1Cercetarea clinic ă [601342]

1Cercetarea clinic ă

Cercetarea în medicin ă
a) În func ție de tipul de cercetare:
 Cercetare fundamental ă = cercetarea de baz ă
 scopul cercet ării fundamentale = de a dobândi cuno ștințe referitoare la aspectele
fundamentale ale lumii, indiferent dac ă sunt sau nu utilizare practic ă.
 Cercetarea clinic ă,
 investigație științifică este efectuat ă în scopul de a descoperi o solu ție la o problem ă de
ordin practic
 ex.: depistarea problemelor pe care le au pacien ții, algoritme diagnostice, tipuri de
tratament și evaluarea rezultatele lor.
 Cercetarea serviciilor de s ănătate,
 investigheaz ă probleme legate de:
 organizarea și finanțarea acestor servicii
 impactul pe care îl au acestea asupra rezultatelor.
 analiza influentei pe care o au factorii economici, politici și sociali asupra sistemelor
sanitare, mai ales asupra asistentei medicale primare

Cercetarea în medicin ă
b) În func ție de domeniul de cercetare:
 biomedicin ă,
 medicină clinică,
 medicină fundamental ă,
 medicină preventiv ă,
 sănătate public ă
 științe farmaceutice

METODE DE CERCETARE
Metoda de cercetare – Instrumentul utilizat de cercet ător pentru:
– rezolvarea unei probleme
– prefigurarea unor posibile solu ții
– testarea fiec ărei soluții pentru a o g ăsi pe cea mai buna
Metode de cercetare
 Cercetare experimental ă
 Analiză de text
 Cercetarea tip expertiz ă
 Discuții de grup
 Interviuri
A. Experimentul
 experimentul este o modalitate de analizare sistematic ă a informa ției realizat din dorin ța de a
analiza valabilitatea unei ipoteze
 un tratament (o interven ție) e utilizat(a) pentru a produce o modificare ipotetica a unei/unor
variabile de interes = metoda interven țională
Scopul
 Experimentul este realizat astfel încât s ă stabileasc ă o relație între cauz ă și efect
 schimbare survenit ă în variabila A cauzeaz ă o schimbare la nivelul variabilei B?
 Experimentul confirm ă sau infirm ă o ipoteză
 în forma sa cea mai simpl ă experimentul compar ă 2 grupuri
– Grupul A: grupul experimental – care prime ște un tratament (interven ție) special( ă), ca

2variabilă independent ă
– Grup B: grupul de control – grup similar, ca re NU primeste acel tratament (interven ție)
Tipuri de variabile
 A → care pot fi manipulate sau schimbate sistematic de experimentator.
 B → care pot fi m ăsurate de experimentator.
 Externe – care pot influen ța variabilele B, dar nu sunt variabile A.

Confuzii
 manipularea accidental ă a altor variabile
 influența variabilelor asupra rezultatele nu poate fi controlat ă de cercet ător

Tipuri de experimente
 de laborator
– variabilele independente sunt manipulate și cele dependente m ăsurate în medii artificiale în
scopul controlului cât mai bun asupra posibilelor variabile externe (control mai mare, realism
mai mic)
– avantajul major: condi ții controlate pent ru verificarea rela ției cauză-efect
– caracteristic: artificialitate

 de teren
– în contextul natural de desf ășurare a interac țiunilor dintre subiec ți (control mai mic, realism
mai mare)
– aplicare în cercet ările privind comportamentele indivizilor în anumite grupuri naturale
(grupuri școlare, grupuri de munc ă)

Validitatea unui experiment
 Validitate intern ă – modific ările observate ale variabilei dependente sunt intr-adev ăr datorate
variabilei independente (mare in cazul experimentelor de laborator)
 Validitate extern ă – rezultatele experimentului sunt aplicabile în condi ții naturale, în afara
cadrului experimentului (mare în cazul experimentelor de teren)
Experimentul
 Puncte forte: demonstrarea rela ției cauză efect
 Puncte slabe: aspecte etice pot împiedica efectuarea unui experiment, chiar dac ă acesta ar duce
la demonstrarea cu u șurință a relației cauză-efect

B. Analiza de text Definiție
 pentru a descrie și interpreta caracteristicile unui mesaj vizual sau auditiv
 textele folosite în comunicare includ:
o transcrierea cuvânt ărilor și conversa țiilor,
o documente scrise,
o documente electronice
o alte texte
Scopul
 Folosită în mod obi șnuit pentru a descrie con ținutul, structura și funcțiile mesajelor
 studierea modului în care comunicarea este conectat ă cu alte variabile
Analiza con ținutului
 identificarea, enumerarea și analiza elementelor specifice ale mesajelor și mesajele caracteristice
introduse în texte
 textele primare de studiat: mesajele publice

3Analiza cantitativ ă a conținutului
 Obiectivul principal este descrierea și evaluarea caracteristicilor mesajului transmis prin
intermediul unui text public
Proceduri
 1) selectarea textelor – folosirea tehnicii randomiz ării când e posibil
 2) analizarea elementelor constituente
 3) dezvoltarea unei scheme de codare
 4) introducerea unit ăților de codare într-o categorie – ex. fizic ă, psihică
 5) analizarea datelor
C. Cercetarea tip expertiz ă
Definiție
 metodă de cercetare bazat ă pe punerea întreb ărilor despre credin ță, atitudine și comportament a
responden ților
 metodă relativ ușor de realizat, relativ f ără complica ții
 permite colectarea rapid ă a unui num ăr mare de date
Scop
 descrierea atât a caracteristicilor persoanelor analizate cât și a popula ției pe care o reprezint ă
 utilă pentru ob ținerea de informa ții despre popula ții prea mari pentru a fi studiate în totalitate

evaluarea a numeroase variabile, inclusiv a raporturilor dintre acestea
 nu se concentreaz ă pe relația cauză-efect
Etape
 Persoane chestionate
 Căi de administrare a chestionarelor
 dezvoltarea unui instrument de analiz ă (chestionarul)
 descoperirea datelor lips ă
Subiecții chestionarului
 Cine va fi inclus în studiu?
 Cum se poate ob ține un cadru simplu?
 Ce tehnic ă simplă se poate folosi?
 Cum se poate maximiza rata de r ăspuns?
Metode de a administra chestionarele
 creion și hârtie (individual/grup)
 interviu: personal, asistat de computer
 telefonic, e-mail, po ștal
Alegerea metodei de administrare se face de obicei în func ție de subiect, fiecare dintre
metode având avantaje și dezavantaje. Rata de r ăspuns este, spre exemplu, maxim ă în cazul
interviului direct și minimă pentru administrarea prin po ștă sau e-mail. Administrarea chestionarelor
prin poștă sau e-mail este, îns ă, preferată atunci când întreb ările au caracter intim, când se dore ște
evitarea r ăspunsurilor „corect e politic”, sau în alte situa ții în care p ăstrarea anonimatului constituie
un avantaj.
Dezvoltarea instrumentelor de analiz ă
 selecționarea chestionarelor – forme:
 Scale de evaluare a datelor
 scala analogica vizuala (VAS) – linie dreapta 100 mm
exemplu: Marcați cu un X locul pe linia de mai jos care descrie cel mai bine
severitatea durerii în ziua precedenta :
______ X_______________________________
Deloc Insuportabil

 Scor de la 1-10
 Frecvent utilizate in terapia durerii (oncologie, reumatologie, ș.a)

4 Liste cu variante multiple ce trebuie bifate
 Avantaje:
– Ușor de răspuns
– Ușor de analizat
 Dezavantaje: pot sa nu fie exhaustive
Soluție – includerea r ăspunsului: altele / nici unul de mai sus
 Se va specifica bifați un răspuns sau mai multe r ăspunsuri adevărate
 Întrebările cu un singur r ăspuns trebuie să fie mutual exclusive
 Întrebări țintite, închise (cu r ăspuns de tip da/nu)
 Întrebări deschise (comentarii libere)
 necesită sisteme de codare si analizare a r ăspunsurilor
 faciliteaz ă înțelegerea unui concept
 în faze exploratorii
 elaborarea frazelor/ întreb ărilor
 Claritate – cuvinte concrete
 Simplitate
 Neutralitate
ex. Situa ții în care întreb ările sunt lipsite de neutralitate inten ționat, pentru
încurajarea recunoa șterii de către responden ți a atitudinilor nedorite.
 Potrivirea cu situa ția respondentului
 De evitat:
 întrebări care induc r ăspunsul: Ar trebui s ă?
 întrebări neclare, cu ambiguit ăți: De cât timp locui ți aici?
 Răspunsuri nepotrivite cu întrebarea Uneori m ă simt deprimat: a. da b. nu
 întrebări duble Câte cești de cafea sau ceai be ți pe zi?
 întrebări negative
 întrebări care con țin cuvinte extreme (toate, niciodat ă, întotdeauna)
 vocabular complex, propozi ții lungi
 întrebări ofensatoare
Datele lips ă
 folosirea doar a unor pagini din chestionar
 adăugare de îndemnuri
 lipsa unor date de analiz ă
 manipularea unor date
Cercetare de tip transversal vs. longitudinal
 transversal – un singur model la un moment dat
 longitudinal – cercetarea în acela și timp a mai multor elemente
3 tipuri de cercetare longitudinal ă
 orientată – oameni diferi ți în două, sau mai multe momente în timp
 cohortă – oameni diferi ți (bazați pe anumite caracteristici) în dou ă sau mai multe momente în
timp
 panel – aceea și oameni în timp
Avantaje
 inserare în lumea real ă

poate măsura un num ăr mare de variabile
 validitate extern ă puternică – generalizare
 poate explora ipoteze care nu pot fi explorate experimental
 datele pot fi reanalizate
 poate asigura anonimatul
Dezavantaje
 nu poate stabili cauzalitatea

5 noroc relativ în controlul variabilelor
 Adesea, m ăsuri care denot ă slăbiciune
 relații slabe
 Nu exista posibilitatea clarific ării răspunsurilor
 Nu asigur ă posibilitatea de exprimare în totalitate a ideilor celui chestionat

Etapele cercet ării
1. Alegerea temei de cercetat; criterii
• bibliografie cât mai ampl ă – risc de copiere
• experiența personal ă
• cât de extins ă poate fi
• scopul urm ărit
2. Informarea bibliografic ă
• biblioteci
• net
• fișe bibliografice
• ! la notarea tuturor datelor din materialul consultat
3. Ipoteza în cercetare
4. Metodica cercet ării
5. Prelucrarea și interpretarea datelor
6. Redactarea lucr ării
7. Valorificarea cercet ării

Ce să cercetăm?
 Alegerea temei depinde de:
– domeniul în care lucreaz ă cercetătorul
– nivelul cuno ștințelor și limita lor
– experiență
 Rezolvarea unei probleme legat ă de:
– viața de zi cu zi (tradi ție, autoritate, încercare / gre șeală)
– corporații / afaceri cercetarea aplicativa
 Corelația cu cercet ările anterioare
– replicarea cercet ărilor anterioare
– explicarea cercet ărilor anterioare
– progresul cercet ărilor anterioare (cercetarea pune mai multe întreb ări decât răspunde)
 Aprecierea calit ății ideii (bun ă / proastă) în funcție de:
– creativitate
– contribuție teoretic ă / practică
– răspunde unei întreb ări considerate important ă în domeniu
 Criteriile pentru ca o idee de cercetare este considerat ă a fi bună:
– este fezabil ă (număr adecvat de subiec ți, expertiza tehnic ă, posibilă ca timp și bani, posibila
că scop)
– este interesant ă (investigator)
– gradul de noutate (confirm ă sau contrazice rezultate anterioare, extinde cuno ștințele
anterioare, aduce noi cuno ștințe)
– respectarea regulilor etice
– relevanță (cunoașterii științifice, îngrijirii clinice sau politicii sanitare, direc țiilor viitoare de
cercetare)
 Ideea de cercetare și proiectul studiului: probleme și soluții necesare dac ă ideea de cercetare nu
este fezabil ă

6Prea complex ă  Scădeți numărul de variabile
Nu există destui subiec ți  Lărgiți criteriile de includere
 Eliminați din criteriile de excludere
 Adăugați surse de subiec ți
 Prelungiți durata studiului
 Strategii de sc ădere a mărimii eșantionului
Metodele dep ășesc aptitudinile
investigatorului
 Colaborați cu colegii care au aceste aptitudini
 Consultați experți
 Învățați
Prea scump
 Considera ți proiecte de studiu mai ieftine
 Mai puțini subiec ți și măsurători
 Măsurători mai simple
 Mai puține vizite de urm ărire
Nu este interesant ă, nouă, relevantă
 Consultați mentorul
 Modificați ideea
Incertitudine etic ă
 Consultați comitetul de etica
 Modificați ideea
Planul studiului este vag
 Scrieți ideea într-un stadiu incipient al studiului
 Detailați protocolul pe 1-2 pagini
 Eșantionarea subiec ților
 Măsurarea variabilelor

Teme de cercetare:
O problem ă medicală; de exemplu:
 descrierea unor fenomene de s ănătate
 Ex.: prevalen ța infarctului miocardic în popula ția în vârst ă de 30-40 de ani
din județul Brașov
 evaluarea unor procedee de diagnostic
 Ex.: studiul importan ței examin ării radiologice în depistarea infec ției cu
Mycobacterium Tuberculosis
 evaluarea unor metode de tratament
 Ex.: studiul eficien ței tratamentului cu beta-blocante selective în
hipertensiunea arterial ă secundar ă
 cercetarea unor factori de prognostic sau risc
 Ex.: rolul fumatului pasiv în apari ția cancerului bronho-pulmonar

Informarea bibliografic ă
• cărți
• articole din reviste de specialitate
• studii prezentate la conferin țe și congrese
• cursuri,
• simpozioane,
• congrese
• baze de date, literatur ă în format electronic
• MEDLINE
• CINAHL
• EMBASC
• Chemical Abstracts, Biological Abstracts, etc.
Pentru a fi util ă informația trebuie s ă fie cât mai actual ă

7Ce înregistr ăm?
 Datele necesare pentru a scrie corect bibliografia
 Informațiile utile din materialul studiat

Ipoteza / ipotezele
 = o afirma ție despre care se va demonstra c ă e adevărată sau falsă
Formularea problemei
 La cine se refer ă întrebarea (cum as descrie un grup de pacien ți similar acestuia?)
 ce tratament ne intereseaz ă și, eventual, comparat cu ce (placebo, terapia curent ă)?
 efectul dorit (sc ăderea mortalit ății, îmbunătățirea calității vieții, scăderea costului etc.).
Ipoteza nul ă
 nu există o diferen ță semnificativ ă între grupul de control și cel care e parte activ ă în experiment
Ipoteza alternativ ă
 – există o asociere între variabila predictiv ă și cea rezultant ă
Lipsa ipotezei
 studiul se bazeaz ă pe teorii arhicunoscute și cercetări universal valabile
Ipoteza enun țată ulterior
 pe măsură ce apar noi aspecte ale cercet ării

Metodica cercet ării
 scop: colectarea și analizarea informa țiilor
 se bazeaz ă pe date numerice și procentuale, mai pu țin pe semnifica ția fenomenelor
 întâlnit în:
– studii experimentale
– studii corela ționale (folosite pentru investigarea și explicarea sistematic ă a naturii
relațiilor dintre variabilele din mediul înconjur ător
– studii descriptive (când sunt folosite pentru a determina frecven ța cu care survin
anumite variabile)
Studiu calitativ
– scop: colectarea și analizarea informa țiilor
– se bazeaz ă pe colectarea și prelucrarea informa țiilor legate de semnifica ții, atitudini și opinii
– întâlnit în: studii descriptive
Studiu cantitativ
– scop: colectarea și analizarea informa țiilor
– se bazeaz ă pe rezolvarea de probleme, c ăutarea de conexiuni, de dovezi
– întâlnit în: studii experimentale

tipul studiului calitativ cantitativ
exemplu  descriptiv  experimental
mod de abordare  studiu de caz, sondaje, observa ții,
fenomenologie, etnometodologie  rezolvare de probleme, chestio-
nare, testare de ipoteze, c ăutarea
relațiilor de cauzalitate
aspecte cheie  subiectivitate, interpretare, în țele-
gere și promovare a intui ției  obiectivitate, control, imperso-
nalitate, c ăutare de dovezi, rela ții
de cauzalitate
dimensiunea lotului  mică: 5-10 persoane  mare: sute de persoane
 mod de cunoa ștere a lumii
înconjurătoare
 culegerea datelor în profunzime
 percepții
 reflectivitate  testarea teoretic ă
 structurarea
 proceduri de m ăsurare cu
obiectivitate
 folosirea extensiv ă a numerelor

8 deschidere spre descoperirea
neașteptatului
 dorință de redirec ționare a
cercetării
 volum mare de date
 dezvoltarea teoriei
 puterea de a transforma ca și de a
informa
 flexibilitate pentru a reflecta m ăsurătorile și a
produce interferen țe statistice
 punerea accentului pe cauzalitate
 ipoteze deductive în ceea ce se
dorește să se testeze, prezic ă și
controleze
 rigiditate

Studiu descriptiv
– scop: de a descoperi:
– noi fapte, legate de anumite situa ții, oameni sau activit ăți
– frecvența cu care apar anumite evenimente
– se bazeaz ă pe colectarea și înregistrarea sistematic ă a informa țiilor și a datelor
– poate fi:
– studiu descriptiv exploratoriu
– studiu descriptiv simplu
– studiu descriptiv comparativ
– studiu de control
– studiu retrospectiv
– studiu longitudinal
– studiu transversal
– studiu prospectiv
Studiul descriptiv exploratoriu
• metoda: colectarea datelor bazate pe observa ție și interviu
• studiu calitativ
• necesită o cunoaștere anterioar ă a problemei
• cercetătorul trebuie s ă poată defini variabilele ce trebuie m ăsurate și metodele necesare,
variabilele sunt descoperite și observate pe m ăsura realiz ării studiului
• folosit în domenii în care exist ă puține cunoștințe teoretice și practice
Studiul descriptiv simplu
• metoda: alegerea subiectului de interes, determinarea variabilelor acestuia, descrierea
fiecărei variabile în parte
• necesită o cunoa ștere anterioar ă a variabilelor (în mod independent sau odat ă cu alte
variabile)
• variabilele sunt par țial controlate de situa ție și parțial controlate de un cercet ător
• folosit când dorim examinarea caracteristicilor unui lot
Studiul descriptiv comparativ
• metoda chestionarului și analiza statistic ă a informa țiilor obținute
• necesită o cunoaștere anterioar ă a variabilelor
• variabilele sunt par țial controlate de situa ție și parțial controlate de un cercet ător
• folosit când dorim examinarea și descrierea variabilelor din 2 sau mai multe grupuri
Studiul de control
• metoda: identificarea unui lot cu o anumit ă cazuistic ă și compararea, în func ție de o
variabilă aleasă, cu un alt lot martor
Variabila
Lotul 1 2 3 4
de studiat A1 A2 A3 A4
martor B1 B2 B3 B4

9• Se compar ă: A1 cu B1, A2 cu B2, etc.
Studiul retrospectiv
• metoda: analizarea unor variabile în cazul în care cauza și efectul propuse studiului au avut
loc în trecut
• necesită stabilirea unei leg ături între faptele trecute și situația prezent ă
• variabilele
• limite:
• cunoscându-se cauza și efectul obiectivitatea investiga ției ar putea fi afectat ă
• inacuratețea redării informa ției
Studiul longitudinal
• metoda: colectarea datelor pe o perioad ă mai lung ă
• folosit în examinarea modific ărilor survenite în timp în lotul investigat
Studiul transversal
• metoda: culegerea de informa ții la o anumit ă dată, surprinzând simultan mai multe grupuri
de subiecți în stadii diferite de evolu ție
• studiu calitativ
• necesită reprezint ă un instantaneu fotografic, dându-ne informa ții cu privire la prevalen țele
din momentul respectiv, iar dac ă studiul este repetat la anumite intervale de timp, putem
avea informa ții despre tendin țe
• folosit: de prevalen ță, cross-sectional
Studiul prospectiv
• metoda: colectarea datelor pe o perioad ă mai lung ă, descriindu-se cauzele și efectele care
survin; precede de obicei cercetarea experimental ă, evidențiind diferite rela ții dintre
fenomenele studiate
• necesită o perioad ă mai lung ă de studiu (rar folosit)
• control mai bun al variabilelor
• acuratețe mai mare decât cele retrospective
• folosit în examinarea modific ărilor survenite în timp, în lotul investigat
Studiul experimental
• metoda: se folose ște pentru a stabili o leg ătură între cauz ă și efect, investigatorul observ ă,
descrie, analizeaz ă și interpreteaz ă o situație ca urmare a interven ției sale în desf ășurarea
evenimentelor
• tip:
• studiu longitudinal (se urm ăresc modific ările în timp)
• caracter prospectiv (colectarea datelo r are loc din momentul începerii desf ășurării
studiului și pe parcursul realiz ării lui)
• scop: evaluarea eficien ței interven ției
• necesită folosirea a 2 loturi: unul va experimenta f actorul aflat în studiu, al doilea nu (grup
de control)
• terminologie:
• trialuri experimentale, trialuri clinice, trialuri
• trialuri controlate randomizate
• studii oarbe
• variabila:
• independent ă: factorul experimental este manipulat în mod deliberat fiind atribuit
grupului experimental dar nu și celui de control
• dependent ă: aspectul studiat pentru a vedea dac ă factorul experimental are sau nu
efect
• studiu bazat pe:
• 2 sau mai multe grupuri independente, tratate în diferite condi ții

10• un singur grup asupra c ăruia se fac m ăsurători în circumstan țe diferite
• un singur subiect observându-se r ăspunsurile acestuia în diferite împrejur ări
Studiul orb
Dublu orb
 nici pacientul, nici investigatorul nu cunosc tratamentul aplicat
 NU în chirurgie
Simplu orb
 pacientul nu cunoa ște tratamentul aplicat
Triplu orb
 nici pacientul, nici investigatorul, nici corpul de monitorizare nu cunoasc tratamentul aplicat
Tehnica dublu martor
 folosită în studiu comparativ a 2 tratamente active

Metode de cercetare în laborator
 stabilirea protocolului de lucru
 trebuie men ționate toate datele ob ținute, materialele folosite
pe animale
 necesită o licență pentru orice procedur ă care poate provoca durere, suferin ță, stres sau alte
leziuni
 animale protejate: toate animalele vertebrate vii, cu excep ția omului
pe voluntari
 doar dup ă ce s-a făcut veridicarea prin studii pe animale
 faza I: folose ște voluntari s ănătoși
 faza II, III, IV: folose ște pacienți cu afecțiuni specifice
Fazele trialurilor clinice
faza I
 25- 30 de voluntari s ănătoși
  pacienți cu boală în stadiile terminale
 urmărește: determinarea farmacocineticii substan ței active, doza maxim ă, doza de ac țiune
 trial deschis
faza II
 100- 200 pacien ți
 urmărește: relația doză – răspuns clinic, evaluarea eficacit ății agentului medicamentos
 estimarea frecven ței apariției efectelor adverse
 trial deschis
faza III
 mii de pacien ți
 urmărește: siguran ța și eficacitatea medicamentului pe mii de pacien ți
 se compar ă cu un placebo sau cu un efect standard
 necesită studii cu grup de control, randomizare, studii oarbe
faza IV
 administrare în mas ă
 după ce a fost aprobat
 urmărește eficacitatea și siguranța pe termen lung
 nu necesit ă grup de control, randomizare sau studii oarbe

Lotul, loturile de studiu
• stabilirea lotului:
• se elimină indivizii care sunt excep ții
• alegere randomizat ă

11• trierea se face astfel încât fiecare individ dintr-o popula ție să aibă șanse egale
de a fi selec ționat pentru studiu
• dimensiunea lotului difer ă în funcție de:
• nivelul de încredere în rezultatele care trebuie ob ținute
• dimensiunea popula ției la care se raporteaz ă lotul
• variabilitatea m ăsurătorilor aplicate
• grupurile de control:
• grup fără tratament
• grup cu tratament placebo
• grup cu doz ă mică de tratament
• grup de tratament cu terapie standard
• grup cu cel mai bun tratament posibil
► Randomizare
► Simplă
 tras la sor ți, dat cu banul
 tabele cu numere aleatorii (c ărți, generate de calculator)
 NU pot fi folosite în trialurile mai mici de 100 de pacien ți
► Restrictiv ă
 = randomizare prin num ăr egal
 numărul alocat fiec ărui tratament este egal pentru fiecare grup de pacien ți
► Stratificat ă
 grupurile de studiu au caracteristici similare
 ex: femei, b ărbați, o anumit ă grupă de vârstă, etc.

