interpretari ro

Upload: anoodi

Post on 29-Oct-2015

84 views

Category:

Documents


1 download

DESCRIPTION

:)

TRANSCRIPT

  • 1

    Cuprins Cuprins ........................................................................................................................................................ 1 Descrierea datelor ....................................................................................................................................... 1 Analiza datelor ............................................................................................................................................ 3

    Analiza prin tabele sau figuri a relaiei dintre variabile .......................................................................... 3 Analiza statistic ..................................................................................................................................... 4

    Evaluarea existenei unei legturi ntre dou variabile (boal i factor de risc/tratament i efect): ... 4 Cuantificarea importanei acestei legturi .......................................................................................... 5 Intervalul de ncredere (intepretare, notaie) ....................................................................................... 5

    Interpretarea clinic a rezultatelor .......................................................................................................... 6 Studii care caut legturi ntre diveri factori implicai n patologii .......................................................... 7 Studii prognostice (factori de risc) .............................................................................................................. 9

    Tabel de contingen ............................................................................................................................... 9 Indicatorul utilizat: .................................................................................................................................. 9

    Studii terapeutice ...................................................................................................................................... 10 Cuantificarea importanei diferenei ntre grupurile comparate: .......................................................... 10 Tabelul de contingen .......................................................................................................................... 10 Indicatorul utilizat ................................................................................................................................. 11

    Studii diagnostice ...................................................................................................................................... 12 Studii de supravieuire .............................................................................................................................. 15 Evaluarea validitii articolelor tiinifice ................................................................................................. 17

    Evaluarea validitii trialurilor randomizate controlate ........................................................................ 17 Evaluarea validitii studiilor prognostice (cohort, caz-martor) ......................................................... 18 Evaluarea validitii studiilor diagnostice (cohort, caz-martor) .......................................................... 19

    Ierarhia evidenelor - Evaluarea apropierii de adevr a tipurilor de studii ............................................... 19 Studii terapeutice/reacii adverse/etiologie/prevenie ........................................................................... 19 Studii prognostice ................................................................................................................................. 20 Studii diagnostice .................................................................................................................................. 20

    Formularea unei ntrebri clinice n format PICO pentru a facilita cutarea ............................................ 20

    Descrierea datelor a. pentru variabile calitative:

    descrierea unei variabile o se vor utiliza: tabele de frecven o se vor utiliza: grafice de tip sectorial (pie)

    Interpretare: se va evalua egalitatea distribuiei categoriilor variabilei i se va comenta care prezint distribuie mai larg, sau mai redus.

    b. pentru variabile cantitative: descrierea unei variabile

    o variabile normal distribuite se vor utiliza: media i deviaia standard (SD), n formatul: medie deviaie standard. Ex. nivelul colesterolului n lotul studiat este: 190 15 mg/dl (media 1 SD)

    Interpretare: n intervalele:

  • 2

    medie 1 SD se afl aprox. 68% din datele din eantionul studiat

    medie 2 SD se afl aprox. 95% din datele din eantionul studiat

    medie 3 SD se afl aprox. 99% din datele din eantionul studiat

    o variabile non normal distribuite se vor utiliza: mediana i intevalul interquartilic n formatul: median [quartila 1, quartila 3]. Ex. nivelul colesterolului n lotul studiat este: 190 mg/dl [187-263]

    Interpretare: sub median se afl 50% din datele din esantion, sub quartila 1 se afl 25% din datele din esantion, sub quartila 3 se afl 75% din datele din esantion, ntre quartila 1 i 3 se afl 50% din datele din esantion.

    o se vor utiliza: tabele de frecven o se vor utiliza: histograme pentru descrierea distributiei

    Interpretare: distribuia e normal dac urmeaz grosier o form de clopot adic valorile extreme sunt puin frecvente i majoritatea datelor sunt apropiate de medie. Distribuia nu e normal dac are o form marcat asimetric, sau mult diferit de forma de clopot.

    o se vor utiliza: grafice sintetice variabile normal distribuite: grafic de medii (error plot)

    Aspect: cerc/coloan reprezint media, linii sus i jos : +/- 1 DS (sau alte variante)

    variabile non normal distribuite: grafic box and wiskers (box plot) Aspect: Cutie cu o linie nuntru reprezint mediana, partea de

    sus a cutiei reprezint quartila 3, partea de jos quartila 1, mustatile cel mai indepartat punct n intervalul 1.5 distante interquartilice, punctele din exterior valori extreme.

    c. Pentru variabile de supravieuire: se va utiliza: mediana timpului de supravieuire (fr zecimale)

    Interpretare: mediana timpului de supravieuire pentru un grup reprezint timpul ct supravieuiesc jumtate din subiecii acelui grup. Se poate afla i din graficul Kaplan-Meier, trasand o linie orizontal de la valoarea de 50% a axei verticale pn intersecteaz curba de supravietuire de unde se traseaz o dreapt vertical i se afl probabilitatea supravieuirii pe axa orizontal.

    se va utiliza: probabilitatea de supravietuire la un moment dat (ex. 5 ani) (fr zecimale)

    Interpretare: procentul de supravietuire la un moment dat. Se poate afla i din graficul Kaplan-Meier, trasand o linie verticala pornind de la axa timpului (momentul de interes ex 1/2/5 ani sau 12/24 luni), intersectare curb supravietuire de unde se traseaz o dreapt orizontal i se afl probabilitatea supravieuirii pe axa vertical.

    se va utiliza un tabel de contingen pentru variabila de interes i variabila care indic statusul cenzurii.

