|
1Южно-Уральский
институт биофизики (г. Озерск)
2Санкт-Петербургский государственный
медицинский университет им. акад. И.П. Павлова; Российский научно-исследовательский институт травматологии и ортопедии им.
Р.Р. Вредена; НИИ акушерства и гинекологии
им. Д.О. Отта СЗО РАМН, (г. Санкт-Петербург)
Эта работа опубликована в сборнике научных трудов "Актуальные проблемы современной науки" c материалами X Юбилейной Международной Телеконференции (Том 2, №1, 2013 год)
Результаты простейшего
сравнительного исследования по методу “case-control” [1],
либо “case-base” [2, 3], группируются в так называемую четырехпольную
таблицу сопряженности (contingency epidemiological table), которая позволяет выполнить оценку показателей
отношения шансов (OR, odds ratio) либо относительного риска (RR, relative risk). Так как всякая выборка является случайной даже при
работе с некоторыми однородными большими группами, эти показатели будут случайными,
обладающими некоторой неопределенностью, которая дополнительно маскируется
дискретным характером наблюдений (шум дискретизации). Однако вероятность наблюдения
эффекта или относительного эффекта непрерывна, поэтому неопределенность величин OR или RR должна получить непрерывную
оценку.
Разрешить противоречие
между дискретностью наблюдений и непрерывностью показателей OR и RR можно лишь
приближенно, выбирая частотный аппроксимационный метод [1, 4 – 9] и,
соответственно, доверительное оценивание (confidence interval),
либо байесовский подход с использованием некоторой доступной априорной
информации о возможных распределениях выборочных и измеряемых величин (credible interval).
Каждая из таких задач в конкретном исследовании всегда может быть решена
численно, благодаря чему те или иные методики оценки нашли реализацию в ряде
известных приближенных компьютерных алгоритмов, например, в открытой среде
программирования “R” [10], пакете “LePAC” [11] и др. Как оказалось, байесовский подход
допускает также точное аналитическое представление непрерывной плотности распределения
величин OR и RR, а значит,
возможность получения сравнительно строгих оценок, как для интервалов
неопределенности и их центров, так и для связанных с этими распределениями
вторичных характеристик (показатель согласованности “каппа Коуэна” и т.п.) при
самых общих (неинформативных) априорных предположениях в рамках биномиального
описания распределения дискретных событий в каждой независимой выборке.
Читать статью целиком
|