Studiul pilot
• = studiu preliminar folosit pentru testarea metodei și a uneltelor de cercetare, ce urmeaz ă să
fie folosite în studiul principal
• se identific ă problemele legate de metoda sau de mijloacele folosite

Uneltele de cercetare – colectarea datelor
a. chestionare
• completate de participan ți sau de investigator
b. înregistrări audio, video
c. interviuri
d. date din arhive medicale, di n literatura de specialitate
e. prin examenul clinic al pacien ților, din investiga ții de laborator sau paraclinice
f. tehnici de observa ție
• comportamental ă sau fiziologic ă
• directă sau indirect ă
Trebuie analizate:
• siguranța
• validitatea
• fidelitatea
• fiabilitatea
Siguranța
• = gradul în care uneltele de cercetare m ăsoară anumite date, care trebuie s ă fie acelea și pe
cât posibil, indiferent de persoana care face m ăsurătoarea sau de num ărul de măsurători
realizate
• stabilitate temporal ă = există o potrivire între rezultatele ob ținute la dou ă măsurători diferite,
realizate cu acelea și unelte de cercetare, asupra aceluia și lot, în dou ă ocazii diferite

12• siguranță printr-o form ă alternativ ă = două forme ale aceleia și unelte de cercetare duc la
obținerea unor scoruri similare
• consistență internă = testarea uneltelor prin corela ții ale unor p ărți separate ale acestora și
compararea rezultatelor cu scorurile finale
• indice de siguran ță a inter-scorurilor = se compar ă două evaluări diferite și scorurile
acestora, utilizând teste de corela ție
Fidelitatea
= capacitatea de a reproduce anumite însu șiri ale domeniului studiat
un instrument de cercetare este fidel dac ă este conceput astfel încât folosit de mai mul ți cercetători
dă rezultate concentrate
Tipuri de fidelitate:
• test-retest
• măsoară stabilitatea r ăspunsurilor în timp, de obicei la acela și grup de subiec ți
• dacă este vorba de un timp mult prea înde lungat atunci fidelitatea scade pentru c ă se
schimbă condițiile de aplicare a testului
• forme alternative
• aceeași întrebare se pune în mai multe moduri pentru a verifica gradul de sinceritate
• se pot folosi și chestionare în care întreb ările se pun în ordine diferit ă
• necesită o bună cunoașterea a limbii române, un vocabular bogat
• consistența internă
• măsoară modul în care diferi ți itemi au o varia ție comună
• necesită acțiunea unui statistician calificat și a unui computer, a unor programe
adecvate
• interobservatori
• măsoară concordan ța sau discordan ța evaluărilor făcute de mai mul ți evaluatori
• intraobservatori
• măsoară stabilitatea r ăspunsurilor în timp
• un instrument de m ăsurare se completeaz ă în două momente diferite
Validitatea
= capacitatea instrumentului de m ăsurare de a dezv ălui cercet ătorului ceea ce urm ărește să obțină
din cercetare
• externă: presupune adecvarea instrumentului de cercetare la obiectul cercetat
• internă: desemneaz ă fidelitatea informa țiilor furnizate de instrument
• necesită realizarea unui etalon pentru a aprecia acurate țea datelor ob ținute
poate fi:
• de conținut:
• dacă se apreciaz ă modul în care itemii instrumentelor de m ăsurare au surprins
aspectele și componentele ce trebuie m ăsurate; itemii sunt aprecia ți de
persoane cu preg ătire special ă în domeniul studiat
• criterială: apreciaz ă corelația dintre rezultatele m ăsurătorilor și un criteriu exterior (IQ și
rezultatele școlare)
• predictivă: dacă se apreciaz ă modul în care se poate prevedea evolu ția itemilor; prezice
performan țele viitoare ale persoanelor investigate, m ăsurând gradul de precizie al predic ției
făcute pe baza instrumentului folosit
• formală: apreciind dac ă instrumentul de m ăsurare se refer ă sau nu la con ținutul conceptului;
itemii sunt aprecia ți de persoane f ără pregătire special ă în domeniul studiat
• conceptual ă: apreciaz ă modul în care instrumentul de m ăsurare se comport ă în raport cu alte
măsurători; măsoară semnifica ția teoretic ă a unui instrument de investiga ție
• convergent ă – arată gradul de concordan ță între diferite metode sau instrumente ce
evaluează aceleași trăsături

13• discriminant ă – arată care sunt instrumentele de m ăsurare care nu ar trebuie corelate
fiind vorba de concepte antagoniste (sim țul umorului și anxietatea)
Factori care afecteaz ă validitatea intern ă:
• legați de subiec ții din experiment
• Selecția (spre exemplu, atunci când compozi ția grupurilor nu este similar ă,
diferențele preexistente nu sunt uniform distribuite)
• Mortalitatea sau pierderea de subiec ți.
• Rivalitatea dintre subiec ții grupului experimental și cei de control.
• Demoralizarea subiec ților care primesc un tratament mai pu țin dorit
• legați de procedura experimentala
• Testarea
• Instrumentarea
(schimbarea instrumentelor de m ăsurare, utilizarea lor incorect ă, comportamentul
neadecvat al celor care aplic ă măsurătorile pot induce modific ări ale rezultatelor)
• legați de timp
• Maturizarea subiec ților
• Istoria (evenimente survenite între pretestare și posttestare și care pot influen ța
rezultatele)
Factori care afecteaz ă validitatea extern ă – exemple:
• Subiecți “cooperan ți”
• Tendința subiecților de a deduce ipoteza
• Utilizarea unor anumite categorii (de exemplu, studen ți) pentru alc ătuirea grupurilor
Fiabilitatea
= gradul de respectare a normelor care fac ca un chestionar s ă poată fi folosit ca un instrument de
evaluare
• normele unui chestionar:
• întrebările să nu fie prea generale
• întrebările să fie cât mai precise, clare
• limbajul s ă fie accesibil, evitându-se argoul, regionalismele, limbajul abscons
• să nu existe prejudec ăți rasiale, religioase, politice, economice, etc.
• întrebările nu trebuie s ă lase loc la ambiguit ăți, să nu conțină noțiuni vagi
• să folosim întreb ări de control care s ă ne confirme r ăspunsurile pe care le primim
• întrebările trebuie s ă evite situa țiile penibile
• cel care pune întreb ările nu trebuie s ă stigmatizeze chestionatul, s ă îi impună punctul
lui de vedere

Chestionarul
 scop: colectarea datelor
 este o succesiune logic ă și psihologic ă de întreb ări scrise sau de imagini grafice cu func ție de
stimuli, în raport cu ipoteza cercet ării, care prin administrare de operatori de anchet ă sau prin
autoadministrare, determin ă din partea celui anchetat un comportament verbal sau non-verbal,
ce urmeaz ă a fi înregistrat în scris
 forme:
 scale de evaluare a datelor
 liste cu variante multiple ce trebuie bifate
 întrebări țintite, închise (cu r ăspuns de tip da sau nu)
 întrebări deschise (comentarii libere)
 Avantaje le folosirii chestionarului:
• poate fi aplicat la mai multe persoane în acela și timp
• asigură anonimatul celor care r ăspund la întreb ări
• poate fi reanalizat ori de câte ori e nevoie

14• răspunsurile pot fi codate
• asigură folosirea eficient ă a timpului de lucru cu persoanele testate
 Dezavantaje:
• necesită timp îndelungat pentru realizare și validare
• necesită bani pentru tip ărire
• nu asigur ă întotdeauna posibilitatea de exprimare în totalitate a ideilor celui
chestionat
• nu pot fi cerute clarific ări la răspunsurile date
• răspunsul poate s ă fie nesincer dac ă răspunsurile la chestionar sunt date “sub
supravegherea” cercet ătorului
• conceperea chestionarului:
• prima opera ție de selec ție constă în delimitarea obiectului, a grani țelor sale. Totodat ă trebuie
definite înc ă de la început, m ăcar provizoriu, no țiunile care vor sta în centrul anchetei, cu
scopul de a g ăsi indicatori adecva ți. Dificultatea în aceast ă fază constă în explicitarea unei
proceduri pe care o practic ăm, cel mai adesea, incon știent.
• după ce am definit no țiunea sau no țiunile care constituie obiectul anchetei, trebuie g ăsiți
indicatori empirici, mijloace de a eviden ția empiric, de a m ăsura.
• înainte de a elabora un chestionar, trebuie realizate concomitent trei opera ții:
• → lectura a ceea ce s-a scris despre tema studiat ă;
• → cunoașterea experien ței în domeniu
• → elaborarea progresiv ă a unei problematici, a unei interog ări retorice.
• părțile chestionarului sunt:
• una care se refer ă la obiectul propriu-zis al anchetei;
• alta care permite cunoa șterea datelor despre cei chestiona ți
• Clasificarea chestionarului
• A. după conținut
• chestionare de date factuale – de ti p administrativ, vizând fapte obiective,
susceptibile de a fi observate direct și verificate de alte persoane
• chestionare de opinie-date de ordin subiectiv, imposibil de observat direct; se
studiază și atitudinile, motiva țiile și interesele, dispozi țiile și înclinațiile unei
persoane
• chestionare speciale – cu o singur ă temă; se utilizeaz ă în studierea pie ței sau
comportamentului electoral
• chestionare “omnibus” – cuprind mai multe teme; ofer ă posibilitatea de a
surprinde interac țiunea și condiționarea acestora
• B. după forma întreb ărilor
• 1) întrebări închise (precodificate)
• permit alegerea unor r ăspunsuri dinainte fixate, existând astfel
posibilitatea cuantific ării răspunsurilor cu ajutorul unei scale.
• au câteva avantaje cum ar fi:
• facilitează analiza statistic ă, sprijină memoria celui anchetat,
permit aplicarea unor chestionare cu mai mul ți itemi, sporesc
anonimatul și securitatea celui anchetat.
• inconvenientul acestui tip de întreb ări
• este legat de sugestibilitatea pe care o implic ă prezentarea
precodificat ă a răspunsurilor.
• 2) întrebări deschise (libere, postcodificate).
• acestea las ă libertatea unei exprim ări personale, aducând un plus în
cunoașterea particularit ăților popula ției.
• un dezavantaj al acestui tip de întreb ări este că sunt greu de codificat.

15• 3) întrebări mixte – au o parte închis ă și una deschis ă; acesta din urm ă
lămurind sensul r ăspunsului închis.
• C. după modul de aplicare
• chestionare autoadministrate
• răspunsurile sunt înregistrate de în șiși subiecții supuși investiga ției,
eliminându-se în acest mod unul din factorii care influen țează
răspunsurile – personalitatea celui care aplic ă chestionarul
• chestionarele autoadministrate sunt de trei tipuri: po ștale, publicate în
presã sau în prospectul unor m ărfuri și administrate colectiv. Aceast ă
ultimă categorie este destul de utilizatã în cercet ările mici sau cu slab ă
reprezentativitate.
• chestionarele sunt aplicate în situa ții de lucru cu colectivit ăți umane
cum ar fi armata, școala, universitatea, fabrica (Grawitz, 1996).
• Subiecții sunt aduna ți în încăperi mari, li se distribuie formularele și li
se prezint ă consemnul.
• prezintă marele avantaj al economiei de timp, de fonduri, dar și
neajunsul influen țării rezultatelor între subiec ți
• chestionare administrate de operatori de anchet ă
• aceasta reprezint ă modalitatea cea mai r ăspândită de culegere a
datelor.
• în cazul acestui tip de chestionare foarte important ă este stabilirea
contactului dintre persoana anchetat ă și operatorul de anchet ă.
• este interzis ă modificarea unui r ăspuns dup ă ce s-a trecut la
următoarea întrebare.
• totodată operatorul nu se va mul țumi, în cazul întreb ărilor închise, s ă
încercuiasc ă codul, ci va consemna și comentarii.
• administrarea chestionarului prin intermediul operatorilor de anchet ă
presupune din partea acestora respectarea unor reguli tehnice:
studierea chestionarului, memorarea întreb ărilor, respectarea
succesiunii întreb ărilor, înregistrarea fidel ă a răspunsurilor,
intervievarea persoa nelor indicate, p ăstrarea secretului profesional.
• IV. Structura chestionarului
• în funcție de tipul de întreb ări:
• întrebări introductive – sparg ghea ța și dau celui anchetat sentimentul de
încredere. Prima întrebare nu se va referi nici la date personale, nici la lucruri foarte complicate și este bine s ă fie închis ă (de tipul Da-Nu).
• întrebări de trecere – au ca scop marcarea în structura chestionarului apari ția
unei noi grupe de întreb ări referitoare la o alt ă problemă.
• întrebări filtru – au func ție contrar ă tipului (2), asigurând controlul calit ății
răspunsurilor.
• întrebări bifurcate – separ ă sensurile pro și contra din r ăspunsurile subiec ților.
• întrebări “De ce?” – au func ție de a provoca explicarea în raport cu diferite
opinii exprimate.
• întrebări de control – nu aduc informa ții noi, ci verific ă fidelitatea, constan ța
opiniei exprimate.
• întrebări de identificare – servesc la analiza r ăspunsurilor din chestionar (ex.:
întrebări privind vârsta, sexul, nivelul de școlarizare, situa ția profesional ă).
• în funcție de tehnicile de construc ție ale chestionarului:
• tehnica pâlniei – presupune trecerea de la general la particular; se formuleaz ă
întrebări libere urmate de întreb
ări închise, având ca scop determinarea
raportului existent între comportamentul verbal și comportamentul efectiv.

16• tehnica pâlniei r ăsturnate – presupune trecerea de la particular la general.
• efectul “halo”- define ște contagiunea r ăspunsurilor, prin iradierea
sentimentelor sau organizarea logic ă a lor. Tehnica disonan ței cognitive arat ă
că două elemente cognitive (opinii, credin țe, reprezent ări) care se leag ă
reciproc, antreneaz ă din partea individului o activitate de reducere a
disonantei. Iradierea sentimentelor poate fi împiedicat ă prin plasarea acelor
întrebări susceptibile de a provoca efectul “halo” la sfâr șitul chestionarului.
• efectul de pozi ție – reprezint ă în macroplan ceea ce este efectul “halo” în
microplan; trebuie luat în considerare în special în cazul chestionarelor omnibus.
• Reguli în formularea întreb ărilor
• din întrebare s ă nu fie omise formulele de polite țe: .vă rugăm., .dvs ..
• întrebarea s ă nu fie complicat ă, cu termeni pre țioși sau nefamiliari
subiectului, sã fie gramatical corect ă și să respecte topica normal ă a frazei.
• să nu se pun ă două întrebări odată sau să
se introduc ă în întrebare nega ții sau
duble nega ții.
• sã nu se punã o întrebare tenden țioasã sau orientat ă care sugereaz ă un răspuns
într-o direc ție mai degrab ă decât în alta. De exemplu: .Nu crede ți că.., .Nu
găsiți că.., .Nu ar trebui sã…
• să se evite introducerea unor cuvinte înc ărcate emo țional sau valoric care
riscă să creeze prejudec ăți participan ților.
• să nu se formuleze întreb ări imprecise, vagi, ambigui. De exemplu: De cât
timp locui ți aici? în loc de: De cât timp locui ți în acest imobil, cartier, ora ș?
• evitarea introducerii în întrebare a cuvintel or extreme. Cuvinte ca tot, nimeni,
nici unul, totdeauna, niciodat ă, au un sens restrictiv.
• întrebările să nu fie repetitive, șablonate. Creeaz ă senzația de rutin ă, scade
atenția, se pierde din profunzimea judec ății. Existã formule care sã exprime
același lucru, dar în termeni diferi ți. (Sursa: Berthier, N., Les techniques
d.enquête, Armand Colin, Paris, 1998)

Interviul
 scop: colectarea datelor
 = o convorbire între douã persoane, un intervievator și un intervievat, condus ă și înregistrat ă de
intervievator. Scopul acestei convorbiri este de a favoriza producerea unui discurs pe o tem ă
definitã de un cadru de cercetare. (Blanchet et al., 1985)
 forme:
 structurat:
► întrebările utilizate sunt elaborate în avans
 semi-structurat
► există anumite linii directoare ale interviului, dar acesta nu e foarte strict
 nestructurat
► asemănător unei discu ții libere, f ără ghidarea conversa ției
 Avantajele folosirii interviului:
 se pot clarifica anumite aspecte prin întreb ări
 răspunsurile pot fi ample
 pot fi explica ți anumiți termeni, care nu sunt bine în țeleși
 are un grad mare de flexibilitate
 Dezavantaje :
 necesită abilități deosebite din partea celui care conduce interviul
 nefiind păstrat anonimatul r ăspunsurile pot fi modificate
 necesită un timp îndelungat
 înregistrarea datelor se face cu dificultate

17 reanalizarea datelor se face cu dificultate
 Tipuri de interviuri Grawitz (1996)
 Interviul clinic (utilizat în psihanalizã, psihoterapie)
• se caracterizeaz ă prin non-directivitate (num ăr redus de întreb ări, formulare spontan ă
a întrebărilor, volum mare de informa ții). Are rol terapeutic, rol explorator în
cercetare și există posibilitatea cre ării unui cadru propice pentru manifestarea
subiectului
 interviul în profunzime (utilizat în studiile de motivație)
• vizează doar un aspect al persoanei și nu persoana în ansamblul ei, are în vedere
profunzimea unui fapt și permite exprimarea liberã a personalit ății respondentului.
 interviul cu r ăspunsuri libere
• tema este mai bine conturat ă, interesul pentru persoan ă tinde să scadă în favoarea
celui pentru o temã anume (social ă, de exemplu), îns ă se păstrează un grad ridicat de
nondirectivitate
 interviul centrat (sau focalizat focused interview)
• tema este foarte bine conturat ă, întreaga discu ție se desf ășoară în jurul temei, non-
directivitatea tinde s ă se schimbe spre directivitate.
• grupurile:
• organizate
• conduse de un moderator
• subiecți selectiona ți după o procedur ă de eșantionare
• omogene sau heterogene pentru o caracteristic ă
• volum mare de informa ții, Surprinde rela ții între participan ți
• Rol esențial – moderatorul:
• familiar cu tema
• atent
• furnizează stimuli pentru discu ție
• intervine pentru:
• a contracara tendin ța de monopolizare a discu ției
• stimularea discu ției
• menținerea focaliz ării
 interviul cu întreb ări deschise
• deja este un interviu structurat, directivitatea este destul de mare, libertatea
respondentului r ămâne numai la nivelul formul ării răspunsului și nu la ansamblul
discuției
 interviul cu întreb ări închise
• se apropie de structura chestionarului și unii autori consider ă acest tip de interviu ca
fiind chiar sinonim cu chestionarul
Observația

la începutul oric ărei științe se află observația.
 se pleacă de la observa ție, se descoper ă un fapt, iar în final situa ția trebuie reprodus ă, făcând
să varieze factorii implica ți, iar de aici începe experimentul.
 constă în urmărirea inten ționată și înregistrarea exact ă, sistematic ă a diferitelor manifest ări
ale fenomenului studiat, ca și a contextului situa țional existent.
 efortul de observare trebuie s ă țină cont de necesitatea de:
• a fi atent la comportamente și atitudini, a înv ăța să renotezi și să descrii așa cum se
prezintă în realitate;
• a sesiza contextul situa țional al comportamentului obser vat pentru a putea identifica
configura ția existen țială în care cap ătă sens fiecare conduit ă și mai mult a în țelege
contextul situa țional așa cum este el tr ăit de subiect;

