Biostatistika pro matematickou biologii

Podcast

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Questions and Answers

Jaký byl primární cíl studie týkající se pacientů s CML a léčby imatinibem?

Identifikovat rizikové faktory pro léčbu imatinibem.

Zjistit účinnost terapie TKI.

Analyzovat vedlejší účinky léčby imatinibem.

Zjistit charakteristiky pacientů související s prodlouženým časem na kompletní cytogenetickou odpověď. (correct)

Kolik pacientů mělo sledování delší než 12 měsíců od zahájení terapie imatinibem?

197 pacientů.

67 pacientů.

264 pacientů. (correct)

330 pacientů.

Jaké procento pacientů ve studii mělo nedostatečné sledování (méně než 12 měsíců)?

67 pacientů.

272 pacientů.

58 pacientů.

8 pacientů. (correct)

Co je CCgR v kontextu této studie?

Celková cytogenetická reakce. Signup and view all the answers

Jaký byl počet pacientů, kteří dosáhli kompletní odpovědi?

197 pacientů. Signup and view all the answers

Jaký typ léčby je TKI ve studii zaměřené na pacienty s CML?

Cílená terapie. Signup and view all the answers

Jaký byl celkový počet pacientů zapojených do projektu Camelia s terapií imatinibem?

330 pacientů. Signup and view all the answers

Jaké byly klíčové charakteristiky pacientů navazující na imatinib terapii podle studie?

Stádium onemocnění a odpověď na předchozí léčbu. Signup and view all the answers

Jaké analýzy byly použity k analýze kontinuitních vysvětlujících proměnných?

Klastrová analýza a analýza hlavních komponent Signup and view all the answers

Kolik odlehlých hodnot bylo vyfiltrováno před konečným modelem?

N=5 Signup and view all the answers

Jaké dva klinické proměnné byly identifikovány pomocí multivariantních technik?

Sokalovo skóre a Hasfordovo skóre Signup and view all the answers

Jaká byla hazardní poměr pro pohlaví muže oproti ženě?

1.88 Signup and view all the answers

Jaký vzorek pacientů byl zkoumán v konečném modelu?

N=192 Signup and view all the answers

Jaké měření se použilo k identifikaci rizikových faktorů v konečném modelu?

Cytogenetické a molekulární odpovědi Signup and view all the answers

Jaké faktory byly zahrnuty jako vysvětlující proměnné v klastrové analýze?

Hematokrit, leukocyty a MCV Signup and view all the answers

Jak byl hodnocen model v regresní diagnostice?

Na základě shody s pozorovanými daty Signup and view all the answers

Jaký je hlavní cíl kurzu biostatistiky pro matematickou biologii a biomedicínu?

Orientace v principech biostatistiky a schopnost aplikace metod na reálné problémy. Signup and view all the answers

Jakým způsobem bude probíhat zkouška v kurzu biostatistiky?

Písemnou zkouškou a ústním pohovorem. Signup and view all the answers

Které z následujících bodů je považováno za přínos kurzu?

Schopnost interpretace výsledků a statistického uvažování. Signup and view all the answers

Jaké jsou požadavky na studenty před zkouškou v biostatistice?

Zapojení do všech testů a projektu během semestru. Signup and view all the answers

Která z uvedených literárních zdrojů není anglicky psaná?

Zvárová J (2001) Základy statistiky pro biomedicínské obory. Signup and view all the answers

Jaká část kurzu biostatistiky je zaměřena na návrh a hodnocení experimentů?

Praktické cvičení související s plánováním experimentů. Signup and view all the answers

Jaké jsou benefity vypracování projektu během semestru?

Přidání 20 bodů k celkovému hodnocení kurzu. Signup and view all the answers

K čemu slouží kurz biostatistiky v kontextu dalšího vzdělávání?

Služba jako příprava pro pokročilejší přednášky statistiky. Signup and view all the answers

Study Notes

Předmět: Biostatistika pro matematickou biologii a biomedicínu

Kurz E5046 je zaměřen na biostatistiku pro matematické biology a biomedicíny.
Lektor: Tomáš Pavlík ([email protected])

Přínos kurzu

Orientace v principech biostatistiky, plánování a hodnocení experimentů.
Orientace v biostatistických metodách, jejich výpočetní podstatě a předpokladech.
Schopnost aplikace statistických metod při řešení reálných problémů v biologii a medicíně a interpretace výsledků.
Schopnost statistického uvažování nad reálnými problémy.
Kurz je přípravou pro pokročilejší přednášky statistiky a aplikované analýzy dat.
Biostatistika se dotýká základů biostatistiky, pravděpodobnosti a statistiky.

Požadavky ke zkoušce

Zkouška bude písemná s ústní částí.
Písemná část bude 60 bodů, ústní 10 bodů.
V průběhu semestru budou 2 krátké testy po 15 bodech.
Možnost vypracování projektu za 20 bodů navíc.

