A statisztikus részvétele a klinikai vizsgálatok eredményeinek tervezésében és elemzésében ma már általános és elterjedt gyakorlat. Növekszik az adatelemzés szerepe a projekt egészének megvitatásában.

A matematikai statisztika a klinikai kutatás kapcsán segítséget nyújthat a cél megfogalmazásában, a terv kidolgozásában, a randomizációs módszerek megválasztásában, a statisztikailag szignifikáns következtetés levonásához szükséges betegszám meghatározásában, közvetlenül a kapott eredmények elemzésekor, következtetés levonásakor.

A modern számítástechnika minden orvos számára elérhetővé teszi a statisztikai módszereket. Program STATISTIKA a szekvenciálisan megnyíló párbeszédpanelek formájában megvalósított kényelmes interfésszel lehetővé teszi az adatok kezdeti tanulmányozását és mélyreható elemzését. Használva STATISTIKA Készíthet elemző jelentést, írhat cikket, készíthet prezentációt és felszólalhat egy konferencián.

STATISTIKA lehetővé teszi az olyan problémák gyors és hatékony megoldását, mint például:

• Orvosi kutatás tervezése és adat-előkészítése
• A vizsgált értékek fő leíró jellemzőinek kiszámítása (átlag, szórás, diszperzió, konfidencia intervallumok, az átlag hibái, medián, kvartilisek stb.)
• Az adatok vizuális megjelenítése: prezentációs minőségű grafikonok készítése (hisztogramok, szóródási diagramok, doboz-whisker diagramok, hibás átlaggrafikonok, vonalgrafikonok stb.)
• A minták közötti statisztikailag szignifikáns különbségek azonosítása
• Tényezők közötti függőségek elemzése
• Túlélési elemzés (élettartam elemzése egy vagy több csoportban, csoportok életidő szerinti összehasonlítása, tényezők hatásának felmérése a betegek élettartamára)
• A szükséges mintanagyság számítása, kritériumok teljesítményelemzése
• A kezelés eredményének előrejelzése
• satöbbi.

Bővebben az orvostudomány fő feladatairól

A szükséges mintanagyság meghatározása

A vizsgálat elvégzése előtt fontos meghatározni a jelentős hatás kimutatásához szükséges mintanagyságot.

Például hány beteget kell bevonni az egyes kezelési csoportokba ahhoz, hogy 90%-os ereje legyen a vérnyomáscsökkenés jelentős, 5%-os eltérésének kimutatásához?

Túlélési elemzés, túlélés összehasonlítása különböző csoportokban

Eltért a halálig, visszaesésig stb. eltelt idő? a kezelés típusától függően? Milyen tényezők befolyásolták a túlélést? Hogyan lehet megbecsülni a protézis megfelelő használatának idejét?

Készíthet Kaplan-Meier görbéket, valamint tesztelheti a túlélés egyenlőségének hipotézisét csoportokban a Gehan-Wilcoxon, Cox-Mentel tesztek, Cox F-teszt, log-rank teszt stb. segítségével a túlélési elemzés modulban.

Ráadásul az ipari megoldás részeként STATISTIKA rá lehet építeni az Ügyfél problémáinak megoldására szabott rendszerre. A rendszer automatizálja és bővíti a képességeket STATISTIKA(például metaanalízis elvégzése stb.).

STATISTIKA- teljesen oroszul!

STATISTIKA az orvosi adatok elemzésének elismert szabványa. A program segítségével több ezer mester- és doktori disszertáció, számos orvostudományi tanulmány készült STATISTIKA.

STATISTIKA egy hatékony elemző rendszer, amely kivételes képességeket biztosít a felhasználók számára az orvosbiológiai adatelemzés területén, amely hatalmas számú elemzési eljárást tartalmaz külön modulokba gyűjtve, és megnyíló párbeszédpanelek sorozataként jelenik meg.

Az adatkezelés, az adatbázis lekérdezések, a grafikák kényelmesen, két egérkattintással megnyíló párbeszédablakban történik.
STATISTIKA lehetővé teszi az orvosi adatok elemzése során felmerülő különféle problémák megoldását, kezdve az előzetes leíró adatelemzéstől a vizsgált jelenségek okainak mélyreható megértéséig, a hipotézisek teszteléséig, a hatások jelentőségének felméréséig és a prediktív modellek felépítéséig.

A statisztikai módszerek lehetővé teszik a gyógyszereknek a betegség lefolyására gyakorolt ​​hatásának mértékét, a különböző gyógyszerek összehasonlítását, a kezelési módszerek tesztelését, a gyógyszeres klinikai vizsgálatok eredményeinek feldolgozását, a betegség etiológiájának megértését, a legjelentősebb markerek azonosítását, értékelje a diagnosztikai tesztek prediktív értékét, és észlelje a mellékhatásokat.

STATISTIKA lehetővé teszi az adatok hatékony megjelenítését különféle grafikus eszközök segítségével, feltáró grafikus elemzést, adatkezelést és saját alkalmazások fejlesztését, a kutatási eredmények alapján automatikus riportok készítését.

Szinte bármilyen típusú elemzést személyre szabhat saját magának STATISTIKA, beleértve az alacsony szintű és felhasználói felületi eljárásokat.

Az adatbázisokkal való munka, a tisztítás, az adatok szűrése, a kiugró értékek eltávolítása, a monoton kreativitás nélküli eljárások most egyetlen kattintással elvégezhetők egy kényelmes felhasználói felületen.

Az alábbi termékeket és eszközöket használják leggyakrabban orvosi problémák megoldására: STATISTIKA:

A StatSoft erőfeszítéseinek köszönhetően STATISTIKA teljesen lefordították oroszra, és a StatSoft tanfolyamok, valamint számos könyv és oktatóanyag támogatja.

Rendszeresen tartunk ingyenes szemináriumokat és webináriumokat is, ahol megismerkedhet a legújabb orvosi adatkutatási technikákkal, oktatási módszereinkkel és tanácsadói szolgáltatásainkkal. Néhány esettel a Példák részben ismerkedhet meg.

A StatSoft tanácsadásának első lépése az.

A képzés részeként ben Adatelemző Akadémia A StatSoft magasan képzett szakemberei előadásokat tartanak, mind az adatelemzés alapelveiről, mind a bizonyítékokon alapuló orvoslás mélyreható statisztikai módszereiről.

A StatSoft-on végzett képzést követően új szintre léphet a klinikai vizsgálatok lefolytatásában, képes lesz a cikkek, publikációk kritikus felfogására, és minden adatelemzési kérdésére választ kap.

Meghívjuk Önt az Adatelemző Akadémia tanfolyamaira, amelyek az Ön számára megfelelő időpontban érhetők el.

StatSoft Adatelemző Akadémia tanfolyamai az orvostudomány/farmakológia területén:

Tanfolyamainkon részletesen elmagyarázzuk Önnek, hogyan kell adatokat készíteni, bevinni STATISTIKA, importáljon más programokból, végezzen leíró és vizuális elemzést, keressen függőséget a változók között, építsen magyarázó modelleket.

Részletesen, lépésről lépésre megtanítjuk, hogyan kell dolgozni a programban STATISTIKAés magyarázza el, milyen kutatási módszereket kell alkalmaznia az Ön előtt álló probléma megoldásához.

Az anyag megértéséhez nincs szükség előzetes statisztikai elemzési vagy matematikai ismeretekre. A tanfolyam során minden szükséges tudást megadnak. A tanulók megtanulják kiszámítani és értelmezni a leíró statisztikákat, vizualizálni az adatokat, kontingenciatáblázatokat készíteni, függőségeket találni és általános mintákat kialakítani.

Ha szeretné fejleszteni tudását, elemző kutatást végezni, szakdolgozatot írni statisztikai módszerekkel, hívjon vagy írjon nekünk.

Felhívjuk figyelmét, hogy egyéni képzési programot készíthet az Önt érdeklő témák kiválasztásával.

Belül tanácsadó projektek, Data Analysis Akadémia A StatSoft segítséget nyújt statisztikai adatelemzések lebonyolításában, különböző léptékű problémák megoldásában:

Klinikai vizsgálatok statisztikai elemzésének koncepciójának kidolgozása, tervezése

Klinikai és preklinikai vizsgálatok eredményeinek elemzése

Kutatási módszertanok, elemző jelentések készítése

Egyéni konzultációk orvosokkal tudományos cikkek, értekezések készítése során

Az orvosbiológiai adatok átfogó elemzése magában foglalja a bioekvivalencia, a felsőbbrendűség, a nem alsóbbrendűség, az ekvivalencia, a gyógyszerek összehasonlíthatóságának vizsgálatát, a diagnosztikai tesztek kidolgozását és összehasonlítását, a módszerek tesztelését, az orvosbiológiai adatok elemzésének konkrét problémáinak megoldását.

A forgalomba hozatalt követő vizsgálatok Data Mining technológiákkal készülnek, amelyek lehetővé teszik a mellékhatások és a nem kívánt gyógyszerkölcsönhatások kimutatását nagy adatbázisokon.

A tanulmányok SAP (Statistical Analysis Plan) fejlesztését, tervezését, monitoringját és statisztikai elemzését a nemzetközi elvek és szabványok szerint végezzük.

Az orvosbiológiai adatok statisztikai kutatásának alapelveit a GCP és az ICH nemzetközi dokumentumok rögzítik, ezek a StatSoft vállalati szabványai (lásd az ICH - International Conference on Harmonization of Technical Requirements for Registration of Pharmaceuticals for Human Use anyagait http://www. .ich.org/home.html - E9 (A klinikai vizsgálatok statisztikai alapelvei), ICH E3 (a klinikai vizsgálati jelentések szerkezete és tartalma), E6 (Helyes klinikai gyakorlatok)).

A klinikai vizsgálatokat gondosan meg kell tervezni, indokolni, átfogóan tesztelni, retrospektív elemzést, metaanalízist előzni, részletesen leírni, áttekinthető diagramokban, grafikonokban, táblázatokban kell bemutatni, statisztikai módszerek alkalmazása indokolt.

Csak gondosan megtervezett klinikai vizsgálatok hoznak hatást, és a kifejlesztett gyógyszer vagy terápia valóban az emberek javát szolgálja, nem pedig pillanatnyi hatást fejt ki.

Ügyfeleink Oroszország és a világ legnagyobb egészségügyi központjai:

KFU Egyetemi Klinika
Szaratov Regionális Szívsebészeti Központ
Orvosi Biotechnológiai Központ
FBUN Szaratov NIISG Rospotrebnadzor
Farmakoökonómiai Kutatóközpont
Az Egészségügyi és Szociális Fejlesztési Minisztérium Moszkvai Pszichiátriai Kutatóintézete
Orosz Nemzeti Kutató Orvostudományi Egyetem névadója. N.I. Pirogov
Az Orosz Föderáció Egészségügyi és Szociális Fejlesztési Minisztériumának FSBI "Orosz Kardiológiai Kutatási és Termelési Komplexum"
Orosz Tudományos Sebészeti Központ névadója. B.V. Petrovsky RAMS
Kardiológiai Kutatóintézet, az Orosz Föderáció Egészségügyi Minisztériuma
FSUE "doppingellenes központ"
Moszkvai Kutató Onkológiai Intézet névadója. P.A. Herzen
Az Orosz Orvostudományi Akadémia Neurológiai Kutatóintézete
Moszkvai Diagnosztikai és Sebészeti Kutatóintézet
nevét viselő Idegsebészeti Kutatóintézet. Burdenko
névadó Szülészeti, Nőgyógyászati ​​és Perinatológiai Tudományos Központ. AZ ÉS. Kulakova
Az Orosz Orvostudományi Akadémia Neurológiai Tudományos Központja
nevét viselő Szív- és érsebészeti Tudományos Központ. A.N. Bakulev RAMS
Szembetegségek Kutatóintézete
Infoökológiai Kutatóintézet

és sokan mások.

Felhasználói véleményekből:

Az Orosz Orvostudományi Akadémia Neurológiai Kutatóintézete

A statisztika alkalmazása az orvosi és biológiai kutatásokban nem korlátozódik az adatok elemzésére. A statisztikai módszereket egy biológiai kísérlet vagy orvosi vizsgálat tervezési szakaszában is alkalmazni kell. Az adatok biológiai kísérletben történő elemzéséhez statisztikai adatokra van szükség, különben a következtetések nem tekinthetők tudományosan érvényesnek.

Orvosi Biotechnológiai Központ

Szép munka! Köszönjük az intellektuális kényelem légkörét!

