Как делать клинически значимые выводы из своих наблюдений?

А. Г. ПАВЛОВ

Республиканский перинатальный центр, Петрозаводск, Республика Карелия

В последнее десятилетие, по мнению многих специалистов, с которыми нам приходится общаться на медицинских конференциях, всплеск активного интереса к так называемым «методам доказательной медицины» потихоньку сменяется сдержанным одобрением.

Все понимают, что традиции классической оценки наблюдений, пришедшие из лагеря точных наук прочно угнездились в медицине. И, похоже, что навсегда. Но в воздухе постоянно витает легкое ощущение «брака по принуждению». Многие исследователи воспринимают результаты математической обработки полученных наблюдений или с недоверием или, по крайней мере, достаточно обособлено от своих интуитивных клинических выводов. Мы постарались понять, почему это происходит? Какие факторы мешают нам перейти от чувства вынужденного использования неудобной игрушки к ощущению обладания полезным в практике инструментом?

После внимательного изучения сложившейся ситуации, один из факторов показался нам наиболее интересным. Похоже, что с каждым годом доступных средств обработки данных становиться все больше. Но выдают нам они стандартный набор СТАТИСТИЧЕСКИХ оценок. А вот средств, способных превратить это в квалифицированные КЛИНИЧЕСКИЕ оценки становится все меньше. Почему? Потому, что такими средствами до сих пор были люди, работающие на стыке наук и имеющие специальную подготовку. И их, увы, не становиться больше. А программных средств, способных их заменить, пока нет.

Действительно, с появлением доступных персональных компьютеров практически каждый желающий получил возможность использовать для обработки клинических данных самые разные программные инструменты. Среди них и профессиональные пакеты типа “ Statistics ” и всеми любимый, ставший почти родным Excel . Но все они выдают только стандартные коэффициенты, практическая интерпретация которых уже давно превратилась в шаманство. Редко какой исследователь, применив некий препарат на группе из 100 больных и обнаружив коэффициент корреляции между его дозой и уровнем гипотонии 0.75, сможет оценить риск развития гипотонии у конкретного больного из следующей группы. Вот в этой точке «круговорота данных в природе» сейчас и разрастается трещина, обозначившаяся между апологетами от доказательной медицины и практикующими «интуитчиками».

Действительно, каждому клиницисту всегда интересна конкретная оценка эффективности того или иного метода лечения. Он хочет максимально точно взвешивать риски развития конкретных осложнений. Видя перед собой очередную таблицу цифр, он вправе задать следующие вопросы:

  • Если у нас в руках есть данные, которые позволяют делать выводы о статистической значимости некоторого предположения, имеют ли эти выводы какое-либо отношение к клинической значимости?
  • Отличаются ли эти понятия? Если да, то какая значимость интересует нас как разработчиков новых стандартов в лечении или как лечащих врачей?
  • Можно ли пользуясь полученными оценками прогнозировать развитие реальных клинических ситуаций?
  • Есть ли способ оценить риск развития интересующего нас осложнения у отдельно взятого пациента?
  • Как можно оценить ошибку такого прогноза риска
  • Если мы пытаемся понять степень влияния различных факторов на развитие осложнений и обнаруживаем ряд статистически значимых факторов, являются ли они клинически значимыми?

И наконец:

•  Как вообще делать клинически значимые выводы из своих наблюдений?

Именно на этот последний вопрос мы постараемся дать ответ в нашей серии публикаций, посвященной вопросам интерпретации клинических наблюдений.

Открывается эта серия небольшой статьей «Ожирение и преэклампсия. Результаты мультицентрового исследования».

Пожалуй, впервые в Российском интернете мы предлагаем вашему вниманию статью, которая может рассматриваться как пример «мостика», проложенного от скупой таблицы полученных данных к действительно информативным оценкам клинического риска. Мы намеренно оформили ее в максимально сжатом виде, сконцентрировав ваше внимание на том, какие выводы правомочен делать исследователь, корректно используя современные методы развернутой интерпретации результатов.

