Что такое норма в медицине
Метки: Нормы размеров по УЗИ, УЗИ норма, УЗИ нормальные показатели, УЗИ нормативы, УЗИ нормы, УЗИ показатели нормы, норма, образование, обучение, справочник, статистика
| Видео с ВК | ||||
| | ||||
Прежде всего хотелось бы остановиться на самом понятии нормы. Что же это такое - норма?
Это абсолютно точные характеристики нашего организма, как холодильника или стиральной машины?
Возможны ли такие характеристики в отношении человека или любого другого живого организма, подчиняющегося принципам эволюции(т.е. постоянной изменчивости) и созданного не человеком?
Иногда в беседах я шучу, что до сих пор создатель человека не спустил нам на землю инструкцию с характеристикам человеческого организма, а все что мы о себе знаем добыто методом научного тыка(научно это называют методом проб и ошибок). С тем же успехом аборигены на необитаемом острове могут попытаться воссоздать прибитый волнами к их острову телевизор из подручных материалов - камней и дерева. Да что там аборигены, попробуйте разобраться в устройстве телевизора сами не имея специального образования или инструкции. Для этого в технике даже существует специальный термин - обратный инжиниринг(от англ. reverse engineering), т.е. готовое устройство разбирают на части, чтобы понять как оно работает, и чаще всего этот "инжиниринг" плохо заканчивается для "устройства".
В этой связи лучевая диагностика, к которой относится и УЗИ, стала большим подспорьем для врачей - можно смотреть что внутри у человека не "разбирая" его.
Одним словом, когда мы говорим о норме в отношении человека, то подразумеваем тот уровень понимания нормального устройства человеческого организма, который доступен науке на данном этапе научно-технического прогресса.
Еще одно понятие очень модное сейчас - это Доказательная Медицина (от англ. evidence-based medicine).
Можно подумать, что бывает другая? И да, бывает, ну или была раньше. Как считают историки, врачи произошли от колдунов.
Многое конечно изменилось с тех пор в медицине. И современная медицина стремится стать лучше и точнее.
Отсюда и термин доказательная медицина. Т.е. мало например синтезировать лекарство и показать его эффективность на малой группе пациентов. Для доказательной медицины нужны большие исследования, в том числе так называемые слепые, с плацебо и даже многоцентровые, когда даже врачи не знают кому из пациентов достается таблетка с действующим веществом, а кому пустышка(плацебо), а для исключения вклада личного фактора еще и в разных лечебных учреждениях(многоцентровые).
Так, например, в начальных исследованиях фармакологической компании могут быть получены весьма положительные результаты, а по результатам многоцентровых исследований окажется, что эффект от лекарства близок к плацебо.
Тоже относится и к нормам! И пациенты и врачи очень любят пользоваться таблицами с нормами. Этих таблиц много и они разные. Т.е. нормируются по разным факторам - полу, возрасту, весу, росту, площади поверхности тела(расчетный показатель - если так можно выразиться, квинтэссенция роста и веса), территории проживания и т.д. Понятно, что возраст не самый лучший фактор для деления на сходные группы, т.к. люди одного возраста бывают весьма разными по весу и росту. Поэтому последним факторам отдается предпочтение. Нормирование по территории проживания или даже по принадлежности к той или иной расе, что до сих пор еще распространено в США, согласно с последними рекомендациями FDA(Food and Drug Administration, структура вроде нашего Роспотребнадзора) от 2016 г.[1], так же вызывает сомнения, т.к. в нашем глобальном мире с авиаперевозками и международными браками все это уже давно нивелировано.
Какие-то таблицы дают диапазоны значений полученные неизвестно как(т.е. способ расчета не указан), другие среднее арифметическое значение(М большая) с поправкой после знака плюс-минус - в некотором роде тоже диапазон значений, только записанный по другому. И часто даже не указывается что именно было использовано в качестве поправки - это ошибка среднего арифметического(м маленькая, или SEM от англ. standard error of mean) или среднеквадратическое отклонение(СКО, сигма, на англ. SD - standard deviation, т.е. стандартное отклонение)? А это совсем разные поправки! Более того, их еще часто и путают[2]!
По моему опыту в РФ поправки в таких таблицах чаще подразумевают именно ошибку среднего арифметического, а в западных таблицах наоборот СКО. В настоящее время и в отечественных таблицах тоже можно встретить СКО.