  • 3

    Interpretare: n cazul n care ntr-una sau mai multe din categoriile variabilei de interes exist prea puine evenimente (mai puin de 10), atunci estimrile studiului sunt imprecise i este probabil ca testele, sau indicatorii statistici calculai (ex. rata hazardului) s nu ating semnificaia statistic

    se va utiliza: curba de supravieuire Kaplan-Meier o Interpretare: curba de supravieuire arat evoluia probabilitii de a

    supravieui a subiecilor studiai. Forma curbei ne poate arta faptul ca subiecii realizeaz evenimentul mai accentuat inial i apoi mai moderat (ex. imediat dup operaie vor surveni relativ numeroase decese datorate riscului operator, iar doar apoi vor aprea decesele datorate bolii urmrite), sau numeroase alte variante.

    Analiza datelor Analiza datelor (pentru fiecare obiectiv n parte sunt precizai indicatorii pe care va trebui s-i calculai, sau testele statistice necesar a fi realizate i formatul n care va trebui s scriei rezultatele)

    Analiza prin tabele sau figuri a relaiei dintre variabile o pentru variabile calitative:

    se vor utiliza: tabele de contingen se vor utiliza: grafice de tip coloane

    Interpretare: dac raportul ntre variabile e proporional nu exist legtur ntre caracteristici, dac nu e proporional, atunci probabil exist o legtur, iar aceast legtur poate fi testat i descris.

    o pentru variabile cantitative: se poate utiliza: diagram nor de puncte (Scatter)

    Interpretare: dac punctele par s urmeze o dreapt oblic, atunci posibil s existe o relaie linear ntre variabile. Dac dreapta pare oblic ascendent atunci relaia ntre variabile este direct proporional, dac dreapta pare oblic descendent atunci relaia dintre variabile este invers proporional. Pentru evaluare ulterioar se poate folosi corelaia i regresia linear. Dac punctele sunt dispuse fr s dea impresia de dreapt oblic (ex. stau aproximativ n cerc, sau pe o dreapt orizontal sau vertical) atunci ntre variabile nu exist o relaie linear. Dac punctele par s urmeze o alt form (ex. curb de gradul doi, curb exponenial) atunci ntre puncte exist alte relaii (ex. ptratice, exponeniale). Pentru evaluare ulterioar NU se poate folosi corelaia i regresia linear

    o pentru variabile de supravieuire: se poate utiliza: curbele de supravieuire Kaplan-Meier

  • 4

    Interpretare: dac dou sau mai multe curbe de supravieuire se suprapun, atunci mai probabil nu exist diferene ntre categoriile corespunztoare curbelor. Dac o curb de supravieuire corespunztoare unei categorii se situeaz deasupra altei curbe de supravieuire corespunztoare altei categorii, atunci supravieuirea pentru prima categorie este superioar celeilalte (n situaia n care evenimmentul urmrit este negativ). Cu ct distana dintre curbe este mai mare cu att diferena de probabilitate de supravieuire este mai mare.

    Analiza statistic Obiective:

    Evaluarea existenei unei legturi ntre dou variabile (boal i factor de risc/tratament i efect):

    Alegere test statistic comparare date calitative

    o 2/>2 esantioane independente (valori peste 5 n tabel ateptat n 80% din celule) Testul Hi ptrat (Chi square) n EpiInfo: Chi square uncorrected

    o 2/>2 esantioane independente (valori sub 5 n tabel ateptat n peste 20% din celule EpiInfo ne sugereaz dac e necesar) Testul exact Fisher n EpiInfo: Fisher exact test

    o 2 esantioane dependente/perechi Testul Mc Nemar

    comparare date cantitative care au o distribuie normal (histograma n clopot, simetrica) o 2 esantioane independente

    Testul Student pentru eantioane independente Cu variane egale/inegale n Excel: t test assuming equal/unequal variances n EpiInfo: ANOVA (caz particular pentru 2 variabile)

    o 2 esantioane dependente/perechi Testul Student pentru eantioane dependente

    n Excel: t test paired two sample for means comparare date cantitative care nu urmeaz o distribuie normal

    o 2 esantioane independente Testul Mann Whitney U

    n EpiInfo: Kruskal-Wallis (caz particular pentru 2 variabile) o 2 esantioane dependente/perechi

    Testul Wilcoxon pentru eantioane dependente

  • 5

    comparare date de supravietuire o 2/>2 esantioane independente

    Testul log-rank n EpiInfo: Kaplan-Meier

    Interpretare rezultat test, notarea acestuia n formatul: p=valoare - numele testului folosit, cu maxim 3 zecimale

    Ex. p=0.01 - test Student pentru eantioane perechi Ex. daca p

  • 6

    studiat, eroarea standard se refer la ct de departe se afl parametrul estimat fa de adevratul parametru al populaiei

    Interpretarea clinic a rezultatelor o dac rezultatele obinute sunt semnificative statistic ne uitm la indicatorul

    medical care cuantific importanta efectului/diferentei ntre grupuri i la intervalul de incredere asociat.

    Indicatorul medical care cuantific importanta efectului - apreciem daca ni se pare important sau nu valoarea lui (ex. un risc relativ de a face cancer pulmonar de 13 ori mai mare la fumatori fata de nefumatori, consider ca este foarte important) Interpretarea are o doz important de subiectivism i depinde de experiena n domeniul respectiv. Indicatorii de tip raport: OR, RR, HR sunt dificil de evaluat. Plaja de valori ntre 0 i 1 este echivalent cu plaja de valori ntre 1 i infinit!!! Astfel un RR de 0,1 e echivalent cu un RR de 10 (1/0,1=10). Un RR de 0,01 e echivalent cu un RR de 100!

    Tabelul I Simulri valori RR sau OR sau HR

    RR sau OR 1/RR

    Diferenta intre valori consecutive

    0,01 100,0 0,02 50,0 0,01 -50,00 0,03 33,3 0,01 -16,67 0,04 25,0 0,01 -8,33 0,05 20,0 0,01 -5,00 0,10 10,0 0,05 -10,00 0,15 6,7 0,05 -3,33 0,20 5,0 0,05 -1,67 0,25 4,0 0,05 -1,00 0,30 3,3 0,05 -0,67 0,35 2,9 0,05 -0,48 0,40 2,5 0,05 -0,36 0,45 2,2 0,05 -0,28 0,50 2,0 0,05 -0,22 0,55 1,8 0,05 -0,18 0,60 1,7 0,05 -0,15 0,65 1,5 0,05 -0,13 0,70 1,4 0,05 -0,11 0,75 1,3 0,05 -0,10 0,80 1,3 0,05 -0,08 0,85 1,2 0,05 -0,07 0,90 1,1 0,05 -0,07 0,95 1,1 0,05 -0,06 1,00 1,0 0,05 -0,05

  • 7

    intervalul de incredere asociat ne uitm la capetele lui i apreciem daca ni se pare importanta valoarea fiecarui capat. Daca ambele sunt importante, sau ambele sunt putin importante rezultatele sunt clare i precise (interval de incredere ingust), daca un capat e important i altul neimportant atunci n realitate putem avea orice variant rezultatele sunt imprecise (interval de incredere larg) (ex 1. un risc relativ de a face cancer pulmonar de 13 ori mai mare la fumatori fata de nefumatori are un CI de la 11-15 ambele capete sunt importante clinic, i rezultatele sunt precise interval de incredere ingust. Ex. 2 pentru alt studiu acelasi risc relativ e de 12, dar CI e de la 1,01-30 captul stng e foarte putin important, iar capatul drept e important rezultate imprecise interval de incredere larg). Lrgimea intervalului e dificil de interpretat pentru indicatorii de tip raport: OR, RR, HR. Astfel un interval de ncredere pentru OR ntre 0.01 i 0,1 este echivalent cu unul ntre 10 i 100 n direcie opus

    o dac rezultatele obinute nu sunt semnificativs statistic i dac efectul observat este puin important din punct de vedere clinic

    (vezi mai sus) i dac studiul a fost efectuat pe un eantion suficient de mare

    atunci cel mai probabil nu exist semnificaie clinic i nu merit efectuate alte studii pe aceeai tem. Trebuie fcut o analiz de putere pentru a avea argumente asupra lipsei efectului clinic util

    dac studiul a fost efectuat pe un eantion mic atunci este posibil s nu existe semnificaie clinic, dar alte studii mai mari ar putea fi fcute pentru a verifica studiul de fa, ntruct din ntmplare am fi putut gsi un astfel de rezultat

    dac efectul observat este important din punct de vedere clinic atunci este posibil s existe semnificaie clinic dar trebuie alte studii mai mari pentru a descoperi dac acest efect exist ntr-adevr. ntmplarea poate s duc la rezultate importante chiar dac n realitate nu exist diferente.

    Studii care caut legturi ntre diveri factori implicai n patologii evaluarea existenei unei legturi lineare ntre diferite variabile/caracteristici:

    o Regresie linear simpl (o variabil independent, o variabil independent) o Regresie linear multipl (mai multe variabile independente, o variabil dependent)

    Se utilizeaz testul F (valoarea corespunztoare a lui p obinut cu testul F se gsete n al doilea tabel dup efectuarea regresiei cu Regression din Data Analyisis: ANOVA)

    n formatul: p=valoare - numele testului folosit, cu maxim 3 zecimale Ex. p=0.01 - test Student pentru eantioane perechi Ex. daca p

  • 8

    cuantificarea importanei acestei legturi:

    o coeficient de corelaie (r), coeficieni de determinare (r2) ales ntruct: cuantific legtura dintre dou variabile cantitative continue. n formatul: coeficient de corelaie, coeficient de determinare Datele se scriu cu dou

    zecimale. Interpretare statistic:

    o Coeficientul de corelaie arat msura n care variaiile unei variabile sunt corelate cu variaiile altei variabile. Exist coeficieni de corelaie pentru date de tip cantitativ continuu, normal distribuite: coeficientul de corelaie Pearson, sau pentru date nominale ordonate sau date de tip cantitativ continuu care nu sunt normal distribuite: coeficientul de corelaie Spearman. Interpretarea e aceeai n cea mai mare parte.

