Állatkísérletek az Orvostudományban

Hasonló dokumentumok
Adatok statisztikai feldolgozása

Állatkísérletek Elmélete és Gyakorlata A és B kurzus

Állatkísérletek Elmélete és Gyakorlata A kurzus

Állatkísérletek Elmélete és Gyakorlata- B szint

Elemszám becslés. Kaszaki József Ph.D. SZTE ÁOK Sebészeti Műtéttani Intézet

Szeminárium vagy Gyakorlat Időpont: csütörtök Helyszín: Sebészeti. Műtéttani Intézet tanterem/hallgatói műtő

ÁLLATKÍSÉRLETEK AZ ORVOSTUDOMÁNYBAN

Kísérletek tervezése, értékelése, adatok feldolgozása (Dr. Kaszaki József)

Statisztikai alapfogalmak a klinikai kutatásban. Molnár Zsolt PTE, AITI

Hipotézis vizsgálatok

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

SZEGEDI TUDOMÁNYEGYETEM, ÁLTALÁNOS ORVOSTUDOMÁNYI KAR Az Állatkísérletek elmélete és gyakorlata B szint részletes programja

SZEGEDI TUDOMÁNYEGYETEM, ÁLTALÁNOS ORVOSTUDOMÁNYI KAR Az Állatkísérletek elmélete és gyakorlata B szint részletes programja

Biomatematika 15. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás

Biostatisztika Összefoglalás

y ij = µ + α i + e ij

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba

Hipotézis vizsgálatok

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet

Kiválasztás. A változó szerint. Rangok. Nem-paraméteres eljárások. Rang: Egy valamilyen szabály szerint felállított sorban elfoglalt hely.

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

Biostatisztika Összefoglalás

A biostatisztika alapfogalmai, hipotézisvizsgálatok. Dr. Boda Krisztina Boda PhD SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet

y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

Korreláció és lineáris regresszió

4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis

A biostatisztika alapfogalmai, hipotézisvizsgálatok. Dr. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet

Mérési hibák

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

Hipotéziselmélet - paraméteres próbák. eloszlások. Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc szeptember 10. 1/58

Kísérlettervezés alapfogalmak

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October

6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

BIOMETRIA (H 0 ) 5. Előad. zisvizsgálatok. Hipotézisvizsg. Nullhipotézis

Statisztika Elıadások letölthetık a címrıl

STATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM.

Nem-paraméteres és paraméteres módszerek. Kontingencia tábla, rangtranszformálás, párosított minták, két független minta

TARTALOMJEGYZÉK. 1. téma Átlagbecslés (Barna Katalin) téma Hipotézisvizsgálatok (Nagy Mónika Zita)... 23

Ezt kutattuk 2010-ben. Kocsi Szilvia SZTE AITI

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)

Statisztika elméleti összefoglaló

Kiváltott agyi jelek informatikai feldolgozása Statisztika - Gyakorlat Kiss Gábor IB.157.

Kísérlettervezés alapfogalmak

Egymintás próbák. Alapkérdés: populáció <paramétere/tulajdonsága> megegyezik-e egy referencia paraméter értékkel/tulajdonsággal?

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák

Kabos: Statisztika II. ROC elemzések Szenzitivitás és specificitás a jelfeldolgozás. és ilyenkor riaszt. Máskor nem.

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

Statisztika I. 10. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Nemparametrikus tesztek december 3.

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I.

Normális eloszlás tesztje

IV. Változók és csoportok összehasonlítása

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek

Hipotézisvizsgálat az Excel adatelemző eljárásaival. Dr. Nyéki Lajos 2018

Tartalomjegyzék I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE

Statisztika I. 9. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Kockázatalapú változó paraméterű szabályozó kártya kidolgozása a mérési bizonytalanság figyelembevételével

GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet

STATISZTIKA I. Változékonyság (szóródás) A szóródás mutatószámai. Terjedelem. Forgalom terjedelem. Excel függvények. Függvénykategória: Statisztikai

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció

2013 ŐSZ. 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét!

Elemi statisztika fizikusoknak

Varianciaanalízis 4/24/12

A 035/14 referencia számú FELASA kurzus során megszerzendő képességek

Statisztika, próbák Mérési hiba

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv

K oz ep ert ek es variancia azonoss ag anak pr ob ai: t-pr oba, F -pr oba m arcius 21.

Gyártástechnológia alapjai Méréstechnika rész. Előadások (2.) 2011.

