Здравствуйте! Вопрос такой: у нас есть показатель DDD определенного лекарственного средства в 2008, 2009, 2010 годах. Каким методом можно сравнить эти показатели? Спасибо

Адекватным методом ПМС.

Уважаемый nokh, а Вы не могли бы расшифровать. Я не понимаю как правильно сравнить эти показатели, а так же показатели общей смертности или рождаемости, например в 2008 году DDD-показатель был 143, а 2009 - 203, статистически значимо он вырос или нет? И в доступной мне литературе не нашла, может быть ссылку дадите, где можно прочитать. Спасибо

Так и Вы ничего не расшифровали, вот я и подшутил. Для анализа данных абсолютно неважно в 2008 или в 1908 собирались данные - это лишняя информация. А вот что такое DDD узнать будет не лишним. Ещё напишите есть ли у Вас данные об общей численности, лучше даже приведите полностью данные, скажем, по смертности - чтобы разбираться не на абстрактных примерах.

DDD - Defined Daily Doses (установленная суточная доза) принята ВОЗ в качестве основы международной методологии для проведения статистических исследований в области потребления лекарственных средств.

По определению ВОЗ, DDD является расчетной средней поддерживающей суточной дозой лекарственного средства, применяемого по основному показанию у взрослых. DDD не аналогична рекомендуемой суточной дозе, которая может существенно зависеть от степени тяжести и характера течения заболевания, массы тела пациента, его этнического происхождения, рекомендаций национальных руководств по медикаментозной терапии и других факторов.
Например, в руководстве ВОЗ указано, что рекомендуемые суточные дозы в разных странах могут отличаться в 4-5 раз. DDD является фиксированной единицей измерения реального потребления лекарственных средств и может применяться для проведения сравнительных исследований, посвященных потреблению лекарств разными группами населения. DDD определяют только для тех лекарственных средств, которым присвоен код АТС и которые представлены на фармацевтическом рынке хотя бы в одной стране.
Обычно данные о потреблении лекарств представляют в виде формулы DDD/1000 жителей/сут, а при оценке потребления в стационарах DDD/100 койко-дней.
В публикуемых ВОЗ индексах АТС, в отдельной графе рядом с химической субстанцией указан (в большинстве случаев) способ ее введения и DDD.

ATC - Анатомо-терапевтическая и химическая (Anatomical Therapeutic Chemical - ATC) классификация

Данные по DDD-параметрам я приложила в файле, что это такое исчерпывающе объяснил Pyrosmani, спасибо. А про смертность и рождаемость я спросила чисто теоретически, потому что мне кажется в данной ситуации методы должны быть схожи. На всякий случай приведу формулу:

общая смертность = число умерших х 1000/ среднегодовая численность населения в том же районе за тот же период

Для послеоперационной летальности я считала так:

летальность= число умерших в результате операции/число оперированных

и сравнивала их по годам (по различным учреждениям) либо критерием Фишера, либо таблицы сопряженности. Спасибо.

А какую взаимосвязь Вы пытаетесь установить (интересно как клиницисту). В файле приведены данные по терапии бронхиальной астмы (БА).
Имеется ввиду послеоперац. летальность в группе больных, страдающих БА, при выполнении какого-то определенного вида оперативного вмешательства (в т.ч. разными доступами) или разных вмешательств?

Прикрепил файлы по DDD, надеюсь они приблизят Вас к решению задачи. Удачи!

Пока не было времени вникнуть, сегодня посмотрю что за данные и материалы от Pyrosmani.