Ljasenko Alla Anatoljevna,
főigazgató, a biológiai tudományok kandidátusa
A „Haladó tanfolyam” kurzus értékeléséből STATISTIKA orvosi alkalmazásokhoz »

FGOU VPO MGAVMiB K.I. Szkrjabin

Köszönöm szépen - remek kezdőtőke a 10-es verzióval való munkához és a diákokkal való együttműködéshez, sok hasznos információ a módszerben. tisztelet.

Novikov Viktor Emmanuilovics,
A Biofizikai és Sugárbiológiai Tanszék egyetemi docense

Serdix, Servier cégcsoport

Köszönjük a tanfolyamok kiváló megszervezését, az anyag érdekes és izgalmas bemutatását.

Moszkvin Dmitrij Nyikolajevics,
Serdix LLC, az oroszországi Servier gyógyszeripari vállalatcsoport gyártóvállalata

Nagyon hálás vagyok a tanár úrnak világos, érthető, vizuális, következetes magyarázatáért és a felmerülő kérdésekre adott válaszaiért. Az összetett témákat úgy jelenítik meg, hogy még egy avatatlan ember is el tudja sajátítani őket. A tanfolyam szervezése is nagyon jó.

Szeleznyev Dmitrij Mihajlovics,
orvosi tanácsadó

A bizonyítékokon alapuló orvoslás egyik legfontosabb eszköze az statisztika.

Az orvosi közösség sokáig vonakodott elismerni ezeket az előrelépéseket, részben azért, mert a statisztikák alábecsülték a klinikai érvelés fontosságát. Ez a megközelítés megkérdőjelezte azon orvosok kompetenciáját, akik az egyes betegek egyediségének posztulátumaira támaszkodnak, és ebből következően a választott terápia egyediségére. Ez különösen Franciaországban volt észrevehető, egy olyan országban, amely sok olyan kutatót adott a világnak, akik a valószínűségi problémákat tanulmányozták: Pierre de Fermat, Pierre-Simon Laplace, Abraham de Moivre, Blaise Pascal és Simeon Denis Poisson. 1835-ben J. Civial urológus publikált egy cikket, amiből az következett, hogy a hólyagkövek vér nélküli eltávolítása után a betegek 97%-a maradt életben, 5175 hagyományos műtét után pedig csak a betegek 78%-a maradt életben. A Francia Tudományos Akadémia orvosokból álló bizottságot nevezett ki, hogy ellenőrizze J. Civial cikkének adatait. Ennek a bizottságnak a jelentése kifejezte és alátámasztotta azt a véleményt, hogy a statisztikai módszerek alkalmazása az orvostudományban nem megfelelő: „A statisztika mindenekelőtt elszakad egy konkrét személytől, és megfigyelési egységnek tekinti. Megfosztja minden egyéniségétől, hogy kizárja ennek az egyéniségnek a véletlenszerű befolyását a vizsgált folyamatra vagy jelenségre. Ez a megközelítés elfogadhatatlan az orvostudományban.” Az orvostudomány és a biológia további fejlődése azonban megmutatta, hogy valójában a statisztika e tudományok legerősebb eszköze.

A Liszenko-korszakban a Szovjetunióban is kialakult a negatív hozzáállás a statisztikák orvosi felhasználásához. A VASKhNIL 1948 augusztusi ülése után. Nemcsak a genetikát üldözték, hanem a statisztikát is, mint a genetika egyik fő eszközét. A 20. század 50-es éveiben a Szovjetunió Felsőbb Tanúsító Bizottsága még az orvostudományok kandidátusi és doktori fokozatainak odaítélését is megtagadta azzal az ürüggyel, hogy „burzsoá” statisztikát használ a disszertációkban.

A 19. század közepére „... a statisztika alapelvei már kialakultak, és ismert volt az események valószínűségének fogalma. Jules Gavart Általános elvek az orvosi statisztikákról című könyvében alkalmazta ezeket az orvostudományban. Ez a könyv figyelemreméltó abban a tekintetben, hogy elsőként hangsúlyozta, hogy az egyik kezelési mód másikkal szembeni felsőbbrendűségére vonatkozó következtetésnek nem csak spekulatív következtetésen kell alapulnia, hanem olyan eredményekből kell származnia, amelyeket elegendő számú kezelt beteg közvetlen megfigyelésével nyerünk. az összehasonlított módszerek segítségével. Elmondható, hogy Gavar valóban kidolgozta azt a statisztikai megközelítést, amelyre a bizonyítékokon alapuló orvoslás ma épül.

A bizonyítékokon alapuló orvoslás, mint az orvostudomány és a gyakorlat irányvonalának megjelenését két fő ok segítette elő. Először is, a rendelkezésre álló információk mennyisége meredeken növekszik, ami kritikus elemzést és szintézist igényel a gyakorlati felhasználás előtt. A második ok pusztán gazdasági. A pénzügyi források orvostudományban és gyakorlatban való elköltésének ésszerűsége közvetlenül függ a kutatási eredményektől, amelyek klinikai vizsgálatok során tesztelik a diagnosztikai, megelőzési és kezelési módszerek hatékonyságát és biztonságosságát. Az orvosnak egy adott pácienssel kell foglalkoznia, és minden alkalommal fel kell tennie magának a kérdést: lehetséges-e, és ha igen, milyen mértékben kiterjeszteni a klinikai vizsgálat eredményeit erre a páciensre? Elfogadható-e, hogy ezt a pácienst „átlagosnak” tekintsük? Az orvos feladata annak eldöntése, hogy az adott kontrollált vizsgálat során kapott eredmények megfelelnek-e az általa tapasztalt klinikai helyzetnek.

Az egészségügyben, csakúgy, mint a lakossági orvosi ellátás megszervezésének rendszerében, valamint a prevenciós és klinikai gyógyászatban széles körben alkalmazzák a különféle numerikus módszereket. Ezeket alkalmazzák a klinikai gyakorlatban, amikor az orvos egy-egy beteggel foglalkozik, a lakosság orvosi és szociális segítségnyújtásának megszervezésében bizonyos egészségügyi és szociális programok eredményeinek előrejelzése és értékelése során. E módszerek ismerete szükséges a tudományos kutatások tervezése és lefolytatása során, eredményeik helyes megértéséhez és a publikált adatok kritikai értékeléséhez. Akár érti az orvos, akár nem, a numerikus módszerek jelentik az alapjait a módszer alkalmazásával, a kezelési taktikával vagy a patológia megelőzésével kapcsolatos kérdések megoldásának. Történelmileg az orvostudományban használt numerikus módszerek nagy sora kapta a közönséges nevet - statisztika.

Természeténél fogva a kifejezés statisztika többféle értelmezése van. Közülük a legprimitívebb a statisztika szerint bármely jelenség numerikus jellemzőinek rendezett halmazát jelenti. Úgy gondolják, hogy a kifejezés gyökerei statisztika a latin „status” szóból származik (állapot) -Állapot. Az olasz „államhoz” is kétségtelen a kapcsolat. A lakosság anyagi állapotáról, születésekről és halálozásokról szóló adatgyűjtés az ókori görög történész, Hérodotosz szerint Perzsiában már 400 évvel Krisztus születése előtt is létezett. A Biblia Ószövetségében van egy egész fejezet (Számok könyve) az ilyen statisztikai számításoknak.

A reneszánsz idején olyan emberek jelentek meg Olaszországban, akiket ún "Statisztikák"- az állam szakértője. A kifejezések szinonimájaként politikai aritmetikai és kormányzati tanulmányok A statisztikus kifejezést először a 17. század közepén kezdték használni.

Az orvosi statisztikában, mint tudományágban gyakran megkülönböztetik: klinikai statisztikát, fertőző megbetegedések onkológiai statisztikáit, különösen veszélyes fertőzések megbetegedését stb. Az orvosi statisztika ezen részeinek sokszínűségét az orvostudomány szekcióinak sokfélesége határozza meg. tudomány és az orvosok konkrét gyakorlati tevékenységeinek fajtáinak sokfélesége. Az orvosi statisztika minden szekciója szorosan összefügg egymással, egyetlen módszertani alappal rendelkezik, felosztásuk sok esetben nagyon feltételes.

Matek statisztika , tudáságként speciális tudományos diszciplína és ennek megfelelő akadémiai diszciplína. Ennek a tudományágnak a tárgya a jelenségek amelynek értékelése csak megfigyelések tömegében végezhető el. Ez a kulcsfontosságú jellemző annak köszönhető, hogy a statisztika által vizsgált jelenségek nem állandó, mindig azonos kimenetelűek. Például: a testtömeg még ugyanannál a személynél is folyamatosan változik, a vér sejtelemeinek összetétele ugyanattól a betegtől vett minden egyes vizsgálatnál némileg eltér, ugyanazon gyógyszer különböző embereknél történő alkalmazásának következményei saját egyéni jellemzőkkel járhatnak stb. Sok kaotikusnak tűnő jelenség azonban valójában teljesen rendezett szerkezettel rendelkezik, és ennek megfelelően nagyon konkrét számszerű becslésekkel rendelkezik. Ennek fő feltétele e jelenségek statisztikai szabályszerűsége, statisztikai stabilitása, vagyis szigorúan meghatározott, első pillantásra rejtett mintázatok megléte, amelyek a statisztika matematikai módszereivel leírhatók.

A statisztika matematikai módszereinek fejlődésére jelentős hatást gyakorolt ​​a nagy számok törvényének Jacob Bernoulli (1654-1705) általi felfedezése, valamint a valószínűségszámítás megjelenése, melynek alapjait a francia matematikus, ill. Pierre Simon Laplace (1749-1827) csillagász. Ezen események sorozatának az orvosstatisztika szempontjából figyelemre méltó állomása volt A. Quetelet (1796-1874) belga tudós munkáinak publikálása, aki elsőként alkalmazta a gyakorlatban a matematikai és statisztikai kutatási módszereket. „Az emberről és képességeinek fejlesztéséről” című munkájában A. Quetelet levezette az átlagos ember típusát, valamint a fizikai fejlettség (magasság, súly), átlagos szellemi képességek és átlagos erkölcsi tulajdonságok átlagos mutatóit. Ugyanebben az időszakban jelent meg Oroszországban Bernoulli orvos „A himlő elleni védőoltásokról: a halálról és a valószínűség elméletéről” című munkája.

Orvosi statisztika különleges helyet foglal el a matematikai statisztika módszereinek alkalmazási pontjaként. Ez a különleges hely annak köszönhető, hogy az orvostudomány nagy szerepet játszik a statisztika önálló tudományként való megjelenésében, valamint az orvosi és biológiai problémák tudományos kutatásának jelentős hatása a statisztikai elemzés számos módszerének megjelenésére. Jelenleg az orvosi és biológiai matematikai statisztika különleges státuszának hangsúlyozására egyre gyakrabban használják ezt a kifejezést. biometrikus adatok.

A legtöbb statisztikai elemzési módszer univerzális, és nemcsak az orvosi statisztika különböző ágaiban használható, hanem az emberi tevékenység legkülönbözőbb ágaiban is. Például, a formális logika szempontjából a fertőző morbiditás statisztikai előrejelzése és a dollár árfolyamának előrejelzése egy és ugyanaz a feladat.

Az orvosi statisztikai módszerek a következő csoportokra oszthatók:

Adatgyűjtés, amely lehet passzív (megfigyelés) vagy aktív (kísérlet).

Leíró statisztika, amely az adatok leírásával és bemutatásával foglalkozik.

Összehasonlító statisztika, amely lehetővé teszi a vizsgált csoportok adatainak elemzését és a csoportok egymással való összehasonlítását bizonyos következtetések levonása érdekében. Ezek a következtetések hipotézisként vagy előrejelzésként fogalmazhatók meg.

V. FEJEZET ORVOSI KÖZLEMÉNYEK ELEMZÉSE A BIZONYÍTVÁNYALAPÚ GYÓGYSZER SZEMPONTJÁBÓL

V. FEJEZET ORVOSI KÖZLEMÉNYEK ELEMZÉSE A BIZONYÍTVÁNYALAPÚ GYÓGYSZER SZEMPONTJÁBÓL

A cikk címe.Érdekes cím vonzza a figyelmet. Ha érdekli, megkezdheti a cikk további munkáját. Különösen érdekesek azok a cikkek és recenziók, amelyek címe az „előnyök” és „hátrányok” elvére vonatkozó információkat tartalmaz, mivel itt a lehetséges érdekes szerzői álláspont mellett érvek és ellenérvek is bemutatásra kerülnek. Az ajánlott irodalom listája segítségével könnyen megismerkedhet az elsődleges forrásokkal, és kialakíthatja saját véleményét a problémáról (pl.

Példa a függelékben a „Diuretikumok: bizonyított és nem bizonyított” cikk.