Vérnyomásmérés, elektrokardiográfia. A testhelyzet, a légzés, a munkavégzés hatása a keringési rendszerre. A mérési adatok elemzése és értékelése

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI

Mintavételi eljárások

A kockázat fogalma. A kockázat fogalma. Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András

Normális eloszlás paramétereire vonatkozó próbák

Klinikai és Bírósági Alkalmazások Valószínűségszámítási Modellek BREUER-LÁBADY PÉTER

egyetemi jegyzet Meskó Balázs

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Vérnyomásmérés, elektrokardiográfia. A testhelyzet, a légzés, a munkavégzés hatása a keringési rendszerre.

földtudományi BSc (geológus szakirány) Matematikai statisztika elıadás, 2014/ félév 6. elıadás

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

ALÁÍRÁS NÉLKÜL A TESZT ÉRVÉNYTELEN!

A leíró statisztikák

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Átírás:

Állatkísérletek az Orvostudományban Kísérletek és projektek tervezése; A statisztikai értékelés alapjai Dr. Kaszaki József Sebészeti Műtéttani Intézet SZTE ÁOK graduális oktatás 2013-2014 / 1

Tematika 2013-2014 2014 I. félévf 1. Bevezetés. Az állatkísérletek törvényi szabályozása, az engedélyezések menete (BM). 2. Az állatkísérletek etikai vonatkozásai; Az állati jólét szempontjai; Az állatok tudományos célra való felhasználása mellett és ellen szóló érvek (BM) 3. Az állatkísérletek elméleti háttere és jelentősége; A helyettesítés, csökkentés és tökéletesítés (3R) követelménye; Állatmodellek az orvosbiológiai kutatásokban (BM) 4. A kísérleti állatok species specifikus biológiája I; Kis állatok (rágcsálók) bonctana, élettana, örökléstana, immungenetikája, viselkedés biológiája 5. A kísérleti állatok species specifikus biológiája II; Nagy állatok bonctana, élettana, örökléstana, immungenetikája, viselkedés biológiája 6. Állatokkal való bánásmód és kezelési formák 7. A kísérleti állatok tartásának jogi szabályozása és a környezetgazdagítás; A kísérleti állatok és állatházak higiénés fokozatai, a kísérleti állatház működtetése 8. A fájdalom, a szenvedés és a stressz felismerése; Az altatás és a fájdalomcsillapítás általános szabályai; Kíméletes végpontok és az eutanázia alkalmazása 9. A műtétek általános elvei, az aszepszis szabályai, alapvető sebészi beavatkozások és sebkezelés 10. Kísérletek tervezése; Életjelenségek megfigyelése, rögzítése, nyilvántartása November 18 11. Kísérletek és projektek tervezése, kivitelezése. A kísérleti adatok feldolgozása, a statisztikai analízis alapjai November 25 12. Állatkísérletek helyettesítése, ún. "alternatív" módszerek B szint December 02 Gyakorlati és elméleti vizsga: A szint és a szabadon választható kurzus hallgatóinak

Gyakorlati és elméleti vizsga időpontok kurzusonként Kurzus Elméleti vizsga Gyakorlati vizsga Állatkísérletek az Orvostudományban December 02 December 02 Szabadon választható kurzus 17.00-17.30 17.30-19.00 Az állatkísérletek elmélete lete és s gyakorlata A December 02 December 02 Kötelezően választható kurzus 18.00-18.30 17.00-18.00 Hivatalos ETR-ben hirdetett vizsga időpontok December 09 Január 13 Január 27 17.00-17.30 Az állatkísérletek elmélete lete és s gyakorlata B December 12 December 12 Kötelezően választható kurzus 8.30-9.30 9.30-11.00

Ajánlott irodalom Azok számára, akik érdeklődnek a tudományos munka és annak fonákságai iránt http://web.szote.u-szeged.hu/expsur/index.htm Dévényi Tibor Dr. Ezésez Géza karrierje, avagy Tudósok és Rágcsálók Pályakezdés Témaválasztás A Fõnök és típusai Nyelvtudás Irodalmazás A Generalkrach Cikkírás A tudományos vita Kongresszusi részvétel Az elõadás mûvészete A bizottság Memória Magánélet Az életmû és kritikája Az elismerés Arkhimédész második törvénye

Az elméleti kurzus letölthető tananyagai PDF formátumban http://web.szote.u-szeged.hu/expsur/grad.htm

Kísérletek tervezése, értékelése, adatok feldolgozása Az ötlettől a megvalósításig (vázlatosan): 1. Az irodalom áttekintése; 2. Kérdés feltevés és a kísérleti hipotézis megalkotása 3. A kísérlet megtervezése kísérleti állatok, modellek, módszerek, elrendezés, protokol, a kontroll és csoportok; 4. A kísérlet megvalósítása 5. A mérési adatok értékelése, statisztikai analízis 6. A konklúzió, válasz a feltett kérdésre, avagy a hipotézis igazolása

1. Az IRODALOM Mindenek előtt ismerd meg a téma hátterét, használd a nemzetközi adatbázisokat; Nemzetközi adatbázisok internetes elérése: PUBMED http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi GOOGLE http://scholar.google.hu ADOBE ACROBAT READER ismerete közlemények letöltése PDF file formátumban;

PUBMED 1.

