ΔΙΑΣΦΑΛΙΣΗ ΚΑΙ ΕΛΕΓΧΟΣ ΠΟΙΟΤΗΤΑΣ ΣΕ ΕΠΙΔΗΜΙΟΛΟΓΙΚΕΣ ΜΕΛΕΤΕΣ



Σχετικά έγγραφα
ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

Τροποποιητές - Διαστρωμάτωση

Αναλυτική Στατιστική

Συγγραφή και κριτική ανάλυση επιδημιολογικής εργασίας

LOGO. Εξόρυξη Δεδομένων. Δειγματοληψία. Πίνακες συνάφειας. Καμπύλες ROC και AUC. Σύγκριση Μεθόδων Εξόρυξης

ΛΟΗ Β. PDF created with pdffactory trial version

Η ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΣΤΟ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΠΕΡΜΑΤΟΣ

ΔΙΑΓΝΩΣΤΙΚΈΣ ΔΟΚΙΜΑΣΊΕΣ

Kruskal-Wallis H

Ποιοτική και ποσοτική ανάλυση ιατρικών δεδομένων

Εισαγωγή στην Ανάλυση Δεδομένων

ΚΟΙΝΩΝΙΟΒΙΟΛΟΓΙΑ, ΝΕΥΡΟΕΠΙΣΤΗΜΕΣ ΚΑΙ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ

ΤΙΤΛΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ: ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΝΟΤΗΤΑ: Πιθανότητες - Κατανομές ΟΝΟΜΑ ΚΑΘΗΓΗΤΗ: ΦΡ. ΚΟΥΤΕΛΙΕΡΗΣ ΤΜΗΜΑ: Τμήμα Διαχείρισης Περιβάλλοντος και Φυσικών

Τυχαία vs. συστηµατικά σφάλµατα (random vs. systematic errors)

Λειτουργικός ορισμός των μεταβλητών

Κατανομή συχνοτήτων. Μέτρα κεντρικής τάσης. Μέτρα διασποράς. Σφάλματα μέτρησης. Εγκυρότητα. Ακρίβεια

ΜΕΡΟΣ Α Κάθε µια από τις παρακάτω φράσεις (1α, 1β, 1γ, 2α κτλ) µπορεί να είναι σωστή ή λανθασµένη. Ποιες είναι σωστές και ποιες όχι;

6 ο ΜΑΘΗΜΑ Έλεγχοι Υποθέσεων

(Confounders) Δύο κύρια θέματα. Θα πρέπει να πιστέψω το αποτέλεσμα της μελέτης μου; Συγχυτικοί και τροποποιητικοί παράγοντες

ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ (SPSS)

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Περιγραφική Ανάλυση ποσοτικών μεταβλητών

Οι στατιστικοί έλεγχοι x τετράγωνο, t- test, ANOVA & Correlation. Σταμάτης Πουλακιδάκος

ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΟ ΕΠΙΜΟΡΦΩΤΙΚΟ ΣΕΜΙΝΑΡΙΟ «ΚΑΤΑΡΤΙΣΗ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΚΑΙ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ» Τριανταφυλλίδου Ιωάννα Μαθηματικός

ΔΗΜΟΠΑΘΟΛΟΓΙΑ ΤΗΣ ΔΙΑΤΡΟΦΗΣ

Λογαριθµιστική εξάρτηση

Περιεχόμενα. Πρόλογος... 15

Aιτιότητα. Ιωάννα Τζουλάκη

ΣΥΣΧΕΤΙΣΗ. Το διάγραμμα διασποράς ΕΙΣΑΓΩΓΗ

σ = και σ = 4 αντιστοίχως. Τότε θα ισχύει

Ευάγγελος Ευαγγέλου, Λεκτορας επιδημιολογίας Ιωάννα Τζουλάκη, Λεκτορας επιδημιολογίας

Μπεττίνα Χάιδιτς. Επίκουρη Καθηγήτρια Υγιεινής Ιατρικής Στατιστικής e mail:

Επιλογή επενδύσεων κάτω από αβεβαιότητα

Πέτρος Γαλάνης, MPH, PhD Εργαστήριο Οργάνωσης και Αξιολόγησης Υπηρεσιών Υγείας Τμήμα Νοσηλευτικής, Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήμιο Αθηνών

Νίκος Τζανάκης Ιατρική Σχολή Πανεπιστήμιο Κρήτης Web Site:

Εισαγωγή στη Βιοστατιστική Βασικές έννοιες Στατιστικής. Μαρία Γκριζιώτη Μsc Ιατρικής Ερευνητικής Μεθοδολογίας

Η παχυσαρκία επιβαρυντικός ή βοηθητικός παράγοντας. Π.Α. Κυριάκου Καρδιολόγος Διευθύντρια ΕΣΥ Διδάκτωρ ΑΠΘ Γ Καρδιολογική κλινική, ΙΓΠΝΘ

ΣΥΣΧΕΤΙΣΗ. Διαβάσετε και τις αναλυτικές σημειώσεις.

ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ ΕΡΕΥΝΑΣ. 3 η ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ. Ι. Δημόπουλος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων και Οργανισμών. ΤΕΙ Πελοποννήσου

Τεκµηριωµένη Ιατρική ΒΛΑΒΗ. Βασίλης Κ. Λιακόπουλος Λέκτορας Νεφρολογίας ΑΠΘ

Τεχνικές Προβλέψεων. Προετοιμασία & Ανάλυση Χρονοσειράς

Έστω 3 πενταμελείς ομάδες φοιτητών με βαθμολογίες: Ομάδα 1: 6,7,5,8,4 Ομάδα 2: 7,5,6,5,7 Ομάδα 3: 8,6,2,4,10 Παρατηρούμε ότι και οι τρεις πενταμελείς

ΤΕΙ Αθήνας Μεθοδολογία της έρευνας και Ιατρική στατιστική

Ιστορικό, πορεία και εξέλιξη μίας μελέτης Στατιστική ανάλυση των δεδομένων. Σ. Μακρυγιάννης, Γ.Ν Πειραιά«Τζάνειο»

Εισαγωγή στην Στατιστική (ΔΕ200Α-210Α)

3 ο Φυλλάδιο Ασκήσεων. Εφαρμογές

ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ ΕΡΕΥΝΑΣ ΓΙΑ ΔΙΟΙΚΗΤΙΚΑ ΣΤΕΛΕΧΗ

Διάλεξη 1 Βασικές έννοιες

Ασκήσεις Εξετάσεων. Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών στη. Διοίκηση των Επιχειρήσεων

Ενότητα 1: Πληθυσμός και δείγμα Είδη Μεταβλητών - Περιγραφική στατιστική

Επαναληπτικό μάθημα Βασικών επιδημιολογικών εννοιών. Ειρήνη Αγιαννιωτάκη

4 o Μάθημα Διάστημα Εμπιστοσύνης του Μέσου

ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΚΑΙ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΑΝΘΡΩΠΙΝΩΝ ΠΟΡΩΝ

Εναλλακτικά του πειράματος

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Αντικείμενο των επιδημιολογικών μελετών

Ενότητα 2: Έλεγχοι Υποθέσεων Διαστήματα Εμπιστοσύνης

Γιατί οι μελέτες παρατήρησης δεν είναι πάντα κατάλληλες

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

Επιδημιολογικά σφάλματα

Διάλεξη 2. Εργαλεία θετικής ανάλυσης Ή Γιατί είναι τόσο δύσκολο να πούμε τι συμβαίνει; Ράπανος-Καπλάνογλου 2016/7

University of Cyprus Optical Diagnostics Laboratory. ΗΜΥ 370 Εισαγωγή στη Βιοϊατρική Μηχανική. Κλινικές Μελέτες και Βιοστατιστική

Εγκυρότητα και αξιοπιστία των ερωτηματολογίων στις επιδημιολογικές μελέτες

Εργαστήριο Υγιεινής και Επιδημιολογίας Ι. "Επιδημιολογικά Σφάλματα"

Ανάλυση ποσοτικών δεδομένων. ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ 2 ΔΙΟΙΚΗΣΗ & ΚΟΙΝΩΝΙΚΟΣ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΣΤΗΝ ΤΟΞΙΚΟΕΞΆΡΤΗΣΗ Dr. Ρέμος Αρμάος

Σκοπός του μαθήματος. Έλεγχος μηδενικής υπόθεσης OR-RR. Έλεγχος μηδενικής υπόθεσης. Σφάλαμα τύπου Ι -Σφάλμα τύπου ΙΙ 20/4/2013

1. Πειραματικά Σφάλματα

Στατιστικές Υποθέσεις

Περιεχόμενα. Πρώτος πρόλογος Δεύτερος Πρόλογος Αντί Προλόγου Εισαγωγικό σημείωμα επιμελητών... 25

τα πάντα είναι σχετικά

Στατιστική είναι το σύνολο των μεθόδων και θεωριών που εφαρμόζονται σε αριθμητικά δεδομένα προκειμένου να ληφθεί κάποια απόφαση σε συνθήκες

ΜΟΝΟΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΗ ΚΑΙ ΠΟΛΥΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Αριάδνη Αργυράκη

Στατιστική Επιχειρήσεων Ι

Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση II

Επιδημιολογία. Ενότητα 1η: Εισαγωγή Ορισμοί, Αιτιολογία των Νοσημάτων. Προσπάθεια λογικής εξήγησης της εμφάνισης νόσου.

