Onderzoek algemeen
Klinische introductie
Tuchtraad: Meest voorkomend door verkeerde diagnose & geen/onvoldoende zorg
Goed arts
1. Beschikt over adequate kennis
2. Is betrokken
3. Gave van dos(c)eren van beiden Professioneel gedrag
Uitdaging elke arts: DEPTh Diagnose, Etiologie, Ziekte, Twijfel
Diagnostische driebaansweg: “Self-limiting”, ziekte, twijfel
Testen
Positief voorspellende waarde (VW+): Kans ziekte na positieve bevinding
Negatief voorspellende waarde (VW-): Kans afwezigheid ziekte na negatieve bevinding
Sensitiviteit: Kans zieke persoon door diagnosticum wordt opgespoord
Specificiteit: Kans niet zieke persoon door diagnosticum terecht als niet ziek geduid wordt
Evidence based medicine (EBM)
5 stappen
1. Een beantwoordbare vraag stellen
2. Zoeken naar bewijsmateriaal
3. Wegen van de gevonden ‘evidence’
4. Nemen van behandelbeslissing
obv 3 kennisbronnen
5. Monitoren en evalueren
Betekenis: Integratie van de resultaten van het meest recente wetenschappelijke onderzoek in het
klinisch handelen.
Niet in beschrijving
Klinische expertise dokter
Waarden en voorkeuren van de patiënt
Samen beslissen
Patiëntparticipatie
Nodig: Onderzoeksvragen zijn vaak niet relevant & Belangrijke uitkomstmaten worden niet gemeten
Beoordeling van onderzoeksvoorstel door patiënten
1. Publiekssamenvatting
Kwaliteit van leven en zorg
Relevante uitkomstmaten
Belasting en risico’s
Haalbaarheid
2. Relevantie voor de doelgroep
3. Relevantie voor de maatschappij
4. Risico’s voor studiedeelnemers
5. Belasting voor studiedeelnemers
6. Haalbaarheid van het onderzoek
7. Cliëntenparticipatie
8. Representativiteit
9. Ethiek en veiligheid
10. Implementatie van de onderzoeksresultaten
11. Eindoordeel: Goedkeuren, onder voorwaarden, afwijzen
, Onderzoeken
Soort Observationeel Descriptief Cross-sectioneel vs Aantal determinanten Effectmaten:
onderzoek vs experimenteel vs causaal follow-up Effectschatters
Diagnostiek Observationeel Descriptief Cross-sectioneel >1 Prevalentie
Geen manipulatie niet causaal Op het zelfde moment 1:10 regel Posterior kans
determinatnen bepalen determinant en Sensitiviteit
uitkomst VW+
VW-
OR
RR
AUC
Prognostiek Observationeel Descriptief Follow-up: cohort >1 Incidentie
1:10 regel OR
RR
AUC
Etiologie Observationeel Causaal Follow-up: cohort (RR) of 1 Incidentie
pt-controle (OR) RR
OR
HR
Interventie Experimenteel Causaal Follow-up: cohort (RCT) 1 Incidentie
HR
RR
RV
Gemiddeld
verschil
NNT
Onderzoeken
Observationeel vs experimenteel: Bij experimenteel manipulatie determinant
Descriptief vs causaal: Bij descriptief heeft determinant niet geleid tot uitkomst
Cross-sectioneel vs follow-up
Cross-sectioneel: Op zelfde moment bepalen determinant en uitkomst
Follow-upt
Cohort-onderzoek: Blootstelling voor determinant
PT-controle onderzoek
Analyse
1. Schatten a priori kans
2. Vergelijken elke testuitslag met referentie = univariabel
Horizontaal: VW+ en VW-
VW+ = A/ A+B
Binnen groep met determinant, kans op uitkomst
VW- = D/ C+D
Binnen groep zonder determinant, kans op negatieve uitkomst
Verticaal: SE en SP
SE = A / A+C
Binnen de groep, hoeveel had determinant