PUBMED 2.

PUBMED 3.

PUBMED 4.

2. A KÉRDÉS FELTEVÉS és a HIPOTÉZIS megalkotása Az összegyűjtött ismeretanyag alapján megszületik a KÉRDÉS, amire kísérleti úton szeretnénk választ kapni. Ha a vizsgálandó jelenség feltételezett folyamatát vázoljuk, kísérleti hipotézist alkotunk. Az elméleti alapok adottak, a részletek külön-külön ismertek, DE a folyamat lépéseit és összefüggéseit a tervezett kísérletekkel lehet bizonyítani. Ha a kérdést jól tettük fel, hipotézisünk helytálló, a kísérleti tervezés és kivitelezés korrekt volt, akkor mérési eredményeink választ adhatnak a feltett kérdésre.

3. A KÍSÉRLET MEGTERVEZÉSE 1. A kísérleti MODELL 2. A kísérlet tárgya OBJECTUMA 3. MÓDSZEREK 4. A kísérleti ELRENDEZÉS (setup) 5. A KONTROLL és a kísérleti CSOPORTOK 6. A kísérleti PROTOKOL és kivitelezés

3.1. A kísérleti modellek fő típusai Kérdés, hogy sejt, szövet, szerv, szervrendszer, vagy az élőlény szintjén kívánunk-e vizsgálatokat végezni? In vitro Mesterséges közegben fenntartott sejt, vagy szövet kultúra vizsgálata üvegben Ex vivo Az élő szervezetből kiemelt, abból eltávolított (ex vivo) szövet, szerv, vagy szervrendszer életjelenségeinek vizsgálata, mesterséges közegben, amely összetétele, fizikai és kémiai paraméterei közel azonosak a testnedvek (pl. vér) tulajdonságaival. Pl. Langendorf szerint perfundált szív;

In vivo Éber vagy altatott élőlény életjelenségeinek, normális vagy kóros működésének megfigyelése és vizsgálata;

A/ Egy sejt B/ Sejt kultúra, egy szövet vagy szövet kultúra; C/ Egy szerv D/ Élő (éber vagy altatott) állat; A kísérlet tárgya D.1. Kis állat, rágcsáló modell: Nagyobb esetszámú kísérlet végezhető egyidőben; Genetikai specialitások: transzgenikus, knockout egerek molekuláris biológiai, celluláris szintű folyamatok külön farmakológiai kezelés nélkül vizsgálhatók; Rövid tenyészidő adott életkorban kialakuló folyamatok vizsgálata; Korlátozott instrumentáció (hemodinamikai vizsgálat); Humán kompatibilitás kétséges lehet; D/2. Nagy állat (kutya, sertés) modell: Kisebb esetszámú kísérlet egy időben; Hosszú tenyészidő; Széleskörű instrumentáció (hemodinamikai vizsgálat) lehetőség; Humánhoz kompatibilitás

In vivo modellek Krónikus vizsgálatok - Időtartam: napok, hetek, hónapok; - Gyógyszerhatások hosszú távú vizsgálata; - Műtéti beavatkozás hosszú távú vizsgálata; - Kórfolyamat indukálása és nyomon követése; - Problémák: pl. tartósan beültetett eszközök, szenzorok Akut vizsgálatok - Időtartam: rövid távú (24 órán belül); - Eltérések az élettani állapottól; - Problémák: pl. anaesthesia hatása;

Állati modellek főbb csoportjai 1. Spontán modell Hasonló (azonos) mechanizmusok emberben és állatban 2. Induk ukált modell Farmakológiai, kórélettani, k sebészi, szi, genetikai manipuláci ció révén 3. Negatív modell Miért nem modellek pl. Miért nem kapnak a kutyák atherosclerosist? 4. Egyéb modell Jellegzetességek, melyeknek fontos biológiai jelentőségük lehet

Az állati modellek alkalmazásának további szempontjai Species választás: Milyen állat legyen egér vagy malac? Ismert/ismeretlen betegségek kísérletet módosító hatásai A NEM szerepe: hím vagy nőnemű állatokon dolgozzunk? Ivari hormonok immunmodulátor hatásai (serkentő/gátló) A kor és a testsúly összefüggése

Kor és a testsúly Egér és ember kor megfeleltetés

Kísérleti állatok származási helye: Egyetemi Állatház (csak kutya); SZBK állatháza egér, patkány Akreditált tenyésztőhelyek: TOXICOOP Kft Budapest Charles River (Németország) Rágcsálók (egér, patkány, tengeri malac, nyúl), macska(?), kutya beszerzés; Sertés, vietnámi törpesertés, birka beszerzése őstermelőktől is lehetséges; Állatkísérlet végzése, csakis kizárólag Állatkísérleti Etikai Engedély birtokában végezhető, engedélyezett idő intervallumban és esetszámban 3. előadás

3.3. Kísérleti METODIKÁK Tágabb értelemben, vizsgáló módszereink a tudományterületek szerint csoportosíthatók: Morphológiai Biokemiai Fiziológiai Farmakológiai Genetikai etc.

