A helyes tudomaÂnyos keÂrdeÂsfelveteÂs, - A klinikai kutatások tervezése és kivitelezése: elmél

Bereczky Zsuzsanna

AtudomaÂnyos keÂrdeÂsdefinõÂcioÂja a klinikai kutataÂs-ban legegyszeruÍbben a koÈvetkezoÍkeÂppen adhatoÂ meg: olyan bizonytalansaÂg egy adott populaÂcioÂval (betegseÂggel, teraÂpiaÂval, etioloÂgiaÂval, patomechaniz-mussal stb.) kapcsolatban, melyet a kutatoÂ a megfe-leloÍ vizsgaÂlati alanyokon veÂgzett bizonyos meÂreÂsek-kel, beavatkozaÂsokkal, megfigyeleÂsekkel tisztaÂzni kõÂvaÂn. A tudomaÂnyos keÂrdeÂsfelteveÂs minden klinikai

kutataÂsi projekt kiinduloÂpontja, egyben talaÂn legne-hezebb reÂsze is, hiszen kelloÍen eÂrdekes, uÂjszeruÍ, de reaÂlis keÂrdeÂseket, amelyek adott esetben kutataÂsi taÂmogataÂsra is eÂrdemesek, nem koÈnnyuÍ kitalaÂlni.

A tapasztalatlan kutatoÂk gyakran maÂr itt, az elsoÍ leÂ-peÂsneÂl visszariadnak, uÂgy gondoljaÂk, hogy amit kita-laÂltak, az nem kelloÍen eÂrdekes eÂs uÂjszeruÍ.

A tudomaÂnyos keÂrdeÂs jellemzoÍi

MieloÍtt a helyes tudomaÂnyos keÂrdeÂs jellemzoÍit taÂr-gyalnaÂnk, eÂrdemes raÂpillantani azokra a lehetoÍseÂ-gekre, amelyek kiinduloÂpontjai, forraÂsai lehetnek egy-egy ilyen keÂrdeÂsnek. A legjobb keÂrdeÂsek aÂltalaÂ-ban az adott kutatoÂ (vagy maÂsok) koraÂbbi megfigye-leÂsei, kõÂseÂrleti eredmeÂnyei alapjaÂn szuÈletnek; azt is mondhatnaÂnk, hogy egy probleÂma (keÂrdeÂs) megvaÂ-laszolaÂsa magaÂval hozza a koÈvetkezoÍ probleÂmaÂt (keÂrdeÂst). A kezdoÍ kutatoÂ nyilvaÂnvaloÂan nem ren-delkezik ilyen jelleguÍ tapasztalattal, ezeÂrt igen fon-tos az idoÍsebb, tapasztaltabb mentorok szerepe, akik a kezdeti leÂpeÂsekneÂl segõÂtik e fiatalokat, eÂs fele-loÍsseÂggel terelik oÍket az aÂltaluk helyesnek tartott iraÂnyba. A kezdoÍ kutatoÂk ± elenyeÂszoÍen keveÂs kiveÂ-teltoÍl eltekintve ± elsoÍ tudomaÂnyos kõÂseÂrletei mindig az aktuaÂlis foÍnoÈkeiktoÍl indulnak ki, oÍk azok, akik megtanõÂtjaÂk e fiatalokat a tudomaÂnyos szemleÂletre, a kõÂseÂrletek tervezeÂseÂre, a meÂreÂsi moÂdszerek kivite-lezeÂseÂre, eredmeÂnyek helyes eÂrtelmezeÂseÂre eÂs a kri-tikus irodalomolvasaÂsra.

A helyes keÂrdeÂsfelteveÂs elengedhetetlen eloÍfel-teÂtele a szakirodalom gondos tanulmaÂnyozaÂsa, az adott tudomaÂnyteruÈleten valoÂ elmeÂlyuÈleÂs. A

szak-irodalom tanulmaÂnyozaÂsaÂnak mai lehetoÍseÂgeivel e fejezetben keÂsoÍbb foglalkozunk. UÂ j keÂrdeÂsek meg-fogalmazaÂsaÂhoz segõÂthet hozzaÂ a tudomaÂnyos ren-dezveÂnyeken, kongresszusokon valoÂ figyelmes reÂsz-veÂtel, az adott teÂmaÂban jaÂrtas szakemberekkel toÈrteÂnoÍ konzultaÂcioÂ, tudomaÂnyos kapcsolatok kiala-kõÂtaÂsa is. A keÂtelkedoÍ hozzaÂaÂllaÂs a megfeleloÍ tudo-maÂnyos keÂrdeÂs megtalaÂlaÂsa szempontjaÂboÂl igen hasznos emberi tulajdonsaÂg. Az uÂj technikaÂk, moÂd-szerek alkalmazaÂsa uÂj taÂvlatokat nyithat egy-egy maÂr koraÂbban ismert jelenseÂggel, betegseÂggel, te-raÂpiaÂval kapcsolatos probleÂma kutataÂsaÂban. EÂrde-mes tehaÂt a moÂdszertani teÂmaÂjuÂ koÈzlemeÂnyek, kong-resszusi beszaÂmoloÂk figyelmes olvasaÂsa, koÈveteÂse is.

A molekulaÂris genetikai moÂdszerek ugraÂsszeruÍ fej-loÍdeÂse, extreÂm nagyszaÂmuÂ minta (vagy sok geÂn, geÂnvariaÂns) roÈvid idoÍ alatt toÈrteÂnoÍ elemzeÂseÂnek lehetoÍseÂge a genetikai epidemioloÂgiai vizsgaÂlatok, a genomszintuÍ asszociaÂcioÂs vizsgaÂlatok (Genom wide association studies, GWAS) eloÍretoÈreÂseÂt ered-meÂnyezte. A betegek koÈruÈltekintoÍ, alapos megfigye-leÂse, a diagnosztikai probleÂmaÂk eÂszreveÂtele szaÂmos uÂjszeruÍ tudomaÂnyos keÂrdeÂst eredmeÂnyezhet.

