2  Osnove epidemiološke statistike

2.1 Klinična študija

Navodila vaje

Preučujemo pojav PPS (postperikardiotomijskega) sindroma po operaciji srca glede na uporabo zdravila kolhicin (Imazio et al. 2010).

Študija je izvedena kot klinična študija s kontrolno skupino (placebo brez uporabe kolhicina) in s skupino z uporabo kolhicina. Podatki so v spodnji tabeli:

	kolhicin N = 180	placebo N = 180
št. pacientov s PPS	16	38

1. Ali uporaba kolhicina zmanjša pojav PPS sindroma?

2. Izračunaj relativno tveganje za PPS v Jamovi in ga komentiraj v kontekstu te študije.

Postopek reševanja

Preoblikujmo tabelo iz naloge v kontingenčno tabelo 2x2:

	kolhicin DA	kolhicin NE	Skupaj
PPS da	16	38	54
PPS ne	164	142	306
Skupaj	180	180	360

V praznem dokumentu Jamovi pripravimo podatke iz naloge za statistično analizo.

V meniju Variables pripravimo dve kategorični spremenljivki Zdravilo in Bolezen ter skalarno spremenljivko Frekvenca, kjer bomo zapisali število pacientov v eni izmed štirih kombinacij kontingenčne tabele. Spremenljivke definiramo po predstavljenem postopku pri pog. 1.1: dodamo jih z izbiro simbola +, ukazom Insert pod Data Variable in z možnostjo Edit uredimo njihove lastnosti.

Ko smo si pripravili spremenljivke, v Data vpišemo podatke iz podane tabele.

Izvedemo statistično analizo z izvedbo ukaza Analyses -> Frequencies in pod Contingency Tables izberemo Independent Samples χ2 test of assosiation.

V levem oknu Contingency Tables izberemo, katera kategorijska spremenljivka bo izpisana v vrsticah (Rows = Zdravilo) in v stolpcih (Columns = Bolezen) kontingenčne tabele.

Glede na najbolj priporočljivo organiziranost podatkov v tabelah v zdravstvu, vsaka vrstica v podatkovnih datotekah predstavlja podatke o eni osebi. Torej bi morali za našo študijo zapisati 360 vrstic kombinacij (16 vrstic zdravilo: da, bolezen: da; 164 vrstic zdravilo: da, bolezen: ne; 38 vrstic zdravilo: ne, bolezen: da; 142 vrstic zdravilo: ne, bolezen: ne), da bi prišli do želene kontingenčne tabele.

Temu se v programu Jamovi izognemo tako, da v oknu Contingency Tables pod možnost Counts (optional) dodamo spremenljivko Frekvenca. S tem posamezne kombinacije meritev obtežimo s števili zapisanimi v spremenljivki Frekvenca.

Za izračun relativnega tveganja v razdelku Statistics označimo Relative risk.

V desnem oknu Results dobimo željeno kontingenčno tabelo. Izračuni tveganja so prikazani v tabeli Comparative Measures.

V našem primeru nas zanima relativno tveganje za bolezen (PPS) ob jemanju zdravila (kolhicin), kar znaša 0.421.

Končne ugotovitve

Z izvedbo kontingenčne tabele in izračunom relativnega tveganja v Jamovi smo ugotovili, da je relativno tveganje za pojav PPS ob uporabi zdravila kolhicin 0.421-krat manjše kot v placebo skupini. To pomeni, da je zdravilo kolhicin primerno za manjšanje tveganja za pojav PPS-ja.

2.2 Retrospektivna študija

Navodila vaje

V nekem kraju so zaznali velik pojav ene bolezni. Predvidevali so, da je to povezano z onesnaženo vodo v nekem vodnem zajetju.

Izvedli so retrospektivno študijo, kjer so ugotovili naslednje:

	pojav bolezni
pitje iz vodnega vira	da	ne
da	33	4
ne	5	46

1. Ugotovi, ali je pojav bolezni res povezan s tem vodnim virom.

To izvedi v Jamovi in komentiraj rezultate.

Postopek reševanja

V Jamovi pripravimo podatke iz naloge za statistično analizo.

V meniju Variables pripravimo dve kategorični spremenljivki Vodni vir in Bolezen ter skalarno spremenljivko Frekvenca z namenom obtežitve naših podatkov (glej razlago pri pog. 2.1).

V Data vpišemo podatke iz podane tabele.

Izvedemo statistično analizo z izvedbo ukaza Analyses -> Frequencies in pod Contingency Tables izberemo Independent Samples χ2 test of assosiation.

V levem oknu Contingency Tables izberemo, katera kategorijska spremenljivka bo izpisana v vrsticah (Rows = Vodni vir) in v stolpcih (Columns = Bolezen) kontingenčne tabele. Pod možnost Counts (optional) dodamo spremenljivko Frekvenca. S tem posamezne kombinacije meritev obtežimo s števili zapisanimi v spremenljivki Frekvenca.

