Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2019. Том 64. № 5. С. 76–80

DOI: 10.12737/1024-6177-2019-64-5-76-80

О.А. Кравец, А.В. Дубинина, Е.В. Тарачкова, О.В. Козлов, Е.А. Романова

Брахитерапия местнораспространенного рака шейки матки: методические аспекты

Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Блохина Минздрава РФ, Москва. E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

О.А. Кравец – c.н.с., д.м.н.;
А.В. Дубинина – аспирант;
Е.В. Тарачкова – к.м.н.;
О.В. Козлов – медицинский физик;
Е.А. Романова – аспирант

Реферат

Цель: Повысить локальный контроль опухоли шейки матки за счет разработки и внедрения в практику оптимизации дозового распределения при брахитерапии в первичном опухолевом очаге под контролем трехмерной визуализации с использованием изображений, полученных методом магнитно-резонансной томографии (МРТ). Такой подход обеспечивает подведение максимальной дозы на объем опухоли HR-CTV>85 Гр за минимально возможный период времени на основе использования оптимального режима фракционирования, не увеличивая при этом допустимые толерантные дозы на органы риска (мочевой пузырь, прямую кишку, сигмовидную кишку).

Материал и методы: Использованы данные клинических наблюдений за больными местнораспространенным раком шейки матки IIб–IIIб стадии, которым проводилась сочетанная лучевая терапия по радикальной программе. На первом этапе – конформное дистанционное облучение органов малого таза и зон регионарного метастазирования с/без включения парааортальных лимфатических узлов с РОД – 2 Гр, СОД – 50 Гр на фоне еженедельного введения цисплатина 40 мг/м², на втором этапе – внутриполостная брахитерапия или в сочетании с внутритканевым компонентом.

Результаты: Нам удалось добиться максимального подведения дозы на объем опухоли HR-CTV, не увеличивая при этом нагрузку на органы риска. Составление карт «Клинический контуринг» на момент первичной диагностики РШМ и перед проведением сеанса брахитерапии на основе клинических и диагностических данных при использовании МРТ помогает клиницисту оптимизировать процесс брахитерапии, выработать тактику ведения пациента и четкую последовательность действий в сложном процессе составления программы лечения.

Заключение: Представленные клинические случаи свидетельствуют о перспективности использования индивидуального подхода в планировании этапа брахитерапии при лечении больных местнораспространенным РШМ.

Ключевые слова: местнораспространенный рак шейки матки, брахитерапия, трехмерная визуализация, МРТ, клинический контуринг, внутритканевая лучевая терапия

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Potter R, Knocke TH, Fellner C, Baldass M, Reinthaller A, Kucera H. Definitive radiotherapy based on HDR brachytherapy with iridium-192 in uterine cervix carcinoma: report on the Vienna University Hospital findings (1993–1997) compared to the preceding period in the context of ICRU 38 recommendations. Cancer Radiother. 2000;4:159-72.
2. Shenfield CB, Dimopolous JCA, De Andrade Carvalho H, Fidarova EF, Pötter R. A Template for Clinical Drawings in Cancer of the Cervix, 2015.
3. EMBRACE Study Committee. EMBRACE download PDF protocol. Available at: https//www.embracestudy.dk/AboutProtocolDownload.aspx. Accessed January 5, 2015.
4. EMBRACE Study Committee. EMBRACE: An International Study on MRI-guided brachytherapy in locally advanced cervical cancer. Available at: https//www.embracestudy.dk/About.aspx. Accessed January 5, 2015.

Для цитирования: Кравец О.А., Дубинина А.В., Тарачкова Е.В., Козлов О.В., Романова Е.А. Брахитерапия местнораспространенного рака шейки матки: методические аспекты // Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2019. Т. 64. № 5. С. 76–80.

DOI: 10.12737/1024-6177-2019-64-5-76-80

PDF (RUS) Полная версия статьи

Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2019. Том 64. № 6. С. 5–11

DOI: 10.12737/1024-6177-2019-64-6-5-11

А.И. Горский¹, М.А Максютов¹, К.А. Туманов¹, О.К. Власов¹, Е.В. Кочергина¹, Н.С. Зеленская¹, С.Ю. Чекин¹, С.А. Иванов¹, А.Д. Каприн², В.К. Иванов¹

Анализ статистических связей смертности от злокачественных новообразований с дозой облучения радионуклидами населения регионов, загрязненных вследствие аварии на ЧАЭС

1. Медицинский радиологический научный центр им. А.Ф. Цыба, Обнинск. E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. ;
2. Национальный медицинский исследовательский центр радиологии Минздрава России, Москва

А.И. Горский – в.н.с., к.т.н.;
М.А. Максютов – зав. отделом, к.т.н.;
К.А. Туманов – зав. лабораторией, к.б.н.;
О.К. Власов – зав. лабораторией, д.т.н.;
Е.В. Кочергина – зав. лаб., к.м.н.;
Н.С. Зеленская – н.с.;
С.Ю. Чекин – зав. лаб.;
С.А. Иванов – директор, д.м.н., проф. РАН;
А.Д. Каприн – ген. директор, д.м.н., проф., акад. РАН;
В.К. Иванов – зам. директора по научной работе, д.т.н., проф., чл.-корр. РАН

Реферат

Цель: Радиационно-эпидемиологическая классификация причин смерти от злокачественных новообразований (ЗНО) населения наиболее загрязненных радионуклидами вследствие аварии на ЧАЭС районов Брянской, Калужской, Тульской и Орловской областей, с использованием метода статистических связей.

