Планирање истраживања у

Планирање истраживања у биомедицини проф. др Слободан Јанковић Факултет медицинских наука Универзитет у Крагујевцу

Елементи плана истраживања 1. Постављање истраживачког питања На која питања ће студија тражити одговор? 2. Утврђивање смислености истраживачког питања Зашто је истраживачко питање битно? 3. Изабрати врсту студије Како структурирати студију? 4. Одредити испитанике (критеријуми за селекцију, узорковање) Ко су испитаници, и како ће бити изабрани?

Елементи плана истраживања 5. Одредити варијабле (независне варијабле (узроци), зависне варијабле (исходи), збуњујуће варијабле ) Која мерења ће се радити? 6. Статистичка питања (хипотеза, величина узорка, врста теста) Колико је велики узорак и како ће се анализирати?

1. Постављање истраживачког питања Истраживачко питање је циљ студије, нејасност коју истраживач жели да разреши мерењима на својим испитаницима. Елементи истраживачког питања су: ПОПУЛАЦИЈА УЗРОК (НЕЗАВИСНА ВАРИЈАБЛА) ИСХОД (ЗАВИСНА ВАРИЈАБЛА) На пример: Да ли симвастатин (узрок) смањује учесталост поновног инфаркта (исход) код пацијената са нормалним ЛДЛ холестеролом (популација)?

Како настаје истраживачко питање? Из дугог читања објављене литературе о проблему који нам је нејасан Из разговора са искусним ментором Из пажљивог посматрања својих болесника Из процеса подучавања студената Увек бити отворен за нове идеје и нове приступе старим проблемима!

Карактеристике доброг истраживачког питања Изводљивост довољан број испитаника довољна техничка експертиза довољно новца довољно мали обим Интересантно за истраживача Нуди нову информацију ( Па шта? ) Морално је Има значаја за практичан живот ( Кога је брига за твоје резултате? )

2. Утврђивање смислености истраживачког питања Треба одговорити на следећа питања: Шта се до сада зна о одређеној теми? Какве одговоре ће дати студија? Какав је био квалитет претходних истраживања те теме, и која питања су остала нерешена? Како ће резултати наше студије помоћи да се реше та питања?

3. Изабрати врсту студије Опсервационе студије кохортне група се прати одређено време студије пресека група се испита у једном тренутку студије случај-контрола две групе, разликују се по исходу Експерименталне студије Рандомизирана, двоструко слепа клиничка студија две групе се формирају случајним избором, а интервенција остаје скривена од испитивача и пацијената до краја студије (двоструко слепа студија)

3. Изабрати врсту студије опсервационе студије могу бити: дескриптивне (описне) утврђују дистрибуцију одређених карактеристика популације аналитичке испитују повезаност узрока и последице

4. Одредити испитанике (критеријуми за селекцију, узорковање) прво треба дефинисати критеријуме који дефинишу циљну популацију затим одредити који је минимални број испитаника у нашем узорку, а да узорак и даље буде репрезентативан Како ћемо регрутовати испитанике? Да ли ће нам бити доступни? Да ли ће хтети да учествују у студији?

5. Одредити варијабле У опсервационим аналитичким студијама истраживач тражи везу између две или више варијабли варијабла која претходи је обично узрок, а варијабла која настаје после је исход обично има више узрока и више исхода треба издвојити узроке од збуњујућих варијабли У експерименталним студијама критеријуми за укључивање и искључивање, и рандомизација контролишу утицај збуњујућих варијабли

6. Статистичка питања Формулисати хипотезу Хипотеза је верзија истраживачког питања која даје основу за тестирање статистичке значајности резултата Хипотеза је такође основа за одређивање величине узорка, тј. броја испитаника који ће бити довољан да се утврди очекивана разлика у исходима између група пацијената са разумним степеном вероватноће, или СНАГЕ (POWER). Одресити величину узорка и снагу студије

Грешке у истраживању Случајна грешка (random error)је погрешан резултат који настаје случајно могућност случајне грешке се смањује повећањем величине узорка Систематска грешка настаје због склоности (bias), која искривљује резултате студије у једном смеру повећање величине узорка не утиче на систематску грешку студију треба тако дизајнирати, да се смањи могућност утицаја склоности, или бар да се о њиховом постојању добије информација

Која документа треба да има студија пре него што почне? Сажетак на 1-2 стране Комплетан протокол, који је заправо разрађени сажетак Писане процедуре које ће омогућити спровођење студије уз контролу њеног квалитета упитници информација за пацијента формулар за пристанак пацијента упутства за мерења, итд.