Mindig a cím következik a szerzők listája és az intézmény neve, amelyben a munkát végezték. Ismerős és ismert névvel és megbecsült intézménnyel való találkozás lehetővé teszi, hogy előre elképzelje a kutatás minőségi szintjét. Ha a cikk egy RCT eredményeit mutatja be, ajánlatos időt szánni és a Roszdrav honlapján tájékozódni arról, hogy az intézmény rendelkezik-e kutatási engedéllyel. A jogosítvány, valamint a hasonló munkában szerzett tapasztalat lehetővé teszi, hogy a kiadványban közölt információkat nagy bizalommal kezelje.

Esszé lehetővé teszi a tanulmány lényegének, résztvevőinek és következtetéseinek bővített megértését. Ha az adatok megfelelnek az információkeresés feladatának, akkor folytathatja a cikk elemzését. Ha nincs kivonat, azonnal olvassa el a cikk végén közölt kutatási eredményeket.

A címnek, a kivonatnak és a következtetéseknek képet kell adniuk a vizsgálat lehetséges tudományos és módszertani szintjéről, a betegek kategóriájáról és az eredmények valós gyakorlati alkalmazásának lehetőségéről (például egy klinika és szakosodott központok diagnosztikai képességeiről). jelentősen eltérnek az utóbbi javára).

Kutatási módszerek- a kiadvány egyik legfontosabb része, mivel ez ad képet az eredmények és a kapott következtetések minőségéről, mivel egy rosszul megtervezett és nem szabványos módszerekkel elvégzett tanulmány nem lehet az alapja Döntéshozatal.

Jelenleg kialakultak a magas színvonalú klinikai vizsgálatok módszertani követelményei:

Kontrollcsoport elérhetősége (placebo, hagyományos terápia, összehasonlító beavatkozás);

A betegek vizsgálatba való bevonásának és kizárásának kritériumai;

A vizsgálat tervezése (a vizsgálatba bevont betegek megoszlása ​​a randomizálás előtt és után);

A randomizációs módszer leírása;

A gyógyszer alkalmazási elveinek leírása (nyílt, vak, kettős vak, hármas vak);

. a kezelési eredmények „vak” és független értékelése nemcsak a végpontok alapján, hanem a laboratóriumi és műszeres mutatók figyelembevételével is;

Az eredmények bemutatása (különös figyelmet fordítanak a kontroll- és vizsgálati csoportok klinikai és demográfiai összehasonlíthatóságára);

Információ a kezelés szövődményeiről és mellékhatásairól;

Információ a vizsgálat során lemorzsolódó betegek számáról;

Minőségi és a feladatnak megfelelő statisztikai elemzés licencelt statisztikai programokkal;

Az eredmények kétszeresen ellenőrizhető formában történő bemutatása (csak a mutató százalékos és delta változásai nem fogadhatók el);

Összeférhetetlenség jelzése (mely szervezetekkel működik együtt a szerző, és ki volt a tanulmány szponzora).

Jó néhány publikáció a fenti követelmények mindegyikének megfelel, így a cikkek elemzésekor nem csak a meglévő hiányosságok megállapítására van szükség, hanem felmérni azok hatását a levont következtetések megbízhatóságára.

A bizonyítékokon alapuló orvoslás szakértőinek többsége azonosítja a minőségi orvosi kiadvány legfontosabb összetevőit.

A páciens randomizálásának alkalmazása a vizsgálatban.

A nemzetközi lektorált folyóiratokban a klinikai vizsgálati cikkek 90%-a számol be randomizációról, de csak 30%-uk írja le a specifikus randomizációs módszert. Jelenleg a „randomizálás” fogalmának említése, különösen a hazai művekben, a „jó” forma jelévé vált. Az alkalmazott módszerek azonban gyakran nem, és nem is tudják biztosítani az összehasonlított csoportok homogenitását. Néha az összehasonlító csoportokban a betegek számának különbsége azt jelzi, hogy egyáltalán nem került sor randomizálásra. A „betegek véletlenszerű csoportosítása” nem sorolható a randomizációs módszer közé. Az alacsony színvonalú randomizációs módszerek alkalmazása, a megvalósítás nyilvánvaló hibái vagy hiánya haszontalanná és értelmetlenné teszi a publikáció további tanulmányozását, mivel a levont következtetések bizonyítatlanok lesznek. A minőségi információ hiánya az érdeklődésre számot tartó problémáról jobb, mint a rossz minőségű információ felhasználása a döntés meghozatalakor. Sajnos a gyakorlatban az alacsony színvonalú kutatás felülmúlja a jó minőségű kutatást.

A kezelés hatékonyságának értékelésének alapvető kritériumai. Fontos, hogy a kiadvány meghatározott, betegség-specifikus kemény és helyettesítő végpontokat használjon. Nem érthetünk egyet V.V. véleményével. Vlasova „Sajnos nagyon gyakori a „végső” eredmények (valódi értékelési kritériumok – klinikai eredmények) helyettesítése „köztes” (közvetett értékelési kritériumokkal, mint például a vércukorszint vagy a koleszterinszint, a vérnyomás csökkentése) kifejezéssel. Manapság minden nozológiához szigorúan meghatározott helyettesítő végpontok vannak, amelyek befolyásolják a betegség prognózisát. Számos tanulmányban a „kemény” végpontok elérése elvileg lehetetlen, így a beavatkozás hatékonyságának értékelése a helyettesítő végpontokra gyakorolt ​​hatása alapján teljesen elfogadható. A másik dolog az, hogy helyesen kell kiválasztani őket: például artériás magas vérnyomás esetén ez a vérnyomás szintje, és nem a lipid-peroxidáció állapota. Általánosságban elmondható, hogy a következő izoenzim tanulmányozásával kapcsolatos munkának két okból nincs klinikai jelentősége: egyrészt a szerzőkön kívül senki más nem határozza meg őket, másrészt a végső „kemény” pontokkal való kapcsolat szinte soha. igazolt.

A kutatási eredmények jelentősége és statisztikai megbízhatósága. Csak az számít statisztikailag szignifikánsnak, ami nagy valószínűséggel történik, és a valószínűséget a vizsgálat megkezdése előtt meg kell adni. Ami klinikailag jelentős, az az, hogy a betegek széles körében alkalmazható. Hatékonyságát tekintve megbízhatóan felülmúlja, biztonságát tekintve pedig nem rosszabb, mint a meglévő alternatív kezelési és diagnosztikai módszerek.

A nagy mintaszám (betegek száma) a nagy RCT-kben lehetővé teszi a vizsgált gyógyszerek használatából származó kis hatások statisztikai megbízható kimutatását. A legtöbb publikációra jellemző kis mintaméret ezt nem teszi lehetővé, így a bennük lévő hatás alacsony mértéke azt jelenti, hogy a betegek csak kis hányada (1-2%) kap pozitív hatást a beavatkozástól. A beavatkozás biztonságosságának értékelése kis számú beteg esetében etikátlannak tekinthető. A döntéseket nem szabad „kifejezett tendencia” alapján meghozni, ezek lehetnek további tudományos kutatások tárgyai, de nem képezhetik a klinikai döntéshozatal alapját. Ráadásul a korrelációs és regressziós elemzésekből származó adatok nem képezhetők klinikailag jelentős következtetések alapjául, mivel tükrözik az irányt.

az indikátorok közötti kapcsolat intenzitása és súlyossága, nem pedig a beavatkozás hatására bekövetkezett változás.

Az utóbbi időben bizonyos problémák merültek fel a nagyszabású vizsgálatokkal. Résztvevőik száma olykor olyan nagy, hogy a beavatkozás hatására egy tulajdonság enyhe eltérése is statisztikailag szignifikánssá válhat. Például az ALLHAT-vizsgálatban 33 357 beteg vett részt, akik közül 15 255-en chlorathalidon-terápiát, a többiek amlodipint vagy lizinoprilt kaptak. A vizsgálat végére a glükózszint 2,8 mg/dl-rel (2,2%) emelkedett a klórtalidon csoportban, és 1,8 mg/dl-rel (1,3%) csökkent az amlodipin csoportban. Ezek a változások, amelyeket a valós klinikai gyakorlatban talán senki sem tartott volna szignifikánsnak, statisztikailag szignifikánsnak bizonyultak.

Az összehasonlított kutatási módszerek hatékonyságában mutatkozó szignifikáns különbségek hiánya leggyakrabban a mintában szereplő kis betegek számának tudható be. Az elégtelen mintanagyság miatt a negatív eredmény nem elegendő a kezelés negatív megítéléséhez, és ha a beavatkozás pozitív hatást ér el, nem teszi lehetővé, hogy magabiztosan ajánljuk széles körű klinikai gyakorlatba.

Amellett, hogy felmérjük a beavatkozás hatékonyságát a kemény és helyettesítő végpontokkal kapcsolatban, fontos tudni annak életminőségre gyakorolt ​​hatását is (például fájdalmas betegnél ennek a mutatónak a változása fontosabb, mint a hatás a krónikus szívelégtelenség dekompenzációjának kockázatáról NSAID-ok alkalmazásával).

A módszer elérhetősége a valós klinikai gyakorlatban.

Az orvosnak el kell döntenie, hogy a vizsgálatba bevont betegcsoport mennyire hasonlítható össze azokkal a betegekkel, akikre alkalmazni kívánja (demográfiai jellemzők, a betegség súlyossága és időtartama, társbetegségek, férfiak és nők aránya, meglévő ellenjavallatok a diagnosztikára és/ vagy terápiás intézkedések stb.).

A fent bemutatott információk főként új kezelési módszerek hatékonyságát értékelő tanulmányokra vonatkoztak. A diagnosztikai problémákkal és a betegségek etiológiájának és patogenezisének alapvető problémáival foglalkozó publikációk mind lényegükben, mind attribúciós jellemzőikben számos eltérést mutatnak, ami lehetővé teszi, hogy a bizonyítékokon alapuló orvoslás álláspontjáról tájékoztató jellegűek legyenek.

DIAGNOSZTIKAI KÖZLEMÉNYEK

A diagnosztikai eljárások különböző célokra használhatók:

Kötelező vizsgálati standardként (például vérnyomásmérés, testtömeg-meghatározás, vér- és vizeletvizsgálat stb.) minden olyan személy számára, aki valamilyen betegséggel összefüggésben gyógyintézetbe kerül, az egyidejű patológia kizárása érdekében (esetmegállapítás) );

Szűrésként egészséges populációban lévő betegek azonosítására (például fenilketonuria vizsgálata egy szülészeti kórházban vagy vérnyomásmérés az artériás hipertóniában szenvedők azonosítására);

A diagnózis felállítása és tisztázása (például EKG és oesophagogastroendoscopy fájdalom jelenlétében a mellkas bal felében);

A kezelés hatékonyságának dinamikus monitorozására (például 24 órás vérnyomás-monitorozás a vérnyomáscsökkentő terápia során).

Ebben a tekintetben egyértelmű információkkal kell rendelkezni a cikkben az elvégzett diagnosztikai beavatkozás céljáról.

A javasolt diagnosztikai beavatkozás előnyeivel kapcsolatos információk megbízhatóságának felméréséhez számos kérdésre kell válaszolni:

Összehasonlították-e a javasolt módszert egy adott patológia meglévő „arany standardjával” (például echokardiográfia EKG-val ischaemiás szívbetegség esetén, pulzushullám-sebességmérés az intima-media vastagságának ultrahangos meghatározásával);

A választott összehasonlítási módszer valóban az „arany standard”?

A diagnosztikai beavatkozásokat elvakult módon hasonlították össze?

Adva vannak-e a diagnosztikai módszer lehetséges használatának határai (például a szívinfarktus első órái a troponinokra, a glikált hemoglobin szintje stb.);

Az egyidejű patológia széles körben képviselteti magát, ami befolyásolja a diagnosztikai beavatkozás hatékonyságát;

Mennyire reprodukálható a diagnosztikai módszer, és „operátor” függő-e (például morfometria echokardiográfiával).

Az orvosok túlbecsülik a képalkotó vizsgálatok (ultrahangos, radiológiai, radioizotópos, elektrokardiográfiás és endoszkópos) reprodukálhatóságát;

Milyen vizsgálatok alapján különböztették meg a normát és a patológiát?

