Презентация Основы практической био-медицинской статистики онлайн

Содержание слайда: ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ Часть 1 ПРИНЦИП СТАТИСТИКИ. ПОНЯТИЕ ВЕРОЯТНОСТИ. ВИДЫ ОШИБОК. ПЛАНИРОВАНИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ. НУЛЕВАЯ ГИПОТЕЗА. ПОНЯТИЕ ПОПУЛЯЦИИ ИССЛЕДОВАНИЯ. РАСЧЕТ МОЩНОСТИ ИССЛЕДОВАНИЯ И РАЗМЕРА ВЫБОРКИ. ОСНОВНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПАКЕТЫ.

Содержание слайда:

Содержание слайда: Примеры оценок (estimators)

Содержание слайда:

Содержание слайда:

Содержание слайда: Тестирование гипотез

Содержание слайда: Типы ошибок

Содержание слайда: Почему Р-значения могут быть контр-интуитивны Тестируемая гипотеза противоположна той гипотезе, которую мы хотим доказать (считаем верной) Ученые и врачи могут считать «странным» рассчитывать теоретические распределения результатов экспериментов, которые никогда не будут проведены «Логика» подхода интуитивно противоречит тому, что происходит на самом деле Мы делаем выборку и хотим сделать заключения о популяции Расчеты р-значений начинаются с предположений относительно популяции (нулевая гипотеза) и определяют вероятность обнаружить такие же или большие различия

Содержание слайда: Общий подход к тестированию гипотез Сформулируйте научную гипотезу для исследования Сформулируйте релевантную статистическую гипотезу (Ha) Для статистической гипотезы подберите дополняющую нулевую гипотезу (H0) Рассчитайте вероятность получения различных (экспериментальных) данных Определите долю возможных результатов, для которых статистики теста будут такой же или большей величины Сравните с заранее заданным пороговым значением

Содержание слайда: Теория значимости различий Фишера Определить нулевую статистическую гипотезу («нулевая» ≠ «гипотеза об отсутствии всего») Определить точное значение р (например, p=0,051 или p=0,049). Ничего не говорить о принятии или опровержении гипотезы Использовать данную процедуру только если об исследуемой проблеме известно очень мало

Содержание слайда: Теория планирования эксперимента Неймана-Пирсона Установить две статистические гипотезы, H1 и H2, а также принять решения относительно α, β, размера выборки до начала эксперимента, основываясь на субъективных представлениях о затратах и пользе. Эти решения определят область [результатов], в которой каждая гипотеза будет отвергнута (rejection region, область отвержения) Если результаты попадают в область отвержения для H1, принять гипотезу H2, в противоположном случае принять H1. «Принять» – не значит поверить (скорее, действовать, как если бы она была верна).

Содержание слайда: Одно- и двусторонние гипотезы

Содержание слайда: Тестирование гипотез

Содержание слайда:

Содержание слайда:

Содержание слайда: Популяция и выборка Популяция – это большая группа людей, проживающих в определенном географическом регионе (например, в Московской области) или обладающих некоторым признаком (например, старше 65 лет) Популяция может состоять из пациентов, госпитализированных в определенную клинику или из пациентов с определенным заболеванием Выборка – часть популяции, полученная путем отбора

Содержание слайда:

Содержание слайда: Кросс-секционные исследования

Содержание слайда: Кросс-секционные исследования (исследования распространенности)

Содержание слайда: Кросс-секционные исследования (исследования распространенности)

Содержание слайда: Когортные исследования

Содержание слайда: Когортные исследования Субъекты отбираются по принципу отсутствия заболевания (исхода) и классифицируются по наличию/отсутствию факторов риска Проводится проспективное наблюдение, направленное на выявление исхода Когортное исследование может быть проспективным и ретроспективным

Содержание слайда: Когортные исследования Преимущества: Подходят для выявления причин заболевания/исхода Подходят для выявления течения заболевания Полезны, когда мы изучаем два или более исхода одновременно Недостатки: Занимают длительное время Дороги Субъекты исследования склонны пропадать Нерелевантны для изучения редких исходов

Содержание слайда: Исследования «случай – контроль»

Содержание слайда: Исследования «случай-контроль» Преимущества: Подходят для изучения редких исходов Адекватны для изучения исходов с долгим периодом развития Требуют мало ресурсов на проведение Нет необходимости ждать наступления исхода Недостатки: Множество источников систематической ошибки Зависят от количества и качества регистров пациентов Контрольная группа должна быть адекватно подобрана, поскольку представляет собой популяцию без исходов

Содержание слайда:

Содержание слайда: Типы исследований: случай с разрывом аневризмы

Содержание слайда: Экспериментальные исследования в параллельных группах

Содержание слайда: Экспериментальные исследования перекрестного дизайна

Содержание слайда: Общий эффект лечения является совокупностью эффектов от спонтанного улучшения, неспецифических реакций и эффектов специфической терапии

Содержание слайда: Вопросы при выборе показателя: Природа показателя Процесс измерения Характеристики измерения (надежность/валидность) Выбор измерений Факторы, влияющие на измерения Когда и как часто измерение проводится в ходе исследования?