Добри научници се одликују не толико увек добрим истраживачким идејама, већ спремношћу да у раној фази одустану од студија које неће моћи да се спроведу, и да почну поново. Hulley SB, Cummings SR, Browner WS, Grady DG, Newman TB. Designing clinical research. 3rd ed. Lippincott Williams and Wilkins; 2007.

Основни морални принципи у клиничким истраживањима Аутономијапацијента односно испитаника подразумева да се у потпуности мора поштовати свака његова (или њена) одлука која се тиче поступања са његовом личношћу, макар она била и супротна саветима лекара, под условом да је пацијент (испитаник) способан да разуме и сагледа своје стање, као и последице својих одлука, и да изрази своје мишљење. Не нашкодитизначи да се пацијенту или испитанику у клиничким испитивањима никада не сме нанети штета, било чињењем (нпр. спровођењем одређене дијагностике или терапије) или нечињењем (нпр. изостављањем важне дијагностике или непримењивањем потенцијално делотворног лека). Чинити доброза пацијента тј. испитаника је принцип који подразумева да сваки поступак над пацијентом или испитаником има бар мало потенцијалне користи за пацијента/испитаника; није оправдано спроводити дијагностичке или терапијске поступке који уопште не доприносе добробити пацијента. Поступати праведно према свим пацијентима/испитаницима значи да сваки пацијент са истим обољењем, које се налази у истом стадијуму, треба да буде лечен на исти или еквивалентан начин.

Када је потребна сагласност етичког одбора? За све студије које укључују пацијенте, и интервентне и неинтервентне, неопходна је сагласност Етичког одбора установе у којој се ти пацијенти лече За студије на животињама неопходна је сагласност Етичког одбора Медицинског факултета

Врсте студија Пре-регистрационе (премаркетиншке) студије клиничке студије до момента регистрације лека Пост-регистрационе (постмаркетиншке) студије Интервентне Неинтервентне Агенцији за лекове се пријављују све врсте студија лекова на пацијентима

Састав Етичког одбора Мултидисциплинаран Више различитих специјалности Равномерна заступљеност старосних група и полова Обавезно присуство лаика Обавезно присуство лекара који нису запослени у установи која формира ЕК

Шта се подноси Етичком одбору: Име контакт особе и адреса подносиоца Формулар за захтев Списак докумената који се морају поднети: Потписан и датиран формулар за захтев Протокол клиничке студије Сажетак протокола Изјаву о етичким документима којих се протокол придржава Тест листе Брошура за истраживача Биографија истраживача (датирана и потписана)

Шта се подноси етичком одборунаставак Материјал који ће се користити за регрутовање пацијената Описначинанакојићесеодпацијенатадобити пристанак Информација за пацијенте на српском језику Формулар за пристанак пацијента на српском језику Изјава о било ком облику надокнаде пацијентима за учешће у студији Изјава о начину надокнаде евентуалне штете Опис осигурања пацијената Све значајне претходне одлуке везане за предложену студију (нпр. мишљење неког другог ЕК или комисије за лекове)

Обавезни елементи информације за пацијента и формулара за пристанак: 1. Назив информације за пацијенте 2. Уводни део 3. Процедуре 4. Ризици и непријатности 5. Користи 6. Алтернативни третмани 7. Заштита личних података

Елементи информације за пацијента и формулара за пристанак: 8. Компензација 9. Добровољност учешћа 10. Контакт са истраживачима 11. Контакт са независним стручњаком 12. Потписи

Обавезни елементи Назив студије Број студије протокола студије Име и адреса предлагача Образложење разлога за спровођење студије (Увод) Врста дизајна студије Критеријуми за укључивање Критеријуми за искључивање

