Медицина/Фармацевтика

В настоящее время участие специалиста-статистика в планировании и анализе результатов клинических исследований является обычной и широко распространенной практикой. Возрастает роль анализа данных в обсуждении проекта в целом.

Применительно к проведению клинических исследований математическая статистика может помочь в формулировании цели, разработке дизайна, выборе методов рандомизации, определении необходимого числа пациентов для получения статистически значимого заключения, непосредственно при проведении анализа полученных результатов, формировании заключения.

Современные компьютерные технологии делают статистические методы доступными каждому врачу. Программа STATISTICA с удобным интерфейсом, реализованным в виде последовательно открывающихся диалоговых окон, позволит Вам провести как начальное исследование Ваших данных, так и углубленный анализ. С помощью STATISTICA Вы можете подготовить аналитический отчет, написать статью, подготовить презентацию и выступление на конференции.

Преимущества STATISTICA

Смотреть видео о применении STATISTICA
в медицине/фармакологии на StatSoft TV

Запись вебинара "STATISTICA для медицинских приложений:
актуальные задачи"

STATISTICA позволяет быстро и качественно решить такие задачи как:

Планирование медицинских исследований и подготовка данных
Вычисление основных описательных характеристик исследуемых величин (среднее, стандартное отклонение, дисперсия, доверительные интервалы, ошибки среднего, медиана, квартили и др.)
Наглядное представление данных: построение графиков презентационного качества (гистограммы, диаграммы рассеяния, графики ящики-усы, графики средних с ошибками, линейные графики и др.)
Выявление статистически значимых различий между выборками
Анализ зависимостей между факторами
Анализ выживаемости (анализ времени жизни в одной и более группах, сравнение групп по времени жизни, оценка влияния факторов на время жизни пациентов)
Вычисление необходимого объема выборки, анализ мощности критериев
Прогнозирование исхода лечения
и др.

Подробнее об основных задачах медицины

Определение необходимого объема выборки

Перед началом проведения исследования важно определить объем выборки, необходимый для выявления значимого эффекта.

Например, сколько пациентов необходимо включить в каждую из групп лечения, чтобы иметь 90%-мощность обнаружения значимого на уровне 5% различия в снижении артериального давления?

Модуль Анализ мощности STATISTICA предлагает удобные инструменты для решения задач такого типа.

Рандомизация пациентов

Одним из ключевых моментов исследования является обеспечение рандомизации пациентов по группам. В противном случае, понадобятся дополнительные усилия, чтобы доказать, что новый метод лечения не назначалось более «легким» пациентам, а старый – более «тяжелым». При не рандомизированном исследовании есть риск получить смещенные оценки параметров, что не позволит нам доверять полученным результатам.

В STATISTICA Вы можете легко провести рандомизацию пациентов, которая может быть основана как на простом, так и на стратифицированном случайном выборе.

Визуальный анализ

Наглядное представление исходных данных и полученных результатов – неотъемлемая часть любого исследования. Графика STATISTICA традиционно признается наиболее точной и простой в использовании: обширный выбор различных типов графиков, удобные графические инструменты, возможность интерактивной настройки позволят Вам создать наглядные графики презентационного качества и использовать их для составления отчета, статьи или презентации. Гистограммы, Диаграммы рассеяния, Диаграммы размаха, Круговые диаграммы, Графики средних с доверительными интервалами, различные категоризованные графики, трехмерные графики и многие другие виды графиков доступны и легки в построении.

Описательный анализ

В модуле Основные статистики и таблицы Вы можете быстро и эффективно вычислить все интересующие описательные характеристики для исследуемых параметров. Среднее, стандартное отклонение, дисперсия, доверительные интервалы, стандартная ошибка, медиана, квартили и другие статистики могут быть одновременно получены как для всех пациентов, так и по группам.

