Medicina basada en evidencia hermano Xiong
30. (0) Tasa de Mortalidad Estandarizada (SMR)
31 (0) Prueba Secuencial
Por ejemplo, la fiebre tifoidea es causada por Salmonella typhi, Salmonella typhi es un factor causal. Si la fiebre tifoidea es causada, aún debe haber fuentes de agua deficientes o alimentos contaminados por bacilos tifoideos, la higiene del agua potable, la higiene de los alimentos y su sistema de gestión, porque los bacilos tifoideos enfermarán a un gran número de personas principalmente a través del agua potable y la dieta.
Por ejemplo, la malaria es causada por Plasmodium. Sin embargo, la prevalencia de la malaria está relacionada con la reproducción masiva de los mosquitos Anopheles; la reproducción masiva de los mosquitos Anopheles está relacionada con el clima, la topografía y las formas del terreno locales; son adecuados para la cría de mosquitos Anopheles. También se puede extender a razones como medidas de control de mosquitos ineficaces, bajos niveles económicos y culturales y sistemas sociales atrasados.
El experimento cruzado 5-11 es un método de diseño en el que dos grupos de sujetos utilizan dos medidas de tratamiento diferentes, luego intercambian las medidas de tratamiento entre sí y finalmente comparan los resultados. En un estudio de antes y después del mismo grupo de casos, el mismo grupo de pacientes recibió dos tratamientos diferentes como grupo de tratamiento o grupo de control, pero en un solo orden. Teniendo en cuenta el posible impacto de diferentes órdenes en la evaluación de la eficacia, en un ensayo cruzado, para eliminar el posible impacto de la orden en la eficacia, dos o más sujetos reciben tratamiento en el grupo de tratamiento y el grupo de control en diferentes órdenes. . Según las diferentes formas de agrupar a los sujetos, las pruebas cruzadas se pueden dividir en pruebas cruzadas aleatorias y pruebas cruzadas no aleatorias.
Ventajas y Desventajas de los Experimentos Crossover
1 Ventajas. Ensayo cruzado ① Cada sujeto recibe tratamiento en el grupo de tratamiento o en el grupo de control sucesivamente para eliminar las diferencias entre diferentes individuos; ② La agrupación aleatoria puede evitar diferencias entre grupos; ③ Puede evitar el sesgo de selección artificial;
2. Desventajas de los ensayos cruzados ① El alcance de las enfermedades aplicables es limitado. Para diversas enfermedades agudas y graves o enfermedades que no se pueden restaurar al estado anterior a la primera etapa del tratamiento (como enfermedad ulcerosa, infarto de miocardio) y aquellas enfermedades que no permiten suspender el tratamiento (período de lavado) para permitir que la enfermedad regrese a la primera etapa, como insuficiencia cardíaca, coma, shock, etc. , no se pueden utilizar experimentos de control cruzado; ② La duración del período de lavado depende del fármaco seleccionado, la enfermedad y la naturaleza semiperiódica de la afección. Si es demasiado corto, será difícil evitar el impacto de la etapa anterior del tratamiento; si es demasiado largo, el paciente no recibirá tratamiento a largo plazo; ③ La duración de cada ciclo de tratamiento es limitada y la duración del tratamiento es limitada. Es posible que la eficacia de algunos medicamentos no se ejerza plenamente durante el período experimental; ④ El período de observación de todo el estudio es largo y no se pueden evitar las fluctuaciones naturales en las condiciones de la enfermedad y los indicadores de observación. ⑥Debido al largo período de observación de todo el estudio, es difícil garantizar el cumplimiento de los sujetos.
5-12 En la práctica médica clínica, el diagnóstico rápido y preciso es el requisito previo para el tratamiento de las enfermedades. Para mejorar el nivel y la eficiencia del diagnóstico clínico, no sólo es necesario investigar continuamente pruebas de diagnóstico de alto nivel para aplicación clínica, sino también evaluar científicamente las pruebas de diagnóstico existentes y estudiar sus características y valor de diagnóstico clínico para guiar a los médicos en la correcta opciones. La investigación experimental sobre diagnóstico en epidemiología clínica se centra en la evaluación clínica de un nuevo método de diagnóstico, que incluye síntomas, signos, pruebas de laboratorio y pruebas especiales. Se trata de evaluar su cientificidad, superioridad y practicidad mediante la verificación clínica in situ y cómo utilizar los resultados de las pruebas para ayudar en el diagnóstico clínico. En otras palabras, las cuestiones de diagnóstico discutidas en epidemiología clínica no son métodos de diagnóstico específicos, sino que se verifican en el trabajo clínico o se comparan con métodos antiguos originales. Evaluar el valor práctico de estos métodos de diagnóstico es un paso esencial antes de la transición del laboratorio a la promoción clínica, y también es uno de los conocimientos básicos que los médicos deben dominar.