Нам хочется надеяться, что подобный стиль представления данных в недалеком будущем станет не только признаком хорошего тона, но и общепринятым стандартом оформления научного результата. По крайней мере, публикуя результаты своих исследований на страницах сайта Critical , мы постараемся придерживаться именно такого стиля.

В подавляющем большинстве как российских, так и зарубежных работ текст подобной статьи заканчивался бы на публикации четырех чисел, представленных в первой таблице. Иногда развернутая интерпретация полученных данных намеренно оставляется «за кадром» и предполагается, что просвещенный читатель может сам провести необходимые расчеты. Гораздо чаще методика подробной трактовки результатов недоступна самому автору работы. И происходит это, как правило, потому, что ни один из широко доступных программных инструментов не позволяет сейчас получать подобные, приближенные к клинической практике заключения. Проводить же необходимые выкладки вручную уже давно не модно.

Но эта проблема разрешима. Мы намеренно некоторое время назад открыли на сайте раздел, в котором представлена часть результатов мультицентрового исследования по регионарной анестезии. Статья, которую мы публикуем сегодня, является результатом обработки именно этого массива данных. И далее в нашей рубрике «Лаборатория» на примере этого массива, шаг за шагом, мы постараемся рассказать о том, как можно эффективно эти данные интерпретировать. Мы расскажем, каким способом можно рассчитывать результаты, представленные в статье о преэклапсии и постараемся сделать это максимально простым языком. Параллельно с теоретическими размышлениями мы будем создавать программные инструменты, которые позволят вам проводить подобные расчеты на практике, без существенных затрат времени. Мы надеемся, что эти программы помогут всем по другому взглянуть на результаты собственных клинических наблюдений. Многим специалистам они будут полезны и для более эффектного представления полученных результатов. Но, пожалуй, в первую очередь этими публикациями нам хотелось бы поддержать тех врачей и студентов, кто делает первые шаги на пути к защите своих научных тезисов.

Итак, в первую очередь, мы приглашаем вас познакомиться со статьей, демонстрирующей использование метода оценки отношений шансов.

Далее, тем нашим читателям, кому это будет интересно, мы предлагаем посмотреть массив данных, на котором были получены эти результаты.

А в следующем выпуске этой серии мы расскажем, какой методикой можно пользоваться для получения представленных результатов.

О некоторых особенностях национальной статистики

Итак, в предыдущей публикации нашего раздела «Лаборатория» мы представили вашему вниманию конкретный результат применения конкретного статистического метода в виде небольшой статьи. И прежде чем перейти к описанию методики подобных расчетов, которую вы сможете дальше применять самостоятельно, нам хотелось бы обсудить несколько вопросов:

  • Почему мы начали свой цикл статей именно с анализа отношений шансов?
  • Два золотых коэффициента - две дойных коровы начинающих исследователей. Каковы неожиданные последствия привязанности к ним?
  • Как наше «диссертационное бытие» стало определять наше «исследовательское сознание» и что из этого иногда выходит на ниве организации медицинских исследований?
  • Такое ли темное дело статистика и как ее методы могут влиять на уровень доказательности исследования?

Одним из поводов, для рассмотрения этих вопросов стало появления весьма показательного сообщения на форуме сайта « Critical »:

«… статистика - дело темное. Для начала, надо разобраться, для чего она нужна. Если только для себя и местных работ, то вполне хватит и стьюдента или фишера. Если для защиты, то нам в свое время сказали, что они уже не канают и нужны дополнительные критерии достоверности …»

Так какие же все-таки критерии достоверности предполагаемых гипотез в статистике «более настоящие», а какие нет?

Мы рискнем предположить, что на самом деле в этом вопросе все очень логично и просто. И никаких туманных моментов здесь быть по определению не должно, ибо статистика, как любая территория, находящаяся под флагом ее величества математики, наука точная. Единственным критерием достоверности и доказательности в любом научном исследовании является ВОСПРОИЗВОДИМОСТЬ получаемых данных в границах ПРЕДСКАЗУЕМЫХ их изменений. И эта самая воспроизводимость НИКАК не зависит от того метода обработки, который вы будете потом применять.

