Яндекс.Метрика

Каждый слышит то, что понимает. Гете

Статистика посещаемости БИОМЕТРИКИ

Что можно узнать о наших родственниках,
победивших в этой войне...

Выбрав изображение, кликните мышкой, и Вы прочитаете о том, как ...


Редактор БИОМЕТРИКИ
В. Леонов

Пишите нам на
адрес

Яндекс
цитирования
Яндекс цитирования
  Городской портал tomsk.ru


 

Международный журнал медицинской практики
вып. 2, 2006 г., стр. 17-22.

Обучение медиков статистике: попытка системного подхода к проблеме

Леонов В.П.
Томский государственный университет

Только пройдя через огонь эксперимента,
вся медицина станет тем, чем должна быть,
т.е. сознательной, а, следовательно, всегда и
вполне целесообразно действующей.
И.П. Павлов.

В публикации предпринята попытка проанализировать проблему обучения медиков статистике на основе системного подхода. Отмечается наличие противодействия усилиям по улучшению положения дел в области квалифицированного применения биостатистики в медицине со стороны руководителей медицинских НИИ и вузов, не заинтересованных в повышении объективности оценки результатов экспериментальных исследований. Обсуждаются результаты анкетирования, проведённого автором по данной проблеме.  Предлагается ряд направлений улучшения состояния дел в этой области.


О том, что отечественная медицина находится в перманентном кризисе, известно всем. Говоря об этом, вспоминают недостаточное финансирование, и то, что к руководству медициной пришёл человек, не имеющий медицинского образования, и продолжающийся рост смертности,  и многое другое. Зададимся вопросом: почему обучение медиков статистике можно считать проблемой и почему ее необходимо обсуждать именно сейчас? Представляется  важным вначале ответить на вопрос «Почему, зачем и кого следует учить статистике?», одновременно обсудив, какие внешние и внутренние факторы необходимо учитывать.

Место статистики

            Статистика является частью математики. Название этой отрасли знания происходит от греческого слова "матейн" (mathein) – учиться, познавать. Так что с полным основанием всех, кто в древнем мире познавал основы медицины, можно было называть математиками.  Древние греки считали науку, познание (mathema) и математику (mathematike) синонимами. Однако если основным методом науки и, в том числе, математики является абстрагирование, то в медицине — наоборот, лечение конкретного пациента  требует учёта частностей, деталей, поскольку «лечат не болезнь, а больного». Здесь начинается «водораздел» между медициной и науками. Не случайно в медицинские вузы поступают многие из тех, кто не в ладах с математикой. Ничего плохого в этом нет. Это лишь свидетельствует о разном складе ума у людей и востребованности в обществе разных систем мышления. Данный факт следует учитывать, обсуждая данную проблему.

Во второй половине  ХХ века усилилась роль информационных технологий во всех областях человеческой деятельности. Не является исключением и медицина. Именно резкий рост объёмов информации, которую необходимо осваивать, анализировать и использовать, привёл к появлению доказательной медицины (evidence based medicine). Одним из важнейших инструментов этого направления является использование статистических методов. По этой причине необходимо обучать статистике тех, кто нуждается в объективной оценке результатов биомедицинских исследований. Однако в России сформировалось специфическое отношение к доказательной медицине.

"На словах в России все за доказательную медицину – от районного педиатра до министра здравоохранения. Очень уж неудобно быть против нее – по крайней мере, публично. Но на деле все обстоит гораздо сложнее. По большому счету ни Советский Союз, ни Россия никогда не были в ладах с доказательной медициной. При этом в Союзе всегда хватало честолюбцев, окончивших мединститут по классу комитета комсомола и алчущих степеней, званий и премий "числом поболее, ценою подешевле". Взял больного за шкирку, облучил ему кровь лазером или рентгеном в лошадиной дозе, накропал, пренебрегая всеми стандартами, методичку о революционном методе лечения, через Минздрав директивно внедрил метод по стране, получил Госпремию. В скобках заметим: потому–то многие достижения советской медицины и не выдерживают никакой критики по меркам медицины доказательной, и никогда не были признаны западным научным сообществом. А ведь изрядная часть советского медицинского бомонда жива, здорова и остается на плаву. Признавать, что былые регалии получены за мракобесие, этим людям ужасно не хочется. А еще доказательная медицина страшно неудобна для нынешней России, потому что мы производим и импортируем слишком много лекарств, которые не прошли через "сито". Признав право находиться на рынке только за препаратами и практиками, чья эффективность и безопасность доказаны по процедуре, мы не просто опустошим рынок, но обрушим бизнес многих больших людей. Оно этим большим людям надо? В общем, есть некоторые основания полагать: реальное отношение наших научно–медицинских и деловых элит к доказательной медицине вовсе не такое хорошее, каким оно выглядит в парадных публичных речах. По перечисленным выше причинам это отношение объективно не может быть хорошим" [1]. Описанное выше является хотя и внешним по отношению к обсуждаемой проблеме, но весьма действенным фактором.  Кроме внешних факторов есть и собственные, внутренние, препятствующие быстрому освоению информационных технологий.

