Что использовать?, стат обработка в клинике Опции

[fattymouse]

Уважаемые форумчане, посоветуйте, пожалста, какие виды стат обработки можно провести:
а) в случае сравнения групп больных (с одинаковой нозологией), которым выполнены различные виды вмешательств? И соответственно мы сравниваем исходы, продолжительность п/о койко-дня, п/о осложнения, наличие осложнений и пр.
б) в случае, когда имеется одна большая выборка - к примеру, больные с острой задержкой мочи (ОЗМ), и соответственно - разная этиология, разные тактические подходы, разные прогноз у больных (при опухолевой и неопухолевой этиологии - что ИЗНАЧАЛЬНО влияет на выбор оперативного вмешательства), разный вид проводимого вмешательства (иногда одномоментное(радикальное или паллиативное), иногда этапное (радикальное, паллиативное), иногда различные паллиативные в несколько этапов? ДА, еще есть осложнения той самой ОЗМ (к примеру), влияние которых надо оценить и на выбор первичного вмешательства, и на ранний послеоперационный период, и на на исход.
С уважением, Александр

[leo_biostat]

Уважаемые форумчане, посоветуйте, пожалста, какие виды стат обработки можно провести:
а) в случае сравнения групп больных (с одинаковой нозологией), которым выполнены различные виды вмешательств? И соответственно мы сравниваем исходы, продолжительность п/о койко-дня, п/о осложнения, наличие осложнений и пр.
б) в случае, когда имеется одна большая выборка - к примеру, больные с острой задержкой мочи (ОЗМ), и соответственно - разная этиология, разные тактические подходы, разные прогноз у больных (при опухолевой и неопухолевой этиологии - что ИЗНАЧАЛЬНО влияет на выбор оперативного вмешательства), разный вид проводимого вмешательства (иногда одномоментное(радикальное или паллиативное), иногда этапное (радикальное, паллиативное), иногда различные паллиативные в несколько этапов? ДА, еще есть осложнения той самой ОЗМ (к примеру), влияние которых надо оценить и на выбор первичного вмешательства, и на ранний послеоперационный период, и на на исход
С уважением, Александр

Привет, коллега Александр!

Если Вы желаете получить более конкретные пожелания по методам стат. анализа при сравнении этих групп, то следует уточнить вот какие детали:
1) объёмы наблюдений (пациентов) в каждой из групп сравнения;
2) число количественных признаков, и число качественных (группирующих) признаков, типа пол, анамнез, и т.п.
Это необходимо потому, что при определённых соотношениях этих параметров, одни методы целесообразно использовать, а другие - нет.

Кстати, было бы неплохо и уточнить ЦЕЛЬ исследования. Т.е объяснить, зачем нужны результаты этих сравнений, и для чего планируется их использовать.
Это тоже помогает конкретизировать предлагаемые методы. В качестве примера почитайте статью по адресу http://www.biometrica.tomsk.ru/comp_aver.htm
Там описывается, какие методы кроме сравнения групповых средних, также рационально использовать.

Итак, уточняем информацию по анализируемой базе данных.

Сообщение отредактировал leo_biostat - 22.12.2016 - 13:44

[fattymouse]

Привет, коллега Александр!

Если Вы желаете получить более конкретные пожелания по методам стат. анализа при сравнении этих групп, то следует уточнить вот какие детали:
1) объёмы наблюдений (пациентов) в каждой из групп сравнения;
2) число количественных признаков, и число качественных (группирующих) признаков, типа пол, анамнез, и т.п.
Это необходимо потому, что при определённых соотношениях этих параметров, одни методы целесообразно использовать, а другие - нет.

Кстати, было бы неплохо и уточнить ЦЕЛЬ исследования. Т.е объяснить, зачем нужны результаты этих сравнений, и для чего планируется их использовать.
Это тоже помогает конкретизировать предлагаемые методы. В качестве примера почитайте статью по адресу http://www.biometrica.tomsk.ru/comp_aver.htm
Там описывается, какие методы кроме сравнения групповых средних, также рационально использовать.

Итак, уточняем информацию по анализируемой базе данных.

Спасибо, leo_biostat
А.
1) 64 и 153; 350 и 1700; 1800 и 800
2) качественные признаки: возраст, пол, сопутствующая патология, вид осложнения, характер осложнения и др. А вот с количественными признаками вопрос: если брать x- мужчин и y - женщин или g- пациенты до 50-ти лет, h - пациенты 50-70 лет, j - пациенты старше 70-ти лет, то в сумме будет и 64, и 153, и 350 и тд. А если брать под количественными признаками вид осложнения (например 2 кровотечения, 2 нагноения и т.д.) - это будет в сумме 64, которые из 1700 - но каким стат методом их соотнести? Или (если количественный метод вид операции) - 20 дренирований, 20 стентирований и т.д., сумма которых будет превышать общее количество больных (например 56 операций у 40 больных) - какие методы к этой выборке лучше приложить?

