Основы практической био-медицинской статистики - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №1

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №2

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №3

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №4

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №5

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №6

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №7

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №8

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №9

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №10

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №11

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №12

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №13

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №14

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №15

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №16

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №17

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №18

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №19

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №20

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №21

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №22

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №23

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №24

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №25

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №26

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №27

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №28

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №29

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №30

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №31

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №32

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №33

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №34

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №35

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №36

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №37

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №38

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №39

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №40

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №41

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №42

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №43

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №44

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №45

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №46

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №47

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №48

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №49

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №50

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №51

Основы практической био-медицинской статистики, слайд №52

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Основы практической био-медицинской статистики. Доклад-сообщение содержит 52 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание 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.

Слайд 2

Описание слайда:

Слайд 3

Описание слайда:

Примеры оценок (estimators)

Слайд 4

Описание слайда:

Слайд 5

Описание слайда:

Слайд 6

Описание слайда:

Тестирование гипотез

Слайд 7

Описание слайда:

Типы ошибок

Слайд 8

Описание 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

Слайд 9

Описание 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

Слайд 10

Описание 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

Слайд 11

Описание 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).

Слайд 12

Описание слайда:

Одно- и двусторонние гипотезы

Слайд 13

Описание слайда:

Тестирование гипотез

Слайд 14

Описание слайда:

Слайд 15

Описание слайда:

Слайд 16

Описание 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

Слайд 17

Описание слайда:

Слайд 18

Описание слайда:

Кросс-секционные исследования

Слайд 19

Описание слайда:

Кросс-секционные исследования (исследования распространенности)

Слайд 20

Описание слайда:

Кросс-секционные исследования (исследования распространенности)

Слайд 21

Описание слайда:

Когортные исследования

Слайд 22

Описание 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

Слайд 23

Описание 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

Слайд 24

Описание слайда:

Исследования «случай – контроль»

Слайд 25

Описание 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

Слайд 26

Описание слайда:

Слайд 27

Описание слайда:

Типы исследований: случай с разрывом аневризмы

Слайд 28

Описание слайда:

Экспериментальные исследования в параллельных группах

Слайд 29

Описание слайда:

Экспериментальные исследования перекрестного дизайна

Слайд 30

Описание слайда:

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

Слайд 31

Описание 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?

Слайд 32

Описание слайда:

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

Слайд 33

Описание слайда:

Слайд 34

Описание слайда:

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

Слайд 35

Описание слайда:

Способы контроля систематических ошибок

Слайд 36

Описание слайда:

Характеристики измерения

Слайд 37

Описание 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)

Слайд 38

Описание 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?)

Слайд 39

Описание 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?)

Слайд 40

Описание слайда:

Слайд 41

Описание слайда:

Выбор статистического теста

Слайд 42

Описание слайда:

Слайд 43

Описание слайда:

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

Слайд 44

Описание 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;