Выдвижение гипотезы о связи факторов среды с состоянием здоровья

Разработка рабочей гипотезы является центральной частью эпиде­миологического исследования. Это творческий процесс, успех которого зависит от профессиональной подготовки, опыта, эрудиции, способности к ассоциативному и логическому мышлению, а также научной интуиции исследователя. Хорошая гипотеза позволяет перейти от поиска вслепую к целенаправленному исследованию, сэкономить время и средства.

Трудно определить какие - либо правила формирования гипотезы, тем не менее, существует определенная иерархия эпидемиологических гипотез: гипотеза связи, гипотеза дозовой зависимости и гипотеза патогенеза.

Гипотеза связи представляет собой элементарное предполо­жение о наличии непосредственной или опосредованной связи между конкретным фактором и риском возникновения заболевания. Такое пред­положение является исходной позицией поискового эпидемиологического исследования. Далеко не всегда перед началом работы выдвигаются аргу­менты в пользу предполагаемой связи. Нередко исследование ведется в форме эпидемиологического скрининга, цель которого - выявление забо­леваний, связанных с определенным кругом факторов, либо факторов, связанных с определенным заболеванием.

Исследуют связь заболеваемости с факторами организма (антропологические, возрастные, физиологические, адаптационные осо­бенности и т.п.).

Основным инструментом оценки связи является корреляционный анализ. Наиболее часто он используется при сопоставлении варьирования во времени или пространстве показателей заболеваемости и характеристик изучаемых факторов.

Так, например, обработка материалов исследования в г. Н методом множе­ственной корреляции позволила установить, что на формирование здоровья детей существенное влияние оказывают следующие факторы:

физическое развитие.................. ……………..   (г = 0,81),

контакт матери с химическими веществами  (г = 0,70),

район проживания....................... ……………… (г = 0,61),

особенности течения беременности…….      (г = 0,60),

возраст ………………………………………   (г = 0,58),

исход родов................................... …………       (г = 0,57),

длительность проживания в районе………..  (г = 0,53),

пол ребенка................................... …………..     (г = 0,52),

психологический климат в семье ………………. (г = 0,51),

вид вскармливания....................... …………….. (г - 0,48),

наличие садового участка............. ……………  (г = 0,41).

Результаты корреляционного анализа требуют всестороннего осмысления по существу, поскольку они могут свидетельствовать о косвенной связи. Заболеваемость может статистически значимо коррелировать и с посторонним признаком, который находится в корреляционной связи с этиологическим и патогенетическим фактором болезни.

Обычно обнаружение корреляционной связи рассматривают не как доказательство конкретной роли фактора в формировании заболеваемости, а как ориентировочный результат, указывающий перспективное направление дальнейшего эпидемиологического исследования.

Гипотеза дозовой зависимости представляет следующий шаг анализа эпидемиологических данных.

Возможны два принципиально различающихся типа дозовой зависимости (Рис. 3.7.2)

 

Рисунок 3.7.2. Два типа дозовой зависимости риска заболевания.

 

Тип А характеризуется однозначной связью риска заболевания с фак­тором: уровень риска возрастает по мере увеличения показателя воздей­ствия фактора. Такая зависимость характерна, например, для токсических воздействий.

Для зависимости типа В характерно существование зоны оптималь­ных доз воздействия, выше и ниже которой риск заболевания увеличи­вается. Эта зависимость проявляется в отношении многих естественных факторов различной природы (например, ультрафиолетовое облучение, микроэлементы, биологически активные вещества, пищевые ингредиенты, физическая нагрузка и т.д.).

Анализ дозовой зависимости сопровождается сложностями. На всех этапах исследования трудно получить непосредственную количественную оценку действия изучаемого фактора.

Кривая функции зависимости типа В может иметь сложный вид. Основным ее элементом, представляющим как теоретический, так и прак­тический интерес, является зона таких значений фактора, при которых риск заболевания определяется как минимальный.

С этой целью можно использовать либо нелинейный регрессионный анализ, либо "скользящий" метод линейной регрессии, при котором ана­лизируемый ряд показателей шаг за шагом сдвигается вдоль всей шкалы сопоставления риска заболевания с показателями фактора.

Гипотеза патогенеза базируется на разработках анализа зависимости риска заболевания от комплекса факторов среды и организ­ма. Основным методическим подходом конструирования гипотезы пато­генеза является моделирование эпидемиологического процесса.

Используются различные виды моделей: концептуальные, графиче­ские, аналитические (заданные в математической формуле).

В современных условиях целесообразно использовать методы мате­матического моделирования, позволяющие выявить закономерности влия­ния тех или иных факторов на состояние здоровья. Однако современные возможности не позволяют осуществить разработку единой всеобъемлю­щей математической модели, отражающей одновременно процессы разви­тия всех заболеваний. Поэтому медико-математическое моделирование проводится по отдельным группам заболеваний.