Место статистики в формировании специалиста

Одним из внутренних факторов  является существенное различие темпов изменения психологии человека и  развития информационных технологий. Студент 1–2-го курса достаточно легко осваивает текстовый редактор Word, но к моменту своего становления как специалиста и перехода к научным исследованиям он уже  не располагает достаточными возможностями для изучения сложных статистических технологий: специалист со сформированной психикой и обширными специальными знаниями обладает и вполне естественной консервативностью. По этой причине переход от знакомых, привычных технологий, к новым, построенным на иных принципах, чисто психологически затруднён. Важную роль играет и боязнь неуспеха. Отрицательно сказывается отсутствие разветвлённой разноуровневой  системы повышения квалификации в области статистических методов, в результате чего специалист вынужден весьма неэффективно заниматься самообразованием.    

Следующее противоречие, затрудняющее решение этой проблемы, связано с неизбежностью узкой специализации. Доминирование этого направления может привести к ситуации, описанной в известной миниатюре Аркадия Райкина,  когда костюм шьют несколько портных, а в целом за безобразно сшитое изделие никто не отвечает. Узкая специализация в медицине опасна ещё и тем, что в большинстве случаев процедура принятия квалифицированного решения не может обеспечить ни участие в его выработке всех необходимых узких специалистов, ни доступ специалистов в одной области  к знаниям и информации из других областей.

Подавляющая часть узкоспециального знания имеет в качестве своего носителя либо бумажные издания, либо самого узкого специалиста, человека.  Узкая специализация имеет три следствия. Во-первых, некомпетентность принятия ответственных решений, о чём говорилось выше. Во-вторых, узкая специализация также приводит к омертвлению самого специализированного знания и невостребованности его носителей.  «… физики говорят только с физиками, экономисты – с экономистами, хуже того, физики–атомщики говорят только с физиками–атомщиками, а эконометристы – с эконометристами.  Распространение специализированной глухоты означает, что кто–то, кому следует знать что–то, что знает ещё кое–кто, не в состоянии понять никого другого из–за отсутствия «обобщённого слуха». [2]

Третье следствие специализации —  появление информационного нигилизма, неверие в результативность применения новых технологий. Крайним выражением этой позиции является утверждение об опасности применения в биологии и медицине новых информационных технологий вообще. «Пальма первенства» в таких взглядах принадлежит известному преследователю генетиков и статистиков, академику Лысенко Т.Д. «…нас, биологов, и не интересуют математические выкладки, подтверждающие практически бесполезные статистические формулы менделистов.   … поскольку менделевские законы являются законами биологическими, никакое статистико–математическое доказательство (или опровержение) дать им невозможно» [3]. Многочисленные примеры разбора подобных статистических заблуждений и ошибок читатели могут найти  на сайте БИОМЕТРИКА ( http://www.biometrica.tomsk.ru/kk.htm).

«Представление об особенной «опасности» применения статистических и вообще математических методов в биологии широко распространено и очень часто подчёркивается… Это нисколько не удивительно, всякое орудие тем опаснее при неразумном употреблении, чем оно совершеннее: автомобиль гораздо опаснее телеги, ружье гораздо опаснее топора, а в особенности дубины. Но вряд ли будет разумным из того, что имеет место много несчастных случаев с автомобилями и ружьями, отказаться от них и вернуться к телеге и дубине. Все примеры опасности применения статистики и математики в биологии основаны целиком на неумелом их использовании, игнорировании при использовании формул тех ограничений, которые были положены при их выводе. Эти примеры полезно разобрать…»[4]. Эти слова принадлежат А.А. Любищеву, одному из немногих учёных, активно боровшихся против лысенковщины в отечественной биологии.

 

Заслуживает ли доверия наука?