К сожалению, многие исследователи все чаще ассоциируют состоятельность доказательности того или иного эксперимента с конкретными методами аналитической обработки полученных данных. Именно это и вызывает грусть у профессиональных математиков потому, что на самом деле «критическую массу доказательности» вы закладываете на этапах планирования исследования и сбора данных. В тот момент, когда у вас в руках уже появился массив данных, отражающий все проведенные наблюдения, исследование можно считать завершенным. Этот массив является самодостаточным и окончательным объектом доказательности. И никакой метод математической обработки не может повлиять на объективность заключенных в этом массиве закономерностей, повлиять на степень доказательности вашего исследования.

При этом вам вовсе не обязательно пользоваться конкретными методами из золотого фонда статистических алгоритмов. Если это интересно, вы даже можете придумать свой метод выявления неочевидных закономерностей в полученных массивах данных. И он будет не менее доказательным, чем остальные, если будет строго соответствовать основным положениям теории вероятности, и на основании этих положений будет четко прогнозировать уровни собственных ошибок в конкретных ситуациях.

На практике, к сожалению, мы все чаще наблюдаем забавную тенденцию. Как многие уже догадались «двумя дойными коровами» мы в этом опусе назвали два источника и две составных части© девяноста девяти процентов всех публикуемых сейчас медицинских исследований. Это коэффициент Стьюдента и коэффициент корреляции. Цепочка причинно-следственных отношений в период массового освоения статистики оказалась весьма забавной.

  • Неуклонный рост всеобщего благосостояния материализуется в виде персональных компьютеров на наших рабочих столах.
  • Обнаруживая на них условно бесплатный Excel , каждый желающий становится тайным экспертом в области статистики.
  • Среди десятка популярных методов анализа два метода становятся золотым стандартом оценки получаемых данных, не в последнюю очередь из-за кажущейся простоты и доступности интерпретации получаемых коэффициентов.
  • Для взращивания своих работ до уровня двух волшебных коэффициентов многие вынуждены отказываться от исследований, базирующихся на сборе совокупности фактов, и переходят в лагерь пользователей измерительных приборов. Ведь для расчета этих коэффициентов нужны численные значения! Нет новых измерительных систем – нет численных оценок. Нет численных оценок – нет этих коэффициентов. Нет коэффициентов – нет «серьезной науки».
  • Наиболее активные участники движения за поддержку модных оценок пытаются трансформировать свои качественные наблюдения в количественные результаты, изобретая новые балльные шкалы оценки состояния или эффективности воздействия.

Все это зачастую приводит к ситуации, когда действительно интересные качественные наблюдения не могут претендовать на звание «серьезных исследований», а иногда оказываются искаженными использованием надуманных искусственных шкал.

Естественно, мы не призываем всех, взять и отказаться от этих двух действительно эффективных методов анализа. Нам в первую очередь хотелось бы, чтобы дизайн научных исследований на самом первом своем этапе не подгонялся под сильно обрезанный минимум доступных методов обработки. Чтобы все происходило наоборот. Чтобы предполагаемые при организации эксперимента закономерности отвергались или принимались путем использования наиболее подходящих математических инструментов. И поэтому мы ставим перед собой задачу немного расширить палитру доступных методов анализа и обращаемся к логике расчетов отношений шансов.

