Анагаах ухааны цахим сургалт
Яагаад
Цахим сургалт гэж?
Хэзээ ч, хаана ч үзэх боломжтой
Хэзээ ч, хаана ч үзэх боломжтой
Та ажил, гэр, сургууль мөн жижүүрт хонох үедээ интернэт холболт бүхий ямар ч төрлийн төхөөрөмж ашиглан суралцах боломжтой.
Цаг хугацаа, мөнгийг тань хэмнэнэ
Цаг хугацаа, мөнгийг тань хэмнэнэ
Та байгаа газраасаа цахимаар суралцсанаар цаг хугацаа төдийгүй, мөнгөө хэмнэж өөрт хэрэгцээтэй сургалтыг авах боломжтой.
Сургалтыг та өөрөө удирдана
Сургалтыг та өөрөө удирдана
Цахим сургалтаар та багшаа, сургалтын аргаа, сургалтын хурдыг, сургалтын сэдэв болон дэс дараалал зэргийг бүрэн удирдах боломжтой.
Танд санал болгох
Багцын мэдээлэл

6 сарын багц

69,900₮

6 сард нэг удаа төлнө

  • 2 багц цагийн сургалт үнэгүй
  • Багцад хамаарах бүх хичээлүүд
  • Танхимын сургалтын хөнгөлөлт - 10% *
* 1 удаа хөнгөлөлтийг ашиглана
Багц авах

1 жилийн багц

99,900₮

Жилд нэг удаа төлнө

  • 3 багц цагийн сургалт үнэгүй
  • Багцад хамаарах бүх хичээлүүд
  • Онцлох хичээлүүд
  • Танхимын сургалтын хөнгөлөлт - 20% *
* 1 удаа хөнгөлөлтийг ашиглана
Багц авах
Сүүлийн үеийн
Нийтлэлүүд
Анзаараагүй үзүүлэлтүүд - ач холбогдол өндөртэй болох нь
2025 оны 3-р сарын 28