Следующий аспект обсуждаемой проблемы, который необходимо учитывать — общее изменение отношения общества к знанию как таковому. В 60-80-е годы ХХ века наука была одной из сфер деятельности, вызывавших наибольшее доверие и уважение. Этому способствовало как отношение руководства страны к самой науке, так и многочисленные научные достижения того времени. Однако в конце ХХ – начале ХХI века положение изменилось кардинально. «Наше общество живет успокоенно – у него есть убежище: в своем подавляющем большинстве оно верит в непогрешимость науки. Верит в ее безусловную объективность. Верит так, как раньше верили в непогрешимость религии и всемогущество магии. В нашей стране всякое серьезное решение обычно сопровождается заклинанием, звучащим так: «...предлагаемое решение научно обосновано...». Но отвечает ли сама наука тому идеалу научности, который сложился вокруг нее? Становится ли наука более научной по мере развития научно-технического прогресса?» [5] В полной мере этот вопрос относится и к современной отечественной биомедицине. Многочисленные факты говорят о «размытии» основных признаков, присущих науке по определению. В первую очередь это относится к объективности и доказательности научной информации. И в ещё большей степени это относится к той информации, которая появляется как продукт применения статистики в биомедицинских исследованиях.


«Сегодня общество начинает терять понимание принципиального различия между знанием и незнанием, между истиной и ложью, между наукой и шарлатанством» [6]. Этому же способствуют потоки лживой рекламы о чудо-приборах, исцеляющих до 300 различных заболеваний, чудодейственных браслетах из различных металлов, таблетках с названиями  содержащими корни слов «исцеление», «жизнь» и т.д. Участники дискуссии [6] приходят к выводу о том, что «самосознание науки наших дней шизофренически раздвоено». Такое расщепление самосознания с одной стороны является продуктом расщепления интересов участников научного процесса, а с другой стороны само продуцирует раздвоение этих интересов. В качестве примера такого раздвоения интересов приведём высказывание академика РАМН, ректора Сибирского государственного университета (Томск) В.В. Новицкого, который в ответ на предложение автора статьи о необходимости введения статистического рецензирования диссертаций в медицинских диссертационных советах, сказал: «Как учёный – я «за», а как ректор – «против». 


Участники дискуссии [6] указывали,  что учёные ещё не утратили понимание того, что научное исследование является движением к истине. Но с другой стороны, став социальным институтом, «предприятием по производству знания», наука приобрела все характерные особенности производственной деятельности, включая, в условиях отсутствия необходимого контроля качества производимой продукции, и выпуск бракованной продукции (научной). «Факт превращения свободного исследования отдельных людей в научное предприятие, – писал К. Ясперс, – привёл к тому, что каждый считает себя способным в нём участвовать, если только он обладает рассудком и прилежанием». Возникает слой плебеев от науки. Плебейская наука служит не истине, а тем, кто обеспечивает научное предприятие, гарантирует их материальное благополучие» [6]. И это тоже способствует описанному выше расщеплению интересов уже на самых первых ступенях научной деятельности. Одним из проявлений этого феномена служат многочисленные журнальные статьи, в которых число авторов достигает 10—15, среди которых сам исследователь, как правило, располагается последним.

Результаты опроса читателей

За несколько месяцев до выпуска этого номера МЖМП анкета из 26 вопросов, касающихся обсуждаемой проблемы, была разослана примерно 1000 респондентов, имеющих непосредственное отношение к медицине. Эта же анкета была размещена на сайте http://www.biometrica.tomsk.ru. По состоянию на конец ноября 2005 г., когда писалась данная статья, было получено 102 заполненных анкеты (ответили 62 мужчины и 40 женщин). В таблице приводится содержание анкеты а ниже некоторые результаты анализа присланных ответов.

Анкета, предлагавшаяся посетителям сайта БИОМЕТРИКА http://www.biometrica.tomsk.ru/

Содержание вопроса
1 Пол (1 – муж, 2 – жен.
2 Возраст (полных лет)
3 Год окончания ВУЗа
4  Был ли отдельный предмет «статистика» в Вашем ВУЗе? (1 – ДА , 2 – НЕТ)
5 Если был отдельный предмет, то сколько часов было отведено?  (если сохранилось "приложение к диплому")
6 Если не было отдельно «статистики», то был ли какой-либо другой предмет, где давались знания по медицинской статистике (например, в РГМУ – статистика включена в биологическую физику)? (название предмета)
7 Если возможно, укажите хотя бы примерное количество часов.
8 Считаете   ли   Вы  этот  объем  и  качество  разбора  материала  достаточным? (1 – ДА, 2 -  НЕТ)
9 Для  тех,  кто  был  в  очной  аспирантуре: сколько часов было отведено на статистику и подготовку материала для  анализа?
10 Для  тех,  кто  был  в  очной  аспирантуре: считаете ли Вы этот объем достаточным? (1 – ДА, 2 -  НЕТ)
11 Повышали ли Вы свой уровень знаний по медстатистике? (1 – ДА, 2 -  НЕТ)
12 Если в п.10 ответ «да», то каким образом: (1 – самостоятельно;  2 -  дополнительные циклы, семинары и проч.)
13 Если в п.10 ответ «нет», то почему? 1- считаю свой уровень достаточным; 2- не было возможности из-за отсутствия дополнительного обучения; 3- не было возможности из-за финансовых проблем; 4- считаю, что в практической деятельности мне это не нужно.
14  Есть ли у Вас желание повысить свой уровень знаний по медстатистике? (1 – ДА, 2 -  НЕТ)
15 Насколько  трудно Вам читать и интерпретировать статьи, в которых  материал изложен с использованием статистических критериев (например,  риски  и  их  отношения,  отношения  шансов, ЧБНЛ, чувствительность и  специфичность и т.д.)?   1-  свободно; 2-  достаточно свободно, иногда – со  справочной   литературой;  3- всегда  со  справочной  литературой  и  необходимо  долго разбираться; 4- не понимаю и без посторонней помощи  разобраться не могу.
16 Можете ли Вы оценить правомочность применяемых статистических критериев? 1-  свободно; 2-  достаточно свободно, иногда – со  справочной   литературой;  3- всегда  со  справочной  литературой  и  необходимо  долго разбираться; 4- не понимаю и без посторонн
17 Ведёте ли Вы научную работу? (1 – ДА, 2 -  НЕТ)
18 Используете ли Вы в своих работах методы статанализа? (1 – ДА, 2 -  НЕТ)
19 Есть ли в Вашей организации лаборатория  биостатистики, либо лаборатория с иным названием, где выполняют статанализ для сотрудников Вашей организации? (1 – ДА, 2 -  НЕТ)
20 Считаете ли Вы необходимым увеличить время обучения медицинской статистике в ВУЗе и улучшить качество ее преподавания? (1 – ДА, 2 -  НЕТ)
21 Что такое «р» в Вашем представлении (ответ в произвольной форме из «головы», а не из учебников!) (словесное описание)
22 Ваш  статус:  1-  студент;  2-  интерн;  3- ординатор; 4- аспирант; 5- научный  сотрудник (младший, старший, ведущий); 6- зав. Отделом; 7-  врач; 8- зав. Отделением; 9- ассистент; 10-  доцент;  11-  профессор
23 Ведете ли Вы преподавание? (1 – ДА, 2 -  НЕТ)
24 Кого из отечественных учёных, занимающихся биостатистикой и биометрикой, Вы знаете? (ФИО)
25 Какие сайты по статистической тематике Вы посещаете? (адрес и название сайта)
26 Хотели бы Вы подписаться на бумажную версию журнала "Биостатистика и эпидемиология"?


Ответившие закончили медицинский вуз в  1947—2005 гг. Среди них было 25 интернов, 16 аспирантов, 15 заведующих отделами, 10 заведующих отделениями, 9 профессоров, 8 научных сотрудников, 7 доцентов, 5 ординаторов. Средний возраст ответивших 39 лет (18—80). Лишь у 29 респондентов в учебной программе был курс статистики. Среднее количество часов обучения на этом курсе  составило 33. В основном обучение статистике входило в состав таких курсов,  как биологическая физика, социальная гигиена и организация здравоохранения, общественное здоровье и здравоохранение, информатика. У 52 человек, обучавшихся в очной аспирантуре, в среднем отводилось 10 ч на изучение статистики.    При этом лишь 7 человек сочли этот объём достаточным.  Из 102 респондентов 78  повышали свой уровень знаний по статистике, причём 65 из них делали это самостоятельно. Те, кто не повышали уровень знаний, объяснили это отсутствием возможностей. На вопрос: «Есть ли у Вас желание повысить свой уровень знаний по медстатистике?», — 84 человека ответили положительно, и 17 — отрицательно. На вопрос: «Насколько  трудно Вам читать и интерпретировать статьи, в которых  материал изложен с использованием статистических критериев?», — 73 человека ответили: «Трудно», — и 28 – «Свободно». На вопрос: «Есть ли в Вашей организации лаборатория  биостатистики, либо лаборатория с иным названием, где выполняют статанализ для сотрудников Вашей организации?», — 88 человек ответили отрицательно. За то, чтобы увеличить длительность обучения статистике, высказалось 90 человек. 49 респондентов ведут преподавательскую работу, а 48 человек этого не делают. На вопрос: «Хотели бы Вы подписаться на бумажную версию журнала "Биостатистика и эпидемиология"?»,— 60 человек ответили положительно, а 31 — отрицательно.

