Лекция № 1. Введение в курс. Медико

Лекция № 1. Введение в курс. Медикобиологическая статистика. Медицинская и
биологическая физика.
1. Предмет курса. Что должен знать врач по этому курсу?
2. Этап познания. Модели явлений процессов.
3. Случайные величины и случайность показателей жизнедеятельности
организма человека.
4. Краткая историческая справка по медико-биологической статистике.
5. основные понятия медико -биологической статистики.
6. Сведения из теории вероятности.
7. Определение достоверностей различий показателей исследуемых групп.
1. В начале ХХ века началась НТР. В медицине используется множество
приборов, технических средств, аппарат для лечения и диагностики.
Предмет курса. Биофизические и технические основы современных
методов диагностики и лечения.
Что должен знать врач?
1. Природу физических факторов, действующих на организм.
2. Понимать природу физических явлений, процессов, которые происходят
в организме.
3. Принцип работы технических устройств, используемых в медицине.
4. Должен уметь оценить диапазон применения и функционирования
приборов.
5. Правильно интерпретировать получения результатов
6. Знать и соблюдать правило техники безопасности.
2. Этапы познания Как получить знания?
1. Наблюдение или созерцание, в процессе которого исследователь
выделяет в изучаемом явлении самое важное, главное (прим. «свободное
падение тел»
2. Создание экспериментальной модели (проведение эксперимента),которая
позволяет воспроизводить многократно главное в исследуемом явлении.
3. Создание теоретической модели.
4. Внедрение, результатов в практику.
Разновидности экспериментальных моделей.
1. Биологические - модели организма человека в целом, либо его частей,
органов.
Наиболее близкие к человеку: приматы (обезьяны),свиньи, медведи,
собаки, кошки, грызуны.
Модели органов ( органные модели с системой обеспечения), (сердце, почки
т.д.)
Тканевые культуры – (кусочки ткани или тканеподобные культуры на
стекле, во флаконах, пробирках (
).
Клеточные культуры - ( на подложке, на стекле, клетки микроорганизмов)
2.Биохимические модели - любые химические реакции в пробирках.
3. Физико – технические модели – аппарат искусственного
кровообращения (АИК) или искусственная почка.
4. Теоретические модели – Вербальные (словесные) система оксигенации.
Математические (в виде формул)
3. Сведения из медико – биологической статистики
какое отношение имеет мат. Статистика в деятельности врача?
Диагностика состояния организма человека и животного основана на
измерении разнообразных физиологических, биохимии, морфологических и
других показателей жизнедеятельности организма. Чем точнее произведены
измерения, тем точнее диагноз. Однако здесь мы наталкиваемся на
некоторый парадокс. Чем чувствительнее методика, тем более заметен
разброс результатов измерений. При повторении одного и того же измерения
на одном и том же объекте, при максимальном поддержании постоянства
условий значения измеряемого показателя изменяются, варьируют. (пример
ЧСС, концентрация метаболитов).
Показатели жизнедеятельности человека – величин случайные в результате
двух причин:
1. Организм человека подвержен большому количеству
плохоконтролируемых причин(биоритмы, психо - эмоциональный
статус и т.п.)
2. Любые измерения сопровождаются ошибками (погрешности приборов)
Случайная величина – названная величина значение, которой нельзя
предсказать заранее до измерения абсолютно точно.
Пример: Разработка фармакологического препарата. Как определить
норму? Какие дозы применять?
Токсикология – разрабатывает предельно допустимые концентрации
ядовитого вещества.
Основная наука, которая отвечает на эти вопросы-медикобиологическая статистика.
4.Краткая историческая справка по медико - биологической
статистике.
В 17 веке закладываются основы современного научного мышления.
Р. Декарт (1650) – создает учение о переменной и функциональной
зависсимости между переменнными.
И. Ньютон и Лейбниц – закладывают основы дифференциального и
интегрального исчисления, ввели понятия- бесконечно малой величины. В
течении 17 века не зависимо друг от друга зародились две точне науки –
теория вероятностей и математическая статистика.
Теория вероятностей возникла на базе азартних игр ( метании
монеты, игральные кости, карты)
Голланд – естествоисследователь и математик Х. Гюйгенс в 1657 г.
