culegerea datelor
TRANSCRIPT
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.