1ЭМШУИС, АУС, Уушгины эмгэг судлалын тэнхим
Эмнэлзүйн судалгааг хэрхэн төлөвлөдөг вэ?
( I хэсэг )
Шинийг эрэлхийлэгч, судлаач эрхэм уншигч та бүхэнд толилуулж буй цуврал 3 өгүүллийн эхний хэсэгт судалгаа хийхдээ (докторын диссертациас эхлээд олон төвт эмнэлзүйн туршилт хүртэл) анхаарвал зохих асуудлуудын талаар өгүүлэх болно.
О.Г.Мелихов (Москва), Е.П.Шаврикова (Саратов) нарын Клиническая фармакотерапия и терапия (1999.8.) бүтээлийг эх хэлнээ хөрвүүлэв.
“Бид эргээс хол байх үед би манай усан онгоцон дээр байсан чийг бам өвчтэй 12 хүнийг сонгож авав. Би боломжийн хирээр төстэй тохиолдлуудыг сонгож авахыг эрмэлзэж байлаа. Би тэднийг нэг газар байрлуулав... . Тэдний хоолны дэглэм ижилхэн байв. … тэдгээрийн хоёр нь байвангийн 25 дусал ууж байв. Хоёр өвчтөнд 2 халбага цууны хүчил уухаар, өөр хоёр өвчтөнд далайн усны курс эмчилгээ заав... . Бас хоёр нь өдөрт 2 жүрж, 1 лимон идэж, өөр хоёр нь задь авч байв”. Ингэж XVIII зуунд английн эмч J.Lind, магадгүй, анхны эмнэлзүйн судалгааг төлөвлөж байжээ.
Харамсалтай нь, 250 жилийн дараа анагаахын шинжлэх ухааны судалгааны ихэнх хэсэг “Линдийн аргаар” төлөвлөгдөж, анализ хийгдэж байна. Судалгааг төлөвлөх, явуулах, материалыг боловсруулах, дүгнэх байдал хангалтгүй байгаа талаар сүүлийн үед хэвлэгдсэн хэд хэдэн ажилд шүүмжилсэн байна [2-4]. “Международный Журнал Медицинской Практики” сэтгүүлийн ерөнхий редактор С.Е.Бащинскийн тэмдэглэснээр: “нилээд хэдэн нийтлэг алдаануудад үндэслэн ... шинжлэх ухааны олон нийтлэл ач холбогдолгүй байгаа талаар дүгнэлт хийж болохоор байна” [4].
Шинжлэх ухааны хөгжилд баримт цуглуулах, тодорхойлон бичих, тэдгээрийг цэгцлэх байдалтай байсан туршилтын үе шат, мөн түүнчлэн онолын үе шат (хуримтлагдсан баримтуудыг концепци байдалтай анализ, синтез хийх) нь математик үе шатаар солигдсоноор хуримтлагдсан баримтуудын тоон зүй тогтлыг судлан, судлагдаж буй үйл явц, объектын математик загварыг бүтээх болжээ [2].
Анагаахын салбарт шинжлэх ухааны ямар ч судалгааг төлөвлөхөд суурь болсон орчин үеийн зарчмууд нь цөөхөн хүмүүсийн л эзэмшсэн ямар нэгэн “дээд түвшний мэдлэг” биш юм. Эдгээр зарчмыг ойлгож, өдөр тутмын судалгааны ажилдаа хэрэглэхэд, шинжлэх ухааны бүтээгдэхүүнд анализ хийхэд мэргэжлийн математикч ч юм уу, эсвэл статистикч байх шаардлагагүй. Гэвч мэргэжлийн статистикчид хандахгүй байх боломжгүй нь ойлгомжтой. Европод 1995 онд л гэхэд ойролцоогоор 2000 анагаахын статистикч байсан ба тэдгээр нь зөвхөн анагаах-биологийн чиглэлийн судалгааг төлөвлөж, анализ хийх чиглэлээр ажиллаж байжээ [9]. Тэдгээртэй зөвлөх боломж хэдий чинээ их байна, төдий чинээ судалгааны чанар өндөр байх болно. Гэвч клиницистын тусламжгүй шийдвэрлэж чадахгүй асуудлууд статистикчдад байдаг. Судалгаа явуулах зарчмыг мэдсэнээр багаар бодоход статистикчийн өмнө асуудлыг зөв зүйтэй тавих боломжтой болно. Энэхүү өгүүллийн гол зорилго нь судалгаа хийхдээ-докторын диссертациас эхлээд олон төвт эмнэлзүйн туршилт хүртэл-анхаарвал зохих асуудлуудын хүрээг гаргахад оршино.