Вычисление абсолютных, относительных рисков, отношения шансов

Построение таблиц сопряженности позволит быстро установить степень (и уровень значимости p) связи между различными категориальными признаками, определить величину снижения риска неблагоприятного исхода при проведении операции, вычислить абсолютные, относительные риски, отношение шансов, а также все параметры, необходимые для построения их доверительных интервалов.

Наличие встроенного языка STATISTICA Visual Basic предоставляет возможность автоматизации Ваших вычислений. Например, для интересуемого показателя Вы можете найти его предельную точку, по достижению которой, скажем, относительный риск неблагоприятного исхода является минимальным.

Выявление зависимостей между показателями

Связь (и уровень значимости p) между двумя непрерывными показателями (например, САД и ИМТ, холестерином и триглицеридами и т.п.) может быть вычислена с помощью коэффициентов корреляции Пирсона, Спирмена, Тау Кендалла и др.

Если необходимо проанализировать связь между несколькими непрерывными показателями и одной непрерывной зависимой переменной – в STATISTICA Вы можете воспользоваться методами множественной регрессии, что позволит Вам выявить, например, какие из показателей влияли на внутриглазное давление? Как прогнозировать величину снижения давления?

Сравнение эффективностей лечения в различных группах

Сравнить эффективности лечения в различных группах в STATISTICA можно с помощью удобно реализованных критериев. Если групп лечения две, то Вы можете воспользоваться T-критериями или непараметрическими критериями (Манна-Уитни, Вальда-Вольфовица и др.)

Если групп несколько – дисперсионным анализом (ANOVA) или непараметрическим критерием Краскела-Уоллиса.

Выявление значимых факторов, влияющих на исход лечения, прогнозирование исхода лечения

Как из всех показателей, которыми характеризовались пациенты выделить набор факторов, которые наилучшим образом предсказывали бы исход лечения (или любую другую категориальную переменную)? Как по выявленным факторам прогнозировать исход лечения?

Для ответа на этот вопрос, в зависимости от типов исходных данных и специфики задачи, Вы можете воспользоваться дискриминантным анализом, логит-регрессией или Деревьями классификации.

Анализ выживаемости, сравнение выживаемости в различных группах

Различалось ли время до наступления смерти, рецидива или т.п. в зависимости от типа лечения? Какие факторы влияли на выживаемость? Как оценить время исправной эксплуатации протеза?

Построить кривые Каплана-Мейера, а также протестировать гипотезу о равенстве выживаемости в группах с помощью критериев Гехана - Вилкоксона, Кокса-Ментела, F-критерия Кокса, логарифмического рангового критерия и др. можно в модуле Анализ выживаемости.

Кроме того, в рамках отраслевого решения STATISTICA может быть надстроена для получения системы, заточенной на решение задач Заказчика. Система автоматизирует и расширяет возможности STATISTICA (например, проведением мета-анализа и др.). Перейти к разделу Отраслевые решения

STATISTICA - полностью на русском языке!

STATISTICA является признанным стандартом анализа медицинских данных. Тысячи кандидатских и докторских диссертаций, множество исследований в медицине проведены с использованием программы STATISTICA.

STATISTICA — это мощная аналитическая система, предоставляющая пользователям исключительные возможности в области анализа биомедицинских данных, которая содержит огромное количество аналитических процедур, собранных в отдельные модули и представленные в виде последовательности открывающихся диалоговых окон.

Управление данными, запросы к базам данных, графика делаются в удобно открывающихся диалоговых окнах двумя щелчками мыши.
STATISTICA позволяет решать разнообразные задачи, возникающие при анализе медицинских данных, начиная от предварительного описательного анализа данных до углубленного понимания причин исследуемых явлений, проверки гипотез, оценки значимости эффектов и построения предсказательных моделей.

Статистические методы позволяют оценить степень влияния лекарств на течение болезни, сравнить различные лекарственные препараты, тестировать методики лечения, обработать результаты клинических испытаний лекарственных препаратов, понять этиологию заболевания, выявить наиболее значимые маркеры, оценить предсказательную ценность диагностических тестов, обнаружить побочные эффекты.