 

Зачем медику изучать статистику?

Итак, зачем же студенту медицинского вуза нужно изучать статистику? Ведь в нем готовят не учёных, исследователей в области биомедицины, а врачей, лекарей. Многое ли потеряет будущий врач, если не прослушает несколько лекций по статистике? Тем более что эти знания даются в основном на 1–м курсе, когда у студента нет потребности в  их использовании. Сформулируем вопрос иначе: требуются ли врачу некие специальные знания по статистике, чтобы разобраться в тех материалах, что выдаёт руководство здравоохранением практикующим врачам поликлиник, амбулаторий и т.д.?  Как известно, невостребованное знание очень быстро «вымывается» и заменяется новым, более необходимым в реальной жизни и практической деятельности.
Очевидно, что потребность в подобных знаниях чаще всего возникает,  когда специалист начинает заниматься научными исследованиями и анализом  экспериментальных данных.

Об этом говорит и такой факт: 77 человек из 102 наших респондентов ведут научную работу, а 72 человека используют методы статистики в своей работе. Второй вариант: потребность в этих знаниях  возникает, когда врач знакомится с результатами опубликованных научных исследований, выполненных другими исследователями. В этом случае знание основ статистики должно помочь ему понять логику авторских доказательств и убедиться в истинности приводимых выводов, придать ему уверенности в разумности практического использования этих выводов. Однако и здесь резонно задаться вопросом о том, каков должен быть при этом уровень его знаний? Должен ли он выступать при этом в качестве рецензента, проверяющего в статье (диссертации) всё описание статистического анализа, или же достаточно, чтобы он разбирался в терминологии и концепциях описываемых методов, что поможет ему  понять  содержание публикации?

Очевидно, что в случае с публикациями этап статистического рецензирования подобных публикаций должен быть обеспечен самим журналом (диссертационным советом), который может и должен привлекать для этого опытных биостатистиков. Такой технологией пользуются всемирно известные медицинские журналы BMJ, JAMA и т.д.  Остается, однако, неизменной необходимость самому читателю понять статистическую аргументацию авторских выводов.

 

Какова же цель обучения?

Остаётся ли цель обучения медика статистике неизменной на всём его профессиональном пути?  Тот факт, что статистическая технология является инструментарием научного исследования, подтверждается и результатом статистического анализа взаимосвязи между вопросами «Ведёте ли Вы научную работу?» и «Повышали ли Вы свой уровень по медстатистике». Анализ таблицы сопряжённости между этими признаками, выполненный нами в пакете SAS 9, обнаружил статистически значимую взаимосвязь (Хи-квадрат= 19,405, df=1, р=0,000011, Cramer's V=0,436 ). Аналогичная взаимосвязь была установлена и для пары признаков «Ведёте ли Вы научную работу?» и «Хотите ли Вы повысить подготовку по статистике?» (Хи-квадрат=29,354, df=1, р=0, 000000, Cramer's V=0,539). Напомним, что 77 человек из 102 респондентов ведут научную работу, а 72 используют методы статистики в своей работе. Всё это убедительно подтверждает, что статистическая технология востребована именно респондентами, занимающимися научными исследованиями. Очевидно, определяя, кого и в каком объёме следует учить статистике,  необходимо учитывать этот факт.


Медицина, в отличие от математики,  по своей сути является наукой технологической. Ибо, в конечном счёте, её результаты воплощаются в практику врачевания. Основным показателем подобных прикладных наук является не истинность тех или иных концепций и знаний, а их эффективность.  В частности, одной из составляющих эффективности работы медицинских вузов и НИИ считается количество публикуемых статей и защищаемых диссертаций. В этом контексте упоминание в статьях и диссертациях статистических процедур давно уже стало неотъемлемым ритуально–камуфляжных атрибутом, призванным «онаучить» защищаемые технологические нововведения, придать им дополнительную видимость «эффективности». И при этом неважно, будут ли они реально использоваться в практическом здравоохранении. Отсюда и возникает упомянутое выше раздвоение интересов Учёного и Ректора. И чей интерес в данном случае будет более весомым, сомнения не вызывает. Как следствие подобного раздвоения интересов, «статистический ритуал» начинает всё шире применяться как технология повышения правдоподобия выводов в статьях и диссертациях, а не как средство поиска истины.  Вот, к примеру, какое "эффективное" описание автор этой статьи обнаружил в консультации [8]: «Если вариационный ряд не несет черт нормального распределения, данные должны быть обработаны с помощью непараметрических методов». О том, как распознать эти самые "черты", авторы не говорят ни слова, видимо подразумевая, что для того, кто имеет медицинское образование, такая "мелочь" не представляет особых затруднений.