Анзаараагүй үзүүлэлтүүд - ач холбогдол өндөртэй болох нь

Цусны дэлгэрэнгүй шинжилгээ (ЦДШ) нь лабораторийн хамгийн түгээмэл хийгддэг шинжилгээнүүдийн нэг боловч түүнд багтсан зарим үзүүлэлтүүд анзаарагдалгүй үлдэх нь бий. Энэхүү товч тоймд ЦДШ-г дүгнэхэд бүрэн ашиглагддаггүй байж болох 3 үзүүлэлт болох улаан эсийн тархалтын өргөн (RDW), ялтсын дундаж эзэлхүүн (MPV), бөөм агуулсан улаан эсийн тоо (NRBC)-г авч үзнэ. Эдгээр үзүүлэлтүүд нь оношлогооны өвөрмөц хэрэглээ, тавилангийн ач холбогдолтой юм. ЦДШ-ний бүх үзүүлэлтийг бүрэн ойлгосноор өвчтөн бүрт тохирсон чухал шийдвэрүүдийг гаргах боломжтой.Гол ойлголтуудRDW (улаан эсийн тархалтын өргөн) нь улаан эсийн хэмжээ эсвэл эзэлхүүний ялгааг харуулдаг бөгөөд зарим цус багадалтын ялган оношилогоонд чухал ач холбогдолтой байдаг. Тухайлбал RDW ихсэх нь төмөр дутагдлын цус багадалт, харин хэвийн байвал талассеми өвчнийг илтгэж болно. Мөн RDW өндөр үед нас баралтын түвшин ихэсдэг болохыг харуулсан ба зүрхний зарим өвчний үед тавилан муу байхыг урьдчилан таамаглаж болохыг судалгаагаар нотолсон байна.MPV (ялтасын дундаж эзэлхүүн) нь цусанд эргэлдэх нийт ялтсын дундаж хэмжээг тодорхойлно. Ялтсын дундаж эзэлхүүн ихсэх нь захын цусанд том ялтсууд орж ирснийг илтгэх бөгөөд MPV өндөр байх нь зүрх судасны эмгэгүүдийн үед тавилан муутай холбоотой болохыг олон судалгаанууд харуулсаар байна.Бөөм агуулсан улаан эс (NRBC) нь хэвийн үед захын цусанд орж ирдэггүй бөгөөд зөвхөн ургийн юмуу нярайн захын цусанд тодорхойлогдож болно. Бөөм агуулсан улаан эсийн тоо их байх нь эрчимт эмчилгээний нөхцөлд тавилан мууг заах үзүүлэлт хэмээн урьдчилан дүгнэж болдог.Саяханыг хүртэл цусны улаан эс, цагаан эс, ялтсын бүтцийг микроскопоор харж бүтцийг ажиглаж, тоолдог байсан ба энэ нь оношилгооны ач холбогдол өндөртэй байв. Харин орчин үед автомат тоологч ашигладаг болсноор ЦДШ-ний хариунд эсийн төрөл бүрийн шинж чанарыг тодорхойлсон бусад тоон үзүүлэлтүүд багтдаг болсон. Тухайлбал:Улаан эсийн дундаж эзэлхүүн (MCV) нь сорьцонд агуулдах улаан эсүүдийн дундаж хэмжээг илэрхийлдэг үзүүлэлт юм. Үүнийг ашиглан цус багадалтыг микроцитын, нормоцитын, эсвэл макроцитын гэж ангилдаг бөгөөд тус бүр өөрийн гэсэн ялган оношлогоотой байдаг.Цагаан эсийн үзүүлэлтүүд (Лейкоцитийн томьёо) нь лейкоцитийн төрөл тус бүрийн үнэмлэхүй тоо болон харьцангуй хувийг харуулдаг. Жишээлбэл, нейтрофилийн үнэмлэхүй тоо нь дархлааны чадамжийг илтгэх чухал хэмжүүр болдог.ЦДШ-ний бүхий л үзүүлэлтүүд нь чухал мэдээлэл өгч чадах хэдий ч зарим үзүүлэлтүүд анзаарагдалгүй үлдэх тохиолдол цөөнгүй байдаг. Иймээс энэ тоймдУлаан эсийн тархалтын өргөн (RDW)Ялтасын дундаж эзэлхүүн (MPV)Бөөмт улаан эсийн тоо (NRBC) -ийг онцолж байна. УЛААН ЭСИЙН ТАРХАЛТЫН ӨРГӨН (RED BLOOD CELL DISTRIBUTION WIDTH - RDW)RDW нь цусан дахь улаан эсүүд хэмжээний хувьд ялгаатай болохыг илтгэдэг үзүүлэлт бөгөөд ЦДШ-нд RDW ихсэхийг анизоцитоз гэнэ. "Өргөн" гэдэг нэр томьёо нь төөрөгдүүлж болох бөгөөд энэ үзүүлэлтийг улаан эсийн өргөнөөс бус, харин эсийн эзлэхүүний тархалтын муруйн өргөнөөс (Зураг 1) шалтгаалж ийнхүү нэрлэсэн байдаг. Иймээс RDW хэвийн байх нь эсүүд бүгд ойролцоо ижил хэмжээтэй байгааг, харин RDW өндөр байх нь тэдгээрийн хэмжээ янз бүр байгааг илтгэнэ.Зураг 1A: ЦДШ нь хэвийн өвчтөний улаан эсийн тархалтын өргөн (RDW) 13.5% (улаан шугам) буюу хэвийн байна. Зураг B: Төмрийн бэлдмэлээр эмчилгээг эхэлснээс хойш төмөр дутагдалын ЦБ-тай өвчтөнд RDW 28.8% хүртэл нэмэгдсэн байгааг харуулсан жишээ.RDW-г вариацийн коэффициентээр (лабораториос хамаарч лавлах хязгаар 11%-16%), эсвэл түүнээс ховор тохиолдолд стандарт хазайлтаар (лавлах хязгаар 39-46 фл (фемтолитр)) тооцож болно.RDW нь цус багадалтын ялган оношлогооны ач холбогдолтой болох ньRDW өндөр хэрнээ улаан эсийн эзэлхүүн (MCV) хэвийн байх нь ихэвчлэн төмөр, витамин В12, фолийн хүчлийн дутагдлын эхэн үед илэрдэг бол MCV буурсан буюу микроцитын үед RDW өндөр байх нь төмөр дутагдлын цус багадалтыг заадаг. Харин MCV хэвийн хэрнээ RDW өндөр байх нь талассемийг илтгэнэ.¹ Төмөр дутагдлын үед RDW нь улаан эсийн дундаж эзэлхүүн (MCV) багасахаас өмнө ихэвчлэн өсдөг тул эрт илрүүлгийн маркер болдог. МCV ихэссэн мөн RDW өндөр байх нь цус алдсан эсвэл цус задрал хурдацтай явагдсаныг илтгэдэг байна.Олон төрлийн эмгэг RDW-г ихэсгэж болох тул оношлогооны дараагийн чухал алхам бол захын цусны түрхэцийг харах шаардлагатай бөгөөд ялангуяа ретикулоцит, микросфероцит болон RDW-ийн өсөлтөд нөлөөлж буй бусад хэвийн бус улаан эсүүдийг анзаарах хэрэгтэй.