ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА РЕШЕНИЙ ДАННЫЕ Что является информационной

ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА РЕШЕНИЙ: ДАННЫЕ

Что является информационной основой принятия решений в медицине?

Данные результат измерения состояния объекта, процесса. Ставит в соответствие этому состоянию определенное обозначение Знания – результат профессионального обучения специалиста Умения – реализация решений, принятых на основе анализа данных и знаний в конкретной ситуации

Схема «движения» информации Объект прибор (Измерения) Знания результат (Обработка) Данные Умения (решения)

Виды информации Обобщенная информация о предметной области, о процессе решения задач - интенсиональная информация. Интенсионал понятия - правило для определения данного понятия. Интенсиональная информация (знания) раскрывают смысл и практические возможности данных

Виды информации Конкретные реализации объектов предметной области составляют экстенсиональную информацию, или данные. Экстенсионал понятия - набор конкретных фактов, соответствующих данному понятию «Биохимический анализ крови" - величина показателей

Шкалы измерения данных: Мы явно или неявно ориентируемся на определенную шкалу измерения Преобразования данных не должны приводить к потере или искажению информации, содержащейся в них

Шкалы измерения данных: Шкала наименований p Порядковая шкала p Шкала интервалов p Шкала отношений p Абсолютная шкала p

Шкала наименований: p p Применяется для дискретных явлений Измерение состоит в определении принадлежности объекта к одному из классов p Множество обозначений классов объектов образует шкалу наименований

Шкала наименований: А B А В C С D E D А B C D E E

Шкала наименований: p p p Измерение: проверка принадлежности объектов к одному классу (совпадения класса объектов). Статистическая обработка: сравнение частот, тест хи-квадрат, коэффициент согласия, F-критерий Фишера Допустимы преобразования, сохраняющие различия в обозначениях классов

Порядковая шкала: p p p Установив между классами отношения порядка (больше, лучше), мы получим порядковую шкалу. Свойство шкалы - транзитивность: Если A>B и B>C, то A>C Допустимы преобразования, сохраняющие не только различные обозначения, но и порядок классов

Порядковая шкала: А А А B В В C С С D E D D E E

Порядковая шкала: Отношение порядка ничего не говорит о расстоянии между классами

Примеры порядковой шкалы: p p p Балльная система оценивания знаний учащихся Опросники Изучение интеллектуальных способностей через время решения стандартных задач

Шкала интервалов: Произвольная точка начала отсчета. Данные либо не имеют абсолютного нуля, либо допускают свободу его выбора. Известны расстояния между классами в произвольных, но одинаковых по всей длине шкалы единицах Допустимы преобразования масштабирования со смещением у = ах + в

Шкала интервалов: 1(7) 2(14) 3(21) 4(28) 5(35)

Шкала интервалов: Только интервалы имеют смысл настоящих чисел

Шкала интервалов: Шкала разностей = циклическая = периодическая Допустимы преобразования со смещением у=х+в

Шкала отношений: Фиксированная точка начала отсчета. Измеряются величины, имеющие абсолютный нуль. Известны расстояния между точкой начала отсчета и классами в произвольных, но одинаковых по всей длине шкалы единицах Отношение двух значений не зависит от того, в каких единицах произведены измерения Допустимы преобразования масштабирования у = ах

Шкала отношений: 0 1(7) 2(14) 3(21) 4(28)

Шкала отношений: Измерения являются полноправными числами

Абсолютная шкала = числовая ось

Сравнение шкал данных p Чем меньше преобразований допустимо для шкалы, тем более информативно измерение в ней p Чем более информативно измерение в данной шкале, тем меньше свободы преобразования данных допускается

Сравнение шкал данных Свобода преобразований Сила шкалы (информативность измерений)

Сравнение шкал данных Перевод шкалы: измерений в p в менее сильные потеря информации p в более сильные недостоверность данных другие

Шкалы данных p Качественные p Количественные p Согласованные

Вариабельность данных: p Аналитическая (расхождения между результатами многократных измерений на одной пробе) p Внутрииндивидуальная (зависит от изменения состояния объекта измерения) p Межиндивидуальная (зависит степени однородности выборки) p Суммарная от

Чтобы оценить все виды вариабельност надо: обследовать выборку несколько раз, с различными интервалами времени, а некоторые измерения провести многократно. Аналитические вариации должны быть малы по сравнению с межиндивидуальными

Коэффициент надежности (должен быть > 80%)

Случайные и систематические погрешности в исследованиях Истинное значение Случайная ошибка Bias – искажение результатов в определенном направлении

Систематические погрешности (смещения, : bias) Любой фактор, изменяющий результаты исследования преимущественно в одном направлении (в сторону увеличения или уменьшения по отношению к истинным данным)

