Zagadnienia zaliczeniowe z przedmiotu „ Metodologia badań naukowych i statystyka”

1. Zagadnienie EBM

Evidence-based medicine – medycyna oparta na dowodach. skrupulatne, precyzyjne i roztropne wykorzystywanie w postępowaniu klinicznym najlepszych dostępnych dowodów naukowych dotyczących skuteczności, efektywności i bezpieczeństwa. Dowodów takich dostarczają wyniki wiarygodnych badań eksperymentalnych (skuteczność i bezpieczeństwo) oraz badań obserwacyjnych (efektywność i bezpieczeństwo). Medycyna oparta na faktach umożliwia więc klinicystom korzystanie z najlepszej dostępnej wiedzy pochodzącej z systematycznych badań naukowych^[1].

1. Składowe pytania klinicznego

Aby uniknąć nieporozumień, pytanie kliniczne musi być wystarczająco precyzyjne i zawierać elementy opisu: 
- pacjentów (populacji), u których oceniano określoną metodę postępowania (patients - P); 
- interwencji, którą u nich zastosowano (intervention - I); 
- interwencji, z którą ją porównywano, tzn. interwencji w grupie kontrolnej (comparison - C); 
- sposobu mierzenia efektu interwencji, czyli tzw. punktów końcowych (określonych zmian stanu zdrowia;outcome - O).

1. Błąd systematyczny i przypadkowy

Błąd systematyczny – błąd wynikający z zastosowanej metody pomiaru lub innych przyczyn (np. nie dających się wykluczyć, ale znanych zjawisk mających wpływ na pomiar), zwykle zmieniający wyniki pomiaru jednostronnie.

Podstawowe przyczyny powstawania błędów systematycznych to:

zmiany obiektu badanego po dołączeniu do urządzenia lub układu pomiarowego

wykonanie przyrządów pomiarowych – skalowanie lub wzorcowanie, montaż, itp.

wpływ otoczenia na stanowisko pomiarowe.

Błąd przypadkowy (błąd losowy) – rodzaj błędu pomiaru, nie wynikający z czynników systematycznych, powtarzalnych. Nie można z góry przewidzieć jego wartości w kolejnych pomiarach. Informację na temat skali występowania tego błędu można uzyskać po wykonaniu serii pomiarów i wyliczeniu wybranej miary zróżnicowania rozkładu, np. odchylenia standardowego.

Występowanie błędów przypadkowych powoduje, że wyniki kolejnych pomiarów zmieniają się w sposób losowy, mimo że mierzona jest ta sama wielkość w warunkach praktycznie niezmiennych. Można je modelować przy pomocy rozkładów statystycznych przykładowo rozkładu normalnego (Gaussa).

1. Grupa kontrolna i jej znaczenie

Grupa kontrolna - w metodologii nauki: grupa obiektów, którą w ramach wykonywanego eksperymentu nie poddaje się żadnym manipulacjom eksperymentalnym lecz pozostawia w stanie naturalnym.

Wyniki uzyskane w grupie kontrolnej służą porównaniu z wynikami z grupy eksperymentalnej, dzięki czemu można uzyskać statystyczną pewność, że manipulacje wykonane na grupie eksperymentalnej rzeczywiście przyniosły oczekiwany skutek.

1. Randomizacja, czynniki zakłócające

Randomizacja (ang. random – przypadkowy) – w metodologii nauki termin oznaczający losowy rozdział badanych obiektów do grup porównawczych.

Randomizacja jest jednym z zabiegów metodologicznych stosowanych w celu zniwelowania wpływu niekontrolowanych zmiennych na wyniki eksperymentu (na zmienną objaśnianą).

Randomizacja ma na celu wykluczenie możliwości uzyskania błędnych wyników analiz statystycznych, wynikających ze sposobu przeprowadzenia badania, zwłaszcza ze sposobu przydzielania (alokacji) pacjentów do grup w badaniu klinicznym. Na przykład wykazano, że w badaniach bez randomizacji bardziej prawdopodobne jest uzyskanie korzystnych wyników dla nowego leczenia niż dla leczenia konwencjonalnego

1. Efekt placebo, zaślepienie

Zaślepienie zapobiega wpływowi subiektywnych opinii (oczekiwań) uczestnika badania lub badacza na wyniki badania i polega na zagwarantowaniu ich niewiedzy o tym, czy otrzymują badaną technologie medyczną, czy nie^[7]. Wykazano, że efekt placebo jest czynnikiem zafałszowującym wyniki badań klinicznych, zaburzając zdolność zarówno pacjentów jak i lekarzy do obiektywnego relacjonowania wyników. Zaślepienie badania (podwójnie ślepa próba) zapobiega zniekształcaniu wyników^[7].

1. Badania eksperymentalne i obserwacyjne

Badania eksperymentalne – obok badań obserwacyjnych należą do podstawowych lub stosowanych badań naukowych, których celem jest ustalenie związków między badaną interwencją kliniczną a miarami ilościowymi, wybranymi do opisu próby badanej (najczęściej ocena skuteczności i bezpieczeństwa badanej interwencji)^[1].

Badania obserwacyjne należą do podstawowych lub stosowanych badań naukowych, których celem jest opis lub analiza próby badanej z wykorzystaniem wybranych miar ilościowych.

