Оригінальна мова документу – англійська a absolute risk reduction Снижение абсолютного риска

Selection bias – Систематическая ошибка, связанная с отбором

жүктеу/скачать 373 Kb.

бет	4/4
Дата	27.06.2016
өлшемі	373 Kb.
	#160209

1 2 3 4

Selection bias – Систематическая ошибка, связанная с отбором
1. При оценке validity – достоверности исследований, посвященных медицинским вмешательствам, под систематической ошибкой, связанной с отбором, понимают систематические различия в прогнозе и ответе на лечение между сравниваемыми группами. Random allocation – случайный порядок отнесения участника испытания к той или иной группе и адекватное concealment of allocation – сокрытие этого порядка защищают от систематической ошибки, связанной с отбором. Другие способы разделения участников испытания на тех, кому будет проведено вмешательство, а кому – нет (в частности, если это предоставляется решить тем, кто проводит или получает лечение), более подвержены систематической ошибке, поскольку на решение о выборе лечения могут влиять прогноз и способность реагировать на лечение.
2. Систематическая ошибка, связанная с отбором, иногда используется для описания систематической ошибки, возникающей при отборе исследований для reviews – обзоров. Пример такой систематической ошибки – publication bias - систематическая ошибка, связанная с преимущественной публикацией положительных результатов исследований.
3. Термин “систематическая ошибка, связанная с отбором”, иногда ошибочно используется для обозначения систематических различий в характеристиках между теми, кто отобран для исследования, и теми, кто не отобран. Эти различия могут снижать external validity - обобщаемость результатов исследования, но не отражаются на его internal validity - достоверности.

Sensitivity analysis – Анализ чувствительности
Анализ, выявляющий, насколько могут измениться результаты исследования или systematic review – систематического обзора при изменении метода его проведения. Анализ чувствительности применяют для оценки устойчивости результатов к неопределенным решениям или предположениям по поводу использованных данных и применявшихся методов.

Sequential trial – Последовательное испытание
Испытание, в котором анализ данных проводится сразу после того, как получают результаты у каждого последовательно включенного больного. Такое испытание продолжается до тех пор, пока не будет выявлена явная польза в одной из сравниваемых групп или пока не станет ясно, что не удастся выявить какие-либо различия. Основное преимущество последовательных испытаний в том, что при существенном различии эффективности сравниваемых вмешательств последовательные испытания будут длиться меньше, чем испытания с фиксированной продолжительностью. Однако последовательные испытания можно использовать лишь тогда, когда сравнительно быстро становится известным исход.

Single blind (single masked) – Простой слепой метод (простое маскирование)
Исследователь знает, какое вмешательство проводится, а испытуемые не знают. См. также Blinding – Слепой метод, Double blind – Двойной слепой метод, Triple blind – Тройной слепой метод.

Specialised register – Специализированный регистр
См. Register of trials – Регистр испытаний.

Standardised mean difference – Стандартизованная разность средних
Различие между двумя средними, деленное на оценку внутригруппового стандартного отклонения. Когда исход (такой как боль) измеряется в разных исследованиях различными способами (с использованием разных шкал), то нельзя провести прямое сравнение или объединение результатов исследований в systematic review – систематическом обзоре. Выражая эффекты через стандартизованную безразмерную величину, можно объединять результаты. Стандартизованная разность средних иногда обозначается буквой d .

Statistical power – Статистическая мощность
Вероятность того, что null hypothesis – нулевая гипотеза будет отклонена, если она действительно ложная. В исследованиях эффективности медицинских вмешательств мощность – это степень гарантии того, что не будет сделано ложноотрицательное заключение о неэффективности вмешательства, если в действительности оно эффективно. Мощность исследования определяется размером выборки (количеством участников), числом событий (например, инсультов) или степенью вариации исхода, если он является непрерывной величиной (например, масса тела), минимальным размером эффекта, который признается существенным (иными словами, наименьшее различие в исходах между группами вмешательства и контроля, которое считается существенным), а также тем, насколько хочется избежать ложноположительного заключения (т. е., где проходит граница statistical significance – статистической значимости).