Итак, подводя итоги этого небольшого предисловия к нашей очередной публикации, хочется подчеркнуть следующие моменты:

  1. Применяемый метод статистической обработки не изменяет степени доказательности вашего исследования. В ее фундаменте лежат в первую очередь логика его планирования и тщательность соблюдения заявленного протокола.
  2. Редко используемые способы анализа, например, такие как кластерный анализ, не являются более «высоконаучными методами» обработки данных, чем вычисление коэффициента Стьюдента. Они все базируются на одних и тех же фундаментальных основах теории вероятности. Но каждый из них является удобным инструментом для нахождения ответов на вопросы определенного характера. Поэтому требование некоторых ваших оппонентов применять «более серьезные» методы обработки далеко не всегда обоснованы. Важно, чтобы ваш метод был адекватен поставленным задачам.
  3. Если в вашем исследовании не нашлось места численным результатам измерений и поэтому, стали недоступны расчеты коэффициентов корреляции и Стьюдента, не стремитесь прорваться к ним путем придумывания искусственных шкал. Не превращайте собранные факты в синтетические численные величины. Это – действительно очень сложная задача, достойная отдельного цикла публикаций. Вместо этого пользуйтесь расчетом отношений шансов. Несмотря на свою простоту, этот метод не менее «мощнодоказателен» чем остальные. Для того, чтобы убедиться в его доступности мы и предлагаем познакомиться с нашей очередной публикацией раздела «Лаборатория» "Расчет и интерпретация относительного риска и других параметров, полученных из четырехпольной таблицы частот".

А в следующей статье этого цикла мы попробуем показать вам, как можно существенно упростить использование даже такой несложной методики.

14.08.07

Интернет сайт, как инструмент научных исследований.

Задумывая сайт Critical, мы видели его будущее не только в качестве общедоступной библиотеки научных публикаций. Помимо этой задачи, в наши планы входила цель сделать его полезным инструментом в руках исследователей и практикующих врачей. Сегодня мы постараемся совершить очередной шаг в этом направлении и показать, что с помощью интернет-технологий возможна не только информационная поддержка профессиональной деятельности врачей, но и эффективная интерактивная обработка клинических данных.
В предыдущей публикации нашего цикла мы познакомили вас с методикой расчета отношений шансов и интерпретации получаемых результатов. Очевидно, что если в вашем исследовании присутствует всего два интересующих вас параметра, то выполнить необходимые для этого метода обработки вычисления вы сможете с помощью простого настольного калькулятора. Но если протокол вашего исследования включает в себя большое количество фиксируемых фактов, то необходимые расчеты становятся уже весьма трудоемкими. Для того, чтобы существенно упростить эту задачу, мы предлагаем вашему вниманию один из наших аналитических инструментов.
Пожалуй, впервые в интернете и не только в российском, мы открываем доступ к интерактивной системе анализа таблиц сопряженностей, отношений рисков и уровней клинической значимости для медицинских исследований. Посмотреть эту систему в работе вы сможете, посетив специализированную страницу нашего сайта. Начиная с этого момента аналитический блок указанной системы, будет настроен на работу с ФРАГМЕНТОМ массива данных, полученного в результате мультицентрового исследования статистики осложнений при проведении спинальной анестезии. Полный массив данных для подобного анализа будет доступен только авторизованным участникам данного мультицентрового исследования.
Предлагаемая вашему вниманию система позволяет с помощью нескольких щелчков мыши за считанные секунды получить развернутое экспертное заключение в отношении выбранных вами факторов. При этом уровень интерпретации получаемых значений превосходит по своей детализации все известные нам аналитические инструменты.
Принцип управления системой очень прост и мы продемонстрируем его на примере запроса, результаты обработки которого и были представлены в статье "Ожирение и преэклампсия". Двигаясь вместе с нами шаг за шагом вы сможете повторить процесс доказательства сделанных нами выводов.
Зайдя на страницу аналитического блока вы увидите следующие элементы:

Для определения характера влияния какого-либо фактора на интересующий вас параметр Вы должны в первую очередь указать системе этот фактор воздействия. Для этого нажмите на гиперссылку "задать" рядом с надписью "Фактор воздействия". В ответ система предоставит вам список всех факторов, доступных для анализа:



Естественно, для получения корректного результата, при выборе фактора воздействия вы должны руководствоваться здравым смыслом и представлениями о возможных причинно-следственных отношениях между представленными параметрами. В данном примере мы хотим проанализировать характер влияния ожирения на частоту возникновения преэклампсии. Поэтому мы выберем из списка параметр "выраж. ожирение" и нажмем кнопку "Выбрать фактор". На следующем экране мы зададим значение фактора, которое нас интересует. В данном случае мы выберем значение "Есть"



Затем необходимо указать системе исследуемый фактор, нажав на гиперссылку "задать" рядом с соответствующей надписью:



Теперь из списка параметров мы выбираем фактор "Эклапсия":



Внимание! В рамках данного исследования в поле "Эклампсия" включены все случаи преэклампсии любой степени тяжести! Затем снова выбираем значение "Есть" для интересующего нас фактора:



Теперь нам остается только нажать кнопку "Рассчитать таблицу сопряженности":



В ответ на наши действия система выведет все результаты анализа. Сначала будет выведен набор расчетных параметров с таблицей сопряженности:



Результаты вычислений:

Experimental Event Rate (EER) = 0.50
Станд. ошибка EER = 0.03
95% доверительный интервал EЕR: (0.43-0.57)
Control Event Rate (CER) = 0.19
Станд. ошибка CER = 0.01
95% доверительный интервал CЕR: (0.17-0.20)
Experimental Event Odds = 1.01
Control Event Odds = 0.23
Отношение шансов (OR) = 4.44
Относительный риск (RR)= 2.71
Станд. ошибка RR = 0.08
95% доверительный интервал RR: (2.31-3.19)
Относит. увеличение риска (RRR) = 171.40%
Абсолют. увеличение риска (ARR) = 31.73%
Станд. ошибка ARR = 0.82%
95% доверительный интервал ARR: (30.12%-33.34%)
Величина NNT = 3.15
95% доверительный интервал NNT: (3.32-3.00)

 

А затем - развернутая интерпретация полученных результатов:

Комментарии к результатам

Согласно общепринятой методике вся выборка была разбита на 2 группы:
- группа А, объекты которой имели значение фактора воздействия [выраж. ожирение : Есть],
- группа В, объекты которой имели значение фактора воздействия [выраж. ожирение : Нет].
В свою очередь каждая группа разбивалась на 2 подгруппы:
- А(1) и В(1): у объектов наблюдалось событие [эклампсия : Есть],
- А(2) и В(2): у объектов наблюдалось событие [эклампсия : Нет].

В каждой из четырех подгрупп подсчитывалось число объектов. Результаты этих расчетов находятся в таблице сопряженности.

В группе, объекты которой имели значение фактора воздействия [выраж. ожирение : Есть], было зарегистрировано всего 209 объектов. Среди них исследуемый фактор [эклампсия] со значением [Есть] наблюдался 105 раз. Таким образом, доля таких объектов в указанной группе составила 50.24% ± 3.46% с 95% доверительным интервалом от 43.46% до 57.02%. Иными словами частота исследуемого события [эклампсия : Есть] в группе с воздействием [выраж. ожирение : Есть] составила 50.24% ± 3.46%

В группе, объекты которой имели значение фактора воздействия [выраж. ожирение : Нет], было зарегистрировано всего 2069 объектов. Среди них исследуемый фактор [выраж. ожирение] со значением [Есть] наблюдался 383 раз. Таким образом, доля таких объектов в указанной группе составила 18.51% ± 0.85% с 95% доверительным интервалом от 16.84% до 20.18%. Иными словами частота исследуемого события [эклампсия : Есть] в группе с воздействием [выраж. ожирение : Нет] составила 18.51% ± 0.85%Шансы в группе с фактором воздействия [выраж. ожирение : Есть] составили 1.01, а в группе с фактором воздействия [выраж. ожирение : Нет] - 0.23.

