n n Les types de technologies médicales suivants font l'objet d'une évaluation : identification des maladies et des facteurs de risque ; méthodes de prévention, de diagnostic et de traitement; organisation des soins médicaux; travail des services médicaux auxiliaires; informations scientifiques et méthodologiques utilisées dans la pratique médicale; plans et stratégie de développement sanitaire. À cette fin, les aspects suivants des types de technologies mentionnés sont évalués : sécurité, efficacité clinique, impact sur l'espérance de vie, coût et rapport coût-efficacité, aspects éthiques, signification sociale. Le résultat de la mise en œuvre de l'ETS devrait être l'introduction généralisée dans la pratique médicale de nouveaux moyens et méthodes, dont l'efficacité a été scientifiquement prouvée, et le rejet de l'utilisation de technologies traditionnelles, mais inefficaces. Cela permet de redistribuer rationnellement les ressources financières, matérielles et humaines disponibles pour les soins de santé et de répondre au besoin croissant de la population en soins médicaux de qualité.

n n Le but d'une telle approche méthodologique en clinique (épidémiologie clinique) est d'obtenir une possibilité scientifiquement étayée d'utiliser les résultats d'études épidémiologiques spécialement menées sur des groupes de patients pour résoudre les problèmes d'un patient particulier sous surveillance médicale. Ces problèmes comprennent l'établissement d'un diagnostic fiable et la détermination de la probabilité d'une maladie donnée chez le patient examiné, l'établissement des causes et des conditions de l'apparition de la maladie dans ce cas, le choix des moyens et méthodes (technologies) les plus rationnels en termes cliniques et économiques. de traitement, développant le pronostic clinique le plus probable dans le cas à l'étude de l'issue de la maladie. Ainsi, les aspects généraux de l'épidémiologie des maladies non transmissibles sont à juste titre attribués au domaine d'intérêt scientifique dit « hygiène sociale et organisation des soins ». Dans le même temps, en termes de modèles de distribution de groupes et de classes spécifiques de maladies non transmissibles, l'épidémiologie des maladies non transmissibles devrait être reconnue comme un domaine de recherche fructueux et prometteur dans le domaine de la médecine individuelle indépendante. sciences - cardiologie, oncologie, psychiatrie, endocrinologie, traumatologie, etc. Il ne fait aucun doute que les méthodes de recherche épidémiologique ainsi que les méthodes utilisées par la biologie moléculaire, la génétique, la cybernétique et d'autres sciences, peuvent apporter des progrès significatifs dans l'étude de divers aspects de la les maladies humaines concernées. Dans le même temps, cependant, l'épidémiologie des tumeurs malignes reste une partie de l'oncologie, les maladies cardiovasculaires - une partie de la cardiologie, les maladies mentales - une partie de la psychiatrie, les maladies endocriniennes - une partie de l'endocrinologie, etc.

n n n À cet égard, au stade actuel de développement de la science, il est urgent de faire la distinction entre les concepts d'"épidémiologie des maladies infectieuses" et d'"épidémiologie des maladies non transmissibles" . L'épidémiologie, comme toute branche de la connaissance scientifique, se caractérise par des processus de différenciation et d'intégration. Maîtriser l'épidémiologie nouvelle zone réalité, qui est une pathologie humaine non infectieuse, a conduit à scène moderne sa différenciation. Parallèlement, la nécessité d'une synthèse des connaissances s'exprime dans la tendance à l'intégration de l'épidémiologie des maladies infectieuses et non transmissibles. Il est également impossible d'unir l'épidémiologie des maladies infectieuses et l'épidémiologie des maladies non transmissibles sur la base de la caractéristique dite du problème, lorsque différentes sciences sont intégrées en lien avec l'émergence d'un nouveau problème théorique ou pratique majeur. C'est ainsi que se sont formées la biophysique, la biochimie, etc.. Leur apparition poursuit le processus de différenciation de la science sous de nouvelles formes, mais en même temps fournit une nouvelle base pour l'intégration de disciplines scientifiques auparavant disparates. Dans le cas considéré, on ne parle pas de deux disciplines scientifiques, mais d'une discipline scientifique (l'épidémiologie des maladies infectieuses) et d'une certaine approche méthodologique utilisée pour résoudre les problèmes de plusieurs disciplines médicales (l'épidémiologie des maladies non transmissibles).

n La tendance à l'unification ne trouve pas de véritable incarnation, car il n'existe pas de principes théoriques permettant de reconnaître le caractère commun de l'objet de recherche de ces sciences, c'est-à-dire le caractère commun des schémas d'apparition, de propagation et de cessation de toutes les maladies humaines - caractère à la fois infectieux et non infectieux. Cependant, à l'heure actuelle, l'épidémiologie (comme les mathématiques, la logique, la cybernétique et d'autres sciences) n'est capable d'armer l'étude des régularités mentionnées que d'un certain système de méthodes unifiées.

Bien que expérience personnelle et la connaissance des mécanismes de développement de la maladie est certainement importante, il faut prendre en compte les éléments suivants :

Dans la plupart des cas, le diagnostic, le pronostic et les résultats du traitement pour un patient particulier ne sont pas clairement définis et doivent donc être exprimés en termes de probabilités ; ces probabilités pour un patient particulier sont mieux estimées sur la base de l'expérience antérieure acquise par rapport à des groupes de patients similaires ; étant donné que les observations cliniques sont effectuées sur des patients libres de leur comportement et que des médecins ayant des qualifications différentes et leur propre opinion font ces observations, les résultats peuvent être sujets à des erreurs systématiques conduisant à des conclusions erronées ; toute observation, y compris clinique, est soumise à l'influence du hasard ; Pour éviter les conclusions trompeuses, les médecins doivent se fier à des études basées sur des principes scientifiques rigoureux, en utilisant des méthodes pour minimiser les biais et tenir compte des erreurs aléatoires.

Aspect social de l'épidémiologie clinique

Les forces influentes de la société moderne ont accéléré la reconnaissance des méthodes et des possibilités de l'épidémiologie clinique. Le coût des soins médicaux a atteint un niveau tel que même les groupes les plus riches de la population ne sont pas en mesure de payer tous les types de services souhaités. Il est démontré que l'utilisation de nouveaux méthodes cliniques pas nécessairement accompagnés de changements correspondants dans les résultats cliniques ; par conséquent, loin de tous les types de traitement conventionnels ou coûteux sont utiles pour le patient. Des méthodes sont en cours d'élaboration pour mieux évaluer les données cliniques que les chefs de file des soins de santé peuvent utiliser. Il y avait un consensus que soins de santé devrait être fondée sur les résultats de la recherche rigoureuse elle-même et jugée sur les résultats, en tenant compte des coûts financiers que la société peut se permettre. De plus, les patients individuels sont de plus en plus considérés comme faisant partie de grands groupes de patients similaires ; cela aide non seulement à faire des prédictions individuelles plus précises, mais aussi à choisir la manière la plus appropriée d'utiliser des ressources médicales limitées pour des soins optimaux pour le plus grand nombre de personnes possible.