Statistical significance – Статистическая значимость
Оценка вероятности того, что такая же, как наблюдалась в исследовании, или более сильная связь (эффект), могла бы возникнуть случайно. Обычно выражается P-value – величиной p. Например, если величина p равна 0,049 для risk difference – разности рисков в 10% , то это означает, что такая же или более сильная связь может возникнуть случайно менее чем в одном из 20 (0,05) случаев, и можно сказать, что результаты "статистически значимы" при p=0,05. Точка разделения для статистической значимости обычно принимается за 0,05, но иногда 0,01 или 0,10. Эти точки разделения произвольны и не имеют какого-то специального значения. Нецелесообразно (хотя это часто делается) по-разному интерпретировать результаты исследований при величине p, равной, например 0,055, или 0,045 (которые являются приблизительно одинаковыми, а не диаметрально противоположными величинами).

Stratified randomisation – Стратифицированная рандомизация
Желательно, чтобы в любом рандомизированном испытании сравниваемые группы были сходны, насколько это возможно, по тем характеристикам участников, которые могут повлиять на результат вмешательства. Стратифицированная рандомизация применяется для того, чтобы обеспечить попадание равного числа участников с характеристиками, которые предположительно могут влиять на прогноз или ответ на вмешательство, в каждую сравниваемую группу. Например, в испытании, в котором участвуют женщины, больные раком груди, важно, чтобы в каждой из сравниваемых групп было примерно одинаковое количество женщин в пре-менопаузе и пост-менопаузе. Для этого можно применить стратифицированную рандомизацию: провести randomisation – рандомизацию в каждой подгруппе отдельно (часто с применением random permuted blocks – рандомизации внутри блока) либо применить minimisation – минимизацию.

Study validity – Достоверность исследования
См. Validity – Достоверность.

Surrogate endpoints (syn.: intermediary outcomes; surrogate outcomes) – Косвенные критерии оценки (син.: промежуточные исходы; суррогатные исходы)
Критерии оценки, которые не имеют прямого практического значения, но отражают, как считается, значимые исходы; например, величина артериального давления не имеет непосредственного значения для больного, но часто используется как мера исхода в клинических испытаниях, потому что это фактор риска инсульта и сердечных приступов. Косвенными исходами могут быть физиологические или биохимические маркеры, которые можно сравнительно быстро и легко измерить и которые используются для прогнозирования важных клинических исходов. Косвенные исходы часто используются тогда, когда выявление клинических исходов требуют длительного периода наблюдения.

Systematic error – Систематическая ошибка
См. Bias – Cистематическая ошибка, смещение или предвзятость.

Systematic review (systematic overview) – Систематический обзор
Review – Обзор, в котором четко сформулирован вопрос, подробно описан систематический метод поиска, отбора и критической оценки относящихся к теме обзора исследований, а также сбора и анализа данных исследований, включенных в обзор. Анализ и обобщение результатов включенных в обзор исследований можно проводить с использованием статистических методов (meta-analysis – мета-анализ), но можно и без них.

T

t-distribution, t-test (Student t-test) – t-Распределение, t-критерий (критерий t Стьюдента)
t-Распределение – это распределение показателя для независимых случайных переменных, числителем которого является стандартизованная нормальная случайная переменная, а знаменателем – положительный квадратный корень отношения случайной переменной, распределенной по закону chi-square – хи-квадрат, к числу ее степеней свободы. t-Критерий использует t-распределение для проверки значимости различия двух средних, а также для проверки коэффициентов линейной регрессии или корреляции.

Test of association – Критерий статистической связи
См. Statistical significance – Cтатистическая значимость.

Therapeutic trial – Испытание лечения
См. Clinical trial – Клиническое испытание.

Trend – Тренд
1. Термин, который иногда не очень точно используется для обозначения связи или возможного эффекта, которые не являются статистически значимыми.
2. Последовательное движение через упорядоченные категории, например изменение эффекта, наблюдаемого в исследованиях, которые сгруппированы в соответствии с интенсивностью лечения.

Trials register – Регистр испытаний
Database – база данных, которая содержит библиографические ссылки на randomised controlled trials – рандомизированные контролируемые испытания и controlled clinical trials – контролируемые клинические испытания по теме, которой занимается конкретная Field – Группа по областям интересов, и находится в editorial base – редакции. Информация о неопубликованных и продолжающихся испытаниях также включают в регистры испытаний.

Triple blind (triple masked) – Тройной слепой метод (тройное маскирование)
Информация о принадлежности испытуемых к сравниваемым группам, хранится в тайне от статистика, анализирующего данные, от испытуемых и от исследователей (тех лиц, которые оценивают исход). См. также Blinding – Cлепой метод, Single blind – Простой слепой метод, Double blind – Двойной слепой метод.

