Bejegyzés

Indicators for Assessing Infant and Young Child Feeding Practices

Conclusions of a consensus meeting held 6-8 November 2007 in Washington D.C., USA

It has been 16 years since the publication of the document Indicators for assessing breastfeeding practices, which provided a set of indicators that could be used to assess infant feeding within and across countries and evaluate the progress of breastfeeding promotion efforts.

Since 1991, there have been important developments in infant and young child feeding recommendations and scientific knowledge about what constitutes optimal breastfeeding and complementary feeding practices, which have led to the need for revision and expansion of the set of indicators initially recommended.

A dokumentum a WHO oldaláról letölthető.
-> Olvasd el a teljes cikket. <-

Biometriai fogalomjegyzék

Populáció (Population)

Alapsokaság, olyan vizsgálni kívánt egyedek, objektumok, tárgyak vagy más tetszõleges elemek véges vagy végtelen összessége, amelyeknek közös megfigyelhetõ jellemzõi vannak. Elméleti összesség is lehet, potenciálisan megfigyelhetõ elemekkel. A kutatás célja, hogy jellemezzük és következtetéseket vonjunk le róla. Átvitt értelemben az egyes elemek valamilyen tulajdonságaira vonatkozó értékek összessége.

Minta (Sample)

A populáció relative kis méretû kiragadott része valamilyen elõírás szerint válogatva, eleme a véletlen változó.

Paraméter (Parameter)

A populáció valamely jellemzõje, a populáció eloszlására jellemzõ állandó.

A teljes fogalomtár itt található.
-> Olvasd el a teljes cikket. <-

Statisztikai jegyzetek: A minimizálás: jobb, mint a véletlen besorolás?

Két gyógyszer, orvosi beavatkozás vagy stratégia összehasonlítása esetén a döntést alátámasztó, a legmegbízhatóbb bizonyítékok általában a véletlen besorolásos, kontrollos klinikai vizsgálatokból származnak. A véletlen besorolás elsődleges célja a kimenetelt befolyásoló tényezők egyformaságának biztosítása a két kezelési csoportban, melynek eredményeképpen a csoportok közti különbséget magyarázó egyetlen tényező a kipróbálni szándékozott beavatkozás marad. Tehát a csoportok közötti minden különbség a beavatkozásnak tulajdonítható. Vajon mennyire állja meg a helyét ez a feltételezés a gyakorlatban?

A véletlen besorolásos klinikai vizsgálatokról szóló cikkek általában közlik azoknak a tényezőknek a leíró statisztikáját, amelyeknek a hatásmutatóra való befolyása ismert, vagy legalábbis vélelmezhető. A listavezető rendszerint az átlagéletkor, a kormegoszlás, a férfiak és nők aránya, és ezeket követik az eredményt befolyásoló egyéb tényezők.
-> Olvasd el a teljes cikket. <-

Statisztikai fogalmak magyar elnevezése. XI. rész

Esélyhányados (Odds ratio)

Eset-kontroll vizsgálatokban a relatív esély mérésére használt mutató, mely a relatív kockázattal is szorosan összefügg. Megmutatja, hogy a betegségnek hányszor nagyobb az esélye az adott kockázati tényező mellett, mint a kockázati tényező nélkül. Az esélyhányados közelítő becslése a relatív kockázatnak.
BMJ Magyar Kiadás 2000;2:124.

Folytatás a British Medical Journal Magyar Kiadásában
-> Olvasd el a teljes cikket. <-

Statisztikai fogalmak magyar elnevezése. XII. rész

Sensitivity – Szenzitivitás / Detection rate – Felismerési arány

A fenti két fogalomnak azonos a jelentése. Valamely diagnosztikai, osztályozási vagy mérési eljárás egyik jellemzője. Egy adott kategóriába tartozókon belül a teszt alapján is ebbe a kategóriába soroltaknak az aránya (általában százalékban kifejezve). A beteg-nem beteg osztályozás esetén a próba szenzitivitása (érzékenysége) az általa betegnek minősítetteknek a teljes betegszámhoz viszonyított aránya. „A próba akkor jó, ha betegeken elvégezve pozitív eredményt ad” elvet tükrözi.
BMJ Magyar Kiadás 2000;3:187-8.

