Megint egy félig off-topic bejegyzés, de mentségemre szóljon, hogy a szokásos témában, valamint, hogy abban egy számomra igen fontos fejleményről tudok beszámolni.
Biztos sokan tudják, hogy rengeteg továbbképzést, konferencia-előadást tartok orvosoknak az orvosi kutatások módszertani kérdéseiről (amiről az IPM-es cikksorozatom is szól), és különösen szívesen beszélek az orvosi kutatások kritikus értékeléséről. Meggyőződésem ugyanis, hogy ez egy rendkívül fontos témakör (és napról-napra csak egyre fontosabb lesz!) szinte minden orvosnak, hiszen manapság csak úgy özönlenek az orvosi információk, laikus sajtótól az orvoslátogatókon át a szakcikkekig, melyeket a helyükön kell(ene) kezelni.
Bár természetesen ezeket az előadásokat is nagyon fontosnak érzem, nemrégiben sikerült egy olyan lépést tenni, mely reményeim szerint még egy szinttel megjavítja az ilyen információk orvosokhoz való eljuttatását: időn ősztől a Semmelweis Egyetemen egy új, választható tárgyam indul, mely teljes egészében ennek a témakörnek lesz dedikálva! (Hadd köszönjem meg ezúton is hálásan a Népegészségtani Intézet minden érintett munkatársának az összes segítséget: tőlük érkezett a felkérés, és minden adminisztratív folyamatban lelkesen segítettek.)
Természetesen a SOTÉ-n eddig is volt biostatisztika oktatás (és ezután is lesz), de ez a kurzus más: nyilván nem különíthető el tökéletesen, de a biostatisztika inkább azoknak szól, akik a számokat gyártják, ez a kurzus azoknak, akik a számokat olvassák. Nem azt magyarázza el a kurzus, hogy hogyan kell különféle próbákat végrehajtani, hanem azt, hogy a mások által végrehajtott próbákat hogyan kell értelmezni. Nem lesznek formulák, pláne nem lesznek számítások, a cél a koncepciók megértése: mi az, hogy confounding, p-érték, konfidenciaintervallum, esélyhányados, hazárd, ITT elv, metaanalízis, többváltozós modell… Ezek olyan fogalmak, melyek lépten-nyomon szembejönnek, és újra fontos hangsúlyozni: nem csak a statisztikusoknak, hanem minden klinikusnak, aki cikkeket olvas. Egyre inkább igaz, hogy az ilyen módszertani ismeretek ugyanúgy szükségesek egy cikk megértéséhez, ahogy mondjuk az élettani ismeretek. Mégis, nagyon gyakori, hogy az orvostanhallgatók nincsenek ezzel a tudással felvértezve (mert más tárgyak inkább a statisztikák gyártására fókuszálnak, mert csak részben érintik ezeket a témákat stb.); jelen kurzus ezt a hiányt igyekszik pótolni.
Külön hangsúllyal tér ki a kurzus az orvosi kutatások kritikus értékelésének témakörére: mik a tipikus buktatók, csapdák, jóhiszemű és kevésbé jóhiszemű félreértési, félrevezetési lehetőségek. Mik a leggyakoribb félreértések a p-érték kapcsán, mit jelent a szignifikanciavadászat, mik az előnyei, hátrányai és alkalmazási területei az egyes vizsgálati elrendezéseknek (kohorsz, ecological, esetbemutatás stb.), mik a kérdései a végpontok összevonásának, helyettesítő végpont használatának, milyen problémák merülnek fel kísérletben a komparátor megválasztása vagy a korai leállítás kapcsán, mit jelent a halhatatlan idő okozta torzítás, a szelekciós torzítás, a publikációs torzítás? Napjainkban, különösen, amikor anyagilag vagy ideológiailag motivált szereplők is árasztják a különféle eredményeket, ezek ismerete szintén elengedhetetlenül fontos a hatékony információszerzéshez, és, ennek révén, a helyes klinikai döntéshozatalhoz.
Az elmondottakat folyamatosan gyakorlati példák illusztrálják: a kurzus mindenhol megtörtént eseteket dolgoz fel és mutat be.
Úgyhogy ha valaki érintett SOTÉ-s hallgató, és felkeltettem az érdeklődését, akkor örömmel látom; a tárgy neve 'Az orvosi megismerés módszertana', kódja AOSNEI551_1M, hétfőnként 16:15-től 17:45-ig lesz a NET L-01-es termében. (A kurzus tehát heti egyszer másfél óra előadásból fog állni, vizsga nincs, félévközi jeggyel zárul, ehhez két kisebb súlyú demó lesz, és egy nagyobb súlyú házi feladat, mely nem más lesz, mint egy cikk önálló értelmezése és kritikus értékelése.) A tárgyat szabadon választható tárgyként bárki felveheti elsőévtől hatodévig, semmilyen előkövetelménye nincs. Természetesen, ha valakit érdekel a tárgy, akkor a kurzus adminisztratív felvételétől függetlenül is szívesen látom az órákon. Másrészről, mivel a tárgy most indul először, azt is megköszönöm, ha az olvasók viszik a hírét, csak hogy a lehető legtöbb potenciális érdeklődő halljon is róla.