Στατιστική Ι (ΨΥΧ-1202) Διάλεξη 6 Σχέσεις μεταξύ μεταβλητών

Στατιστικοί Έλεγχοι Υποθέσεων. Σαλαντή Γεωργία Εργαστήριο Υγιεινής και Επιδημιολογίας Ιατρική Σχολή

ΠΑΧΥΣΑΡΚΙΑ ΚΑΙ ΚΑΡΚΙΝΟΣ

Εισαγωγή στη διαγνωστική έρευνα

Στατιστική Ι (ΨΥΧ-1202) Διάλεξη 7. Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων

Τμήμα Οργάνωσης και Διαχείρισης Αθλητισμού

Ανάλυση συνεχών μεταβλητών. Γεωργία Σαλαντή. Λέκτορας Εργαστήριο υγιεινής και Επιδημιολογίας

Υ: Νόσος. Χ: Παράγοντας Κινδύνου 1 (Ασθενής) 2 (Υγιής) Σύνολο. 1 (Παρόν) n 11 n 12 n 1. 2 (Απών) n 21 n 22 n 2. Σύνολο n.1 n.2 n..

Συνάφεια μεταξύ ποιοτικών μεταβλητών. Εκδ. #3,

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΑ ΜΕΤΡΑ ΑΝΑΛΥΣΗΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

Ανάλυση και Σχεδιασμός Μεταφορών Ι Δειγματοληψία - Μέθοδοι συλλογής στοιχείων

ΤΕΙ ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Μεταπτυχιακό Τραπεζικής & Χρηματοοικονομικής

ΕΞΕΤΑΣΗ ΤΗΣ ΣΧΕΣΗΣ ΔΥΟ ΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ

Επιδημιολογία 3 ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΜΕΛΕΤΩΝ. Ροβίθης Μ. 2006

Ιατρικά Μαθηματικά & Βιοστατιστική

Υ: Νόσος. Χ: Παράγοντας Κινδύνου 1 (Ασθενής) 2 (Υγιής) Σύνολο. 1 (Παρόν) n 11 n 12 n 1. 2 (Απών) n 21 n 22 n 2. Σύνολο n.1 n.2 n..

Πειραματική Ρευστοδυναμική. Σφάλματα και Αβεβαιότητα Μετρήσεων

Έλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ δύο εξαρτημένων δειγμάτων, που δεν ακολουθούν την κανονική κατανομή (Wilcoxon test)

Μ Ε Τ Ρ Α Δ Ι Α Σ Π Ο Ρ Α Σ.

Κλινική Επιδηµιολογία

Εισαγωγή στην Στατιστική (ΔΕ200Α-210Α)

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΒΙΟΛΟΓΙΑ

Δειγματοληψία στην εκπαιδευτική έρευνα. Είδη δειγματοληψίας

Αιτιακός διαλογισμός. Κώστας Τσιλίδης, Ιωαννίδης: κεφάλαιο 2

4 o Μάθημα Διάστημα Εμπιστοσύνης του Μέσου

Transcript:

DEPARTMENT OF HYGIENE AND EPIDEMIOLOGY ΔΙΑΣΦΑΛΙΣΗ ΚΑΙ ΕΛΕΓΧΟΣ ΠΟΙΟΤΗΤΑΣ ΣΕ ΕΠΙΔΗΜΙΟΛΟΓΙΚΕΣ ΜΕΛΕΤΕΣ Κώστας Τσιλίδης (ktsilidi@cc.uoi.gr) http://users.uoi.gr/ktsilidi/teaching April 21, 2015

Στόχοι της διάλεξης Τι είναι η διασφάλιση ποιότητας; Τι είναι ο έλεγχος ποιότητας; Πως επιτυγχάνονται; Ποιά είναι τα μέτρα εκτίμησης της εγκυρότητας σε επιδημιολογικές μετρήσεις; Ποιά είναι τα μέτρα εκτίμησης της ακρίβειας σε επιδημιολογικές μετρήσεις; April 21, 2015 Page 2

Στόχος επιδημιολογικής μελέτης Να βρει μία έγκυρη και ακριβή εκτίμηση (μέτρο σχέσης) της συσχέτισης μεταξύ μίας έκθεσης με μία έκβαση April 21, 2015 Page 3

