Когортные исследования

Когортное исследование является мощным инструментом расследования вспышек, возникших в небольших, хорошо определенных группах населения. Например, когоргное исследование можно провести при вспышке желудочно-кишечного заболевания среди лиц, принимавших участие в обеде по случаю свадьбы, если имеется полный список гостей торжества. В таких обстоятельствах нужно связаться с каждым гостем и задать ряд вопросов. При этом определится, не только заболел ли гость (и удовлетворяет ли он разработанному стандартному определению случая), но и какие виды продуктов и напитков он употреблял. Можно также попытаться выяснить примерное количество съеденной пищи.

После сбора подобного рода сведений от всех гостей можно подсчитать отдельно показатель пораженности среди тех, кто употреблял конкретное блюдо или продукт и показатель пораженности среди тех, кто его не ел. При этом на наличие связи между употреблением продукта и заболеванием будут указывать следующие обстоятельства.

1. Показатель (процент) пораженности высок среди употреблявших конкретный продукт.

2. Показатель (процент) пораженности низок среди не употреблявших этот продукт (таким образом

имеется существенная разница между показателями в этих двух группах).

3. Если не все, то большинство заболевших ели подозреваемый продукт.

В дополнение, можно получить отношение указанных двух показателей пораженности. Этот специальный показатель называют относительным риском. Он служит мерой связи между воздействием (употребление конкретного продукта) и заболеванием. Можно также вычислить показатель Хи-квадрат или другой показатель статистической связи.

Таблица 6.3, построенная по данным известной вспышки желудочно-кишечного заболевания, возникшей в г.Освиго (штат Нью-Йорк) в 1940 году, иллюстрирует применение когортного исследования при расследовании этого группового заболевания (12). Из 80 человек, принявших участие в ужине, было опрошено 75. Сорок шесть человек удовлетворяли стандартному определению случая заболевания. Показатели пораженности употреблявших и не употреблявших в пищу 14 наименований продуктов приведены в таблице 6.3.

Таблица 6.3--Показатели пораженности в зависимости от вида употребленных продуктов на ужине в церкви, г. Освиго, штат Нью-Йорк, США апрель 1940 г. (12)

* - Исключено одно лицо с неопределенной историей потребления этого продукта.

Просмотрите столбцы с показателями пораженности употреблявших в пищу указанные наименования продуктов. Самый высокий показатель пораженности (80%) был среди лиц, сообщивших об употреблении ванильного мороженого. Большинство из не заболевших (74%) его не ело. Большинство заболевших (42 из 46) ело указанный продукт. Посмотрим, таким образом, на ванильное мороженое, как на вероятный фактор передачи. Данные по каждому виду продукта обычно заносят в таблицу четырех полей. Ниже предствалена такая таблица с данными по ванильному мороженому.

Таблица 5.1--Показатели пораженности среди лиц, евших ванильное мороженое, г.Освиго, штат Нью-Йорк, США апрель 1940 г.

Показатель относительного риска (RR) равен 79.6/14.3 или 5.6. Он указывает на то, что вероятность заболевания евших ванильное мороженое была в 5.6 раза выше, чем среди тех, кто его не ел. Иногда таблицы показателей пораженности, подобные таблице 6.3, содержат дополнительный столбец с правой стороны, содержащий величину соответствующего показателя относительного риска.

Проверка статистической значимости. Проверка статистической значимости используется для определения того, что наблюдавшиеся явления произошли по чистой случайности, если воздействие в действительности не связано с заболеванием. Ниже будут представлены лишь основные концепции и формулы. Дополнительную информацию о методах проверки статистической значимости можно получить из многочисленных учебников по биостатистике.

Первым этапом проверки статистической значимости будет предположение о том, что воздействие не связано с заболеванием. Это предположение называется нулевой гипотезой. При этом альтернативная гипотеза, которую надо будет принять, если нулевая гипотеза будет отвергнута, говорит о том, что воздействие связано с заболеванием. Затем нужно вычислить такие показатели статистической связи, как относительный риск (RR) или соотношение шансов (OR). Затем нужно подсчитать критерий хи-квадрат или другой статистический критерий. Этот критерий говорит о том, какова вероятность возникновения найденных соотношений в случае, если нулевая гипотеза верна. Величина этой вероятности обозначается английской буквой р. Если оказывается, что значение р меньше некоторого выбранного заранее порогового значения, например, 5%, то можно отвергнуть нулевую и принять альтернативную гипотезу.

Вспомним обозначения таблицы четырех полей, описанные в главе 4:

Таблица 5.2-- Стандартные обозначения таблицы "четырех полей"

Одна из формул для расчета критерия хи-квадрат (^выглядит следующим образом:

После расчета величины критерия хи-квадрат можно найти соответствующее ему значение р в специальной статистической таблице значений критерия хи-квадрат (см. таблицу 6.6. ниже). Так как таблица четырех полей имеет одну степень свободы, по таблице находим, что значению р меньше 0.05 (или 5%) будет соответсвовать величина критерия хи-квадрат, больше 3,84. Это значит, что если предполагалось отбросить нулевую гипотезу при значении р, меньшем 0.05, это можно сделать, если полученное значение хи-квадрат больше 3,84.

Таблица 5.3--Таблица значений критерия Хи-квадрат

Вычисление критерия хи-квадрат показано в случае, если число лиц, принимающих участие в исследовании больше 30. В случае, если число объектов исследования меньше 30, необходимо использовать точный критерий Фишера. Подробнее о том, как рассчитывать этот критерий, можно узнать в учебниках по статистике.