心脏病学家的研究方法的设计和研究结果的分析ppt课件.ppt

心脏病学家的研讨方法的设计和研讨结果的分析Nathan D. Wong, 理学博士，FACC•不同的研讨课题设计的优势和优势•哪一个最适宜他？•计算样本的大小和权重•用什么样的统计学检验•表述结果中发生的错误•提出一项草案的步骤•怎样写值得进一步研讨的引荐不同设计的研讨对结果提示的因果关系的压服力大小不同•最弱：察看性的，横断面研讨 •弱：察看性的，病例对照的研讨•普通：察看性的，前瞻性研讨•最强：随机的临床实验•在每一种研讨中，对研讨的压服力度有影响的还有样本量的大小、比较组的选择〔对照或者抚慰剂〕、选取研讨的群体、随访的时间长短和对能够的混淆结果的控制察看性的，横断面研讨 •在某一时点相当短的时间内，或者当〔要素间〕时间上的联络还不知道的时候，研讨两个要素之间的联络〔比如：暴露于某些危险要素和发病〕•例子：脂质、血压和C反响蛋白程度•结论：发现的联络能够阐明有需求进一步研讨的假设，但是离证明确切的因果联络还为时过早察看性的，病例对照研讨 •对于那些少见的结果，或需求数年或者更长时间在前瞻性的病人随访中或者在群体中得到足够的病例时有用•经常被用于癌症病因学的研讨•选择对照组〔比如：医院vs安康的社区〕，思索能够的结果混淆的情况。

•不能总对暴露的危险要素和引发的疾病的时间联络上得出确切的答案，由于没有得到暴露于危险要素的历史信息前瞻性的队列研讨•例子：弗雷明汉心脏研讨，心血管安康研讨，动脉粥样硬化的多种族研讨，护理安康研讨•优势：大样本量，可以从安康时期到发病期全程随访一个人，危险要素和疾病发生的时间上的联络可靠•优势：由于需求有很大的样本数来得到足够的病例而呵斥的投入大，需求足够长时间来开展疾病，能够发生失访偏倚，因果关系推论不够明确随机临床实验•思索一种证明因果关系的金规范：进展降低所调查的危险要素的实验比如，胆固醇不能结论性地看成一个危险要素直到早期实验阐明降低胆固醇可以降低CHD发病率•投入大，操作严厉，失访或差依从性可以影响到结果，特别是假设在组与组之间不止有患病与否的差别•参与实验的病人的情况是高度限制的，能够不能反响临床实际或真实的情况•随机性平衡了知和未知的混杂的要素〔共变情况〕，因此结果可以比较有把握地归因于治疗关于样本量/概率效果的建议•对每一项研讨衍生出的运用都是必要的•需求估计对照组发病的比率是多少•需求阐明他要检测的有临床意义的最小差别是什么，比如，发病率不同，或者危险比例•针对一个确定的样本量和确定的置信区间〔通常是两端各0.05〕，产生某种效果的概率就可以估计出来。

或者给定置信度〔通常0.80〕，也可以估计产生不同的效果需求多大的样本量不同研讨设计要求的统计学处置•横断面研讨：Pearson相关性，有X要素和没有X要素情况下出现Y要素比例的最优退让比Chi－平方检测•病例对照研讨：患病和未患病群体接触危险要素能够性的退让比——对比例做对数回归的Chi平方检测•前瞻性的研讨：能够的共变和随访时间问题，有或没有目的要素情况下发病的相对危险度－Cox PH回归相关性和线性变换回归用于进展其它一些结果的分析不同研讨设计要求的统计学处置〔续〕•随机临床实验：治疗组和对照组的相对危险度－Cox PH回归•其它比如之前之后的一些变化〔脂质，血压〕,初始疗法组和对照组之间的差别用Student检验来判别反复的ANOVA/ANCOVA用来在整个治疗期进展多次的丈量表述结果中出现的错误：统计学上的vs临床意义上的•大的样本量可以本质上保证统计学的重要结果的正确—但是前提是低相关度或相对风险•相反，一个不够的样本量可以隐藏临床上的重要差别•统计学重要性和样本量大小和差别的大小直接相关，和每个丈量的不一致性间接相关提出研讨草案的步骤•目的和假说•研讨背景•方法，包括实验对象的选择，合格的规范，检测过程，治疗期或随访期的操作细节。

•研讨的可信度和样本量的设计•统计学分析的方法•潜在的研讨局限性数据搜集/管理•搜集数据的方法上要有清楚的方案－比如，设计并发放调查表，案例报告表等•医疗记录应该只作为发现的东西的文档资料的备份•用可以接受的可以检查输入数据错误的软件〔如：EXCEL〕，就可以方便地转入一个统计学软件中〔引荐SAS，经过UCI的网址可以获得〕•仔细设计数据库的构造〔如，每条记录对应一个对象，研讨的变量列表〕，这样就转换成了一个方便分析的方式一些可以提供协助的资料•流行病学和统计学的书籍•伦理审查委员会－主要思索研讨中涉及伦理的问题•Dean科学综述委员会－有关于研讨设计能否适宜，研讨程序，统计学方面的资料•问题？ndwong@uci.edu。