Таким образом, отношение шансов (OR) исследуемого фактора [эклампсия : Есть] составило 4.44, а относительный риск (RR) этого события равен 2.71 Значение RR показывает, что частота события [эклампсия : Есть] в группе с фактором воздействия [выраж. ожирение : Есть] в 2.71 раз больше, чем частота этого же события в группе с фактором воздействия [выраж. ожирение : Нет]. Этот показатель свидетельствует о силе влияния фактора воздействия на исследуемый фактор. Рассчитанный по данным исследования доверительный интервал (ДИ) для относительного риска (ОР) означает, что с вероятностью, равной 95%, можно предполагать, что реальное значение ОР исследуемой популяции попадает в интервал от 2.31 до 3.19, и лишь 5% вероятности, что это значение находится за пределами этого интервала. Обратите внимание: доверительный интервал ОР не содержит 1, поэтому данные исследования ПОЗВОЛЯЮТ говорить о статистически значимом влиянии фактора воздействия [выраж. ожирение : Есть] на исследуемый фактор [эклампсия : Есть]. Полученное значение ОР позволяет предположить ПОЛОЖИТЕЛЬНО направленную ассоциативную связь между фактором воздействия [выраж. ожирение : Есть] и исследуемым фактором [эклампсия : Есть], т.е. наличие фактора воздействия [выраж. ожирение : Есть] увеличивает частоту появляения исследуемого фактора. Клиническая (научная) значимость полученного значения ОР определяется самим исследователем в зависимости от цели и дизайна исследования. Однако по общепринятым рекомендациям эпидемиологов можно говорить, что данные этого исследования позволили обнаружить КЛИНИЧЕСКИ (научно) существенную связь между фактором воздействия и исследуемым признаком.

Увеличение относительного риска (RRR) составило 171.40%, что означает, что частота события [эклампсия : Есть] при наличии фактора воздействия [выраж. ожирение : Есть] увеличилась на 171.40 процентов, если за 100% взять частоту этого события в группе с фактором воздействия [выраж. ожирение : Нет ].Абсолютное увеличение риска или популяционный атрибутивный риск составил 31.73%. Это означает, что наличие фактора воздействия [выраж. ожирение : Есть] увеличивает частоту события [эклампсия : Есть] на 31.73 процентов.Полученная величина NNT = 3.15 означает, что из каждых 3.15 объектов, обладающих признаком [выраж. ожирение : Есть] один будет иметь исследуемый фактор [эклампсия : Есть].

Фактически, этот листинг результатов представляет собой начальную основу для научной публикации.
В этом примере мы использовали для анализа факторы, принимающие дискретные значения "Есть" и "Нет". Однако, данная система позволяет анализировать и численные значения, используя точки разбиения диапазонов изменения этих значений. Например, если вы хотите проанализировать риски возникновения гипотонии, вы должны для себя определить значение систолического давления, по которому вы собираетесь квалифицировать факт возникновения гипотонии. Например, это может быть значение 80 мм.рт.ст. Указав это значение в качестве точки разбиения диапазона значений и выбрав условие " САД<80 " вы получите искомый результат.
Скорее всего, у вас возникнет вопрос, а можно ли подключить эту систему к вашему набору данных?
Конечно, можно. И о том, как это можно сделать мы расскажем в следующем выпуске нашей "Лаборатории".
26/12/07

 

26.12.07

Что важно знать при организации исследования?

Рассмотрев в наших предыдущих публикациях раздела «Лаборатория» некоторые полезные аспекты статистической обработки клинических данных мы хотели бы перейти к практическим рекомендациям, которые помогут начинающим исследователям удобно организовать интерпретацию своих экспериментальных массивов. Но этим рекомендациям обязательно должно предшествовать небольшое теоретическое введение.
Ведь перед тем, как начать обработку данных вы должны их правильно собрать и удобно организовать в соответствующие массивы. А перед тем, как собирать данные, вы должны правильно разработать дизайн своего исследования. Если на этих двух этапах что-то будет упущено, то никакой способ математического анализа не сможет это исправить, не сможет довести «доказательность» вашего исследования до приемлемого уровня.
Поскольку наш цикл публикаций ориентирован, прежде всего, на практические аспекты организации исследовательского процесса в медицине мы не будем приводить здесь полномасштабную теоретическую базу. Вместо этого мы постараемся поделиться нашими наблюдениями в отношении наиболее частых ошибок и заблуждений, приводящих к несостоятельности исследования в целом и к ошибочным выводам на этапе обработки.
Как это ни странно, но наш хит-парад наиболее частых ошибок возглавят следующие моменты:


1. Путаница между понятиями «клиническое испытание» и «клиническое исследование» приводящая к неправильному дизайну научной работы.
2. Недопонимание сущности механизмов рандомизации и подмена их на «точно такие же по логике», но неработающие.

Этим двум моментам и посвящена наша очередная статья раздела «Лаборатория» - «Клиническое испытание и клиническое исследование: сходство и различие». В этой публикации мы постарались максимально сжато, но с конкретными практическими примерами изложить минимум, необходимый для уверенного ориентирования в этих понятиях.

03.10.08

Как подготовить материал для своего исследования?

Постоянные читатели нашей рубрики уже наверное догадались, что основной целью нашего первого блока публикаций было вернуть внимание медицинских специалистов к целому классу научных работ, незаслуженно выставленных за ограду территории «настоящих доказательных исследований». Речь идет о большом количестве интересных наблюдений, в которых ввиду специфики исследуемых закономерностей отсутствует возможность численной оценки анализируемых факторов. Устоявшееся стремление некоторых экспертов рассматривать все научные результаты только в перекрестие двух золотых методов обработки (коэффициента Стьюдента и коэффициента корреляции), во много раз сокращает их поле зрения, лишая тем самым практикующих врачей многих клинически значимых выводов. На примере конкретного исследования мы показали, какого рода клинически значимые результаты могут быть получены на основании массивов качественных оценок.
Понимая, что пакеты математической обработки, доступные большинству наших коллег, не позволяют проводить понятную и развернутую интерпретацию таких массивов качественных данных, мы начали постепенно превращать сайт Critical в подобного рода инструмент. Вполне понятно что, располагая штатом профессиональных программистов, мы легко можем подключить к системе анализа таблиц сопряженностей, отношений рисков и уровней клинической значимости любой массив данных. Что же делать тем исследователям, которые захотят использовать этот инструмент для анализа своих результатов? Конечно, вы можете прислать свой массив в любом формате в нашу аналитическую группу и после преобразования данных они станут доступны вам для анализа в специальной закрытой зоне нашего сайта. Для этого вам нужно будет загрузить файл-визитку, размещенный в конце данной страницы, и выйти на связь с нашими специалистами по указанным адресам. Но это достаточно трудозатратный путь. Для того, чтобы снизить эти затраты мы разработали программу «Универсального регистратора». Эта небольшая программа представляет собой систему управления базой данных ваших исследований. По существу это набор электронных карт-протоколов.
Вы можете вести сразу несколько исследований. Каждому исследованию соответствует свой протокол. Программа-регистратор получая файл нужного протокола настраивается на сбор данных именно вашего исследования. По окончанию сбора данных, программа может автоматически сформировать файл, необходимый для отправки по электронной почте к нам на сервер для проведения интерактивного анализа на сайте. И этот анализ вы сможете вести самостоятельно.
В настоящий момент программа распространяется бесплатно. Вы можете загрузить её на одной из страниц нашего сайта и установить на свой компьютер. Для того, чтобы научиться пользоваться программой с ней в комплекте поставляется один предустановленный протокол. Это протокол ведения спинальной анестезии у беременных. Во многом он соответствует протоколу проведенного нами мультицентрового иследования, результаты которого мы частично использовали в этом цикле публикаций.
После установки и запуска программы вы увидите следующий экран:

Именно на этом экране вы можете выбрать то исследование (протокол), с которым вы собираетесь работать в данный момент. Сделав свой выбор из выпадающего списка и нажав на кнопку «Начать работу» вы попадете в поисковое окно регистратора. В том случае, если в текущей базе данных необходимого вам протокола пока нет, его можно установить в систему. Протоколы исследований могут храниться в специальных файлах с расширением PRT. Обратившись в аналитический отдел редакции Critical вы можете заказать персональный файл протокола для своего исследования. Это будет менее затратно, чем ручной процесс адаптации ваших исследовательских данных для нашей аналитической системы. Получив файл протокола по почте или загрузив его с сайта можно установить его в вашу базу данных. Для этого нажмите на кнопку «Добавить протокол», и укажите его имя в окне поиска файлов. С этого момента в списке доступных исследований появится новый пункт, соответствующий новому протоколу.
Каждый раз запуская программу и выбирая необходимое исследование вы будете видеть основное поисковое окно программы:

В первую очередь оно содержит полный список заполненных персональных протоколов пациентов. Из этого списка вы можете выбрать любой протокол для просмотра или корректировки. Существенно сократить этот список вы можете задействовав поисковый фильтр в верхней части окна. Введя частично или полностью номер протокола или фамилию пациента вы быстро найдете нужную вам запись. При этом, если включен режим «поиск по фрагменту», то в списке найденных записей будут отображаться те, у которых искомая комбинация символов находится в любом месте фамилии. Для того, чтобы снова отобразить все протоколы базы данных, нужно нажать кнопку «Показать все».
Естественно, существует возможность удаления протоколов. Для этого необходимо воспользоваться меню, расположенным в верхней части окна и выбрать пункт Протокол->Удалить протокол
После того, как вы ввели в базу данных необходимое количество информации вы можете отправить результат к нам на сервер воспользовавшись пунктом меню Сервис->Создать архив данных. При этом система упакует результаты ваших исследований в zip-архив и разместит созданный файл на вашем рабочем столе. После этого вы можете отправить его по любому из адресов, указанных в файле-визитке ссылка на который расположена в конце данного раздела сайта.
Для того, чтобы ввести в систему новый протокол пациента, необходимо нажать кнопку «Создать новый протокол», расположенную в нижней части поискового окна.
При этом вы увидите промежуточную форму, на которой вам нужно будет ввести имя нового пациента:

Порядковый номер протокола система создаст и сохранит в базе данных самостоятельно. После нажатия кнопки «Записать» вы увидите экран ввода данных:

Этот экран разделен на две половины. В правой его части расположен набор элементов и полей для ввода данных. Он может прокручиваться скроллером, расположенным справа. После ввода любого из параметров, задаваемого списком значений, вы сможете «прокручивать» окно ввода с помощью колесика мыши.
В левой части окна расположен список уже введенных параметров.
После того, как вы заполнили текущий протокол окно ввода выглядит таким образом:

Нажав кнопку «Записать и выйти» вы можете в любой момент вернуться на экран поиска протоколов. В настоящий момент программа распространяется с включенной опцией «Безопасная работа». При этом если вы закрыли окно ввода, забыв нажать кнопку сохранения, ваши данные не будут потеряны. Они не будут потеряны даже если вы случайно выключите компьютер не закрыв окно текущего протокола. В любой момент вы сможете вернуться к процессу ввода протокола, выбрав его из списка в окне поиска и нажав кнопку «Открыть протокол».
По окончании процесса сбора данных в основном окне регистратора вы можете выбрать из меню пункт Сервис->Создать архив данных. При этом программа упакует результаты ваших исследований в один файл с именем protocol.zip и поместит его на ваш рабочий стол. Этот файл вы можете отправить по адресу, указанному в этой картинке-визитке:

и изложив в своем письме дополнительные пожелания по характеру сотрудничества с аналитической группой нашей компании. В качестве одного из вариантов сотрудничества возможно подключение ваших данных к системе анализа таблиц сопряженностей, отношений рисков и уровней клинической значимости нашего сата.

Ну и, наконец, саму программу вы можете скачать у нас на сайте по адресу:
http://www.critical.ru/prog/proteditor/proteditor_1_0_setup.zip