Б.
цель:
а) оценить риск развития осложнений в зависимости от вида вмешательства; в зависимости от исходной тяжести состояния больных; в зависимости от ... (любые качественные факторы, пол, анамнез, длительность заболевания и пр.)
б) описать вероятность развития того или иного вида исхода (кровотечение, нагноение, смерть) в зависимости от ..... (см выше)
в) структурировать проведенные вмешательства, полученные исходы - методами статистики, а не голыми процентами

С уважением

[leo_biostat]

Спасибо, leo_biostat
А.
1) 64 и 153; 350 и 1700; 1800 и 800
2) качественные признаки: возраст, пол, сопутствующая патология, вид осложнения, характер осложнения и др. А вот с количественными признаками вопрос: если брать x- мужчин и y - женщин или g- пациенты до 50-ти лет, h - пациенты 50-70 лет, j - пациенты старше 70-ти лет, то в сумме будет и 64, и 153, и 350 и тд. А если брать под количественными признаками вид осложнения (например 2 кровотечения, 2 нагноения и т.д.) - это будет в сумме 64, которые из 1700 - но каким стат методом их соотнести? Или (если количественный метод вид операции) - 20 дренирований, 20 стентирований и т.д., сумма которых будет превышать общее количество больных (например 56 операций у 40 больных) - какие методы к этой выборке лучше приложить?

Б.
цель:
а) оценить риск развития осложнений в зависимости от вида вмешательства; в зависимости от исходной тяжести состояния больных; в зависимости от ... (любые качественные факторы, пол, анамнез, длительность заболевания и пр.)
б) описать вероятность развития того или иного вида исхода (кровотечение, нагноение, смерть) в зависимости от ..... (см выше)
в) структурировать проведенные вмешательства, полученные исходы - методами статистики, а не голыми процентами

С уважением

Привет, коллега Александр!

Констатирую, что Ваша БД отличная! И посему из неё следует извлечь максимум ценной информации, полезной для управления видами исхода. Отмечу, что Цель сформулирована весьма ясно и адекватно. Что редко бывает в аналогичных общениях с другими исследователями.

Итак, какие методы стат. анализа можно рекомендовать использовать для получения целевой информации? Сразу скажу, что для такого отличного массива следует обязательно применить МНОГО методов анализа. Почему МНОГО? Потому что, во-первых, цель важная, но сложная. И сразу невозможно сказать, какой из будущих методов будет столь полезным, что никакие остальные методы использовать не следует. Проведу аналогию. Для уточнения состояния больного пациента в любом периоде его лечения, приходится выполнять не 1-2 вида анализа его организма, а достаточно много. Например, анализ крови, анализ мочи, анализ кала, рентген, томография магнитная и компьютерная, УЗИ, и т.д. Поскольку все эти виды анализа дополняют другу друга. И благодаря этому более точно фиксируется состояние пациента. Так и с набором стат. методов. Эти методы дополняют друг друга. И более простые методы помогают лучше понимать более сложные. И в результате формулируются те самые выводы, которые и можно будет применять для управления вероятностями исходов. Вот тот перечень стат. методов анализа, которые рекомендую использовать в Вашем исследовании такого отличного массива данных. 1) кластерный анализ (несколько вариантов); 2) анализ таблиц сопряжённости всех пар качественных признаков; 3) проверка нормальности ВСЕХ количественных признаков во ВСЕХ подгруппах с помощью, как минимум, 4-х критериев (методов), и при этом вычислять ВСЕ дескриптивные параметры групповых распределений; 4) сравнение распределений количественных признаков сравниваемых групп разными методами (как минимум 4-6 методов); 5) корреляционный анализ количественных признаков по всей БД и по отдельным сравниваемым подгруппам разными методами; 6)построение графиков распределения групповых средних и ДИ, а также построение двумерных распределений всех пар количественных признаков в сравниваемых группах (дополнение к пп. 4 и 5); 7) логистическая регрессия для самых основных качественных признаков, причём как минимум по 5-7 видов разных уравнений полученных как разными вариантами оценки уравнений, так и с таблицами результатов логит-регрессии по всем пациентам, и проверка каждого полученного уравнения путём переклассификации пациентов по этим уравнения, и проверка совпадения и не совпадения с фактическим состоянием; 8) линейный и нелинейный дискриминантный анализ; 9) каноническая корреляция (здесь вижу порядка 5-10 вариантов) с последующим графическим представлением сравниваемых групп; 10) множественная регрессия; 11) факторный анализ.

Вот таков минимальный перечень методов стат. анализа позволит извлечь весьма максимальное количество информации, по которой можно будет ясно и надёжно сформулировать выводы и правила управления исходом.

Желаю успеха!

[100$]

3) проверка нормальности ВСЕХ количественных признаков во ВСЕХ подгруппах с помощью, как минимум, 4-х критериев (методов), и при этом вычислять ВСЕ дескриптивные параметры групповых распределений...

Рекомендация использовать "ковровое бомбометание тестами" (как однажды иронично выразился p2004r) доставляет сама по себе, а применительно к проверке нормальности доставляет вдвойне, порождая при этом лавину неприличных мировоззренческих вопросов:

1.А как вообще получена оценка снизу оптимального количества тестов на нормальность (в данном случае 4)? Их же напридумывали гораздо больше. Ведь не может быть, чтобы автор рекомендации затруднился сходу вспомнить более 4-х тестов на нормальность?
2. Ну и какие именно тесты на нормальноть распределения должен использовать вопрошающий, дочитамши до конца подобную рекомендацию?
3. И самое главное ("Least not last"): какой статистический вывод надо сделать вопрошающему, если тесты Шапиро - Уилка и Шапиро - Франчии гипотезу нормальности не отвергают, а тесты Чена - Шапиро и Лина - Мудхолкара отвергают?

Заранее благодарен за снисходительные разъяснения.
Искренне ваш,
100$

Сообщение отредактировал 100$ - 24.12.2016 - 20:10