Материал и методы: В анализе использованы данные по смертности от ЗНО за период наблюдения 1993–2017 гг., накопленные в Национальном радиационно-эпидемиологическом регистре (НРЭР). Число умерших мужчин за период наблюдения – 30771 человек (5407 смертей от ЗНО), женщин – 29033 человека (3472 смертей от ЗНО). Анализ статистических связей доз облучения и диагнозов причин смерти проведен методами Data Mining, свободными от априорных предположений о вероятностных распределениях доз и времени постановки диагнозов. Для анализа использованы таблицы сопряженности случаев смерти в двух дозовых категориях (группа 0 – до 0,014 Зв; группа 1 – 0,014+ Зв) и в трех возрастных группах (группа 0 – до 17 лет; группа 1 – 18–60 лет; группа 2 – 60+ лет). В анализе использована индивидуальная эффективная доза, накопленная до 1993 г. (около 90 % от дозы, накопленной к 2017 г.). Средняя эффективная доза равна 0,024 Зв.

Результаты: Для населения четырёх наиболее загрязненных вследствие аварии на ЧАЭС областей РФ не выявлено статистически значимых связей причин смерти от ЗНО с дозой облучения ни для всего класса ЗНО, ни для трёхзначных рубрик МКБ-10 внутри этого класса. Статистически значимые связи с дозой облучения наблюдались для отдельных диагнозов причин смерти: среди мужского населения – для ЗНО желудка неуточненной локализации (С16.9) и для ЗНО поджелудочной железы неуточнённое (С25.9); для женского населения – для ЗНО желудка неуточненной локализации (С16.9) и для ЗНО бронхов или легкого неуточненной локализации (С34.9). Эти диагнозы причин смерти в первую очередь должны быть предметом более чувствительного и специфичного радиационно-эпидемиологического анализа, учитывающего возможные мешающие и смещающие факторы.

Заключение: Представленная методика определяет первоочередные направления исследований для более точного радиационно-эпидемиологического анализа зависимостей доза–эффект среди населения, проживающего на территориях, загрязнённых радионуклидами вследствие аварии на ЧАЭС. Методика и результаты её использования могут быть полезны в работе экспертных советов по установлению причинной связи заболевания (смерти) с воздействием техногенных факторов.

Ключевые слова: население, авария на ЧАЭС, загрязнение радионуклидами, смертность, злокачественные новообразования, доза облучения, радиационный риск, статистические связи, таблицы сопряженности, отношение шансов

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Ivanov VK, Kaprin AD, eds. Health effects of Chernobyl: prediction and actual data 30 years after the accident. Moscow: GEOS; 2015. 450 p. (in Russian).
2. Brook GY, Bazjukin AB, Bratiliva AA, et al. Average effective exposure doses (accumulated for 1986–2016) of residents of the settlements of the Russian Federation carried to radiocontamination zones under the resolution of the Government of the Russian Federation of 08.10.2015 No. 1074 “About the approval of the List of the settlements which are in borders of zones of a radiocontamination owing to accident on the Chernobyl NPP”. (in Russian).
3. Vlasov OK, Brook GY, Schukina NV. Development and verification of technology of reconstruction of effective exposure doses of the population of Russia after accident on the CNPP. Radiation and Risk. 2017;26(3):28-45. (in Russian).
4. Statsoft. Available from: http://www.statsoft.ru (cited 16.10.2018).
5. Piatetsky-Shapiro G. Discovery, analysis and presentation of strong rules. In: Knowledge Discovery in Databases. Piatetsky-Shapiro G, Frawley WJ, eds. Cambridge, MA: AAAI/MIT Press: 1991: 229-48.
6. Agrawal R, Imieliński T, Swami A. Mining association rules between sets of items in large databases. Proc. 1993 ACM SIGMOD Int. Conf. Management of data (SIGMOD’93). New York, 1993: 207-16.
7. Hahsler M. A Probabilistic Comparison of Commonly Used Interest Measures for Association Rules, 2015. Available from: http://michael.hahsler.net/research/association_rules/measures.html (cited: 16.10.2018).
8. Mietenen O.S. Confounding and effect modification. Amer J Epidemiol. 1974;100:350-53.
9. Gorski AI, Maksioutov MA, Tumanov KA, Kochergina EV, Korelo AM. Association rules for discovery relationship between mortality among Chernobyl liquidators and radiation dose. Radiation and Risk. 2018;27(1):22-32. (in Russian).
10. International Statistical Classification of Diseases and Related Health, 10th revision (ICD-10). Vol. 1 (Part 1). Geneva: WHO; 1995. 696 p. (in Russian).

Для цитирования: Горский А.И., Максютов М.А, Туманов К.А., Власов О.К., Кочергина Е.В., Зеленская Н.С., Чекин С.Ю., Иванов С.А., Каприн А.Д., Иванов В.К. Анализ статистических связей смертности от злокачественных новообразований с дозой облучения радионуклидами населения регионов, загрязненных вследствие аварии на ЧАЭС // Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2019. Т. 64. № 6. С. 5–11.

DOI: 10.12737/1024-6177-2019-64-6-5-11

PDF (RUS) Полная версия статьи

Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2019. Том 64. № 5. С. 81–88

DOI: 10.12737/1024-6177-2019-64-5-81-88

В.В. Уйба¹, А.В. Аклеев^2,3, Т.В. Азизова⁴, В.К. Иванов⁵, Л.А. Карпикова¹, С.М. Киселев⁶, С.Г. Михеенко⁷, С.А. Романов⁴, Р.М. Тахауов^8,9, В.Ю. Усольцев⁷, С.М. Шинкарев⁶

Итоги 66-й сессии научного комитета по действию атомной радиации (НКДАР) ООН (Вена, 10–14 июня 2019 г.)

