Словарь терминов

Словарь терминов

Абсолютный риск (absolute risk) - вероятность того, что у конкретного пациента определенный клинический исход возникнет в течение определенного периода времени. Чаще используется в отношении неблагоприятных клинических исходов.

Альфа-ошибка (α -error), или ошибка I рода (Type I error) - вероятность ошибочного отклонения от нулевой гипотезы. В клинических исследованиях это вероятность того, что одно лечение будет считаться эффективнее другого, когда в действительности это различие отсутствует.

Анализ дожития (survival analysis, time-to-event analysis) - статистические методы анализа времени, прошедшего от заданного начального момента до момента наступления определенного исхода (обычно смерти).

Анализ чувствительности (sensitivity analysis) - метод, используемый в мета-анализе, фармакоэкономике и анализе решений для оценки влияния различных параметров на конечный результат. Анализ "наилучший вариант / наихудший вариант" (best case / worst cast-analysis) представляет собой специальный вид анализа чувствительности.

Бета-ошибка (β-error), или ошибка II рода (Type II error) - вероятность ошибочного принятия нулевой гипотезы. В клинических исследованиях это вероятность того, что оба лечения будут считаться равноэффективными, в то время как одно лечение лучше, чем другое.

Величина р - вероятность того, что полученный результат абсолютно случаен. Величина ρ может изменяться от 1 (результат точно случаен) до 0 (результат точно не случаен). Величина р, меньшая или равная заданному уровню альфа-ошибки (например, 0,05), говорит о статистической значимости полученного различия. В то же время она ничего не говорит о клинической значимости результата.

Величина р_α - вероятность альфа-ошибки. Обычно, когда пишут р, имеют в виду именно р_α.

Величина р_β - вероятность бета-ошибки.

Вмешивающийся фактор, или конфаундер, конфаундинг-фактор (confounding factor) - неучтенный фактор, связанный с известным исследуемым фактором и некоторым образом влияющий на результат (исход). Например, известно, что мужчины чаще, чем женщины болеют ИБС. Однако это может быть связано не с исследуемым фактором (пол), а  допустим, с тем, что мужчины чаще курят, больше подвергаются стрессам, потребляют больше пищи, богатой холестерином. Влияние вмешивающихся факторов приводит к возникновению систематической ошибки (confounding bias).

Выборка (sample) - это часть популяции, полученная путем отбора. Клинические исследования обычно выполняются на выборках. Оценка характеристик популяции осуществляется путем оценки характеристик выборки.

Дискретные данные (discrete data) - это количественные данные, которые выражаются целыми числами. Например: число беременностей, число рождений живых младенцев, число судорожных припадков у больного в течение месяца.

Дихотомические данные (diсhotomous data) - признаки, которые могут иметь только два значения: присутствует-отсутствует; да-нет; жив-умер и др.

Добавочный (или атрибутивный) риск (attributable risk) определяется как заболеваемость лиц, подвергавшихся воздействию фактора риска, минус заболеваемость лиц, не подвергавшихся этому воздействию. Добавочный риск - это дополнительные случаи развития заболевания, обусловленные воздействием фактора риска. Учитывая способ вычисления добавочного риска, его также называют разницей рисков (risk difference), или непосредственным риском.

Доверительный интервал (confidence interval) - статистический показатель, позволяющий оценить в каких пределах может находиться истинное значение параметра в популяции: диапазон колебаний истинных значений. 95%-ый доверительный интервал означает, что истинное значение с вероятностью 95% лежит в его пределах. Величина доверительного интервала характеризует степень доказательности данных, в то время как величина р указывает на вероятность ошибочного отклонения нулевой гипотезы.

Достоверность (validity) - характеристика, показывающая, в какой мере результат измерения соответствует истинной величине. Достоверность исследования определяется тем, в какой мере полученные результаты справедливы в отношении данной выборки (internal validity).

Исследование - "до - после" (befor - afte study) - неконтролируемое клиническое исследование, описывает течение заболевания в одной группе пациентов до и после вмешательства. Подход основан на предположении, что любое улучшение, наблюдаемое после лечения, обусловлено именно лечением. Это предположение может оказаться ложным, что делает указанный метод весьма уязвимым.

