Доказательная медицина, ее ресурсы. Мета-анализ. Систематический обзор.

ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ  ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«САМАРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

МИНИСТЕРСТВА ЗДРАВООХРАНЕНИЯ И СОЦИАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Кафедра доказательной медицины и клинической фармакологии ИПО

Заведующий кафедрой: д.м.н., проф. А.С. Шпигель

Преподаватель: асс. Е.В. Паравина

Реферат на тему:

Доказательная медицина, ее ресурсы. Мета-анализ. Систематический обзор.

Выполнила: студентка 6 курса

лечебного факультета

618 группы

Соколова А.Б.

Самара

2016

Содержание

Доказательная медицина……………………………………………………………3

Ресурсы доказательной медицины…………………………………………………5

 Мета-анализ…………………………………………………………………………8

Систематический обзор…………………………………………………………....12

Список литературы……………………………………………………………...….16

Доказательная медицина

Доказательная медицина (evidence-based medicine) — это раздел медицины, основанный на доказательствах, предполагающий поиск, сравнение, обобщение и широкое распространение полученных доказательств для использования в интересах больных (Evidence Based Medicine Working Group, 1993). Термин «evidence-based medicine» впервые был предложен в 1990 г. группой канадских ученых из Университета МакМастер в Торонто. В буквальном переводе - «медицина, основанная на фактах» либо, что более точно отражает значение термина, «научно-обоснованная медицинская практика», или «научно-доказательная медицина». Доказательная медицина — это новый подход, направление или технология сбора, анализа, обобщения и интерпретации научной информации. Предусматривает добросовестное, объяснимое и основанное на здравом смысле использование наилучших современных достижений для лечения каждого пациента.

Основная цель внедрения принципов доказательной медицины в практику здравоохранения — оптимизация качества оказания медицинской помощи с точки зрения безопасности, эффективности, стоимости и др. значимых факторов. В научно обоснованной медицине принятие решений опирается только на достоверные факты. Достоверный факт - это надежное и объективное подтверждение принципа или процедуры. При рассмотрении результатов исследования как достоверного факта особое внимание необходимо обращать на качество исследования, которое во многом зависит от заранее определенного плана, схемы исследования. Корректная схема (структура) исследования позволяет свести к минимуму предвзятость и получить объективные результаты. Основной акцент при этом делается не на интуицию или на общепринятую практику, а на беспристрастную, объективную оценку научного факта. В связи с этим огромное значение приобретают стандарты качества информации и критическая ее оценка. Многие врачи полагают, что они в своей практике ориентируются на реальные научные факты. В действительности, большинство клиницистов при принятии решений полагается на интуицию или на общепринятую практику. Не зная принципов отбора и не имея некоторых основных навыков, качественную информацию отобрать трудно. От того, насколько убедительны научные данные в отношении клинической и стоимостной эффективности, зависит правильность размещения финансовых средств. Естественно, что наиболее эффективно направлять эти ресурсы на развитие методов профилактики, диагностики и лечения, практическая польза которых подтверждена исследованиями, удовлетворяющими критериям научно-обоснованной медицинской практики. Именно доказательная медицина способствует решению проблемы сравнения, стандарта в оценке результатов лечения, профилактики, диагностики, принятия клинических и управленческих решений.

Ресурсы по доказательной медицине

 

Российские сайты:

·         Санкт-Петербургский институт общественного здравоохранения. На сайте можно найти учебные материалы, посвященные различным вопросам в области доказательной медицины.

·         Межрегиональное сообщество специалистов доказательной медицины.Основной интерес для обучающегося принципам ДМпредставляет раздел сайта «Ресурсы», содержащий базы данных клинических рекомендаций, основанных на доказательных данных, руководства по подготовке таких рекомендаций, библиотеку материалов по клиническим рекомендациям. Кроме того, содержит подборку публикаций по ДМ: журнальные публикации (содержат описание того, как правильно читать и критически оценивать медицинские статьи), описание стратегии поиска медицинской доказательной информации в электронной базе данных Medline.

