Стандартизация исследования в клинической психологии

Показатели распространенности того или иного заболевания или изучаемого состояния могут быть представлены применительно к обследованной популяции в целом, и в подобных случаях они являются нестандартизованными (crude). Однако возможно представление этих показателей применительно к отдельным категориям, сформированным на основе конкретных характеристик, связанных с искажающим фактором: возрастом, полом, этнической группой и т. п. В подобных случаях вычисленные значения будут показателями, специфичными для отдельных категорий (category-specific rates). Нестандартизованный показатель представляет собой суммарную характеристику, вычисляемую делением общего числа исходов в популяции (заболеваний, случаев смерти т. п.) на численность популяции в определенный период времени.

Пример
Рассмотрим данные о смертности пациентов с диагнозом болезнь Альцгеймера в США в 2000 и 2010 гг. Смертность среди пациентов всех возрастных групп составила 18,1 на 100 00 населения в 2000 г., 25,1 на 100 000 населения в 2010 г. (Alzheimer's A., 2012). Однако такие нестандартизованные показатели, свидетельствующие о нарастании смертности от данного заболевания, не дают представления о том, в какой степени указанные закономерности распространяются на людей разных возрастных групп. Известно, что для лиц старшего возраста характерен максимальный риск развития заболевания и увеличение продолжительности жизни, а следовательно, изменение возрастной структуры населения, может оказывать модифицирующее влияние на структуру смертности, в том числе на смертность от болезни Альцгеймера. Иными словами, возраст пациента может выступать в качестве искажающего фактора. В табл. 30 представлены специфичные для отдельных возрастных категорий показатели смертности, основанные на приведенных демографических данных и соответствующих расчетах. Можно сделать вывод о том, что смертность от болезни Альцгеймера в старших возрастных группах существенно превышает общие для всех возрастов показатели смертности, а возрастание смертности от данного заболевания в 2010 г. по сравнению с 2000 г. преимущественно затрагивает возрастную группу лиц старше 75 лет.


Сопоставление показателей, специфичных для отдельных категорий, в том числе возрастных, во многих случаях требует анализа большого числа таких показателей, поэтому более предпочтительным является сопоставление суммарных характеристик, учитывающих различия в структуре популяций. Последнее достигается при помощи процедуры, именуемой стандартизацией (standardization, adjustment).

Стандартизованные показатели — суммарные показатели, которые учитывают различия сопоставляемых популяций по конкретным характеристикам. Выделяют прямой и непрямой методы стандартизации, сходство которых состоит в учете взвешенных средних показателей, специфичных для отдельных категорий, а различия — в методике вычисления этих весов (Кельмансон И. А., 2002; Rothman K. J. [et al.], 2008).

Прямая стандартизация (directstandardization). Расчеты основаны на использовании показателей, специфичных для отдельных категорий в фактически изучаемой популяции, которым придается весовое значение, исходя из структуры стандартного распределения. В качестве стандарта используют распределение наблюдений в одной из сопоставляемых популяций, усредненное распределение наблюдений в двух сопоставляемых популяциях или некий иной стандарт (например, распределение показателей в какой-то определенный год, в какой-то определенной стране и т. п.). Очевидно, вычисляемые стандартизованные показатели будут различаться в зависимости от выбора стандарта. Однако важно, что разница между вычисленными абсолютными значениями в двух сопоставляемых популяциях будет примерно одинакова независимо от того, какой стандарт был выбран.

Пример
Сопоставляются показатели смертности от болезни Альцгеймера в США в 2000 и 2010 гг. (табл. 31). Допустим, структура популяции, наблюдавшаяся в 2000 г. (стандарт), не изменилась в 2010 г. Проведем расчет, какова была бы смертность от болезни Альцгеймера в 2010 г., если бы уровень смертности в отдельных возрастных группах соответствовал фактически наблюдаемому в 2010 г., а структура популяции была бы такой, как в 2000 г. Полученные путем прямой стандартизации показатели смертности в 2010 г. составляют 71,1 на 100 000. Это условное значение в 1,4 раза (на 40 %) превышает показатель смертности в 2000 г. для соответствующих возрастных групп. Приводимые статистические показатели для всех возрастных групп дают аналогичные результаты: в 2010 г. показатель смертности (25,1 на 100 000 населения) на 40 % превышает показатель 2000 г. (18,1 на 100 000 населения). Такие результаты позволяют говорить о том, что изменение возрастной структуры населения не оказало искажающего влияния на сопоставление показателей смертности.


Непрямая стандартизация (indirect standardization) заключается в том, что стандартная популяция используется в качестве источника сведений о частоте изучаемого показателя в отдельных категориях; эти показатели прилагаются к «весам» отдельных категорий в фактически изучаемой популяции. Ожидаемое число случаев заболевания или смерти в каждой фактической категории обследуемой популяции можно вычислить путем умножения специфичной для данной категории частоты показателя в стандартной популяции на «вес» каждой категории в фактической популяции. Общее число ожидаемых случаев заболевания или смерти в фактической популяции будет равно сумме ожидаемого числа случаев в каждой категории этой популяции. Полученные результаты могут быть представлены как стандартизованное отношение событий (standardized events ratio, SER), в частности стандартизованное отношение заболеваемости (смертности) (standardized morbidity or mortality ratio, SMR):

SMR = (фактическое число случаев смерти/теоретически ожидаемое число) * 100 %.

Пример
Вернемся к сведениям о смертности от болезни Альцгеймера в США в 2000 и 2010 гг. (табл. 32). В качестве стандарта можно использовать показатели смертности, специфичные для отдельных возрастных категорий, наблюдавшиеся в 2000 г., и приложить их к «весам» отдельных возрастных категорий, наблюдавшихся в 2010 г. В результате получим, что в 2010 г. теоретически можно было бы ожидать 59 793 случая смерти пациентов, для сравнения: фактическое значение — 83 524. Следовательно, стандартизованное отношение смертности составит:
SMR = (83 524/59 793) * 100 % = 140 %.
Таким образом, снова приходим к выводу, что даже с коррекцией на изменение возрастной структуры населения смертность в 2010 г. выросла на 40 % по сравнению с 2000 г.


Слово «стандартизованный» в проводимых расчетах означает, что была осуществлена коррекция по одному или нескольким факторам, которые могли повлиять на вычисляемые показатели. Важно, чтобы стандартная популяция была максимально приближена к фактически анализируемой в отношении иных факторов, которые также могут потенциально влиять на риск возникновения изучаемой патологии.

В зависимости от того, какого рода информацию пытается получить исследователь, принимается решение о том, какой из показателей — нестандартизованный, стандартизованный или специфичный для отдельной категории — предпочтительнее использовать.

Нестандартизованный показатель отражает истинную ситуацию в популяции. Его легко вычислить и допустимо широко использовать при сопоставлении данных, полученных в различных популяциях. В то же время нестандартизованный показатель подвержен сильному влиянию ряда искажающих факторов, связанных с различиями в структурах сопоставляемых популяций, что нередко затрудняет их корректную интерпретацию. Стандартизованный показатель представляет собой интегральную характеристику, нивелирующую существующие популяционные различия, что делает их весьма удобными для сопоставлений, однако такой показатель лишен реального смысла, так как вычисляются на основе произвольно выбранного стандарта.

Показатель, специфичный для отдельных категорий, не подвержен влиянию искажающих факторов и дает возможность получить наиболее полное представление о распространенности заболевания в популяции, однако проведение сопоставлений на основе указанных показателей является достаточно трудоемким из-за необходимости сравнения большого количества цифр, относящихся к отдельным анализируемым категориям.

Темы: Стандартизация, Исследования, Клиника
Источник: Методология исследования в клинической психологии : учеб. пособие. Кельмансон И. А. — Санкт-Петербург : СпецЛит, 2017. — 328 с.
Материалы по теме
Когортные исследования в клинической психологии
Методология исследования в клинической психологии : учеб. пособие. Кельмансон И. А. — Санкт-...
Интервенционные исследования в клинической психологии
Методология исследования в клинической психологии : учеб. пособие. Кельмансон И. А. — Санкт-...
Нерандомизированный дизайн исследования в клинической психологии
Методология исследования в клинической психологии : учеб. пособие. Кельмансон И. А. — Санкт-...
Рандомизированный дизайн исследования в клинической психологии
Методология исследования в клинической психологии : учеб. пособие. Кельмансон И. А. — Санкт-...
Открытое, слепое, двойное слепое исследование в клинической психологии
Методология исследования в клинической психологии : учеб. пособие. Кельмансон И. А. — Санкт-...
Исследования в параллельных, связанных группах и перекрестный дизайн в клинической психологии
Методология исследования в клинической психологии : учеб. пособие. Кельмансон И. А. — Санкт-...
Экспериментальный дизайн с одним испытуемым в клинической психологии
Методология исследования в клинической психологии : учеб. пособие. Кельмансон И. А. — Санкт-...
Методы и методики измерения в клинической психологии
Методология исследования в клинической психологии : учеб. пособие. Кельмансон И. А. — Санкт-...
Оставить комментарий