Hvorfor prosentandeler kan være mer informativt enn medianer og kvartiler

I flere tilfeller er prosentandeler av observasjoner relatert til sentrale mål som median og kvartilbredde langt mer avslørende. Eksemplene fra forskningsartiklene viser hvordan det kan være mer presist å bruke prosentandeler fremfor tradisjonelle deskriptive statistikker som medianer, interkvartilintervall og rekkevidde. Slike data kan gi et mer nøyaktig bilde av fenomenene vi studerer, spesielt når det er mange identiske vurderinger eller svar.

I en studie fra 2001 som undersøkte leges assisterte selvmord i Oregon, ble sykepleiere og sosionomer bedt om å vurdere viktigheten av ulike årsaker til at pasientene ba om hjelp til å dø. De skulle bruke en skala fra 1 til 5, hvor 1 var "ikke viktig i det hele tatt" og 5 var "svært viktig". Blant de viktigste årsakene som ble nevnt, var ønsket om å kontrollere dødsforholdene, ønsket om å dø hjemme, følelsen av at livet var meningsløst og beredskapen til å dø. Dette ble beskrevet som betydelig viktig av et flertall av respondentene. På den annen side ble depresjon og mangel på sosial støtte vurdert som mindre viktige.

Tabellen i artikkelen viste medianen og kvartilene for vurderingene, men på grunn av den begrensede skalaen (bare fem mulige verdier) ga dette en uklar fremstilling. For eksempel, når det ble spurt om ønsket om å kontrollere dødsforholdene, viste medianen 5, og interkvartilområdet var også 5 til 5, noe som indikerte at alle vurderingene var på 5. Dette kunne ha blitt presentert langt mer presist ved å angi prosentandelen som svarte med 5, noe som ville ha gjort resultatene lettere å forstå.

På samme måte, når det ble vurdert viktigheten av sosial støtte, var medianen 1, og interkvartilområdet var 1 til 2. Dette viser at flertallet av respondentene anså dette som mindre viktig. Men for å få et klart bilde, kunne prosentandelen som vurderte dette som "ikke viktig i det hele tatt" (1) eller "litt viktig" (2), vært mer nyttig. Uten å kjenne den eksakte prosentandelen, får vi bare en vag forståelse av fordelingen av svarene.

Tilsvarende, i en annen studie som undersøkte amerikanske medisinske skoler, ble spørsmålet om industrisponsede kliniske studier diskutert. Respondentene ble spurt om hvilken prosentandel av avtalene deres inneholdt bestemte betingelser, som tilstedeværelse av et uavhengig overvåkningsutvalg eller et dataskjermingsutvalg. Ved å bruke median og interkvartilområde ble det antydet at kun en liten prosentandel av avtalene inkluderte slike betingelser. Men, igjen, det ville ha vært langt mer nyttig å ha fått spesifikke prosentandeler i stedet for bare å vise medianer og kvartiler. Dette ville gjort dataene mer håndgripelige og forståelige.

En studie fra 2018 som sammenlignet to forskjellige typer krystalloidvæsker i behandlingen av voksne på akuttmottak, viste også hvordan enkle prosentandeler kunne være mer informativt. For eksempel ble volumet av væsker administrert til pasientene i form av gjennomsnitt og standardavvik. Slike statistikker gir en indikasjon på sentraltendensen, men forteller ikke mye om fordelingen. Når prosentandeler for volumene som var større enn for eksempel 2000 ml ble presentert, ble resultatene langt lettere å forstå og sammenligne.

I slike tilfeller gir prosentandeler et klart, lettfattelig bilde av hva som skjer, og det lar oss unngå uklarheter som kan oppstå når vi kun benytter medianer og kvartiler. Dette gjelder spesielt i situasjoner der vi har skalaer med et begrenset antall verdier, som 5-punkts skalaer, eller der vi har brede variasjoner i dataene, som i medisinske og kliniske studier. Ved å vise prosentandeler kan vi få en mer presis fremstilling av hvordan respondenter, eller pasienter, vurderer ulike faktorer, og hvordan disse vurderingene er fordelt i befolkningen.

Det er viktig å forstå at statistikker som median og interkvartilområde ikke alltid gir et fullstendig bilde av dataene. Selv om de kan være nyttige for å identifisere sentraltendens og variasjon, gir prosentandeler mer konkret informasjon om fordelingen av svarene. Dette gjør det lettere å se hvordan et bestemt fenomen fordeler seg i en gruppe, og kan være avgjørende når det gjelder å trekke riktige konklusjoner og gjøre informerte beslutninger.

Hvordan tolke statistiske data og forstå relevansen av resultater i medisinske studier?