Судалгааг төлөвлөх явц нь хэд хэдэн үе шаттай байдаг. Үүнд:
Судалгааны асуудлыг тодорхойлох (үндсэн таамаглал (hypothesis) дэвшүүлэх)
Судалгааны анхдагч (үндсэн) болон хоёрдогч зорилгыг тодорхойлох
Анхдагч (зорилгот) ба хоёрдогч сонирхож буй үзүүлэлтүүдийг тодорхойлох
Анхдагч үзүүлэлтийн хувьд эмнэлзүйн ач холбогдолтой ялгааг тогтоох
Анхдагч үзүүлэлтийн хувьд таамаглал дэвшүүлэх
Судлагдах популяцийг тодорхойлох
Судалгааны дизайныг боловсруулах
Судалгааны хүчийг тодорхойлох
Судалгаанд оролцох хүний тоог тогтоох
Дүгнэлтийн бодит байдлыг дээшлүүлэхийн тулд хэрэглэгдэх аргуудыг тодорхойлох
Цуглуулсан материалыг боловсруулах, статистик анализ хийх төлөвлөгөөг боловсруулах
Судалгааны протоколд дээр дурьдсан болон өөр бусад олон зүйлийг бичих хэрэгтэй.
Эдгээр үе шатуудын аль нэгэнд алдаа гаргавал судалгааг явуулахад зарцуулсан цаг хугацаа, хүч хөдөлмөр, мөнгийг салхинд хийсгэсэнтэй адил болоход хүрч болно. Мэдээлэл муутай, алдаатай баримтуудаас тавигдсан асуудалд хариулт авахад математикийн ямар ч нарийн арга тус болохгүй.
1. Судалгааны асуулт (research question) ба судалгааны зорилго (study objective)
Судалгааг эхлэхийн өмнө бид юуг судлах (“бид юуг хайх”) гэж байгааг тодорхойлох хэрэгтэй. Энэ нь ихэвчлэн ямар нэгэн анагаахын, тухайлбал, “хар тамхинд донтох нь ДОХ-ын халдварын тохиолдлыг ихэсгэхэд нөлөөлж болох уу?”, эсвэл “ А бэлдмэл артерийн гипертензийн явцад хэрхэн нөлөөлж байна?” гэсэн асуудлуудын шийдвэр байдаг. Судалгааны асуулт нь үндсэн таамаглалаас урган гардаг. Жишээ нь, “хар тамхинд донтох нь ДОХ-ын халдвартай хүмүүсийн тоо нэмэгдэхэд нөлөөлж байна” эсвэл “А бэлдмэл артерийн гипертензийн явцад нөлөөлж байна”.
Сайн тавигдсан судалгааны асуулт нь дор хаяж 3 шалгуурт нийцэж байх ёстой:
Зарчмын хувьд түүний хариултыг олж болно (“бидний хайж байгаа зүйл байгаа”)
Олж авсан хариулт шинжлэх ухаанд зохих хувь нэмрийг оруулах ёстой (“so what” test [5]) (“бидний олсон зүйлүүд биднээс өөр хэн нэгэнд үнэхээр хэрэгтэй”); ингэхдээ судлаач тухайн ажил чухал гэдэгт итгэлтэй байхаас гадна үүнийг мэргэжил нэгт нөхөд, зохих албадууд, ёс зүйн хороо, өвчтөнд баримттай нотлох боломжтой байх ёстой.
Асуултанд хариулт авахын тулд судлаачийн мэдэлд хангалттай хөрөнгө, цаг хугацаа байх (“бидэнд хариултыг олох хүч, цаг хугацаа хангалттай байх”) хэрэгтэй.