1. Федеральное медико-биологическое агентство (ФМБА России), Москва;
2. Уральский научно-практический центр радиационной медицины ФМБА России, Челябинск.
Е-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. ;
3. Челябинский государственный университет, Челябинск;
4. Южно-Уральский институт биофизики ФМБА России, Озерск, Челябинская область;
5. Медицинский радиологический научный центр им. А.Ф. Цыба Минздрава РФ, Обнинск;
6. Федеральный медицинский биофизический центр им. А.И. Бурназяна ФМБА России, Москва;
7. Государственная корпорация по атомной энергии, Москва;
8. Северский биофизический научный центр ФМБА России, Северск;
9. Сибирский государственный медицинский университет Минздрава России, Томск

В.В. Уйба – руководитель ФМБА России, д.м.н., проф.;
А.В. Аклеев – директор УНПЦ РМ ФМБА России, д.м.н., проф.;
Т.В. Азизова – зам. директора, к.м.н.;
В.К. Иванов – зам. директора, д.т.н., проф., член-корр. РАН;
Л.А. Карпикова – нач. международного отдела ФМБА России;
С.М. Киселев – зав. лаб., к.б.н.;
С.Г. Михеенко – начальник отдела к.ф.-м.н.;
С.А. Романов – директор, к.б.н.;
Р.М. Тахауов – директор, д.м.н., проф.;
В.Ю. Усольцев – главный специалист;
С.М. Шинкарев – зав. отделом, д.т.н.

Реферат

Настоящая статья посвящена итогам работы 66-ой сессии НКДАР ООН, которая прошла с 10 по14 июня 2019 г. в Вене (Австрия). В рамках совещаний рабочей группы и подгрупп состоялось обсуждение документов по следующим проектам:

• R.733. Оценка отдельных медико-биологических эффектов и прогнозируемых рисков от радиационного воздействия.
• R.734. Оценка облучения пациентов от медицинских источников ионизирующего излучения.
• R.735. Оценка облучения персонала от источников ионизирующего излучения.
• R.736. Рак легкого от облучения радоном.
• R.737. Биологические механизмы, влияющие на прогнозируемые риски рака при воздействии радиации в малых дозах.
• R.738. Уровни и эффекты радиационного облучения, обусловленного аварией на АЭС «Фукусима-1»: последствия информации, опубликованной после выхода отчета НКДАР ООН 2013 г.
• R.739. Вторичные раки после лучевой терапии.
• R.740. Эпидемиологические исследования радиации и рака.

Комитет также обсудил: будущую программу исследований; отчет Генеральной ассамблее ООН; реализацию плана стратегии по совершенствованию сбора, анализа и распространения данных по радиационному облучению; информационную и просветительскую деятельность в отношении населения, включая стратегию на период 2020–2024 гг.

Ключевые слова: НКДАР ООН, 66-я сессия, малые дозы, биологические эффекты, эпидемиология, медицинское облучение, профессиональное облучение

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Occupational intakes of radionuclides: Part 1. ICRP Publication 130. Ann ICRP 44(2), Elsevier Ltd., 2015. ICRP, 2015.
2. Effects of Ionizing Radiation. Volume II: Scientific Annexes C, D and E. UNSCEAR 2006. Report, New York, 2009.
3. Health Effects of Exposure to Radon. Committee on Health Risks of Exposure to Radon, BEIR VI. National Academy Press, Washington, D.C., 1999.
4. Tomasek L, Rogel A, Tirmarche M, Mitton N, Laurier D. Lung cancer in French and Czech uranium miners: Radon-associated risk at low exposure rates and modifying effects of time since exposure and age at exposure. Radiat Res. 2008;169(2):125-37. DOI: 10.1667/RR0848.1.
5. Walsh L, Tschense A, Schnelzer M, Dufey F, Grosche B, Kreuzer M. The influence of radon exposures on lung cancer mortality in German uranium miners, 1946–2003. Radiat Res. 2010;173(1): 79-90. DOI: 10.1667/RR1803.1.
6. Rühm W, Eidemüller M, Kaiser JC. Biologically-based mechanistic models of radiation-related carcinogenesis applied to epidemiological data. Int J Radiat Biol. 2017;1093-117. DOI: 10.1080/09553002.2017.1310405.

Для цитирования: Уйба В.В., Аклеев А.В., Азизова Т.В., Иванов В.К., Карпикова Л.А., Киселев С.М., Михеенко С.Г., Романов С.А., Тахауов Р.М., Усольцев В.Ю., Шинкарев С.М. Итоги 66-й сессии научного комитета по действию атомной радиации (НКДАР) ООН (Вена, 10–14 июня 2019 г.) // Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2019. Т. 64. № 5. С. 81–88.

DOI: 10.12737/1024-6177-2019-64-5-81-88

PDF (RUS) Полная версия статьи

Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2019. Том 64. № 6. С. 12–24

DOI: 10.12737/1024-6177-2019-64-6-12-24

А.Н. Котеров¹, Л.Н. Ушенкова¹, Э.С. Зубенкова¹, М.В. Калинина¹, А.П. Бирюков¹, Е.М. Ласточкина¹, Д.В. Молодцова¹, А.А. Вайнсон²

Сила связи. Сообщение 2. Градации величины корреляции

1. Федеральный медицинский биофизический центр им. А.И. Бурназяна ФМБА России, Москва.
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. ;
2. Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Блохина Минздрава России, Москва

А.Н. Котеров – зав. лаб., д.б.н.;
Л.Н. Ушенкова – в.н.с., к.б.н.;
Э.С. Зубенкова – в.н.с., к.б.н.;
М.В. Калинина – инженер;
А.П. Бирюков – зав. отд., д.м.н., проф.;
Е.М. Ласточкина – инженер;
Д.В. Молодцова – инженер;
А.А. Вайнсон – руководитель группы, в.н.с., д.б.н., проф.

Реферат

Цель: Создание сводки данных по градациям величины эффекта для первого критерия причинности Хилла «сила ассоциации» по параметру величины коэффициента корреляции (в основном r Пирсона).
Материал и методы: Обзорное исследование опубликованных источников: монографии, пособия, статьи, учебный материал по статистике в различных дисциплинах (в том числе on-line) и др. (121 ссылка; из них более 20 пособий по статистическим методам и статистике в психологии и 8 пособий по эпидемиологии).

