Elementy metodologii badań empirycznych w medycynie i Zastosowania statystyki. Zarys programu studiów. weekend 1: sobota

Transkrypt

1 Elementy metodologii badań empirycznych w medycynie i Zastosowania statystyki w badaniach biomedycznych Celem studiów jest przekazanie podstawowej wiedzy i kształcenie umiejętności w zakresie projektowania badań empirycznych w medycynie, przygotowywania publikacji naukowych, umiejętności wyboru odpowiednich metod opracowania wyników badań, poprawnej interpretacji wyników analiz oraz ich prezentacji w publikacjach naukowych. W części poświęconej praktycznym zastosowaniom biostatystyki analizy będą ilustrowane przykładami w środowisku programów z rodziny STATISTICA oraz innych wolno dostępnych w sieci programów do analizy danych. Studia są przeznaczone dla osób zajmujących się różnymi aspektami badań empirycznych w medycynie oraz tych, które zamierzają zajmować się tą problematyką. Zarys programu studiów Soboty (8 godzin): , , , Niedziele (6 godzin): , , weekend 1: sobota Blok II: Badania i publikacje w naukach medycznych Planowanie i prowadzenie badań empirycznych w medycynie (UMed, Wojciech Młynarski, Wojciech Fendler, Michał Nowicki, Cezary Watała) Badanie naukowe (Cezary Watała) 1 godz. Projektowanie eksperymentu naukowego w medycynie (plan i algorytm badania) 1 godz. (Wojciech Fendler) Rodzaje i specyfika badań klinicznych (Wojciech Młynarski) Badania obserwacyjne i badania eksperymentalne 2 godz. (Wojciech Młynarski) Medycyna oparta na faktach (EBM) 1 godz. (Wojciech Młynarski) 8 godz. sobota Blok I: Przygotowanie danych i zastosowania biostatystyki w opracowywaniu wyników badań medycznych weekend 1: niedziela Wprowadzenie do obsługi programu STATISTICA 2 godz. Przygotowanie danych na potrzeby analiz (Janusz Wątroba Statsoft) Źródła danych Gromadzenie danych (bazy danych, excel, STATISTICA) Techniki próbkowania

2 Wybrane zaawansowane metody próbkowania, np. propensity score matching, covariate matching Metody czyszczenia danych i ich przekształcanie, brakujące dane; różne metody imputacji danych korzyści i niebezpieczeństwa; zastępowanie średnią, medianą; metody MAR, MCAR czy EM, metody regresyjne i ANOVA Zmiany układu danych, tworzenie podzbiorów Weryfikacja danych odstających (3t+3p) weekend 2: sobota Wybrane elementy rachunku prawdopodobieństwa i metody statystyki opisowej (G. Harańczyk Statsoft lub J, Wątroba StatSoft) Podstawy rachunku prawdopodobieństwa uwzględniające zagadnienia przydatne w kontekście randomizacji prób i wnioskowania statystycznego (tutaj można się skupić na przypomnieniu zagadnień związanych z wnioskowaniem statystycznym, jak prawdopodobieństwo klasyczne, i warunkowe (bayesowskie), zmienna losowa, rozkład prawdopodobieństwa, etc., ale można także rozważyć przypomnienie podstawowych prostych zagadnień kombinatoryki i rachunku prawdopodobieństwa: permutacje, kombinacje, wariacje bez powtórzeń, wariacje z powtórzeniami, dwumian Newtona), twierdzenie Bayesa, itp. Pojęcie rozkładu empirycznego zmiennej i sposoby jego badania Podstawowe charakterystyki liczbowe rozkładu zmiennej weekend 2: niedziela Blok II: Badania i publikacje w naukach medycznych 2t +4p Badania niekliniczne przygotowywanie i prowadzenie (UMED, Wojciech Młynarski, Wojciech Fendler, Cezary Watała) Specyfika badań na modelach zwierzęcych (Cezary Watała) Specyfika badań na układach modelowych in vitro (Wojciech Młynarski, Wojciech Fendler) 3 godz. Przygotowywanie publikacji naukowych z badań medycznych (UMed, Wojciech Młynarski, Wojciech Fendler, Michał Nowicki, Cezary Watała) 3 godz. Publikacja naukowa, rodzaje oraz język (1-2t) (Michał Nowicki) Zasady cytowania literatury (1t) (Michał Nowicki) Punktacja publikacji naukowych (0.5t) (Michał Nowicki) Proces recenzji publikacji naukowej i przygotowywanie odpowiedzi na recenzje (1-1.5t) (Wojciech Fendler) 2

