Судебная эпидемиология

Дисциплина судебная эпидемиология ( СЭ ) представляет собой гибрид принципов и практик, общих как для судебной медицины , так и для эпидемиологии . FE направлен на заполнение пробела между клиническими суждениями и эпидемиологическими данными для определения причинно-следственной связи в гражданских исках , уголовном преследовании и защите. ^[1]^[2]^[3]^[4]

Судебные эпидемиологи формулируют основанные на фактических данных вероятностные выводы о типе и количестве причинной связи между предшествующим вредным воздействием и исходом травмы или заболевания как среди населения, так и среди отдельных лиц. Выводы, полученные в результате анализа FE, могут поддержать принятие юридических решений относительно вины или невиновности в уголовных делах, а также обеспечить доказательную поддержку выводов о причинно-следственной связи в гражданских исках.

Принципы судебно-эпидемиологической экспертизы можно найти в самых разных видах гражданских судебных процессов, включая дела о медицинской халатности, токсических или массовых правонарушениях, побочных эффектах фармацевтических препаратов, неисправностях медицинских устройств и потребительских товаров, травмах и смерти в результате дорожно-транспортных происшествий, идентификации личности и продолжительность жизни.

История

Термин «судебная эпидемиология» впервые был связан с расследованием биотерроризма в 1999 году и был придуман доктором Кеном Алибеком, бывшим заместителем руководителя советской программы биологического оружия. Сфера деятельности FE в то время ограничивалась исследованием эпидемий, потенциально антропогенных. После атак сибирской язвы в США в 2001 году CDC определил судебную эпидемиологию как средство расследования возможных актов биотерроризма.

В настоящее время FE более широко известен и описывается как систематическое применение эпидемиологии к спорным вопросам причинно-следственной связи, которые решаются (в первую очередь) в гражданских, но также и в уголовных судах. Использование эпидемиологических данных и анализа в качестве основы для оценки общей причинно-следственной связи в судах США, особенно в делах о токсичных правонарушениях, описывается уже более 30 лет, начиная с расследования предполагаемой связи между воздействием вакцины от свиного гриппа в 1976 году. и последующие случаи синдрома Гийена-Барре. ^[5]

Совсем недавно FE также был описан как научно обоснованный метод количественной оценки вероятности конкретной причинно-следственной связи у людей. Этот подход особенно полезен, когда оспаривается подход к клинической дифференциальной диагностике причинно-следственной связи. Примеры, охватывающие широкий спектр применений FE, перечислены ниже в разделе «Примеры следственных вопросов, задаваемых судебными эпидемиологами».

Методы и принципы

Сравнительное соотношение рисков

Показателем анализа причины FE для конкретного случая является сравнительный коэффициент риска (CRR). CRR — это уникальный показатель для FE; он позволяет сравнивать вероятности, применимые к расследуемым обстоятельствам отдельной травмы или заболевания. Поскольку CRR основан на уникальных обстоятельствах, связанных с травмой или заболеванием человека, он может быть получен, а может и не быть получен на основе популяционного относительного риска (RR) или отношения шансов (OR). Пример анализа RR, который можно использовать в качестве CRR, следующий: для водителя, не пристегнутого ремнем безопасности, который получил серьезную травму в результате дорожно-транспортного происшествия, важным причинным вопросом может быть то, какую роль сыграло неиспользование ремня безопасности в причинении ему травмы. . Соответствующий анализ RR будет состоять из изучения частоты серьезных травм у 1000 случайно выбранных водителей, не пристегнутых ремнями безопасности, подвергшихся лобовому столкновению на скорости 20 миль в час, по сравнению с частотой серьезных травм у 1000 случайно выбранных водителей, пристегнутых ремнями безопасности, подвергшихся столкновению той же степени и типа. Если частота серьезных травм в группе, подвергающейся предполагаемой опасности (неиспользование ремня безопасности), составляла 0,15, а частота в группе, не подвергавшейся воздействию (пристегнутой ремнем), составляла 0,05, то CRR был бы таким же, как и RR, равный 0,15. /0,05. Структура анализа RR предполагает, что группы населения, в которых числитель и знаменатель CRR, по существу схожи во всех отношениях, за исключением воздействия исследуемого риска, которым в данном примере было неиспользование ремня безопасности. ^{[ нужна ссылка ]}

