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
Өвдөлтийн менежментийг тоймлох нь
2025 оны 3-р сарын 28

Өвдөлтийн менежментийг тоймлох нь

Өвдөлт нь эд эсийн гэмтлийн улмаас үүссэн хүнд мэдрэгдэх тааламжгүй мэдрэмж, сөрөг сэтгэл хөдлөлийн илрэл хэмээн тодорхойлсон байдаг. Өвдөлтийг хугацаагаар нь : 14 хоногийн дотор илэрсэн бол цочмог, 14 хоногоос дээш илэрсэн бол архаг гэж үзнэ. Цочмог өвдөлт нь илаарших боломжтой байдаг бол архаг өвдөлт илаарших боломж харьцангуй бага байдаг.Өвдөлтийн шинж чанараар нь базах, нухах, хатгуулах, янгинах, бадайрах гэх мэтээр ангилж болдог бол давтамжаар нь байнгын, завсарлагатай, сэдэрдэг гэж ангилдаг. Мэдрэлийн дамжуулалтаар нь нососептив, невропатик болон холимог гэж ангилдаг.Нососептив өвдөлт нь цочмог хэлбэрээр илэрдэг бөгөөд өвдөлт өгсөн шалтгаан нь ихэвчлэн тодорхой байдаг. Тухайлбал: Мэс ажилбарын дараа, гэмтлийн дараа, түлэгдлийн дараа гэх мэт юм. Механик, хими эсвэл дулааны зүйлээс болж эд эс гэмтэхэд мэдрэлийн төгсгөл цочирч нососептив мэдрэлийн ширхэг нь өвдөлтийг мэдэрдэг. Өвдөлт нь тодорхой байрлалтай байх ба хөдөлгөөнд дорддог. Нососептив өвдөлт нь тухайн өвчний үндсэн эмэнд дарагддаг онцлогтой.Невропатик өвдөлт нь архаг явцтай байх бөгөөд төв болон захын мэдрэлийн тогтлолцоонд мэдрэл мэдрэл гэмтсэн, дарагдсантай холбоотойгоор үүсдэг. Өвдөлтийн онцлог нь ихэвчлэн бадайрах, хорсох, халуун оргих, жирвэгнэх зэрэг мэдрэлийн талын өвдөлтүүд давамгай илрэхээс гадна хавдар ойролцоох эд эрхтэнийг дарснаас, эсвэл амбутацийн дараа зэрэг үүсдэг. Невропатик өвдөлт үндсэн эмэнд дээр нэмэх нь туслах эмүүдийг хэрэглэснээр өвдөлт буурдаг онцлогтой.Өвдөлтийн зэргийг тоон үнэлгээний арга (Numerical rating scale), харааны арга (Visual Analogue scale) буюу нүүр царайны илрэлээр өвдөлтийг үнэлэх (Faces pain scale revised) зэрэг аргуудаар үнэлж болдог.Өвдөлтийн менежментийн суурь зарчим:Өвдөлтийг зөв үнэлсэн байх шаарлагатайЦочмог өвдөлтийн үед богино үйлчилгээтэй эмийг хэрэгцээтэй үед нь өгөх хэрэгтэйАрхаг өвдөлтийн үед удаан үйлдэлтэй эмийг суурь эм болгох бөгөөд богино үйлдэлтэй эмийг сэдэрсэн өвдөлтийг намдаах зорилгоор хэрэглэх нь хамгийн сан үр дүн үзүүлдэг.Опоид эмэнд невропатик өвдөлт сайн намдахгүй байвал сэтгэл гутралын эсрэг эсвэл уналт таталтын эсрэг туслах эмүүдийг нэмэлтээр хэрэглэх нь үр дүн сайтай байдаг.