A norma és az elválasztási pont fogalmát egyértelműen meg kell fogalmazni. Az elválasztási pont egy fiziológiai mutató értéke, amely az egyedeket egészségesre és betegre választja el. Így a 140/90 és 130/80 Hgmm értékek normális vérnyomásszintnek tekinthetők. Természetesen ettől függően bármilyen értékelő diagnosztikai technikával jelentős különbségek érhetők el például a bal kamrai hipertrófia gyakoriságában. A határpont (x2) lehetővé teszi a diagnosztikai beavatkozás érzékenységének, specificitásának és prediktív értékének értékelését. A határértékek növelése csökkenti az érzékenységet, de növeli a diagnosztikai beavatkozás specificitását és pozitív prediktív értékét. Ennek megfelelően a bal oldali osztási pont értékének (x1) csökkenésével a negatív eredmény érzékenysége és prediktív értéke nő, a pozitív diagnosztikai teszteredmény specificitása és prediktív értéke viszont csökken. A vizsgálati eredményekben az elválasztási ponttól függően bekövetkező változások leírására úgynevezett ROC-analízist (Receiver Operating Characteristic analysis) alkalmaznak, amely lehetővé teszi a hamis pozitív eredmények kockázatának felmérését.

A diagnosztikai beavatkozásokról szóló publikációk elemzésekor értékelni kell:

Mennyire meggyőzően bizonyított, hogy egy új diagnosztikai teszt alkalmazása más standard vizsgálatokkal kombinálva egy adott patológiára növeli a diagnózis hatékonyságát? Egy nem hatékony diagnosztikai beavatkozás nem javítja a diagnosztikai teljesítményt, ha hozzáadjuk a meglévő „diagnosztikai tesztek akkumulátorához”. A diagnosztikai teszt hasznosságának kritériuma az, hogy képes-e pozitívan befolyásolni a betegség kimenetelét (például a patológia korábbi vagy megbízhatóbb kimutatása révén);

Alkalmazható-e új diagnosztikai beavatkozás a valós mindennapi klinikai gyakorlatban?

Mi a kockázata egy új diagnosztikai beavatkozásnak (még a rutin diagnosztikai beavatkozásnak is megvan a maga szövődményveszélye, pl. kerékpár-ergometria, és még inkább koszorúér-betegség esetén a koszorúér angiográfia);

Mennyibe kerül egy új diagnosztikai eljárás a meglévőkkel, és különösen az „arany standarddal” összehasonlítva (például a bal kamrai hipertrófia meghatározására szolgáló EKG és echokardiográfia költsége jelentősen eltér, de az utóbbi módszer sokkal pontosabb );

Mennyire részletesen ismertetik a diagnosztikai beavatkozás végrehajtásának menetét (a beteg felkészítése, a diagnosztikai beavatkozás végrehajtásának technikája, a kapott információk tárolásának módjai)?

PUBLIKÁCIÓK A BETEGSÉG LEFOLYÁSÁRÓL

A legnehezebben elemezhető publikációk a betegség lefolyásával kapcsolatosak, mivel ezek a nem fertőző epidemiológiai ismereteket követelik meg az orvostól.

Fontos kérdések, amelyekre az orvosnak meg kell válaszolnia a bemutatott információk minőségének elemzésekor:

Milyen elv alapján alakították ki a vizsgált betegcsoportot (mentő; általános vagy szakkórház, klinika);

Vannak-e egyértelmű diagnosztikai kritériumok a betegek vizsgálati csoportba való besorolására? Például az orvosi szakirodalomban nincs egyértelmű definíció a vegetatív-vaszkuláris dystonia fogalmára. Így a vizsgálati csoportban teljesen különböző betegek lehetnek;

A betegség kimenetelének kritériumai egyértelműen megfogalmazottak, és megfelelnek-e a jelenleg elfogadottaknak? Csak a dokumentált haláleset nyilvánvaló, bár a halál okát itt is komolyan befolyásolhatja a megállapítás helye (otthon vagy kórházban, volt-e boncolás vagy sem). Minden más esetben egyértelmű kritériumokat kell kidolgozni, tanácsos, hogy a végpontokat egy független szakértői bizottság értékelje ("streaming bizottság");

Hogyan szervezték meg a betegség lefolyásának jövőbeli monitorozását (orvoslátogatás, kórházi kezelés, haláleset).

A nyomon követés teljessége a betegség lefolyásának kvalitatív kutatásának kulcsfontosságú szempontja. Ha a megfigyelés során a betegek több mint 10% -a kiesik, akkor egy ilyen vizsgálat eredményei kétségesnek tekinthetők. Ha a betegek több mint 20%-a lemorzsolódik, akkor a vizsgálati eredményeknek egyáltalán nincs tudományos értéke, mivel a magas szövődmény- és mortalitási kockázatú csoportokban egyszerűen nem követhetők nyomon. Egy külön független bizottságnak meg kell vizsgálnia minden egyes beteg távozásának okait:

Ki és hogyan (vakon vagy nem) értékelte a betegség kimenetelét;

Figyelembe veszik-e az egyidejű patológia hatását a végpontokra? Ha nem, akkor a rendelkezésre álló eredményeket jelentősen torzítják a vizsgált csoport klinikai és demográfiai jellemzői;

Hogyan és milyen pontossággal számították ki a tünetek és események prognosztikai jelentőségét. A vizsgált események (halálozás, túlélés, szövődmények kialakulása) kialakulásának valószínűsége a fő eredmény. Megjeleníthető valószínűségként vagy gyakoriságként az egység törtrészében (0,35), százalékban (35%), ezrelékben (35?), esélyhányadosban (3,5:6,5). Feltétlenül adjon meg egy konfidenciaintervallumot, amely lehetővé teszi, hogy a kapott eredményeket megfelelően extrapolálja a betegek valós populációjára. Ugyanakkor szinte mindig szükséges a kapott adatok nem, életkor és egyéb klinikai és demográfiai mutatók szerinti egységesítése;

A betegség lefolyásáról kapott eredmények befolyásolják-e a diagnosztikai és terápiás beavatkozás kiválasztását;

Megfelelnek-e a vizsgálatban résztvevők jellemzői annak a betegpopulációnak, amellyel az orvos a valós klinikai gyakorlatban találkozik?

A betegségek lefolyására vonatkozó vizsgálatok értékelésének fenti kritériumai csak a prospektív megfigyelésekre vonatkoznak. A retrospektív megfigyelések szinte soha nem állják ki a kritikát a nem fertőző epidemiológia és a bizonyítékokon alapuló orvoslás szemszögéből. Emiatt a múlt század 70-80-as éveiben végzett ilyen (különösen hazai) vizsgálatok eredményei értéktelenek.

ORVOSI KUTATÁS A BETEGSÉGEK ETIOLÓGIÁJÁRA ÉS PATOGENEZISÉRE

Az ilyen kutatások az alapvető orvosi ismeretek körébe tartoznak. Az ok-okozati összefüggések elemzésén alapulnak, és a bennük lévő hibák többsége a jól ismert elv figyelmen kívül hagyásával függ össze: „az, hogy valami esemény után megjelenik, nem jelenti azt, hogy ennek az eseménynek az eredményeként történt. ” Az ok-okozati összefüggések klasszikus példája a dózisfüggő hatások azonosítása. Minden bizonyítékon alapuló kapcsolatnak érthetőnek és megmagyarázhatónak kell lennie az epidemiológia és az általános orvosi ismeretek szempontjából.

A kísérleti vizsgálatoktól eltérően a klinikai vizsgálatoknak van egyetlen lehetőségük epidemiológiai (prospektív és eset-kontroll) vizsgálatok útján adatokat szerezni a betegségek etiológiájáról és patogeneziséről. A betegek kiválasztásának torzításának alulbecsléséből adódó szisztematikus hiba kulcsszerepet játszik az eredmények értelmezésében és megbízhatóságának értékelésében. A betegek egy bizonyos csoportjának szándékos kizárása logikai szempontból teljesen megmagyarázhatatlan eredményekhez vezethet. Ha ez megtörténik, újra kell elemezni a vizsgált populáció klinikai és demográfiai jellemzőit.

Az epidemiológiai vizsgálatok közül a legmegbízhatóbbak és sok lehetséges hibától mentesek a prospektív vizsgálatok. Ezek azonban rendkívül drágák, és ritkán hajtják végre. Sokkal gyakrabban tanulmányozzák a betegségek keletkezését eset-kontroll vizsgálatokban (CCS). A táblázat a betegségek etiológiájával és patogenezisével kapcsolatos kutatás fő követelményeit mutatja be. Az ilyen vizsgálatok elvégzésének alapvető szabványai jól ismertek (Horwitz R.I., Feinstein A.R. Methodological standards and contradicing results in case-control research. Am J Med 1979;

. előre meghatározott kiválasztási módszer a vizsgálat megkezdése előtt meghatározva, egyértelműen megjelölve a betegek vizsgálatba való bevonásának és kizárásának kritériumait;

. a betegség kialakulásának egyértelműen meghatározott kiváltó tényezője és azonosítási módja;

. torzításmentes adatgyűjtés. A betegadatokat gyűjtő személyeknek nem szabad tudniuk, hogy milyen célból végzik a gyűjtést. Klasszikus

A célzott információgyűjtés következményeire példa, hogy az ACE-gátló szedése közben köhögő betegek száma közel ötszörösére nőtt azon betegek csoportjához képest, akik saját bevallásuk szerint előfordult;

. nincs különbség a történelem felvételében az összehasonlító csoportokban. Formalizált és szükség esetén validált kérdőívek használata szükséges. Fordított kérdőív használata esetén a fordítás pontosságát visszafordítással kell megerősíteni;

. szükségtelen korlátozások hiánya az összehasonlító csoportok kialakításakor;

. nincs különbség az összehasonlító csoportok diagnosztikus vizsgálatában. A kontrollcsoport garantáltan nem rendelkezik a vizsgált patológiával. Ezért minden egyes patológiához ki kell dolgozni egy rendkívül informatív diagnosztikai tesztsorozatot;

. nincs különbség a vizsgálatok gyakoriságában és jellegében az összehasonlító csoportok kezelésének prehospitális szakaszában;

. nincs különbség az összehasonlító csoportok demográfiai jellemzői között;

. nincs különbség a többi kockázati tényezőben, kivéve az összehasonlító csoportokban vizsgált.

Ideális esetben e problémák megoldásához prospektív tanulmányra van szükség. Ez azonban éveket, évtizedeket fog igénybe venni, különösen, ha ritka patológiáról beszélünk. Tehát, ha a betegség 1000-ből 2-ben alakul ki 10 év alatt, akkor 10 eset azonosításához legalább 5000 embert kell nyomon követni 10 év alatt. Ilyen esetekben eset-kontroll vizsgálatokat (CCS) használnak. Összehasonlítják egy tényező (például elhízás) gyakoriságát az érdeklődésre számot tartó patológiás és más betegségekben szenvedő betegeknél. A kockázati tényezők szerepének tisztázása érdekében összehasonlíthatóak a különböző régiók populációi, ahol a faktor jelenléte eltérő súlyosságú. Az ok-okozati összefüggések azonosításának legkevésbé megbízható forrásai a betegség egyes eseteinek tanulmányozása vagy a betegcsoportok leírása.

A publikáció hiányosságainak azonosításakor meg kell próbálni megérteni, mi okozta ezeket: a kutatástervezés és a matematikai statisztika alapjainak nem ismerete, az adatok szándékosan helytelen értelmezése, a szerző szenvedélye („ha a tények megzavarják az elméletet, akkor elvethetők”) vagy a vizsgálat szponzorának érdeke.

Tipikus hibák a kutatás során:

Nincs „kísérleti” (az elemzett beavatkozással) és „kontroll” (placebo vagy „hagyományos”, „standard” kezelés). Kontrollcsoport nélkül a cikk haszontalan (néha még káros is), ezért nem érdemes elolvasni. Jelenleg a következő mintáról beszélhetünk: olyan gyógymódok alkalmazásával, mint a homeopátia, akupunktúra, zsírleszívás, étrend-kiegészítők, lenyűgöző eredményeket érnek el a szerzők, de a kutatás minősége alacsony;

A kizárási kritériumok hiánya nem ad teljes lehetőséget a kísérleti és a kontrollcsoport homogenitásának összehasonlítására;

A vizsgálat során a betegek visszavonásának száma és okai nincsenek megadva. A betegek 20%-át meghaladó lemorzsolódási arányú cikkek nem olvashatók;

A tanulmány vakításának hiánya;

A statikus elemzés részleteinek hiánya. Nem elég csak általánosan elfogadott mutatókat (átlag, szórás, százalék, delta) hozni, főleg kis csoportoknál. Speciális táblázatok segítségével értékelhető a betegek számának elegendősége a negatív vizsgálati eredményhez. Az eseményaránynak megfelelő cella a kezelési csoportban és a kontrollcsoportban az egyes csoportokban lévő betegek számát jelöli, amelyre az arány 5%, 10%, 25%, 50% stb. Ha a vizsgált anyagban a betegek száma kisebb, akkor előfordulhat, hogy a hatás csak a betegek kis száma miatt nem észlelhető;

A zavaró tényezők alulbecslése, mint a nem, életkor, dohányzás, alkoholfogyasztás stb. Köztudott, hogy egyes β-blokkolók, például az atenolol hatékonysága csökken a dohányosoknál, míg mások (bisoprolol) nem. A statisztikai elemzéseket olyan tényezőkhöz kell igazítani, amelyek potenciálisan befolyásolják a becsült paramétert. Ezt az eljárást egy vagy több mutató szerinti szabványosításnak nevezik.

