Bài giảng Một số thông số thống kê cơ bản trong nghiên cứu lâm sàng

Chia sẻ: Buemr KKK | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:52

Thêm vào BST

Báo xấu

37
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

"Bài giảng Một số thông số thống kê cơ bản trong nghiên cứu lâm sàng" tìm hiểu thống kê mô tả, thống kê suy luận, một số thông số thống kê cơ bản, các thông số thống kê mô tả, áp dụng nghiên cứu lâm sàng, ý nghĩa thống kê mô tả trong nghiên cứu lâm sàng, so sánh sự khác biệt biến định lượng...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Một số thông số thống kê cơ bản trong nghiên cứu lâm sàng

MỘT SỐ THÔNG SỐ THỐNG KÊ CƠ BẢN TRONG NGHIÊN CỨU LÂM SÀNG BS. VĂN ĐỨC HẠNH VIỆN TIM MẠCH VIỆT NAM
THỰC TRẠNG TRÌNH BÀY SỐ LIỆU THU ĐƯỢC
THỐNG KÊ MÔ TẢ - SUY LUẬN Thống kê mô tả (Descriptive statistic): kỹ thuật dùng để mô tả các đặc tính của mẫu. Thống kê suy luận (Inferential statistic): quá trình suy luận từ đặc tính của mẫu ra đặc tính của quần thể.
THỐNG KÊ MÔ TẢ BIẾN ĐỊNH TÍNH BIẾN ĐỊNH LƯỢNG Tần số Trung bình (mean) Tỷ lệ phần trăm Trung vị (median) Mode Độ lệch chuẩn ( standard deviation) Phương sai (variance)
THỐNG KÊ SUY LUẬN THỜI GIAN ĐỊNH TÍNH ĐỊNH LƯỢNG BIẾN CỐ t test SO SÁNH SỰ ANOVA Khi bình phương Wilcoxon KHÁC BIỆT Fisher test Mann-Whitney Log-rank test Sign test ... Hệ số r TƯƠNG OR / RR HR (Hazard Hồi quy tuyến QUAN Hồi quy Logistic tính Ratio) Hồi quy COX
MỘT SỐ THÔNG SỐ THỐNG KÊ CƠ BẢN p value Tần số, tỷ lệ / Trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn ttest / Khi bình phương / Logrank test OR, RR, 95%CI / r / HR Hồi quy Logistic / Hồi quy tuyến tính / Hồi quy COX Hệ số Kappa Độ nhạy, độ đặc hiệu, ROC
GIÁ TRỊ p
p < 0,05 NGHĨA LÀ GÌ? Sự khác biệt của kiểm định có ý nghĩa thống kê ? Khả năng kết luận sai là nhỏ hơn 5% ? Khả năng kết luận đúng là trên 95% ? p càng nhỏ thì độ tin cậy càng lớn ? KHÔNG ĐÚNG Nguyễn Văn Tuấn (2008), Y học thực chứng
TIẾN TRÌNH TÌM p ? Tiến trình của 1 nghiên cứu khoa học: Xây dựng giả thiết Ho Đưa ra giả thiết chính H1 (mong muốn chứng minh) Thu thập dữ kiện (D) Phân tích dữ kiện: tính toán xác suất D xảy ra nếu giả thiết Ho đúng ==> tính toán p Như vậy: p là xác suất của dữ kiện D xảy ra nếu giả thiết Ho đúng P không trực tiếp cho chúng ta biết sự thật về giả thiết chính H1 mà chỉ gián tiếp cung cấp bằng chứng để bác Ho và chấp nhận H1. Có ý nghĩa thống kê chưa chắc đã có ý nghĩa về lâm sàng. Nguyễn Văn Tuấn (2008), Y học thực chứng
CÁC THÔNG SỐ THỐNG KÊ MÔ TẢ Tần số n Tỷ lệ % Trung bình: trung bình số học Trung vị: giá trị ở giữa bộ số liệu Mode: giá trị hay gặp nhất Độ lệch chuẩn: nói đến độ phân tán của số liệu
ÁP DỤNG NGHIÊN CỨU LÂM SÀNG NEJM, 2010, 362; 15; 1363
Ý NGHĨA THỐNG KÊ MÔ TẢ TRONG NGHIÊN CỨU LÂM SÀNG Mô tả đặc điểm ban đầu về lâm sàng hoặc cận lâm sàng của đối tượng nghiên cứu ban đầu. Giúp người đọc hiểu đặc tính quần thể nghiên cứu, từ đó dễ dàng lý giải khi so sánh với các nghiên cứu khác.
SO SÁNH SỰ KHÁC BIỆT BIẾN ĐỊNH LƯỢNG
SO SÁNH SỰ KHÁC BIỆT BIẾN ĐỊNH TÍNH
ÁP DỤNG NGHIÊN CỨU LÂM SÀNG J. Am. Coll. Cardiol. 2005;45;999-1002
ÁP DỤNG NGHIÊN CỨU LÂM SÀNG NEJM, 2010, 362; 15; 1363
Ý NGHĨA SO SÁNH SỰ KHÁC BIỆT TRONG NGHIÊN CỨU LÂM SÀNG Nói về sự khác biệt giữa các trung bình (hoặc các trung vị), các tỷ lệ ==> sự khác biệt trong mẫu nghiên cứu Không mô tả mối tương quan giữa các biến ==> chưa suy rộng cho cả quần thể nghiên cứu. Áp dụng: mô tả đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng tại thời điểm ban đầu và/hoặc kết thúc nghiên cứu.
PHÂN TÍCH SỐNG CÒN
PHÂN TÍCH SỐNG CÒN Có 2 phương pháp phân tích sống còn: Phương pháp phân tích bảng sống: xác suất sống còn được tính toán dựa trên thời gian được ấn định sẵn (ví dụ: mỗi 30 ngày). Ít dùng trên lâm sàng. Phương pháp Kaplan - Meier: xác suất sống được tính toán tại thời gian mỗi biến cố xảy ra. Thường được dùng trên lâm sàng.
PHÂN TÍCH SỐNG CÒN Đường cong Kaplan - Meier: Đường cong thể hiện sự sống còn của quần thể nghiên cứu theo thời gian. Cho phép đánh giá sự sống còn theo thời gian ngay cả khi bệnh nhân drop out hoặc nghiên cứu ở những thời gian khác nhau. Kiểm định Logrank: So sánh đường cong sống còn bằng cách so sánh tần suất quan sát và tần suất mong đợi ở mỗi biến cố thời gian.