Prof. Dr. habil Kovács Levente, Dr. habil Ferenci Tamás
A kutatás fő irányai
- Bizonyítékokon alapuló orvoslás
- A laboratóriumi paraméterek biostatisztikus értékelése I. típusú cukorbetegség esetén
- A fő alsó végtagi érrendszeri betegségek epidemiológiai jellemzői
A kutatás részletes leírása
A biostatisztika egy alkalmazott statisztikai terület, amely az empirikus adatokat magában foglaló orvosbiológiai kérdések kvantitatív vizsgálatával foglalkozik. Egy új vérnyomáscsökkentő gyógyszerjelölt valójában csökkenti a vérnyomást? Tényleg rákot okoz-e a nagyfeszültségű távvezetékek közelében élés? Van-e összefüggés az energiabevitel és a gyermek magassági növekedése között? Ezek csak példák azokra a kérdésekre, amelyek megválaszolásának egyik lehetséges módja az empirikus adatok alkalmazása: vérnyomást gyűjtünk azoktól az emberektől, akik szedik és nem szedik a kábítószert, az emberek otthona távolsága a nagyfeszültségű vezetékekig és rákos megbetegedéseik és a gyermekek növekedési adatai. Ezen adatok felhasználásával (ha természetesen megfelelően gyűjtötték volna őket) remélhetjük, hogy a problémák kivizsgálhatók és orvosilag releváns kérdések megválaszolhatók.
Továbbá az is látható, hogy az összes példa számszerű adatokhoz vezet (vérnyomás, rákkockázat, magasság növekedés), ezért kvantitatív válaszokat adhatunk a kérdésekre: milyen vérnyomásváltozást okoz a gyógyszer, ha egyáltalán okoz ; mekkora százalékos változást okoz a rákkockázat az, ha nagyfeszültségű távvezeték közelében élünk, ha bármilyen változás történik; hogyan befolyásolja az energiafelvétel a magasság növekedését, ha van egyáltalán hatása. Ezek megválaszolásához természetesen megfelelő vizsgálatokat kell végrehajtanunk (a rendelkezésre álló adatok felhasználásával), és meg kell hoznunk a szükséges modelleket. Ezzel foglalkozik a biostatisztika..
A modern orvosi kutatás aligha képzelhető el a biostatisztika aktív részvétele – vagy legalábbis támogatása – nélkül. Ez nem meglepő, ha figyelembe vesszük az orvostudomány fejlődésének néhány tendenciáját. Először is, az empirikus irányultság az elmúlt évszázadok során egyre hangsúlyosabbá vált, a 20. század során pedig egyenesen meghatározó. Míg az empirikusan vezérelt orvosi kutatások anekdotikus visszaemlékezései a bibliai időkig nyúlnak vissza, az orvostudomány összefüggésében a 18. század előtt nem beszélhetünk szisztematikus, empirikus gondolkodásról. (1747-ben James Lind elvégezte néha megkérdőjelezett, de ennek ellenére ünnepelt klinikai kísérletét [1], amelyben bebizonyította, hogy a skorbut citrusfélékkel kezelhető.)
Ez nem független attól, hogy ekkor kezdtek tartós ismeretek halmozódni mind az egészséges test működéséről, mind annak betegségeiről. Ami az előbbit illeti, ez összefügg az anatómia fejlődésével, különösen a boncolások eredményei miatt. (Az egyetlen rész, ami megdöbbentő lehet, az az, hogy az emberiség történetéhez képest mennyi idő kellett a legalapvetőbb élettani funkciók helyes leírására; például az emberi vérkeringés első, lényegében helyes leírását csak 1628-ban adták meg [2]. William Harvey.) Ami az utóbbit illeti, egyúttal korszerűbb, tudományos alapú elméletek kezdték felváltani azokat a korábbi elképzeléseket, amelyek a mai standardok szerint meglehetősen nevetségesek a betegségek okairól (rossz levegő, istenek, a humor egyensúlyhiánya stb.).
Ettől a ponttól kezdve az empirikus orientáció csak erősödött és erősödött, és talán nem túlzás azt állítani, hogy ez az empirikus orientáció a 20. század második felében a bizonyítékokon alapuló orvoslás ban [3] ért véget. (Kinek kulcsfontosságú ötlete az, hogy a klinikai döntéshozatalt a rendelkezésre álló legjobb tudományos bizonyítékok összegyűjtésére és kritikus értékelésére alapozza – ami többnyire empirikus vizsgálatok eredménye.)