1. Wiarygodność badań naukowych

kryteria podstawowe 
1. Czy sposób leczenia pacjentów był zdeterminowany przez proces randomizacji? 
2. Czy wszyscy pacjenci, którzy rozpoczęli badanie, zostali opisani po jego zakończeniu i  zanalizowani w swojej pierwotnej grupie?

kryteria pozostałe 
3. Czy porównywane grupy miały podobne charakterystyki na początku badania (czyli czy randomizacja była skuteczna)? 
4. Czy sposób leczenia był nieznany pacjentom i osobom oceniającym wyniki interwencji? 
5. Czy, pomijając badaną interwencję, pacjenci w obu grupach traktowani byli podobnie?

1. Części pracy naukowej i ich zawartość

2. Istotność statystyczna

Gdy porównujemy ze sobą grupy pod względem pewnej zmiennej prawie zawsze wystapią różnice pomiędzy grupami w mierzonej zmiennej. Jednakże dopiero, gdy zastosujemy odpowiedni test statystyczny, uwzględniając przyjęty poziom istotności, będziemy mogli odpowiedzieć, czy zaobserwowane wyniki są istotne statystycznie. Gdy przyjmiemy poziom istotności p < 0,05 to zaobserwowane różnice, dla których p jest mniejsze niż 0,05 możemy nazwać różnicami istotnymi statystycznie. 

Inaczej mówiąc, to że występują różnice jeszcze o niczym nie świadczy. Dopiero, gdy test statystyczny wykaże, że dla przyjętego poziomu statystycznego zaobserwowane różnice pomiędzy grupami są odpowiednio duże, dopiero wtedy możemy powiedzieć, że występują różnice istotne statystycznie. Jeżeli test nie wykaże istotnych statystycznie różnic, to pod względem statystycznym zaobserwowane wyniki dla grup są sobie równe!

1. Próby zależne i niezależne

1. Testy istotności różnic : test T-studenta, Wilcoxona, Manna- Whitneya –kiedy stosujemy?

Testy t-Studenta służą do porównania ze sobą DWÓCH grup. Nie więcej! Korzystamy z nich wtedy, gdy mamy wyniki dla dwóch grup i chcemy porównać je ze sobą - tzn. stwierdzić, czy wyniki w jednej grupie są większe bądź mniejsze niż w drugiej grupie. Nie można porównywać ze sobą kilku grup, wykonując kilkukrotnie test t-Studenta. Jeżeli mamy więcej niż 2 grupy to musimy skorzystać z innych testów statystycznych. 

Przykład: Chcemy sprawdzić czy uczniowie z klasy Vc mają wyższy poziom inteligencji niż uczniowie z klasy Va. W tym celu badamy jedną i drugą grupę testem na inteligencję. Aby porównać wyniki obydwu grup stosujemy test t-Studenta (jeżeli założenia tego testu zostały spełnione) dla prób niezależnych. 

Test Wilcoxona wykorzystujemy wtedy, gdy są złamane założenia dla przeprowadzenia testu t-Studenta dla prób zależnych, dlatego też nazywany jest alternatywą dla tego testu. Ten test wykorzystujemy również w przypadku, gdy zmienne mierzone są na skali porządkowej (w teście t-Studenta zmienne muszą być mierzone na skali ilościowej). Warunkiem przeprowadzenia testu Wilcoxona jest możliwość rangowania różnic pomiędzy pierwszą i drugą zmienną (pomiarem). W skali porządkowej możemy wyliczyć różnicę poziomu dwóch zmiennych, dlatego test ten może być wykorzystany dla zmiennych liczonych na tej skali. W przypadku skal ilościowych wykorzystujemy ten test, jeżeli rozkłady tych zmiennych nie są zbliżone do rozkładu normalnego. 

Przykład zastosowania: 

Lekarz chciał sprawdzić, czy trzy dni rehabilitacji kontuzjowanej nogi jest wystarczający do tego, aby uzyskać poprawę sprawności kończyny. Zmierzył on na początku zakres sprawności kończyny w wyselekcjonowanej grupie osób z daną kontuzją oraz dokonał ponownego pomiaru sprawności na tej samej grupie osób po trzech dniach rehabilitacji. Następnie zebrał on wyniki z dokonanych pomiarów i po wstępnych analizach stwierdził, że złamane zostały założenia dla testu t-Studenta dla prób zależnych. Wobec powyższego wykorzystał on test Wilcoxona w celu porównania pomiaru na początku badania z pomiarem po 3 dniach rejabilitacji.

Test U Manna-Whitneya jest jedną z najpopularniejszych alternatyw dla testu t-Studenta dla prób niezależnych. Jeżeli dane nie spełniają założeń dla zastosowania testu t-Studenta, a wobec czego, nie możemy go zastosować, warto skorzystać z testu U Manna-Whitneya, gdy chcemy porównać ze sobą dwie niezależne wobec siebie grupy. Podstawową zaletą tego testu są niewielkie wymogi, założenia do zastosowania testu U Manna-Whitneya. 

Przykład zastosowania: 

Badacz chciał sprawdzić, czy kobiety różniły się od mężczyzn pod względem poziomu wykształcenia mierzonego na skali (podstawowe, zawodowe, średnie, wyższe). Z racji, że zmienna zależna (poziom wykształcenia) jest mierzona na skali porządkowej badacz zastosował test U Manna-Whitneya do sprawdzenia różnic pomiędzy badanymi grupami

1. Trafność, rzetelność, wrażliwość metody badawczej

2. Cechy korelacji

Korelacja (współzależność cech) określa wzajemne powiązania pomiędzy wybranymi zmiennymi.

Charakteryzując korelację dwóch cech podajemy dwa czynniki: kierunek oraz siłę.