Доказова медицина

Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.
Перейти до навігації Перейти до пошуку
Пірамідальна ієрархія достовірності наукових даних в доказовій медицині
Піраміда рівней доказовості наукових даних в доказовій медицині

Доказова медицина — це підхід до медичної практики, який поєднує найкращі доступні клінічні та наукові дані з досвідом окремих клініцистів і цінностями, уподобаннями та унікальними обставинами пацієнтів. Це систематичний, достовірний з точки зору медичної статистики, і орієнтований на пацієнта підхід до профілактики, діагностики, лікування та відновлення.

Доказова медицина це також підхід до охорони здоров’я та медичного навчання й освіти, який наголошує на використанні найкращих наявних наукових даних для прийняття клінічних рішень і наданні найефективнішої допомоги пацієнтам на науковій основі.[1][2]

Основною метою доказової медицини є покращення результатів лікування пацієнтів шляхом сприяння прийняттю обґрунтованих рішень, оптимізації вибору лікування та мінімізації використання потенційно шкідливих або неефективних втручань.[3]

Доказова медицина об’єднує клінічний досвід, цінності й переваги пацієнтів, а також найкращі доступні докази систематичних досліджень з метою покращення результатів профілактики, діагностики, лікування та відновлення пацієнтів.[4][5]

Історія[ред. | ред. код]

Коріння доказової медицини можна простежити до роботи Арчі Кокрейна, який у 1970-х роках виступав за використання систематичних оглядів клінічних випробувань як засобу покращення охорони здоров’я.[6][7] Проте лише в 1990-х роках доказова медицина виокремилась в окремий підхід до охорони здоров’я.[8][9]

У 1992 році Робоча група з доказової медицини під керівництвом Гордона Гаятта ввела термін «доказова медицина» та визначила його як «сумлінне, чітке та розумне використання найкращих поточних доказів у прийнятті рішень щодо догляду за окремими пацієнтами».[10]

З моменту появи в 1990-х роках доказова медицина продовжує розвиватися. Однією з важливих подій стало зростання Кокранівської співпраці, міжнародної мережі дослідників, які проводять і поширюють систематичні огляди втручань у сфері охорони здоров’я.[11] Іншою подією стало все більш широке використання клінічних практичних рекомендацій, заснованих на доказах, які надають клініцистам рекомендації на основі найкращих наявних доказів.[12]

Загалом доказова медицина справила значний вплив на охорону здоров’я, сприяючи покращенню якості медичної допомоги та зменшенню витрат. Однак вона також зіткнулася з критикою та викликами, які розглянуті в наступних розділах.

Принципи доказової медицини[ред. | ред. код]

Практика доказової медицини базується на кількох ключових принципах, якими керуються лікарі під час прийняття рішень. Ці принципи включають[13]:

  • Формулювання клінічних питань: щоб практикувати доказову медицину, клініцисти повинні спочатку сформулювати чіткі та цілеспрямовані питання щодо клінічної проблеми, яку вони намагаються вирішити. Ці питання мають бути сформульовані таким чином, щоб уможливити систематичний пошук відповідних доказів.
  • Пошук доказів: після того, як клінічні питання були сформульовані, клініцисти повинні знайти найкращі наявні докази, щоб відповісти на ці запитання. Це передбачає використання стратегій систематичного пошуку для виявлення відповідних досліджень та інших джерел доказів.
  • Критична оцінка доказів: після визначення доказів клініцисти повинні критично оцінити їх, щоб визначити їх якість і релевантність. Це передбачає оцінку плану дослідження, розміру вибірки, статистичних методів та інших факторів, які можуть вплинути на достовірність доказів.
  • Інтеграція доказів у клінічну практику: нарешті, клініцисти повинні інтегрувати найкращі наявні докази у свої клінічні рішення, беручи до уваги цінності та переваги пацієнта, а також свій власний клінічний досвід.

Дотримуючись цих ключових принципів, клініцисти можуть практикувати доказову медицину систематично та ретельно, використовуючи найкращі наявні докази для прийняття рішень та покращення результатів для пацієнтів.

