В настоящее время Казахстан реально находится в рыночной экономике, поэтому есть насущная необходимость экономить ресурсы, как человеческие, так и материальные. Одна из наиболее затратных статей бюджета страны - это расходы на здравоохранение. Однако возможности государства в целом и отдельно взятого гражданина не безграничны, и сегодня остро встает вопрос об эффективности используемых диагностических и лечебных инструментов. Требуются строгие доказательства обоснованности их применения, а также необходимо показать, какому проценту больных они помогут и в какой степени. Но эти данные невозможно получить без помощи статистических методов анализа. Это обусловлено естественным разнообразием биологических объектов, когда фактически невозможно встретить два одинаковых организма, а также влиянием психологических факторов на функциональное состояние, субъективизмом врача-исследователя в оценке таких состояний и т.д.
Надо отметить, что сегодня ни один серьезный медицинский журнал не примет статью без статистической обработки данных, без использования алгоритмов доказательной медицины. Однако, среди множества статистических методов врачу сложно выбрать наиболее адекватный, соответствующий конкретно им набранному материалу. Неправильный подбор методов приводит к неверным выводам, что в свою очередь чревато ошибкой диагностики и лечения.
Отдельно стоит вопрос интерпретации результатов статистической обработки. Наличие большого количества компьютерных программ по статистике позволяет проводить обработку данных с использованием различных многофакторных, многомерных математико-статистических методов - дисперсионного, регрессионного, кластерного и др. Но анализ результатов этих расчетов задача нетривиальная, требующая знаний как по статистике, так из области решаемых с ее помощью проблем.
Высказанные положения лежат в основе принципов доказательной медицины, согласно одному из определений - добросовестного, точного и осмысленного использования лучших результатов клинических исследований для выбора лечения конкретного больного. Эти принципы в настоящее время прочно вошли в клиническую практику. Знание их, умение ими пользоваться – важная задача клинициста, исследователя и преподавателя.
В связи с вышесказанным обоснованным было включение в программу высшей медицинской школы предмета «биостатистика». Целью дисциплины является обучение теоретическим основам биостатистики и формирование навыков применения методов статистической обработки. Процесс обучения включает несколько этапов. Одна из задач - научить студентов наглядно представлять результаты проведенных медицинских исследований в виде графиков, диаграмм и таблиц. Ведь даже такой, казалось бы, простой график как гистограмма распределения направлен на систематизацию и упорядочение данных, что в свою очередь позволяет извлечь из них большой объем информации.
Немаловажное место в деятельности врача имеет процесс сравнения. Если подходить формально, постановка диагноза по сути также представляет собой процесс сравнения – здорового с больным. В случае, когда изучаются массовые (групповые) различия, вступают в силу статистические законы. На этом этапе студенты знакомятся с понятиями генеральной совокупности, выборки, статистических характеристик случайной величины: средней, дисперсией, модой и др. Эти понятия необходимы им для освоения основ теории проверки статистических гипотез – данный раздел занимает центральное место в биостатистике. Здесь важны как математические основы различных методов, так и понимание корректного их использования, а также умение сделать правильные выводы из результатов – по существу исследуемой проблемы.
С этой целью на кафедре медицинской биофизики и информатики КГМУ широко практикуется обсуждение в группах ситуационных задач, которые включают формулировку цели конкретного исследования, рабочих гипотез, определение необходимого количества объектов, подбор методов, критериев оценки результатов. Изучение каждой темы сопровождается примерами решения конкретных медицинских проблем, например, определение референтных величин, установление взаимосвязи между физиологическими процессами в норме и при патологии, сравнительная оценка заболеваемости в различных популяциях, прогнозирование выживаемости при различных методах лечения и т.д.
Важной проблемой является мотивирование студентов к изучению дисциплины, и в этой связи встает вопрос насколько востребованы знания биостатистики в будущей деятельности врача. По данным одного из опросов (Леонов В.П., 2006) статистический инструментарий необходим, прежде всего, лицам, занятым научными исследованиями, а также участвующим в испытаниях новых препаратов, методов диагностики и лечения. Однако большинство выпускников медицинского вуза будут работать в практическом здравоохранении, в больницах, на приеме в поликлинике, и будут иметь дело не с массовыми явлениями, а конкретно с отдельным больным с его конкретными отдельными проблемами. В этой связи программа дисциплины и методика преподавания должны быть составлены таким образом, чтобы вызвать интерес студента, чтобы он видел перспективу ее изучения.
По нашему мнению, первое, на что нужно ориентировать будущеего медика, это способность анализировать литературные данные – процесс постоянного самосовершенствования требует от врача быть в курсе всего нового в непрерывном потоке информации. А, как уже указывалось выше, любая публикация сопровождается статистически обоснованными выводами. Без знания основ биостатистики читатель не может адекватно воспринять и критически осмыслить приведенные результаты.
Второе, врач должен уметь обобщить свой опыт за некоторый период времени и поделиться им со своими коллегами, возможно, он ценен и заинтересует медицинское сообщество. Не даром одним из требований при аттестации врачей является наличие научных публикаций. Здесь и потребуются основы статистического анализа.
И, наконец, не вызывает сомнение, что биостатистика является «хлебом» больничных эпидемиологов.
Надо признать откровенно - в нас, воспитанников советской системы обучения, сидит благое желание вырастить из современной молодежи широкообразованных личностей, и в связи с этим «нашпиговать» обучающегося множеством знаний, которые те порой никак не хотят принимать. Даже в лучших университетах мира, где проводится жесткий отбор абитуриентов, существует проблема мотивированности к изучению той или иной дисциплины. Наилучший выход в этой ситуации, если на каждом занятии студент будет понимать – полученные знания и навыки помогут ему стать высококвалифицированным специалистом.