DSAK051 Analýza klinických dat V1-05

ð     Kurz Analýza klinických dat proběhne v podzimním semestru 2017 v termínu 15.1.-19.1.2018 v době od 15:00 do 19:00 v učebně A11/132.

Anotace

Předmět je koncipován jako intenzivní kurz pro posluchače postgraduálního studia, lékaře, případně specialisty jiných oborů. Cílem výuky je seznámit posluchače se základními principy analýzy dat, zdokonalit jeho dovednost při běžném zviditelňování informace, v testování statistických hypotéz a v několika specializovaných přednáškách podat základ vícerozměrných analýz, analýzy přežití a prediktivního modelování u klinických dat. Posluchač by v průběhu kurzu měl získat především schopnost rozumět principům statistického testování, vícerozměrných analýz a prediktivních modelů a měla by mu být zpřístupněna četba mezinárodní literatury aplikující tyto techniky. Součástí výuky je demonstrace aplikací v software STATISTICA for Windows.

 

Max. počet uchazečů

120

 

Vědomostní předpoklady

Vzhledem k nedostatečné průpravě většiny posluchačů v základní statistické terminologii je předmět orientován spíše do základů biostatistiky, avšak s výraznou aplikací do klinických vědních oborů. Pro další období je plánována postupná změna na kurz pokročilý, spíše rozvíjející základní biostatistické metody. Kurz je určen pro lékaře a vědecké pracovníky ve zdravotnictví, nemá žádné zvláštní předpoklady.

 

Kontakt na IS MU

Předmět je veden jako povinný pro postgraduální studenty LF MU a dále je nabízen jako volitelný pro studenty LF MU a PřF MU obecně. Kód na IS MU: BMAK051 (LF).

 

Sylabus

  1. Statistika v lékařském výzkumu - základní znalost I. Úvodní seznámení se základními principy statistické analýzy dat. Pravděpodobnostní prezentace výsledků, principy plánování výzkumů, základy testování hypotéz. Nominální, ordinální a spojitá data v klinickém výzkumu a grafické možnosti jejich znázornění. Specifika klinických dat a jejich důsledky pro analýzu. Popis dat, kvantifikace variability a parametrů středu výběrových rozložení. Pojem distribuční funkce a její využití pro grafickou prezentaci výběrových rozložení. Principy pojmů kalibrace, prognóza, model.
  2. Statistika v lékařském výzkumu - základní znalost II. Modelová rozložení a jejich praktické využití /normální, log-normální, alternativní, binomické, Poissonovo, rozložení statistik t, F a c2). Odhady intervalů spolehlivosti, prezentace odhadů rozptylu, aritmetického a geometrického průměru a dalších modelových rozložení. Odhad mediánu. Sumární statistika spojitých a diskrétních dat. Příklady různých sumárních prezentací.
  3. Statistika v lékařském výzkumu - základní znalost III.Příprava dat k analýze. Grafické nástroje zviditelnění informace v exploratorní analýze /"PP plots, QQ plots, normal probability plots, box-and-whisker plots, scatterplots, stem and leaf display, histograms, 3D histograms, matrix plots - face plots, contour plots, surface plots"/. Transformace dat jako účelový nástroj praktické analýzy dat. Vyhledání odlehlých hodnot. Využitelnost a zneužitelnost počítačové techniky pro analýzu klinických dat. Neparametrické metody jako alternativa v případě nesplnění předpokladů parametrických technik - příklady. Příklady shrnující téma 1 - 3.
  4. Jednorozměrné metody - spojitá data. Jednorozměrná analýza spojitých dat. "One-sample" a "two-sample" testy. Nezávislý a párový t test. Základy analýzy rozptylu jednoduchého a vícenásobného třídění, testování kontrastů. Neparametrické analýzy (Mann-Whitney test, Wald-Worowitz test, Kolmogorov-Smirnov two-sample test, Kruskal-Wallis test). Grafické možnosti při vyjadřování výsledku výše uvedených testů.
  5. Jednorozměrné metody - diskrétní data. Jednorozměrná analýza diskrétních dat. "One-sample" a "two-sample" testy. Prezentace procent a odhady parametrů procenticky vyjádřených znaků. Binomický test. Fisherův exaktní test. Test dobré shody v klinických aplikacích. Analýza frekvenčních tabulek - další testy.
  6. Základy korelační a regresní analýzy.Základy korelační analýzy. Parametrická a neparametrická korelace. Základy regresní analýzy. Analýza rovnice regresní přímky. Praktická využitelnost a grafické možnosti prezentace regrese a korelace. Aplikační příklady a seznámení s principy polynomiální regrese a nelineární regrese.
  7. Základy vícerozměrné regrese a logistické regrese.Vícerozměrná regrese a logistická regrese jako prediktivní metody pro klinická data. Seznámení s principy vícerozměrné regrese. Posouzení kvality modelů a možnosti chyb. Využitelnost vícerozměrné regrese k predikci klinicky relevantních znaků. Aplikační příklady. Modely logistické regrese jako jeden z nástrojů individualizace klinických predikcí směrem k pacientovi. Prezentace prediktivních modelů. Aplikační příklady.
  8. Analýza přežití. Pravděpodobnost přežití. Kaplan-Meierova analýza přežití a odhady významných parametrů /median survival times, …/. Různé přístupy k srovnání dvou a více křivek přežití /Log-rank test, hazard ratio, longrank test pro trendy, intervaly spolehlivosti pro pravděpodobnosti přežití/. "Cohort life tables" a možnosti analýzy přežití v jejich případě. Modelování přežití, Coxovy regresní modely. Praktické aplikace. Plánování studií zaměřených na analýzu přežití - kvalitativní aspekty pro experimentální design, kvantitativní odhad velikosti vzorku. Analýza přežití u stratifikovaných klinických studií. EORTC normativy pro experimentální plány analýz přežití. Služby dostupné na Internetu: konzultace o studiích zaměřených na analýzy přežití, demonstrace dostupného software. Nomogramy pro snadné plánování analýz přežití.
  9. Vícerozměrná analýza klinických dat, moderní metody zpracování velkých souborů dat - úvod. Princip vícerozměrných analýz a jejich využití pro klinické aplikace. Vícerozměrná a jednorozměrná analýza dat - vzájemná potenciace nebo rozpor ? Průzkum vícerozměrných dat, softwarově dostupné testy o vícerozměrném rozložení. Vícerozměrná vzdálenost /podobnost/ objektů nebo proměnných - přehled významných metrik. Dynamické regresní modely. Neuronové sítě jako využitelná modelovací technika. Data mining, automatické zpracování dat. Optimalizace experimentů, sampling design s užitím vícerozměrných statistických metod.