18• a dispune de o “simpatie intelectual ă”, așa-numita empatie prin intermediul c ăreia
suntem capabili de a în țelege existen ța, trăirile altora, f ără a le încerca în mod real în
propria noastr ă afectivitate.
• Conținutul observa ției:
• în general putem observa orice obiect, fenomen, proces, persoan ă, dar în domeniul
nostru principalul obiect al observa ției este omul cu diferite afec țiuni.
o a). Simptomatologia stabil ă: trăsăturile bioconstitu ționale ale individului
(înălțime; greutate; lungime; grosimea membrelor; circumferin ța toracic ă,
craniană, abdominal ă; trăsături fizionomice; detalii anatomice specifice
individului respectiv) – se porne ște de la premisa c ă înfățișarea omului nu este
“mută” (poate furniza informa ții incipiente).
o b). Simptomatologia labil ă (mai semnificativ ă decât prima): multitudinea
comportamentelor și conduitelor flexibile, mobile ale individului (conduita
verbală, motorie, mnezic ă, inteligen ța, ca și varietatea expresiilor afectiv-
atitudinale). Aceasta poate fi observat ă în orice situa ție, în orice context de via ță,
în ședințe de tratament și se recomand ă a fi observate: atitudinile prezente la
debutul activit ății terapeutice (opozi ție; pasivitate; cooperare; entuziasm);
atitudinea din timpul activit ății terapeutice (iritare, spontaneitate și formulare de
întrebări); respectarea consemnelor sau a indica țiilor (se ține seama de ele);
acțiuni și mișcări necontrolate (agita ție; mișcări ale ochilor, gurii, mâinilor…);
vorbirea: articularea și numărul de cuvinte emise spontan și conținutul
comportamentului verbal; manifest ări în cazul aplic ării metodelor spontane de
lucru (manipulare de obiecte și aparate); reac țiile la incidente, la e șecuri, la
dificultăți, la frustr ări.
 Tipuri de observa ție:
• sunt necesare pentru observarea acestor manifest ări comportamentale ale subiec ților.
• a). orientarea actului observa țional:
o auto-observa ția: orientat ă către surprinderea propriului comportament;
 observația este aici experien ța imaginii de sine, confruntarea cu sine
însuși sau cunoa șterea de sine;
o observația propriu-zis ă: orientat ă către observarea manifest ărilor
comportamentale ale altor persoane.
• b). prezen ța sau absen ța intenției de a observa:
o observația ocazional ă: nu ține seama de nici o regul ă;
o observația sistematic ă: presupune un proiect sau plan care fixeaz ă câmpul de
observat.
• c). prezenta sau absenta observatorului:
o observația directă: observator prezent și conștientizarea acestuia de c ătre
subiectul observat;
o observația indirect ă: observator amplasat în spatele unor geamuri cu vedere
unilateral ă sau să beneficieze de televiziune cu circuit închis;
o observația cu observator ignorat: observatorul este prezent, îns ă fiind atât de
cunoscut membrilor grupului este ignorat;
o observația cu observator ascuns: se aseam ănă cu observa ția indirect ă,
observatorul nebeneficiind de mijloace tehn ice specializate se ascunde in spatele
unor paravane, draperii.
• d). implicarea sau non-implicarea observatorului in activitate:
o observația pasivă: fără implicare;
o observația participativ ă: observatorul devine membru al grupului și particip ă
nemijlocit la activitatea lui.
• e). durata observa ției:
o observația continu ă: efectuată pe o perioad ă mai mare de timp;

19o observația discontinu ă: efectuat ă pe unități de timp mai mici și la intervale
diferite.
• f). obiectivele urm ărite:
o observația integral ă: urmărește surprinderea tuturor elementelor;
o observația selectiv ă: se concentreaz ă asupra unui singur aspect sau a unei singure
conduite.
 Factorii de care depinde calitatea observa ției:
• particularit ăți psiho-individuale ale observatorului – capacitatea sa de a- și concentra
atenția și de a sesiza esen țialul sau de gradul sau de sugestibilitate.
• anumite caracteristici ale percep ției umane (de selectivitatea ei);
• localizarea spa țială și temporal ă a observatorului;
• imperfecțiunea organelor de simt.
 Condițiile unei bune observa ții:
• stabilirea precis ă a scopului și obiectivului urm ărit;
• selectarea formelor, mijloacelor și metodelor celor mai potrivite în situa ția dată și
utilizate în situa ția conjunctural ă prezentă;
• depinde de elaborarea unei strategii de observare (ipotezele avansate în observa ție și
concepția de unde se va porni și cât timp va dura);
• consemnarea imediat ă a celor observate pentru a nu func ționa uitarea;
• efectuarea unui num ăr mare de observa ții;
• desfășurarea observa ției să fie făcută în condiții variate și ipostaze diferite;
• discreția observatorului.
 Obstacolele observa ției:
• dispozițiile mentale psiho-afective în care se afl ă cercetătorul în momentul efectu ării
observației;
• tendința observatorului de a prelua faptele obs ervate în conformitate cu teoria sau
concepția la care ader ă;
• tendința că așteptările și anticipările observatorului s ă deformeze rezultatul în
conformitate cu acestea.

a. Observa ția pasivă, non-participativ ă
► observație exterioar ă
► cercetătorul nu face parte din situa ția aflată în studiu și încearcă să strângă date necontaminate de
sistemul s ău de valori
Avantaje:
• obiectivitate în culegerea informa țiilor (cercet ător independent)
• se bazeaz ă pe un plan independent
Dezavantaje :
• cercetătorul ca factor independent ar putea atrage aten ția asupra sa, alterând situa ția
pe care o observ ă
• necesită 2 observatori independen ți (pentru a evita apari ția erorilor și a asigura
compararea datelor)
b. Observa ția activă, participativ ă
► Observație interioar ă
► Cercetătorul este membru al grupului de studiu
Avantaje :
• făcând parte din echip ă cercetătorul poate sesiza și aspecte precum cele legate de:
morală, apatie, bun ăvoință
• cercetătorul e privit cu credibilitate de ceilal ți membrii ai echipei
Dezavantaje :

20• lipsa de obiectivitate a cercet ătorului, dat fiind faptul c ă e membru al echipei
• cercetătorul poate fi privit cu ostilitate, ca un spion, inclusiv atunci când nu particip ă
la studiu

5. Colectarea, prelucrarea și interpretarea datelor

1. Colectivitatea statistic ă
 este reprezentat ă de totalitatea elementelor care au caracteristici comune și care formeaz ă
obiectul analizei statistice. de exemplu ,
o într-un studiu demografic, colectivitatea statistic ă poate fi popula ția unei țări.
o în medicin ă, colectivitatea statistic ă poate fi mul țimea microbilor dintr-o cultur ă,
mulțimea hematiilor din sângele unei persoane, mul țimea bolnavilor interna ți etc.
 poate fi:
o generală sau popula ția = totalitatea elementelor (de un anumit tip) existente practic sau
teoretic. de exemplu:
 populația unei țări este în acela și timp și colectivitate general ă.
 toți microbii descoperi ți sau toate hematiile din sângele unei persoane alc ătuiesc
"populația" microbilor sau hematiilor.
 Reiese deci c ă, uneori colectivitatea statistic ă poate fi egal ă cu colectivitatea
generală. Practic, colectivitatea statistic ă, indiferent de m ărimea ei este mai
mică decât colectivitatea general ă de origine. Ea este uneori denumita
populație-țintă sau popula ție de referin ță. Astfel, de și spunem c ă studiem bacilul
Koch, totalitatea microbilor de acest tip nu ne va fi niciodat ă accesibil ă și va
trebui să ne limităm cercetarea la un num ăr relativ mic de elemente (unit ăți de
observare). Tot a șa, deși există cercetări care se refer ă la boala hipertonic ă sau
cancer, etc., nici una nu s-a extins asupra tuturor cazurilor existente, ci a
cuprins o colectivitate statistic ă cu un num ăr limitat de cazuri.
o parțială poate fi:
 constituit ă aleator (eșantion, mostr ă)
 = partea extras ă întâmplător dintr-o popula ție, după criterii bine stabilite,
spre a servi la determinarea caracteristicilor popula ției.
 Ea este astfel constituit ă încât să asigure fiec ărei unități statistice din
populație șanse egale de a compune e șantionul. De exemplu, mul țimea
hematiilor num ărate cu ocazia unei hemocitograme este un e șantion al
mulțimii hematiilor sângelui circulant.
 constituit ă nealeator
 este partea extras ă dintr-o popula ție, în func ție de unul sau mai multe
criterii, dar neîntâmpl ător. De exemplu, bolnavii cu hipertensiune
arteriala interna ți într-un spital reprezint ă o parte stabilit ă după criteriul
gravității bolii, din mul țimea tuturor bolnavilor de hipertensiune
arterială.

2. Eșantionul
 este o parte selec ționata a unei popula ții conținând indivizi, obiecte sau m ăsurători, selectate din
populație după o procedur ă de eșantionare predeterminat ă.
 procedee de selec ție aleatoare a cazurilor:
o tragerea la sor ți
o cu ajutorul unui tabel cu numere aleatoare sau a unor numere aleatoare generate pe
calculator
o pasul de num ărare: se calculeaz ă raportul nr. de indivizi din popula ție / nr de indivizi ai
eșanționului
 extragerea la sor ți a unităților ce vor compune e șantionul

21 baza de sondaj = lista din care se vor extrage aleator unit ățile de selec ție
 ex.: lista tuturor nou-n ăscuților
 calitatea e șantionului:
o adecvată: să conțină toată populație
o completă: să conțină toate categoriile care intereseaz ă studiul
o să nu repete acelea și unități de mai multe ori
o să fie exactă (persoanele de pe list ă să existe)
o să fie adusă la zi – actualizat ă
o să fie convenabil ă pentru nevoile șomajului
 cele mai obi șnuite tipuri de e șantioane sunt urm ătoarele:
 eșantion tipizat :
o selectat pe baza unor caracteristici “tipice” ale indivizilor.
 eșantion probabilist :
o în care selectarea elementelor se face pe baza probabilit ății lor de apari ție în popula ție.
 eșantion randomizat (întâmpl ător) simplu:
o fiecare membru al popula ției are posibilit ăți egale de a fi ales pentru e șantion, selec ția
oricărui membru f ăcându-se pe baza hazardului.
o Eșantionul poate fi ales prin folosirea unui tabel cu numere aleatoare (întâmpl ătoare).
Fiecărui individ i se d ă un număr, se aleg la întâmplare ni ște numere din tabel, m ărimea
eșantionului necesar determinând câte numere se aleg. Lista numerelor îi reprezint ă pe
indivizii ale și pentru e șantionul întâmpl ător simplu.
 eșantion sistematic:
o se alege un punct de plecare întâmpl ător, iar apoi restul e șantionului se alege conform
unei scheme de selec ție prestabilite
o risc: introducerea unor erori sistematice (pentru c ă fiecare unitate extras ă depinde de
precedenta)
 eșantion stratificat:
o populația e împărțită în unități de eșantioane ce con țin indivizi, și se aleg din fiecare uni-
tate eșantioane întâmpl ătoare de indivizi propor țional cu m ărimea unit ății de eșantioane.
 folosit atunci când în teritoriul popula ției de referin ță, a popula ției țintă, straturile
se deosebesc substan țial din punct de vedere al caracteristicilor
 ex.: fertilitatea difer ă în funcție de vârst ă
 stratul = subpopula ție cu unele caracteristici asem ănătoare
 indicat când straturile sunt eterogene între ele și omogene în interior
 avantaj: cre șterea preciziei, a reprezentitivit ății, obținerea unor rezultate valabile
pentru generalizare
 Ex.1 : eșantion: 120 de b ărbați și 60 de femei
– nu poate fi considerat reprezentativ pentru popula ția adultă a țării
– poate fi considerat reprezentativ în cazul în care indivizii selecta ți sunt
suferinzi de o maladie despre care se știe ca are inciden ța dublă la bărbați față
de femei.
 eșantion cotat (e șantion propor țional):
o obținut prin stratificarea referin ței de eșantionare și selectarea din fiecare strat a unui
număr de elemente propor țional cu procentul reprezentat de strat în popula ție.
 eșantion în ciorchine (fascicule):
o eșantionul ob ținut prin stratificarea referin ței de eșantioane și selectarea de elemente din
unele, dar nu din toate straturile.
 se folosește când lipse ște o bază de sondaj care s ă conțină unitățile de observa ție
sau când întocmirea ei este greoaie oi costisitoare
 cuibul = unitate de selec ție heterogen ă în care sunt agregate mai multe unit ăți de
observare

22 extragerea aleatoare a cuiburilor este urmat ă de analiza tuturor unit ăților din
cuiburile extrase
 ex. gravidele fac parte din familii, care apar țin unor colectivit ăți (comune), din
țară – deci în loc de totalitatea gravidelor din țară eșantionul se realizeaz ă pe baza
nr de gravide din 10% din comunele țării
 eșantion selec ționat de grup (e șantion aleatoriu):
o populația este împ ărțită în unități de eșantioane sau grupuri de dimensiune fix ă “n”, și se
alege un e șantion întâmpl ător de grupuri.
o fiecare eșantion are aceea și probabilitate de a fi selectat.
o se procedeaz ă la o numărătoare complet ă a indivizilor din grupul ales.
o eșantionul este alc ătuit din grupuri, nu din indivizi.
 eșantionajul multistadial:
o se fac mai multe extrageri
o se folosește cel bi sau tristadial
 eșantionajul multifazic
o combină procedeele anterioare
o constă din constituirea unui e șantion primar pentru ob ținerea informa țiilor cu caracter
general, urmat de alc ătuirea unuia sau mai multor sube șantioane ale e șantionului primar,
pentru ob ținerea de informa ții superioare
o Ex: combinarea e șantionajului stratificat cu e șantionajul în cuiburi
– presupune împ ărțirea popula ției în „cuiburi”, gruparea cuiburilor „în straturi” care
au caracteristici similare si apoi extragerea câte unui cuib din fiecare strat
– are avantajele legate de costuri, specifice e șantionajului în cuiburi, reducând în
același timp eroarea de e șantionare prin stratificarea cuiburilor
 determinarea m ărimii eșantionului:
o cu ajutorul tabelelor
o cu ajutorul formulelor
3. Unitatea statistic ă (unitate de observare)
 este reprezentat ă de fiecare element component al colectivit ății statistice.
 ea este supus ă observării, i se determin ă și i se înregistreaz ă valoarea caracteristicii sau
caracteristicilor studiate.
 unităț
i statistice pot fi: persoana, familia, menajul, c ăsătoria, născutul viu, gravida,
dispensarul, etc.
3. Caracteristica (variabila)
 este una din însu șirile prin care se manifest ă unitatea de observare, este acea însu șire
comună unităților unei popula ții și este selectat ă pentru investiga ție.
Caracteristicile pot fi:
o cantitative – însușiri măsurabile ale unit ăților de observare care pot fi exprimate printr-o
unitate de m ăsură, pot fi:
 continuue
 sunt acele însu șiri măsurabile care pot îmbr ăca orice form ă numeric ă
(inclusiv o frac țiune zecimal ă sau ordinal ă).
 de exemplu: în ălțimea, greutatea, glicemia, etc.
 discontinuue (discrete) sunt însu șirile măsurabile care nu pot îmbr ăca decât
forma numerelor întregi.
o calitative (atributive) – sunt însu șirile care NU se exprim ă în unități de măsură. De
exemplu dac ă unitatea de m ăsură este bolnavul, lui i se pot constata unele însu șiri
nemăsurabile cum ar fi: starea prezent ă d.p.d.v. al gravit ății afecțiunii medicale, culoarea
tegumentelor, sexul, etc. Caracteristicile calitative pot fi:
 caracteristici calitative nominale : nume/simboluri ce nu pot fi ordonate una
în raport cu cealalt ă

23 caracteristici calitative dihotomice (alternative, binare, bimodale): cu două
alternative (sexul nu poate fi decât b ărbătesc sau femeiesc, fum ător/nefum ător,
prezent/absent, mort/viu, normal/anormal).
 caracteristici calitative ordinale , cu mai multe alternative, (bolnavul poate fi:
puțin grav, foarte grav etc.)
În practic ă, tipul caracteristicii se fixeaz ă în funcție de obiectivele urm ărite de studiu.
Astfel, accept ăm că nivelul glicemiei variaz ă de la individ la individ, putând lua orice valoare între
anumite limite. Este deci o caracteristic ă cantitativ ă continuă.
Dacă însă în sistemul de exprimare folosit de laboratoare pentru ac țiunile de screening,
respectiv bandeleta de hârtie test, se d ă valoarea rezultatului doar ca o serie de numere întregi,
aceasta face ca nivelul glicemiei s ă devină o caracteristic ă cantitativ ă discontinu ă, discretă.
Dacă stabilim c ă valorile sub 70 mg/100 ml ca fiind hipoglicemie, între 70 și 120 mg/100 ml
normoglicemie, iar peste 120mg/100 ml hiperglicemie, exprimarea prin hipo-, normo- sau hiper-
glicemie transform ă glicemia în caracteristic ă calitativă ordinală sau nealternativ ă.
În același sens, dac ă s-ar fixa arbitrar valoarea de 120 mg/100 ml ca limita între
normoglicemie și hiperglicemie, iar nivelul glicemiei ar fi exprimat numai prin aceste dou ă stări,
caracteristica ar deveni calitativ- alternativ ă.
Foarte important de re ținut este c ă, trecerea de la o caracteristic ă cantitativ ă continuă în
caracteristic ă cantitativ ă discontinu ă, apoi în caracteristic ă calitativă nealternativ ă și în caracteristic ă
calitativă alternativ ă, se face cu pierdere informa țională.
5. Variabila statistic ă
 este o caracteristic ă de interes ce poate fi m ăsurată (dacă este cantitativ ă) sau apreciat ă (dacă
este calitativ ă) la nivelul fiec ărui element individual al popula ției sau eșantionului.
6. Varianta (notata x i)
 este valoarea cunoscut ă, concretă sub care se înregistreaz ă o caracteristic ă.
 de exemplu, caracteristica (variabila) tensiune arterial ă prezintă într-un caz studiat
valoarea 170 mm Hg. Aceasta este o variant ă, una din mul țimea variantelor, care se poate
înregistra la m ăsurarea caracteristicii respective.
7. Frecvența (notata f i sau n i)
 este numărul de repeti ții sub care se înregistreaz ă aceiași variantă.
 de exemplu 5, dac ă tensiunea sistolic ă de 170 mm Hg. a fost m ăsurată la 5 bolnavi dintr-o
colectivitate.
8. Seria statistic ă (repartiția statistic ă)
 este șirul de valori numerice ale unei caracteristici, ordonate dup ă un anumit criteriu, în
funcție de șirul valorilor altei caracteristici, reprezentând coresponden ța dintre dou ă șiruri de
date. Reparti ția statistic ă este caracterizat ă de legea de reparti ție.
9. Parametrul statistic
 este o caracteristic ă numerică a întregii popula ții; parametrul reprezint ă media aritmetic ă a
datelor ob ținute din investigarea identic ă a tuturor indivizilor din popula ție.
10. Indicatorul statistic
 este mărimea statistic ă, cu ajutorul c ăreia se poate caracteriza un fenomen – în cazul nostru,
un fenomen bio sau socio- medical – sub raportul structurilor, interdependen țelor ori
modificărilor în timp sau spa țiu.
11. Indicele statistic
 este valoarea numeric ă relativă ce rezult ă din compararea valorilor unui indicator statistic,
fie la diferite momente de timp, fie în spa ții diferite, fie pentru categorii diferite constituite
în raport cu o caracteristic ă oarecare.
12. Datele
 sunt elementele constitutive de baz ă ale statisticii și se refer ă la valorile individuale
prezentate, m ăsurate sau observate.