Насколько я понял, DDD сравнить по годам не получится. Два (или более) чисел можно сравнить если: (1) это - количественные показатели, для которых известна мера рассеяния или (2) это - частоты. В первом случае можно вставить средние и характеристики рассеяния в формулы и воспользоваться, скажем, t-критерием или на основании мер рассеяния рассчитать доверительные интервалы (ДИ) и сравнить косвенно - пересекаются интервалы или нет. Для DDD характеристика рассеяния неизвестна, т.к. это - интегральный показатель. Отпадает. Во втором случае можно сравнивать или через таблицы сопряжённости или также косвенно - через ДИ. Попытался получить из DDD какую-нибудь частоту - не вышло. Выходит нельзя. Думаю с случае Ваших данных возможно только рассчитать согласованность изменения DDD для разных препаратов по годам (критерий Фридмана с расчётом конкордации Кенделла), но такая проверка будет отвечать уже совсем на другой вопрос и возможно Вам не интересна.

DDD - дискретный показатель, относительно низкочастотный (редкое событие относительно численности населения), так? Тогда надо использовать тот факт, что низкочастотные показатели имеют распределение Пуассона (именно так и анализируется "смертность"). Соответственно, надо рассчитывать доверительные интервалы и сравнивать разные года так или (лучше) использовать пуассонову регрессию.

А как пересчитать его в частоту или в счётный показатель для пуассоновской регрессии (ПР)? У меня что-то не вышло. И для ПР ряд коротковат - только 3 года. Мы тут с ней разбирались в период Вашего отсутствия: http://forum.disser.ru/index.php?showtopic=2436; нашёл интересную программу для немонотонной ПР: http://srab.cancer.gov/joinpoint/ .

Я, видимо, не совсем понял проблему - если бы у вопрошающего были бы данные по DDD, то тогда проблемы бы не было - есть более 7 тыс. человек, у каждого измерен дискретный показатель, у большинства он 0.
В данном случае имеем ситуацию, близкую к анализу смертности в популяции - есть числитель (DDD на популяцию), есть численность популяции. Соовтетственно, их отношение и есть интересующий нас показатель. Фактически это аналог rate. В Пуассоновой модели логарифм rate является линейной функцией предикторов.
Два года - две сравниваемых точки.
log(DDD/pop)=row_eff+col_eff
log(DDD)=row_eff+col_eff+log(pop).

Точнее, для данной задачи
log(DDD/pop)=a+b1*year+b2*drug

соответственно, теоретически такая модель может анализироваться (правда, для двух лет придется принять а=0)
Что смущает в представленных данных, это не целочисленное значение DDD. Если это связано с нецелочисленным значением доз в таблетках - это ничего (желательно пересчитать). Если же причина в чем-то другом, то тогда все сложнее.

Извините, что долго не участвовала в обсуждении, Pyrosmani - спасибо за прикрепленные файлы, внимательно ознакомилась и поняла, что напрасно привела пример про летальность. DDD - это действительно интегрированный показатель. Первый столбец чисел - это DDD по АТС-классификации -и они могут быть не целыми, а по годам- это рассчитанные показатели NDDD/1000 жителей. А общее количество 7 тыс. - это все больные БА, которые принимали те или иные препараты, и только единицы могли не принимать вовсе. То, что мы сравниваем 2 года, на мой взгляд это не принципиально, это могут быть 2 разных региона. Может быть так как это специальный интегрированный показатель то мы их можем сравнить как абсолютные числа и сделать обоснованно вывод что тогда-то NDDDбыло больше или меньше. Какие у вас появляются мысли? Спасибо.

В таком случае никаких, ибо у Вас нет данных - при таком определении Вы не знаете ни числитель, ни знаменатель, соответственно, не можете определить влияния случайной ошибки - одинаковое значение будет при 2/100 человек и 200/10000 - а влияние случайной ошибки в этих случаях различно. Абсолютных значений у Вас нет.

Подскажите пожалуйста какие данные мне в этом случае нужны еще дополнительно.

количество доз и количество пациентов, их принимающих (и/или количество жителей)

Я наверное Вас не правильно понимаю. В том-то и дело у нас есть количество доз, количество больных принимавших препарат в 2009 и 2010 году, но я не могу понять как их сравнивать - как доли?Может быть Z-тест?

А приведите пример, поскольку в том, что был раньше были дробные величины и численность населения и т.п.