Sebészi technikák: 3.3. METODIKÁK I. Alkalmazásuk célja, hogy sebészi úton feltárjuk, a megfigyelés számára láthatóvá tegyük a vizsgálandó területet (pl. hasüreg, mellkas); Légzés biztosítás (endotracheális tubus); Instrumentáció Artériás-vénás katéterek, Élettani paraméterek monitorozására szolgáló jelátalakító és továbbító eszközök, (transzducerek) beültetése; További (átalakító) sebészi technikák alkalmazása, pl. epevezeték lekötés;

3.3. METODIKÁK II. Életjelenségek vizsgáló módszerei Fiziológiai monitorozás: A fiziológiai paraméterek monitorozására érzékelő, jelátalakító, jeltovábbító eszközöket alkalmazunk, amelyeket megfelelő mérőműszerrel, illetve adatgyűjtő-jelanalizáló számítógéppel kapcsolunk össze. Az élettani jel monitorozás és analízis alapja, az adott változás (mechanikai, hő, kémiai.) analóg-digitális konverziója, elektromos jellé. detektálás analóg-digitális konverzió az elektromos jel erősítése, szűrése adat output (analog or digital) adat analízis/tárolás.

Biológiai minta lehet: vér, liquor, vizelet, szövet biopszia; A minta feldolgozása: azonnal (online); tárolás után (offline); A mintavétel módszere HŰTÉS jelentősége; A minta analízistől függően a hűtő közeg lehet: olvadó jég (0-4 C) vérminta esetében; szénsavhó (-70 C) 3.3. METODIKÁK III. Biológiai minták feldolgozása metabolitok, enzimaktivitás mérés; folyékony nitrogén (-180 C) nagyon bomlékony metabolitok, pl. ATP meghatározás esetén Minta kezelés CENTRIFUGÁLÁS Vér (sejtes elemek elválasztása) Sejt alkotók max. 1000 g < 25 000 g

Vérmintákból: Sejtes komponensek meghatározása (vvt, vérlemezke, leukocyta szám); Plazma összetevők, metabolitokat (vércukor, laktát, piruvát szintek, ion összetétel, stb.) Rheológiai paraméterek analízise: sűllyedés, hematokrit, viszkozitás; Vérgáz anlízis: (vér ph; pco2, po2, oxigén szaturáció; bikarbonát; bázis felesleg) Szövet biopsziákból: 3.3. METODIKÁK III. Biológiai minták feldolgozása biokémiai mérések (enzim aktivitás) szövettani metszetek, immunhisztokémia;

3.4. A kísérleti ELRENDEZÉS A kísérleti elrendezés, a méréseket végző műszerek és alkalmazott módszerek összerendezett gyűjteménye. A sebészi instrumentáció sémája; A kísérleti állapot fenntartásához szükséges eszközök (altatógép, respirátor, infúziós pumpa) Az alkalmazott műszerek, mérőeszközök gyűjteménye és elrendezése; Az alkalmazott fiziológiai, biokémiai, szövettani, etc. módszerek összegzése;

Patkány mezenteriális keringés setup Trachea tubus Jugularis véna katéter és infúzió Artériás vérnyomás katéter Vérnyomás jelátalakító (transzducer) Rektális hőmérséklet mérés Transonic T206 Véráramlás mérő készülék és szenzor Adatgyűjtő Computer Véráramlás mérő szenzor az artéria mesenterica superior-on

Hemodinamikai monitorozás 1.

Hemodinamikai monitorozás 2.

3.5. A KONTROLL Mit tekintünk kontrollnak? Mit viszonyítunk mihez? A kontrollnak azt az állapotot kell tükröznie, amelyhez képest egy beavatkozás következtében fellépő változás mértéke meghatározható Kontroll érték (baseline) normál körülmények között, a tervezett beavatkozás előtt mért érték ön-kontrollos kísérlet Baseline. 0 60 90 150 240 min Hemorrhagic shock 60 min Resuscitation Az ön-kontroll nem mindig adekvált. Hosszabb időtartamú vizsgálatok esetében számos tényező (pl. altatás) befolyásolhat. Ezért beavatkozás nélküli, önálló kontroll csoportra van szükség ál-műtött (ál-kezelt) csoport.