Εγκυρότητα και Ακρίβεια Εγκυρότητα (αλήθεια) Απουσία συστηματικού σφάλματος Η μελέτη μετρά αυτό που διατείνεται πως μετρά Ακρίβεια Απουσία τυχαίου σφάλματος Η επαναληψιμότητα του αποτελέσματος μιας μελέτης Αυθεντικότητα (απουσία συστηματικού και τυχαίου σφάλματος) April 21, 2015 Page 4

Εγκυρότητα και Ακρίβεια April 21, 2015 Page 5

Συστηματικά σφάλματα στην επιδημιολογία Το φαινόμενο της σύγχυσης (confounding) Συστηματικό σφάλμα επιλογής (selection bias) Συστηματικό σφάλμα πληροφορίας (information bias) April 21, 2015 Page 6

Συστηματικά σφάλματα στην επιδημιολογία Σφάλματα Σύγχυση Συστηματικό σφάλμα Λύσεις Διασφάλιση ποιότητας Έλεγχος ποιότητας Τυχαιοποίηση Στατιστική ανάλυση Διασφάλιση ποιότητας Έλεγχος ποιότητας Στατιστική ανάλυση April 21, 2015 Page 7

Σχεδιασμός επιδημιολογικών μελετών Αναλυτική αναφορά της ερευνητικής υπόθεσης (καθορισμός με λεπτομέρεια της έκθεσης και έκβασης) Αναλυτικό πρωτόκολο μελέτης (σχεδιασμός, επιλογή ερευνητικών ομάδων) Περιγραφή των δυνητικών συγχυτών και τροποποιητών Καθορισμός στατιστικής ισχύος και δείγματος Επιλογή των μεθόδων συλλογής πληροφορίας Εκπαίδευση (περιοδική επανεκπαίδευση) ερευνητών/προσωπικού Λεπτομερείς οδηγοί διενέργειας της μελέτης (manuals of operation) Διενέργεια πιλοτικής μελέτης Κατά τη διάρκεια της μελέτης, συνεχής επιτήρηση των μετρήσεων, επιβεβαίωση της υψηλής εγκυρότητας και επαναληπτότητάς τους Σωστή στατιστική ανάλυση, αναλύσεις ευαισθησίας, εξουδετέρωση κάποιων συστηματικών σφαλμάτων κατά τη στατιστική ανάλυση April 21, 2015 Page 8

Σχεδιασμός επιδημιολογικών μελετών Διασφάλιση ποιότητας: ενέργειες που διασφαλίζουν την ποιότητα της μελέτης πριν την έναρξη της συλλογής δεδομένων (πρωτόκολλο, οδηγοί διενέργειας) Έλεγχος ποιότητας: ενέργειες που διασφαλίζουν την ποιότητα της μελέτης κατά τη διάρκεια της συλλογής των δεδομένων April 21, 2015 Page 9

Κύρια βήματα στη διασφάλιση ποιότητας Αναλυτικό πρωτόκολο μελέτης Επιλογή των μεθόδων συλλογής πληροφορίας Εκπαίδευση ερευνητών/προσωπικού Λεπτομερείς και προτυπωμένοι οδηγοί διενέργειας Διενέργεια πιλοτικής μελέτης April 21, 2015 Page 10

Κύρια βήματα στον έλεγχο ποιότητας Κατά τη διάρκεια της μελέτης, συνεχής επιτήρηση των μετρήσεων και επιβεβαίωση της υψηλής εγκυρότητας και επαναληπτότητάς τους Ποιοτική επιτήρηση των μετρήσεων (π.χ. over the shoulder, μαγνητοφώνηση συνεντεύξεων) Ποσοτική επιτήρηση (π.χ. μελέτες/μετρήσεις εγκυρότητας και επαναληπτότητας) April 21, 2015 Page 11

Μελέτες εγκυρότητας Σκοπός είναι να μετρήσουμε την αληθινή τιμή των μεταβλητών Does A cause B? A B Measure Measure Τι θα συμβεί εάν μετρήσουμε το A ή το B λανθασμένα; 12 Πιθανώς θα βρούμε μια λαθεμένη συσχέτιση μεταξύ Α και Β

Παράδειγμα Σχετίζεται το βάρος γέννησης με την εμφάνιση υπέρτασης στην ενήλικη ζωή; Curhan et al. Circulation. 1996;94:1310-1315 Ιδανική μέτρηση: βάρος γέννησης από το πιστοποιητικό γέννησης Όχι πάντα εφικτό σε μεγάλες κοόρτες για άτομα που έχουν γεννηθεί δεκαετίες πριν Εναλλακτικές μετρήσεις: Αυτό-αναφορά Αναφορά της μητέρας 13