Бодит байдалд анагаах-биологийн олон асуултанд бүрэн дүүрэн хариулт авах боломжгүй байдаг. “Манай эмнэлгийн зүрх судасны тасагт 1998 онд зүрхний шигдээсийн улмаас хэвтэн эмчлүүлсэн өвчтөний дундач ор хоног хэд байв?” гэсэн асуултанд бүрэн дүүрэн, тодорхой хариулт авч болно. Учир нь нийт өвчтөний хувьд шаардлагатай мэдээллийг цуглуулах боломжтой (зорилгот популяцийн хувьд). Гэтэл “А бэлдмэл артерийн гипертензийн явцад хэрхэн нөлөөлж байна вэ?” гэсэн асуултанд бүрэн дүүрэн хариулахын тулд судлаач тухайн бэлдмэлээр артерийн гипертензи өвчтэй бүх хүмүүсийг эмчлэх шаардлагатай болно. Энэ нь мэдээжийн хэрэг боломжгүй юм. Аз болоход, таамаглал дэвшүүлэх, шалгах статистик аргууд байдаг. Эдгээр аргуудыг судалгааг төлөвлөхдөө хэрэглэснээр судалгааны субъектын хязгаарлагдмал хэсэгт гарсан үр дүнг бүтэн популяцид шилжүүлэх боломжтой. Судалгааны асуултыг бүрэлдэхүүн хэсгүүдэд хувааж тодорхой болгох нь зүйтэй. Үндсэн хэсгийг ялган авснаар судалгааны гол зорилгыг тодорхойлох боломжтой. Үлдсэн хэсгийг хоёрдогч зорилгод хамааруулах нь зүйтэй бөгөөд судалгааны хоёрдогч зорилгуудын тоо хязгаартай байх ёстой.
2.Сонирхол татаж буй зүйл (phenomenon of interest), үзүүлэлтүүд (variables), төгсгөл (outcomes), эцсийн үр дүн (end-points).
Судалгааг төлөвлөх дараагийн шатанд судалгааны асуултанд хариулж судалгааны зорилгод хүрэхийн тулд бие организмын үйл ажиллагааны ямар тодорхой үзүүлэлт эсвэл өвчний явц (сонирхож буй үзүүлэлт) судлагдах ёстой вэ гэдгийг тодорхойлох хэрэгтэй.
Ямар үзүүлэлтүүдийг хэмжсэнээр (жишээ нь пульс, артерийн даралт, ор хоног г.м.) сонирхол татаж буй зүйлийг зөв анализ хийх боломжтой болох вэ гэдгийг тогтоох шаардлагатай. Сонгогдсон үзүүлэлтүүдийн дотроос анхдагч (үндсэн) үзүүлэлтийг ялган авдаг. Түүнд анализ хийснээр судалгааны үндсэн зорилгод хүрэх боломжтой. Судалгааны хоёрдогч зорилгод нийцүүлэн хоёрдогч сонирхол татаж буй үзүүлэлтийг тодорхойлно.
Хэрвээ судалгааны асуулт нь артерийн гипертензийн явцын онцлог байгаад судалгааны зорилго нь А бэлдмэл тухайн өвчинд хэрхэн нөлөөлж буйг судлахад оршиж байвал анхдагч (зорилгот) сонирхол татах үзүүлэлт нь артерийн даралтын хэмжээ байх нь зүйд нийцэх мэт санагдана. Гэвч хүмүүсийн хувьд лабораторийн, багажийн, эсвэл физик үзүүлэлтүүдийн ямар нэгэн абсолют тоо тэр бүр чухал байдаггүй. Харин эмнэлзүйн мэдрэгдэхээр үр дагавар, тухайлбал тархины цусан хангамжийн алдагдал, зүрхний шигдээс, амьдралын үргэлжлэх хугацаа өөрчлөгдөх г.м. үзүүлэлтүүд илүү чухал байдаг. Ийм учраас хэмжсэн, шинжилсэн үзүүлэлтүүд болон эмнэлзүйн ач холбогдолтой үйл явдлыг ялган авч үздэг. Физик болон лабораторийн үзүүлэлтүүдийг (“surrogative variables” эсвэл “surrogative outcomes”) суррогат үзүүлэлт эсвэл суррогат төгсгөл [6], харин эмнэлзүйн ач холбогдол бүхий үйл явдлыг эмнэлзүйн төгсгөл гэж нэрлэдэг.
