Kvantitativ metod SPECIALISTUTBILDNING I PSYKIATRI VT 2017 BENGT

Kvantitativ metod SPECIALISTUTBILDNING I PSYKIATRI VT 2017 BENGT SVENSSON

Positivism Bygger på data från observationer Kunskap om lagmässiga samband Objektiv, har inga förutfattade meningar Motsats till icke verifierbar spekulation Föredrar kvantitativa metoder Har sitt värde i tekniska och sociala tillämpningar Mårtensson & Nilstun 1988

Kvantitativa frågor, exempel Hur många (t. ex tycker vad, har schizofreni, är arbetslösa)? Hur mycket (t. ex symtom)? Hur hänger saker ihop (t. ex ger längre utbildning högre lön)? Hur stora är skillnaderna (t. ex mellan att få eller inte få en viss behandling)?

Principer kvantitativ metod I Försöker avgränsa studieområdet Ju mer välavgränsat ju lättare att studera Försöker beskriva och förklara ett samband eller bevisa en hypotes Letar efter universella samband

Principer kvantitativ metod II Studerar det som kan avgränsas och mätas (helst objektivt) Samlar in operationellt definierade variabler Har ofta förutbestämda tänkbara resultat som kan fås fram (hypotesprövning) Använder stickprov som helst skall kunna spegla en bakomliggande population (urval)

Urval Representativt urval för en större bakomliggande population Stratifierat urval (t. ex. befolkningsundersökning) Konsekutivt urval (alla i en rad) Convenience sample (tar vad man får) Randomiserat urval (slumpmässigt)

Urvalets betydelse Urvalet är helt avgörande för resultatens generaliserbarhet Hur många skall man ha? (tillräckligt? ) I vissa fall kan man beräkna hur stora grupper man måste undersöka för att kunna se vissa resultat (power -analys). Beror på hur stora skillnader man vill se!!

Yttre händelser Beroende variabel Oberoende variabel Insats Resultat Urval, egenskaper hos patienter

Experimentella studier Försöker klarlägga samband mellan insatser och effekter Randomiserade kontrollerade studier Kvasiexperiment Naturalistiska experiment

Randomiserad kontrollerad studie Baseline före randomisering Uppföljning Interventionsgrupp Population Stickprov Randomisering Jämförande analyser Kontrollgrupp Noggrann kontroll av behandling och uppföljning Resultat

Vad skall man jämföra med? Ingen insats alls Väntelista Placebo Vård som vanligt (TAU) Annan specificerad insats (terapiform, läkemedel)

Intern validitet Med vilken säkerhet man kan dra slutsatsen att behandlingen orsakat effekterna Olikheter i grupperna som studerats Skillnader i bortfall Tas bortfall med i analyserna (intention to treat) Finns skillnader i vården förutom den studerade insatsen

Extern validitet Hur representativa är studiedeltagarna för populationen som utgör målgruppen? Bias i urval (ålder, kön, social tillhörighet etc. ) Selektion? Finns det kliniska skillnader mellan personerna som studerats och dem som vi möter i klinisk vardag?

Representativitetsproblem Befolkningen i stort ----Urval som uppfyller inklusionskriterier ------Accepterar att delta i studien ---------Deltar faktiskt i behandlingen -----------Deltar faktiskt i studien -------------Slutför behandlingen ---------------Slutför studien

Två typer av effektivitet Ideala förhållanden (efficacy): Försöker renodla samband mellan insats och resultat (intern validitet) Kontrollgrupper (RCT), specialutbildad personal, utvalda verksamheter, noggrant val av studiedeltagare Rutinmässiga förhållanden (effectiveness): Representativitet viktigast (extern validitet), vanliga patienter och vanlig personal, studiedeltagare är de patienter man vanligtvis möter i vården, studerar resultat som är viktiga för patienter och personal

Kritik av randomiserade kontrollerade studier Etiska – undanhåller behandling för vissa patienter Selektion – vilka ställer upp? Patienter måste acceptera att randomiseras och att delta i studien Praktiska svårigheter – överspillningseffekter, programtrohet, bortfall