In-spiraÂloÂ jelleguÍ lehet az oktataÂs is, hiszen egy-egy eloÍadaÂsra, szeminaÂriumra vagy tovaÂbbkeÂpzoÍ tanfo-lyamra toÈrteÂnoÍ felkeÂszuÈleÂs soraÂn, illetve a hallgatoÂk-kal toÈrteÂnoÍ beszeÂlgeteÂsek alhallgatoÂk-kalmaÂval is felmeruÈl-hetnek megvaÂlaszolandoÂ tudomaÂnyos keÂrdeÂsek.

A tudomaÂnyos keÂrdeÂs iraÂnyulhat egy uÂj megfigyeleÂs okaÂnak tisztaÂzaÂsaÂra, egy leÂtezoÍ, maÂr leõÂrt elmeÂlet igazolaÂsaÂra, a szaklapokban megjelent uÂj publikaÂ-cioÂk alapjaÂn felmeruÈloÍ uÂj keÂrdeÂsek megvaÂlaszolaÂsaÂ-ra, ellentmondoÂ tanulmaÂnyok eseteÂn az ellentmon-daÂs felolellentmon-daÂsaÂra, uÂj technoloÂgia alkalmazaÂsaÂra uÂj teruÈleteken, vagy koraÂbbi tanulmaÂnyok eredmeÂnyei-nek validaÂlaÂsaÂra, uÂj technoloÂgia kidolgozaÂsaÂra egy megleÂvoÍ probleÂma megoldaÂsaÂnak igeÂnyeÂvel. Ahhoz, hogy egy kutatoÂ igazaÂn joÂ keÂrdeÂst fogalmazzon meg, szerencseÂs, ha rendelkezik a koÈvetkezoÍ tulaj-donsaÂgokkal: keÂtelkedoÍ magatartaÂs, kreativitaÂs, ki-tartaÂs, makacssaÂg, joÂzan õÂteÂloÍkeÂpesseÂg.

Ezen megfontolaÂsokat koÈvetoÍen vegyuÈk szemuÈgy-re a helyes tudomaÂnyos keÂrdeÂs jellemzoÍit. Az angol nyelvuÍ irodalomban leÂtezik ennek oÈsszefoglalaÂsaÂra egy betuÍszoÂ, a FINER (¹feasible, interesting, novel, ethical, relevantº), ami joÂl kifejezi, illetve oÈsszefog-lalja a legfontosabb jellegzetesseÂgeket. Fontos tehaÂt az, hogy olyan probleÂmaÂt vessuÈnk fel, aminek a meg-oldaÂsa nem eleve lehetetlen. A keÂrdeÂsuÈnk alapjaÂn eloÍrevetõÂthetoÍ projekt megvaloÂsõÂthatoÂsaÂga toÈbb teÂnyezoÍ fuÈggveÂnye, melyeket maÂr a gondolkodaÂ-sunk kezdeteÂn meg kell vizsgaÂlni. Egyik ilyen teÂnye-zoÍ a projektbe bevonni kõÂvaÂnt szemeÂlyek szaÂma, azaz a statisztikai eÂrtelemben vettmintaszaÂm vagy mintanagysaÂg. Nagyon sok klinikai tanulmaÂny azeÂrt nem eÂri el a ceÂljaÂt, esetleg hamis koÈvetkezteteÂseket eredmeÂnyez, mert az abba bevont szemeÂlyek szaÂma eleÂgtelen. Ha a megfeleloÍ moÂdszerekkel kiszaÂmõÂtott mintanagysaÂg nem teljesõÂthetoÍ egy centrumon beluÈl, akkor egyreÂszt eÂrdemes aÂtgondolni eÂs moÂdosõÂta-ni a bevaÂlasztaÂsi eÂs kizaÂraÂsi kriteÂriumokat, noÈvelmoÂdosõÂta-ni a bevaÂlogataÂsra szaÂnt idoÍt, maÂsreÂszt megfontolni toÈbb koÈzpontuÂ (multicentrikus) projekt tervezeÂseÂt.

A mintanagysaÂggal, annak meghataÂrozaÂsi moÂdsze-reivel e koÈnyv 6. fejezete foglalkozik. A megvaloÂsõÂt-hatoÂsaÂg maÂsik fontos eleme atechnikai felkeÂszuÈltseÂg megleÂte. MagaÂtoÂl eÂrtetoÍdoÍ, hogy kelloÍ taÂrgyi eÂs sze-meÂlyi felteÂtelek hiaÂnyaÂban a legzseniaÂlisabb oÈtlet sem valoÂsõÂthatoÂ meg. Egy klinikai kutataÂsi projekt aÂltalaÂban eÂs nagy vonalakban a tervezeÂsi, bevaÂloga-taÂsi, meÂreÂsi, adatelemzeÂsi eÂs publikaÂlaÂsi szakaszboÂl aÂll, ezek mindegyikeÂt csakis hozzaÂeÂrtoÍ szakemberre szabad bõÂzni. Ha az adott kutatoÂ ezek koÈzuÈl

