Протоколы исследований “N=1” – что можно узнать из единичного случая?
Marie Johnston, Derek Johnston, Университет Абердина, Шотландия
На практике часто возникают вопросы, связанные с единственным человеком, одной командой профессионалов здравоохранения, одним регионом и т.д. Например, может быть важно знать, как часто перекусывает человек с ожирением, а также где и когда и ухудшает ли это стресс. Или можно хотеть узнать, как часто члены одной команды работников здравоохранения пренебрегают гигиеной рук, хуже ли ситуация в случае неукомплектованности штата, могут ли информационные стенды улучшить ситуацию. Или, например, вы изучаете причины ошибок в клинической практике, их преобладание в тех или иных коллективах, в определённых группах работников. Наконец, на уровне государства может быть ценно изучить, как новая регуляторная мера влияет на результат (запрет курения – на реальный уровень курящих).
На такие вопросы можно пытаться ответить, спрашивая людей – что они думают или знают, но важно успеть провести исследование вовремя, иначе появляются ошибки интерпретаций или люди забывают детали. Недавние технологические достижения, такие как цифровой мониторинг с использованием смартфонов упрощает отслеживание происходящего в реальности, и исследование «n=1» может позволить ответить на вопросы.
Такие исследования возможны, когда проблема повторяется и можно видеть изменение во времени. Затем можно описать проблему, оценить динамику в зависимости от условий, оценить эффект вмешательства.
Наиболее простая оценка данных, полученных при отслеживании трендов на графике, показана на иллюстрациях. Это основной этап исследований n=1, которого может быть и достаточно. В дополнение существуют методы статистического анализа для таких исследований. Разрабатываются и более сложные методы (например, оценка динамического диапазона).
Read more