STATISTICA позволяет эффектно визуализировать данные, используя различные графические средства, проводить разведочный графический анализ, управлять данными и разрабатывать собственные приложения, готовить автоматические отчеты по результатам исследования.

Вы можете настроить “под себя” практически любой вид анализа STATISTICA, включая процедуры низкого уровня и пользовательского интерфейса.

Работа с базами данных, чистка, фильтрация данных, удаление выбросов, монотонные нетворческие процедуры делаются теперь одним щелчком мыши в удобном пользовательском интерфейсе.

Для решения медицинских задач наиболее часто используют следующие продукты и инструменты STATISTICA:

Продукт STATISTICA Base содержит широкий набор основных статистик, позволяет применять основные статистические критерии и методы визуального анализа:

Графические инструменты (различные 2-х мерные графики: гистограммы, диаграммы рассеяния, графики ящики-усы, графики средних с ошибками, линейные графики и др.; 3-х мерных графики; различные категоризованные графики и др.)
Основные статистики и таблицы (описательные статистики, корреляции, t-критерии, однофакторный дисперсионный анализ, таблицы частот, таблицы сопряженности, включая критерии хи-квадрат Пирсона и многое другое)
Непараметрическая статистика (критерии Манна-Уитни, Колмогорова-Смирнова и др.)
Множественная регрессия
Дисперсионный анализ (ANOVA/MANOVA) и др.

Продукт STATISTICA Advanced (включает STATISTICA Base) содержит расширенные методы анализа данных:

Углубленные линейные/нелинейные модели: подгонка и моделирование, анализ выживаемости, модели пропорциональных рисков Кокса, линейные и нелинейные модели (построение логит моделей и многих других), компоненты дисперсии и смешанная модель ANOVA/ANCOVA и др.
Многомерные методы: кластерный, факторный, дискриминантный анализ, анализ главных компонент, деревья классификации и др.
Анализ мощности, оценка объема выборки, интервальное оценивание

Продукты STATISTICA Automated Neural Networks, STATISTICA Data Miner подходят для выявления скрытых правил и закономерностей, проведения углубленных исследований, где "не работают" классические методы математической статистики.

Не знаете, какой продукт подходит для решения Ваших задач? Позвоните или напишите нам, и наши специалисты подберут комплектацию продукта, оптимальную для Вас.

Ниже представлены некоторые примеры применения системы STATISTICA для решения медицинских задач:

Исследование эффективности прививок

Рандомизация

Интерполяция сплайнами: пример построения сплайна

Множественный анализ выживаемости: модели и примеры в медицинских исследованиях

Исследование гемограмм пациентов

Сравнение выживаемости в двух и более группах

Оценка мощности и объема выборки для независимых выборок, t-критерий

Частота рекомбинаций хромосом домашней мыши относительно некоторого признака

Фрэмингхемское исследование: анализ рисков

Диагностика остеопороза

ИТ в медицинском диагностировании

Анализ данных биометрии растений

Современные технологии Data mining в медицине

см. также примеры применения STATISTICA в области фармакологии.

Создание эффективных лекарственных препаратов и разработка эффективных терапий через осознанное применение статистических методов и планирование клинических исследований

Более 10 лет StatSoft Russia осуществляет эффективный консалтинг в области анализа медицинских данных.

Клиентами StatSoft являются ведущие российские и международные клинические центры и фармацевтические компании: Кардиоцентр им. Мясникова, Кардиоцентр им. Бакулева, НИИ нейрохирургии им. Бурденко, НИИ кардиологии им. Алмазова, НИИ психиатрии, BAYER, Pfizer, IPSEN, Schering-Plough, AstraZeneca, Сердикс (группа компаний SERVIER) и др.

Мы осуществляем консалтинг в области всех фаз клинических, а также доклинических исследований, от постановки задачи, проработки вариантов решений, оценки размера выборки, схемы рандомизации, выбора методов анализа до подготовки итогового отчета и т.д.