24 Clasificare:
 A. datele pot fi grupate / negrupate:
o negrupate = prezentate sau observate individual.
 un exemplu de date negrupate este urm ătoarea list ă de greutăți (în kg) pentru 6
bărbați: 75, 80, 80, 80, 85 și 85.
o grupate = prezentate în grupuri constituite pe baz ă de date identice prin frecven ță.
 un exemplu de date grupate este urm ătoarea list ă de greutăți pentru cei 6 b ăr-
bați menționați mai sus: 75 kg (1 b ărbat), 80 kg (3 b ărbați) și 85 kg (2 b ărbați).
 B. Datele pot fi cantitative sau calitative.
o cantitative sunt numerice sau bazate pe numere.
 un exemplu de date cantitative este m ăsurarea în ălțimii în centimetri.
o calitative sunt ne-numerice sau bazate pe o scar ă categorial ă.
 un exemplu de date calitative este m ăsurarea în ălțimii prin categorizare în
scund, mediu, înalt.
 Datele pot fi discrete sau continue .
o discrete = cele pentru care exist ă categorii distincte și un număr limitat de valori posibile.
 un exemplu de date distincte este num ărul copiilor dintr-o familie, adic ă 2 sau 3
copii, dar nu 2,5 copii. Toate da tele cantitative sunt distincte.
o continue sunt cele pentru care exist ă un număr nelimitat de valori posibile.
 un exemplu de date continue este greutate a unui individ, care poate fi în realitate
79,232874.kg., dar este redat ă ca 79 kg .
 Calitatea datelor m ăsurate
o acuratețea se refer ă la gradul în care m ăsurarea determin ă valoarea adev ărată a
obiectului în studiu.
o validitatea se referă la gradul în care m ăsurarea m ăsoară ceea ce se preconizeaz ă. (se
cere).
o precizia se referă la gradul în care m ăsurarea este consecvent ă și reproductibil ă.
o credibilitatea se referă la gradul în care m ăsurarea este stabil ă, de încredere și solidă.
CCaarraacctteerriizzaarreeaa ssttaattiissttiiccăă aa ffeennoommeenneelloorr
Statistica descriptiv ă
o utilă in prezentarea unui set de date
o permite în țelegerea facil ă a caracteristicilor evenimentelor studiate
o “descrierea" poate fi f ăcută grafic sau prin indicatori
o pentru variabile nominale
 tabele de frecven ță (a observa țiilor pe categorii)
 grafice: bare, rozeta, s.a.
 modul (categoria cea mai frecvent ă)
o pentru variabile cantitative
 măsura tendin ței centrale (media, mediana, modul)
 măsura dispersiei (devia ția standard, varian ța)
 distribuția normal ă

 Indicatori de tendin ță centrală = valori ce localizeaz ă într-un fel oarecare mijlocul setului
de date. o utilizați:
 pentru prezentarea în rezumat a unor date
 ca puncte de referin ță în compararea unor grupuri de date
o Media :
 aritmetică, geometric ă, armonic ă, cuadratil ă etc.
 fiecare tip de medie poate fi aplicat atât datelor discrete cât și celor continui.
 Media aritmetic ă este suma valorilor dintr-o serie împ ăr
țită la numărul valorilor
din serie. Este sensibil ă la o valoare extrem ă dintr-o serie. Suma abaterilor

25valorilor individuale de la media aritmetic ă e 0.
 nx
xn
ii
1
ex. în șirul 3, 4, 4, 5, 6, 8 media este 5
 ex: a + b + c + d + e + f / 6
 are întotdeauna semnifica ție în cazul datelor de tip continuu
o datele continue:
 cuprind un num ăr nelimitat de valori , înregistrate într-un interval de timp
 limita e dat ă doar de precizia m ăsurătorii
 ex: greutate, în ălțime, tensiune
 nu are întotdeauna semnifica ție în cazul datelor discrete
o datele discrete:
 provin din variabile care pot lua doar valori numerice numere întregi
 ex: număr de sarcini, num ăr de copii într-o familie
 media aritmetic ă ponderat ă (pentru valorile ordonate într-o serie de varia ție) =
valoarea fa ță de care suma abaterilor variantelor din seria de varia ție este nul ă
 este o valoare calculat ă ca suma produsului dintre valorile variabilei și
frecvența lor în serie / num ărul valorilor (exprimat ca sum ă a
frecvențelor)
 ex: Ex.: 2 clase de elevi
 A. 5 elevi: 10,10,10,10,9 – media pe clasa 49/5=9.8
 B. 10 elevi: 10,9,8,9,7,4,7,3,4,5 – media 66/10=6.6
 Media ponderata pe scoala: (9.8 x 5 + 6.6 x 10) : 15 = 7.66
 are aceeași unitate de m ăsură ca și variabila;
 este un indicator sinte tic (poate fi folosit ă la estimarea popula ției generale
plecând de la un e șantion).
o Mediana :
 este valoarea care împarte seria în dou ă grupuri egale, situându-se la mijlocul
seriei statistice.
 pentru calcularea medianei unei serii, observa țiile trebuie ordonate conform
valorii lor pe scara de m ăsurare. depinde de ordinea varian telor în serie (este o
medie de pozi ție)
 nu este influen țată de valorile extreme ale seriei
 indicator sintetic mai slab decât media
 calculul medianei se face:
 pentru serii cu num ăr impar de valori (2k+1), va avea valoarea k+1
(valoare observat ă);
 pentru serii cu num ăr par de valori (2k), va fi egal ă cu media aritmetic ă a
valorilor k și k+1 (valoare calculat ă).
 Ex. În șirul 3, 4, 4, 5, 6, 8 mediana este 4,5

o Modul
 este valoarea care apare cel mai frecvent într-o serie de valori.
 un set de date poate fi non-modal (distribu ție uniform ă) dacă toate valorile
posibile apar cu aceea și frecven ță (ex. șirul 1,1,2,2,3,3,4,4 ), mono-modal (o
singură valoare maximal ă), sau multi-modal (cu mai multe valori ce apar cu
aceeași frecvență maximal ă).
 Ex. În șirul 3, 4, 4, 5, 6, 8 modul este 4

26 repartiția are 2 maxime = reparti ție bimodal ă
 repartiția are mai mult de 2 maxime = reparti ție multimodal ă
 repartiția are un minim = antimodal ă
 poate fi utilizat și pentru variabile calitative
 Indicatori de pozi ție
o se numesc cuantile
o separă seria statistic ă în n părți, cuprinzând acela și efectiv 1/n din efectivul total
o sunt folosi ți pentru a descrie localizarea unui anumit subgrup de date în rela ție cu restul
eșantionului.
o cele mai folosite cuantile în aplica ții sunt: cuartile (Q, Q, Q): n=4; decile (D …D ): n=10;
cuartile (C …C ): n=100. Cea de a doua cuartil ă, a cincea decil ă și a cincizecea centil ă
sunt egale cu mediana.
 Indicatori de dispersie
o sunt caracteristici pe ntru a descrie varia ția și răspândirea unei serii de valori.
o Intervalul:
 între valoarea minim ă și maximă
o Quantile:
 valori care împart distribu ția șirului în valori egale:
 mediana – împarte distribu ția în 2 părți egale
 quartila – împarte distribu ția în 4 părți egale
 centila – împarte distribu ția în 100 de p ărți egale
o Amplitudinea
 este diferen ța dintre valoarea cea mai mare și cea mai mic ă dintr-o serie.
 se folosește pentru a m ăsura răspândirea datelor.
 amplitudinea absolut ă = diferen ța între valoarea maxim ă și cea minim ă a seriei;
 păstrează unitatea de m ăsură;
 informeaz ă asupra intervalului de varia ție;
 dependent ă strict de valorile extreme ale seriei.
 amplitudinea relativ ă = amplitudinea relativ ă / media aritmetic ă a seriei.
 înlătură influența ordinului de m ărime (pot exista dou ă serii cu
amplitudini absolute egale îns ă una dintre serii cu ordin de m ărime mult
mai mare, caz în care dispersia este practic mai redus ă);
 utilă și la compararea dispersiei a dou ă serii exprimate în unit ăți de
măsură diferite.
 Ex. În șirul 3, 4, 4, 5, 6, 8 amplitudinea este 5.
o Varianța (dispersia)
 este suma devia țiilor față de medie ridicate la p ătrat și împărțită la numărul
valorilor din serie minus 1.
 media aritmetic ă a pătratului abaterilor dintre valorile observate și media lor
aritmetică
 principala aplica ție a varian ței este în calcularea devia ției standard.
 
12

nx x
Vi
ex. În șirul 3, 4, 4, 5, 6, 8 varian ța este 3,2
o Deviația standard
 este rădăcina pătrată a dispersiei.
 ea arată gradul de omogenitate a unei colectivit ăți, un indice mare de dispersie
exprimând o omogenitate mai slab ă, deci media nu caracterizeaz ă exact
colectivitatea aleas ă.
 Ex. În șirul 3, 4, 4, 5, 6, 8 devia ția standard Ds este 1,7888
 cu cât devia ția e mai mic ă, cu atât grupul e mai omogen

27o Coeficientul de varia ție
 este raportul dintre devia ția standard a unei serii și media aritmetic ă a seriei.
 se exprim ă ca procent.
 un coeficient de varia ție mai mic de ±10% indic ă o dispersie mic ă, deci o
omogenitate a colectivit ății cercetate.
 când coeficientul de varia ție este între ±10% și ±20% indic ă o variabilitate
medie, deci colectivitatea este pu țin omogen ă, iar peste ±20% indic ă lipsa
omogenit ății.
 cu cât omogenitatea este mai mic ă media este mai pu țin reprezentativ ă.
 100 (%) xxDsCV

 se utilizeaz ă in compararea a 2 grupuri când mediile pentru cele 2 grupuri :
 sunt semnificativ diferite
 sunt exprimate in unit ăți de măsură diferite
 Ex. Pentru 2 grupuri de câte x=10 animale
G elefanților la naștere (kg) G șobolanilor la na ștere (kg)
853 939 0.89 0.96
929 972 1.06 0.38
878 841 0.79 0.31
895 937 0.59 0.42
826 801 0.72 0.63
Gmedie la na ștere= 887.1 Gmedie la na ștere= 0.68
Ds = 56.50 Ds = 0.255
CV = 0.0637 CV = 0.375

o Coeficientul de corela ție:
• este un index numeric folosit pentru a indica gradul de coresponden ță, de potrivire,
dintre 2 seturi de m ăsurători
• 1 = potrivire perfect ă, – 1 = corela ție negativ ă perfectă
• ex: coeficientul de corela ție Pearson (valorile lui p semnificativ diferite de 0 arat ă că
aceste rezultate nu se datoreaz ă întâmplării
Distribuția normal ă – curba Gauss
 curbă de distribu ție a frecven țelor și probabilit ăților
 are formă de clopot
 e unimodal ă, simetrică
 extremitățile distribu ției nu ating niciodat ă linia bazal ă; se extind de la minus
infinit la plus infinit
 media este la mijlocul curbei, coincide cu mediana și modulul
 mediana determin ă poziția curbei pe axul orizontal
 deviația standard determin ă extensia curbei
 Zona (-1SD, 1SD) cuprinde 68.3% din date
 Zona (-1.96 SD, 1.96 SD) cuprinde 95% din date
 Zona (-2.58 SD, 2.58 SD) cuprinde 99% din date
Distribuția anormal ă
• Asimetria
 Coeficient de asimetrie (skewness) pozitiv – aglomerarea datelor spre valori mici
 Coeficient de asimetrie (skewness) pozitiv – aglomerarea datelor spre valori mari
• Boltirea: platkurtozis sau leptokurtozis – permit compararea a dou ă grupuri de date
care au aceea și medie, median ă și mod

28Compararea popula țiilor
 atunci când compar ăm între ele dou ă populații distribuite normal, compara ția se poate face la
nivelul mediilor μ1 și μ2 și/sau la nivelul varian țelor σ12 și σ22.

Statistica inferen țială
o Estimare statistic ă
 a parametrilor unei popula ții pe baza rezultatelor unui e șantion
 aplicarea “Intervalului de încredere”
o Testarea unor ipoteze
 aplicarea “Testelor de semnifica ție statistic ă”.
Estimarea statistic ă
 Utilizând propriet ățile distribu ției normale se poate estima intervalul in care se încadreaz ă media
unei popula ții, pe baza rezultatelor unui e șantion
o Ex. estimarea greut ății medii la na ștere a nou-n ăscuților din România, cunoscându-se
media greut ății la naștere pentru un e șantion format din 100 nou-n ăscuți vii în
Maternitatea Bra șov în 2009
 Eroarea de e șantionaj (Sampling error) = diferen ța între media e șantionului si media
populației eșantionate
o nu poate fi evitat ă decât prin m ăsurarea tuturor indivizilor popula ției
o poate fi estimata: Eroare standard (SE)
o S – deviația standard,
o n- numărul subiec ților din eșantion
o este cu atât mai mic ă cu cât num ărul subiec ților din eșantion este mai mare
 Intervalul de încredere = intervalul in care se poate încadra un parametru al unei popula ții, cu
o anumită probabilitate
o Interval de încredere 95%: exista 95% șanse ca media popula ției să se găsească în
intervalul
M e d i a e șantionului  1.96 x Eroarea standard

Testarea statistic ă de semnifica ție
 este o metod ă de stabilire a gradului de plauzibilitate (“adev ărului”) al unei afirma ții
 explicații necesare:
o testare = procedur ă standard de examinare, aplicat ă nediscriminatoriu tuturor indivizilor
din eșantion
o statistică = formul ă de calcul cu datele provenite din e șantion
o semnifica ție = înțeles “precis”
 Robert A. Fisher (1925): validitatea unei ipoteze științifice este stabilit ă pe baza unui singur
test, cu op țiunea de a nu emite o judecat ă definitiv ă atunci când rezultatul testului nu este
“suficient de limpede”.
 sunt posibile doar dou ă opțiuni:
o fie vom “respinge ipoteza nul ă”,
o fie vom amâna decizia (nu sunt suficiente date pentru a trage vreo concluzie).
 ipotezele științifice se refera la popula ții teoretice, care au de obicei un num ăr infinit de indivizi
și sunt reprezentate de distribu ții continue.
 ipoteza științifică este înlocuit ă printr-o ipotez ă statistic ă, exprimat ă prin intermediul
parametrului acelei popula ții (cum ar fi propor ția, media …)
 valoarea parametrului este estimat ă prin exploatarea datelor ob ținute dintr-un e șantion extras din
populație, apoi este comparat ă cu o valoare “a șteptată”.
 discrepan ța dintre cele dou ă va influen ța “credința” noastră în validitatea ipotezei științifice.
 ideea test ării statistice de semnifica ție este simpl ă: ipoteza statistic ă va servi ca alternativa la o
alta ipoteza – a șa-numita “ipotez ă nula” – care este luata în considerare doar pentru a fi
respinsă. nsESX..

29 prin acceptarea ini țială a adevărului ipotezei nule vor rezulta anumite consecin țe logice/
statistice, iar acestea vor fi confruntate cu datele observate.
 orice dovad ă aflată în contradic ție cu ipoteza nul ă va servi ca justificare a alternativei.
 ipoteza alternativ ă trebuie s ă exprime o inegalitate sau o discrepan ță (în niciun caz o egalitate/
coinciden ță)
 ipoteza nul ă exprimă, în aceiași termeni ca și alternativa, o egalitate.
 ipoteza alternativ ă este cea pe care o dorim confirmat ă ca adevărată
 Exemple de ipoteze științifice:
o Vârsta “foarte înaintat ă” este un predictor semnificativ al maladiei Alzheimer
o Medicamentul A ajut ă pacienții să se însănătoșească mai bine decât medicamentul B
o Pacienții își revin în urma unui tratament standard
 Exemplu “negativ”:
o Efectele medicamentului E asupra pacien ților bărbați și femei sunt similare.
 Ipotezele statistice corespunz ătoare:
o Incidența maladiei Alzheimer este mai mare la persoanele de vârst ă foarte înaintat ă (prin
comparație cu persoanele de vârst ă înaintată)
o Proporția pacien ților însănătoșiți dintre cei trata ți cu medicamentul A este mai mare
decât propor ția corespunz ătoare pentru medicamentul B
 Starea medie de s ănătate a pacien ților, în urma unui tratament standard, este mai bun ă decât
înaintea începerii tratamentului
 Ipotezele nule corespunz ătoare:
o Incidența maladiei Alzheimer la persoanele de vârst ă foarte înaintat ă este aceea și cu cea
la persoanele de vârst ă înaintată
o Proporția pacienților însănătoșiți dintre cei trata ți cu medicamentul A este egala cu cea
corespunz ătoare pentru medicamentul B
 Starea medie de s ănătate a pacien ților, în urma unui tratament standard, nu sufer ă nicio
schimbare
 Testarea statistic ă de semnifica ție – abordarea clasic ă
o O testare statistic ă de semnifica ție se efectueaz ă în cinci pa și consecutivi:
 Pasul 1: Specific ăm ipoteza alternativ ă, apoi ipoteza nul ă.
 Pasul 2: Alegem statistica adaptat ă situației concrete.
 Pasul 3: Alegem nivelul de semnifica ție, și pe baza sa calcul ăm pragul de
separare (între valorile “acceptabile” și cele considerate ca “inacceptabile”).
 Pasul 4: Calcul ăm valoarea statisticii, folosind efectiv datele din e șantion (ales
aleator).
 Pasul 5: Decidem, prin compararea valorii calculate cu pragul dat de nivelul de
semnifica ție, dacă să respingem sau nu ipoteza nul ă.
 Testarea statistic ă de semnifica ție – abordarea moderna
o o testare statistica de semnifica ție se efectueaz ă astăzi în doi pa și:
 Pasul 1: Specific ăm ipoteza alternativ ă, apoi ipoteza nul ă.
 Pasul 2: Calcul ăm valoarea p a ipotezei alternative, apoi interpret ăm aceasta ca
risc.
o Pentru calculul valorii p se utilizeaz ă în Excel func ția TTEST (domeniu1, domeniu2,
lateralitate, tip)
Testul z.
 se aplică în cazul e șantioanelor mari (n > 60),
 pentru testarea semnifica ției diferen ței dintre dou ă valori, dintre care cel pu țin una este ob ținută
pe eșantion.
 procedura se bazeaz ă pe proprietatea c ă mulțimea valorilor v' ale unei m ărimi specifice, ob ținute
prin cercetarea – ipotetic ă – a tuturor e șantioanelor de aceea și dimensiune, n, are o distribu ție
normală în jurul valorii reale, v, din popula ție.

30 Calculând abaterea standard a acestei distribu ții – notată cu e și numită eroare standard, deoarece
arată cu cît se abate, în medie, o valoare oarecare de e șantion de la valoarea din popula ție, se
poate întotdeauna determina probabilitatea P ca valoarea din popula ție să aparțină unui interval
de confiden ță (v' – z.e; v' + z.e), a c ărui lungime este m ăsurată în erori standard; sau, altfel spus,
probabilitatea ca v'-ze < v < v'+ze.
 aceste inegalit ăți conduc imediat la formula cunoscut ă a testului.
 având de comparat dou ă valori a și b, din care cel pu țin una este determinat ă pe eșantion, se
calculează mărimea z cu formula: z = |a-b| / e m ărime ce arat ă câte erori standard cuprinde
diferența a – b, luat ă fără semn, și care se compar ă cu valorile critice din tabel.
 în fapt, pentru testul z, se uzeaz ă doar de câteva valori critice: 2; 2,6; 3; 3,3, pentru care
pragurile de semnifica ție corespunz ătoare sunt: 0,05; 0,01; 0,003 și, respectiv 0,001.
 dacă, de exemplu, valoarea calculat ă a lui z este superioar ă lui 2,6, atunci se poate afirma c ă
există peste 99% șanse ca diferen ța să fie semnificativ ă; se mai scrie: „diferen ța este
semnificativ ă la nivelul p < 0,01".
 în practica statistic ă se apreciaz ă că dacă valoarea lui z este mai mic ă decât 2, deci coeficientul
de risc dep ășește pragul de probabilitate de 0,05, ipoteza nul ă nu poate fi respins ă, adică
diferența nu este semnificativ ă.
 faptul nu înseamn ă că ea este nesemnificativ ă, în sensul c ă valorile corespunz ătoare lui a și b în
populație ar fi identice, ci pur și simplu c ă nu avem temeiuri suficiente s ă spunem c ă ele sunt
diferite. Deci ipoteza nul ă poate fi respins ă dar nu confirmat ă.
Testul t (al lui Student).
 se folosește pentru acelea și scopuri ca și testul z,
 se aplică la eșantioane mici, unde distribu ția valorilor de e șantionare nu mai urmeaz ă o lege
normală, abaterile de la aceasta fiind cu atât mai însemnate cu cît volumul e șantionului e mai
redus.
 mărimea t se calculeaz ă cu aceiași formulă ca și z:
însă valorile critice ale lui t,
corespunz ătoare unui prag de semnifica ție, sunt dependente și de numărul gradelor de libertate,
γ, care, de regul ă, se obține astfel: γ = n – 1.
Testul F (Fisher-Snedecor).
 se utilizeaz ă pentru a testa dac ă variația unei variabile este mai mare într-o popula ție decât în
alta, compara ția fiind făcută folosind dou ă eșantioane mici, câte unul din fiecare popula ție.
 să notăm cu σ12 varianta în primul e șantion și cu σ22 varianta în cel de al doilea și să
presupunem c ă prima din cele dou ă valori este mai mare. (Evident, în cazul de fa ță avem de
comparat numai m ărimi pozitive).
 Spre deosebire de cazurile precedente, aici nu se calculeaz ă diferența, ci raportul dintre valorile
ce se compar ă. Deci, se calculeaz ă mărimea P = σ12 / σ22 și se caută valoarea critic ă a lui F în
tabel, corespunz ător pragului de semnifica ție dorit, num ărului de grade de libertate al primului
eșantion ( γ1= n1 – 1) și al celui de al doilea e șantion ( γ2= n2 – 1).
 dacă F calculat este mai mare decât valoarea critic ă din tabel, se respinge ipoteza nul ă, ipoteză
conform c ăreia cele dou ă eșantioane ar proveni din popula ții cu aceea și varianță.
 evident, tabelele cu valorile critice ale lui F sînt mult mai complicate, ele fiind tridimensionale,
căci surprind simultan pragul de valori critice ale lui t, corespunz ătoare unui prag de
semnifica ție, sînt dependente și de numărul gradelor de libertate, y, care, de regul ă, se obține
astfel: y = n – 1.
Testul c2 (hi p ătrat).
 este un test de concordan ță, neparametric ă, folosit pentru a testa gradul de „apropiere" dintre o
distribuție empiric ă și una teoretic ă.
 nefăcînd deci apel la valorile variabilei, el poate fi utilizat atât în cazul caracteristicilor
cantitative cât și în cel al caracteristicilor calitative.
 dacă prin procedurile anterioare se testa semnifica ția diferen ței dintre dou ă valori, prin cea de
față se testeaz ă diferența dintre dou ă structuri.

