Cum se scrie o lucrare stiintifica

Print Friendly
Share Button

Prezentarea datelor în lucrările de cercetare medicală

  • Cercetarea cu prezentare săracă este o oportunitate pierdută .
  • Prezentarea componenţilor : n (%) , medie (SD) , mediană (quartile sau interval de referinţă) .
  • Comparaţie principală: estimare (CI) .
  • Alte rezultate: estimare (CI) sau evaluare (SE) .
  • p-values – supliment opţional . Evitarea p-values  "orfane".
  • Articolele publicate, "înţelepciunea acumulată " etc. pot induce în eroare .

 

Introducere

  • Valoarea cercetării de calitate este sporită de rapoartele clare, care îi relevă cititorului ceea ce are nevoie să cunoască în primă instanţă .
  • Clinicianul trebuie să ştie cum (şi dacă trebuie) să aplice cele aflate din articol pentru următorul pacient.
  • Este posibil ca cercetătorul să necesite formulări " cheie " ( în rezumat ) pentru a planifica studiile următoare , sau să combine în mod precis descoperirile prezente cu altele , fie anterioare , fie consecutive.
  • Când se pregăteşte o comunicare pentru publicare devine necesar a apela la îndreptarul publicaţiei privind condiţiile de publicare .
  • Concluziile inteligente  ( experienţa acumulată şi formulată în termeni generali ) pot fi depăşite ( ieşită din uz , inadecvate , inacceptabile ) . Comunicările publicate pot conţine erori statistice importante , chiar şi în cele mai bune reviste.
  • Când se analizează datele sunteţi sfătuiţi să consultaţi culegerile ( manualele ) standard . Vi se recomandă într-o primă fază Martin Blend . Dacă problema voastră particulară nu este abordată în acest material , o puteţi găsi tratată într-una dintre referinţele oferite în comunicat .

 

Introducere

 

  • Valoarea cercetării de calitate este sporită de rapoartele clare , care îi relevă cititorului ceea ce are nevoie să cunoască în primă instanţă.
  • Clinicianul trebuie să ştie cum (şi dacă trebuie) să aplice cele aflate din articol pentru următorul pacient.
  • Este posibil ca cercetătorul să necesite formulări " cheie " (în rezumat) pentru a planifica studiile următoare , sau să combine în mod precis descoperirile prezente cu altele , fie anterioare , fie consecutive.
  • Când se pregăteşte o comunicare pentru publicare devine necesar a apela la îndreptarul publicaţiei privind condiţiile de publicare.
  • Concluziile inteligente  (experienţa acumulată şi formulată în termeni generali) pot fi depăşite (ieşită din uz , inadecvate , inacceptabile). Comunicările publicate pot conţine erori statistice importante , chiar şi în cele mai bune reviste.
  • Când se analizează datele sunteţi sfătuiţi să consultaţi culegerile (manualele) standard. Vi se recomandă într-o primă fază Martin Blend. Dacă problema voastră particulară nu este abordată în acest material , o puteţi găsi tratată într-una dintre referinţele oferite în comunicat.

 

Prezentarea datelor

Patru tipuri principale de date pot fi prezentate în tabele , grafice şi în text :

1.      Rezumate simple , ca sume , procente sau valori de mijloc (de obicei medii , dar uneori mediane sau sume medii).

2.      Deosebiri dintre individualităţi , ca deviaţia standard , interval de referinţă , quartile.

3.      Comparaţii de sume simple între grupuri sau subiecţi sau în timp.

4.      Măsurători ale acurateţei unei evaluări , cum ar fi eroarea standard sau intervalul de încredere. Dacă evaluarea este un procent , comunicaţi valorile reale.

 

Alte date mai puţin comune includ evaluări ale asociaţiei dintre variabile , cum sunt corelaţiile şi coeficienţii de regresie.

  • Declaraţi întotdeauna în tabel sau text ceea ce este măsurat şi în ce unităţi.
  • Nu folosiţi abrevieri decât în cazul în care acestea nu sunt ambigui. Astfel , simbolul " % " nu creează probleme , dar simbolul " ± " da — este folosit pentru Deviaţia Standard , Eroare Standard , Interval de Încredere , Interval de Referinţă şi alte aspecte de încredere. Alte abrevieri depind de context. " CI " este folosit adesea pentru Interval de Încredere  (Confidence Interval) , dar poate fi confundat cu Indexul Cardiac (Cardiac Index) într-o lucrare de anestezie. " 95 % CI " este mai clar.

