Most már lassan hagyományossá kezd válni, hogy a "félig off" címkét az ilyen 'orvosi kutatások kritikus értékelése' témakörben végzett munkáimra tartom fenn. De ha már erről – még ha ilyen címke alatt is – de beszámolok, márpedig ezt fontosnak tartom, mert félig igenis a védőoltásokhoz is kapcsolódik, akkor elújságolok egy nagy fegyvertényt ezzel kapcsolatban.

A Gottsegen György Országos Kardiológiai Intézettel együttműködve (úgy jöttek képbe, hogy nekik rengeteg klinikai kutatásban segítek biostatisztikusként, a gyermekháztól az intenzíven át a nemzeti infarktusregiszterig) sikerült megszervezni, hogy egy egész hetes, akkreditált (orvosoknak pontszerző) tanfolyamot tarthatok ebben a témában!

Itt érhető el a továbbképzés oldala a GOKI honlapján:
http://www.kardio.hu/index.php?lang=_1&selectedmenu=rendezveny&filter=41
és ez az OFTEX-es link:
http://www.oftex.hu/project_o/system/launch.php?pg=./oftex/KONG_Adatlap.php?msgid=63177&tableid=0&retcode=konglist

E bejegyzés célja nem elsősorban a büszkélkedés: egyrészt az orvos olvasók bátran tekintsék úgy ezt, mint meghívás, másrészt megköszönöm, ha a potenciális érdeklődőknek is továbbadják a hírt. Természetesen mindenkit, legyen orvos vagy a téma iránt érdeklődő nem orvos, nagy örömmel látok a továbbképzésen! (Bár tudom, hogy egy klinikusnak sajnos nem könnyű, pláne ennyi időre, elszakadni a munkából.)

Kedvcsinálóul ide is bemásolom a tematikát:

2016. 09. 12. hétfő:

AZ EMPIRIKUS ORVOSI KUTATÁSOK TERVEZÉSÉNEK ÉS KIÉRTÉKELÉSÉNEK ALAPVONALAI

Alapfogalmak, áttekintés

Az empirikus kutatások szerepe az orvostudományban. A szisz­tematikus adatgyűjtés és -feldolgozás jelentősége, történelmi példák. Az empirikus orvosi vizsgálatok alapgondolata, expozíció és végpont, kauzalitás, az okozati következtetés kérdései. Megfigyelés és kísérlet, a confounding problémája. Kutatási módszerek, bizonyító erő. Az orvosi kérdések véges méretű mintából történő megválaszolásának problémái, a mintavételi ingadozás. Mintavételi és nem-mintavételi hiba, mintanagyság szerepe. Módszertani ajánlások szerep. Bizonyítékok aggre­gálása, szintézise, szisztematikus review és meta-analízis.

Kísérletes vizsgálatok

A klinikai kísérlet fogalma, ereje, jelentősége. Randomizálás. Kontrollálás. Vakosítás. ITT és PP kiértékelés. Kísérletek idő előtti leállítása, etikai és statisztikai kérdések, félrevezetési lehetőségek. A komparátor megválasztása, félrevezetési lehetőségek. Confounding, mintavé­teli és nem-mintavételi hibák kísérletes vizsgálatokban. A kísérletes vizsgálatok hátrányai, nehézségei.

Megfigyeléses vizsgálatok

A megfigyeléses vizsgálatok fogalma, ereje, jelentősége. Megfigyeléses vizsgálatok típusai, kohorsz és eset-kontroll vizsgálatok. Confounding, mintavételi és nem-mintavételi hibák megfigyeléses vizsgálatokban. A megfigyeléses vizsgálatok hátrányai, nehézségei.

2016. 09. 13. kedd:

A MINTAVÉTELI HIBA ÉS A KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

A mintavételes helyzet és következményei

A mintavételes helyzet fogalma. Mintavételi ingadozás és törvényszerűségei. A mintából történő következtetés nehézségei, mintavételi hiba. A mintanagyság szerepe. Mintavétel tervezése, véletlen és nem-véletlen mintavételi tervek.

A következtető statisztika

Védekezés a mintavételi hiba ellen, a következtető statisztikai alapjai. Becsléselmélet: pontbecslés és intervallumbecslés (konfidenciaintervallum). Hipotézisvizsgálat: I. és II. fajú hiba, szignifikanciaszint, p-érték, erő. Leggyakoribb félreértések a következtető statisztika orvosi alkalmazásaiban. A frekvencionista szemlélet. A klinikai és a statisztikai szignifikancia fogalmának keveredése. Többszörös összehasonlítások helyzete, szignifikanciavadászat.

2016. 09. 14. szerda:

A NEM-MINTAVÉTELI HIBA, TORZÍTÁSOK

A nem-mintavételi hiba fogalma. A torzítás fogalma. Minta megválasztása, reprezentativitás. Szelekciós torzítás. Kényelmi minta. Kizárási és bevonási kritériumok. Kihullás a vizsgálatból. Hiányzó adatok és imputálás. Validitás kérdése, külső és belső validálás.

2016. 09. 15. csütörtök:

VÁLOGATOTT FEJEZETEK A TOVÁBBI TÉMÁKBÓL

A végpontok meghatározásának kérdései

Végpontok meghatározása: bináris kimenet, folytonos kimenet, "eltelt idő" jellegű kimenet. Abszolút és relatív kockázat fogalmának keveredése. A dichotomizálás veszélyei. A hazárd és a hazárd-arány fogalma. Végpontok szerencsétlen vagy félrevezető összefogása.

Diagnosztikai vizsgálatok kiértékelése

Gold standard koncepciója, problémák és nehézségek a kiválasztásával. Metrikák bináris diagnosztikánál: szenzitivitás, specificitás, pozitív és negatív prediktív erő. Likelihood arányok és esélyhányados. Különféle metrikák előnyei, hátrányai, alkalmazási területei. Tipikus félreértések. Diagnosztikai vizsgálatok megrendelésének és értelmezésének racionális szempontjai. Speciális helyzetek: nem tökéletes gold standard, szelektált megerősítés. Diagnosztikai vizsgálatok összehasonlítása.

A statisztikai modellek alapjai

A statisztikai modellezés jelentősége. Confounding szűrése, kontrollálás, a többváltozós elemzés ereje az egyváltozós elemzésekkel szemben. Modellfeltevések és jelentőségük (linearitás, interakció), modelldiagnosztika. A modellszelekció legelterjedtebb hibái. Modellvalidálás. A legfontosabb statisztikai modellek (lineáris regresszió, logisztikus regresszió, Cox-regresszió stb.), a belőlük nyerhető információk, értelmezésük.

Bizonyítékok összessége és összesítése

Annak fontossága, hogy a bizonyítékok összességét tekintsük egy orvosi kérdés megvá­laszolásához. Szisztematikus review. Meta-analízis. Tanulmányok eltitkolása, publikációs torzítás felderítése statisztikai módszerekkel. Bizonyítékok hierarchiája. A kockázat/haszon mérlegelés statisztikai szempontjai.

2016. 09. 15. péntek:

ZÁRÓ GONDOLATOK

Az empirikus kutatások szerepe napjaink orvostudományában, bizonyítékokon alapuló orvoslás. Adott beteg kezelése vs. átlagos beteg kezelése. Az orvostudományi megismerés filozófiai kérdései módszertani szempontból: indukció és dedukció. A statisztika határai.