MZKBS0111s Biostatistika - seminář

Lékařská fakulta
podzim 2022
Rozsah
0/1/0. 5. 2 kr. Ukončení: z.
Vyučující
RNDr. Jiří Jarkovský, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Tereza Friessová (pomocník)
Mgr. Bc. Alena Langaufová, Ph.D. (pomocník)
Garance
RNDr. Jiří Jarkovský, Ph.D.
Institut biostatistiky a analýz – Jiná pracoviště pro vzdělávací a vědecko-výzkumnou činnost – Lékařská fakulta
Dodavatelské pracoviště: Institut biostatistiky a analýz – Jiná pracoviště pro vzdělávací a vědecko-výzkumnou činnost – Lékařská fakulta
Rozvrh
Pá 23. 9. 13:30–16:00 F01B1/709, Pá 21. 10. 13:30–15:10 F01B1/709
Předpoklady
Předpokladem je pouze základní zkušenosti s prací na PC.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Předmět je koncipován jako úvodní a prakticky orientovaný kurz zaměřený na širokou oblast aplikace analýzy dat a informačních technologií v medicíně. Důraz je kladen na řízení a správu dat klinických studií a základní aspekty provozní informatiky zdravotnických zařízení. V oblasti analýzy dat student projde teoretickým výkladem základů jednorozměrných a vícerozměrných metod a seznámí se s problematikou optimalizace experimentálních plánů.
Důraz je kladen i na praktickou stránku výuky a veškeré výpočetní techniky jsou procvičovány s pomocí běžně dostupných softwarových nástrojů (Statistica for Windows, SPSS). Studenti budou podrobně seznámeni se všemi aspekty správy a hodnocení dat klinických studií, především stanovení nutné velikosti vzorku, nastavení pravidel managementu dat, randomizace při náběru pacientů, průběžné a závěrečné statistické hodnocení.
Aplikace informačních technologií se zaměřují na obecné principy přístupu uživatele k výpočetním zdrojům a konkretizují je vždy na různých implementacích počítačových sítí. Posluchač získá teoretické a praktické poznatky z oblasti tvorby a správy databází a naučí se prakticky využívat dnes běžně přístupné zdroje místních počítačových systémů, jejich sítí a jejich připojení k Internetu. V průběhu kurzu budou posluchači rovněž zdokonaleni v užívání produktů MS Office.
Výstupy z učení
Student je schopen:
- provádět analýzu dat a správu dat klinických studií.
Osnova
  • BLOK A. Základy analýzy dat
  • 1. Statistika v klinickém výzkumu a praxi - úvodní seznámení se základními principy statistické analýzy dat. Pravděpodobnostní prezentace výsledků, principy plánování výzkumů, základy testování hypotéz. Typy dat v klinickém výzkumu a grafické možnosti jejich znázornění. Specifika klinických dat a jejich důsledky pro analýzu. Popis dat, kvantifikace variability a parametrů středu výběrových rozložení. Distribuční funkce. Principy pojmů kalibrace, prognóza, model.
  • 2. Modelová rozložení a jejich praktické využití. Odhady intervalů spolehlivosti, prezentace odhadů rozptylu, aritmetického průměru, geometrického průměru a mediánu. Sumární statistika spojitých a diskrétních dat. Příprava dat k analýze. Grafické nástroje. Transformace dat. Kontrola kvality dat, vyhledání odlehlých hodnot, využití počítačové techniky.
  • 3. Teorie testování hypotéz. Jednorozměrné metody ve srovnávacích statistických testech, parametrické a neparametrické metody. Spojitá a diskrétní data. Základy korelační a regresní analýzy: Základy korelační analýzy. Základy regresní analýzy.
  • 4. Základy vícerozměrných analýz. Vícerozměrné regrese, logistická regrese. Shluková analýza, faktorová analýza, diskriminační analýza. Data mining.
  • 5. Statistické testy používané při hodnocení diagnostických testů: diskriminační analýza, typologie subjektů hodnocení, ROC analýza, sensitivita a specificita testů. Základy analýzy přežití.
  • 6. Základy analýzy epidemiologických dat a hodnocení populačních rizik. Standardizace epidemiologických dat, analýza dlouhodobých trendů, prediktivní analýzy.
  • BLOK B. Management dat ve zdravotnictví, aplikace informačních technologií
  • 7. Uživatelův přístup k počítači, jeho profile, lokální data. Operační systém. Typy operačních systémů, chráněný a nechráněný přístup. Síť - přenos informací. Přenos dat, vzdálené přihlašování a práce ve vzdáleném uzlu, elektronická pošta, sdílení periferií. Spojování počítačů. Nízkorychlostní periferií (RS-232C). Síťové periferie.