«Препарат А лучше препарата В» · · · «А» назначен группе больных с другой клиникой Разные врачи оценивали состояние здоровья пациентов, принимавших «А» и «В» «А» приятнее на вкус, либо новый, популярный, рекламируемый

Электронное и аускультативное определение ЧСС плода: психологические причины тренда к нормальным значениям

Систематические погрешности могут быть обусловлены: 1. Отбором (сравниваемые группы отличаются не только по исследуемому признаку, но и по другим параметрам, влияющим на результат исследования) = ошибка выборки = selection bias Ошибка госпитализации (Берксониевская ошибка) разная вероятность стационирования для разных групп больных, госпитальные пациенты могут отличаться от остальных испытуемых Волонтеры могут отличаться от тех, кто отказался участвовать в исследовании

Репрезентативность выборки соответствие по клиническим и демографическим параметрам тем больным, для которых результаты исследования будут использоваться Смещенная выборка систематически отличающаяся от целевой популяции (группы) Формы шизофрении

Систематические погрешности могут быть обусловлены: 2. Способом измерения (в сравниваемых группах используются разные методы измерения и оценки информации) = ошибка наблюдения = information bias Валидность измерения = воспроизводимость метода

Другие систематические погрешности: 3. Выбывания (разная смертность, вероятность миграции, отказа от продолжения обследования в группах) 4. Воспоминания (женщины, дети которых имеют врожденные дефекты, могут лучше помнить о рентгенограмме таза во время беременности) 5. Членства (использование специфических сообществ для одной из групп – армия, спортивные секции, студенты) 6. Публикации

Ошибка публикации

Систематические погрешности могут быть обусловлены: 7. Смещающими факторами, искажающими эффект изучаемого (сonfounding) - третья переменная, которая изменяет результаты исследования в произвольном направлении

Критерии смещающей p p Ассоциирована с фактором риска, Ассоциирована с исходом Фактор риска Смещающая Исход

Пример смещающей Кофе Курение Рак легкого

Параметры данных: 1. Достоверность (точность) - близость результатов измерения к истинному значению. Высокая точность соответствует малым систематическим и случайным погрешностям. 2. Правильность - отражает близость систематических погрешностей. 3. Сходимость - отражает близость друг к другу результатов измерений, выполненных в одинаковых условиях, т. е. близость к нулю случайных погрешностей. к нулю Точность = правильность + сходимость 4. Воспроизводимость - отражает близость друг к другу результатов измерений, выполненных в разных условиях. Зависит не только от точности методов, но и от стабильности характеристик объекта.

Чаще всего систематические погрешн обусловлены 1. Отбором (сравниваемые группы пациентов отличаются не только по исследуемому признаку, но и по другим параметрам, влияющим на результат исследования) = ошибка выборки 2. Способом измерения (в сравниваемых группах используются разные методы измерения и оценки информации) = ошибка наблюдения Статистическая обработка смещенных данных не дает ничего, кроме наукообразия

Статистические и диагностические ошибки

Медицинский диагноз - вопрос вероятности и признание неясности в этом вопросе неизбежно. Решение о наличии диагноза - отклонение нулевой гипотезы об отсутствии различий между тестируемым человеком и генеральной совокупностью здоровых

Ошибка первого типа = гипердиагностика = ложноположительная = альфа-ошибка Отклонение нулевой гипотезы, когда она верна, т. е. признание здорового человека больным “Риск производителя”. Р. Фишер: р < 0. 05

Ошибка первого типа В борьбе с эпидемиями: лучше изолировать и лечить больше, чем кого-то упустить. Но: Ложноположительный диагноз может быть основанием - ненужной операции в хирургии, - химиотерапии в онкологии, - социальных ограничений в психиатрии, - длительного профилактического лечения “донозологических” стадий и т. п. Врачи, использующие активные методы лечения, осторожнее оценивают ложноположительные результаты.

Ошибка второго типа = гиподиагностика = ложноотрицательная = бета-ошибка Принятие нулевой гипотезы, когда она неверна, т. е. признание больного человека здоровым “Риск потребителя”. Госсе (1926), Нейман и Пирсон (1928)

Этический аспект ошибок Проведение клинических испытаний на малых группах неэтично, т. к. они ничего не докажут с установленным уровнем значимости. Для достижения статистической значимости эффекта лечения необходимо увеличение числа испытуемых, т. е. риск для большего количества людей Операции без показаний нельзя проводить на здоровых людях Неэтично давать плацебо группе больных, оставляя их без лечения

Врачебные ошибки: Нью-Йорк, начало 30 -х годов