 

Doporučená literatura:

Altman D. G. (1991) Practical statistics for medical research. Chapman and Hall. London.
Havránek T. (1993) Statistika pro biologické a lékařské vědy. Academia Praha.
Hebák P. and Hustopecký J. (1987) Vícerozměrné statistické metody s aplikacemi. SNTL, Praha.
Flury B. and Riedwyl H. (1988) Multivariate statistics. A practical approach. Chapman and Hall, London.
Meloun M. and Militký J. (1994) Statistické zpracování experimentálních dat. PLUS s.r.o. Praha.
Snedecor G.W. and Cochran W.G. (1971). Statistical methods. Iowa State University Press.
Zar J.H. (1984). Biostatistical analysis. Perntice Hall. New Jersey.

 

Harmonogram a organizace

Kurz probíhá blokově po dobu pěti dnů, v čase 15.00 - 19.00.
Výuka je vnitřně členěna do jednotlivých témat, která představují uzavřené bloky s přesně vymezeným obsahem a předpokládanou dobou trvání. Toto uspořádání umožňuje i při blokové výuce cílený výběr témat pro různě pokročilé posluchače. Každé téma je zahájeno teoretickou přednáškou (1/3 času) vysvětlující principy metod ve stylu vyhovujícím zaměření posluchačů (nematematické obory). Ve druhé části (1/3 času) budou přednášeny příklady aplikací technik, případně bude demonstrována jejich realizace na všeobecně dostupném software. Třetí část každého tématu (1/3) bude věnována vysvětlované četbě vybraných prací z mezinárodní literatury nebo počítačovým demonstracím na dané téma.

 

Vyučující

Doc. RNDr. Ladislav Dušek, PhD. (dusek@iba.muni.cz), RNDr. Jiří Jarkovský, PhD. (jarkovsky@iba.muni.cz)

 

Termín

Kurz Analýza klinických dat proběhne v podzimním semestru 2017 v termínu 15.1.-19.1.2018 v době od 15:00 do 19:00 v učebně A11/132.

Zápis do tohoto předmětu probíhá prostřednictvím IS Masarykovy University. Studentům, kteří nebudou mít předmět registrován v ISu není možno udělit kredity za absolvování předmětu. Zápis do IS je možný během období zápisu (začátek semetru), později v semetru je nutné kontaktovat Oddělení výzkumu, vývoje a zahraničních styků LF.