Principes de base

L'objectif principal de l'épidémiologie clinique est de mettre en œuvre des méthodes d'observation clinique et d'analyse des données qui garantissent une prise de décision correcte. La plupart des réponses crédibles aux questions cliniques sont basées sur les principes décrits dans cette section.

Problèmes cliniques

Les principales questions posées par l'épidémiologie clinique sont répertoriées dans le tableau. 1.1. Ce sont les mêmes questions que le patient et le médecin avaient dans l'exemple donné au début du chapitre. Ce sont les plus discutés entre médecins et patients.

Tableau 1.1 Questions cliniques

Résultats cliniques

Les événements cliniques d'intérêt pour l'épidémiologie clinique sont principalement les résultats qui comptent le plus pour les patients et les travailleurs de la santé (tableau 1.2).

Tableau 1.2 Résultats de la maladie (en anglais - cinq "D")*

* Le sixième "D" - difficultés financières (Dénuement) peut également être ajouté à cette liste, car une conséquence importante de la maladie est le coût des fonds (pour le patient lui-même ou pour la société).

**Perception subjective et malsaine de la maladie.

Ce sont ces phénomènes que les médecins tentent de comprendre, prévoir, interpréter et modifier dans le traitement des patients. Une différence importante entre l'épidémiologie clinique et les autres sciences médicales est que tous les phénomènes sont étudiés directement sur l'homme, et non sur des animaux ou des éléments du corps humain, tels que les cultures de tissus, les membranes cellulaires, les médiateurs chimiques, les séquences d'acides nucléiques génétiques. Les événements biologiques ne peuvent être considérés comme équivalents aux résultats cliniques tant qu'il n'y a pas de preuve directe de leur relation. En tableau. 1.3 présente certains des phénomènes biologiques et des résultats cliniques dans le traitement des patients infectés par le VIH. Notre connaissance de la pathogenèse de l'infection par le VIH suggère que les résultats cliniques tels que les infections opportunistes, le sarcome de Kaposi et la mort pourraient être améliorés par des interventions qui empêchent la déplétion lymphocytaire. CD4+ et réduire le niveau d'antigène p24. Cependant, il existe des preuves que ces marqueurs ne fournissent pas une image complète de la progression de la maladie et de la réponse au traitement. Il est naïf de supposer que l'effet d'une intervention sur l'issue d'une maladie peut être dû uniquement à l'effet sur les paramètres physiologiques, puisque le résultat final est déterminé par de nombreux autres facteurs. Par conséquent, les décisions cliniques doivent être fondées sur des preuves directes de l'amélioration des résultats cliniques en soi.

Tableau 1.3 Événements biologiques et résultats cliniques : Traitement des patients infectés par le VIH

Approche quantitative

Sciences cliniques est particulièrement convaincante lorsqu'elle peut fournir une approche quantitative des mesures. Cela s'explique en partie par le fait que les résultats quantitatifs fournissent des preuves plus fiables, permettent d'évaluer les erreurs et facilitent l'échange d'informations à la fois entre médecins et entre médecin et patient. Les résultats cliniques tels que la mort, la maladie ou l'invalidité peuvent être quantifiés. Bien que les observations qualitatives en médecine clinique soient également importantes, elles ne sont pas au centre de l'épidémiologie clinique. Il est rarement possible de prédire avec précision un résultat clinique particulier. Au contraire, sur la base des résultats de l'étude, il est possible de déterminer la probabilité d'un résultat particulier. L'approche épidémiologique clinique admet que le pronostic clinique est incertain, mais peut être quantifié en termes de probabilités : par exemple, les symptômes maladie coronarienne les cœurs surviennent chez 1 homme d'âge moyen sur 100 par an ; fumer double le risque de décès à tout âge; la prise d'œstrogènes réduit de 2 fois le risque de fractures causées par l'ostéoporose.

Populations et échantillons

Essentiellement, population(population) est un grand groupe de personnes vivant dans une région géographique particulière (par exemple, en Caroline du Nord) ou ayant un certain trait (par exemple, plus de 65 ans). Une population peut simplement être un sous-ensemble de la population (généralement des populations dans les études épidémiologiques des causes de la maladie). Il peut s'agir de patients admis dans une clinique particulière ou de patients atteints d'une maladie particulière (ce qui est plus fréquent dans les essais cliniques). Ainsi, on peut parler d'une population générale, d'une population hospitalière ou d'une population de patients atteints d'une maladie spécifique. Goûter(échantillon) est la partie de la population obtenue par sélection. Les études cliniques sont généralement réalisées sur des échantillons. Pour des raisons pratiques, l'estimation des caractéristiques d'une population doit se faire en estimant ces caractéristiques à partir d'un échantillon.

erreur systématique

Erreur systématique ou biais(biais) est "un écart systématique (non aléatoire, unidirectionnel) des résultats par rapport aux vraies valeurs". Supposons que le médicament A fonctionne mieux que le médicament B. Quel type de biais pourrait conduire à cette conclusion s'il s'avérait erroné ? Le médicament A pourrait être administré aux patients dont la gravité de la maladie est moindre ; alors les résultats ne seront pas dus à une efficacité différente médicaments, mais une différence systématique dans l'état des patients des deux groupes. Ou le médicament A a meilleur goût que le médicament B, de sorte que les patients adhèrent plus strictement au schéma thérapeutique. Ou le médicament A est un nouveau médicament très populaire et B est un ancien médicament, de sorte que les chercheurs et les patients ont tendance à penser qu'un nouveau médicament fonctionnera certainement mieux. Ce sont des exemples d'erreurs systématiques possibles. Le suivi des patients (que ce soit en traitement ou en recherche) est particulièrement sensible aux biais dus à une simple négligence. Tout en participant à l'étude, les patients continuent souvent à se comporter comme ils le souhaitent, ce qui ne remplit parfois pas les conditions pour obtenir des résultats scientifiques rigoureux. Lorsqu'ils essaient de mener une expérience comme une expérience de laboratoire avec eux, souvent rien n'en sort. Certains patients refusent de participer, d'autres abandonnent en cours d'étude ou choisissent de changer de traitement. De plus, certaines des caractéristiques les plus importantes d'un point de vue humain - les émotions, le confort, le comportement - sont beaucoup plus difficiles à mesurer que des paramètres physiques tels que la pression artérielle ou le sodium sérique. De plus, les cliniciens eux-mêmes ont tendance à croire au succès de leur traitement (la plupart des patients ne voudraient pas être traités par un médecin qui pense le contraire). En raison de cette attitude si importante dans la pratique médicale, les observations cliniques sont particulièrement sujettes aux biais. Bien qu'il existe des dizaines de variétés d'erreurs systématiques, la plupart d'entre elles peuvent être classées dans l'une des trois catégories principales (tableau 1.4).

Tableau 1.4 Biais dans l'observation clinique

, se produit lorsque les groupes de patients comparés diffèrent non seulement par le trait étudié, mais également par d'autres facteurs qui affectent le résultat.