3 Błędy spotykane w pracy naukowo-badawczej i publikacjach naukowych (2t) (Wojciech Fendler) Wyszukiwanie informacji naukowej i biomedyczne bazy literatury naukowej (1t) (Michał Nowicki) Prawo autorskie a publikacje naukowe. Problem plagiatu (1t) (Michał Nowicki) 6 godz. niedziela Blok I: Przygotowanie danych i zastosowania biostatystyki w opracowywaniu wyników badań medycznych weekend 3: sobota Wprowadzenie do wnioskowania statystycznego (dr Janusz Wątroba Statsoft, UMed, Cezary Watała) Podstawowe pojęcia statystyki indukcyjnej Zagadnienie estymacji Weryfikacja hipotez statystycznych i jej znaczenie w kontekście hipotez badawczych Testy statystyczne i ich zastosowanie do weryfikacji hipotez badawczych weekend 3: niedziela (4t+4p) Zagadnienie mocy testu i wielkość próby (dr Janusz Wątroba Statsoft) Obliczanie mocy testu i jej zastosowania Szacowanie liczebności próby w różnych badaniach: - porównywanie średnich (dla pomiarów sparowanych i niesparowanych, dla dwóch i więcej prób) - porównywanie proporcji (dla pomiarów sparowanych w układzie krzyżowym [matched case-control] i niesparowanych [independent casecontrol], dla dwóch i więcej prób) w badaniach kliniczno kontrolnych i kohortowych (independent cohort, paired cohort) - dla badań typu superiority, equality, non-inferiority - w badaniach populacyjnych (population survey) - porównanie czasów przeżycia - badaniach asocjacji (korelacji) weekend 4: sobota Wybrane metody analizy danych jakościowych (mgr Andrzej Stanisz, CMUJ) Wprowadzenie - skale pomiarowe Przypomnienie podstawowych technik analizy danych Analiza wskaźników struktury 3

4 o Przedział ufności dla wskaźników struktury o Porównanie dwóch wskaźników struktury Tabele kontyngencji o Tabele dwudzielcze Miary powiązania i wielkości efektu Testy statystyczne dla tabel dwudzielczych Test dokładny Fishera Test McNemary i Q Cochrana dla zmiennych powiązanych Test Mantela Haenszela o Tabele trójdzielcze o Paradoks Simsona o Tabele kontyngencji dowolnych rozmiarów Analiza korespondencji o Przykład analizy korespondencji o Wielowymiarowa analiza korespondencji Analiza log-liniowa o Analiza log liniowa dla tabel dwudzielczych o Analiza log-liniowa dla tabel trójdzielczych o Analiza log-liniowa dla zmiennych porządkowych weekend 4: niedziela Wybrane metody analizy analizy danych jakościowych oraz wyników badań populacyjnych i diagnostycznych (mgr Andrzej Stanisz, CMUJ, doc W. Fendler UMed) Mgr A. Stanisz, CMUJ Ocena procedur diagnostycznych o Czułość i swoistość o Krzywa ROC o Wartość predykcyjna dodatnia i wartość predykcyjna ujemna o Współczynnik zgodności Dr hab. Wojciech Fendler, UMED Metody wykorzystywane w badaniach populacyjnych i diagnostycznych Miary zapadalności i umieralności Oceny czynników ryzyka w medycynie i epidemiologii o Ryzyko względne, iloraz szans, ryzyko przypisane, ARR, RRR, NNT, ARI, RRI, NNH, ABI, RBI 4