    dac se apropie de 1 indic faptul c dac o variabil crete atunci i cealalt creste i viceversa. Dac se apropie de -1 indic faptul c dac o variabil crete atunci cealalt scade i viceversa. Un coeficient de corelaie n valoare absolut ntre: 0-0,25 indic o corelaie slab sau nul 0,25-0,5 indic o corelaie acceptabil 0,5-0,75 indic o corelaie moderat 0,75-1 indic o corelaie foarte bun

    o Ex. r=0,78 corelaia linear ntre variabila x i y este foarte bun, i direct proporional (dac x crete, crete i y)

    Coeficientul de corelaie Pearson arat gradul asocierii lineare dintre dou variabile cantitative continue normal distribuite. (Interpretabil doar pentru regresiile lineare simple. se utilizeaz multiple R din primul tabel dup efectuarea regresiei cu Regression din Data Analyisis: Regression Statistics):

    o Coeficientul de determinare (se utilizeaz Adjusted R square din al doilea tabel dup efectuarea regresiei cu Regression din Data Analyisis: ANOVA): arat procentual ct la sut din variaia unei variabile e explicat de variaia celeilalte variabile

    o Ex. r2=0,89 89% din variaia lui y este explicat de variaia lui x o ecuaia dreptei de regresie

    n formatul: variabil dependent = variabil independent_1 x coeficientul ei + ... + variabil independent_n x coeficientul ei + coeficient liber (intercept). Toate cu unitatea de msur ntre paranteze. o Ex: vrsta gestaional (sptmni) = lungime femur (cm) x 4,7015 + 3,2012

    Alegerea coeficienilor i variabilelor importante pentru regresia multipl: se aleg doar variabilele i coeficienii pentru care valoarea lui p este

  • 9

    interes (lungime v.n. 50 cm, perimetru cranian 45 cm) ca fiind intervale precise. Valori mai mari dect aceast limit le putem considera imprecise clinic, pentru acea variabil/parametru.

    o eroarea standard a regresiei Interpretare statistic: eroarea standard este msura n care o observaie individual

    difer de cea prezis de modelul de regresie. (ex. pentru exemplul cu vrsta gestaional,de mai sus, eroarea standard a vrstei gestaionale este: 5 zile. Asta nseamn c pentru un caz n parte c adevrata valoare se afl cu 68% probabilitate ntr-un interval cuprins ntre valoarea prezis 5 zile.

    Interpretare clinic: valoarea erorii standard se apreciaz n context clinic. (Ex. Astfel pentru predicia vrstei gestaionale, avnd n vedere interesul de a afla momentul naterii, este rezonabil (suficient de precis) o eroare standard de 5 zile.)

    o Pentru problema prediciei greutii, pentru studiul de fa, putem considera c dac eroarea standard este sub 5% din greutatea normal a unui nou nscut (3.300 g) este suficient de precis predicia (ES sub 166 g)

    Atenie corelaia i regresia sunt lucruri diferite. Corelaia evalueaz msura legturii lineare ntre dou variabile continue

    Regresia linear este o metod de a prezice o variabil dependent n funcie de una sau mai multe variabile independente.

    Studii prognostice (factori de risc)

    Tabel de contingen Tabelul II Boal prezent Indemn de boal Total Factor prezent a b a+b Factor absent c d c+d Total a+c b+d a+b+c+d

    Indicatorul utilizat: o estimatorul punctual (ofer informatii despre ce s-a observat n studiu) i intervalul de

    ncredere 95% (ofer informatii despre ce se ntmpl n populatia tint/n realitate dac eantioanele sunt culese corect)

    culegere eantion reprezentativ Riscul relativ (Relative Risc/Risk Ratio RR) = [a/(a+b)] / [c/(c+d)]

    o Interpretare: de cte ori este mai frecvent boala la expui fa de neexpui

    Riscul atribuabil/diferenta de risc (Attributable Risk/Risk Difference RD) = [a/(a+b)] - [c/(c+d)]

    o Interpretare: cu ct la sut este mai frecvent boala la expui fa de neexpui

    culegere expus-neexpus Riscul relativ (Relative Risc/Risk Ratio RR) = [a/(a+b)] / [c/(c+d)]

  • 10

    o Interpretare: de cte ori este mai frecvent boala la expui fa de neexpui

    Riscul atribuabil/diferenta de risc (Attributable Risk/Risk Difference RD) = [a/(a+b)] - [c/(c+d)]

    o Interpretare: cu ct la sut este mai frecvent boala la expui fa de neexpui

    culegere caz-martor Rata ansei (Odds Ratio OR) = a * d / b * c

    o Interpretare corect n general: de cte ori este mai mare ansa de boal la expui fa de neexpui. ansa e probabilitatea unui eveniment (ex: bolii) mprit la probabilitatea absenei acelui eveniment. ansa nu e o probabilitate/procent!!!.

