Cercetarea clinică medicală vizează să evalueze relația între factori prognostici și diverse boli. Astfel se [615543]

© Colectivul Disciplinei de Informatic ă Medical ă și Biostatistic ă 1 Punerea în evidență a unor factori de risc sau prognostici 1. Studiul caz -martor
Introducere
Cercetarea clinică medicală vizează să evalueze relația între factori prognostici și diverse boli. Astfel se
poate evalua dacă există o legătura între un factor p rognostic și apariția unei boli ( ex. între fumat și apariția
cancerului bronhopulmonar ), sau dacă un anumit factor progno stic modifică evoluția unei boli ( ex. un
tratament care poate sau nu duce la ameliorare sau vindecare ). Factorii prognostici pot fi: fa ctori de risc ( ex.
duc la apariția unei boli) , sau pot fi factori protectivi ( ex. previn aparția bolii sau ajută la vindecare).
În situația în care se dorește să se evalueze dacă un anumit factor de risc este asociat cu o boală, și/sau
se dorește să se ev alueze cât de puternică este legătura între factor și boală se pot face studii care să observe
aceste aspecte fără ca cercetătorul să intervină – studii observaționale.
Dintre studiile observaționale două sunt foarte des folosite: studiul caz -martor și s tudiul expus -non-
expus.
În studiile caz -martor se identifică pers oanele care au o anumită boală – cazurile (ex. copii cu maladia
genetică X din spitalul Y) și se compară cu persoane cu caracteristici similare (sex, vârstă, status socio –
economic), dar care nu au boala – martorii (ex. copii din același spital Y care nu au boala X, fiind internați
pentru infecții ale căilor aeriene superioare) . Apoi se caută factori care ar putea fi asociați cu această boală.
Pentru aceasta se întreabă atât cazurile cât și ma rtorii dacă își amintesc să fi fost expuși la anumiți factori de
risc. O altă variantă este consultarea foilor de observație ale persoanelor înscrise în studiu pentru a găsi
eventuali factori de risc.
Studiile caz -martor sunt in dicate în situația bolilor rare, sunt relativ ușor de realizat (puțin costisitoare,
iau puțin timp), însă pot aduce informații eronate ( ex. subiecții uită anumite expuneri, sau subiecții bolnavi au
tendința să -și aducă aminte mai bine expuneri chiar nesemnificative față de persoanel e sănătoase).
Lucrarea de față, precum și alte lucrări care vor urma, au următoarea structură :
 O secțiune în care se descrie pe scurt un studiu (numită Scenariu ).
 O secțiune cuprinzând protocolul studiului, în care trebuie completat cum s -a dorit realiz area studiului
anterior descris (ce obiective s -au dorit a se urmări, ce tip de studiu s -a dorit a se folosi…). Acest protocol de
studiu trebuie întocmit înaintea oricărui studiu, și trebuie să conțină toate datele necesare realizării studiului.
Mare par te din informațiile din protocolul studiului vor fi apoi utilizate în redactarea capitolului „Material și
metodă” a lucrărilor științifice ( ex în partea specială a tezei).
 O secțiune cu descrierea datelor, care ajută să ne facem o impresie despre aspectele care au fost studiate
(factorul de risc, boală). Această secțiune va fi inserată la începutul capitolul ui „Rezultate ” a lucrărilor
științifice.
 O secțiune cu rezultatele obținute , care va permite să aflăm dacă există sau nu o legătură între factorul de
risc și boală, precum și cum este această legătură. Secțiunea de rezultate se va constitui în capitolul
„Rezultate” a lucrărilor științifice.
 O secțiune de interpretări, utilă pentru înțelegerea rezultatelor studiului. Această secțiune va putea face parte
din capitolul „Discuții” a lucrărilor științifice.

© Colectivul Disciplinei de Informatic ă Medical ă și Biostatistic ă 2 Utilitate:
 ințelegerea și interpretarea studiilor caz -martor pe care le veți citi
 realizarea de studii caz -martor pentru teză, studii/ cercetări personale
 realizarea unui protocol de studiu caz -martor

Protocolul studiului

1. Scopul, obiectivele cercetării
Scopul cercetării (evaluarea legăturii între un factor de risc sau protectiv X și o boală Y (sau între o variabilă
dependentă și una sau mai multe variabile independente)/ evaluarea noului test diagn ostic X pentru depistarea bolii Y sau
precizarea diagnosticului acesteia/ evaluarea eficienței (sau a efectelor adverse, etc.) unei noi atitudini terapeutice X în tr-
o boală Y/ descrierea unui nou fenomen de sănătate pentru căutarea de ipoteze privind posi bilii factori prognostici ai
acestuia )
Obiective (evaluarea existenței unei legături între factorul prognostic și boală / cuantificarea importanței acestei
legături / evaluarea caracterului cauzal al acestei legături )