Эмчилгээний явцад лабораторийн эсвэл физик үзүүлэлтүүдэд гарсан тодорхой өөрчлөлтүүд эмнэлзүйн ач холбогдол бүхий төгсгөлд нөлөөлдөг хэмээн үздэг. Тухайлбал, ясны сийрэгжилтээс урьдчилан сэргийлэх эмчилгээний үр ашгийн суррогат төгсгөл нь ясны нягтын өөрчлөлт, эмнэлзүйн ач холбогдол нь ясны хугарал буурах явдал болно; холестерины хэмжээг бууруулдаг бэлдмэлүүдийн үр дүнг судлахад суррогат төгсгөл нь цусан дахь холестерины хэмжээ буурах, эмнэлзүйн ач холбогдол нь зүрхний шигдээсээр өвчлөх, нас барах тохиолдол буурах явдал болно [6]. Суррогат үзүүлэлтүүдийг хялбар бөгөөд хурдан үнэлж болдог тул шинэ эм боловсруулах хугацааг багасгах боломжтойгоороо давуу талтай юм. Гэвч тэдгээр нь зөвхөн тодорхой механизмтай холбоотой ямар нэгэн үр дүнг илэрхийлдэг боловч бие организмын байдал, өвчний явцыг ерөнхийд нь тусгаж чаддаггүй бөгөөд эмнэлзүйн төгсгөлтэй тэр бүр уялддаггүй. Тухайлбал, хорт хавдрын эмчилгээний явцад амьдрах хугацаа уртсах механизм нь үр дүнтэй эмчилгээний шалгуур үзүүлэлттэй (жишээ нь, хавдрын хэмжээ багасах) холбоогүй байж болно. Хавдрын хэмжээ багасах нь, эргэлзээгүй, ач холбогдолтой үзүүлэлт боловч хүлээгдэж буй амьдрал уртсах хугацааг шууд илэрхийлж чадахгүй [9]. Үүнээс гадна зөвхөн суррогат үзүүлэлтүүдийг судалснаар “эмнэлзүйн ашиг-эрсдэл” гэсэн харьцааг тоон утгаар үнэлэх боломжгүй юм. Гэтэл энэ үзүүлэлт эмчилгээний шинэ бэлдмэлийн тавилангийн талаар шийдвэр гаргахад голлох мэдээллийг өгдөг. Артерийн гипертензийг эмчлэх зорилгоор олон бүлгийн эмүүд бүртгэгдэж, тэдгээрийн ихэнх нь артерийн даралтыг маш сайн буулгаж байв. Хэрвээ дан ганц артерийн даралтыг буулгах нөлөөг тооцвол клонидин, магадгүй, энэ өвчний эмчилгээнд хамгийн өргөн хэрэглэгддэг эм байх байсан. Эмнэлзүйн ач холбогдол бүхий төгсгөл илүү олон судалгаанд сонирхол татах үндсэн үзүүлэлт болсоор байна.
Үүний зэрэгцээ эцсийн үр дүн (end-point) гэсэн ойлголт байдаг. Эцсийн үр дүн нь суррогат (үзүүлэлтийн тодорхой хэмжээнд хүрэх, жишээ нь, диастолын артерийн даралт 100 мм муб) ч, эмнэлзүйн ач холбогдол бүхий үзүүлэлт ч (үхэл, зүрхний шигдээс, цус харвалт) байж болно.
Дээр тэмдэглэснээр, судалгааны үндсэн зорилгоор тодорхойлогдсон зөвхөн ганц анхдагч (primary) эсвэл зорилгот (target) сонирхол татах үзүүлэлт байх ёстой. Жишээлбэл, глаукомын эмчилгээнд сонирхол татах зорилгот үзүүлэлт нь нүдний даралт (тоон үзүүлэлт) байдаг. Антибиотик эмчилгээний зорилгот үзүүлэлт нь микробиологийн үр ашиг (персистенци, эрадикаци зэрэг чанарын үзүүлэлтүүд) байдаг.
