culegerea datelor

Culegerea datelor

Dr. Vladimir Bacârea

Culegerea datelor2

Culegerea datelor medicale

Definirea datelor medicale Moduri de culegere a datelor medicale Metode de culegere a datelor medicale Instrumente de cercetare Planul de analiză a datelor

Culegerea datelor3

Variabile

Date medicale = variabile Variabila = funcţie (poate lua diverse valori

pentru fiecare element al eşantionului sau a populaţiei ţintă)

Stabilirea tipului de variabilă

Culegerea datelor4

Tipuri de variabile

Sunt clasificate în două grupe: – Variabile cantitative (caracteristică măsurabilă)– Variabile calitative (caracteristică ce nu poate fi

măsurată)

Culegerea datelor5

Tipuri de variabile

Variabilele calitative pot fi:– Nominale – grupuri de elemente ce nu pot fi

ordonate (culoarea părului)– Nominale ordonate – concluziile pot fi grupate

(eficienţa unui tratament: slabă, bună, foarte bună)

– Binare – apar numai două posibilităţi (bolnav / sănătos)

Culegerea datelor6

Tipuri de variabile

Variabilele cantitative pot fi:– Continue – o variabilă măsurabilă care poate lua

o infinitate de valori, de obicei într-un interval (TAD, colesterol)

– Discrete – variabile care nu pot lua decât valori întregi (scor APGAR)

Culegerea datelor7

Tipuri de variabile

Variabilele cantitative se clasifică:– Raţii (proporţia a două cantităţi are o anumită

relevanţă) (înălţimea corpului uman)– Interval (distanţa între două puncte pe scală are

semnificaţie precisă) (temperatura în grade Celsius)

– Ordinale (permite ordonarea subiecţilor în sens crescător al unei anumite variabile studiate)

Culegerea datelor8

Tipuri de variabile

Variabile de supravieţuire– Corespund timpului scurs între includerea unui

subiect în studiu şi apariţia unui element predefinit (deces, metastază, complicaţie)

Culegerea datelor9

Tipuri de variabile

Definirea corectă a tipului de variabilă într-o cercetare condiţionează:– Metodologia aplicată– Tipul de culegere a datelor– Tipul studiului ales

Culegerea datelor10

Modul de culegere a datelor

În funcţie de elementele studiate:– Culegerea exaustivă. Toţi subiecţii populaţiei pe

care dorim să o studiem. Greu de realizat din cauza costurilor foarte mari sau a alterării populaţiei de studiu.

– Prin eşantionare. Este metoda folosită în studii medicale

Culegerea datelor11

Modul de culegere a datelor

În funcţie de durata culegerii.– Transversală. Se studiază un grup la un moment

dat.– Longitudinală. Extinsă in timp:

Retrospectivă – înregistrări medicale Prospectivă – date culese la intervale prestabilite de

timp

Culegerea datelor12

Modul de culegere a datelor

Culegere de tip eşantion reprezentativ

Boală prezentă

Boală absentă Total

Factor de risc prezent a b a + b

Factor de risc absent c d c + d

Total a + c b + d a + b + c + d = n

Culegerea datelor13

Modul de culegere a datelor

Culegere de tip eşantion reprezentativ permite calcularea:

– Prevalenţei unei boli– Frecvenţei expunerii– Gradul de asociere între factorul eventual de risc

şi boala

Culegerea datelor14

Modul de culegere a datelor

Culegere de tip eşantion reprezentativ are limite:– Dificultatea studiului unui număr mare de subiecţi– Probleme de cost– Scăderea interesului subiecţilor pentru studiu– Pierderi din vedere

Culegerea datelor15

Modul de culegere a datelor

Culegerea de tip expus – neexpus

Boală prezentă Boală absentă Total

Expus factorului de risc a b a+b

Neexpus factorului de risc c d c+d

Total a+c b+d a+b+c+d

Culegerea datelor16

Modul de culegere a datelor

Culegerea de tip expus – neexpus permite calcularea:– Efectului unui factor de expunere (prognostic,

tratament, risc, etc.)