Өвдөлт намдаах эмийг гарааны тунгаах эхэлж өгөх бө цаашид тунг нэмж болно. Өвдөлт намдаах эмийг1. Опийн бус эм /парацетамол, анальгин, ибупрофен, диклофенак гэх мэт/2. Опийн бүлгийг эм /Трамадол, кодеин, морфин, фентанил гэх мэт/3. Туслах эм /Амитриптилин, карбамезапин гэх мэт/ гэж ангилдаг бөгөөд ДЭМБ-аас өвдөлтийн зэргээс шалтгаалан эмийн эмчилгээг хэрхэн сонгох тухай эмчилгээний 3 үе шатыг дараах маягаар зөвлөсөн байдаг. Үүнд:1 шат буюу Бага зэргийн өвдөлтийн үед: Опийн бус эм +/- NSAID2 шат буюу Дунд зэргийн өвдөлтйн үед: Сул опийн бүлгийн эм (Трамадол эсвэл Кодейн) +/- NSAID шаардлагатай бол туслах эмийг хавсарч хэрэглэж болно.3 шат буюу Хүнд зэргийн өвдөлтийн үед: Хүчтэй опийн бүлгийн эм (Морфин) +/-NSAID + шаардлагатай бол туслах эмийг хавсарч хэрэглэж болно.Өвдөлтийн үед хэрэглэгдэх энэхүү менежментийг зөв, зохистой хийсэн тохиолдолд эмэнд дасах, хамааралтай болох асуудал үүсдэггүй. Опийн бус эмүүд буюу үрэвслийн эсрэг стероид эмүүд NSAID- NSAID нь циклооксигенз изоинземийг дарангуйлснаар халуун бууруулах, өвдөлт намдаах, үрэвсэл дарах үйлчилгээтэй- Бага зэргийн өвдөлт, ялангуяа үрэвслээс үүдэлтэй өвдөлтөнд илүү үр дүнтэй.- Тунг хэтрүүлсэн тохиолдолд ходоодноос цус алдах, ходоодны шарх үүсэх, ялтас цөөрөх болон бөөрний дутагдал үүсгэх эрсдэлтэй. Иймээс ходоодны шархтай болон бөөрний дутагдалтай өвчтөнд хориглох заалттай. Опийн бүлгийн эмүүд- Опийн бүлгийн эмүүд нь төв болон захын мэдрэлийн өвдөлтийг бууруулах замаар өвдөлт намдаах үйлчилгээ үзүүлдэг.- Опийн бүлгийн эмийн тунг өвчтөний хэрэгцээнд тохируулан өөрчилж болдог.- Тунг уухаар, арьсаар, хэлэн доор, судсаар, шулуун гэдсээр, нугасаар, хатуу хальсаар дамжуулан өгч болно. Туслах эмүүд- Өвдөлт намдаах туслах эмийг опийн бүлгийн эмтэй хавсарч хэрэглэх нь үр дүн сайтай байдаг. Учир нь өвдөлт намдаах туслах эм нь опийн өвдөлт намдаах индексийг ихэсгэж, гаж нөлөөг нь багасгадаг.- Невропатик өвдөлттэй хүмүүсийн 1/3 нь сэтгэл гутралын эсрэг гурван цагирагт эм хэрэглэснээр өвдөлтгүй болдог байна- Өвдөлт намдаахад бага тунгаар хэрэглэддэг хэдий ч үйлчлэл нь харьцангуй эрт эхэлдэг байна.- Таталтын эсрэг Габапентинийг архаг невропатийн өвдөлтийн эмчилгээнд өргөн хэрэглэдэг төдийгүй хагалгааны дараах невралги, чихрийн шижингийн невропати зэргийн үед өвдөлт намдаах зорилгоор хэрэглэх нь илүү үр дүнтэй байсан тухай тэмдэглэсэн байдаг.- Карбамезапенийг гурвалсан мэдрэлийн өвдөлт болон чихрийн шижингийн невропатийн үед тус тус хэрэглэснээр невропат өвдөлт буурдаг байна.Ашигласан эх сурвалжhttps://medicalguidelines.msf.org/en/viewport/CG/english/pain-16689104.htmlThe Washington Manual of Outpatient Internal Medicine, Second Edition

Дэлгэрэнгүй
Хөхний сүүний гайхамшигт чанар: Сүүлийн үед судалгаанууд
2025 оны 8-р сарын 5

Хөхний сүүний гайхамшигт чанар: Сүүлийн үед судалгаанууд

