![]() |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
![]() |
![]()
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 59 Регистрация: 23.12.2011 Пользователь №: 23383 ![]() |
Здравствуйте.
Кратко опишу проблему. Имеются две группы больных 1 и 2. Отличаются тем, что в гр.1 применялся особый метод лечения. Имеем следующие переменные: группа (1/2), индексы АПАЧИ, СОФА и ССС до лечения, на первые сутки после лечения и на 5-е сутки (вроде, это интервальная шкала, т.е. только целые значения); исход на 30-е сутки (1-жив, 0-мертв). Объем выборок - по 60 человек на этапе "до лечения", позднее несколько испытуемых умерли. Необходимо: 1. Установить исходное отсутствие статистически значимых различий между группами 1-2. Чтобы убедиться, что исходно различий в группах не было. 2. Оценить достоверность различий внутри групп по временным точкам - гр.1 - до, после, 5 сутки; и гр.2 - до, после, 5 сутки. 3. Сравнить достоверность различий между группами в разных временных точках. Мне видится решение этой задачи так: проверка выборок на нормальность, оценка различий в дисперсиях. В случае двух групп - проверка отсутствия изначальных различий средних между группами кр.Стьюдента, а в случае трех и более групп - однофакторным дисперсионным анализом. Далее дисперисонный анализ с повторными измерениями: зависимая переменные - индексы шкал АПАЧИ, СОФА и ССС. Внутригрупповой фактор - время (3 уровня) и 2 межгрупповых фактора - группа (2 уровня) и исход (2 уровня). Верен ли мой алгоритм? Может есть более простые/правильные способы? Так же есть еще вопросы. 1. Обязательно создавать фактор "исход"? Допустимо ли изначально разбить не на 2, а на 4 группы и анализировать потом только с фактором группы (4 уровня). Т.е. 1 (процедура-выжил), 2 (процедура-умер), 3 (контроль-выжил), 4 (контроль-умер)? 2. Каким методом лучше оценивать динамику? Т.е. - если индексы изменились менее чем на Х едениц, то больные умирали. 3. В моем примере все три индекса высчитываются по шкалам. Шкалы оценивать, по-сути примерно одно и то же - степень нарушения различных систем. В связи с этим, индексы довольно тесно коррелируют между собой. Обязательно ли анализировать их одновременно или можно сделать три расчета - отдельный для каждой шкалы? Спасибо. Чуть не забыл - считать собираюсь в SPSS. P.S. Пакет BioStat - это совсем несерьезно, да? Был опыт работы с ним, более доступен для понимания. Сообщение отредактировал Alex_Z - 26.12.2011 - 21:05 |
|
![]() |
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 59 Регистрация: 23.12.2011 Пользователь №: 23383 ![]() |
2nokh - спасибо, что откликнулись!
чтобы для прогноза использовать разность между показателями на последних сроках перед выпиской пациента из отделения или летальным исходом Я так раньше и делал. Дополнительно разбил группы на подгруппы в зивисимости от исхода. Между некоторыми подгруппами была отмечена достоверна разница. В результате можно было оценить прогноз, в зависимости от того, в какой интервал попадали показатели больного: более выраженная динамика, чем у выживших/ "пограничные" значения/ менее выраженная динамика, чем у умерших. Проблема в том, что выборки, как мне кажется, недостаточно большие - 60-100 пациентов. Насколько достоверные данные я получу - пока не знаю. Вот и пытаюсь определиться с тем, как лучше разбить больных и какой метод лучше применить. (4). Алгоритм я бы наметил следующий. Очень жду! |
|
![]() |
![]() |
![]() ![]() |