Пост подготовлен совместно с медицинским кибернетиком Еленой Филипповой, автором канала MedData Lab.

В клинических исследованиях есть понятие конфаундеров — вмешивающихся, или спутывающих, факторов. Это признаки, которые связаны как с изучаемым исходом, так и с воздействием, не являясь при этом промежуточным звеном влияния воздействия на исход. Часто к ним относятся возраст, тяжесть заболевания, наличие сопутствующих заболеваний и т.д. Если в наблюдательном исследовании мы сравниваем группы основного лечения и контроля, и при этом они имеют различия по каким-либо вмешивающимся факторам, это может существенно изменить результаты сравнения.

В статистике есть разные способы устранять влияние конфаундеров, чтобы получить корректные результаты анализа. Один из них — рандомизация, то есть случайный отбор исследуемых в сравниваемые группы. Это позволяет снять проблему влияния как известных, так и неизвестных нам конфаундеров.

А если рандомизация не проводилась? Например, мы проводим когортное исследование по данным пациентов, наблюдающихся в больнице. То или иное лечение им назначается не случайно, а исходя из показаний. Легко представить, что группы пациентов с разным лечением будут заодно различаться и по другим важным признакам, таким как коморбидность или тяжесть заболевания. И, конечно, это будет влиять на результаты сравнения.

Для устранения или минимизации влияния конфаундеров в такой ситуации можно использовать:
🔹анализ подгрупп,
🔹многофакторную регрессию,
🔹псевдорандомизацию методом сопоставления оценок склонности (PSM).

Все эти методы с примерами в программе SPSS мы будем подробно изучать во второй теме Курса по сложным методам, который стартует 14 сентября.

А в этом посте вместе с медицинским кибернетиком Еленой Филипповой мы проведем статистический разбор подобной ситуации с применением языка R.

Итак. В клинике ретроспективно проанализировали результаты планового хирургического вмешательства: 60 пациентов в первой группе получали новый протокол ранней активизации, 60 пациентов во второй группе — стандартное послеоперационное ведение

При оценке длительности госпитализации пациентов:
средние значения составили, соответственно, 5,5 и 6,8. Разность средних составила -1,29 дня с 95% ДИ: -2,25 до -0,34, p = 0,008.
Другими словами, различия групп были статистически значимы.

Все бы хорошо, но наше исследование наблюдательное, то есть отбор в группы был неслучайным. Поэтому мы дополнительно провели сравнение групп по потенциальным конфаундерам. И получили, что возраст исследуемых имел заметные различия:
в первой группе он составил 52,9 года, а во второй был почти на 10 лет старше — 62,4 года.

Очевидно, что меньшие сроки госпитализации в первой группе могли быть обусловлены не только новым протоколом, но и более молодым возрастом пациентов. Поэтому для корректного вывода о связи проводимого лечения с длительностью госпитализации нам нужно устранить влияние конфаундера — возраста. И для этого мы можем воспользоваться методом регрессии.