 

Rezumatul

  • Obiectivul studiului (ex. evaluarea eficacităţii tratamentului antibiotic în tusea acută şi măsurarea efectelor secundare pentru un asemenea tratament).
  • Proiectul (ex. recenzie cantitativă sistematică pentru trialuri randomizate controlate).
  • Oferiţi o descriere a subiectului studiului (inclusiv dimensiunea eşantionului , dacă este cazul).
  • Raportaţi modalităţile de măsurare a rezultatelor principale.
  • Comunicaţi rezultatul principal şi alte rezultate cheie cu intervale de încredere.
  • Concluzii finale.

Descrierea metodei statistice folosite

Acest capitol necesită un paragraf propriu în care să se explice ce s-a făcut , suficient de detaliat pentru oricine este interesat în repetarea studiului. Tehnicile standardizate nu necesită explicaţii. Acolo unde există implicaţii neobişnuite sau apare o variantă de metode , trebuie să prezentaţi foarte clar ce s-a făcut , cu referinţe adecvate.

Includeţi puterea la care a condus calculul când studiul a fost planificat şi pe care se sprijină dimensiunea eşantionului.

Testele sunt uneori fără valabilitate dacă anumite supoziţii sunt false. Dacă există îndoieli, amintiţi verificările urmate în secţiunea metode. O descriere detaliată a rezultatelor căutărilor este de obicei inutilă. Dacă sunteţi nesiguri cereţi ajutor !

 

 Descrierea subiecţilor

·         Descrieţi subiecţii în grup. Includeţi o descriere demografică (vârstă , sex) şi detalii clinice ale pacienţilor aflaţi la începutul studiului.

·         Pentru măsurători efective , arătaţi valorile tipice şi variaţia dintre pacienţi : media cu deviaţia standard , mediana cu quartilele. Includeţi toate informaţiile , inclusiv numărul de subiecţi aflaţi în studiu , în total şi în grup. Prezentaţi numerele reale folosite pentru a calcula procentele. Nu este nevoie să prezentaţi fiecare categorie. Dacă 65 % dintre subiecţi sunt bărbaţi , pare evident că restul de 35 % este reprezentat de femei.

·         Intervalele întregi (valorile joase şi înalte) pot fi înşelătoare. Cu cât eşantionul este mai mare , cu atât vor apărea valori mai îndepărtate , iar intervalul tinde să fie tot mai larg. Intervalul de referinţă , care va include de exemplu 95 % dintre valori este mai folositor.

Deviaţiile standard şi erorile standard

Deviaţiile standard sunt potrivite pentru descrierea subiecţilor ; erorile standard pentru diferenţele estimate.

·         Deviaţia standard arată dimensiunea variaţiei dintre observaţii. Cele mai multe observaţii se vor încadra între două deviaţii standard de la medie. Pentru eşantioanele largi deviaţia standard se apropie de valoarea adevărată a populaţiei.

·         Eroarea standard arată cât de precis a fost evaluată o cantitate. Estimarea se află de obicei în intervalul format de diviziunile a două erori standard de la valoarea adevărată. Pentru eşantioane largi , pe măsură ce precizia sporeşte , eroarea standard devine tot mai mică.

 

Comunicarea rezultatului principal

  • Rezultatul principal ar trebui specificat în protocolul studiului. Este cel pentru care se realizează calculul puterii. Trebuie să oferiţi o estimare împreună cu intervalul de încredere. Pentru o măsurare continuă , estimarea va fi de obicei diferenţa dintre două medii , mai rar o singură medie.
  • Când se compară două proporţii , principala alegere se face între odds ratio , risk ratio şi variaţia în proporţii. Dacă nu ştiţi pe care să o alegeţi , puteţi folosi un manual ca Altman sau Sackett.

 

Intervalul de încredere contra p-value

  • Intervalul de încredere constă în două numere care arată valorile cele mai mari şi cele mai mici , valori compatibile cu datele studiate. El furnizează informaţie completă.
  • p-value este un număr care arată doar dacă " absenţa efectului " este compatibilă cu datele studiate. Este un supliment opţional. Mulţi " cercetători " accentuează în mod exagerat şi inoportun asemenea valori.

Intervalul de încredere furnizează informaţie care poate fi folosită de alţi cercetători :

  • pentru meta-analiza tuturor studiilor existente referitoare la un anumit subiect ; 
  • pentru planificarea cercetării viitoare ;
  • pentru a decide dacă cercetarea este necesară , stabilind importanţa clinică a efectului.