Рівні доказовості[ред. | ред. код]

Ієрархія доказів є широко визнаною основою для оцінки якості доказів у сфері охорони здоров’я. Хоч і досі йдуть дискусії про структуру ієрархії, зазвичай, вона представлена ​​у вигляді піраміди з найвищою якістю доказів у верхній частині та найнижчої якості у нижній частині. Рівні доказів, від найвищого до найнижчого, такі[14][15]:

  1. Систематичні огляди та мета-аналізи: це вичерпні огляди існуючої наукової літератури з певної теми, які використовують суворі методи для синтезу з результатів багатьох досліджень. Систематичні огляди та мета-аналізи вважаються доказами найвищої якості, оскільки вони забезпечують найбільш надійну та повну оцінку наявних доказів.
  2. Рандомізовані контрольовані дослідження (РКВ): це експериментальні дослідження, у яких учасники у довільному порядку діляться на групи, в одній з яких проводиться досліджуване втручання, а в іншій (контрольній групі) застосовуються стандартні методики або плацебо. РКД вважаються золотим стандартом для оцінки ефективності медичних втручань.
  3. Когортні дослідження: це обсерваційні дослідження, під час яких протягом певного часу спостерігають за групою осіб із певною характеристикою або впливом, щоб визначити частоту виникнення цікавого результату. Когортні дослідження можуть надати переконливі докази причинно-наслідкових зв’язків між впливом та результатами.
  4. Дослідження типу «випадок-контроль»: це обсерваційні дослідження, у яких осіб із певним результатом порівнюють із контрольною групою без результату, щоб визначити зв’язок між результатом і конкретним впливом. Дослідження типу «випадок-контроль» корисні для вивчення рідкісних наслідків або впливу, але зазвичай вважаються менш надійними, ніж когортні дослідження.
  5. Серії випадків і звіти про випадки: це описові дослідження, в яких повідомляють про окремі випадки конкретного захворювання або лікування. Хоча серії випадків і звіти про випадки можуть надати цінну інформацію про рідкісні або незвичайні захворювання або методики їх лікування, вони вважаються доказами найнижчої якості, оскільки вони не включають групу порівняння і можуть мати упередженість.

Розуміючи ієрархію доказів, сильні та слабкі сторони різних типів досліджень, клініцисти можуть краще оцінювати якість доказів і приймати обґрунтовані рішення щодо догляду за пацієнтами.

Обмеження та виклики доказової медицини[ред. | ред. код]

Хоча доказова медицина має багато переваг, вона також має деякі обмеження та проблеми, які слід враховувати. До них належать[16][17]:

  • Обмеження наявних доказів: незважаючи на зростаючу кількість доказів щодо багатьох втручань у сфері охорони здоров’я, все ще є багато сфер охорони здоров’я, де докази обмежені або суперечливі. Це може ускладнити для клініцистів прийняття рішень на основі доказів, особливо у випадках, коли немає чітких вказівок або стандартів лікування.
  • Різноманітність груп пацієнтів: доказова медицина базується на найкращих наявних доказах, але ці докази не завжди можуть бути застосовні до всіх груп пацієнтів. Пацієнти можуть відрізнятися за віком, статтю, етнічною приналежністю, супутніми захворюваннями та іншими факторами, які можуть впливати на ефективність лікування. Тому клініцисти повинні використовувати своє клінічне судження, щоб застосувати докази до окремих пацієнтів.
  • Проблеми впровадження: доказова медицина потребує суттєвих змін у клінічній практиці: від покладання на інтуїцію та клінічний досвід до використання найкращих наявних доказів для прийняття рішень. Це може бути складним для клініцистів, які можуть бути стійкими до змін (див. Нейропластичність) або не мати необхідної підготовки чи ресурсів для впровадження практики, заснованої на доказах.
  • Обмеження методів дослідження: хоча рандомізовані контрольовані дослідження вважаються золотим стандартом для оцінки ефективності втручань, вони не завжди можуть бути здійсненними або етичними. Інші дослідницькі методи, такі як обсерваційні дослідження, можуть бути схильні до упереджень або змішуючих факторів, які можуть вплинути на достовірність доказів.
  • Конфлікти інтересів. Індустрія охорони здоров’я — це багатомільярдна індустрія, і конфлікти інтересів можуть виникати, коли дослідники, клініцисти чи організації охорони здоров’я мають фінансові зв’язки з фармацевтичними компаніями чи іншими зацікавленими сторонами. Це може вплинути на дизайн, проведення та інтерпретацію досліджень і може підірвати цілісність доказової медицини.