A publikált adatok felhasználásának lehetőségével kapcsolatos végső döntés meghozatalakor az orvosnak össze kell vetnie, hogy a vizsgálati eredmények mennyire felelnek meg a meglévő ismereteknek. Új módszer vagy megközelítés kiválasztása a kezelésben és a diagnosztikában

Ennek nem az orvos azon vágyán kell alapulnia, hogy szakmai érdekeit kielégítse (jelen esetben a beteg egészségének rovására), hanem az előnyeit és biztonságát jelző koherens és vitathatatlan bizonyítékrendszeren.

A tudományos adatok kritikus megközelítése az alapja a haladás erejének a tudás bármely területén, beleértve az orvostudományt is.

Irodalom

1. Hogyan kell olvasni a klinikai folyóiratokat: 1. Miért érdemes ezeket olvasni, és hogyan kell elkezdeni

Kritikusan olvassa őket. Can Med Ass J 1981; 124:555-558.

2. Currie B.F. Továbbképzés az orvosi folyóiratokból. J Med Educ

3. Statisztikai módszerek a rákkutatásban: 2. rész. Kohorszvizsgálatok tervezése és elemzése. IARC Sci Publ. N.82. Lyon: WHO, IARC, 1987: 1-406.

4. Bailar J.C., Louis T.A., Lavori P.W., Polansky M. Osztályozás a

orvosbiológiai kutatási jelentések. N Engl J Med 1984; 311:23:1482-1487.

5. Brown G.W., Baca G.M. Az eredeti cikkek osztályozása. Am J Dis Child 1986; 140, 641-645.

6. Hogyan olvassunk klinikai folyóiratokat: 2.To Learn about a Diagnostic Tesr. Can Med Ass. J. 124:703-710 (1981).

7. Der Simonian R., Charette L. J., McPeck B., Mosteller F. Jelentéstétel a klinikai vizsgálatok módszereiről. N Engl J Med 1982; 306:1332-7.

8. Detsky A.S., Sackett D.L. Mikor volt elég nagy egy „negatív” klinikai vizsgálat? Az, hogy hány betegre volt szüksége, attól függ, hogy mit talált. Arch Int

Med 1985; 145, 709-12.

9. CONSORT csoport. A randomizált jelentések minőségének javítása

kontrollált kísérletek: a CONSORT utasítás. JAMA 1996; 276:637-9.

10. Feinstein A.R. Meta-analízis: Statisztikai alkímia a 21. századra. J

Clin Epidemiol 1995; 48:71-9.

11. Használati útmutató az orvosi szakirodalomhoz: II. Hogyan használjunk egy cikket a terápiáról vagy a megelőzésről.

12. Guyatt G.H., Sackett D.L., Cook D.J. Használati útmutatók az orvosi irodalomhoz: II. Hogyan használjunk egy cikket a terápiáról vagy a megelőzésről?

13. Rosenbaum P.R. A megfigyelési vizsgálatok rejtett torzításának megvitatása. Ann

Int Med 1991; 115:901-5.

14. Schultz K.F., Chalmers I., Altman D.G., Grimes D.A., Dore C.J. A véletlen besorolás módszertani minősége a szakorvosi és általános orvosi folyóiratok vizsgálati jelentései alapján. Online J Clin Trails, 1995 (doc N 197).

Az első Moszkvai Állami Orvostudományi Egyetemről nevezték el. ŐKET. Sechenov

Epidemiológiai Osztály

Adatbázis.

Keressen bizonyítékokon alapuló gyógyszert.

Teljesítette: tanuló 28 csoport 5 évf

Orvosi kar

Velieva A.R.

Tanár: Papina G.V.

Moszkva

2010

A bizonyítékokon alapuló orvoslás alapjai.

Adatbázis.

Keressen bizonyítékokon alapuló gyógyszert.

Bevezetés a bizonyítékokon alapuló orvoslásba

A modul elvégzése után a résztvevőknek:

Ismerje meg jobban a bizonyítékokon alapuló orvoslás alapelveit

Ismerkedjen meg a bizonyítékokon alapuló orvoslás módszereivel, megközelítéseivel

Legyenek képesek kritikusan értékelni a napi gyakorlatukban használt tevékenységeket

Ismerkedjen meg a rendelkezésre álló információkkal és tanulja meg azokat használni

Mi a bizonyítékokon alapuló orvoslás:

„A bizonyítékokon alapuló medicina (EBM) a legjobb tudományos bizonyítékok integrálása a klinikai tapasztalatokkal és a betegek igényeivel”

„A bizonyítékokon alapuló orvoslás a jelenlegi legjobb bizonyítékok lelkiismeretes, részletes és megfontolt felhasználása az egyes betegek kezelésével kapcsolatos döntések meghozatalakor.

A bizonyítékokon alapuló orvoslás gyakorlata az egyéni klinikai kompetenciák integrálását jelenti a szisztematikus felülvizsgálatokból nyert, elérhető legjobb külső klinikai bizonyítékokkal.

Az elérhető legjobb klinikai bizonyíték alatt olyan klinikailag releváns, betegközpontú kutatást értünk, amely a diagnosztikai tesztek és fizikális vizsgálatok pontosságát és megbízhatóságát, a prognosztikai mutatók értékét, valamint a terápiás, rehabilitációs és megelőző kezelések hatékonyságát és biztonságosságát eredményezi.

Mikor jelent meg a bizonyítékokon alapuló orvoslás?

1940 – Az első randomizált vizsgálatok (sztreptomicin alkalmazása tuberkulózis kezelésére)

1960 – Fókuszban a „per” (talidomid tragédia)

1962 – Az Egyesült Államok Élelmiszer- és Gyógyszerügyi Hatósága olyan szabályozást vezetett be, amely előírja az új gyógyszerek ellenőrzött kipróbálását.

1971 – Cochran felvetette az elégtelen tudományos bizonyíték kérdését

1974 – Ellentmondást fedeztek fel az elmélet és a gyakorlat között

1980-90 – Fel kell hívni a figyelmet arra, hogy szisztematikus felülvizsgálatokat kell beépíteni a klinikai irányelvekbe

A „bizonyítékon alapuló orvoslás” kifejezést a kanadai McMaster Egyetem klinikusai és epidemiológusai alkották meg 1988-ban.

Archie Cochrane leírta, hogyan hívják fel a tudományos kutatásra a klinikusok figyelmét, és hogyan tegyék a kutatási eredményeket vitára és alapos elemzésre ösztönzővé. A British Medical Research Council munkatársaival folytatott erőfeszítései jelentősen hozzájárultak az úgynevezett bizonyítékokon alapuló orvosláshoz.

Ő volt az, aki híresen megfigyelte (1979), hogy az orvosi szakmából hiányoznak a randomizált kontrollált vizsgálatok (RCT) kritikus eredményei.

Megalapította az első Cochrane Központot, amely 10 évvel ezelőtt kezdte meg működését Oxfordban (Egyesült Királyság).

Ma 15 Cochrane központ működik szerte a világon. Egy nemzetközi kutatócsoport munkáját koordinálják, amelyet Archie elképzelése ihletett."

A bizonyítékokon alapuló orvoslás öt szakasza

Tegyél fel egy kérdést, amire meg lehet válaszolni

Találja meg a legjobb bizonyítékot

Vegye figyelembe a bizonyítékokat a klinikai szakértelem és a betegek szükségletei szempontjából

Klinikai kérdés megfogalmazása PICO formátumban:

beteg

közbelépés

összehasonlítás (összehasonlítás),

eredmények.

Ez lehetővé teszi kulcsszavak meghatározását, amelyeket bizonyítékok keresésére használnak.

A legjobb bizonyíték megtalálása

A keresést szisztematikus áttekintésekkel és RCT-kkel kell kezdeni, mint a legmegbízhatóbb és legértékesebb tanulmányokat. Ha egyiket sem találja, akkor tovább kell keresnie az alacsonyabb szintű (alacsonyabb bizonyosságú) bizonyítékokat: kohorsz tanulmányok, eset-kontroll vizsgálatok, esetsorozatok stb.

A bizonyítékok kritikus értékelése

Ez a nagyon fontos lépés határozza meg a talált bizonyítékok megbízhatóságát (a vizsgálatot helyesen végezték-e? Megbízható-e? Mennyire jelentős?) és a vizsgálat eredményeit (mennyire hatékony ez a kezelés, megelőzési módszer? Mennyire pontos a diagnosztika módszer?).

Az RCT megbízhatóságának ellenőrzéséhez a következő kérdéseket kell megválaszolni:

A betegeket randomizálták?

A csoport összes résztvevője elvégezte a tanulmányokat (teljesség)?

Elemezték-e a betegeket azokban a csoportokban, amelyekbe véletlenszerűen besorolták őket?

Vak volt a kezelés a betegek és a nyomozók számára?

Hasonlóak voltak a csoportok a vizsgálat kezdetén?

A kísérleti kezelésen kívül ugyanazt a kezelést kapták a csoportok?

Ha a kutatást minőségileg, pl. ha megbízható, akkor elkezdik értékelni az eredményeit.

A meglévő gyakorlatok felmérése

Mit csinálok?

Miért csinálom ezt? Azok. milyen eredményt várunk?

Eléri a célt? Azok. Mi a bizonyíték ennek az eljárásnak a hatékonyságára (és biztonságosságára)?

Van-e jobb vagy elfogadhatóbb módja ennek a célnak a megvalósítására? Azok. Vannak más biztonságosabb vagy hatékonyabb kezelési módszerek (módszerek)?

Lehetőségek a bizonyítékokon alapuló orvoslás elsajátítására

A bizonyítékok magas színvonalú felkutatásához és kritikai elemzéséhez a klinikusnak speciális készségekre és időre van szüksége.

Bizonyítékok keresése orvosi folyóiratokban és más online forrásokban (MEDLINE, – www.ncn.nlm.nih.gov/pubmed, www.acponline.org, www.obgyn.net)

A bizonyítékokon alapuló orvoslás mások által összeállított összefoglalóinak felhasználása (Cochrane Database, M. Enkin könyve, WHO RHL, bizonyítékokon alapuló orvosi folyóiratok)

A bizonyítékokon alapuló orvoslás alapján elkészített kész protokollok alkalmazása

Hagyományos Bölcsesség

Az orvosi beavatkozásoknak csak körülbelül 15%-a alapszik szilárd tudományos bizonyítékokon

Az orvosi szakirodalom rendszeres áttekintése

Az egészségügyi szakembereknek szerte a világon minden nap új, klinikailag releváns bizonyítékokat kell beszerezniük, hogy biztosítsák betegeik hatékony és magas színvonalú kezelését. Ugyanakkor az orvosok nagyon gyakran szembesülnek azzal a kérdéssel, hogy hol találják meg az ehhez szükséges információkat. 1970 óta a kiadott orvosi folyóiratok száma megkétszereződött, és a rendelkezésre álló információk mennyisége napról napra növekszik.

Évente mintegy 6000 cikk jelenik meg a szülészet és nőgyógyászat területén. Így az orvosoknak naponta akár 20 cikket is el kell olvasniuk ahhoz, hogy a szakterületükön maradjanak. Minden orvosnak van ideje erre? Felmérheti-e a kapott információk minőségét, tekintettel arra, hogy számos kutató úgy véli, hogy az orvosi folyóiratokban megjelent cikkek többsége nem felel meg a minimális minőségi előírásoknak?

Hogyan születnek a döntések?

Milyen bizonyítékokra alapozza a döntését?

Honnan szerzi be a döntése alátámasztásához szükséges bizonyítékokat?

Tudja, hol találhat releváns kutatást?

Mennyire veszi figyelembe a betegek kívánságait és preferenciáit?

Megvitatja kollégáival a legjobb gyakorlatok alkalmazásának lehetőségével kapcsolatos kérdéseket?

Úgy érzi, hogy a leghatékonyabb kezeléseket alkalmazza?

Helyes, amit csinálunk?