Исследование серии случаев (case series) - описательное исследование, представляющее собой количественный анализ группы больных.

Исследование случай - контроль (case control study) - ретроспективное исследование, в котором по архивным данным или воспоминаниям, суждениям пациентов производится сравнение двух групп, в одну из которых отобраны пациенты с определенной патологией, а в другую - без нее. При этом сначала производится отбор группы пациентов  с изучаемым заболеванием и сходной по остальным признакам группы лиц без этого заболевания. Затем ретроспективно оценивается частота воздействия возможного фактора риска в обеих группах. Полученные данные позволяют рассчитать относительный риск развития заболевания в связи с изучаемым фактором.

Исторический (или непараллельный) контроль (historical or nonconcurrent control) - способ, при котором результаты современного лечения сравниваются с данными наблюдения аналогичных пациентов в прошлом. Противоположность параллельному контролю (concarrent control), при котором контрольная группа набирается одновременно и по тем же правилам, что и группа вмешательства.

Историческое когортное исследование (historical cohort study) - когорта выделена по архивным документам и прослежена до настоящего времени.

Исход - клинически значимое явление, лабораторный показатель или признак, которые служат объектом интереса исследователя. При проведении клинических испытаний исходы служат критериями оценки эффективности лечебного или профилактического воздействия.

Исходный риск - риск развития неблагоприятного исхода в контрольной группе.

Качественные данные (nominal data) - это такие признаки, которые нельзя выразить количественно. Например: диагноз, страна проживания. Частным случаем качественных данных являются дихотомические данные.

Клинические испытания (clinical trials) - специальный вид исследований для оценки разных вмешательств, условия проведения которых (отбор групп вмешательства, характер вмешательства, организация наблюдения и оценка исходов) направлены на устранение влияния систематических ошибок на получаемые  результаты.

Когорта (cohort) - группа лиц, изначально объединенных каким-либо общим признаком (например, здоровые лица или больные на определенной стадии заболевания) и наблюдаемых в течение определенного периода времени, чтобы проследить, что с ними произойдет в дальнейшем.

Когорта дожития (survival cohort) - когорта, в которую включаются пациенты, имеющие заболевание и доступные для наблюдения - например пациенты специализированной клиники. Другой термин для таких групп - доступные когорты (available patients cohort).

Когортное исследование (cohort study) исследование, в котором определенная когорта пациентов прослеживается в течение некоторого периода времени. Когортные исследования называются также продольными, или лонгитудинальными (longitudinal study) - пациенты прослеживаются во времени. 

Количественные данные (numerical, or interval data) - это такие величины, которым присущ естественный порядок расположения с разными интервалами между последовательными значениями, независимо от их места на шкале. Примеры: масса тела, концентрация глюкозы в крови.

Контрольная группа (control group), или группа сравнения - группа испытуемых, получающих обычное (стандартное) лечение, или не получающих лечения, или получающих плацебо. Результаты измерений в контрольной группе сравниваются с результатами измерений в группе вмешательства для оценки эффекта исследуемого метода лечения. 

Кривая дожития - графическое представление доли больных, остающихся в живых (или тех, у которых не развился тот или иной клинический исход) на определенный момент времени. Кривую дожития называют также кривой Каплана - Мейера.

Мета-анализ (meta-analysis)- количественный анализ объединенных результатов некоторых клинических испытаний одного и того же вмешательства. Такой подход обеспечивает большую стратегическую мощность, чем в каждом отдельном испытании за счет увеличения размера выборки. Используется для обобщенного представления результатов многих испытаний и для увеличения доказательности результатов испытаний. 

Многофакторное моделирование (multivariable mobeling) - метод, обеспечивающий математическое выражение сочетанного влияния многих переменных.

Многофакторный анализ (multivariable analysis) - это совокупность статистических методов, которые одновременно рассматривают влияние многих переменных на какой-либо один фактор. Если после устранения влияния этих переменных действие фактора сохраняется, его воздействие считается независимым. Кроме того, эти методы применяются для выделения из большого числа признаков малого подмножества, которое вносит независимый и существенный вклад в конечный результат (исход), что используется для ранжирования переменных по силе их воздействия на исход.