Результаты: Оценка силы связи по величине корреляции наиболее распространена в психосоциальных дисциплинах и в эпидемиологии практически не используется, поскольку установление факта статистически значимой ассоциации/корреляции в эпидемиологии – только исходный этап доказательности, в отличие от экспериментальных и названных дисциплин. Описан ряд известных шкал для r: шкала Чеддока (R.E. Chaddock) от 1925 г., которая ныне, по-видимому, не используется за рубежом, но широко представлена в странах бывшего СССР; шкала Коэна (J. Cohen) от 1969–1988 гг., отражающая «ослабленные» критерии причинности в психологии; шкала D.E. Hinkle с соавторами (1979–2003) и шкала Эванса (J.D. Evans) от 1996 г. Приведен также ряд иных градаций, опубликованных в единственном числе. Всего собрано 19 в той или иной степени различных шкал для коэффициента корреляции r (1925–2019). Представлены сведения о величине r для корреляций, которыми следует пренебречь. В зависимости от источника, это r <0,1; r <0,2 или r <0,3. Приведены данные о возможности перенесения градаций с коэффициента r Пирсона на коэффициент корреляции Спирмена и прочие параметры величины эффекта. Рассмотрен вопрос о различии между оценками силы связи в эпидемиологии, медицине и в психосоциальных дисциплинах. В отличие от последних, в эпидемиологии и медицине малая величина коэффициента корреляции не обязательно означает малую величину эффекта.

Выводы: Для оценки величины r следует пользоваться наиболее распространенными и официально устоявшимися шкалами, за исключением сильно «ослабленной» шкалы Коэна. Настоящее исследование может быть использовано как справочное руководство по градациям силы эффекта по r для разных описательных дисциплин.

Ключевые слова: градации величины эффекта, ординальные шкалы, коэффициенты корреляции, эпидемиология, психология

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Causality in the Sciences. Ed. by P.M. Illari, Russo F., Williamson J. – New York: Oxford University Press, 2011. – 882 p. DOI: 10.1093/acprof:oso/9780199574131.001.0001.
2. Doll R. Weak associations in epidemiology: importance, detection, and interpretation // J. Epidemiol.1996. V. 6. № 4. Suppl. P. S11–S20.
3. Handbook of Epidemiology. Second Edition. Ed. by W. Ahrens, I. Pigeot. – New York, Heidelberg, Dordrecht, London: Springer, 2014. – 2498 p.
4. Кудряшов Ю.Б. Радиационная биофизика (ионизирующие излучения). Под ред. В.К. Мазурика, М.Ф. Ломанова. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. – 448 с.
5. Ярмоненко С.П., Вайнсон А.А. Радиобиология человека и животных. – М.: Высш. шк., 2004. – 549 с.
6. Радиационная медицина. Под общ. ред. акад. РАМН Л.А. Ильина. В четырех томах. Т. 1. Теоретические основы радиационной медицины. – М.: Изд. АТ. 2004. – 992 с.
7. Ильин Л.А., Коренков И.П., Наркевич Б.Я. Радиационная гигиена: учебник. 5-е изд., перераб. и доп. – М. : ГЭОТАР-Медиа, 2017. – 416 с.
8. UNSCEAR 2006. Report to the General Assembly, with Scientific Annexes. Annex A. Epidemiological studies of radiation and cancer. United Nations. – New York, 2008. P. 17–322.
9. BEIR VII Report 2006. Phase 2. Health Risks from Exposure to Low Levels of Ionizing Radiation. Committee to Assess Health Risks from Exposure to Low Levels of Ionizing Radiation, – National Research Council. http://www.nap.edu/catalog/11340.html (дата обращения 23.01.2019).
10. ICRP Publication 103. The 2007 Recommendations of the International Commission on Radiological Protection. Annals of the ICRP. Ed. by J. Valentin. Amsterdam – New York: Elsevier, – 2007. – 329 p.
11. Hill B.A. The environment and disease: association or causation? // Proc. R. Soc. Med. 1965. V. 58. № 5. P. 295–300. DOI: 10.1177/0141076814562718.
12. Glynn J.R. A question of attribution // Lancet. 1993. V. 342. № 8870. P. 530–532.
13. National Research Council. Science and judgment in risk assessment. – Washington, DC: National Academy Press, 1994. – 672 p. DOI: https://doi.org/10.17226/2125.
14. Merrill R.M., Frankenfeld C.L., Freeborne N., Mink M. Behavioral Epidemiology. Principles and Applications. – Burlington: Jones & Bartlett Learning, LLC, 2016. – 298 p.
15. Forensic Epidemiology in the Global Context. Ed. by S. Loue. – New York: Springer, 2013. – 157 p.
16. Strom B.L. Study designs available for pharmacoepidemiology studies // In: ‘Pharmacoepidemiology’. 3rd Edition. Ed. by B.L. Strom. – Baffins Lane, Chichester, West Sussex: John Wiley & Sons Ltd, 2000. P. 17–30.
17. Susser M. What is a cause and how do we know one? A grammar for pragmatic epidemiology // Am. J. Epidemiol. 1991. V. 133. № 7. P. 635–648. DOI: 10.1093/oxfordjournals.aje.a115939.
18. Evans A.S. Causation and disease: The Henle-Koch postulates revisited // Yale J. Biol. Med. 1976. V. 49. № 2. P. 175–195.
19. Котеров А.Н. Критерии причинности в медико-биологических дисциплинах: история, сущность и радиационный аспект. Сообщение 1. Постановка проблемы, понятие о причинах и причинности, ложные ассоциации // Радиац. биология. Радиоэкология. 2019. Т. 59. № 1. С. 5–36. DOI: 10.1134/S0869803119010065.
20. Blackburn H., Labarthe D. Stories from the evolution of guidelines for causal inference in epidemiologic associations: 1953–1965 // Am. J. Epidemiol. 2012. V. 176. № 12. P. 1071–1077. DOI: 10.1093/aje/kws374.
21. Schlesselman J.J. ‘Proof’ of cause and effect in epidemiologic studies: criteria for judgment // Prev. Med. 1987. V. 16. № 2. P. 195–210. DOI: https://doi.org/10.1016/0091-7435(87)90083-1.
22. Bhopal R.S. Concepts of Epidemiology: Integrated the ideas, theories, principles and methods of epidemiology. 3rd edition. – Oxford: University Press, 2016. – 442 p.
23. The Health Consequences of Smoking: A Report of the Surgeon General Rockville, MD: Office of the Surgeon General, US Public Health Service, 2004. – 910 p. https://www.surgeongeneral.gov/library/reports/50-years-of-progress/full-report.pdf (дата обращения 23.01.2019).
24. Goodman S.N., Samet J.M. Cause and Cancer Epidemiology // In: ‘Schottenfeld and Fraumeni Cancer Epidemiology and Prevention’. 4th Edition. Ed. by M.J. Thun et al. – New York: Oxford University Press. Printed by Sheridan Books, Inc., USA, 2018. P. 97–104.
25. Власов В.В. Эпидемиология: учебное пособие. 2-е изд., испр. – М.: ГЭОТАР-Медиа, 2006. – 464 с.
26. Ответы. Статистика. Зачет. – Минск: БГУ, 2010. – 38 с.
27. Критерий корреляции Пирсона // Сайт «Медицинская статистика». http://medstatistic.ru/theory/pirson.html (дата обращения 23.01.2019).
28. Шпаргалка по статистике. Россия, 2013. – 170 с. // Сайт ‘StudFiles’. https://studfiles.net/preview/435908/ (дата обращения 26.01.2019).
29. Schwab J.J., Schwab M.E. Sociocultural Roots of Mental Illness. An Epidemiologic Survey. – New York: Springer US, 1978. – 338 p.
30. Корнышева Е.А., Платонов Д.Ю., Родионов А.А., Шабашов А.Е. Эпидемиология и статистика как инструменты доказательной медицины. Издание второе, исправленное и дополненное. Тверь, 2009. – 80 с.
31. Котеров А.Н., Ушенкова Л.Н., Зубенкова Э.С. и др. Сила связи. Сообщение 1. Градации относительного риска // Мед. радиология и радиац. безопасность. 2019. Т. 64. № 4. С.5–17 DOI: 10.12737/article_5d1adb25725023.14868717
32. Cohen J. Statistical power analysis for the behavioral sciences. 2nd ed. Hillsdale. – Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. 1988. – 567 p.
33. Bushman B.J., Anderson C.A. Media violence and the American public. Scientific facts versus media misinformation // Am. Psychol. 2001. V. 56. № 6–7. P. 477–489. DOI: http://dx.doi.org/10.1037/0003-066X.56.6-7.477.