Végezetül a kurzus kicsit részletesebb tematikája:
1. hét: Az orvosi kutatásokról általában. Az orvosi megismerés lehetséges módszerei, az empirikus vizsgálatok. Pár történeti megjegyzés. Az empirikus kutatás és a szisztematikus vizsgálatok jelentősége. Az orvosi kutatások általános sémája felé: expozíció, végpont. Kauzalitás és jelentősége.
2. hét: A confounding jelentősége és szerepe az orvosi kutatásokban. Példák a confounding-ra. Az empirikus orvosi kutatások legalapvetőbb csoportosítása: megfigyelés és kísérlet. Bizonyíték fogalma, bizonyítékok hierarchiája. A „bizonyítékok összessége” szemlélet, bizonyítékok aggregálása.
3. hét: A véletlen szerepe az empirikus orvosi kutatásokban: a mintavételi ingadozás. Mintavételi és nem-mintavételi hiba, tulajdonságaik. Kutatások külső és belső validitása, validálás. Mintaválasztás, véletlen és nem-véletlen minták, kényelmi minta.
4. hét: A végpont fogalma: elsődleges és másodlagos végpont, végpont jellege. Bináris, folytonos és eltelt idő jellegű végpontok. Bináris végpontok: ARR, RR, NNT és pszichológiai kérdéseik (a keretezési hatás). Folytonos végpontok: átlag/medián használata, a dichotomizálás veszélyei. Eltelt idő jellegű pontok: medián túlélés, a hazárd és a hazárdhányados fogalma. Kemény és surrogate végpontok. Végpontok szerencsétlen, vagy félrevezető összefogása.
5. hét: Megfigyeléses vizsgálatok: kohorsz, eset-kontroll, keresztmetszeti, ecological, case series és case report jellegű vizsgálatok. Előnyök, hátrányok, alkalmazási területek. Tipikus nehézségek, problémák (felidézési torzítás, információs torzítás, szelekciós torzítás, ecological fallacy, immortal time bias, lead time bias).
6. hét: Kísérletes vizsgálatok, és fő kérdéseik: vakosítás, kontrollálás (placebo vagy aktív kontroll), kiértékelés elve (ITT, PP). Szelekciós torzítás. Kísérletek korai leállításának kérdései.
7. hét: Metaanalízisek fogalma, jelentősége. Metaanalízis végrehajtásának legfontosabb motivációi. Metaanalízis végzésének a lépései, módszertana. Szisztematikus és nem-szisztematikus review. Súlyozás, fix és random hatású metaanalízis.
8. hét: Félévközi demó.
9. hét: A következtető statisztika alapjai. Sokaság és minta, mintavételi ingadozás. Becsléselmélet, pontbecslés és intervallumbecslés (konfidenciaintervallum). Hipotézisvizsgálat alapjai: null- és ellenhipotézis, tesztstatisztika, döntés, első- és másodfajú hiba, erő, p-érték.
10. hét: A következtető statisztikai apparátussal kapcsolatos leggyakoribb félreértések az orvosi vizsgálatokban: a p-érték nem hibavalószínűség (fordított logika), a bayes-i gondolkodás és a prior valószínűség szerepe. A klinikai és a matematikai szignifikancia fogalmának a keveredése. Többszörös összehasonlítások helyzete, szignifikanciavadászat. Alcsoport-analízis és problémái.
11. hét: Statisztikai modellek alapjai. A statisztikai modellek mint a confounding szűrésének egy módszere. Rétegzés mint a confounding szűrésének egyszerű módszere, továbblépés a statisztikai modellek felé. Regressziós modellezés, modellfeltevések. Lineáris regresszió, logisztikus regresszió, Cox-regresszió. A propensity score módszerek alapjai.
12. hét: Rendszerszintű problémák napjaink orvosi kutatásai kapcsán. Elszámolt és egyéb okból fundamentálisan hibás eredmények, az interpretáció befolyásoltsága. Eredmények eltitkolása, szelektív publikálás, a publikációs torzítás.
13. hét: Az orvosi megismerés filozófiai kérdései. Statisztikai és orvosi következtetéselmélet. A fisher-i és a neyman–pearson-i iskola ütközése. Korábbi információk beépítése. Egyedi beteg kezelése vs. átlagos betegre vonatkozó információ. A statisztika határai.
14. hét: 2. félévközi demó.
A honlapomon elérhető a kurzus nagyjábóli tervezett diasora, ez persze még módosulhat menet közben, de ha mást nem is, a hozzávetőleges tematikát mutatja (amellett, hogy reményeim szerint önmagában is hasznosítható).
