Словарь статистических терминов.
 

Статистические термины:

Исход, событие — клинически значимое явление, лабораторный показатель или признак, который служит объектом интереса исследователя. При проведении клинических испытаний исходы служат критериями оценки эффективности лечебного или профилактического воздействия.
Таблица сопряженности — таблица, где приведены все возможные исходы исследования по изучению эффективности лечебного воздействия. На основе этой таблицы рассчитывают все ключевые показатели.
[Ссылки могут видеть только зарегистрированные пользователи. ]
Частота событий (Event rate, ER)
Отношение события ко всей группе. Например, если событие развилось в 38 случаях из 100, то ER равно 0,38. Термины CER (ЧИК) и EER (ЧИЛ), описывают эту частоту в контрольной и экспериментальной группах соответственно.
Частота исходов в группе лечения/эксперимента, ЧИЛ (Experimental event rate, EER)
По таблице сопряженности: А/(А+В)
Частота исходов в контрольной группе, ЧИК (Control event rate, CER)
По той же таблице: С/(С+D)

Снижение абсолютного риска, САР (Absolute risk reduction, ARR)
абсолютная арифметическая разница в частоте неблагоприятных исходов между группами контроля и лечения. Если в группе вмешательства неблагоприятные исходы чаще, то "снижение" будет со знаком "минус". CAP (ARR) = ЧИК (CER) - ЧИЛ (EER)
Относительный риск, ОР (Relative risk)
отношение частоты изучаемого исхода среди лиц, подвергавшихся и не подвергавшихся определенному воздействию, отношение частоты изучаемого исхода в группе вмешательства к его частоте в группе контроля. Относительный риск не несет информации о величине абсолютного риска (заболеваемости). Даже при высоких значениях относительного риска абсолютный риск может быть совсем небольшим, если заболевание редкое. Относительный риск показывает силу связи между воздействием и заболеванием. Значение ОР от 0 до 1 соответствует снижению риска, более 1 - его увеличению. ОР равный 1 означает отсутствие эффекта. Используется в рандомизированных контролируемых испытаниях и когортных исследованиях. OP (RR) = ЧИЛ (EER)/ЧИК (CER)
Снижение относительного риска, СОР (Relative Risk Reduction, RRR)
относительное уменьшение частоты неблагоприятных исходов в группе лечения по сравнению с таковой в контрольной группе; приводится вместе с 95% ДИ. Метод оценки клинической значимости изучаемого эффекта в проспективных исследованиях. Выражается в процентах. СОР (RRR) = |ЧИЛ (EER) - ЧИК (CER)|/ЧИК (CER)

Возможно варианты того же:
Повышение относительного риска, ПОР
относительное увеличение частоты неблагоприятных исходов в группе лечения по сравнению с контрольной группой; приводится вместе с 95% ДИ.
Повышение абсолютного риска, ПАР
то же, что и снижение абсолютного риска. Обычно используется при изучении вредных воздействий, оценки влияния факторов риска на развитие заболевания
Повышение относительной пользы, ПОП
относительное увеличение частоты благоприятных исходов в группе лечения по сравнению с контрольной группой; приводится вместе с 95% ДИ.
Повышение абсолютной пользы, ПАП — абсолютная арифметическая разница в частоте благоприятных исходов между группами лечения и контроля.

Число больных необходимое для лечения, ЧБНЛ (Number needed to treat, NNT)
число больных, которых необходимо лечить определенным методом в течение определенного времени, чтобы достичь определенного благоприятного эффекта или предотвратить определенный неблагоприятный исход у одного больного; приводится вместе с 95%. Эта величина обратная снижению абсолютного риска, САР(ARR). ЧБНЛ (NNT) = 1/САР (ARR).
Индекс потенциального вреда, ИПВ (Hazard Potential Index, HPI)
число больных, которые должны получить экспериментальное лечение, чтобы у одного дополнительного больного развился неблагоприятный исход, по сравнению с больными из контрольной группы; приводится вместе с 95%. ИПВ = 1/ПАР