    o Interpretare corect pentru boli rare (prevalen

  • 11

    Indicatorul utilizat o estimatorul punctual (ofer informaii despre ce s-a observat n studiu) i intervalul de

    ncredere 95% (ofer informaii despre ce se ntmpl n populaia int/n realitate dac eantioanele sunt culese corect)

    culegere eantion reprezentativ (sau consecutiv) o REE, REC, ARR, RR, OR, NNT

    culegere expus-neexpus o REE, REC, ARR, RR, OR, NNT

    culegere caz-martor OR

    Pentru calcularea mrimii beneficiului tratamentului se vor calcula conform definiiilor de mai jos urmtorii indicatori:

    o Rata evenimentului experimental (REE = a / (a + b) ) (n englez: EER Experimental Event Rate) = proporia pacienilor din grupul celor tratai cu noul tratament (experiment) care au avut eveniment

    o Rata evenimentului de control (REC = c / (c + d) ) (n englez: CER Control Event Rate) = proporia pacienilor din grupul celor tratai cu placebo care au avut eveniment

    o Riscul relativ (RR = REE / REC) (n englez: RR Relative Risk) = raportul ntre rata evenimentului experimental i rata evenimentului de control. De cte ori e mai mare riscul de eveniment la cei care au primit tratamentul experimental fat de cei care au primit tratamentul de control.

    o Rata ansei (OR = (a * d) / (b * c)) (n englez: OR Odds Ratio) = raportul ntre ansa de a avea evenimentul la cei care au primit tratament experimental fa de ansa de a avea evenimentul la cei ce au primit intervenia de contorl. De cte ori e mai mare ansa de a avea eveniment la cei care au primit tratamentul experimental fat de cei care au primit tratamentul control.

    o Reducerea absolut a riscului (RAR = |REE REC|) (n englez: ARR Absolute Risk Reduction) = diferena absolut dintre rata evenimentului experimental i rata evenimentului de control. Cu ct la sut e mai eficient tratamentul experimental fat de cel de control (ex. cu ct la sut scad evenimentele la cei tratai cu tratamentul experimental fa de cei tratai cu intervenia de control)

    o Numrul necesar a fi tratat (NNT = 1 / ARR) (n englez: NNT Number Needed to Treat) = numrul de pacieni care trebuie s fie tratati cu tratamentul experimental pentru a preveni un eveniment comparativ cu placebo. Ex. NNT = 25 25 persoane trebuie s primeasc tratamentul Metistatin pentru ca la una s prevenim un eveniment vascular major! Valoarea cea mai buna e 1.

  • 12

    Studii diagnostice evaluarea probabilitii ca rezultatele gsite s fie obinute din ntmplare.

    o testul Mc Nemar ales ntruct: sunt date de tip calitativ perechi (dependente) n formatul: p=valoare - numele testului folosit, cu maxim 3 zecimale

    Ex. p=0.01 - test Student pentru eantioane perechi Ex. daca p

  • 13

    o Sensibilitatea (Se) (n englez: Se - Sensitivity) = RP / (RP + FN) proporia subiecilor bolnavi corect identificati ca pozitivi sau probabilitatea unui subiect bolnav s aib rezultat pozitiv la noul test

    o Specificitatea (Sp) (n englez: Sp - Specificity) = RN / (RN + FP) - proporia subiecilor indemni corect identificati ca negativi sau probabilitatea unui subiect indemn s aib rezultat negativ la noul test

    o Acurateea (n englez: Accuracy) indic ce proporie din toate testele efectuate vor da un rezultat corect =(RP + RN) /(RP + FP + RN + FN)

    o Raia de probabilitate pozitiv (RPP) = Se/(1-Sp) (n englez: +LR Positive Likelihood Ratio) indic de cte ori este mai probabil rezultatul unui test pozitiv la un pacient cu boal fa de un pacient fr boal

    o Raia de probabilitate negativ (RPN) = (1-Se)/Sp (n englez: -LR Negative Likelihood Ratio) indic de cte ori este mai probabil rezultatul unui test negativ la un pacient cu boal fa de un pacient fr boal

    Interpretare clinic: orientativ anumite valori ale LR pot determina schimbari mai mult sau mai puin mari n probabilitatea unui diagnostic.

    Astfel valori ale LR n intervalele: o LR >10 sau

  • 14

    o 6 cu 35% o 7,8,9 cu 40% o 10 cu 45%

    o Indicatori calculabili n Faza III (extrinseci, de teren):

    o Valoare predictiv pozitiv VPP (n englez: PPV - Positive Predictive Value) = RP / (RP + FP). Probabilitatea unui subiect cu un test pozitiv s aib boala, sau proporia subiecilor cu boal din grupul celor cu test pozitiv.

    o Valoare predictiv negativ VNP (n englez: NPV- Negative Predictive Value) = RN / (RN + FN) Probabilitatea unui subiect cu un test negativ s nu aib boala, sau proporia subiecilor indemni de boal din grupul celor cu test negativ.