Kvasiexperimentell metod ett alternativ Med jämförelsegrupp: - Historisk jämförelsegrupp (patienter som vårdats tidigare) ---Matchad jämförelsegrupp (försöker få personer som liknar varandra så mycket som möjligt, blir ofta väldigt olika ändå) Utan jämförelsegrupp - Före och efter behandling – ofta vid pilotstudier, se om något händer -- Tidsseriestudier – studera processer, dos

Olika förklaringar vid föreefterstudier Effekter av insats Händelser utanför interventionen (administrativa beslut, nedskärning) Mognadsfaktorer – utveckling hos deltagare, spontanförlopp Testningsfaktorer – upprepade mätningar (vet vad man skall svara, mass-signifikans) Urvalsfaktorer – olikheter mellan grupper som undersöks Selektivt bortfall – viss kategori personer hoppar av

Statistisk analys Skalnivåer: Statistiska test Nominalskala Icke-parametriska Ordinalskala (Mann-Whitney, Wilcoxon, Spearman, Chi 2 ) Intervallskala Kvotskala Parametriska (t-test, anova, pearson, multipel regression)

Statisk bearbetning Learning by doing – man måste arbeta med material för att öva färdigheter Initialt lära sig vilka siffror som är viktiga. Signifikansnivåer = hur stor risken är att man har fel när man påstår något p<0. 05, p<0. 01, p<0. 001 Effektstorlek = skillnader i effekter 0. 2 -0. 5 liten, 0. 5 -0. 8 medel över = stor effekt. Tar inte hänsyn till signifikanser flera studier kan sammanvägas. Finns en rad analyser som ständigt utvecklas – meta-analyser stor betydelse vid framtagande av evidens. Anges i mean differences, odds ratios, risk ratios etc

forskningsetik ill man Experimentell/kvasi - rsöka? experimentell design för att undersöka effekter? n rsökningsgrupp Beskrivande studie n intresserad (deskriptiv) Kvantitativ? Kvalitativ? Både och? ktplanering atursökning/ge Ansökan till etikprövningskommitée. gång (Informationskrav, samtyckeskrav, enom tidigare konfidentialitetskrav, iknande nyttjandekrav) ning. Behövs a studie? Finns unskapsluckor? Inklusions-och exklusionskriterier itta amheter där kan genomföra en/hitta edeltagare r-beräkning många personer ver undersökas) kningsetiska äganden fråga om: Instrument I effektstudier – vilket skall det viktigaste utfallsmåttet vara? Livskvalitet? Sjukvårdskonsumtion? Symtomreduktion? Minskade vårdbehov? Bör vara det som insatsen förväntas påverka. Deskriptiva studier t. ex: Hur många, hur mycket, var? Kvalitativa studier: Frågor som stämmer överens med syfte och analysmetod. Hitta vägar för att: Ge information. Inhämta informerat samtycke. Genomföra intervjuer, skattningar och se till att frågeformulär besvaras. Vid effektstudier göra baselinemätningar och uppföljningar samt monitorering av insatser (fidelity) Iaktta konfidentialitetkrav. Upprätta kodlista på deltagare som sedan förvaras separat från andra data. Originaldata skall förvaras på USB-minne alternativt extern hårddisk som kan låsas in. Upprätta databas i t. ex SPSS Kvalitativa intervjuer skrivs ut ordagrant Statistisk bearbetning. Analyser beroende på skalnivåer: Nominalskala Ordinalskala Intervallskala Kvotskala Antal deltagare (n-tal) Normalfördelni ng eller ej. Bortfallsanalys Kval. Data: Innehållsanalys Fenomenografi Författande av vetenskaplig artikel som i princip skall innehålla en beskrivning av: Bakgrund till studien Syftet med studien Metoden som använts Resultatet av studien samt en diskussion kring hur resultaten skall förstås och hur de förhåller sig till annan forskning. Referenslista. Skickas till Fenomenologi tidskrift med peer-review för Grounded bedömning. theory Oetiskt att inte publicera Hermeneutisk: forskning! beroende på frågeställning och grunddata