Шансы (Odds)
отношение вероятности того, что событие произойдет, к вероятности того, что событие не произойдет. Шансы и вероятности содержат одну и ту же информацию, но по-разному выражают ее. Если вероятность того, что событие произойдет, обозначить p, то шансы этого события будут равны p/(1—p). Например, если вероятность выздоровления составляет 0,3, то шансы выздороветь равны 0,3/(1 - 0,3)=0,43. Если вероятность вытащить любую карту пиковой масти из колоды составляет 0,25, то шансы этого события равны 0,25/(1 - 0,25)=0,33.
Отношение шансов, ОШ (Odds ratio, OR)
отношение шансов события в одной группе к шансам события в другой группе, или отношение шансов того, что событие произойдет , к шансам того, что событие не произойдет. Отношение шансов используется для представления результатов мета-анализов и исследований случай-контроль. Если заболевание очень редкое, то отношение шансов примерно равно относительному риску. Значения ОШ от 0 до 1 соответствуют снижению риска, более 1 - его увеличению. ОШ равное 1 означает отсутствие эффекта. ОШ (OR) = A/B : C/D. Или OR=(EER/(1-EER))/(CER/(1-CER))

Доверительный интервал, ДИ (Confidence interval, CI)
показывает в каких пределах могут колебаться истинные значения в популяции. Так, 95% ДИ означает, что истинное значение в 95% случаев лежит в пределах рассчитанного интервала. Формула расчета зависит от типа данных. Методики расчета ДИ для средней величины, для пропорции, для разницы средних величин, для разницы двух пропорций, для отношения двух пропорций, для отношения рисков и шансов отличаются. Величина ДИ характеризует степень доказательности данных, в то время как значение p указывает на вероятность отклонения нулевой гипотезы.
______________________
Использованы материалы:
[Ссылки могут видеть только зарегистрированные пользователи. ]
[Ссылки могут видеть только зарегистрированные пользователи. ]
[Ссылки могут видеть только зарегистрированные пользователи. ]
[Ссылки могут видеть только зарегистрированные пользователи. ]

Коллеги, просьба не постить в эту тему, во избежание нагромождения. Ваши советы, дополнения, вопросы и пожелания приветствуются здесь: http://www.forums.rusmedserv.com/sho...370#post911370

Прогностическая ценность диагностического теста

[Ссылки могут видеть только зарегистрированные пользователи. ]

Прогностическая ценность теста (predictive value)
вероятность наличия (отсутствия) заболевания при известном результате исследования. Когда распространенность заболевания стремится к 0%, прогностическая ценность положительного результата стремится к нулю. Когда распространенность заболевания стремится к 100%, прогностическая ценность отрицательного результата стремится к нулю.
Прогностическая ценность положительного результата (positive predictive value, +PV)
вероятность наличия заболевания при положительном (патологическом) результате теста. +PV=a/(a+b)
Прогностическая ценность отрицательного результата (negative predictive value, -PV)
вероятность отсутствия заболевания при отрицательном (нормальном) результате теста. -PV=c/(c+d)
Прогностическая ценность зависит от чувствительности и специфичности метода диагностики, а также распространенности заболевания в исследуемой популяции.
Распространенность (prevalence, P)
определяется как отношение числа лиц с наличием заболевания (или любого другого состояния) ко всей исследуемой популяции. P=(a+c)/(a+b+c+d)
Чувствительность (Sensitivity, Se)
Доля лиц с заболеванием, имеющих позитивный результат диагностического теста. Или вероятность того, что пациент с данной болезнью будет выявлен, то есть способность теста выявить пациентов имеющих заболевание или пропорция в % людей с определенным состоянием, которые были выявлены при помощи теста как имеющие его. Чем чувствительнее тест, тем выше прогностическая ценность его отрицательного результата (т.е. возрастает вероятность того, что отрицательные результаты теста отвергают наличие заболевания). Se=a/(a+c)
Специфичность (Specificity, Sp)
Доля лиц без заболевания, имеющие отрицательный результат теста. Или вероятность того, что пациент без данного заболевания не будет диагностирован как имеющий его, то есть способность теста идентифицировать тех пациентов, которые не имеют заболевание или пропорция людей не имеющих заболевания, которые были правильно определены как здоровые при помощи отрицательного результата теста. Чем специфичнее тест, тем выше прогностическая ценность его положительного результата (т.е. возрастает вероятность того, что положительные результаты теста подтверждают предполагаемый диагноз). Sp=d/(b+d)

