Статистическая обработка медицинских данных

Услуги по статистической обработке медицинских данных

Наши специалисты имеют большой опыт обработки результатов клинических испытаний. Мы осуществляем не только формальный контроль предоставленных данных, но и анализ результатов проведенного клинического исследования. В случае обнаружения противоречий клиенту даются профессиональные рекомендации по их устранению.

Обязательная минимальная квалификация наших биостатистиков - два высших образования (медицинское и техническое). При необходимости проводятся консультации с профессиональными математиками (кандидатами и докторами физико-математических наук).




Постановка задачи Помощь в постановке задачи и формулировке гипотез. Подбор подходящих методов исследования. Профессиональные рекомендации по улучшению и усилению работы.
Статистическая обработка данных Статистический анализ данных, проверка гипотез, сравнение групп, проверка распределений на нормальность, множественные сравнения, корреляционный анализ, дискриминантный анализ, построение линейной регрессионной модели, определение чувствительности и специфичности построенной модели.
Результаты Подготовка отчета, таблиц и диаграмм. Понятная интерпретация полученных результатов. Рекомендации по представлению работы.

Бесплатная консультация

Вы можете оставить заявку через форму ниже. Специалисты проанализируют Вашу задачу, рекомендуют наиболее подходящий вид анализа и рассчитают стоимость статистической обработки.

Данная консультация бесплатна и конфиденциальна!

Адрес электронной почты


Вид исследования

Опишите Вашу задачу и собранные данные:

Ориентировочные сроки и состав работ

Сроки и состав работ индивидуальны, но можно выделить типовые задачи, которые наиболее часто возникают перед исследователями:


Эффективность новой методики
Вы изучаете новый способ лечения, сравниваете его эффективность со старой уже зарекомендовавшей себя терапией, хотите узнать, изменяются ли на фоне лечения данные лабораторных, инструментальных методов исследования или оценки по шкалам.

Работы:
  • Описательные статистики
  • Проверка распределения на нормальность
  • Парное сравнение зависимых выборок
  • Расчёт показателей эффективности
  • Сравнение показателей эффективности для разных методик
  • Отчет
Сроки: 10 рабочих дней
Первичный поисковый анализ
Вы изучаете различие показателей, особенности их взаимосвязи в разных группах пациентов. Хотите проверить некоторые гипотезы или обнаружить новые закономерности.

Работы:
  • Описательные статистики по группам исследования
  • Проверка распределения на нормальность
  • Множественное сравнение независимых выборок
  • Попарные сравнения независимых выборок
  • Парные корреляции параметров
  • Исследование на наличие выбросов
  • Корреляционный анализ внутри групп
  • Отчет
Сроки: 10-20 рабочих дней
Диагностическая модель
У Вас есть предположение, что по изученным параметрам можно с хорошей точностью судить об исходах заболевания или же о самом диагнозе, оценивать риски отдалённых осложнений или получить прогноз поведения определённого показателя в зависимости от влияния на него других факторов.

Работы:
  • Корреляционный анализ
  • Дискриминантный анализ
  • Построение линейной диагностической модели
  • Определение чувствительности и специфичности построенной модели
  • Отчет
Сроки: 10-20 рабочих дней
Математическое моделирование
Вы столкнулись с тем, что стандартный линейный анализ не позволил построить диагностическую модель с удовлетворительной чувствительностью и специфичностью, и предполагаете, что для прогноза необходимо использовать некоторые нелинейные комбинаций изучаемых параметров.

Работы:
  • Корреляционный анализ
  • Дискриминантный анализ
  • Подбор нелинейных комбинаций параметров, наиболее пригодных для диагностики
  • Построение нелинейной диагностической модели
  • Определение чувствительности и специфичности модели
  • Разработка программного обеспечения
  • Отчет
Сроки: 20-30 рабочих дней

Подготовка базы данных для статистического анализа

Данные должны быть предоставлены в виде таблицы, подготовленной в Microsoft Excel или в бесплатных аналогах (например, OpenOffice Calc).

Правила оформления таблицы с данными:

  • В первой строке таблицы пишутся названия параметров (строго в одной строке!): "Название параметра, единица измерения"
  • В первом столбце таблицы пишется порядковый номер наблюдения. Не следует предоставлять ФИО пациентов или номера ИБ − данные должны быть обезличены
  • Одному пациенту соответствует ровно одна строка в базе данных
  • В базе данных нигде не должно быть использовано слияние ячеек
  • Текстовые значения в базе не допускаются! Значения всех параметров должны быть представлены в числовых значениях:
    • Бинарные переменные кодируются (0 - нет, 1 - есть)
    • Порядковые переменные кодируются соответствующими числами в порядке возрастания степени выраженности показателя (например, 0 - отсутствует, 1 - низкий, 2 - средний, 3 - высокий)
    • Номинальные (неупорядочиваемые) переменные кодируются цифрами в любом порядке (например, 1 - красный, 2 - синий, 3 – жёлтый, 4 - зелёный)
    Расшифровка обозначений предоставляется в сопроводительном письме
  • Если для качественного параметра (например, «Сопутствующие заболевания») необходимо фиксировать наличие нескольких значений (например, АГ, ИБС, болезни ЖКТ и т.д.), то следует создать несколько столбцов, в каждом из которых фиксировать наличие или отсутствие соответствующего значения (0 - нет, 1 - есть, см. файл примера)
  • Проверьте корректность ввода числовых данных (десятичная часть отделяется "." или "," в зависимости от настроек Вашего компьютера). Важно, чтобы ячейки имели числовой формат!

Кроме самих данных необходимо предоставить сопроводительное письмо с целью и задачами исследования, расшифровкой обозначений для качественных параметров и пояснениями к работе.

Остались вопросы? Обращайтесь на main@exacts.ru или через форму выше

Полезные ссылки по медицинской статистике

Литература

Ваши отзывы, вопросы, предложения

Яндекс.Метрика Материалы сайта защищены законами РФ и международными законами об авторских правах.
© «Точные решения» (exacts.ru), 2010—2019. Все права защищены.