  • 8. Sítě, Internet. Typy sítí, sítě sítí. Síť typu IP. Internet. Historie a principy IP. Vrstvy sítí. Síťové služby. Přenos souborů, ftp. Sdílení periferií. Elektronická pošta, servery SMTP a POP3, IMAP. Další síťové služby, vzdálené přihlašování, telnet rlogin, rozhovor, talk, write. Informační servery. WWW - URL, html, čtenář, autor. Síťové informační systémy, databázové zpracování. Autorizace v sítích.
  • 9. Zásady tvorby databází a správy dat s ohledem na zajištění kvality dat (QA/QC). Zabezpečení a zálohování dat, export, import, monitoring a transfer dat. Možnosti off-line a on-line komunikace. Digitalizace dat - role datového managera v klinickém hodnocení a praxi, existující normy. Kontrola vstupních dat: logické vazby, opakované zadávání. Ochrana osobních údajů, legislativní aspekty zdravotnické informatiky.
  • BLOK C. Plánování, management a hodnocení klinických studií
  • 10. Základní terminologie, etické a právní aspekty. Definice základních pojmů: Klinické hodnocení léčiv (KHL). Studie Fáze I-IV. Zadavatel. Zkoušející lékař. Monitor. Statistik. Subjekt hodnocení. Výzkumná smluvní organizace (CRO). Protokol. CRF.ICH GCP. Organizace studií: Komunikace se SÚKL, dokumentace. Pojištění KHL. Žádost o povolení/ohlášení, dodatky, výroční zpráva, předčasné ukončení, závěrečná zpráva. Etické aspekty: Informovaný souhlas/Informace pro pacienta. Helsinská deklarace. Právní aspekty: Hlavní legislativní prameny v ČR a v EU, harmonizace.
  • 11. Analýza dat v KHL. Design KHL Paralelní uspořádání. Cross-over a faktoriální design. Fáze I-IV. Analýza dat Statistické minimum: Typy dat v KHL. Prezentace dat (deskriptivní statistika). Princip testování hypotéz v KHL. Optimalizace velikosti vzorku Faktory ovlivňující velikost vzorku. Základní vzorce. Softwarové nástroje. Aplikovaná analýza dat v KHL. Protokol. Průběh KHL - správa dat. souhrnná zpráva o KHL
  • 12. Randomizace a průběžný monitoring plánovaného experimentu. Princip randomizačních technik, princip náhodnosti. Kompletní randomizace. Permutační bloková randomizace. Stratifikace. Adaptivní randomizační techniky. Softwarové zajištění randomizačních procedur, protokolárních funkcí, průběžných hlášení a základní sumarizace dat.
Literatura
    povinná literatura
  • ALTMAN, Douglas G. Practical statistics for medical research. 1st ed. Boca Raton: Chapmann & Hall/CRC. xii, 611. ISBN 0412276305. 1991. info
  • HAVRÁNEK, Tomáš. Statistika pro biologické a lékařské vědy. 1. vyd. Praha: Academia. 476 s. ISBN 8020000801. 1993. info
  • MELOUN, Milan a Jiří MILITKÝ. Statistické zpracování experimentálních dat. [1. vyd.]. Praha: Plus. 839 s. ISBN 80-85297-56-6. 1994. info
  • ZAR, Jerrold H. Biostatistical analysis. 4th ed. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall. [941] s. ISBN 013081542X. 1999. info
  • CHOW, Shein-Chung a Jen-Pei LIU. Design and analysis of clinical trials : concepts and methodologies. 2nd ed. Hoboken, N.J.: Wiley-Interscience. xiii, 729. ISBN 0471249858. 2004. info
  • MCFADDEN, Eleanor. Management of data in clinical trials. New York: John Wiley & Sons. xi, 210. ISBN 047130316X. 1998. info
  • MEINERT, Curtis L. Clinical trials : design, conduct, and analysis. Edited by Susan Tonascia. New York: Oxford University Press. xxvi, 469. ISBN 0195035682. 1986. info
  • NORLEANS, Mark X. Statistical methods for clinical trials. New York: M. Dekker. xviii, 257. ISBN 0824704673. 2001. URL info
  • MCFADDEN, Eleanor. Management of data in clinical trials. New York: John Wiley & Sons. xi, 210. ISBN 047130316X. 1998. info
  • POCOCK, Stuart J. Clinical trials : a practical approach. Chichester: John Wiley & Sons. xii, 266. ISBN 0471901555. 1999. info
Výukové metody
Teoretické přednášky doplněné komentovanými příklady, studenti jsou podporováni v kladení otázek týkajících se probírané látky.
Metody hodnocení
Předmět je uzavřen písemným zápočtem.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2023.