5-13 Los últimos artículos ECA multicéntricos, revisiones sistemáticas basadas en ECA, artículos no ECA cuidadosamente diseñados y opiniones de expertos.
5-14 Las combinaciones de pruebas de detección o diagnóstico se pueden dividir en pruebas paralelas (paralelas) y pruebas seriadas (series). Entre ellas, la prueba paralela consiste en realizar varias pruebas al mismo tiempo, siempre que un resultado sea positivo, se considera positivo; la prueba en serie es una serie de pruebas, y solo se consideran todos los resultados positivos; ser positivo.
5-15 ① Las enfermedades examinadas deben ser enfermedades con alta prevalencia local y daños graves ② Las enfermedades examinadas deben tener métodos y condiciones para un mayor diagnóstico, tratamiento o prevención ③ Las enfermedades ocurren naturalmente La historia; es claro y el período de incubación o período de incubación es más largo ④ El método de detección debe ser simple, rápido, económico, seguro y tener buenos resultados esperados;
5-16
Donde n1 es el tamaño de muestra estimado del grupo de casos, n2 es el tamaño de muestra estimado del grupo de control, Sen es la sensibilidad, Spe es la especificidad, y δ es el rango de fluctuación permitido (Permitir)
Error tolerable), esta es la probabilidad del primer tipo de error y el valor de u se obtiene de la tabla vinculada a u. Generalmente las pruebas de detección requieren una mayor sensibilidad y se utilizan para pruebas de diagnóstico positivas.
La detección requiere una alta especificidad y las estimaciones de sensibilidad y especificidad deben obtenerse mediante la revisión de la literatura o mediante pruebas previas.
5-17 ① Puede mejorar la calidad médica de las instituciones médicas y brindar a los pacientes el mejor tratamiento y un tratamiento razonable. ② Puede cambiar el comportamiento médico de los médicos y reducir las diferencias cualitativas entre diferentes instituciones médicas y diferentes; médicos. La diferencia resultante en el nivel médico; ③ puede reducir los gastos médicos; (4) puede usarse como base para que los departamentos gubernamentales oficiales inspeccionen la calidad médica de las instituciones médicas; Las instituciones de seguros médicos han dominado las políticas médicas.
5-18 (1) Problemas de salud importantes, como tumores. (2) La fuerza y especificidad de la relación causal en la investigación de la etiología. (3) La intensidad y especificidad del impacto de los tratamientos o intervenciones preventivas (4) Problemas con los métodos de investigación clínica, como la efectividad de los métodos de prueba de diagnóstico. (5) Costo-efectividad del tratamiento de enfermedades; (6) Evaluación de la efectividad de las estrategias de salud.
5-19 La investigación descriptiva se refiere a agrupar datos existentes o datos de encuestas especiales, incluidos los resultados de pruebas de laboratorio, según las características de diferentes regiones, diferentes épocas y diferentes grupos de personas para revelar verdaderamente enfermedades o salud. método de distribución de la situación. La investigación descriptiva es el paso básico en la investigación epidemiológica. Cuando no sabemos mucho sobre una enfermedad, a menudo comenzamos con una investigación descriptiva para obtener las características básicas de distribución de la enfermedad o condición de salud para obtener información relevante.
5-20 ① Para el diagnóstico temprano de enfermedades que son beneficiosas para el pronóstico, como el cáncer de mama, se debe seleccionar una prueba con alta sensibilidad ② Cuando el efecto del tratamiento no es satisfactorio y el costo del diagnóstico y el tratamiento es costoso, como el diagnóstico de cáncer de hígado, puede elegir Un examen con mayor especificidad ③ Cuando la importancia de los falsos positivos (A) y los falsos negativos (B) es igual, el estándar de diagnóstico generalmente se puede establecer en el mínimo; valor de A y B (es decir, el valor de "a + b" es el más pequeño), el índice de Jordan en este momento es el más grande (se puede determinar encontrando el mejor valor de corte de la curva ROC).