Statistisk signifikans og konfidensintervall på 95% er sentrale begreper når man vurderer resultatene fra medisinske studier. I mange artikler i tidsskrifter som The New England Journal of Medicine blir disse verktøyene brukt til å presentere og evaluere data. Men hva betyr egentlig disse tallene, og hvordan kan vi lese dem på en intelligent måte?

Når vi snakker om statistisk signifikans, refererer vi til en test som viser om resultatene fra en studie er "signifikante" eller om de kan ha oppstått tilfeldig. En p-verdi under 0,05 betyr vanligvis at det er liten sannsynlighet for at resultatene bare er et resultat av tilfeldigheter. Dette kan virke som en klar indikasjon på at resultatene er viktige, men det er viktig å forstå at statistisk signifikans ikke nødvendigvis betyr at resultatene er klinisk relevante. For eksempel kan små forskjeller mellom behandlingsgrupper, som er "signifikante" på et statistisk nivå, faktisk være ubetydelige i en praktisk medisinsk sammenheng.

Et annet viktig element som ofte følger med p-verdiene er 95% konfidensintervallene. Disse intervallene gir oss en indikasjon på hvor pålitelige resultatene er. Et smalt intervall indikerer høyere presisjon, mens et bredt intervall kan tyde på at resultatene ikke er like pålitelige. Hvordan vi tolker disse intervallene er avgjørende for å forstå hvorvidt et funn er reproduserbart og hvor relevant det er for andre populasjoner eller kliniske situasjoner.

I medisinsk forskning kan man også møte på situasjoner med enten "parrede" eller "upartede" datasett. Når datasett er parret, betyr det at hver observasjon i ett datasett har en tilknytning til en spesifikk observasjon i det andre datasettet. Eksempler på dette kan være før- og etter-målinger på de samme pasientene. I etupartede datasett er det ikke en slik tilknytning mellom observasjonene. For å forstå hvilken type analyse som er brukt, og hvordan resultatene kan tolkes korrekt, må man være klar over om datasett er parret eller ikke, og om det er brukt en passende statistisk metode for hver type data.

Når det gjelder medisinske studier, er det viktig å alltid være kritisk til hvordan resultatene presenteres. Ofte blir statistiske resultater fremstillet på en måte som kan virke mer imponerende enn de faktisk er, noe som kan føre til overgeneralisering eller feilaktige konklusjoner. Derfor bør man alltid vurdere både statistisk signifikans, 95% konfidensintervallene og analysens design (som ITT eller per-protocol) før man trekker endelige slutninger.

Hva kan leseren ellers være oppmerksom på? Det er viktig å forstå at de statistiske verktøyene vi bruker ikke alltid kan fange opp kompleksiteten i kliniske data. Mange faktorer kan påvirke utfallet av en behandling, og derfor bør medisinske beslutninger ikke kun baseres på statistiske analyser. I stedet bør man ta i betraktning bredere kliniske erfaringer, pasientens helhetlige situasjon og vitenskapelig konsensus på tvers av flere studier. Til slutt er det essensielt å bruke statistiske verktøy som hjelpemidler for å støtte beslutningstaking, ikke som endelige avgjørelser.

Hvordan vurdere forskjeller mellom behandlingsgrupper ved hjelp av hendelsesrater og statistiske mål

I klinisk forskning er det essensielt å vurdere forskjeller i behandlingsutfall mellom ulike behandlingsgrupper. En vanlig tilnærming for å evaluere risiko og behandlingseffektivitet er å bruke mål som Kaplan-Meier-estimater, rateforskjeller (rate difference, RD), rateforhold (rate ratio, RR) og antall nødvendige behandlinger (NNT). Disse statistiske verktøyene gir verdifull innsikt i forskjellene mellom behandlingsgrupper og hvordan forskjellige intervensjoner kan påvirke utfall som dødelighet, sykdomsforløp og komplikasjoner.

I en studie ble for eksempel den estimerte dødeligheten for et år på 2,6%, og for to år på 7,9%. Dette kan gi et første inntrykk av hvor effektiv en behandling er i å redusere dødelighet. Det er imidlertid viktig å merke seg at slike estimater ikke nødvendigvis er absolutte mål for behandlingenes effekter, men snarere en vurdering av virkningen av å bli tildelt en bestemt behandlingsgruppe. For eksempel, i en studie som inkluderte 229 pasienter som ble tildelt ICD-behandling (implanterbar cardioverter-defibrillator), var det noen avvik fra protokollen, som at noen pasienter nektet implantasjon eller hadde enheten deaktiverte. Dette påvirker nøyaktigheten til de estimater som brukes for å vurdere dødelighet og andre utfall. Kaplan-Meier estimater kan derfor være nyttige, men de representerer i hovedsak vurderinger av effekten av å være tildelt en bestemt behandling, ikke nødvendigvis effekten av behandlingen i seg selv.