Сонирхолтой нь, олон ажиглалт-судалгааны (observational studies) зорилго нь (өрнөж буй үйл явцад судлаач шууд оролцолгүй ажиглах) янз бүрийн үзүүлэлтүүдийн хоорондох, жишээ нь, цусан дахь сахарын хэмжээ (суррогат үзүүлэлт) ба диабетын ретинопати үүсэх давтамж (эмнэлзүйн ач холбогдол бүхий төгсгөл)-ийн харилцан холбоог тогтооход оршдог. Ийм тохиолдолд нэгдүгээр үзүүлэлтийг “угтаж мэдэх үзүүлэлт” (predictor variable) гэдэг. Судалгааг төлөвлөхдөө ер нь нэмэлтээр хэд хэдэн хоёрдогч үзүүлэлтийг сонгодог нь хоёрдогч зорилгод хүрэх, нэмэлт мэдээллийг авах боломжийг олгоно.
Цуглуулсан бүхий л материалыг авч буй утгаас нь хамааран тоон (continuous) ба чанарын (categorical) гэж хуваадаг.
Тоон үзүүлэлт нь хэд хэдэн үргэлжилсэн утгыг авч болно (жишээ нь, сахар, артерийн даралтын хэмжээ, биеийн өндөр, жин г.м. лабораторийн болон физик үзүүлэлтүүд). Мөн түүнчлэн нас, шинжүүдийн илрэх зэрэг г.м. үргэлжилсэн тоон утгатай бусад үзүүлэлтүүд бий.
Чанарын үзүүлэлтүүд нь хэд хэдэн дискрет утгыг авдаг ба дараах байдлаар ашиглагддаг:
Нэрийдсэн (nominal) үзүүлэлт – үзүүлэлтийг илрэх шинжээр нь хуваадаг. Жишээлбэл: 1=идээтэй цэр; 2=салсархаг цэр; 3=салсархаг идээт цэр г.м.
Цэгцэлсэн (ordinal) үзүүлэлт – шинж чанарын хувьд адил үзүүлэлтүүдийг илрэлийн зэргээр нь хуваадаг, жишээлбэл: 1=сул өвдөлт; 2=дунд зэргийн өвдөлт; 3=хүчтэй өвдөлт г.м.
Хэмжилтийг бодит (objective) ба субъектив (subjective) гэж хуваадаг. Хувь хүний дүгнэлтээс үл хамаарах хэмжээсийг (жишээ нь, биеийн өндөр, жин, лабораторийн шинжилгээний үзүүлэлт г.м.) бодит гэж үзнэ. Бодит хэмжээс ба эмнэлзүйн төгсгөл нь “тогтвортой үр дүн” (“твёрдые точки”)-д хамаарна. Судлаачийн хувь хүний бодлоос хамаардаг үзүүлэлтийг (жишээ нь, өвчний хүндийн зэргийг шинжүүдийн илрэх байдлын дагуу тодорхойлох) субъектив гэж нэрлэдэг. Субъектив хэмжээсийг заримдаа “тогтворгүй үр дүн” (“мягкая точка”) гэж нэрлэдэг. Дүгнэлтүүд хэдий чинээ “тогтвортой үр дүн”-гийн анализ дээр үндэслэгдэнэ, төдийчинээ бодит байх нь ойлгомжтой.
Судалгааны асуултанд хариулж, дэвшүүлсэн таамаглалыг батлах эсвэл үгүйсгэхэд бүртгэгдэж буй үзүүлэлтүүд болон шинжилгээний давтамж (өөрөөр хэлбэл, цуглуулж буй материалын хэмжээ) хангалттай хэмжээнд хамгийн цөөн байх ёстой.
Судалгааны зорилгын тоо хязгаарлагдмал байх ёстойг дахин анхааруулах нь зүйтэй. Өдийг хүртэл хэн ч нэг туршилтын явцад тухайн салбарт хуримтлагдсан ойлгомжгүй асуудлуудыг бүгдийг нь шийдвэрлэж байсангүй. Түүгээр ч зогсохгүй ийм тэмүүлэл олон туулайн хойноос хөөсөн анчинг санагдуулах ба бараг бүх тохиолдолд нэг л үр дүнд хүргэдэг.