Некоторые читатели помнят, как в 90–х годах ХХ века делались попытки доказать, что, используя лимфоцитограммы, можно производить раннюю диагностику рака. Сегодня  последователи этой теории  пытаются обосновать аналогичную методику для диагностики психических расстройств [9]. И во всех этих случаях подобные доказательства грешат одним и тем же: некорректностью статистического анализа экспериментальных данных. Пресловутые  «черты» выдаются за надежный статистический вывод.


А теперь зададимся вопросом, получил бы столь широкое распространение этот приём повышения эффективности, если бы редакционные коллегии журналов, диссертационные советы и ВАК РФ на самой начальной стадии ставили бы заслон подобной недоброкачественной научной продукции? Представим себе, что профессиональные биостатистики, проведя рецензирование рукописей статей и диссертаций, указали бы на имеющиеся недостатки в статистической аргументации авторов. К чему бы это привело? Продолжалось бы в таких условиях культивирование «религиозных полузнаек, которые знают одну мантру  «p<0,05», но зато повторяют ее по сто раз на дню» [7]? Сомневаюсь.

Можно ли исправить ситуацию одним лишь улучшением преподавания статистики в медицинских вузах? Ответ очевиден – нет! Необходимо повышать статистическую культуру в периодических медицинских изданиях, вводить статистическое рецензирование диссертационных работ, содержащих статистическую аргументацию выводов, создавать в медицинских организациях, занимающихся экспериментальными исследованиями, лаборатории биостатистики и т.д.  Отсутствие подобных лабораторий не позволяет начинающим исследователям получить квалифицированные консультации, корректно сформировать программу экспериментальных исследований и т.д. Вот как описывает в одном из своих писем эту ситуацию аспирант  Научного Центра здоровья детей РАМН (НИИ педиатрии РАМН). На вопрос:  «С кем можно проконсультироваться по статистическому анализу в диссертации?», — руководитель даёт такой ответ:  «Это твоя работа, вот ты этим и занимайся». В ведущих  зарубежных медицинских центрах успешно работает множество лабораторий биостатистики, некоторые из которых были организованы еще в 1918 г. (см. например, http://www.biostat.jhsph.edu/biostat/history/ ).

Одной из наиболее действенных причин, противодействующих проникновению статистической методологии в биомедицину, и в, частности, созданию лабораторий биостатистики, является позиция руководителей разного уровня, не владеющих статистическими технологиями. В первую очередь это руководители медицинских вузов и НИИ, особенно провинциальных. И мотивы их противодействия понятны. Технология статистической объективизации результатов экспериментальных исследователей может выдавать результаты, которые не обязательно будут совпадать с собственными оценками этих руководителей. Приведу лишь один пример. В состав Томского научного центра Сибирского отделения (ТНЦ СО) РАМН входят НИИ кардиологии, НИИ медицинской генетики, НИИ фармакологии, НИИ онкологии, НИИ психического здоровья и т.д. Ежегодно в адрес автора статьи приходят десятки писем, в которых авторы спрашивают, почему в томских НИИ РАМН нет лабораторий биостатистики, подобных тем, которые есть в некоторых ведущих московских медицинских НИИ? В течение 10 лет автор безуспешно убеждает академика РАМН Карпова Р.С. (руководитель ТНЦ СО РАМН) в необходимости создания лаборатории биостатистики в составе Центра. Наконец год назад на очередном заседании Президиума ТНЦ СО РАМН должны были рассмотреть данный вопрос. Однако за 10 мин до начала заседания председатель Президиума сообщил, что, поскольку два члена Президиума (академики РАМН, директора двух НИИ), выступают против данного предложения, то он считает необходимым снять этот вопрос с обсуждения. И эта их реакция была легко прогнозируема, поскольку работы этих двух академиков достаточно полно представлены в разделе «Кунсткамера» сайта «Биометрика». В то же время за последние 3 года в этих же  НИИ без особых проблем открыто несколько церквей. Видимо, церковные молитвы и кадило  оказываются для руководителей этих НИИ более приемлемыми и важными инструментами научных исследований, чем статистическая методология…