Усвідомлюючи ці обмеження та проблеми, клініцисти можуть працювати над їх подоланням і гарантувати, що доказова медицина використовується найбільш ефективним і етичним способом.

Крім того, методично недосконалі дослідження спотворюють результат. Наприклад, в одному обсерваційному дослідженні, в якому оцінювали методологічну якість 250 контрольованих досліджень, прийшли до висновку, що в дослідженнях, в яких метод сліпого контролю був неадекватний, ефект лікування був перебільшений на 41%.[18] Інше дослідження показало, що дослідження низької методологічної якості, в яких оцінка якості включається в мета-аналіз, можуть завищувати ефект лікування на 34%.[19] Ще одне дослідження показало, що відсутність рандомізації або її невірне проведення може призводити до переоцінки ефекту до 150%, або до його недооцінки на 90%.[20]

Перспективні напрямки та технології[ред. | ред. код]

Майбутнє доказової медицини, ймовірно, буде сформовано декількома тенденціями та розробками.[21] До них належать:

  • Використання великих даних і штучного інтелекту: прогрес у технологіях і аналітиці даних дозволяє збирати й аналізувати великі обсяги даних про охорону здоров’я. Ці дані можна використовувати для виявлення закономірностей і тенденцій, а також для розробки більш персоналізованих і цілеспрямованих методів лікування на основі індивідуальних характеристик пацієнта.[22][23][24][25][26] (Див. Штучний інтелект в медицині)
  • Інтеграція цінностей і уподобань пацієнтів. Доказова медицина традиційно зосереджується на найкращих доступних доказах, але зростає визнання важливості врахування цінностей і уподобань пацієнтів у процесі прийняття клінічних рішень. Це може підвищити задоволеність пацієнтів і прихильність до лікування, а також може призвести до кращих результатів для здоров’я.[27][28]
  • Акцент на імплементаційній науці – це галузь, яка зосереджена на вивченні методів і стратегій впровадження практики, заснованої на фактичних даних, у реальних умовах. Розуміючи бар’єри та фактори, що сприяють реалізації, клініцисти можуть працювати над тим, щоб доказова медицина використовувалася ефективно та результативно.[29][30]
  • Співпраця та міждисциплінарні підходи: Доказова медицина виникає у співпраці між клініцистами, дослідниками та іншими зацікавленими сторонами. Міждисциплінарні підходи, які об’єднують знання з багатьох дисциплін, можуть привести до більш комплексних та інноваційних рішень проблем охорони здоров’я.[31][32][33][34][35]
  • Більший акцент на профілактиці: медицина, що ґрунтується на доказах, традиційно зосереджена на лікуванні хвороби після її виникнення, але зростає визнання важливості профілактики для покращення здоров’я населення. Підходи до профілактики, засновані на фактичних даних, такі як програми вакцинації та зміни способу життя, можуть допомогти запобігти хворобам та покращити рівень здоров’я, зокрема, когнітивних функцій та фізичних показників тіла.[36][37][38][39]

Враховуючи ці тенденції та розробки, клініцисти можуть продовжувати вдосконалювати практику доказової медицини та гарантувати, що пацієнти отримають найкращу можливу допомогу на основі найкращих наявних доказів.

