Streptomycin Treatment of Pulmonary Tuberculosis

The MRC randomized trial of streptomycin and its legacy: a view from the clinical front line

Smoking and Carcinoma of the Lung

מחשבון OR למקרה בקרה

The Mortality of Doctors in Relation to Their Smoking Habits

הקריטריונים של ברדפורד היל

The Environment and Disease: Association or Causation?

Assessing causality in epidemiology: revisiting Bradford Hill to incorporate developments in causal thinking

הרפואה מבוססת על סיבתיות. מחלה היא סיבה לתסמינים, גורמים מסוימים גרמו למחלה עצמה, וטיפול יכול להיות סיבה להחלמה. אבל קשר בין שני דברים לא מוכיח שאחד גרם לשני. איך נדע האם אכן מדובר בסיבה ותוצאה? בתחום הזה אנחנו חייבים הרבה לאדם אחד, אוסטין ברדפורד היל. הוא יזם את המחקר האקראי המבוקר הראשון, ואת המחקרים הראשונים שהדגימו קשר בין עישון לסרטן הריאה. דרך שלושת המחקרים החשובים האלו שלו נדגים איך אנחנו משתכנעים בסיבתיות, בעזרת הקריטריונים אותם היל עצמו ניסח יותר מאוחר: טמפורליות, גודל אפקט, מנה-תגובה, מכניזם, ניסוי, אנלוגיה למקרים דומים, התאמה בין ממצאים פיזיולוגים לממצאים במחקר האפידמיולוגי, עקביות במחקרים שונים, וספציפיות של האפקט. מאז הייתה התקדמות רבה בתחום, אך הקריטריונים האלו יצקו את הבסיס להבנת הסיבתיות במחקרים אפידמיולוגיים.

Blood Biomarkers to Detect Alzheimer Disease in Primary Care and Secondary Care

הנספח למאמר

מכתב למערכת

Clinical diagnosis of Alzheimer's disease: recommendations of the International Working Group

A Review of Application of Aβ42/40 Ratio in Diagnosis and Prognosis of Alzheimer's Disease

בדיקות דם לחלבוני טאו ולבטא אמילואיד מוצעות כבדיקה אבחנתית למחלת אלצהיימר. מהן הבעיות הפילוסופיות בהקשר של אבחנה ומדוע מחקר זה בעייתי?

נדבר על שימוש במבחנים סטטיסטיים במאמר על בדיקה אבחנתית, על מדדי ביצוע של בדיקה אבחנתית כולל דיוק וערך מנבא חיובי ושלילי, על בדיקת הזהב, ועוד.

Continuous vs Intermittent β-Lactam Antibiotic Infusions in Critically Ill Patients With Sepsis

במאושפזים בטיפול נמרץ עם ספסיס, האם טיפול רציף באנטיביוטיקה עדיף על טיפול במנות?

מחקר מבוקר אקראי שפורסם ביוני 2024.

Learning Through Listening: A Scoping Review of Podcast Use in Medical Education

סטטיסטיקה מרפאת- (1) הקדמה וממוצע 14/11/2023

סטטיסטיקה מרפאת 82- קס"מ- תנאים

סטטיסטיקה מרפאת 83- קס"מ- סוג המשתנים

סטטיסטיקה מרפאת 84-  קס"מ- השיטה ושכלולים

סטטיסטיקה מרפאת 85- מודלים סטטיסטיים ומודל מעורב

סטטיסטיקה מרפאת 86- מודל מעורב ב'

סטטיסטיקה מרפאת 87- חישוב גודל מדגם

סטטיסטיקה מרפאת 88- כל הסטטיסטיקה על רגל אחת- סיכום כל הסדרה עם הפניות לפרקים השונים

Statistical Methods in the Journal — An Update

Intraosseous or Intravenous Vascular Access for Out-of-Hospital Cardiac Arrest

מחשבון גודל מדגם

העוצמה גדלה ככל שערך האלפא, גודל המדגם, וגודל האפקט גדלים. לעומת זאת היא נחלשת כאשר שגיאת התקן גדלה. את כל הנתונים האלו ניתן לשבץ בתוך נוסחה ייחודית למבחן סטטיסטי מסוים כדי לחשב את העוצמה של מחקר. אם לעומת זאת, מגדירים מהי העוצמה הרצויה, מגדירים מהו גודל האפקט הרצוי, ומהי שגיאת התקן הצפויה, נשאר רק משתנה אחד לא ידוע- גודל המדגם. בצורה כזו אפשר לחשב את גודל המדגם הרצוי כדי להשיג עוצמה מסוימת.

Power analysis

Power

Sample size calculation

Effect size

Standard error

Effect of Salt Substitution on Cardiovascular Events and Death

A Community-Based Intervention for Managing Hypertension in Rural South Asia

הצורך במודל מעורב עולה כאשר רוצים לבצע רגרסיה אך יש תלות בין מדידות שונות, למשל תוצאות עבור אנשים ממשפחה אחת או מכפר אחד, או מדידות חוזרות אצל אותו אדם. 

במודל הזה לתוך מוכנסים לנוסחה אפקטים קבועים, בדומה לרגרסיות המוכרות לנו מפרקים קודמים, אך גם אפקטים רנדומליים. אפקט רנדומלי נמצא נמוך יותר בהיררכיה של ההשפעה, והוא גורם לשונות סביב האפקט הקבוע. למשל, השפעת כפר המגורים על שכיחות אירועים מוחיים יכול להיות אפקט רנדומלי, סביב האפקט הקבוע שהוא השפעת ההתערבות עצמה על שכיחות אירועים מוחיים. עבור אפקטים קבועים יתקבל בנוסחת המודל הסטטיסטי מקדם קבוע, אך המקדם עבור האפקט הרנדומלי, הכפר למשל, השני לא יהיה מקדם קבוע בנוסחה אלא כזה שיכול להשתנות (בצורה רנדומלית) בין כפר לכפר.