Хэвийн RDW нь оношлогооны хувьд ач холбогдол багатай. Энэ нь улаан эсүүд ижил хэмжээтэй байгааг илтгэх боловч цус багадалт хэр удаан үргэлжилснээс хамаарч тэдгээр нь жигд жижиг эсвэл жигд том байж болно. Улаан эсүүд ердөө 120 хоног орчим захын цусанд эргэлддэг тул хэдэн сараас хэдэн жилийн турш төмөр дутагдлын хүнд хэлбэрийн цус багадалттай байсан өвчтөнүүдийн хувьд хэвийн хэмжээтэй улаан эсүүд нь бүгд жижиг эсээр солигдсон байдаг тул RDW нь өндөр биш, харин хэвийн байх нь түгээмэл. RDW буурах нь цус багадалтын ялган оношлогоонд ач холбогдолгүй байдаг.RDW нь өвчний тавилантай холбогдох ньRDW нь цусны бус эмгэгүүдийн үед тавилангийн ач холбогдолтой байж болохыг харуулсан шинэ судалгаанууд гарсаар байна. АНУ-ын Үндэсний Эрүүл Мэнд, Хоол Тэжээлийн Судалгаанд (1988-1994) хамрагдсан 15,852 насанд хүрэгчдийн ретроспектив судалгаагаар RDW өндөр байх нь нас барах эрсдэл өндөр байгааг харуулж байсан бөгөөд бүх төрлийн шалтгаант нас баралтын түвшин RDW 1% нэмэгдэх тутамд 23%-иар өсч байв.²Энэхүү хамаарал нь зүрхний эмгэгүүдийн үед онцгой тод ажиглагдсан байна. Шинж тэмдэг бүхий зүрхний архаг дутагдалтай өвчтөнүүдэд хийсэн 2 том ретроспектив судалгаагаар RDW өндөр байх нь өвчлөл, нас баралтын томоохон таамаглагч байсан (стандарт хазайлтын нэг нэгж нэмэгдэлт тутамд RR (risk ratio) харьцаа 1.17, P < .001) бөгөөд энэ нь шахалтын хувь (ejection fraction), Нью-Йоркийн Зүрхний Нийгэмлэгийн (NYHA) үйл ажиллагааны ангилал, бөөрний үйл ажиллагаа зэрэг илүү түгээмэл хэрэглэгддэг бусад шалгууруудаас илүү хүчтэй таамаглагч болж байв.³Зүрхний шигдээсээр өвдсөн өгүүлэмжтэй 4,111 өвчтөнд хийсэн ретроспектив судалгаагаар RDW-ийн ихсэлт нь зүрхний шигдээс дахих, зүрхний титэм судасны шалтгаант нас баралт, шинж тэмдэг бүхий зүрхний архаг дутагдал шинээр үүсэх, тархинд цус харвах зэрэг эрсдэлтэй хамааралтай байв.⁴Үүний механизмыг RDW өндөр байх нь холестерины агууламж өөрчлөгдсөнөөс эсийн мембраны бүрэн бүтэн байдал алдагдаж улмаар энэ нь эргээд олон эрхтэн тогтолцоонд сөрөг нөлөө үзүүлж, таагүй үр дагавартай холбогдож байна гэж тайлбарласан байна.⁵Одоогийн байдлаар RDW-г тавиланг үнэлэхэд ашиглах нь судалгааны шатанд байгаа төдийгүй өдөр тутмын практикт хэрхэн зөв хэрэглэх талаар нэмэлт судалгаа хийх шаардлагатай байгаа юм. ЯЛТСЫН ДУНДАЖ ЭЗЭЛХҮҮН (MEAN PLATELET VOLUME - MPV)MPV буюу ялтсын дундаж эзэлхүүнийг фемтолитрээр (фл) илэрхийлдэг. MPV нь ашиглаж буй анализатороос хамаарч өөр өөр байх тул лаборатори бүр өөрийн гэсэн лавлах хязгаартай байдаг. Гэхдээ ихэвчлэн хэвийн хэмжээ нь 8-12 фл орчим байна. MPV нь цусанд эргэлдэх нийт ялтсын дундаж хэмжээг тодорхойлдог ба ясны чөмгөн дэх ялтсын үүсэл, хөгжилд үнэлэлт өгч болохуйц үзүүлэлт юм. MPV-г ялтсын тоотой хамт харж, дүгнэх шаардлагатай. Учир нь MPV ялтсын тоотой урвуу хамааралтай бөгөөд ялтсын тоо цөөрөхөд MPV ихэсдэг байна.MPV-г ялтас цөөрөх эмгэгүүдийн шалтгааныг олоход ашиглах ньMPV-г тромбоцитопенийн ялган оношлогоонд ашиглана. Тухайлбал, дархлалын шалтгаант тромбоцитопенийн (ITP)-ийн үед захын цусан дахь ялтсууд их хэмжээгээр задарсны улмаас ялтас цөөрч, MPV ихэсдэг. Энэ нь ялтас задрах үед тромбопоэтины үйлдвэрлэл нэмэгдэж, эрүүл мегакариоцитуудаас ялтсын нийт массыг нэмэгдүүлэх зорилгоор шинэ, том хэмжээтэй ялтсууд ялгардагтай холбоотой.Харин эсрэгээрээ, мегакариоцитын үүсэлт дарангуйлагдсны улмаас үүссэн тромбоцитопенитэй өвчтөнүүдэд MPV багассан байдаг. Учир нь үйл ажиллагаа нь алдагдсан мегакариоцитууд ялтсын нийт массыг хадгалж чаддаггүй бөгөөд үүссэн ялтсууд нь жижиг хэвээр үлддэг.Мөн MPV-г төрөлхийн ялтас цөөрөх эмгэгүүдийг ялган оношлоход ашиглаж болно. Тухайлбал Gray platelet syndrome болон Бернард-Сульегийн хам шинжийн үед MPV ихэссэн байдаг бол Вискотт-Олдричийн хам шинжийн үед MPV багассан байдгаараа онцлог юм (Зураг 2).Зураг 2Миелофиброз болон чөмөгний гаднах цус төлжилттэй өвчтөний аварга том ялтас (нарийн сум), хэвийн хэмжээтэй ялтас (тасархай сум), бөөм агуулсан улаан эс (бүдүүн сум).MPV нь өвчний тавиланг заах ач холбогдолтой байж болноЗүрхний титэм судасны өвчтэй өвчтөнүүдэд хийсэн томоохон мета-анализ судалгаагаар MPV өндөр байх нь муу үр дагавартай байв. MPV ихэссэн (өөр өөр судалгаанд босго хэмжээ 8.4-11.7 фл-ийн хооронд хэлбэлзсэн) хүмүүст нас барах эсвэл зүрхний шигдээс болох эрсдэл MPV багатай хүмүүсээс 17%-иар өндөр байв.⁶ ST сегмент өргөгдөөгүй зүрхний шигдээстэй (NSTEMI) 213 өвчтөнд хийсэн судалгаагаар MPV болон тропонин өндөр өвчтөнүүдэд зүрхний титэм судасны ноцтой эрсдэл хэвийн MPV ба тропонин өндөр өвчтөнүүдээс 4.18 дахин их байсан.⁷Энэхүү хамаарал нь бусад хэлбэрийн судасны өвчинд мөн ажиглагдсан байна. Гүрээний артерийн ангиопластик болон стент тавиулсан 261 өвчтөнд MPV 10.1 фл-ээс өндөр байх нь стент доторх дахин нарийсах (рестеноз) эрсдэлийг 3 дахин нэмэгдүүлж байв.⁸Түүнчлэн 2-р хэв шинжийн чихрийн шижинтэй өвчтөнүүдэд, ялангуяа ретинопати эсвэл микроальбуминури зэрэг бичил судасны хүндрэлтэй хүмүүст MPV нь хяналтын бүлгийнхнээс өндөр байдаг нь тогтоогджээ.⁹Эсрэгээрээ, хорт хавдартай өвчтөнүүдэд MPV багассан байх нь тавилан мууг зааж байв.  Улаан хоолойн хорт хавдартай 236 өвчтөнд хийсэн ретроспектив судалгаагаар MPV нь 7.4 фл буюу түүнээс бага байсан өвчтний нийт амьдрах хугацаа MPV нь 7.4 фл-ээс өндөр байсан өвчтөнүүдийнхээс харьцангуй богино байв.¹⁰MPV багасах нь хорт хавдартай өвчтөнүүдэд венийн тромбоэмболизм (ВТЭ) үүсэх эрсдэл нэмэгдэхтэй мөн холбоотой гарсан. 