Курс по доказательной медицине и статистическим методам в клинических исследованиях: методология и технология на STATISTICA

Курс адресован врачам-исследователям, аспирантам биомедицинских дисциплин, работникам фармацевтической промышленности – тем, кто неизбежно сталкивается с чтением публикаций. Как правило, наиболее важные статьи по клиническим исследованиям лекарств опубликованы в журналах на английском языке, поэтому в ходе курса основные термины дублируются англоязычными вариантами.

Основной упор делается на системное изложение современных методов анализа биомедицинских данных и проведения клинических исследований.

Это уникальная возможность повысить свой аналитический уровень и познакомиться с методами современной медицинской статистики за 4 дня.

В программе курса мы следуем рекомендациям International Conference on Harmonisation of Technical Requirements for Registration of Pharmaceuticals for Human Use (ICH).

Программа курса

1. Особенности организации медико-биологических исследований

   • Структура данных

   • Качественные и количественные показатели

   • Шкалы измерения данных

   • Формирование выборок, рандомизация

   • Понятие о цензурированных (неполных) данных

2. Верификация и чистка данных

   • Обработка пропущенных данных

   • Проверка диапазонов

   • Выявление и обработка выбросов (нетипичных наблюдений)

3. Основные статистики, используемые для описательного анализа

   • Меры среднего и меры разброса

   • Отличие в описательном анализе качественных и количественных данных

   • Связь объема выборки и точности оценок

   • Основные этапы исследований: выдвижение и проверка гипотез, оценка значимости эффектов

4. Первичная визуализация данных

   • Простейшие графики: гистограммы, ящики-усы, диаграммы рассеяния и др.

   • Категоризованные графики

   • Рекомендации по графическому представлению данных

5. Группировка данных

6. Нормальное распределение и его роль в анализе данных, проверка нормальности. Преобразование данных, логнормальное распределение

7. Выявление связей между парой признаков

   • Оценка величины и статистической значимости связи

   • Корреляционный анализ

   • Непараметрический корреляционный анализ

   • Статистические критерии сравнения средних в группах

   • Критерий Стьюдента и его непараметрические аналоги (критерий Манна-Уитни и др.)

   • Анализ таблиц сопряжённости (критерий хи-квадрат, точный критерий Фишера и др.)

8. Проверка статистических гипотез

   • Формулировки гипотез, ошибки первого и второго рода

   • Интерпретация результатов работы критериев

   • Параметрические критерии

   • Непараметрические критерии

   • Проверка гипотез с помощью доверительных интервалов

   • Частые ошибки при проверке гипотез

9. Сравнение нескольких групп: дисперсионный анализ (ДА)

   • ДА Фишера

   • Непараметрический ДА

   • ДА повторных измерений

10. Построение моделей зависимостей

    • Множественная регрессия

    • Логит-регрессия

    • Нелинейная регрессия

    • Построение правил диагностики (discovery of diagnostic rules)

11. Статистические методы в клинических испытаниях

    • Анализ мощности и определение необходимого объёма выборки

    • Формирование случайной выборки, рандомизация

12. Статистический анализ диагностических тестов

    • Чувствительность и специфичность теста

    • ROC-анализ

13. Оценки риска

    • Относительный риск

    • Отношение шансов

14. Анализ выживаемости

    • Типичные задачи, решаемые методами анализа выживаемости

    • Работа с цензурированными данными

    • Таблицы времён жизни

    • Оценки Каплана-Мейера

    • Оценки функции риска

    • Сравнение выживаемости в нескольких группах

15. Общие понятия о методах многомерного анализа данных

    • Кластерный анализ

    • Факторный анализ

    • Дискриминантный анализ

    • Деревья классификации и др.

16. Подготовка аналитических отчетов

17. Мета-анализ (объединение результатов нескольких клинических исследований)

18. Case studies (примеры реальных исследований)

19. Примеры типичных ошибок в отчётах о статистическом анализе медицинских данных

20. Обзор существующей литературы по медицинской статистике

21. Вопросы-ответы, обсуждение задач слушателей

Длительность курса

16 академических часов, курс разбивается на 4 рабочих дня

Курс читается как индивидуально, так и в группах.

Записаться   Календарь курсов