Главная | Обратная связь | Поможем написать вашу работу!
МегаЛекции

Клиническое исследование Университета Северной Каролины, класс II: изменения входе I фазы (15 мес.)




Клиническое применение результатов исследований

В ортодонтии всегда большое значение имело мнение лидеров, во­круг которых всегда образовывались профессиональные общества. Общества Angle, Begg и Tweed существуют и по сей день, идо 1980-х годов продолжали образовываться новые общества, продвигающие идеи одного лидера. Поскольку каждое профессиональное обще­ство со временем стареет, необходимо разрабатывать базу, основан­ную на доказательствах, а не на мнениях. Хотя все же в ортодонтии некоторые важные клинические решения должны приниматься без прочной доказательной базы. Поэтому, чтобы составить себе кли­ническое суждение, каждый врач-ортодонт должен иметь представ­ление о качестве существующих научных данных. Этот важный во­прос будет рассмотрен ниже.

Типы исследований

Ретроспективные и проспективные исследования. Принятие решения в медицине основано на теоретическом пони­мании имеющейся ситуации (независимо от того, верна или невер­на теория) и знании результатов лечения подобных случаев в про­шлом. Недопонимание того, как развилось данное заболевание, приводит к плохому выбору метода лечения, поэтому очень важно получить полную информацию о природе заболевания. Вторая со­ставляющая принятия решения также очень важна: мы должны как можно более подробно знать о том, что происходит при проведении того или иного лечения. Теории проверяются только после тща­тельного анализа результатов клинических экспериментов.

Как показано в боксе 8-1, данные, на которых основываются клинические решения, имеют иерархию качества. Клинические данные становятся доступными как сообщения о результатах лече­ния. В самой простой форме это презентация случая, демонстриру­ющая (обычно в деталях), что произошло в ходе лечения одного конкретного случая. Презентация серии случаев требует фильтра­ции информации для разделения общей тенденции от индивиду­альных идиосинкразии. Чем больше пациентов принимает участие в исследовании, тем более точно могут быть выделены общие тен­денции, если выборка является репрезентативной и анализ данных проводится правильно. Иерархия качества клинических данных от­ражает вероятность того, что на основании имеющихся данных бу­дут сделаны правильные выводы.

Мнение эксперта — самый слабый тип клинических данных. Ча­сто мнение эксперта поддерживается рядом клинических случаев, ретроспективно выбранных из его практики. Проблема при этом за­ключается в том, что эти случаи обычно выбираются потому, что они имели желаемый результат. Врач, выступающий в защиту свое­го метода лечения, обычно демонстрирует случаи, в которых был действительно получен желаемый результат, и даже если он(а) ста­рается быть объективным, вряд ли удается избежать этого. Очень легко убедить в эффективности своего метода лечения, демонстри­руя лишь положительные результаты и исключая неудачные. Поэто­му к такой информации следует относиться с осторожностью.

Гораздо лучше, когда в клиническом исследовании используют­ся ретроспективные случаи, отобранные по их начальным характе­ристикам до лечения, а не по результату лечения. Еще лучше выби­рать случаи проспективно до начала лечения. И даже в этом случае существует проблема выбора только «правильных» случаев. В лю­бом случае этого очень трудно избежать, потому что каждый врач после определенного опыта применения данного метода лечения учится изначально видеть скрытые признаки того, что тот или иной пациент будет хорошо или плохо реагировать на лечение, хотя при этом ему трудно определить, какими именно критериями он руко­водствуется. Однако определение критериев, связанных с успехом лечения, очень важно для работы других врачей, а такая «подтасов­ка» выборки делает это невозможным.

По этой причине «золотым стандартом» оценки клинических методов является рандомизированное (случайное) клиническое ис­следование, в котором пациентов отбирают случайным образом. Основным преимуществом этого метода является то, что при доста­точно большой выборке в результате будет получено достоверное распределение всех вариантов. Будут учтены даже те варианты, ко­торые не были предусмотрены заранее. В клинической работе час­то важные варианты определяются только после начала лечения или даже уже после его окончания.

Важным аспектом любого проспективного исследования явля­ется принятие во внимание всех пациентов, которые были включе­ны в исследование. Основной причиной неточности таких исследо­ваний является «выпадение» некоторых пациентов из исследова­ния (обычно тех, которые не очень благоприятно отвечают на лече­ние). Это приводит к такому же эффекту, как если бы Вы изначаль­но выбрали только «подходящие» случаи. Это следует учитывать при анализе данных таких исследований.

Данные случайных клинических исследований в настоящее время определяют многие клинические подходы в медицине и по­степенно внедряются и в стоматологию. В настоящее время стали доступны результаты первых случайных ортодонтических исследо­ваний, которые будут приведены в данной книге. Однако многие важные клинические вопросы не могут быть оценены таким спосо­бом. Давайте теперь рассмотрим некоторые важные вопросы в оценке таких данных.

