רפואה נתמכת ראיות

סטטיסטיקה מרפאת 27- הפחתת הסיכוי לשגיאות מסוג אחד ושניים.

Efficacy of the Epley maneuver for posterior canal BPPV: A long-term, controlled study of 81 patients
Evolocumab and Clinical Outcomes in Patients with Cardiovascular Disease
Automated Insulin Delivery in Women with Pregnancy Complicated by Type 1 Diabetes
 
רוב הגורמים שיגרמו לנו להסיק מסקנות מוטעות ממחקר משותפים גם לטעות מסוג 1 וגם לטעות מסוג 2. הגורמים שיפחיתו סבירות לשתי הטעויות הם גודל המדגם (וגם מספר האירועים הצפוי), גודל האפקט, ודמיון בין המשתתפים בתוך הקבוצה (שונות נמוכה בתוך הקבוצה). מבין גורמים אלו, לחוקרים יש שליטה על גודל המדגם ובמידה מסוימת על השונות בין המשתתפים. ערך האלפא מיוחד בכך ששינוי שלו יקטין טעות אחת ויגדיל את הסבירות לטעות האחרת.
type I and type II errors
sample size
effect size
within group variation
alpha value

סטטיסטיקה מרפאת 26- עוצמה

Safety and Efficacy of the BNT162b2 mRNA Covid-19 Vaccine through 6 Months
 
Azithromycin during Routine Well-Infant Visits to Prevent Death
 
Efficacy of typhoid conjugate vaccine: final analysis of a 4-year, phase 3, randomised controlled trial in Malawian children
 
עוצמה היא היכולת של מחקר לזהות אפקט או קשר שקיימים במציאות. העוצמה היא הסתברות מותנית, וקשורה רק למצב בו היפותזת החוקר נכונה. במידה והיפותזת החוקר נכונה, מה הסבירות שבבדיקת ההשערות נדחה את השערת האפס ונקבל את היפותזת החוקר. במובן הזה היא למעשה המשלימה של טעות מסוג שתיים. למשל, אם במידה והיפותזת החוקר נכונה, הסבירות לטעות מסוג שתיים היא 20%, אז עצמת המחקר היא 80%. בניגוד לערך ה-p, ובדומה לערך האלפא, העצמה מחושבת לפני קבלת תוצאות המחקר. העוצמה תלויה בין השאר בכמות המשתתפים במחקר, בכמות האירועים הצפויה, למשל כמות הילדים הצפויים להדבק בטייפואיד, ובגודל האפקט המשוער. גודל האפקט המשוער הוא ההבדל או היחס המשוער בין קבוצה אחת לשניה, למשל הפחתה של 75% במקרי הטייפואיד. אפשר להעריכו לפי מחקרים קודמים או להתייחס לאפקט המינימלי שיש לו משמעות קלינית.
העוצמה גוברת כאשר המדגם גדול, אפקט הטיפול גדול, הפיזור של הערכים קטן (על הבט זה נדבר בפרק הבא), וערך אלפא גדול יותר.
Power
Type II error
Estimated effect size
 

סטטיסטיקה מרפאת 25- טעות מסוג שני

Randomised trial of genetic testing and targeted intervention to prevent the development and progression of Paget’s disease of bone
 
כאשר היפותזת החוקר נכונה (היפותזת האפס אינה נכונה) מחקר לא תמיד יגיע למובהקות. תופעה זו נקראת טעות מסוג 2, והיא קורית מארבע סיבות עיקריות: מדגם קטן מדי, אפקט לא דרמטי, פיזור גדול בתוך הקבוצות של ערך שנבדק, וקביעת ערך אלפא נמוך.  
Type II error

סטטיסטיקה מרפאת 24- ערך האלפא, מובהקות וטעות מסוג אחד

Randomised trial of genetic testing and targeted intervention to prevent the development and progression of Paget’s disease of bone
 
