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 SPSS 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 SPSS-u pripravimo podatke iz naloge za statistično analizo.

V zavihku Variable View pripravimo dve kategorični spremenljivki zdravilo in bolezen, kot je to prikazano spodaj:

Dodamo še spremenljivko frekvenca, kjer bomo zapisali število pacientov v vsaki izmed štirih kombinacij kontingenčne tabele.

V zavihku Data View zapišemo naslednje podatke:

V SPSS je predvideno, da vsakega pacienta (vsak primerek) predstavimo v eni vrstici. 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. To lahko v programu SPSS naredimo tudi tako, da uporabimo funkcijo, ki posamezne kombinacije meritev obteži s števili zapisanimi v spremenljivki frekvenca (zgornja tabela). To naredimo z ukazom Data -> Weight Cases …:

Na ta način povemo SPSS, da imamo 16 primerov meritev zdravilo: da, bolezen: da; 164 primerov meritev zdravilo: da, bolezen: ne; 38 primerov zdravilo: ne, bolezen: da; 142 primerov zdravilo: ne, bolezen: ne.

Ko smo pripravili podatke za obdelavo, izvedemo statistično analizo z izvedbo ukaza
Analyze -> Descriptive Statistics -> Crosstabs…

V oknu Crosstabs izberemo, katera kategorijska spremenljivka bo izpisana v stolpcih in v vrsticah kontingenčne tabele ter z gumbom Statistics… izberemo, katero statistiko bomo računali. V našem primeru je to Risk.

V izvedbenem oknu SPSS se izpiše nekaj tabel, ki predstavljajo izračune izbrane statistike.

Kontingenčna tabela je prikazana v spodnji tabeli:

To je kontingenčna tabela, ki smo jo želeli dobiti v našem primeru in je pravilna. Podatke smo torej pravilno zapisali.

Druga tabela pa prikazuje izračune tveganj.

V našem primeru nas zanima relativno tveganje za bolezen (PPS) ob jemanju zdravila (kolhicin), zato gledamo relativno tveganje za cohort bolezen = da, kar v našem primeru znaša 0.421.

Končne ugotovitve

Z izvedbo kontingenčne tabele in izračunom relativnega tveganja v SPSS 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 SPSS in komentiraj rezultate.

Postopek reševanja

V SPSS-u pripravimo podatke iz naloge za statistično analizo.

V zavihku Variable View pripravimo dve kategorični spremenljivki vodni_vir in bolezen, kot je to prikazano spodaj:

Dodamo še spremenljivko frekvenca, kjer bomo zapisali število ljudi v vsaki izmed štirih kombinacij kontingenčne tabele.

V zavihku Data View zapišemo naslednje podatke:

Podobno kot pri vaji 1 utežimo posamezne kombinacije z ukazom Data -> Weight Cases …:

Na ta način povemo SPSS, da imamo 33 primerov vodni_vir: da, bolezen: da; 4 primere vodni_vir: da, bolezen: ne; 5 primerov vodni_vir: ne, bolezen: da; 46 primerov vodni_vir: ne, bolezen: ne.

Ko smo pripravili podatke za obdelavo, izvedemo statistično analizo z izvedbo ukaza: Analyze -> Descriptive Statistics -> Crosstabs…

V oknu Crosstabs izberemo, katera kategorijska spremenljivka bo izpisana v stolpcih in v vrsticah kontingenčne tabele ter z gumbom Statistics… izberemo, katero statistiko bomo računali. V našem primeru je to Risk.

V izvedbenem oknu SPSS se izpiše nekaj tabel, ki predstavljajo izračune izbrane statistike:

Kontingenčna tabela je prikazana v spodnji tabeli:

To je kontingenčna tabela, ki smo jo želeli dobiti v našem primeru in je pravilna. Podatke smo torej pravilno zapisali.

Druga tabela pa prikazuje izračune tveganj.

V našem primeru nas zanima razmerje obetov (OR) za bolezen, zato gledamo Odds Ratio za vodni_vir, kar v našem primeru znaša 75.900.

Končne ugotovitve

Z izvedbo kontingenčne tabele in izračunom tveganja v SPSS 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 uporabo 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 SPSS-u pripravimo podatke iz naloge za statistično analizo.

V zavihku Variable View pripravimo dve kategorični spremenljivki oralna_kontracepcija in pojav_cist, kot je to prikazano spodaj:

Dodamo še spremenljivko frekvenca, kjer bomo zapisali število preiskovank v vsaki izmed štirih kombinacij kontingenčne tabele.

V zavihku Data View zapišemo naslednje podatke:

Podobno kot pri vaji 1 utežimo posamezne kombinacije z ukazom Data -> Weight Cases …:

Na ta način povemo SPSS, da imamo 124 primerov oralna_kontracepcija: da, pojav_cist: da; 3123 primerov oralna_kontracepcija: da, pojav_cist: ne; 77 primerov oralna_kontracepcija: ne, pojav_cist: da; 2567 primerov oralna_kontracepcija: ne, pojav_cist: ne.

Ko smo pripravili podatke za obdelavo, izvedemo statistično analizo z izvedbo ukaza
Analyze -> Descriptive Statistics -> Crosstabs…

V oknu Crosstabs izberemo, katera kategorijska spremenljivka bo izpisana v stolpcih in v vrsticah kontingenčne tabele ter z gumbom Statistics… izberemo, katero statistiko bomo računali. V našem primeru je to Risk.

Ker bomo računali še prevalence, z gumbom Cells… izberemo še, katere odstotke bomo izpisali v kontingenčni tabeli. Izberemo odstotke po vrsticah, kot je prikazano spodaj:

V izvedbenem oknu SPSS se izpišejo tabele, ki predstavljajo izračune izbrane statistike:

Kontingenčna tabela skupaj z odstotki po vrsticah je prikazana v spodnji tabeli:

To je kontingenčna tabela, ki smo jo želeli dobiti v našem primeru in je pravilna. Odstotki izpisani po vrsticah 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.

Druga tabela pa prikazuje izračune tveganj.

Razmerje obetov OR = 1.324, relativno tveganje pa RR = 1.311.

Končne ugotovitve

Z izvedbo kontingenčne tabele in izračunom tveganja v SPSS 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 = 1.311, kar pomeni, da je tveganje za pojav cist na dojkah 1.311-krat večje v skupini z oralno kontracepcijo. Razmerje obetov OR je 1.324, 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.