ГЛАВА 3.
Диагностические тесты. Скрининг
ошибок. Этот тип клинических исследований наиболее близок к классическо-
му экспериментальному исследованию, для которого характерны, так назы-
ваемые, эталонные методы тестирования.
Если же проводимое клиническое исследование относится не к типу ран-
домизированных контролируемых исследований, а является проспективным
когортным исследованием (Cohort Study), то для него характерны некоторые
дополнительные источники систематических ошибок (например, на этапе
формирования когорт, а также вследствие миграции пациентов в течение ис-
следования). Тем не менее, проспективное когортное исследование считает-
ся лучшим видом клинических исследований для таких ситуаций, когда клас-
сический эксперимент невозможен (например, при исследовании факторов
риска, а также прогноза заболевания).
Разумеется, для изучения редких исходов заболевания в когортных иссле-
дованиях потребовалось бы наблюдать в течение очень длительного времени
большие группы обследованных. Общеизвестный пример – Фремингемское
исследование, проведенное в США для установления связи ряда факторов
риска с развитием ИБС, когда в течение 30 лет наблюдали когорту, состоя-
щую более чем из 5 тысяч человек.
Если же клиническое исследование относится к типу «случай-контроль»
(Case-control study), то особенности его организации (прежде всего, несколь-
ко «искусственный» подбор групп сравнения, а также ретроспективный ха-
рактер исследования, не позволяющий достоверно регистрировать точные
временные интервалы между событиями) определяют и возникновение не-
которых характерных ошибок, для учета которых приходится применять спе-
циальные методы. Тем не менее, такой тип исследования хорошо подходит
для изучения редких событий, тогда как в случае рандомизированного конт-
ролируемого исследования или проспективного когортного исследования это
потребовало бы гораздо больших временных и финансовых затрат.
Разумеется, после определения того типа клинического исследования, ко-
торый будет принят в конкретном случае, организатору потребуется выяснить,
сколько (минимально) пациентов должно быть включено в группы сравнения,
чтобы по завершении исследования можно было рассчитывать на статисти-
чески значимые результаты. Более того, потребуется выбрать одну из проце-
дур рандомизации (стратификации), чтобы обеспечить одинаковую структуру
групп сравнения по ряду важных признаков (с учетом их комбинаций).
Рассмотрим вышеназванные задачи более подробно и на наглядных
примерах.
Планирование необходимых размеров групп сравнения
Несомненно, каждому исследователю еще на этапе планирования кли-
нического исследования полезно использовать некоторые простые методы
расчета требуемого объема групп сравнения, при котором обеспечивается
получение статистически значимых различий между частотами ожидаемых
событий (в контрольной и основной группах соответственно).
|