במודל מעורב המתאר קשר לינארי, למשל עבור התערבות והשפעתה על ערכי לחץ דם במדידות חוזרות באותם אנשים,  האפקט הרנדומלי, למשל האפקט של המשתתף הספציפי במחקר, יכול להתבטא גם עבור הקבוע במשוואה (למשל, מהו לחץ הדם ההתחלתי) וגם עבור המקדם בנוסחה המציין את שיפוע הקו (למשל, מה קצב שיפור לחץ הדם). 

Mixed effects model

Independence assumption for non-mixed regression

Dependent measurements

Hierarchical model

Fixed effects

Random effects

Random effect for the constant (intercept)

Random effect for the coefficient (slope)

תמונה של מיקי מאוס

מודל הוא נסיון לתאר תופעה בעולם בעזרת נוסחה מתמטית. בפרק הזה נשתמש בתיאור של פסלים במקום תופעות, ונבין שלרוב המודל לא יתאר בצורה מדויקת את הפסל, ושבמצבים מסויימים נצטרך להכניס למודל גם אפקטים קבועים המשותפים לכל המיקי-מאוסים, כמו צורת האוזניים וגם אפקטים רנדומליים שמשתנים בין ייצוגים שונים של מיקי-מאוס, כמו הגודל או תנוחת היד. הכנסת האפקטים הרנדומליים תאפשר לתאר את האפקטים הקבועים בצורה טובה יותר. למשל, אפשר יהיה לתאר את מבנה היד של מיקי מאוס (אפקט קבוע) גם כאשר היד בתנוחות (אפקט רנדומלי) שונות.

Statistical model

Mixed effects model

Fixed effects

Random effects

Impact of changes to national guidelines on hypertension-related workload: an interrupted time series analysis in English primary care

השיטה הסטטיסטית בקיטוע סדרת מדידות דומה מאוד לשיטה ברגרסיה לינארית פשוטה. למרות שהמשתנה הבלתי תלוי שמעניין אותנו הוא ההתערבות שקרתה בזמן מסויים, הזמן הוא המשתנה הבלתי תלוי שסביבו הנוסחה בנויה. לפני ההתערבות ישנו קבוע שאומר מה הייתה המדידה בתחילת המעקב ומקדם שאומר מהו קצב השינוי, זאת אומרת בכמה המדידה השתנתה עבור כל יחידת זמן. בנוסחה מופיע גם משתנה קטגוריאלי עם שני ערכים אפשריים: האם מדובר בזמן שלפני או אחרי ההתערבות. אם מדובר בזמן שאחרי ההתערבות מתווספים שני שינויים אפשריים: ברמת המדידה ובמגמה לאורך זמן.  

שכלולים אפשריים לשיטה הם שיכוב לפי משתנה מסביר נוסף (למשל, שכבות גיל), השוואה בין הצפוי לפי המגמה הקודמת לבין מה שקרה בפועל לאחר ההתערבות, ושימוש ב negative control  (משתנה תלוי שלא אמור להיות מושפע מההתערבות)

Interrupted time series analysis

Segmented regression model

Change in level

Change in trend

Negative control

Stratification

Impact of changes to national guidelines on hypertension-related workload: an interrupted time series analysis in English primary care

Survival after Minimally Invasive Radical Hysterectomy for Early-Stage Cervical Cancer

בקיטוע סדרת מדידות נמדדת השפעת משתנה בלתי תלוי קטגוריאלי (דיכוטומי) על משתנה תלוי כמותי או קטגוריאלי. המשתנה הקטגוריאלי הוא החשיפה או ההתערבות. למשל, ללא קווים מנחים חדשים לפני האירוע ועם קווים מנחים אחריו. המשתנה התלוי,  גם אם החל כקטגוריאלי, מקבל תמיד צורה כמותית כדי לבחון את מגמת ההשתנות לאורך זמן.

הזמן עצמו הוא משתנה בלתי תלוי נוסף, שגם הוא משפיע על התוצא, אך צריך לזכור שמדובר רק במשתנה עזר.

הזמן קשור גם למשתנה התלוי, כיוון שנבדקת השפעה גם על המגמה, ושמגמה (trend) היא שינוי לאורך זמן.

Interrupted time series analysis

Trend

Independent variable

Dependent variable 

Time as an independent variable

Impact of changes to national guidelines on hypertension-related workload: an interrupted time series analysis in English primary care

מאמר הסבר מצויין על השיטה

כדי לבצע קיטוע סדרת מדידות, ההתערבות צריכה להיות מוגדרת היטב בזמן, התוצא צריך להיות כזה שמופיע זמן קצר (או לפחות זמן ידוע) לאחר ההתערבות, וצריך כמות מספיקה של מדידות לפני ואחרי ההתערבות כדי לאפשר דיוק ואמינות וכדי למנוע הטיה שנובעת מעונתיות של תוצאות- למשל, מהעובדה שדלקת ריאות שכיחה יותר בחורף. למרות הרצון לכלול כמה שיותר מדידות, לעתים נרצה להגביל את תקופת המדידות לפני ההתערבות או אחריה, כדי לא לכלול בתקופת המדידות אירוע "זר" שיכול להשפיע על התוצא.

Time series analysis

Interrupted time series analysis

Intervention/Outcome characteristics allowing time series analysis

Seasonality

Bias