Culegerea datelor17

Modul de culegere a datelor

Culegerea de tip expus – neexpus are limite:– Pierderi din urmărire– Erori de memorie– Calcul statistic permis doar între categoriile

predefinite

Culegerea datelor18

Modul de culegere a datelor

Culegerea tip caz - martor

Boală prezentă Boală absentă Total

Expus factorului de risc a b a+b

Neexpus factorului de risc c d c+d

Total a+c b+d a+b+c+d

Culegerea datelor19

Modul de culegere a datelor

Culegerea tip caz – martor permite calcularea:– Proporţia celor expuşi– Şansa de risc (OR)

Culegerea datelor20

Modul de culegere a datelor

Culegerea tip caz – martor are limite:– Aprecieri subiective ale cercetătorului– Compararea statistică a datelor (variabilelor) se

poate face doar pe verticală (bolnav – fără boală)

Culegerea datelor21

Metode de culegere a datelor

Fiziologice– (TA, glicemie, colesterol, etc.)

Metode observaţionale– Sincronizare cu obiectivul studiului– Elaborarea unui ghid de observare– Instruirea investigatorilor

Culegerea datelor22

Metode de culegere a datelor

Interviul– De profunzime– De grup

Presupune etape similare metodologic ca în cazul observaţiei

Culegerea datelor23

Metode de culegere a datelor

Chestionarul– Introducere– Conţinut– Exprimarea întrebărilor– Grafica chestionarului

Culegerea datelor24

Metode de culegere a datelor

Înregistrări preexistente – Foi de observaţie– Registre de consultaţie– Buletine de analize– Registre de operaţii– Etc.

Culegerea datelor25

Metode de culegere a datelor

Construirea unui instrument nou– Definirea structurii cu care se va face măsurarea– Formularea itemilor de măsură– Analiza validităţii instrumentului de măsură – măsoară

acesta fenomenul corect?– Elaborarea de instrucţiuni de utilizare pentru investigatori– Pretestarea instrumentului– Aprecierea validităţii interne şi externe a datelor culese

Culegerea datelor26

Instrumente de cercetare

Alegerea instrumentului de cercetare depinde de:– Obiectivul studiului– Boala studiată– Populaţia în studiu

Culegerea datelor27

Instrumente de cercetare

Studiul în bibliotecă Computerul Determinările experimentale Statistica Mintea umană Facilităţi de limbaj şi comunicare

Culegerea datelor28

Instrumente de cercetare

Studiul în bibliotecă– cataloagele bibliotecii, – indexuri şi rezumate, – referinţele bibliotecarului, – căutarea prin rafturile bibliotecii

Culegerea datelor29

Instrumente de cercetare

Computerul – Internetului şi a World Wide Web (www) – „motoare” de căutare şi selecţie a datelor

medicale – Poşta electronică (poşta electronică)

Culegerea datelor30

Instrumente de cercetare

Determinările experimentale– Cuantificarea fenomenelor calitativ sau cantitativ– Standardizarea variabilelor (nominale ordinale,

etc.)– Validarea metodei– Reproductibilitatea metodei

Culegerea datelor31

Instrumente de cercetare

Statistica– Descriptivă– Inferenţială

Teste statistice – semnificaţia statistică

Culegerea datelor32

Instrumente de cercetare

Mintea umană

“semnificativ statistic”

vs. “semnificativ ştiinţific”

Culegerea datelor33

Instrumente de cercetare

Limbaj şi comunicare– Exprimare

Oral Scris

– Nuanţare

Culegerea datelor34

Planul de analiză a datelor

Definirea scopului Definirea obiectivelor studiului Definirea ipotezelor de lucru Eşantionarea Asigurarea calităţii datelor Testarea ipotezelor

Culegerea datelor35

Planul de analiză a datelor

Definirea scopului: Descrierea unui fenomen de sănătate (să

evaluăm tuberculoza pulmonară în Jud. Mureş)

Evaluarea unui procedeu diagnostic (să stabilim calitatea ultrasonografiei în diagnosticul litiazei biliare)

Culegerea datelor36

Planul de analiză a datelor

Definirea scopului: Evaluarea unei abordări terapeutice (să

demonstrăm eficienţa colecistectomiei laparoscopice pentru litiaza biliară)

Cercetarea unor factori de risc şi/sau prognostici (să demonstrăm rolul cromului heptavalent în etiologia BPCO)

Culegerea datelor37

Planul de analiză a datelor

Definirea obiectivelor studiului Descrierea unui fenomen de sănătate

– Obiectiv principal (calcularea prevalenţei TBC în populaţia ţintă)

– Obiective secundare (stabilirea populaţiei ţintă, stabilirea metodei de diagnostic, etc.)

Culegerea datelor38

Planul de analiză a datelor

Definirea obiectivelor studiului Evaluarea unui procedeu diagnostic

– Obiectiv principal (calcularea parametrilor de performanţă a ultrasonografiei sensibilitate, specificitate, etc.)