31 e important de subliniat c ă testul c2 se aplic ă oricăror tipuri de frecven țe, indiferent de
dimensiunea tabelelor în care acestea apar. Astfel, pentru tabelele de contingen ță se poate testa
semnifica ția asocierii, comparând frecven țele empirice cu cele ob ținute în ipoteza de
independen ță a factorilor.
 mărimea c2 este dat ă de expresia:

o s este num ărul claselor de frecven ță (al căsuțelor din tabel),
o ki – frecven țele empirice iar mi – frecven țele teoretice, care se deduc dintr-o ipotez ă
explicitată și din mărimea eșantionului, astfel încât suma lor s ă fie identic ă cu cea a
frecvențelor empirice și egală cu n.
 numărul gradelor de libertate, γ este egal cu s-l, dac ă tabelul este unidimensional, cu (s-l)(t-l),
dacă e bidimensional cu s linii și t coloane etc. Dup ă calcularea m ărimii c2 se caut ă în tabel
valoarea critic ă c0(P), în func ție de num ărul gradelor de libertate și de pragul de semnifica ție
ales. Dac ă valoarea calculat ă este mai mare decât cea din tabel – c2 > c0(P) – vom spune c ă
ipoteza nul ă se respinge, adic ă cele dou ă distribuții comparate difer ă semnificativ sau c ă
distribuția empiric ă nu concord ă cu cea teoretic ă. T.R.

Erori în studiile medicale
 erori în colectarea datelor
 erori de selec ție
 erori de informare
 erori de confuzie
 erori de m ăsurare
 erori în testarea unei ipoteze științifice
 eroare de tip I
 eroare de tip II
 erori statistice
Erori în colectarea datelor
 Erori de selec ție: prin non-r ăspuns, de diagnostic, de admisie, de supravie țuire, de
supraveghere
 Erori de informare: de memorizare, de investig are, de omisiune, legate de calitatea datelor
disponibile
 Erori de confuzie: prin corela ții nereale între un factor de risc și o afecțiune
Erori de m ăsurare:
 măsurări precise, cu erori sau m ăsurări imprecise cu sau f ără erori
Erori în testarea ipotezei științifice:
 de tip I: respingerea ipotezei nule, când ea e adev ărată
 de tip I: acceptarea ipotezei nule, când e fals ă
Erori statistice:
 utilizarea mediei în locul medianei
 utilizarea erorii standard în loc de devia ție standard
 nediferen țierea semnifica ției statistice de importan ța biologic ă
 prezentarea selectiv ă a unor test ări multiple
 utilizarea formelor relative în locul celor absolute
 Utilizarea unor semne insuficient cunoscute sau explicate

32Prezentarea datelor
Text:
• avantaje:
• foarte util într-un studiu descriptiv
• transmite un num ăr mare de informa ții
• prezentarea informa țiilor este compact ă
• dezavantaj:
• face informa ția din studiile experimentale greu accesibil ă
Tabele:
• scop: organizarea ordonat ă și comparat ă a datelor, astfel încât persoana care studiaz ă acest tabel
să surprindă cu un efort minim informa ția pe care cercet ătorul și-a propus s ă o prezinte și să o
transmită cu ajutorul tabelului respectiv.
• reguli generale de alc ătuire a unui tabel:
• fiecare tabel trebuie s ă conțină un titlu de prezentare, clar și concis
• încadrarea tabelelor într-o lucrare se face pe baza unui num ăr de identificare
• titlul urmeaz ă după numărul de identificare, aceste informa ții putând fi scrise deasupra
sa, mai aproape de tabel decât restul textului
• dacă sunt necesare explica ții sau note suplimentare, acestea vor fi încorporate imediat
sub titlu sau la subsolul tabelului ori chiar în corpul tabelului
• liniile și coloanele tabelului vor fi aranjate în ordine logic ă pentru a facilita efectuarea de
comparații
• când avem tabele lungi ale c ăror coloane con țin multe date, este indicat s ă grupăm datele
câte 5 sau 10, l ăsând între ele un spa țiu mai mare pentru a se evita astfel comiterea de
confuzii și erori în urm ărirea datelor
• dacă numerele din tabel con țin mai mult de 3 cifre se va proceda la gruparea lor câte 3
• dacă tabelul con ține date ce nu sunt culese de autor, se va specifica sursa de provenien ță a
acestora
• capetele liniilor și coloanelor tabelului este bine s ă conțină informații care, împreun ă cu cele din
titlu să permită cititorului în țelegerea tabelului f ără a face apel la textul lucr ării.
• avantaje:
• formă ușoară de prezentare a datelor
• rezumă cantități mari de informa ții
• dezavantaje:
• dacă nu sunt f ăcute adecvat atunci apar erori precum: titluri inadecvate, lipsa de
aliniere a coloanelor, absen ța totalurilor, adunarea incorect ă a datelor
• claritate redus ă
• impactul vizual minim
Grafice:
• asigură o imagine mai sugestiv ă a fenomenelor cercetate, fiind necesare mai ales când trebuie s ă
ne orientăm rapid în tendin țele sau structura fenomenelor.
• sunt utilizate pentru prezentarea datelor atât calitative cât și cantitative.
• Datele calitative
• diagrama din coloane și dreptunghiuri (sau segmente) (bar chart)
• se utilizeaz ă când se compar ă elemente ale unei probleme sau mai multe
probleme diferite.
• este un procedeu de comparare a unor categorii de date ce se exclud
reciproc. Diferitele categorii de date se indic ă uzual pe axa x (abscisa) iar
frecvența lor pe axa y (ordonata), și se compar ă după înălțimea lor.
Categoriile de date sunt individuale și discrete, motiv pentru care se las ă
spațiu între elementele de pe axa x (coloane, dreptunghiuri, segmente).

33• diagrama structural ă (pie chart)
• poate fi în cerc, dreptunghi, cilindru, triunghi etc.
• se utilizeaz ă în cazul reprezent ării unei probleme în structura ei, în
componen ța elementelor sale. Totalul probl emei reprezentate corespunde
cu toată suprafața cercului sau a dreptunghiului, luat ă ca 100%, p ărțile
raportându-se la total, în procente.
• în cazul diagramei structurale în cerc consider ăm cele 3600 egale cu
100%, elementele componente calculându-se tot prin regula de trei simplă, în procente fa ță de totalul luat ca 100.
• se utilizeaz ă în cele mai variate probleme, de exemplu mortalitatea
generală pe cauze de deces, mortalitatea prin boli ale aparatului
cardiovascular, etc.
• Datele cantitative
• histograma
• este reprezentat ă prin dreptunghiuri, care au baze egale, corespunz ătoare
intervalelor egale de pe abscis ă, dar înălțimile variabile, corespunz ătoare
frecvențelor, de exemplu: popula ția județului pe grupe de vârst ă.
Segmentele sunt al ăturate, intervalele de pe abscis ă fiind considerate date
continue.
• frecvența datelor pentru fiecare categorie este descris ă după axa y, iar
lățimea fiec ărui segment sau dreptunghi reprezint ă intervalul fiec ărei
categorii.
• diferența fundamental ă față de o diagram ă cu coloane const ă în faptul c ă
în diagrama cu coloane exist ă un spațiu între dreptunghiuri, iar ordinea în
care ele sunt prezentate este lipsit ă de importan ță.
• în cazul reprezent ării popula ției pe sexe și grupe de vârst ă se utilizeaz ă
histograma denumit ă piramida popula ției.
• poligonul de frecven ță
• este o reprezentare a distribu ției categoriilor de date ordonate și continue,
și este, din acest punct de vedere, asem ănător cu histograma.
• axa x reprezint ă categoriile de date, iar axa y frecven ța datelor pe fiecare
categorie.
• frecvența este (punctat ă), marcat ă față de punctul mediu al fiec ărei
categorii și se trage o linie între toate aceste puncte marcate.
• înălțimile corespunz ătoare distribu ției cantitative de pe axa y se ridic ă
perpendicular pe abscis ă, pornind de la mijlocul intervalului de pe
abscisă.
• mai folositor decât histograma deoarece în grafic pot fi punctate cu
ușurință mai multe distribu ții de frecven ță.
• Curba epidemic ă
• = o histogram ă care reprezint ă evoluția în timp a bolii, epidemiei,
anormalit ății sau condi ției unei popula ții definite într-un anumit loc și o
anumită perioadă de timp.
• intervalele de timp sunt indicate pe axa x, iar num ărul de cazuri în timpul
fiecărui interval este indicat pe axa y.
• o curbă epidemic ă poate fi un sprijin pentru cel care investigheaz ă
caracteristici de evolu ție a maladiei cum ar fi vârful (punctul maxim),
perioada de laten ță sau posibila incuba ție și timpul de propagare a bolii.
(ex. curba lui Gauss)
• Diagrama Venn.
• arată gradele de întrep ătrundere și de exclusivitate

34• a două sau mai multe caracteristici sau factori în cadrul unui
eșantion sau a unei popula ții – caz în care fiecare caracteristic ă e
reprezentat ă ca un cerc întreg
• sau a unei singure caracter istici sau factor între dou ă sau mai
multe eșantioane sau popula ții – caz în care fiecare e șantion sau
populație este reprezentat ă ca un cerc întreg.
• dimensiunile cercului nu trebuie s ă fie egale ci pot reprezenta
dimensiunea relativ ă a fiecărui factor sau popula ție.
• Cartogramele sau cartodiagramele
• se utilizeaz ă pentru reprezentarea problemelor distribuite pe țări și
continente, zone, jude țe etc.
• se pot astfel reprezenta mortalitatea, morbiditatea etc.
• diferențele în intensitatea fenomenelor le reprezent ăm în cartogram ă prin
hașuri sau culori, prezentând și legenda respectiv ă.
• condițiile tehnice ale graficelor:
• va fi elaborat astfel încât s ă permită citirea lui de la stânga la dreapta (pe axa
orizontală ordonarea datelor se face de la stg. spre dr., iar pe cea vertical ă de jos
în sus)
• fiecare grafic va fi numerotat și va purta un titlu corespunz ător, redactat în partea
de jos, sub el
• să fie just întocmit, încât s ă redea exact și totodată sugestiv problemele
observate, s ă aibă intervalele prev ăzute cu valorile respective.
• graficul să fie clar, f ără prea multe elemente, pentru a nu fi nevoie de explica ții.
• să aibă o legend ă, care să explice diferitele elemen te ale problemei prezentate și
intensitatea lor
• să fie prezentate în grafic cifrele relative sau absolute, care s ă exprime valorile
elementelor problemei; dac ă acest lucru nu este posibil din lips ă de spațiu și pe
grafic, acesta va fi înso țit și de tabelul statistic respectiv.
Avantaje / dezavantaje
• avantaje:
• formă ușoară de prezentare a datelor
• rezumă cantități mari de informa ții
• impact vizual mare
• datele preluate din analiza statistic ă pot fi prelucrate cu ajutorul programelor
de calculator
• dezavantaj:
• necesită cunoștințe adecvate pentru prelucrare și armonizarea imaginii

3. TIPUL DE STUDIU

STUDII DESCRIPTIVE – OBSERVA ȚIONALE TRANSVERSALE
 se realizeaz ă într-un interval relativ scurt de timp, pe o popula ție bine definit ă, putându-se
înregistra atât expunerea cât și rezultatul.
 tipuri posibile:
 pur descriptive, înregi strând separat informa ții despre diferite variabile;
 de tip caz-control, înregistrând concomitent prezen ța bolii prin examinare, cu prezen ța
anumitor variabile prin anamnez ă.
 scopul acestor anchete este:
 să deceleze prezen ța bolii, incapacit ății sau a unor caracteristici personale;
 să producă indicatori de m ăsurare a st ării de sănătate a popula ției;
 să determine distribu ția unor factori de risc în popula ția examinat ă, concomitent prezen ți sau

35asociați bolii.
 domenii de aplicare :
 diagnosticul st ării de sănătate a popula ției;
 stabilirea de priorit ăți în acțiunile de interven ție;
 programarea și planificarea sanitar ă
 evaluarea unor ac țiuni;
 determinarea prezen ței asociațiilor epidemiologice.
 condiții necesare realiz ării unei astfel de anchete :
 să corespund ă unor nevoi reale;
 formularea clar ă a scopurilor anchetei:
– prescriptiv (de identificare a bolnavilor în vederea trat ării lor),
– administrativ etc.
 găsirea resurselor disponibile și stabilirea priorit ăților funcție de acestea;
 stabilirea metodologiei anchetei și a metodelor de evaluare a ac țiunii;
 organizarea detaliat ă a acțiunii inclusiv preg ătirea prealabil ă a populației.
 avantaje
 caracterizeaz ă fenomenele numai printr-o prezentare descriptiv ă (prevalen ța)
 ușoare, rapide, ieftine
 date ușor de cules
 generatoare de ipoteze
 limite
 nu stabilesc secven ța temporal ă a evenimentelor ("oul sau g ăina?")
 riscul introducerii unor erori sistematice (bias-uri)
 riscul interpret ărilor abuzive
 Exemplu: Reijneveld SA, 2000 a investigat fumatul mate rn ca posibil factor de risc pentru
colicile infantile. (Reijneveld SA, Brugman E, Hirasing RA. Infantile colic: maternal
smoking as potential risk factor. Arch Dis Child 2000;83(4):302–303)
Variabila outcome
Variabila predictor Cu
colici Fara colici Total
Mame fumat 15-20
tigari/zi 15 (a) 167 (b) 182 (a +b)
Mame nefum ătoare 111 (c) 2,477 (d) 2,588 (c + d)
Total 126
(a+c) 2,644 (b+d) 2,770
(a+b+c+d)

 Prevalența colicilor la copii cu mame fum ătoare = a/(a + b) = 15/182 = 8.2%.
 Prevalența colicilor la copii cu mame nefum ătoare = c/(c + d) = 111/2,588 =
4.3%.
 Prevalența general ă a colicilor = (a + c)/(a + b + c + d) = 126/2,770 = 4.5%.

Prevalența relativă =8.2%/4.3% = 1.9

Prevalența in exces = 8.2% – 4.3 % = 3.9 %

STUDII ANALITICE – OBSERVA ȚIONALE ETIOLOGICE: CAZ- MARTOR
 Presupune:
 selectare grupului “caz” (cu boala)
 Potrivirea cazurilor cu subiec ți control/martor

36 compararea grupurilor in ceea ce priveste frecven ța expunerii in trecut la posibili factori de
risc
 Exemplu: 2 loturi pacien ți cu boală cardio-vascular ă și subiecți fără boală cardio-vascular ă.
Întrebare: Este probabilitatea de a fi consumat usturoi mai mic ă in grupul cu boal ă CV?


 Odds Ratio (raport de șanse) = Raportul între probabilitatea expunerii la cazuri si
probabilitatea expunerii la martori

 avantaje
 ușor de efectuat
 durata scurt ă de timp (util în g ăsirea unor solu ții urgente)
 repetabile
 economice
 analiza mai multor factori de risc
 afecțiuni rare (cancer)
 pot examina expuneri la mai mul ți posibili factori de risc
 utile în generarea unor ipoteze

 limite
 alegerea grupului caz / control = erori greu m ăsurabile
 riscul pierderii din urm ărire a unor cazuri (ex. prin diagnostic incert)
 dificil de precizat rela ția cauză – efect și secvența temporal ă factor de risc – boala
 nu pot măsura: inciden ța, prevalen ța, riscul relativ
 pot studia o singur ă variabilă outcome


STUDII ANALITICE – OBSERVA ȚIONALE ETIOLOGICE: COHORTA
 = anchete epidemiologice de tip observa țional ,
 investigheaz ă relațiile dintre dou ă categorii de evenimente diferite (factor de risc și boală) și
permit inferen țe de tip cauzal.
 trebuie studiat:
o care este obiectul investiga ției
o care este popula ția
o care sunt variabilele de cercetat
 variabilele studiate într-o ancheta analitic ă sunt de dou ă feluri: Pacienti cu boala C V
Pacienti fara boala C V
Prezent TrecutDieta bogata in usturoi
Dieta bogata in usturoiDieta saraca in usturoi
Dieta saraca in usturoiCazuri
Control /Martor

37o expunerea:
 orice factor incriminat a fi cauzal (sau efector) sau responsabil de un anumit
rezultat.
 expunerea poate fi:
 activă, atribuită de investigator (administrarea unei anumite diete, a unui
anumit reactiv, etc.)
 pasivă, (vârstă, sex, etc.)
 expunerile pot fi:
 naturale ;
 cu variabil ă intrinsecă (TA, greutate);
 comportamentale (de ex. fumat, sedentarism);
 tratamente prescrise de medic acceptate sau nu de persoane;
 tratamente impuse de investigator (mai ales în studiile experimentale);
 în studiile de tip observa țional, expunerile genereaz ă o nesiguran ță în funcție de
susceptibilitatea egal ă a persoanelor înainte de expunerea la un factor.
 în investiga țiile de tip observa țional poten țialul de expunere este mult mai mare
decât în investiga țiile de tip experimental.
o rezultatul:
 efectul considerat c ă s-ar datora unei anumite expuneri.
 trebuie definit înainte de începerea anchetei utilizând urm ătoarele criterii:
 “moi”: “soft end point” caracteristicile bolii
 “tari”: “hard end point” rezultatul bolii
 expresia cantitativ ă a relației dintre factor de risc și boală depinde de:
 natura celor dou ă categorii de variabile (factor de risc și boală):
o de tip cantitativ, (coeficient de corela ție)
o de tip calitativ (X2)
o una din variabile este de tip calitativ iar cealalt ă de tip cantitativ
(analiza de variant ă)
 nivelul variabilelor :
o de tip dichotomic (alternativ)
o de tip polichotomic (mai multe straturi)
 rezultatele pot fi examinate într-un singur studiu în leg ătura lor cu o singur ă
expunere, sau cu mai multe nivele de expunere.
 rezultatul care se poate ob ține poate fi m ăsurat în mod diferit prin:
 deces
 probabilitate de supravie țuire
 dimensiunile tumorii
 intensitatea durerii
 calitatea vie ții, etc.
 Axele care definesc investiga țiile epidemiologice
o Relația poate fi :
 transversal ă: expunerea și rezultatul se observ ă și se măsoară concomitent
 de cohortă: investiga ția se face de la expunere spre rezultat
 caz-control: investiga ția pornește de la rezultat spre expunere
o Realizarea în timp:
 istorică: expunerea a fost f ăcută înainte de declan șarea investiga ției
 concomitent ă (simultan): expunerea și rezultatul se studiaz ă simultan
 mixt
o Selecția subiecților se face:
 în funcție de expunere (anchetele de cohort ă)
 în funcție de rezultat (anchetele caz-control)

38 alte selecții (nici în func ție de expunere, nici în func ție de rezultat).
 Scopul:
o de a dovedi existen ța sau inexisten ța unei asocia ții epidemiologice;
o de a efectua inferen țe epidemiologice de tip cauzal;
o de a verifica dac ă o ipoteză epidemiologic ă, formulat ă în urma unor observa ții clinice, a
lecturii, sau în urma unei anchete epidemiologice descriptive, este adev ărată sau falsă.
 Natura:
o sunt studii observa ționale, care uneori, se realizeaz ă într-o manier ă experimental ă
deoarece direc ția acestor investiga ții este de la factorul de risc spre boal ă.
o nu sunt anchete experimentale pentru c ă investigatorul nu administreaz ă factorul de risc,
ci constat ă doar într-o optic ă longitudinal ă, relația dintre factorul de risc și boală. Deci
direcția acestor anchete este prospectiv ă.
 Alte denumiri:
o studii de a șteptare (pornind de la factorul de risc se a șteaptă apariția bolii);
o studii de urm ărire (follow-up) (supravegherea în timp a unor loturi de persoane pentru a
detecta apari ția cazurilor noi de boal ă);
o studii etiologice (se referă la relația dintre factorul cauzal și boală);
o studii de inciden ță (pornind de la factorul de risc și așteptând boala, toate cazurile care
apar sunt cazuri noi).
 Modele:
o diferă în funcție de modul de alegere a e șantionului . Eșantionul poate fi:
 reprezentativ pentru toat ă populația
 reprezentativ pentru dou ă cohorte (cohorta expus ă la risc și cea neexpus ă la risc)
o Modelul de tip 1
 se constituie un e șantion reprezentativ pentru popula ția țintă care se autodivide în
două loturi: unul expus la factorul de risc (considerat lot test), cel ălalt neexpus la
factorul de risc (considerat lot martor). Apoi investigatorul urm ărește persoanele
expuse și neexpuse a șteptând apari ția bolii sau a decesului.

 se așteaptă ca frecven ța bolii (deceselor) s ă fie mai mare la cei expu și la factorul
de risc decât la cei neexpu și.
 acest model este indicat a fi utilizat când factorul de risc este relativ frecvent în
populație.
 dacă factorul de risc este rar, modelul nu mai este eficient sub aspectul efortului
investigațiilor, eșantionul ales ar trebui s ă fie mult mai mare.
o Modelul de tip 2
 se aleg dou ă eșantioane: unul cuprinzând subiec ții expuși la risc (lotul test),
celalalt pe cei neespu și (lotul martor), fiecare e șantion fiind reprezentativ pentru
cohorta respectiv ă. Apoi investigatorul urm ărește cele dou ă loturi așteptând
apariția bolii sau a decesului.