, se produit lorsque différentes méthodes de mesure sont utilisées dans les groupes de patients comparés.

, se produit lorsqu'un facteur est lié à un autre et que l'effet de l'un déforme l'effet de l'autre.

Biais de séléction(biais de sélection) se produit lorsque les groupes de patients comparés diffèrent non seulement par les principales caractéristiques étudiées, mais également par d'autres facteurs qui affectent le résultat de l'étude. Les groupes de patients diffèrent souvent à bien des égards - âge, sexe, gravité de la maladie, comorbidités, méthodes d'intervention. Si nous comparons les données de deux groupes qui diffèrent non seulement par des facteurs spécifiques qui nous intéressent (par exemple, la méthode de traitement ou la cause présumée de la maladie), mais aussi par d'autres aspects, dont dépend également le résultat, alors le Le résultat de la comparaison se révélera biaisé et ne nous permettra pas de tirer des conclusions sur le degré d'influence du facteur qui nous intéresse. Dans l'exemple ci-dessus, cette erreur se produirait si les patients traités avec le médicament A avaient une maladie moins grave que ceux traités avec le médicament B. Biais de mesure(biais de mesure), se produit lorsque différentes méthodes d'évaluation sont utilisées dans les groupes de patients comparés. Une telle erreur pourrait résulter de l'utilisation d'informations tirées des dossiers médicaux pour étudier le risque thromboembolique chez la femme en lien avec les contraceptifs oraux. Supposons que nous comparions la fréquence d'utilisation des contraceptifs oraux dans deux groupes de femmes hospitalisées pour phlébothrombose et pour d'autres raisons. Il est facile de supposer que les femmes atteintes de phlébothrombose qui ont entendu parler de incidence possible oestrogène sur le développement de la thrombose, l'utilisation de ces médicaments est plus susceptible d'être évoquée que les femmes qui ne souffrent pas de cette maladie. Pour les mêmes raisons, les médecins poseront davantage de questions sur l'utilisation des contraceptifs oraux spécifiquement chez les femmes atteintes de phlébothrombose. Dans de telles circonstances, la relation entre l'utilisation de contraceptifs oraux et le développement de la phlébothrombose peut être identifiée précisément en raison de l'approche de collecte d'informations, et pas du tout parce qu'une telle relation existe dans la réalité. Biais dû à des facteurs confondants(biais confondant), se produit lorsque deux facteurs sont interconnectés ("aller par paires"), et l'un d'eux déforme l'effet de l'autre. Cela peut être dû à un biais de sélection, au hasard ou à une relation réelle entre les facteurs.

Les erreurs systématiques résultant de la sélection et de l'exposition à des facteurs de confusion ne s'excluent pas mutuellement. Cependant, ils sont considérés séparément car ils se réfèrent à différentes étapes d'observation clinique ou de recherche. Un biais de sélection se produit dans la sélection des groupes de patients pour l'observation, par conséquent, ce danger doit être gardé à l'esprit lors de la conception de l'étude. Les erreurs dues aux facteurs de confusion doivent être prises en compte dans le processus d'analyse des données après la fin de l'étude. Souvent, plusieurs types de biais se retrouvent dans une même étude, comme le montre l'exemple hypothétique suivant.

Dans cet exemple, un biais de sélection pourrait se produire si les personnes qui ont choisi de participer au programme présentaient un risque inférieur de maladie coronarienne au départ, par exemple en raison de niveau faible lipides sériques ou en raison d'antécédents familiaux non compliqués de maladie coronarienne. Une erreur systématique dans la mesure aurait pu apparaître du fait que les volontaires régulièrement examinés avaient plus de chances de détecter une maladie coronarienne. Enfin, la conclusion sur la réduction du risque de développer une maladie coronarienne sous l'influence de éducation physique pourrait être due à un biais dû à des facteurs confondants : les volontaires participant au programme d'entraînement physique étaient moins susceptibles de fumer, et le tabagisme est connu pour être un facteur de risque de maladie coronarienne. En soi, la possibilité d'un biais ne signifie pas qu'il est nécessairement présent dans une étude particulière. Pour que les chercheurs et les lecteurs puissent gérer avec succès les erreurs systématiques, il faut d'abord savoir où et comment les chercher, et ce qui peut être fait pour niveler leur influence. En outre, il est nécessaire de pouvoir déterminer si une erreur systématique se produit et si elle est suffisamment importante pour affecter le résultat de l'étude de manière cliniquement significative.

Erreur aléatoire

Les maladies sont généralement étudiées dans des échantillons de patients, plutôt que dans la population générale (population générale) de tous les individus atteints de la maladie en question. Les résultats des observations dans un échantillon, même si l'échantillon est impartial, peuvent ne pas refléter la position dans la population dans son ensemble en raison d'une erreur aléatoire. Cependant, si les observations sont répétées dans de nombreux échantillons de ces patients, les résultats obtenus fluctueront autour de la valeur réelle. L'écart du résultat d'une observation (individuelle) dans l'échantillon par rapport à la vraie valeur dans la population, dû uniquement au hasard, est appelé variation aléatoire. Nous connaissons tous le hasard lorsqu'une pièce lancée 100 fois n'atterrit pas exactement 50 fois sur face. Un phénomène similaire de variation aléatoire s'applique à l'exemple discuté, évaluant l'efficacité des médicaments A et B. Supposons que dans une étude évaluant deux traitements, tous les biais possibles soient éliminés. Supposons également que les deux médicaments soient en fait également efficaces et que chacun d'eux produise une amélioration chez environ la moitié des patients. Cependant, dans une seule étude avec un petit nombre de patients dans les groupes comparés, il se pourrait bien (purement par hasard) que le médicament A améliore dans un plus grand pourcentage de cas que le médicament B, ou vice versa. L'erreur aléatoire peut interférer à n'importe quel stade de l'observation clinique. Dans l'évaluation comparative des préparations A et B, des variations aléatoires se produisent dans la sélection des patients, la formation des groupes de traitement et les mesures dans les groupes. Contrairement à l'erreur systématique, qui fait que l'estimation s'écarte de la vérité dans un sens ou dans l'autre, une variation aléatoire avec la même probabilité conduit à une surestimation et à une sous-estimation. En conséquence, la moyenne des résultats de nombreuses observations non biaisées dans les échantillons tend vers la vraie valeur dans la population, même si les résultats obtenus dans les petits échantillons individuels en sont loin. Dans l'analyse des données cliniques, la probabilité de variations aléatoires est déterminée par des méthodes statistiques. L'utilisation de statistiques aide également à minimiser les erreurs aléatoires en choisissant les meilleures méthodes de recherche et d'analyse des données. Cependant, la variation aléatoire ne peut jamais être complètement éliminée et doit être prise en compte lors de l'évaluation des résultats des observations cliniques. La relation entre erreur systématique et erreur aléatoire est illustrée par l'exemple des mesures de la pression artérielle diastolique (TA) chez un patient (Fig. 1.2).

