Оганесян А. С., Меймарян М. А., Арутюнова К. Э

42 
2. 
Отношение плотностей инцидентности (incidence-denditi ratio – IDR).
Данный показатель рассчитывается, как отношение плотности инцидентности в 
«экспонированной» группе к плотности инцидентности в «неэкспонированной». 
3. 
Добавочный риск (attributable risk – AR)
, который рассчитывается как 
разница между вероятностью развития заболевания в «экспонированной» и 
«неэкспонированной» группе. Данный показатель демонстрирует, какую 
заболеваемость создает действие данного фактора риска. 
4. 
Доля добавочного риска (attributable risk fraction – AR).
Представляет 
собой добавочный риск в процентном виде. 
5. 
Разница плотностей инцидентности (rate difference),
которая 
рассчитывается 
как 
разница 
между 
плотностью 
инцидентности 
в 
«экспонированной» и «неэкспонированной» группе. По аналогии с добавочным 
риском, данный показатель демонстрирует, какую плотность инцидентности 
создает действие данного фактора риска. 
Для использования данных показателей в отношении всей популяции 
можно рассчитать добавочный популяционный риск, который рассчитывается как 
произведение добавочного риска на распространенность фактора риска в 
популяции (позволяет оценить заболеваемость в популяции, связанную с 
распространением фактора риска), и добавочную долю популяционного риска, 
которая рассчитывается как отношение добавочного популяционного риска к 
общей заболеваемости в популяции. 
Как и любое эпидемиологическое исследование, когортное исследование 
имеет свои преимущества и недостатки, которые следует учитывать еще на этапе 
планирования и определения дизайна будущей научно-исследовательской 
работы, чтобы избежать в дальнейшем проблем с анализом и интерпретацией 
данных. 
Преимущества когортных исследований: 
1. 
Возможность 
непосредственной 
оценки 
заболеваемости 
и 
относительного риска как показателя силы связи между фактором риска и 
заболеванием. 
2. 
Четкая временная последовательность причины и следствия: развитие 
заболевания следует за воздействием фактора риска. 
3. 
Возможность 
прогнозирования 
течения 
заболеваний 
(прогноз 
наступления инвалидности, летального исхода и проч.). 
4. 
Возможность изучения редких факторов риска. 
5. 
Относительно 
низкая 
вероятность 
систематической 
ошибки, 
поскольку заболевание на момент начала исследования в наблюдаемой когорте 
отсутствует. 

43 
Недостатки когортных исследований: 
1. 
Большие затраты финансовых и прочих ресурсов на проведение 
длительного проспективного наблюдения. 
2. 
Неизбежное уменьшение размера когорты с течением времени 
вследствие миграции, отказов от участия в исследовании, потери связи с 
субъектами и прочих причин, что может приводить к нехватке данных и, 
соответственно, снижать статистическую мощность исследования. 
3. 
Невозможность изучения редких заболеваний, так как в этом случае 
потребуются слишком большие размеры когорты и длительный период 
наблюдения. 
4. 
Возможность «смещения» результатов исследования, так как, помимо 
изучаемого фактора, на заболеваемость могут действовать и другие изначально 
скрытые вмешивающиеся факторы (confounding factors), которые могут 
маскировать имеющиеся различия или создавать видимость различий там, где их 
нет. Стратегии устранения вмешивающихся факторов и систематических ошибок 
описаны в литературе по эпидемиологии. 
5. 
Результаты проспективных исследований могут долго оставаться 
неизвестными (на тот период, в течение которого длится наблюдение за 
когортой). 
Примеры когортных исследований в литературе 
Примером 
другого 
ретроспективного 
когортного 
исследования, 
направленного на определение прогноза заболевания, может служить работа, 
опубликованная в журнале BMC Infectious Diseases в 2014г. В данном 
исследовании проводился поиск предикторов смертности пациентов с сепсисом, 
вызванным 
Acinetobacter spp
. В исследовании была проанализирована 
медицинская документация 131 пациента с сепсисом, вызванным 
Acinetobacter 
spp
., из которых 65 (49,6%) умерли. В результате изучения различных 
прогностических 
факторов 
было 
обнаружено, 
что 
несвоевременная 
антибактериальная терапия повышает риск смертности пациентов с сепсисом, 
вызванным 
Acinetobacter spp
. в 1,42 раза (95% CI 1,10-1,58).
Следующий пример – проспективное исследование, опубликованное в 
журнале Environmental Health Perspectives в 2014 году. Целью данного 
исследования было оценить влияние долговременного воздействия кадмия на 
смертность от онкологических заболеваний. Наблюдаемую когорту составили 
американские индейцы из Аризоны, Оклахомы, Северной и Южной Дакоты, а 
срок наблюдения когорты составил 20 лет. 