Πόσο σωστά μπορούν οι εναλλακτικοί τρόποι μέτρησης να προσεγγίζουν την αληθινή τιμή; Προτού ξεκινήσει η μελέτη πρέπει να εκτιμήσουμε την εγκυρότητα των εναλλακτικών τρόπων μέτρησης (μελέτες εγκυρότητας) Υπάρχουν μελέτες εγκυρότητας ήδη δημοσιευμένες; Η αληθινή τιμή δεν είναι πάντα γνωστή Πρέπει να βρούμε τον ιδανικό ή καλύτερο διαθέσιμο τρόπο μέτρησης χρυσός κανόνας μέτρησης (gold standard) 14

Χρυσός κανόνας μέτρησης Δεν υπάρχει πάντα ή μπορεί να είναι πολύ ακριβός ή πολύ παρεμβατικός Π.χ. Δευτερογενής διαλογή για καρκίνο προστάτη Χρυσός κανόνας: βιοψία Εναλλακτικός τρόπος μέτρησης: PSA Νέοι βιο-δείκτες για τη δευτερογενή διαλογή συχνά συγκρίνονται με το PSA 15

Εκτίμηση της εγκυρότητας ενός συνεχούς τρόπου μέτρησης Συνέκρινε τις τιμές του καινούριου τρόπου μέτρησης με τον χρυσό κανόνα Υπολόγισε τον συντελεστή συσχέτισης correlation coefficient (r) Pearson Spearman (για μη κανονικές κατανομές) Χρησιμοποιούνται και για εκτίμηση της επαναληπτότητας 16

Συντελεστής συσχέτισης Μετρά κατά πόσο δύο μεταβλητές έχουν γραμμική συσχέτιση Εύρος: -1 με +1 Απολύτως θετική +1 Απολύτως αρνητική -1 Καμία συσχέτιση 0 Παράδειγμα από τη διατροφική επιδημιολογία Ερωτηματολόγια vs. Βιοδείκτες: 0.5 0.7 25 20 15 10 5 0 25 20 15 10 5 0 r = +1.0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 r = -1.0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 17

Body Mass Index (kg/m 2 ) Συσχέτιση ΔΜΣ και ποσοστού σωματικού λίπους σε άνδρες στις ΗΠΑ Correlation Coefficient = 0.68 18 Percent Body Fat** (%)

Μειονεκτήματα συντελεστή συσχέτισης 19

Εκτίμηση της εγκυρότητας ενός κατηγορικού τρόπου μέτρησης Συνέκρινε τις τιμές του καινούριου τρόπου μέτρησης με τον χρυσό κανόνα Εάν οι τρόποι μέτρησης έχουν πολλές κατηγορίες, υπολόγισε τον συντελεστή συσχέτισης του Spearman Εάν πρόκειται για διχότομες μεταβλητές, υπολόγισε ευαισθησία και ειδικότητα Εάν πρόκειται για διχότομες μεταβλητές ή μεταβλητές με λίγες κατηγορίες, υπολόγισε το 20 ποσοστό συμφωνίας ή τον δείκτη Κ

Μελέτη εγκυρότητας για το βάρος γέννησης Correlation between participants and their mothers birth certificates birth certificates Correlation between participants and their birth certificates Correlation between mothers and birth certificates 21 Troy et al. International Journal of Epidemiology 1996; 25:122-127

Συσχέτιση ΔΜΣ και ποσοστού σωματικού λίπους σε άνδρες στις ΗΠΑ % Σωματικού λίπους ΔΜΣ Description Women Men Essential fat 10 13% 2 5% Athletes 14 20% 6 13% Fitness 21 24% 14 17% BMI Below 18.5 Weight Status Underweight 18.5 24.9 Normal 25.0 29.9 Overweight Acceptable 25 31% 18 24% Obesity 32%+ 25%+ 30.0 and Above Obese 22

Ευαισθησία % λίπος (χρυσός κανόνας) ΔΜΣ 25% 25% 30 kg/m 2 A B < 30 kg/m 2 C D A + C Pr [A (A + C)] 23 Παχύσαρκοι και με τις δύο μετρήσεις Παχύσαρκοι μόνο με βάση το % λίπους

Ειδικότητα % λίπος (χρυσός κανόνας) ΔΜΣ 25% 25% 30 kg/m 2 A B < 30 kg/m 2 C D B + D Pr [D (B + D)] Όχι παχύσαρκοι και με τις δύο μετρήσεις 24 Όχι παχύσαρκοι μόνο με βάση το % λίπους

Υπολογίζοντας την ευαισθησία % λίπος (χρυσός κανόνας) ΔΜΣ 25% 25% 30 kg/m 2 232 14 < 30 kg/m 2 587 506 819 520 Ευαισθησία = 232/(232+587)=0.28=28% 25

