08_PANAGIOTAKOS

Σημεία πξσ υοήζξσμ ποξρξυήπ ρςημ Σςαςιρςική Αμάλσρη κλιμικό-βιξλξγικώμ δεδξμέμχμ Δεκνζζέλεο Παλαγηωηάθνο Αναπληρωτής Καθηγητής Βιοστατιστικής & Επιδημιολογίας

Τκήκα Επηζηήκεο Δηαηηνινγίαο – Δηαηξνθήο Φαξνθόπεην Παλεπηζηήκην

Τι είμαι η Βιξρςαςιρςική; Η βηνζηαηηζηηθή ζπλεηζθέξεη ζηνλ ζρεδηαζκό θαη ζηελ νξζή, «αζθαιή» εμαγσγή ζπκπεξαζκάησλ από ηηο έξεπλεο ζην ρώξν ηεο ηαηξηθήο θαη ηεο βηνινγίαο. Κάπνηνο δηαηύπσζε ηελ αθόινπζε ζεσξία …

• «The Japanese eat very little fat and suffer fewer heart attacks than the British or the Americans».

• «On the other hand, the French eat a lot of fat and also suffer fewer heart attacks than the British or the Americans».

• «The Japanese drink very little red wine and suffer fewer heart attacks than the British or the Americans».

• «The Italians drink excessive amounts of red wine and also suffer fewer heart attacks than the British or the Americans».

Conclusion: «Eat and drink whatever you like. It's speaking English that kills you».

Βαρικέπ ρςαςιρςικέπ αουέπ ρςη ρσγγοατή εμόπ άοθοξσ • Πεξηγξαθηθά κέηξα ζέζεο & δηαζπνξάο ▫ ▫ ▫ ▫

Αξηζκεηηθόο κέζνο, δηάκεζνο Τππηθή απόθιηζε Τππηθό ζθάικα Δηάζηεκα εκπηζηνζύλεο

Η εομημεία ςχμ πεοιγοατικώμ μέςοχμ • Αξηζκεηηθόο κέζνο ▫ Η αλακελόκελε ηηκή πνπ ζα έρεη ε πνζνηηθή κεηαβιεηή ζε έλα ηπραία επηιεγκέλν άηνκν ηνπ δείγκαηνο.  Πόζν αμηόπηζην κέηξν είλαη; (όηαλ ζην δείγκα ππάξρεη αληζνθαηαλνκή)

Αοιθμηςικόπ μέρξπ

Απιθμηηικόρ μέζορ

Η εομημεία ςχμ πεοιγοατικώμ μέςοχμ • Τππηθή απόθιηζε ▫ Έλαο δείθηεο κεηαβιεηόηεηαο ησλ ηηκώλ ηεο πνζνηηθήο κεηαβιεηήο.  Όζν κηθξόηεξεο ηηκέο ιακβάλεη, ηόζν πην νκνηνγελέο ην δείγκα.  Επεξεάδεηαη από ηη κνλάδεο κέηξεζεο.

Μέςοηρη ςηπ μεςαβληςόςηςαπ • Σπληειεζηήο κεηαβιεηόηεηαο ▫ Έλαο δείθηεο κεηαβιεηόηεηαο ησλ ηηκώλ ηεο πνζνηηθήο κεηαβιεηήο, πνπ ιακβάλεη ππόςε ηελ κέζε ηηκή θαη δελ επεξεάδεηαη από ηηο κνλάδεο κέηξεζεο.

Η εομημεία ςχμ πεοιγοατικώμ μέςοχμ • Πόηε ρξεηαδόκαζηε ηε δηάκεζν; ▫ Όηαλ έρνπκε αθξαίεο ηηκέο ζηελ θαηαλνκή ηεο πνζνηηθήο κεηαβιεηήο,  θαη εηδηθόηεξα όηαλ είλαη αζύκκεηξα θαηαλεκεκέλεο.

Αοιθμηςικόπ μέρξπ & ακοαίεπ ςιμέπ

Α Β

Τξ ςσπικό ρτάλμα και ςξ διάρςημα εμπιρςξρύμηπ • Η γελίθεπζε ηνπ αξηζκεηηθνύ κέζνπ ηνπ δείγκαηνο ζηνλ πιεζπζκό αλαθνξάο γίλεηαη κε ηελ παξαδνρή ηνπ δεηγκαηνιεπηηθνύ ζθάικαηνο (ηππηθό ζθάικα) • Τν (1-α)% δηάζηεκα εκπηζηνζύλεο ηνπ πεξηγξαθηθνύ κέηξνπ (π.ρ. αξηζκεηηθνύ κέζνπ) είλαη ην δηάζηεκα ζην νπνίν εθηηκάηαη όηη ζα αλήθεη ην κέηξν ζηνλ πιεζπζκό αλαθνξάο, κε βεβαηόηεηα (1-α)% (ζπλήζσο 95%) ▫ Θέινπκε λάλαη κηθξνύ εύξνπο γηα κεγαιύηεξε αμηνπηζηία (π.ρ. ν ΣΚ ηεο θαηαλάισζεο θαθέ ζην ΣΔ είλαη 1,15 (95%ΔΕ 0,20 – 28,90!!!)

Βαρικέπ ρςαςιρςικέπ αουέπ ρςη ρσγγοατή εμόπ άοθοξσ • Οη εξεπλεηηθέο ππνζέζεηο • Τα ζηαηηζηηθά θξηηήξηα

Οι εοεσμηςικέπ σπξθέρειπ • Σηελ έξεπλα ειέγρνπκε ππνζέζεηο, κε βάζε ηα πξαγκαηηθά δεδνκέλα καο. ▫ π.ρ. ν κεγάινο ρξόλνο εηζόδνπ ζην Ννζνθνκείν από ηελ έλαξμε ησλ ζπκπησκάησλ, ζπζρεηίδεηαη κε απμεκέλν θίλδπλν ζαλάηνπ; ▫ Μηα δηαηξνθή πινύζηα ζε πδαηάλζξαθεο ζπζρεηίδεηαη κε κεησκέλν ζσκαηηθό βάξνο;

Πχπ λαμβάμξμςαι ξι απξτάρειπ;

Οι εοεσμηςικέπ σπξθέρειπ ανιξλξγξύμςαι με ρςαςιρςικά κοιςήοια Έσοςμε 2 δςναηέρ ςποθέζειρ … Άθσρε σπόζεζε

Εναλλακηική ςπόθεζη

Η ςπόθεζη μαρ δελ ιζσύει.

Η ςπόθεζη μαρ ιζσύει.

΢ηαηηζηηθό θρηηήρηο S

Γιατί είναι απαραίτητες οι στατιστικές «συγκρίσεις»; Μέζη ηιμή δείγμαηορ = Ολική σοληζηεπόλη (mg/dl)

215 mg/dl

ΕΡΩΣΗΜΑ

Μποπεί να ιζσςπιζηεί κανείρ όηι η δίαιηα Α μείυζε ηα επίπεδα ολικήρ σοληζηεπόληρ ζε ζύγκπιζη με ηη δίαιηα Β, ζε αζθενείρ με ΟΔΜ;

Μέζη ηιμή δείγμαηορ = 165 mg/dl

Γίαιηα Α

Γίαιηα Β

Γηαηί είλαη απαραίηεηες οη ζηαηηζηηθές «ζσγθρίζεης»;

Οιηθή τοιεζηερόιε (mg/dl)

Μέζη ηιμή δείγμαηορ = 215 45 mg/dl

Τα 2 δείγμαηα έσοςν πολύ μεγάλο κοινό εύπορ ηιμών, γεγονόρ πος κάνει ηην ζύγκπιζη ηυν μέζυν ηιμών αναξιόπιζηη.

Μέζη ηιμή δείγμαηορ = 165 97 mg/dl

Γίαιηα Α

Γίαιηα Β

Οι ποξϋπξθέρειπ για ςημ ξοθή εταομξγή ςχμ ρςαςιρςικώμ ελέγυχμ σπξθέρεχμ • Όια ηα ζηαηηζηηθά θξηηήξηα έρνπλ δηάθνξεο πξνϋπνζέζεηο. ▫ Π.ρ. T-test, ANOVA, ζπληειεζηήο ζπζρέηηζεο ηνπ Pearson: θαλνληθόηεηα ηεο πνζνηηθήο κεηαβιεηήο

• Τη ζπκβαίλεη όηαλ δελ ηζρύεη κηα πξνϋπόζεζε; ▫ Ο ππνινγηζκόο ηνπ p-value είλαη ιαλζαζκέλνο  ε απόθαζε πνπ ζα ιεθζεί παξαθηλδπλεπκέλε.

Παοάδειγμα Correlations

Triglycerides (mg/dl)

total_meat

Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N

Triglycerides (mg/dl) 1 2552 -,058 ,071 989

total_meat -,058 ,030 989 1 1018

Δξεηάζηηκε η ζςζσέηιζη ηηρ καηανάλυζηρ κπέαηορ με ηα επίπεδα ηπιγλςκεπιδίυν ζε 2552 άηομα. Βπέθηκε απνηηική ζςζσέηιζη (p=0.03)

Γεν λήθθηκε ςπότη όμυρ η κανονικόηηηα ηυν μεηαβληηών, βαζική πποϋπόθεζη για ηον έλεγσο ηηρ ζηαηιζηικήρ ζημανηικόηηηαρ ηος ζςνηελεζηή ζςζσέηιζηρ ηος Pearson.

Και οι 2 μεηαβληηέρ δεν ακολοςθούν ηην κανονική καηανομή.

Παοάδειγμα Correlations

Spearman's rho

Triglycerides (mg/dl)

total_meat

Correlation Coef ficient Sig. (2-tailed) N Correlation Coef ficient Sig. (2-tailed) N

Triglycerides (mg/dl) 1,000 .

2552 -,040 ,205 989

total_meat -,040 ,205 989 1,000 .

1018

Το καηάλληλο ζηαηιζηικό κπιηήπιο, ζςνηελεζηήρ ζςζσέηιζηρ rho ηος Spearman, ςποδεικνύει όηι δεν ςπάπσει ζηαηιζηικά ζημανηική ζςζσέηιζη (p=0.205).

Τι είμαι ςξ p-value • Η πηζαλόηεηα ε παξαηεξεζείο ζην δείγκα δηαθνξά, ή αθόκα θαη κεγαιύηεξε, λα κελ ηζρύεη ζηνλ πιεζπζκό αλαθνξάο.

Στάλμαςα ρςη λήφη απόταρηπ

Τπόζεζε Ηο αιεζής ζηολ πιεζσζκό

Αποδοτή σπόζεζες Ηο από ηο δείγκα

Απόρρηυε σπόζεζες ΗO από ηο δείγκα



Σθάλμα ηύπος Ι

Τπόζεζε Ηο υεσδής ζηολ Σθάλμα ηύπος ΙΙ πιεζσζκό

 Σηαηιζηική ιζσύρ

Έλεγυξι Υπξθέρεχμ

Περιοτή απόρριυης Ηο

Ηο αληθής ζηον Πληθσζμό

Σφζηή απόθαζη

Σθάλμα Τύποσ-Ι

Σφζηή απόθαζη

Ηο υεσδής ζηον Πληθσζμό

Περιοτή μηαπόρριυης Ηο

Σθάλμα Τύποσ-ΙΙ

Σηαηιζηική Ιζτύς

Τιμές ζηαηιζηικού κριηηρίοσ S

Τι δεμ είμαι ςξ p-value • Τν p-value δελ είλαη ε πηζαλόηεηα λα επαιεζεπζεί ε κεδεληθή ππόζεζε ▫ θαη απηό γηαηί νη ππνζέζεηο δελ εθθξάδνληαη κε πηζαλόηεηεο ζηελ ζηαηηζηηθή.