Обавезни елементи протокола студије Опис интервенције Опис група пацијената Исходи који се мере Гантограм са распоредом визита пацијената и интервенцијама које се предузимају на свакој визити (узимање крви за лабораторијске анализе, разна друга мерења, примена терапије, итд.) Статистичке методе које се користе за обраду резултата

Обавезни елементи протокола студије Опис безбедоносних мера Опис процедуре контроле спровођења студије и безбедности пацијената, коју спроводи посебан одбор Декларација о придржавању одређеним међународним документима (нпр. Декларацији из Хелсинкија) Име главног истраживача и коистраживача; њихове биографије

Како практично ради Етички одбор Предлози студија се предају преко писарнице установе Етички одбор се мора састајати бар једном месечно, дакле рок за доношење одлуке највише 30 дана Сваку одлуку Етички одбор мора да образложи Одлука мора бити у писаној форми, заведена у писарници, са свим кључним детаљима студије, морају бити наведени чланови одбора, резултат гласања, присуство седници, потпис председника и печат Одбора

Основни елементи моралног понашања истраживача 1. Спроводити истраживање као поштену потрагу за сазнањем. (поштење, поверење, отвореност, праведност) 2. Стварање атмосфере поштења у истраживању, документовања свих фаза рада, и поверења. (поверење, проверљивост) 3. Треба знати свој ниво компетенција и своја ограничења, и понашати се сходно томе. (поштење, поверење, проверљивост) 4. Избегавати конфликт интереса, или ако се не може избећи, јавно га изнети (поверење, проверљивост, отвореност) 5. Користити средства за истраживање одговорно. (поштење, проверљивост) The Expert Panel on Research Integrity. Honesty, Accountability and Trust: Fostering Research Integrity in Canada, The Council of Canadian Academies, www.scienceadvice.ca

Основни елементи моралног понашања истраживача 6. Рецензирати рад других поштено. (фер однос, поверење) 7. Приказивати своје резултате одговорно и на врме (поверење, отвореност) 8. Податке критички посматрати и обрађивати. (поштење, проверљивост) 9. Третирати свакога ко је укључен у истраживање коректно и са поштовањем. (фер-плеј, поверење) 10. Признати ауторство свима који су га заслужили својим радом, и захвалити се онима који су помогли, а нису се квалификовали за ауторе. (фер-плеј, проверљивост, отвореност) 11. Одговорно приступити тренирању младих истраживача. (фер-плеј, поверење)

The Office of Research Integrity статистика за период 1992-2007 Укупно случајева неморалног понашања.... 189 Годишњи број оптужби за неморално понашање у истраживању...... 225 Број повучених публикација.... 114 Број коригованих публикација... 31 John E. Dahlberg, Ph.D., DirectorDivision of Investigative Oversight Presentation: The Office of Research Integrity: Responding to Misconduct and Promoting Responsible Research, available at: http://biomedical.illinois.edu/userfiles/file/grantsmanship/research%20integrity1(1).pdf

A systematic review and meta-analysis of 21 anonymous surveys in all areas of science Two per cent of researchers admitted to having fabricated, falsified, or modified data to improve the outcome at least once in the past. Up to one-third admitted other questionable research practices, including failing to present data that contradict one s own previous research and dropping observations or data points from analyses based on an instinct that they were inaccurate. Fanelli, D. (2009). How many scientists fabricate and falsify research? A systematic review and meta-analysis of survey data. PLoS ONE, 4(5).

Хипотеза истраживања Хипотеза је верзија истраживачког питања која сумира главне елементе студије: узорак, узрок(е) и исход(е), у облику који служи као основа за примену тестова статистичке значајности.

