Что такое норма в медицине
Метки: Нормы размеров по УЗИ, УЗИ норма, УЗИ нормальные показатели, УЗИ нормативы, УЗИ нормы, УЗИ показатели нормы, норма, образование, справочник, статистика
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.