·         Российское отделение Кокрановского Сотрудничества. На сайте размещен качественный глоссарий Кокрановского Сотрудничества, определяющий основные термины и понятия, используемые в ДМ. Сайт содержит много полезной для самообразования информации.

Зарубежные сайты

·         Оксфордский Центр доказательной медицины. На сайте в числе остальных полезных ресурсов имеется ссылка Learning ЕВМ (ИзучениеДМ), содержащая ряд указаний на учебные материалы, разбитые по темам. По каждому из пунктов имеются «внутренние» источники информации Оксфордского Центра, а также «внешние» - ссылки на учебные материалы в базах данных сторонних поставщиков информации. Один из самых удачных и информативных источников информации для изучения ДМ.

·         Центр Health Evidence. Центр Health Evidence является структурным подразделением Университета Альберта. На сайте Центра информация представлена в виде структурированного перечня рубрик по научно-обоснованной (доказательной) медицинской практике: общие вопросы; эпидемиологические исследования по вопросам лечения/профилактики, диагностики, причинно-следственных связей, прогнозу развития заболеваний; приведены примеры клинических сценариев, пути поиска доказательных ответов, критическая оценка найденных результатов; анализ клинических решений; анализ экономической эффективности; руководства по клинический научно-обоснованной практике и другое.

·         Библиотека Health Science Center Университета Флориды. Авторами разработана обучающая программа по стратегии поиска информации, касающейся медико-биологических проблем в среде PubMed (система бесплатного доступа к электронным базам данных Национальной Медицинской Библиотеки США - MEDLINE , OLDMEDLINE , содержащим более 15 миллионов статей в области медико-биологических наук). Представляет существенный интерес для врачей, занимающихся применением принципов ДМ в своей практике.

·         Университет Южной Калифорнии, Отделение Семейной Медицины (модуль Education & Training).На сайте представленные материалы для самостоятельного изучение принципов ДМ в виде отдельных подмодулей, удобных для использования. Имеется качественный глоссарий по ДМ.

·         Кокрановское Сотрудничество. Открытые обучающие материалы. Кокрановское Сотрудничество (КС)- международное сообщество исследователей, имеющих целью отыскивать и обобщать результаты всех когда-либо проведенных рандомизированных клинических испытаний лечебных вмешательств. Основной продукт КС - Кокрановская библиотека (КБ). КБ - электронная база данных результатов качественных исследований - лучший источник для получения научного обоснования эффективности лечебных вмешательств.

·         Библиотека Нью-йоркской медицинской ассоциации. Центр ресурсов по ДМ - материалы для обучения и преподавания. Сайт интересен тем, что представлены ссылки на Интернет-ресурсы по самообучению принципам ДМ, а также информационные ссылки для преподавателей ДМ.

·         Медицинская Школа Массачусетского Университета. Центр ДМ. Подобраны учебные материалы с подробным описанием применения ДМво врачебной практике, касающейся терапии/профилактики, оценке прогноза течения заболеваний, риска их возникновения и диагностических мероприятий.

·         Библиотека ДМ Университета штата Иллинойс. Информация представлена по шагам реализации ДМ в медицинской практике: трансформация медицинской проблемы в строго фокусированный вопрос; эффективный поиск доказательной информации, отвечающей на него; критическая оценка найденной информации; внедрение в практику полученной информации; оценка влияния внедрения. Кроме того представлена обучающая информация по систематическим обзорам и мета-анализу, доказательным клиническим руководствам, электронным базам доказательных данных.

·         Библиотека Медицинского Центра Duke University, Библиотека Здравоохранения, Университет Северной Каролины.Информация, содержащаяся на сайте, представляет собой учебные материалы  для  студентов-медиков  и  врачей  и  посвящена основным принципам ДМ. Кроме того, здесь предлагается тестовое задание для оценки своих знаний в области ДМ.

·         US National Guideline Clearinghouse (NGC, USA).Бесплатный ресурс, на котором собраны свыше 1000 лучших клинических руководств и сопутствующих документов. База данных предназначена для специалистов в области здравоохранения всех уровней.