3.Эмнэлзүйн ач холбогдол бүхий ялгаа (effect size), эмнэлзүйн ач холбогдол (clinical significance)
Онолын хувьд ямар ч хоёр өөр бэлдмэл аль нэг өвчний явцад нөлөөлөх байдлаараа ялгагддаг. Энэ ялгааг тооцохгүй байж болох тэр заагийг олоход л асуудлын гол оршиж байгаа юм (“бидний хайж байгаа зүйл хурдан олоход хэтэрхий бага, хэн нэгний сонирхол татахад хэтэрхий өчүүхэн байна”). А бэлдмэл Б бэлдмэлтэй харьцуулахад артерийн даралтыг дунджаар 0,5 мм муб-аар илүү буулгаж байна гэж үзье. Энэ ялгааг тогтоож, батлахын тулд маш том судалгаа хийж болно. Гэвч ингэх нь утгатай байж чадах уу? Энэ нь эмнэлзүйн ач холбогдолтой байж, эмчид шийдвэр гаргах үндэслэл болж чадах нь юу л бол. Эмүүдийг харьцуулан судлахдаа урьдчилаад эмүүдийн хоорондох ямар хэмжээний ялгааг (5%, 10% эсвэл 100%) эмнэлзүйн ач холбогдолтой гэж үзэх вэ гэдгийг тогтоох хэрэгтэй. Үүнийг статистикч бус, харин шинжээч-эмч тогтооно. Өөрөөр хэлбэл, судалгааг төлөвлөхдөө аль нэг бэлдмэл нөгөө бэлдмэлтэй харьцуулахад үр дүнтэй, эсвэл хор нөлөө багатай гэдгийг батлах эсвэл үгүйсгэхийн тулд үр дүнгийн ямар ялгааг олох вэ гэдгийг тодорхойлох хэрэгтэй. Гарсан ялгааны статистик үнэн магад нь судалгааны үр дүнгийн эмнэлзүйн ач холбогдолтой утга адил биш гэдгийг санаж байх хэрэгтэй [6]!
4.Таамаглал (hypothesis)
Төлөвлөлтийн дараагийн шатанд сонирхол татаж буй анхдагч (зорилгот) болон хоёрдогч үзүүлэлтүүдийн хувьд анхдагч болон хоёрдогч таамаглалыг дэвшүүлэх шаардлагатай. S.Hulley ба бусдын бичсэнээр [5] “таамаглал гэдэг нь цуглуулсан материалын статистик ач холбогдлыг үнэлэх суурь нь болох судалгааны асуултын нэг хэлбэр юм”. Заримдаа таамаглал нь өмнөх судалгааны үр дүнд үндэслэн дэвшигддэг, заримдаа судлаач-эрдэмтний зөн билэг дээр үндэслэгддэг (цэвэр таамаглал). Тухайн асуудлаар нэгэнт цугласан мэдлэгийн хэмжээ тухайн судалгаа ямар болоход (батлах (confirmatory) эсвэл эрэл хайгуулын (exploratory)) нөлөөлж болно [7].
Батлах судалгааны эхэнд тодорхой таамаглал дэвшигддэг (“би юу олохыг хүсч байгаагаа маш сайн мэдэж байна”). Судалгаа дууссаны дараа энэ таамаглал эсвэл батлагддаг эсвэл үгүйсгэгддэг. Эдгээр судалгаанууд нь шинэ эмийн үр ашиг ба аюулгүй байдлыг бүрэн гүйцэд батлахад (эсвэл үгүйсгэхэд) хэрэглэгддэг байна. Эдгээр судалгааны үр дүн тухайн эмийн суурь мэдээллийг олгодог. Тэдний зарим нь шат шатны зохих байгууллагуудад тодорхой заалтаар эмийг бүртгэлд оруулах асуудлыг шийдвэрлэдэг суурь судалгаанд (pivotal studies) хамаардаг.
Баталж буй судалгаа бүрийн өмнө хэд хэдэн цуврал хайгуулын судалгаа хийгддэг. Тэдгээр нь батлах судалгааг зөв төлөвлөхөд шаардлагатай мэдээллийг цуглуулах зорилготой хийгдэх нь олонтаа. Энэ тохиолдолд тэдгээрийг хайгуулын (pilot studies) гэж нэрлэдэг. Эдгээр судалгааны мөн чанар тэр бүр урьдчилан дэвшүүлэгдсэн таамаглалыг шалгахад оршдоггүй байна. Хайгуулын судалгаа бүрийн зорилго, зорилтууд нарийн тодорхойлогдсон байх ёстой (“яг энд хайгаад үзье, энд ямар нэгэн сонирхолтой зүйл байх шиг байна, энэ нь нэг иймэрхүү байдалтай байх болно”). Эдгээр нь мөн л “so what” сорилыг давсан байх шаардлагатай. Хамгийн утгагүй судалгааг ч хайгуул хийх зорилгоор зөвтгөж болно.
