Срезовые» исследования

В общих чертах данный тип исследований был описан выше. Здесь следует уточнить, что группа исследуемых лиц формируется исследователями произвольно; каждый участник исследования обследуется (или интервьюируется) однократно, никаких дальнейших обследований или наблюдений не проводится. Наличия контрольной группы не предполагается. Исследуемая выборка редко бывает репрезентативной, поскольку структура изучаемого явления на момент начала исследования часто неизвестна (как и при описании серии случаев).

Данный тип исследований позволяет предварительно оценить распространенность изучаемого явления, описать текущую ситуацию либо выявить соотношение мнений и/или позиций в обществе. Для детального исследования выявленных закономерностей необходимо проведение углубленных исследований с более доказательными типами дизайна.

Достоинствами этого вида дизайна являются простота, быстрота и дешевизна проведения исследования.

Недостаток – невозможность оценить частоту изучаемого явления (можно только распространенность).

Как пример можно привести исследование распространенности ВИЧ-инфекции и рискованного поведения у клиентов проституток в г. Абиджан, Кот Д’Ивуар. Было проведено интервью с 526 клиентами, покидающими публичный дом (всем интервьюируемым предлагалось сдать образец слюны на анализ). 423 (80,4%) всех опрошенных лиц согласились сдать слюну; распространенность ВИЧ-инфекции в этой группе составила 13,4%. Если верить опрашиваемым, частота использования презервативов оказалась очень высокой (92,7% опрошенных используют их всегда, 95,4% – во время данного визита). Показано, что старший возраст и факт пребывания в браке (либо наличия постоянной сожительницы) положительно коррелируют с наличием ВИЧ-инфекции [49].

Следует отметить, что отечественные исследователи злоупотребляют данным типом дизайна (как и упомянутыми выше описаниями серии случаев) и склонны преувеличивать надежность и достоверность получаемых при этом результатов.

 

4. Исследования вида «случай-контроль»

Данный дизайн исследований преимущественно используется в клинической эпидемиологии при проведении эпидемиологического расследования с целью выявления источника инфекции, факторов передачи заразного начала, факторов риска того или иного заболевания (в том числе – неинфекционного) и т.п.

В основе данного дизайна исследований лежит следующее предположение: если факт того или иного воздействия (т.н. экспозиция) достоверно чаще встречается в опытной группе, чем в контрольной – данное воздействие может быть связано с развитием изучаемого заболевания / состояния или являться его первопричиной.

При проведении исследований данного типа создаются две исследуемых группы – «случаи» и «контроли». К первой группе относятся только лица, имеющие проявления изучаемого заболевания или состояния, ко второй группе – лица, их не имеющие, но, ввиду ряда обстоятельств (определенные возраст, социальный статус, пол, место работы, учебы или проживания, факт обслуживания в конкретном учреждении общественного питания в определенное время и т.д. – в зависимости от ситуации) имевшие тот же шанс оказаться в числе «случаев», что и заболевшие. Соответственно, члены группы «случаев», в случае, если они остались бы здоровыми, должны иметь равную возможность оказаться в числе «контролей», что и прочие здоровые лица. Этот момент является очень важным – группа «контролей» должна быть сопоставима с группой «случаев» по обстоятельствам (месту, времени, наличию определенных воздействий и факторов риска), которые теоретически могли бы привести к инфицированию / проявлению изучаемого заболевания или состояния. Строгое соответствие случаев и контролей по характеристикам, гарантированно не имеющим отношения к изучаемому состоянию, необязательно. Например, если проводится расследование вспышки кишечных инфекций в ресторане, в группу случаев попадут те посетители, у которых имело место развитие кишечной инфекции, а в группу контролей – те люди, которые посещали ресторан в время вспышки и употребляли какие-либо из перечня блюд, которые ели заболевшие; использовать в качестве контролей здоровых посетителей соседнего ресторана будет некорректно. В то же время, если известно, что представители различных возрастных групп инфицируются данным заболеванием с одинаковой или сравнимой частотой, то средний возраст лиц, относимых к группам случаев и контролей, не обязан быть сопоставимым. Размер обоих групп также может не совпадать – это не имеет значения в рамках данного дизайна.

Поскольку исследуемые объединяются в группы post factum, на основании ранее собранных данных и сведений, данный тип исследования всегда является ретроспективным. В большинстве случаев исследователи не имеют возможности работать с генеральными совокупностями случаев и контролей – вместо этого они вынуждены иметь дело с двумя выборками, более или менее репрезентативными, размер которых определяется усилиями исследователей и случаем. В процессе анализа данных производится расчет т.н. шансов (odds) развития интересующего исследователей состояния отдельно для группы «случаев» и «контролей». При этом шанс рассчитывается как отношение числа лиц в конкретной группе, подвергшихся действию изучаемого фактора («экспонированных») к числу лиц данной группы, таковому воздействию не подвергшихся:

 

 

Затем рассчитывается отношение шансов (ОШ или OR – odds ratio):

 

 

После этого рассчитывается доверительный интервал (ДИ) для значения ОШ:

1. Рассчитывается т.н. «фактор ошибки»:

 

,

 

где a – число экспонированных случаев;

b – число экспонированных контролей;

c – число неэкспонированных случаев;

d – число неэкспонированных контролей.