2. Domeniu de cercetare

3.Tipul st udiului

4. Populație țintă și eșantionul de studiu

5. Modalitatea de culegere a datelor
6. Definirea variabilelor

7. Descrierea și analiza datelor
Rezultate: Descrierea datelor
8. Descrierea datelor

 Tabel frecvență pentru consumul de alcool î n sarcină:
Folosiți funcția Countif

 Grafic sectorial pentru cheilopalatoschizis:
Inserați un grafic Pie

Instructiuni

1. Adaptati instructiunile la fisierul dvs.
2. Utilizarea tabelului Pivot pentru realizarea tabelului de frecvențe al unei variabile calit ative dihotomiale:

© Colectivul Disciplinei de Informatic ă Medical ă și Biostatistic ă 3 Meniul Insert

Secțiunea Tables

Butonul Pivot Table

Apăsați OK

Rezultat:

© Colectivul Disciplinei de Informatic ă Medical ă și Biostatistic ă 4 Trageți Malformații
(mutați cu ajutorul
mouse -ului) peste
zona Row Labels

Rezulatul în chenar
albastru

Trageți Malformații
peste zona Values

Rezulatul în chenar
albastru

© Colectivul Disciplinei de Informatic ă Medical ă și Biostatistic ă 5
Realizarea tabelului de frecvență:
Oriunde în spațiul liber pe pagina de lucru introduceți tabelul

Copiați valorile din tabelul Pivot în tabelul realizat mai sus.

 Copiați tabelul ȋn Word.
 Deasupra tabelului inserați următoarele:
 Tabel 1. Distribuția consumului de alcool in timpul sarcinii

1. Realizarea graficului Pie:

Selectați celulele care conțin
cuvintele Da, Nu și frecvențele
calculate (!!!Nu selectați și Totalul,
este incorect să -l reprezentați
grafic).

Meniul Insert

Secțiunea Charts

Butonul Pie

© Colectivul Disciplinei de Informatic ă Medical ă și Biostatistic ă 6 Alegeți tipul graficului

Rezultat

Afișarea pe grafic a procentelor și introducerea titlului adecvat:

Meniul Chart Tools

Secțiunea Design

Secțiunea Chart
Layouts

Alegeți din listă forma
potrivită

© Colectivul Disciplinei de Informatic ă Medical ă și Biostatistic ă 7 Stergeți titlul

 Copiați graficul ȋn Word.
 Sub figură inserați următoarele:
 Figura 1. Distribuția chelopalatoschiz la nou -născuți

Rezultate : Analiza datelor

9. Rezultate analitice.

 Tabelul de contingență dintre factorul de risc și boală

 Grafic tip coloane pentru relatia dintre factorul de risc și boală

 Rata șansei (OR – cross product ) și intervalul de încredere asociat

 Valoarea lui p

Instructiuni
1. Adaptati instrucțiunile de mai jos la fișierul dvs. Sau cititi instructiunile din fisier ul
INSTRUCTIUNI
2. Realizarea tabelului de contingență cu ajutorul tabelului pivot:

© Colectivul Disciplinei de Informatic ă Medical ă și Biostatistic ă 8 Click pe o celulă din
tabelul pivot realizat la
punctul 1

Trageți Malformații
peste Column Labels

Rezultatul in chenar
albastru

© Colectivul Disciplinei de Informatic ă Medical ă și Biostatistic ă 9 Trageți Gen peste Row
Labels

Rezultatul in chenar
albastru

 Copiați tabelul ȋn Word.
 Deasupra tabelului inserați următoarele:
 Tabel 2. Consumul de alcool in timpul sarcinii si cheilopalatoschizis

Realizarea tabelului de frecvență:

Oriunde în spațiul liber pe pagina de lucru intr oduceți tabelul

Copiați valorile din tabelul Pivot în tabelul realizat mai sus.

3. Realizarea graficului coloane pentru dependența dintre Malformații și Gen (Grafic Column):

Selectați celulele care
conțin cuvintele Da, Nu,
M, F și frecvențele
calculate (!!!Nu selectați
și Totalurile, este
incorect să le
reprezentați grafic).

© Colectivul Disciplinei de Informatic ă Medical ă și Biostatistic ă 10

Meniul Insert

Secțiunea Chart

Butonul Column

Alegeți subtipul potrivit:

Rezultat:

Afișarea etichetelor pentru axe pe grafic:

© Colectivul Disciplinei de Informatic ă Medical ă și Biostatistic ă 11
Meniul Chart Tools

Subsecțiunea Labels

Butonul Axis Titles

Primary Horizontal
Axis Title

Title Below Axis

Introduceți textul:
Malformatii

Meniul Chart Tools

Secțiunea Layout

Subsecțiunea Labels

Butonul Axis Titles

Primary Vertical Axis
Title

Rotated Title

© Colectivul Disciplinei de Informatic ă Medical ă și Biostatistic ă 12 Introduceți textul:
Frecventa (%)

 ! nu este nevoie ca graficul sa aiba titlu, acesta va fi etichetat ca mai jos
 Copiați graficul ȋn Word.
 Sub figură inserați următoarele:
 Figura 2. Consumul de alcool in timpul sarcinii si cheilopalatoschizis

Interpretări

10. Indicații (exemple) pentru interpretarea rezultatelor există în fișierul Interpretări .

Interpretarea statistică

Rezultat test
Se scrie în formatul: p=valoare – numele testului folosit, cu maxim 3 zecimale
Ex. p=0.01 – test Student pentru eșantioane perec hi

Interpretare rezultat test
Dacă p<0,05 se respinge ipoteza nulă și se consideră ca fiind adevărată ipoteza alternativă
Daca p≤0,05 nu se poate respinge ipoteza nulă

unde
Ipoteza nulă H0: afirma nonexistenta asocierii sau diferenței;
Ipoteza altern ativă H1: afirmă existența asocierii sau diferenței
p este probabilitatea de a obține un rezultat ca cel găsit din cauza întâmplării în situația în care în realitate nu
există legătură între parametrii urmăriți.

Cuantificarea importanței legături i
Indic atorul care cuantifică im portanța asocierii d epinde de tipul de studiu – studii prognostice, terapeutice
Se utilizează indicatorii ca estimator punctual și interval de încredere asociat: RR, OR, RD, ARR, NNT, REE,
REC .
• Rata sansei – rata de a face boala in functie de expunere (OR aproximeaza RR):

© Colectivul Disciplinei de Informatic ă Medical ă și Biostatistic ă 13

Ex. OR = 6
• Rata sansei este de 6 ori mai mare la un subiect bolnav de a fi expus fata de un subiect care nu este
bolnav

Intervalul de încredere

Notație :
• în formatul: estimator puncual (95% C I limită inferioară -limită superioară),
ex. OR sau RR : 3 (95% CI 1,2 – 7,4)
ex. pentru rezultate procentuale RD, RA sau ARR …: 23% (95% CI 11% -35%),
ex. pentru date cantitative: media lungimii nou născutilor este: 45,7 cm. (95% CI 43,7 -57,7). Datele s e scriu cu
o zecimală (mai multe sau deloc în funcție de importanță)

Interpretare
o interpretare simplificată: intervalul de încredere 95% pentru un indicator este interval ul de valori în care
putem fi 95% siguri că se află adevăratul parametru al populației țintă.

Ex. Adevărata valoare a OR sau RR în populația țintă se află între 1,2 și 7,4 cu o probabilitate de 95%
Ex. Adevărata valoare a RD, RA sau ARR în populația ți ntă se află între 11% și 35% cu o probabilitate de 95%
Ex. Adevărata valoare a mediei lungimii nou născutilor în populația țintă se află între 43,7 și 57,7 cu o
probabilitate de 95%

o interpretare corectă: intervalul de încredere 95% pentru un parametru al unei populații reprezintă un interval
pentru care aproximativ 95% din intervalele construite similar pe eșantioane extrase la întâmplare din populația
de interes, vor conține parametrul urmărit.

Relația dintre intervale de încredere – precizie – număr subiecți
• Cu cât un interval de încredere pentru un parametru e mai îngust, rezultat ele studiului pentru acel parametru
sunt mai precise (ex. interval de încredere pentru RA între 15% – 20%)
• Cu cât un interval de încredere pentru un parametru e mai l arg, rezultat ele studiului pentru acel parametru sunt
mai puțin precise (ex. interval de încredere RA între 15% – 70%)

Lărgimea intervalelor este relativă. Depinde de domeniu de cercetare, de natura legăturii, de numărul de
subiecți. Dacă într -un domeniu de cercetare alte studii pentru aceeași relație ofereau un interval de încredere
RA între 20% și 70% (lărgime de 50%) , iar studiul nostru/de interes are un interval de încredere RA între 30%
și 60% (lărgime de 30%) – cel din urmă are rezultate mai precise . Dacă în alt domeniu de cercetare alte studii
pentru aceeași relație ofereau un interval de încredere RA între 20% și 30% (lărgime de 10%) , iar studiul
nostru/de interes are un interval de încredere RA între 15% și 45% (lărgime de 30%) – cel din urmă are rezultate
mai puțin precise.

© Colectivul Disciplinei de Informatic ă Medical ă și Biostatistic ă 14 • Un interval de încredere este cu atât mai îngust cu cât numărul de subiecti pe care a fost calculat este mai
mare.
• Un interval de încredere este cu atât mai larg cu cât numărul de subiecți pe care a fost calculat este ma i mic.
Din cauza acestui relativism, contează concordanța între afirmații.
Ex. pentru un interval de încredere RA între 30% și 60% consider rezultatele precise pentru că mi se pare că
intervalul este relativ îngust – răspuns corect.
Ex. pentru un interva l de încredere RA între 30% și 60% consider rezultatele imprecise pentru că mi se pare că
intervalul este relativ larg – răspuns corect.
Ex. pentru un interval de încredere RA între 30% și 60% consider rezultatele precise pentru că mi se pare că
intervalu l este larg – răspuns incorect.
Ex. pentru un interval de încredere RA între 30% și 60% consider rezultatele imprecise pentru că mi se pare că
intervalul este îngust – răspuns incorect.

Legătura dintre intervalele de încredere si valoarea lui p.
Știm d acă p rezultat în urma unui test statistic asociat unui indicator medical este mai mare de 0,05, sau nu,
dacă ne uităm la intervalul de încredere.
Există situații le:
1. Indicatorul medical e o diferenț ă între mediile a două grupuri .
Ex. diferența colestero lului inițial – final e 10 mg/dl (95% CI -3 – 23). Pentru aceasta ne gândim care
ar fi absența efectului (absența diferenței între mediile grupurilor comparate). Absența diferenței
între medii, matematic este identificată de valoarea 0. Căutăm această valo are (a absenței diferenței)
în intervalul de încredere 95%.
 Dacă o găsim în interval rezultă că p este mai mare decât 0,05.
 Dacă este în afara intervalului atunci p e mai mic de 0,05.
Obs. Acest lucru e valabil pentru că pragul de 0,05 folosit de obicei pentru testarea statistică este
restul de 5% din afara intervalului de încredere. Un interval de încredere 95% indică cu
probabilitate de 95% care e valoarea indicatorului în populatia țintă. Dacă absenț a efectului se află
în interval, atunci tocmai ipote za nulă (absența diferenței) are o probabilitate mai mare de 5%, de
aceea nu o putem respinge și p e mai mare de 0,05. ex. diferența colesterol inițial -final e 10 mg/dl
(95% CI -3 – 23). p este mai mare decât 0,05, pentru că absența diferenței – 0 se află în interval.

2. Indicatorul medical e o diferență între două proporții
Ex. RA -riscul atribuabil, sau diferența de risc ex: RA = 10% (95% CI -5% – 25%) căutăm 0% în
interval, îl găsim, astfel p e mai mare ca 0,05. RA = 30% (95% CI 20% – 40%) căutăm 0% în
interval, nu -l găsim, astfel p e mai mic ca 0,05.

3. Indicatorul medical e un raport .
Precum e RR -riscul relativ (RIE/RIN sau REE/REC ), sau OR -rata șansei (a*d/b*c) . Atunci absența
diferenței este indicată matematic de valoarea 1, întrucât e un raport. Și pe ntru acești 3 indicatori
căutăm 1 în intervalul de încredere.
ex: RR = 2 (95% CI 1,3 – 3,7) c ăutăm 1 în interval, nu e acolo astfel p e mai mic decat 0,05.
ex: OR = 0,8 (95% CI 0,6 – 18,2) c ăutăm 1 în interval, îl g ăsim astfel p e mai mare decat 0,05.
Valoarea indicatorului este întotdeauna în intervalul de încredere!

Interpretarea clinică a rezultatelor
! Dacă rezultatele obținute sunt semnificative statistic ne uităm la indicatorul medical care cuantifică importanta
efectului/diferentei între grupuri și la intervalul de incredere asociat.

© Colectivul Disciplinei de Informatic ă Medical ă și Biostatistic ă 15 o Indicatorul medical care cuantifică importanta efectului – apreciem daca ni se pare importantă
sau nu valoarea lui (ex. un risc relativ de a face cancer pulmonar de 13 ori mai mare la fumatori
fata de nefumatori, consider ca este foarte important)
Interpretarea are o doză importantă de subiectivism și depinde de experiența în domeniul respectiv; de
ce valori s -au găsit în alte studii pentru acel factor sau pentru alți factori legat de boala de interes.
Importanța depinde de aspectul evaluat:
 Dacă ne interesează legătura între un factor și un alt aspect foarte grav precum este decesul,
valori relativ mici ale indicatorilor (chiar RA – diferență de risc de 2%) sunt importante
clinic, întrucât e vorba de deces.
 Dacă ne interesează legătura între un factor și un alt aspect mai puțin grav precum un nivel
de stres ușor, doar valori relativ mari ale indicatorilor pot fi considerate importante clinic.
 Se va ține cont doar să existe o argumentație logică.
Exemple argum entare: pentru un OR de 5 – întrucât șansa este de 5 ori crescută pentru copiii
consumatorilor de droguri de a avea o malformație consider că factorul este foarte important
clinic întrucât malformațiile au un impact mare asupra integrării sociale a copilul ui. Dacă pentru
aceeași situație argumentați în sens contrar este considerat corect: pentru un OR de 5 – întrucât
șansa este de 5 ori crescută pentru copiii consumatorilor de droguri de a avea o malformație
consider că factorul este relativ puțin important clinic întrucât malformațiile nu mi se par atât de
mari și prin operații se pot corecta. Dacă Ind icatorii de tip raport: OR<1, RR<1 sunt dificil de
evaluat. Plaja de valori între 0 și 1 este echivalentă cu plaja de valori între 1 și infinit!!!
Astfel un RR de 0,1 e echivalent cu un RR de 10 (1/0,1=10). Un RR de 0,01 e echivalent cu un
RR de 100!
o Intervalul de incredere asociat – ne uităm la capetele lui și apreciem daca ni se pare importanta
valoarea fiecarui capat.
 Daca ambele sunt importante, sau ambe le sunt putin importante rezultatele sunt clare și
precise (interval de incredere ingust),
 daca un capat e important și altul neimportant – atunci în realitate putem avea orice variantă
– rezultatele sunt imprecise (interval de incredere larg)
ex 1. un r isc relativ de a face cancer pulmonar de 13 ori mai mare la fumatori fata de nefumatori are
un CI de la 11 -15 – ambele capete sunt importante clinic, și rezultatele sunt precise – interval de
incredere ingust.
Ex. 2 – pentru alt studiu acelasi risc relati v e de 12, dar CI e de la 1,01 -30 – capătul stâng e foarte
putin important, iar capatul drept e important – rezultate imprecise – interval de incredere larg.

o Lărgimea intervalului e dificil de interpretat pentru indicatorii de tip raport: OR, RR. Astfel un
interval de încredere pentru OR între 0.01 și 0,1 este echivalent cu unul între 10 și 100 în direcție
opusă
 dacă rezultatele obținute nu sunt semnificative statistic și dacă efectul observat este puțin
important din punct de vedere clinic (vezi mai sus ) și dacă studiul a fost efectuat pe un
eșantion suficient de mare – atunci cel mai probabil nu există semnificație clinică și nu
merită efectuate alte studii pe aceeași temă. Trebuie făcut o analiză de putere pentru a avea
argumente asupra lipsei efectulu i clinic util
 dacă studiul a fost efectuat pe un eșantion mic – atunci este posibil să nu existe semnificație
clinică, dar alte studii mai mari ar putea fi făcute pentru a verifica studiul de față, întrucât din
întâmplare am fi putut găsi un astfel de rez ultat

 dacă efectul observat este important din punct de vedere clinic atunci este posibil să existe
semnificație clinică dar trebuie alte studii mai mari pentru a descoperi dacă acest efect există

© Colectivul Disciplinei de Informatic ă Medical ă și Biostatistic ă 16 într-adevăr. Întâmplarea poate să ducă la rezultate impo rtante chiar dacă în realitate nu există
diferente.

Concluzi ile laboratorului: lucrarea de astăzi ajută
 în realizarea unor studii caz -martor pentru teză sau pentru alte lucrări științifice
 la înțelegerea și interpretarea studiilor caz -martor pe care le veți citi
+
Trimiteți asistentului de grupă, prin e -mail, acest document Word (după ce îl completați, salvați și închideți în
prealabil), ca fișier atașat (attachment).
În e-mail specificați la Subject: Date de identificare și titlul lucrarii .