Исторические контрольные группы. Самый лучший, а иногда и единственный, способ узнать, действительно ли работа­ет данный метод лечения, это сравнить леченых пациентов с конт­рольной группой нелеченых пациентов. Для того чтобы такое срав­нение было достоверным, обе группы должны быть эквивалентны до начала лечения. Если же изначально в группах имелись разли­чия, Вы никогда не сможете с уверенностью сказать, связаны ли произошедшие изменения с проведенным лечением.

В выборе контрольной группы для ортодонтического лечения существует ряд проблем, основной из которых является то, что кон­трольные пациенты должны наблюдаться в течение длительного пе­риода времени, эквивалентного продолжительности лечения, и им нередко требуется проводить регулярное рентгенологическое обсле­дование, а воздействие ионизирующего излучения на детей, не про­ходящих лечения, проблематично. Сейчас очень трудно получить разрешение на облучение детей, если это не принесет им никакой пользы. Исследования по изучению роста, проведенные Обществом Bolton в 1953-1965 гг. в Берлингтоне (Онтарио, США) при сотруд­ничестве Университетов Мичигана и Кливленда, позволили сфор­мировать достаточно большой архив рентгенограмм нелеченых де­тей (у части из которых имелись аномалии окклюзии). Также име­ются данные некоторых других, более мелких исследований.

Исторический материал в настоящее время используется в ка­честве контрольного для оценки ортодонтических методов лече­ния, особенно тех, которые предполагают модификацию роста. На­сколько это достоверно? Можно ли сравнивать детей, леченых 50 лет спустя, из других штатов или особенно из других стран, с этой выборкой? Возможно, не настолько, насколько этого хоте­лось бы. Состав современной популяции часто отличается от отно­сительно гомогенных групп, использованных в прошлых исследо­ваниях, особенно если исследование фокусируется на конкретном виде аномалии окклюзии, а сравнение проводится со случайной выборкой, где большинство пациентов не имели аномалий окклю­зии. Кроме того, вполне возможно, что модель роста за последние 50 лет несколько изменилась. Поэтому такие исторические конт­рольные группы лучше использовать, когда нет ничего лучше. Од­нако при этом следует учитывать все их недостатки.

Размер и состав групп. Сколько пациентов должно прини­мать участие в исследовании, чтобы можно было продемонстриро­вать лечебный эффект? Это, безусловно, зависит от величины эф­фекта. Чем больше разница в двух группах, тем меньше пациентов необходимо для демонстрации эффекта (при равной вариабельнос­ти). Статистический анализ высчитывает вероятность того, что по­лученные различия случайны и гипотеза неверна. Если эта вероят­ность достаточно мала, мы считаем различия достоверными.

В ортодонтии данные для принятия клинических решений час­то получают из цефалометрических исследований. Изменения в ре­зультате ортодонтического лечения не столь велики и обычно не больше, чем индивидуальные различия в группе. Поэтому, хотя не­большие цефалометрические выборки можно анализировать, к вы­водам, сделанным на основании выборки из 15 человек и менее, следует относиться подозрительно, несмотря на статистические по­казатели. Клинически значимые различия можно иногда получить в группе из 25—30 пациентов и практически всегда — в группе из 50 и более пациентов.

Размер выборки особенно важен, если она не гомогенна. Гете­рогенность группы может быть связана с возрастом, полом, разви­тием, расовыми/этническими и другими демографическими харак­теристиками. Это также может быть связано с характеристиками изучаемой аномалии окклюзии. Неоднородность группы увеличи­вает наблюдаемую вариабельность, усложняя определение клини­чески значимых различий в более малой выборке. Классификация Angle неадекватна не только для ортодонтической диагностики, но и для разделения объектов исследований на группы. Например, если Вы изучаете аномалию окклюзии класса II, недостаточно про­сто выбрать пациентов с аномалией по II классу. При этом также важно будет учитывать высоту лица, поскольку пациенты с корот­ким и длинным типом лица имеют различный тип роста и по-раз­ному отвечают на лечение (см. рис. 8-1). Поэтому чем больше вари­абельность высоты лица в группе, тем больший размер группы по­требуется для выявления достоверного эффекта лечения и наобо­рот. При небольших размерах выборки также следует учитывать и другие характеристики аномалий.

 

Рис. 8-1. Различное направление роста выбранных цефалометрических точек у пациентов с вертикальным и горизонтальным типом роста по дан­ным исследования, проведенного в Берлингтоне (Онтарио, США). Рисунок демонстрирует, что направление и величина роста различных точек у паци­ентов с вертикальным и горизонтальным типом роста неодинаковы. Изме­нения у пациентов с нейтральным горизонтально-вертикальным типом ро­ста находятся где-то посередине представленных. Поэтому для точности исследований по прогнозу роста очень важно разделить пациентов на соот­ветствующие группы, что не всегда легко.

 

Анализ данных

Клиническая и статистическая достоверность. Статис­тический анализ не может подтвердить или опровергнуть правоту экспериментальной гипотезы. Он только показывает вероятность того, что гипотеза верна. Если статистический анализ показывает, что вероятность того, что различия между группами были вызваны случайной вариацией, составляет менее 5% (р < 0,05), гипотеза счи­тается верной (или, согласно процедуре, отрицательная форма ги­потезы не верна).

