НАИБОЛЕЕ ЧАСТЫЕ ОШИБКИ, СОВЕРШАЕМЫЕ ПРИ ПРОВЕДЕНИИ МЕДИЦИНСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Проведение научных исследований в области медицины, как и в других сферах науки, сопряжено с необходимостью соблюдения различного рода стандартов и правил. Допущение различного рода ошибок на стадии планирования или реализации научного исследования может привести к тому, что исследование необходимо проводить заново, имеющиеся результаты непригодны для публикации, а тем более для защиты диссертации. Целью данной статьи является рассмотрение наиболее частых ошибок, которые совершают исследователи на этапе планирования или реализации медицинских научных исследований. В статье рассмотрены ошибки, связанные с неверным определением и несоблюдением дизайна исследования, неправильной формулировкой цели и задач исследования, дефектами формирования выборки исследования и работы с формируемыми базами данных, а также ошибки, совершаемые при статистическом анализе полученных данных. Представленный в статье материал не претендует на исчерпывающий перечень возможных ошибок, которые могут совершаться при проведении исследований. Данный материал представляет собой изложение опыта авторов по рецензированию и экспертизе различного рода научных исследований. Учет изложенного в статье опыта позволит предотвратить потенциальные ошибки при проведении медицинских исследований, обеспечить более качественное планирование и реализацию научных исследований в области медицины.

Об авторах

Артем Николаевич Наркевич

ФГБОУ ВО «Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В. Ф. Войно-Ясенецкого»

Email: narkevichart@gmail.com
кандидат медицинских наук, доцент, декан медико-психолого-фармацевтического факультета, зав. научно-исследовательской лабораторией медицинской кибернетики и управления в здравоохранении, доцент кафедры медицинской кибернетики и информатики г. Красноярск

Константин Анатольевич Виноградов

ФГБОУ ВО «Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В. Ф. Войно-Ясенецкого»

г. Красноярск

Список литературы

  1. Гржибовский А. М. Выбор статистического критерия для проверки гипотез // Экология человека. 2008. № 11. С. 48-57.
  2. Гржибовский А. М., Горбатова М. А., Наркевич А. Н., Виноградов К. А. Объем выборки для корреляционного анализа // Морская медицина. 2020. Т. 6, № 1. С. 101-106.
  3. Дыбан П. А. К вопросу о методических ошибках в некоторых медико-биологических исследованиях // Цитокины и воспаление. 2016. № 3-4. С. 296-298.
  4. Зорин Н. А. Оценка качества научных публикаций (часть I) // Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2011. № 3. С. 71-76.
  5. Зорин Н. А. Оценка качества научных публикаций (часть II) // Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2012. № 1. С. 85-93.
  6. Ланг Т. Двадцать ошибок статистического анализа, которые вы сами можете обнаружить в биомедицинских статьях // Международный журнал медицинской практики. 2005. № 1. С. 21-31.
  7. Леонов В. П. Ошибки статистического анализа биомедицинских данных // Международный журнал медицинской практики. 2007. № 2. С. 19.
  8. Леонов В. П. Статистика в кардиологии. 15 лет спустя // Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2014. № 1. С. 17-28.
  9. Наркевич А. Н., Виноградов К. А. Выбор метода для статистического анализа медицинских данных и способа графического представления результатов // Социальные аспекты здоровья населения. 2019. № 4. URL: http:// vestnik.mednet.ru/content/view/1092/30/lang,ru/ doi: 10.21045/2071-5021-2019-65-4-9.
  10. Наркевич А. Н., Виноградов К. А. Дизайн медицинского исследования // Социальные аспекты здоровья населения. 2019. № 5. URL: http://vestnik.mednet.ru/ content/view/1108/30/lang,ru/ doi: 10.21045/2071-50212019-65-5-13.
  11. Наркевич А. Н., Виноградов К. А. Методы определения минимально необходимого объема выборки в медицинских исследованиях // Социальные аспекты здоровья населения. 2019. № 6. URL: http://vestnik.mednet. ru/content/view/1 123/30/lang,ru/ doi: 10.21045/2071 -5021-2019-65-6-10.
  12. Наркевич А. Н., Виноградов К. А. Настольная книга автора медицинской диссертации: пособие. М.: Инфра-М, 2019. 454 с.
  13. Реброва О. Ю. Описание статистического анализа данных в оригинальных статьях. Типичные ошибки // Российская ринология. 2018. № 1. С. 65-68.
  14. Реброва О. Ю. Описание статистического анализа данных в оригинальных статьях. Типичные ошибки // Российский вестник акушера-гинеколога. 2010. № 6. С. 78-81.
  15. Andrews J., Likis F. E. Study Design Algorithm // Journal of lower genital tract disease. 2015. Vol. 19, N 4. P. 364-368. doi: 10.1097/LGT.0000000000000144.
  16. Beath A., Jones M. P. Guided by the research design: choosing the right statistical test // The Medical journal of Australia. 2018. Vol. 208, N 4. P. 163-165.
  17. Carrell D. T., Simoni M. «Easier ways to get a publication»: the problem of low quality scientific publications // Andrology. 2018. Vol. 6, N 1. P. 1-2. DOI:10.1111/ andr.12460.
  18. Elston D. M. Study design and statistical analysis // Journal of the American Academy of Dermatology. 2018. Vol. 79, N 2. P. 207. doi: 10.1016/j.jaad.2017.1 1.004.
  19. George B. J., Beasley T. M., Brown A. W., Dawson J., Dimova R., Divers J., Goldsby T. U., Heo M., Kaiser K. A., Keith S. W., Kim M. Y., Li P., Mehta T., Oakes J. M., Skinner A., Stuart E., Allison D. B. Common scientific and statistical errors in obesity research // Obesity (Silver Spring). 2016. Vol. 24, N 4. P. 781-790. doi: 10.1002/oby.21449.
  20. Hajian-Tilaki K. Sample size estimation in diagnostic test studies of biomedical informatics // Journal of biomedical informatics. 2014. N 48. P. 193-204. DOI: 10.1016/j. jbi.2014.02.013.
  21. Malone H. E., Nicholl H., Coyne I. Fundamentals of estimating sample size // Nurse researcher. 2016. Vol. 23, N 5. P. 21-25. doi: 10.7748/nr.23.5.21.s.
  22. Noordzij M., Dekker F. W., Zoccali C., Jager K. J. Sample size calculations // Nephron. Clinical practice. 2011. Vol. 118, N 4. P. 319-323. DOI:10.1 159/000322830.
  23. Salthammer T. Quality or quantity? Historic and current trends in scientific publishing // Indoor Air. 2016. Vol. 26, N 3. P. 347-349. doi: 10.1111/ina.12287.
  24. Staggs V. S. Pervasive errors in hypothesis testing: Toward better statistical practice in nursing research // International journal of nursing studies. 2019. N 98. P. 87-93. doi: 10.1016/j.ijnurstu.2019.06.012.
  25. Thiese M. S. Observational and interventional study design types; an overview // Biochemia medica. 2014. Vol. 24, N 2. P. 199-210. doi: 10.11613/BM.2014.022.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Наркевич А.Н., Виноградов К.А., 2020

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».