Модификация эффекта (effect modification) - особый тип взаимодействия факторов, при котором сила корреляции между двумя переменными зависит от уровня некоторой третьей переменной, называемой модификатором эффекта (effect modifier). 

Непрерывные данные (continuous data) - это количественные данные, которые могут принимать любое значение на непрерывной шкале. Примеры: масса тела, артериальное давление, парциальное давление кислорода в артериальной крови.

Обобщаемость (external validity or generalizability) - внешняя характеристика, она определяется тем, в какой мере результаты данного исследования применимы к другим группам больных.

Обсервационное исследование (observational studies) - исследование без предметного вмешательства, в противоположность контролируемому (экспериментальному) исследованию.

Одномоментное исследование (cross-sectional study, prevalence study, survey) (иногда также называют поперечным исследованием, в противоположность продольным, или лонгитудинальным, исследованиям) - вариант описательного исследования, проводимого в определенный момент времени с целью оценки распространенности заболевания или исхода, изучения течения заболевания и т. п.

Описание случая (case report, case study) - простое изложение клинического случая.

Открытое исследование (open, open-label, unmasked study) - исследование, в котором не применялся слепой метод. 

Относительный риск (relativ risk), или отношение рисков (risk ratio) - отношение заболеваемости лиц,  подвергавшихся и не подвергавшихся воздействию факторов риска. Относительный риск не несет информации о величине абсолютного риска (заболеваемости). Даже при высоких значениях относительного риска абсолютный риск может быть совсем небольшим, если заболевание редкое. Относительный риск показывает силу связи между воздействием и заболеванием. 

Отношение правдоподобия (likelihood ratio) - это отношение вероятности получить положительный результат диагностического теста у больных к вероятности получить положительный результат теста у здоровых лиц. Отношение правдоподобия для положительного результата теста - это чувствительность, деленная на 1, минус специфичность. Таким образом,  отношение правдоподобия отражает одновременно и чувствительность, и специфичность теста. Если отношение правдоподобия положительного результата теста равно 1, то это значит, что вероятность положительного результата теста у больного такая же, как вероятность положительного результата теста у здорового. Если отношение правдоподобия положительного результата теста равно 3,5, то это значит, что вероятность положительного теста у больного в 3,5 раза выше, чем вероятность положительного результата теста у здорового.

Отношение шансов (odds ratio) определяется как отношение шансов (ОШ) события в одной группе к шансам события в другой группе, или как отношение шансов того, что событие произойдет к шансам того, что событие не произойдет. В исследованиях "случай - контроль" отношение шансов используется для оценки относительного риска. Если заболевание очень редкое, то отношение шансов примерно равно относительному риску. Значение ОШ от 0 до 1 соответствуют снижению риска, более 1 - его увеличению. ОШ, равное 1, означает отсутствие эффекта. 

Параллельный контроль (concurrent control) - способ клинического исследования, при котором контрольная группа набирается одновременно и по тем же правилам, что и группа вмешательства. Этот метод позволяет избежать некоторых видов систематических ошибок, которые неизбежны при исследованиях с историческим контролем.

Плацебо (placebo) - лекарственная форма, неотличимая от исследуемого препарата по внешнему виду, цвету, вкусу и запаху, но не оказывающая специфического действия (например, таблетки глюкозы или инъекции изотонического раствора хлорида натрия),  или иное безразличное вмешательство, используемое в медицинских исследованиях для имитации лечения с целью устранения систематической ошибки, связанной с плацебо-эффектом.

Плацебо-эффект (placebo effect) - изменение состояния пациента (отмечаемое самим пациентом или лечащим врачом), связанное с фактом лечения плацебо, а не с его биологическим действием.

Повышение абсолютной пользы - абсолютная арифметическая разница в частоте благоприятных исходов между группами вмешательства и контроля.

Повышение относительной пользы - относительное увеличение частоты благоприятных исходов в группе вмешательства по сравнению с контрольной группой; приводится вместе с 95%-ым доверительным интервалом.

Популяционный добавочный  (атрибутивный) риск (population attributable risk), рассчитывается как произведение добавочного риска на распространенность фактора риска в популяции. Этот показатель отражает дополнительную заболеваемость в популяции, связанную с фактором риска.