Уровень заболеваемости формируется под воздействием многочис­ленных факторов, находящихся в сложных, а порой и противоречивых взаимосвязях друг с другом. Вероятностный характер процессов обусловливает возможность и целесообразность применения к их изучению аппа­рата теории вероятностей и математической статистики.

Зависимость уровня заболеваемости от изучаемых факторов позволя­ет установить дисперсионный анализ, однако количественной оценки их он не дает. Поэтому этот метод следует применять наряду с корреляцион­ным анализом. Для изучения связей между случайными и неслучайными величинами, наряду с корреляционным, применяется и регрессионный анализ. С его помощью устанавливают, как в среднем изменяется случайная величина (заболеваемость) с изменением одной или нескольких неслучайных величин при фиксированном значении неучтенных факторов.

Для изучения закономерностей развития заболеваемости с примене­нием математической модели и ЭВМ необходимо исследовать зависи­мость случайной величины у (конкретный случай заболеваемости) от пе­ременных х (факторы, которые могут влиять на развитие заболевае­мости), рассматриваемых здесь как неизвестные величины.

Линейная модель многофакторного регрессионного анализа имеет вид:

у= ∑ау(х_ьх_ъ...х„) + ε,

где: а - коэффициент регрессии;

у - некоторая функция от переменных  х_ьх_ъ...х;

п - число факторов;

ε - случайная величина с нулевым математическим ожиданием и дисперсией σ².

В линейной модели регрессии уровня заболеваемости необходимость учета случайной компоненты обусловлена сложностью и многофакторно­стью такой медико-социальной категории, как уровень заболеваемости, и физической невозможностью отразить все факторы, влияющие на показа­тель заболеваемости. Более того, в процессе моделирования из модели исключается ряд несущественных факторов. Наличие в модели этой слу­чайной компоненты повышает надежность выявляемых зависимостей.

Моделирование, как правило, сопряжено с необходимостью опреде­ленной степени упрощения сложности взаимодействий, происходящих в реальной действительности, - принятия некоторых допущений.

Вместе с тем оно позволяет подойти к количественному описанию процесса формирования заболеваемости, классификации объектов иссле­дования, прогнозу.

Однако формальное прогнозирование, основанное на экстраполяции полученного тем или иным способом тренда заболеваемости, позволяет заглянуть лишь в ближайшее будущее. Начиная с 5 лет и в более отдаленные сроки, доверительный интервал такого прогноза становится чересчур широким, и достоверная оценка эффекта профилактической программы оказывается невозможной.

Подобные приемы математической обработки данных невозможны без использования электронно-вычислительной техники. Более того, со­бираемая для эпидемиологического анализа информация чрезвычайно обширна, разнородна и ее сбор, хранение, обработка и анализ обычными методами становятся практически невозможны. Использование современ­ной вычислительной техники позволяет решить все эти проблемы. Это становится возможным благодаря созданию компьютерных систем баз данных состояния здоровья, полученных при мониторинге различных детских популяций, проживающих в разных по степени загрязнения зонах России, находящихся в различных условиях воспитания, обучения и имеющих различные условия жизни в семье.

Статистическая обработка баз данных позволяет выявить факторы, определяющие уровень здоровья, как популяции, так и индивидуума. В дальнейшем "строится" математическая модель для оценки комбиниро­ванного и сочетанного взаимодействия комплекса факторов, которая и составляет основу системы прогнозирования коллективного и индивидуального рисков.

Эта модель может быть представлена в виде следующей формулы:

R =f(ak,P + b к ₂ Н + ck₃S + dkI + ek₅G),

где f- функция;

a, b, c, d, e - значимость факторов (в баллах);

ki, k ₂, k 3, k ₄, k ₅ - число факторов;

Р - производственные факторы;

Н - факторы зоны проживания;

S - социально-бытовые факторы;

I - эндогенные факторы;

G - генетические факторы.

Значимость каждого показателя в конкретной группе факторов оценивается по разработанной оценочной шкале в баллах в зависимости от интенсивности, выраженности того или иного фактора и его вклада в формирование заболеваемости. При значениях

R от 0 до 15 - прогнозируется минимальный риск,

от 16 до 45 - прогнозируется средний риск,

более 45 - прогнозируется высокий риск развития заболеваний.

При таком обилии факторов разной их интенсивности установление количественных зависимостей между уровнем здоровья индивидуума или коллектива невозможно без создания специальных компьютерных рабо­чих аналитических систем, в частности, так называемых, экспертных си­стем.