La valeur réelle de la pression artérielle diastolique obtenue avec l'introduction d'une canule intra-artérielle chez ce patient était de 80 mm Hg. Cependant, cette méthode n'est pas applicable en tant que méthode de routine et, dans la pratique clinique, la pression artérielle est généralement mesurée indirectement à l'aide d'un sphygmomanomètre. Cet outil plus simple fait des erreurs - des écarts par rapport aux vraies valeurs. L'erreur réside dans le fait que toutes les lectures du sphygmomanomètre dans ce cas sont décalées vers la droite de la vraie valeur (voir Fig. 1.2). L'écart des lectures du sphygmomanomètre vers la droite (erreur systématique) peut être dû à diverses raisons : un appareil mal calibré, une taille de brassard inappropriée ou une audition déficiente par le médecin. Le décalage peut également dépendre du choix du ton, qui est utilisé pour déterminer la pression artérielle diastolique. Il s'agit généralement des sons de Korotkoff des phases IV et V, qui ont tendance à disparaître légèrement au-dessus et en dessous du niveau réel de la pression diastolique, respectivement, et chez les personnes obèses, la relation entre les sons de Korotkoff et la pression artérielle est généralement imprévisible. De plus, les lectures de sphygmomanomètre individuelles sont sujettes à des erreurs dues à des variations aléatoires, ce qui se reflète dans la dispersion des lectures de sphygmomanomètre autour de la valeur moyenne (90 mmHg). Les deux sources d'erreur, le biais et le hasard, ne s'excluent pas mutuellement. En règle générale, ils sont présents en même temps. Il faut les distinguer, car l'un et l'autre doivent être traités de manière différente. Théoriquement, les biais peuvent être évités par des observations cliniques correctes ou par une correction dans l'analyse ultérieure des données. Un lecteur attentif détectera facilement une erreur systématique, le cas échéant. Une grande partie de ce livre traite de la façon de reconnaître, d'éviter ou de minimiser les préjugés. Contrairement au biais, l'effet du hasard ne peut pas être éliminé, mais peut être réduit par une étude bien conçue, et l'erreur restante peut alors être estimée statistiquement. De même, l'influence des erreurs systématiques connues peut être éliminée. Cependant, aucun traitement informatique n'est en mesure de corriger l'erreur systématique inconnue. Certains experts s'opposent par principe à un traitement statistique de données sujet à des biais dus à des recherches mal conçues, car cela ne donne qu'une fausse impression du scientisme du travail qui n'est pas crédible.

Le but de l'épidémiologie clinique est de sélectionner et de systématiser des résultats fiables diverses méthodes de diagnostic et de traitement, développement et application de méthodes d'observation clinique permettant de tirer des conclusions justes, en évitant l'influence d'erreurs systématiques et aléatoires. Pour exclure les erreurs systématiques, les caractéristiques de la sélection des patients sont prises en compte. Évaluer les facteurs de confusion. L'attention aux méthodes de mesure est obligatoire. Les erreurs aléatoires ne peuvent être évitées, mais le degré de leur influence peut être quantifié à l'aide de méthodes statistiques. Le postulat principal de l'épidémiologie clinique est que toute décision clinique doit être fondée sur des données strictement prouvées. faits scientifiques. Selon les principes de la médecine factuelle, dans le diagnostic, le traitement et la prévention des maladies, seules les méthodes dont l'efficacité a été prouvée par des études comparatives objectives rationnellement organisées doivent être utilisées.

La recherche, dont les résultats peuvent être considérés comme un guide pour l'action, doit répondre à certaines exigences. Ce sont : l'organisation correcte de l'étude et un mode de randomisation mathématiquement valable ; critères d'inclusion et d'exclusion de l'étude clairement définis et remplis ; bon choix critères d'évolution de la maladie et efficacité du traitement; bonne utilisation des méthodes de traitement des données statistiques. Faire la distinction entre les essais cliniques expérimentaux (contrôlés, avec intervention délibérée) et observationnels. Dans l'expérimental - le chercheur peut contrôler ou manipuler le facteur dont l'influence sur l'issue de la maladie fait l'objet d'études et d'analyses. En l'absence de cette possibilité, les études sont classées comme observationnelles. Ces dernières peuvent être rétrospectives ou prospectives, qui sont préférées en raison de leur plus grande précision. Par organisation, les études d'observation sont divisées en une seule étape et étendues. Le 1er comprend une description d'un cas ou d'une série de cas, le 2ème - une étude cas-témoins, une étude de cohorte.

Une condition préalable à une étude expérimentale bien planifiée est la conduite de la randomisation - une procédure qui assure la répartition aléatoire des patients en groupes expérimentaux et témoins. Les études peuvent être monocentriques ou multicentriques, où plusieurs institutions sont incluses dans les essais. Les essais randomisés peuvent être ouverts ou en aveugle (masqués). Afin de mettre en pratique les résultats des études factuelles, une description claire des catégories de patients dont le traitement a été étudié afin de les comparer avec d'autres patients nécessitant un traitement est nécessaire. Les critères indirects d'efficacité du traitement incluent des changements positifs dans l'un des indicateurs étudiés. Aux directs - récupération, réduction de la mortalité et des complications, réduction de la période d'hospitalisation, amélioration de la qualité de vie.

Ainsi, dans la pratique mondiale, les essais contrôlés randomisés (prospectifs) avec un contrôle en double ou triple aveugle sont considérés comme le "gold standard". Les matériaux de ces essais et la méta-analyse basée sur eux devraient être utilisés dans la pratique médicale comme source d'informations les plus fiables. L'organisation, la conduite et l'évaluation des résultats d'essais cliniques basés sur les réalisations de la médecine factuelle est un processus complexe et coûteux, il est donc extrêmement important d'utiliser les données déjà obtenues dans une large pratique.

Lien bibliographique

Actuellement, le concept moderne d'épidémiologie est désigné par le terme "épidémiologie clinique". Ce terme vient des noms de deux disciplines « mères » : la médecine clinique et l'épidémiologie.
"Clinique" parce qu'il cherche à répondre à des questions cliniques et à recommander des décisions cliniques basées sur les preuves les plus fiables.
"Epidémiologie" car nombre de ses méthodes sont développées par des épidémiologistes, et la prise en charge d'un patient particulier est ici envisagée dans le contexte de la large population à laquelle appartient le patient.

Épidémiologie clinique- une science qui permet la prédiction pour chaque patient individuel basée sur l'étude de l'évolution clinique de la maladie dans des cas similaires en utilisant des méthodes scientifiques rigoureuses d'étude de groupes de patients pour assurer des prédictions précises.

Objectif de l'épidémiologie clinique- développement et application de telles méthodes d'observation clinique, qui permettent de tirer des conclusions justes avec une évaluation garantie de l'influence des erreurs systématiques et aléatoires. Il s'agit de l'approche la plus importante pour obtenir les informations dont les médecins ont besoin pour prendre les bonnes décisions.