vala-mely teruÈleten nem jaÂratos, vagy fizikailag nem kivi-hetoÍ szaÂmaÂra az abban valoÂ reÂszveÂtel, eÂrdemes kuta-toÂcsoportokat leÂtrehozni az egyeÂni (egykutatoÂs) projektek helyett (a modern klinikai kutataÂsokban egykutatoÂs projekt maÂr alig leÂtezik). Kiemelt fontos-saÂguÂ a biostatisztikai moÂdszerekben valoÂ jaÂrtassaÂg, hiszen adekvaÂt statisztikai moÂdszerek alkalmazaÂsaÂ-nak hõÂjaÂn manapsaÂg maÂr egyetlen tudomaÂnyos mun-ka sem koÈzoÈlhetoÍ. A legtoÈbb klinimun-kai kutatoÂ koÈz-pont ezeÂrt sajaÂt biostatisztikusokat foglalkoztat maÂr a projekt tervezeÂseÂnek idejeÂn is. Igen kritikus a kli-nikai kutataÂsi projektek eseteÂben maga a menedzs-ment is, hiszen aÂltalaÂban nagy a tanulmaÂnyba bevont szemeÂlyek szaÂma, eÂs/vagy sokfeÂle meÂreÂsi moÂdszert kell alkalmazni a kivitelezeÂs soraÂn, eÂs/vagy szaÂmos adatot kell megfeleloÍen kezelni, nem be-szeÂlve a logisztikai feladatokroÂl, amelyek bizonyos projektek eseteÂn eleÂg bonyolultak (mindezeket reÂsz-letesen a koÈnyv egyeÂb fejezetei taÂrgyaljaÂk). A pro-jekthez kapcsoloÂdoÂ gazdasaÂgi uÈgyinteÂzeÂs is eleÂggeÂ szerteaÂgazoÂ. A legtoÈbb klinikai kutatoÂ koÈzpontban ezeÂrt egy vagy toÈbb, uÂn. koordinaÂtor dolgozik, aki-nek a feladata az adott projekt teljes koÈruÍ oÈsszefo-gaÂsa, akinek raÂlaÂtaÂsa van a projekt minden elemeÂre, szervezi eÂs szaÂmon keÂri a reÂsztvevoÍktoÍl az egyes reÂszfeladatok elveÂgzeÂseÂt. A megvaloÂsõÂthatoÂsaÂg teÂ-nyezoÍi tovaÂbbaÂ a projekt kivitelezeÂseÂhez szuÈkseÂges idoÍ eÂs a raÂfordõÂtani szuÈkseÂges peÂnz is. Ha ezeket idoÍben felmeÂrjuÈk, akkor elkeruÈlhetjuÈk a tuÂl hossza-dalmas vagy koÈltseÂges tanulmaÂnyokat. VeÂguÈl a meg-valoÂsõÂthatoÂsaÂg eleme a tervezett tanulmaÂny teÂmaÂjaÂ-nak kiterjedtseÂge, szerteaÂgazoÂ volta is. MineÂl toÈbb keÂrdeÂsre keresi szimultaÂn egy tanulmaÂny a vaÂlaszt, annaÂl idoÍigeÂnyesebb, draÂgaÂbb eÂs bonyolultabb lesz, tele hibalehetoÍseÂgekkel maÂr a tervezeÂs szintjeÂn is.

A ceÂl tehaÂt az, hogy lehetoÍleg egy szuÍk teruÈletre koncentraÂljon, egy (vagy keveÂs) keÂrdeÂst akarjon egyszerre tisztaÂzni. A ¹megvaloÂsõÂthatoÂsaÂgº egy ta-nulmaÂny (paÂlyaÂzat) eseteÂben a gyakorlatban uÂgy is felfoghatoÂ, mint egy joÂl megtervezett, a vaÂrhatoÂ eredmeÂnyeket pontosan eloÍrelaÂtoÂ eÂs eloÍrejelzoÍ vizs-gaÂlati protokoll. A kutataÂsok soraÂn azonban nem ritkaÂn talaÂlkozunk vaÂratlan, eloÍre nem laÂthatoÂ jelen-seÂgekkel, eredmeÂnyekkel (amelyek akaÂr uÂj felfede-zeÂsekhez is vezethetnek), ezek eloÍfordulaÂsaÂval min-dig szaÂmolnunk kell a projektre raÂfordõÂtani kõÂvaÂnt idoÍ eÂs peÂnz tekinteteÂben is.

A helyes keÂrdeÂsfelveteÂs maÂsodik fontos kriteÂri-uma az, hogy a keÂrdeÂs kelloÍeneÂrdekeslegyen. EÂrde-kes legyen a kutatoÂcsoport szaÂmaÂra, a

kutatoÂcsopor-tot befogadoÂ inteÂzmeÂny szaÂmaÂra, a hazai eÂs nemzet-koÈzi szakmai foÂrumok szaÂmaÂra eÂs nem utolsoÂsorban a finanszõÂrozaÂst eldoÈntoÍ szakeÂrtoÍ zsuÍri szaÂmaÂra.

A harmadik fontos jellegzetesseÂg azuÂjszeruÍseÂg.

A joÂ klinikai kutataÂs uÂj informaÂcioÂt eredmeÂnyez.

Az uÂjszeruÍseÂg jelentheti egy teljesen uÂj elmeÂlet iga-zolaÂsaÂt, de bizonyos esetekben egy maÂr lekoÈzoÈlt eredmeÂny uÂjraellenoÍrzeÂseÂt is, ha maÂs forraÂspopulaÂ-cioÂ bevonaÂsaÂval, uÂjszeruÍ technika alkalmazaÂsaÂval toÈrteÂnik. A koraÂbbi eredmeÂnyeket megeroÍsõÂtoÍ tanul-maÂnyok is lehetnek hasznosak, ha a koraÂbbi ta-nulmaÂnyok hiaÂnyossaÂgait poÂtoljaÂk, ugyanõÂgy az is-meÂtloÍ jelleguÍ vizsgaÂlatoknak is van leÂtjogosultsaÂga, ha egy tudomaÂnyos ellentmondaÂst igyekeznek fel-oldani. Azt, hogy egy oÈtlet uÂjszeruÍ-e, ceÂlszeruÍ mineÂl eloÍbb ellenoÍrizni a szakirodalom gondos tanulmaÂ-nyozaÂsaÂval, a jelenleg futoÂ taÂmogatott kutataÂsok teÂ-maÂjaÂnak aÂtneÂzeÂseÂvel eÂs az adott tudomaÂnyteruÈlet szakeÂrtoÍivel valoÂ konzultaÂcioÂ soraÂn azeÂrt, hogy elke-ruÈljuÈk a felesleges idoÍ- eÂs peÂnzpocseÂkolaÂst.

