Biostatistics mm5 SPSS crash course II

But why? Hvorfor læser vi videnskabelig litteratur? Hvordan læser vi?

Forskellige typer litteratur Eksperimentelle studier –Clinical trials Observational studies –Cohort study –Case-control study –Cross-sectional study / survey –Case-series study Meta-analysis Reviews

Artiklers anatomi Abstract Introduction Methods Results Discussion Conclusion

Abstracts Ofte struktureret som en miniartikel Formålet er at ’sælge’ artiklen Hvis man kun læser abstract kender man forfatternes konklusion, men man kan ikke bedømme om denne er valid.

Introduction Begrundelse, rationale Kontekst Hypotese Formål –Ofte det sidste afsnit/sætning af intro

Method I Hvordan er studiet udført –Man skal kunne forstår metode afsnittet –Hvis metoden er ny skal man kunne vurdere om den er valid Hvad bliver studeret (fx hvilke patienter?) Hvordan udføres forsøget? Hvordan analyseres data? Hvilken statistik benyttes?

Metode II Hvordan vælges patienter? –Hvordan randomiseres de? Hvilke inklusion/eksklusions kriterier –Er studiet relevant for mine patienter? Hvordan håndteres follow-ups?

Metode III

Metode IV Bias ved patientselektion –Prevalence Hvis patienter dør inden inklusion

Method V Bias ved patientselektion –Admission rate bias Fx Hvis kontrol og behandlingsgrupper ikke er samtidige –Non-respondanter og frivillighed Eksemplet med vaccinen fra første lektion –Grupperings bias Kausalitet, den sunde arbejder –Procedure valg Deduktiv procedurer Forskellige procedure for kontrol og behandling Ikke samtidig kontrolgruppe Manglende randomisering

Method VI Studiets procedurer –Procedure bias Hvis man ikke behandler grupperne ens Hvis fx behandlingsgruppen efterfølgende oftere kræver follow-up behandling –Hukommelse bias Brug dagbog i stedet –Apparat bias Unøjagtige apparater Dårlig betjening? –Diagnosticering bias Hvis to grupper ikke diagnosticeres ved samme procedurer –Complience Hvis en behandling er smertefuld eller ubehagelig er det nemmere for patienterne at samarbejde etc.

Method VII Måling af udfaldet –Variationer i målinger Det man måler varierer naturligt Den, der måler, måler ikke nøjagtigt. Fx røntgen Ikke veldefinerede outcomes. Fx smerte Apparatet eller metoden måler ikke nøjagtigt –Pålidelighed og Validitet Nye metoder skal gøre rede for deres brugbarhed –Blinding –Data kvalitet, spørgeskemaer, multicenter studier

Method VIII Antal af forsøgspersoner –Type II fejl; hvis en forskel ikke er fundet pga. for få forsøgspersoner –Power test, hvis der rapporteres negative resultater

Method IX Statistiske metoder –Er det den korrekte analysemetode, der benyttes? –Fisketur –Multisignifikans Type I fejl, falsk positiv Analyser undervejs skal planlægges fra starten –Migration bias Intention-to-treat –Entry time

Results Her præsenteres resultaterne i figurer, tabeller med tilhørende statistik, p værdier eller konfidensintervaller. Kan resultaterne bære konklusionen? –Hvad er baseline? –Risiko for multipel sammenligninger (type I fejl)? –Er afsnittet konsistent?

Diskussion og konklusion Er der sammenhæng mellem hypotesen, resultaterne og konklusionen Er der nogen short-commings? Hvilken betydning har konklusionen på din interesse

Opgaver 7, 8, 9, 11, 12, 66, 67, 68, 69