UNIVERSITATEA DE MEDICINA SI FARMACIE Victor Babe TIMISOARA

UNIVERSITATEA DE MEDICINA SI FARMACIE “Victor Babeş” TIMISOARA DISCIPLINA DE INFORMATICA MEDICALA www. medinfo. umft. ro/dim

CURSUL 6

ANALIZA CORELATIEI. APLICATII SPECIALE EPIDEMIOLOGIE (Analiza Riscului) DEMOGRAFIE (Analiza Supravietuirii)

RELATII INTRE DOUA VARIABLE CANTITATIVE • 1. 1. GRADUL DE DEPENDENTA – SPATIUL (DIAGRAMA) STARILOR – 1 INDIVID = 1 PUNCT (Scatter)

a) VARIABLE INDEPENDENTE Hb = concentratia hemoglobinei h = inaltimea

b) VARIABLE DEPENDENTE [O 2] in sange - p. O 2 atmosferic Relatie cauzala - model matematic

c) VARIABLE CORELATE G = greutate, h = inaltime

• 1. 2. CORELATIA LINEARA • a) COEFICIENT DE CORELATIE (Pearson) • • • rxy = sxy / sx sy sxy = covarianta sx = varianta variabilei x sy = varianta variabilei y

• b) PROPRIETATI: – VALORI = [ -1, +1] – TIP: • r > 0 ==> CORELATIE DIRECTA • r < 0 ==> CORELATIE INVERSA – INTENSITATEA CORELATIEI: • SLABA = APROAPE DE 0 • PUTERNICA = APROAPE DE -1 SAU +1 – TEST PENTRU r : TESTUL t - semnificatie

Corelatii directe si inverse

1. 3. DREAPTA DE REGRESIE: DEFINITIE: Dreapta care trece “cel mai bine” printre puncte PARAMETRII DREPTEI: y = a + b x – a = ORDONATA LA ORIGINE (INTERCEPT) – b = PANTA (SLOPE)

1. 4. CORELATII PENTRU VARIABLE ORDINALE • a. CORELATIA RANGURILOR – SPEARMAN “R” – Compararea a doua clasificari • b. COEFICIENTUL DE CORELATIE KENDALL – Apl. pentru variable ordinale

1. 5. CORELATII NELINEARE • a) C. EXPONENTIALA y=a. b. x e • Crescatoare (b > 0): CRESTERE • Descrescatoare (b < 0): CLEARANCE

• b) C. LOGARITMICA: y = a + b. log x • Legea WEBER - FECHNER (Senzatia) • c) C. PUTERE: y=a. b x • Legea lui STEVENS (Frecventa Impulsurilor Nervoase)

• d) C. HIPERBOLICA: (x - a). (y - b) = k • Legea HILL (Contractia Musculara), l. ABBEY • e) C. LOGISTICA: y = a. x / (k + x) • MICHAELIS - MENTEN (Cinetica enzimatica) • ARIENS (Curbe doza - raspuns) • Grafic uzual: y = f (log x ) ---- sigmoida

ANALIZA RISCULUI • 1. 1. FACTORI DE RISC – a) DEFINITIE : – Cauza ipotetica pentru aparitia sau facilitarea aparitiei unei boli – b) CLASIFICARE : • Factori de mediu • Sociali • Comportamentali • Biologici

2. 2. TABELE DE DATE (Tabele de contingenta)

2. 3. METODE

Proprietatile metodelor • 1. Experimentale – Controlul factorului de risc – Dezavantaj: din motive etice • 2. Observationale – a) TRANSVERSALE (M. “CROSS - SECTIONAL”) – Situatia la un moment dat intr-un esantion foarte mare – b) LONGITUDINALE • M. COHORT – Doua grupuri: Expusi / Neexpusi – Variante: Cohort prospectiv / Cohort retrospectiv • M. “CASE - CONTROL” – Doua grupuri: Boala prezenta / absenta • 3. Comparatii: – EXP > COH. pr. > COH. ret. > CASE-C. > CR. S.

• STAREA DE SANATATE: – Nu numai absenta bolii, ci– Bunastare fizica, psihica si sociala (OMS) • Evaluare – Aspecte negative • MORTALITATE • MORBIDITATE – Aspecte pozitive • DEZVOLTARE FIZICA SI PSIHO-MOTORIE (fata de “normal”)

• 2. 4. PARAMETRII FUNDAMENTALI IN EPIDEMIOLOGIE • INDICELE ‘ODD’ (succes / esec): ODD (E+) = N 11 / N 12 ODD (E-) = N 21 / N 22 • ODDS RATIO (OR): OR = ODD(E+) / ODD(E-) OR = N 11. N 22 / N 21. N 12

• RISCUL‘ABSOLUT’ (rata de succes): R (E+) = N 11 / L 1 R (E-) = N 21 / L 2 • RISCUL RELATIV (RR): RR = R(E+) / R(E-) RR = N 11. L 2 / N 21. L 1 • Uzual OR > RR • Daca OR > 1 (RR > 1) ==> RISC !

3. 1. CARACTERISTICI • date incomplete, lunga durata • conditii heterogene • mai multi factori de influenta simultan 3. 2. PRELUCRAREA DATELOR • tabele de viata (life tables) • metoda actuariala • Curbele Kaplan Mayer

Colectarea Datelor

Metoda Actuariala

Curbe Kaplan Meier

3. 3. INDICATORI • Ani de supravietuire • Indice Qo. L = Quality of Life • Ajustarea “ani de supravietuire” la QALY (Quality Adjusted Life Years)

- pauza -