Meg kell jegyezni, hogy nemcsak az empirikus eredmények jelentősége nőtt (általában), hanem azon belül is, konkrétan a kvantitatív eredmények fontossága is. Ezt erősítette az a tény is, hogy a 20. század utolsó évtizedei korábban elképzelhetetlen számítási kapacitást hoztak, amely mind az adatfeldolgozáshoz, mind a tároláshoz alkalmazható.
A másik tényező, amelyet figyelembe kell vennünk, az orvostudomány haladása a modellalapú megközelítés felé. Hagyományosan az orvosi diagnózist abban különböztették meg a mérnöki diagnózistól, hogy az utóbbinak van egy pontos modellje arról, hogyan kell működni a meghibásodott tárgynak, ellentétben az orvostudománysal, ahol nincs önkényesen részletes leírása a „jó” állapotnak. Ez egyre kevésbé: a fiziológia fejlődésének köszönhetően az orvostudomány számos területén ilyen pontosságú, klinikailag alkalmazható modelleket dolgoztak ki.
Ezek voltak az előzmények a biostatisztika „orvosi oldalán”. Az érem másik oldala a „matematikai oldal”.
A valószínűségelmélet kidolgozása a 18. században kezdődött (elsősorban Jacob Bernoulli és Abraham de Moivre, később Pierre-Simon de Laplace munkájának köszönhetően). Ezzel szemben a matematikai statisztikák, és különösen a következtetési statisztikák jelenlegi formájában csak a 19. század végén, a 20. század elején jelentek meg [4, 5].
Érdekes megjegyezni, hogy ennek jelentős motivációja volt az alkalmazott tudomány részéről (bár leginkább az agrometria miatt – azonban az orvostudomány is gyorsan csatlakozott az örökbefogadókhoz). Az úttörők Ronald Aylmer Fisher, Jerzy Neyman és a két Pearson, Karl és Egon voltak.
A két fejlődési irányzat (az orvostudományban és a matematikai statisztikában) „összekapcsolódott” a 20. században. A matematikai statisztikák eredményei megteremtették a módszertani alapot, míg az orvostudomány fejlődése megteremtette az igényt azoknak a módszereknek és eljárásoknak az alkalmazására, amelyeket ma együttesen biostatisztika néven ismerünk.
Kutatócsoportunk biostatisztikai vizsgálatokat végez többek között az elhízás laboratóriumi paraméterekre [6] és a vércukorszintet befolyásoló tényezőkre [7] vonatkozóan.
[1] Milne, Iain (2012). “Ki volt James Lind, és mit ért el pontosan”. In: Journal of the Royal Society of Medicine 105.12, 503–508. DOI: 10.1258 / jrsm.2012.12k090. eprint: http://jrs.sagepub.com/content/105 /12/503.full.pdf+html . URL: http://jrs.sagepub.com/content/105/12/503 . rövid .
[2] Sloan, AW (1978). – William Harvey, orvos és tudós. In: Dél-afrikai orvosi folyóirat 54.6, p. 247.
[3] Sackett, David L, William M C Rosenberg, J A Muir Gray, R Brian Haynes és W Scott Richardson (1996). „Bizonyítékokon alapuló orvoslás: mi ez és mi nem”. In: British Medical Journal 312.7023, 71–72. DOI: 10.1136 / bmj.312.7023.71.
[4] Hald, Anders (2003). A valószínűség és a statisztika története és alkalmazásuk 1750 előtt. John Wiley & Sons, ISBN: 9780471471295.
[5] Hald, Anders (1998). A matematikai statisztika története 1750 és 1930 között . John Wiley & Sons. ISBN: 9780471179122.
[6] Ferenci, Tamás (2013). A biostatisztika két alkalmazása a kórélettani folyamatok elemzésében . Doktori (PhD) értekezés tétele, Obudai Egyetem.
[7] Ferenci, Tamás, Körner, Anna and Kovács, Levente (2013). „Korrelációs vizsgálatok a HbA1c és a vércukorszint mutatói között az 1-es típusú cukorbeteg magyar gyermekeknél”. In: Szakál Anikó (szerk.) SACI 2013 – 8. Nemzetközi Szimpózium az alkalmazott számítástechnikai intelligenciáról és informatikáról . 443-447. ISBN: 978467364003.