·         Centers for Disease Control and Prevention (CDC, USA).База данных клинических рекомендаций Американского центра по контролю и профилактике заболеваний (CDC), содержащая в себе официальные клинические руководства по профилактике, контролю, лечению и диагностике инфекционных, хронических, профессиональных заболеваний и травм.

·         Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ, USA).База данных клинических рекомендаций Американского агентства по проведению и оценке качества исследований в области здравоохранения и качеству медицинской помощи. Документы, размещенные на сайте, посвящены часто встречающимся заболеваниям: депрессии, хронической сердечной недостаточности, реабилитации после перенесенного инсульта и др.

·         Health Services Technology Assessment Text (HSTAT, USA).В базе данных - бесплатная подборка полнотекстовых клинических рекомендаций, собранных Национальной медицинской библиотекой США.

·         Canadian Medical Association (СМА, Canada).База данных клинических рекомендаций, созданных или одобренных Канадской медицинской ассоциацией. Нак сайте возможен поиск полнотекстовых публикаций по медицинским специальностям, названию публикации.

·         National Institute for Clinical Exellence (NICE, UK).База данных Национальной службы здравоохранения Великобритании, содержит публикации как по использованию медицинских технологий, так и документы по диагностике, лечению и профилактике различных заболеваний.

·         eGuidelines (UK).База данных, содержащая более 1700 рефератов клинических руководств, протоколов, стандартов и материалов по их созданию и внедрению в медицинскую практику. К каждому реферату имеется ссылка на полнотекстовый источник. Для бесплатного доступа ко всем документам на сайте необходимо зарегистрироваться.

Мета-анализ

Мета-анализ (meta-analysis) — применение статистических методов при создании систематического обзора в целях обобщения результатов, включенных в обзор исследований. Мета-анализ проводят для того, чтобы обобщить имеющуюся информацию и распространить ее в понятном для читателей виде. Он включает определение основной цели анализа, выбор способов оценки результатов, систематизированный поиск информации, обобщение количественной информации, анализ ее с помощью статистических методов, интерпретацию результатов. Мета-анализ — это статистический метод, позволяющий объединить результаты независимых исследований. Чаще всего его используют для оценки клинической эффективности терапевтических вмешательств; для этого объединяют результаты двух и более рандомизированных контролируемых исследований. Информативность мета-анализа зависит от качества систематического обзора, на основании которого он проводится. Качественный мета-анализ предполагает изучение всех исследований, посвященных соответствующей проблеме, оценку неоднородности и определение информативности основных результатов путем анализа чувствительности.

Существует несколько разновидностей мета-анализа. Кумулятивный метаанализ позволяет построить кумулятивную кривую накопления оценок при появлении новых данных. Проспективный мета-анализ — попытка разработки метаанализа планируемых испытаний. Такой подход может оказаться приемлемым в областях медицины, где уже существует сложившаяся сеть обмена информацией и совместных программ. На практике вместо проспективного мета-анализа часто применяют проспективно-ретроспективный мета-анализ, объединяя новые результаты с ранее опубликованными. Мета-анализ индивидуальных данных основан на изучении результатов лечения отдельных больных. В ближайшем будущем мета-анализ индивидуальных данных, вероятнее всего, будет ограничиваться изучением основных заболеваний, лечение которых требует крупномасштабных централизованных капиталовложений.

Преимущества:

·                    получение достоверных результатов;

·                    устранение возможных ошибок;

·                    точность оценок;

·                    прозрачность.

Сложности:

·                    выявление и отбор исследований;

·                    неоднородность представленной информации;

·                    вероятность потери важной информации;

·                    неадекватный анализ сравниваемых подгрупп;

·                    неадекватный анализ чувствительности метода.

Мета-анализ является аналитической частью систематических обзоров. Основные черты, характерные для мета-анализа:

·         Уточнение в протоколе исследования задач исследования, оцениваемых гипотез (как в области  медицины, так и в области биологии), обзора материала и методов систематических обзоров, прежде чем исследования будут предприняты.

·         Объединение всех доступных первичных исследований, включая информационный поиск, с четким описанием стратегии поиска и источников информации. Выбор исследований должен быть основан на четких критериях, обоснованных протоколом исследования.

·         Оценка методологического качества отобранных исследований (применение методов, снижающих ошибку). Оценка воспроизводимости исследований.

·         Определение искомых результатов исследований, объяснение отличий, которые по возможности проводятся по каждому из первичных  исследований.

·         Выбор и метод оценки результатов исследований, предмет исследований характеризуются в стандартизованной форме по первичной документации исследования с проверкой ошибки выборки. Процедура должна быть ясной, воспроизводимой и с минимальной статистической ошибкой.

·         Там, где обзор и характеристики данных выполнены, мета-анализ (количественный синтез результатов первичных исследований) использует соответствующие методы и модели (ясно обоснованные) для того чтобы учесть при расчетах все возможные причины изменчивости признаков (например, различия качества исследований, участников, дозы, продолжительности и характера вмешательства, определения и измерений результатов).

·         Когда данные имеют значительный разброс, слишком низкое качество или высокую неоднородность, проведение мета-анализа представляет значительную сложность.

·         Обеспечение ясности результатов систематического обзора в отношении выборов и предположений проводится на всех стадиях анализа.

В частности, в мета-анализе должны найти отражение:

§  влияние качества исследования/критерии включения

§  правдоподобие и возможное влияние статистических ошибок,

§  влияние различных моделей стратегии выбора и обеспечение реконструкции значений пропущенных данных в исследованиях с неполными результатами.

Стадии мета-анализа:

1.      Поиск исследований, содержащих данные по интересующей проблеме.

2.      Определение критериев отбора  для включения или исключения исследований из рассмотрения.

3.      Абстрагирование данных от конкретных исследований.

4.      Совместный анализ абстрагированных данных.

5.      Определение размера эффектов  для проверки гомогенности.

Проблемы мета-анализа

Смещённые оценки. Существует несколько типов смещения оценок в мета-анализе. К первому типу относятся смещения из-за пристрастности к публикации положительных результатов в противовес отрицательным и был предложен статистический метод, позволяющий выявить смещение и устранить его из оценок. Более того, при анализе чувствительности суммарной оценки общепринято оценивать число испытаний с отрицательным результатом (индекс надёжности), которые потребовались бы для предотвращения любого наблюдаемого положительного результата.

Объединение разнородных исследований. Критика мета-анализа исходит из того, что в нём “яблоки смешиваются с апельсинами ”, что даёт неинтерпретируемые результаты. Однако грамотно выполненный в рамках систематического обзора мета-анализ должен преодолеть этот критицизм, поскольку его существенными этапами являются строгие критерии включения и тщательная интерпретация наблюдаемой разнородности. В самом деле, смешивание “слегка различающихся сортов цитрусовых” может существенно улучшить однородность выборки с помощью различных статистических методов.

Включение неопубликованных данных В мета-анализе основные усилия направлены на идентификацию всего набора испытаний в определённой области - опубликованных или неопубликованных. И хотя последние могут быть методологически слабыми, тщательная оценка качества обеих групп перед включением в мета-анализ устраняет этот недостаток. Действительно, в недавнем обзоре предположили, что подобный подход даст наиболее ценный синтез данных.

“Золотой стандарт” В качестве такого стандарта обычно рассматривается хорошо проведённое клиническое испытание соответствующего дизайна и размера выборки, организованное с целью оценки эффективности лекарственного средства. Когда результаты нескольких таких испытаний эффективности данного лекарства доступны для анализа, следующее из их анализа факты будут неоспоримыми, поскольку при таких условиях мета-анализ даёт наиболее точные оценки. Проблемы возникают при расхождении результатов между одним большим и группой более ранних и малочисленных исследований. Причины расхождения необходимо детально выяснить, не поддаваясь стремлению подытожить результаты в пользу большого исследования.

Систематический обзор

Главный недостаток описательных обзоров – их подверженность к смещению оценок. Для минимизации смещения необходимо приблизить обзор к доступным доказательствам с помощью научно-систематического подхода, получившего название мета-анализа  и мощное развитие в работах Кокрановского Сотрудничества. Выполненный таким образом обзор рассматривается как систематический и включает 6 основных этапов:

·                    Определение основной цели обзора.