39

 acest model este indicat când frecven ța factorilor de risc în popula ție este mic ă.
 avantaje:
o în momentul proiect ării anchetei rezultatele nu sunt cunoscute, ele apar dup ă acțiunea
factorului de risc, ceea ce confer ă studiului un caracter calitativ crescut;
o se pot observa și măsura toate efectele pe care le genereaz ă expunerea la un factor de
risc;
o se poate m ăsura direct riscul boli i pentru fiecare grup.
 dezavantaje, limite:
o de ordin logistic, legate de organizarea anchetei;
o de ordin administrativ, uneori necesitând investiga ții pe popula ții largi, care necesit ă
costuri mari;
o necesită o perioad ă lungă de urmărire (mai ales în cazul bolilor cronice) în acest timp
anumite persoane pot deceda din alte cauze sau se pot înregistra pierderi din alte motive
decât decesul (emigra ții, non-răspuns la chem ările la control);
o nu se pot repeta pe acelea și loturi.

Tipuri de anchete de cohorta
 Anchete propriu-zis prospective
o în care boala (decesul) e v ăzută ca un rezultat al expunerii care o precede.
 Anchete de tip retrospectiv
o în care datele despre factorul de risc și despre boal ă sunt culese în trecut (fie c ă se găsesc
înscrise în fi șa de consulta ție sau în registre, fie c ă sunt căutate de investigator).
 Anchetele de tip istoric-prospectiv (ambispective)
o în care expunerea și rezultatul expunerii la risc au ap ărut în trecut, dar se urm ărește în
continuare apari ția altor rezultate datorate aceleia și expuneri (de ex. studiul efectelor
iradierii de la Hiroshima, urm ărirea riscului de cancer pulmonar la solda ții expuși
iperitei).
o ! noțiunile de “prospectiv” și “retrospectiv” nu se refer ă la momentul cercet ării
epidemiologice în raport cu fenomenul studiat, ci la momentul ac țiunii factorului de risc
 Cohortele luate în studiu pot fi:
o fixe
 când nu se mai admite intrarea nici unei persoane dup ă declanșarea studiului;
o dinamice
 când pe parcursul urm ăririi se ata șează și alte persoane.
 În măsurarea efectelor finale se ține seama de un indice: ani-persoane de observare (se
contabilizeaz ă numărul anilor de observare pân ă la apariția efectului pentru fiecare persoan ă).

 Anchetele propriu-zis prospective
o prezintă avantajul c ă permit identificarea mai multor boli care se asociaz ă aceluiași
factor de risc.
o loturile selec ționate trebuie examinate ini țial pentru a elimina persoanele bolnave și
pentru a eviden ția factorul de risc și alte variabile care pot influen ța rezultatul.
o selecționarea loturilor:

40 alegerea lotului test se poate face:
 cel mai corect: alegere total aleatoare
 în funcție de susceptibilitatea de a face boala (o asemenea selec ționare este
posibilă mai ales în cazul bolilor transmisibile, ea fiind mult mai greu de
realizat în cazul bolilor cronice);
 în urma unui studiu de prevalen ță (examen medical de mas ă);
 utilizarea unei “cohorte tip” ca în cazul studiului de la Framingham, în care
populația a reprezentat un model tipic pentru ora șele mai mici din SUA;
 populații captive ( școlari, militari);
 grupuri profesionale expuse la un anumit risc profesional.
 alegerea lotului de comparare (martor)
 lotul martor este alc ătuit din persoane neexpuse la factorul de risc.
 poate fi:
 grup intern , grup care s-a autoformat din interiorul aceluia și eșantion
(model de tip1);
 grup extern , care nu provine din e șantionul ini țial, ci din alt ă populație
(model de tip 2);
 grup mixt , mai multe loturi de comparare, util atunci când dorim s ă
măsurăm cu un rafinament mai mare rela ția dintre factorul de risc și
boală;
 metoda perechilor care nu se prea folose ște în ancheta prospectiv ă.
o culegerea informa țiilor
 informații în legătură cu expunerea se pot ob ține:
 direct prin:
 observare;
 examen clinic, paraclinic;
 interviu.
 indirect prin:
 culegerea de date individuale din diverse înscrisuri (foaia de observa ție,
fișa de consulta ție);
 culegere de date din înscrisu ri colective care se refer ă la expunerea
colectivă a unei popula ții la un anumit factor de risc.
 important: cunoașterea schimb ării unei expuneri (de ex. renun țatul la fumat)
care poate distorsiona rezultatele studiului.
 informații despre rezultat (boal ă sau deces)
 rezultatele pot fi marcate prin criterii mai “moi” sau mai “dure” (soft sau hard
end-point).
 informațiile pot fi culese din:
 certificatele constatatoare de deces (pentru situa ția când decesul
constituie expresia rezultatului factorului de risc);
 foile de observa ție, fisele de consulta ție, concediile medicale sau registre
speciale (cancer, malforma ții);
 examinarea periodic ă a cohortelor urm ărite, cu înregistrarea rezultatelor,
precum și cu consemnarea schimb ărilor care apar în expunerea la
factorul de risc și în comportamente, reprezint ă cea mai frecvent ă
modalitate de a ob ține informa ții despre expunere și rezultate.
o urmărirea subiec ților
 supravegherea trebuie s ă se facă prin acelea și procedee (metode) și pentru
expuși și pentru neexpu și.
 durata urm ăririi depinde de frecven ța așteptată a bolii în popula ție, de num ărul
cazurilor a șteptate ca necesare din punct de vedere stochastic, dac ă prevalența
bolii este mic ă.

41 în timpul perioadei de urm ărire a subiec ților apar pierderi care se datoreaz ă
unor factori sociali sau medicali.
 este necesar un efort cât mai mare pentru a avea cât mai pu ține pierderi.
 în cazul bolilor cronice, pierderile apar prin neparticipare sau deces.
o Măsurarea și analiza datelor
 Măsurare
 pe baza datelor ob ținute din anchet ă se măsoară:
 frecvența bolii sau a deceselor;
 forța asocierii epidemiologice;
 impactul ac țiunii factorului de risc în popula ție.
 datele rezultate din ancheta se introduc într-un tabel de contingen ță de tipul
“2×2”:
Boala Factor de risc
+ –
+ a b a + b
– c d c + d
Total a + c b + d a +b +c +d
 a = persoanele care fac boala din cei expu și;
 b = persoanele care nu fac boala dintre cei expu și;
 c = persoanele care fac boala dintre cei neexpu și;
 d = persoanele care nu fac boala din rândul neexpu șilor;
 a + b = totalul expu șilor;
 c + d = totalul neexpu șilor;
 a + c = totalul bolnavilor;
 b + d = totalul non-bolnavilor.


 riscul bolii (decesului) la expu și

 riscul bolii (decesului) la neexpu și

 riscul relativ care: arat ă de câte ori este mai mare riscul
bolii sau decesului la expu și față de neexpu și.

 riscul atribuibil :
o arată cu cât este mai mare riscul la expu și față de neexpu și;
o măsoară excesul riscului la expu și adică partea din risc care se
datorează factorului de risc.
 Acest lucru se poate exprima și printr-o frac ție

fracțiunea riscului atribuibil ă la expuși care arat ă cât la sut ă din riscul
expușilor se datoreaz ă factorului de risc
 Se calculeaz ă în anchetele de tip 1.
 forța asocierii epidemiologice se măsoară cu riscul relativ.
 riscul relativ poate lua valori:

42 egal cu 1 : nu există nici o asocia ție între factorul de risc și boală, pentru
că riscul este la fel și la expuși și la neexpu și
 mai mare decât 1: există o asociație între factorul de risc și boală pentru
că riscul este mai mare la expu și. Cu cât este mai mare decât 1 cu atât
asociația este mai puternic ă.
 mai mic decât 1: factorul studiat nu este factor de risc, ci de protec ție,
pentru că riscul bolii la expu și este mai mic fa ță de neexpu și.
 pentru ca asocia ția epidemiologic ă dintre factorul de risc și boală să fie
dovedită, riscul relativ trebuie s ă fie mai mare decât 1 și semnificativ statistic
(se aplică un test de semnifica ție statistic ă ,2 sau se determin ă intervalul de
încredere).
 impactul ac țiunii factorului de risc în popula ție se măsoară prin riscul atribuibil în
populație (fracțiunea atribuibil ă în popula ție a riscului):

unde: Rp = inciden ța bolii în popula ție (sau Rp mortalitatea
prin boala respectiv ă în popula ție)
 sau:

unde: RR = riscul relativ
o Pe = prevalen ța factorului de risc în popula ție
o RR – 1= puterea cu care ac ționează factorul de risc în popula ție
 fracțiunea atribuibil ă în popula ție prezint ă interes pentru organizatorul de
sănătate public ă în elaborarea strategiilor de interven ție pentru controlul
bolilor în popula ție.
 analiza rezultatelor
 se aplică metoda Mantel-Henzel pentru eliminarea factorilor de confuzie
 se calculeaz ă un RR rezumativ (o sintez ă a riscurilor relative
individuale) pentru situa ția în care au fost lua ți în studiu mai mul ți
factori de risc
 tot în acest caz se aplic ă analiza de regresie logistic ă ce permite
măsurarea efectului pe care îl determin ă mai mul ți factori de risc pe
efectul global
 se stabilește intervalul de încredere pentru fiecare risc
Risc relativ Risc atribuibil Concluzia
RR > 1 RA > 0 Factor de risc
RR = 1 RA = 0 Factor indiferent
RR < 1 RA < 0 Factor de protec ție
 Riscurile care se calculeaz ă sunt urm ătoarele:
o Riscul bolii/decesului la expu și (R1): R1 = a/(a+b)
o Riscul bolii/decesului la nonexpu și (R0): R0 = c/(c+d)
o Riscul relativ (RR) arată de câte ori este mai mare riscul
bolii/decesului la expu și față de ne-expu și: RR = R1/R0
 factorii de risc = factori ai ecosistemului uman care influen țează negativ
starea de s ănătate.
 factori de protec ție = factori de mediu care influen țează pozitiv starea de
sănătate (pot determina o dezvoltare fizic ă mai bun ă, pot să scadă
frecvența îmbolnăvirilor)
 factori indiferen ți = factori care nu au nici o ac țiune asupra st ării de
sănătate
 stabilirea intervalelor de încredere pentru fiecare risc.

43
Avantaje
 stabilesc secven ța evenimentelor;
 nu sunt supuse erorilor sistematice care apar in studiile caz-martor:
 permit cuantificarea riscului (calculu l riscului relativ = cel mai fidel )
 sunt convenabile studierii bolilor mai frecvente
 Studiile longitudinale prospective:
 permit măsurarea inciden ței
 util în investigarea poten țialelor cauze ale unei condi ții
 înlătura posibilitatea ca variabilele predictor (factor de risc) s ă fie influen țate de
cunoașterea variabilelor outcome (boală)
 permit măsurarea de variabile outcome multiple
 cele prospective permit m ăsurarea complet ă și cu acurate țe a variabilelor, comparativ
cu cele retrospective (ex: obiceiuri alimentare, cauze deces)

Limite
 impun, în faza ini țială, includerea unui num ăr mare de subiec ți;
 sunt lungi și costisitoare;
 introduc erori legate de pierderea din urm ărire a subiec ților expuși.
 comune tuturor studiilor observa ționale: deduc ții despre rela ție cauza-efect, confounding
factors
 Ineficiente in studierea unor evenimente (outcome) rare; cu atât mai eficiente cu cât
evenimentul este mai frecvent si la o distanta mica de timp
 Expunerea se poate schimba în timp

Anchete epidemiologice de interven ție
Trăsături
 scop:
o anchetele epidemiologice experimentale și operaționale sunt singurele studii
epidemiologice în m ăsură să dovedeasc ă relația cauzal ă sau eficacitatea unor decizii
diagnostice și organizatorice.
 principalele domenii de aplicare :
o evaluarea eficacit ății vaccinurilor noi în protec ția populației împotriva bolilor transmisibile.
o experimentarea în vederea introducerii în practica medical ă a unor medicamente noi, dup ă
ce acestea au fost verificate în laborator și pe animale de experien ță.
o demonstrarea valorii unor conduite terapeutice noi fa ță de cele uzuale în momentul
respectiv.
o evaluarea anumitor forme de organizare a asisten ței medicale.
o cercetări pe subiec ți umani privind etiopatogenia anumitor maladii. Acest tip de experiment
este interzis de legisla ția multor țări datorită aspectelor etice și deontologice pe care le
implică.
Metodologia anchetelor epidemiologice experimentale si operationale
 caracteristicile fact orului de risc
o este controlat de c ătre epidemiolog.
o acesta constituie un lot martor și un lot test asem ănătoare.
 lotul test – i se administreaz ă factorul de risc / de protec ție – cel mai frecvent.
 lotul martor – i se administreaz ă un preparat în aceea și formă de prezentare și cu
același mod de administrare, din care îns ă lipsește partea activ ă („placebo”).
o se folosesc metode de administrare “orb” sau “dublu orb”.
o alcătuirea lotului martor și a lotului test:
 este mult mai u șoară în epidemiologia experimental ă decât în cea analitic ă.

44 în anchetele analitice popula ția s-a preselectat prin expunere la factorul de
risc, iar expunerea la factorul de risc nu este întâmpl ătoare.
 a găsi perechea perfect asem ănătoare este foarte dificil, teoretic aproape
imposibil.
 în studiile experimentale îns ă, având posibilitatea s ă controlăm factorul de risc,
putem stabili de la început dou ă loturi identice, urmând ca abia dup ă aceea să
administr ăm unuia factorul de risc sau de protec ție, iar celuilalt lot placebo-ul.
 din motive etice și deontologice,
 experimentarea factorilor de risc este aproape totdeauna imposibil ă.
 în anumite limite, este posibil ă experimentarea factorilor de protec ție
(exemplu: vaccinuri), în sensul c ă nu este corect ca persoanele din lotul
martor să fie private de beneficiul factorului de protec ție (al vaccin ării).
 administrarea factorului de risc sau de protec ție
o se poate efectua direct, experimentatorul și loturile fiind încuno ștințate de acest fapt
o nu trebuie s ă insistăm că un asemenea experiment introduce multipli factori de eroare.
o pentru a elimina distorsiunile – hetero și isoinfluente – experimentul în epidemiologie
trebuie să se facă prin metoda “orb” sau “dublu orb”.
 în metoda “orb” sau cum mai este denumit ă “simplu orb”
 se lucreaz ă cu 2 loturi identice, c ărora li se administreaz ă produsul activ
și respectiv placebo-ul.
 experimentatorul cunoa ște care din cele 2 produse este activ și care
inactiv, dar persoanele din cele 2 loturi nu știu acest lucru.
 acest mod de experiment poate fi considerat pân ă la un punct ca fiind
corect și obiectiv.
 totuși, datorită faptului c ă experimentatorul cunoa ște care este produsul
activ, pot apare 2 grupuri de erori :
o atenția cu care experimentatorul urm ărește cele 2 loturi difer ă, în
sensul unei aten ții mai mari fa ță de lotul test, care pe de o parte
poate fi sesizat ă de persoanele din cele 2 loturi, iar pe de alt ă parte
poate face ca experimentatorul s ă nu sesizeze anumite aspecte
care apar în lotul martor (considerat de c ătre acesta “mai pu țin
interesant”);
o modul de redactare și comunicare al rezultatelor obținute în cele 2
loturi este incontestabil influen țat de faptul c ă experimentatorul
știe care este produsul activ și știe la ce efecte s ă se aștepte din
partea lui
 datorită acestor erori care pot s ă survină în experimentul “orb” se prefer ă
experimentul “dublu orb”, care prezint ă avantaje incontestabile.
 în experimentul “dublu orb” ,
 nici loturile și nici experimentatorul nu cunosc care este produsul activ și
care este placebo-ul.
 experimentatorul prime ște produsele în ambalaje identice, dar care au
numere de serie diferite.
 în momentul când comunic ă rezultatele, indic ă și numărul de serie al
produsului administrat, și numai conduc ătorul experimentului este în
măsură să separe fișele cazurilor care au primit produsul activ de cele ale
cazurilor c ărora li s-a administrat placebo-ul.
 este evident c ă în acest tip de experiment obiectivitatea rezultatelor nu
mai poate fi pus ă la îndoial ă.
 exemplu: unui medic i s-a dat s ă experimenteze un nou medicament antiasmatic,
atât sub form ă activă cât și ca placebo.

45 în prima faz ă i s-a cerut s ă comunice bolnavului care este produsul activ
și care este placebo-ul.
o rezultatul a fost deosebit de clar.
o când se administra în timpul crizei de astm medicamentul activ,
criza înceta dup ă câteva minute, în timp ce administrarea
produsului placebo nu influen ța cu nimic criza.
 într-o a doua faza s-a folosit procedeul “orb”:
o medicului i s-a precizat cutia cu medicamentul real și cu placebo,
cu indica ția de a nu comunica bolnavului con ținutul celor 2
ambalaje.
o medicamentul urma s ă fie administrat numai de c ătre medic, care
trebuia să consemneze de fiecare dat ă efectul ob ținut. Ca și în
prima faza, administrarea medicamentului activ, cunoscut numai
de medic, suprima criza spre deosebire de placebo, care nu o
influențează.
o după terminarea experimentului, când medicul a comunicat
rezultatele foarte nete ob ținute, i s-a dezv ăluit acestuia c ă în
ambele cutii a fost placebo și s-a tras concluzia c ă rezultatele
aparent foarte clare și sigure s-au datorat, de fapt, atitudinii și
comportamentului diferit al medicului, care era convins c ă
administreaz ă pacientului un produs activ sau inactiv și îl
influența pe acesta pe cale psihic ă.
 am prezentat acest exemplu pentru a ilustra necesitatea experimentului “dublu
orb”, care va trebui aplicat ori de câte ori este posibil.
 schema general ă a unei anchete epidemiologice experimentale:
o se aleg 2 loturi de subiec ți cât mai asem ănătoare între ele;
o se administreaz ă lotului martor un produs cu caracteristici similare, dar f ără component ă
activă (placebo);
o se administreaz ă unui lot (lotul test) produsul activ (factor de risc, factor de protec ție);
o administrarea este de preferat s ă se efectueze dup ă metoda “dublu orb”, dar se poate
folosi și metoda “orb” sau chiar formula simpl ă cu cunoa șterea de c ătre subiec ți a
factorului activ;
o se consemneaz ă rezultatele ap ărute și se calculeaz ă (după metodologia prezentat ă la
anchetele analitice):
 riscul bolii (decesului) la expu și,
 riscul bolii (decesului) la nonexpu și,
 riscul relativ și
 riscul atribuibil și
 se face analiza și interpretarea acestor va lori (vezi exemplul 1);
o se efectueaz ă testarea statistic ă a deosebirilor constatate (prin testul “U”, “t” sau “ 2”);
o se efectueaz ă inferența epidemiologic ă (în cazul în care cercetarea s-a f ăcut pe
eșantioane) dup ă metoda Cornfield sau Miettinen pentru riscul relativ și Miettinen sau
Walter pentru riscul atribuibil, pentru a stabili intervalul de încredere al riscurilor în populația globală.
 Exemplul 1:
o Prelucrarea datelor ob ținute dintr-o anchet ă experimental ă
Decese prin I.M.
DA NU Total
aspirina 218 2049 2267 Tratați cu
placebo 194 2063 2257
TOTAL 412 4112 4524

46

Exemplul 2: Nurses' Health Study , 1976. In 1976 in SUA li s-a trimis o invita ție de
participare la studiu tuturor asistentelor medicale cu vârste cuprinse între 25-42 ani din 11 state,
cele care au acceptat constituind o cohort ă (121 700 subiec ți). Participantelor la studiu le-au fost
trimise periodic chestionare cu întreb ări referitoare la posibili factori de risc, precum greutate,
exercițiu fizic, ș.a., precum și întrebări referitoare la apari ția diferitelor boli, pe perioada de
urmărire de 15 ani. Au fost urm ărite 95% dintre femeile din cohort ă. Una dintre ipotezele
investigate a fost aceea c ă obezitatea cre ște riscul de cancer mamar la femei, postmenopauz ă. In
chestionare femeile au rapor tat: greutatea la 18 ani, greutatea actual ă in diferite etape. In timpul
perioadei de urm ărire au fost confirmate 1517 cazuri cancer mamar Riscul de cancer mamar dupa
menopauz ă a crescut cu greutatea. Pentru femeile care au avut o cre ștere in greutate de mai mult
de 20 kg de la vârsta de 18 ani riscul de apari ție a cancerului mamar a fost de 2 ori mai mare
Risc Relativ = 2.0; 95% interval încredere, 1.4 to 2.8
Exemplul 3: Framingham Heart Study , început în 1948, pe 5 209 subiec ți (30-60 ani) din
Framingham, Massachusetts, in prezent la a 3-a genera ție de participan ți este studiul de referin ță,
care a pus bazele epidemiologiei bolii cardio-vasculare (ateroscleroz ă; hipertensiune arterial ă)

STUDII ANALITICE DE INTERVEN ȚIE: TRIALURI CLINICE

(de referin ță pentru cercetarea evaluativ ă: trialul clinic randomizat dublu orb)
AVANTAJE

aprecierea eficacit ății clinice a unor:
– proceduri diagnostice (teste de depistare și de precizare a diagnosticului);
– intervenții preventive / curative (tratamente medicamentoase / chirurgicale; tehnici
de reeducare; tehnici de îngrijire)
– intervenții de tip educa țional (schimbarea comportamentului / modului de via ță)
 economii importante in utilizarea unei interven ții practice, dovedite a fi cea mai buna
 Cea mai buna metoda de determinare a rela ției cauză-efect
 Cel mai bun design pentru controlarea erorilor sistematice (bias)
 Poate măsura variabile outcome multiple


LIMITE
 reduc num ărul celor care pot beneficia de interven ția cea mai bun ă = probleme etice
 nu există efectiv un nivel ideal de proba care s ă afirme superioritatea unei interven ții
costisitoare
 dificil de realizat
 pot perturba rela ția medic – pacient (administram interven ția la unii si la al ții nu – de ce?)
 legate de complian ța la tratament

47Tabel rezumat caracteristici studii
Transversal Caz-Control Cohorta Trial
Cost + ++ +++ ++++
Durată + ++ +++ +++
Mărime eșantion Variabil mica mare Variabil
Incidența / Prevalen ța Prevalen ța Nici una Inciden ța Inciden ța
Outcomes Multiple da nu da nu
Bias da da nu nu
Cauzalitate nu nu nu da

Exercițiu: Consumul de peste reduce riscul CV ? – exemple design –
1. Transversal
 Investigarea unui grup intr-un anumit moment
 Subiecții sunt intervieva ți in legătura cu consumul de pe ște, iar rezultatele sunt corelate cu
istoricul de boal ă C-V
2. Longitudinal de tip cohort ă
 Un grup de oameni urm ăriți in timp
 Se cuantific ă consumul de pe ște al fiecărui subiect și apoi sunt urm ăriți periodic pentru a se
vedea dac ă cei care m ănâncă mai puțin pește au avut mai multe evenimente C-V
3. Studiu caz-control
 Două grupuri selectate in func ție de prezen ța/absența bolii CV
 Subiecții sunt intervieva ți in legătură cu consumul de pe ște
4. Trial clinic: randomizat, orb
 Două grupuri randomizate, de studiu și control
 Subiecții primesc ulei de pe ște/placebo și sunt urm ăriți in timp – inciden ța bolii CV

METAANALIZA (“ studiul studiilor”)
AVANTAJE
 permite estimarea importan ței unui efect
 sporește puterea statistic ă a unor rezultate
 mărește capacitatea de generalizare a unor rezultate
 obligă la rigoare în metode, lectur ă și culegerea datelor
 diminuă contribuția subiectivit ății
LIMITE
 ignoră calitatea studiilor prin generalizare
 necesită etape laborioase
 bias de publica ție (studii a c ăror rezultate sunt negative)
 validitatea afectat ă de complexitatea și precizia informa ției oferite de diverse studii
 validarea prealabil ă a tehnicilor statistice utilizate

STUDII DE ANALIZA DECIZIEI

AVANTAJE
 structură simplă
 combinarea mai multor surse de date
 autorizeaz ă luarea în calcul a utilit ății (inclusiv cu referiri la calitatea vie ții)
 permite examinarea impactului datelor subiective
 separă o problem ă majoră și complex ă în probleme mai mici și mai ușor de rezolvat
 furnizează o reprezentare a ra ționamentului clinic

48LIMITE
 încurajeaz ă simplific ările ce reduc dimensiunile problemelor
 necesită analiza a numeroase date
 puțin obișnuită
 cronofagă
 furnizează o reprezentare numai a ra ționamentului clinic

Anchete epidemiologice de tip caz/control
 Scopul
o de a dovedi existen ța sau inexisten ța unei asocia ții epidemiologice între factorii de risc și
boală
o de a verifica dac ă o ipoteza epidemiologic ă, formulat ă în urma unor observa ții clinice, a
lecturii sau în urma unei anchete epidemiologice descriptive, este adev ărată sau falsă
o de a stabili cauza bolii, prin investigarea asocia ției factor de risc – boal ă
 caracteristici
o sunt studii observa ționale, respectiv anchete analitice.
o direcția realizării investiga ției este retrospectiv ă: se porne ște de la efect spre cauz ă, deci,
factorul de risc este observat și înregistrat dup ă apariția bolii.
o de aceea se mai numesc și studii anamnestice sau retrospective
o în momentul investig ării, boala este prezent ă
 Alte denumiri:
o studii retrospective
o studii anamnestice (factorul de risc este c ăutat anamnestic).
 Modelul
o fiind anchet ă analitică, sunt necesare dou ă loturi:
 lotul cazurilor (bolnavi cu o anumit ă afecțiune) care reprezint ă lotul test;
 lotul de comparare (non-bolnavi) care reprezint ă lotul martor;
o se va căuta apoi în trecut existen ța sau nu a expunerii la factorul de risc, fiecare dintre
cele două loturi împ ărțindu-se în expu și sau non-expu și
o în ambele loturi se caut ă factorul de risc.

o se așteaptă ca propor ția expușilor în rândul cazurilor s ă fie mai mare decât propor ția
expușilor în rândul nonbolnavilor.
o se folosesc când prevalen ța bolii în popula ție este mic ă, sub 10%.
o permit studiul asocia ției mai multor factori de risc cu aceea și boală, mai ales c ă în bolile
cronice sunt incrimina ți mai mul ți factori de risc.
o selectarea loturilor este efectuat ă de investigator
o grupurile se identific ă pe baza efectelor (rezultatelor) iar cercetarea expunerii este
retrospectiv ă
o dezavantaje:

49 nu se realizeaz ă într-o manier ă experimental ă,
 direcția acestor anchete este de la boal ă spre factorul de risc.
o sunt cele mai frecvent folosite pentru c ă prezintă o serie de avantaje.
o selecționarea loturilor
 formularea unor criterii de diagnostic
 pentru anumite boli exist ă criterii unanim acceptate – criterii elaborate de
experți OMS;
 pentru alte boli aceste criterii nu exist ă și atunci ele trebuie formulate de
investigator în a șa fel încât s ă nu fie interpretabile (discutabile).
o trebuie eliminate ambiguit ățile legate de form ă, de stadiul bolii.
o este necesar ă delimitarea în timp și în spațiu (de unde se
selecționează cazurile).
 alegerea lotului test (lotul cazurilor)
 cazurile selec ționate pentru studiu trebuie s ă provină din eligibili:
o numai acele cazuri din perioada de timp stabilit ă și cu diagnosticul
stabilit dup ă criteriile formulate de investigator.
 baza de selec ție (eligibili) trebuie s ă fie mai numeroas ă pentru a ob ține
numărul de cazuri necesare.
 lotul test poate fi constituit din:
o bolnavi spitaliza ți
o populația țintă, ceea ce ar cre ște reprezentativitatea anchetei;
 nu ar mai exista factorul de distorsiune reprezentat de
atracția bolnavului fa ță de spital.
 formele bolii întâlnite în popula ția general ă ar putea fi
diferite de cele care ajung în spital.
 selecția cazurilor din popula ția țintă este însă mult mai
costisitoare și mai puțin facilă;
o categorii special selec ționate (anumite boli profesionale).
 este de dorit ca s ă fie selecționate cazurile noi de boal ă și nu cele vechi,
deoarece pot apare factori de distorsiune (de ex. la cazurile vechi de
boală, frecvența factorului de risc s ă fie mai mic ă, urmare a modific ării
comportamentului unor bolnavi).
 în cazul când boala este rar ă suntem constrân și să luam în studiu atât
cazuri noi cât și cazuri vechi de boal ă.
 alegerea lotului de comparare (control)
 reprezintă partea critic ă a anchetelor cazuri-control.
 lotul de comparare trebuie s ă fie similar lotului de cazuri, cu excep ția
bolii respective (suspectat ă a se asocia factorului de risc).
 important este s ă eliminăm factorii de risc care, e posibil, s ă fie comun
atât cazurilor cât și martorilor.
 de asemenea se pune problema ca grupul de comparare s ă fie alcătuit din
persoane bolnave de alt ă boală decât cea studiat ă și care nu se asociaz ă
aceluiași factor de risc care determin ă boala luat ă în studiu, sau s ă fie cât
mai heterogen (mai multe afec țiuni). Este de preferat cea de a dou ă
variantă: grup heterogen.
 asemănarea dintre cele dou ă loturi se asigur ă foarte frecvent prin metoda
perechilor, dup ă stabilirea unor criterii de similitudine (vârst ă, sex,
categorie social ă).
 baza de selec ție pentru lotul de control poate fi:
o bolnavii interna ți în spital cu alt diagnostic;
o un eșantion din popula ția general ă.

50 e bine dac ă se utilizeaz ă două loturi de comparare:
o 1 din popula ția general ă și
o 1 din bolnavii interna ți în spital cu alte afec țiuni decât cea luat ă în
studiu.
 determinarea num ărului necesar de cazuri depinde de:
 prevalența expunerii în grupul de comparare;
 mărimea riscului relativ estimat;
 eroare de spe ță I () și de speță II ().
 aceste elemente sunt introduse într-o formul ă pe baza c ăreia se poate
determina efectivul necesar.
 în ceea ce prive ște efectivul grupului martor se pune întrebarea: el trebuie
să fie egal, mai mic sau mai mare decât efectivul grupului test?
 dacă boala este foarte rar ă și numărul cazurilor g ăsite este foarte mic,
atunci raportul trebuie s ă fie de 2 – 3 martori pentru un caz. Aceasta va
determina cre șterea puterii testului de comparare.
o culegerea informa țiilor
 în culegerea informa țiilor este necesara îndeplinirea a dou ă condiții:
 folosirea acelora și metode și pentru lotul cazurilor și pentru lotul control;
 acuratețea informa țiilor să fie cât mai mare.
 informațiile pot fi culese :
 din foile de observa ții;
 prin examinare direct ă sau interviu.
 deoarece informa țiile se culeg dup ă apariția bolii, este posibil s ă apară erori ,
distorsiuni generate fie:
 de către bolnavi (nu- și amintesc despre f actorii de risc);
 de către investigator (va c ăuta cu insisten ță prezența factorilor de risc la
cei care au boala).
 aceste distorsiuni care pot s ă apară în culegerea informa țiilor pot fi evitate dacă
persoana care culege informa țiile nu cunoa ște:
 ipoteza epidemiologic ă care se dore ște a fi verificat ă;
 loturile luate în studiu.
o Măsurarea asocia ției
 datele obținute în urma efectu ării anchetei se introduc în tabelul de contingen ță
“2×2”:
Boala Factor de risc + – Total
+ a b a + b
– c d c + d
Total a + c b + d a + b + c + d
 loturile cu care se pleac ă sunt a +c și b +d și se caută “a” și “b”, respectiv
frecvența expunerii la bolnavi și respectiv martori:

frecvența factorului de risc în lotul cazurilor

frecvența factorului de risc în lotul control
 forța asociației se măsoară cu riscul relativ – vezi anchetele de cohort ă


 în ancheta cazuri-control, riscul relativ nu se poate calcula direct pentru

51că nu se poate m ăsura riscul bolii la expu și și la neexpu și.
 dovada for ței asociației se poate face cu riscul relativ estimat (odds ratio,
raportul cotelor) care reprezint ă raportul între dou ă probabilit ăți:
o

 Odds ratio este similar riscului relativ.
 când boala este rar ă, se poate demonstra c ă a/(a+b) și c/(c+d) sunt ni ște
valori foarte mici și riscul relativ poate fi estimat de OR:


 excesul riscului la expu și se măsoară prin riscul atribuibil:
RA= (OR-1)/OR
 fracțiunea etiologic ă a riscului atribuibil :


 impactul ac țiunii factorului de risc în popula ție se măsoară cu riscul
atribuibil în popula ție:


o P0 = prevalen ța expunerii la martori (lotul control)
o P = prevalen ța expunerii în popula ția general ă
 chiar dac ă prevalen ța expunerii în popula ția general ă nu este cunoscut ă, riscul
atribuibil se poate m ăsura deoarece deosebirea între P0 și P nu este prea mare (P0
 P).
 Exemplu:
 factorul de risc este fumatul;
 efectul este cancerul pulmonar;
 riscul relativ estimat (OR) printre fum ători este de 9,08;
 frecvența fumatului în popula ția de referin ță este 50%. (P0 = 50%)
o 80% 10011) 0,50(9,81) 0,50(9,8RAP% 
o Interpretare: 80% din totalul deceselor prin cancer pulmonar din
populația de referin ță pot fi atribuite fumatului
o Analiza și interpretarea rezultatelor
 pentru comparare se determin ă intervalul de încredere pentru raportul cotelor
(OR).
 se determin ă riscul relativ rezumativ (sinteza riscului relativ) atunci când au fost
luati în studiu mai mul ți factori de risc.
 pentru a elimina distorsiunile date de factorii de confuzie se pot folosi:
 analiza pe perechi;
 analiza stratificat ă, metoda Mantel – Haenszel pentru eliminarea
factorilor de confuzie;
 analiza de regresie logistic ă care permite m ăsurarea efectului pe care îl
determină mai mulți factori de risc asupra efectului global.
 Avantajele anchetelor cazuri – control:
 realizarea anchetei este mai facil ă;
 sunt ieftine;

52 perioada de observare este mai mic ă (realizarea mai rapid ă);
 frecvent lotul test este alc ătuit din cazuri clinice (bolnavi interna ți în spital, deci
acces facil pentru investigator
 indicate pentru boli rare și /sau boli cu perioad ă de latență mare.
 permit studierea asocia ției mai multor factori de risc pentru aceea și boală (foarte
util în special pentru bolile cronice)
 Limitele anchetelor cazuri – control:
 nu sunt realizate într-o manier ă experimental ă
 nu permit o estimare direct ă a riscurilor;
 nu permit o estimare direct ă a forței de asocia ție (ci o estimare indirect ă a OR);
 pot introduce distorsiuni de selec ție, de informa ție, de confuzie;
 alegerea grupului control care este foarte important ă creează adeseori probleme.

3. FACTORII STUDIA ȚI
 sunt defini ți în funcție de ipoteza enun țată;
 se referă la: expunerea la factori: de risc, cauzali, predispozan ți, favorizan ți, precipitan ți,
complementari
ATENTIE – demonstrarea expunerii la un factor studiat ≠ demonstrarea cauzalit ății
 intervenție:
• tratament medicamentos / chirurgical; tehnici de reeducare;
• îngrijire; schimbarea comportamentului / modului de via ță etc.
 test: diagnostic, chestionar de evaluare (inclusiv calitatea vie ții) etc.
 se pune accent pe acurate țea metodologica de: definire, m ăsurare, validare (sensibilitate,
specificitate, valori predictive, valoare global ă)

4. CRITERII DE EVALUARE
 criterii de evaluare / ra ționament / factorul rezultant – cei 5 “D”:
 deces DEATH
 boala DESEASE
 invaliditate DISABILITY
 disconfort DISCONFORT
 insatisfac ție DISSATISFACTION
 în prezent criteriul cel mai frecvent utilizat: CALITATEA VIE ȚII
 rigoarea metodologic ă impune: definirea, m ăsurarea, validarea criteriilor de evaluare (vezi scale
de evaluare a calit ății vieții, chestionare, curbe de supravie țuire etc.)

5. POPULA ȚIA
 generalizarea rezultatelor studiului = rigoare metodologic ă în stabilirea popula ției de studiat:
număr, categorie, criterii de includere / excludere, rata r ăspunsurilor
 lot ≠ eșantion (define ște reprezentativitatea rezultatelor)
 mărimea eșantionului: amplitudinea efectului a șteptat; capacitatea testului de a demonstra
diferența; pragul de semnifica ție stabilit; resurse disponibile
 populația sursa ≠ potențial selecționată în studiu ≠ accesibilă ≠ în mod real studiat ă

6. FACTORI DE CONFUZIE ȘI ERORI
FACTORI DE CONFUZIE
 Asocierea în plan statistic nu corespunde cu realitatea biologic ă – depinde de un alt
factor real
MODIFICATORI AI EFECTELOR
 Elemente care modific ă relația existent ă între un factor cauzal și boala rezultat ă
 Factor de confuzie  modificatorii efectului

53ERORI DATORITA INTAMPLARII
 Diferența observat ă în mod întâmpl ător nu este totdeauna real ă statistic
 Selecția întâmpl ătoare a persoanelor în e șantioane diferite = r ăspuns diferit la interven ție
(TCR – randomizarea este o selec ție aleatorie recomandata )
ERORI SISTEMATICE: contribuie la estim ări ale parametrilor la valori în mod sistematic mai
ridicate sau mai cobarate decât cele reale
 Definirea popula ției țintă și populației sursă;
 Fluctuații de eșantionaj
 Bias: de selec ție; de clasificare; de confuzie;
 Neraportarea rezultatelor studiilor «negative»

7. REZULTATE
 Elemente definite înc ă din etapa de creare a protocolului:
• tipul de analiz ă statistică;
• testele statistice;
• pragul de semnifica ție (intervalului de încredere)
 Concordanta cu: obiectivele, ipoteza, tipul de studiu, factorii studia ți, criteriile de evaluare,
populația, erori posibile;
 Alegerea programelor de statistic a (soft-uri) consacrate, recunoscute, necostisitoare, cu capacit ăți
performante adaptate necesit ății, etice
Noțiunea de nivel al probelor științifice…
 Nivelul probelor științifice: caracterizeaz ă puterea studiului de a r ăspunde la problema pus ă la
începutul cercet ării

1. Clasificare nivelului probelor:
 nivel puternic:
 protocolul este adaptat pentru a r ăspunde cel mai bine la problema cercetat ă
 studiul este realizat f ără erori sistematice (bias) importante
 analiza statistic ă este adaptat ă obiectivelor (puterea studiului crescut ă)
 nivel intermediar:
 protocol adaptat dar:
 puterea studiului limitat ă si/sau deficiente minore în metodologia de studiu
 nivel redus:
 protocol adaptat dar :
 puterea studiului redus ă (statistica minim ă, de bază), bias-uri greu de controlat

2. …Gradarea recomand ărilor
 Gradarea recomand ărilor – decizia diagnostic ă sau terapeutic ă precizată în funcție de puterea
probelor științifice furnizate de datele din literatura medical ă și avizul profesioni știlor
 Clasificarea recomand ărilor:
 grad A: bazate pe cuno ștințe științifice obținute prin studii cu nivel puternic al probelor
științifice
 grad B: bazate pe prezum ții științifice oferite de studii cu nivel intermediar al probelor
științifice
 grad C: bazate pe studii cu nivel sc ăzut al probelor științifice
Aprecierea nivelului de eficacitate a unei interven ții medicale dup ă tipul studiului (adaptat dup ă
Canadian Task Force on the Public Health)
I. Probe științifice obținute prin cel pu țin un trial clinic comparativ, randomizat
II 1. Probe științifice obținute prin intermediul unui trial clinic randomizat non-comparativ
II 2. Probe științifice obținute prin studii de cohort ă sau studii caz-martor de preferin ță
multicentric
II 3. Probe științifice obținute prin compararea unor cohorte istorice

54III Avizul exper ților
Studii descriptive
Nivelul probelor științifice din literatur ă și forța recomand ărilor în practica clinic ă (adaptat dup ă
scorul Sackett)
Gradul recomand ărilor (dup ă ANAES)

Rate, Rapoarte, Propor ții

Raportul
 Expresia rela ției dintre dou ă cantități
 Pot fi de aceea și natură sau diferite
 Numărătorul nu este inclus în numitor

Matematic exprimat ca: Unde “n” este de obicei 1

Exemple de rapoarte
 Raportul sexelor: masculin / feminin
 Numărul de paturi per medic
 800 paturi/40 medici
 R = 20 paturi la un medic
 Numărul de participan ți la curs per lector
 30 participanti/5 lectori
 R = 6 participan ți la un lector
Natalitate
Rata nașterilor:
 brută;
 specifică pentru vârsta mamei, sexul copilului, starea economic ă, etc.
= nr. nou-n ăscuți vii înregistra ți într-o anumit ă perioada de timp
x 1000
nr. estimat al popula ției la mijlocul intervalului de timp
Rata fertilit ății:
• în scop teoretic:
Nr. nou-n ăscuți vii înregistra ți într-o anumit ă perioadă de
= timp provenind de la mame în vârsta 15-44 ani x 1000
Nr. estimat al femeilor de vârsta 15-44 ani
la mijlocul intervalului de timp

• utilizare curent ă
 brută;
 specifică pentru vârsta mamei, etnie, starea economic ă, etc.
Nr. nou-n ăscuți vii înregistra ți
= într-o anumit ă perioada de timp _____ x 1000
Nr. estimat al femeilor de vârsta 15-44 ani la mijl ocul intervalului de timp

Rata prematurit ății:
 brută;
 specifică pentru vârsta mamei, etnie, starea economic ă, etc.

