Specialistutbildning i psykiatri VT2017 Bengt Svensson

En presentation över ämnet: "Specialistutbildning i psykiatri VT2017 Bengt Svensson"— Presentationens avskrift:

1 Specialistutbildning i psykiatri VT2017 Bengt Svensson
Kvantitativ metod Specialistutbildning i psykiatri VT2017 Bengt Svensson

2 Positivism Bygger på data från observationer
Kunskap om lagmässiga samband Objektiv, har inga förutfattade meningar Motsats till icke verifierbar spekulation Föredrar kvantitativa metoder Har sitt värde i tekniska och sociala tillämpningar Mårtensson & Nilstun 1988

3 Kvantitativa frågor, exempel
Hur många (t.ex tycker vad, har schizofreni, är arbetslösa)? Hur mycket (t.ex symtom)? Hur hänger saker ihop (t.ex ger längre utbildning högre lön)? Hur stora är skillnaderna (t.ex mellan att få eller inte få en viss behandling)?

4 Principer kvantitativ metod I
Försöker avgränsa studieområdet Ju mer välavgränsat ju lättare att studera Försöker beskriva och förklara ett samband eller bevisa en hypotes Letar efter universella samband

5 Principer kvantitativ metod II
Studerar det som kan avgränsas och mätas (helst objektivt) Samlar in operationellt definierade variabler Har ofta förutbestämda tänkbara resultat som kan fås fram (hypotesprövning) Använder stickprov som helst skall kunna spegla en bakomliggande population (urval)

6 Urval Representativt urval för en större bakomliggande population
Stratifierat urval (t.ex.befolkningsundersökning) Konsekutivt urval (alla i en rad) Convenience sample (tar vad man får) Randomiserat urval (slumpmässigt)

7 Urvalets betydelse Urvalet är helt avgörande för resultatens generaliserbarhet Hur många skall man ha? (tillräckligt?) I vissa fall kan man beräkna hur stora grupper man måste undersöka för att kunna se vissa resultat (power-analys). Beror på hur stora skillnader man vill se!!

8 Yttre händelser Beroende variabel Oberoende variabel Insats Resultat Urval, egenskaper hos patienter

9 Experimentella studier
Försöker klarlägga samband mellan insatser och effekter Randomiserade kontrollerade studier Kvasiexperiment Naturalistiska experiment

10 Randomiserad kontrollerad studie
Population Baseline före randomisering Uppföljning Interventionsgrupp Stick-prov Jämförande analyser Resultat Randomisering Kontrollgrupp Noggrann kontroll av behandling och uppföljning

11 Vad skall man jämföra med?
Ingen insats alls Väntelista Placebo Vård som vanligt (TAU) Annan specificerad insats (terapiform, läkemedel)

12 Intern validitet Med vilken säkerhet man kan dra slutsatsen att behandlingen orsakat effekterna Olikheter i grupperna som studerats Skillnader i bortfall Tas bortfall med i analyserna (intention to treat) Finns skillnader i vården förutom den studerade insatsen

13 Extern validitet Hur representativa är studiedeltagarna för populationen som utgör målgruppen? Bias i urval (ålder, kön, social tillhörighet etc.) Selektion? Finns det kliniska skillnader mellan personerna som studerats och dem som vi möter i klinisk vardag?

14 Representativitetsproblem
Befolkningen i stort Urval som uppfyller inklusionskriterier Accepterar att delta i studien Deltar faktiskt i behandlingen Deltar faktiskt i studien Slutför behandlingen Slutför studien

15 Två typer av effektivitet
Ideala förhållanden (efficacy): Försöker renodla samband mellan insats och resultat (intern validitet) Kontrollgrupper (RCT), specialutbildad personal, utvalda verksamheter, noggrant val av studiedeltagare Rutinmässiga förhållanden (effectiveness): Representativitet viktigast (extern validitet), vanliga patienter och vanlig personal, studiedeltagare är de patienter man vanligtvis möter i vården, studerar resultat som är viktiga för patienter och personal

16 Kritik av randomiserade kontrollerade studier
Etiska – undanhåller behandling för vissa patienter Selektion – vilka ställer upp? Patienter måste acceptera att randomiseras och att delta i studien Praktiska svårigheter – överspillningseffekter, programtrohet, bortfall

