Статистика доказательной практики: задачи с пошаговыми решениями

1Числа, на которых строятся клинические решения

Доказательная практика означает использование результатов исследований для принятия решений об уходе. Чтобы читать исследование, нужен небольшой набор чисел: насколько хорош тест, как часто встречается заболевание и насколько лечение меняет риск.

Почти все они берутся из таблицы 2 × 2: две группы в строках и два исхода в столбцах. Когда вы знаете, где находятся a, b, c и d, каждая формула — простая дробь.

2Диагностические тесты

Поместите результат теста в строки, а истинный статус заболевания (по референсному стандарту) в столбцы: a = истинно положительные, b = ложноположительные, c = ложноотрицательные, d = истинно отрицательные.

• Чувствительность = a/(a + c): из людей с заболеванием доля тех, у кого тест положительный.
• Специфичность = d/(b + d): из людей без заболевания доля тех, у кого тест отрицательный.
• PPV = a/(a + b): из положительных тестов доля действительно больных.
• NPV = d/(c + d): из отрицательных тестов доля действительно здоровых.

Чувствительность и специфичность читаются по столбцам; прогностические ценности — по строкам.

3Распространённость и прогностические ценности

Распространённость — это доля населения, у которой есть заболевание в данный момент. Заболеваемость учитывает новые случаи среди людей, подверженных риску, за период или на человеко-время (например, на 1000 человеко-лет).

Чувствительность и специфичность принадлежат тесту. Прогностические ценности зависят и от распространённости: хороший тест, применяемый там, где заболевание редкое, даёт много ложноположительных результатов.

Быстро понять это можно, представив 10 000 человек. При распространённости 1% больны 100; тест с чувствительностью 90% находит 90 из них. При специфичности 95% 5% из 9900 здоровых людей тоже получают положительный результат: 495 ложноположительных. Значит, PPV равен 90/585, всего около 15%.

Отношения правдоподобия обновляют вероятность через шансы: шансы = p/(1 − p), шансы после теста = шансы до теста × LR, а вероятность = шансы/(1 + шансы).

4Эффекты лечения: RR, ARR и NNT

В исследовании частота событий в группе лечения — это EER, а в контрольной группе — CER.

• Относительный риск RR = EER/CER.
• Абсолютное снижение риска ARR = CER − EER.
• Относительное снижение риска RRR = ARR/CER = 1 − RR.
• Число пациентов, которых необходимо лечить, NNT = 1/ARR, всегда округляется вверх до целого пациента. Для вреда NNH = 1/(EER − CER).

В исследовании «случай—контроль» исследователь сам выбирает, сколько случаев и контролей включить, поэтому риски рассчитать нельзя. Используйте вместо этого отношение шансов OR = ad/(bc).

Одно и то же RRR даёт гораздо больший NNT при низком исходном риске: снижение риска 2% на 25% — это ARR 0,5%, NNT 200.

5Разобранный пример

Проходите каждый шаг и предсказывайте следующий, прежде чем открывать его. Все значения придуманы для тренировки.

6Типичные ошибки и экзаменационные вопросы

• Путаница между чувствительностью (по столбцу) и PPV (по строке).
• Восприятие PPV как неизменного свойства теста.
• Умножение вероятности на отношение правдоподобия без перевода в шансы.
• Округление NNT вниз или использование 1/RRR вместо 1/ARR.
• Расчёт относительного риска по исследованию «случай—контроль».

Лёгкий: чувствительность, специфичность, PPV, NPV, точность, распространённость и заболеваемость. Средний: отношения правдоподобия, RR, ARR, RRR, NNT и NNH, отношения шансов и показатели заболеваемости. Сложный: PPV при другой распространённости, вероятность после теста, ожидаемые числа в обследуемой популяции и NNT по исходному риску.