Див. також[ред. | ред. код]

Література[ред. | ред. код]

Книги[ред. | ред. код]

  • Основні принципи доказової медицини: навчальний посібник для здобувачів ступеня доктора філософії за третім освітньо-науковим рівнем в галузі знань 22 "Охорона здоров'я" спеціальності 222 “Медицина” навчальна дисципліна “Сучасна кардіологія” / В. Д. Сиволап, С. М. Кисельов, Д. А. Лашкул. – Запоріжжя: ЗДМУ, 2020. – 208 с.
  • Внутрішня медицина. Підручник для студентів закладів вищої освіти III—IV рівня акредитації та лікарів післядипломної освіти на основі рекомендацій доказової медицини / Денесюк В. І., Денесюк О. В.; за ред. В. М. Коваленка. — Київ: МОРІОН, 2019. — 960 с.
  • Glasziou, Paul; Richardson, W. Scott; Haynes, R. Brian (2019). Evidence-based medicine: how to practice and teach EBM (вид. 5th edition). Edinburgh. ISBN 978-0-7020-6296-4.
  • Методологія доказової медицини: підручник (ВНЗ IV р. а.) / В. Ф. Москаленко, І. Є. Булах, О. Г. Пузанова. — ВСВ «Медицина», 2014. ISBN 978-617-505-277-8
  • Prasad, Kameshwar (2013). Fundamentals of evidence based medicine (вид. 2nd edition). New Delhi. ISBN 978-81-322-0831-0.
  • Серія книг Evidence-Based Imaging.

Журнали[ред. | ред. код]

Статті[ред. | ред. код]

Примітки[ред. | ред. код]