A joÂ kutataÂsi keÂrdeÂsneketikusnakkell lennie. Ha a felvetett keÂrdeÂs tisztaÂzaÂsa etikailag tiszta eszkoÈzoÈk-kel nem lehetseÂges, akkor maÂr a kezdet kezdeteÂn le kell mondanunk a projektroÍl, vagy jelentoÍsen moÂdo-sõÂtanunk kell a keÂrdeÂsuÈnket. Az etikai keÂrdeÂsekkel reÂszletesen e koÈnyv 14. eÂs 15. fejezete foglalkozik.

A joÂ kutataÂsi teÂma utolsoÂ, de nem keveÂsbeÂ fontos jellemzoÍje annakfontossaÂga, jelentoÍseÂge. Lehet egy keÂrdeÂs eÂrdekes, etikus, megvaloÂsõÂthatoÂ projektet eredmeÂnyezoÍ, uÂjszeruÍ, de ha a projekt csupaÂn oÈnceÂ-luÂ, a vaÂrhatoÂ eredmeÂnyei nem jaÂrulnak hozzaÂ a tu-domaÂnyteruÈlet fejloÍdeÂseÂhez, nem befolyaÂsoljaÂk a diagnosztikus, teraÂpiaÂs iraÂnyelveket, illetve nem vezetnek tovaÂbbi tudomaÂnyos keÂrdeÂsekhez, akkor az a keÂrdeÂs nem kelloÍen fontos ahhoz, hogy eÂrde-mes legyen vele foglalkozni. A tanulmaÂny klinikai jelentoÍseÂgeÂt tehaÂt minden klinikai kutataÂsi projekt eseteÂn vilaÂgosan kell laÂtni eÂs laÂttatni.

A joÂ keÂrdeÂs azonban nem csak tartalmaÂt tekintve kell, hogy megfeleloÍ legyen, hanem figyelmet kell fordõÂtani a megfogalmazaÂs moÂdjaÂra is. Ez utoÂbbi

be-folyaÂsolja ugyanis azt, hogy milyen tõÂpusuÂ tanul-maÂnyt kell terveznuÈnk. Bizonyos keÂrdeÂsekleõÂroÂ jel-leguÍ tanulmaÂnyokkivitelezeÂseÂt igeÂnylik. PeÂldaÂul, ha azt keÂrdezzuÈk, hogy milyen gyakori MagyarorszaÂ-gon a XIII-as faktor Val34Leu polimorfizmusaÂnak az eloÍfordulaÂsa, akkor a tanulmaÂnyban meg kell ha-taÂroznunk magyar vizsgaÂlati alanyok bevonaÂsaÂval a Val- eÂs a Leu34-alleÂlek frekvenciaÂjaÂt (illetve az egyes genotõÂpusok gyakorisaÂgaÂt), eredmeÂnyuÈnk pe-dig ezeknek a gyakorisaÂgi adatoknak az ismerteteÂse lesz. VegyuÈk eÂszre, hogy az ilyen leõÂroÂ jelleguÍ keÂrdeÂ-sek eseteÂn egy vizsgaÂlati csoportban egy vaÂltozoÂt elemzuÈnk! Bizonyos keÂrdeÂsek iraÂnyulhatnak keÂt vagy toÈbb vaÂltozoÂ koÈzoÈttioÈsszefuÈggeÂsekfelderõÂteÂseÂre is, vagy keÂt vagy toÈbb vizsgaÂlati csoport oÈsszehason-lõÂtaÂsaÂra is. EloÍbbire peÂlda a koÈvetkezoÍ keÂrdeÂs:

± A XIII-as faktor Val34Leu polimorfizmusa oÈssze-fuÈgg-e a myocardialis infarctussal?

Ekkor meÂg mindig egy vizsgaÂlati populaÂcioÂnk van (a magyar emberek), de maÂr keÂt vaÂltozoÂnk (a poli-morfizmus eÂs a myocardialis infarctus).

Az oÈsszehasonlõÂtoÂ jelleguÍ keÂrdeÂsre pedig peÂlda le-het a koÈvetkezoÍ keÂrdeÂs:

± Gyakoribb-e a XIII-as faktor Leu34-alleÂl hordo-zaÂsa a myocardialis infarctust elszenvedett szemeÂ-lyekben az egeÂszseÂges koronaÂriaÂkkal rendelke-zoÍkhoÈz keÂpest?

JoÂl laÂthatoÂ, hogy ebben a tanulmaÂnyban maÂr keÂt vizsgaÂlati csoportunk van eÂs keÂt vaÂltozoÂnk. FuÈgget-len vaÂltozoÂ a myocardialis infarctus (ez alapjaÂn oszt-juk keÂt csoportba a vizsgaÂlati alanyokat), fuÈggoÍ vaÂl-tozoÂ pedig a polimorfizmus vagy alleÂlfrekvencia, aminek eÂrteÂkeÂt oÈsszehasonlõÂtjuk a keÂt csoportban.

A fuÈggetlen vaÂltozoÂnk lehet egy tulajdonsaÂg (a myo-cardialis infarctus megleÂte vagy hiaÂnya), de lehet egy beavatkozaÂs is (bizonyos gyoÂgyszer alkalmazaÂsa vagy nem alkalmazaÂsa). Az oÈsszefuÈggeÂs tanulmaÂ-nyozaÂsaÂra iraÂnyuloÂ eÂs az oÈsszehasonlõÂtoÂ jelleguÍ tanulmaÂnyok eseteÂn a keÂrdeÂsuÈnk igen vagy nem vaÂlaszt vaÂr, mõÂg a leõÂroÂ jelleguÍ keÂrdeÂs eseteÂn komple-xebb kifejteÂst igeÂnyel.