Популяция (population) - это совокупность индивидуумов, из которой отбирается выборка и на которую могут быть распространены результаты, полученные для этой выборки. Популяция может представлять собой все население (обычно таковы популяции в эпидемиологических исследованиях причин заболеваний), или же состоять из пациентов с определенным заболеванием (что чаще имеет место в клинических исследованиях). Таким образом, можно говорить об общей популяции или популяции пациентов с конкретным заболеванием. Эпидемиологическое определение популяции отличается от биологического (экологического).

Порядковые данные (ordinal data) - это величины, которые могут быть расположены в естественном порядке (ранжированы), например, от малого до большого или от хорошего до плохого, но размер интервала между такими категориями не может быть выражен количественно (например: стадии болезни; оценки "высокий, средний, низкий" или "отсутствует, слабый, умеренный, тяжелый").

Претестовая вероятность - вероятность наличия заболевания до применения диагностического теста.

Проверка гипотез (hypothesis testing) о равенстве средних - метод статистического доказательства гипотезы о равенстве средних величин. Нулевая гипотеза (H_o) заключается в том, что различий между двумя выборками, оцененными по их средним значениям, нет. Положительная гипотеза (Н₁) утверждает обратное. Принятие нулевой гипотезы означает, что обнаруженная разница случайна, отклонение нулевой гипотезы - что разница не случайна. Вероятность ошибочного отклонения нулевой гипотезы называется альфа-ошибкой, уровень статистической значимости обнаруженных различий обозначается как величина p. Вероятность ошибочного понятия нулевой гипотезы называется бета-ошибкой.

Прогностическая ценность (predictive value) - вероятность наличия заболевания при известном результате диагностического теста. Прогностическая ценность называется также апостериорной (или посттестовой) вероятностью, поскольку это вероятность наличия (или отсутствия) болезни после того, как стали известны результаты теста.

Прогностическая ценность отрицательного результата (negative predictive value) - вероятность отсутствия заболевания при отрицательном ("нормальном") результате теста.

Прогностическая ценность положительного результата (positive predictive value) - это вероятность заболевания при положительном ("ненормальном") результате теста.

Размер выборки (sample size) - число больных, которое необходимо включить в исследование для исключения случайности в качестве объяснения полученного результата. Размер выборки зависит от четырех характеристик исследования: величины различия в частоте исходов между группами, p_α, p_β и природы данных. Размер выборки следует учитывать исследователю, планирующему эксперимент, и читателю, решающему, следует ли доверять опубликованным результатам.

Размер эффекта - разница в частоте развития клинических исходов между группами вмешательства и контроля, деленная на показатель вариабельности (чаще всего на стандартное отклонение).

Рандомизация (randomization) - процедура, обеспечивающая случайное распределение больных в группы вмешательства и контроля. Случайным распределением достигается отсутствие различий между двумя группами и, таким образом, снижается вероятность систематической ошибки в клинических исследованиях вследствие различия групп по каким -либо признакам.

Распространенность (prevalence) - это частота некоторого состояния в группе. Засчитывается как отношение числа лиц, у которых на момент обследования наблюдается изучаемое состояние (болезнь или исход), к числу всех лиц в группе (популяции, обследованным, работникам предприятия).

Систематическая ошибка, смещение (systematic error, bias) - это случайное однонаправленное отклонение результатов от истинных значений. Систематическая ошибка может возникать вследствие неправильного отбора (при создании выборки) - sampling или assembling bias, вследствие неточности измерений - measurement bias, при воздействии неучтенных факторов - confounding bias - и во многих других случаях. О систематической ошибке говорят также, имея в виду предвзятость при публикации положительных результатов исследований и отклонении отрицательных - publication bias. Для борьбы с систематическими ошибками и получения достоверных данных используются организационные методы (например, рандомизация, "слепой метод" и т. п.), а также внесение поправок, учитывающих величину смещения.

Скрининг (screening) - массовое обследование лиц, не считающих себя больными, для выявления скрыто протекающих заболеваний или других состояний (факторов риска будущих заболеваний).