    Redarea rezultatelor: orice indicator obinut trebuie redat n cuvinte pentru a demonstra c i s-a neles sensul. (ex. o sensibilitate de 89% nseamn c 89% din subiecii bolnavi vor iei pozitivi

    la noul test diagnostic. O PPV de 93% nseamn c un pacient la care iese pozitiv noul test

    diagnostic are 93% probabilitate de a avea boala). Interpretare clinic: Un indicator diagnostic ca Se, Sp, apropiat de 100% nseamn o calitate

    diagnostic ridicat. (orientativ 90% ridicat Dar pentru anumite situaii e nevoie de valori apropiate de 100% - ex. Test pentru verificarea prezenei HIV) (ex. Se=89% semnific faptul c noul test diagnostic are o sensibilitate ridicat). Un indicator diagnostic apropiat de 50% (dar mai mare de 50%) nseamn o calitate diagnostic aproape absent. Un indicator diagnostic mai mic de 50% indic mai probabil o greeal de concepie a studiului, sau a tabelului de contingen (cel mai probabil s-au inversat liniile sau coloanele ntre ele).

    Utilitatea clinic drept test de screening sau diagnostic de precizie: Un test cu sensibilitate foarte ridicat este util pentru depistare (screening) de mas al bolii vizate. Un test cu specificitate foarte ridicat este util pentru diagnostic de precizie al bolii vizate.

    Aplicaie practic a testelor diagnostice

    Pentru a afla probabilitatea ca un pacient s prezinte depresie cu ajutorul testului de supresie la

    dexametazon se traseaz pe nomograma Fagan (vezi figura de mai jos) o linie care unete valoarea

    probabilitii pre-test cu raia de probabilitate (se va utiliza raia de probabilitate pozitiv dac rezultatul

    testului este pozitiv, sau se va utiliza raia de probabilitate negativ dac rezultatul testului este negativ).

    Intersecia acestei linii cu scala de probabilitate post-test ofer o nou estimare a probabilitii ca

    pacientul s aib depresie.

  • 15

    Fig. 1 Nomograma Fagan pentru calculul probabilitii unui subiect de a avea o boal (probabilitatea posttest), cunoscnd probabilitatea pacientului de a avea boala nainte de aplicarea testului (probabilitatea pretest), rezultatul testului i raia probabilitii pentru rezultatul testului.

    Studii de supravieuire evaluarea existenei unei legturii ntre o variabil i timpul de supravieuire

    o testul Logrank ales ntruct: sunt date de supravieuire n formatul: p = valoare - numele testului folosit, cu maxim 3 zecimale

    Ex. p = 0.01 - test Student pentru eantioane perechi Ex. daca p

  • 16

    o Dac p0,05 atunci nu exist Cuantificarea importanei legturii ntre o variabil i timpul de supravieuire

    o Rata hazardului (HR) cu intervalul de ncredere asociat ales ntruct: arat cu ct hazardul unui grup e mai mare n comparaie cu un grup de

    referin (ex. hazardul prezenei unui factor n comparaie cu absena lui). n formatul: medie (95% I limit inferioar-limit superioar), ex. media lungimii nou

    nscutilor este: 45,7 cm. (95% I 43,7-47,7). Datele se scriu cu o zecimal interpretare HR: interpretare simplificat: dac HR>1 timpul de supravieuire este

    mai scurt (hazardul e mai mare), dac HR1), scade hazardul (dac HR1, sau cu (1-HR) dac HR

  • 17

    o variabil de interes de tip cantitativ ne spune c meninnd toate celelalte variabile din regresie constante, creterea valorii caracteristicii de interes cu o unitate crete hazardul (dac HR>1), scade hazardul (dac HR1, sau (1-HR) dac HR= 80% )

    e. Toi pacienii au fost analizai n grupurile crora au fost randomizai (analiza a fost de tipul intenie de a trata (intention to treat analysis) ? (DA/NU) (adic subiecii care au primit noul tratament, chiar dac nu l iau, sau l iau discontinuu, sau l iau greit, sunt analizai ca i cum ar fi luat toi tratamentul n mod corect, i la fel pentru cei din grupul control )

  • 18

    f. Trialul a fost controlat ? (DA/NU) (tratamentul de interes a fost comparat cu unul de control (nimic, placebo, tratament de referin, alt tratament)

    2. Criterii secundare de evaluare a validitii a. grupul urmrit i de control sunt comparabile ? (DA/NU) (comparabilitatea

    eantioanelor arat ct de eficient a fost eficient randomizarea. Randomizarea are rolul s fac grupurile comparate ct mai asemntoare n ce privete factorii care influeneaz rezultatul urmrit (att factorii cunoscui ct i cei necunoscui). Grupurile sunt comparabile dac factorii cunoscui care influeneaz rezultatul urmrit sunt asemntor distribuii ntre cele dou grupuri. n cazul n care acetia nu sunt egali distribuii ntre grupurile comparate, efectul acestora poate fi controlat prin diferite tehnici (stratificare, regresii). Prin controlare/ajustare efectul lor asupra rezultatului urmrit este eliminat))

    b. a fost folosit metoda orb pentru i. pacieni ? (DA/Neclar/NU) (pacientul nu tie pe care din intervenii o primete)

    ii. medicii curani ? (DA/Neclar/NU) (medicul curant nu tie pe care din intervenii o primete pacientul pe care l ngrijete)