  1. ↑ Li, Shu; Cao, Meijuan; Zhu, Xuejiao (2019-09). Evidence-based practice: Knowledge, attitudes, implementation, facilitators, and barriers among community nurses—systematic review. Medicine (англ.) 98 (39). с. e17209. ISSN 0025-7974. PMC PMC6775415. PMID 31574830. doi:10.1097/MD.0000000000017209. Процитовано 15 березня 2023. 
  2. ↑ Величко, В. І.; Лагода, Д. О.; Венгер, Я. І. (5 серпня 2021). ВПРОВАДЖЕННЯ ДОКАЗОВОЇ МЕДИЦИНИ У НАВЧАННЯ СТУДЕНТІВ-МЕДИКІВ. Медична освіта (2). с. 11–16. ISSN 2414-5998. doi:10.11603/me.2414-5998.2021.2.11944. Процитовано 15 квітня 2023. 
  3. ↑ ChatGPT 4.0, OpenAI (15.04.2023). Ideal Wikipedia description. «prompt: Create an ideal description of Evidence-based Medicine for Wikipedia» 
  4. ↑ Akobeng, A K (1 серпня 2005). Principles of evidence based medicine. Archives of Disease in Childhood (англ.) 90 (8). с. 837–840. ISSN 0003-9888. PMC PMC1720507. PMID 16040884. doi:10.1136/adc.2005.071761. Процитовано 15 березня 2023. 
  5. ↑ Нові клінічні протоколи. МОЗ України. 
  6. ↑ Shah, Hriday M.; Chung, Kevin C. (2009-09). Archie Cochrane and His Vision for Evidence-Based Medicine. Plastic and Reconstructive Surgery (амер.) 124 (3). с. 982. ISSN 0032-1052. PMC PMC2746659. PMID 19730323. doi:10.1097/PRS.0b013e3181b03928. Процитовано 15 березня 2023. 
  7. ↑ Stavrou, A.; Challoumas, D.; Dimitrakakis, G. (1 січня 2014). Archibald Cochrane (1909-1988): the father of evidence-based medicine. Interactive CardioVascular and Thoracic Surgery (англ.) 18 (1). с. 121–124. ISSN 1569-9293. PMC PMC3867052. PMID 24140816. doi:10.1093/icvts/ivt451. Процитовано 15 березня 2023. 
  8. ↑ Sur, RogerL; Dahm, Philipp (2011). History of evidence-based medicine. Indian Journal of Urology (англ.) 27 (4). с. 487. ISSN 0970-1591. PMC PMC3263217. PMID 22279315. doi:10.4103/0970-1591.91438. Процитовано 15 березня 2023. 
  9. ↑ Claridge, Jeffrey A.; Fabian, Timothy C. (1 травня 2005). History and Development of Evidence-based Medicine. World Journal of Surgery (англ.) 29 (5). с. 547–553. ISSN 1432-2323. doi:10.1007/s00268-005-7910-1. Процитовано 15 березня 2023. 
  10. ↑ Montori, Victor M; Guyatt, Gordon H (1 вересня 2002). What is evidence-based medicine?. Endocrinology and Metabolism Clinics of North America (англ.) 31 (3). с. 521–526. ISSN 0889-8529. doi:10.1016/S0889-8529(02)00015-4. Процитовано 15 березня 2023. 
  11. ↑ Starr, Mark; Chalmers, Iain; Clarke, Mike; Oxman, Andrew D. (2009-07). The origins, evolution, and future of The Cochrane Database of Systematic Reviews. International Journal of Technology Assessment in Health Care (англ.) 25 (S1). с. 182–195. ISSN 1471-6348. doi:10.1017/S026646230909062X. Процитовано 15 березня 2023. 
  12. ↑ Graham, Ian D.; Harrison, Margaret B. (1 липня 2005). Evaluation and adaptation of clinical practice guidelines. Evidence-Based Nursing (англ.) 8 (3). с. 68–72. ISSN 1367-6539. PMID 16021701. doi:10.1136/ebn.8.3.68. Процитовано 15 березня 2023. 
  13. ↑ Akobeng, A. K. (1 серпня 2005). Principles of evidence based medicine. Archives of Disease in Childhood (англ.) 90 (8). с. 837–840. ISSN 0003-9888. PMID 16040884. doi:10.1136/adc.2005.071761. Процитовано 15 березня 2023. 
  14. ↑ Murad, M. Hassan; Asi, Noor; Alsawas, Mouaz; Alahdab, Fares (1 серпня 2016). New evidence pyramid. BMJ Evidence-Based Medicine (англ.) 21 (4). с. 125–127. ISSN 2515-446X. PMC PMC4975798. PMID 27339128. doi:10.1136/ebmed-2016-110401. Процитовано 15 березня 2023. 
  15. ↑ Higgins, Julian P. T.; Thompson, Simon G.; Deeks, Jonathan J.; Altman, Douglas G. (4 вересня 2003). Measuring inconsistency in meta-analyses. BMJ (англ.) 327 (7414). с. 557–560. ISSN 0959-8138. PMC PMC192859. PMID 12958120. doi:10.1136/bmj.327.7414.557. Процитовано 15 березня 2023. 