I tillegg til RD og RR, er NNT (Number Needed to Treat) et nyttig mål som angir hvor mange pasienter som må behandles med behandling 1 i stedet for behandling 2 for å hindre ett ekstra uønsket utfall. Dette tallet kan være et praktisk mål for hvordan en behandling presterer sammenlignet med en annen i klinisk praksis. Hvis forskjellen i hendelsesrate mellom behandlingene er liten, kan NNT være høy, noe som betyr at mange pasienter må behandles for å hindre én hendelse. Hvis forskjellen er stor, vil NNT være lavere. For eksempel, dersom behandlingsgruppe 1 har en hendelsesrate på 5% og gruppe 2 har en rate på 44%, vil NNT være 3, noe som betyr at 3 pasienter må behandles i gruppe 1 for å hindre én behandlingseffekt i gruppe 2.

Videre må man være oppmerksom på at rateforskjellene og -forholdene kan variere i betydning avhengig av de absolutt nivåene av hendelsesratene. Selv små forskjeller i rate kan ha stor betydning i klinisk praksis dersom den relative risikoen er høy. For eksempel, hvis en behandling reduserer risikoen for komplikasjoner med 50% på en høy risiko-populasjon, kan det være et betydelig resultat selv om den absolute forskjellen i rate er liten.

Når man tolker slike mål, er det viktig å vurdere konteksten for behandlingen, herunder pasientens grunnleggende helse, andre tilgjengelige behandlingsalternativer, og hvordan effekten av behandlingen vil påvirke pasientens livskvalitet. Det er også viktig å huske på at forskjellene som er estimert fra studier basert på "intention-to-treat"-analysen, kan avvike fra de faktiske effektene av behandlingen, ettersom disse analysene også inkluderer data fra pasienter som har fått feil behandling eller som har forlatt studien.

Når man vurderer forskningsresultater på behandlingsforskjeller, bør man derfor ha en grundig forståelse av hvordan statistikk brukes til å vurdere risiko og effekt. Det er essensielt å kritisk vurdere dataenes kvalitet og relevans for den kliniske praksisen, og å forstå hvordan de ulike statistiske målene kan informere beslutningene som tas i behandling og helsepolitikk.

Hvordan analysere forholdet mellom kvantitative variabler?

Regresjonsanalyse, som for eksempel metoden for minste kvadraters tilpasning, er et vanlig verktøy for å fastslå hvordan én variabel påvirker en annen. Men det er viktig å merke seg at regresjonsmodeller ikke alltid reflekterer den sanne kompleksiteten i dataene. Ofte kan regresjonen antyde et sterkt lineært forhold når dette ikke nødvendigvis er tilfelle i den virkelige verden, spesielt når dataene har stor variabilitet.

En scatterplot er et nyttig verktøy for å visualisere forholdet mellom to variabler. Den gir et øyeblikksbilde av hvordan dataene er fordelt, og om det finnes noen mønstre. I mange tilfeller vil scatterplottet avsløre både lineære og ikke-lineære forhold som ikke kan fanges opp av en enkel regresjonslinje. Det er også viktig å vurdere korrelasjonskoeffisienten, som gir et mål på styrken og retningen på forholdet mellom de to variablene.

Det er imidlertid viktig å huske på at korrelasjon ikke nødvendigvis innebærer kausalitet. En korrelasjon på 0.5, for eksempel, indikerer en moderat til sterk sammenheng, men det betyr ikke at den ene variabelen forårsaker endringer i den andre. Det samme gjelder for en negativ korrelasjon på -0.5 – dette viser en invers sammenheng, men ikke nødvendigvis en årsakssammenheng.

I tillegg er det viktig å bruke forskjellige symboler for å representere data fra ulike grupper i et scatterplott, spesielt når man arbeider med data fra flere eksperimentelle forhold. Dette gjør det lettere å skille ut subgrupper og forstå hvordan forholdet mellom variablene kan variere under forskjellige betingelser.

Når man arbeider med komplekse datasett, er det derfor viktig å være klar over potensielle fallgruver ved både regresjonsanalyse og korrelasjonsanalyse. Selv om disse verktøyene gir nyttig informasjon, kan de i noen tilfeller forenkle eller feiltolke virkeligheten, og derfor bør de alltid suppleres med en grundig vurdering av dataenes kontekst og kompleksitet.

Endtext