3.5. A KONTROLL Az oldószer kontroll Beavatkozás nélküli, önálló kontroll csoport, ahol a vizsgálandó tesztanyag oldószerét, hordozóját kapja a kísérleti állat tesztanyag adásával (hely, idő) megegyező körülmények között (ál-kezelt csoport). A kontroll kontrollja: a naiv, vagy abszolút kontroll A beavatkozás nélküli, ál-műtött (ál-kezelt), DE instrumentált csoport kontrollja, leginkább biokémiai meghatározások (ATP) esetében.

3.5. A KONTROLL Ha egy kórállapotot befolyásoló farmakológiai kezelés hatékonyságát vizsgáljuk A kezelés hatását egy negatív és egy pozitív kontroll csoport adataihoz hasonlítjuk Negatív kontroll olyan állapot, amelyben a vizsgált paraméterek változása minimális nincs intervenció; Pozitív kontroll olyan állapot, amely során a vizsgált paraméterek maximális mértékű változását hozzuk létre maximal intervenció;

Pl. Kísérletes pleuritis hatását vizsgáljuk a thorakális leukocyta szám változására: Negatív kontroll = ál-műtét, kórállapot okozása nélkül (NINCS pleuritis); Pozitív kontroll: Kísérletesen indukált pleuritis (carrageenan injekció). Leukocytes/ml X 8000 6000 4000 # # 2000 0 Control Pleuritis Pleuritis Pleuritis +ASA +PE food

3.5. A kísérleti CSOPORTOK Kontroll típusok: Naiv/abszolút pozitív, negatív, ál-műtött; Előkezelt (pl. gyógyszeresen); Kezelt (a már indukált folyamat közben); Kísérleti beavatkozásnak (pl. sebészi) kitett; etc.

3.6. A kísérleti PROTOKOL A kísérlet periódusainak egymást szigorú időrendben követő sorozata, amely általában a kontroll, az intervenció és a megfigyelés periódusaiból áll. Szigorú, előre meghatározott időrendben elvégzett mérések, mintavételezések sorozata. Kontroll / baseline A kísérletes intervenció sebészi; pathofiziológiai; farmakológiai (előkezelés/ kezelés hatása) A megfigyelési periódus

3.6. A kísérleti PROTOKOL típusai Az alkalmazott kísérleti protokol típusa meghatározza a későbbiekben, a mért adatok statisztikai analízisének módszerét! Párhuzam a kísérleti protokol és az alkalmazható statisztikai próbák között

I/A 3.6. A kísérleti PROTOKOL típusai I. Before and After Két mérés ugyanazon az egyeden; Beavatkozás ELŐTT és UTÁNNA. A statisztika szempontjából egymástól függő mérések; I/B Két csoport összehasonlítása Csak egy-egy mérés/mintavétel mindkét vizsgált csoportban; A két csoport 1-1 (azonos) időpillanatbeli eltérésének összehasonlítása; Kontroll Kezelt csoportok esete; A statisztika szempontjából egymástól független mérések;

ml/perc/kg 200 180 160 I/A Két mérés ugyanazon az egyeden; a beavatkozás ELŐTT és UTÁNA Szívindex Átlag+SD Medián+25%,75% 140 120 100 80 60 Műtét 0 1 2 3 Idő (óra) Műtét 0 1 2 3 4 Idő (óra)

I/B Egy-egy mérés a mindkét vizsgálati csoportban, ugyanazon időpontban Kontroll Kezelt csoportok esete mu/mg protein/perc Miafrancáz Aktivitás 100 75 50 25 0 Kontroll csoport Kezelt csoport

3.6. A kísérleti PROTOKOL típusai II. Kettőnél több csoport összehasonlítása mu/mg protein/min 80 60 * X * X Sham I/R+Saline I/R+GEL I/R+HES 40 20 0 Ischemic limb Control limb * P<0.05 vs control limb Negatív kontroll (álműtött), Pozitív kontroll (I/R), Kezelt I. (I/R+GEL), Kezelt II. (I/R+HES) összehasonlítása; Statisztika szempontjából Független mérések (végtagonként!)

3.6. A kísérleti PROTOKOL típusai III. Ismételt (kettőnél több) mérések egy csoportban Kettőnél több mérést/mintavételt végzünk ugyanazon az egyeden, meghatározott időrend szerint. A vizsgált paraméter változását a kiindulási kontroll (baseline) értékhez hasonlítjuk; Baseline. 0 60 90 150 240 min Hemorrhagic shock 60 min Resuscitation Statisztika szempontjából Egymástól függő mérések