Υπολογίζοντας την ειδικότητα % λίπους (χρυσός κανόνας) ΔΜΣ 25% 25% 30 kg/m 2 232 14 < 30 kg/m 2 587 506 819 520 Ειδικότητα = 506/(14+506)=0.97=97% 26

Body Mass Index (kg/m 2 ) Συσχέτιση ΔΜΣ και ποσοστού σωματικού λίπους σε άνδρες στις ΗΠΑ B A D C 27 Percent Body Fat** (%)

Body Mass Index (kg/m 2 ) Συσχέτιση ΔΜΣ και ποσοστού σωματικού λίπους σε άνδρες στις ΗΠΑ Δυσταξινομημένοι Σωστά ταξινομημένοι ως παχύσαρκοι Σωστά ταξινομημένοι ως μη παχύσαρκοι Δυσταξινομημένοι 28 Percent Body Fat** (%)

Ρωτήστε τους ασθενείς σας να επιλέξουν ποια από τις παρακάτω φιγούρες τους ταιριάζει καλύτερα Μη παχύσαρκοι Παχύσαρκοι 29 Curhan, G. C. et al. Circulation 1996;94:1310-1315.

Φιγούρα επιλεγμένη από τον ασθενή Συμφωνία Φιγούρα επιλεγμένη από τον ιατρό 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 1 1 0 1 3 0 0 0 0 6 2 0 3 3 13 20 2 0 1 0 42 3 1 1 0 8 19 9 0 1 0 39 4 0 1 0 7 32 16 3 1 0 60 5 0 0 0 3 47 31 24 7 0 112 6 0 0 0 1 16 28 26 3 0 74 7 0 0 0 0 1 6 13 7 1 28 8 0 0 0 0 0 2 4 4 0 10 9 0 0 0 0 0 0 0 1 2 3 2 6 3 33 138 94 70 25 3 374 30

Ποσοστό συμφωνίας Ποσοστό ατόμων που ταξινομούνται με τον ίδιο τρόπο και με τις δύο μεθόδους ( κελιών συμφωνίας / σύνολο ατόμων) * 100 1 + 3 + 0 + 7 + 47 + 28 + 13 + 4 + 2 = 105/374 = 0.28 28% 31

1 ο Πρόβλημα με τη χρήση του % συμφωνίας Για ασυνήθη ενδεχόμενα/νοσήματα, το % συμφωνίας είναι μεγάλο λόγω του μεγάλου αριθμού των ατόμων που είναι αρνητικοί και με τους δύο τρόπους μέτρησης Αντισώματα για HIV στο γενικό πληθυσμό Γρήγορο τεστ vs. PCR Rapid test Positive Negative Positive a c PCR Negative b d d % συμφωνίας = a + a+b+c+d 32 100% a+b+c+d

Λύση Υπολόγισε το ποσοστό θετικής συμφωνίας Rapid test Positive Positive A PCR Negative b Negative c X d % συμφωνίας = a a+b+c 100% X a+b+c+d 33

2 ο Πρόβλημα με τη χρήση του % συμφωνίας Δεν προσμετρά τη συμφωνία καθαρά και μόνο λόγω της τύχης π.χ., PCR vs. Ρίψη νομίσματος Ρίψη νομίσματος Κορόνα Γράμματα PCR test for a virus Positive Negative 0.05 = 5% b 0.5 c 0.45=45% 0.5 0.1 0.9 1.0 % συμφωνίας = 5 + 45 34 100 = 50%

Λύση Υπολόγισε το δείκτη Κάππα (Κ) % Παρατηρούμενης συμφωνίας % Συμφωνίας μόνο λόγω τύχης 100% % Συμφωνίας μόνο λόγω τύχης 35

Φιγούρα επιλεγμένη από τον ασθενή % Παρατηρούμενης συμφωνίας Φιγούρα επιλεγμένη από τον ιατρό 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 1 1 0 1 3 0 0 0 0 6 2 0 3 3 13 20 2 0 1 0 42 3 1 1 0 8 19 9 0 1 0 39 4 0 1 0 7 32 16 3 1 0 60 5 0 0 0 3 47 31 24 7 0 112 6 0 0 0 1 16 28 26 3 0 74 Παρατηρούμενη συμφωνία = 105 / 374 = 0.28 7 0 0 0 0 1 6 13 7 1 28 8 0 0 0 0 0 2 4 4 0 10 9 0 0 0 0 0 0 0 1 2 3 2 6 3 33 138 94 70 25 3 374 36