Элементы статистики необходимо включать и в школьные программы. Общеизвестно, что японское «экономическое чудо» во многом обусловлено широким использованием статистических методов контроля в производстве. Японские школьники начинают знакомство со статистикой уже во втором классе. В российских же школах призывают изучать элементарные понятия теории вероятностей, для того, чтобы школьники не увлекались чрезмерно игровыми автоматами. Кроме того,  необходима работа еще как минимум в трёх направлениях. Во-первых, создание отечественного периодического журнала, в котором бы публиковались материалы соответствующей тематики. За рубежом издаются десятки биостатистических журналов, некоторые из них выходят в свет уже более 100 лет. Несколько раз автор обращался с этим предложением в издательство «Медиа Сфера», однако положительного ответа пока не получил. Такой журнал мог бы стать весьма действенным средством повышения общей статистической культуры исследователей в области биологии и медицины, а также средством их объединения. 


Второе направление – проведение конференций соответствующей тематики. В 60–70-е годы прошлого века такие конференции проводились регулярно. И не случайно, что первые такие конференции были проведены в Ленинграде. Ведь именно в Петербурге существует  сильнейшая статистическая школа. В Санкт-Петербургской академии последипломного образования обсуждается идея создания специального учебно-методического центра по биомедицинской статистике. А на медицинском факультете С.-Петербургского государственного университета намерены создать кафедру биомедицинской статистики. Эти решения внушают оптимизм и позволяют надеяться на возрождение таких конференций. 

И, наконец, третье направление, которое можно условно назвать «Электронная диссертация». Уже неоднократно в своих публикациях автор настоящей статьи приводил аргументы в пользу открытой публикации электронных версий диссертаций, представляемых к защите, на сайте ВАК РФ. Такое решение многократно увеличило бы количество заинтересованных рецензентов и повысило бы объективность решений диссертационных советов,  и в то же время повысило бы требовательность как самих диссертантов к статистической (и иной) аргументации научных выводов, так и ответственность оппонентов и ведущей организации за отзывы и заключения по этим работам.


Участие России в Болонском образовательном процессе неизбежно ведёт к необходимости повышения качества медицинского образования, в том числе в области биостатистики. И чем раньше будут сформулированы основные направления решения этой проблемы, тем результативнее будет их реализация. Очевидно, что для разработки конкретных мер решения этой проблемы  необходимо заинтересованное участие представителей министерств,  РАН, РАМН, ВАК РФ и ряда других организаций.

Литература

  1. Б. Гордон. Без протокола. Огонек  2002;14 (4742).
  2. Боулдинг К. Общая теория систем – скелет науки. В сб. Исследования по общей теории систем. М.: Прогресс 1969;106—24.
  3. Лысенко Т.Д. По поводу статьи академика А.Н.Колмогорова. Доклады Академии наук СССР 1940;28(1):834—5. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/lis/index6.htm
  4. А.А. Любищев. Дисперсионный анализ в биологии. М.: Изд. МГУ 1986;31.
  5. В.В. Налимов. В поисках иных смыслов. Москва 1993.
  6. Псевдонаучное знание в современной культуре (материалы круглого стола). Вопросы философии 2001;6.
  7. С.Л. Плавинский.  О людях и цифрах. Обучение статистике:  чему, кого и как учить? МЖМП 2000;2:
  8. Р.М. Хаитов, И.С. Гущин, Б.В. Пинегин, А.И. Зебрев. Экспериментальное изучение иммунотропной активности фармакологических препаратов.
  9. Новицкий В.В., Рязанцева Н.В., Семин И.Р. Поверхностная архитектоника эритроцитов периферической крови у психически больных. Бюллетень экспериментальной биологии и медицины 2000;10:429—32. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/kk/index_6.htm#96.
СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ ДИССЕРТАНТОВ Центр БИОСТАТИСТИКА выполняет работы по статистическому анализу экспериментальных данных уже более 30 лет. В его составе исследователи России, США, Израиля, Англии, Канады и других стран. Услугами Центра пользуются аспиранты и докторанты в области медицины, биологии, социологии, психологии и т.д. Стандартные сроки анализа данных: для статей и докладов - 5-10 дней, для кандидатских диссертаций 1 месяц, для докторских диссертаций 1,5 месяца. (См. далее)

Отзывы заказчиков по статистическому анализу данных

Дистантное обучение биостатистике с помощью Скайпа. Информация о специализированных курсах и семинарах по прикладной биостатистике для студентов, аспирантов, докторантов и научных сотрудников НИИ и вузов работающих в области биологии, медицины, социологии, психологии и т.д. (См. далее)

Отзывы по дистантному обучению статистике

Логистическая регрессия в медицине и биологии. Леонов В.