Az orvosi egyetemen tanultak fele tévesnek vagy reménytelenül elavultnak bizonyul majd öt évvel a diploma megszerzése után... A probléma az, hogy senki sem tudja, melyik felét.”

"Az orvosi irodalom olyan, mint egy dzsungel: gyorsan növekszik, tele elhalt fákkal, itt-ott rejtett kincsekkel, de pókok és kígyók hemzsegnek."

Alapinformációk

"A bizonyítékokon alapuló klinikai gyakorlat a döntéshozatal olyan megközelítése, amelyben a klinikus a rendelkezésre álló legjobb bizonyítékokat, klinikai tapasztalatait használja fel, és a pácienssel egyeztetve a páciens számára legmegfelelőbb döntést hozza meg."

Az egészségügyi szakembereknek mindennapi gyakorlatukban különböző típusú információkra van szükségük ahhoz, hogy megválaszolják a folyamatosan felmerülő kérdéseket. Például a hallgatóknak vagy az orvosi gyakornoknak gyakran olyan alapvető információkra van szükségük, amelyek elmagyarázzák a betegség okait és patogenezisét, élettani jellemzőit stb. Az alapvető információk viszonylag stabilak, és az anatómia, fiziológia, patogenezis, etiológia területére vonatkoznak. Tankönyvekből, kézikönyvekből és egyéb általános forrásokból átvehető.

De leggyakrabban a gyakorló orvosoknak olyan kérdésekre van szükségük válaszokra, amelyek közvetlenül kapcsolódnak a beteg ellátásához/kezeléséhez.

Betegségre vagy állapotra utal, de nem tartozik közvetlenül a klinikai gyakorlatba

? "Mi történt…?"

? – Mi az a középfülgyulladás?

? "Milyen mikroorganizmusok okozzák a középfülgyulladást?"

Az ilyen kérdésekre általában tankönyvekre, kézikönyvekre és egyéb általános forrásokra hivatkozva kapunk választ.

Betegkezelési információk

"A bizonyítékokon alapuló orvoslás megköveteli, hogy ne csak a megfelelő anyagokat olvassa el a megfelelő időben, hanem változtassa meg a gyakorlatát (és ami gyakran különösen nehéz, hogy változtassa meg mások gyakorlatát) annak fényében, amit talál."

„A bizonyítékokon alapuló orvoslás magában foglalja az orvosi beavatkozások hatékonyságának objektív értékelését, és az értékelés eredményeinek a klinikai gyakorlatban történő felhasználását. Ez nehéz feladat lehet, mert... a bizonyítékok felkutatásában, terjesztésében és a változtatások végrehajtásában – mindenhol problémákkal lehet találkozni.”

Az alapinformációk mellett az orvosoknak olyan információkra van szükségük, amelyek közvetlenül kapcsolódnak a betegkezeléshez, a diagnosztikai és kezelési módszerekhez, valamint a prognózishoz. A bizonyítékokon alapuló orvoslás pontosan ezekkel a kérdésekkel foglalkozik.

A betegkezeléssel közvetlenül kapcsolatos kérdések:

Ahhoz, hogy választ kapjon, világosan meg kell fogalmaznia a kérdést

Klinikai példák:

Dietilstilbesztrol a vetélések megelőzésére

Miért kezdték el használni a Diethylstilbestrolt a vetélések megelőzésére?

Gyakoriak a vetélések

Az ösztrogén alkalmazása a terhesség fenntartására logikusnak tűnik

Ritkán figyeltek meg vetélést a Diethylstilbestrolt kapó nőknél

1950–1954: 6 nem randomizált vizsgálat igazolta az alacsony vetélési arányt dietil-stilbesztollal (kontrollálatlan)

1950 és 1955 között: 5 randomizált vizsgálat: a nőket véletlenszerűen osztották be dietil-stilbesztrol vagy placebo kezelésre

Vetélések a Dietilstilbesztrol-t kapó csoportban – 83/1220 (7%)

Vetélések a placebo-csoportban – 54/1159 (5%)

Egyértelmű bizonyíték arra, hogy a diethylstilbestrol hatástalan

A használattal kapcsolatos benyomások azonban pozitívak voltak, és a Diethylstilbestrol alkalmazása folytatódott

Nők millióit kezelték 1970 előtt

Orvosi katasztrófa

Olyan gyermekek hosszú távú megfigyeléseiből származó adatok, akiknek anyja Diethylstilbestrolt kapott a terhesség alatt a vetélések megelőzése érdekében.

A következmények katasztrofálisak. A legszomorúbb az, hogy ezek a következmények elkerülhetők lettek volna, ha az orvosok a betegek kezelésével és kezelésével kapcsolatos döntéseiket a bizonyítékokon alapuló orvoslásra alapozták volna.

1970-ben: hüvelyi adenokarcinómát észleltek 7 olyan nőnél, akiknek édesanyja Diethylstilbestrolt kapott

Annak a kohorsznak a nyomon követése, amelynek anyja részt vett ezekben a randomizált vizsgálatokban, a következők jelentős előfordulását tárta fel:

A méh rendellenességei

Abortuszok, perinatális veszteségek, meddőség

Here hypotrophia

Pszichiátriai problémák

Helyesen cselekszünk?

„A jó orvosok az egyéni klinikai tapasztalatokat és a rendelkezésre álló legjobb bizonyítékokat egyaránt felhasználják; de önmagában egyik sem elegendő, mivel előfordulhat, hogy még a rendelkezésre álló legjobb bizonyíték sem megfelelő vagy alkalmazható egy adott betegre. Naprakész bizonyítékok nélkül a gyakorlatok gyorsan elavulnak, és károkat okozhatnak a betegeknek.”

A klinikai tapasztalat gyakran segít az orvosnak a legmegfelelőbb kezelési stratégia kiválasztásában. Sok esetben azonban a kezelési módszerek kizárólag a tapasztalatokon alapulnak, és klinikai vizsgálatokkal nem igazolják. Nemcsak hatástalanok lehetnek, hanem károsíthatják a beteget.

A napi gyakorlatban végzett tevékenységek nagy része:

Nem minőségi bizonyítékokon alapul

Egyéni klinikai tapasztalat alapján

Nem elégíti ki a betegek igényeit

Hosszú időn keresztül számos fájdalmas, kellemetlen, megalázó technológiát alkalmaztak, annak ellenére, hogy nincs bizonyíték a hatékonyságára.

Számos elterjedt technológia vagy gyakorlat létezik, amelyek kellemetlenek lehetnek a betegek számára, és amelyek nem bizonyultak hatékonynak.

Hatástalan beavatkozások

Szülés előtti vizitek nagy száma

Terhes nők sóbevitelének korlátozása a preeclampsia megelőzése érdekében

Vitaminok és vas-kiegészítők rutin adása terhes nőknek

A kórházban lévő anyák látogatásának tilalma/korlátozása

Rahmanov ágyai

A táplálék- és folyadékbevitel korlátozása vajúdás alatt

Szülés előtti rutinszerű beöntés használata

A szemérem és a perineum rutin borotválkozása

Szülés utáni rutin hólyagkatéterezés

Születés után jég az alhason

A szülőcsatorna rutin vizsgálata

A hüvely kezelése antiszeptikumokkal

Anya és gyermeke elválasztása közvetlenül a születés után

Az egyéni klinikai tapasztalat jó, de nem elég

A szakmai vélemény a tudás és készségek mennyiségéből, a klinikai tapasztalatból, az intuícióból áll, i.e. olyan tulajdonságok összessége, amelyek együtt alkotják az úgynevezett klinikai tapasztalatot (belső bizonyíték).

Azonban korrekcióra szorul mások által szerzett bizonyítékok alapján (külső bizonyíték). Ha a külső bizonyítékokat nem alkalmazzák, a klinikai gyakorlat elavulttá válik.

Klinikai tapasztalat nélkül a meglévő bizonyítékok nem használhatók fel

Bármely egyén klinikai tapasztalata nem elegendő (személyes értékek, társadalmi és kulturális háttér)

Bizonyítékok hiányában a klinikai gyakorlat elavulttá és hatástalanná válik

Hogyan lehet bizonyítani a beavatkozások hatékonyságát és biztonságosságát (1)

A kezelési vagy megelőzési módszerek hatékonyságának és biztonságosságának bizonyítása érdekében klinikai vizsgálatot kell végezni.

Az egyik csoport az új (kísérleti kezelés), míg a másik (kontroll) csoport a régi (hagyományos kezelés) vagy placebót kap.

Ha az új kezelésben részesülő betegeknél kisebb a nemkívánatos kimenetelek (mortalitás, morbiditás) statisztikailag szignifikáns incidenciája, akkor az új módszer hatékonynak tekinthető.

A klinikai vizsgálatok érvényességi foka a vizsgálati tervtől vagy módszertantól függően változik.

A legjobb minőségű és legértékesebb bizonyíték a gyakorlat számára a randomizált klinikai vizsgálatokból nyert bizonyíték.

Magas színvonalú klinikai vizsgálat elvégzése:

Randomizált kontrollált vizsgálatok (RCT)

Az RCT-k szisztematikus áttekintése

Randomizált kontrollált vizsgálatok (RCT)

A véletlenszerűsítés olyan eljárás, amely biztosítja a betegek véletlenszerű besorolását kísérleti és kontrollcsoportokba.

A véletlenszerű hozzárendelés biztosítja, hogy ne legyen jelentős különbség a két csoport között, ami segít abban, hogy az eredményt csak a kezelésnek tudjuk tulajdonítani, semmi másnak nem.

A kiváló minőségű klinikai vizsgálatoknak számos jellemzője van:

a vizsgálatban részt vevő betegek többségének be kell fejeznie a vizsgálatot az eredmények eléréséhez (a vizsgálat teljessége)

a betegeket azokban a csoportokban kell elemezni, amelyekbe véletlenszerűen besorolták őket (függetlenül attól, hogy kísérleti kezelést vagy kontrollt kaptak)

a csoportoknak homogéneknek kell lenniük a vizsgálat elején (ha nem, akkor a véletlenszerű besorolást rosszul hajtották végre)

a legjobb vizsgálatok vakok mind a vizsgálók, mind a betegek számára (kettős vak)

Kettős vak vizsgálat

A jó minőségű klinikai vizsgálatok egyik jellemzője, hogy a vizsgálatnak kettős vaknak kell lennie.

A „kettős vak” vizsgálat az, amikor sem a beteg, sem az orvos nem tudja, hogy a beteg melyik csoportba tartozik.

Azokban a vizsgálatokban, amelyek a gyógyszert tabletta formájában tanulmányozzák, elegendő egyszerűen meggyőződni arról, hogy kettős-vak. Az egyik tabletta a teszt gyógyszer (kísérleti csoport), a második egy placebo (kontrollcsoport). Mindkét tabletta egyforma méretű, formájú, színű, és sem a beteg, sem az orvos nem tudja, melyikben van a vizsgált gyógyszer és melyik a placebó. A kutatóknak azonban tisztában kell lenniük a „placebo-hatással”. A „placebo hatás” a következő módokon nyilvánulhat meg:

A páciens azt hiszi, hogy új, hatékony gyógyszert kap, aminek hatására a hangulata optimistább, és jobban érzi magát. Ez a pozitív eredmény túlbecsléséhez vezet.

Az orvos úgy véli, betege új, hatékony gyógyszert kap, az eredményeket illetően is bizakodó. Az orvos a pozitív tünetekre összpontosít, és bátorítja a pácienst, ami növeli a pozitív eredmények számát.

Kutatás a szülészet és a biztonságos szülés területén

Számos kiváló minőségű randomizált vizsgálat jelentős hatással volt a szülészeti gyakorlatra, és hozzájárult az anyák biztonságához.

Egy eclampsiával kapcsolatos tanulmány bebizonyította, hogy a magnézium-szulfát a leghatékonyabb gyógyszer az eclampsiás rohamok megelőzésére. Ez a tanulmány véget vetett a régóta húzódó vitának a magnézium-gyógyszerek támogatói és azok között, akik a diazepamot tartották a legjobb gyógyszernek a rohamok megelőzésére.

A MAGPI RCT-ben több mint 10 000 preeclampsiában szenvedő nő vett részt. Ez a tanulmány igazolta a magnézium-szulfát hatékonyságát súlyos preeclampsia kezelésében is. A Bristol-tanulmány egyike azon számos RCT-nek, amelyek kimutatták, hogy a szülés harmadik szakaszának aktív kezelése rendkívül hatékonyan csökkenti a szülés utáni vérzés kockázatát.

Más randomizált vizsgálatok kimutatták a perinatális mortalitás és morbiditás jelentős csökkenését a kortikoszteroidok alkalmazása miatt a koraszülés kockázatának kitett nőknél.