El estándar de oro 5-21 es el método de diagnóstico estándar actualmente reconocido por la comunidad médica clínica y es la base para distinguir "enfermos" de "libres de enfermedades", incluido el diagnóstico patológico, los hallazgos quirúrgicos y las imágenes especiales. diagnóstico, Diagnóstico positivo obtenido a partir de criterios de diagnóstico clínico integrales y seguimiento clínico a largo plazo. Por ejemplo, el estándar de oro para diagnosticar la enfermedad coronaria es la angiografía coronaria, el estándar de oro para diagnosticar la nefritis es la biopsia renal y el estándar de oro para el diagnóstico de cálculos biliares es lo que se observa durante la cirugía.
5-22 La aparición o prevalencia de una enfermedad puede tener múltiples factores de riesgo. Estos factores de riesgo están interrelacionados para formar una cadena de causas, y múltiples cadenas de causas se entrelazan para formar una red de causas. Por ejemplo, la red de causas del cáncer de hígado puede verse como tres cadenas de causas principales: infección por el virus de la hepatitis B, alimentos contaminados con aflatoxinas y toxinas de algas en el agua potable. El modelo de red de etiología proporciona una ruta causal completa que puede expresar claramente la causa de una enfermedad.
5-23 Determinar una pregunta clínica que necesita respuesta; buscar evidencia que pueda responder a la pregunta anterior; evaluar la naturaleza científica y la función de estas evidencias aplicar estos resultados útiles a la práctica clínica; evaluación.
5-24 Un ensayo controlado aleatorio determina la población de sujetos de investigación según criterios de diagnóstico, y luego selecciona sujetos de investigación elegibles según los criterios de inclusión del estudio y excluye a los investigadores que no lo desean. Según el principio de asignación aleatoria, los sujetos que cumplen las condiciones y están dispuestos a participar en el estudio son asignados aleatoriamente al grupo experimental o al grupo de control. El grupo experimental utiliza medidas de intervención y el grupo de control utiliza placebo. Observe durante un período de tiempo y compare los resultados del grupo experimental y el grupo de control. Este método es adecuado para el tratamiento clínico o la investigación de prevención, para discutir y comparar los efectos del tratamiento y la prevención de una nueva medida de tratamiento sobre la enfermedad, y también puede usarse para la investigación de la etiología.
5-25 ①Coeficiente de variación (CV), adecuado para el análisis de confiabilidad de los datos de medición. Cuanto menor sea el CV, mejor será la fiabilidad. ②Tasa de coherencia, adecuada para el análisis de confiabilidad de los datos de conteo. Cuanto mayor sea la tasa de cumplimiento, mejor será la confiabilidad. (3) ③El valor kappa indica la coherencia de los juicios de diferentes observadores sobre un determinado resultado o la coherencia del juicio del mismo observador sobre un determinado resultado en diferentes situaciones. Los valores de Kappa oscilan entre +1 y -1 y cuanto mayor sea el valor de Kappa, mejor será la consistencia.
5-26 Respuesta: Conexión estadística: la conexión entre los dos elimina el error de muestreo.
Conexión causal: se debe contar con un departamento de estadística y, al mismo tiempo, se deben descartar diversos sesgos y cumplir con los estándares de inferencia causal.
5-27El tamaño de la muestra es una de las primeras cuestiones que los investigadores deben considerar durante la etapa de diseño. Estimar correctamente el tamaño de la muestra es una de las habilidades esenciales en la investigación clínica. En general, se cree que los resultados de la investigación de muestras grandes son más confiables que los de muestras pequeñas, pero las muestras grandes aumentarán la dificultad de la investigación clínica y provocarán un desperdicio innecesario de mano de obra, recursos materiales, tiempo y economía. La estimación del tamaño de la muestra consiste en determinar el número mínimo de observaciones bajo la premisa de garantizar la confiabilidad de las conclusiones de la investigación científica. Un tamaño de muestra suficiente puede garantizar la precisión de los resultados de las pruebas. Si la muestra es demasiado pequeña, es posible que obtenga resultados falsos negativos o falsos positivos debido a una eficiencia de detección insuficiente o a problemas de probabilidad.
5-28 Sensibilidad (tasa de verdaderos positivos), especificidad (tasa de verdaderos negativos), tasa de diagnóstico erróneo (tasa de falsos positivos), tasa de diagnóstico fallido (tasa de falsos negativos), índice de probabilidad, índice de Jordan.