Эх, хүүхдийн эрүүл мэндийг хамгаалах, дэмжих үйлсэд эмч, эрүүл мэндийн ажилтнуудын үүрэг асар их юм. Сүүлийн жилүүдэд хөхөөр хооллолтын ач холбогдлын талаарх Шинжлэх Ухааны нотолгоо улам бүр нэмэгдсээр байна. Хөхөөр хооллолт нь зөвхөн хооллолтын тухай асуудал биш эх, хүүхдийн хоорондын нандин холбоог бэхжүүлж, хүүхэд эрүүл өсч торних, цаашлаад эрүүл байх суурийг тавьдаг болохыг баталсаар байна. "The Lancet" сэтгүүлд 2023 онд нийтлэгдсэн "Хөхөөр хооллолт: Зах зээлийн эдийн засагт тулгарч буй сорилтууд ба түүний амин чухал ойлголтууд" нэртэй судалгааны өгүүлэлд хөхөөр хооллолтод тулгарч буй бэрхшээлүүд, түүний цаад механизм болон шийдлийн арга замуудыг ШУ-ны тайлбар, судалгаатайгаар дэлгэрэнгүй тусгажээ. Энэхүү нийтлэлээрээ дамжуулан Монголын эмч, мэргэжилтнүүддээ уг судалгааны гол үр дүн, зөвлөмжийг илүү нарийвчилсан жишээ, судалгааны хамт хүргэхийг зорилоо.Хөхний сүүний гайхамшигт чанар: Шинжлэх Ухааны нээлтүүдХөхний сүү бол зүгээр нэг тэжээл биш, харин эхээс хүүхдэд дамжих амьд, биологийн идэвхт бодисуудын цогц систем юм. Сүүлийн үеийн судалгаагаар хөхний сүүний найрлага нь хүүхдийн өсөлт хөгжил, хэрэгцээнд нийцэн тасралтгүй, динамикаар өөрчлөгдөж байдаг нь тогтоогджээ.Дархлааны идэвхит систем: Эхийн сүү нь зөвхөн дархлаа (passive immunity) тогтоогоод зогсохгүй, эх ба хүүхдийн дархлааны систем хоорондоо "харилцах" боломжийг олгодог. Эхээс хүүхдэд эсрэг биетүүдийг дамжуулж, халдварт өвчнөөс хамгаалах анхдагч хамгаалалт болдог. Тухайлбал, SARS-CoV-2 цар тахлын үед вакцинд хамрагдсан болон өвдөөд эдгэрсэн эхчүүдийн хөхний сүүнд саармагжуулагч эсрэг биетүүд агуулагдаж байсан нь олон судалгаагаар нотлогдсон.Бичил орчны зохицуулалт: Хөхний сүүнд агуулагдах пробиотикууд, ялангуяа Bifidobacterium нь хүүхдийн гэдэсний эрүүл бичил орчныг бүрдүүлдэг. Сонирхолтой нь, хүүхэд хөхөх үед шүлсээрээ дамжуулан өөрийн амны хөндийн микробиотыг эхийн хөх рүү "буцааж урсгах" (retrograde flow) замаар сүүний найрлагад нөлөөлдөг байж болзошгүй гэсэн таамаг бий. Энэ нь эхийн бие махбодь хүүхдийн тухайн үеийн хэрэгцээнд тохирсон сүүг үйлдвэрлэхэд тусалдаг нарийн механизм байж болох юм.Эсийн түвшний зохицуулалт: Хөхний сүүнд өмнө нь мэдэгдээгүй байсан 633 төрлийн уураг агуулсан эсийн гаднах цэврүүнүүд (extracellular vesicles) байдгийг нээжээ. Эдгээр уургууд нь эсийн өсөлт, үрэвслийг зохицуулах, амны хөндийн хучуур эдийн бүрэн бүтэн байдлыг хангах дохиололын замд оролцдог. Мөн эдгээр цэврүүнүүд нь генийн илэрлийг зохицуулдаг микроРНХ-г агуулдаг бөгөөд энэ нь үхжилт энтероколит зэрэг эмгэгээс хамгаалах үүрэгтэй аж.Чөлөөт амин хүчлүүдийн үүрэг: Хөхний сүүн дэх чөлөөт амин хүчлүүдээс глутамат ба глутамин нь нийт агууламжийн 70%-ийг эзэлдэг. Глутамат нь гэдэсний хучуур эсийн өсөлтийг дэмждэг бол глутамин нь дархлаа зохицуулах үйлдэлтэй. Судалгаагаар эдгээр амин хүчлийн агууламж нь хүүхдийн хүйснээс хамаарч ялгаатай байж болохыг харуулсан.