  16. ↑ Sheridan, Desmond J.; Julian, Desmond G. (12 липня 2016). Achievements and Limitations of Evidence-Based Medicine. Journal of the American College of Cardiology (англ.) 68 (2). с. 204–213. ISSN 0735-1097. doi:10.1016/j.jacc.2016.03.600. Процитовано 15 березня 2023. 
  17. ↑ Goldman, Joshua J.; Shih, Tiffany L. (1 січня 2011). The Limitations of Evidence-Based Medicine: Applying Population-Based Recommendations to Individual Patients. AMA Journal of Ethics 13 (1). с. 26–30. ISSN 2376-6980. doi:10.1001/virtualmentor.2011.13.1.jdsc1-1101. Процитовано 15 березня 2023. 
  18. ↑ Schulz, K. F.; Chalmers, I.; Hayes, R. J.; Altman, D. G. (1 лютого 1995). Empirical evidence of bias. Dimensions of methodological quality associated with estimates of treatment effects in controlled trials. JAMA 273 (5). с. 408–412. ISSN 0098-7484. PMID 7823387. doi:10.1001/jama.273.5.408. Процитовано 15 березня 2023. 
  19. ↑ Moher, D.; Pham, B.; Jones, A.; Cook, D. J.; Jadad, A. R.; Moher, M.; Tugwell, P.; Klassen, T. P. (22 серпня 1998). Does quality of reports of randomised trials affect estimates of intervention efficacy reported in meta-analyses?. Lancet (London, England) 352 (9128). с. 609–613. ISSN 0140-6736. PMID 9746022. doi:10.1016/S0140-6736(98)01085-X. Процитовано 15 березня 2023. 
  20. ↑ Kunz, Regina; Oxman, Andrew D (31 жовтня 1998). The unpredictability paradox: review of empirical comparisons of randomised and non-randomised clinical trials. BMJ : British Medical Journal 317 (7167). с. 1185–1190. ISSN 0959-8138. PMID 9794851. Процитовано 15 березня 2023. 
  21. ↑ Subbiah, Vivek (2023-01). The next generation of evidence-based medicine. Nature Medicine (англ.) 29 (1). с. 49–58. ISSN 1546-170X. doi:10.1038/s41591-022-02160-z. Процитовано 14 червня 2023. 
  22. ↑ Dash, Sabyasachi; Shakyawar, Sushil Kumar; Sharma, Mohit; Kaushik, Sandeep (19 червня 2019). Big data in healthcare: management, analysis and future prospects. Journal of Big Data 6 (1). с. 54. ISSN 2196-1115. doi:10.1186/s40537-019-0217-0. Процитовано 15 березня 2023. 
  23. ↑ Khan, Z. Faizal; Alotaibi, Sultan Refa (1 вересня 2020). Applications of Artificial Intelligence and Big Data Analytics in m-Health: A Healthcare System Perspective. Journal of Healthcare Engineering (англ.) 2020. с. e8894694. ISSN 2040-2295. PMC PMC7481991. PMID 32952992. doi:10.1155/2020/8894694. Процитовано 15 березня 2023. 
  24. ↑ Mehta, Nishita; Pandit, Anil; Shukla, Sharvari (1 грудня 2019). Transforming healthcare with big data analytics and artificial intelligence: A systematic mapping study. Journal of Biomedical Informatics (англ.) 100. с. 103311. ISSN 1532-0464. doi:10.1016/j.jbi.2019.103311. Процитовано 15 березня 2023. 
  25. ↑ Cozzoli, Nicola; Salvatore, Fiorella Pia; Faccilongo, Nicola; Milone, Michele (22 червня 2022). How can big data analytics be used for healthcare organization management? Literary framework and future research from a systematic review. BMC Health Services Research 22 (1). с. 809. ISSN 1472-6963. PMC PMC9213639. PMID 35733192. doi:10.1186/s12913-022-08167-z. Процитовано 15 березня 2023. 
  26. ↑ Abernethy, Amy (5 травня 2023). Time for real-world health data to become routine. Nature Medicine (англ.). с. 1–1. ISSN 1546-170X. doi:10.1038/s41591-023-02337-0. Процитовано 14 червня 2023. 
  27. ↑ Brennan, P. F.; Strombom, I. (1 травня 1998). Improving Health Care by Understanding Patient Preferences: The Role of Computer Technology. Journal of the American Medical Informatics Association (англ.) 5 (3). с. 257–262. ISSN 1067-5027. PMC PMC61299. PMID 9609495. doi:10.1136/jamia.1998.0050257. Процитовано 15 березня 2023. 
  28. ↑ Siminoff, Laura A (2013-12). Incorporating patient and family preferences into evidence-based medicine. BMC Medical Informatics and Decision Making (англ.) 13 (S3). с. S6. ISSN 1472-6947. PMC PMC4029304. PMID 24565268. doi:10.1186/1472-6947-13-S3-S6. Процитовано 15 березня 2023. 
  29. ↑ Bauer, Mark S.; Damschroder, Laura; Hagedorn, Hildi; Smith, Jeffrey; Kilbourne, Amy M. (16 вересня 2015). An introduction to implementation science for the non-specialist. BMC Psychology 3 (1). с. 32. ISSN 2050-7283. PMC PMC4573926. PMID 26376626. doi:10.1186/s40359-015-0089-9. Процитовано 15 березня 2023. 
  30. ↑ McArthur, Caitlin; Bai, Yuxin; Hewston, Patricia; Giangregorio, Lora; Straus, Sharon; Papaioannou, Alexandra (9 липня 2021). Barriers and facilitators to implementing evidence-based guidelines in long-term care: a qualitative evidence synthesis. Implementation Science 16 (1). с. 70. ISSN 1748-5908. PMC PMC8267230. PMID 34243789. doi:10.1186/s13012-021-01140-0. Процитовано 15 березня 2023. 
  31. ↑ Newhouse, Robin P.; Spring, Bonnie (1 листопада 2010). Interdisciplinary evidence-based practice: Moving from silos to synergy. Nursing Outlook (English) 58 (6). с. 309–317. ISSN 0029-6554. PMC PMC2998190. PMID 21074648. doi:10.1016/j.outlook.2010.09.001. Процитовано 15 березня 2023. 
  32. ↑ Morley, Lyndon; Cashell, Angela (1 червня 2017). Collaboration in Health Care. Journal of Medical Imaging and Radiation Sciences (English) 48 (2). с. 207–216. ISSN 1939-8654. PMID 31047370. doi:10.1016/j.jmir.2017.02.071. Процитовано 15 березня 2023. 
  33. ↑ Nyström, M. E.; Karltun, J.; Keller, C.; Andersson Gäre, B. (30 травня 2018). Collaborative and partnership research for improvement of health and social services: researcher’s experiences from 20 projects. Health Research Policy and Systems 16 (1). с. 46. ISSN 1478-4505. PMC PMC5975592. PMID 29843735. doi:10.1186/s12961-018-0322-0. Процитовано 15 березня 2023. 
  34. ↑ Lepore, Dominique; Dolui, Koustabh; Tomashchuk, Oleksandr; Shim, Heereen; Puri, Chetanya; Li, Yuan; Chen, Nuoya; Spigarelli, Francesca (1 лютого 2023). Interdisciplinary research unlocking innovative solutions in healthcare. Technovation (англ.) 120. с. 102511. ISSN 0166-4972. doi:10.1016/j.technovation.2022.102511. Процитовано 15 березня 2023. 
  35. ↑ Mansmann, Ulrich; Locher, Clara; Prasser, Fabian; Weissgerber, Tracey; Sax, Ulrich; Posch, Martin; Decullier, Evelyne; Cristea, Ioana A. та ін. (2023-02). Implementing clinical trial data sharing requires training a new generation of biomedical researchers. Nature Medicine (англ.) 29 (2). с. 298–301. ISSN 1546-170X. doi:10.1038/s41591-022-02080-y. Процитовано 14 червня 2023. 
  36. ↑ McDaid, David; Sassi, F.; Merkur, Sherry (2015). Promoting health, preventing disease : the economic case. Berkshire: The World Health Organization. ISBN 978-0-335-26227-4. OCLC 931778663. 
  37. ↑ Barbazzeni, Beatrice; Friebe, Michael (2022). У Friebe, Michael. Prevention, Prediction, Personalization, and Participation as Key Components in Future Health. Novel Innovation Design for the Future of Health: Entrepreneurial Concepts for Patient Empowerment and Health Democratization (англ.). Cham: Springer International Publishing. с. 147–152. ISBN 978-3-031-08191-0. doi:10.1007/978-3-031-08191-0_14. 
  38. ↑ Kulkova, Julia; Kulkov, Ignat; Rohrbeck, Rene; Lu, Shasha; Khwaja, Ahmed; Karjaluoto, Heikki; Mero, Joel (1 лютого 2023). Medicine of the future: How and who is going to treat us?. Futures (англ.) 146. с. 103097. ISSN 0016-3287. doi:10.1016/j.futures.2023.103097. Процитовано 15 березня 2023. 
  39. ↑ Razzak, Muhammad Imran; Imran, Muhammad; Xu, Guandong (1 травня 2020). Big data analytics for preventive medicine. Neural Computing and Applications (англ.) 32 (9). с. 4417–4451. ISSN 1433-3058. PMC PMC7088441. PMID 32205918. doi:10.1007/s00521-019-04095-y. Процитовано 15 березня 2023. 

Посилання[ред. | ред. код]

Галузі
Біомедицина
Отримано з https://uk.wikipedia.org/w/index.php?title=Доказова_медицина&oldid=39711534