Судалгаа нь нэгэн зэрэг батлах, хайх шинжүүдийг агуулж болдог. Тухайлбал, судалгаагаар дэвшүүлсэн таамаглалыг шалгаж байгаа боловч хайгуулын анализын материал цуглуулж байж болно (“бид юу олохыг хүсч байгаагаа мэдэх боловч өөр ямар нэгэн сонирхолтой зүйл гарч ирнэ гэж тооцож байна”). Зарим тодорхойлон бичих судалгаанд (desсriptive studies) ямар ч таамаглал дэвшигдэхгүй, хэд хэдэн үзүүлэлтийн хоорондын хамаарлыг судлах бус, ямар нэгэн шинжийн тархалтыг судлах зорилго агуулж байж болно (жишээ нь, популяцийн хламидиозоор өвчилсөн байдал).
Таамаглалыг дэвшүүлэх нь төвөгтэй бус, харин түүний зөв гэдгийг батлах, эсвэл үгүйсгэх нь илүү төвөгтэй. Анагаах-биологийн судалгаанд олонтаа хэрэглэгддэг таамаглалыг шалгах өргөн дэлгэрсэн арга бол эсрэгийг батлах арга юм. Хэрэв бид А ба Б бэлдмэл хоорондоо ялгаатай гэж үзвэл бид эхлээд “тэг таамаглалыг” (“А ба Б бэлдмэл хоорондоо ялгаагүй”) шалгана. “Тэг таамаглал-Н0” нь шалгалтын үр дүнд эсвэл үгүйсгэгдэх, эсвэл үгүйсгэгдэхгүй байх популяцийн тухай таамаглал юм. Тэнцүүгийн тухай “тэг таамаглалыг” шалгах нь бидэнд эмнэлзүйн судалгаанд ажиглагдсан А болон Б бэлдмэлийн хоорондох ялгаа санамсаргүй юу (“жишээ нь, судалгааны субъектуудын хоорондын хувь хүний ялгааны нөлөөгөөр”) гэдэг талаар дүгнэлт хийх боломж олгоно.
“Тэг таамаглалыг” шалгасан үр дүнд бид А болон Б бэлдмэлийн үр дүн адил байх боломжийн тоон илэрхийллийг нийт зорилгот популяцийн өвчтөний хувьд олж авна.
Хэрэв “тэг таамаглал” зөв байх боломж < 0.05 (5% бол анагаах ухааны арбитражийн түвшин юм) бол “тэг таамаглалыг” бага боломжтой хэмээн үзэж хэрэгсэхгүй болгодог. Энэ тохиолдолд альтернатив таамаглалыг зөв гэж дүгнэнэ. Өөрөр хэлбэл, хэрэв бид А болон Б бэлдмэлүүдийн хооронд ялгаагүй гэсэн таамаглалыг хэрэгсэхгүй болгосон бол тэдгээр нь ялгаатай гэсэн үг болно. “Тэг таамаглалыг” хэрэгсэхгүй болгох замаар батлахыг оролдож буй таамаглалыг альтернатив таамаглал-Н1 гэнэ. Хэрэв бид А болон Б бэлдмэлүүдийн хооронд ялгаа байхгүй гэсэн “тэг таамаглалаас” татгалзаж чадахгүй бол энэ нь эдгээр бэлдмэлүүд ялгаагүй нь үнэн магадтай гэсэн үг биш юм. Ердөө л тэдгээр бэлдмэлүүд ялгаагүй байх магадлал хангалттай өндөр гэсэн үг (“хэрэв бид хайж байсан зүйлээ олоогүй бол энэ нь ерөөсөө байхгүй гэсэн үг биш юм”). Хэрэв бид тухайн бэлдмэлүүд хоорондоо ялгаагүй (адилхан) гэдгийг батлахыг хүсвэл нэмэлт анализ хийх хэрэгтэй болно (эмчилгээний эквивалент чанарын анализ). Ингэхдээ “тэг таамаглал” нь эмүүд хоорондоо ялгаатай гэсэн таамаглал, харин ялгаагүй гэсэн нь альтернатив таамаглал болно.