1,544 өвчтөнийг хамруулсан проспектив ажиглалтын когорт судалгаагаар MPV нь 10.8 фл-ээс бага өвчтөнүүдэд венийн тромбоэмболизмын 2 жилийн магадлал 9% байсан бол MPV ихэссэн хүмүүст 5.5% байв. Мөн өндөр MPV-тэй өвчтөнүүдийн 2 жилийн нийт амьдрах хувь нь бага MPV-тэй хүмүүсийнхээс их буюу 64.7% ба 55.7% тус тус байв (P = 0.001).¹¹MPV-ийн хэмжилт нь лабораторийн олон хүчин зүйлээс шалтгаалж хэлбэлзэж байдаг тул хэвийн бус утгыг үргэлж захын цусны түрхцийн шинжилгээгээр баталгаажуулах шаардлагатай. Түүнчлэн, хорт хавдаргүй өвчтөнүүдэд MPV өндөр байх нь тавилан муутайг илтгэдэг байхад хорт хавдартай өвчтөнүүдийн хувьд эсрэгээрээ байгаа нь сонирхол татаж байна. Иймээс түүний тавилан тодорхойлох үүрэг нь судалгааны шатанд хэвээр байгаа бөгөөд эмнэлзүйн практикт ашиглахын тулд нэмэлт судалгаанууд зайлшгүй шаардлагатай байгаа юм. ¹² БӨӨМ АГУУЛСАН УЛААН ЭСИЙН ТОО (NUCLEATED RED BLOOD CELL COUNT - NRBC)Бөөмт улаан эс (БУЭ) нь эрүүл насанд хүрэгчдийн цусанд орж ирдэггүй ба боловсроогүй улаан эсийн урьдал эсүүд буюу нормобластууд хамаарагдана. Улаан эсийн төлжилтийн (эритропоэз) явцад миелоид эс эхлээд проэритробласт болон ялгарч, дараа нь проэритробластын бөөм дэх хроматин аажмаар нягтарч ортохромат эритробласт буюу бөөм агуулсан улаан эс (Зураг 2) болдог. Бөөм гадагшилсны дараах эсийг ретикулоцит гэж нэрлэдэг бөгөөд энэ нь эцэстээ боловсорсон эритроцит болдог.Эрүүл нярайн цусанд NRBC эргэлддэг бөгөөд төрснөөс хойш хэдэн долоо хоногийн дотор алга болдог. Гэвч янз бүрийн өвчний үед NRBC цусанд дахин илэрч болно.NRBC илрэх шалтгаануудЦус задралын хүнд хэлбэрийн үед эсвэл цочмог цус алдалтын үед цус алдалтыг нөхөх зорилгоор эритропоэз идэвхижиж NRBC цусанд ялгарна.Ясны чөмөгний гэмтэл эсвэл ачаалал нь мөн NRBC-ийг захын цусанд ялгарахад хүргэдэг бөгөөд энэ нь цусны эмгэгүүдийн үед ихэвчлэн тохиолддог. Цусны эмгэгтэй 478 өвчтөнд хийсэн судалгаагаар оношлогооны үед NRBC илрэх давтамж архаг миелоид лейкеми (100%), цочмог лейкеми (62%), миелодиспластик хам шинж (45%) бүхий өвчтөнүүдэд хамгийн өндөр байжээ.¹³ Мөн гемофагоцитын лимфогистиоцитоз зэрэг бусад цусны эмгэгийн үед хими эмчилгээний явцад NRBC илүү өндөр давтамжтай илэрч байв.NRBC ясны чөмөгнөөс хэрхэн гадагшилдаг механизм тодорхойгүй ч үрэвсэл эсвэл хүчилтөрөгчийн дутагдал (гипокси) нь цус төлжилтийн ачааллыг нэмэгдүүлж, улмаар боловсроогүй улаан эсүүд ялгарахад хүргэдэг гэж судалгаачид дүгнэдэг. NRBC-үүд цусанд  эргэлдэж буй үед үрэвслийн цитокинууд (интерлейкин 6 ба интерлейкин 3) болон эритропоэтины сийвэн дэх концентраци ихсэж, артерийн цусны хүчилтөрөгчийн парциал даралт буурдаг байна. ¹⁴, ¹⁵Захын цусанд NRBC илрэх нь цусны эмгэгүүдтэй холбоотой байдаг тул NRBC илэрсэн тохиолдолд захын цусны түрхэцийн шинжилгээг зайлшгүй хийж шалгах шаардлагатай.NRBC-ийн тоо ба тавиланЭрчимт эмчилгээний өвчтөнүүдэд захын цусан дахь NRBC нь амь насанд аюултай нөхцөл байдлыг илтгэж болно. Тухайлбал, эрчимт эмчилгээний тасагт хэвтэн эмчлүүлж буй 421 насанд хүрсэн өвчтөнд хийсэн судалгаагаар захын цусандаа NRBC-тэй хүмүүсийн эмнэлэг доторх нас баралтын түвшин 42% байсан бол илрээгүй хүмүүст 5.9% байв.¹⁶ Цаашилбал, NRBC-ийн тоо өндөр байх тусам, мөн ЦДШ-д NRBC илэрсэн өдрийн тоо олон байх тусам нас барах эрсдэл өндөр байв.Амьсгалын цочмог дистресс хам шинжтэй (АЦДХШ) насанд хүрэгчдэд захын цусанд NRBC илрэх нь нас баралтын бие даасан эрсдэлт хүчин зүйл болж байсан бөгөөд NRBC-ийн тоо 220 эс/мкл-ээс өндөр байх нь нас барах эрсдэлийг 3 дахин нэмэгдүүлж байв.¹⁷Мэс заслын эрчимт эмчилгээний тасагт байгаа өвчтөнүүдэд өдөр бүр хийсэн скрининг шинжилгээгээр NRBC нь нас барахаас дунджаар 9 хоногийн өмнө илэрч байсан нь биеийн байдал хүндрэх эрт үеийн дохио болохыг харуулж байна.¹⁸Өөр нэг судалгаагаар¹⁹, эмнэлгээс гарснаас хойш 90 хоногийн дотор нас барах эрсдэл NRBC илэрсэн өвчтөнүүдэд өндөр байсан байна. Мөн 30 хоногийн дотор төлөвлөгөөгүй дахин эмнэлэгт хэвтэх эрсдэл нэмэгдсэн байв.ЭНГИЙН ШИНЖИЛГЭЭ Ч АЧ ХОЛБОГДОЛ ӨНДӨР ХЭВЭЭР БАЙНАЦДШ нь зөвхөн эсийн тоонуудыг заагаад зогсохгүй цусны эс бүртэй холбоотой мэдээллийн баялаг цуглуулга юм. Орчин үед молекул оношлогооны шинэ шинжилгээнүүд, тавиланг илрүүлэх олон төрлийн оношлогоонууд гарч ирсэн ч эмч нарын өдөр тутмын практиктаа ашигладаг шинжилгээнүүдийн үнэ цэнийг орхигдуулахгүй байх нь туйлын чухал юм.RDW, MPV, NRBC-ийн тоо нь оношлогооны болон тавилангийн эцсийн мэдээллийг хэлж өгөхгүй ч, тэдгээрийг зөв ойлгож, зөв ашиглавал зардал багатай, хэрэгцээтэй мэдээллээр хангаж, эмнэлзүйн шийдвэр гаргалтыг нэмэлтээр дэмжиж, чиглүүлж чадаж байгаа юм. ЦДШ-г илүү бүрэн ойлгосноор эмч, эмнэлгийн мэргэжилтнүүд энэхүү ердийн лабораторийн шинжилгээг бүрэн гүйцэд, дээд зэргээр ашиглах боломжтой юм.  Ашигласан эх сурвалж:Cleveland Clinic Journal of Medicine March 2019, 86 (3) 167-172"Цусны дэлгэрэнгүй шинжилгээг унших аргачлал" цахим сургалт, Chagnuur.mn