– Obiective secundare (stabilirea populaţiei ţintă, definirea “standardului de aur”, etc.)

Culegerea datelor39

Planul de analiză a datelor

Definirea obiectivelor studiului Evaluarea unei abordări terapeutice

– Obiectiv principal (compararea eficienţei colecistectomiei laparoscopice cu colecistectomia clasică)

– Obiective secundare (stabilirea populaţiei ţintă, stabilirea criteriilor de comparare, etc.)

Culegerea datelor40

Planul de analiză a datelor

Definirea obiectivelor studiului Cercetarea unor factori de risc şi/sau

prognostici– Obiectiv principal (calcularea rolului cromului în

etiologia BPCO)– Obiective secundare (stabilirea populaţiei ţintă,

asigurarea comparabilităţii între loturile de studiu40, etc.)

Culegerea datelor41

Planul de analiză a datelor

Definirea ipotezelor de lucru Descrierea unui fenomen de sănătate

– Prevalenţa tuberculozei pulmonare în Jud. Mureş este o problemă de sănătate publică

Evaluarea unui procedeu diagnostic– Ultrasonografia pentru diagnosticul colecistitei

litiazice este mai sensibilă şi specifică decât diagnosticul pe criterii clinice

Culegerea datelor42

Planul de analiză a datelor

Definirea ipotezelor de lucru Evaluarea unor abordări terapeutice

– Colecistectomia laparoscopică este mai uşor suportată de pacient decât cea clasică

Cercetarea unor factori de risc şi/sau prognostici– Cromul este factor de risc pentru BPCO

Culegerea datelor43

Planul de analiză a datelor

Eşantionarea Descrierea unui fenomen de sănătate

– Eşantion reprezentativ (calitativ şi cantitativ, transversal)

Evaluarea unui procedeu diagnostic– Eşantion reprezentativ (calitativ şi cantitativ,

transversal)

Culegerea datelor44

Planul de analiză a datelor

Eşantionarea Evaluarea unei abordări terapeutice

– Culegere tip caz - martor (retrospectiv, longitudinal)

Evaluarea unui procedeu diagnostic– Culegere tip caz - martor (retrospectiv,

longitudinal)– Culegere tip expus – neexpus

(prospectiv,longitudinal)

Culegerea datelor45

Planul de analiză a datelor

Asigurarea calităţii datelor– Instruirea iniţială a colectorilor de date

(investigatorilor)– Verificarea periodică a modalităţii de colectare a

datelor– Colectarea paralelă de date (dacă instrumentul de

culegere a datelor permite)– Reinstruirea investigatorilor

Culegerea datelor46

Planul de analiză a datelor

Asigurarea calităţii datelor– Dezvoltarea unei baze de date– Instruirea operatorului– Introducerea datelor în două baze de date

paralele pentru comparare– Realizarea de programe de verificare a valorilor

incorecte, extreme, şi lipsă (aberrant, outliers, missing data)

Culegerea datelor47

Planul de analiză a datelor

Testarea ipotezelor Stabilirea datelor de comparat Stabilirea tipului de variabile care exprimă

datele medicale de comparat Alegerea corectă a testelor statistice Elaborarea de “dummy tables” pentru

fiecarea ipoteză de testat

Culegerea datelor48

Alegerea testelor statistice

Tipul datelor

Scop Distribuţie Gaussiană Distribuţie non-Gaussiană Binomial

Descrirea unui singur grup

Medie, abatere standard Mediană Proporţie

Compararea unui grup cu o valoare ipotetică

Test Student pentru un eşantion

Test Wilcoxon Chi – pătrat

Compararea a două grupuri nepereche

Test Student nepereche Test Mann - Whitney Test Fisher (chi pătrat pentru eşantioane mari)

Compararea a două grupuri pereche

Test Student nepereche Test Wilcoxon Test McNemar

Compararea a trei sau mai multe grupuri

ANOVA Test Kruskal Wallis Regresie Cox

Culegerea datelor49

Elaborarea de “dummy tables” pentru fiecarea ipoteză de testat

PacienţiNumăr zile de

spitalizare pentru pacienţii cu CL

Număr zile de spitalizare pentru pacienţii cu CC

Pacientul 1 3 7

Pacientul 2 4 8

Variabila care defineşte numărul de zile de spitalizare este cantitativă discretă. Descriptiv mediana şi modul sunt semnificative. Testul corect de detectare a diferenţei este Mann Whitney.