Слепой (или маскированный) метод (blinding, or masking) - процедура, обеспечивающая отсутствие информации о том, к какой группе вмешательства или контрольной отнесен каждый испытуемый. При простом слепом методе информация отсутствует только у пациента, при двойном слепом - у пациента и исследователя, при тройном слепом - у пациента, исследователя и лиц, проводящих статистическую обработку результатов исследования. Применяется для поиска систематической ошибки в клинических исследованиях.

Случайная выборка (random sample) - такая выборка, вероятность попадания в которую для каждого индивидуума в популяции одинакова.

Случайная изменчивость, или вариабельность (random variation) - отклонение результата отдельного наблюдения (измерения) от его истинного значения, обусловленное исключительно случайностью.

Смещение к среднему (regression to the mean) - закономерность в биометрических исследованиях, выражающаяся в том, что величины, отклоняющиеся от среднего значения, при последующих измерениях оказываются ближе к среднему. 

Смещенная выборка (biased sample) - это такая выборка, которая систематическим образом отличается от популяции, представляющей предмет исследования, или от популяции по отношению к которой должны применяться результаты исследования. Например, лица, добровольно участвующие в программах профилактики заболеваний, отличаются от прочих людей в популяции и представляют собой смещенную выборку из популяции.

Снижение абсолютного риска - абсолютная арифметическая разница в частоте неблагоприятных исходов между группами вмешательства и контроля.

Снижение относительного риска - относительное уменьшение частоты неблагоприятных исходов в группе вмешательства по сравнению с таковой в контрольной группе; приводится вместе с 95 %-ым доверительным интервалом.

Специфичность диагностического теста (specificity) - вероятность отрицательного результата диагностического теста при отсутствии болезни.

Статистическая мощность исследования (statistical pover) - вероятность того, что в исследовании будет найдено статистически достоверное различие, когда это различие действительно существует. Статистическая мощность равняется (1 - p_β). Мощность исследования аналогична чувствительности диагностического теста.

Степень свободы - технический термин, с помощью которого в биостатистике характеризуют статическую мощность анализа. Она тем больше, чем больше степеней свободы. 

Таблица сопряженности - таблица, где приведены все возможные исходы исследования. На основе этой таблицы рассчитываются ключевые показатели величины эффекта.

Точечная оценка - наиболее правдоподобная оценка истинного размера эффекта вмешательства.

Точка разделения (cut-off point, cutpoint) - величина, используемая для разделения ряда величин на две части. В диагностическом процессе точка разделения отделяет "нормальные" значения показателя от "ненормальных". Результаты теста, лежащие в области "нормы", называются "отрицательным результатом", а лежащие в области "патологии" - "положительным результатом".

Точность теста (test accuracy) - доля правильных результатов теста (истинно положительных и истинно отрицательных) в общем количестве полученных результатов.

Фактор риска (risk factor) - особенность организма или внешнее воздействие, приводящие к увеличению риска возникновения заболевания или иному неблагоприятному исходу. 

Характеристическая кривая (receiver operating characteristic (ROC) curve) - график, характеризующий диагностическую точность теста. На оси ординат откладывается чувствительность (доля истинно положительных результатов), на оси абсцисс - 1 минус специфичность (доля положительных результатов). Чем дальше кривая отстоит от диагонали, тем выше точность теста. 

Центральная тенденция (central tendency) - статистический показатель, наиболее полно отражающий величины, наблюдаемые в выборке или популяции. К таким показателям относятся: мода (наиболее часто встречающаяся величина), медиана (величина, занимающая середину в ряду ранжированных величин) и среднее значение.

Частота новых случаев (incidence) - это отношение числа лиц, у которых в течение определенного времени развилось изучаемое состояние, ко всем обследованным в группе, где исходно этого состояния никто не имел. Частота новых случаев болезни в популяции, где это заболевание исходно отсутствовало, называется заболеваемостью. Частота новых случаев исходов при определенном заболевании указывает соответственно на инвалидность или летальность при этом заболевании. Для оценки частоты новых случаев отбирают группу лиц без заболевания (или без изучаемого исхода) и периодически обследует ее, подсчитывая число новых случаев, появившихся за определенный период.