34. Ferguson C.J. Is psychology research really as good as medical research? Effect size comparisons between psychology and medicine // Review of General Psychology. 2009. V. 13. № 2. P. 130–136. DOI: 10.1037/a0015103.
35. Ferguson C.J. ‘Everybody knows psychology is not a real science’: Public perceptions of psychology and how we can improve our relationship with policymakers, the scientific community, and the general public // American Psychologist. 2015. V. 70. № 6. P. 527–542. DOI: 10.1037/a0039405.
36. Epidemiology: Principles and Practical Guidelines. Ed. by J. Van den Broeck, J.R. Brestoff. – Dordrecht: Springer, 2013. – 621 p.
37. Nesselroade K.P., Grimm L.G. Statistical Applications for the Behavioral and Social Sciences. 2nd Edition. – New York: John Wiley & Sons, 2019. – 930 p.
38. Egilman D., Kim J., Biklen M. Proving causation: the use and abuse of medical and scientific evidence inside the courtroom – an epidemiologist's critique of the judicial interpretation of the Daubert ruling // Food Drug Law J. 2003. V. 58. № 2. P. 223–250.
39. Hunter R.J., Jr., Shannon J.H., Amoroso H.J. How to manage issues relating to the use of trial experts: standards for the introduction of expert testimony through judicial ‘Gate-Keeping’ and scientific verification // Journal of Management and Strategy. 2018. V. 9. № 1. 11 p. DOI: 10.5430/jms.v9n1p1.
40. Guzelian P.S., Victoroff M.S., Halmes N.C. et al. Evidence-based toxicology: a comprehensive framework for causation // Hum. Exp. Toxicol. 2005. V. 24. № 4. P. 161–201. DOI: 10.1191/0960327105ht517oa.
41. Chaddock R.E. Principles and methods of statistics. – Boston, New York, [etc.]. 1925. – 471 p.
42. Bruce D., Reineke L.H. Correlation alinement charts in forest research. A method of solving problems in curvilinear multiple correlation // USA Department of Agriculture, Washington. Technical Bulletin № 210. February 1931. – 88 p.
43. Sturtevant A.P. Quantitative demonstration of the presence of spores of Bacillus larvae in honey contaminated by contact with American foulbrood // Journal of Agricultural Research. 1936. V. 52. № 9. P. 697–704.
44. Trask P.D. Relation of salinity to the calcium carbonate content of marine sediments. Professional paper 186–N // In: ‘United States Geological Survey Professional Paper’. Property of Michigan Libraies. Washington: USA Government Printing Office, 1936. P. 273–299. DOI: https://doi.org/10.3133/pp186N.
45. Показатели тесноты корреляционной связи // Сайт ‘StudFiles’. https://studfiles.net/preview/2404034/page:8/ (дата обращения 26.01.2019).
46. Sobolev I., Babichenko S. Application of the wavelet transform for feature extraction in the analysis of hyperspectral laser-induced fluorescence data // International Journal of Remote Sensing. 2013. V. 34. № 20. P. 7218–7235. DOI: 10.1080/01431161.2013.817714.
47. Buriak A., Vasylieva T., Lyeonov S. Systemically important domestic banks: an indicator-based measurement approach for the Ukrainian banking system / // Prague Economic Papers. 2015. V. 24. № 6. P. 715–728. DOI: 10.18267/j.pep.531.
48. Сапон Н.А., Никифорова А.Н. Влияние факторов доступности медицинской помощи на уровень смертности от инсульта // Украинский нейрохирургический журнал. 2016. № 2. С. 54–62. http://nbuv.gov.ua/UJRN/Unkhj_2016_2_9 (дата обращения: 02.02.2019).
49. Rouiga I.R., Vladimirova O.N., Belyakova G.Y. et al. Methodological aspects of the regional Innovative development evaluation with focus on investment flows // Indian J. Sci. Technol. 2016. V 9. № 37. 9 p. DOI: 10.17485/ijst/2016/v9i37/102175.
50. Zhanatauov S.U. The inverse model of multiple linear regression analysis // ISJ Theoretical & Applied Science. 2018. V. 60. № 4. P. 201–212. DOI: 10.15863/TAS.
51. Губин А.В., Прудникова О.Г., Камышева В.В. и др. Клиническая апробация русскоязычной версии анкеты SRS-22 для взрослых пациентов со сколиозом // Хирургия позвоночника. 2017. Т. 14. № 2. С. 31–40. DOI: http://dx.doi.org/10.14531/ss2017.2.31-40.
52. Cohen J. The statistical power of abnormal-social psychological research: a review // J. Abnorm Soc Psychol. 1962. V. 65. № 3. P. 145–153. DOI: 10.2307/1161884.
53. Cohen J. Power Primer // Psychological Bulletin. 1992. V. 112. № 1. P. 155–159. DOI: 10.1037/0033-2909.112.1.155.
54. Lomax R.G., Hahs-Vaughn D.L. Statistical Concepts. A Second Course. 4th Edition. – New-York: Taylor & Francis Group, LLC, 2012. – 516 p.
55. Divaris K., Vann W.F. Jr, Baker A.D., Lee J.Y. Examining the accuracy of caregivers' assessments of young children's oral health status // J. Am. Dent. Assoc. 2012. V. 143. № 11. P. 1237–1247. DOI: https://doi.org/10.14219/jada.archive.2012.0071.
56. Neill J. Survey research & design in psychology. Lecture 4. 2018. https://upload.wikimedia.org/wikiversity/en/f/fd/SRDP_Lecture04Handout_Correlation_6slidesperpage.pdf (дата обращения 29.01.2019).
57. Явна Д.В., Куприянов И.В., Буняева М.В. Сенсорные и перцептивные процессы: учебное пособие. Под научн. ред. В.В. Бабенко. – Ростов-на-Дону: Изд-во Южного федерального университета, 2016. – 140 с.
58. Cohen B.H., Lea R.B. Essentials of Statistics for the Social and Behavioral Sciences. – Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, 2004. – 291 p.
59. Bakeman R., Robinson B.F. Understanding Statistics in the Behavioral Sciences. Lawrence Erlbaum Associates, 2005. – 363 p.
60. Wilcox R. Modern Statistics for the Social and Behavioral Sciences. A Practical Introduction. CRC Press. Taylor & Francis Group, 2012. – 840 p.
61. Aron A.C. Statistics for the Behavioral and Social Sciences: A Brief Course. 5th Edition. Pearson Education Limited, 2014. – 486 p.
62. Kraska-Miller M., Nonparametric Statistic for Social and Behavioral Sciences. CRC Press. Taylor & Francis Group, 2014. – 232 p.
63. Gravetter F.J., Wallnau L.B. Statistics for the Behavioral Sciences. 10th ed. – Mason, OH, United States: Cengage Learning, 2017. – 755 p.