Za izračun razmerja obetov v razdelku Statistics označimo Odds ratio.

V desnem oknu Results dobimo željeno kontingenčno tabelo in izračun razmerja obetov (Odds Ratio), ki znaša 75.9.

Končne ugotovitve

Z izvedbo kontingenčne tabele in izračunom tveganja v Jamovi smo ugotovili, da je razmerje obetov OR = 75.9, kar pomeni, da se pri bolezni delež faktorja tveganja (pitje iz vodnega vira) pojavlja 75.9-krat več kot v primeru zdravih ljudi. To pomeni, da je vodni vir v tem primeru prav gotovo povzročitelj bolezni.

2.3 Presečna študija

Navodila vaje

V presečni študiji (Santos Silva and Research on Cancer 1999) so želeli ugotoviti povezanost med pojavom cist na dojkah in uporabo oralne kontracepcije.

Podatki presečne študije so podani v spodnji tabeli:

	pojav	cist
uporaba oralne kontracepcije	da	ne	skupaj
da	124	3123	3247
ne	77	2567	2644
skupaj	201	5690	5891

1. Izračunaj prevalenco pojava cist na dojkah glede na jemanje oralne kontracepcije in brez uporabe oralne kontracepcije.

2. Izračunaj relativno tveganje (RR) in razmerje obetov (OR) in ju komentiraj v kontekstu te študije.

Postopek reševanja

V Jamovi pripravimo podatke iz naloge za statistično analizo.

V meniju Variables pripravimo dve kategorični spremenljivki Oralna kontracepcija in Pojav cist ter skalarno spremenljivko Frekvenca z namenom obtežitve naših podatkov (glej razlago pri pog. 2.1).

V Data vpišemo podatke iz podane tabele.

Izvedemo statistično analizo z izvedbo ukaza Analyses -> Frequencies in pod Contingency Tables izberemo Independent Samples χ2 test of assosiation.

V levem oknu Contingency Tables izberemo, katera kategorijska spremenljivka bo izpisana v vrsticah (Rows = Oralna kontracepcija) in v stolpcih (Columns = Pojav cist) kontingenčne tabele. Pod možnost Counts (optional) dodamo spremenljivko Frekvenca. S tem posamezne kombinacije meritev obtežimo s števili zapisanimi v spremenljivki Frekvenca.

Za izračun relativnega tveganja v razdelku Statistics označimo Relative risk, za izračun razmerja obetov pa Odds ratio. V razdelku Cells označimo še Observed counts pri Counts in Row pri Percentages za izračun prevalenc.

V desnem oknu Results dobimo željeno kontingenčno tabelo z izpisi odstotkov po vrsticah, ki predstavljajo delež posamezne kombinacije kategorijske spremenljivke. Tako predstavlja 3.8 % = 124/3247 prevalenco pojava cist pri preiskovankah, ki uporabljajo oralno kontracepcijo in 2.9 % = 77/2644 prevalenco pojava cist pri preiskovankah brez uporabe oralne kontracepcije.

Tabela Comparative Measures pa prikazuje izračun razmerja obetov (Odds Ratio), ki znaša 1.32 in izračun relativnega tveganja (Relative risk), ki je enak 1.31.

Končne ugotovitve

Z izvedbo kontingenčne tabele in izračunom tveganja v Jamovi smo izvedli analizo presečne študije, kjer analiziramo uporabo oralne kontracepcije in pojav cist na dojkah.

Prevalenca pojava cist na dojkah je v skupini, kjer uporabljajo oralno kontracepcijo 3.8 %, prevalenca pojava cist v skupini brez uporabe kontracepcije pa je 2.9 %.

Iz razmerja med prevalencama lahko izračunamo relativno tveganje RR = 1.31, kar pomeni, da je tveganje za pojav cist na dojkah 1.31-krat večje v skupini z oralno kontracepcijo. Razmerje obetov OR je 1.32, kar pomeni, da je v skupini preiskovank s cistami na dojkah za 1.324-krat večji delež preiskovank, ki uporabljajo oralno kontracepcijo.

Ali je to statistično značilno, bomo videli v nadaljevanju.

Imazio, Massimo, Rita Trinchero, Antonio Brucato, Maria Elena Rovere, Anna Gandino, Roberto Cemin, Stefania Ferrua, et al. 2010. “COlchicine for the Prevention of the Post-pericardiotomy Syndrome (COPPS): a multicentre, randomized, double-blind, placebo-controlled trial.” European Heart Journal 31 (22): 2749–54. https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehq319.

Santos Silva, I. dos, and International Agency for Research on Cancer. 1999. Cancer Epidemiology: Principles and Methods. Iarc Nonserial Publication. International Agency for Research on Cancer. https://books.google.si/books?id=pAbHrpAj3CcC.