Nr. nou-n ăscuți vii cu greutatea la na ștere 10yxn

55= sub 2500g într-o anumita perioada de timp x 100
Nr. n ăscuți vii înregistra ți în aceea și perioadă de timp
Morbiditate
Rata inciden ței:
 bruta pe cauze;
 specifică pentru vârst ă, etnie, sex, starea socio-economic ă, stadiul de boal ă, etc.
Nr. cazuri noi de boala înregistrate = într-o anumit ă perioada de timp
x 10 ă
Nr. popula ției la risc estimat pentru
mijlocul intervalului de timp (a=2,3,4,5,6)

Rata de atac
 bruta pe cauze;
 specifică pentru vârst ă, etnie, sex, starea socio-economic ă, etc.
Nr. cazuri noi de boal ă înregistrate
= în perioada de timp în care boala evolueaz ă epidemic x 10 ă
Total popula ție la risc în aceea și perioadă de timp
(a=2,3,4,5,6)
Rata prevalen ței de moment:
 brută pe cauze;
 specifică pentru vârst ă, etnie, sex, starea socio-economic ă, stadiul de boal ă, etc.
Nr. total cazuri de o anumita boal ă (noi și vechi),
= existente la un moment dat x 10 ă
Num ărul estimat al popula ției la risc,
existent la un moment dat

(a=2, 3, 4, 5, 6)

Rata prevalen ței de perioad ă:
 brută pe cauze;
 specifică pentru vârst ă, etnie, sex, starea socio-economic ă, stadiul de boal ă, etc.
Nr. total cazuri de o anumita boala ( noi si vechi ),
= care apar într-o anumit ă perioadă de timp x 10 ă
Num ărul popula ției la risc estimat pentru
mijlocul intervalului de timp

(a=2,3,4,5,6)

Mortalitate
Rata brută a deceselor:
 brută;
 specifică pentru vârst ă, etnie, sex, starea socio-economic ă, etc.
Nr. total al deceselor înregistrate
= într-o anumit ă perioadă de timp x 1000
Num ărul popula ției estimat pentru
mijlocul perioadei de timp
Rata specific ă a deceselor, pe cauze de deces: sau Rata cauzelor de deces:
 bruta;

56 specifică pentru vârst ă, etnie, sex, starea socio-economic ă, etc.

Nr. deceselor de o anumit ă cauză înregistrate
= într-o anumit ă perioadă de timp x 100.000
Num ărul popula ției estimat pentru
mijlocul perioadei de timp

Proporția specific ă a deceselor, pe cauze de deces sau Propor ția cauzelor de deces (letalitate):
 brută;
 specifică pentru vârst ă, etnie, sex, starea socio-economic ă, etc.
Nr. deceselor de o anumita cauza înregistrate
= într-o anumit ă perioadă de timp
x 100 sau 1000
Num ărul total decese (de toate cauzele)
înregistrate în aceea și perioadei de timp
Rata fatalit ății:
 bruta;
 specifică pentru vârst ă, etnie, sex, starea socio-economic ă, etc.

Nr. deceselor de o anumita cauza înregistrate = într-o anumit ă perioadă de timp
x 100
Num ărul cazuri noi de aceea și boala
înregistrate în aceea și perioadei de timp

a) Rata deceselor fetale I:
 brută;
 specifică pentru vârsta mamei, etnie, starea socio-economic ă, etc.

Nr. decese fetale (vârsta gesta ției 28 săpt. sau peste),
= înregistrate într-o anumita perioada de timp x 1000
Num ărul deceselor fetale (vârsta gesta ției 28 săpt. sau peste),
înregistrate într-o anumit ă perioadă de timp plus num ărul de născuți vii în aceea și perioadă de
timp

b) Rata deceselor fetale II :
 brută;
 specifică pentru vârsta mamei, etnie, starea socio-economic ă, etc.

Nr. decese fetale (vârsta gesta ției 20 săpt. sau peste),
= înregistrate într-o anumit ă perioadă de timp x 1000
Num ărul deceselor fetale (vârsta gesta ției 20 săpt. sau peste),
înregistrate într-o anumit ă perioadă de timp plus num ărul de născuți vii în aceea și perioadă de
timp

a) Propor ția deceselor fetale I:
 brută;
 specifică pentru vârsta mamei, etnie, starea socio-economic ă, etc.

Nr. decese fetale (vârsta gesta ției 28 săpt. sau peste),
= înregistrate într-o anumit ă perioadă de timp x 1000

57 Număr născuți vii înregistra ți în aceea și
perioad ă de timp
b) Propor ția deceselor fetale II:
 brută;
 specifică pentru vârsta mamei, etnie, starea socio-economic ă, etc.

Nr. decese fetale (vârsta gesta ției 20 săpt. sau peste),
= înregistrate într-o anumit ă perioadă de timp x 1000
Num ăr născuți vii înregistra ți în aceea și perioadă de timp
a) Rata mortalit ății perinatale I :
 brută;
 specifică pentru vârsta mamei, etnie, starea socio-economic ă, etc.

Nr. decese fetale (vârsta gesta ției 28 săpt. sau peste),
înregistrate într-o anumit ă perioadă de timp plus nr.
de decese în vârst ă de sub 7 zile de via ță
= în aceea și perioadă de timp x 1000
Numărul deceselor fetale (vârsta gesta ției 28 săpt. sau peste),
înregistrate în aceea și perioadă de timp plus num ărul
de născuți vii în aceea și perioadă de timp

b) Rata mortalit ății perinatale II:
 brută;
 specifică pentru vârsta mamei, etnie, starea socio-economic ă, etc.

Nr. decese fetale (vârsta gesta ției 20 săpt. sau peste),
înregistrate într-o anumit ă perioadă de timp plus nr.
de decese în vârst ă de sub 28 zile de via ță
= în aceea și perioadă de timp x 1000
Numărul deceselor fetale (vârsta gesta ției 20 săpt. sau peste),
înregistrate în aceea și perioadă de timp plus num ărul de născuți vii în aceea și perioadă de timp

Rata mortalit ății infantile:
 brută;
 specifică pentru etnie, sex, greutatea la na ștere, starea socio-economic ă, cauza de deces, etc.

Nr. decese în vârst ă de sub un an de via ță
= înregistrate într-o anumit ă perioadă de timp x 1000
Număr născuți vii înregistra ți în aceea și
perioad ă de timp

Rata mortalit ății neonatale:
 brută;
 specifică pentru etnie, sex, greutatea la na ștere, starea socio-economic ă, cauza de deces, etc.

Nr. decese sub 28 zile de via ță
= înregistrate într-o anumit ă perioadă de timp x 1000
Număr născuți vii înregistra ți în aceea și perioadă de timp

Rata mortalit ății postneonatale:

58
 în scop teoretic:
Nr. decese între 28 zile și până la un an de via ță,
= înregistrate într-o anumit ă perioadă de timp x 1000
Număr născuți vii înregistra ți în aceea și perioadă de timp
din care se scad nr. de decese sub 28 zile de via ță

 utilizare curent ă:
 brută;
 specifică pentru etnie, sex, starea socio-economic ă, cauza de deces, etc.
Nr. decese între 28 zile și până la un an de via ță,
= înregistrate într-o anumit ă perioadă de timp
x 1000
Număr născuți vii înregistra ți în aceea și perioadă de timp

Rata mortalit ății materne:
 brută;
 specifică pentru vârsta mamei, etnie, starea socio-economic ă, etc.

Nr. decese în leg ătură cu sarcina
= înregistrate într-o anumit ă perioadă de timp x 100.000
Număr născuți vii înregistra ți în aceea și perioadă de timp

Proporția (1)
 Expresia rela ției dintre om – parte și întregul din care provine
 Numărătorul este întotdeauna inclus în numitor
 Cantitățile raportate sunt de aceea și natură și măsurate în acela și interval de timp

Proporția (2)

X/Y (10n) Unde `n` este de obicei 100
Exemple de propor ții (1)
 Proporția de rezultate pozitive la un test de laborat or din totalul testelor efectuate într-o anumit ă
perioadă de timp:
 1000 de test ări în trimestrul III
 230 rezultate pozitive la acest test în trimestrul III
 P=23%

Exemple de propor ții (2)
 Mortalitatea propor țională:
decese de o anumit ă cauză într-o perioad ă de timp 100
total decese în aceea și perioadă de timp
 Aprecierea importan ței relative a unei cauze specifice de deces fa ță de totalitatea cauzelor de
deces într-o popula ție

Ratele (1)
 Raportul a dou ă numere între care exista o rela ție:
 Numărătorul = num ărul de evenimente înre gistrate într-o anumit ă populație în perioada de
timp
 Numitorul = efectivul popula ției căreia i s-au înregistrat evenimentele în aceea și perioadă de

59timp
 Măsoară frecvența apariției evenimentului într-o anumit ă populație și perioada de timp
Ratele (2)

X/Y (10n) Unde `n` poate fi 10. 100, 1000, 10000, sau 100000

Tipuri de rate (1)
 Rate brute (natalitate, mortalitate)
 simplu de calculat (evenimente și efectivul întregii popula ții în aceea și perioadă de timp)
 nu permit compararea între popula ții diferite (vârst ă, sex)
 Rate ajustate
 fictive, calculate prin metode statistice mai elaborate
 permit compararea între popula ții diferite (ajustarea “neteze ște” diferen țele dintre popula ții)
Tipuri de rate (2)
 Rate specifice
 Calculate pentru anumite segmente din popula ție (sexe, grupe de vârst ă)
 Pot fi folosite pentru compara ții între popula ții diferite (specifice unui segment de popula ție)

Ratele de Morbiditate
 Măsoară frecvența îmbolnăvirilor într-o anumit ă populație și pentru un anumit timp
 Două măsuri
 Prevalența
 Incidența
Prevalența (1)
 Exprimata matematic ca:

Nr. Total de cazuri într-o anumit ă perioadă de timp
Populația estimata la risc la mijlocul acestei perioade

 Include cazurile vechi și noi de îmboln ăvire
 Folosită mai frecvent pentru bolile cronice

Prevalența (2)
 Este de dou ă tipuri:
 Prevalența de moment = frecven ța tuturor cazurilor de o anumit ă boală la un moment dat
 Prevalența de perioad ă = frecven ța tuturor cazurilor de o anumit ă boală într-o anumit ă
perioadă de timp
 Depinde de inciden ța bolii în popula ție și de durata bolii

Incidența (1)
 Exprimata matematic ca:
Numărul cazurilor noi într-o anumit ă perioadă de timp
Populația estimat ă la risc la mijlocul acelea și perioade

 Măsoară rapiditatea cu care apare o boal ă în popula ție sau frecven ța acumulării cazurilor
 Este și o expresie a probabilit ății de îmboln ăvire într-o anumit ă populație și pentru o anumit ă
perioadă
Incidența (2)
 Populație stabilă și boala rar ă
 Incidența cumulativ ă

60 Numărător = cazuri noi în perioada studiat ă
 Numitor = popula ție estimata la risc la mijlocul perioadei
 Populație mobilă / boală frecventă
 Densitatea inciden ței
 Numărător = cazuri noi în perioada studiat ă
 Numitor = suma perioadelor cât fiecare individ din popula ție a fost la risc de a dezvolta boala
Rata de Atac
 Rata de inciden ță calculată într-o epidemie
 Populații bine definite, urm ărite pentru perioade re lativ scurte (epidemie)
 Numitor = întreaga popula ți e l a r i s c p e d u r a t a e v o l u ției epidemiei / efectivul popula ției la
începutul perioadei de studiu
 Exprimată procentual
Indice
 Aproximarea unei rate
 Folosit când nu putem num ăra direct persoanele la risc (numitorul)
Exemplu:
 Rata mortalit ății materne
 Numărător = nr. decese datorate sarcinii și nașterii într-o anumit ă perioadă
 numitor ideal = nr. sarcini în aceea și perioadă
 numitor folosit = nr. n ăscuți vii înregistra ți, ce aproximeaz ă nr. de sarcini

TIPURI DE ARTICOLE MEDICALE

 Editorial (engl. editorial, fr. éditorial)
 Referat general sau trecere în revist ă (engl. review, fr. revue gé nérale, „mise au point”)
 Articol original (engl. original article, fr. article original)
 Notă, comunicare scurt ă (engl. short communication)
 Caz clinic, fapt clinic (engl. clinical case, fr. cas clinique, fait clinique)
 Scrisoare c ătre editor (engl. letter for editor, fr. lettre à la rédaction)
 Articole specifice profilului, recenzii, articole didactice
EDITORIAL
 solicitat de comitetul de redac ție unui autor consacrat în tema propus ă,
 opinii asupra unor lucr ări publicate, eventual ipoteze noi,
 uneori în rela ție cu un articol din revist ă,
 scurt: 4 – 6 pag. A4.
REFERAT GENERAL
 analiză critică a lucrărilor publicate pe o tem ă dată, definită precis,
 conține numeroase referin țe bibliografice (uneori sute) selec ționate dup ă criterii clare și trebuie
să fie exhaustiv ă,
 trebuie analizat ă metodologia și validitatea lucr ărilor citate,
 este de obicei o lucrare colectiv ă efectuată de mai mul ți experți (seniori!) care au ob ținut
rezultate în domeniu
ARTICOL ORIGINAL
 articol în care este prezentat ă o lucrare de cercetare fundamental ă, de cercetare clinic ă sau
epidemiologic ă,
 autorii (provenind adesea de la mai multe discipline) prezint ă metodele utilizate și rezultatele
obținute pe care le discut ă în relație cu starea cuno ștințelor actuale asupra subiectului.
 V. structura unui articol original
NOTĂ, COMUNICARE SCURT Ă
 lucrare original ă scurtă, publicată rapid, când s-au ob ținut rezultate certe, pentru consemnarea
unei priorit ăți.
SCRISOARE C ĂTRE EDITOR

61 adresată redactorului șef al revistei,
 critici asupra unui articol publicat recent, come ntarii, rezultatele preliminare ale unui studiu
interesant, un caz clinic scurt.

STRUCTURA UNUI ARTICOL ORIGINAL

 Trebuie respectate cu cea mai mare rigoare instruc țiunile pentru autori specifice fiec ărei reviste,
publicate în revist ă sau pe site-ul de pe Internet al revistei.
 Totodată, există un anumit num ăr de reguli care tind s ă se generalizeze. Unele dintre aceste
reguli nu sunt men ționate în instruc țiunile pentru autori, presupunându-se c ă aceștia le cunosc.
TITLUL ARTICOLULUI
 Foarte important.
 Scurt dar și informativ.
 Uneori limitat la 10-15 cuvinte.
 Este definitivat când articolul a fost finalizat.
 Unele reviste au un „titlu scurt” – din 40 de carac tere maximum, care se introduce sus sau jos în
fiecare pagin ă.
AUTORII
 De obicei cu numele și inițiala (inițialele) prenumelui.
 Primul autor – cel care a realizat esen țialul (lucru, dirijare, redactare).
 Ceilalți autori, în func ție de participare la lucru și la redactare.
 Numele șefului de clinic ă sau laborator se scrie ultimul, el î și asumă responsabilitatea – autor
corespondent.
 Revistele importante solicit ă semnăturile autorilor.
 Adresa de coresponden ță (e-mail)
Rezumatul, cuvintele cheie
1. Foarte important deoarece:
 este partea din articol citit ă, cel mai adesea,
 este accesibil în baza de date,
 se scrie obligatoriu în englez ă, chiar dac ă articolul este scris în alt ă limbă,
 se scrie dup ă ce articolul a fost redactat.
2. Structura rezumatului: IMRAD (Introduction, Methods, Results and Discussion)
 Uneori, în cazul studiilor clinice:
o scop (Objective),
o protocol și metode de lucru (Design),
o loc și condiții de realizare a studiului (Setting),
o descrierea popula ției și criterii de selec ție (Patients),
o metode de analiz ă și principale rezultate (Measurement and Results),
o concluzii și aplicații practice (Key – Conclusions).
3. Conținutul rezumatului
 Scopul formulat într-o singur ă fraza,
 Celelalte p ărți până la 3 fraze,
 Partea cu rezultate este mai extins ă, conținând valori numerice și teste statistice,
 Ultima fraz ă reia concluzia principal ă a articolului,
 După normele Vancouver, rezumatul este limitat la 150 de cuvinte, dar numeroase reviste
acceptă 250 până la 300 cuvinte, adic ă o pagină A4 cu dublu spa țiu.
4. După rezumat urmeaz ă CUVINTELE CHEIE (engl. key words, fr. mots clés)
 De obicei în num ăr de 3-5, cuvintele cheie servesc la indexarea în baze bibliografice.
 Aceste cuvinte cheie sunt reluate pe Internet în MESH (Medical Subject Heading) disponibil la
nivel interna țional.
5. REMARC Ă:
 Rezumatele pentru congrese se deoseb esc de cele publicate în reviste înso țind fiecare un articol.

62Astfel, acestea sunt adesea mai lungi (maxim 500 de cuvinte), este autorizat ă introducerea de
tabele sau figuri și posedă uneori 1-2 referin țe bibliografice.
STRUCTURA TEXTULUI
 INTRODUCERE
 MATERIAL ȘI METOD Ă
 REZULTATE
 DISCUȚII
 CONCLUZII
INTRODUCERE
 Scopul lucr ării.
 Este adesea alc ătuită din trei p ărți:
o prima, stadiul actual al cunoa șterii subiectului, scurt,
o a doua, aspectul particular, abordat în cercetare, ipotez ă de lucru,
o a treia, obiectivul principal de studiu, cu referire scurt ă asupra metodologiei.
 ERORI ÎNTÂLNITE ÎN INTRODUCERE
o Încercarea de a impresiona prin cuno ștințe și redactarea unei treceri în revist ă.
o Introducere prea scurt ă.
o Stabilirea diferen ței dintre un fapt stabilit (raportat la prezent) și unul men ționat într-
un studiu particular (raportat la trecut).
o Abuzul de abrevieri sau absen ța definirii acestora
MATERIAL ȘI METOD Ă
 Permite evaluarea rigorii științifice.
1. Popula ție studiată – pacienți, animale de experien ță, celule.
 De obicei un e șantion – criterii.
o Dacă sunt mai multe popula ții – criterii.
o Lot martor – caracteristici.
2. Tip de studiu – trebuie definit și explicat dac ă este complex:
 anchete:
 ancheta de cohort ă,
 anchetă caz – martor,
 studiu randomizat pe dou ă grupe paralele,
 evaluarea unui examen diagnostic,
 studiu prognostic,
 studiu transversal, studiu retrospectiv, studiu prospectiv.
3. Schema experimentului, protocol de lucru – se descrie cu precizie, etap ă cu etapă.
4. Date culese:
 definirea variabilelor,
 modalități de măsurare,
 modalități de culegere a datelor.
5. Analiza statistic ă
 uneori reprezint ă un capitol separat, când se precizeaz ă în Instruc țiunile pentru autori;
 cele mai cunoscute modalit ăți:
 teste statistice utilizate pentru compararea variabilelor sau leg ăturii dintre acestea: testul t
Student, testul Chi2-Pearson, compararea a dou ă curbe de supravie țuire (Kaplan-Me їer);
 pragul de semnifica ție p = 0,05;
 metodologie de analiz ă multifactorial ă sau multivariat ă;
 numărul de cazuri incluse sau necesare;
 o analiză statistică incorectă este cauza respingerii unor articole.
 ERORI:
 Nu se dau suficiente detalii pentru a garanta calitatea metodelor.
 Se prezint ă cu detalii o tehnic ă foarte cunoscut ă (standard) în loc de o simpl ă referință
bibliografic ă.

63 Sunt prezentate rezultate amestecate cu metodele.
 Se definesc subiec ții incluși dar nu și modul de selec ție al acestora.
 Se prezint ă modalitățile de selec ție, dar nu și definițiile subiec ților incluși.
 Se prezint ă studiul la prezent.

REZULTATE 
Partea cea mai important ă, care dă credibilitate articolului.
 Rezultatele sunt prezentate sub form ă de:
o text,
o figuri,
o tabele.
 ERORI ÎN UTILIZAREA TABELELOR ȘI FIGURILOR
o Titluri neadecvate studiului.
o Repetarea con ținutului lor în text.
o Figuri și tabele cu acela și conținut.
o Absența mențiunii în text.
o Grav: copierea (scanare, xerox) figurilor din alte surse! (Uneori se observ ă la lucrări
în limba român ă figuri copiate ca atare din lucr ări în englez ă sau francez ă, în care se
mențin notațiile în limba respectiv ă!).
o Figuri neclare, ilizibile.
o Nerespectarea regulilor de prezentare.
 ERORI COMISE LA SEC ȚIUNEA REZULTATE
o Amestecarea rezultatelor cu adev ărat importante cu rezultate lipsite de interes.
o Să nu se raporteze rezultatele selec ției subiec ților.
o Absența rezultatelor cantitative.
o Încercarea de a influen ța cititorul prin formule emo ționale sau empatice.
o Repetarea metodelor la fiecare rezultat.
o Absența sau utilizarea gre șită a figurilor și tabelelor.
o Descrierea studiului la timpul prezent
DISCUȚII
 dacă scopul lucr ării (menționat în introducere) a fost îndeplinit,
 analiza critic ă asupra calit ății și validității rezultatelor;
 compararea rezultatelor cu cele ale altor autori.
ERORI LA SEC ȚIUNEA DISCU ȚII
 Repetarea rezultatelor de la sec țiunea REZULTATE.
 Repetarea validit ății metodelor deja prezentat ă la secțiunea METODE.
 Citarea cu multe detalii a unor studii sau rezultate f ără importan ță.
 Transformarea discu țiilor într-un catalog de erori.
 Nu se ține seama de publica țiile cele mai recente pentru punerea în perspectiv ă a rezultatelor.
CONCLUZII
 text scurt cu men ționarea altor c ăi de cercetare în viitor, sau consecin țele practice ale rezultatelor
obținute.

Referințele bibliografice
1. monografii, c ărți:
o autori, titlu, ± traduc ător, ± editor, edi ție, publicare (loc, editor), an, caracterizare
cantitativă (nr. Total pagini sau pagini le care sunt citate), colec ție, notă (titlul
original), num ăr standard ISBN
2. articole:
o autori, titlu, ± responsabilitate secundar ă, titlul documentului gazd ă, ediție, an,
desemnarea fasciculului, paginile consultate, num ăr standard ISSN