Количественные подходы помогают при поиске наиболее эффективных и целесообразных путей решения специфических проблем у конкретных пациентов (клиническая политика) или при распределении ресурсов в системе здравоохранения между регионами и группами населения (общественная политика).
При анализе решений врач намечает альтернативные пути (например, хирургическое или терапевтическое лечение при аденоме предстательной железы; посев мазка с последующим назначением антибиотика или лечение антибиотиками всех больных при стрептококковой ангине), а затем рассчитывает, какой метод даст наилучший результат, оценивая для каждой ветви последовательности событий частоту и клиническую значимость возможных исходов.

Основные этапы этого процесса были представлены ранее и здесь приводится лишь их краткое описание.
1. Построение «дерева решений». Анализ клинического решения начинается с дилеммы по отношению к конкретному больному: какое из возможных действий следует предпринять? Эти альтернативные решения образуют начало «дерева», которое затем разветвляется, включая все важные последствия этих решений, и заканчивается клинически важными исходами. Места разветвлений обозначают либо выбор того или иного решения относительно лечения пациента, либо спонтанные события. Число последовательностей событий и исходов бесконечно, однако, как правило, только некоторые из них действительно важны и могут произойти. Для того чтобы анализ был управляемым, необходимо «подрезать» дерево, оставив для рассмотрения лишь несколько наиболее важных его ветвей.
2. Оценка вероятности спонтанных событий. Обычно эти вероятности соответствуют оценкам частоты клинических событий, взятым из медицинской литературы.
3. Оценка клинической значимости исходов. Лучше всего оценивать значимость исходов при беседе с больным, который не согласен с решением врача. Единицы оценки значимости произвольны, но она должна быть выражена в интервальной шкале, например от 1 до 100. Числовое выражение относительной значимости исходов (смерть, болезнь, инвалидность) — не простое дело, особенно когда различные исходы измеряются в разных единицах, например продолжительность и качество жизни. Однако больные все равно оценивают каждый исход, так что цифры только делают такую оценку наглядной.
4. Расчет ожидаемой клинической значимости альтернативных решений. Клиническую значимость исхода, указанную в прямоугольнике на конце каждой ветви справа, умножаем на вероятность события, указанную рядом с каждой ветвью в скобках. Затем суммируем все значения, полученные для каждой ветви, исходящей из общего узла, и определяем клиническую значимость для этого разветвления (указана в кружке). 
Действуя таким образом, постепенно движемся справа налево, пока не получим клиническую значимость альтернативных клинических решений.
5. Выбор решения с наибольшей, ожидаемой клинической значимостью.
6. Анализ чувствительности. Исходно оценки вероятностей и клинической значимости альтернативных решений неизвестны. Конечный этап анализа решения состоит в том, чтобы посмотреть, как зависят результаты анализа от изменений этих оценок в диапазоне допустимых значений. Другими словами, нужно выяснить, насколько решение «чувствительно» к неточности оценок. Анализ чувствительности показывает, какая именно последовательность событий в наибольшей степени влияет на принимаемое решение и какова величина этого влияния.
Пример. Был проведен анализ принятия решений при выборе метода лечения пожилого больного с симптомами аденомы предстательной железы II степени. До того, как появление лекарственных препаратов и лазерной простатэктомии усложнило принятие решения, возможными подходами были хирургическое вмешательство (трансуретральная простатэктомия) и выжидательная тактика. Для оценки возможного выбора использовали «дерево решений». Показатели частоты разных исходов были получены из исследования заболеваемости в Новой Англии, описанного ранее в этой главе, и из других публикаций. Следует отметить, что оптимальным решением в этом случае является хирургическое вмешательство (клиническая значимость решения 0,94). В таком случае наилучший метод лечения — трансуретральная простатэктомия, поскольку операционная летальность крайне низка, а показатель значимости осложнений операции (недержание мочи или импотенция) такой же, как при жизни со стабильными умеренно выраженными урологическими симптомами (0,89). Если жизнь со стабильными умеренно выраженными симптомами для пациента предпочтительнее, чем недержание мочи или импотенция, то этот баланс нарушается.

Резюме

На большинство вопросов, встающих перед клиницистами, можно получить ответ исходя из частоты событий при тех или иных обстоятельствах. Частота клинических событий выражается вероятностью, или отношением, где в числителе — число событий, а в знаменателе — численность группы, в которой они выявляются.
Существует два показателя частоты: распространенность и частота новых случаев. Распространенность — это доля пациентов, имеющих изучаемый исход (заболевание) в данный момент времени. Частота новых случаев (заболеваемость) — это доля лиц в группе обследования, у которых возникли новые случаи изучаемого исхода (заболевания) в течение установленного срока.
Распространенность определяется путем однократного обследования группы лиц, включающей больных и здоровых, в то время как оценка частоты новых случаев требует проведения нескольких обследований за определенный срок в группе лиц, исходно не имеющих изучаемого состояния (заболевания или исхода). Таким образом, одномоментные исследования выявляют только пациентов, которые живы и у которых диагноз установлен на момент обследования, тогда как когортные исследования выявляют все новые случаи исхода (заболевания). Между тем выявленные при однократном обследовании случаи могут оказаться смещенным подмножеством всех случаев, поскольку они не учитывают тех, кто уже умер или выздоровел. Кроме того, одномоментные исследования часто не обеспечивают четкого представления о временном соотношении между причинным фактором и болезнью.
Для того чтобы разобраться в смысле показателей частоты новых случаев и распространенности, врач должен знать, на каком основании устанавливался диагноз заболевания и каковы характеристики популяции, представленной в знаменателе. Последнее особенно важно при попытке решить вопрос о том, применимы ли конкретные значения распространенности и частоты новых случаев к пациентам, с которыми врач имеет дело в собственной практике.
Частота новых случаев считается наиболее подходящей оценкой для прогнозирования. Распространенность служит количественным выражением вероятности того, что пациент с некоторыми характеристиками имеет заболевание в данный момент времени, и поэтому используется для принятия решений при диагностике и скрининге. Однако наиболее важная область применения показателей частоты новых случаев и распространенности — сравнительный анализ альтернативных клинических решений.
Оценка болезней и их исходов через показатель частоты новых случаев — необходимая составляющая количественного подхода к принятию решений. Анализ принятия решений позволяет определить альтернативные клинические подходы, а затем оценить их количественно путем сравнения ожидаемых результатов по частоте и клинической значимости основных исходов.

Постскриптум

Подсчет клинических событий, описанный в этой главе, может показаться занудством, поскольку кажется очевидным, что количественное изучение частоты событий в различных условиях служит основой клинической науки. Между тем количественный метод оценки лечения был предложен менее 200 лет тому назад: Пьер Луи имел дерзость подсчитывать число случаев смерти и выздоровления при лихорадке в зависимости от применения кровопускания. Его осуждали за то, что он позволял себе на основе безжизненных цифр сеять сомнения в целительной силе пиявок, многократно подтверждавшейся на протяжении десятилетий пристальных клинических наблюдений.
Что такое психологическое здоровье?