Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медициныПроблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины0869-866X2412-2106Joint-Stock Company Chicot181910.32687/0869-866X-2023-31-3-448-452Научная статьяПРИМЕНЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ПРОГРАММ И МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В АКУШЕРСТВЕ И ГИНЕКОЛОГИИШулаевА. В.ТалиповаИ. Р.МингазоваЭ. Н.МараповД. И.ФГБОУ ВО «Казанский государственный медицинский университет» Минздрава России, 420012, г. КазаньФГБНУ «Национальный научно-исследовательский институт общественного здоровья имени Н. А. Семашко» Минобрнауки России, 105064, г. МоскваКазанская государственная медицинская академия — филиал ФГБОУ ДПО «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования» Минздрава России, 420012, г. Казань2906202331344845203072025Copyright © 2023, АО "Шико"2023В последние десятилетия доказательная медицина приобрела особую значимость в медицине, поэтому правильное предоставление данных, полученных в ходе научных исследований, является крайне важным. Статистическая обработка данных, которая представляет собой неотъемлемый этап данного процесса, часто вызывает трудности у исследователей, а ее некорректное применение ведет к искажению полученных результатов. Цель исследования — сравнительный анализ использованных программ и методов статистической обработки данных в диссертационных работах по акушерству и гинекологии за 2011 и 2021 гг., изучение тенденций при их выборе в зависимости от специфики темы исследования, а также выявление недочетов, допущенных авторами при выборе или описании методов обработки данных. Проанализированы 258 авторефератов диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук по специальности «акушерство и гинекология», защищенных в 2011 и 2021 гг. В анализ включали изучение использованных программ и методов для математической обработки данных. За последнее десятилетие произошло значительное усложнение статистической обработки результатов клинических исследований в акушерстве и гинекологии в части используемых методов. Наиболее значимо за последнее десятилетие расширилось применение бинарной логистической регрессии и дискриминантного анализа, а также стали использоваться более сложные методы статистической обработки данных: факторный анализ, деревья решений, порядковая логистическая регрессия и нейронные сети. Отмечена тенденция постепенного вытеснения параметрических методов (t-критерий Стьюдента, однофакторный дисперсионный анализ) соответствующими им непараметрическими (критерий Манна—Уитни, критерий Краскела—Уоллиса). Наиболее часто для обработки данных применялись Microsoft Excel и Statistica, в последние годы активно стала использоваться программа SPSS Statistics. Однако сохраняются проблемы в описании используемых диссертантами статистических методов, в значительной части работ отсутствует информация об использованной статистической программе, методах оценки распределения количественных данных и критериях значимости полученных результатов. Корректное применение статистических программ, методов обработки информации, правильная интерпретация результатов, а также предоставление полной информации о методическом обеспечении — это ключевые моменты для выполнения современного исследования, в результате которых формируется доверительное отношение к научной работе и ее результатам.medical statisticsobstetrics and gynecologystatistical data processingevidence-based medicineмедицинская статистикаакушерство и гинекологияметоды статистической обработки данныхдоказательная медицина1.Petersen K. S., Kris-Etherton P. M., McCabe G. P., Raman G., Miller J. W., Maki K. C. Perspective: Planning and сonducting statistical analyses for human nutrition randomized controlled trials: ensuring data quality and integrity. Adv. Nutrit. 2021;12(5):1610—24. doi: 10.1093/advances/nmab0452.Кожевникова Т. В., Манжула И. С. Применение информационных технологий на основе статистического анализа в медицинских исследованиях. Научно-техническое и экономическое сотрудничество стран АТР в XXI веке. 2020;(2):377—82.3.Румянцев П. О., Саенко У. В., Румянцева У. В. Статистические методы анализа в клинической практике. Часть I. Одномерный статистический анализ. Проблемы эндокринологии. 2009;55(5):48—55. doi: 10.14341/probl200955548-554.American Statistical Association. American Statistical Association releases statement on statistical significance and P-values: provides principles to improve the conduct and interpretation of quantitative science. 2016. Режим доступа: https://www.amstat.org/newsroom/pressreleases/P-ValueStatement.pdf (дата обращения 24.01.2022).5.Гончаревская З. Л., Москвичева В. C. Статистический анализ медико-биологических данных. Часть I. StatusPraesens. Гинекология, акушерство, бесплодный брак. 2021;75(1):72—5.6.Шибзухова Л. А., Водахова В. А., Абазова З. Х. Математическая статистика в медицинских исследованиях. В сб.: Актуальные вопросы в науке и практике. Сборник статей по материалам XVI международной научно-практической конференции. В 2-х ч. Уфа; 2019. Ч. 1. С. 8—12.7.Караулова Л. В. О разработке алгоритма по выбору статистических критериев в медико-биологических исследованиях. Медицинское образование сегодня. 2019;1(5):61—72.8.Наркевич А. Н., Виноградов К. А. Выбор метода для статистического анализа медицинских данных и способа графического представления результатов. Социальные аспекты здоровья населения [сетевое издание]. 2019;65(4). doi: 10.21045/2071-5021-2019-65-4-99.Наркевич А. Н., Виноградов К. А. Настольная книга автора медицинской диссертации: пособие. М.: Инфра-М; 2019. 454 с.10.Ковалев А. А., Игнатенко В. А., Ядченко А. А. Некоторые проблемы обучения методам статистического анализа данных и возможности современных информационных технологий для их решения. Проблемы здоровья и экологии. 2019;62(4):94—9.11.Страхова О. П., Каблуков А. А. Использование информационных технологий в преподавании статистики в гуманитарных вузах. Медицина и экология. 2014;73(4):43—8.12.Нохрин Д. Ю. Лабораторный практикум по биостатистике. Челябинск; 2018. 289 с.