Συμφωνία μόνο λόγω τύχης 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0.03 0.10 0.05 0.53 2.21 1.51 1.12 0.40 0.05 6 2 0.22 0.67 0.34 3.71 15.50 10.56 7.86 2.81 0.34 42 3 0.21 0.63 0.31 3.44 14.39 9.80 7.30 2.61 0.31 39 4 0.32 0.96 0.48 5.29 22.14 15.08 11.23 4.01 0.48 60 5 0.60 1.80 0.90 9.88 41.33 28.15 20.96 7.49 0.90 112 6 0.40 1.19 0.59 6.53 27.30 18.60 13.85 4.95 0.59 74 7 0.15 0.45 0.22 2.47 10.33 7.04 5.24 1.87 0.22 28 8 0.05 0.16 0.08 0.88 3.69 2.51 1.87 0.67 0.08 10 9 0.02 0.05 0.02 0.26 1.11 0.75 0.56 0.20 0.02 3 2 6 3 33 138 94 70 25 3 374 37

Συμφωνία μόνο λόγω τύχης 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Αναμενόμενος αριθμός = Pr(σειράς)*Pr(στήλης)*σύνολο = (6 / 374)*(2 / 374)*374 = 0.03 1 0.03 0.10 0.05 0.53 2.21 1.51 1.12 0.40 0.05 6 2 0.22 0.67 0.34 3.71 15.50 10.56 7.86 2.81 0.34 42 3 0.21 0.63 0.31 3.44 14.39 9.80 7.30 2.61 0.31 39 4 0.32 0.96 0.48 5.29 22.14 15.08 11.23 4.01 0.48 60 5 0.60 1.80 0.90 9.88 41.33 28.15 20.96 7.49 0.90 112 6 0.40 1.19 0.59 6.53 27.30 18.60 13.85 4.95 0.59 74 Αναμενόμενη συμφωνία = 72.17 / 374 = 0.19 7 0.15 0.45 0.22 2.47 10.33 7.04 5.24 1.87 0.22 28 8 0.05 0.16 0.08 0.88 3.69 2.51 1.87 0.67 0.08 10 9 0.02 0.05 0.02 0.26 1.11 0.75 0.56 0.20 0.02 3 2 6 3 33 138 94 70 25 3 374 38

Υπολογίζοντας το δείκτη Κάππα kappa = 0.28 0.19 1 0.19 = 0.11 Μπορεί να υπολογιστεί επίσης ένας σταθμισμένος δείκτης Κάππα, όταν συγκεκριμένοι τύποι ασυμφωνίας είναι χειρότεροι από άλλους 39 Σταθμισμένος Κάππα = 0.31

Ερμηνεία των τιμών του δείκτη Κάππα Value of kappa 0.0 < 0.20 0.21-0.40 0.41-0.60 0.61-0.80 0.81-1.00 Strength of Agreement No agreement better than chance alone Poor Fair Moderate Good Very Good 40 * Altman, Practical Statistics for Medical Research. Chapman and Hall: London, England, 1991

41 Μελέτες επαναληπτότητας Εκτός από την εγκυρότητα, μας ενδιαφέρει και η ακρίβεια ή επαναληπτότητα των μετρήσεων Ακρίβεια=επαναληπτότητα=απουσία τυχαίου σφάλματος Για τον υπολογισμό της έκτασης του τυχαίου σφάλματος, κάνουμε πολλαπλές μετρήσεις στο ίδιο άτομο/δείγμα Πηγές μεταβλητότητας Μεταξύ ατόμων στη μελέτη Ενδο-ατομικές (φυσιολογία/τύχη) Μεταξύ ή ενδο εργαστηριακές, εκτιμητές (σφάλματα)

42 Ενδο-ατομικές πηγές μεταβλητότητας

43 Μελέτες επαναληπτότητας

Εκτίμηση της επαναληπτότητας ενός συνεχούς τρόπου μέτρησης Συνέκρινε τις τιμές από πολλαπλές μετρήσεις του ίδιου τρόπου μέτρησης Υπολόγισε τον Συντελεστή συσχέτισης (όμοια όπως στις μελέτες εγκυρότητας) Συντελεστή μεταβλητότητας (coefficient of variation) Συντελεστή ενδο-ταξιακής συσχέτισης (intraclass correlation coefficient) 44

Συντελεστής μεταβλητότητας Συντελεστής μεταβλητότητας = Τυπική απόκλιση των πολλαπλών μετρήσεων * 100 Αριθμητικός μέσος των πολλαπλών μετρήσεων Θέλουμε να παίρνει τιμές μικρότερες από 10% 45

Συντελεστής μεταβλητότητας (CV%) CV% = 10/100 =10% CV% = 10/1000 =1.0% Πιο ακριβής μέτρηση 100 10 1000 10 46 Ίδια τυπική απόκλιση