Хипотеза истраживања Хипотеза није потребна у дескриптивним студијама, нпр. при одређивању генотипа код болесника са одређеном врстом депресије Карактеристике добре хипотезе: једноставна (један узрок и један исход) ) специфична (нема никакве нејасности око варијабли које се прате и испитаника који ће учествовати у студији); већ из хипотезе треба да буде јасно да ли су варијабле дихотоме, категоричке или континуалне мора бити постављена у писаној форми пре почетка студије

Врсте хипотезе Нулта хипотеза тврди да не постоји веза између узрока и исхода у популацији Алтернативна хипотеза тврди да веза између узрока и исхода постоји; алтернативна хипотеза се не тестира посебно, већ се прихвата ако се одбаци нулта хипотеза Једнострана алтернативна хипотеза одређује смер везе између узрока и исхода (нпр. особе које имају улкус више користе минералну воду) Једностране хипотезе су оправдане само ако је један смер везе између узрока и исхода значајан или биолошки смислен (нпр. лек изазива чешће оспу од плацеба; нема смисла испитивати да ли лек изазива оспу ређе од плацеба)

Врсте грешака при испитивању нулте хипотезе Грешка типа 1 истраживач одбаци нулту хипотезу, а она је заправо тачна (лажно позитивна студија) Грешка типа 2 истраживач прихвата нулту хипотезу, а она је заправо нетачна (лажно негативна студија) Обе грешке могу настати због случајности (то се може спречити узимањем већег узорка) или због склоности.

Величина ефекта Величина ефекта је величина везе која постоји између узрока и исхода у узорку Истраживач мора да одреди величину ефекта коју очекује, јер на основу ње се одређује потребна величина узорка Што је величина ефекта већа, то је потребан узорак мањи Величина ефекта се одређује на основу претходно публикованих истраживања исте теме или се може изабрати најмања величина која има клинички смисао

α,βи снага (power) Вероватноћа да ће се починити грешка типа 1 се означава као α; друго име за αје ниво статистичке значајности Вероватноћа да се направи грешка типа 2 се означава као β; израз (1 - β)се назива снага (power), што је вероватноћа да се исправно одбаци нулта хипотеза у узорку ако је прави ефекат у популацији једнак са изабраном величином ефекта. Идеално, αи βтреба да буду једнаки нули, или што мањи Минимално прихватљиво αје 0.05, а минимална прихватљива снага је 0.8

Једносмерни и двосмерни статистички тестови P-вредност је вероватноћа да ће се ефекат добијен у студији видети случајно, ако је нулта хипотеза тачна (тј. нема разлике међу популацијама). Дакле, нулта хипотеза се одбацује, ако је Pмање од α. Код двосмерног статистичког теста, Pвредност укључује вероватноћу да ће се направити грешка типа 1 у оба смера, што је око два пута веће од вероватноће да ће се починити грешка у сваком од смерова. Увек се користе двосмерни тестови, изузев када постоји биолошко оправдање за само један смер ефекта

Одређивање величине узорка Величина узорка зависи: пре свега од статистичког теста који ће бити коришћен од величине ефекта од варијабилности величине ефекта (нпр. од стандардне девијације) од αи СНАГЕ студије

Одређивање величине узорка Дакле, да бисмо одредили величину узорка треба урадити следеће: поставити нулту хипотезу и двосмерну или једносмерну алтернативну хипотезу изабрати статистички тест који ће бити коришћен (на основу врсте варијабли) изабрати величину ефекта изабрати варијабилност величине ефекта (нпр. стандардну девијацију) изабрати αи СНАГУ студије употребити одговарајућу табелу или формулу

1. Величина узорка код Т-теста Т-тест упоређује да ли се средња вредност континуалне варијабле у једној групи разликује од средње вредности у другој групи т-тест подразумева да су вредности - варијабле у обе групе нормално дистрибуиране; међутим, ако је број испитаника већи од 40, т-тест ће дати исправне резултате иако дистрибуција није нормална

1. Величина узорка код Т-теста поставити нулту хипотезу одредити величину ефекта (Е) одредити стандардну девијацију исхода (S) израчунати стандардизовану величину ефекта (Е/S) поставити алфа и СНАГУ очитати из таблице величину узорка или је израчунати из формуле

1. Пример Да ли је лек А ефикаснији од лека Б у лечењу крвног притиска (КП)? Исход је систолни крвни притисак (СКП). Претходне студије су показале да је СКП код болесника са хипертензијом око 150 ммхг,, са стандардном девијацијом од 20ммХг. Нека величина ефекта буде разлика у ефикасности лекова од 10% СКП-а: 150 ммхг * 0.1 = 15 ммхг Стандардизована величина ефекта Е/S = 15 ммхг / 20 ммхг = 0.75 узимамо да је алфа 0.05, а СНАГА 0.8