Эдгээр нарийн нийлмэл, амьд, хувьсан өөрчлөгддөг шинж чанарыг эхийн сүү орлуулагч бүтээгдэхүүн (ЭСОРБ) хэзээ ч бүрэн орлож, бас хуулбарлаж чадахгүй нь ойлгомжтой юм. Хөхөөр хооллолтод тулгарч буй сорилт ба судалгааны үр дүнДэлхий даяар олон ээжүүд хүссэн үедээ хүүхдээ хөхүүлж чадахгүй байсаар байна. Үүнд судалгаагаар дараах хүчин зүйлс голлон нөлөөлж байгааг тогтоожээ.ЭСОРБ (эхийн сүү орлуулагч бүтээгдэхүүн)-ийн түрэмгий маркетинг: ЭСОРБ үйлдвэрлэгч компаниуд эцэг эхчүүдийн сэтгэл зүйн эмзэг байдал, ялангуяа нярайн хэвийн физиологийн үйлдлүүд дээр тоглолт хийдэг. Жишээлбэл:Нярайн уйлах тоо: Судалгаагаар эрүүл нярай эхний 6 долоо хоногт өдөрт дунджаар 2 цаг орчим уйлдаг нь хэвийн үзэгдэл гэж үздэг. Гэтэл маркетинг нь үүнийг "өлсөж буйн" эсвэл "сүү таарахгүйн" шинж тэмдэг мэтээр сурталчилж, тусгай найрлагатай, үнэтэй бүтээгдэхүүнээ шийдэл болгон санал болгодог. Үнэн хэрэгтээ, эцэг эх нь хэт их уйлдаг гэж тодорхойлсон нярайн 5%-иас бага хувьд нь л эмчилгээ шаардлагатай эмгэг илэрдэг байна.Сэтгэл зүйн нөлөө: Маркетингийн мессежүүд нь ээжүүдийн өөртөө итгэх итгэлийг бууруулж, "миний сүү хангалтгүй" эсвэл "чанаргүй" гэсэн сэтгэгдэл төрүүлдэг.Сүүний гарц хангалтгүй гэж өөрөө мэдээлэх: Энэ нь дэлхий даяар эхчүүдийн тал орчим хувь нь ЭСОРБ-ээр хооллож эхлэх гол шалтгаан болдог. Ихэнх тохиолдолд энэ нь бодит дутагдал гэхээсээ илүүтэй ээжийн өөрийн ойлголт, сэтгэл зүйн байдалтай холбоотой байдаг. Нярайн тайван бус байдлыг сүү хангалтгүй байна гэж буруугаар ойлгох нь түгээмэл.Уураг амлуулахаас өмнө бусад төрлийн хоол, шингэн өгөх (Prelacteal feeds): Бага, дунд орлоготой орнуудад энэ үзэгдэл түгээмэл байсаар байна.Тархалт: Нярайн 34.3% нь төрсний дараах эхний 3 хоногт хөхний сүүнээс өөр зүйл (ус, малын сүү, будаа/эрдэнэшишийн шүүс, элсэн чихэртэй ус, зөгийн бал гэх мэт) хэрэглэж байна.Үр дагавар: Энэ нь хөхөөр хооллолтыг эрт эхлүүлэхэд шууд саад болдог. Судалгаагаар эрт эхлүүлэлт ба уураг амлахаас өмнө өөр зүйл өгөх хоёрын хооронд хүчтэй урвуу хамаарал (Pearson’s r = –0.63, p<0.0001) байгааг тогтоосон. Энэ нь нярайн гэдэсний хэвийн бичил орчин бүрэлдэхэд сөргөөр нөлөөлдөг.Эрт эхлүүлэлтийн доогуур үзүүлэлт: Дэлхий даяар нярайн дөнгөж 47.2% нь л төрсний дараах эхний нэг цагийн дотор хөхөө амлаж байна. Энэ үзүүлэлт Дундад Ази, Хойд Африк, Өмнөд Азийн бүс нутгуудад хамгийн бага байна.