3.6. A kísérleti PROTOKOL típusai IV. Ismételt mérések kettőnél több csoportban 1. Vérzéses shock + zselatin (max. 50 ml/kg) (n=5) 0 60 90 150 240 perc MAP 45 Hgmm 60 perc Kontroll. 2. Vérzéses shock + hidroxietil-keményítő (max. 50 ml/kg) (n=5) 0 60 90 150 240 perc MAP 45 Hgmm 60 perc Kontroll 3. Vérzéses shock + dextrán (max. 50 ml/kg) (n=5) 0 60 90 150 240 perc MAP 45 Hgmm 60 perc Kontroll Statisztika szempontjából: Egymástól függő mérések csoporton belül; Egymástól független mérések csoportok között;

fmol/ml Plasma Endothelin 12 10 8 6 4 zselatin hidroxietil-keményítő (HEK) dextrán * * * * * * * # 2 0 * Vérzéses shock Volumen resuscitatio 0 30 60 90 120 150 180 210 240 Idő (perc) P<0.05 vs kontroll érték (0 perc) # P<0.05 vs HEK csoport

4. A kísérlet megvalósítása Tennivalók kísérlet közben I. Mit és mennyit MÉRJÜNK? A lehetőségekhez képest minél többféle paramétert, minél többször. A fölösleges adatokat később ki lehet szelektálni, DE a hiányzó adatokat csak újabb, költséges mérésekkel lehet pótolni. A JEGYZŐKÖNYV mit írjunk bele? MINDENT DE röviden, tömören, áttekinthetően és a lényeget Úgy írd meg, hogy 10 év múlva is érthető legyen számodra

4.Tennivalók kísérlet közben II. Mire figyeljünk kísérlet közben: Altatás: fenntartó dózisú anesztetikum adása, meghatározott időpontokban, vagy amikor szükséges; Ébredés jelei: pislogás, izom feszítés; szívfrekvencia emelkedés; Testhő: Rektális, vagy maghőmérséklet monitorozás; Bizonyos anesztetikumok, műtétek és kórállapotok befolyásolhatják a hőmérseklet regulációt; Fűtőpárna alkalmazása szükséges; Infúzió: A folyamatos, kontrollált folyadék pótlás rendkívül fontos az altatott és sebészi beavatkozáson átesett állatok esetében. Csak így kompenzálható a sebészi beavatkozás negatív hatása; Vérgáz: Jelzi a légzés és a homeosztázis zavarát, amelyet mesterséges lélegeztetéssel korrigálhatunk.

5. A mérési adatok kiértékelése, statisztikai analízis 1. A mért adatok konvertálása adatbázis kezelőbe (Excel) 2. Az adatbázis elkészítése; HIBA forrás: hiányos adatok 3. Ábra készítés; 4. Statisztikai analízis Van kis hazugság Van nagy hazugság és a STATISZTIKA

A statisztika If your experiment needs statistics, you ought to have done a better experiment Lord Ernest Rutherford 1871-1937 Noble prize 1908

Statisztika - az ittas vezetésről Department of Health, USA, 2011 A recent study conducted by the Department Autóbalesetek of Health and the Department of Motor Vehicles oka indicates 23%-ban that 23% of traffic accidents are alcohol related. ittas vezetés A maradék This means that the remaining 77%-át víz, 77% are caused by idiots who drink bottled water, kóla energy ivó drinks, and crap like that. 3-szor annyi balestet okoznak a idióták okozzák Therefore, beware of those who do not drink alcohol, józanok they cause 3 times as many accidents. Óvakodj az antialkoholistáktól!

Statisztika - orvosok vs. fegyverek U.S. Dept of Health and Human Services, 2012 The number of physicians in the U.S. is 700.000 Courtesy of FBI, 2012 Accidental deaths caused by physicians per year are 120.000 Accidental deaths per physician is 0.171 The number of gun owners in the U.S. is 80.000.000 The number of accidental gun deaths per year, all age groups, is 1.500 The number of accidental deaths per gun owner is 0.0000188

Statisztika - orvosok vs. fegyverek Konklúzió: az orvosok 9.000-szer veszélyesebbek, mint a fegyvertulajdonosok! Tiltsuk be az orvoslást, mielőtt a helyzet kezelhetetlenné válik!

5. Statisztikai analízis Az adatok jellemzői: eloszlás, átlag v. medián, szórás; Konfidencia (megbízhatósági) intervallum: amely (általában) nagy valószínűséggel tartalmazza a becsült paraméter valódi értékét; Szignifikancia szint P érték: a statisztikai valószínűség értéke; Statisztikailag szignifikáns különbségről beszélünk, (P = <0.05), ha az átlag értékek különbsége a vizsgált csoportok között nagyobb, mint amit a véletlen idézhetne elő;

Normális eloszlás Gaus görbe Szórás azonosság Átlag ±SD Paraméteres statisztikai próbák -SD Átlag +SD

Nem normális eloszlás Torzult Gaus görbe Nincs szórás azonosság Medián (25%; 75%) Nem-Paraméteres statisztikai próbák 25% átlag Medián 75%