HipoteÂzisalkotaÂs

A tudomaÂnyos keÂrdeÂs megfogalmazoÂdaÂsaÂt koÈveti a kutataÂsi projekt terveÂnek kidolgozaÂsa, azaz a mun-katerv elkeÂszõÂteÂse(2.1. aÂbra).Ebben a faÂzisban kell

a keÂrdeÂst uÂgy megfogalmaznunk, hogy abboÂl egyeÂr-telmuÍveÂ vaÂljon a munkaÂnk ceÂlja, a munkamoÂdsze-ruÈnk eÂs a vaÂrhatoÂ eredmeÂnyuÈnk. Ezt nevezzuÈk

kõÂseÂr-HipoteÂzisalkotaÂs

17

leti vagy munkahipoteÂzisnek. Ez a leÂpeÂs uÂgy is meg-fogalmazhatoÂ, mint a ki, mit,mennyit,melyiketeÂs mikorszabaÂlya. Kik alkotjaÂk a vizsgaÂlati csoporto-(ka)t, milyen beavatkozaÂst tervezuÈnk, mennyit (pl.

mekkora doÂzist) alkalmazunk az adott teraÂpiaÂboÂl, mely kimeneteli vaÂltozoÂkat kell meghataÂroznunk (megmeÂrnuÈnk), eÂs veÂguÈl mikor, milyen koÈruÈlmeÂnyek koÈzoÈtt toÈrteÂnik a mintaveÂtel eÂs meÂreÂs. NyilvaÂnvaloÂ-an a klinikai kutataÂsok nem minden tõÂpusaÂra alkal-mazhatoÂ a fentiek koÈzuÈl minden keÂrdeÂs; a teljes lista az intervencioÂs tanulmaÂnyokra jellemzoÍ. Ha enneÂl aÂltalaÂnosabban akarunk fogalmazni, akkor azt kell mondanunk, hogy e kõÂseÂrleti (munka) hipoteÂzisnek pontosan definiaÂlnia kell a vizsgaÂlati mintaÂnkat (a bevaÂlogatni kõÂvaÂnt szemeÂlyeket, a bevaÂlogataÂs sza-baÂlyairoÂl e koÈnyv 6. fejezete szoÂl), a kimeneteli vaÂl-tozoÂ(i)nkat, a magyaraÂzoÂ vaÂltozoÂ(i)nkat eÂs az al-kalmazni kõÂvaÂnt statisztikai moÂdszert. A projekt tervezeÂseÂnek ugyanis maÂr ezen faÂzisaÂban, azaz a keÂrdeÂs megfogalmazaÂsakor gondolni kell arra, hogy milyen statisztikai moÂdszerekkel koÈzelõÂthetoÍ meg a probleÂma. A leõÂroÂ jelleguÍ keÂrdeÂsek eseteÂben a vaÂr-hatoÂan alkalmazott statisztikai moÂdszerek peÂldaÂul az aÂtlag, a mediaÂn, a standard deviaÂcioÂ stb. meghataÂ-rozaÂsa. Az oÈsszefuÈggeÂsek feltaÂraÂsaÂra iraÂnyuloÂ keÂrdeÂs eseteÂn a regresszioÂ, az oÈsszehasonlõÂtoÂ tanulmaÂnyok eseteÂn pedig az ANOVA a kiemelendoÍ statisztikai moÂdszer. AkõÂseÂrleti hipoteÂzistehaÂt egyeÂrtelmuÍen meg kell, hogy hataÂrozza azt, hogy az adott vaÂltozoÂ-kat milyen statisztikai moÂdszerrel kõÂvaÂnjuk

oÈsszeha-sonlõÂtani, oÈsszevetni. Ezek utaÂn a kõÂseÂrleti hipoteÂzis maÂr konkreÂt, astatisztika nyelveÂn eÂrtelmezhetoÍ hipo-teÂzisseÂ formaÂlhatoÂ. A leõÂroÂ jelleguÍ (deskriptõÂv) tanul-maÂnyok eseteÂn eÂrtelemszeruÍen ez a fajta hipoteÂzis nem eÂrtelmezhetoÍ, csak azoknaÂl a tanulmaÂnyoknaÂl van szuÈkseÂg a hipoteÂzisalkotaÂsra, ahol statisztikai szignifikanciaÂt keÂszuÈluÈnk meghataÂrozni, peÂldaÂul egy vaÂltozoÂ eÂrteÂkeÂnek keÂt csoport koÈzoÈtti oÈsszehasonlõÂ-taÂsa eseteÂn. A tanulmaÂnyok tuÂlnyomoÂ toÈbbseÂge oÈsz-szehasonlõÂtoÂ jelleguÍ, ezeÂrt a hipoteÂzisalkotaÂs aÂltalaÂ-ban nem keruÈlhetoÍ el. SegõÂtseÂgkeÂppen aÂlljanak itt azok a foÍbb kulcsszavak, amelyek, ha szerepelnek az eredetileg feltett tudomaÂnyos keÂrdeÂsuÈnkben, arra utalnak, hogy nem deskriptõÂv jelleguÍ tanulmaÂnyt kell terveznuÈnk, eÂs a hipoteÂzisalkotaÂsra szuÈkseÂguÈnk lesz:

nagyobb, mint..., kisebb, mint..., gyakoribb, mint..., okoz-e, valoÂszõÂnuÍbb, mint..., oÈsszehasonlõÂtva kapcso-latba hozhatoÂ-e, hasonloÂ-e, korrelaÂl-e?