Дэвшилтэт туршлага ба эмч нарын анхаарах зүйлсХэдийгээр сорилт, асуудлууд их байгаа ч олон улс оронд хэрэгжүүлсэн цогц арга хэмжээнүүд үр дүнгээ өгч байна. Судалгаанд дурдагдсан зарим жишээнээс дурдвал:Филиппин: Үндэсний хэмжээнд хууль эрх зүйн орчноо сайжруулж, төрсний дараах цалинтай чөлөөг 60 хоногоос 105 хоног болгон сунгасан. Мөн ДЭМБ-ын зар сурталчилгааны кодыг зөрчсөн үйлдлүүдийг бүртгэх албан ёсны мэдээллийн сантай болсон.Буркина Фасо: Уламжлалт манлайлагч ээж нарыг сургалтад хамруулж, "ээжээс ээжид" дэмжлэг үзүүлэх бүлгүүдийг байгуулсан. Мөн "Зөвхөн хөхний сүү - илүү хүчтэй" зэрэг олон нийтийн нөлөөллийн компанит ажил зохион байгуулсан."Хүүхдэд ээлтэй эмнэлгийн санаачилга" (BFHI): Энэхүү санаачилгыг хэрэгжүүлэх нь эмнэлгийн орчинд болон олон нийтийн дунд хөхөөр хооллолтын үзүүлэлтийг сайжруулдаг болох нь олон тооны судалгааны мета-анализаар батлагдсан. Учир нь энэ санаачилга нь хүүхдээ хөхүүлэх тусгай өрөөтэй байх, арьс арьсаар шүргэлцэх зэрэг үр дүнтэй олон үйлдлийг нэгтгэсэн байна.Дүгнэлт ба зөвлөмжХөхөөр хооллолт бол эх, хүүхдийн эрүүл мэнд, сайн сайхан байдлыг хангах хамгийн үр дүнтэй, байгалийн бөгөөд тогтвортой арга зам юм. Эмч, эрүүл мэндийн ажилтнууд бид шинжлэх ухааны бодит нотолгоонд тулгуурласан мэдээллийг эхчүүд болон гэр бүлд нь хүргэж, тэднийг ЭСОРБ-ийн худал мэдээлэл, түрэмгий сурталчилгаанаас хамгаалах "бамбай" нь болох ёстой.Эмч нарт зориулсан зөвлөмж:Мэдлэгээ байнга шинэчлэх: Хөхөөр хооллолтын биохими, физиологийн нарийн механизмууд, сүүлийн үеийн судалгааны үр дүн, олон улсын зөвлөмжүүдтэй тогтмол танилцаж байх.Эхчүүдэд цаг гаргах, нотолгоонд суурилсан зөвлөгөө өгөх: Ээж бүрийн нөхцөл байдал өвөрмөц тул тэдний асуултад хүлээцтэй хандаж, ялангуяа хөхөөр хооллолт, нярайн тайван бус байдлын үед сэтгэл зүйн дэмжлэг үзүүлж, бодит-Шинжлэх Ухааны үндэслэлтэй зөвлөгөө өгөх.ЭСОРБ-ийн маркетингийн нөлөөнд автахгүй байх: ЭСОРБ үйлдвэрлэгчдийн зүгээс ирүүлж буй аливаа сурталчилгаа, урамшуулалд шүүмжлэлтэй хандаж, зөвхөн эмнэлгийн заалтаар шаардлагатай тохиолдолд л ЭСОРБ-ийг санал болгох.Хамтын ажиллагааг бэхжүүлэх: Хөхөөр хооллолтыг дэмжих нь зөвхөн нэг салбарын ажил биш тул нийгмийн эрүүл мэндийн мэргэжилтнүүд, бодлого боловсруулагчид, олон нийтийн байгууллагуудтай хамтран ажиллаж, нийгмийн ойлголт, хандлагыг өөрчлөхөд хувь нэмрээ оруулах.Бидний хамтын, нотолгоонд суурилсан хүчин чармайлтаар Монголын ирээдүй болсон хүүхэд бүр амьдралын хамгийн сайн эхлэл болох эхийн сүүгээрээ хангалттай хооллох боломжийг бүрдүүлж чадна.Эх сурвалж: Breastfeeding: crucially important, but increasingly challenged in a market-driven world, Lancet 2023; 401: 472–85, February 7, 2023, https://doi.org/10.1016/

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
Түгээмэл
Асуулт хариулт