Формула за израчунавање величине узорка када се тражи разлика у средњим вредностима континуалне варијабле између 2 групе n = (2К x SD 2 )/d 2 n број испитаника у једној групи SD стандардна девијација мерења варијабле К очитава се из табеле на следећем слајду d минимална разлика у вредности варијабле која је клинички значајна

Вредности величине К у зависности од снаге студије и грешке првог типа Снага студије (1 β) Вероватноћа грешке 1. типа (α) - 5% Вероватноћа грешке 1. типа (α) - 1% 80% 7.8 11.7 17.1 90% 10.5 14.9 20.9 95% 13 17.8 24.3 99% 18.4 24.1 31.6 Вероватноћа грешке 1. типа (α) - 0.1%

2. Величина узорка код Хиквадрат-теста Хи-квадрат тест се користи за упоређење пропорције испитаника у две групе које имају дихотоман исход Може се упоређивати и пропорција испитаника који имају неки узрок, ако су групе подељене према исходу (нпр. код студија случај-контрола. Хи-квадрат тест је увек двостран

2. Величина узорка код Хиквадрат-теста постави се нулта хипотеза величина ефекта (пропорција исхода у изложеној групи, р1) се процени поставе се алфа и СНАГА студије код кохортних студија је величина ефекта у претходним студијама изражена као релативни ризик (релативни ризик је однос пропорција исхода у једној и другој групи: RR = p1/p2); ако знамо RRи р2, можемо добити р1 код студија случај-контрола, често је величина ефекта у претходним студијама изражена као odds ratio (OR); пошто је OR = [p1 x (1 p2)] / [p2 x (1 p1)], ако знамо ORи пропорцију неког узрока у контролној групи (р2), из ове формуле можемо израчунати р1. очита се величина групе из таблице

2. Пример Да ли особе са хипотиреозом имају већи ризик од шлога од непушача? претходне студије кажу да је петогодишња инциденца код здравих особа (р2) 0.3 претпостављамо да је петогодишња инциденца код пушача 0.3 (р1) нека је алфа 0.05 а СНАГА 0.8 број испитаника у једној групи се може израчунати из формуле на следећој страни

Формула за израчунавање величине узорка када се тражи разлика у заступљености једне од вредности дихотоме варијабле између 2 групе n = K[p1(1-p1)+p2(1-p2)] / (p1-p2) 2 n број испитаника у једној групи p1 oчекивана заступљеност једне од вредности дихотоме варијабле у групи 1 (фракција од 1) p2 - oчекивана заступљеност једне од вредности дихотоме варијабле у групи 2 (фракција од 1) К очитава се из табеле на следећем слајду

Вредности величине К у зависности од снаге студије и грешке првог типа Снага студије (1 β) Вероватноћа грешке 1. типа (α) - 5% Вероватноћа грешке 1. типа (α) - 1% 80% 7.8 11.7 17.1 90% 10.5 14.9 20.9 95% 13 17.8 24.3 99% 18.4 24.1 31.6 Вероватноћа грешке 1. типа (α) - 0.1%

3. Величина узорка када се користи коефицијент корелације Коефицијент корелације је мера линеарне везе између две варијабле варира од -1 до +1; што је апсолутна вредност ближа јединици,, корелација је јача када се коефицијент корелације стави на квадрат (r 2 ), он представља пропорцију варијабилности исхода која може да се објасни линеарном везом са узроком, и обрнуто.