Az adatok eloszlása Eloszlás vizsgálat

Eloszlás vizsgálat módszere: A szórás azonosság vizsgálata, F próba Eloszlás vizsgálat eredménye: A/ Szórás azonosság fennáll: Paraméteres eloszlás (Gausz görbe) Paraméteres statisztikai próbák B/ Nincs szórás azonosság: Nem-paraméteres eloszlás (torz Gausz görbe) Nem-Paraméteres statisztikai próbák

A közép és a szóródás jellemzőinek párosítása Közép Átlag Medián Szóródás Standard deviáció, Standard error Min, max 5%-os, 95%-os percentilis 25 %, 75% (Kvartilisek) Közlés cikkekben Átlag (SD) Átlag ± SD Átlag ± SE Átlag ± SEM Med (min, max) Med (25.p,75.p)

SD vagy SE? 55.2 ± 15.7 (SD) 55.2±1.57 (SE, n=100) 0.26 0.24 0.22 0.20 0.18 0.16 0.14 0.12 0.10 0.08 0.06 0.04 0.02 Probability Density Function y=normal(x;52.2;1.57) 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.00 20 40 60 80 0.0 23.8 86.6 52.2 55.34 Ebben az intervallumban van az adatok 95.44%-a Ebben az intervallumban van az igazi átlag 95%-os valószínűséggel

Standard deviáció vagy standard error?? Standard deviáció, SD: a minta szórása, a mintaadatok szóródása az átlag körül. Normális eloszlás esetén az átlag ±2SD-n belül van az adatok kb. 95%-a Standard error (SE=SD/ n): az átlag megbízhatósága, a mintaátlag szóródása az (ismeretlen) populáció átlag körül. Normális eloszlás esetén az átlag ± 2SE-n belül van az igazi átlag kb. 95%-os valószínűséggel. 1. Leíró statisztika

ml/perc/kg 200 180 Box-plot ADATOK ÁBRÁZOLÁSA Szívindex Pont-vonal Átlag+SD Medián+25%,75% 160 140 120 100 80 60 Műtét 0 1 2 3 Idő (óra) Műtét 0 1 2 3 4 Idő (óra)

Előnyei: Paraméteres statisztikai próbák Jól megalapozott, sarkos matematikára épül; Az átlag és a szórás ismerete elegendő a statisztikai próbák, elvégzéséhez, tehát nem a teljes adathalmazzal kell dolgozni; A paraméteres próbák erősebbek, ha a feltételek teljesülnek A próbák robusztusak- feltételeik kisebb megsértése esetén még érvényesek maradnak Hátrány : Ábrázolás esetén a feltüntetett szórás (± SD) általában nagyobb, mint a nem-paraméteres eloszlásnál használt 25-75 percentilis

Nem paraméteres próbák Akkor alkalmazzuk, ha A paraméteres próbák feltételei nem teljesülnek Nem tudjuk ellenőrizni (kis elemszám) Nem akarjuk ellenőrizni Ordinális változók (mennyire örülök a tavasznak??? Kicsitközepesen-nagyon) Score, szövettani pont értékek NEM HASZNÁLHATOK ÁTLAGOT ÉS SZÓRÁST!! A fiziológiai paraméterek gyakrabban mutatnak nem normális eloszlást;

Nem paraméteres statisztikai próbák Rangszámok készítése 1 2 4 1 Sorba állítjuk az adatokat: 1 1 2 4 A legkisebb kapja az 1-es rangszámot, a legnagyobb az n-et: 1 2 3 4 Korrekció (kapcsolt rangok): az egyenlő elemek rangszámait korrigáljuk a megfelelő rangok átlagával: 1.5 1.5 3 4

A próbastatisztika általában valamilyen rangszám összeg Önkontrollos kísérlet: a különbségeket rangsoroljuk előjeltől függetlenül (a 0-kat kihagyjuk), majd az egyenlő előjelűeket összeadjuk Független minták: a minták adatait egyesítjük, így készítjük el a rangsort, majd összeadjuk külön az egyik, külön a másik mintához tartozó rangszámokat. Ha igaz a null-hipotézis, a rangszám összegek kb. megegyeznek

Hipotézisek felállítása Null-hipotézis: semmi nem történt Alternatív hipotézis: valami változás van A döntés megbízhatósága (vagy a hiba) rögzítése: α=0.05 Döntési szabály felállítása (függ: a kísérleti elrendezéstől, α-tól, az elemszámtól) Döntés A hipotézisvizsgálat menete A null-hipotézist elfogadjuk (nincs szignifikáns különbség α szinten, nincs elegendő információ a különbség (hatás) kimutatására) A null-hipotézist elvetjük, a különbség szignifikáns α%-os szinten. A tapasztalt különbség nem csupán a véletlen műve, valami más hatás (kezelés??) is közbejátszott.