Частотное распределение (frequency distribution) - величины, расположенные в порядке возрастания, и частота, с которой каждая величина встречается в популяции или выборке. Обычно представляется в виде графика, на котором по горизонтальной оси откладываются наблюдаемые величины, а по вертикальной - частоты, с которыми эти величины наблюдаются.

Число больных, которых необходимо лечить (number needed to treat, NNT) - способ оценки относительной эффективности двух методов лечения. Показывает, какое количество больных необходимо подвергнуть лечению исследуемым методом для предотвращения одного случая изучаемого исхода. Например, если для предотвращения одного случая инфаркта миокарда надо лечить антигипертензивным средством 33 пациента с артериальной гипертензией в течение 5 лет, то NNT равно 33 за 5 лет. Этот показатель является величиной, обратной снижению абсолютного риска.

Чувствительность диагностического теста (sensitivity) - вероятность положительного результата диагностического теста при наличии болезни.

Шансы (odds) - отношение вероятности того, что событие произойдет, к вероятности того, что событие не произойдет. Шансы и вероятности содержат одну и ту же информацию, но по-разному выражают ее. Если вероятность того, что событие произойдет обозначить P, то шансы этого события будут равны P/(1 - P). Например, если вероятность выздоровления - 0,3, то шансы выздороветь равны 0,3/(1 - 0,3) = 0,43. Шансы удобнее использовать для некоторых расчетов, чем вероятности.

Экологическая ошибка (ecological fallacy) - систематическая ошибка, связанная с тем, что заболевшие лица в группе обследования на самом деле могли не испытывать влияния факторов риска. Возникает, когда группу выделяют по общим косвенным признакам (проживание на одной территории, принадлежность к одной профессии и прочее) без учета факторов риска у отдельных субъектов (например, по употреблению алкоголя).

Экономическая оценка - сравнительный анализ альтернативных методов профилактики или лечения с учетом затрат и влияния на клинические исходы.

Экономический анализ - совокупность количественных методов, используемых при сравнении вмешательств с точки зрения необходимых ресурсов и влияния на клинические исходы.

Экспериментальная группа (experimental group) - это группа, подвергающаяся вмешательству (лечению) в ходе исследования. Иначе называется группой вмешательства (treatment group или intervention group).

Экспериментальное исследование (experimental study) - сравнительное исследование, заранее спланированное и посвященное изучению влияния по крайней мере одного вмешательства. Иначе называется контролируемое исследование. 

Эффект Хоторна - улучшение результата какой-либо деятельности, когда выполняющий ее знает, что за ним осуществляется наблюдение.

Клинический метод был, есть и будет базовым в европейской медицинской системе. Его центр - ВРАЧ, его интеллект, его профессиональная и житейская мудрость. ОН САМ является постоянно совершенствующимся медицинским инструментом.
Основу клинического метода составляет сбор анамнеза. Это профессиональный врачебный опрос, ведущийся по специальной методике с определенной конечной медицинской целью (А. В. Древаль, 1994).
Ценность клинического метода: 
- гибкое и приоритетное обеспечение процесса постановки рабочего диагноза;
- практически единственный источник информации о развитии болезни;
- высокая надежность получаемой информации (примат над информацией параклинических методов);
- всегда под рукой;
- уникальная дешевизна;
- деонтологическое обеспечение лечебного процесса: а) завоевание доверия пациента и его родственников, б) создание психологического портрета пациента, в) субъективный мониторинг эффективности лечения.
Недостатки: 
- субъективизм и отсутствие независимой от врача регистрации (в условиях роста всеобщего недоверия друг другу это недостаток);
- необходимость длительного тренинга и хорошего интеллекта (достоверность получаемой информации пропорциональна величине практики и на каком-то ее этапе становится уникальной).
Правила поведения врача при клиническом обследовании:
- называть больного по имени (отчеству);
- не быть моралистом для больного;
- искренне сочувствовать нездоровью пациента;
- создать обстановку, слушать со вниманием, не торопясь;
- управлять беседой, не использовать медицинских терминов;
- не выглядеть “странным”, скорее немного консервативным.
Цель первичного клинического обследования - построение максимально возможного числа рабочих диагнозов в короткое время как ключа к индивидуализированному дообследованию и выбору тактики лечения.
Диагностика - это сложный интеллектуальный процесс. Возможны два варианта диагноза: прямой и дифференциальный. Прямая диагностика удается редко и тогда, когда выявляется патогномоничный симптом или типичная совокупность признаков. Много чаще приходится идти по пути дифференциальной диагностики, когда параллельно или последовательно анализируются ряд диагностических гипотез.
Алгоритм диагностического процесса:

• определение абсолютно достоверного синдрома или симптома;
• составление списка заболеваний с данным синдромом;
• последовательный анализ возможности каждого из заболевания;
• установление вероятного диагноза или следующей исследовательской программы.