64. Meyer G.J., Finn S.E., Eyde L.D. et al. Psychological testing and psychological assessment. A review of evidence and issues // Am. Psychol. 2001. V. 56. № 2. P. 128–165. DOI: http://dx.doi.org/10.1037/0003-066X.56.2.128.
65. Hemphill J.F. Interpreting the magnitudes of correlation coefficients // Am. Psychol. 2003. V. 58. № 1. P. 78–79. DOI: http://dx.doi.org/10.1037/0003-066X.58.1.78.
66. Elementary Statistics. Tutorials. Effect size // Site Emory University. http://www.psychology.emory.edu/clinical/bliwise/Tutorials/SCATTER/scatterplots/effect.htm (дата обращения 29.01.2019).
67. Rosenthal J.A. Qualitative descriptors of strength of association and effect size // J. Soc. Serv. Res. 1996. V. 21. № 4. P. 37–59. https://doi.org/10.1300/J079v21n04_02.
68. Berry K.J., Johnston J.E., Mielke P.W., Jr. The Measurement of Association. A Permutation Statistical Approach. – Cham: Springer Nature Switzerland AG, 2018. – 647 p.
69. De Menezes R.F., Bergmann A., Thuler L.C. Alcohol consumption and risk of cancer: a systematic literature review // Asian Pac. J. Cancer Prev. 2013. V. 14. № 9. P. 4965–4972.
70. Rosenthal R. Effect sizes in behavioral and biomedical research: estimation and interpretation // In: Validity and Social Experimentation: Donald Campbell’s legacy. Ed. by L. Bickman. Newbury Park, CA: Sage. 2000. V. 1. P. 121–139.
71. Garb H.N., Klein D.F., Grove W.M. Comparison of medical and psychological psychological tests // Am. Psychol. 2002. V. 57. № 2. P. 137–138. DOI: http://dx.doi.org/10.1037/0003-066X.57.2.137.
72. Rosnow R.L., Rosenthal R. Effect Sizes for experimenting psychologists // Canadian Journal of Experimental Psychology. 2003. V. 57. № 3. P. 221–237. DOI: http://dx.doi.org/10.1037/h0087427.
73. Rutledge T., Loh C. Effect sizes and statistical testing in the determination of clinical significance in behavioral medicine research // Ann. Behav. Med. 2004. V. 27. № 2. P. 138–145. DOI: 10.1207/s15324796abm2702_9.
74. Steering Committee of the Physicians Health Study Research. Group. Preliminary report: Findings from the aspirin component of the ongoing physicians’ health study // N. Engl. J. Med. 1988. V. 318. № 4. P. 261–264. DOI: 10.1056/NEJM198801283180431.
75. Steering Committee of the Physicians' Health Study Research Group. Final report on the aspirin component of the ongoing Physicians' Health Study // N. Engl. J. Med. 1989. V. 321. № 3. P.129–135. DOI: 10.1056/NEJM198907203210301.
76. Wuensch K. Cohen’s conventions for small, medium, and large effects // East Carolina University. 2009. Site University of Cambridge. MRC. Cognition and Brain Science Unite. MRC CBU Wiki. http://imaging.mrc-cbu.cam.ac.uk/statswiki/ (дата обращения 08.01.19); DOC: http://imaging.mrc-cbu.cam.ac.uk/statswiki/FAQ/effectSize?action=AttachFile&do=get&target=esize.doc (дата обращения 29.01.2019).
77. Murphy K.R., Myors B. Statistical Power Analysis. A Simple and General Model for Traditional and Modern Hypothesis Tests. 2nd Edition. – New York: Lawrence Erlbaum Associates, 2004. – 160 p.
78. Kline R.B. Beyond Significance Testing. Statistics Reform in the Behavioral Sciences. 6th Edition. – Baltimore: United Book Press, 2013. – 349 p.
79. UNSCEAR 2012. Report to the General Assembly, with Scientific Annexes. Annex A. Attributing health effects to ionizing radiation exposure and inferring risks. – New York. 2015. – 86 p.
80. Tallacchini M. Before and beyond the precautionary principle: epistemology of uncertainty in science and law // Toxicol. Appl. Pharmacol. 2005. V. 207. № 2. Suppl. P. 645–651. DOI: 10.1016/j.taap.2004.12.029.
81. Stirling A., Coburn J. From CBA to precautionary appraisal: practical responses to intractable problems // Hastings Cent. Rep. 2018. V. 48. Suppl. 1. P. S78–S87. DOI: doi: 10.1002/hast.823.
82. Francis T., Korns R., Voight R. et al. An evaluation of the 1954 poliomyelitis vaccine trials–Summary report // Am. J. Public Health Nations Health. 1955. V. 45. № 5. Pt. 2. P. 1–63. DOI: https://doi.org/10.1177/1740774511399110.
83. Bourne P.A., Hudson-Davis A. Psychiatric induced births in Jamaica: homicide and death effects on pregnancy // Psychol. Behav. Sci. Int. J. 2016. V. 1. № 1. 6 p. DOI: 10.19080/PBSIJ.2016.01.555558.
84. Mukaka M.M. Statistics corner: A guide to appropriate use of correlation coefficient in medical research // Malawi Med. J. 2012. V. 24. № 3. P. 69–71.
85. Schober P., Boer C., Schwarte L.A. Correlation coefficients: appropriate use and interpretation // Anesth. Analg. 2018. V. 126. № 5. P. 1763–1768. DOI: 10.1213/ANE.0000000000002864.
86. Rule of thumb for interpreting the size of a correlation coefficient. http://oak.ucc.nau.edu/rh232/courses/EPS525/Handouts/Correlation %20Coefficient %20Handout %20- %20Hinkle %20et %20al.pdf (дата обращения 30.01.2019).
87. Pearson correlation coefficient achieves value from 1 // Site International Islamic University Malaysia. https://www.coursehero.com/file/p38grr1/Pearson-correlation-coefficient-achieves-value-from-1-to-1-meaning-the (дата обращения 30.01.2019).
88. Kotrlik J.W., Williams H.A., Jabor M.K. Reporting and interpreting effect size in quantitative agricultural education research // Journal of Agricultural Education. 2011. V. 52. № 1. P. 132–142. DOI: 10.5032/jae.2011.01132.
89. Hinkle D.E., Wiersma W, Jurs S.G. Applied Statistics for the Behavioral Sciences. Chicago: Rand McNally College Pub. Co. 1979. – 479 p.
90. Hinkle D.E., Wiersma W, Jurs S.G. Applied Statistics for the Behavioral Sciences. 5th Edition. – Boston: Houghton Mifflin. 2003. – 756 p.
91. Correlation Coefficients. Applied Statistics – Lesson 5 // Andrews University (Michigan). 2005. https://www.andrews.edu/~calkins/math/edrm611/edrm05.htm (дата обращения 30.01.2019).
92. Moore D. The Basic Practice of Statistics. 6th Edition. Ed. by D. Moore, W.I. Notz, M.A. Fligner. Publisher: W.H. Freeman, 2012. – 989 p.