Существует много возможных источников ошибки в статисти­ческом анализе. В клинических исследованиях наиболее вероятная ошибка возникает при применении статистики, основанной на нормальном распределении, к серии данных, которые не распреде­лены согласно этой колоколовидной кривой. Неправильно приме­ненная статистика дает неправильные значения вероятности, кото­рые могут привести к неправильной интерпретации данных. Други­ми словами, плохая статистика приводит к плохим выводам. Транс­формация данных до их статистического анализа (путем перевода каждой величины в логарифм) может сделать обычную статистику нормального распределения (параметрическую) более приемле­мой. Однако многие исследования требуют статистики, не осно­ванной на нормальном распределении (непараметрической).

Ортодонтия — это отличный пример клинической области, в которой теоретическая и практическая базы значительно измени­лись за последние 25 лет. Тот же прогресс наблюдался и в статисти­ке. Поэтому применение t-тестов для статистического анализа в клиническом исследовании равноценно использованию золотых коронок и дуг в лечении — не неправильно, но не самое лучшее, что можно сделать. Современный клиницист должен подозрительно относиться к результатам исследований, основанных на поверхно­стном статистическом анализе. К счастью, клинические журналы все чаще и чаще требуют от автора статьи адекватного статистичес­кого анализа. Однако к остальной неконтролируемой информации (например в Интернете) следует относиться с осторожностью.

Важно помнить, что статистическая и клиническая значи­мость — это не одно и то же. Тесты на статистическую достоверность отвечают на вопросы типа: «Вероятно ли, что различия между этими группами случайны?» Клиническая достоверность спрашивает: «Имеет ли это значение для результата лечения?» Иногда исследова­ния показывают статистически достоверные различия, которые не имеют никакой клинической значимости. Например, изучение раз­меров нижней челюсти после стимуляции роста и без лечения прак­тически никогда не показывает различий в конечном размере челю­сти (табл. 8-1). В некоторых публикациях различия статистически достоверны, в других — недостоверны. Вопрос в том, являются ли различия в I—2 мм при общем размере челюсти 12 см клинически значимыми (т.е. связаны ли они с лечением), а также что было бы, если бы они были таковыми. Ответ на вопрос «Можно ли стимули­ровать рост нижней челюсти?» должен быть основан на величине изменений, а также на данных статистического анализа. И ответ, скорее всего, будет следующим: «Если можно, то не намного».

Таблица 8-1

Клиническое исследование Университета Северной Каролины, класс II: изменения входе I фазы (15 мес.)

  Контроль Функциональ­ный аппарат Внеротовая тяга
Сагиттальная щель, мм -0,1 -2,6 -1,5
Стандартное отклонение 1,0 1,9 1,4
Разброс -2,6 1,9 -7,9 0,2 -5,1 1,1
Резцовое перекрытие, мм 0,4 -1,4 0,0
Стандартное отклонение 1,1 2,1 1,1
Разброс -2,4 3,8 -7,0 2,3 -2,3 3,6

Могут ли клинически значимые различия быть незамеченными при статистическом анализе? Конечно да, особенно если выборка небольшая и/или плохо подобранная. Однако если статистический анализ не подтверждает того, что заметил клиницист, скорее всего клиницист не прав. Человеку свойственно помнить необычное, а не обычное. Публикации о результатах лечения обычно фокуси­руются на очень хороших или очень плохих результатах, что застав­ляет врачей думать, что эти крайние формы встречаются чаще, чем на самом деле. Статистически достоверные данные, не имеющие клинической значимости, чаще встречаются в литературе, чем кли­нически значимые данные без статистической достоверности.

Вариабельность результатов и презентация данных. Как описать то, что произошло с группой? Обычно это делается при помощи среднего значения (или медианы) и разброса в груп­пе или стандартного отклонения. Обычно это выглядит так: «В среднем группа А показала статистически достоверные/недо­стоверные различия с группой В».

Проблема описания данных такого типа может быть проиллюс­трирована сравнением таблицы 8-1 и рисунка 8-2, которые пред­ставляют одни и те же данные, но производят (по крайней мере, для многих врачей) разное впечатление того, что происходит. Дан­ные взяты из случайного клинического исследования по изучению раннего лечения аномалий окклюзии класса II, в котором были ис­ключены дети с длинным и коротким типами лица (это важное ис­следование рассмотрено в главе 15). Многие врачи, анализируя таб­лицу, сделают вывод, что, как и ожидалось, с контрольной группой нелеченых детей ничего не произошло. Таблица показывает, что у пациентов, использовавших внеротовую тягу, наблюдалось неко­торое уменьшение сагиттальной щели, но резцовое перекрытие не изменялось, в то время как при использовании функционального аппарата сагиттальная щель уменьшилась почти вдвое, а также про­изошло уменьшение резцового перекрытия.

Таблица 8-2

Поделиться:





Воспользуйтесь поиском по сайту:



©2015 - 2024 megalektsii.ru Все авторские права принадлежат авторам лекционных материалов. Обратная связь с нами...