5 weekend 5: sobota, Bardziej zaawansowane techniki wielowymiarowe: Przygotowanie narzędzia badawczego i analiza rzetelności (sobota, prof. Adam Sagan, Uniwersytet Ekonomiczny, Kraków) Zasady budowy kwestionariusza (formy komunikacji z badanymi, proces budowy kwestionariusza, formy pytań, efekty stylu i nastawienia odpowiedzi) Budowa skal prostych: skale nieporównawcze i porównawcze, skale ocen, skale rangowe i skale porównań parami, transformacja skal rangowych, skale o sumie stałej; Budowa skal złożonych i ocena rzetelności: procedura C-OAR-SE, skala Likerta, Guttmana, dyferencjału semantycznego, wskaźniki refleksywne i formatywne, proces budowy skali ze wskaźnikami refleksywnymi, ocena wymiarowości skali, ocena rzetelności i trafności skali; Statystyczne metody oceny wymiarowości skal: analiza głównych składowych, analiza korespondencji, eksploracyjna analiza czynnikowa; Metody ocen zgodności i jednorodności skal: współczynniki zgodności sędziów, metoda połówkowa, współczynnik -Cronbacha weekend 5: niedziela, Bardziej zaawansowane techniki wielowymiarowe: Zaawansowane metody statystyczne w skalowaniu i analizie danych - modelowanie równań strukturalnych (niedziela, prof. Adam Sagan, Uniwersytet Ekonomiczny, Kraków) Ocena rzetelności w podejściu modelowym - konfirmacyjna analiza czynnikowa: identyfikacja modelu czynnikowego, dobroć dopasowania wskaźniki opisowe, przyrostowe, populacyjne, resztowe i informacyjne, ocena parametrów modelu; Wskaźniki rzetelności AVE Fornella i Omega Mc Donalda; Konfirmacyjna analiza czynnikowa dla danych binarnych: korelacje tetrachoryczne, wartości progowe; Ocena równoważności pomiarowej w wielogrupowych modelach CFA; Wykorzystanie skal opartych na czynnikach w modelach ścieżkowych (budowa indeksów, identyfikacja modelu strukturalnego, ocena parametrów modelu, ocena efektów mediacyjnych w modelu); Ogólny model strukturalny (etapy budowy modelu ogólnego, interpretacja części pomiarowej i strukturalnej, respecyfikacja modelu); Wprowadzenie do symulacji MonteCarlo w modelach strukturalnych 6 godz. (niedziela) weekend 6: sobota i niedziela stycznia

6 Wybrane zagadnienia statystycznego planowania eksperymentów i techniki opracowywania ich wyników (Janusz Wątroba, StatSoft) Podstawowe pojęcia doświadczalnictwa Podstawowe schematy randomizacji (seryjna, w niezależnych grupach/układach ciągłych, alokacja krzyżowa, schemat blokowy, kwadraty łacińskie i grecko-łacińskie, itp.) Podstawowe układy doświadczalne wykorzystywane w badaniach medycznych Omówienie wybranych układów niestandardowych Zastosowania różnych modeli analizy wariancji w opracowywaniu wyników badań medycznych - analiza jedno- i wieloczynnikowa, problem interakcji - modele efektów głównych, czynnikowych, zagnieżdżone ANOVA (ustalanie hierarchiczności) - z powtarzanymi pomiarami - dwuczynnikowa z powtórzeniami - problem sferyczności i homogenności wariancji - testy post-hoc dla ANOVA grup niepowiązanych i powiązanych (testy dla grupy kontrolnej, testy kontrastów) - wybrane odpowiedniki nieparametryczne analizy wariancji i testów porównań wielokrotnych ich zastosowania i ograniczenia Analiza dyskryminacyjna (dr Małgorzata Misztal, Uniwersytet Łódzki) - wprowadzenie do metod dyskryminacyjnych podstawowe pojęcia, konieczne założenia. - konstrukcja funkcji dyskryminacyjnych - podstawy metodologiczne, dobór zmiennych do modelu, liczba funkcji dyskryminacyjnych. Interpretacja współczynników funkcji dyskryminacyjnej. - klasyfikacja obiektów - funkcje klasyfikacyjne, prawdopodobieństwa klasyfikacji, odległości Mahalanobisa. - zastosowania analizy dyskryminacyjnej do analizy danych medycznych z wykorzystaniem programu STATISTICA (moduły: Analiza dyskryminacyjna i Ogólne modele analizy dyskryminacyjnej). (3t+5p) godzin (sobota i niedziela) weekend 7: sobota: Wprowadzenie do metod analizy współzależności zjawisk (prof. Jerzy Moczko, Uniwersytet Medyczny, Poznań) Miary powiązania danych jakościowych Analiza korelacyjna 1t+2p Wprowadzenie do metod modelowania statystycznego Analiza regresji liniowej prostej Analiza regresji liniowej wielorakiej Ogólne i uogólnione modele liniowe i nieliniowe gdzie przydatne? 6