La méthode fondamentale en épidémiologie est la comparaison. Elle est réalisée par des calculs mathématiques de quantités telles que l'odds ratio, le risque relatif du développement des événements à l'étude.

Cependant, avant de faire une comparaison, il est nécessaire de comprendre ce que l'on va comparer avec quoi (des oranges avec des oranges, pas des oranges avec des bateaux à vapeur), c'est-à-dire formuler une tâche (problème) qui précède le début de toute recherche. Le plus souvent, le problème est formulé sous la forme d'une question à laquelle il faut trouver une réponse.

Par exemple, hypothétiquement, nous (c'est-à-dire le praticien) sommes confrontés à médecine, qui, selon les chimistes qui l'ont synthétisé, devrait traiter le talon. La société pharmacologique qui a lancé la production du médicament assure également dans les instructions que l'effet revendiqué a bien lieu.

Que peut faire le praticien lorsqu'il décide d'utiliser ou non un médicament?

La réponse "prendre la parole des chimistes/pharmacologues" est exclue car insignifiante et lourde de conséquences. Notre tâche- vérifier l'effet allégué du médicament sur le talon avec les moyens dont dispose le praticien (confirmer ou infirmer, etc.). Bien sûr, nous ne testerons pas le médicament sur des souris de laboratoire, des volontaires, etc. On suppose qu'avant le "lancement de la série", quelqu'un l'a déjà fait plus ou moins consciencieusement.

Selon la tâche, nous allons commencer la formation d'un tableau de données qui sert à le résoudre :

1. Cherchons d'abord des informations.
2. Ensuite, nous excluons les articles non pertinents du tableau de données résultant (non pertinent - inapproprié à nos intérêts).
3. Nous évaluerons la qualité méthodologique des études trouvées (dans quelle mesure la méthode de collecte d'informations dans l'étude est-elle correcte, les méthodes d'analyse statistique utilisées sont-elles adéquates, etc.) et classerons les informations dans le tableau résultant en fonction du degré de fiabilité des preuves sur la base des conventions statistiques médicales existantes et des critères de fiabilité proposés par les experts de la médecine factuelle .

   Selon le Conseil suédois pour la méthodologie d'évaluation de la santé, la fiabilité des preuves provenant de différentes sources n'est pas la même et dépend du type d'étude menée. Le type d'étude réalisée selon l'accord international du Vancouver Group of Biomedical Editors (http://www.icmje.org/) doit être décrit avec soin; les modalités de traitement statistique des résultats des essais cliniques doivent également être indiquées, les conflits d'intérêts déclarés, la contribution de l'auteur au résultat scientifique et la possibilité de demander à l'auteur des informations primaires sur les résultats de l'étude.

   Pour s'assurer de la validité des résultats obtenus dans les études, il convient de choisir une méthodologie de recherche "basée sur des preuves", c'est-à-dire adaptée aux tâches (conception de l'étude et méthodes d'analyse statistique) (tableau 1), dont nous tiendrons compte lors de la sélectionner des informations dans le tableau de données.

   Tableau 1. Le choix de la méthodologie de recherche en fonction de l'objet de l'étude
   (pour une description des termes, voir le Glossaire des termes méthodologiques)

   Objectifs de recherche	Étudier le design	Méthodes d'analyse statistique
   Estimation de la prévalence de la maladie	Étude simultanée de l'ensemble du groupe (population) selon des critères stricts de reconnaissance de la maladie	Estimation des parts, calcul des indicateurs relatifs
   Évaluation de l'incidence	étude de cohorte	Estimation des parts, calcul des séries chronologiques, indicateurs relatifs
   Évaluation des facteurs de risque d'apparition de la maladie	études de cohorte. Études cas-témoins	Corrélation, analyse de régression, analyse de survie, évaluation des risques, rapport de cotes
   Évaluation de l'influence des facteurs sur les personnes environnement, l'étude des relations causales dans une population	Études écologiques de la population	Corrélation, régression, analyse de survie, évaluation des risques (risque supplémentaire, risque relatif, risque supplémentaire pour la population, part supplémentaire du risque pour la population), rapport de cotes
   Attirer l'attention sur l'évolution inhabituelle de la maladie, résultat du traitement	Description du cas, série de cas	Non
   Description des résultats de l'actuel pratique clinique	Observation ("avant et après")	Moyenne, écart type, test t de Student apparié (données quantitatives). Test McNimar (données qualitatives)
   Tester une nouvelle méthode de traitement	Essai clinique de phase I ("avant et après")	Moyenne, écart type, test t de Student apparié. Critère de McNimar
   Comparaison de deux traitements en pratique clinique actuelle	prospective maîtrisée. Randomisé (ouvert, aveugle, double aveugle). Rétrospective contrôlée. Prospective contrôlée + rétrospective (design mixte)	Critère de Student (données quantitatives). Critère χ 2 ou z (caractéristiques qualitatives). Critère de Kaplan-Myers (survie)
   Comparaison de la méthode de traitement nouvelle et traditionnelle	Essais cliniques Phases II-IV (prospectives contrôlées ou randomisées)	Critère de l'élève. Critère χ 2 . Critère de Kaplan-Myers

   Chaque type de recherche est caractérisé Certaines règles collecte et analyse d'informations. Si ces règles sont respectées, tout type de recherche peut être qualifié de qualitatif, qu'il confirme ou infirme l'hypothèse avancée. Des méthodes d'analyse statistique plus détaillées utilisées pour obtenir des preuves sont présentées dans les livres de Petri A., Sabin K. "Statistiques visuelles en médecine" (M., 2003), Glantz S. "Statistiques médicales et biologiques" (M., 1999) .

   Le degré de "preuve" de l'information classé comme suit (par ordre décroissant):

   1. randomisé contrôlé essai clinique;
   2. Essai clinique non randomisé avec contrôle simultané ;
   3. Essai clinique non randomisé avec contrôle historique ;
   4. étude de cohorte ;
   5. "Cas-témoins";
   6. Essai clinique croisé ;
   7. Résultats d'observations.
   8. description des cas individuels.

   Les résultats d'études réalisées à l'aide de méthodes simplifiées ou de méthodes ne correspondant pas aux objectifs de l'étude, avec des critères d'évaluation mal sélectionnés, peuvent conduire à de fausses conclusions.

   L'utilisation de méthodes d'évaluation complexes réduit la probabilité d'un résultat erroné, mais entraîne une augmentation des coûts dits administratifs (collecte de données, création de bases de données, méthodes d'analyse statistique).

   Ainsi, par exemple, dans l'étude de E.N. Fufaeva (2003) a révélé que parmi les patients qui avaient un groupe d'invalidité avant la chirurgie, la préservation de l'invalidité était enregistrée dans tous les 100 %. Parmi les patients qui n'avaient pas de groupe d'incapacité avant la chirurgie cardiaque, dans 44 % des cas après l'opération, un groupe d'incapacité a été déterminé. Sur la base de ce résultat, de fausses conclusions peuvent être tirées selon lesquelles la chirurgie cardiaque détériore la qualité de vie des patients. Cependant, lors de l'enquête, il s'est avéré que 70,5% des patients et 79,4% des médecins qui ont observé ces patients étaient satisfaits des résultats du traitement. L'enregistrement d'un groupe de personnes handicapées est dû à des raisons sociales (prestations pour l'obtention de médicaments, le paiement d'un logement, etc.).

