PROGNOS
                                Kap 7
                          Ludvigsson 090305




Thursday, March 5, 2009
SKILLNAD:
                                   RISK- PROGNOSTISK FAKTOR




                                              Ri...
CLINICAL-NATURAL COURSE



                    Clinical - behandlas
                   Natural - obehandlad
              ...
BESTÅNDSDELAR-
                          PROGNOSTISKA STUDIER

                 Patient sample; det ideala: alla patienter...
BESKRIVA PROGNOS


                 5-årsöverlevnad, enkelt att minnas men vad säger det?




Thursday, March 5, 2009
SURVIVAL ANALYSIS

                 sannolikheten för att en patient ska drabbas vid en viss tidpunkt

                 Me...
BIAS IN COHORT STUDIES

                 Assembly bias/susceptibility bias
                 (utbredning(intensitet)

     ...
BIAS IN COHORT STUDIES



                 measurement bias, subklinisk sjukdom, provtagning




Thursday, March 5, 2009
HUR HANTERA BIAS?
                 Randomisering

                 Restriktion: bara de med vissa karakteristika. OK att
 ...
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Kap7 Prognos

687 views
637 views

Published on

Prognos. Ludvigsson. Fletcher

Published in: Business
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
687
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0
Actions
Shares
0
Downloads
10
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Kap7 Prognos

  1. 1. PROGNOS Kap 7 Ludvigsson 090305 Thursday, March 5, 2009
  2. 2. SKILLNAD: RISK- PROGNOSTISK FAKTOR Risk Prognos Patient Frisk Sjuk död/ Utfall Insjukna komplik. *Som läkare har man en viss Rates 1/100 000 1/3-vanlig* chans att faktiskt käna på sig vad som är en prognostisk faktor! Identiska? Nej# Nej # Lågt blodtryck vid före/efter hjärtinfarkt Thursday, March 5, 2009
  3. 3. CLINICAL-NATURAL COURSE Clinical - behandlas Natural - obehandlad Men varför obehandlad? 1) asymptomatisk 2) bara litet symptom Thursday, March 5, 2009
  4. 4. BESTÅNDSDELAR- PROGNOSTISKA STUDIER Patient sample; det ideala: alla patienter i en viss region (nationella register:-) ) Zero time, startpunkt densamma (inception cohort) (när man har olika zero time, ny diagnostik, annan staging etc) Tillräcklig follow-up (veckor för kirurgi, år för lymfom) Sjukdomsutfall: 5 Ds Composite measures, delar samma orsak/behandling Thursday, March 5, 2009
  5. 5. BESKRIVA PROGNOS 5-årsöverlevnad, enkelt att minnas men vad säger det? Thursday, March 5, 2009
  6. 6. SURVIVAL ANALYSIS sannolikheten för att en patient ska drabbas vid en viss tidpunkt Med många patienter minskar ”hackigheten” Varje hack är antalet ”döda” per antal individer som kan drabbas. Med få som kan drabbs blir hacken stora Antalet at risk kan anges (SAS) nedanför varje tidsperiod Större säkerhet i vänster del av survival curve Thursday, March 5, 2009
  7. 7. BIAS IN COHORT STUDIES Assembly bias/susceptibility bias (utbredning(intensitet) Migration bias, om många död, återfall, tillfrisknande - ibland kopplat tillsjukdomen crossover (inflammation, villusatrofi Best-worst-case scenario Thursday, March 5, 2009
  8. 8. BIAS IN COHORT STUDIES measurement bias, subklinisk sjukdom, provtagning Thursday, March 5, 2009
  9. 9. HUR HANTERA BIAS? Randomisering Restriktion: bara de med vissa karakteristika. OK att utesluta riktigt udda patienter (kardiomyopati p.g.a. tropisk sjukdom). Men white old males... Matchning (ålder, kön etc). 1) svårt att matcha på mer än enstaka variabler. 2) försiktighet med matchning...3)bara matcha på variabler man känner till är viktigab Stratifiering (olika sjukhus, hjärtinfarktstatistik) Standardisering Multivariat Thursday, March 5, 2009

×