Hatékony beavatkozások

Az antikonvulzív szerek hatékonysága eclampsiában

MAGPI tanulmány a preeclampsiáról és a magnézium-szulfátról

A Bristol-tanulmány a munka harmadik szakaszának aktív irányításáról

Kortikoszteroidokkal kapcsolatos vizsgálatok a koraszülés veszélye miatt

Pszicho-érzelmi támogatás a szülés során

Függőleges helyzetek szülés közben

A nők szerepe minden fontos döntés meghozatalában

A terhesség alatt használt gravidogram és a szülés során használt partogram

A partner a szülőszobán tartózkodhat

Szabad pozícióválasztás szülés közben

Az indokolatlan eljárások megszüntetése

Korai és korlátlan bőr-bőr érintkezés

Az újszülöttkori hipotermia megelőzése

Hatékony újszülött újraélesztés

Szoptatás igény szerint és együttélés

Az egészségügyi személyzet megfelelő kézmosása a fertőzés megelőzésének legjobb módja

A gyógyszerek ésszerű használata

A hatékonyságot tagadó tanulmányok

Alacsony dózisú aszpirin a preeclampsia kockázatának csökkentése érdekében

A legtöbb IUGR kezelési rendje

A tolás rutinszerű kezelése

Rutinszerű elektronikus magzati monitorozás vajúdás és alacsony kockázatú terhesség alatt

Rutinszerű vagy liberális epiziotómia

Újszülöttgondozási kutatás

Újszülött újraélesztése szobalevegővel vagy oxigénnel

A köldökzsinór kezelése antiszeptikummal vagy antibiotikummal összehasonlítva a köldökzsinór nyílt száraz kezelésével

Rutin tracheális intubáció és meconium aspiráció aktív újszülötteknél, mekóniummal a magzatvízben

A bizonyítékok megbízhatósága

Figyelembe véve a hibák lehetőségét és a pontatlan következtetések lehetőségét, a különböző bizonyítékokon alapuló ajánlások megbízhatósági szint szerint osztályozhatók az alábbiak szerint:

A szint (legmagasabb evidenciaszint): Az ajánlások randomizált, ellenőrzött vizsgálatok szisztematikus áttekintésén alapulnak, és a legnagyobb bizonyítékot szolgáltatják (1a. szint), míg az ajánlások (1b. szint) az egyes RCT-k eredményein alapulnak.

B szint: Az ajánlások klinikai vizsgálatok eredményein alapulnak, de rosszabb minőségűek, mint az RCT-k. Ez magában foglalja a kohorszvizsgálatokat (2a és 2b szint) és az eset-kontroll vizsgálatokat (3a és 3b szint).

Metaanalízis és szisztematikus áttekintés

A szisztematikus áttekintés egy téma átfogó áttekintése, amely összefoglalja az eredetileg elvégzett legjobb minőségű tanulmányokat (leggyakrabban RCT-ket).

A metaanalízis egy olyan áttekintés, amelyben az összes vizsgálat eredményét egyesítik, és egy tanulmányként elemzik.

Csoportos tanulmány

Az RCT lebonyolítása nagyon nehéz feladat: a betegeknek tájékoztatáson alapuló beleegyezését kell adniuk a vizsgálatban való részvételhez, hogy részt vegyenek a vizsgálatban. Az RCT-k drágák, kockázatosak és etikátlanok lehetnek – egyes betegeknek kísérleti kezelést, másoknak placebót adnak.

Ezért bizonyítékokat lehet szerezni más tervezésű – kohorsz, eset-kontroll stb. – vizsgálatokkal is. Az ilyen vizsgálatok eredményei azonban hajlamosabbak a hibákra, és ennek megfelelően a megbízhatóságuk is alacsonyabb.

A kohorszvizsgálat olyan vizsgálat, amelyben a betegek bizonyos jellemzőkkel rendelkeznek (expozíció, bizonyos betegség, kezelés stb.), és idővel követik őket. Az eredményeket ezután összehasonlítják a hasonló, ezekkel a specifikus jellemzőkkel nem rendelkező betegek eredményeivel.

Például két embercsoport (kohorsz): dohányosok és nemdohányzók. Ezeket a csoportokat idővel megfigyelték, hogy megállapítsák, nem alakultak-e ki egészségügyi problémák.

A kohorszvizsgálatok nem olyan megbízhatóak, mint a randomizált vizsgálatok, mivel a kohorszok a dohányzási státusztól eltérő mérések tekintetében is eltérhetnek egymástól. Például a dohányosok alacsonyabb jövedelműek vagy túlsúlyosak lehetnek, mint a nemdohányzók, ami súlyosbíthatja a csoportok közötti különbségeket, és elfedheti a dohányzás sajátos hatásait.

Ellenőrzött klinikai vizsgálat

Az esetkontroll vizsgálatok olyan retrospektív vizsgálatok, amelyekben a betegeknek már van egy adott állapota vagy betegsége. A kutató elemzi ezen betegek jellemzőit, és összehasonlítja, hogy ezek a betegek miben különböznek a betegségben nem szenvedőktől.

Például: Egy tanulmányban tüdőrákos betegeket megkérdeztek, hogy sokat dohányoztak-e a múltban, és válaszaikat összehasonlították azokkal, akiknek nem volt tüdőrákjuk.

Az eset-kontroll vizsgálatok kevésbé megbízhatóak, mint a randomizált vagy kohorsz vizsgálatok, mivel a két állapot közötti statisztikai összefüggés nem jelenti azt, hogy az egyik állapotot a másik okozza. Például: a tüdőrák gyakrabban fordul elő főiskolai végzettséggel nem rendelkezőknél (ők nagyobb valószínűséggel dohányoznak), de ez nem jelenti azt, hogy a főiskolai végzettség csökkenti a tüdőrák kockázatát.

Az eset-kontroll vizsgálat fő előnyei:

A vizsgálat gyorsan elvégezhető, ha megkérdezzük a betegeket a múltbeli eseményekről. Ellenkező esetben sok évbe telhet, amíg ezt a hatást egyedül fedezi fel.

A kutatóknak nincs szükségük speciális módszerekre, kontrollcsoportokra stb. Csak kiválasztják azokat az embereket, akiknek konkrét állapotuk van, és felmérést végeznek.

Esetsorozatok és klinikai esetek

Az egyedi klinikai eset egy adott beteg kezeléséről szóló jelentés. Az esetsorozat számos beteg kezeléséről szóló jelentések gyűjteménye.

Például: Az egyik páciense olyan betegségben szenved, amelyet még soha nem látott vagy hallott, és nem tudja, mit tegyen a páciensével. Egy esetsorozat keresése segíthet a diagnózis felállításában.

Az esettanulmányok vagy esetsorozatok eredményei nem olyan megbízhatóak. Az általános állapotok tanulmányozásához érdemes megbízhatóbb bizonyítékokat keresni

Lisa erős fájdalmat érez a műtét után. Az orvosnak kell döntenie a tabletták között, külső klinikai bizonyítékok alapján, vagy az injekciózás között, a személyes klinikai tapasztalat és a páciens preferenciái alapján. Az orvos tudja, hogy külső klinikai bizonyítékok alapján a morfiumtabletta jobb választás lenne. Amint azonban a műtét során kiderült, Lisa az érzéstelenítés gyakori mellékhatásától - hányástól - szenvedett. Ez azt jelenti, hogy ha Lisa beveszi a tablettát és hányni kezd, a tabletta tartalma kijön, és nincs fájdalomcsillapító hatása. Az orvos és Lisa korábbi tapasztalataiból tudják, hogy Lisa az érzéstelenítés elmúltával 30 percen belül hányni kezdhet. Ezért a tabletta helyett az orvos úgy dönt, hogy Lisának morfium injekciót ír fel.

Ebben a példában az orvos a személyes klinikai tapasztalatok és a páciens preferenciái alapján úgy dönt, hogy morfium-injekciót alkalmaz morfiumtabletta helyett, még akkor is, ha a legjobb külső klinikai bizonyítékok az utóbbit támogatják. Az orvos ugyanazt az orvosi anyagot (azaz morfiumot) használja, amint azt külső klinikai bizonyítékok sugallják, de más adagolási formát választ (injekciót tabletta helyett).

Ez egy példa arra, hogy az orvos konkrét kezelési döntést hoz a bizonyítékok alapján a pácienssel folytatott megbeszélést követően.

Mi az a bizonyítékokon alapuló orvoslás?

A bizonyítékokon alapuló medicina (EBM) a klinikai kutatások eredményeinek szisztematikus áttekintésének, értékelésének és felhasználásának folyamata az optimális betegellátás érdekében. A betegeknek a bizonyítékokon alapuló orvoslásról való oktatása fontos, mert lehetővé teszi számukra, hogy megalapozottabb döntéseket hozzanak a betegségkezeléssel és kezeléssel kapcsolatban. Lehetővé teszi továbbá a betegek számára a kockázat pontosabb megértését, elősegíti az egyes eljárások megfelelő alkalmazását, és lehetővé teszi az orvos és/vagy a beteg számára, hogy alátámasztó bizonyítékok alapján döntsön.

A bizonyítékokon alapuló orvoslás egyesíti az elveket és a módszereket. Ezen elvek és módszerek működésén keresztül az orvostudomány döntései, utasításai és stratégiái alapulnak aktuális alátámasztó adatok a különböző kezelési formák és általában az orvosi szolgáltatások hatékonyságáról. A gyógyszerekkel kapcsolatban a bizonyítékokon alapuló orvoslás nagymértékben támaszkodik az előnyök és kockázatok (hatékonyság és biztonságosság) értékelése során szerzett információkra.

A bizonyítékokon alapuló orvoslás fogalma az 1950-es években jelent meg. Eddig a pontig az orvosok elsősorban végzettségük, klinikai tapasztalatuk és tudományos folyóiratok olvasása alapján döntöttek. A kutatások azonban kimutatták, hogy az orvosi kezeléssel kapcsolatos döntések jelentősen eltértek az egészségügyi szakemberek között. Alapot teremtett a tudományos kutatási adatok gyűjtésének, értékelésének és rendszerezésének szisztematikus módszereinek bevezetésére, amely a bizonyítékokon alapuló orvoslás kezdete volt. A bizonyítékokon alapuló orvoslás megjelenését az orvosok, a gyógyszergyárak, a szabályozó hatóságok és a nyilvánosság is elismerték.

A döntéshozónak a betegek kezelésében szerzett saját tapasztalataira kell támaszkodnia, kombinálva az ellenőrzött vizsgálatokból és tudományos fejlesztésekből származó legjobb alátámasztó bizonyítékokkal. Fontos a klinikai tapasztalatok és az ellenőrzött vizsgálatok kombinálása a döntéshozatali folyamatban. Klinikai tapasztalat hiányában a kockázat a klinikai gyakorlatban vagy kutatásban nyújtott kezelésből eredő károk vagy sérülések valószínűsége. Az ártalom vagy sérülés lehet fizikai és pszichológiai, szociális vagy gazdasági. A kockázatok közé tartozik a kezelés mellékhatásai vagy a szokásos kezelésnél kevésbé hatékony gyógyszer szedése (a vizsgálatban). Egy új gyógyszer tesztelésekor előfordulhatnak olyan mellékhatások vagy egyéb kockázatok, amelyekre a kutatók nem számítottak. Ez a helyzet leginkább a klinikai vizsgálatok kezdeti szakaszaira jellemző.

Bármely klinikai vizsgálat elvégzése kockázatokkal jár. A résztvevőket tájékoztatni kell a lehetséges előnyökről és kockázatokról, mielőtt döntenek a részvételről (lásd a tájékozott beleegyezés definícióját).

" target="_blank">Egy adott kezeléssel kapcsolatos kockázat nem kívánt hatásokat eredményezhet.

A bizonyítékokon alapuló orvoslás ötlépcsős modellje

A bizonyítékokon alapuló orvoslás egyik megközelítése magában foglalja a modellt 5 szakasz:

1. klinikailag releváns kérés megfogalmazása (az orvos információkeresése a helyes diagnózis felállításához),
2. a legjobb alátámasztó bizonyíték keresése (az orvos által az 1. lépésben felfedezett információkat alátámasztó bizonyítékok keresése),
3. az alátámasztó adatok minőségének értékelése (az orvos biztosítja a magas minőséget és a megbízhatóságot),
4. orvosi döntés meghozatala az alátámasztó adatok alapján (a beteg és az orvos megalapozott döntést hoz a kezelésről az 1-3. szakasz alapján),
5. folyamat értékelése (az elért eredmény orvos és beteg értékelése, és szükség esetén a kezelési döntések megfelelő módosítása).