В чем же между ними разница? Таблицы с ошибкой среднего арифметического это таблицы чисто для науки, они не годятся для нормирования, ошибка среднего арифметического позволяет лишь судить о том, насколько удачно(если она мала, в идеале должна стремиться к нулю) была подобрана группа пациентов(N - количество человек в этой группе, которое чем больше, тем лучше, более подробно об этом ниже) для расчета среднего арифметического значения, т.е. насколько эти пациенты сходны по этому признаку!
А вот СКО годится, потому что показывает вариабельность признака в этой сходной группе!
Причем в некоторых таблицах указан диапазон с 2СКО, а в других с одним. Что это все значит? Есть несколько подходов к использованию СКО для построения так называемых доверительных интервалов/рядов/диапазонов значений.
Первый:
- диапазон плюс-минус 1СКО - это норма,
- диапазон плюс-минус 2СКО(СКО + СКО) это незначительное отклонение от нормы, а за пределами 2 СКО возможна патология[3].
Второй вариант, который на мой взгляд более отвечает тому, с чем мы имеем дело в статистике[4]:
- диапазон плюс-минус 1СКО - 68% нормального распределения в популяции*,
- диапазон плюс-минус 2СКО - 95% нормального распределения в популяции,
- диапазон плюс-минус 3СКО(СКО+СКО+СКО) - 99% нормального распределения в популяции.
Хотя некоторые авторы считают, что и диапазон М плюс-минус м - дает теже результаты, т.е. М+-м - 68%, М+-2м - 95%, и М+-3м - 99%[3].
На самом деле вся эта "арифметика" идет от так называемого коэффициента/критерия Стьюдента или t:
при t = 1, доверительная вероятность 68%, при t = 2, - 95%, при t = 3, - 99%[3].
Одим словом существует некоторая путаница в таблицах, к которой вы должны быть готовы.
Оптимальным будет третий вариант, который чаще всего встречается в таблицах западных руководств по УЗИ - большинство таблиц с нормальными показателями указывается с диапазонами в 2СКО(2SD).
Теперь немного об N, т.е. о количестве человек вошедших в группу для расчета нормы. Этот показатель вы, как правило, не встретите в таблицах отечественных руководств, да и в западных тоже это большая редкость. Наличие данного показателя в таблице сразу позволяет судить о том, насколько эта таблица репрезентативна, т.е. насколько ей можно верить!
Группы(или выборки) менее 30 человек считаются малыми(малодостоверными), хорошей группой считается группа более 500.
Малые группы годятся для науки, а для нормирования нет.
Представьте, что кто-то посчитал средний рост в одном из 7х классов средней школы(допустим 30 человек) и решил использовать эти данные для нормирования всех школьников в городе или даже в стране! Будет от этого толк? Поверите ли вы таким данным?
Мне встречались таблицы, где авторы честно указывали группы с N=4, т.е. 4 человека было усреднено...
Существует и еще один очень полезный подход, позволяющий более тонко понять природу табличной нормы - с учетом уже указанных размеров групп(N) и реального количества населения в отдельно взятом городе, я уже не говорю про страну, используемый в том числе и мной подход к таблицам таков - если пациент вошел в диапазон значений хотя бы одной из таблиц, то это норма! Т.к. невозможно с помощью одной таблицы, которая всегда считается на относительно малой группе людей, описать все варианты распределения признаков в природе!
Существует еще один тоже весьма полезный подход, немного иррациональный, но тем не менее имеющий право на существование - "А мне не нравится эта таблица!". Казалось бы что за абсурд? А вот и нет, как я уже писал в статье про показания к УЗИ, врач имеет право на собственное мнение! Врачебная интуиция порой спасает жизнь лучше любой логики, тем более в условиях, когда мы так и не нашли "заводскую" инструкцию с характеристиками человеческого организма.
Одним словом, хочется закончить эту главу слоганом из художественного фильма Автостопом по Галактике(The Hitchhiker's Guide to the Galaxy) - Без паники(Don't Panic)!
1) Collection of Race and Ethnicity Data in Clinical Trials. Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff. 2016;
2) P.Nagele. Misuse of standard error of the mean (SEM) when reporting variability of a sample. A critical evaluation of four anaesthesia journals. Br J Anaesth. 2003 Apr;90(4):514-6;
3) В.Зайцев, В.Лифляндский, В.Маринкин. Прикладная медицинская статистика: учебное пособие. 2 изд. Фолиант. 2006, стр. 219-240;
4) В.Власов. Эпидемиология: учебное пособие для вузов. 2 изд. Гэотар-медиа. 2005, стр.111.