Отношение правдоподобия, ОП (likelihood ratio, LR):
Вероятность того, что данный результат диагностического теста будет ожидаться у пациента с заболеванием по сравнению с вероятностью, что тот же самый результат будет ожидаться у пациента без заболевания. Показывает, во сколько раз выше (ниже) вероятность получить данный результат теста у больных, нежели у здоровых.
Отношение правдоподобия положительного результата, ОП+, +LR
+LR=[a/(a+c)]/[b/(b+d)] или +LR = Se/(1-Sp)
Отношение правдоподобия отрицательного результата, ОП-, -LR
-LR=[c/(a+c)]/[d/(b+d)] или -LR = (1-Se)/Sp
Если отношение правдоподобия положительного результата теста равно 1, то это значит, что вероятность положительного результата теста у больного такая же, как вероятность положительного результата теста у здорового. Если отношение правдоподобия положительного результата теста равно 5, то это значит, что вероятность положительного теста у больного в 5 раз выше, чем вероятность положительного результата теста у здорового.

Стандартное отклонение
 

Проблема с РАЗМЕРОМ сабжа.

Как отклонение может быть большим, чем среднее значение?

The mean (SD) time to recurrence was 481.88 (424.39) days in the surgery group and 525.74 (790.83) days in the CRT group (P = 0.219)

:bc:

Может, кому-то пригодится здесь в будущем, пускай лежит:

[Изображения доступны только зарегистрированным пользователям]

Если в доверительный интервал попадают невозможные значения (например отрицательные значения времени пробывания в стационаре), то сразу понятно что эта случайная величина не имеет Гаусова распределения. Это как минимум гаусиана обрезанная в невозможных отрицательных значениях или вообще не гаусиана. Для этой случайной величины неправомерно использовать параметрические показатели, такие как SD. Для описания необходимо пользоваться непараметрической статистикой, например медианой и квартилями.

Вот и назрел очередной вопрос....
Может ли средняя величина находиться вне границ доверительного интервала?

The percentage of patients who achieved a complete response
(no emesis and no rescue therapy) in the overall phase (0–120h)
was significantly higher in the fosaprepitant group than in the control
group {64% [95% confidence interval (CI) 16–46%]
versus 47% [95% CI 10–36%]; P = 0.0015}

На первый взгляд - лишено здравого смысла.

Насколько я понимаю, речь идет о статье [Ссылки могут видеть только зарегистрированные пользователи. ]
Если подсчитать доверительные интервалы для пропорций (например, сайт [Ссылки могут видеть только зарегистрированные пользователи. ]), то получится:

Для группы фозапрепитанта (173 человека, 64,2% достигших результата) 95%CI - 55,18% - 69,62%

Для группы плацебо (166 человек, 47,3% достигших результата) 95%CI - 39,73% - 54,87%

В этом здравый смысл виден - CI не перекрываются, следовательно, разница частот в группах значима...

На всякий случай прошу прощения у всех специалистов в статистике.

Вот что бы я, коллеги, без Вас делал?! ;-)

Обобрялка не работает... Спасибо и за ресурс!

Не, это авторы мабуть просят прощения :ax:

Thank you for your interest in our work. As you are writing, 95% CIs in the article are incorrect. We have also noticed these errors and are preparing to send corrigendum to the editor. The correct 95% CIs are the followings.

Fosaprepitant: n=173, CR rate= 64.2%, 95% CI=57.0 – 71.3%

Placebo: n=167, CR rate=47.3%, 95% CI=39.7 – 54.9%

Thank you again for pointing out errors.


Hiroshi Saito, MD

ring studу - ?

consistent body of evidence from ring studies, cohort studies, and external quality assessment (EQA) schemes