A fenti példában az orvos választása összhangban van mind a bizonyítékokon alapuló gyógyászattal, mind a betegek visszajelzéseivel. Az orvos döntése magában foglalja az adott időpontban rendelkezésre álló legjobb bizonyítékok tudatos, nyílt és tájékozott felhasználását, beleértve a páciens tapasztalatait is, hogy kiválassza a beteg számára a lehető legjobb kezelési módot.

Az új kezelési irányelvek kidolgozása szempontjából fontos a betegek részvétele a döntéshozatali folyamatban. Ez a részvétel magában foglalja a kezeléssel kapcsolatos információk elolvasását és megértését, az ajánlások tudatos betartását, a klinikusokkal való együttműködést a legjobb kezelési lehetőségek értékelésében és kiválasztásában, valamint visszajelzést az eredményekről. A betegek bármilyen szinten aktívan részt vehetnek az alátámasztó bizonyítékok létrehozásában.

Az alátámasztó bizonyítékok felmérése a bizonyítékokon alapuló orvosi igényekhez

Az összegyűjtött információkat minőségük értékelése érdekében az alátámasztó bizonyítékok szintje szerint osztályozzák. Az alábbi ábrán látható piramis az alátámasztó bizonyítékok különböző szintjeit és azok rangsorolását mutatja.

bizonyítékok szintjeit

Megjegyzések vagy szakértői vélemények

Ez egy szakértői testület véleményén alapuló bizonyíték, és célja az általános orvosi gyakorlat tájékoztatása.

Esetsorozatok és esetjelentések

Az esetsorozat-tanulmány egy kis populáció leíró vizsgálata. Általában kiegészítésként vagy függelékként szolgál egy klinikai eset leírásához. Az esetjelentés egy beteg tüneteinek, jeleinek, diagnózisának, kezelésének és kezelésének részletes leírása.

Eset-kontroll vizsgálatok

egy megfigyeléses retrospektív vizsgálat (a történelmi adatok áttekintése), amelyben a betegségben szenvedő betegeket összehasonlítják a betegségben nem szenvedő betegekkel. Az olyan eseteket, mint a tüdőrák, általában eset-kontroll-vizsgálatokkal vizsgálják. Ehhez a dohányosok egy csoportját (a kitett csoport) és a nemdohányzók egy csoportját (a nem dohányzó csoport) toborozzák, és egy bizonyos ideig megfigyelik. Ezután dokumentálják a tüdőrák előfordulási gyakoriságának különbségét, lehetővé téve, hogy a változót (a független változót - jelen esetben a dohányzást) a függő változó (jelen esetben a tüdőrák) okának tekintsük.

Ebben a példában a tüdőrák előfordulásának jelentős növekedése a dohányzó csoportban a nemdohányzó csoporthoz képest a dohányzás és a tüdőrák közötti ok-okozati összefüggés bizonyítékának tekinthető.

Csoportos tanulmány

A klinikai vizsgálatban a kohorsz jelenlegi definíciója bizonyos jellemzőkkel rendelkező egyének csoportja, akiket követnek az egészséggel kapcsolatos eredmények érdekében.

A Framingham Heart Study egy példa egy kohorsz vizsgálatra, amelyet egy epidemiológiai kérdés megválaszolására végeztek. A Framingham-tanulmány 1948-ban kezdődött, és még mindig tart. A tanulmány célja, hogy megvizsgálja számos tényező hatását a szívbetegségek előfordulására. A kutatók előtt álló kérdés az, hogy olyan tényezők, mint a magas vérnyomás, a túlsúly, a cukorbetegség, a fizikai aktivitás és más tényezők összefüggésben állnak-e a szívbetegségek kialakulásával. Az egyes expozíciós tényezők (például a dohányzás) tanulmányozásához a kutatók egy csoportot vesznek fel dohányzókból (expozíciónak kitett csoport) és egy nemdohányzó csoportot (nem dohányzó csoport). Ezután a csoportokat egy bizonyos ideig megfigyelik. A szívbetegségek előfordulási gyakoriságában mutatkozó különbséget ezekben a csoportokban dokumentálják a megfigyelési időszak végén. A csoportokat sok más változó tényező alapján hasonlítják össze, mint pl

• gazdasági helyzet (például iskolai végzettség, jövedelem és foglalkozás),
• egészségi állapot (például más betegségek jelenléte).

Ez azt jelenti, hogy egy változó (a független változó - jelen esetben a dohányzás) izolálható a függő változó (jelen esetben a tüdőrák) okaként.

Ebben a példában a szívbetegségek előfordulási gyakoriságának statisztikailag szignifikáns növekedése a dohányzó csoportban a nemdohányzó csoporthoz képest a dohányzás és a szívbetegség előfordulása közötti ok-okozati összefüggés bizonyítékának tekinthető. A Framingham-tanulmányban az évek során talált eredmények meggyőző bizonyítékot szolgáltatnak arra vonatkozóan, hogy a szív- és érrendszeri megbetegedések nagyrészt mérhető és módosítható kockázati tényezők eredménye, és hogy egy személy ellenőrizheti szívrendszerének egészségét azáltal, hogy gondosan figyelemmel kíséri étrendjét és életmódját, és feladja a szív- és érrendszeri betegségeket. finomított zsírok fogyasztása, koleszterin és dohányzás, lefogy, vagy aktív életmódot kezd, szabályozza a stresszt és a vérnyomást. Nagyrészt a Framingham-tanulmánynak köszönhető, hogy most már világosan megértjük bizonyos kockázati tényezők és a szívbetegségek közötti összefüggést.

Egy másik példa a sok éve futó kohorsz vizsgálatra a National Child Development Study (NCDS), amely a legszélesebb körben tanulmányozott brit születési kohorsz tanulmányok közül. A nőkre vonatkozó legnagyobb tanulmány a Nurses Health Study. 1976-ban kezdődött, a kísérők száma több mint 120 ezer fő. Sok betegséget és kimenetelt elemeztek ebből a tanulmányból.

Véletlenszerű klinikai vizsgálatok

A klinikai vizsgálatokat randomizáltnak nevezzük, ha randomizációs módszert alkalmaznak a résztvevők különböző kezelési csoportokba való besorolására. Ez azt jelenti, hogy a kezelési csoportokat véletlenszerűen osztják ki egy formális rendszer segítségével, és lehetőség van minden résztvevő számára az egyes kezelési területekhez való besorolásra.

Meta-analízis

Az adatok szisztematikus, statisztikai vizsgálata, amely összehasonlítja és kombinálja a különböző tanulmányok eredményeit, hogy azonosítsa a több vizsgálatban előforduló mintákat, következetlenségeket és egyéb összefüggéseket. A metaanalízis erősebb következtetésekhez nyújthat támogatást, mint bármely egyedi tanulmány, de szem előtt kell tartani a pozitív vizsgálati eredmények preferálása miatti publikációs torzítással kapcsolatos korlátokat.

Kutatási eredmények

Az eredmények kutatása egy tág gyűjtőfogalom, amelynek nincs konzisztens definíciója. Az Outcomes kutatás az egészségügyi ellátás végeredményeit, vagyis az egészségügyi ellátás folyamatának a betegek egészségére és jólétére gyakorolt ​​hatását vizsgálja. Más szavakkal, a klinikai eredményekkel kapcsolatos kutatás célja az orvosi kezelés egy adott betegre vagy csoportra gyakorolt ​​hatásának nyomon követése, megértése és optimalizálása. Az ilyen tanulmányok olyan tudományos kutatásokat írnak le, amelyek az egészségügyi beavatkozások és egészségügyi szolgáltatások hatékonyságával kapcsolatosak, vagyis az ilyen szolgáltatásokból származó eredményeket.

A középpontban gyakran a betegségben szenvedő személy áll – vagyis az adott betegre vagy betegcsoportra leginkább releváns klinikai (általános) kimenetelekre. Ilyen végpont lehet a fájdalom mértéke. Az eredményvizsgálatok azonban az egészségügyi szolgáltatásnyújtás hatékonyságára is összpontosíthatnak, a mérési paraméterek pedig az egészségi állapot és a betegség súlyossága (az egészségügyi problémák hatása az egyénre).

A bizonyítékokon alapuló orvoslás és az eredménykutatás közötti különbség abban rejlik, hogy a különböző kérdésekre összpontosítanak. Míg a bizonyítékokon alapuló orvoslás elsődleges célja a betegek optimális ellátása a klinikai bizonyítékok és tapasztalatok alapján, az eredményvizsgálatok elsősorban a végpontok előre meghatározására irányulnak. Egy klinikai kimenetelű vizsgálatban ezek a pontok általában megfelelnek a klinikailag releváns végpontoknak.

Példák a vizsgálati eredményekhez kapcsolódó végpontokra

Végpont nézet	Példa
Fiziológiai paraméter()	Az artériás nyomás
Klinikai	Szív elégtelenség
Tünet Az orvostudományban a tünet általában egy betegség szubjektív észlelése, amely különbözik az azonosítható és értékelhető jeltől. A tünetek közé tartozik például a hasi fájdalom, a lumbágó és a fáradtság, amelyet csak a beteg érez és jelenthet. Ennek jele lehet a vér a székletben, az orvos által megállapított bőrkiütés vagy a magas hőmérséklet. Előfordulhat, hogy a beteg nem figyel a jelre, de megadja az orvosnak a diagnózis felállításához szükséges információkat. Például: A kiütés lehet jel, tünet vagy mindkettő. Ha a beteg bőrkiütést észlel, ez egy tünet. Ha egy orvos, nővér vagy harmadik fél (de nem a beteg) azonosítja, akkor ez egy jel. Ha a kiütést a beteg és az orvos is észreveszi, akkor az egyszerre tünet és jel. Az enyhe fejfájás csak tünet lehet. Az enyhe fejfájás csak tünet lehet, hiszen azt kizárólag a beteg észleli. " target="_blank">Tünetek	Köhögés
Funkcionális képességek és gondozási igények	Funkcionális képességeket mérő paraméter, pl. mindennapi élettevékenység elvégzésére való képesség, életminőség felmérése

Az eredményvizsgálatokban a releváns végpontok gyakran a funkcionális képességek és a gondozási szükségletek tünetei vagy mértékei – amit a kezelésben részesülő beteg fontosnak tart. Például egy fertőzésben szenvedő, penicillint kapó beteg jobban odafigyelhet arra, hogy nincs láza, és javult az általános állapota, mint a penicillinnek a fertőzés tényleges szintjére gyakorolt ​​hatására. Ebben az esetben a tüneteket és az érzéseit az egészségi állapota közvetlen értékelésének tekintik – és ezekre a végpontokra összpontosít az eredménykutatás. A páciens valószínűleg érdeklődni fog a penicillinnel kapcsolatos lehetséges mellékhatások, valamint a kezelés költségei iránt is. Más betegségek, például a rák esetében a beteg szempontjából lényeges klinikai eredmény a halálozás kockázata lesz.

Ha a vizsgálat hosszú távú, a „ ” használható a kutatási eredmények tanulmányozásakor. A helyettesítő végpont magában foglalja egy biomarker használatát az eredmény mérésére, amely helyettesíti a klinikai végpontot, amely a penicillin hatását méri azáltal, hogy teszteli az egyik típusú fehérje (C-reaktív fehérje) mennyiségének csökkenését, amely mindig jelen van a vér. Ennek a fehérjének a mennyisége egy egészséges ember vérében nagyon kicsi, de akut fertőzés során gyorsan megnő. Így a C-reaktív fehérje szintjének mérése a vérben közvetett módja annak, hogy meghatározzuk a fertőzés jelenlétét a szervezetben, tehát ebben az esetben a fehérje a fertőzés „biomarkereként” szolgál. A biomarker a betegség állapotának mérhető mutatója. Ez a paraméter a betegség kialakulásának vagy progressziójának kockázatával is összefüggésben van, vagy azzal, hogy az előírt kezelés hogyan befolyásolja a betegséget. A páciens vérét minden nap elemzésre veszik, hogy megmérjék a vérben lévő biomarker mennyiségét.

Hangsúlyozni kell, hogy a helyettesítő végpont monitorozási és felügyeleti célú használatához a markert előzetesen validálni vagy validálni kell. Be kell mutatni, hogy a biomarker változásai korrelálnak (konzisztensek) egy adott betegség klinikai kimenetelével és a kezelés hatásával.

További források

• Egészségügyi Világszervezet (2008). Hol vannak a betegek a saját ellátásukkal kapcsolatos döntéshozatalban? Letöltve: 2015. augusztus 31., innen