Literatura

Přednášky
Skripta: https://www.matematickabiologie.cz/studenti
Webové stránky: https://portal.matematickabiologie.cz/
Zvárová J (2001): Základy statistiky pro biomedicínské obory, Karolinum, Praha.
Zvára K (2006): Biostatistika, Karolinum, Praha.
Altman DG (1991): Practical statistics for medical research, Chapman&Hall/CRC, London.
Zar JH (1999): Biostatistical analysis, Prentice-Hall, New Jersey.

Přednáška I. Úvod do biostatistiky

Motivační příklady
Co je biostatistika, čím se zabývá
Klíčové principy biostatistiky

1. Příklady použití biostatistiky

1. Modelování odpovědi pacientů s CML na léčbu TKI

Primární cíl studie: identifikovat charakteristiky pacientů s CML (chronická myeloidní leukemie) spojené s prodlouženou dobou do kompletní cytogenetické odpovědi (CCgR) nebo major molecular response (MMR) k terapii imatinibem.
Studie hodnotí přežití pacientů po léčbě TKI v časovém horizontu.

1. Modelování CML – výběr proměnných modelu

Spolehlivost: cluster analysis, principal component analysis, pro identifikaci vysoce korelovaných prognostických faktorů.
Vědecký přístup: čtyři odlišné clustery a dvě různé klinické proměnné identifikovány pomocí mnohonásobných technik.

1. Modelování CML – regresní diagnostika

Regresní diagnostika ověřuje, zda model adekvátně popisuje data.
Vyloučeny vlivy: vlivy vnímavějších pozorování (outlierů), celkem 5 vyloučeno, finální model 192 pozorování.

1. Modelování CML – výsledný model

Rizikové faktory: identifikované s konečným modelem v závislosti na dosažení cytogenetické nebo molekulární odpovědi na terapii imatinibem u pacientů s CML v roce 2004.
Počet pacientů: 192 (Rizikový faktor, Kategorie rizika/Základní kategorie, Rizikový poměr, 95% CI, p-hodnota).

2. Hodnocení distribuce a dostupnosti zdravotní péče

Resekce prsu pro ZN v roce 2017.
Hodnocení prostorového rozložení výkonů.
N = 5312, odstraňování prsu i s mízními uzlinami.
Kategorie typů zdravotnických zařízení (ZZ), počet hospitalizace pacientů v jednotlivých nemocnicích.
Oddělení s rekonstrukcemi: minimální (N=54).

2. Hodnocení distribuce a dostupnosti zdravotní péče (respekce s rekonstrukcí)

N = 54
Minimální počet rekonstrukce prsu.

2. Hodnocení distribuce a dostupnosti zdravotní péče (počet hospitalizačních případů)

Novorozenci: s hodnotami hmotností, % změna.
Kategorie hmotnosti: do 999 g, 1000-1499 g, 1500-1999 g, 2000-2499 g, více než 2500 g.

3. Vícestavový model pro CML

Vícestavový model pro CML popisuje různé stavy pacientů a jejich přechody mezi stavy.
Fáze léčby, smrt, záchvat.

3. Vícestavový model pro CML (cumulative incidence)

Predikce kombinované incidence.
Predikce leukaemie bez přežití.

4. Hodnocení bezpečnosti inzulinového analogu u diabetiků

Studie Hemkens a kol. (2009) ukazuje na zvýšené riziko nádorů při užívání inzulinu glargin v porovnání s humánním inzulinem.

4. Observační studie

Přednosti observačních studií ve srovnání s randomizovanými studiemi.

4. Problémy hodnocení

Adjuastace na dávkování inzulinu
Krátká doba sledování pacientů.
Vyloučení pacientů s užíváním kombinované terapie.
Závěr: Studie Hemkens a kol. (2009) není z hlediska statistiky korektní a její výsledky nelze interpretovat.

Klíčové aspekty biostatistiky

Modelování demografických struktur.
Hodnocení úspěšnosti screeningových programů.
Identifikace vlivu genetických a vnějších rizikových faktorů na vznik nemocí.
Identifikace podskupin.
Prostorové modelování koncentrací.

Klíčové aspekty – zkreslení

Popis zavádějících faktorů.
Příklady zkreslení.
Interní a externí validita studie.

Klíčové aspekty - reprezentativnost

Popis cílové populace.
Vzorek odpovídá cílové populaci.

Klíčové aspekty - srovnatelnost

Korektní výsledky v srovnávacích analýzách.
Srovnávací analýzy kontrolovaných studií, randomizovaných.
Adjuastace, matching, propensity scores.

Klíčové aspekty – spolehlivost

Odhad hodnot.
Chyby prvního a druhého druhu, hladiny významnosti.

Klíčové aspekty – významnost

Statistiky významnosti.
Praktická významnost a spojení se skutečností.

Shrnutí obsahu:

Materiál podrobně zkoumá koncepty a metodiky v biostatistice, s důrazem na aspekty spolehlivosti, reprezentativnosti a srovnatelnosti, včetně analýzy dat a zkreslení.

Studying That Suits You

Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.

Description

Tento kurz se zaměřuje na biostatistiku v kontextu matematické biologie a biomedicíny. Studenti se naučí aplikovat biostatistické metody na reálné problémy a interpretovat výsledky experimentů. Kurz připravuje účastníky na pokročilé oblasti statistiky a analýzy dat.