   Importance protection sociale en matière de capacité de travail confirment les résultats d'une étude menée aux États-Unis et n'ont pas révélé de relation claire entre état clinique(maladie somatique) du patient et handicap.

   Afin de comparer les taux d'emploi après PTBA et CABG, 409 patients ont été examinés (Hlatky M.A., 1998), 192 d'entre eux ont subi une PTBA et 217 ont subi un CABG. Il a été constaté que les patients ayant subi une PTBA retournaient au travail six semaines plus rapidement que les patients ayant subi un PAC. Cependant, à long terme, l'influence d'un facteur tel que le type d'opération s'est avérée insignifiante. Au cours des quatre années suivantes, 157 patients (82 %) du groupe TBA et 177 patients (82 %) du groupe CABG ont repris le travail. Les facteurs qui avaient le plus d'impact sur l'emploi à long terme étaient l'âge du patient au début de l'étude et la mesure dans laquelle l'assurance maladie couvrait les soins médicaux.

   Ainsi, les facteurs de santé ont eu un impact moindre sur les taux d'emploi à long terme que les facteurs démographiques et sociaux. Les résultats obtenus par des chercheurs russes et américains indiquent que certaines des méthodes traditionnelles et apparemment simples d'évaluation des résultats du traitement sont inacceptables pour choisir les priorités et prendre des décisions.

4. Après cela, nous ferons une revue systématique - méta-analyse, nous évaluerons le niveau de fiabilité des résultats obtenus au cours de la recherche et comparerons: y a-t-il des avantages des méthodes étudiées de diagnostic, de traitement, de modes de paiement des services, de programmes ciblés par rapport à ceux comparés ou utilisés précédemment.

   Si nous incluons des informations avec un faible degré de certitude, alors ce point de notre étude doit être discuté séparément.

   Le Center for Evidence-Based Medicine d'Oxford propose les critères suivants pour la fiabilité des informations médicales :

   • Grande confiance- les informations sont basées sur les résultats de plusieurs essais cliniques indépendants avec la concordance des résultats résumés dans des revues systématiques.
   • Certitude modérée- les informations sont basées sur les résultats d'au moins plusieurs essais cliniques indépendants et similaires.
   • Certitude limitée- les informations sont basées sur les résultats d'un essai clinique.
   • Il n'existe aucune preuve scientifique rigoureuse(essais cliniques non menés) - une certaine déclaration est basée sur l'opinion d'experts.
5. Et en conclusion, après avoir évalué les possibilités d'utilisation des résultats de l'étude en pratique réelle, nous publierons le résultat :

   guérit le talon, mais l'oreille tombe: il est recommandé pour les patients sans oreilles, ou comme dans une blague: "Ces chirurgiens devraient tout couper, je vais vous donner de telles pilules - les oreilles tomberont d'elles-mêmes" (C ).

   C'est une blague, bien sûr, mais il y a du vrai dans chaque blague.

   Habituellement, des études sont publiées qui ont montré des résultats positifs, comme la présentation d'un nouveau traitement. Si l'hypothèse de travail (tâche, problème) n'est pas confirmée ou ne trouve pas de solution positive, le chercheur ne publie généralement pas les données de recherche. Cela peut être dangereux. Ainsi, dans les années 80 du XXe siècle, un groupe d'auteurs a enquêté sur un médicament antiarythmique. Dans le groupe de patients qui l'ont reçu, une mortalité élevée a été constatée. Les auteurs ont considéré cela comme un accident, et comme le développement de ce médicament antiarythmique a été interrompu, ils n'ont pas publié les documents. Plus tard, un médicament antiarythmique similaire, le flécaïnide, a causé de nombreux décès 1-2 .
   ________________________

   1. Médicaments cardiovasculaires Ther. 1990 Jun;4 Suppl 3:585-94, Thomis J.A., Encainide--un profil d'innocuité mis à jour.
   2. N Engl J Méd. 1989 Aug 10;321(6):406-12, rapport préliminaire : effet de l'encaïnide et de la flécaïnide sur la mortalité dans un essai randomisé de suppression de l'arythmie après un infarctus du myocarde. Les enquêteurs de l'essai de suppression de l'arythmie cardiaque (CAST).

L'algorithme ci-dessus pour trouver et évaluer les preuves a été proposé par D.L. Sackett et al (1997). Il peut être utilisé dans n'importe quelle étude, même lors de l'évaluation de l'influence des phases de la lune sur la croissance des poteaux télégraphiques.

Epidémiologie clinique - c'est une science qui développe des méthodes de recherche clinique qui minimisent l'impact des erreurs systématiques et aléatoires.

Le but de l'épidémiologie clinique est développement et application de telles méthodes d'observation clinique, qui permettent de tirer des conclusions justes.

Contrairement aux sciences biomédicales fondamentales, la médecine clinique s'intéresse à des questions qui ne peuvent être résolues que par la recherche sur des personnes vivantes, et non sur des animaux de laboratoire, des cultures de tissus ou des membranes cellulaires. Il est difficile de qualifier une étude clinique de « pure expérience ». Ici, l'objet d'étude est le patient, qui est libre de déterminer ses propres actions, et l'expérimentateur est un médecin avec une expérience professionnelle personnelle, des inclinations et parfois des jugements erronés. C'est pourquoi il y a toujours du danger dans la recherche clinique erreurs systématiques(biais) qui ne peut être évité qu'en suivant des principes scientifiques clairs.

"étalon-or" les essais cliniques sont considérés essais contrôlés randomisés(RCT). Ils supposent nécessairement la présence de groupes expérimentaux et de contrôle, les patients sont affectés à des groupes au hasard ( randomisation), tout en s'assurant que les groupes ne différaient pas dans les paramètres qui affectent l'issue de la maladie. Le médecin, et plus encore le patient lui-même, ne sait pas si le patient reçoit un placebo (une substance inactive inoffensive offerte sous couvert d'un médicament qui n'en diffère pas par son apparence, son odeur, sa texture) ou un médicament ( une telle étude s'appelle méthode « en double aveugle »). Avant que le patient ne soit inclus dans l'étude, il signe le document "Consentement éclairé du patient", donnant son consentement à l'utilisation du placebo. Tous les patients sont suivis pendant une certaine période, souvent très longue ( étude prospective), après quoi la fréquence d'apparition de paramètres cliniquement importants (guérison, décès, complications) dans les groupes expérimental et témoin est comparée. Très souvent, des milliers et des dizaines de milliers de patients sont impliqués dans de telles études, dans différents centres scientifiques et pays ( étude multicentrique). Ainsi, le "gold standard" des essais cliniques est une étude randomisée, multicentrique, prospective, en double aveugle.