A joÂ munkahipoteÂzis egyszeruÍ, specifikus eÂs eloÍre-mutatoÂ. Mit jelentenek ezek a kriteÂriumok? Az egy-szeruÍseÂgazt jelenti, hogy mineÂl kevesebb (lehetoÍleg egy-egy) magyaraÂzoÂ (prediktor) vaÂltozoÂt eÂs kimene-teli vaÂltozoÂt tartalmazzon a hipoteÂzisuÈnk, kuÈloÈnben egyetlen statisztikai teszttel nem lesz megvaÂlaszolhatoÂ a keÂrdeÂsuÈnk. Amennyiben meÂgis toÈbbvaÂltozoÂs hipo-teÂzist gyaÂrtunk, akkor ceÂlszeruÍ inkaÂbb toÈbb egyszeruÍ hipoteÂzisre felbontani, vagy a vaÂltozoÂkat oÈsszevonni.

PeÂldaÂk:

1. EgyszeruÍ hipoteÂzis egy magyaraÂzoÂ eÂs egy kime-neteli vaÂltozoÂval:

2.1. aÂbra.A tudomaÂnyos hipoteÂzis kialakõÂtaÂsa

Az emelkedett XIII-as faktorszint (magyaraÂzoÂ vaÂl-tozoÂ) a myocardialis infarctus (kimeneteli vaÂlvaÂl-tozoÂ) fokozott kockaÂzataÂval taÂrsul fiatal noÍk eseteÂn.

2. Komplex hipoteÂzis toÈbb magyaraÂzoÂ vaÂltozoÂval:

Az emelkedett XIII-as faktorszint, az emelkedett fibrinogeÂn koncentraÂcioÂ eÂs az emelkedett VIII-as fak-torszint (magyaraÂzoÂ vaÂltozoÂk) a myocardialis infarc-tus (kimeneteli vaÂltozoÂ) fokozott kockaÂzataÂval taÂrsul fiatal noÍk eseteÂn.

3. Komplex hipoteÂzis toÈbb kimeneteli vaÂltozoÂval:

Az emelkedett XIII-as faktorszint (magyaraÂzoÂ vaÂl-tozoÂ) a myocardialis infarctus eÂs az ischaemiaÂs stroke (kimeneteli vaÂltozoÂk) fokozott kockaÂzataÂval taÂrsul fiatal noÍk eseteÂn.

Ez utoÂbbi keÂt hipoteÂzis eseteÂn nyilvaÂnvaloÂan egyet-len statisztikai proÂba nem eleÂg az eredmeÂnyek inter-pretaÂcioÂjaÂhoz. Ennek a tanulmaÂny tervezeÂsekor toÈbb haÂtraÂnyos koÈvetkezmeÂnye van, peÂldaÂul nehe-zen kiszaÂmolhatoÂvaÂ teszi a bevonni szuÈkseÂges sze-meÂlyek szaÂmaÂt (laÂsd keÂsoÍbb). Az ilyen hipoteÂziseket leegyszeruÍsõÂthetjuÈk egyreÂszt uÂgy, hogy felbontjuk toÈbb egyszeruÍ hipoteÂzisre, azokra neÂzve kuÈloÈn-kuÈloÈn szaÂmõÂtjuk ki peÂldaÂul a bevonni szuÈkseÂges szemeÂlyek szaÂmaÂt, majd a legnagyobb mintaszaÂmot igeÂnyloÍ hi-poteÂzisnek megfeleloÍ szaÂmuÂ szemeÂlyt vonunk be a tanulmaÂnyba. Az egyszeruÍsõÂteÂs maÂsik moÂdja a vaÂl-tozoÂk oÈsszevonaÂsa, uÂn. vaÂltozoÂcsoportok kialakõÂtaÂsa.

4. Komplex hipoteÂzis vaÂltozoÂcsoportok alkalmazaÂ-saÂval:

Az alvadaÂsi faktorok emelkedett szintje (magyaraÂ-zoÂ vaÂlto(magyaraÂ-zoÂ csoport) egyuÈtt jaÂr az arteÂriaÂs eÂrbetegseÂgek (kimeneteli vaÂltozoÂ csoport) fokozott kockaÂzataÂval fiatal noÍk eseteÂn.

A specifikus hipoteÂzis nem hagy keÂtseÂget afeloÍl, hogy kik a bevont szemeÂlyek, mely magyaraÂzoÂ eÂs ki-meneteli vaÂltozoÂkat vesz figyelembe (milyen meÂreÂse-ket veÂgez, milyen beavatkozaÂsokat tervez) eÂs milyen statisztikai moÂdszereket fog alkalmazni. A mun-kahipoteÂzisboÍl annak is ki kell deruÈlni, hogy az ada-tok, vaÂltozoÂk milyen jelleguÍek (numerikus folytonos, numerikus diszkreÂt vagy kategorikus). Folyamatos vaÂltozoÂ peÂldaÂul a plazma XIII-as faktor koncentraÂ-cioÂja, ez elmeÂletben ugyanis a nullaÂtoÂl kezdve baÂrmi-lyen valoÂs szaÂmeÂrteÂket felvehet, baÂrmibaÂrmi-lyen kis skaÂlaÂn meÂrhetoÍ. DiszkreÂt vaÂltozoÂ peÂldaÂul a csalaÂdonkeÂnti gyermekek szaÂma, ami ugyan megszaÂmlaÂlhatoÂ, de nem meÂrhetoÍ baÂrmilyen kis leÂpteÂkuÍ skaÂlaÂn, mert feÂl vagy negyed gyermek nincs. Kategorikus adat

