background image

MATERIAŁ DYDAKTYCZNY DO

 

ZAJĘć  PT. POTRZEBY LEKARZA W ZAKRESIE STOSOWANIA METOD BADAŃ 

EPIDEMIOLOGICZNYCH 

 

RODZAJE PRAC BADAWCZYCH 

 

WSTĘP 

 

Po wykonaniu wszystkich czynności przygotowawczych - zdefiniowaniu zagadnienia, 

sformułowaniu hipotez, uwzględnieniu implikacji etycznych oraz po szczegółowym 

przestudiowaniu literatury, badacze mogą wybrać rodzaj badania. Niniejszy tekst omawia częściej 

realizowane rodzaje badań oraz rozważa zalety i wady każdego z nich. 

McCabe wymienia trzy metody badań: metodę obserwacyjną, historyczną oraz 

eksperymentalną. Metoda obserwacyjna szuka rozwiązania problemu zakładając, iż rozwiązanie to 

zgadza się z obecną praktyką lub opinią. Zmienne badania nie są kontrolowane, więc metoda ta nie 

ma cech eksperymentu. W metodzie historycznej również dane są zbierane i oceniane. Ten rodzaj 

badania ma na celu ocenę wpływu danych na obecną praktykę. Naukowcy wyciągają wnioski 

jedynie z danych, do których mają dostęp. Nie ma tu również elementów eksperymentu. Jedynie 

metoda eksperymentalna pozwala na kontrolowanie zmiennych. Badania randomizowane ze ślepą 

próbą mają kontrolować interwencje, czas, środowisko i inne zmienne. Należy kontrolować 

możliwie dużo zmiennych, najważniejsza w badaniu jest jednak randomizacja. 

 

PODSTAWOWE DEFINICJE 

 

Badanie retrospektywne -  to badanie, które ocenia już uprzednio zebrane dane. 

Badanie prospektywne (badanie kohortowe – cohord study) - to badanie, które obejmuje dane o 

grupach podmiotów w czasie, który nastanie zgodnie ze starannie sporządzonym protokołem, 

rozpoczynając od momentu „zero”; projekt ten umożliwia porównywanie grup. 

Badanie przekrojowe – to badanie związku między występowaniem określonej choroby  a 

ekspozycją na badany czynnik w określonej populacji w jednym punkcie czasowym. Ekspozycję i 

wystąpienie choroby ocenia się w tym samym przedziale czasowym,   w przeciwieństwie do badań 

kliniczno-kontrolnych i kohortowych. 

Kohorta – to grupa osobników charakteryzujących się pewną wspólną cechą (np. rokiem urodzenia, 

uczestnictwem w jakimś wspólnym zdarzeniu), od której zbierane są dane w różnym czasie. Grupa 

pozostaje „zamknięta”, nie zmienia składu (w starożytnym Rzymie kohortą określano oddział 

legionistów). 

Błąd -  to problem metodologiczny powstały jako wynik wyboru nielosowego. 

background image

Randomizacja  – to zabieg polegający na losowym przypisaniu podmiotów do grupy badanej lub 

kontrolnej tak, by główne charakterystyki obu grup były takie same. 

Populacja generalna –  to skończona lub nieskończona zbiorowość, której elementy są 

przedmiotem obserwacji. 

Populacja badana – to kompletny zbiór osób („reprezentacja”) powstały w wyniku doboru 

losowego, odnoszący się do całej lub pewnej jej części (np. kobiet). 

Próba  – to podzbiór podmiotów populacji badanej, z których każdy posiada określoną cechę, np. 

chorobę. 

Badanie RCT – to badanie, w którym pacjentów przydziela się, albo losowo do grupy 

eksperymentalnej, poddawanej ocenianej interwencji, albo do grupy kontrolnej, a następnie 

obserwuje się występowanie określonych następstw („punktów końcowych”). Ten rodzaj badań jest 

szczególnie przydatny do oceny skuteczności i bezpieczeństwa interwencji profilaktycznych i 

leczniczych. Jest również uznawany za najbardziej wiarygodny. 

Badanie eksperymentalne naprzemienne - to badanie, w którym wszystkie osoby są poddane 

kolejno zarówno interwencji eksperymentalnej, jak i kontrolnej. 

Badanie eksperymentalne równoległe – to badanie, w którym część pacjentów jest poddawana 

wyłącznie interwencji eksperymentalnej, a część - wyłącznie interwencji kontrolnej. 

Punkt końcowy – to określona zmiana w stanie zdrowia (np. zawał serca, zgon, występowanie bólu 

itp.) mogąca zajść u osoby uczestniczącej w badaniu, której wystąpienie lub niewystąpienie może 

się wiązać z ekspozycją na określony czynnik lub interwencję.  Na podstawie różnicy w częstości 

występowania punktów końcowych w badanych grupach, porównuje się skuteczność i 

bezpieczeństwo różnych interwencji  (np. leków lub zabiegów). 

Badanie z zastosowaniem ślepej próby - zabieg uniemożliwiający obserwatorowi (badaczowi) 

rozeznanie czy uczestnik badania należy do grupy badanej, czy kontrolnej. 

Badanie z podwójnie ślepą próbą  – to zabieg powodujący,  że ani podmiot, ani obserwator 

(badacz), ani oceniający wynik nie wiedzą czy podmiot przypisany jest do grupy kontrolnej, czy 

eksperymentalnej.  

 

RODZAJE BADAŃ 

Badania pilotażowe 

Niezależnie od tego, które badanie zostanie wybrane, problemy mogą pojawić się dopiero po 

wdrożeniu programu w życie. Badania pilotażowe, to badania na małą skalę, które mają na celu 

sprawdzenie i udoskonalenie szczegółowego planu badania. Zwykle opłaca się poświęcić im czas. 

Ponadto, dane uzyskane w takim badaniu na małą skalę, mogą pomóc w uzyskiwaniu funduszy, 

gdyż potencjalni sponsorzy widzą nie tylko zebrane dane, ale również to, że projekt badania da się 

realizować.     

background image

Badania kliniczno-kontrolne 

W standardowym badaniu typu RCT (ang. Randomized controlled trial – w polskich tekstach 

stosuje się często nazwę  Losowe badanie kontrolowane - LBK ), efekt końcowy jest oceniany po 

tym jak, losowo dobrani pacjenci,  zostaną poddani lub nie, działaniu określonych czynników. 

Proces ten utrudniać mogą względy logistyczne, etyczne oraz finansowe.  

Retrospektywne badania typu CCS (ang. case-control studies - badania kliniczno-kontrolne) 

są prowadzone jako alternatywne, zwłaszcza w badaniach nad etiologią chorób.   W badaniach nad 

etiologią choroby, naukowcy rozpoczynają od wybrania grupy pacjentów (przypadków) z daną 

chorobą. Następnie, określają stopień w jakim w przeszłości byli oni narażeni na oddziaływanie 

czynnika etiologicznego. Współczynnik narażenia zostaje również określony w grupie pacjentów, u 

których nie stwierdzono danej choroby (przypadki kontrolne). Metoda ta jest czasami określana jako 

trohoc (angielskie słowo „cohort” oznaczające kohortę, pisane odwrotnie), ponieważ działa ona 

wspak:  rozpoczyna od skutku,  a  kończy na przyczynie.  

Główne zalety badań typu CCS – to oszczędność czasu i kosztów. W warunkach, gdy 

choroby pojawiają się rzadko, a rozwój ich trwa latami, kohorta do badań typu RCT jest trudna do 

zorganizowania a badanie kosztowne. Badania typu CCS sprawdzają się również  w studiach nad 

narażeniem na szkodliwy czynnik (np. alkohol w czasie ciąży), gdzie randomizacja byłaby 

niemożliwa z powodów etycznych i logistycznych. 

Naukowcy zajmujący się badaniami typu CCS borykają się z tymi samymi problemami co 

badacze, którzy planują badania prospektywne. Dotyczą one doboru choroby i jej zdefiniowania, 

grup kontrolnych i grup przypadków, określenia narażenia, charakterystyki podatności obu grup na 

chorobę oraz problemów statystycznych. 

Jako, że celem większości badań CCS jest zbadanie etiologii choroby, błąd selekcji staje się dużym 

problemem w doborze pacjentów chorych i kontrolnych. Arbitralne włączenie lub wyłączenie 

pewnych grup powoduje błąd wyników, co może uczynić badanie bezwartościowym. Na przykład, 

wykluczenie pacjentów, u których stwierdzono wyjątkowo wysoki lub niski wskaźnik narażenia, 

błędnie zawyża lub zaniża wskaźnik narażenia u pozostałych pacjentów z grupy przypadków lub z 

grupy kontrolnej.  

Aby ułatwić zadanie, często dobiera się próby spośród pacjentów hospitalizowanych. Jednakże, 

szansa hospitalizacji z powodu różnych chorób nie jest jednakowa i na ogół bardziej 

prawdopodobna jest hospitalizacja pacjenta z dwiema lub trzema chorobami, niż z jedną. Wpływ 

różnych szans hospitalizacji w poszczególnych chorobach na zniekształcenia wyników badań 

określane jest jako błąd Berksona, który bardzo trudno wyeliminować. Błąd selekcji pojawia się 

również, kiedy badania dotyczą grupy,  która nie reprezentuje wszystkich pacjentów cierpiących na 

daną chorobę Może to mieć miejsce, gdy niektórzy pacjenci chorują krótko lub umierają 

przedwcześnie. 

background image

Bez względu na metodę, jakiej użyto przy doborze grupy kontrolnej i grupy badanej, 

powinna ona być ustalona zanim dane zostaną uzyskane i zanalizowane. Niedopuszczalne jest 

manipulowanie składem grupy badanej po uzyskaniu danych w taki sposób, by uzyskać pożądane 

rezultaty.  

Aby prowadzić badania nad chorobą należy ją jasno i dokładnie zdefiniować, używając  przy 

tym jednoznacznych terminów oraz kryteriów operacyjnych.  

Testy i procedury diagnostyczne muszą być przeprowadzane i interpretowane jednakowo w 

obu grupach. Chodzi o to, by badacz  miał  pewność, że członkowie grupy kontrolnej nie chorują na 

daną chorobę. Jest to szczególnie ważne wtedy, gdy istnieją bezobjawowe formy danej choroby. 

Interpretacja danych metodą  ślepej próby pomaga wyeliminować błąd, który może wyniknąć, jeśli 

wiedza o narażeniu na szkodliwy czynnik miała wpływ na formułowanie diagnozy. 

Stopień narażenia powinien być określony jednoznacznie i dokładnie, by inni badacze mogli 

za pomocą tych samych metod uzyskać te same wyniki. Osoba zbierająca dane nie powinna znać 

badanej hipotezy ani nie powinna wiedzieć czy dany podmiot pochodzi z grupy kontrolnej, czy z 

grupy przypadków. Pomiar czasu może mieć duży wpływ na określenie stopnia narażenia. 

Członków grupy badanej i kontrolnej powinna charakteryzować taka sama podatność na 

zachorowanie na daną chorobę w okresie poprzedzającym narażenie. Zmienne, które mogą 

statystycznie wpływać na badane zjawisko, ale nie są związane przyczynowo, nazywa się 

zmiennymi zakłócającymi, np. klasa społeczna przyczynowo rzadko jest związana z występowaniem 

chorób, ale koreluje z wieloma. Zmienne zakłócające utrudniają ocenę związku przyczynowo-

skutkowego między szkodliwymi czynnikami narażenia a zapadalnością na daną chorobę. 

Sposobem na zminimalizowanie tego problemu jest odpowiednie zaprojektowanie badania, 

pozwalające na uzyskanie grup pacjentów, w których wpływ czynników zakłócających jest 

podobny. Inną metodą jest też użycie metod wielowymiarowych w analizie danych. 

Metaanaliza 

W 1976 roku Glass  wprowadził termin “metaanaliza” dla opisania analizy statystycznej 

zbioru wyników wielu badań w celu ich zintegrowania. Metaanalizę można również zdefiniować 

jako metodę, wykorzystującą analizy statystyczne do zbierania danych  z różnych badań, co ma 

umożliwić oszacowanie całkowitego wpływu danej interwencji lub zmiennej na określony wynik.  

       Ten  rodzaj  badania  stara  się uniknąć subiektywizmu opisu naukowego. Thacker proponuje 

następujące etapy działania: 

¾  zdefiniowanie problemu oraz kryteriów badań, 

¾  znalezienie badań naukowych, wyszukanie odpowiedniego piśmiennictwa,  

¾  sklasyfikowanie i zakodowanie cech badania, 

¾  ustalenie miar ilościowych dla cech badanych wg wspólnej skali, 

¾  zanalizowanie, zinterpretowanie i zapisanie wyników. 

background image

Istnieje wiele zalet metaanalizy. Zmusza ona do systematycznej analizy metod, wyników, 

klasyfikacji oraz interwencji. Pozwala ona oszacować wielkość skutku w terminologii statystycznej. 

Połączenie danych z różnych badań umożliwia wyciąganie ogólnych wniosków na podstawie 

wyników i zwiększa potencjalnie wartość statystyczną. Zmniejszeniu powinien ulec błąd popełniany 

przy badaniu. 

 
Randomizowane badania kliniczne 

 

Badania typu RCT zostały przyjęte jako standardowe dla oceny skuteczności terapii. 

Randomizowane badania wykonuje się prospektywnie, co pozwala skutecznie kontrolować 

zmienne. Ważną cechą takich badań jest użycie randomizacji do zapobiegania błędom w 

przypisywaniu podmiotów do konkretnych grup interwencyjnych (eskperymentalnych). Jeśli 

randomizacja jest przeprowadzana prawidłowo, różnice w wynikach, które obserwuje się  wśród 

grup są zwykle efektem leczenia, a nie pierwotnych różnic między grupami. Inne ważne zasady 

badań RCT: 

¾  wykluczani są pacjenci, których stan określa się jako agonalny lub którzy zmarli przed 

randomizacją, 

 
¾  wykluczani są pacjenci, u których stwierdza się bezwzględne wskazania lub przeciwwskazania 

do podjęcia któregokolwiek ze sposobów leczenia, stosowanych     w badaniu, 

¾  wyniki pacjentów, których leczenie zmieniło się znacznie po randomizacji, są zwykle 

analizowane oddzielnie, 

 
¾  cechy pacjenta przed leczeniem są zapisywane i klasyfikowane w procesie zwanym 

stratyfikacją, pozwala ona na ocenę efektów terapeutycznych grup, co do których rokowania są 
podobne; pomaga to zrekompensować wszelkie różnice w rokowaniach przed leczeniem, które 
mogły się pojawić przypadkowo podczas randomizacji. 

 

Niejednokrotnie wykonanie badań RCT jest jednak niemożliwe. Wielu lekarzy i pacjentów nie 

zgadza się na randomizację, zwłaszcza wtedy, gdy proponowana interwencja jest szczególnie 

pożądana lub niepożądana. Przemawiają za tym często mogą względy etyczne. Ponadto, jeśli 

choroba występuje rzadko, potrzebna jest duża liczba pacjentów, a to może spowodować 

konieczność zaangażowania wielu instytucji, co skomplikuje i podroży procedury. 

Przy metodach randomizacji występują specyficzne dla nich problemy. Guyat i in. opisali 

wariant badań RCT, gdzie każdy z pacjentów jest osobnym przypadkiem eksperymentalnym. W 

projekcie tym (ze ślepą próbą), ci sami pacjenci, wytypowani metodą randomizacji ze ślepą próbą, 

poddawani są dwóm lub więcej sposobom leczenia w różnym czasie, po czym ocenia się punkty 

końcowe oraz rezultaty każdej  próby leczenia.  

 

 

background image

Metody randomizacji  

Dwa podstawowe wymogi w formułowaniu rozkładu prawdopodobieństwa powodują,                

że poddane obserwacji próby powinny:  

¾  być niezależne, 

¾  mieć ten sam rozkład. 

W związku z tym, kryteria stwierdzające czy pacjent może uczestniczyć w badaniu muszą zostać 

szczegółowo zdefiniowane i ściśle przestrzegane. Ponadto prowadzący badania   i pacjent muszą 

wyrazić zgodę na stosowanie wszelkich losowo wybranych sposobów leczenia zanim pacjent 

zostanie formalnie włączony do badań, w przeciwnym bowiem razie pojawi się błąd selekcji.  

Randomizację można osiągnąć na wiele sposobów. Najprostszy z nich przypomina rzut 

monetą. Przygotowane wcześniej kartoniki oznaczone cyfrą 0 (osobniki do grupy kontrolnej)      i 1 

(osobniki do grupy badanej) zostają przetasowane, następnie losuje się jeden kartonik dla każdego 

podmiotu, a dany podmiot przydziela się odpowiednio do grupy. Jednak metoda ta była szeroko 

krytykowana (i właściwie wyszła z użycia) ze względu na brak ślepej próby  i duże 

prawdopodobieństwo nieodpowiedniego przetasowania.    

W wielu próbach klinicznych, tworzy się randomizowaną listę z losowo wybranych tablic 

liczb losowych lub komputerowo wylosowanych liczb losowych. (W 1955 roku Rand Corporation 

wylosowała milion cyfr używając specjalnie zaprojektowanej w tym celu ruletki elektronicznej). 

Komputerowe listy będą używane prawdopodobnie coraz częściej. 

 

 Randomizacja nie jest jednak pozbawiona wad. Główną wadą metod prostej randomizacji 

jest fakt, iż nie gwarantują one równego rozmieszczenia podmiotów  w poszczególnych grupach. 

Jest to niepokojące dla prowadzących badania, zakładają oni bowiem równe rozmieszczenie. Ulega 

również zmniejszeniu efektywność zastosowanego testu statystycznego. Problem ten można 

rozwiązać na dwa sposoby. Pierwszy zakłada, że przed zapisaniem pacjentów do programu badań, 

listy randomizowane tworzone są wielokrotnie, aż uzyskana zostanie właściwa równowaga. Drugi 

sposób stosuje bloki losowo dobranych cyfr. Każda z tych metod pozwala uniknąć  błędu przy 

rozmieszczaniu pacjentów.  

Istnieje prawdopodobieństwo,  że - gdy stosuje się małe próby - istotne zmienne demograficzne i 

prognostyczne będą nierównomiernie rozmieszczone w grupach, co może spowodować pojawienie 

się pewnych błędów w wynikach na korzyść którejś z terapii. Moeschberger opisuje technikę 

stratyfikacji, która pozwala zmniejszyć brak równowagi.  

 

Badanie obserwacyjne (survey

 

Odpowiedź na pytanie postawione w badaniu zależy od przebiegu badania oraz przyjętych 

założeń. Jest ono nieeksperymentalne, ponieważ prowadzący badanie nie ma żadnej kontroli nad 

background image

zmiennymi. Badanie jest porównawcze, gdy jedna grupa jest porównywana z inną. Jeśli ocenia się 

wpływ jakiejś zmiennej inaczej na jedną i drugą grupę, wówczas badanie jest oceniające. Jeśli jest 

ono okresowo powtarzane, wtedy nazywane jest badaniem ponawianym. Opracowanie planu 

badania nieeksperymentalnego jest trudne  i czasochłonne.  

 
Badania naprzemienne (cross-over study
) 
 

W badaniu naprzemiennym pacjent poddawany jest kolejno dwóm lub więcej kuracjom, 

jedna po drugiej, a ich wyniki są porównywane. Na przykład, w protokole zawierającym dwa 

sposoby leczenia reakcja pacjenta na terapię A jest zestawiana z reakcją tego samego pacjenta na 

terapię B. Projekt ten do pewnego stopnia pozwala zignorować wpływ indywidualnych cech 

pacjenta na reakcję, jednakże nie da się całkowicie wykluczyć zmian biologicznych u danego 

pacjenta, czy też zmian w pomiarach. Zwykle jednak zmiany te nie są istotne. Termin 

„naprzemienny” określa taką sytuację, w której w pewnych, z góry określonych momentach, 

populacja eksperymentu i populacja kontrolna zostają zamienione, bez wiedzy uczestników badania 

i osób kontrolujących sposób leczenia. Luis i in. twierdzą,   że badania naprzemienne najlepiej 

nadają się do badań nad chorobą stabilną.  

Decyzję o wdrożeniu projektu badania naprzemiennego podejmuje się zwykle, gdy grupa, 

którą dysponujemy, jest niewielka. Zanim jednak decyzja taka zapadnie, prowadzący powinien 

rozważyć pięć czynników wymienionych poniżej, służących ocenie efektywności  projektu. 

 

 

 

•  Skutki przeniesienia (carry-over) i okresowości  

 

Termin „przeniesienie” odnosi się do efektów działania pierwszego leku na okres drugiej 

interwencji. Powinno minąć odpowiednio dużo czasu pomiędzy kolejnymi terapiami, aby minęły 

skutki pierwszego leczenia. Każdy proces chorobowy może postępować, cofać się lub zmieniać 

natężenie w okresie badań. Projekt badań powinien zrównoważyć wszelkie systematyczne tendencje 

i cykle, które pojawiają się w trakcie badań. Dwa powyższe problemy zwane są również efektem 

„kolejności”; komplikują one analizę danych i ich interpretację, osłabiają również ich podstawy 

statystyczne i naukowe. 

 

       Kolejność  leczenia i  ocena pacjentów 

 

Prowadzący badanie musi przypisać każdemu pacjentowi leczenie początkowe, a następnie 

ustalić kolejność, w jakiej stosowane będą  terapie następne. W schemacie o ustalonej kolejności 

background image

(czyli takim, w którym pacjenci zaczynają od  terapii A, a następnie przechodzą do  terapii B) 

porównanie musi zakładać, że skutki  terapii B zastosowanej po  terapii A nie różniłyby się, gdyby  

terapia B była pierwsza w kolejności. Założenie to nie może być ocenione eksperymentalnie. Oto 

cztery metody przypisania badanemu pacjentowi kolejności sposobów leczenia: 

¾  przez przypisanie do z góry ustalonej kolejności, 

¾  przez przypisanie losowe do różnych sposobów leczenia,  

¾  przez przypisanie wyważone (np. przez zastosowanie u pierwszego pacjenta kolejności leczenia 

AB, u drugiego BA, a następnie powtarzanie według potrzeb), 

¾  przez przypisanie niekontrolowane, przypadkowe.  
 
Przypisanie losowe zwiększa wiarygodność metody. 
 
•  Reguły badań naprzemiennych i pomiary w czasie  

 

W badaniu naprzemiennym zamiana sposobu leczenia ma miejsce po upłynięciu określonego 

czasu. Reguły postępowania zależne od stadium choroby wymagają, aby przeprowadzać badanie 

naprzemienne tylko, jeśli istnieją ku temu przesłanki kliniczne. Stosowanie reguł tych badań 

wpływa na podniesienie naukowego i klinicznego znaczenia badania. Pomiary w czasie muszą być 

szczegółowo opisane w protokole. W miarę możliwości wyniki badania w określonym etapie 

powinny być zatajone zarówno przed pacjentami, jak   i obserwatorami. 

 

•  Wypadanie i błędne dane 

 

Współczynniki wypadania mogą być wysokie,  ponieważ - aby uzyskać pełen zestaw danych - 

pacjenci muszą być poddani co najmniej dwóm sposobom leczenia. Skutki wypadania są wyraźne, 

ponieważ od każdego z pacjentów uzyskuje się bardzo dużo informacji. Analiza statystyczna 

powinna identyfikować wypadanie oraz odbiegające od normy dane. Istnieją techniki statystyczne 

odporne na dane zniekształcone, które mogą być wyeliminowane, jeśli tylko zostaną 

zidentyfikowane.  

 

•  Analiza statystyczna i wielkość próby  
  

 

Obserwacje powtarzane u tego samego pacjenta mogą być bardziej podobne do siebie, niż 

obserwacje wykonywane u różnych pacjentów. Analizy, które biorą pod uwagę takie podobieństwa 

są bardziej skomplikowane, ale potencjalnie bardziej skuteczne niż te, w których użyto porównań 

równoległych. Aby odpowiednio stosować specjalne testy, wskazana jest pomoc doświadczonego 

statystyka.  

 

background image

Podsumowanie 

 

Decyzja o wyborze rodzaju badań należy do naukowców. Należy ją podjąć w oparciu o wiele 

czynników, takich jak czas, środki finansowe, rodzaj potrzebnych danych oraz dostępne artykuły 

źródłowe. 

 
Opracował dr n. med. Andrzej Gerstenkorn na podstawie: 
S. Parrillo: Study Designs. eMedicine Journal 2001, vol. 2, No 9. 

 

 


Document Outline