В серии статей рассмотрены основы метода логистической регрессии. На многочисленных примерах анализа реальных массивов данных поясняется специфика использования данного метода. Приведены многочисленные уравнения логистической регрессии и ROC-кривых, полученные при анализе реальных данных.

1. Логистическая регрессия. Основные понятия и возможности метода.
2. Логистическая регрессия. Анализ массивов большой размерности.
3. Логистическая регрессия. Примеры анализа реальных данных.
4. Логистическая регрессия и ROC-анализ.
5.Особенности логистической регрессии в акушерстве.
6.Особенности логистической регрессии в психиатрии, психологии и социологии.
7. Пример использования логистической регрессии для расчёта прогноза исхода оперативного лечения.
8. Логистическая регрессия  - "вершина пирамиды". А в "фундаменте" - что?
9. Как повысить качество логистической регрессии.

Доказательная или сомнительная?

Зачем нужна статистика в доказательной медицине?

Петри А., Сэбин К. Наглядная медицинская статистика. Учебное пособие. 3-е издание. Пер. с англ. В.П. Леонова. 2015. - 216 с.
Предыдущие издания оригинала этой книги были опубликованы в 2000, 2005 и 2009 гг. Третье издание книги, как и два предыдущих, имеет целью донести до читателя основные понятия и принципы медицинской статистики, которые достаточно широко используются зарубежными медиками и биологами. Ценность этой книги для медицинской науки определяется и проводимой в России реформой отечественной науки,в том числе реформой ВАК и системы научной аттестации. Учебное пособие предназначено для студентов, аспирантов и докторантов медицинских вузов, биологических факультетов университетов, врачей, исследователей-клиницистов и всех, кто является сторонником доказательной медицины.

Последние отзывы на проведённый анализ данных

В.А. Габышев, Институт биологических проблем криолитозоны СО РАН, Якутск. Работая над докторской диссертацией, я постепенно пришел к убеждению, что мне необходимо применить современные статистические методы. Материал для своей работы собирал много лет, получился серьёзный массив данных о флористическом, ценотическом составе фитопланктона рек Восточной Сибири, о гидрохимии и других параметрах среды. ...

Гражданкина Д.В., НГМУ, Новосибирск. Работаю я ассистентом кафедры эндокринологии Новосибирского медуниверситета. Моё исследование посвящено изучению роли предшественника мозгового натрийуретического пептида в ранней диагностике хронической сердечной недостаточности при сахарном диабете 2 типа. Вопрос о том, как и кому выполнять статистический анализ данных для диссертаций, статей по медицине, волновал меня довольно давно...

Веселовская Н.Г., Алтайский кардиоцентр, Барнаул. Хочется поделиться своими впечатлениями от работы с центром БИОСТАТИСТИКА. Итак, это не первое моё сотрудничество с центром. В 2006 г центром БИОСТАТИСТИКА был проведён анализ материала, который вошёл в мою кандидатскую диссертацию...

Поддубная О.А., доктор медицинских наук, доцент кафедры Восстановительной медицины, физиотерапии и курортологии Сибирского Государственного медицинского университета

Медянникова И.В., кандидат медицинских наук, ассистент кафедры акушерства и гинекологии Омской государственной медицинской академии

Крупская Ю.А. (Ростов-на-Дону)

Чекмарев А.С., аспирант кафедры дерматовенерологии, микологии и косметологии РМАПО, член совета студентов медицинских и фармацевтических ВУЗов при Министерстве Здравоохранения и Социального развития России (Москва)

Сафонова В.Р., Ханты-Мансийская госмедакадемия, кафедра нормальной и патологической физиологии

Ванинцева Н.Н. Санкт-Петербург

Бурмистрова Т.Г., лаборатория нарушений сердечного ритма РНПЦ Кардиология, Минск

Карчевская К.В., Федеральный центр сердечно-сосудистой хирургии г. Пенза

Леонов В.П. Применение методов статистики в кардиологии (по материалам журнала "Кардиология" за 1993-1995 гг.). Кардиология, 1998, № 1, с. 55-58.

Леонов В.П. Когда нельзя, но очень хочется, или Ещё раз о критерии Стьюдента.

 


1997 - 2017.© Василий Леонов. E-mail:

Доказательная или сомнительная? Медицинская наука Кузбасса: статистические аспекты.

Отклики читателей статьи "Доказательная или сомнительная?"

Возврат на главную страницу.

Возврат в КУНСТКАМЕРУ

Т. Кун "Структура научных революций"