peÂldaÂ-ul az, hogy valakinek eloÍre meghataÂrozott kuÈszoÈbeÂr-teÂk alatti vagy feletti a XIII-as faktorszintje, tekintet neÂlkuÈl a konkreÂt szaÂmeÂrteÂkre, leÂnyeg tehaÂt az, hogy a vizsgaÂlt egyeÂnek egymaÂst kizaÂroÂ kategoÂriaÂkba es-nek. (Vagyis, ha meg akarjuk peÂldaÂul adni a 120%

feletti XIII-as faktorszinttel rendelkezoÍ egyeÂnek araÂ-nyaÂt egy vizsgaÂlt populaÂcioÂban, akkor keÂt kategoÂriaÂt keÂpezuÈnk: a 120% feletti eÂs alatti XIII-as faktorszint-tel rendelkezoÍk kategoÂriaÂjaÂt, eÂs egy vizsgaÂlati alany csak vagy egyik vagy maÂsik kategoÂriaÂba fog tartozni.) A joÂ hipoteÂzis rendszerint megeloÍziaz adatgyuÍj-teÂst. Ez az eddigiek alapjaÂn magaÂtoÂl eÂrtetoÍdoÍ, azon-ban gondoljunk arra, hogy felmeruÈlhetnek koraÂbazon-ban nem felteÂtelezett oÈsszefuÈggeÂsek, eÂrdekesseÂgek az adatok aÂttekinteÂse soraÂn is. Ilyenkor uÂn. utoÂlagos hi-poteÂzisek szuÈlethetnek, melyek magukban hordoz-zaÂk a hamis, aÂltalaÂban fals-pozitõÂv koÈvetkezteteÂsek lehetoÍseÂgeÂt. Ezek meÂrseÂkleÂseÂre kidolgoztak neÂhaÂny statisztikai eljaÂraÂst, pl. toÈbbszoÈroÈs hipoteÂzisteszteleÂst (multiple hypothesis testing), e tekintetben utalunk a biostatisztikai tankoÈnyvekre.

A statisztikai hipoteÂzisalkotaÂs kiinduloÂpontja anullhipoteÂzis, ami azt veÂlelmezi, hogy a magyaraÂzoÂ eÂs a kimeneteli vaÂltozoÂ koÈzoÈtt nincs oÈsszefuÈggeÂs, eÂs ez az, amit a statisztikai moÂdszerekkel vizsgaÂlha-tunk. Ennek ellenteÂte az alternatõÂv hipoteÂzis, ami koÈzvetlenuÈl nem vizsgaÂlhatoÂ, tulajdonkeÂppen a sta-tisztikai moÂdszerekkel elvetett nullhipoteÂzis eseteÂn fogadjuk el igaznak. Az alternatõÂv hipoteÂzis egy-vagy keÂtiraÂnyuÂ is lehet, ami azt jelenti, hogy a felteÂ-telezett oÈsszefuÈggeÂs a keÂt vaÂltozoÂ koÈzoÈtt csak egyik vagy mindkeÂt iraÂnyban eÂrtelmezhetoÍ. PeÂldaÂul, ha a nullhipoteÂzisuÈnk az, hogy az emelkedett XIII-as faktor koncentraÂcioÂja nincs oÈsszefuÈggeÂsben a myo-cardialis infarctus kockaÂzataÂval fiatal noÍk eseteÂn, ak-kor ennek alternatõÂv hipoteÂzise lehet egyiraÂnyuÂ, a koÈvetkezoÍkeÂppen:

Az emelkedett XIII-as faktorkoncentraÂcioÂ fokozza a myocardialis infarctus kockaÂzataÂt fiatal noÍk eseteÂn.

JoÂl laÂthatoÂ, hogy ez a hipoteÂzis nem engedi meg az ellenkezoÍ iraÂnyuÂ oÈsszefuÈggeÂst, azaz kizaÂrja azt a lehe-toÍseÂget, hogy az emelkedett XIII-as faktor koncent-raÂcioÂ esetleg csoÈkkenti a myocardialis infarctus koc-kaÂzataÂt e vizsgaÂlt csoportban. AkeÂtiraÂnyuÂalternatõÂv hipoteÂzis eseteÂn a fenti mondat õÂgy hangzana:

Az emelkedett XIII-as faktor koncentraÂcioÂja befo-lyaÂsolja a myocardialis infarctus kockaÂzataÂt fiatal noÍk eseteÂn.

KeveÂs kiveÂteltoÍl eltekintve az alternatõÂv hipoteÂzi-seknek mindig keÂtiraÂnyuÂnak kell lenniuÈk, meÂg akkor

HipoteÂzisalkotaÂs

19

is, ha a kiindulaÂsul szolgaÂloÂ tudomaÂnyos keÂrdeÂsuÈnk valoÂjaÂban egyiraÂnyuÂ (eÂs nem szaÂmõÂtunk ellenkezoÍ iraÂnyuÂ oÈsszefuÈggeÂsre). Erre azeÂrt van szuÈkseÂg, mert

± mint azt keÂsoÍbb laÂtni fogjuk ± a tanulmaÂnyok ter-vezeÂseÂneÂl a szignifikanciaszint megaÂllapõÂtaÂsaÂnaÂl ennek jelentoÍseÂge van, eÂs menet koÈzben a hipoteÂzi-suÈnk maÂr nem vaÂltoztathatoÂ. FelmeruÈl tovaÂbbaÂ an-nak a lehetoÍseÂge is, hogy meglepoÍ iraÂnyuÂ oÈsszefuÈg-geÂsre bukkanunk az adataink elemzeÂse soraÂn.