Дэлгэрэнгүй
Student T-test-ийг энгийнээр ойлгож, өөрийн судалгаандаа зөв хэрэглэх нь
2026 оны 1-р сарын 6

Student T-test-ийг энгийнээр ойлгож, өөрийн судалгаандаа зөв хэрэглэх нь

Орчин цагийн анагаах ухаанд эмч, эмнэлгийн мэргэжилтнүүд нь зөвхөн эмнэлгийн тусламж үзүүлээд зогсохгүй судлаач байх шаардлага зүй ёсоор тавигдаж байна. Гэвч ихэнх эмч, сувилагч нарын хувьд судалгааны ажил хийхэд хамгийн их айдас төрүүлдэг хэсэг бол "статистик боловсруулалт" байдаг. Олон тооны томьёо, грек үсгүүд, ойлгомжгүй тооцооллууд нь судлаачдын урамыг хугалах нь бий.Тиймээс бид анагаахын судалгаанд хамгийн өргөн хэрэглэгддэг, судалгааны ажлын "цагаан толгой" гэж болох Оюутны t-test (Student’s t-test)-ийн тухай дэлгэрэнгүй оруулая. Энэхүү аргыг бүрэн ойлгосноор та өөрийн хийж буй судалгааг олон улсын түвшинд хүлээн зөвшөөрөгдөхүйц байдлаар боловсруулах, цаашлаад гадны томоохон сэтгүүлд хэвлүүлэх эхний алхмаа хийх болно. Бид Улаанбаатар хотын агаарын бохирдлоос эхлээд хөдөө орон нутгийн зонхилон тохиолдох өвчлөл хүртэлх жишээнүүд дээр тулгуурлан тайлбарлах болно. Нэгдүгээр хэсэг: T-test гэж юу вэ? (Энгийн логик)Та оюутан байхдаа эсвэл мастер, докторт суралцаж байхдаа статистикийн хичээл дээр t-test-ийн тухай сонсож байсан нь лавтай. Гэхдээ яг юуг хэмждэг вэ гэдгийг энгийн амьдрал дээр төсөөлөөд үзье.Анагаах ухаанд бид ихэвчлэн хоёр бүлгийг хооронд нь харьцуулах шаардлагатай болдог. Жишээ нь:А эм уусан өвчтөнүүд ба Б эм уусан өвчтөнүүд.Хот суурин газар ба Хөдөө орон нутгийн хүүхдүүдийн өсөлт.Эрэгтэйчүүд ба Эмэгтэйчүүдийн артерийн даралт.Хэрэв та хоёр бүлгийн дунджийг харьцуулж, "Энэ хоёр бүлэг үнэхээр ялгаатай юу? Эсвэл зүгээр л тохиолдлоор ялгаатай мэт харагдаж байна уу?" гэдэг асуултад хариулт авахыг хүсвэл t-test-ийг ашиглана.T-test-ийн үндсэн логик: "Дохио" ба "Чимээ"-ний харьцааT-test-ийн ажиллах зарчим бол маш энгийн. Энэ бол "Дохио" (Signal) ба "Чимээ" (Noise) хоёрын харьцааг л хэмжиж буй хэрэг юм. Үүнийг томьёо ашиглахгүйгээр, эмнэлзүйн бодит жишээ дээр буулгая.Та шинээр гарсан артерийн даралт бууруулах эмийн үр дүнг судалж байна гэж төсөөлөөрэй.1.     Дохио (Signal): Бүлгүүдийн дунджийн ялгаа Энэ бол таны олж илрүүлэхийг хүсэж буй "эмнэлзүйн үр дүн" юм.Хэрэв А эм уусан бүлгийн даралт Б эм ууснаас дунджаар 20 мм.муб-аар багассан бол энэ нь маш "Хүчтэй дохио" (их ялгаа) юм.Харин ердөө 1-2 мм.муб-аар л багассан бол энэ нь "Сул дохио" (бага ялгаа) юм.2.     Чимээ (Noise): Бүлэг доторх хэлбэлзэл буюу "Вариаци" Энэ бол өвчтөн бүрийн биеийн онцлог, биологийн олон янз байдал юм.Хэрэв танай судалгаанд оролцсон бүх хүний даралт ойролцоо түвшинд, жигд буурсан бол энэ нь "Бага чимээ" (Найдвартай).Харин нэг өвчтөний даралт огцом буурч, нөгөө өвчтөнийх огт өөрчлөгдөхгүй, эсвэл бүр ихсэж байвал энэ нь "Их чимээ" (Тогтворгүй, замбараагүй байдал) болно.T-test хэрхэн шийдвэр гаргадаг вэ?T-test нь "Эмийн үйлчилгээ" (Дохио)-г "Биологийн савлагаа" (Чимээ)-тай харьцуулдаг.Их дохио + Бага чимээ = Статистик ач холбогдолтой (P < 0.05). Эмийн үйлчилгээ маш тод, өвчтөнүүдийн хариу урвал жигд байна. Та "Энэ эм үнэхээр үр дүнтэй байна" гэж итгэлтэй хэлж чадна. Энэ үед t-test-ийн хариу эерэг гарна.Сул дохио + Их чимээ = Статистик ач холбогдолгүй (P > 0.05). Эмийн үйлчилгээ сул, дээр нь өвчтөнүүдийн даралт хэт савлагаатай байна. Энэ тохиолдолд гарсан өчүүхэн ялгаа нь эмийн нөлөө юү, эсвэл зүгээр л өвчтөнүүдийн биеийн онцлог уу гэдгийг ялгах боломжгүй. T-test танд "Энд бодит ялгаа байна гэж хэлэхэд хэцүү байна" гэсэн хариу өгнө. Хоёрдугаар хэсэг: T-test-ийн төрлүүд ба жишээнүүдT-test нь дотроо гурван үндсэн төрөлтэй байдаг. Судлаачдын хамгийн их алддаг зүйл бол судалгааныхаа загварт тохироогүй t-test-ийг сонгох явдал юм. Төрөл бүрт тохирсон жишээнүүдээр эдгээрийг ярилцая.1. Үл хамааралт түүврийн t-test (Independent Samples t-test)Энэ бол хамгийн өргөн хэрэглэгддэг төрөл юм. Бүрэн тусдаа, бие биенээсээ хамааралгүй хоёр бүлгийг харьцуулахад ашиглана. Жишээ нь: Та "Элэгний В вирус"-ийн архаг халдвартай өвчтөнүүдийн элэгний хатуурлын зэргийг үнэлэх судалгаа хийж байна гэж бодъё. Танд хоёр бүлэг хүмүүс байна:Бүлэг А: Улаанбаатар хотод амьдардаг өвчтөнүүд.Бүлэг Б: Хөдөө орон нутагт (жишээ нь, Говь-Алтай аймагт) амьдардаг өвчтөнүүд.Та энэ хоёр бүлгийн Fibroscan-аар хэмжсэн элэгний хатуурлын дундаж үзүүлэлт (kPа) ялгаатай эсэхийг мэдэхийг хүсэж байна. Энд Улаанбаатарын өвчтөн Говь-Алтайн өвчтөнтэй ямар ч холбоогүй тул энэ нь Үл хамааралт түүвэр юм. Та Independent Samples t-test ашиглана.2. Хамааралт түүврийн t-test (Paired Samples t-test)Энэ тестийг нэг бүлэг хүмүүсийг хоёр өөр цаг хугацаанд эсвэл хоёр өөр нөхцөлд хэмжиж харьцуулахад ашигладаг. Ихэвчлэн "Өмнө" ба "Дараа" гэсэн загвартай байдаг.Жишээ:Өвлийн улиралд Улаанбаатар хотын агаарын бохирдол иргэдийн уушгины багтаамжид хэрхэн нөлөөлж буйг судлая. Та Баянхошуунд амьдардаг 50 иргэнийг сонгон авчээ.Хэмжилт 1: 9-р сард (агаарын бохирдол бага үед) тэдний уушгины амьдралын багтаамжийг хэмжив.Хэмжилт 2: 1-р сард (агаарын бохирдол оргил үедээ хүрсэн үед) яг тэр хүмүүсийнхээ уушгины багтаамжийг дахин хэмжив.Энд нэг хүн дээр хоёр удаа хэмжилт хийсэн тул өгөгдлүүд хоорондоо хамааралтай (хосолсон) байна. Хэрэв та энэ тохиолдолд Independent t-test ашиглавал алдаа болно. Учир нь хүн бүрийн биеийн онцлог өөр тул өөрийг нь өөртэй нь харьцуулах Paired t-test нь илүү мэдрэг, үнэн зөв хариу өгдөг.3. Нэг түүврийн t-test (One-Sample t-test)Энэ нь та өөрийн цуглуулсан нэг бүлэг өгөгдлийг олон улсын стандарт, эсвэл өмнө нь тогтоогдсон дундаж утгатай харьцуулах үед хэрэглэгдэнэ.Жишээ:Монгол нярайн дундаж жин ДЭМБ-ын стандартаас ялгаатай эсэхийг судлах гэж байна. ДЭМБ-ын стандартаар нярайн хэвийн жин дунджаар 3400 грамм гэж үзье. Та "Өргөө" амаржих газраас 100 нярайн мэдээллийг цуглуулаад, тэдний дундаж жинг 3400 граммтай харьцуулна. Таны цуглуулсан бүлэг ганцхан байгаа тул Нэг түүврийн t-test ашиглана. Гуравдугаар хэсэг: T-test хийхийн өмнөх "Бэлтгэл ажил -Ашиглах заалт" (Assumptions)Судлаачид маань SPSS эсвэл Stata программ дээр шууд t-test цэсийг дарж үр дүнгээ гаргадаг. Энэ бол маш том алдаа. T-test-ийг хийхийн өмнө таны тоон мэдээлэл тодорхой шалгууруудыг хангасан байх ёстой. Үүнийг бид "Assumptions" буюу урьдчилсан нөхцөлүүд гэж нэрлэдэг. Хоол хийхтэй зүйрлэвэл, та махаа шарахаас өмнө муудсан эсэхийг нь шалгадагтай адил юм.