Мы опираемся на современную технологию анализа данных, представленную в программе STATISTICA, соединяя компьютерную технологию и знания в области медицины.

Программа STATISTICA является стандартом исследований в области анализа медицинских данных, включает классические и современные методы анализа. Подробнее

Благодаря усилиям StatSoft STATISTICA полностью переведена на русский язык и поддерживается курсами StatSoft, а также многочисленными книгами и учебными пособиями.

Мы проводим также регулярные бесплатные семинары и вебинары, на которых вы можете познакомиться с новейшими методиками исследования медицинских данных, нашими методами преподавания и оказания консалтинговых услуг. Вы можете познакомиться с некоторыми кейсами в разделе Примеры.

Первым шагом к консалтингу в StatSoft являются курсы Академии Анализа Данных.

В рамках обучения в Академии Анализа Данных высококвалифицированные специалисты StatSoft проводят курсы лекций, как по основным принципам анализа данных, так и по углубленным статистическим методам доказательной медицины.

Пройдя обучение в StatSoft, Вы сможете перейти на новую ступень в проведении клинических испытаний, сможете критически воспринимать статьи, публикации, получите ответы на все интересующие вопросы анализа данных.

Мы приглашаем вас на курсы Академии Анализа Данных, доступные в удобное для вас время.

Курсы Академии Анализа Данных StatSoft в области медицины/фармакологии:

STATISTICA для медицинских приложений

Углубленный курс STATISTICA для медицинских приложений

Курс по доказательной медицине и статистическим методам в клинических исследованиях: методология и технология на STATISTICA

Современные статистические принципы клинических испытаний лекарств

Курс по валидации, промышленной аналитике и управлению качеством на современном фармацевтическом предприятии

Методология и компьютерные технологии добычи данных для врачей и фармакологов

Современный курс по биостатистике

Современный анализ выживаемости и регрессионные модели Кокса

Современные методы исследования биоэквивалентности лекарственных препаратов: методология и технология на STATISTICA

Эксклюзивный курс для докторантов

Введение в современную фармакоэкономику: методология и технология исследований на компьютере

Все курсы лекций

Читать отзывы об обучении

На наших курсах мы подробно объясним вам, как подготовить данные, ввести их в STATISTICA, импортировать из других программ, провести описательный и визуальный анализ, найти зависимости между переменными, построить объяснительные модели.

Подробно, шаг за шагом, мы учим вас работать в программе STATISTICA и объясняем, какие методы исследования нужно использовать для решения стоящей перед вами задачи.

Для понимания материала не требуется предварительного знания методов статистического анализа и математики. Все необходимые знания даются в ходе курса. Слушатели учатся вычислять и интерпретировать описательные статистики, визуализировать данные, строить таблицы сопряженности, находить зависимости и устанавливать общие закономерности.

Если вы хотите повысить свою квалификацию, провести аналитическое исследование, написать диссертацию, используя методы статистики, позвоните или напишите нам.

Обращаем Ваше внимание, что Вы можете составить индивидуальную программу обучения, выбрав интересующие Вас темы.

Преимущества обучения в Академии Анализа Данных StatSoft

Читать подробнее об условиях и порядке обучения

В рамках консалтинговых проектов, Академия Анализа Данных StatSoft оказывает помощь в проведении статистического анализа данных, решая задачи разных масштабов:

Разработка концепции и планирования статистического анализа клинических исследований
Анализ результатов клинических и доклинических исследований
Подготовка методик и аналитических отчетов об исследованиях
Индивидуальные консультации врачей в рамках подготовки научных статей и диссертационных работ
Разработка готовых отраслевых решений, заточенных на решение задач Заказчика. Читать подробнее о решении BioMedStat

Перейти к разделу Консалтинг

Всесторонний анализ биомедицинских данных включает исследования на биоэквивалентность, преимущество (superiority), не превосходство non-inferiority, эквивалентность, сопоставимость лекарственных препаратов, разработка и сравнение диагностических тестов, проверка методик, решение конкретных задач по анализу биомедицинских данных.