    iii. investigatori care observ rezultatul urmrit ? (DA/Neclar/NU) (investigatorul nu tie pe care din intervenii a primit-o pacientul pe care l evalueaz)

    c. dac studiul este unul negativ (nu gsete diferene statistic semnificative ntre grupurile comparate) ? (DA/NU), puterea lui este suficient de mare ? (DA/NU) (puterea unui studiu este diferena minim pe care o poate observa dac n realitate ea exist, cu o anumit probabilitate (de obicei 80%). Ex. un studiu poate s aib puterea de a observa un ARR de 10% cu probabilitate de 80% - astfel dac ntre dou tratamente ar exista o diferen legat de proporia rezultatului urmrit mai mare sau egal cu 10% (ARR) studiul ar putea vedea aceast diferen n 80 de cazuri dintr-o sut (dac am realiza 100 de studii identice 80 din ele ar vedea diferena))

    Evaluarea validitii studiilor prognostice (cohort, caz-martor) 1. Criterii eseniale de evaluare a validitii

    a. Eantionul studiat este reprezentativ? (DA/NU) b. Eantionul studiat este clar definit ? (DA/NU) (prin criterii de includere, excludere) c. Subiecii sunt ntr-un stadiu bine definit al bolii de care sufer? (DA/NU/nu e aplicabil) d. n studiile de cohort pacienii au fost identificai naintea apariiei rezultatelor

    urmrite? (DA/NU) e. Subiecii au fost urmrii (followed) pe o perioad sufficient de lung de timp (astfel nct

    efectul tratamentului s poat aprea) ? (DA/NU) f. Au rmas suficient de muli subieci n studiu pentru o analiz nebiasat? (DA/NU) (rata de

    renunare < 20% - numrul de subieci pierdui din studiu, sau procentul subiecilor rmai n studiu >= 80% )

    2. Criterii secundare de evaluare a validitii a. Rezultatele urmrite au fost evaluate prin metoda orb? (DA/NU) (investigatorul nu tie pe

    care din intervenii a primit-o pacientul pe care l evalueaz) b. Criteriile pentru rezultatele urmrite sunt obiective? (DA/NU) c. S-a realizat ajustarea pentru factorii prognostici importani? (DA/NU) (n cazul n care

    exist factori cunoscui care influeneaz prognosticul, mai ales n situaia n care acetia nu sunt egali distribuii ntre grupurile comparate, efectul acestora poate fi controlat prin

  • 19

    diferite tehnici (stratificare, regresii). Prin controlare/ajustare efectul lor asupra rezultatului urmrit este eliminat)

    Evaluarea validitii studiilor diagnostice (cohort, caz-martor) 1. Criterii eseniale de evaluare a validitii

    a. Standardul de referin este acceptabil? (DA/NU) (este un test diagnostic n care avem ncredere c ne spune adevrul este cea mai bun tehnic de diagnostic pentru aspectul urmrit, sau printre cele mai bune tehnici diagnostice existente)

    b. Noul test i standardul de referin au fost evaluate independent ? (DA/Neclar/NU) (investigatori diferii au evaluat cele 2 teste)

    c. S-a folosit metoda orb? (DA/Neclar/NU) (nici investigatorul care a utilizat noul test diagnostic, nici investigatorul care a utilizat testul de referin nu tiau rezultatul celuilalt test)

    d. Testul a fost evaluat pe un spectru de pacieni corespunztor ? (DA/Neclar/NU) (asemntor cu ce se ntlnete n practica curent: incluznd subieci cu stadii incipiente, uoare, medii, severe de boal; subieci sntoi; subieci cu patologii similare; subieci tratai ct i netratai un grup de astfel de subieci se poate compune prin eantionare aleatorie sau consecutiv de subieci)

    2. Criterii secundare de evaluarea validitii a. Testul standard a fost aplicat indiferent de rezultatul testului nou? (DA/Neclar/NU) b. Metodele de realizare a noului test au fost descrise suficient de detaliat pentru a permite

    replicarea ? (DA/NU) (descriere mod execuie test, pregtirea prealabil a bolnavului pentru test, contraindicaii/precauii pentru test, precauii dup test, riscuri sau aspecte neplcute pentru bolnavul care este supus testului)

    c. Aspectul vizat este o boal/anormalitate a crei prezen are utilitate n practica clinic ? (DA/NU) (influeneaz prognosticul, sau decizia terapeutic)

    d. Noul test e fezabil/rezonabil? (DA/NU) (prin accesibilitate, cost, deranj/riscuri pentru pacient)

    Ierarhia evidenelor - Evaluarea apropierii de adevr a tipurilor de studii n ordine descresctoare fa de apropierea de adevr, cu nivelul de eviden asociat (preluat de la: Centre for Evidence-Based Medicine, adaptat, simplificat cu scop didactic). Este util cnd selectm din rezultatele cutrii articolele cele mai bune ca i apropiere de adevr.