опубликовал трактат по теории вероятности “ О расчетах при игре в кости”.
Математическая статистика вызвана нуждами общегосударственными.
Англичанин В. Петти обрати внимание, на то, что колличественная
характеристика (народонаселення, товарооборота и т.д.) массовых явлений
закономерно повторяется из года в год.
Главная научная задача, которую им пришлось решать состояла в том, что
бы разработать такой математический апарат, который позволили бы по
статистическим показателям большой совокупности объектов, предсказать
показатели всей совокупности. Это и есть задача медико- биологической
статистики ( м. б. с.)
Первым для медиков применил статистику английский ученый А. Кетле.
Он провел исследование на 10 тыс. Американських солдат. Показал, что
различные фисзические особенности человека и его поведение подчиняются
законам, вытекающим из теории вероятности Кинга “ О человеке и
развитии его способностей или опит социальной физики” – 1885 год.
К началу ХХ века английский математик Госсет ( Стьюдент) открыл закон
распределения выборочных средних в зависимости от объема выборки.
Каждая работа сопровождалась вычислением t- критерии Стьюдента.
5. Основные понятия медико - биологической статистики
Объект излучения м. б. с. является совокупность- это множество
однородных (похожих) объектов, на которых производят одинаковые
измерения. ( Пример: совокупность животных определенного вида,
совокупность студентов, например, поток А, иностранцы…)
Совокупность состоит – из единиц совокупности или членов. Количество
членов (единиц), составляющих совокупность называется объемом
совокупности и обозначается (n).
Самая большая совокупность, члены которой могут быть отнесены к ней
даже мысленно – называется генеральной.
В генеральных совокупностях, используемых в биологии медицине,
количество единиц, членов, так велико, что оценить состояние всех ее
членов практически невозможно (например совокупность всех- крыс
линии…………)
Часть генеральной совокупности, отобранной для исследования –
называется выборочной совокупностью или выборкой.
Состояние членов выборки оценивают с помощью признаков. Признаки
используемые в биологии и медицине разделяют:
- антропометрические ( рост, вес, объем груди)
- физиологические (частота дыхания, ЧСС, давление крови)
- биохимические ( концентрация метаболитов в моче, уровень
ферментов, гормонов)
- морфологические (формула крови, структура тканей, клеток)
Признаки изменяются от одного значения к другому.
Значения признаков – называется вариантами
Варианты бывают:
Качественные : (цвет кожи, цвет радужной оболочки глаза)
Количественные: а) дискретные (значение, которых разделены
промежутками количественных ферменных элементов)
Б) непрерывные ( принимают любые значение, в некотором интервале)
концентрация метаболитов в сыворотке крови.
Пример: Для оценки вредности нового промышленного вещества опытных
крыс подвергали воздействию вещества в специальных камерах (4 мес).
После окончания затравки животное взвешивали и результаты в таблицу.
Три группы животных по 36
№ Значение варианты
(масса в гр.) xi
1
190
2
200
3
210
4
220
5
230
6
240
7
250
I группа - опыт (С1)
II группа – опыт ( С2)
III группа - контроль
Частота (ni)
контроль
1
2
7
12
8
5
1
опыт (С1)
опыт ( С2)
1
5
13
10
5
2
1
4
13
14
4
1
0
0
Частота (ni) – количество одинаковых вариант, полученных в результате
исследования.
Таблица показывающая соответствие частоты (ni) и значения варианты (xi)называется вариационным рядом.
Таблицу можно предоставить в виде графика. График зависимости niчастоты (или относительной частоты
ni
) от значения вариантов –
n
называется вариационной кривой или кривой распределения частот.
Вариационные кривые или ряды отличаются друг от друга.
1.) значением варианты, вокруг которой концентрируется
большинство вариант ( центральная тенденция ряда, наиболее
типичное, характерное значение для данной выборки)
2.). степень отклонения, или средняя тенденция ряда - (разброса)
вариант от средней тенденции ряда.
3.) отличие по форме:
Все эти отличительные способности рядов описывают количественными
характеристиками
Лекция составлена проф. Ушаковым В.Ф.