U

Unit of allocation – Единица, выбранная для относения к той или иной сравниваемой группе
Единица, которую относят к той или иной из сравниваемых в испытании групп. Как правило, такой единицей являются отдельные участники, но в некоторых испытаниях для того, чтобы избежать contamination – загрязнения, или для удобства, такими единицами могут быть группы людей, например посещающие одного врача, лечащиеся в одной больнице, живущие в одном населенном пункте. См. также Unit of analysis error - Единица ошибки анализа.

Unit of analysis error – Единица ошибки анализа
В некоторых исследованиях участников относят к той или иной из сравниваемых групп не индивидуально, а группами (например, посещающие одного врача, лечащиеся в одной больнице, живущие в одном населенном пункте). При этом unit of allocation – единица, выбранная для отнесения к той или иной сравниваемой группе, может отличаться от единицы, выбранной для анализа: например, распределение участниковвк ту или иную сравниваемую группу может осуществляться партиями, а анализ будет проводиться так, как будто это распределение было индивидуальным. Именно с этим связано употребление термина “единица ошибки анализа”. Использование в качестве единицы анализа каждого участника, когда в действительности лечение назначалось сразу целой партии участников, повышает power – мощность исследования из-за возрастания числа degrees of freedom – степеней свободы. Это может привести к слишком узким confidence intervals – доверительным интервалам и ложноположительным выводам о том, что вмешательство было эффективным. На самом деле степень неопределенности будет больше той, которую отражает P-value – величина p. При составлении обзора это может приводить к тому, что исследования будут иметь более узкие доверительные интервалы и получать неоправданно больший вес.

Utility – Полезность
В экономическом анализе и анализе принятия решений это желательность исхода, которая может иметь значения от нуля до единицы (например, полезность смерти равна нулю, а полноценной жизни – единице).

V

Validity (internal validity) – Достоверность (надежность)
1. Достоверность – это степень, в которой результат (измерения или исследования) отражает истину и свободен от bias – систематической ошибки. 2. При употреблении с уточняющими словами термин "validity" имеет и другие значения, например "construct validity", "content validity" and "criterion validity" – термины, характеризующие разные аспекты надежности измерения. Иногда встречается выражение "internal validity" – достоверность исследования (степень, в которой наблюдавшийся эффект является истинным для участников данного исследования), чтобы подчеркнуть отличие от external validity или generalisability – обобщаемости (насколько истинно наблюдавшийся эффект отражает то, что можно было бы ожидать в популяции, из которой выбраны участники исследования). См. также Methodological quality – Качество метода, Random error – Cлучайная ошибка.

Variable – Переменная
Любое число, которое может изменяться. Фактор, который может иметь разные значения.

Variance – Дисперсия
Мера, выражающая изменчивость при проведении ряда наблюдений, которая определяется как сумма квадратов отклонений от среднего для ряда наблюдений, деленная на число degrees of freedom – степеней свободы.

Venn diagram – Диаграмма Венна
Представление в виде диаграммы степени пересекаемости и непересекаемости двух и более множеств или понятий.

W

Weighted least squares regression (in meta-analysis) – Регрессия взвешенных наименьших квадратов (в мета-анализе)
Метод meta-regression – мета-регрессии для оценки параметров множественной регрессионной модели, где вклад каждого исследования в сумму произведений измеренных переменных (характеристик исследования) имеет вес, соответствующий точности оценки эффекта в исследовании.

Washout period – Период вымывания
Стадия в cross-over trial – перекрестном испытании, при которой одно лечение отменяется перед тем, как назначить следующее лечение. Необходимость периодов вымывания обусловлена тем, что вмешательство, назначенное первым, после его прекращения может влиять на исход в течение некоторого времени. Run-in period – вводный период до начала испытания иногда тоже называют периодом вымывания, если было прервано какое-либо лечение, которое больные получали до того, как стали участниками испытания.

Weighted mean difference – Взвешенная разность средних (в мета-анализе)
Метод meta-analysis – мета-анализа, применяемый для объединения измерений непрерывных величин (например, массы тела) в случаях, когда для каждой группы известны средние, стандартное отклонение и размер выборки. Вес, который дается каждому исследованию (т.е. влияние каждого исследования на общие результаты мета-анализа) определяется точностью оценок эффектов в каждом исследовании. В статистическом программном обеспечении используется метод взвешивания при помощи величины, обратной variance – дисперсии. Этот метод предполагает, что во всех испытаниях исход измеряли при помощи одной и той же шкалы. См. также Standardised mean difference – Стандартизованная разность средних.

X

Y

Z

жүктеу/скачать 373 Kb.

Достарыңызбен бөлісу:

1 2 3 4