Постмаркетинговые исследования проводятся с помощью технологий Дейта Майнинг, позволяющих обнаружить побочные эффекты, нежелательные взаимодействия лекарственных препаратов на больших базах данных.

Мы осуществляем разработку SAP (Statistical Analysis Plan), планирование, мониторинг и статистический анализ исследований в соответствии с международными принципами и стандартами.

Принципы статистического исследования биомедицинских данных изложены в международных документах GCP и ICH, являются корпоративным стандартном СтатСофт (см. материалы ICH - International Conference on Harmonisation of Technical Requirements for Registration of Pharmaceuticals for Human Use http://www.ich.org/home.html - E9 (Statistical Principles for Clinical Trials), ICH E3 (Structure and Content of Clinical Study Reports), E6 (Good Clinical Practices)).

Клинические исследования должны быть тщательно спланированы, обоснованы, всесторонне проверены, предварены ретроспективным анализом, мета-анализом, подробно описаны, представлены в ясных схемах, графиках и таблицах, применение статистических методов обосновано.

Только тщательно спланированные клинические исследования дают эффект, а разрабатываемый препарат или терапия действительно будет служить благу людей, а не нести в себе сиюминутный эффект.

Нашими клиентами являются крупнейшие медицинские центры в России и мире:

Университетская клиника КФУ
Саратовский областной кардиохирургический центр
Центр медицинских биотехнологий
ФБУН Саратовский НИИСГ Роспотребнадзора
Центр фармакоэкономических исследований
Московский НИИ психиатрии Минздравсоцразвития
Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова
ФГБУ «Российский кардиологический научно-производственный комплекс» МЗ и СР РФ
Российский научный центр хирургии им. Б.В. Петровского РАМН
НИИ кардиологии МЗ РФ
ФГУП «Антидопинговый центр»
Московский научно-исследовательский онкологический институт им. П.А. Герцена
НИИ неврологии РАМН
Московский НИИ диагностики и хирургии
НИИ нейрохирургии им. Бурденко
Научный центр акушерства, гинекологии и перинатологии им. В.И. Кулакова
Научный центр неврологии РАМН
Научный центр сердечно-сосудистой хирургии им. А.Н. Бакулева РАМН
НИИ глазных болезней
НИИ инфоэкологии

и многие другие.

К разделу Клиенты

Из отзывов пользователей:

НИИ неврологии РАМН

Применение статистики в медицинских и биологических исследованиях не ограничивается анализом данных. Статистические методы следует использовать также на этапе планирования биологического эксперимента или медицинского исследования. Для анализа данных в биологическом эксперименте необходимо применение статистики, в противном случае выводы нельзя считать научно обоснованными.

Реброва Ирина,
автор книги "Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA"

Центр медицинских биотехнологий

Вы молодцы! Спасибо за атмосферу интеллектуального комфорта!

Ляшенко Алла Анатольевна,
Генеральный директор, кандидат биологических наук
Из отзыва на курс «Углубленный курс STATISTICA для медицинских приложений»

ФГОУ ВПО МГАВМиБ имени К.И. Скрябина

Большое спасибо - шикарный стартовый капитал для работы с 10 версией и для работы со студентами, много полезного в метод. отношении.

Новиков Виктор Эммануилович,
доцент по кафедре биофизики и радиобиологии

Сердикс, группа компаний Servier

Благодарю за отличную организацию курсов, интересную и увлекательную подачу материала.

Москвин Дмитрий Николаевич,
ООО «Сердикс», производственное предприятие группы фармацевтических компаний Servier в России

Pfizer

Очень благодарен преподавателю за четкое, понятное, наглядное, последовательное объяснение и ответы на возникающие вопросы. Сложные темы представлены так, что их может освоить и непосвященный человек. Организация курса тоже очень достойна.

Селезнев Дмитрий Михайлович,
медицинский советник

Ознакомиться со всеми Отзывами