Los indicadores de evaluación de autenticidad anteriores no se ven afectados por la tasa de prevalencia. ① Para una sola prueba, cuando la sensibilidad de la prueba aumenta, su especificidad tiende a disminuir, la tasa de diagnóstico erróneo aumenta y la tasa de diagnóstico erróneo disminuye. (2) El índice de verosimilitud es un índice de evaluación integral que refleja tanto la sensibilidad como la especificidad de la prueba. Si la tasa de verdaderos positivos de una prueba aumenta y la tasa de falsos positivos disminuye (es decir, aumentan tanto la sensibilidad como la especificidad), entonces el índice de probabilidad positivo aumenta y el índice de probabilidad negativo disminuye. ③El índice de Jordan también es un índice de evaluación integral, que se ve afectado tanto por la sensibilidad como por la especificidad. Cuanto más se acerque su valor a 1, más realista será la prueba. ④ Los requisitos de la prueba para una buena autenticidad son: alta sensibilidad, alta especificidad, baja tasa de diagnóstico erróneo, baja tasa de diagnóstico fallido, alto índice de probabilidad positiva, bajo índice de probabilidad negativa e índice de Jordan cercano a 1.
5-29 (1) Aclarar el propósito de la investigación (2) Recopilar ensayos controlados aleatorios (3) Formular criterios de inclusión y exclusión (4) Extracción de datos (5) Evaluación de calidad de cada ensayo (6) Estadísticas que abordan los problemas (7) Análisis de sensibilidad (8) Números inseguros (9) Conclusión
5-30 El cegamiento es uno de los indicadores para medir si un diseño de investigación es científico. El cegamiento se utiliza principalmente para evitar que los factores subjetivos de los investigadores y los pacientes afecten los resultados de las pruebas y causen sesgos. El cegamiento se puede dividir en al menos cuatro niveles: la persona responsable de asignar a los pacientes a los grupos de tratamiento no sabe qué tratamiento está recibiendo el paciente; no se espera que los propios pacientes sepan qué tratamiento están recibiendo; Los pacientes en el estudio no saben qué tratamiento está recibiendo cada paciente. ¿Qué tratamiento recibió cada paciente? Finalmente, al evaluar los resultados, los investigadores no pudieron decir quién estaba en el grupo de tratamiento y quién en el grupo de control. Las aplicaciones específicas incluyen los siguientes métodos:
Método ciego (1) Método no ciego (ensayo abierto) Tanto el investigador como los sujetos conocen la agrupación del grupo experimental y del grupo de control, y el experimento se lleva a cabo abiertamente. La ventaja es que es fácil de implementar, fácil de determinar la causa del accidente y finalizar la prueba. La desventaja es que es fácil producir desviaciones. Algunos experimentos solo pueden ser experimentos abiertos, como los métodos quirúrgicos.
(2) El investigador simple ciego conoce la situación de agrupación, pero los sujetos no conocen la situación de agrupación. La ventaja es que puede evitar la interferencia de factores subjetivos del paciente y manejar posibles accidentes de los sujetos de investigación de manera oportuna y adecuada cuando sea necesario. La desventaja es que no se puede evitar el sesgo subjetivo del investigador.
(3) Ensayo doble ciego (ensayo doble ciego) Ni el investigador ni los sujetos conocen la situación de agrupación del estudio, pero el diseñador de la investigación organiza y controla el ensayo. La ventaja es que puede evitar sesgos causados por factores subjetivos de los investigadores y sujetos de investigación, haciendo que los resultados sean más realistas. La desventaja es que es más complicado de implementar. Una vez que ocurre un accidente de drogas, no es fácil saber a qué grupo pertenece. Por lo tanto, preste atención a la condición y rompa la ceguera a tiempo cuando sea necesario.
Triple ciego: No sólo los investigadores y los sujetos desconocen el estado de agrupación del estudio, sino que también el personal responsable de la recogida y análisis de los datos desconoce el estado de agrupación. Este método puede controlar mejor el sesgo y sus desventajas son básicamente las mismas que las del doble ciego. Es más difícil de implementar.
5-31 ① Determinar el contenido de la muestra; ⑦ Seleccionar casos y controles ③ Determinar los factores de estudio (exposición);
④ Investigar los factores de exposición; ⑤ Organizar y analizar datos de encuestas; ⑥ Escribir un artículo.