7 Ogólne metodologiczne podstawy badania zjawisk okresowych (m.in. analiza spektralna parametryczna i nieparametryczna, analiza kosinorowa, filtracja sygnałów biomedycznych) 1t+4p weekend 7: niedziela 8 luty 2015 Wprowadzenie do metody Data Mining oraz program STATISTICA Data Miner (Grzegorz Harańczyk, Statsoft) Wprowadzenie teoretyczne z procedurami typu Data Mining 2 godz. Zapoznanie z programem Data Miner 4 godz. weekend 8: sobota 28 luty 2015 Wybrane zagadnienia metaanalizy i metaregresji jak czytać wyniki metaanalizy (Michał Kusy, Statsoft) Przygotowanie danych do metaanalizy 1 godz. Metaanaliza dla danych ciągłych i dyskretnych 2 godz. Standaryzacja pośrednia i bezpośrednia 1 godz. Analiza niejednorodności 1 godz. Analiza w grupach i metaregresja 2 godz. Analiza wrażliwości i ocena błędu publikacji 1 godz. weekend 8: niedziela Metody analizy przeżycia (prof. Andrzej Sokołowski, Uniwersytet Ekonomiczny, Kraków) Szacowanie funkcji przeżycia: tabele przeżycia w wersji pełnej (follow-up) i skróconej (abridged) Testy dla porównywania przeżyć: różnice, korzyści i przewagi Model regresji Coxa model ze zmiennymi harmonicznymi zależnymi od czasu (wymaga dopracowania w Zestawie, wiesza się moduł stepwise) 2t+4p weekend 9: sobota 14 marca 2015 Wybrane zaawansowane metody analizy współzależności zjawisk (Grzegorz Migut, StatSoft) Modele regresji nieliniowej Metody skoringowe Analiza regresji logistycznej zaawansowany moduł analizy regresji logistycznej z Zestawu Medycznego 7

8 3t+5p weekend 9: niedziela Zastosowanie metod data mining do analizy wyników badań medycznych I (dr hab. Agata Smoleń, UMed Lublin) Wprowadzenie do metod data mining Omówienie wybranych metod i przykłady ich zastosowań Przykłady analiz data mining w środowisku programu STATISTICA Data Miner - zastosowanie metod data mining w badaniach biomedycznych - dokładny program do ustalenia Model multivariate adaptive regression splines (MAR Splines) metoda analizy danych o rozkładach reszt niespełniających warunku normalności weekend 10: sobota Zastosowanie metody automatyczne sieci neuronowe do analizy wyników badań medycznych (doc. Maciej Szaleniec, AGH Kraków, ewentualnie, część praktyczna Statsoft, mgr Grzegorz Migut proszę o zadeklarowanie preferencji) Wprowadzenie do metody sieci neuronowych 4 godz. Zastosowanie metody sieci neuronowych w metodach regresyjnych przykłady analiz w środowisku programu STATISTICA 2 godz. Zastosowanie metody sieci neuronowych w metodach klasyfikacyjnych przykłady analiz w środowisku programu STATISTICA 2 godz. weekend 10: niedziela godzin (sobota) Zastosowanie metod data mining do analizy wyników badań medycznych II (dr dr Anna Justyna Milewska, UMed Białystok) Omówienie metodyki podejścia regresyjnego i klasyfikacyjnego w metodzie Data Mining Analiza składowych gównych Analiza skupień (aglomeracja, metoda k-średnich, sieci Kohonena) Analiza koszykowa Analiza korespondencji 3 Przykłady analiz Data mining na wybranych przykładach danych badan medycznych 8