Παράδειγμα Υπολογισμός της έκτασης του τυχαίου σφάλματος για τον αυξητικό παράγοντα της ινσουλίνης 1 (IGF-1) Πηγές τυχαίου σφάλματος Στα μηχανήματα ELISA kit, αναλυτής Ανθρώπινα Σφάλμα στη χρήση πιπετών, σφάλμα στην εισαγωγή των δεδομένων 47

Μελέτη επαναληπτότητας Plate 1 Plate 2 Plate 3 Plate N Quality control Specimen: One person s plasma Quality control specimens randomly placed on each assay plate. Technician is blinded to which samples are the quality control specimens. 48

Μελέτη επαναληπτότητας Replicate 1 Replicate 2 Plate mean Plate standard deviation CV% Plate 1 167.5 157.5 162.5 7.1 4.0% Plate 2 154.2 154.5 154.4 0.2 0.1% Plate 3 159.9 165.0 162.5 3.6 2.0% Plate 4 154.7 158.3 156.5 2.5 2.0% Plate 5 147.9 159.0 153.5 7.8 5.0% Plate 6 166.4 171.1 168.8 3.3 2.0% Overall mean 49 Mean of the CV%s 3.0%

Συντελεστής ενδο-ταξιακής συσχέτισης ICC = Variance between individuals Variance between individuals + Variance within individuals Range: 0 to 1 50

Συντελεστής ενδο-ταξιακής συσχέτισης Μελέτη επαναληπτότητας για τη C-αντιδρώσα πρωτεϊνη (CRP). 56 άνδρες έδωσαν 3 φορές αίμα σε 4 χρόνια LnCRP - Mean LnCRP (mg/l) -2-1 0 1 2 3 Figure 2a 1 56 Id Year 2 Year 4 Year 6 C-reactive protein 51 Between Person Variance Within Person Variance ICC 0.37 1.15 0.24 ICC = 0.37 / (0.37 + 1.15) 0.24

Ερμηνεία συντελεστή ενδο-ταξιακής συσχέτισης Η ενδο-ατομική μεταβλητότητα πρέπει να είναι μικρότερη από τη μεταβλητότητα μεταξύ των ατόμων ICC > 0.8-0.9 Η μεταβλητότητα μεταξύ των ατόμων υποδηλώνει βιολογική μεταβλητότητα. Το ICC είναι το ανάλογο του δείκτη Κάππα για κατηγορικές μεταβλητές 52

Εκτίμηση της επαναληπτότητας ενός κατηγορικού τρόπου μέτρησης Συνέκρινε τις τιμές από πολλαπλές μετρήσεις του ίδιου τρόπου μέτρησης Υπολόγισε τον Συντελεστή συσχέτισης Spearman (εάν πολλές κατηγορίες) % Συμφωνίας ή δείκτη Κάππα (όμοια με τις μελέτες εγκυρότητας) 53

Συλλογή δεδομένων Πηγές σφαλμάτων σε μετρήσεις κατά τη διάρκεια επιδημιολογικών μελετών Σφάλμα οργάνων μέτρησης Σφάλμα παρατηρητή/ συνεντευκτή Σφάλμα αυτό-αναφοράς Σφάλμα καταγραφής Σφάλμα στην εισαγωγή δεδομένων 54 Χρήση δεδομένων

Επιμύθιο Συστηματικά και τυχαία σφάλματα είναι πανταχού παρόντα στις επιδημιολογικές μελέτες Το σημαντικό είναι να μπορείς να εκτιμήσεις την ύπαρξη και το μέγεθός τους ή/και να τα διορθώσεις για να μην καταλήξεις σε λαθεμένη εκτίμηση της συσχέτισης που μελετάς 55

Συσχέτιση βάρους γέννησης και υπέρτασης Birth Weight Category, lb 56 Cohort, n στην ενήλικη ζωή Cases, n Relative Risk Errorcorrected Relative Risk <5.5 7428 660 1.40* 1.52* 5.5-6.9 28 345 1903 1.15* 1.17* 7.0-8.4 44 698 2733 1.00 1.0 8.5-9.9 11 291 729 1.02 1.02 10.0+ 1178 94 1.07 1.18 * P<0.05 Curhan et al. Circulation 1996;94:1310-1315 Η μέθοδος μέτρησης του βάρους γέννησης μέσω της αυτό-αναφοράς περιείχε σφάλμα που προκάλεσε μικρή υπο-εκτίμηση της συσχέτισης, όλα τα αποτελέσματα ήταν στατιστικά σημαντικά πριν και μετά τη διόρθωση για αυτό σφάλμα