Однако в некоторых случаях, встречающихся в правовой среде, числитель и знаменатель риска должны быть получены из разных групп населения, чтобы соответствовать обстоятельствам расследуемой травмы или заболевания. В таком случае CRR не может быть получен ни из RR, ни из OR. Примером такой ситуации является случай, когда в числителе стоит риск на событие, а в знаменателе — риск на каждый момент времени (также известный как кумулятивный риск). Примером такого типа анализа может служить исследование легочной эмболии (ЛЭ), возникшей через неделю после того, как пациент получил перелом нижней конечности в результате дорожно-транспортного происшествия. Такие осложнения часто возникают в результате образования тромбов в ногах, которые затем попадают в легкие. Если до аварии у пациента в анамнезе был тромбоз глубоких вен (ТГВ) нижних конечностей, то CRR может состоять из сравнения риска ТЭЛА после перелома нижней конечности (частота на событие) и 1 -недельный риск ТЭЛА у пациента с ТГВ (вероятность, зависящая от времени). ^{[ нужна ссылка ]}

Другой пример CRR, основанного на разнородных группах населения, — это случай, когда имеется лишь ограниченное количество потенциальных причин, подлежащих сравнению. Примером может служить расследование причины нежелательной реакции у человека, принимавшего одновременно два разных препарата, оба из которых могли вызвать реакцию (и которые, например, не взаимодействуют друг с другом). В такой ситуации CRR, применимый к уникальным обстоятельствам, с которыми сталкивается человек, может быть оценен путем сравнения частоты побочных реакций для двух препаратов.

Относимая доля под воздействием

Атрибутивная доля пациентов, подвергшихся воздействию (AP _e ) является показателем доли пациентов, которые подверглись воздействию потенциальной причины и заболели из-за этого воздействия. Его можно использовать только в том случае, если RR >1, и его можно рассчитать по формуле [(RR-1)/RR X 100 %]. Если CRR основан на RR, эти формулы также применимы к CRR. Результат анализа, представленный в виде RR, CRR или APe _, соответствует юридическому стандарту « скорее верно, чем нет », когда RR или CRR >2,0 (с нижней границей доверительного интервала 95%). >1,0), или AP _e составляет >50%. AP _e также известен как « Вероятность причинно-следственной связи (ПК)» — термин, который определен в Кодексе федеральных правил США ( Федеральный регистр / Том 67, № 85 / Четверг, 2 мая 2002 г. / Правила и положения). стр. 22297 ) и в других местах.

Причинная методология

Анализ причинно-следственной связи, особенно для травм или других состояний с относительно коротким латентным периодом между воздействием и исходом, выполняется с использованием трехэтапного подхода следующим образом: ^[6]

Правдоподобие: этот первый шаг определяет, является ли биологически возможным событие травмы вызвать данное состояние (так называемая общая причинно-следственная связь), и следует за особым применением точек зрения, изложенных Хиллом (см. ниже). Вывод о правдоподобности не связан с частотой травмы, поскольку даже если травма возникает только в 1 из 100 или меньше случаев воздействия события, она все равно вероятно вызвана этим событием. Правдоподобие является относительно небольшим препятствием для устранения причинно-следственного анализа, и оно в значительной степени удовлетворяется отсутствием доказательств неправдоподобности связи. Правдоподобность часто, но не обязательно, подтверждается эпидемиологическими данными или информацией.
Временность: на втором этапе исследуются клинические и другие данные о времени между появлением симптомов травмы и событием травмы, и он должен быть удовлетворен для оценки конкретной причинно-следственной связи. Во-первых, должно быть установлено, что последовательность причинения вреда и события является соответствующей; симптомы не могут присутствовать одинаково до события. При этом возникновение симптомов травмы не может быть ни слишком латентным, ни недостаточно латентным в зависимости от характера воздействия и исхода.
Отсутствие более вероятного альтернативного объяснения: на этом последнем этапе исследуется вероятность возникновения травмы в один и тот же момент времени у человека, учитывая то, что известно о человеке из анализа медицинских записей и других доказательств, но в отсутствие травмы (дифференциальный диагноз). Во-первых, необходимо оценить доказательства конкурирующих травм и сравнить их на предмет риска (часто посредством анализа эпидемиологических данных). Затем необходимо оценить вероятность спонтанного возникновения состояния, учитывая известный анамнез человека.

