Доказательная медицина. Чек-лист здорового человека, или Что делать, пока ничего не болит
Шрифт:
Итак, первое и главное: определить показания. Не каждая складка слизистой и не каждое пятно на шейке – это повод для хирургического вмешательства. И здесь уже на помощь приходят международные гайдлайны, благодаря которым круг пациенток, нуждающихся во вмешательстве, оказывается не таким большим.
Что касается самого вмешательства, тут вариантов в моей ситуации оказалось немного: посещение мастер-классов международных специалистов и соотечественников, отсмотр видео-трансляций
А дальше – практика и еще раз практика. При работе с шейкой матки есть удобный момент: возможно отследить «качество» выполненного вмешательства по отсроченному результату (ВПЧ-тестирование и ПАП-тест) через 6 месяцев после операции. Так, если была выполнена конизация по поводу дисплазии шейки матки, в 95 % удачных операций через 6 месяцев дисплазии быть не должно, результат ВПЧ-тестирования должен быть отрицательным.
Конечно, это все равно достаточно условно, но, на мой взгляд, вот тот максимум, который мы можем сделать:
1) обоснованные показания;
2) техника операции, заимствованная у ведущих специалистов;
3) оценка отдаленных результатов„.
Где искать грамотную информацию о доказательной медицине
Источники информации о доказательной медицине и интерпретации научных исследований (здесь представлены ресурсы как базового уровня, так и для продвинутых пользователей, в т. ч. врачей):
Книги по статистике и анализу данных
1. Савельев В.В. Статистика и котики. – Москва: АСТ, 2018
2. Бослаф С. Статистика для всех. – Москва: ДМК Пресс, 2018
3. Гланц С. Медико-биологическая статистика. // Книга доступна по ссылке: http://medstatistic.ru/articles/glantz.pdf
4. Шитиков В.К., Мастицкий С.Э. Статистический анализ и визуализация данных с помощью R. // Книга доступна по ссылке: http://mospolytech.ru/storage/b53b3a3d6ab90ce0268229151c9bde11/files/Mastitsky_and_Shitikov_2014.pdf
5. Шитиков В.К., Мастицкий С.Э. Классификация, регрессия и другие алгоритмы Data Mining с использованием R. // Книга доступна по ссылке: https://ranalytics.github.io/data-mining/
6. Триша Гринхальх. Основы доказательной медицины. – Москва: ГЭОТАР-Медиа, 2019
7. Основы доказательной медицины. Учебное пособие для системы послевузовского и дополнительного профессионального образования врачей./Под общей редакцией академика РАМН, профессора Р.Г.Оганова. – М.: Силицея-Полиграф, 2010. – 136 с. // Книга доступна по ссылке:pdf
8. Талантов П. 0,05. Доказательная медицина от магии до поисков бессмертия. – Москва: АСТ, 2019
Сайты по статистике и анализу данных
1. Портал знаний от Statsoft: http://statistica.ru/
2. Портал MachineLearning: http://www.machinelearning.ru
3. Блог «R: анализ и визуализация данных»: https://r-analytics.blogspot.com/
4. Группа в Facebook «Этика науки»:(полезные разборы и интересные новости)
5. Ресурс по первичному скринингу медицинской статьи: https://www.understandinghealthresearch.org/
6. СайтНа саите в числе остальных полезных ресурсов имеется ссылка Learning ЕВМ (Изучение ДМ),
7. СайтБаза данных Национальнои службы здравоохранения Великобритании, содержит публикации как по использованию медицинских технологии, так и документы по диагностике, лечению и профилактике различных заболевании.
8. Обучающий бесплатный ресурс Cochrane Evidence Essentials, предлагающий введение в науку доказательной медицины и рассказывающий о том, как использовать ее для принятия обоснованных решений в отношении здоровья: https://training.cochrane.org/essentials
Курсы по статистике и анализу данных
1. Курс «Основы статистики»:
a. Первая часть: https://stepik.org/course/76/
b. Вторая часть: https://stepik.org/course/524
c. Третья часть: https://stepik.org/course/2152
2. Курс «Анализ данных в R»:
a. Первая часть: https://stepik.org/course/129
b. Вторая часть: https://stepik.org/course/724
3. Сайт:Видеокурсы по разным областям человеческои деятельности. Курс по клиническим исследованиям предлагает субтитры на русском языке: https://www.coursera.org/learn/clinical-trials
Примеры интерпретации научных исследований и просто интересное
1. Надо ли ориентироваться на p-value в медицинских научных исследованиях: https://www.eco-vector.com/no-statistics
2. Поверхностный скрининг одного вопроса кардиологом Антоном Родионовымfacebook.com/avrodion/posts/10206084924159972
3. Аккаунт эпидемиолога Антона Барчука, где бывает много интересных разборовfacebook.com/anton.barchuk
4. На канале CME бывают интересные разборы крупных исследований. Например, это: https://www.youtube.com/watch?v=WiLzG_5xatM
5. Примеры организации и описания когортных исследований:http://www.shcs.ch/
6. Замечательная лекция Антона Родионова и Дмитрия Напалкова, которую обязательно надо посмотреть: «Дискуссионный клуб: доказательства и «фейковые новости» кардиологии»: https://internist.ru/events/detail/35167/
7. Лекция онколога, биостатистика Полины Шило о когнитивных искажениях при интерпретации научных данных на Первом медицинском канале www.1med.tv
Часть 2
Превентивная медицина
О превентивной медицине
Все знают о профилактике, о необходимости вести здоровый образ жизни, но в реальности не всегда получается заботиться о себе и со вниманием относиться к своему самочувствию.
Многие стремятся помочь нам: разнообразные тренинги, подходы к питанию, рекомендации о курсах витаминов и БАДов. Но и в этом вопросе обилие информации никак не облегчает участь человека: растеряться проще, чем разобраться.