    Studii terapeutice/reacii adverse/etiologie/prevenie 1a: referate sistematice de trialuri randomizate controlate 1b: trialuri randomizate cu intervale de ncredere nguste 2a: referate sistematice de studii de cohort 2b: studii de cohort (inclusiv trialuri randomizate controlate de slab calitate (ex. urmrire sub 80%)) 3a: referate sistematice de studii caz-martor 3b: studii caz-martor 4: serii de cazuri (sau studii de cohort sau caz-martor de slab calitate) 5: Opinia experilor fr evaluare critic explicit, sau bazat pe fiziologie, sau bazat pe cercetarea fundamental, sau bazat pe anumite principii

  • 20

    Studii prognostice 1a: referate sistematice de studii de cohort 1b: studii de cohort cu urmrire peste 80% 2a: referate sistematice de studii de cohort retrospective, sau de grupuri control netratate din trialuri randomizate controlate 2b: studii de cohort retrospective, sau de grupuri control netratate din trialuri randomizate controlate 4: serii de cazuri (sau studii de cohort de slab calitate) 5: Opinia experilor fr evaluare critic explicit, sau bazat pe fiziologie, sau bazat pe cercetarea fundamental, sau bazat pe anumite principii

    Studii diagnostice 1a: referate sistematice de studii diagnostice de nivel 1 1b: compararea independent, utiliznd metoda orb, a unui spectru consecutiv de pacieni corespunztor, la care s-a aplicat att testul de referin ct i noul test urmrit 2a: referate sistematice de studii diagnostice de nivel 2 2b: oricare din urmtoarele situaii:

    Comparare utiliznd metoda orb sau comparare obiectiv Studiul unui grup neconsecutiv de pacieni, sau un spectru ngust de subieci, sau ambele; dar

    n care la toi subiecii s-a aplicat att testul de referin ct i noul test urmrit 3b: compararea independent, utiliznd metoda orb, a unui spectru de pacieni corespunztor, dar la care testul de referin nu a fost aplicat la toi subiecii 4: oricare din urmtoarele situaii:

    Comparare utiliznd un test de referin care nu era obiectiv, sau nu s-a utilizat metoda orb, sau compararea nu a fost fcut ndependent

    Studiul unui spectru necorespunztor de pacieni 5: Opinia experilor fr evaluare critic explicit, sau bazat pe fiziologie, sau bazat pe cercetarea fundamental, sau bazat pe anumite principii

    Formularea unei ntrebri clinice n format PICO pentru a facilita cutarea Pacientul i/sau problema clinic:

    (notai numele bolii/bolilor de care sufer (ex. Hipertensiune)) Intervenia principal:

    (notai numele tratamentului sau testului diagnostic (ex. Atenolol, ecocardiografie)) (notai doar dac este ntrebare de terapie/prevenie/diagnostic)

    Intervenia de comparat : (notai numele tratamentului sau testului diagnostic (ex. lovastatin, ecocardiografie)) (notai doar dac este ntrebare de terapie/prevenie/diagnostic)

    Rezultatul/consecinele/obiectivul clinic ateptat sau urmrit (alegei un indicator): Pt. tratament treatment use sau dac sunt prea multe rezultate: number needed to treat (numr

    necesar a fi tratat), risk reduction (reducerea riscului), relative risk (riscul relativ), hazard ratio (rata hazardului), survival/mortality pentru supravieuire, eventual doar risk sau specific ceea ce dorii a se obine prin intervenie sau numele evenimentului urmrit (ex. reinfarctare, AVC... )

  • 21

    Pt. prevenie - number needed to treat (numr necesar a fi tratat), risk reduction (reducerea riscului), relative risk (riscul relativ), hazard ratio (rata hazardului)

    Pt. diagnostic sensitivity (sensibilitate), specificity (specificitate), likelihood ratio (raia probabilitii +/-), predictive value (valoarea predictiv +/-)

    Pt. prognostic risk (riscul), numele bolii/complicaiei vizate sau dac sunt prea multe rezultate n loc de risk se poate folosi relative risk (riscul relativ), odds ratio (rata ansei)

    Copyright Daniel-Corneliu Leucua

    CuprinsDescrierea datelorAnaliza datelorAnaliza prin tabele sau figuri a relaiei dintre variabileAnaliza statisticEvaluarea existenei unei legturi ntre dou variabile (boal i factor de risc/tratament i efect):Alegere test statisticInterpretare rezultat test, notarea acestuia

    Cuantificarea importanei acestei legturiIntervalul de ncredere (intepretare, notaie)

    Interpretarea clinic a rezultatelor

    Studii care caut legturi ntre diveri factori implicai n patologiiStudii prognostice (factori de risc)Tabel de contingenIndicatorul utilizat:

    Studii terapeuticeCuantificarea importanei diferenei ntre grupurile comparate:Tabelul de contingenIndicatorul utilizat

    Studii diagnosticeStudii de supravieuireEvaluarea validitii articolelor tiinificeEvaluarea validitii trialurilor randomizate controlateEvaluarea validitii studiilor prognostice (cohort, caz-martor)Evaluarea validitii studiilor diagnostice (cohort, caz-martor)

    Ierarhia evidenelor - Evaluarea apropierii de adevr a tipurilor de studiiStudii terapeutice/reacii adverse/etiologie/prevenieStudii prognosticeStudii diagnostice

    Formularea unei ntrebri clinice n format PICO pentru a facilita cutarea