Прецедентное право США по методологии причинения травм

Трехэтапная методология была оспорена в окружном суде США округа Колорадо в деле «Этертон против страховой компании автовладельцев» . [1] Ответчик оспаривал, среди прочего, надежность и пригодность методов, описанных экспертом. После тщательного изучения и обсуждения трехэтапного процесса, использованного экспертом, суд пришел к выводу, что методология надлежащим образом соответствует конкретным фактам дела и что популяционный (эпидемиологический) подход является подходящей частью причинно-следственной методологии. . Суд отклонил ходатайство ответчика об исключении показаний эксперта в постановлении, которое было вынесено 31.03.14.

Ответчик обжаловал решение Окружного суда, и в июле 2016 года Апелляционный суд США десятого округа подтвердил трехэтапную причинно-следственную методологию как общепринятую и хорошо зарекомендовавшую себя для оценки причин травм в соответствии со стандартом Добера . См . дело «Этертон против страховой компании автовладельцев» , № 14-1164 (10-й округ, 19 июля 2016 г.) [2] .

Смотровые площадки на холмах

Правдоподобность исследуемой ассоциации может быть оценена в исследовании FE, отчасти с помощью применения критериев Хилла , названных в честь публикации 1965 года сэра Остина Брэдфорда-Хилла, в которой он описал девять «точек зрения», с помощью которых ассоциация описывается в эпидемиологическое исследование может быть оценено на предмет причинно-следственной связи. ^[7] Хилл отказался называть свою точку зрения «критериями», чтобы ее не считали контрольным списком для оценки причинно-следственной связи. Однако термин «критерий Хилла» широко используется в литературе и для удобства используется в настоящем обсуждении. Из девяти критериев есть семь, которые полезны для оценки правдоподобия исследуемой конкретной причинной связи, а именно:

Последовательность: Причинно-следственный вывод не должен противоречить существующим знаниям. Это должно «иметь смысл» с учетом текущих знаний.
Аналогия: результаты ранее описанной причинно-следственной связи можно перенести на обстоятельства текущего расследования.
Последовательность: неоднократное наблюдение исследуемой взаимосвязи в различных обстоятельствах или в ряде исследований придает силу причинно-следственным выводам.
Специфичность: степень, в которой воздействие связано с конкретным результатом.
Биологическое правдоподобие: степень, в которой наблюдаемая связь может быть объяснена известными научными принципами.
Эксперимент: в некоторых случаях могут быть получены данные рандомизированных экспериментов ( например , испытаний лекарств).
Реакция на дозу: вероятность, частота или тяжесть результата увеличиваются с увеличением количества воздействия.

Последующие авторы добавили функцию « Провокация/Отмена вызова/Повторный вызов» для обстоятельств, когда воздействие повторяется с течением времени и есть возможность наблюдать соответствующую реакцию на результат, которая может возникнуть при неблагоприятной реакции на лекарство. Дополнительными соображениями при оценке связи являются потенциальное влияние искажения и систематической ошибки в данных, которые могут скрыть истинную взаимосвязь. Смешение относится к ситуации, в которой связь между воздействием и результатом полностью или частично является результатом фактора, который влияет на результат, но не подвергается воздействию воздействия. Предвзятость относится к форме ошибки, которая может поставить под угрозу достоверность исследования, давая результаты, систематически отличающиеся от истинных результатов. Двумя основными категориями систематических ошибок в эпидемиологических исследованиях являются систематическая ошибка выбора , которая возникает, когда субъекты исследования выбираются в результате другой неизмеряемой переменной, которая связана как с воздействием, так и с интересующим исходом; и предвзятость информации , что представляет собой систематическую ошибку в оценке переменной. Несмотря на то, что эти критерии полезны при оценке ранее неизученной связи, не существует комбинации или минимального количества этих критериев, которые должны быть соблюдены, чтобы сделать вывод о существовании вероятной связи между известным воздействием и наблюдаемым результатом.