En plus de la méthode « en double aveugle », l'étude peut être réalisée selon méthode "simple (simple) aveugle"(seuls les patients ne savent pas quel traitement, expérimental ou contrôle, ils reçoivent), ainsi que méthode "triple aveugle"(lorsque ni le patient, ni le médecin, ni le spécialiste traitant les résultats ne savent quel traitement, expérimental ou témoin, reçoit tel ou tel patient).

Selon la méthode de collecte des données, les études peuvent être divisées en prospectives et rétrospectives. Etudes prospectives– les études dans lesquelles les données sont accumulées après que la décision de mener une étude a été prise. Études rétrospectives– les études dans lesquelles les données sont accumulées avant la réalisation de l'étude (copie des données des dossiers médicaux).

Selon les normes occidentales modernes, aucune nouvelle méthode de traitement, de prévention ou de diagnostic ne peut être reconnue sans les tests rigoureux obligatoires dans des essais contrôlés randomisés.

Les résultats obtenus au cours de la recherche scientifique sont formalisés sous forme de publications qui sont envoyées pour impression dans des revues scientifiques ou des collections scientifiques. Après publication, tout médecin intéressé par ce sujet peut se familiariser avec les résultats des études. Un indicateur caractérisant la fiabilité des informations fournies dans Journal scientifique, est appelé index des citations.

Les statistiques médicales sont l'un des outils les plus importants de la médecine factuelle.

La communauté médicale a longtemps hésité à reconnaître l'importance des statistiques, en partie parce qu'elles minimisent l'importance de la pensée clinique. Une telle approche remettait en cause la compétence des médecins, fondée sur les postulats de l'unicité de chaque patient, et, par conséquent, l'individualité de la thérapie choisie. Cela a été particulièrement visible en France - un pays qui a donné au monde de nombreux chercheurs qui ont étudié les problèmes de probabilité : Pierre de Fermat, Pierre-Simon Laplace, Abraham de Moivre, Blaise Pascal et Simeon Denis Poisson. En 1835, l'urologue J. Civial publia un article d'où il découlait qu'après l'ablation sans effusion de calculs Vessie 97% des patients survivent, et après 5175 opérations traditionnelles, seulement 78% des patients ont survécu. L'Académie française des sciences a nommé une commission de médecins pour vérifier les données de l'article de J. Civial. Dans le rapport de cette commission, une opinion a été exprimée et étayée sur l'inopportunité d'utiliser des méthodes statistiques en médecine : « La statistique, tout d'abord, néglige une personne spécifique et la considère comme une unité d'observation. Elle le prive de toute individualité afin d'exclure l'influence aléatoire de cette individualité sur le processus ou le phénomène étudié. En médecine, cette approche est inacceptable. Cependant, le développement ultérieur de la médecine et de la biologie a montré qu'en réalité les statistiques sont l'outil le plus puissant de ces sciences.

Au milieu du XIXe siècle, «... les principes de base de la statistique étaient déjà développés et le concept de probabilité des événements était connu. Dans le livre " Principes généraux statistiques médicales" Jules Gavar les applique à la médecine. Ce livre est remarquable en ce qu'il souligne pour la première fois que la conclusion sur l'avantage d'une méthode de traitement par rapport à une autre ne doit pas être basée uniquement sur une conclusion spéculative, mais doit découler des résultats obtenus dans le processus d'observation directe d'un nombre suffisant de patients ayant reçu un traitement selon les méthodes comparées. On peut dire que Gavar a en fait développé l'approche statistique sur laquelle repose aujourd'hui la médecine factuelle.

Un facteur qui a eu un impact significatif sur le développement des méthodes mathématiques de la statistique a été la découverte de la loi des grands nombres par Jacob Bernoulli (1654-1705) et l'émergence de la théorie des probabilités, dont les fondements ont été développés par le mathématicien français et l'astronome Pierre Simon Laplace (1749-1827). Une étape notable dans la série de ces événements pour la statistique médicale fut la publication des travaux du scientifique belge A. Quetelet (1796-1874), qui fut le premier à appliquer en pratique les méthodes de recherche mathématiques et statistiques. Dans son ouvrage "Sur l'homme et le développement de ses capacités", A. Quetelet a fait ressortir le type de la personne moyenne, dotée, ainsi que des indicateurs moyens Développement physique(taille, poids), capacités mentales moyennes et qualités morales moyennes. Dans la même période, les travaux du docteur Bernoulli «Sur les vaccinations contre la variole: sur la mort et la théorie des probabilités» ont été publiés en Russie.

La statistique médicale comme point d'application des méthodes de la statistique mathématique occupe une place particulière. Cette place particulière est due au grand rôle de la médecine dans l'émergence de la statistique en tant que science indépendante et à l'influence significative des développements de la recherche sur les problèmes biomédicaux sur l'émergence de nombreuses méthodes d'analyse statistique. À l'heure actuelle, afin de souligner le statut particulier des statistiques mathématiques médicales et biologiques, le terme est de plus en plus utilisé pour le désigner. biométrie.

La plupart des méthodes d'analyse statistique sont universelles et peuvent être utilisées non seulement dans différentes branches des statistiques médicales, mais également dans une grande variété de domaines d'activité humaine. Par exemple, du point de vue de la logique formelle, la prévision statistique de la morbidité infectieuse et la prévision du taux de change du dollar sont une seule et même tâche.

Les méthodes de statistiques médicales peuvent être divisées en groupes suivants :

1. Collecte de données, qui peut être passive (observation) ou active (expérience).

2. Statistiques descriptives, qui traitent de la description et de la présentation des données.

3. Statistiques comparatives, qui vous permettent d'analyser les données des groupes étudiés et de comparer les groupes entre eux afin d'obtenir certaines conclusions. Ces conclusions peuvent être formulées sous forme d'hypothèses ou de prévisions.

1. Questions sur le sujet de la leçon :

1. Le concept de médecine factuelle.

2. Conditions préalables à l'émergence d'une médecine factuelle.

3. Principaux aspects de la médecine factuelle.

4. Aspects négatifs de la médecine non fondée sur des preuves.

5. L'épidémiologie clinique comme l'un des domaines de la médecine factuelle.

6. Le concept de "l'étalon-or de la recherche clinique".

7. Le concept de randomisation. Comment organiser la collecte des données ?

8. Le concept d'index de citations.

9. Classification des méthodes de statistiques médicales.

10. Buts et objectifs des statistiques descriptives.

11. Buts et objectifs des statistiques comparatives.

2. Testez les tâches sur le sujet avec des exemples de réponses

1. LE « GOLD STANDARD » DE LA RECHERCHE MÉDICALE S'APPELLE

1) études croisées

2) étude en simple aveugle

3) essais contrôlés randomisés

4) comparaisons par paires

2. LA MÉTHODE DANS LAQUELLE NI LE PATIENT NI LE MÉDECIN QUI L'OBSERVE NE SAIT LAQUELLE DES MÉTHODES DE TRAITEMENT A ÉTÉ UTILISÉE, EST APPELÉE

