С этим файлом связано 38 файл(ов). Среди них: Podrobnee_o_kurse_International_Trauma_Life_Support.pdf, Podrobnee_o_kurse_Adnanced_Life_Support.pdf, Kursy_v_Krakove_-_7_prostykh_shagov.pdf, Аномалии развития и заболевания плодного яйца. ppt.ppt.ppt, Atlas_of_Vaginal_Reconstructive_Surgery_2015.pdf, Minimally_Invasive_Gynecological_Surgery_2015.pdf, Reproductive_Surgery_in_Assisted_Conception_2015.pdf, База данных.ppt.ppt, J_Richard_Smith_-_Atlas_of_Gynecologic_Oncology_Investigation_an, Анамнез.pptx.pptx и ещё 28 файл(а). Показать все связанные файлы База данных Что является изучаемым исходом? Привычное невынашивание Сколько наблюдений (человек) включено в исследование? 20 Сколько наблюдений (человек) в каждой группе? 10 Как представлена переменная «привычное невынашивание»? Бинарная величина: 1 – есть, 0 – нет Что является воздействием (причиной, фактором риска, экспозицией)? Все остальные переменные, указанные в таблице База данных (продолжение) Какие из переменных, являющиеся возможными факторами риска, представлены как бинарные величины? Курение Ранний токсикоз в анамнезе ПЭ в анамнезе ЗРП в анамнезе ВА АКЛ Анти-β2-ГП-1 БВ Эндометриоз ВЗОМТ База данных (продолжение) Какие из переменных, являющиеся возможными факторами риска, представлены как категориальные величины? Миома матки: 0 – нет, 1 – интрамуральная миома, 2 – субмукозная миома Какие из переменных, являющиеся возможными факторами риска, представлены как непрерывные величины? Возраст женщины Возраст мужа Вес Рост Уровень Hb Уровень глк ТТГ Анти-ТГ Какие из переменных, являющиеся возможными факторами риска, представлены как дискретные величины? Число выкидышей Число родов Число искусственных абортов База данных (продолжение): сравнение категориальных данных Построить таблицу сопряженности. Рассчитать ОР, ОШ и ДИ к ним в случае бинарных данных. или 3. Рассчитать точный тест Фишера или χ2-тест в случае категориальных данных. | Невынашивание+ | Невынашивание- | Итого | Курение+ | 3 | 2 | 5 | Курение- | 7 | 8 | 15 | Итого | 10 | 10 | 20 | Tables and banners → Crosstabulation tables → Группа/Курение →Pearson, Fisher χ2-тест p=0,605578 ОР=1,28 95% ДИ=0,52;3,15. ОШ=1,71 95% ДИ=0,14;25,60. База данных (продолжение): сравнение категориальных данных Влияние переменных, представленных как бинарные величины, являющихся возможными факторами риска, на развитие невынашивания беременности: Курение Нет, р=0,6055 Ранний токсикоз в анамнезе Нет, р=1,0 ПЭ в анамнезе Нет, р=1,0 ЗРП в анамнезе Нет, р=0,5311 ВА Нет, р=0,2635 АКЛ Нет, р=0,1213 Анти-β2-ГП-1 Нет, р=0,1360 БВ Нет, р=0,6392 Миома матки Нет, р=0,0793 Эндометриоз Нет, р=1,0 ВЗОМТ Нет, р=0,6392 Можно ли трансформировать какие-либо из перечисленных переменных? Только «миома матки» База данных (продолжение): преобразование категориальных данных Р=0,0793 | Невынашивание+ | Невынашивание- | Итого | ММ интрамуральная+ | 2 | 4 | 6 | ММ субмукозная + | 4 | 0 | 4 | Миома матки - | 4 | 6 | 10 | Итого | 10 | 10 | 20 | Р=0,6560 ОР=1,5 [0,6; 3,7] | Невынашивание+ | Невынашивание- | Итого | Миома матки+ | 6 | 4 | 10 | Миома матки - | 4 | 6 | 10 | Итого | 10 | 10 | 20 | Р=0,0350 ОР=2,6 [1,4; 5,02] | Невынашивание+ | Невынашивание- | Итого | Миома матки субмукозная+ | 4 | 0 | 4 | Миома матки субмукозная - | 6 | 10 | 16 | Итого | 10 | 10 | 20 | База данных (продолжение): сравнение количественных данных Определить распределение данных. Определить метод описания центральной тенденции (средняя или медиана). Выбрать статистический тест (параметрический иди непараметрический). Basic statistics→ Descriptive statistics → Возраст →Advanced | Valid N | Mean | Median | Std.Dev. | Skewness | Kurtosis | Возраст женщины | 20 | 29,3 | 28,5 | 4,38 | 0,58 | -0,31 | Нормальное распределение Mean=Median Skewness=0 Kurtosis=0 В нашем случае – неN распределение Mean>Median Скошенность вправо (Skewness>0) Хвосты короткие (Curtosis<0) База данных (продолжение): сравнение количественных данных Представим, что распределение нормальное. Basic statistics→ t-test, independent by groups→ Группа/Возраст →Advanced | Mean - 1 | Mean - 0 | t-value | df | p | Valid N - 1 | Valid N - 0 | Std.Dev. - 1 | Std.Dev. - 0 | Возраст женщины | 32,1 | 26,5 | 3,68 | 18 | 0,0016 | 10 | 10 | 4,01 | 2,63 | 2. Представим, что распределение ненормальное. Nonparametrics→ Comparing two independent samples→ Группа/Возраст →M-W test | Rank Sum - Group 1 | Rank Sum - Group 2 | U | Z | p-level | Z - adjusted | p-level | Valid N - Group 1 | Valid N - Group 2 | Возраст женщины | 143,0 | 67,0 | 12,0 | 2,8725 | 0,0040 | 2,8790 | 0,0039 | 10 | 10 | База данных (продолжение): сравнение количественных данных Возраст женщины Да, р=0,0016 Возраст мужа Да, р=0,0101 Вес Да, р=0,0027 Рост Нет, р=0,0949 Уровень Hb Нет, р=0,3632 Уровень глк Да, р=0,0189 Влияние переменных, представленных как количественные величины, являющихся возможными факторами риска, на развитие невынашивания беременности: ТТГ Да, р=0,0138 Анти-ТГ Нет, р=0,2049 Число выкидышей Да, р=0,0001 Число родов Нет, р=0,2554 Число искусственных абортов Да, р=0,0329 Можно ли трансформировать какие-либо из перечисленных переменных? Да, любые База данных (продолжение): преобразование количественных данных ИМТ женщины Да, р=0,0011 База данных (продолжение): преобразование количественных данных | Valid N | Mean | Median | Std.Dev. | Skewness | Kurtosis | Возраст женщины | 20 | 29,3 | 28,5 | 4,38 | 0,58 | -0,31 | | Невынашивание+ | Невынашивание- | Итого | Возраст>29 | 8 | 2 | 5 | Возраст<29 | 2 | 8 | 15 | Итого | 10 | 10 | 20 | χ2-тест p=0,0072 ОР=4,0 95% ДИ=1,11; 14,35. ОШ=16,00 95% ДИ=1,31;239,57. Tables and banners → Crosstabulation tables → Группа/Возраст2 →Pearson, Fisher База данных (продолжение): заключение В проведенном однофакторном анализе на невынашивание беременности оказывали влияние следующие переменные: Возраст женщины Возраст мужа ИМТ Уровень глк Уровень ТТГ Число выкидышей в анамнезе Число искусственных абортов в анамнезе Наличие субмукозной миомы матки перейти в каталог файлов
|