93. Rumsey D.J. Statistics For Dummies. 2nd Edition. – New York: For Dummies, 2016. – 411 p.
94. Evans J.D. Straightforward statistics for the behavioral sciences. – Pacific Grove, Calif.: Brooks/Cole Publ. Co: An International Thomson Publ. Co, 1996. – 624 p.
95. Chakkapark J., Vinitwatanakun W. The relationship between division heads' leadership styles and teacher satisfaction at Siam Commercial College of Technology // Scholar: Human Sciences. 2017. V. 9. № 1. P. 36–47.
96. Miletic M., Vukusic M., Mausa G., Galinac T. Relationship between design and defects for software in evolution // In: ‘Proceedings of the SQAMIA 2017: 6th Workshop of Software Quality, Analysis, Monitoring, Improvement, and Applications’. Ed. by Z. Budimac. – Belgrade, Serbia, 11–13.9.2017. http://ceur-ws.org/Vol-1938/paper-mil.pdf (дата обращения 30.01.2019).
97. Gerguri D. Leader-staff relationships in Kosovo customs: leadership and its impact on customs effectiveness // Styles of Communication. 2018. V. 10. № 1. P. 108–124. https://www.researchgate.net/publication/327308003 (дата обращения 30.01.2019).
98. Pearson’s correlation // Site Statstutor. Statistics support for students. UK. www.statstutor.ac.uk/resources/uploaded/pearsons.pdf (дата обращения 30.01.2019).
99. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистический данных и восстановление скрытых закономерностей. Пер. с нем. – СПб: ООО «ДиаСофтЮП», 2005. – 608 с.
100. Гржибовский А.М., Иванов С.В., Горбатова М.А. Корреляционный анализ данных с использованием программного обеспечения Statistica и SPSS // Наука и здравоохранение. 2017. № 1. С. 7–36. https://cyberleninka.ru/article/n/korrelyatsionnyy-analiz-dannyh-s-ispolzovaniem-programmnogo-obespecheniya-statistica-i-spss (дата обращения 30.01.2019).
101. Коэффициенты корреляции Пирсона и Спирмена. Учебный материал // Сайт ФГБОУ ВПО «Ярославский государственный педагогический университет им. К.Д. Ушинского». http://yspu.org/images/1/1f/Тема_5_Коэффициенты_корреляции_Пирсона_и_Спирмена.pdf (дата обращения 30.01.2019).
102. Pearson Product-Moment Correlation // In site: ‘We make statistics easy. The ultimate IBM SPSS Statistics guides’. https://statistics.laerd.com/statistical-guides/pearson-correlation-coefficient-statistical-guide.php (дата обращения 30.01.2019).
103. Interpreting r. CSU Department of Statistics. 2014. http://www.stat.colostate.edu/inmem/gumina/st201/pdf/Regression-Correlation.pdf (дата обращения 31.01.2019).
104. Karadimitriou S.M. Correlation in R // Statstutor Community Project. University of Sheffield. https://www.sheffield.ac.uk/polopoly_fs/1.536458!/file/MASH_Correlation_R.pdf (дата обращения 31.01.2019).
105. Gerstman B.B. Correlation // StatPrimer (Version 7.0). Faculty websites inside. 2016. http://www.sjsu.edu/faculty/gerstman/StatPrimer/correlation.pdf (дата обращения 31.01.2019).
106. Харченко М.А. Корреляционный анализ. Учебное пособие для вузов. – Воронеж: Издательско-полиграфический центр ВГУ, 2008. – 31 с.
107. Hopkins W.G. A new view of statistics. A scale of magnitudes for effect statistics. 2002. http://www.sportsci.org/resource/stats/effectmag.html (дата обращения 01.02.2019).
108. Bruce N., Pope D., Stanistreet D. Quantitative Methods for Health Research. A Practical Interactive Guide to Epidemiology and Statistics. 2nd Edition. – Oxford: John Wiley & Sons, 2019. – 545 p.
109. Jackson S.L. Statistics Plain and Simple, 2nd ed. – Belmont, CA: Cengage/Wadsworth, 2009. – 377 p.
110. Dancey C.P, Reidy J. Statistics without Maths for Psychology. 4th Edition. – Harlow: Pearson Education Limited, 2007. – 619 p.
111. Akoglu H. User's guide to correlation coefficients // Turk. J. Emerg. Med. 2018. V. 18. № 3. P. 91–93. DOI: 10.1016/j.tjem.2018.08.001.
112. Chan Y.H. Biostatistics 104: correlational analysis // Singap. Med J. 2003. V. 44. № 12. P. 614–619.
113. Котеров А.Н. От очень малых до очень больших доз радиации: новые данные по установлению диапазонов и их экспериментально-эпидемиологические обоснования // Мед. радиология и радиац. безопасность. 2013. V. 58. № 2. С. 5–21.
114. Burnand B., Kernan W.N., Feinstein A.R. Indexes and boundaries for "quantitative significance" in statistical decisions // J. Clin. Epidemiol. 1990. V. 43. № 12. P. 1273–1284. DOI: 10.1016/0895-4356(90)90093-5.
115. Kline P.A. Handbook of Test Construction. – London: Routledge, 1987. – 250 p.
116. Kline P.A. A Handbook of Test Construction. Introduction to psychometric design. – London and New York: Routledge Taylor & Francis Group, 2015. – 259 p.
117. Spearman’s correlation // Site Statstutor. UK. http://www.statstutor.ac.uk/resources/uploaded/spearmans.pdf (дата обращения 01.02.2019).
118. McGhee R.L., Ehrler D.J., Buckhalt J.A., Phillips C. The Relation between five-factor personality traits and risk-taking behavior in preadolescents // Psychology. 2012. V. 3. № 8. P. 558–561. DOI: 10.4236/psych.2012.38083.
119. Reinard J.C. Communication Research Statistics. – SAGE Publications, 2006. – 600 p.
120. Котеров А.Н., Жаркова Г.П., Бирюков А.П. Тандем радиационной эпидемиологии и радиобиологии для практики радиационной защиты // Мед. радиол. и радиац. безопасность. 2010. Т. 55. № 4. С. 55–84.
121. Бирюков А.П., Васильев Е.В., Думанский С.М., Белых Л.Н. Информационно-аналитическое обеспечение радиационно-эпидемиологических исследований// Мед. радиология и радиац. безопасность. 2014. Т. 59. № 6. С. 34–42.

Для цитирования: Котеров А.Н., Ушенкова Л.Н., Зубенкова Э.С., Калинина М.В., Бирюков А.П., Ласточкина Е.М., Молодцова Д.В., Вайнсон А.А. Сила связи. Сообщение 2. Градации величины корреляции // Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2019. Т. 64. № 6. С. 12–24.

DOI: 10.12737/1024-6177-2019-64-6-12-24

PDF (RUS) Полная версия статьи