1) double aveugle

2) triple aveugle

3) simple aveugle

4) contrôlé par placebo

3. UNE SUBSTANCE INACTIVE NOCIVE FOURNIE SOUS LA DIMENSION D'UNE MÉDICAMENT QUI N'EN DIFFÈRE PAS DANS L'ASPECT, L'ODEUR, LA TEXTURE, EST APPELÉE

1) bioadditif

2) analogue du médicament à l'étude

3) remède homéopathique

4) placébo

4. TEST DE CONTRÔLE, CECI EST UNE ÉTUDE

1) rétrospective

2) prospective

3) transversale

4) perpendiculaire

5. UNE ÉTUDE OÙ LE PATIENT NE SAIT PAS MAIS LE MÉDECIN SAIT QUEL TRAITEMENT LE PATIENT REÇOIT EST APPELÉE

1) contrôlé par placebo

2) double aveugle

3) triple aveugle

4) aveugle simple

6. IL PEUT ÊTRE DÉCLARÉ QUE DANS UNE ÉTUDE CONTRÔLE RANDOMISÉE, LES PATIENTS RECEVANT UN PLACEBO NE SONT PAS TROMPÉS (NE RECEVANT PAS LE TRAITEMENT APPROPRIÉ) CAR

1) le médecin traitant reçoit le consentement oral du patient pour mener l'expérience

2) le patient signe le « Consentement éclairé » (où son consentement à l'utilisation du placebo est fourni)

3) le placebo n'a pas d'effet nocif sur le corps, son utilisation ne nécessite donc pas le consentement du patient

4) le patient signe le consentement à l'hospitalisation

7. UNE ÉTUDE AVEC UN GROUPE DE CONTRÔLE SÉLECTIONNÉ AU HASARD ET LA PRÉSENCE D'EXPOSITION DE L'INVESTIGATEUR, EST APPELÉE

1) essai clinique contrôlé randomisé

2) étude non randomisée

3) étude observationnelle

4) étude rétrospective

8. L'ÉTALON-OR COMPREND

1) essais randomisés en double aveugle, contrôlés par placebo

2) études simples non randomisées

3) études en triple aveugle

4) études non randomisées en double aveugle

9. UNE ÉTUDE DANS LAQUELLE LES PATIENTS SONT RÉPARTIS AU HASARD DANS UN GROUPE EST APPELÉE

1) store simple

2) non randomisé

3) contrôlé par placebo

4) aléatoire

10. L'UTILISATION CONSCIENTE, CLAIRE ET IMPARTIALE DES MEILLEURES PREUVES DISPONIBLES DANS LA PRISE DE DÉCISIONS SUR LES SOINS POUR DES PATIENTS SPÉCIFIQUES, C'EST L'UNE DES DÉFINITIONS DU CONCEPT

1) biométrie

2) médecine factuelle

3) épidémiologie clinique

4) statistiques médicales

11. PAR LA VOIE DE LA SÉLECTION DES PATIENTS, LES ÉTUDES DIFFÉRENT

1) décontracté et complexe

2) équiprobable et impossible

3) randomisé et non randomisé

4) primaire et tertiaire

12. LA SÉLECTION ALÉATOIRE DES OBSERVATIONS EST NOMMÉE

1) randomisation

2) médiane

4) probabilité

13. PAR LE DEGRE DES DONNEES OUVERTES, LA RECHERCHE PEUT ETRE

1) ouvert ou aveugle

2) fermé ou aveugle

3) ouvert ou randomisé

4) randomisé ou multicentrique

14. UNE ÉTUDE CLINIQUE DANS LAQUELLE TOUS LES PARTICIPANTS (MÉDECINS, PATIENTS, ORGANISATEURS) SAVENT QUEL MÉDICAMENT EST UTILISÉ CHEZ UN PATIENT PARTICULIER EST APPELÉE

1) non randomisé

2) aléatoire

3) aveugle simple

4) ouvert

15. LES TESTS DU MÉDICAMENT PHARMACEUTIQUE ONT ÉTÉ EFFECTUÉS SUR LA BASE D'INSTITUTIONS MÉDICALES DANS DIFFÉRENTES VILLES DE LA FÉDÉRATION DE RUSSIE, CETTE ÉTUDE EST

1. Général

2) pluriel

3) polycentrique

4) multicentrique

16. STATISTIQUES MATHÉMATIQUES SANTÉ-BIOLOGIQUES, NOMMÉES

1) biométrie

2) la cybernétique médicale

3) théorie des probabilités

4) biostatique

17. LES GROUPES DE MÉTHODES DE STATISTIQUES MÉDICALES SONT

1) statistiques comparatives

2) mathématiques fondées sur des preuves

3) biométrie

4) statistiques mathématiques

18. STATISTIQUES DESCRIPTIVES

1) comparaison des données reçues

2) un ensemble de matériel

3) description et présentation des données

4) justification des résultats obtenus

19. LA COLLECTE DE DONNÉES PEUT ÊTRE

1) optimisation

2) statique et dynamique

3) constructif et déconstructif

4) passif et actif

20. LES STATISTIQUES COMPARATIVES PERMETTENT

1) formuler des conclusions sous forme d'hypothèses ou de prévisions

2) mener une analyse comparative des données dans les groupes d'étude

3) mener un jeu de données conformément aux principes de randomisation

4) présenter les résultats au public

21. LA SCIENCE QUI DÉVELOPPE LES MÉTHODES DE RECHERCHE CLINIQUE S'APPELLE

1) épidémiologie clinique

2) produits pharmaceutiques

3) la cybernétique

4) statistiques médicales

22. LE BUT DE L'ÉPIDÉMIOLOGIE CLINIQUE EST

1) développement de méthodes d'évaluation statistique des observations cliniques

2) étude de la morbidité infectieuse

3) développement et application méthodes efficaces essai clinique

4) prévention des maladies épidémiques et contagieuses

23. À PARTIR DE LA POSITION DE LA MÉDECINE FONDÉE SUR DES PREUVES, LE MÉDECIN DOIT PRENDRE UNE DÉCISION SUR LE CHOIX DE LA MÉTHODE DE TRAITEMENT, SUR LA BASE

1) informations provenant d'Internet

2) l'expérience des collègues

3) articles d'une revue à comité de lecture avec un indice de citation élevé

4) articles d'une source inconnue

24. L'INDICATEUR CARACTÉRISANT LA FIABILITÉ DES INFORMATIONS FOURNIES DANS UNE REVUE SCIENTIFIQUE EST

25. L'UNE DES CONDITIONS PRÉALABLES À LA PREUVE DE LA MÉDECINE FONDÉE SUR DES PREUVES ÉTAIT

1) ressources financières limitées allouées aux soins de santé

2) l'émergence de nouvelles spécialités médicales

3) amélioration des méthodes de recherche scientifique

4) développement de statistiques mathématiques

Exemples de réponses aux tâches de test :