Эти системы позволяют выполнить, практически одномоментно, несколько этапов работ системы управления состоянием здоровья: выяв­ление количественных зависимостей между факторами среды и характе­ристиками здоровья, выдвижение гипотезы о связи факторов среды с состоянием здоровья и прогноз заболеваемости.

Выдвижение рабочей гипотезы о взаимозависимости показателей здоровья и факторов, его обуславливающих, базируется на накопленных знаниях в области санитарно-эпидемиологического благополучия детского населения, являющихся неотъемлемой частью компьютерных экспертных систем. Ядро системы – это накопленные специалистами разных стран сведения, правила, факты, отраженные в программе для персонального компьютера. Гибкость системы позволяет за минимальный срок вносить в нее новые знания, благодаря чему она всегда призвана отражать последний взгляд на проблему определения риска возникновения заболеваний.

Все части системы объединены общей программой управления, которая снабжена функциями контекстовой помощи, отражения текущего статуса системы, резервного копирования информации.

Результаты работы системы могут быть представлены в удобном для пользователя виде: таблицы, графики, гистограммы, диаграммы и т.д.

Возможности системы весьма обширны. С ее помощью можно прогнозировать коллективный риск заболеваемости в организованных коллективах, профессиональной заболеваемости подростков с учетом неблагоприятного воздействия факторов производства, заболеваемости в экологически неблагополучных районах и территориях.

Кроме того, возможно прогнозирование индивидуального риска развития соматического заболевания по отдельным функциональным системам с учетом экзогенных и эндогенных факторов риска.

Все это дает возможность выделить среди организованного детского коллектива группы риска и определить, зная факторы, формирующие заболеваемости и определяющие этот риск, меры профилактики развития заболеваний.

В экологически неблагоприятных для проживания районах можно выявить лиц, здоровье которых подвержено наибольшему риску, провести предварительную оценку риска для здоровья лиц, принимаемых на учебу в ПТУ, ТУ и на работу.

Эти сложные приемы анализа выполняются при участии специалистов в области прикладной математики. Однако врач, занимающийся вопросами эпидемиологии окружающей среды, обязан хорошо ориентироваться в теории распознавания, поскольку его роль является ведущей на этапе подготовки материалов к анализу и на этапе оценки его результатов и собственно формирования гипотезы патогенеза.

 

Подтверждение гипотезы

(направленное изучение факторов среды и углубленное по характеристикам здоровья)

Достаточно часто для доказательства выдвинутой гипотезы не хватает каких-то данных. Дефицит информации может касаться окружающей среды, условий жизнедеятельности детей. Ситуация осложняется многофакторностью воздействия на организм. Подтверждение гипотез может потребовать проведения более углубленного изучения заболеваемости различных возрастно-половых групп детей.

Феномены, выявленные в результате аналитической разработки определенной гипотезы, нуждаются в эпидемиологическом подтвержде­нии.

Выдвижение гипотезы может потребовать дополнительного анализа заболеваемости в специально формирующихся группах или изучения фак­торов среды - описание их свойств, уровней и времени действия.

Этот дополнительный анализ заболеваемости, факторов среды и условий жизнедеятельности часто носит характер сравнительного. При этом принято использовать несколько групп сравнения.

Гипотеза связи может быть проверена с помощью ретроспективного эпидемиологического исследования или одномоментного обследования ("срез"). Эти подходы заключаются в сопоставлении частоты изучаемых признаков в группах заболевших (испытуемых) лиц и контрольных груп­пах (группы сравнения). Принципиальных различий между двумя подхо­дами ни в методике сбора материалов, ни в аналитических методах нет.

Важнейшей стороной метода "случай-контроль" является подбор группы сравнения. Она должна быть стандартизована по отношению к испытуемой группе по основным параметрам, не подлежащим анализу: полу, возрастному составу, месту жительства и т.п.

Наиболее полной стандартизации можно достичь с помощью так называемого метода метчирования (попарно подобранного) контроля. При таком подходе по отношению к каждому испытуемому лицу подбирают контрольное лицо, причем учитывают с достаточной точностью многие характеристики. Метчированную пару рассматривают в качестве единицы наблюдения.

На практике формирование группы сравнения представляет одну из самых сложных задач эпидемиологического исследования. Для каждой эпидемиологической работы выбирают индивидуальный способ организа­ции этой группы.

При использовании метода "случай-контроль" связь фактора риска с заболеванием наиболее часто измеряется двумя количественными харак­теристиками - относительным и атрибутивным рисками.

Величина атрибутивного риска указывает, на сколько процентов увеличивается число заболевших среди подвергшихся влиянию фактора, а относительного - дает возможность определить, во сколько раз увеличивается вероятность заболеть при его наличии.