Использование показателей частоты новых слу­чаев и распространенности

Врачи применяют показатели частоты новых случаев и распро­страненности для трех основных целей: 1) определение прогноза для конкретного больного; 2) оценка вероятности наличия у больного оп­ределенного заболевания; 3) проведение сравнительного анализа.

Прогнозирование

Частота новых случаев - это частота, с которой болезнь или ее исход возникает за некоторый период времени в группе лиц, не имеющих данного состояния к началу наблюдения.

Пример, Для решения вопроса о наиболее приемлемом методе лечения при аденоме предстательной железы в большом когортном исследовании пожилых мужчин в Новой Англии, описанном в нача­ле этой главы [12], оценивалась вероятность различных исходов операции трансуретральной резекции предстательной железы. Оп­рос более 300 мужчин, перенесших трансуретральную резекцию, по­казал, что эффективность операции различается в зависимости от степени тяжести симптомов до операции: после операции зарегист­рировано улучшение у 93% мужчин с исходно выраженными симп­томами, в то время как у больных с умеренными симптомами улуч­шение наступило только в 79% случаев.

Одномоментные исследования не дают надежных оснований для прогноза. Если в таком исследовании у 30% больных с инсуль­том выявлена депрессия, это еще не значит, что у 30% больных с инсультом без депрессии она наступит в будущем. Это может оз­начать, что депрессия предрасполагает к развитию инсульта или же инсульт способствует депрессии, либо что больные с инсуль­том без депрессии выздоравливают быстрее. Для того чтобы уста­новить долю больных с инсультом, у которых разовьется депрес­сия, необходимо периодически наблюдать заболевших инсультом для выявления у них симптомов депрессии.

Оценка вероятности наличия у больного определенного заболевания

Одномоментные исследования особенно полезны для приня­тия решения о диагнозе и лечении.

Влияние распространенности, или априорной вероятности, на подходы к решению клинических проблем видно на примере с выбором лечения при ангине.

Пример, Было проведено сравнительное исследование трех под­ходов к лечению ангины. Каждый подход оценивался путем сопос­

тавления потенциальной эффективности профилактики ревматиз­ма и вероятностью развития аллергии к пенициллину. Эти три под­хода таковы: 1) сделать посев мазка из зева и лечить пенициллином только тех, у кого выделен бета-гемолитический стрептококк груп­пы А; 2) лечить всех больных, не делая посева мазка; 3) никому не делать посев мазка и никого не лечить.

Анализ данных показал, что оптимальный выбор зависит от вероят­ности положительного результата при посеве мазка, которая может быть оценена исходя из распространенности стрептококковой ин­фекции в регионе в данный момент, а также наличия или отсутствия у больного лихорадки. Авторы пришли к заключению, что если у больного вероятность положительного результата посева мазка вы­ше 20%, то этого больного необходимо лечить, не делая посев; если ниже 5%, то можно не делать посев и не лечить; если же вероятность от 5 до 20%, то нужно делать посев мазка и затем назначать лечение в зависимости от результата посева [13].

Это исследование демонстрирует рациональный подход к ис­пользованию распространенности в качестве показателя индиви­дуальной вероятности заболевания в случае принятия клиничес­кого решения.

Проведение сравнений

Хотя показатели частоты новых случаев и распространеннос­ти информативны сами по себе, их роль значительно возрастает при сравнительном использовании для принятия решений. Имен­но сравнение частот случаев заболевания между группами обсле­дуемых, имеющих и не имеющих определенные характеристики, обеспечивает самые строгие доказательства. Например, риск раз­вития рака легкого (заболеваемость) у интенсивно курящих муж­чин составляет около 0,17% в год, что едва ли можно рассматри­вать как распространенное явление. Лишь при сопоставлении это­го показателя с заболеваемостью среди некурящих (примерно 0,007% в год) вред курения становится очевиден. Клиницисты ис­пользуют анализ частоты как один из подходов для сравнитель­ной оценки связи между фактором риска и заболеванием или его исходом. Методы сравнения частот более детально описаны в гла­ве 5.