SP = D / B+D
Binnen de groep, hoeveel had determinant niet
3. Vergelijk combinatie van testuitslagen met referentie = multivariabel
, Voor- en nadelen per onderzoeksopzet: Cohort en pt-controle
Cohortonderzoek
Voordelen
Oorzaak wordt vóór gevolg gemeten
Weinig gevoelig voor selectie- en informatiebias
Geschikt bij zeldzame determinant
Kan meerdere uitkomsten bestuderen
Absolute risico’s
Nadelen
Selectieve uitval / loss to follow-up
Duur en tijdrovend
Niet geschikt bij zeldzame uitkomst
Patiënt-controleonderzoek
Voordelen
Efficiënt en relatief goedkoop
Geschikt bij zeldzame uitkomst
Geschikt voor ziektes met lange latentietijd
Kan meerdere determinanten bestuderen
Nadelen
Oorzaak wordt na gevolg gemeten
Zeer gevoelig voor selectie- en informatiebias
Niet geschikt om meerdere uitkomsten te bestuderen
Geen absolute risico’s
Precisie
Afwezigheid van toevalsfouten (random error)
Afhankelijk van
Standaardisatie van metingen
Aantallen (aantal personen, aantal (herhaalde) observaties / metingen)
Effectschatters zeggen niks over precisie (nauwkeurigheid)
P-waarde vs betrouwbaarheidsintervallen
P-waarde: Kans dat de gevonden associatie of nog extremer optreedt, gegeven dat H0 juist is
P-waarde wordt vergeleken met alfa Arbitrair, maar meestal α = 5%
Betrouwbaarheidsinterval
Het interval heeft een 95% kans om de ware populatieparameter te bevatten
P-waarde en BI geven geen informatie over validiteit van de studie
Informatie P-waarde
Statistische significantie (Iets anders dan klinische relevantie)
Afhankelijk van omvang van het effect en omvang van de onderzoekspopulatie
Paradoxale resultaten mogelijk
Significant effect (afhankelijk van effect en populatie), maar klinisch niet relevant
Klinisch relevant effect, maar niet significant
Informatie betrouwbaarheidsinterval
Objectieve indruk van omvang van het effect en de precisie van de effectschatter
Relatie p-waarde en BI
Bij OR en RR: Indien het 95% BI de 1 niet bevat p <0.05
Bij gemiddeld verschil en risicoverschil: Indien het 95% BI de 0 niet bevat P <0.05
En viceversa, maar niet zo gebruiken (informatie BI niet ten volle benut)
Klinische introductie
Tuchtraad: Meest voorkomend door verkeerde diagnose & geen/onvoldoende zorg
Goed arts
1. Beschikt over adequate kennis
2. Is betrokken
3. Gave van dos(c)eren van beiden Professioneel gedrag
Uitdaging elke arts: DEPTh Diagnose, Etiologie, Ziekte, Twijfel
Diagnostische driebaansweg: “Self-limiting”, ziekte, twijfel
Testen
Positief voorspellende waarde (VW+): Kans ziekte na positieve bevinding
Negatief voorspellende waarde (VW-): Kans afwezigheid ziekte na negatieve bevinding
Sensitiviteit: Kans zieke persoon door diagnosticum wordt opgespoord
Specificiteit: Kans niet zieke persoon door diagnosticum terecht als niet ziek geduid wordt
Evidence based medicine (EBM)
5 stappen
1. Een beantwoordbare vraag stellen
2. Zoeken naar bewijsmateriaal
3. Wegen van de gevonden ‘evidence’
4. Nemen van behandelbeslissing
obv 3 kennisbronnen
5. Monitoren en evalueren
Betekenis: Integratie van de resultaten van het meest recente wetenschappelijke onderzoek in het
klinisch handelen.