Во многих исследованиях FE нет необходимости в анализе причинно-следственной связи, если общая причинно-следственная связь четко установлена. По большей части правдоподобность отношений рассматривается после того, как неправдоподобие отвергается. Двумя оставшимися критериями Хилла являются временность и сила связи. Хотя оба критерия полезны при оценке конкретной причинно-следственной связи, временность является характеристикой ассоциации, которая должна присутствовать, по крайней мере, в отношении последовательности ( т. е. воздействие должно предшествовать результату), чтобы считать связь причинно-следственной. Временная близость также может быть полезна при некоторых конкретных оценках причинно-следственной связи, поскольку чем ближе по времени исследуемое воздействие и результат, тем меньше возможностей для воздействия промежуточной причины. Еще одна особенность временности, которая может играть роль в конкретной оценке причинно-следственной связи, — это латентность. Результат может наступить слишком рано или слишком долго после воздействия, чтобы его можно было считать причинно-связанным. Например, некоторые заболевания пищевого происхождения должны инкубироваться в течение нескольких часов или дней после приема пищи, и, таким образом, болезнь, которая начинается сразу после еды и которая, как позже выясняется, вызвана пищевым микроорганизмом, требующим инкубации >12 часов, не рассматривается. вызванный исследуемой пищей, даже если в ходе расследования был выявлен микроорганизм в проглоченной пище. Сила связи – это критерий, который используется в общей причинно-следственной связи для оценки воздействия воздействия на популяцию и часто выражается количественно с помощью RR. При конкретной оценке причинно-следственной связи сила связи между воздействием и исходом количественно оценивается с помощью CRR, как описано выше.

Точность теста

Исследование точности тестов является стандартной практикой в клинической эпидемиологии. В этом случае диагностический тест тщательно изучается, чтобы с помощью различных показателей определить, насколько часто результат теста является правильным. В FE те же принципы используются для оценки точности предлагаемых тестов, приводящих к выводам, которые имеют решающее значение для установления фактов вины или невиновности в уголовных расследованиях, а также причинно-следственной связи в гражданских делах. Полезность теста во многом зависит от его точности, которая определяется тем, насколько часто положительный или отрицательный результат теста действительно отражает фактический проверяемый статус. Для любого теста или критерия обычно существует четыре возможных результата: (1) истинно положительный результат (TP), при котором тест правильно идентифицирует испытуемых с интересующим заболеванием; (2) истинно отрицательный результат (TN), при котором тест правильно идентифицирует испытуемых, у которых нет интересующего заболевания; (3) ложноположительный результат (FP), при котором тест положительный, хотя состояние отсутствует, и; (4) ложноотрицательный результат (ЛН), при котором тест отрицательный, даже если заболевание присутствует. На рис. 3.19 представлена таблица сопряженности, иллюстрирующая взаимосвязь между результатами испытаний и наличием условий, а также следующие параметры точности испытаний:

Чувствительность (скорость положительного результата теста при наличии заболевания) TP/(TP + FN)
Специфичность (скорость отрицательного результата теста при отсутствии заболевания) TN/(TN + FP)
Прогностическая ценность положительного результата (частота проявления заболевания при положительном результате теста) TP/(TP + FP)
Прогностическая ценность отрицательного результата (скорость отсутствия заболевания при отрицательном тесте) TN/(TN + FN)

Байесовское рассуждение

Вероятность используется для характеристики степени уверенности в истинности утверждения. Основанием для такого убеждения может быть физическая система, которая производит результаты с одинаковой во времени скоростью, например игровое устройство, такое как колесо рулетки или игральная кость. В такой системе наблюдатель не влияет на результат; Правильный шестигранный кубик, брошенный достаточное количество раз, упадет на любую из своих сторон в 1/6 случаев. Утверждение о вероятности, основанное на физической системе, легко проверить с помощью достаточного количества рандомизированных экспериментов. И наоборот, основанием для высокой степени уверенности в заявленном утверждении может быть личная точка зрения, которую невозможно проверить. Это не означает, что данное утверждение менее истинно, чем то, которое можно проверить. В качестве примера можно правдиво утверждать, что «если я съем банан, велика вероятность, что он вызовет у меня тошноту», основываясь на опыте, неизвестном никому, кроме самого человека. Трудно проверить такие утверждения, которые оцениваются с помощью сопутствующих доказательств правдоподобия и аналогии, часто основанных на аналогичном личном опыте. В судебно-медицинской практике утверждения убеждений часто характеризуются как вероятности, то есть что наиболее вероятно для данного набора фактов. В обстоятельствах, при которых существует множество условий, которые могут изменить или «обусловить» вероятность определенного результата или сценария, метод количественной оценки взаимосвязи между модифицирующими условиями и вероятностью результата использует байесовское рассуждение , названное в честь теоремы Байеса. или Закон, на котором основан данный подход. Проще говоря, закон Байеса позволяет более точно оценить неопределенность данной вероятности. Применительно к судебно-медицинской экспертизе закон Байеса говорит нам, что мы хотим знать, учитывая то, что мы знаем. Хотя закон Байеса известен в судебной медицине прежде всего благодаря его применению к доказательствам ДНК, ряд авторов описали использование байесовских рассуждений для других приложений в судебной медицине, включая идентификацию и оценку возраста.