Таамаглалыг нэг талт ба хоёр талт гэж ангилан авч үздэг. Түрүүнд дурьдсан жишээ бол хоёр талт таамаглалын жишээ юм. Бид А болон Б бэлдмэлүүд хоорондоо ялгаатай гэдгийг баталж байна, гэхдээ тэдгээрийн ялгааны чигийг дурьдаагүй (аль бэлдмэл нь илүү үр ашигтай вэ, хэдийчинээ үр ашигтай вэ?). Нэг талт таамаглал ялгааны чигийг заадаг, тухайлбал, “А бэлдмэл Б бэлдмэлтэй харьцуулахад 15%-р илүү үр ашигтай”. Нэг эмийг нөгөө эмээс илүү гэдгийг батлахад чиглэсэн эмнэлзүйн судалгаанд хоёр талт таамаглалыг ашиглахыг зөвлөдөг. Нэг талт таамаглалыг А бэлдмэл үр ашгийн хувьд багаар бодоход Б бэлдмэлтэй адил гэдгийг батлах (энэ бэлдмэл үйлчлэх хугацаа, тунгийн горимын хувьд илүү байж болно) эмчилгээний эквивалент чанарын судалганд хэрэглэхийг зөвлөдөг.
Судалгаа бүр төлөвлөх үндэс нь болсон нэг анхдагч таамаглалтай байх ёстой. Тухайн судалгаанд түүнчлэн хоёрдогч, заримдаа гуравдагч таамаглал шалгагдаж болно. Гэвч тэдгээрийн тоо хэтэрхий олон байж болохгүй. Нэг судалгаа хязгаарлагдмал тооны үндсэн асуултанд л хариулж байх ёстой.
Ийнхүү, асуудлыг зөв тавихын тулд олон зүйлийг анхааралдаа авах хэрэгтэй. Дараагийн өгүүлэлд бид энэ асуудлыг шийдэхэд хүргэх замыг хэрхэн төлөвлөх талаар хэлэлцэх болно.
“Хамгийн хурдан бөгөөд илэрхий сайн үр дүн жүрж, лимон хэрэглэсэн тохиолдолд илэрсэн ба тэдний нэг нь 6 өдрийн дараа ажилдаа ороход бэлэн болсон ... Бусад нь ... өвдсөн хэвээр байж асаргаа шаардаж байв”. Дээр өгүүлсэн бүгдийг мэдэлгүйгээр Lind эмч ямар ч байсан зөв дүгнэлтэнд хүрч 50 жилийн дараа Их Британийн хааны усан онгоцны усан цэргийн хоолны цэсэнд лимоны шүүс оруулах болжээ. Магадгүй, энэ санамсаргүй болсон бизээ.
2. Леонов В.П., Ижевский П.В. Применение статистики в статьях и диссертациях по медицине и биологии. Часть I. Описание методов статистического анализа в статьях и диссертациях. Международный журнал медицинской практики. 1998, 4, 7-12.
3. Бащинский С.Е. Некоторые вопросы журнальной этики. Кардиология. 1995, 6, 89-92.
4. Бащинский С.Е. Статистика умеет много гитик. Международный журнал медицинской практики. 1998, 4, 13-15.
5. Hulley S.B., Cummings S.R. Designing Clinical Research. An Epidemiologic Approach. Williams & Wilkins. 1988.
6. Двойрин В.В. Какие публикации заслуживают доверия практического врача? Международный журнал медицинской практики. 1997, 1,17-19.
7. Statistical Principles for Clinical Trials. ICH Harmonized Tripartite Guideline. Recommended for Adoption at Step 4 of the ICH Process on 5 February 1998 by the ICH Steering Committee.
8. Pocock S.J. Clinical Trials. A practical Approach. John Wiley & Sons. 1997.
9. O`Donnel P. The emerging role of statisticians in clinical trials. Applied Clinical Trials, 1995, 4 (6), 48-52.