כאשר ערך הפי נמוך, ניתן לדחות את השערת האפס וכך לקבל ראיה לנכונות השערת החוקרים. אך מהו הסף לקביעת "נמוך" לעומת "לא נמוך"? ערך הסף הזה, כאשר נקבע מראש, נקרא "אלפא" ובמחקרים רבים נקבע שאלפא יהיה 0.05. כאשר ערך הפי נמוך מערך האלפא, והשערת האפס נדחית, ניתן לקבל את השערת החוקר והתוצאה מובהקת. כאשר ערך הפי גדול מערך האלפא, לא ניתן לדחות את השערת האפס והתוצאה אינה מובהקת. מה לגבי הבחירה השרירותית של אלפא כ 0.05? נדבר על הבעייתיות הנובעת מכך לגבי הוכחה בעזרת בדיקת השערות. אלפא קשורה באופן הדוק לטעות מסוג 1: מצב שבו השערת האפס נכונה אך הניתוח הסטטיסטי מראה מובהקות. למשל, שבעצם הטיפול לא עוזר בכלום, אך במחקר נמצאה תועלת מובהקת לעומת פלצבו.
Alpha value
Significance
Type I error

סטטיסטיקה מרפאת 23- p value

Liquefied Petroleum Gas or Biomass Cooking and Severe Infant Pneumonia
Long-Term Outcomes of Resynchronization–Defibrillation for Heart Failure
 
במחקר רפואי, השערת החוקר תהיה בדרך כלל שיש הבדל, קשר או השפעה. השערת האפס תהיה שאין הבדל, קשר או השפעה. המבחן הסטטיסטי בודק האם בנוכחות השערת האפס, הממצאים במחקר סבירים. אם הם אינם סבירים בעליל (ערך p  מאוד נמוך), השערת האפס גם היא לא סבירה, ואנו נאלצים לקבל את ההשערה השנייה, השערת החוקר. אם ערך p לא מאוד נמוך, משמעותו היא שבמידה והשערת האפס נכונה, הממצאים במחקר עדיין סבירים, לא נוכל לדחות את השערת האפס. ההגדרה הרשמית של p  תהיה- הסבירות לקבל ערך כזה או קיצוני יותר אם השערת האפס נכונה. ובתרגום למחקר רפואי על טיפול: הסבירות לקבל הבדל כזה או קיצוני יותר בין קבוצת הטיפול לקבוצת הביקורת, אם האמת היא שהטיפול כלל לא עוזר.
כאשר ערך ה p נמוך מאוד, השערת האפס נדחית והשערת החוקר מתקבלת- מדובר במחקר חיובי. כאשר השערת האפס לא נדחית, והשערת החוקר לא מתקבלת- נקרא למחקר "שלילי".
טעות נפוצה היא לחשוב שאם ערך ה p גבוה, השערת האפס נכונה. אך העובדה שלא דחינו את השערת האפס אינה מוכיחה את נכונותה. למתקדמים ומתעניינים: אז איך בכל זאת מוכיחים "נכונות העדר הבדל" בין שני טיפולים, זאת אומרת איך מוכיחים שהתערבות אחת דומה להתערבות אחרת באפקט שלה? חפשו פרק ישן בפודקאסט על מחקרי non inferiority.
Hypothesis testing
p value
positive trial
negative trial

סטטיסטיקה מרפאת 22- בדיקת השערות, שוד הבנק הגדול

שיטת בדיקת ההשערות בסטטיסטיקה, הקשורה תמיד למבחנים, מובהקות וערך ה"פי", מסתכלת על חיפוש האמת כתחרות בין שתי אפשרויות שאינן יכולות להתממש יחד. במקום להוכיח ישירות את האפשרות שמעניינת אותנו, מבצעים הערכת סבירות לאפשרות השנייה. אי סבירות של האפשרות השנייה היא ראייה לנכונות  האפשרות הראשונה.
ובצורה פורמלית: במקום להוכיח שהשערת החוקר היא הנכונה, מראים שאם השערת האפס הייתה נכונה, לא סביר לקבל את הראיות שקיבלנו במחקר. במצב כזה לא סביר שהשערת האפס נכונה, ואנחנו ונאלצים לקבל את השערת החוקר, כיוון שזו האפשרות האחרת היחידה.
Hypothesis testing
Null hypothesis- H0
Alternative hypothesis (usually the researcher hypothesis)-H1
p value