9 Blok III: Case studies (UMed: prof. Michał Nowicki, prof. Wojciech Młynarski i dr hab. Wojciech Fendler z zespołem) jako przykłady dobrej i złej statystyki Cztery projekty omówione analitycznie krok po kroku z wyegzekwowaniem procedur i obliczeń wiodących do wyników końcowych, 1 projekt /weekend, tematyka do ustalenia, po 6 godzin na blok w sobotę i niedzielę (12 godz./ weekend) weekend 11: sobota i niedziela 11 i Badanie z wykorzystaniem analizy przeżycia; wprowadzenie teoretyczne/terminologiczne stricte medyczne, umożliwiające zapoznanie z wybranymi miarami typu event-free survival, progression-free survival itp.; bardzo pożądane przykłady, gdzie można będzie pokazać efekty manipulacji/symulacji tychże (Wojciech Młynarski) po 5 godzin (sobota i niedziela) weekend 12: sobota i niedziela 25 i Badanie z estymacja markerów diagnostycznych, analizą krzywych ROC, selekcja optymalnych markerów o dużej wiarygodności diagnostycznej (Wojciech Fendler) weekend 13: sobota i niedziela 16 i po 5 godzin (sobota i niedziela) Analiza wielkoskalowa, wykorzystanie analizy składowych głównych (PCA), liniowej analizy dyskryminacyjnej (LDA) i grupowania (clustering) (STATSOFT) weekend 14: sobota i niedziela 30 i po 5 godzin (sobota i niedziela) Przykład źle wykonanej analizy wzorzec przykład negatywny: np. "pseudogenetyczne" badanie polimorfizmów, z analizą zawierającą liczne błędy statystyczne, ze wskazaniem czego nie robić oraz w jaki sposób nie analizować (Wojciech Młynarski, Wojciech Fendler) po 5 godzin (sobota i niedziela) weekend 15: sobota i niedziela czerwca 2015 r. Przykład analizy z wykorzystaniem sieci neuronowych (ANN) dr hab. Maciej Szaleniec; tytul i treści do ustalenia po 5 godzin (sobota i niedziela) 9

10 weekend 16: sobota i niedziela 20 i Zaliczenie w dwóch blokach: poprawna analiza własnych danych/przygotowanie eksperymentu pod kątem zagwarantowania odpowiedniej mocy statystycznej, istotności, oszacowanie minimalnej liczności próby badanej oraz prezentacja w taki sposób aby mogła się odbyć konstruktywna dyskusja każdego projektu przez uczestników. (dr hab. Wojciech Fendler, prof. Wojciech Młynarski, dr Janusz Wątroba, prof. Cezary Watała, oraz wszyscy inni biorący udział w szkoleniu, którzy wyrażą zainteresowanie uczestniczeniem) po 8 godzin (sobota i niedziela) weekend 17: sobota i niedziela 27 i Zaliczenie w dwóch blokach: poprawna analiza własnych danych/przygotowanie eksperymentu pod kątem zagwarantowania odpowiedniej mocy statystycznej, istotności, oszacowanie minimalnej liczności próby badanej oraz prezentacja w taki sposób aby mogła się odbyć konstruktywna dyskusja każdego projektu przez uczestników. (dr hab. Wojciech Fendler, prof. Wojciech Młynarski, dr Janusz Wątroba, prof. Cezary Watała, oraz wszyscy inni biorący udział w szkoleniu, którzy wyrażą zainteresowanie uczestniczeniem) po 8 godzin (sobota i niedziela) w sumie: minimum 17 spotkań weekendowych w wymiarze łącznym 225 godz. 10