·                    Определение способов оценки результатов.

·                    Систематический информационный поиск.

·                    Суммирование количественной информации.

·                    Суммирование доказательств с использованием подходящих статистических методов.

·                    Интерпретация результатов.

Как и в любом научном исследовании, эти этапы фиксируются в протоколе.

Систематический обзор - это разновидность научного исследования с заранее спланированными методами, где объектом изучения служат результаты ряда оригинальных исследований. Систематический обзор синтезирует результаты этих исследований, используя подходы, уменьшающие возможность систематических и случайных ошибок. В большинстве систематических обзоров используют статистические методы обобщения данных - мета-анализ. По мере поступления новых данных их выводы могут меняться.

Систематический обзор – это структурированный процесс, включающий:

·                    Правильно сформулированный вопрос

·                    Полноценный и профессиональный поиск информации

·                    Несмещенный (безошибочный) процесс отбора публикаций и извлечения фактических данных из них

·                    Критическая оценка данных

·                    Синтез данных

Правильно сформулированный клинический вопрос - основа высококачественного систематического обзора. При плохо сформулированном вопросе обзор вряд ли будет достаточно информативным. Кроме того, четко сформулированный вопрос позволяет врачу быстро понять, применимы ли результаты обзора в его клинической практике. На основе такого обзора делаются соответствующие выводы: - вмешательство, несомненно, эффективно и его необходимо применять; - вмешательство неэффективно и его не следует применять; - вмешательство наносит вред и его следует запретить; - польза или вред не доказаны, требуются дальнейшие исследования. Систематические обзоры рассматривают результаты только хорошо спланированных научных исследований, которые проходят экспертизу на достоверность.

Систематические обзоры проводят для того, чтобы найти ответы на определенные, часто довольно узкие клинические вопросы, в точной формулировке которых должны быть отражены следующие параметры:

·                    определенная популяция и клиническая база (например, дети, амбулаторные больные);

·                    изучаемое заболевание (например, бронхиальная астма); - используемый метод исследования или лечения (например, определенная лекарственная терапия);

·                    один или более определенный клинический исход (например, частота приступов, качество жизни).

Основные характеристики систематического обзора

Преимущества систематических обзоров и синтетического подхода к анализу результатов исследований заключаются в следующем:

·                     помогают демократизировать научные исследования и использование их результатов, способствуют большей открытости базы знаний, в том числе для общественности. Это может уменьшить значение «экспертов» как сосредоточения знаний, что в прошлом приводило к увеличению числа ошибок.

·                     предоставляют научной общественности бесценный источник информации, который позволяет обобщать накопленный в прошлом материал, упорядочивать новые материалы и разработать методологию определения тем и ключевых направлений научных исследований. Это позволяет обеспечить применение результатов исследований и проведение оценки теорий во всем мире.

·                    предоставляют возможность для исследователей определить основные пробелы в исследованиях, предлагать новые решения в рамках накопленных знаний и избежать ненужного дублирования исследований.

·                     предоставляют базу знаний для практикующих врачей и организаторов здравоохранения которые могут использовать обзоры для оценки эффективности различных форм и видов оказания медицинской помощи.

·                     содействуют кумулятивному развитию науки. Крайне редко исследование проводится на совершенно новой почве, мы стоим на плечах предыдущих исследований.

·                     помогают более ясно определить то, чего мы не знаем и степень неясности.

Использование систематических обзоров не только позволяет получить лучшие результаты, но и повысить их качество и степень доверия к ним.

Список литературы

1.      Интернет-ресурс: http://www.statistica.ru/local-portals/medicine/meta-analiz/

2.      Интернет-ресурс: http://medspecial.ru/

3.      Интернет-ресурс: http://www.nocdm.ru/

4.      Интернет-ресурс: http://www.nlr.ru/res/inv/ic_med/cat_show.php?rid=347

5.      Интернет-ресурс: http://ru.likar.info/pro/article-43250-osnovyi-meta-analiza-teoriya-i-praktika-vl-feygin-/