 

При использовании коэффициента 1,96 производится расчет 95% доверительного интервала, т.е. в такой интервал значение отношения шансов в генеральной совокупности попадает с 95% вероятностью.

 

2. Рассчитываются верхний и нижний пределы доверительного интервала:

 

 

 

В том случае, если нижний предел рассчитанного доверительного интервала ≤1, изучаемый фактор достоверно не может быть причиной интересующего нас явления. Обратно этому, если ОШ >1, и при этом нижний предел ДИ также >1, данный фактор может (но не обязан!) быть причиной изучаемого явления. Если же ОШ <1, и верхний предел ДИ также <1, то изучаемый фактор оказывает протективное влияние, предотвращая появление интересующего нас события [28].

Для облегчения представления исходных данных используют т.н. таблицу 2×2; она выглядит следующим образом:

 

Случаи Контроли

Экспонированные a b a+b

Неэкспонированные c d c+d

a+c b+d Всего

 

Анализируя отношения шансов, полученные для различных воздействий, предположительно связанных с изучаемым явлением, необходимо помнить о т.н. «смешивании эффектов» (confounding). Данный феномен наблюдается в том случае, если изучаемое воздействие и интересующее исследователей явление вместе зависят от какого-либо неизвестного фактора (либо известного, но не включенного в перечень учитываемых по недосмотру либо иным соображениям). Указанный фактор называется «вмешивающийся эффект» (confounder). При этом интересующее нас явление с изучаемым воздействием напрямую не связано, но в результате анализа таблицы 2×2 окажется, что ОШ и нижний предел доверительного интервала >1, что приведет к ложному заключению о наличии такой взаимосвязи; иногда выявляемые таким образом взаимосвязи поражают исследователей своей неожиданностью, парадоксальностью и «необъяснимостью». Так, предположим, что мы исследуем вспышку пищевой токсикоинфекции среди посетителей некоего ресторана. Из анамнестических данных известно, что многие из заболевших посетителей заказывали фаршированную щуку. При подсчете шансов выявлено, что ОШ = 5,2 при доверительном интервале 1,65-16,4. Таким образом, вину за вспышку бактериального пищевого отравления предполагается возложить на фаршированную щуку. На самом деле инфицирован майонез, которым заправлялось данное блюдо, но он не вошел в число исследуемых факторов, а щука совершенно ни при чем. Заподозрить майонез и включить его в исследование можно, если обратить внимание на фактор «употребление в пищу салата» (ОШ = 6,5 при ДИ 2,27-24,8) – он тоже заправлялся майонезом, причем несколько большим его количеством. В данном случае явление «смешивания эффектов» привело к ложным выводам о причине вспышки.

Как пример парадоксальных выводов, получаемых из-за «смешивания эффектов», можно привести исследование, где доказывается, что частота урогенитального хламидиоза у скейтбордистов достоверно выше, чем у лиц, не имеющих скейтборда [28]. На самом деле наличие скейтборда не оказывает никакого влияния на заболевания, передаваемые половым путем; просто факты «наличие скейтборда» и «инфицирование урогенитальным хламидиозом» оба определяются не включенным в исследование фактором «изучаемое лицо – молодой физически активный мужчина». Если провести аналогичный анализ, взяв в качестве контролей только молодых физически здоровых мужчин в возрасте от 18 до 23 лет, не имеющих скейтборда, всякая разница в заболеваемости исчезнет.

Типичный пример исследования вида «случай-контроль» – исследование размера «сексуальной сети» у беременных женщин с ВИЧ-инфекцией и неинфицированных [29]. В группу «случаев» были отнесены 75 ВИЧ-инфицированных беременных, посещавших одну из перуанских больниц. К «контролям» было причислено 137 здоровых беременных, посещавших ту же больницу. Изучались факторы: число половых партнеров женщины, число половых партнеров у полового партнера данной женщины (половые контакты второй генерации), а также половые контакты третьей генерации. Показано, что размер «сексуальной сети» однозначно определяет риск ВИЧ-инфицирования, независимо от числа половых партнеров у конкретной женщины. Соответственно, вероятность инфицирования женщин в основном зависит от поведения их половых партнеров – мужчин.

К достоинствам исследований вида «случай-контроль» относятся дешевизна, быстрота проведения, невозможность выхода больных из исследования и возможность изучать редкие заболевания и осложнения.

К недостаткам указанных исследований относятся существенная вероятность систематических ошибок при наборе групп, невозможность точно установить момент, когда произошло интересующее нас явление (бывает трудно оценить причинную взаимосвязь), а также невозможность определить процентную долю (частоту или распространенность) изучаемого явления, т.к. количество «случаев» и «контролей» – жесткая константа исследования, заданная исходно произвольным выбором исследователей.