Brainscape's Knowledge GenomeTM

Browse over 1 million classes created by top students, professors, publishers, and experts.


See full index

V Rok EBM statystyka i testy > jebac to > Flashcards

jebac to Flashcards

1
Q

Badanie kliniczno-kontrolne: Obliczanie szansy osoby chorej na narażenie na czynnik ryzyka

A

(chorzy, czynnik ryzyka +) / (chorzy, czynnik ryzyka -)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

Badanie kliniczno-kontrolne: Obliczanie szansy osoby zdrowej na narażenie na czynnik ryzyka

A

(zdrowi, czynnik ryzyka +) / (zdrowi, czynnik ryzyka -)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

Badanie kliniczno-kontrolne: iloraz szans

A

((chorzy, czynnik ryzyka +) / (chorzy, czynnik ryzyka -)) / ((zdrowi, czynnik ryzyka +) / (zdrowi, czynnik ryzyka -))

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

Badanie kliniczno-kontrolne - zalety

A
  • na brak konieczności długiej obserwacji

- badanie chorób rzadkich

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

Badanie kohortowe: ryzyko wystąpienia punktu końcowego w grupie badawczej

A

narażony chory / wszyscy narażeni na czynnik ryzyka

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

Badanie kohortowe: ryzyko względne

Relative risk

A

RR: ryzyko grupy badawczej / ryzyko grupy kontrolnej

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

Badanie kohortowe: ryzyko wystąpienia punktu końcowego w grupie kontrolnej

A

chorzy nienarażeni / wszyscy nienarażeni na czynnik ryzyka

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

Ryzyko

A

prawdopodobieństwo wystąpienia niekorzystnego stanu klinicznego; ilość osób z niekorzystnym stanem przez wszystkich

R = n / (n+m)

n- ilość osób z niekorzystnym stanem
m – ilość osób bez tego stanu

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

różnica ryzyka (RD)

A

RD = Rk - Re

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

ARR (absolute risk reduction)

A

RD, gdy interwencja korzystna

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

ARI (absolute risk increase)

A

RD, gdy interwencja szkodliwa

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

RR (relative risk/risk ratio)

A

RR = Re/ Rk

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

RRR (relative risk reduction)

A

RRR = RD / Rk

-»»» RRR = 1 - RR

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

RRI (relative risk increase)

A

RRI = RD / Rk

-»»» RRI = ARI / Rk

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

NNT - number needed to treat

A

1 / RD

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
16
Q

OR - odds ratio = iloraz szans

A

OR = szansa w grupie badawczej / szansa w grupie kontrolnej

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
17
Q

RR (rate ratio) – iloraz częstości

A

Częstość w grupie ekperymentalnej / częstość w grupie kontrolnej

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
18
Q

ostateczność wyników - co to

A

b. ostateczność wyników - obliczenie p dla granicy CI leżącej bliżej granicy braku różnicy

ostateczne (p <0,05)
nieostateczne (p >0,05)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
19
Q

Wyniki nieostateczne to takie, gdy

A

gdy, dla pacjentów z granicy przedziału ufności wyniki przestają być istotne statystycznie.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
20
Q

Czułość (sensitivity)

A

zdolność do wykrycia choroby

PD / ( PD + FU)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
21
Q

Swoistość (specificity

A

zdolność do wykrycia osoby zdrowej

PU / (PU + FD)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
22
Q

PPV) (positive predictive value)

A

prawdopodobieństwo, że dodatni wynik testu faktycznie oznacza chorobę

PPV = PD / (PD+FD)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
23
Q

(NPV) (negative predictive value)

A

prawdopodobieństwo, że ujemny wynik testu faktycznie oznacza osobę zdrową

NPV = PU / (PU+FU)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
24
Q

Choroba rzadziej występuje - co się stanie z NPV i PPV?