Хамгийн чухал хоёр нөхцөл бол:1. Хэвийн тархалт (Normality). Таны цуглуулсан тоон мэдээлэл "Хонх хэлбэрийн тархалт"-тай (Bell Curve) байх ёстой. Байгаль дээрх ихэнх үзэгдэл хэвийн тархалттай байдаг. Жишээ нь, монгол насанд хүрсэн эрэгтэйчүүдийн өндөр. Ихэнх хүмүүс 165-175 см орчим буюу дундаж өндөртэй, харин хэт намхан эсвэл хэт өндөр хүмүүс цөөхөн байдаг.Хэрэв таны судалгааны өгөгдөл хэвийн бус тархалттай (жишээ нь, эмнэлэгт хэвтсэн хоногийн тоо ихэнхдээ 5-7 хоног байдаг ч, зарим хүнд өвчтөнүүд 100 хоног хэвтэх тохиолдолд тархалт хазгай болно) байвал t-test ашиглах нь буруу үр дүнд хүргэнэ.Хэрхэн шалгах вэ? Программ ашиглан гистограмм зурах эсвэл Shapiro-Wilk тест хийх.Шийдэл: Хэвийн бус тархалттай бол Mann-Whitney U test гэх мэт параметрийн бус аргыг сонгох хэрэгтэй.2. Дисперсийн ижил байдал (Homogeneity of Variance)Хоёр бүлгийн өгөгдлийн тархалт буюу "савлагаа" нь ойролцоо байх ёстой. Жишээ нь, А бүлгийн хүмүүсийн нас 20-30 хооронд (бөөгнөрсөн), харин Б бүлгийнх 10-80 хооронд (тархай) байвал дисперс ижил биш байна гэсэн үг.Хэрхэн шалгах вэ? Levene's test. Энэ тест статистик ач холбогдолгүй гарвал дисперс ижил гэж үзнэ. Дөрөвдүгээр хэсэг: P утгыг "энгийнээр" ойлгох ньОдоо хамгийн чухал хэсэгтээ оръё. T-test-ийн үр дүн гарахад бид бүгд p-value буюу p утгыг хардаг. Ихэнхдээ "p < 0.05 байвал ялгаатай, p > 0.05 байвал ялгаагүй" гэсэн ойлголттой байдаг. Гэхдээ энэ тоо яг ямар утгатайг гүнзгий ойлгох нь судлаач хүний шинж юм.P утга гэдэг бол "Гайхшралын хэмжүүр" юм.Таны судалгаагаар "Цусны даралтын шинэ эм А нь хуучин эм Б-ээс илүү үр дүнтэй" гэж батлахыг зорьж байна гэж бодъё.Статистикт бид үргэлж эсрэг талаас нь эхэлдэг: "Энэ хоёр эм ямар ч ялгаагүй" гэж таамаглана (Null Hypothesis - Тэг таамаглал).Тэгээд та судалгаагаа хийлээ. Үр дүнд нь А эмийг уусан хүмүүсийн даралт Б эмийг ууснаас хамаагүй их буурсан байв.Хэрэв P = 0.03 (буюу 0.05-аас бага) гарвал: "Хэрэв энэ хоёр эм үнэхээр ялгаагүй байсан бол, ийм их зөрүүтэй үр дүн гарах магадлал ердөө 3% байна" гэсэн үг. Өөрөөр хэлбэл, ийм үр дүн зүгээр нэг тохиолдлоор гарах нь маш ховор. Тиймээс бид "Энэ хоёр эм ялгаагүй" гэсэн анхны таамаглалаа няцааж, "Ялгаа байна" гэж дүгнэдэг.Хэрэв P = 0.50 (буюу 0.05-аас их) гарвал: "Ийм үр дүн тохиолдлоор гарах магадлал 50% байна". Энэ нь жирийн л үзэгдэл (санамсаргүй байдал) тул бид "Энэ хоёр эм ялгаатай гэж хэлж чадахгүй" гэж дүгнэнэ.Ихэнхи судлаачид P утгыг хэт шүтэх хандлагатай байдаг. P < 0.05 гарлаа гээд энэ нь "Маш чухал эмнэлзүйн ач холбогдолтой" гэсэн үг биш юм. Жишээ нь, 10,000 хүнтэй судалгаан дээр цусны даралтыг 1 мм.муб-аар буулгахад л P < 0.001 гарч болно. Гэхдээ эмнэлзүйн хувьд 1 мм.муб-ын бууралт төдийлөн ач холбогдолгүй. Тиймээс P утгаас гадна Confidence Interval (Итгэх интервал) болон Effect Size (Нөлөөллийн хэмжээ)-г заавал анхаарах ёстой. Тавдугаар хэсэг: Үр дүнг тайлагнах - Мэргэжлийн түвшинд бичих ньТа судалгаагаа хийчихлээ. SPSS дээр тооцооллоо гаргачихлаа. Одоо үүнийг эрдэм шинжилгээний өгүүлэлд хэрхэн бичих вэ? Монголын анагаахын сэтгүүлүүд болон олон улсын сэтгүүлүүдэд тавигддаг нийтлэг шаардлага бий. Зүгээр л "p=0.04 гарсан тул ялгаатай" гэж бичих нь хангалтгүй.Жишээ: (үл хамааралт түүврийн t-test):Буруу бичиглэл: "Хотод амьдардаг хүмүүс хөдөөнийхнөөс илүү их стресстэй байсан (p<0.05)." (Энд дундаж утга, хазайлт, t-ийн утга дурдагдаагүй байна).Зөв, мэргэжлийн бичиглэл: "Улаанбаатар хотын оршин суугчдын стрессийн дундаж оноо (M = 24.5, SD = 4.2) нь хөдөө орон нутгийн оршин суугчдынхаас (M = 18.2, SD = 3.8) статистик ач холбогдол бүхий өндөр байв (t(198) = 5.67, p < 0.001, 95% CI [4.5, 8.1])."Энд бид юу юуг дурдав?M (Mean): Дундаж утга. Хоёр бүлгийн дунджийг заавал бичнэ.SD (Standard Deviation): Стандарт хазайлт. Өгөгдөл хэр савлагаатай байсныг илтгэнэ.t-statistic: Тестийн статистик утга.df (Degrees of freedom): Чөлөөт гишүүний тоо (хаалтан дотор).p-value: P утга.95% CI (Confidence Interval): 95%-ийн итгэх интервал. Энэ нь үр дүнгийн нарийвчлалыг харуулдаг тул орчин үед заавал шаарддаг болсон. Зургаадугаар хэсэг: Ахисан түвшний ойлголт - Статистик хүч ба Түүврийн хэмжээСудлаачдын гаргадаг бас нэг нийтлэг алдаа бол хэтэрхий цөөн хүнтэй судалгаа хийх явдал юм. Жишээ нь, бүлэг тус бүрт 10 хүн аваад t-test хийхэд ялгаа гарахгүй байж болно. Энэ нь үнэхээр ялгаа байхгүй гэсэн үг үү, эсвэл таны судалгааны "хүч" (Power) дутсан уу?Үүнийг ойлгохын тулд дахин "Дохио ба Чимээ"-ний жишээг санацгаая. Хэрэв дохио сул байвал (ялгаа бага байвал) түүнийг илрүүлэхийн тулд танд маш олон хүн (том түүвэр) хэрэгтэй болно.Монголд түгээмэл тохиолддог Д аминдэмийн дутагдлыг авч үзье. Хэрэв та "Өндөр тунтай Д витамин" ба "Бага тунтай Д витамин"-ы ялгааг харах гэж байгаа бол ялгаа нь маш тод гарч магадгүй тул цөөн хүн хангалттай. Харин "Д витамин" ба "Д витамин + Кальци"-ийн ялгааг харах гэж байгаа бол ялгаа нь маш бага байх магадтай тул танд олон зуун хүн хэрэгтэй болно.Тиймээс судалгаагаа эхлэхээс өмнө Power Analysis буюу түүврийн хэмжээг тооцоолох аргачлалыг заавал хийх ёстой. G*Power зэрэг үнэгүй программ ашиглан "Би дунд зэргийн ялгааг (Effect size d=0.5) 80%-ийн хүчтэйгээр илрүүлэхийн тулд хэдэн хүн судлах ёстой вэ?" гэдгээ тооцож болно. Энэ нь таны судалгааг шинжлэх ухааны үндэслэлтэй болгож, ёс зүйн хороогоор батлуулахад хялбар болгоно. Долдугаар хэсэг: Эрүүл мэндийн салбар дахь нийтлэг алдаанууд ба зөвлөмжСудлаачид маань судалгаанд t-test-тэй холбоотой дараах алдаануудыг түгээмэл гаргадаг.Олон дахин t-test хийх (Multiple comparisons problem): Танд А, Б, В гэсэн гурван бүлэг байна гэж бодъё. Зарим судлаачид А-г Б-тэй, Б-г В-тэй, А-г В-тэй гэх мэтээр 3 удаа t-test хийдэг. Энэ нь алдаа гарах магадлалыг эрс нэмэгдүүлдэг.Зөвлөмж: Гурав ба түүнээс дээш бүлэг байгаа бол t-test БИШ, харин ANOVA (Analysis of Variance) аргыг ашиглаарай. Энэ нь нэг сумаар олон туулай буудахтай адил илүү оновчтой арга юм.Параметрийн бус өгөгдөлд t-test ашиглах: Өвчтөний сэтгэл ханамжийг 1-5 оноогоор (Likert scale) үнэлсэн асуулгад t-test шууд ашиглах нь зохимжгүй байдаг.Зөвлөмж: Ийм төрлийн эрэмбэлсэн өгөгдөлд Mann-Whitney U test илүү тохиромжтой байдаг. Гэхдээ түүврийн хэмжээ хангалттай (n>30) үед t-test ашиглахыг зөвшөөрдөг аргачлал бий (Central Limit Theorem-ийн дагуу).Хэт жижиг түүвэр: Бүлэг бүрт 5-6 хүн аваад t-test хийх нь статистик хүч дутагддаг.Зөвлөмж: Судалгааны загвараа гаргахдаа дор хаяж бүлэг бүрт 30 хүн байхаар тооцоолохыг хичээгээрэй (гэхдээ энэ нь алтан дүрэм биш, power analysis хийх нь хамгийн зөв).  Нийтлэлийг бичсэн: Ц. БАСБИШ, СШУ доктор, дэд профессор

