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

[DrgLena]

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.

Выбор статистических методов определяется прежде всего типом клинического исследования. Описание первого дизайна скорее напоминает контролируемое клиническое исследование, в котором в качестве контроля может выступать применительно к хирургии какой то (или какие то) методы традиционной хирургической тактики. Вы предлагаете новый и хотите сравнить со старым. При таком типе исследования необходима рандомизация, но, в реальных условия хирургической практики нужно думать не о методах рандомизации, а о том какая операционная свободна. В этих условиях необходимо доказать гомогенность групп и не только по нозологии, но и по другим факторам, которые могут влиять на исход, т.е. обеспечить контроль конфаундингов при анализе влияния типа хирургического вмешательства на исход.
Но, если группы у вас, действительно различаются только видом вмешательства и сравниваются только два их вида (основная группа и контрольная) и исходов у вас только два (желаемый результат достигнут и не достигнут), то строятся элементарные таблицы сопряженности 2х2 и рассчитывается отношение рисков (RR) и необходимый ДИ. Исход может бать не бинарным, но представлен в виде упорядоченных категорий , тогда может быть использован хи квадрат критерий для упорядоченных категорий. Савнение койко дней будет происходить иначе. Анализ различий в числе и разнообразии осложений также может потребовать использования специальных методов, например индексов диверсификации, в случае редких, но важних для клиники осложнений.

б) в случае, когда имеется одна большая выборка - к примеру, больные с острой задержкой мочи (ОЗМ),

Большая выборка - это, конечно хорошо, но вы не можете оценить риски возникновения именно этого состояния (ОЗМ) в зависимости от факторов риска (OR или RR) или оценить факторы, снижающие относительный риск (RRR) возникновения ОЗМ. Можно было бы использовать методы уже рекомендованные вам и машинное обучение и логистическую регрессию, дискриминантный анализ (что то все же измеряете, какие то маркеры воспаления или биохимию с иммунологией ), методы деревовидных классификаций, методов классификации очень много. Но у вас нет альтернативной группы ? не у всех же ОЗМ развивается. Поэтому вы не можете провести клиническое исследование типа case ? control при котором как раз и рекомендуется использовать OR для оценки факторов, влияющих на появление этого самого case.
Но вы можете рассматривать в собранной вами группе больных с ОЗМ какое то состояние, наступление котрого вас интересует и прогнозировать вероятность его наступления в зависимости от сочетания различных факторов, логистическая регрессия в помощь!

[fattymouse]

Выбор статистических методов определяется прежде всего типом клинического исследования. Описание первого дизайна скорее напоминает контролируемое клиническое исследование, в котором в качестве контроля может выступать применительно к хирургии какой то (или какие то) методы традиционной хирургической тактики. Вы предлагаете новый и хотите сравнить со старым. При таком типе исследования необходима рандомизация, но, в реальных условия хирургической практики нужно думать не о методах рандомизации, а о том какая операционная свободна. В этих условиях необходимо доказать гомогенность групп и не только по нозологии, но и по другим факторам, которые могут влиять на исход, т.е. обеспечить контроль конфаундингов при анализе влияния типа хирургического вмешательства на исход.
Но, если группы у вас, действительно различаются только видом вмешательства и сравниваются только два их вида (основная группа и контрольная) и исходов у вас только два (желаемый результат достигнут и не достигнут), то строятся элементарные таблицы сопряженности 2х2 и рассчитывается отношение рисков (RR) и необходимый ДИ. Исход может бать не бинарным, но представлен в виде упорядоченных категорий , тогда может быть использован хи квадрат критерий для упорядоченных категорий. Савнение койко дней будет происходить иначе. Анализ различий в числе и разнообразии осложений также может потребовать использования специальных методов, например индексов диверсификации, в случае редких, но важних для клиники осложнений.

Большая выборка - это, конечно хорошо, но вы не можете оценить риски возникновения именно этого состояния (ОЗМ) в зависимости от факторов риска (OR или RR) или оценить факторы, снижающие относительный риск (RRR) возникновения ОЗМ. Можно было бы использовать методы уже рекомендованные вам и машинное обучение и логистическую регрессию, дискриминантный анализ (что то все же измеряете, какие то маркеры воспаления или биохимию с иммунологией ), методы деревовидных классификаций, методов классификации очень много. Но у вас нет альтернативной группы ? не у всех же ОЗМ развивается. Поэтому вы не можете провести клиническое исследование типа case ? control при котором как раз и рекомендуется использовать OR для оценки факторов, влияющих на появление этого самого case.
Но вы можете рассматривать в собранной вами группе больных с ОЗМ какое то состояние, наступление котрого вас интересует и прогнозировать вероятность его наступления в зависимости от сочетания различных факторов, логистическая регрессия в помощь!

Спасибо, DrgLena