Лекция 1: Биостатистика (Biostatistics) –
увод и основни понятия
Дефиниция: Приложение на статистически методи към различни видове проблеми в биомедицинските науки (биология, медицина, обществено здравеопазване).
Използвани методи:
Биостатистиката използва методи от статистиката, математиката, изследване на операциите, информатика и икономика.
Области на приложение:
Биостатистиката се използва в:
-
областта на здравеoпазването (public health), включващо епидемиология (epidemiology), влияние на околната среда, храненето и достъпността на здравни услуги върху здравето (environmental health, nutrition, health services research);
-
при планиране на клинични изпитания в медицината (clinical trials in medicine) и анализиране на събраните данни;
-
при моделиране на биологични процеси и ефекти на биологични съставки;
-
в геномни изследвания (genomics), популационна генетика (population genetics), статистическа генетика (statistical genetics) у хора и животни;
-
в протеомни изследвания (proteomics) и метаболни изследвания (metabolomics) у хора и животни;
-
биоинформатика;
-
екология;
-
....
Роля на биостатистиците: Биостатистиците участват в планиране на експерименти (design of experiments) и други научни изследвания, както и в анализиране и интерпретиране на данните (data analysis and interpretation). Те помагат да се формулират научни хипотези, да се изработят стратегии за набиране на представителни (репрезентативни) извадки от съответните популации (sampling), в координацията на събиране на данни, в анализиране и интерпретиране на данните и в разпространение (чрез статии, доклади на конференции и др.) на резултатите от научните изследвания. Те също така разработват нови методи за анализиране на данни.
Типове дизайн (design types):
-
експериментален (experimental) или обяснителен (observational);
-
проспективен (prospective) или ретроспективен (retrospective);
-
обхващащ продължителен период от време (longitudinal) или в една точка от времето (cross-sectional).
Примери:
А. Социологическо проучване дали хората са доволни от личните си лекари (GP);
Б. Клинично изпитание, при което се изследва дали лекарство А довежда до по-бързо подобряване на симптомите от лекарство Б;
В. Сравнение на честотата на определен ген при пушачи и непушачи;
Г. Проследяване на развитието на заболяването при хора с Паркинсонова болест;
Д. Проследяване на зависимостта между внезапни промени в живота на хората и развитието на депресия въз основа на еднократно интервю.
NB: При експериментални проспективни изследвания може да се установи причинно-следствена връзка, докато при обяснителни изследвания в една точка от времето не може.
Аспекти от дизайн на експеримента:
-
представителност (репрезентативност) на извадката;
-
повторения на наблюденията (репликация);
-
съпоставимост на контролната група с експерименталната група;
-
добре осъществената рандомизация;
-
минимизиране на субективната грешка при оценяването.
Обяснителни проучвания (observational study):
-
изследване тип случай-контрол (case-control study);
-
кохортно изследване (cohort study, panel study) ;
-
изследване в една точка на времето (cross-sectional study).
-
Изследвания тип случай-контрол (case-control studies): относително евтини, но е възможно изместване на оценките поради:
-
неправилен подбор на случаите и контролите (selection bias);
-
недостоверност на ретроспективната информация (recall bias, inaccuracy of retrospective data);
-
по-висока вероятност от положителна диагноза при по-чести прегледи (ascertainment bias).
Кохортни изследвания (cohort studies): избягват доста от проблемите на изследвания тип „случай-контрол”, но
-
са скъпи, дълги и трудни за осъществяване;
-
понякога резултатът зависи от подбора на извадката;
-
хората отпадат от изследването по различни причини (loss to follow-up, dropout).
Изследвания в една точка на времето (cross-sectional studies): към този тип изследвания спадат социологически проучвания. Проблеми са възможни с:
-
подбора на извадката;
-
изместване на оценките поради селективност при съгласие за участие.
Сподели с приятели: |