Folytatás a British Medical Journal Magyar Kiadásában
-> Olvasd el a teljes cikket. <-

Statisztikai jegyzetek: Az álcázás művészete a klinikai és egyéb vizsgálatokban

A hit és a tudás jelentősen befolyásolja az ember viselkedését. A kutatásban ez sajátos kockázatot jelent: a várt eredmény befolyásolja a találtat, különösképp olyankor, amikor az értékelésben a szubjektivitás is szerephez jut. Ettől pedig a végeredmény torzul. Az álcázás (a vizsgálat „vak”-ká válása) az ilyen típusú torzítást küszöböli ki.

Garmadával idézhetünk fel olyan véletlen besorolásos, kontrollos vizsgálatokat, amelyekben – a beválasztási torzítás elkerülése érdekében – titokban marad a beteg kezelési csoportba való sorolása mindaddig, amíg az illető visszavonhatatlanul be nem lép a vizsgálatba. Ez a fajta álcázás, amelyet inkább a besorolás titkosításának nevezhetnénk, egy későbbi statisztikai jegyzet tárgya lesz. A kontrollos vizsgálatokban a „vak” kifejezés – ezen belül is a „kettős vak” – általában azt jelenti, hogy a vizsgálat egyik résztvevője sem ismeri a kezelési csoportba sorolás rendjét (beleértve a szervezőket, az adatok begyűjtőit és elemzőit is), így tehát nem befolyásolhatja őket semmi ilyen jellegű információ.
-> Olvasd el a teljes cikket. <-

Statisztikai jegyzetek: A véletlen besorolás szerepe a klinikai vizsgálatokban

Egy kezelés megítélésének legegyszerűbb módja a kezelt betegek összehasonlítása az ugyanott korábban, egyéb módon kezelt betegek állapotával. Ez a megközelítés súlyos hiba lehetőségét hordozza magában. A bajok forrása a prospektív és retrospektív vizsgálatok eredményeinek elegyítése, melyből soha nem küszöbölhető ki teljesen a kezelésen kívüli egyéb körülmények időbeli változásából eredő torzítás. Sacks és munkatársai tanulmányozták a véletlen besorolást alkalmazó, egyidejű kontrollos, valamint a korábbi kontrollcsoportot használó (történelmi kontrollos) vizsgálatok közti különbséget. Azt tapasztalták, hogy a történelmi kontrollos vizsgálatok sokkal optimistább eredményekhez vezettek, mint a véletlen besorolásosak (2). A történelmi kontroll alkalmazása csak szigorúan ellenőrzött körülmények közt lehetséges és csak ritkán indokolt, például előrehaladott rákos betegségek esetén.
-> Olvasd el a teljes cikket. <-

Statisztikai jegyzetek: Félrevezethet-e az esélyhányados?

Az esélyhányadost gyakran alkalmazzák a hatás jellemzésére eset-kontroll, kohorsz- és klinikai vizsgálatokban egyaránt. Mostanában egyre gyakrabban szerepel összefoglaló közleményekben és metaanalízisekben is. Mivel az esélyhányadost nehezebb értelmezni, mint a relatív kockázatot, gyakran azonosítják a két fogalmat. Az viszont ismert tény, hogy az esélyhányados értéke jelentősen különbözik a relatív kockázatétól olyankor, mikor a kezdeti kockázat (a vizsgált esemény prevalenciája) nagy (1, 2). Ebből fakad az a veszély, hogy a relatív kockázatként értelmezett esélyhányados néha tévedéshez vezet.
BMJ Magyar Kiadás 2000;4:252-4.

A teljes cikk a British Medical Journal Magyar Kiadásában olvasható.
-> Olvasd el a teljes cikket. <-

Statisztikai alapkérdések: Az esélyhányados

Napjainkban egyre szélesebb körben alkalmazzák az esélyhányados fogalmát az orvosi közleményekben, valószínű, hogy előfordul ilyen cikk a BMJ jelen számában is. Az esélyhányados népszerűségének három fő oka van. Először is: az esélyhányados (és megbízhatósági tartománya) alkalmas két bináris (igen-nem típusú) változó közti kapcsolat számszerűsítésére. Másodszor: segítségével megvizsgálhatjuk a többi változó hatását az előbb említett kapcsolatra, logisztikus regresszióval. Harmadszor pedig: eset-kontroll vizsgálatok esetén az esélyhányados különösen jól értelmezhető (ezzel a kérdéssel majd egy későbbi statisztikai jegyzetben foglalkozunk).

Aki kicsit is járatos a fogadások területén, az jól ismeri az esély fogalmát, amely lényegében a valószínűség egyik kifejezési módja. Annak esélye például, hogy a kockával egyszeri próbálkozással hatost dobjunk, 1 az 5-höz, vagyis 1/5.
-> Olvasd el a teljes cikket. <-