Решить 5 задач (5.2; 5.4; 5.6; 5.8; 5.10). Стр. 155-160.

1. Синдром внезапной детской смерти — основная причина смерти детей в возрасте от 1 недели до 1 года. Обычно смерть наступает на фоне полного здоровья незаметно, во сне, поэтому определение факторов риска имеет первостепенное значение.
Считается, что синдром внезапной детской смерти чаще случается у недоношенных детей, негров, а также в семьях с низкими доходами. Н. Левак и соавт. (N. Lewak et al. Sudden infant death syndrome risk factors: prospective data review. Clin. Pediatr., 18: 404—411, 1979) решили уточнить эти данные. Исследователи собрали сведения о 19047 детях, родившихся в одном из роддомов Окленда, штат Калифорния, с 1960 по 1967 г. Судьбу детей проследили до 1 года. Данных о 48 детях получить не удалось. От синдрома внезапной детской смерти умерли 44 ребенка. Данные о предполагаемых факторах риска представлены в табл. 5,14. Найдите признаки, связанные с риском синдрома внезапной детской смерти.
2. Р. Феннел и соавт. (R. Fennell et al. Urinary tract infections in children effect of short course antibiotic therapy on recurrence rate in children with previous infections. Clin. Pediatr., 19:121—124, 1980) сравнили эффективность трех антибиотиков при рецидивирующей инфекции мочевых путей у девочек 3—16 лет. После короткого курса одного из антибактериальных препаратов (назначенного случайным образом) в течение года делали повторные посевы мочи. При выявлении бактериурии констатировали рецидив. Были получены следующие результаты. Есть ли основания говорить о разной эффективности препаратов? Если да, то какой лучше?
3. Как правило, качество исследования выше, а соответствие собираемых данных поставленному вопросу точнее, если данные собираются специально для этого исследования после его
планирования. Р. и С. Флетчеры (R. Fletcher, S. Fletcher. Clinical research in general medical journals: а 30-year perspective. N. Engl. J. Med., 301:180—183, 1979) исследовали 612 работ, случайным
образом выбранных из журналов Journal of American Medical Association, Lancet и New England Journal of Medicine, чтобы определить, собирали ли их авторы свои данные до или после
планирования исследования. Вот что удалось обнаружить:
Оцените статистическую значимость различия долей. Если различия есть, то можно ли сказать, что положение меняется к лучшему?
4. В диагностике ишемической болезни сердца используют нагрузочную пробу, с помощью физической нагрузки вызывают
ишемию миокарда, которую выявляют на ЭКГ. Существует другой метод, ишемию вызывают внутривенным введением дипиридамола, а выявляют с помощью эхокардиографии. Ф. Латтанци и соавт. (F. Lattanzi et al. Inhibition of dipyndamole-induced ishemia by
antianginal therapy in humans: correlation with exercise electrocardiography. Circulation, 83:1256—1262, 1991) сравнили результаты двух методов у больных, получавших и не получавших
антиангинальную терапию. Результаты приведены в таблице. Оцените различия между результатами двух методов.
5. Распространенность болезни X равна 10%. Болезнью Y страдает 1000 человек, болезнью Z — также 1000 человек. Болезнь X с равной вероятностью поражает страдающих болезнями Y и Z. Вероятность госпитализации при этих болезнях разная: для болезни X она составляет 40%, Y — 50%, Z — 20%.
Посмотрим, сколько больных с разными сочетаниями болезней окажется в больнице.
Из 1000 человек, страдающих болезнью Y, болезнь X имеют 10%, то есть 100 человек. Из них 50% (50 человек) будут госпитализированы в связи с болезнью Y, из оставшихся 50 человек в
связи с болезнью X госпитализируют 40%, то есть 20 человек.
Таким образом, в больнице окажется 70 больных с сочетанием болезней Y и X.
Из 900 человек, страдающих болезнью Y, но не X, будут госпитализированы 50%, то есть 450 человек.
Такой же расчет для болезни Z показывает, что в больницу попадет 52 человека с сочетанием болезней Z и X, а с болезнью Z, но не Х, — 180 человек.
Исследователь, работающий в больнице в которую попали все госпитализированные, обнаружил следующую связь.
Оцените статистическую значимость различий частоты болезни X среди страдающих болезнями Y и Z. Можно ли по этим данным судить о связи болезней Y и Z с болезнью X? (Приведенный пример заимствован из работы: D. Mainland. The risk of fallacious conclusions from autopsy data on the incidence of diseases with applications to heart disease. Am. Heart J., 45:644—654, 1953).