Τι δεμ είμαι ςξ p-value • Τν p-value δελ είλαη ε πηζαλόηεηα λα απνξξηθζεί ιαλζαζκέλα ε κεδεληθή ππόζεζε. ▫ Τν λα απνξξηθζεί ιαλζαζκέλα ε κεδεληθή ππόζεζε είλαη ην ζθάικα Τύπνπ Ι.  Απηό ην ζθάικα είλαη κηα εθδνρή ηεο θαινύκελεο «ζθάικα ηνπ εηζαγγειέα» (“prosecutor's fallacy”) όπνπ θξίλεη αζών ηνλ θαηεγνξνύκελν ελώ έρεη δηαπξάμεη ην έγθιεκα.  Τν ζθάικα Τύπνπ Ι είλαη ζηελά ζπλπθαζκέλν κε ην p-value, αθνύ απνξξίπηνπκε ηε κεδεληθή ππόζεζε όηαλ ην p-value είλαη κηθξόηεξν από θάπνην πξνθαζνξηζκέλν όξην α (επίπεδν ζεκαληηθόηεηαο) ηνπ ζθάικαηνο ηύπνπ-Ι.

Τι δεμ είμαι ςξ p-value • Τν p-value δελ δειώλεη ην κέγεζνο ή ηε ζεκαζία ηνπ παξαηεξνύκελνπ απνηειέζκαηνο. ▫ Έηζη, έλα πνιύ κηθξό p-value, π.ρ. 0,000…1 (ζπλήζσο παξνπζηάδεηαη σο <0,001) δε ζεκαίλεη απαξαίηεηα κηα πνιύ ηζρπξή ζπζρέηηζε.

Τξ επίπεδξ ρημαμςικόςηςαπ

? Ση ζσκπέραζκα βγάδεηε από ηο δηπιαλό ΢τήκα;

Τξ επίπεδξ ρημαμςικόςηςαπ

Παρόλο ποσ η ζσζτέηιζη θαίνεηαι να είναι ιζτσρή (p < 0,001) ο ζσνηελεζηής ζσζτέηιζης είναι μικρός (r = -0,11), σποδηλώνονηας αδύναμη ζτέζη.

Τξ μέγεθξπ ςηπ ρυέρηπ ▫ Ο θαιύηεξνο ηξόπνο γηα λα απνηηκεζεί κηα ζπζρέηηζε είλαη ε ρξήζε κέηξσλ πνπ απνηππώλνπλ ην κέγεζνο ηεο ηζρύνο κηαο ζρέζεο  δει. ην effect size, όπσο ν ζρεηηθόο ιόγνο ζπκπιεξσκαηηθώλ πηζαλνηήησλ, ν ζρεηηθόο θίλδπλνο, ν ζπληειεζηήο ζπζρέηηζεο, ην d ηνπ Cohen θ.η.ι.

p-value και μέγεθξπ ςξσ δείγμαςξπ ▫ Τν p-value επεξεάδεηαη ηζρπξά από ην κέγεζνο ηνπ δείγκαηνο.

Σπγθεθξηκέλα • Υπάξρεη αληίζηξνθε ζπζρέηηζε κεηαμύ ηνπ κεγέζνπο δείγκαηνο θαη ηνπ p-value.

p-value και μέγεθξπ ςξσ δείγμαςξπ για μια δεδξμέμη ρσρυέςιρη 0,16

0,14

p-value

0,12

0,1

0,08

0,06

0,04

0,02

0 0

100

200

300

400

500

600

700

Μέγεθορ δείγμαηορ ζε κάθε ομάδα

800

900

1000

Τξ μέγεθξπ ςξσ δείγμαςξπ • Τν επαξθέο κέγεζνο ηνπ δείγκαηνο είλαη κεγίζηεο ζεκαζίαο γηα ηελ αμηνπηζηία ηεο έξεπλαο.

Οι «αουέπ» ςηπ δειγμαςξληφίαπ • Πξέπεη όκσο λα ιεθζεί ππόςε όηη ζρεηηθά κεγάιν δείγκα ζπλεπάγεηαη θαη κεγάιν θόζηνο ▫ ρωξίο απηό λα ζεκαίλεη θαη απαξαίηεηα αμηόπηζηα απνηειέζκαηα,

• ελώ πνιύ κηθξό δείγκα κπνξεί λα νδεγήζεη ζε ζπζηεκαηηθό ζθάικα θαη κεξνιεπηηθέο απνθάζεηο γηα ηνλ πιεζπζκό.

Το μέγεθος του δείγματος καθορίζεται από: 1. ην επίπεδν ζηαηηζηηθήο ζεκαληηθόηεηαο ηωλ ειέγρωλ, ην νπνίν ζπκβνιίδεηαη κε α θαη ζην ρώξν ηωλ επηζηεκώλ ηεο Υγείαο έρεη θαζνξηζηεί λα είλαη < 0,01 ή < 0,05 2. ην κέγεζνο ηεο αλαδεηνύκελεο ζρέζεο, π.ρ. πόζν κεγάιε ζα πξέπεη λα είλαη ε δηαθνξά ζηα επίπεδα νιηθήο ρνιεζηεξόιεο κεηαμύ ηεο ζεξαπεπηηθήο πξνζέγγηζεο Α θαη ηεο ζεξαπεπηηθήο πξνζέγγηζεο Β έηζη ώζηε λα ζεωξείηαη θιηληθά αμηόινγε, 3. ηε ζηαηηζηηθή ηζρύ ηωλ ειέγρωλ, ε νπνία ζπκβνιίδεηαη κε γ θαη ζην ρώξν ηωλ επηζηεκώλ ηεο Υγείαο έρεη θαζνξηζηεί λα είλαη > 0,80 ή > 0,90 4. ην επίπεδν αθξίβεηαο ζηηο κεηξήζεηο, ην νπνίν εμαξηάηαη θαη από ηελ ζπλείδεζε ηωλ εξεπλεηώλ πνπ δηεμάγνπλ ηελ έξεπλα 5. ην κέγεζνο ηνπ πιεζπζκνύ αλαθνξάο 6. ηε κεηαβιεηόηεηα ζηα ραξαθηεξηζηηθά ηνπ πιεζπζκνύ, ε νπνία αλ είλαη κεγάιε ζπλεπάγεηαη θαη αλάινγε αύμεζε ηνπ κεγέζνπο ηνπ δείγκαηνο 7. ην δηαζέζηκν ρξεκαηηθό πνζό γηα ηελ έξεπλα

Η στατιστική ισχύς είναι συνάρτηση του μεγέθους του δείγματος Επαρθές δείγκα

Μη επαπκέρ

Μη επαπκέρ

Παοάδειγμα • Π.ρ. Μηα εξεπλεηηθή νκάδα πξαγκαηνπνίεζε κηα θιηληθή δνθηκή γηα ηελ απνηειεζκαηηθόηεηα ελόο λένπ θαξκάθνπ ζε ζύγθξηζε κε ην θιαζζηθό θάξκαθν. Όια ηα άηνκα ήηαλ θαιά εμνκνησκέλα. ▫ Μεηά από 12 κήλεο ζεξαπεία …

Χοηριμξπξιήθηκαμ 10 + 10 άςξμα Ολική χοληστερόλη 190 170

152

150

Φάρμακο Α

Φάρμακο Β

150 130 110 90 70 50

Η ζηαηιζηική ανάλςζη έδειξε όηι ΔΕΝ ςπάπσει διαθοπά μεηαξύ ηων δύο ομάδων ζηιρ μέζερ ηιμέρ ολικήρ σοληζηεπόληρ (p=0,91).

Χοηριμξπξιήθηκαμ 100 + 100 άςξμα Ολική χοληστερόλη 190 170

152

150

Φάρμακο Α

Φάρμακο Β

150 130 110 90 70 50

Η ζηαηιζηική ανάλςζη έδειξε όηι ΔΕΝ ςπάπσει διαθοπά μεηαξύ ηων δύο ομάδων ζηιρ μέζερ ηιμέρ ολικήρ σοληζηεπόληρ (p=0,72).

Χοηριμξπξιήθηκαμ 1000 + 1000 άςξμα Ολική χοληστερόλη 190 170

152

150

Φάρμακο Α

Φάρμακο Β

150 130 110 90 70 50

Η ζηαηιζηική ανάλςζη έδειξε όηι ΔΕΝ ςπάπσει διαθοπά μεηαξύ ηων δύο ομάδων ζηιρ μέζερ ηιμέρ ολικήρ σοληζηεπόληρ (p=0,26).

Χοηριμξπξιήθηκαμ 10000 + 10000 άςξμα Ολική χοληστερόλη 190 170

152

150

Φάρμακο Α

Φάρμακο Β

150 130 110 90 70 50

Η ζηαηιζηική ανάλςζη έδειξε όηι ςπάπσει διαθοπά μεηαξύ ηων δύο ομάδων ζηιρ μέζερ ηιμέρ ολικήρ σοληζηεπόληρ (p=0,0004).

Βαρικέπ ρςαςιρςικέπ αουέπ ρςη ρσγγοατή εμόπ άοθοξσ • Η αλάγθε γηα πνιππαξαγνληηθή αλάιπζε.

Πξλσπαοαγξμςική αμάλσρη • Η ζρέζε παξάγνληαο  λόζνο είλαη πνιππαξαγνληηθήο αηηηνινγίαο. ▫ Η εθαξκνγή ηεο πνιππαξαγνληηθήο αλάιπζεο είλαη επηβεβιεκέλε ζηελ έξεπλα.  Οη παξάγνληεο πνπ ζπκκεηέρνπλ ζηελ πνιππαξαγνληηθή αλάιπζε είλαη νη πηζαλνί ζπγρπηηθνί.

Ποισπαραγοληηθή αλάισζε Ερμηνεστικές μεταβλητές Χ (σσνετείς, ποιοτικές).

Υ Πνζνηηθή κηβι Π.ρ. ΣΑΠ

Πολλαπλή γραμμική παλινδρόμηζη Ερμηνεστικές μεταβλητές Χ (σσνετείς, ποιοτικές).

Υ Γίηηκε πνηνηηθή κηβι Π.ρ. λόζνο/πγεία

Λογαριθμική παλινδρόμηζη

ΆΤΥΠΟΣ ΚΑΝΟΝΑΣ για το μέγεθορ δείγματορ: ζύλνιν επεμεγεκαηηθώλ κεηαβιεηώλ λ/10… Υ είναι η μεταβλητή ποσ εκυράζει την έκβαση (το υαινόμενο ποσ μελετάται) και Χ οι ερμηνεστικές μεταβλητές.

Σσγυσςικόπ παοάγξμςαπ Παπάγονηαρ

Έκβαζη

Σςγσςηικόρ παπάγονηαρ

Παράδειγμα ζσγτσηικού παράγονηα Κάπνιζμα  Καρκίνος / καηανάλφζη καθέ

Ανάπηςξη καπκίνος

Καηανάλωζη καθέ

Κάπνιζμα (Σςγσςηικόρ Παπάγονηαρ)

Σσγυσςικόπ παοάγξμςαπ Εξαπτημένη μεταβλητή

Κύξηα αλεμάξηεηε κεηαβιεηή

Σςγσςτικόρ παπάγονταρ

Εξαπτημένη μεταβλητή

Κύξηα αλεμάξηεηε κεηαβιεηή

Σςγσςτικόρ παπάγονταρ

Υπέο-ποξραομξγή καςά ςημ πξλσπαοαγξμςική αμάλσρη.

• Η ππέξ-πξνζαξκνγή είλαη ην θαηλόκελν πνπ ζπλππνινγίδνληαη πνιιέο κεηαβιεηέο σο ζπκπαξάγνληεο ζε έλα ππόδεηγκα. ▫ Χξεζηκνπνηνύκαη κόλν ηνπο απαξαίηεηνπο, ζπγρπηηθνύο παξάγνληεο.

Βαρικέπ ρςαςιρςικέπ αουέπ ρςη ρσγγοατή εμόπ άοθοξσ • Τερληθά ζεκεία ▫ Οη Πίλαθεο θαη ηα Γξαθήκαηα  Πξέπεη λα κπνξνύλ λα παξνπζηάδνπλ ηα ζηνηρεία ρσξίο λα ρξεηάδεηαη αλαθνξά ζην θείκελν (δει., κα πεξηέρνπλ πιηθό, κνλάδεο κέηξεζεο, p, κέγεζνο δείγκαηνο θ.α.)

▫ Οη Σηαηηζηηθέο κέζνδνη πξέπεη λα είλαη αλαιπηηθέο θαη κε επεμεγήζεηο  (δει., λα κελ γξάθεηαη κόλν ηε θξάζε «SPSS was used for all statistical analyses», αιιά «…Student’s t-test was applied to test for mean differences on glucose levels between men and women. Normality of glucose levels was tested through the P-P plot and equality of variances using the Levene’s test”

Βαρικέπ ρςαςιρςικέπ αουέπ ρςη ρσγγοατή εμόπ άοθοξσ (The STROBE statement) • a) Describe all statistical methods, including those used to control for confounding • (b) Describe any methods used to examine subgroups and interactions • (c) Explain how missing data were addressed • (d) Cohort study? explain how loss to follow-up was addressed Case-control study? explain how matching of cases and controls was addressed. Cross sectional study? describe analytical methods taking account of sampling strategy • (e) Describe any sensitivity analyses BMJ 2007;335:806-808

Βαρικέπ ρςαςιρςικέπ αουέπ ρςη ρσγγοατή εμόπ άοθοξσ (The STROBE statement) • a) Report numbers of individuals at each stage of study? eg numbers potentially eligible, examined for eligibility, confirmed eligible, included in the study, completing follow-up, and analysed • (b) Give reasons for non-participation at each stage • (c) Consider use of a flow diagram BMJ 2007;335:806-808

Βαρικέπ ρςαςιρςικέπ αουέπ ρςη ρσγγοατή εμόπ άοθοξσ (The STROBE statement) • (a) Give characteristics of study participants (eg demographic, clinical, social) and information on exposures and potential confounders • (b) Indicate number of participants with missing data for each variable of interest • (c) Cohort study? Summarise follow-up time (eg average and total amount) Cohort study? Report numbers of outcome events or summary measures over time Case-control study? Report numbers in each exposure category, or summary measures of exposure Cross sectional study? Report numbers of outcome events or summary measures BMJ 2007;335:806-808

Uniform Requirements for Manuscripts Submitted to Biomedical Journals: Writing and Editing for Biomedical Publication. ICMJE 2008 Statistical Methods 1. Describe statistical methods with enough detail to enable a knowledgeable reader with access to the original data to verify the reported results.

2. When possible, quantify findings and present them with appropriate indicators of measurement error or uncertainty (such as confidence intervals).

3. Avoid relying solely on statistical hypothesis testing, such as P values, which fail to convey important information about effect size.

4. References for the design of the study and statistical methods should be to standard works when possible (with pages stated).

5. Define statistical terms, abbreviations, and most symbols.

6. Specify the computer software used.

Uniform Requirements for Manuscripts Submitted to Biomedical Journals: Writing and Editing for Biomedical Publication. ICMJE 2008 Results 1.

Present your results in logical sequence in the text, tables, and illustrations, giving the main or most important findings first.

2.

Do not repeat all the data in the tables or illustrations in the text; emphasize or summarize only the most important observations.

3.

Extra or supplementary materials and technical detail can be placed in an appendix where they will be accessible but will not interrupt the flow of the text, or they can be published solely in the electronic version of the journal.

4.

When data are summarized in the Results section, give numeric results not only as derivatives (for example, percentages) but also as the absolute numbers from which the derivatives were calculated, and specify the statistical methods used to analyze them.

5.

Restrict tables and figures to those needed to explain the argument of the paper and to assess supporting data.

6.

Use graphs as an alternative to tables with many entries; do not duplicate data in graphs and tables.

7.

Avoid nontechnical uses of technical terms in statistics, such as “random” (which implies a randomizing device), “normal,” “significant,” “correlations,” and “sample.”

8.

Where scientifically appropriate, analyses of the data by such variables as age and sex should be included.

Σσμπεοάρμαςα • Η νξζή ζηαηηζηηθή αλάιπζε θαη παξνπζίαζε ησλ απνηειεζκάησλ κηαο έξεπλαο είλαη κεγίζηεο ζεκαζίαο δηαδηθαζία γηα ηελ αμηνπηζηία όινπ ηνπ έξγνπ.