סטטיסטיקה מרפאת 21- רווח בר סמך בקריאת מטא-אנליזה

Evaluation of Oseltamivir Used to Prevent Hospitalization in Outpatients With Influenza
 
פרק מסכם עבור רווח בר סמך: מה נין להסיק מגרף היער במטא אנליזה לגבי מובהקות, אפקט, דיוק, ומדוע יש סימטריה גרפית אך לא סימטריה מספרית ברווח בר סמך עבור ערכים כמו סיכון יחסי
Meta analysis

סטטיסטיקה מרפאת 20- ביטוי מחדש בהתפלגות הדגימה

Exclusive breastfeeding reduces acute respiratory infection and diarrhea deaths among infants in Dhaka slums
Maternal and Neonatal Morbidity and Mortality Among Pregnant Women With and Without COVID-19 Infection: The INTERCOVID Multinational Cohort Study
 
בפרקים קודמים ראינו שפעמים רבות התפלגות הדגימה היא התפלגות נורמלית, המאפשרת לחשב שגיאת תקן, רווח בר סמך ועוד. אך כאשר מדובר בסיכון יחסי ובערכים דומים התלויים בחלוקה, לצערנו התפלגות הדגימה היא התפלגות מוטה ימינה. לשמחתנו כאשר מבטאים את הערכים מחדש כלוגריתמים, ההתפלגות הופכת בכל זאת לנורמלית.
חישוב שגיאת התקן ומתוכה גם רווח בר סמך מתבצע על אותה התפלגות נורמלית של הלוגריתמים. אחר כך, כדי שנבין משמעות קלינית אין ברירה אלא לתרגם את כל הערכים חזרה למצבם הטבעי. בתרגום מחדש למצב הטבעי רווח בר סמך עבור הסיכון היחסי יראה לא סימטרי.
 
Relative risk
Sampling distribution
Re expression/ transformation
Ln

סטטיסטיקה מרפאת 19- ביטוי מחדש

Immunogenicity and Reactogenicity of Coadministration of COVID-19 and Influenza Vaccines
 
בספרות הרפואית נפוץ מאוד ביטוי מחדש של ערך בעזרת לוגריתם- ובדוגמה הפשוטה ביותר, במקום לציין את הערך המקורי של מספר, ניתן לציין כמה אפסים נמצאים אחרי הספרה אחת. למשל, 10 יבוטא כ 1, ו 1000 יבוטא כ 3.  ביטוי כזה של ערכים הופך פעמים רבות התפלגות מוטה ימינה להתפלגות סימטרית. יש לביטוי מחדש כזה יתרון בנוחיות הבנה וקריאה, בגרפים למשל, וגם חשיבות בהמשך בסטטיסטיקה היסקית, כיוון שאם התפלגות הופכת לנורמלית, אפשר לבצע עליה פעולות רבות.
יש ביטויים מחדש בצורות אחרות- למשל בביטוי השבר שבו הערך המקורי הוא המכנה (נמצא מתחת לקו השבר), כדי להפוך התפלגות מוטה שמאלה להתפלגות סימטרית.
Re expression/ transformation
Logarithm
Ln

סטטיסטיקה מרפאת 18- רווח בר סמך ומחקרים פורצי דרך ב 2023

Single-Dose Psilocybin Treatment for Major Depressive Disorder
Baricitinib and β-Cell Function in Patients with New-Onset Type 1 Diabetes
 
בפרק זה נדגים את השימוש ברווח בר סמך להבנת משמעות תוצאות מחקרים פורצי דרך מהשנה האחרונה. הראשון על פסילוסיבין (חומר המופק מפטריית הזיה) במתן חד פעמי כטיפול בדכאון, והשני על ברסיטיניב המשנה כנראה מהלך מחלה בסוכרת נעורים. נתייחס לסימטריה של רווח בר סמך, לקיומו (תמיד) סביב ההערכה הנקודתית במחקר, ולהבנה מתוכו לגבי רמת הדיוק, הערכת השפעת טיפול במקרה הגרוע ביותר ובמקרה הטוב ביותר, ומובהקות.