Hipotézis vizsgálat Null-hipotézis: A és B kezelés között nincs különbség A vádlott mindaddig ártatlan, amíg az ellenkezője bizonyítást nem nyer Alternatív hipotézis: A és B kezelés között van különbség A vád igaz

Az ítélkezés A statisztika hibái p : ( probability, valószínűség) Elsőfajú (α)-hiba: Bűnösnek ítéljük az ártatlant 5-1%-ban szokás korlátozni (p<0.05; p<0.01) Másodfajú (β)-hiba Ártatlannak ítéljük az bűnöst (~10-20%) (Nem fogadjuk el a Null-hipotézis, vagy az alternatív hipotézis vizsgálat eredményét) Erő (Power of the study) 1-β= 80-90% Annak esélye (%): Ártatlannak ítéljük az ártatlant, mert Nincs erő-analízis (mintaméret meghatározás)

A próba ereje A második fajta hiba valószínűsége helyett inkább (1 β)-t, a próba erejét szokták megadni. A próba ereje azt méri, hogy a próba milyen jó abban az esetben, ha elvetjük a hamis null hipotézist. Minél erősebb a próba, (minél közelebb van értéke 1-hez), annál nagyobb valószínűséggel veti el a hamis null hipotézist. Másképpen: a próba ereje annak valószínűsége, hogy egy különbséget adott mintanagyság és szignifikancia-szint mellett egy statisztikai próba kimutat. A vizsgálatok tervezésének gyakorlatában az erő nagyságának előre megszabott értékéből kiindulva határozzák meg a szükséges mintaelemszámot.

Szignifikancia Szignifikáns a különbség ha azt mondjuk, hogy van hatás, az esetleges hiba nagysága kicsi (maximum α). Ez az ún. első fajta hiba. Nem szignifikáns a különbség ilyenkor csak annyit tudunk mondani, hogy nincs elegendő információ a különbség kimutatására. Lehet, hogy Valóban nincs is különbség Van különbség, csak kevés volt az elemszám Az adatok hiányosak Nagy volt a szórás Rossz volt a vizsgálati módszer A statisztikai szignifikanciát mindig át kell gondolni, vajon biológiai szempontból jelentős-e (előfordul, hogy túl sok elemszám esetén nagyon kis különbségek is szignifikánsak staisztikailag)

A kísérleti protokol típusai: I/A Before and After I/B Két csoport összehasonlítása: II. Több csoport összehasonlítása: Statisztikai próbák: Normális eloszlásra Paired t-test Unpaired t-test Egy szempontos variancia analízis III. Ismételt mérések, csoporton belüli összehasonlítása IV. Ismételt mérések, csoporton belüli, Egy szempontos variancia analízis Két szempontos csoportok közötti összehasonlítása variancia analízis http://web.szote.u-szeged.hu/expsur/grad.htm

Folytonos eloszlás 2 minta (mérés) esetén Normális eloszlás Paraméteres próbák Nem Normális eloszlás Nem Paraméteres próbák Független Függő Önkontroll Független Függő Önkontroll Kétmintás t-próba Unpaired t-test Egymintás t-próba Paired t-test Mann-Whitney teszt Kétmintás próba Wilcoxon teszt Egymintás próba Két beteg csoporton 1-1 mérés Egy beteg csoporton 2 mérés Két beteg csoporton 1-1 mérés Egy beteg csoporton 2 mérés

Normális eloszlás Paraméteres próbák Folytonos eloszlás Kettőnél több minta (mérés) esetén Nem Normális eloszlás Nem Paraméteres próbák Független Függő Független Függő Kettőnél több Csoport össze- Hasonlítása Egy v. több szempontos Variancia analízis Önkontroll + Ismételt mérések Variancia analízis Kettőnél több Csoport össze- Hasonlítása Kruskal-Wallis próba Önkontroll + Ismételt mérések Friedmann próba Az adatok szignifikanciája esetén: Páronkénti összehasonlítás: Dunnett, LSD, Tukey, Scheffé Az adatok szignifikanciája esetén: Páronkénti összehasonlítás: Dunn; Dunnett; 3 v. több beteg csoporton 1-1 mérés Egy beteg csoporton 3, v. több ismételt mérés 3 v. több beteg csoporton 1-1 mérés Egy beteg csoporton 3, v. több ismételt mérés

6. KONKLÚZIÓ A konklúzió,válasz a feltett kérdésre, avagy a hipotézis igazolása Mérési eredmények hipotézis igazolása??? We have been always confused yet, but much higher level

Konklúzió II. Világos eredmények: Egyértelmű válasz a kérdésre Zavaros eredmények: NINCS válasz a kérdésre Valaki éppen előttünk publikálta az eredményünket

Köszönöm a figyelmet