5-32 En comparación con una sola prueba, la sensibilidad de las pruebas paralelas aumenta, la especificidad disminuye, la tasa de falsos positivos aumenta y la tasa de falsos negativos disminuye, por el contrario, la especificidad y la tasa de falsos negativos; aumentan, mientras que la sensibilidad y la tasa de falsos positivos disminuyen.
5-33 ①Variaciones biológicas de los sujetos (como factores fisiológicos y psicológicos);
②Cambios en los métodos de prueba (como instrumentos, reactivos, tiempo, temperatura y otras condiciones); /p>
③Variación del observador.
5-34 Habitualmente, la estimación del tamaño de la muestra se basa principalmente en varios factores básicos: la incidencia de los eventos del estudio en la población de estudio antes y después de la implementación de la intervención (es decir, el valor α; probabilidad de error de tipo I); valor β (es decir, la probabilidad de un error de tipo II); El contenido de la muestra se puede calcular de acuerdo con la fórmula, el software o la tabla de búsqueda correspondiente.
Además, la implementación del plan de tratamiento también es un factor importante que afecta el tamaño real de la muestra. Dado que no está incluido en la fórmula convencional de cálculo del tamaño de la muestra, es fácil pasarlo por alto.
5-35 Ventajas del test secuencial
Cuanto mayores.
8-7 es el método de investigación observacional. Primero, los sujetos se ubican en diferentes cohortes según sus diferentes niveles de exposición; luego, el equipo realiza un seguimiento para determinar la incidencia o mortalidad de una determinada causa, todas las causas de muerte o algún otro resultado comparando la enfermedad en la morbilidad del estudio; o mortalidad en una cohorte, podemos determinar si la exposición está asociada con la morbilidad y la magnitud de la asociación. Este método de investigación se llama estudio de cohorte.
8-8 pacientes que padecen una determinada enfermedad se dividen aleatoriamente en grupos experimentales y grupos de control. Los pacientes del grupo experimental recibieron medidas de intervención, mientras que los pacientes del grupo de control no recibieron medidas de intervención. Realice un seguimiento y observe durante un período de tiempo, compare la incidencia y los resultados de los dos grupos y juzgue el efecto de las medidas de intervención.
8-9 También conocido como estudio de prevalencia, es esencialmente un estudio transversal, que enfatiza que el estudio actual se realiza en un punto determinado de la serie temporal. Se denomina encuesta de prevalencia porque el indicador utilizado en los estudios de situación suele ser la prevalencia.
8-10 Cuando se utilizan métodos cuantitativos e integrales para procesar estadísticamente datos en una revisión sistemática, se denomina metaanálisis.
8-11 Ni los sujetos ni el investigador conocen la agrupación de sujetos, pero el diseñador de la investigación organiza y controla todos los experimentos para evitar la influencia subjetiva de los sujetos y los investigadores.
8-12 Número necesario a tratar (NNT)) Cuántos pacientes deben ser tratados con una determinada medida preventiva dentro de un determinado período de observación para prevenir 1 resultado adverso. es el recíproco de ARR.
8-13 El experimento cruzado es un método de diseño que utiliza dos medidas de tratamiento diferentes en dos grupos de sujetos, luego intercambia las medidas de tratamiento entre sí y finalmente compara los resultados.
8-14 Tasa de diagnóstico (α): se refiere a la probabilidad de que un paciente no esté realmente enfermo pero sea diagnosticado como paciente mediante una prueba diagnóstica, es decir, la probabilidad de que un no paciente sea diagnosticado como positivo, también conocido como diagnóstico falso Tasa positiva. Refleja la probabilidad de que los no pacientes sean diagnosticados erróneamente.
8-15 Porcentaje de riesgo atribuible a la población (PAR%): También conocida como fracción de etiología poblacional (PEF), describe el porcentaje de la incidencia de la población total que es atribuible a la exposición.
8-16 Índice de Youden (YI): un índice completo que refleja la autenticidad de las pruebas diagnósticas.
8-17 Tasa de diagnóstico erróneo (β): También conocida como tasa de falsos negativos, representa la probabilidad de tener realmente la enfermedad pero ser diagnosticado experimentalmente como no paciente (la probabilidad de que un paciente sea diagnosticado como negativo). Refleja la posibilidad de que un paciente sea mal diagnosticado.