Роль диагностических гипотез (рабочих диагнозов) исключительно важна, так как диагностировать можно ТОЛЬКО ТО, что подозреваешь. Современная диагностическая база, коммуникационные возможности позволяют подтвердить или отвергнуть ЛЮБОЙ диагноз, родившийся в голове врача (принципиально важно, чтобы он появился). В этом процессе неоспорим несомненный приоритет клинических методов, которые преимущественно обеспечивают рождение диагностической мысли.
Как сегодня современны и свежи слова великого С. П. Боткина: “Врач должен всячески упражнять и развивать в себе способность логического размышления, эту медицинскую гимнастику ума. Врач не должен допускать, чтобы в нем незаметно атрофировались божественные дары острой зрительной памяти, практической наблюдательности и тонкого анализа, пытаясь гордиев узел сложных защитных явлений рассечь одним ударом - каким-либо новейшим приемом в лаборатории или рентгеновском кабинете”.
Феноменальные возможности клинициста в сути своей состоят в умении детализировать нюансы симптомов и, прежде всего, симптома боли - центрального симптома в лечебной медицине и в ургентной хирургии живота, в частности. ”Тысячу раз был прав старина Шерлок Холмс, с гордостью заявлявший, что в его профессии нет ничего важнее пустяков”. Мелкая деталь может раскрыть всю картину, как в детективном жанре, так и в медицинской практике, где также осуществляется поиск преступника. Только этот преступник - болезнь.
Сколько чудесных исцелений было достигнуто в медицине благодаря профессиональному применению такого гениального по простоте и эффективности клинического инструмента, как РАССПРОС! “В продолжение 35 лет аудитория слушала, поучалась и наслаждалась гармонией такого расспроса. Этот расспрос являлся главным ключом всей медицинской деятельности покойного Захарьина. Это составляло гордость и оригинальность терапевтической школы Московского университета” (В. Ф. Снегирев). И до сих пор этот метод в сочетании с наблюдательным глазом и нежной рукой являются без преувеличения самыми совершенными и самыми надежными врачебными инструментами.

Анамнез (от греч. аnamnesis – воспоминание) – совокупность сведений о больном и истории его болезни, полученных путем целенаправленного расспроса больного или знающих его лиц. Различаем два основных направления в сборе анамнеза: анамнез болезни (anamnesis morbi) и анамнез жизни больного (anamnesis vitae).

Анамнез болезни подразумевает сбор данных о начале и характере течения болезни. В ходе сбора анамнеза болезни выясняются момент возникновения жалоб и их изменение с течением времени, устанавливаются возможные причины возникновения болезни, уточняются методы предпринятого лечения (или самолечения). Короткий анамнез (от нескольких часов до 1-2 недель) говорит о наличии острого патологического процесса, тогда как продолжительный анамнез (недели, месяцы, годы) свидетельствует о хроническом заболевании.

Анамнез жизни предусматривает сбор данных о психическом, физическом и социальном статусе больного. Составными частями анамнеза жизни являются: физическое и психическое развитие больного в детстве и юности, настоящие условия жизни и питания, вредные привычки, место работы и стаж, перенесенные заболевания, травмы или операции, склонность к аллергическим реакциям, наследственность, а также акушерский анамнез у женщин. Анамнез у детей (до определенного возраста), собирается путем опроса людей, заботящихся о ребенке. При сборе анамнеза от больных с психическими расстройствами существует необходимость отличить субъективный анамнез (искаженное представление самого больного о его болезни) от объективного анамнеза (реальное состояние дел, выясняемое у лиц, знающих больного).