Содержание слайда: Характеристики измерения: Некий объект или явление, которое изменяется наблюдаемым и количественно измеримым образом Измерение = истинное значение + ошибка Ошибка = случайная + систематическая

Содержание слайда:

Содержание слайда: Подробнее Систематическая ошибка отбора Систематическая ошибка участия Систематическая ошибка выбывания Систематическая ошибка оценки эффективности Систематическая ошибка репортирования Систематическая ошибка, обусловленная вмешивающимися факторами

Содержание слайда: Способы контроля систематических ошибок

Содержание слайда: Характеристики измерения

Содержание слайда: Выбор конечных точек на практике: Формулировка цели исследования Научная гипотеза, с указанием терапевтической области и популяции исследования (это не шутка!) Поиск в рекомендациях регуляторных органов ФГБУ «Научный центр экспертизы средств медицинского применения», Руководство по экспертизе лекарственных средств (вплоть до рекомендованных методов оценки) Guidance for Industry: Clinical Trial Endpoints (FDA, EMA) Прецеденты одобрения конечных точек Поиск в результатах проведенных исследований Результаты мета-анализа (сравнение с другими препаратами) Результаты контролируемых исследований Конечные точки одобренных (не завершившихся) исследований Конечные точки в научных публикациях (не всегда РКИ)

Содержание слайда: На практике: Конечный результат (иногда) требуется согласовать с opinion-leader`ом (разные школы) При этом нужно учесть, что обычно OL в РКИ ни за что не отвечает и его рекомендации тоже требуют проверки (Эр) Оценить имеющиеся данные, необходимые для планирования Как минимум, ожидаемую величину эффекта (Ал) Как минимум, оценку дисперсии показателя (Ал) Часто – клинически значимые различия (ФГБУ - возвраты) Часто – эффективность конкурирующих препаратов Обязательно – «общую оценку эффективности» (Эр) Оценить несколько вариантов развития событий Оптимистический и пессимистический (как эффект, так и само исследование, удобство заполнения шкал) Поиграть в «бэклог» (ок, мы провалили исследование, почему?) Обдумать варианты дизайна (Повторные измерения? Перекрестный? Промежуточный анализ?)

Содержание слайда: При прочих равных: Исследования с повторными наблюдениями позволяют существенно увеличить мощность исследования Интервальная шкала (надежная, валидная, с достаточной для планирования информацией) позволяет существенно увеличить мощность исследования Время до наступления события хорошо работает только в крупномасштабных длительных исследованиях (азбука, но: в трех исследованиях за последний год Спонсор всеми силами настаивал на конечной точке) Качество жизни (SF-36 v2), несмотря на широкое применение, не лишено ряда спорных моментов (что произойдет со шкалой физического здоровья, если у пациента улучшилось психическое, и наоборот?)

Содержание слайда:

Содержание слайда: Выбор статистического теста

Содержание слайда:

Содержание слайда: Планирование мощности исследования Концепция планирования мощности подразумевает определение необходимого размера выборки, чтобы обнаружить клинически/научно значимое различие для фиксированного уровня ошибки I рода

Содержание слайда: Планирование мощности исследования Формулирование статистических гипотез и методов статистического анализа, направленных на подтверждение этих гипотез; Определение максимально допустимых значений ошибок I и II рода (вероятность ошибки I рода и мощности исследования); Определение параметров распределения переменной отклика, включая показатели среднего и дисперсии в условиях отсутствия воздействия; Определение величины значимого клинического эффекта (детализация альтернативной гипотезы); Определение размера выборки клинического исследования;

Содержание слайда:

Содержание слайда:

Содержание слайда:

Содержание слайда: Планирование объема выборки

Содержание слайда:

Содержание слайда:

Содержание слайда:

Содержание слайда: «Терминологические джунгли» Introductory medical statistics, 3rd edition by R.F.Mould, 1998