Valorile-p nu au nici un aport în ce priveşte aceste obiective.

Toate valorile cuprinse între cele două limite sunt compatibile cu datele. Pentru un interval de încredere de 95 % , ele sunt compatibile la un nivel de semnificaţie 5 %. Valorile din mijlocul intervalului sunt mult mai verosimile decât cele apropiate de limite. Dacă valoarea reală se află în afara intervalului (Eroare de tip 1) , este mult mai probabil a se afla în afară decât într-o direcţie contrară.

Valorile-p reprezintă un supliment opţional. Valorile-p " orfane ", neînsoţite de informaţie suplimentară , prezentate în prea multe articole de cercetare , nu reprezintă un substitut pentru un interval de încredere adecvat. Comparaţiile între valori-p din diferite studii pot conduce la concluzii înşelătoare.

Metode de calcul al intervalelor de încredere sunt furnizate de Gardner & Altman în serii de articole BMJ republicate.

 

Raportarea rezultatelor secundare

Descrierea măsurătorilor importante pentru fiecare grup. Puteţi dori să estimaţi cum variază aceste măsurători între grupuri sau în timp.
Urmăriţi aceeaşi abordare ca şi pentru rezultatul principal. Pentru a evita încărcarea cititorului cu multe numere , puteţi prefera să oferiţi eroarea standard în loc de intervalul de încredere pentru o singură măsurătoare.
Un grafic poate fi mai uşor de înţeles decât un tabel. Indicaţii ajutătoare în realizarea graficelor sunt oferite de Jolley.

 

Compararea mai multor grupuri

Acolo unde lucrăm cu un număr mare de grupuri folosirea unei valori-p generale poate arăta dacă apare fenomenul aşteptat. Un test de semnificaţie adecvat (ex. Chi-pătrat sau ANOVA simplu = analiză unic-variată sau analiza varianţei după un criteriu unic, echivalentă cu testul t  pentru eşantioane independente) poate ajuta în determinarea unei diferenţe între grupuri. Dacă aceasta există , este adecvat a alege un grup de referinţă (adesea cel mai larg sau cel cu tratament standard) şi a compara oricare alt grup cu grupul de referinţă folosind intervale de încredere. Dacă diferenţa nu există , acest fapt sporeşte suspiciunea că orice diferenţă observată se datorează întâmplării.

Evitaţi testarea fiecărei comparaţii posibile. Întrebaţi-vă care sunt mijloacele pentru a atinge obiectivul cercetării principale.

 

Măsurători în momente diferite

Acolo unde măsurătorile se repetă , puteţi oferi rezumate de fiecare dată. Graficele sunt folositoare pentru a arăta modificările în timp. Matthews şi colab. descriu cum se pot controla măsurătorile repetate la diferite intervale pentru fiecare subiect. Rezultatele rezumatelor conferă putere mai mare şi probabilitate mai mică de înregistrare a unor rezultate fals pozitive.

 

Comentarii asupra rezultatelor

Descoperiri nesemnificative

Prima întrebare care se pune este dacă rămâne posibilă o diferenţă importantă din punct de vedere clinic. Pentru a răspunde trebuie să căutaţi limitele intervalului de încredere. Ar fi aceste diferenţe importante din punct de vedere clinic? Întrebaţi-vă personal şi pe colegi dacă aceste rezultate ar modifica întrucâtva decizia clinică. Dacă răspunsul este "nu" , nu este nevoie de cercetare suplimentară. Studiul a demonstrat că nu este probabil a rezulta concluzii de valoare. Dacă răspunsul este "da" va fi nevoie de cercetare suplimentară , care fie va exclude " efectul nul " , fie va exclude orice diferenţă importantă din punct de vedere clinic.

Dacă rezultatul planificat a fi cel mai important este dezamăgitor , fiţi precauţi în promovarea unei descoperiri secundare sau unei analize de subgrup. Selectarea celui mai impresionant rezultat dintr-un număr mare de comparaţii poate da tocmai o impresie de amăgire.

 

Descoperirile semnificative

Există evidenţă valoroasă că efectul este real , dar este aceasta importantă din punct de vedere clinic ? Priviţi intervalul de încredere , în mod particular limita inferioară. Acesta este " cel mai slab rezultat " pentru efectul real. Decideţi dacă o diferenţă atât de redusă are importanţă. Aceasta este o întrebare clinică , nu una statistică.