44 
В результате исследования было обнаружено, что длительная экспозиция 
кадмия увеличивает риск смертности от онкологических заболеваний в 1,30 раза 
(95% CI 1,09-1,55), а смертность от рака легкого – в 2,27 раза (95% CI 1,58-3,27).
Когортные исследования являются мощным инструментом для изучения 
факторов риска многих заболеваний, однако их трудоемкость и значительная 
стоимость обусловили их редкое использование в странах СНГ. 
Исследования типа «случай-контроль» 
Исследования «случай-контроль» (case-control) относятся к категории 
обсервационных исследований, то есть при проведении научных изысканий 
исследователь собирает данные путем наблюдения событий в их естественном 
течении, активно не вмешиваясь в происходящие процессы, как это происходит в 
экспериментальных исследованиях. Исследования «случай-контроль» также 
относятся к категории аналитических, так как они используются для выяснения 
причин, лежащих в основе изучаемого явления. Они также являются 
ретроспективными, так как на момент начала исследования все интересующие 
исследователя события (развитие заболеваний) в популяции уже произошли. 
Основное предназначение исследований «случай-контроль» состоит в том, что 
они используются для изучения связей между факторами риска и интересующим 
исследователя заболеванием или состоянием. 
Поскольку данный вид эпидемиологического исследования является 
ретроспективым, то в процессе формирования выборки в одну группу отбираются 
участники исследования, у которых имеется изучаемое заболевание или 
состояние (так называемые «случаи»), а в другую – лица без данной патологии 
(так называемые «контроли»). В ходе исследования изучается информация о 
наличии или отсутствии действия фактора риска среди «случаев» и «контролей». 
Типичное исследование «случай-контроль» используется для выявления причин 
редких заболеваний и может включать все «случаи» из определенной популяции и 
случайную выборку здоровых лиц из оставшейся части популяции. 
Таким образом, основное применение исследований «случай-контроль» – 
выявление связи между воздействием и исходом путем сравнения шансов (не 
рисков!) быть подверженным изучаемому воздействию в прошлом, определенных 
для группы «случаев» и группы «контролей». В исследованиях «случай-контроль» 
предполагаемая причинно-следственная связь между фактором риска и исходом 
выявляется путем оценки встречаемости предполагаемого фактора риска в 
основной группе («случаи») и контрольной группе («контроли»). В этом и 
заключается принципиальное отличие исследований «случай-контроль» от 
когортных исследований: в результате исследования «случай-контроль» 

45 
невозможно измерить относительный риск воздействия и определить частоту 
новых случаев заболеваний в популяции, а можно только лишь оценить риск 
развития заболевания на основании полученного значения отношения шансов. 
Шансы – это отношение вероятности того, что событие произойдет, к 
вероятности того, что данное событие не произойдет. Шансы могут рассчитываться 
как по отношению к заболеванию, так и по отношению к воздействию фактора 
риска (шанс быть подвергнутым воздействию фактора риска у лиц, имеющих 
заболевание). Таким образом, в исследованиях «случай-контроль» оцениваются не 
шансы заболеть или не заболеть у лиц, подверженных действию фактора риска, а, 
наоборот, шансы быть или не быть подвергнутыми фактору риска при наличии 
заболевания. 
Соотношение шансов и вероятности может быть представлено в виде 
формулы: 
Чтобы продемонстрировать, чем отличаются шансы от вероятности 
(например, вероятности развития заболевания), приведем пример: если в лотерее 
выигрывает один номер из четырех, то шансы выиграть составляют 1:3, а 
вероятность выигрыша – 25%. 
Таким 
образом, 
в 
результате 
исследования 
«случай-контроль» 
рассчитываются шансы и их отношение, на основании которых делается вывод о 
наличии и степени выраженности связи между фактором риска и исходом. 
В научной практике исследования «случай- контроль» обычно проводятся 
прежде 
когортных 
или 
экспериментальных 
исследований 
с 
целью 
идентификации 
возможных 
этиологических 
факторов 
заболевания 
и, 
соответственно, формирования гипотез о причинах развития заболеваний, 
которые 
в 
дальнейшем 
проверяются 
с 
помощью 
других 
видов 
эпидемиологических исследований. Причина этого – относительная дешевизна 
исследований «случай-контроль» и быстрота их выполнений, по сравнению с 
когортными исследованиями.
В медицинской практике исследования «случай–контроль» могут быть не 
только научными, но и рутинными. Примером типичного рутинного 
исследования «случай-контроль» может служить расследование вспышки 
инфекционного заболевания в организованном коллективе (например, 
армейская часть, детский сад), когда проводится обследование как всех 
заболевших, так и всех лиц, подверженных риску заболеть. 
Шансы 
события 
= 
Вероятность события 
1 – вероятность события

46 
Методология проведения исследований «случай-контроль» 
Рис. 5. Дизайн исследования «случай-контроль» 
Дизайн классического исследования «случай-контроль» представлен на 
рисунке 5. 
Как и другие аналитические исследования, исследование «случай-контроль» 
предполагает разделение изучаемой выборки на группы сравнения. Методология 
проведения данного вида исследований включает следующие этапы: 
1. Определение изучаемой популяции («генеральной совокупности»), в 
которой возникают случаи изучаемого заболевания. 
2. Определение группы «случаев». 
3. Подбор группы «контролей», репрезентативных для генеральной 
совокупности (популяции), из которой произошли случаи. 
4. Получение сведений о подверженности «случаев» и «контролей» 
действию изучаемого фактора риска. 
5. Анализ полученных данных с расчетом отношения шансов. 
Одна из особенностей исследования «случай-контроль» заключается в том, 
что популяция, подвергающаяся воздействию фактора риска, изначально не 
всегда ясно определена. Исследователь должен определить данную популяцию 
риска исходя из цели и задач исследования, изучаемого заболевания и 
действующего фактора риска, и в дальнейшем учитывать эти допущения при 
переносе результатов исследования на генеральную совокупность. Перед началом 
сбора научных данных очень важно однозначно определить, что следует считать 
«случаем». Как правило, «случай» – это пациент с уже имеющимся заболеванием 
(состоянием), поэтому для подбора «случаев» требуется использовать четкие 

жүктеу/скачать 3.81 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: