По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 159.99 DOI:10.33920/MED-12-2503-02

Статистические методы в медицине

Крылов Александр Петрович начальник отдела системного администрирования, Московский государственный институт международных отношений (университет) Министерства иностранных дел Российской Федерации, 119454, Москва, проспект Вернадского, дом 76, https://orcid.org/0000-0003-1928-2346, E-mail: Alex0000007@gmail.com

В данной статье рассматриваются статистические методы, применяемые в медицине для анализа данных, оценки эффективности лечения и выявления закономерностей в заболеваниях. Мы обсуждаем основные статистические подходы, такие как описательная статистика, гипотезы, регрессионный анализ и методы выборочного исследования. Особое внимание уделяется роли статистических моделей в клинических испытаниях, а также значению статистических тестов для подтверждения результатов медицинских исследований. В результате анализа было выявлено, что применение адекватных статистических методов значительно повышает достоверность выводов и качество медицинских решений. Статья подчеркивает необходимость обучения медицинских специалистов статистическим подходам для улучшения практики и постановки научных задач.

Литература:

1. Practical Statistics for Medical Research. Chapman and Hall / Altman, D. G. / CRC — 1999.

2. Modern Epidemiology. / Rothman, K. J., Greenland, S., & Lash, T. L. / Lippincott Williams & Wilkins — 2008.

3. Pearson. Zar, J.H. Biostatistical Analysis — 2010.

4. Statistical Methods for Health Care Research. / McNeil, B. J., & Van Horn, R. / Lippincott Williams & Wilkins — 2008.

5. Vickers AJ, Altman DG. Statistics notes: Analysing controlled trials with baseline and follow up measurements. BMJ. 2001 Nov 10;323 (7321):1123–4. doi: 10.1136/bmj.323.7321.1123.

6. Monika Wahi, John C. Pezzullo Biostatistics for Dummies / Emrani, P., Cross, K. / Wiley — 2016.

7. M. Gail, K. Krickeberg, J. M. Samet, A. Tsiatis, W. Wong Survival Analysis: A Self-Learning Text. / Krickeberg, J. M. Samet, A. Tsiatis, W. / Springer — 2010.

8. Biostatistics: The Bare Essentials. / Norman, G. R., Streiner, D. L. / PMPH-USA — 2008.

9. Peter Armitage, Geoffrey Berry, J.N. S. Matthews Statistical Methods in Health Care Research. / McCormack, M., & Grady, J. / Wiley-Blackwell — 2019.

10. Charles E. Phelps Health Economics. / Phelps, C. E. / Pearson — 2010.

11. Regression Methods for Meta-Analysis. / Sterne, J.A. C., & Egger, M. /Wiley — 2001. 2006;295 (6):676–680. doi:10.1001/jama.295.6.676

12. Samaradasa Weerahandi Statistical Methods in Data Analysis. / Liu, L., Karaletsos, T. / Springer — 2018.

13. Regression Modeling Strategies. / Harrell, F. E. / Springer — 2015.

14. Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models. / Gelman, A., & Hill, J. / Cambridge University Press — 2007. http://www.cambridge.org/9780521867061

15. Generalized Linear Models. / McCullagh, P., & Nelder, J. A. / Chapman & Hall — 1989.

16. The Elements of Statistical Learning. / Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. / Springer — 2009.

17. Esteban Ortiz-OspinaMax Roser Global Health: Data Visualization and Analysis. / Ritchie, H., Roser, M. / Our World in Data –2019.

18. Learning Statistics and Programming in R. / Cummings, P. / Wiley — 2016.

19. Bender R. Introduction to the use of regression models in epidemiology. Methods Mol Biol. 2009; 471:179–95. doi: 10.1007/978-1-59745-416-2_9.

20. Miller JP. Statistical considerations in clinical trials. Muscle Nerve. 2014;13 Suppl:S43–4. doi: 10.1002/mus.880131314.

21. Statistical Modeling for Biomedical Researchers. / Shankar, A. /Springer — 2009.

22. Adaptation of the CONSORT Statement: Guideline for Reporting Nonrandomized Trials. / Moons, K.G. M., Altman, D. G. /British Medical Journal — 2006.

23. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. / Guyatt, G. H., Rennie, D. / Churchill Livingstone — 2015.

24. Statistical Approaches to Health and Medicine. / Spiegelhalter, D., Phillips, B. / Wiley — 2016.

25. An Introduction to the Bootstrap. / Efron, B., & Tibshirani, R. / Chapman & Hall — 1994.

26. Systematic Reviews of Evaluative Research: A Handbook. / Deeks, J. J., & Altman, D. G. / Cochrane Collaboration — 2001.

27. Bayesian Methods in Health Economics. / Ghosh, D. / Springer — 2018.

28. An Analysis of Variance Test for Normality (Complete Samples). / Shapiro, S. S., Wilk, M. B. / Biometrika Vol. 52, No. 3/4 (Dec., 1965), pp. 591–61

29. Statistical Methods for Survival Data Analysis. / Lee, E. T., Wang, J. W. / Wiley — 2013.

30. The Data Science Handbook: A Comprehensive Guide to Data & Statistical Analysis. / Thoma D. / O’Reilly Media — 2019. https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/

Статистика играет ключевую роль в медицинских исследованиях и практиках, предоставляя необходимые инструменты для анализа и интерпретации данных, получаемых в процессе диагностики, лечения и профилактики заболеваний. Современная медицина основана на доказательном подходе, что подразумевает использование научных данных для принятия решений о том, как лечить, исследовать и предотвращать болезни. В этом контексте статистические методы становятся важными инструментами, обеспечивающими надежность и точность выводов, сделанных на основе данных.

Статистические методы представляют собой набор техник и инструментов, позволяющих исследовать, анализировать и интерпретировать данные, с целью выявления закономерностей и изложения результатов в понятном и систематизированном виде. Эти методы включают как описательные, так и инференциальные статистики, которые помогают в оценке различных факторов и их влияния на рассматриваемые явления. Статистика играет центральную роль во множестве областей, и медицина не является исключением.

Статистические методы — это математические операции, предназначенные для обработки и анализа данных, собранных в ходе научных исследований. Эти операции позволяют ученым и практикующим специалистам извлекать из данных полезную информацию, определять связь между переменными, проверять гипотезы и делать выводы о более широких популяциях на основе выборок. Статистические методы могут включать в себя различные процедуры, такие как вычисление средних значений, стандартных отклонений, корреляционных и регрессионных анализов, тестирование гипотез и построение доверительных интервалов [1–30].

В медицинских исследованиях статистика применяется для анализа данных, полученных на различных этапах клинических испытаний, эпидемиологических исследований и других исследовательских проектов. Понимание этих методов позволяет медицинским работникам обоснованно интерпретировать данные, что, в свою очередь, влияет на принятие решений в области здоровья.

Для Цитирования:
Крылов Александр Петрович, Статистические методы в медицине. Терапевт. 2025;3.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: