320 likes | 592 Views
UNIVERSITATEA DE MEDICINA SI FARMACIE “Victor Babe ş” TIMISOARA DISCIPLINA DE INFORMATICA MEDICALA www.medinfo.umft.ro/dim. CURSUL 6. ANALIZA CORELATIEI. APLICATII SPECIALE. EPIDEMIOLOGIE (Analiza Riscului) DEMOGRAFIE (Analiza Supravietuirii). 1. ANALIZA CORELATIEI.
E N D
UNIVERSITATEA DE MEDICINA SI FARMACIE “Victor Babeş” TIMISOARADISCIPLINA DEINFORMATICA MEDICALAwww.medinfo.umft.ro/dim
ANALIZA CORELATIEI.APLICATII SPECIALE EPIDEMIOLOGIE (Analiza Riscului) DEMOGRAFIE (Analiza Supravietuirii)
RELATII INTRE DOUA VARIABLE CANTITATIVE • 1.1. GRADUL DE DEPENDENTA • SPATIUL (DIAGRAMA) STARILOR • 1 INDIVID = 1 PUNCT (Scatter)
a) VARIABLE INDEPENDENTE Hb = concentratia hemoglobinei h = inaltimea
b) VARIABLE DEPENDENTE [O2] in sange - pO2 atmosfericRelatie cauzala - model matematic
1.2. CORELATIA LINEARA • a) COEFICIENT DE CORELATIE (Pearson) rxy = sxy / sx sy • sxy = covarianta • sx = varianta variabilei x • sy = varianta variabilei y
b) PROPRIETATI: • VALORI = [ -1, +1] • TIP: • r > 0 ==> CORELATIE DIRECTA • r < 0 ==> CORELATIE INVERSA • INTENSITATEA CORELATIEI: • SLABA = APROAPE DE 0 • PUTERNICA = APROAPE DE -1 SAU +1 • TEST PENTRU r : TESTUL t - semnificatie
1.3. DREAPTA DE REGRESIE: DEFINITIE: Dreapta care trece “cel mai bine” printre puncte PARAMETRII DREPTEI: y = a + b x • a = ORDONATA LA ORIGINE (INTERCEPT) • b = PANTA (SLOPE)
1.4. CORELATII PENTRU VARIABLEORDINALE • a. CORELATIA RANGURILOR • SPEARMAN “R” • Compararea a doua clasificari • b. COEFICIENTUL DE CORELATIE KENDALL • Apl. pentru variable ordinale
1.5. CORELATII NELINEARE • a) C. EXPONENTIALA y = a . e b.x • Crescatoare (b > 0): CRESTERE • Descrescatoare (b < 0): CLEARANCE
b) C. LOGARITMICA: y = a + b . log x • Legea WEBER - FECHNER (Senzatia) • c) C. PUTERE: y = a . x b • Legea lui STEVENS (Frecventa Impulsurilor Nervoase)
d) C. HIPERBOLICA: (x - a) . (y - b) = k • Legea HILL (Contractia Musculara), l. ABBEY • e) C. LOGISTICA: y = a . x / (k + x) • MICHAELIS - MENTEN (Cinetica enzimatica) • ARIENS (Curbe doza - raspuns) • Grafic uzual: y = f (log x ) ---- sigmoida
ANALIZA RISCULUI • 1.1. FACTORI DE RISC • a) DEFINITIE : • Cauza ipotetica pentru aparitia sau facilitarea aparitiei unei boli • b) CLASIFICARE : • Factori de mediu • Sociali • Comportamentali • Biologici
Proprietatile metodelor • 1. Experimentale • Controlul factorului de risc • Dezavantaj: din motive etice • 2. Observationale • a) TRANSVERSALE (M. “CROSS - SECTIONAL”) • Situatia la un moment dat intr-un esantion foarte mare • b) LONGITUDINALE • M. COHORT • Doua grupuri: Expusi / Neexpusi • Variante: Cohort prospectiv / Cohort retrospectiv • M. “CASE - CONTROL” • Doua grupuri: Boala prezenta / absenta • 3. Comparatii: • EXP > COH.pr. > COH.ret. > CASE-C. > CR.S.
STAREA DE SANATATE: • Nu numai absenta bolii, ci- • Bunastare fizica, psihica si sociala (OMS) • Evaluare • Aspecte negative • MORTALITATE • MORBIDITATE • Aspecte pozitive • DEZVOLTARE FIZICA SI PSIHO-MOTORIE (fata de “normal”)
2.4. PARAMETRII FUNDAMENTALI IN EPIDEMIOLOGIE • INDICELE ‘ODD’ (succes / esec): • ODD (E+) = N11 / N12 • ODD (E-) = N21 / N22 • ODDS RATIO (OR): • OR = ODD(E+) / ODD(E-) • OR = N11 . N22 / N21 . N12
RISCUL‘ABSOLUT’ (rata de succes): • R (E+) = N11 / L1 • R (E-) = N21 / L2 • RISCUL RELATIV (RR): • RR = R(E+) / R(E-) • RR = N11 . L2 / N21 . L1 • Uzual OR > RR • Daca OR > 1 (RR > 1) ==> RISC !
3. Analiza supravietuirii
3.1. CARACTERISTICI • date incomplete, lunga durata • conditii heterogene • mai multi factori de influenta simultan • 3.2. PRELUCRAREA DATELOR • tabele de viata (life tables) • metoda actuariala • Curbele Kaplan Mayer
3.3. INDICATORI • Ani de supravietuire • Indice QoL = Quality of Life • Ajustarea “ani de supravietuire” la QALY (Quality Adjusted Life Years)