17 Kvasiexperimentell metod ett alternativ
Med jämförelsegrupp: - Historisk jämförelsegrupp (patienter som vårdats tidigare) ---Matchad jämförelsegrupp (försöker få personer som liknar varandra så mycket som möjligt, blir ofta väldigt olika ändå) Utan jämförelsegrupp - Före och efter behandling – ofta vid pilotstudier, se om något händer -- Tidsseriestudier – studera processer, dos

18 Olika förklaringar vid före-efterstudier
Effekter av insats Händelser utanför interventionen (administrativa beslut, nedskärning) Mognadsfaktorer – utveckling hos deltagare, spontanförlopp Testningsfaktorer – upprepade mätningar (vet vad man skall svara, mass-signifikans) Urvalsfaktorer – olikheter mellan grupper som undersöks Selektivt bortfall – viss kategori personer hoppar av

19

20

21 Statistisk analys Skalnivåer: Nominalskala Ordinalskala Intervallskala
Kvotskala Statistiska test Icke-parametriska (Mann-Whitney, Wilcoxon, Spearman, Chi2 ) Parametriska (t-test, anova, pearson, multipel regression)

22 Statisktisk bearbetning
Learning by doing – man måste arbeta med material för att öva färdigheter Initialt lära sig vilka siffror som är viktiga. Signifikansnivåer = hur stor risken är att man har fel när man påstår något p<0.05, p<0.01, p<0.001 Effektstorlek = skillnader i effekter liten, medel över = stor effekt. Tar inte hänsyn till signifikanser flera studier kan sammanvägas. Finns en rad analyser som ständigt utvecklas – meta- analyser stor betydelse vid framtagande av evidens. Anges i mean differences, odds ratios, risk ratios etc

23 Problemområde Design och forskningsetik Vad skall vi fråga om: Instrument Datainsamling Datahantering Dataanalys Publicering Vad vill man undersöka? Vilken undersökningsgrupp är man intresserad av? Experimentell/kvasi - experimentell design för att undersöka effekter? Beskrivande studie (deskriptiv) Kvantitativ? Kvalitativ? Både och? Ansökan till etikprövningskommitée. (Informationskrav, samtyckeskrav, konfidentialitetskrav, nyttjandekrav) Inklusions-och exklusionskriterier I effektstudier – vilket skall det viktigaste utfallsmåttet vara? Livskvalitet? Sjukvårds-konsumtion? Symtom-reduktion? Minskade vårdbehov? Bör vara det som insatsen förväntas påverka. Deskriptiva studier t.ex: Hur många, hur mycket, var? Kvalitativa studier: Frågor som stämmer överens med syfte och analysmetod. Hitta vägar för att: Ge information. Inhämta informerat samtycke. Genomföra intervjuer, skattningar och se till att frågeformulär besvaras. Vid effektstudier göra baseline-mätningar och uppföljningar samt monitorering av insatser (fidelity) Iaktta konfidentialitet-krav. Upprätta kodlista på deltagare som sedan förvaras separat från andra data. Originaldata skall förvaras på USB-minne alternativt extern hårddisk som kan låsas in. Upprätta databas i t.ex SPSS Kvalitativa intervjuer skrivs ut ordagrant Statistisk bearbetning. Analyser beroende på skalnivåer: Nominalskala Ordinalskala Intervallskala Kvotskala Antal deltagare (n-tal) Normalfördelning eller ej. Bortfallsanalys Kval. Data: Innehålls-analys Fenomeno-grafi Fenomenologi Grounded theory Hermeneutisk: beroende på frågeställning och grunddata Författande av vetenskaplig artikel som i princip skall innehålla en beskrivning av: Bakgrund till studien Syftet med studien Metoden som använts Resultatet av studien samt en diskussion kring hur resultaten skall förstås och hur de förhåller sig till annan forskning. Referenslista. Skickas till tidskrift med peer-review för bedömning. Oetiskt att inte publicera forskning! Projektplanering Litteratursökning/genomgång Gå igenom tidigare eller liknande forskning. Behövs denna studie? Finns det kunskapsluckor? Var hitta verksamheter där man kan genomföra studien/hitta studiedeltagare Power-beräkning (hur många personer behöver undersökas) Forskningsetiska överväganden