

क्लिनिकल ऑर्थोपेडिक सोसाइटी, www.cosociety.org।

बच्चों की दवा करने की विद्या

बाल चिकित्सा यूरोलॉजी के लिए यूरोपीय सोसायटी, www.espu.org;

बाल चिकित्सा संज्ञाहरण के लिए सोसायटी, www.pedsanesthesia.org;

बाल चिकित्सा रेडियोलॉजी के लिए सोसायटी, www.pedrad.org।

मनश्चिकित्सा

अमेरिकन साइकियाट्रिक एसोसिएशन, www.psych.org;

कैनेडियन साइकियाट्रिक एसोसिएशन, www.cpa-apc.org;

क्लिनिकल मनोचिकित्सकों की सोसायटी, www.scpnet.com।

श्वसन देखभाल

अमेरिकन एसोसिएशन ऑफ रेस्पिरेटरी केयर, www.aarc.org;

नेशनल एसोसिएशन फॉर मेडिकल डायरेक्शन ऑफ रेस्पिरेटरी केयर, www. namdrc.org;

कैनेडियन सोसाइटी ऑफ़ रेस्पिरेटरी थेरेपिस्ट, www.csrt.com।

संधिवातीयशास्त्र

रुमेटोलॉजी स्वास्थ्य पेशेवरों का संघ, www.rheumatology। संगठन/एआरएचपी;

रुमेटोलॉजी के लिए ब्रिटिश सोसायटी, www.rheumatology.org.uk;

न्यूजीलैंड रुमेटोलॉजी एसोसिएशन, www.rheumatology.org.nz।

कैनेडियन सोसाइटी ऑफ प्लास्टिक सर्जन, www.plasticsurgery.ca;

मिनिमली इनवेसिव कार्डियक सर्जरी के लिए इंटरनेशनल सोसायटी, www. ismics.org;

थोरैसिक सर्जन सोसायटी, www.sts.org। उरोलोजि

अमेरिकन यूरोलॉजिकल एसोसिएशन, www.auanet.org;

यूरोलॉजी के यूरोपीय संघ, www.uroweb.org;

इंटरनेशनल सोसाइटी ऑफ एंड्रोलॉजी, www.andrology.org।

हड्डी रोग

आर्थोपेडिक नेटवर्क, www.orthonetwork.cog।

सार्वजनिक सूचना साइटें

वैकल्पिक चिकित्सा, Holistic.com;

कार्डियोलॉजी हार्टपॉइंट, www.heartpoint.com;

दंत चिकित्सा, Smileworks.com;

त्वचाविज्ञान, वनस्किन डॉट कॉम;

मधुमेह और एंडोक्रिनोलॉजी, एंडोक्राइनवेब.कॉम;

फैमिली मेडिसिन, MayoClinic.com www.mayohealth.org;

गैस्ट्रोएंटरोलॉजी गैस्ट्रोनेट, www.gastro.net.au;

रुधिर विज्ञान - ऑन्कोलॉजी CancerSource.com, www.cancersource। कॉम/समुदाय;

संक्रामक रोग संक्रमण Ctrl ऑनलाइन, www.infectionctrl-online। कॉम;

आणविक चिकित्सा डीएनए फ़ाइलें, www.dnafiles.org;

न्यूरोलॉजी गेटवे टू न्यूरोलॉजी, http://neuro-www.mgh.harvard.edu;

प्रसूति एवं स्त्री रोग ओस्ट्रोनॉट, www.womenshealth.org;

नेत्र विज्ञान राष्ट्रीय नेत्र संस्थान, www.nei.nih.gov;

बाल रोग क्वालकिड्स, www.qualkids.com;

मनश्चिकित्सा अवसाद गठबंधन, www.depressionalliance.org;

रेस्पिरेटरी केयर द ब्रीदिंग स्पेस, www.thebreathingspace.com;

संधिशोथ गठिया लिंक, www.arthritislink.com;

सर्जरी, Transplantation.org;

यूरोलॉजी यूरोलॉजी चैनल, www.urologychannel.com।

सीएमई प्रदाता

अमेरिकन एकेडमी ऑफ फिजिकल मेडिसिन एंड रिहैबिलिटेशन, www. aapmr.org/cme.htm;

अमेरिकन कॉलेज ऑफ इमरजेंसी फिजिशियन, www.pain.acep.org/acep;

आर्कमेसा एजुकेटर्स, www.arcmesa.com/cont_ed/profhome.jhtml7P_ ID=9;

बायलर कॉलेज ऑफ मेडिसिन ऑनलाइन सीएमई, www.baylorcme.org, BreastCancerEd.net;

कैंसर नियंत्रण: मोफिट कैंसर केंद्र का जर्नल, www.moffitt.usf। शिक्षा/प्रदाता/सीसीजे;

कार्डियोविलेज डॉट कॉम;

सतत शिक्षा के लिए क्लीवलैंड क्लिनिक केंद्र www. clevelandclinicmeded.com/online/topics.htm, Cme.cybersessions.org, CMEacademy.com, CMECपाठ्यक्रम www.cmecourses.com;

न्यूरोटॉक्सिन थेरेपी में उभरते मुद्दे, www.neurotoxinonline.com;

जराचिकित्सा टाइम्स, www.medinfosource.com/gtycme.html;

अस्पताल अभ्यास, www.hosppract.com/cme.htm;

इंटरएक्टिव ग्रैंड राउंड्स, http://igr.medsite.com;

चिकित्सक और खेल चिकित्सा ऑनलाइन, www.physsportsmed.com;

चिकित्सक सहायक जर्नल, www.pajournal.com/pajournal/cme/ce.html;

स्नातकोत्तर चिकित्सा सीएमई ऑनलाइन, www.postgradmed.com/cme.htm;

पावर-कैंसर सीई, www.powerpak.com/CE;

प्रागमटन चिकित्सा शिक्षा कार्यालय, www.pome.org;

साइकियाट्रिक टाइम्स, www.mhsource.com/pt/cme.html;

सदर्न मेडिकल एसोसिएशन ऑन लाइन, www.sma.org;

स्टैनफोर्ड रेडियोलॉजी ऑनलाइन सीएमई, http://radiologycme.stanford.edu/online;

द जर्नल ऑफ़ क्लिनिकल साइकियाट्री, www.psychiatrist.com/cmehome;

बाल चिकित्सा फार्मेसी वकालत समूह, www.cecity.com/ppag/index.htm;

हम। फार्मासिस्ट, www.uspharmacist.com;

यूनिवर्सिटी ऑफ अलबामा स्कूल ऑफ मेडिसिन, http://main.uab.edu/uasom/new/show.asp?durki=14510;

वैक्सीन सुरक्षा, www.vaccinetoday.com/aap.htm;

आभासी त्वचाविज्ञान, http://erl.pathology.iupui.edu/cases/dermcases/। डर्मकेसेस.cfm

वर्चुअल लेक्चर हॉल, www.vlh.com।

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