Вероятность после тестирования

Вероятность после теста — это очень полезное байесовское уравнение, которое позволяет рассчитать вероятность наличия состояния, когда тест положительный, что обусловлено преобладанием интересующего состояния до тестирования. Это уравнение приведено в рамке справа:

Уравнение вероятности после тестирования

Уравнение дает положительную прогностическую ценность для заданной распространенности до события или до тестирования. В обстоятельствах, когда претестовая распространенность считается «безразличной», значения распространенности и (1-распространенности) взаимно сокращаются, и расчет упрощается до положительной прогностической ценности.

Примеры следственных вопросов

Какова вероятность того, что воздействие асбеста, которому подвергся г-н X во время работы в компании Z, вызвало у него рак легких?
Насколько вероятно, что ДНК, обнаруженная на месте судебно-медицинской экспертизы, принадлежит г-ну X? Какова вероятность того, что вы ошибаетесь? Могли бы вы при расчете вероятности принять во внимание другие доказательства, указывающие на идентификацию г-на X?
Не могли бы вы оценить вероятность того, что ампутацию ноги госпожи Y можно было бы предотвратить, если бы не произошла задержка в постановке диагноза?
Насколько вероятно, что сердечная недостаточность г-жи Y действительно была вызвана побочным эффектом этого препарата?
Какова вероятность того, что смерть, наступившая после введения опиата через 20 минут, была вызвана препаратом, а не другими (неизвестными) факторами?
Какова вероятность того, что г-ну X потребовалась бы операция на шее, если бы он не попал в небольшую дорожно-транспортную аварию в предыдущем месяце?
Насколько вероятно, что рак мочевого пузыря у г-жи Y был вызван пассивным курением во время ее заключения, учитывая тот факт, что она сама была бывшей курильщиком?
Какой процент ответственности является разумным в данных обстоятельствах?
Какова была бы продолжительность жизни г-на X на момент его смерти, если бы смерть в результате противоправных действий не произошла?
Как долго г-н X, как ожидается, проживет, учитывая его травму головного/спинного мозга, на основе более вероятного, чем нет?
Учитывая имеющиеся медицинские и немедицинские доказательства обстоятельств дорожно-транспортного происшествия, какова вероятность того, что за рулем была г-жа Y?
Учитывая имеющиеся медицинские и немедицинские доказательства обстоятельств этой автомобильной аварии, какова вероятность того, что г-н X был пристегнут ремнем безопасности?
Какова вероятность того, что госпоже Y потребовалась операция в результате аварии, по сравнению с тем, что это произошло бы в то же время, если бы аварии не произошло?