8-18 Curva característica del operador receptor (curva ROC): Es una curva dibujada con la sensibilidad (tasa de verdaderos positivos) como ordenada y la tasa de falsos positivos como abscisa. Generalmente, se selecciona como valor límite el punto de inflexión de la curva, es decir, el punto con alta sensibilidad y especificidad.
8-19, para comparar la probabilidad relativa de eventos verdaderos y resultados adversos de la enfermedad entre los dos grupos.
8-20 se refiere a los factores que conducen a un aumento en la incidencia de enfermedades en la población, incluyendo factores biológicos, físicos, químicos, sociales, psicológicos, genéticos y otros del propio cuerpo humano.
8-21 Valor predictivo negativo (-PV o PV-): la probabilidad de que una persona con un diagnóstico negativo sea efectivamente un no paciente.
8-22 El análisis ITT, es decir, intención de tratar (ITT), es una estrategia en el diseño, realización y análisis de ensayos controlados aleatorios, es decir, sin importar lo que realmente suceda en el ensayo ( como fracaso, incumplimiento o retiro), los resultados se analizan de acuerdo con el grupo de aleatorización original (grupo de tratamiento o control) para garantizar que se analicen todos los pacientes que participaron en el grupo de aleatorización.
8-23 Tasa de precisión, Acc o π): También conocida como tasa de coincidencia total o tasa de coincidencia, indica el grado de coherencia entre los resultados observados y los resultados reales, reflejando la capacidad de diagnosticar correctamente. y tratar a los no pacientes.
8-24 La investigación ecológica es el estudio del impacto de los estilos de vida y las condiciones de vida de las personas sobre la salud o la enfermedad. Analiza la relación entre un determinado factor y la enfermedad describiendo la exposición de diferentes grupos de personas y la enfermedad. frecuencia de aparición de la enfermedad. Esto proporciona pistas para la investigación etiológica.
8-25 Cuando la pérdida de seguimiento ocurre raramente, es decir, cuando el círculo de observación es relativamente estable, el número de pacientes con la enfermedad estudiada durante todo el período de observación se puede dividir por el número de personas al inicio de la observación. Obtener la tasa de incidencia acumulada para el período de observación.
8-26 se refiere a la recopilación integral de todos los estudios clínicos relevantes sobre una determinada enfermedad o una determinada intervención, evaluación y análisis rigurosos uno por uno y, cuando sea necesario, procesamiento estadístico cuantitativo e integral para extraer conclusiones integrales. . proceso.
8-27 El sesgo de selección es el error causado por diferencias sistemáticas en las características entre los sujetos de investigación y los sujetos que no lo son debido a la selección. Por ejemplo, en un estudio de casos y controles sobre la relación entre el tabaquismo y el cáncer de pulmón, los pacientes con cáncer de pulmón seleccionados y los pacientes con cáncer de pulmón no seleccionados son inconsistentes en ciertas características, por lo que el sesgo resultante es un sesgo de selección.
8-28. Razón de verosimilitud negativa (-LR o LR-): Es la relación entre la tasa de falsos negativos y la tasa de verdaderos negativos, es decir, la posibilidad de juzgar incorrectamente lo negativo es la posibilidad de juzgar correctamente. tiempos negativos. -Cuanto menor sea el valor de LR, mayor será la posibilidad de negar la enfermedad.
8-29 Efecto Howthorne En la investigación terapéutica, los investigadores tienden a ser más atentos y cautelosos con los temas que les interesan que el grupo de control. Es probable que los pacientes atendidos se muestren demasiado entusiasmados con los investigadores. , por lo tanto, informa buenas noticias pero no malas. Esto crea artificialmente un fenómeno de exageración de los efectos objetivos, que se denomina "efecto Hawthorne". La forma más eficaz de prevenir el efecto Hawthorne es el diseño y aplicación de métodos ciegos.
8-30 Cuando la tasa de incidencia del evento final es muy baja o hay pocos sujetos de investigación, la tasa de mortalidad de toda la población se utiliza como estándar para calcular el número teórico de muertes en la población observada. es decir, el número real de muertes y el índice de número de muertes esperado para obtener el índice de mortalidad estandarizado.
8-31 significa que el número de muestra no está predeterminado. Después de cada prueba, analice inmediatamente, luego decida cuál será la siguiente prueba y deténgala inmediatamente hasta que se puedan juzgar los resultados y sacar conclusiones.