Дэлгэрэнгүй
ТВ сериалын эмчийн дүрүүд эмч өвчтөний итгэлцлийг бууруулж байна уу?
2026 оны 3-р сарын 28

ТВ сериалын эмчийн дүрүүд эмч өвчтөний итгэлцлийг бууруулж байна уу?

Сүүлд нээлтээ хийсэн "The Pitt" хэмээх анагаахын олон ангит киноны хамгийн эхний минутад нэгэн сонирхолтой үзэгдэл гардаг. Гол дүр болох Доктор Майкл “Робби” Робинавичийг ээлжиндээ гарахаар Яаралтай тусламжийн тасаг (ЯТТ)-т орж ирэхэд Филиппин гаралтай хоёр сувилагч түүнийг замаас нь тосож зогсооно.“Энэ үнэн үү? ...эмнэлгийг зарах гэж байгаа гэсэн үү?” гэж нэг нь асуухад, нөгөөх нь “Тэд эндхийг яаралтай тусламжийн тасаггүй, дан үе мөчний төв болгох байх даа?” хэмээн лавлана.Хэдийнэ ядарч туйлдсан Робби “Өө, тэд үргэлж л биднийг хаана гэж сүрдүүлдэг, гэхдээ хэзээ ч тэгдэггүй шүү дээ” гэж хариулаад цааш эргэнэ.Энэ үед нэг сувилагч нь нөгөөгөөсөө: “Чи түүнд итгэж байна уу?” гэж асуухад “Би эмч нарт хэзээ ч итгэдэггүй юм” гэж шулуухан хариулдаг.Хөл хөдөлгөөн ихтэй, өвчтөнүүдээр дүүрсэн хүлээлгийн танхим бүхий ЯТТ төвд өрнөж буй киног ингэж эхлүүлсэн нь тун ч ёжтой бөгөөд утга төгс шийдэл байв. Учир нь тэнд суугаа хүмүүс эмч нарт итгэдэг учраас л зорьж ирсэн хэрэг. Гэвч тус цувралын сэтгэл хөдөлгөм 30 анги өрнөхийн хэрээр сувилагчийн хэлсэн үгийн цаад утгыг үзэгчид улам бүр ойлгож эхэлнэ.Киноны туршид үзэгчид эмч нар ядаргаанаасаа болж хэрхэн туйлдан унаж, дадлагажигч эмч нарт хэт их хариуцлага тохож, эмийн бодис хулгайлж, эмнэлгийн дүрэм журмыг зөрчиж, тэр байтугай өвчтөнүүд рүүгээ уурлан бухимдаж байгааг харна. Энэ бол хотын ЯТТ-ийн амьдралыг цаг минут тутамд нь харуулсан маш бодитой дүрсэлсэн цуврал юм. Гэхдээ эндээс нэг чухал асуулт урган гарна: Энэхүү хэт бодит, алдаа дутагдалтай эмчийн дүр төрх нь өвчтөнүүдийн эмчдээ итгэх итгэлд сайнаасаа илүү муугаар нөлөөлж байгаа юм биш биз?Телевизийн уран бүтээл дэх эмчийн "хувьсал"Үүнийг ойлгохын тулд бид дэлгэцийн урлаг дахь эмч нарын дүр хэрхэн хувьсан өөрчлөгдсөнийг эргэн харах хэрэгтэй. 1960, 70-аад оны үед телевизийн эмч нар төгс төгөлдөр, алдаа мадаггүй хүмүүс байлаа. Жеймс Килдейр (Dr. Kildare), Маркус Уэлби (Marcus Welby, M.D.), Жо Гэннон (Medical Center), Стив Харди (General Hospital) зэрэг дүрүүд маш царайлаг, энэрэнгүй, баатарлаг байв. Тэднийг хэтэрхий төгсөөр төсөөлсөн тул эмч нарт өөрсдөд нь өө сэв бараг байдаггүй байсан бөгөөд киноны үйл явдал голчлон өвчтөнүүдийн зовлон бэрхшээл дээр төвлөрдөг байв.Харин 1980-аад оноос энэ хандлага өөрчлөгдөж, эмч нар өөрсдөө гол дүрд гарч эхэлсэн юм. Тэд илүү хүнлэг, бас хавьгүй бага "баатарлаг" болж иржээ. Бостоны сургалтын эмнэлгийн эмч, сувилагч, дадлагажигч нарын завгүй, эмх замбараагүй амьдралыг харуулсан "St. Elsewhere" цуврал нь илүү бодитой хийгдсэн анхны бүтээлүүдийн нэг байлаа. Мөн дайны аймшигт үр дагаврыг хошин шогийн мэдрэмжээр давж гардаг Хоукай Пирс, Траппер Жон нарын дүр бүхий MASH цуврал үүний нэгэн жишээ юм. Энэхүү алдаа дутагдалтай ч бодит эмч нарыг дэлгэцнээ гаргах чиг хандлага 1990 болон 2000-аад онд улам эрчимжсэн. Харвардын Анагаах Ухааны Сургуулийн "Хэвлэл мэдээлэл, Анагаах ухаан, Эрүүл мэндийн хөтөлбөр"-ийг хамтран удирддаг Анагаах ухааны доктор Нил Баер бол бидний сайн мэдэх алдартай "ER" цувралын эмч-зохиолчдын нэг байлаа. Хөдөлж буй камер ЯТТ-ийн хурдтай хэмнэлийг анх удаа хэрхэн буулгаж, үзэгчдэд түргэний тэрэгтэй хамт коридороор уралдан гүйх мэдрэмжийг төрүүлж байсныг тэрээр дурсдаг. Зураг авалтын талбай дээрх зөвлөх эмч нараар хянуулсан тус киноны эмнэлгийн нарийн хэллэгүүд болон нүд хальтрам бодит ажилбарууд нь киноны үнэмшилтэй байдлыг улам нэмэгдүүлсэн юм. Түүнчлэн бүх тохиолдол аз жаргалтайгаар төгсдөггүй гэдгийг ч тэд харуулахыг зорьжээ. "Бидний ER цувралын эхний улирлын 'Хайрын хүч үгүй болоход' хэмээх ангид Доктор Грин өөрийн бардам зангаасаа болоод хүндрэлтэй төрөлтийг ЯТТ-т удирдаж чадна гэж боддог. Хүүхэд амьд үлддэг ч эх нь амиа алддаг. Энэ нь эмч, сувилагч нарын сул тал, эмзэг байдлыг үнэхээр бодитоор харуулж чадсан" гэж Баер хэлжээ. Тус анги нь хожим Эммигийн таван шагнал хүртсэн байна.Улмаар эмч нарын хувийн дотоод тэмцэл, асуудлууд ч ил гарч ирэв. Доктор Гриний хорт хавдрын онош, "House" цувралын Доктор Грегори Хаусын өвчин намдаах эмэнд донтсон байдал, "Grey’s Anatomy" цувралын Доктор Ричард Вебберийн архидалт, мөн "The Resident" цувралын Доктор Рандольф Беллийн нарциссизм, авлигын асуудлууд нь үзэгчдэд "эмч нар ч бас алдаа гаргадаг, тэдэнд ч бас тусламж, дэмжлэг шаардлагатай" гэдгийг харуулсан юм.Харин 2025 онд нээлтээ хийсэн "The Pitt" цуврал нь энэ бүгдийг бүр дараагийн түвшинд гаргасан бөгөөд үүнтэй зэрэгцэн итгэлцлийн тухай асуудал хурцаар хөндөгдөж эхэллээ. The Pitt цуврал өвчтөний итгэлийг үгүй хийж байна уу?Gallup байгууллагын "Итгэлцлийн жил тутмын санал асуулга"-аар, эмч нарыг өндөр ёс зүйтэй, шударга гэж үздэг америкчуудын тоо 2020 онд түүхэн дээд цэгтээ буюу 77%-д хүрч байсан бол 2024 онд 53% болж эрс буурчээ. Олон нийтийн эмч нарт итгэх итгэл 1990-ээд оны дунд үеэс хойшхи хамгийн доод түвшиндээ хүрээд байна. Итгэлцэл буурахын хэрээр эрсдэл нэмэгдэж, төрийн байгууллагууд зарим вакцин болон эмчилгээний зөвлөмж өгөхөөс татгалзаж, үүний оронд хүмүүст зүгээр л "эмчтэйгээ зөвлөлд" гэж хэлэх болсон байна. Тэгвэл энэхүү итгэлцэл гээч зүйл яг юу вэ?Питсбургийн Их Сургуулийн Нийгмийн Эрүүл Мэндийн Сургуулийн судлаач, Доктор Бет Хоффман "70, 80-аад оны үед ихэнх хүмүүс эмчийн өрөөнд орохдоо тухайн мэргэжилд анхнаасаа л итгэдэг байсан" гэж тэрээр хэлэв. "Гэвч сүүлийн хэдэн арван жилд өвчтөнүүд илүү бие даасан болсон. Тэдний хурууны үзүүрт Google, сүүлд ChatGPT байна, үүнээс гадна 'нэг өвчтөнд 15 минут' зарцуулдаг эрүүл мэндийн тогтолцоо нь эмч-өвчтөний амьд харилцааг эрс багасгасан."Гэсэн хэдий ч эмч-өвчтөний харилцаанд итгэлцэл ямар утга учиртай болох нь огт өөрчлөгдөөгүй. "Итгэл даана гэдэг нь зөвхөн нэг удаагийн эмчилгээ, оношилгоо, үзлэгээс илүү ойлголт юм" гэж Хоффман үздэг. "Энэ нь эцсийн дүндээ өвчтөн эмчийг үнэнч шударга, зөвхөн өөрийнх нь сайн сайхны төлөө ажиллаж байна гэдэгт итгэх итгэлтэй холбогддог бөгөөд энэ л хамгийн суурь зүйл хэвээр байна. Цаашид ч ийм байх болно." Телевизийн анагаахын сэдэвт кинонууд үзэгчдэд асар их нөлөө үзүүлдэг нь нэгэнт батлагдсан зүйл. Баерын 2002 онд хийсэн судалгаагаар ER цувралын үйл явдал нь олон нийтэд зориулсан маш хүчтэй сургалтын хэрэгсэл болж байсныг нотолсон. Хүний хөхөнцөр вирусийн тухай анги гарахаас өмнө санал асуулгад оролцогчдын ердөө 9% нь бэлгийн замаар дамжих уг халдвар умайн хүзүүний хорт хавдар үүсгэдгийг мэддэг байв. Харин уг цувралын дараа энэ үзүүлэлт 60% болж өссөн байна. "Ердөө ТВ-ийн хэдхэн минут хүмүүсийн олж авсан мэдлэгийг хараад бид үнэхээр цочирдсон" гэж Баер дурсдаг. Энэхүү тоо баримт нь телевизийн цувралууд шинжлэх ухааны үнэн зөв байдалд илүү анхаарч, эмч зөвлөхүүдийг түлхүү ажилд авах болсон ба эдгээр цувралууд нийгмийн эрүүл мэндийн боловсрол олгох үр дүнтэй хэрэгсэл болохыг баталсан юм. (Жишээ нь The Pitt цувралд улаанбурхан, вакцинд эргэлзэх хандлага, анагаах ухаан дахь хиймэл оюун ухаан, арьс өнгөөр ялгаварлах эрүүл мэндийн тэгш бус байдлын талаар хүртэл хөнддөг.) Тэгвэл эдгээр цувралууд ийм хүчтэй нөлөөтэй юм бол, алдаа гаргадаг эмчийн дүр өвчтөнүүдийн эмчид итгэх итгэлийг бууруулж байгаа юу?