3. Величина узорка када се користи коефицијент корелације Постави се нулта хипотеза одреди се најмањи коефицијент корелације који истраживач сматра да има смисла детектовати постави се алфа и СНАГА из таблице се очита величина групе

3. Пример Да ли је ниво валпроата у серуму у корелацији са квалитетом живота епилептичара? Претходна студија је показала да постоји корелација дневних доза лека и квалитета живота од: r = 0.4 (величина ефекта) поставимо алфа да буде 0.05, а СНАГА да буде 0.8 помоћу одговарајућег софтвера можемо израчунати да нам треба 47 пацијената

4. Утврђивање величине узорка код дескриптивних студија Код ове врсте студија величина узорка се процењује на основу жељеног нивоа и ширине интервала поверења Интервал поверења је мера Интервал поверења је мера прецизности којом средња вредност варијабле из узорка процењује средњу вредност у популацији

4. Утврђивање величине узорка код дескриптивних студија континуална варијабла Прво треба проценити стандардну девијацију варијабле која се посматра Одредити жељену ширину интервала поверења Изабрати ниво интервала поверења (95% или 99%) Прочитати потребан број испитаника у групи из таблице или израчунати из формуле

4. континуална варијабла - пример Одредити систолни артеријски притисак (САП)код студената једног града са 99% интервалом поверења од ± 5 ммхг. Претходна студија у другом граду је показала да је стандардна девијација 20 ммхг Стандардна ширина интервала поверења (W/S) је 10 ммхг / 20 ммхг = 0.5 Ниво интервала поверења постављамо на 99%

Формула за израчунавање величине узорка када се тражи средња вредност неке континуалне варијабле у популацији n = (1.96) 2 x 4 SD 2 /d 2 n број испитаника у једној групи SD стандардна девијација мерења варијабле 1.96 за ниво поверења од 95%, ако је ниво поверења 99%, унети 2.58 уместо 1.96 d жељена ширина интервала поверења

4. Утврђивање величине узорка код дескриптивних студија дихотома варијабла Проценити очекивану вредност пропорције варијабле Дефинисати ширину интервала поверења поставити ниво интервала поверења (95% или 99%)

4. Пример дихотома варијабла Циљ је одредити сензитивност новог теста за сепсу Пилот студија показује да се може очекивати сензитивност од 85% Колико болесника треба за узорак да се процени 95% интервал поверења за сензитивност теста од 0.85 ± 0.05? очекивана пропорција је 0.15 (узима се мања вредност) ширина интервала поверења је 0.1 (2 х 0.05) ниво интервала поверења је 95%

Формула за израчунавање величине узорка када се тражи процентуална заступљеност једне од вредности дихотоме варијабле у популацији n = (1.96) 2 x 4 p(1-p)/d 2 n број испитаника у једној групи p очекивана процентуална заступљеност једне од вредности дихотоме варијабле у популацији (као фракција од 1) 1.96 за ниво поверења од 95%, ако је ниво поверења 99%, унети 2.58 уместо 1.96 d жељена ширина интервала поверења

Стратегије за смањење величине узорка и повећање снаге студије Користити континуалне варијаблекад год је могуће Користити парна мерења: једно на почетку студије, друго на крају. Онда ће исход бити промена између та два мерења, што смањује варијабилност тј. стандардну девијацију.. Користити прецизније варијабле, са мањом стандардном девијцијом Користити неједнаке групе највише се може добити на снази студије ако је једна група двоструко већа од друге; за израчунавање величине узорка код неједнаких група користе се посебне формуле Користити исходе који су чешћи; студије са ретким исходима захтевају веома велике узорке

Најчешће грешке при одређивању величине узорка Одређивати величину узорка када је студија већ почела Дихотому варијаблу изражену у проценту схватити погрешно као континуалну варијаблу Не планирати пацијенте који неће завршити студију Користи се стандардна девијација варијабле, а не промене варијабле

Поуздани бесплатни софтвери за израчунавање величине групе G*Power, http://www.psycho.uniduesseldorf.de/abteilungen/aap/gpower3/, бесплатан DSTPLAN, DSTPLAN, https://biostatistics.mdanderson.org/softw aredownload/singlesoftware.aspx?softwa re_id=41

Кључна литература: Hulley SB, Cummings SR, Browner WS, Grady DG, Newman TB. Designing clinical research. 3rd ed. Lippincott Williams and Wilkins; 2007. Peacock JL, Peacock PJ. Oxford Handbook of Medical Statistics. 1 st edition, Oxford University Press, New York, 2011. UCSF biostatistics department. http://www.epibiostat.ucsf.edu/biostat/sampsize. html#pcsize