8-32 El sesgo de selección es el error causado por diferencias sistemáticas en las características entre los sujetos de investigación y los sujetos que no lo son debido a la selección. Por ejemplo, en un estudio de casos y controles sobre la relación entre el tabaquismo y el cáncer de pulmón, los pacientes con cáncer de pulmón seleccionados y los pacientes con cáncer de pulmón no seleccionados son inconsistentes en ciertas características, por lo que el sesgo resultante es un sesgo de selección.
8-33 (Número necesario a tratar): ¿Cuántos sujetos tendrá 1 paciente después de estar expuesto a un factor de riesgo?
8-34 EMB: La medicina basada en la evidencia se refiere a la aplicación cuidadosa, precisa y juiciosa de la mejor evidencia de investigación disponible actualmente, combinada con habilidades profesionales personales y años de experiencia clínica, teniendo en cuenta el valor del paciente. y deseos, y Los tres se combinan perfectamente para formular medidas de tratamiento adecuadas para los pacientes.
8-35 Sensibilidad (Sen o Se): Es la probabilidad de que el paciente esté realmente enfermo y sea diagnosticado como paciente mediante una prueba diagnóstica, es decir, la probabilidad de que el paciente sea diagnosticado como positivo, También conocida como tasa de verdaderos positivos. Refleja la capacidad de detectar pacientes, cuanto mayor sea el valor, mejor. Estimación de sensibilidad (Sen) y fórmula de cálculo del error estándar SE (Sen).
8-36 Valor predictivo positivo (+PV o PV+): la probabilidad de que un paciente con un diagnóstico positivo sea efectivamente un paciente.
8-37 Especificidad (Spe o Sp): Es la probabilidad de ser diagnosticado como no paciente por una determinada prueba diagnóstica, es decir, la probabilidad de ser diagnosticado como negativo por un no paciente , también conocida como tasa negativa verdadera. Refleja la capacidad de identificar a los no pacientes; cuanto mayor sea el valor, mejor. Fórmula de cálculo de la estimación de especificidad (Spe) y del error estándar SE (Spe).
8-38 es un método de investigación observacional que utiliza personas diagnosticadas con la enfermedad en estudio como grupo de casos e individuos comparables sin la enfermedad en estudio como grupo de control para investigar su exposición pasada a una determinada enfermedad. La situación de uno (o algunos) factores de riesgo para determinar si la exposición a factores de riesgo está relacionada con una determinada enfermedad y el grado de correlación.
8-39 Razón de verosimilitud positiva (+LR o LR+): Es la relación entre la tasa de verdaderos positivos y la tasa de falsos positivos, es decir, la probabilidad de ser juzgado correctamente como positivo es la probabilidad de siendo juzgados incorrectamente como tiempos positivos.
Cuanto mayor sea el valor +LR, más probabilidades habrá de que se le diagnostique la enfermedad.
8-40 En los estudios de tratamiento, los pacientes del grupo de tratamiento que interesa al investigador tienden a ser más atentos y atentos que los pacientes del grupo de control, y los pacientes atendidos pueden reportar un entusiasmo excesivo por El investigador, informando así de buenas noticias, no informar de las preocupaciones exagera artificialmente los efectos objetivos.
8-41 Medicina basada en la evidencia (MBE): se refiere a la aplicación prudente, precisa y juiciosa de la mejor evidencia de investigación disponible actualmente, combinada con habilidades profesionales personales y años de experiencia clínica, y teniendo en cuenta Teniendo en cuenta los valores y deseos de los pacientes, combinamos perfectamente los tres para formular medidas de tratamiento adecuadas para los pacientes.
8-42 Efecto placebo El efecto en un grupo de control con placebo sin efecto terapéutico se llama efecto placebo. Es un efecto no específico que puede ser causado por factores ambientales, psicológicos y otros, incluyendo efectos positivos y efectos negativos, siendo este último un efecto secundario.
8-43 El número de muestras en el experimento secuencial no está fijado de antemano. Después de evaluar a cada par de sujetos, se analiza inmediatamente y luego se decide la siguiente prueba, y la prueba se detiene inmediatamente hasta que se puedan juzgar los resultados y sacar conclusiones.
8-44, también conocida como fracción etiológica (FE), describe el porcentaje de la morbilidad total en una población expuesta que es atribuible a la exposición.
8-45 Ni los sujetos ni los observadores conocen la situación de agrupamiento y las medidas de tratamiento que recibieron los sujetos, lo que se denomina método doble ciego.