Науковедение в развитии и совершенствовании стоматологии

20 Марта в 0:48 836 0


В 70—80-е годы XX века в нашей стране почти во всех отраслях науки, техники и промышленности (особенно электронной и оборонной) широко использовали достижения современного науковедения в проведении НИР и НИОКР — была целая серия трудов под общим обозначением как наука о науке, это известные труды Г.М. Доброва «Введение в общее науковедение», математические методы в биологии и медицине (Плохинский Н.А., 1972; Налимов В.В., 1970; Ракитов А.И., 1971; Урбах В.Ю., 1976; Лисенков А.Н., 1979 и др.). Затем наступил период сдержанного применения науковедения и особенно в медицине, включая стоматологию. Но в начале становления рыночной экономики и страховой медицины медицинские работники, включая стоматологов, были поставлены в совершенно новые условия, основанные на необходимости высокого уровня оказания медицинской помощи. Возникли такие теперь уже обычные новые положения как профессиональная ответственность и профессиональные риски при лечении больных, когда они, не будучи удовлетворены качеством оказания медицинской помощи, могут предъявлять врачам и ЛПУ имущественные (денежные) санкции за неудовлетворительно проведенное лечение. В стоматологии наиболее часто подобные ситуации возникают при протезировании зубными протезами, особенно такими дорогостоящими, как металлокерамические или фиксированными на имплантатах; в этом случае требуется надежность и долговечность пользования протезами без обострений и осложнения, включая элиминацию опорных зубов (нередко вместе с протезом).

Поэтому снова повысился интерес к науковедению, которое предусматривает работу стоматолога на уровне Hi-tech технологий.

Первое условие успешного исследования - это тщательное изучение предшествующих работ, чтобы не изобретать велосипед. Недостаток многих исследований заключается в ограничении информационного (библиографического) поиска 3-5 годами. Но нередко бывают работы, которые опубликованы в малоизвестных источниках и по ряду причин не получили широкой известности. В настоящее время в библиографическом поиске очень помогает Интернет, но и здесь могут быть пробелы, особенно в области ноу-хау и патентов. Поэтому патентный поиск лучше проводить отдельно и целенаправленно.

Большое значение имеет формулировка задач исследования, лучше в виде рабочей гипотезы, которая является интеллектуальным инструментом научного познания, поскольку имеет две стороны: положительную и отрицательную (нулевую), в отличие от задач исследования, которые лишь констатируют перечень его определенных этапов.

Задачи исследования лучше представлять в виде эксперимента (не нарушающего интеллектуальной и физической жизнедеятельности человека): 1) формулирование задачи (проблемы) с указанием конечной цели, условий ограничения, исходных данных и средств решения; 2) обзор информации по всем параметрам, необходимым для решения задач; 3) выдвижение предварительной гипотезы; 4) теоретическая разработка; 5) эксперимент, включая поисковые и контрольные исследования; 6) сопоставления результатов эксперимента с теорией; 7) окончательная формулировка результатов, их соответствие целям и задачам исследования, выводы и практические рекомендации.

В планировании эксперимента важную роль играет определение количества исследуемых контрольных объектов (субъектов). Это рассчитывается с помощью метода объема малой выборки по тривиальной формуле, доступной школьнику младших классов. Имеют важное значение два условия: 1) оптимальное, без уменьшения и увеличения количества исследований и 2) достоверность и надежность полученных данных.

В настоящее время не пользуются определением «контрольная» группа, которое заменили на определение «группа сравнения». Наглядный пример: в школе проводили изучение влияние фтора на кариес, а «контрольной» группе давали плацебо. Вследствие утечки информации возник конфликт: родители (особенно!) и ученики не пожелали быть в «контрольной» группе. Конфликт решили с помощью математических методов определения прироста кариеса в этом коллективе за предшествующие 5 лет; эти данные явились «группой сравнения». Группы сравнения должны отвечать требованиям максимальной приближенности к исследуемой группе. Типичная ошибка, когда новые способы сравнивают с традиционными (рутинными) и не учитывают более совершенные способы максимально приближенные по методикам исследования. Если не соблюдать эти требования, то в большинстве исследований почти всегда можно получить превосходящие результаты по сравнению с традиционными.



В настоящее время эксперименты не просто планируют, а программируют с помощью математических методик. О преимуществе эксперимента хорошо сказал И.П. Павлов: «Наблюдение собирает то, что ему предлагает природа: а опыт (эксперимент) берет у природы то что хочет».

Очень важно формирование исследуемых групп и «групп сравнения»: они должны четко отвечать всем объективным критериям (по полу, возрасту больных, длительности и характеру заболевания, особенностям течения и т.п.). Размер «группы сравнения» также определяют по объему малой выборки.

Чрезвычайно важное значение имеет методика исследования (или их сочетания), четко отвечающая по своим качествам, задачам и способам исследования по всем параметрам; эти качества во многом определяют успешные результаты работы.

Следует также отметить наиболее частые ошибки исследователей в трактовке критерия достоверности (или недостоверности) полученных данных. Эти данные зависят от правильной группировки исследуемых объектов, их количества (определяемого по малой выборке) и многих других исходных и привходящих факторов и условий, которые необходимо строго учитывать при оценке степени достоверности полученных данных.

Встречаются ошибки и в трактовке понятия «корреляция», которые иногда рассматривают и оценивают как причинно-следственные отношения, что является тривиальной ошибкой.

Иллюстрации должны четко документально отражать в качественном и количественном (цифровом) выражениях полученные данные. Леонардо да Винчи подчеркивал, что никакое исследование не может считаться наукой, если оно не изложено и не доказано математическими способами выражения. Сейчас при наличии компьютерных технологий, включая мультимедийные технологии и алгоритмы, возможности иллюстрировать полученные данные, в том числе в анимационных форматах, практически не ограничены.

Современная компьютерная вычислительная техника и соответствующие прикладные программы позволяют проводить все этапы НИР и НИОКР от планирования до статистической обработки данных и их математического анализа.

Исключительное значение в планировании НИР и НИОКР имеет метод факторного планирования, позволяющий не только определить роль и значение ряда имеющихся факторов исследования, а самое главное их взаимосвязь и взаимодействие, позволяющее провести соответственно факторный анализ результатов, которые при традиционных методах анализа просто невозможно даже предположить или определить объективно.

Важное значение имеет применение математических методов анализа полученных данных; существуют различные виды анализа: прогрессивный, регрессивный, системный многофакторный, дисперсионный и т.п. С помощью различного вида математического анализа можно выявлять совершенно как бы невидимые на первый взгляд факты и закономерности. Например, с помощью дисперсионного и регрессионного анализа можно определить влияние различных факторов патогенеза, клиники, саногенеза заболевания, количественные и качественные характеристики изучаемых процессов.

В статье изложены лишь основные положения и задачи науковедения.


Н.А. Жижина, А. А. Прохончуков, А. В. Алимский, А.Г. Колесник, А.И. Матвеева, Ю.С. Алябьев, Н.М. Алябьева, В.И. Бахтин, А.Б. Виноградов, В.Г. Васильев, Л.И. Рябенко
ФГУ «ЦНИИС и ЧЛХ», Воронежская государственная медицинская академия, Пермская государственная медицинская академия
Похожие статьи
показать еще
 
Стоматология и ЧЛХ