Niet in beschrijving
Klinische expertise dokter
Waarden en voorkeuren van de patiënt
Samen beslissen
Patiëntparticipatie
Nodig: Onderzoeksvragen zijn vaak niet relevant & Belangrijke uitkomstmaten worden niet gemeten
Beoordeling van onderzoeksvoorstel door patiënten
1. Publiekssamenvatting
Kwaliteit van leven en zorg
Relevante uitkomstmaten
Belasting en risico’s
Haalbaarheid
2. Relevantie voor de doelgroep
3. Relevantie voor de maatschappij
4. Risico’s voor studiedeelnemers
5. Belasting voor studiedeelnemers
6. Haalbaarheid van het onderzoek
7. Cliëntenparticipatie
8. Representativiteit
9. Ethiek en veiligheid
10. Implementatie van de onderzoeksresultaten
11. Eindoordeel: Goedkeuren, onder voorwaarden, afwijzen
, Onderzoeken
Soort Observationeel Descriptief Cross-sectioneel vs Aantal determinanten Effectmaten:
onderzoek vs experimenteel vs causaal follow-up Effectschatters
Diagnostiek Observationeel Descriptief Cross-sectioneel >1 Prevalentie
Geen manipulatie niet causaal Op het zelfde moment 1:10 regel Posterior kans
determinatnen bepalen determinant en Sensitiviteit
uitkomst VW+
VW-
OR
RR
AUC
Prognostiek Observationeel Descriptief Follow-up: cohort >1 Incidentie
1:10 regel OR
RR
AUC
Etiologie Observationeel Causaal Follow-up: cohort (RR) of 1 Incidentie
pt-controle (OR) RR
OR
HR
Interventie Experimenteel Causaal Follow-up: cohort (RCT) 1 Incidentie
HR
RR
RV
Gemiddeld
verschil
NNT
Onderzoeken
Observationeel vs experimenteel: Bij experimenteel manipulatie determinant
Descriptief vs causaal: Bij descriptief heeft determinant niet geleid tot uitkomst
Cross-sectioneel vs follow-up
Cross-sectioneel: Op zelfde moment bepalen determinant en uitkomst
Follow-upt
Cohort-onderzoek: Blootstelling voor determinant
PT-controle onderzoek
Analyse
1. Schatten a priori kans
2. Vergelijken elke testuitslag met referentie = univariabel
Horizontaal: VW+ en VW-
VW+ = A/ A+B
Binnen groep met determinant, kans op uitkomst
VW- = D/ C+D
Binnen groep zonder determinant, kans op negatieve uitkomst
Verticaal: SE en SP
SE = A / A+C
Binnen de groep, hoeveel had determinant
SP = D / B+D
Binnen de groep, hoeveel had determinant niet
3. Vergelijk combinatie van testuitslagen met referentie = multivariabel
, Voor- en nadelen per onderzoeksopzet: Cohort en pt-controle
Cohortonderzoek
Voordelen
Oorzaak wordt vóór gevolg gemeten
Weinig gevoelig voor selectie- en informatiebias
Geschikt bij zeldzame determinant
Kan meerdere uitkomsten bestuderen
Absolute risico’s
Nadelen
Selectieve uitval / loss to follow-up
Duur en tijdrovend
Niet geschikt bij zeldzame uitkomst
Patiënt-controleonderzoek
Voordelen
Efficiënt en relatief goedkoop
Geschikt bij zeldzame uitkomst
Geschikt voor ziektes met lange latentietijd
Kan meerdere determinanten bestuderen
Nadelen
Oorzaak wordt na gevolg gemeten
Zeer gevoelig voor selectie- en informatiebias
Niet geschikt om meerdere uitkomsten te bestuderen
Geen absolute risico’s
Precisie
Afwezigheid van toevalsfouten (random error)
Afhankelijk van
Standaardisatie van metingen
Aantallen (aantal personen, aantal (herhaalde) observaties / metingen)
Effectschatters zeggen niks over precisie (nauwkeurigheid)
P-waarde vs betrouwbaarheidsintervallen
P-waarde: Kans dat de gevonden associatie of nog extremer optreedt, gegeven dat H0 juist is
P-waarde wordt vergeleken met alfa Arbitrair, maar meestal α = 5%
Betrouwbaarheidsinterval
Het interval heeft een 95% kans om de ware populatieparameter te bevatten
P-waarde en BI geven geen informatie over validiteit van de studie
Informatie P-waarde
Statistische significantie (Iets anders dan klinische relevantie)
Afhankelijk van omvang van het effect en omvang van de onderzoekspopulatie
Paradoxale resultaten mogelijk
Significant effect (afhankelijk van effect en populatie), maar klinisch niet relevant
Klinisch relevant effect, maar niet significant
Informatie betrouwbaarheidsinterval
Objectieve indruk van omvang van het effect en de precisie van de effectschatter
Relatie p-waarde en BI
Bij OR en RR: Indien het 95% BI de 1 niet bevat p <0.05
Bij gemiddeld verschil en risicoverschil: Indien het 95% BI de 0 niet bevat P <0.05
En viceversa, maar niet zo gebruiken (informatie BI niet ten volle benut)