Ссылки

^ Фриман, Майкл; Зигерс, Морис (18 мая 2016 г.). Судебная эпидемиология: принципы и практика . Эльзевир. ISBN 9780124045842 .
^ Келер, Стивен А.; Фриман, Майкл Д. (01 июня 2014 г.). «Судебно-медицинская эпидемиология: метод расследования и количественной оценки конкретной причинно-следственной связи». Судебная медицина, медицина и патология . 10 (2): 217–222. дои : 10.1007/s12024-013-9513-8 . ISSN 1556-2891 . ПМИД 24272789 . S2CID 11751460 .
^ Фриман, Майкл Д.; Россиньоль, Аннет М.; Хэнд, Майкл Л. (1 февраля 2009 г.). «Прикладная судебная эпидемиология: байесовская оценка судебно-медицинских доказательств при расследовании убийств на транспортных средствах». Журнал судебной и юридической медицины . 16 (2): 83–92. дои : 10.1016/j.jflm.2008.08.017 . ISSN 1752-928X . ПМИД 19135003 .
^ Фриман, Майкл Д.; Россиньоль, Аннет М.; Хэнд, Майкл Л. (1 июля 2008 г.). «Судебная эпидемиология: системный подход к вероятностным определениям в спорных вопросах». Журнал судебной и юридической медицины . 15 (5): 281–290. дои : 10.1016/j.jflm.2007.12.009 . ISSN 1752-928X . ПМИД 18511002 .
^ «Справочное руководство по научным данным» (PDF) . Федеральный судебный центр (3-е изд.). Пресса национальных академий. 2011. Архивировано из оригинала (PDF) 6 февраля 2017 года.
^ Фриман, Майкл Д.; Сентено, Кристофер Дж.; Колес, Шон С. (01 октября 2009 г.). «Систематический подход к клиническому определению причин симптоматического повреждения позвоночного диска после травмы в результате автомобильной аварии». PM&R: Журнал травм, функций и реабилитации . 1 (10): 951–956. дои : 10.1016/j.pmrj.2009.07.009 . ПМИД 19854423 . S2CID 24844889 .
^ Хилл, AB (1 мая 1965 г.). «Окружающая среда и болезни: связь или причинная связь?» . Труды Королевского медицинского общества . 58 (5): 295–300. дои : 10.1177/003591576505800503 . ISSN 0035-9157 . ПМК 1898525 . ПМИД 14283879 .

Дальнейшее чтение

Мейлия; Дианита Ика, Путри; Фриман, Майкл Д.; Зигерс, Морис П. (2018). «Обзор разнообразия таксономии, определений, сферы применения и роли в судебной медицине: последствия для доказательной практики» . Судебная медицина, медицина и патология . 14 (4): 460–68. дои : 10.1007/s12024-018-0031-6 . ПМК 6267374 . ПМИД 30276619 .

Внешние ссылки

[1] Фриман, Майкл; Зигерс, Морис (18 мая 2016 г.). Судебная эпидемиология: принципы и практика . Эльзевир. ISBN 9780124045842 .

[2] Келер, Стивен А.; Фриман, Майкл Д. (01 июня 2014 г.). «Судебно-медицинская эпидемиология: метод расследования и количественной оценки конкретной причинно-следственной связи». Судебная медицина, медицина и патология . 10 (2): 217–222. дои : 10.1007/s12024-013-9513-8 . ISSN 1556-2891 . ПМИД 24272789 . S2CID 11751460 .

[3] Фриман, Майкл Д.; Россиньоль, Аннет М.; Хэнд, Майкл Л. (1 февраля 2009 г.). «Прикладная судебная эпидемиология: байесовская оценка судебно-медицинских доказательств при расследовании убийств на транспортных средствах». Журнал судебной и юридической медицины . 16 (2): 83–92. дои : 10.1016/j.jflm.2008.08.017 . ISSN 1752-928X . ПМИД 19135003 .

[4] Фриман, Майкл Д.; Россиньоль, Аннет М.; Хэнд, Майкл Л. (1 июля 2008 г.). «Судебная эпидемиология: системный подход к вероятностным определениям в спорных вопросах». Журнал судебной и юридической медицины . 15 (5): 281–290. дои : 10.1016/j.jflm.2007.12.009 . ISSN 1752-928X . ПМИД 18511002 .

[5] «Справочное руководство по научным данным» (PDF) . Федеральный судебный центр (3-е изд.). Пресса национальных академий. 2011. Архивировано из оригинала (PDF) 6 февраля 2017 года.

[6] Фриман, Майкл Д.; Сентено, Кристофер Дж.; Колес, Шон С. (01 октября 2009 г.). «Систематический подход к клиническому определению причин симптоматического повреждения позвоночного диска после травмы в результате автомобильной аварии». PM&R: Журнал травм, функций и реабилитации . 1 (10): 951–956. дои : 10.1016/j.pmrj.2009.07.009 . ПМИД 19854423 . S2CID 24844889 .

[7] Хилл, AB (1 мая 1965 г.). «Окружающая среда и болезни: связь или причинная связь?» . Труды Королевского медицинского общества . 58 (5): 295–300. дои : 10.1177/003591576505800503 . ISSN 0035-9157 . ПМК 1898525 . ПМИД 14283879 .

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]