A tanulmaÂny tervezeÂse soraÂn ceÂlszeruÍ elsoÍ szinten egy roÈvid, egyoldalas tervet keÂszõÂteni, eÂs ezt tekinte-ni kiinduloÂpontnak a valoÂs munkaterv kidolgozaÂsaÂ-hoz. E roÈvid ¹eloÍtervº vagy kivonat birtokaÂban kon-zultaÂcioÂ szervezhetoÍ a kutatoÂcsoport tagjaival,

szervezhetoÍ (amennyiben szuÈkseÂges) eloÍtanulmaÂny, uÂn. ¹pilot studyº eÂs tovaÂbb tanulmaÂnyozhatoÂ a szak-irodalom. A legtoÈbb tanulmaÂny toÈbb keÂrdeÂs megvaÂ-laszolaÂsaÂt is ceÂlul tuÍzi ki, azonban toÈrekedni kell arra, hogy lehetoÍleg csak egyetlen foÍ (primer) keÂr-deÂsuÈnk legyen, amivel kapcsolatban biztosan betart-hatoÂk a projekttervezeÂsi szabaÂlyok (mintaszaÂm, be-vaÂlogataÂsi kriteÂriumok stb.), eÂs joÂl meghataÂrozhatoÂk a vaÂrhatoÂ eredmeÂnyek. A toÈbbi (melleÂk vagy maÂ-sodlagos) keÂrdeÂs termeÂszetesen felvethetoÍ, hiszen szaÂmos alkalommal egy probleÂma megoldaÂsaÂhoz toÈbb reÂszmegoldaÂson keresztuÈl vezet az uÂt, de min-denkeÂppen tartoÂzkodjunk a szoÈveveÂnyes projektek-toÍl, ami a kivitelezhetoÍseÂget rontja.

A szakirodalom tanulmaÂnyozaÂsa

A szakirodalom tanulmaÂnyozaÂsaÂnak az internet el-terjedeÂse oÂta elsoÍdleges helyszõÂne a MEDLINE adatbaÂzis. MegalkotoÂja a vilaÂg legnagyobb orvosi koÈnyvtaÂra, a Nemzeti Orvosi KoÈnyvtaÂr (National Library of Medicine, NLM), ami a NIH (National Institutes of Health) kampuszaÂn, BethesdaÂban, Maryland aÂllamban talaÂlhatoÂ. A MEDLINE oÂriaÂsi eloÍnye az, hogy szeÂles koÈrben eÂs ingyen hozzaÂfeÂrhe-toÍ, eÂs megtalaÂlhatoÂ benne az orvos- eÂs egeÂszseÂgtu-domaÂny teruÈleteÂn megjelenoÍ oÈsszes koÈzlemeÂny.

A MEDLINE adatbaÂzisban egy adott cikkel kapcso-latosan megtalaÂlhatoÂ a cikk oÈsszefoglaloÂja (amennyi-ben van ilyen), a cikk cõÂme, szerzoÍinek neve eÂs in-teÂzmeÂnye eÂs a folyoÂirat cõÂme, amelyben megjelent, valamint a megjeleneÂs ideje. Mindezek mellett min-den cikkhez hozzaÂrendeltek uÂn. MeSH (Medical Subject Headings) kifejezeÂseket is, melyek tulajdon-keÂppen felkeÂrt szakeÂrtoÍk aÂltal az adott teljes cikk elolvasaÂsaÂt koÈvetoÍen alkotott kulcsszavak. A szerzoÍi kulcsszavak mellett ezek segõÂtik az adatbaÂzisban valoÂ kereseÂst. A MEDLINE adatbaÂzis toÈbbfeÂle uÂton eleÂrhetoÍ. Ezek koÈzuÈl legszeÂlesebb koÈrben a PubMe-det eÂs az Ovidot hasznaÂljaÂk. A PubMed (http://

www.pubmed.gov) az NLM aÂltal muÍkoÈdtetett kere-soÍ rendszer, ez ingyenesen hasznaÂlhatoÂ, eÂs a MED-LINE mellett hozzaÂfeÂreÂst biztosõÂt egyeÂb kivaÂlasztott eÂlettudomaÂnyi folyoÂiratokhoz, valamint kuÈloÈnboÈzoÍ linkekkel kapcsoloÂdik szaÂmos kiadoÂ honlapjaÂhoz, ahonnan a kivaÂlasztott cikkek szabadon vagy teÂrõÂteÂs elleneÂben teljes terjedelmuÈkben letoÈlthetoÍk. A

Pub-Meden keresztuÈl eleÂrhetoÍek az NCBI (National Center for Biotechnology Information) aÂltal uÈzemel-tetett eÂs karbantartott molekulaÂris bioloÂgiai adat-baÂzisok is. Az Ovid keresoÍrendszer (http://www.

ovid.com) a Wolters Kluwer alvaÂllalata, az Ovid Technologies aÂltal uÈzemeltetett, csak teÂrõÂteÂs elle-neÂben igeÂnybe vehetoÍ szolgaÂltataÂs. A legtoÈbb orvos-eÂs egorvos-eÂszseÂgtudomaÂnyi felsoÍoktataÂsi inteÂzmeÂny eloÍ-fizet erre a szolgaÂltataÂsra, õÂgy az adott inteÂzmeÂny szaÂmõÂtoÂgeÂpeiroÍl eleÂrhetoÍ. Az Ovid keresoÍfeluÈlete rendkõÂvuÈl felhasznaÂloÂbaraÂt eÂs kifinomult, ezeÂrt an-nak elleneÂre, hogy fizetni kell eÂrte, sokan ezt hasz-naÂljaÂk inkaÂbb. MindkeÂt rendszeren keresztuÈl keÂtfeÂle (alap, kiterjesztett) keresoÍmoÂd hasznaÂlhatoÂ, igeÂny szerint, leÂnyeg a kulcsszavak joÂ megvaÂlasztaÂsa. Egy-egy tudomaÂnyos keÂrdeÂs felmeruÈleÂsekor eloÍszoÈr ma-gaÂt a keÂrdeÂst kell mineÂl egyeÂrtelmuÍbben eÂs

In document A klinikai kutatások tervezése és kivitelezése: elméleti és módszertani alapok (Pldal 15-23)