Донецкий Национальный Медицинский Университет им.М.Горького
Кафедра биофизики и медицинской информатики
Работа по теме:
«Корреляционно-регрессионный анализ в медицинской статистике. Анализ данных STADIA»
Подготовил: студент 2 курса,
Группы, 1 медицинского ф-та
Фомин О.С.
Проверил:
Донецк, 2016 г.
Содержание
1. Актуальность темы.
2. Теоретическая выкладка.
3. Расчетная часть.
4. Выводы.
Математическая статистика — наука о математических методах систематизации и использования статистических данных для научных и практических выводов. Во многих своих разделах математическая статистика опирается на теорию вероятностей, позволяющую оценить надежность и точность выводов, делаемых на основании ограниченного статистического материала (напр., оценить необходимый объем выборки для получения результатов требуемой точности при выборочном обследовании). Математическая статистика - наука о математических методах анализа данных, полученных при проведении массовых наблюдений (измерений, опытов). В зависимости от математической природы конкретных результатов наблюдений статистика математическая делится на статистику чисел, многомерный статистический анализ, анализ функций (процессов) и временных рядов, статистику объектов нечисловой природы. Существенная часть статистики математической основана на вероятностных моделях. Выделяют общие задачи описания данных, оценивания и проверки гипотез. Рассматривают и более частные задачи, связанные с проведением выборочных обследований, восстановлением зависимостей, построением и использованием классификаций (типологий) и др.
Для описания данных строят таблицы, диаграммы, иные наглядные представления, например, корреляционные поля. Вероятностные модели обычно не применяются. Некоторые методы описания данных опираются на продвинутую теорию и возможности современных компьютеров. К ним относятся, в частности, кластер-анализ, нацеленный на выделение групп объектов, похожих друг на друга, и многомерное шкалирование, позволяющее наглядно представить объекты на плоскости, в наименьшей степени исказив расстояния между ними. Методы оценивания и проверки гипотез опираются на вероятностные модели порождения данных. Эти модели делятся на параметрические и непараметрические. В параметрических моделях предполагается, что изучаемые объекты описываются функциями распределения, зависящими от небольшого числа (1-4) числовых параметров. В непараметрических моделях функции распределения предполагаются произвольными непрерывными. В статистике математической оценивают параметры и характеристики распределения (математическое ожидание, медиану, дисперсию, квантили и др.), плотности и функции распределения, зависимости между переменными (на основе линейных и непараметрических коэффициентов корреляции, а также параметрических или непараметрических оценок функций, выражающих зависимости) и др. Используют точечные и интервальные (дающие границы для истинных значений) оценки.
Большое значение имеет раздел математической статистики, связанный с проведением выборочных обследований, со свойствами различных схем организации выборок и построением адекватных методов оценивания и проверки гипотез. Задачи восстановления зависимостей активно изучаются более 200 лет, с момента разработки К. Гауссом в 1794 г. метода наименьших квадратов. В настоящее время наиболее актуальны методы поиска информативного подмножества переменных и непараметрические методы. Различные методы построения (кластер-анализ), анализа и использования (дискриминантный анализ) классификаций (типологий) именуют также методами распознавания образов (с учителем и без), автоматической классификации и др.
Предмет и содержание медицинской статистики
Деятельность врачей разных специальностей неизменно связана с учетом, разработкой и анализом статистических материалов. Умение обобщать, анализировать полученную в повседневной медицинской практике информацию позволяет на высоком качественном уровне подходить к решению клинических и организационных проблем. Кроме того, нередко врачу приходится самому проводить научные статистические исследования, поэтому обучение статистическому методу при подготовке врачей имеет огромное значение в системе высшего медицинского образования.Соответственно, кроме раскрытия сути статистики как науки, истории ее формирования, особенностей статистической методологии, в данном разделе можно условно выделить две части, в которых представлены:
описательная статистика - планирование исследований, методов сбора информации, группировки, расчет статистических показателей, их научной и практической значимостью;
а также элементы аналитической статистики - методологические подходы к стандартизации, изучение связей, взаимозависимостей и динамики исследуемых явлений.
Статистика развивалась одновременно с развитием общества и является результатом его развития. Существует информация о наличии статистического учета населения в Китае за две тысячи лет до нашей эры, в Древнем Риме. Впервые регистрация смертных случаев была проведена в Англии в XVI веке. Однако сбор численных данных носил неточный, а часто и выборочный характер. Одним из первых примеров использования статистического метода в медицине можно считать научную работу Санторио (1561-1636) " О статистической медицине " (1614), которая имела описательный характер. Он впервые пробует найти измерительные приспособления и установить норму и патологию развития организма.
Формирование статистики как науки началось во второй половине XVII века. Впервые ввел термин "статистика" немецкий ученый Г. Авенхаль (1719-1772гг.), который с 1746 году первый начал читать новую дисциплину под названием "Статистика" в Марбургском и Геттингенском университетах. Термин "статистика " связывался с цифровым материалом о состоянии государства, его территории, населения, хозяйственной деятельности, культуре и другого. Объем и научная ценность статистики, как и др. областей знаний, изменялись в различные социально-экономические эпохи, отображая их особенность.
Ближе к общественному пониманию статистики стояла "школа политических арифметиков", основателями которой были Д.Граунт (1620-1674 гг.) и В.Петти (1711-1785 гг.). В их работах раскрыто два основных направления: демографические с преобладанием вопросов страхования жизни Д.Граунта (впервые попытался создать таблицу смертности постоянного населения) и социально-экономические у В.Петти. Развитию теорию статистики благоприятствовали открытия Я.Бернулли (1654-1705 гг.), А.Кетля, Ф.Гальтона (1822-1911 гг.), к.Пирсона (1857-1936 гг.). Ф.Гальтона родственник Ч.Дарвина, серьезно интересовался проблемами наследственности, для анализа которой использовал статистические методики. Им впервые для определения количественных методов, что используются в биологии, было введено понятие "биометрия" (1889). Ф.Гальтона и к.Пирсон внесли значительный вклад в теорию корреляции. Г.Дункер (1899 год) предложил термин "вариационная статистика", который отображает совокупность математико-статистических методов в биологических исследованиях.
В дальнейшем исследователи ввели в практику другое название предмета, которые отображали его сущность: "статистические методы в биологии" (Бейли, 1959), "биологическая статистика" (Рокицкий, 1964), "биометрические методы" (Урбах, 1964) и др. Все статистические методики биологических исследований нашли свое исследование в медицине. Ведущим ученым ХХ века в области статистики был Р.Фишер (1890-1962 гг.).
Актуальность темы
Влияние тестостерона и кортизола при нарушениях углеводного обмена
Кортизо́л (гидрокортизон) —биологически активный глюкокортикоидный гормон стероидной природы, то есть в своей структуре имеет стерановое ядро. Кортизол секретируется наружным слоем (корой) надпочечников под воздействием адренокортикотропного гормона (АКТГ). Секреция АКТГ, в свою очередь, стимулируется соответствующим рилизинг-фактором гипоталамуса.
Кортизол является регулятором углеводного обмена организма, а также принимает участие в развитии стрессовых реакций. Для кортизола характерен суточный ритм секреции: максимальная концентрация отмечается в утренние, а минимальная концентрация в вечерние часы. Выделившийся в кровь кортизол достигает клеток-мишеней (в частности, клеток печени). Благодаря своей липофильной природе легко проникает через клеточную мембрану в цитоплазму и ядро, где связывается со специфическими рецепторами. Гормон-рецепторный комплекс является фактором транскрипции, — активирует транскрипцию определённых участков ДНК. В результате синтез глюкозы в гепатоцитах усиливается, тогда как в мышцах снижается распад глюкозы. В клетках печени глюкоза запасается в виде гликогена. Таким образом, эффект кортизола состоит в сохранении энергетических ресурсов организма.
По принципу негативной обратной регуляции повышение уровня кортизола в крови снижает секрецию кортиколиберина (а значит, и АКТГ).
Усиленное образование жира из углеводов и его депонирование наблюдается также при повышенной секреции кортизола — гормона, вырабатываемого надпочечниками. Содержание кортизола в крови меняется в зависимости от времени суток и достигает своего пика в утренние часы. Этот жизненно важный для нашего организма гормон принимает участие в регуляции многих обменных процессов и играет ключевую роль в защитных реакциях организма на стресс и голод; оказывает противовоспалительное действие. К сожалению, у многих людей повышение содержания кортизола в крови во время стресса стимулирует аппетит и одновременно снижает скорость обмена веществ. У женщин повышенный уровень кортизола, кроме того, может приводить к бесплодию: нарушается процесс овуляции, а если овуляция все же происходит и наступает беременность, то в большом проценте случаев происходят выкидыши на поздних сроках (чаще после 20 недель). Норма содержания данного гормона в крови зависит от времени суток: в 8 часов — 5—25 мкг%; в 20 часов — менее 10 мкг%.
Еще больше противоречий в отношении влияния андрогенов на липидный обмен. Так, известно, что мужчины имеют более высокий риск развития кардиоваскулярных заболеваний по сравнению с женщинами впременопаузальном периоде (British Heart Foundation Statistics Database, 1996). Есть сведения о снижении уровня холестерина ЛВП у мальчиков в пубертате, более атерогенном профиле липидов у женщин сгирсутизмом, преждевременном развитии кардиоваскулярных заболеваний у атлетов, принимающих анаболики. Подобная информация позволяет ряду исследователей считать, что это может быть связано сатерогенным действием мужских половых гормонов, обусловленным их негативным влиянием на липидный профиль крови.
Ряд исследователей предполагает зависимость влияния андрогенов на липидный профиль от таких факторов, как возраст пациентов, вид препарата и способ его введения, происхождение тестостерона эндо- либо экзогенное. Так, в работах А.Dobs (2000) был показан более благоприятный липидный профиль при заместительной терапии андрогенами у пожилых мужчин по сравнению с молодыми. Дискутабельным остается вопрос и о том, сами ли андрогены воздействуют на липиды крови или это действие опосредовано продуктами их ароматизации - эстрогенами.
Расчетня часть