От Мари Джонстън и Дерек Джонстън, Университет Абърдийн, Шотландия

Въведение

Практикуващите специалисти често искат отговор на проблем, който засяга един човек, един медицински екип, една болница, един район и т.н. Например, може да е важно да знаете колко често човек със затлъставане си похапва между храненията, кога и къде си похапва и дали стресът влошава положението. Или, може да искате да разберете колко често членовете на медицинския екип пропускат хигиената на ръцете, по-лошо ли е положението, когато има недостиг на персонал, и дали напомнящите съобщения в  отделението го подобряват. Или може да проучвате източници на медицински грешки, за да проверите дали те са по-чести в някои отделения или за някои категории персонал. Или на ниво политика може да бъде полезно да се проучи дали ново законодателство, например за забрана за пушенето на обществени места, е повлияло върху дела на пушачите.

Може да се опитате да отговорите на тези въпроси, като попитате хората какво мислят или си спомнят, но би било по-добре да попитате или да наблюдавате в критичните моменти и места, за да избегнете проблеми като предубеденост и забравяне. Последните технологични постижения като дигитално наблюдение чрез смартфони правят по-лесно проследяването на случващото се в реално време и едно N -от-1 изследване може да ви даде възможност да отговорите на въпроса си.

N-от-1 изследванията са възможни, когато проблемът може да бъде оценен многократно, за да се проследи промяната във времето (Shiffman, Stone, & Hufford, 2008). Тогава проблемът може да бъде описан и може да се проучи дали той се подобрява или влошава при някакви условия. Или, може да бъде въведена нова интервенция или лечение и да се оцени дали те имат очаквания ефект.

Най-простата оценка на събраните данни е наблюдението на тенденциите на графиката, както е показано на илюстрациите по-долу. Това е съществена стъпка при всеки N-от-1 анализ и може да бъде достатъчно. Освен това съществуват методи за статистически анализи на N-от-1 изследвания (McDonald et al., 2017). Продължават да се разработват по-сложни методи като например методи за оценка на динамичната промяна (Vieira, McDonald, Araújo-Soares, Sniehotta, & Henderson, 2017).

Използване на N-от-1 изследванията за оценяване на проблема

Може да се направи проучване за оценяване на тежестта, честотата или модела на проблема във времето. На фигура 1 оценките на тревожността варират във времето, но е възможно да се открие модел. Когато посещението на работа също се записва, наблюдаваният модел показва разлика между почивните дни и работните дни и може да означава, че човекът е тревожен на работа, но не и у дома. Такава информация може да се окаже полезна при избора на оптималния метод на лечение за пациента (BMJ, 2014). Например проследяването на настроението и времето на деня при умираща жена показва модели, които са използвани за подобряване на депресивното настроение (Jones, Johnston, & Speck, 1989).

Информацията, събрана в тези N-от-1 изследвания, може да надхвърли описанието на проблема и да помогне за обяснение на наблюдаваното. В някои случаи практикуващият специалист може да има теория за това какво влияе върху наблюдавания проблем и има възможност да провери доколко теорията му обяснява наблюдаваните явления (Johnston, & Johnston, 2013). В случая с умиращата жена проследяването на нейните мисли и дейности потвърждава теорията, че настроението й е повлияно от мисли и критичните мисли са свързани с ранните сутрешни дейности.

Фигура 1: Използване на N-от-1 изследване за описване на проблем: показва стойностите на тревожността в синьо и работните дни в червено в продължение на 24 дни

Използване на N-от-1 изследванията за оценяване дали дадена случка или събитие са подобрили или влошили проблема

Проблемите могат да бъдат подобрявани или влошавани от настъпването на естествени или планирани събития като смърт в семейството или сватба, медийно излъчване на здравна информация, затваряне на фабрика или дори от времето. В хипотетичната илюстрация на фигура 2, консултациите за медицинско състояние (грип) са значително увеличени през седмицата след телевизионно предаване по темата. Това предполага, че увеличението не се дължи на предстояща епидемия, както и че в бъдеще здравните служби могат да очакват подобно увеличение на консултациите, когато в заглавията на новините присъстват медицински състояния. Анализ N-от-1  на английската статистика за приема и престоя в болниците показва ефекта от спортно събитие – наблюдава се увеличение на приема на болни със сърдечни оплаквания във връзка с важен футболен мач по време на световната купа през 1998 година (BMJ, 2002).

Фигура 2: Използване на N-от-1  изследванията за оценка на ефекта от дадено събитие: има около 40 консултации за грип на ден до телевизионното излъчване (показано със синята стрелка), което изглежда довежда до повишаване  броя на консултациите

Използване на N-от-1  изследванията  за оценяване дали дадена интервенция или лечение имат желания ефект

Методите N-от-1 могат да бъдат използвани при разработването на нови интервенции, включително клинични и политически интервенции (BMJ, 2008). В хипотетичния пример на фигура 3, пациент със затлъстяване си похапва между храненията приблизително 7 пъти на ден; след интервенцията, посочена от червената стрелка (по възможност самонаблюдение при похапване), похапването бързо намалява до 2 пъти на ден.

Подобни методи могат да се използват за изследване на тютюнопушенето на национално ниво и за оценка на въздействието на промените в политиката като забраната за пушене на обществени места (например как националната политика влияе върху тютюнопушенето, http://www.smokinginengland.info/).

Добър пример за практическото използване на N-от-1 методите за оценка на ефекта от интервенция е докладван от практикуващи специалисти в областна болница. Те оценяват проблема със забавянето при докладване на нежелани събития в периода от 2001 г. до 2006 г. и установяват, че макар забавянията да варират, това е проблематично за тяхната програма за безопасност на пациентите и не показва признаци на подобрение във времето. През 2007 г. и 2008 г. е въведена програма за признаване на добрите резултати, която довежда до намаляване на забавянията в следващите години и показва как подобно признание подобрява своевременното докладване (Bagian, King, Mills, & McKnight, 2011).

Фигура 3: Използване на N-от-1  изследванията за оценка на ефекта от дадена интервенция: първите 15 дни показват честотата на похапването между храненията. Самонаблюдението започва в ден 16 (показано с червената стрелка) и води до намаляване на похапването

Предизвикателства

Събирането на данни може да бъде предизвикателство. Честите повтарящи се измервания могат да бъдат трудоемки и да доведат до липсващи данни. Сегашното бързо развитие на достъпни цифрови и мобилни технологии, включително смартфони, смартчасовници/гривни и сензори, прави събирането на данни по-лесно и по-надеждно.

Практически препоръки

• Използвайте N-от-1 изследване в ситуации в практиката
  • за да опишете и да оцените даден проблем
  • за да оцените ефектите от интервенция или от събитие
• Оценете проблем или друго важно нещо, което може да бъде оценявано многократно във времето
• Интерпретирайте данните, като използвате дескриптивни методи като графики или статистически методи
• Съществуват безплатни приложения за смартфони за събиране на самодокладвани данни (http://www.experiencesampler.com/)

Превод: Анна Александрова-Караманова