АНУ-ын 983 насанд хүрэгчдийн дунд явуулсан 2018 оны санал асуулгаар, анагаах ухааны телевизийн цуврал үзэх нь "бодит амьдрал дээрх эмч нарт итгэх итгэлтэй... эерэг хамааралтай" болохыг тогтоожээ.Гэхдээ энэ нь бараг 10 жилийн өмнөх судалгаа. Эрүүл мэндийн салбарт болон эдгээр цувралуудад маш олон зүйл өөрчлөгдсөн. The Pitt цувралын хувьд шинжлэх ухааны үүднээс гүнзгийрүүлэн судлагдахад арай эрт байгаа ч, Хоффман уг киноны талаарх Reddit дээрх сэтгэгдлүүдийг ажиглаж, эмнэлгийн ажилтнуудыг ойлгох хандлага хүмүүсийн дунд нэмэгдэж байгааг анзаарчээ. "Энэ бол зөвхөн ажиглалтад үндэслэсэн дүгнэлт" гэж тэр хэлээд, "гэхдээ хэрэв хүмүүс эмч нарыг чадах бүхнээ хийж байгааг харж чадвал, энэхүү ойлголцол нь эргээд итгэлцлийг нэмэгдүүлэхэд хөтлөх боломжтой юм" гэв. Анагаах ухааны доктор Силвиа Овусу-Анса бол Питтсбургийн Их Сургуулийн Анагаах Ухааны Сургуулийн хүүхдийн болон яаралтай тусламжийн анагаах ухааны дэд профессор бөгөөд The Pitt цувралын эмнэлгийн зөвлөхөөр ажиллаж, олон ангийн үйл явдалд хувь нэмрээ оруулсан нэгэн юм. Тэрээр үүнтэй санал нэг байна. "Зарим хүмүүс эмч нарын эмзэг, сул талыг харуулах нь үл итгэх байдлыг бий болгоно гэж таамаглаж магадгүй. Гэхдээ би яг эсрэгээрээ байдгийг олж харсан. Өвчтөнүүд надад 'Бурхан минь, би одоо л ойлголоо. ЯТТ-т та бүхний юу хийдгийг үнэхээр үнэлж байна' гэж хэлдэг болсон. Нэг эцэг эх бүр надад 'Одоо л би хүлээлгийн хугацаа яагаад ийм байдгийг ойлголоо... та нар хамгийн хүнд өвчтөнүүдээ түрүүлж үздэг юм байна шүү дээ' гэж хэлсэн. Би энэ ажлыг 20 гаруй жил хийж байна, гэхдээ би урьд өмнө хэзээ ч авч байгаагүй тийм их сэтгэл, ойлголцлыг мэдэрсэн.""Би The Pitt өвчтөний итгэлийг үгүй хийнэ гэж огт санаа зовохгүй байна". "Харин интернэтээр тархаж буй худал, шинжлэх ухааны бус мэдээлэлд л санаа зовж байна. Итгэлцэл нь үнэн зөв байдлаас бий болдог. Улс төрийн шалтгаанаас үүдэн шинжлэх ухааны баримт нотолгоонд тулгуурлаагүй зүйлсүүд яригдаж байгааг бид харж байна. Энэ л итгэлцлийг эвдэж байна. Телевизийн анагаахын сэдэвт драм кинонууд шинжлэх ухааныг дэмжсэн түүхүүдийг өгүүлэх замаар үүний эсрэг тэмцэж чадна." Итгэлцэл хэрхэн өвчтөний өвдөлтийг бууруулдаг вэ?Итгэлцэл гэдэг зөвхөн сэтгэл зүйн таатай мэдрэмж төдий зүйл биш бөгөөд энэ нь шууд утгаараа "эмчилгээ" болдог гэдгийг бид ойлгох хэрэгтэй. Анагаах ухаанд итгэлцэл нь эмчилгээний дэглэм баримтлалт, хамтын ажиллагааг сайжруулж, тэр байтугай физиологийн хариу урвалд ч нөлөөлдөг болохыг судалгаанууд харуулсаар байна. Элизабет Лосин бол Пеннсилвани муж улсын Юниверсити Парк дахь Пенн Стейт Их Сургуулийн мэдрэл судлаач бөгөөд эрүүл мэндийн тогтолцооны янз бүрийн хүчин зүйлүүд өвчтөний өвдөлтийн түвшинд хэрхэн нөлөөлдгийг судалдаг. Тэдгээр гол хүчин зүйлсийн нэг нь мэдээж эмчид итгэх итгэл юм. Тэрээр 2017 онд хийсэн судалгаагаараа, гартаа халуун өвдөлтийн цочрол авч буй хүмүүс цочрол өгч буй хүндээ итгэж байвал өвдөлтөө хагас оноогоор (0-10 хүртэлх стандартын дагуу) бага үнэлж байсныг илрүүлжээ. Мөн 2022 онд тархины үйлийн MRI (fMRI) ашиглан хийсэн судалгаагаар, Лосин итгэлцэл нь өвдөлттэй холбоотой тархины хэлхээг зохицуулах замаар өвдөлтийг бууруулдаг байж болзошгүй нотолгоог олсон байна. "Эцсийн дүндээ, бид өвчтөний эмчид итгэх итгэл өндөр байх нь зөвхөн өвдөлт төдийгүй эмчилгээний эцсийн үр дүнд ч нөлөөлдөг болохыг тогтоож магадгүй юм" гэж тэр хэлэв. Лосин мөн нэмж хэлэхдээ: "Эрүүл мэндийн салбарт гарч буй асуудал, бидний алдаа дутагдлыг дэлгэцээр харуулах нь хүмүүсийн эмч нарын ур чадварт итгэх итгэлийг бууруулж болзошгүй ч, нөгөөтээгүүр эмч нар ч бас хүн шүү дээ гэдгийг харуулж, бидний хоорондын ижил төстэй байдлыг мэдрүүлэх нь итгэлцлийг бий болгоход хөтөлдөг гэж би боддог. Бид өөртэйгөө илүү төстэй хүмүүст аяндаа л итгэдэг шүү дээ." Өвчтөний итгэлийг хэрхэн сэргээх вэ?Нью-Йорк хотын Вейлл Корнелл Анагаах Ухааны Коллежийн эмч, The New Yorker сэтгүүлийн нийтлэлч Анагаах ухааны доктор Друв Куллар саяхан "The Pitt цуврал надад эмч байхын тухай юу заасан бэ" хэмээх сонирхолтой эргэцүүлэл бичжээ."Заримдаа энэ кино надад миний урьд нь ямар эмч байсныг сануулдаг" гэж тэр бичсэн байна. "Энэ олон жил ажиллах хугацаандаа би ур чадвараа мэдээж хэрэг ахиулсан боловч, өөр нэг зүйлээ бас алдсан юм шиг мэдрэмж үргэлж төрдөг. Ажлынхаа эхэн үед, хэрэв өвчтөний төрсөн өдөр эмнэлэгт таарвал би бэлгийн дэлгүүрээс шаар авч өгөхийг хичээдэг байв. Заримдаа хэн нэгэн эмнэлэгт удаан хугацаагаар хэвтэж шаналж байгааг харвал, дуртай хоолыг нь асууж ойролцоох зоогийн газраас хүргүүлж авчирч өгдөг байлаа. Гэхдээ цар тахлын үеэр хаана ч юм би үүнийгээ алдсан. Магадгүй далд ухамсартаа, 'тогтолцооны' гажуудал нь миний энэрэн нигүүлсэх сэтгэл нимгэрч байгаагийн цагаатгал болж хувирсан байх. The Pitt цуврал надад амьдрал ийм байх албагүй гэдгийг сануулсан юм."Өвчтөнүүд бидэнд итгэх эсэхийг шийдэхэд цэвэр хүн хоорондын харилцааны ур чадвар хамгийн ихээр нөлөөлдөг болохыг судалгаанууд харуулдаг. Нэгэн санал асуулгаар, эмчдээ итгэдэггүй өвчтөнүүдийн 75% нь эмнэлгийн мэдлэг, зааж зөвлөсөн эмчилгээтэй огт хамааралгүй шалтгаануудыг нэрлэжээ. Тэд "намайг бага цагт үзсэн" (25%), "намайг ойлгоогүй" (14%), "намайг сонсоогүй" (14%), "над руу эгцэлж хараагүй" (3%) гэх мэт шалтгаануудыг дурдсан байна. Яг эдгээр зан байдал нь өвчтөнүүдийг өөр эмч рүү явахад хүргэдэг гол түлхэц болдог аж.Америкийн Дотоод Шүүрлийн Анагаах Ухааны Зөвлөлийн Сангаас "Итгэлцлийг бий болгох нь" санаачилгын хүрээнд эмч, өвчтөнүүдийн дунд 2021 онд явуулсан санал асуулгаар, эмч нарын 98% нь өвчтөнтэйгээ цаг өнгөрөөх нь чухал гэж хариулсан боловч, өвчтөнүүдийн ердөө 25% нь л эмчийгээ хангалттай цаг зарцуулсан гэж хариулжээ. Энэхүү зөрүү бидэнд ихийг хэлж байна. Хоффманы тодорхойлсон өвчтөний итгэлийн дөрвөн тулгуур багана болох: энэрэнгүй сэтгэл ба халамж, ур чадвар ба мэдлэг туршлага, үнэнч шударга ба нээлттэй байдал, мөн чин сэтгэл ба тууштай байдал зэргийг бид өдөр тутамдаа хэрэгжүүлж чадаж байна уу?"Эмч нар энэхүү 4 баганын зөвхөн 'мэдлэг туршлага' гэдэг хөлд нь хэт их найдсаар ирсэн" хэмээн Хоффман сануулж байна. "Танд бүх асуултын хариулт байхгүй байсан ч үнэнч шударга, нээлттэй байдал, энэрэнгүй сэтгэл, халамж бүгд маш чухал байдаг."

Дэлгэрэнгүй
Түгээмэл
Асуулт хариулт