A

Wyższe NPV

Niższe PPV

25
Q

LR +

A

LR+ = czułość / (1−swoistość)

26
Q

LR -

A

LR− = (1− czułość) / swoistość

27
Q

przesunięcie granicy w kierunku wartości patologicznych zwiększa

A

swoistość

28
Q

przesunięcie granicy w kierunku wartości fizjologicznych zwiększa

A

czułość

29
Q

Krzywa ROC

A

określa wzajemny stosunek czułości i swoistości

30
Q

do ustalenia idealnej wartosci progowej testu

A

-analiza pola pod krzywa ROC (receiver operating characteristic)

31
Q

podręczniki uaktualniane na bieżąco

A

(UpToDate, TRIP)

32
Q

c. przeglądy systematyczne i meta-analizy

A

Cochrane Collaboration
DARE,
NHS Database,
HTA Database

33
Q

d. prace pierwotne

A

PubMed,
Embase,
EvidenceUpdates,
GoogleScholar

34
Q

punkt końcowy oceniany w meta-analizie musi być

A

musi być taki sam we wszystkich pracach, ale może w konkretnych pracach składowych być np. punktem drugorzędowym lub częścią punktu złożonego

35
Q

Meta-analiza: minimalna ilość baz konieczna do przeszukania to

A

2 rózne bazy

36
Q

Meta-analiza: przez ilu ludzi mają być przeszukane bazy?

A

2 niezależnych od siebie

37
Q

Meta-analiza: Ocena wiarygodności prac składowych badania obserwacyjne

A

badania obserwacyjne - np. skala NOS

38
Q

Meta-analiza: Ocena wiarygodności prac składowych c. RCT

A
  • specjalne narzędzie Cochrane
39
Q

Publication bias

A

błąd związany z większą szansą opublikowania (a więc i możliwości znalezienia) badania o wyniku istotnym statystycznie, o dużym efekcie

funnel-plot (lejkowy) - asymetria

40
Q

test ‘‘trim and fill”

A

asymetria w funnel-plot -> ocena czy wpływa ona na wyniki meta-analizy

41
Q

selection bias

A

wynika z preferencyjnego włączania pewnych osób do pojedynczego badania, w efekcie czego populacja nie jest reprezentatywna

42
Q

Meta-analiza: testy jednorodności = testy niejednorodności

A

test Cochrane,
test Chi 2
index I 2

43
Q

badanie homogenne, używamy -

A

modelu stałego (fixed)

44
Q

badanie heterogenne, używamy -

A

modelu losowego (random) - przypisuje większą (w porównaniu do modelu stałego) wagę badaniom małym, wiąże się z uzyskaniem szerszego CI

45
Q

jeśli we wszystkich badaniach używano tej samej skali

A

to wynik meta-analizy przedstawia się jako

średnia ważona różnic (WMD)

46
Q

jeśli składowe badania używały różnych skal pomiarowych

A

standaryzowana średnia różnic (SMD)

47
Q

GRADE wyróżnia 4 poziomy jakości danych naukowych

A

wysoka
umiarkowana
niska
bardzo niska

48
Q

GRADE dzieli zalecenia na

A

silne

słabe

49
Q

Ocena wytycznych

A

AGREE II

50
Q

do zgłaszania badań obserwacyjnych

A

STROBE (Strengthening The Reporting of OBservational studies in Epidemiology)

51
Q

do zgłaszania badań RCT

A

CONSORT (CONsolidated Standards Of Reporting Trials)

52
Q

do zgłaszania meta-analiz

A

PRISMA (Prefered Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses)

53
Q

do zgłaszania badań dotyczących metod diagnostycznych

A

STARD (STAndards for the Reporting of Diagnostic accuracy studies)

54
Q

do tworzenia wytycznych

A

GRADE (Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation)-

55
Q

do oceny badań dotyczących metod diagnostycznych

A

QUADAS (QUality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies)

56
Q

do oceny badań obserwacyjnych

A

NOS (Newcastle-Ottawa Scale)

57
Q

oceny badań RCT i meta-analiz

A

Narzędzia COCHRANE

58
Q

do oceny meta-analiz

A

AMSTAR (Assessing the Methodological quality of SysTemAtic Reviews)-

59
Q

do oceny

wytycznych

A

AGREE II (Appraisal of Guidelines REsearch and Evaluation II)

V Rok EBM statystyka i testy (10 decks)

Brainscape helps you reach your goals faster, through stronger study habits.
© 2024 Bold Learning Solutions. Terms and Conditions