Newsflash
Hi-tech & Gadgets

Biostatistica în învăţământul medical

Biostatistica în învăţământul medical

Dacă aţi face un sondaj în rândul doctoranzilor din domeniul medical privind importanţa cunoştinţelor de biostatistică, nu veţi fi deloc surprinşi să primiţi o majoritate covârşitoare de răspunsuri pozitive, unele superlaudative. Dacă aţi solicita însă şi câteva precizări, veţi constata că destul de puţine răspunsuri conţin şi detalii satisfăcătoare. Am avut ocazia să predau un astfel de curs în cadrul programului de studii doctorale timp de câţiva ani şi, în afară de faptul că am în faţă câteva sute de răspunsuri la sondaje de acest tip, am cules multe informaţii şi prin dialoguri directe. Nu încerc să calific concluziile, cu convingerea că simpla lor prezentare va fi suficient de relevantă. De asemenea, ordinea prezentării lor nu este legată de importanţa sau impactul lor.

 

 

Cu sau fără formule?

 

Aş începe cu constatarea, deloc surprinzătoare, că nu erau mulţi cei care îşi mai aminteau principalele procedee statistice de prelucrare a datelor, rezumându-se cel mai adesea la media şi deviaţia standard, eventual nişte teste statistice, mai ales dacă tocmai le folosiseră recent pentru lucrarea de diplomă. Poate că un motiv ar fi plasarea cursului în anul I sau II, când încă nu este suficient de evidentă aplicabilitatea clinică. Oare ar fi posibilă reluarea principalelor metode de prelucrare statistică a datelor clinice într-un modul prin anul V? Aici am mai putea adăuga un comentariu, privind modul în care sunt predate noţiunile fundamentale de biostatistică studenţilor de la facultăţi cu profil medical. Urmărind manualele elaborate în diverse centre universitare, inclusiv din străinătate, putem vedea că, uneori, se alocă un spaţiu destul de consistent aspectelor teoretice, cu pagini întregi de formule, care, pe lângă faptul că nu sunt prea îndrăgite de studenţii la medicină, nici nu sunt chiar strict necesare pentru aplicaţiile ulterioare. O bună bucată de vreme consideram şi eu că dintr-un manual serios n-ar trebui să lipsească formulele respective. Realist vorbind, nu mai cred că absenţa formulelor complicate ar diminua nivelul ştiinţific al manualului. Am şi exersat, sper cu succes, că se poate preda biostatistica la un nivel avansat cu un minimum de formule. Sunt acum convins că esenţa constă în a prezenta fiecare procedeu cu detalii de punere a problemei şi de interpretare a rezultatelor, calitatea actului didactic fiind dependentă în bună măsură şi de experienţa personală a profesorului. Iar fixarea cunoştinţelor se va realiza firesc prin numeroase exemple, mai ales interactive, urmând ca în cadrul lucrărilor practice să se prezinte programele de calculator cu care se pot exersa procedeele statistice respective.

 

Erezii biostatistice

 

Şi fiindcă tocmai am ajuns să pomenim programele de calcul statistic, ne putem opri şi aici cu nişte constatări. În primul rând, trebuie să le lăudăm, să fim fericiţi că le avem. Generaţiile mai vechi îşi mai amintesc strădaniile deosebite pentru a efectua până şi banalele calcule ale parametrilor statistici uzuali. Însă accesibilitatea softului statistic are două tăişuri; utilizarea improprie a unor metode ne poate conduce la concluzii false. Două pericole frecvente stau în cale: este posibil să folosim softul potrivit, dar să nu ştim să interpretăm rezultatele sau, mai grav, să folosim un soft inadecvat. Nu sunt rare cazurile în care se porneşte de la o analogie cu studii „similare“ din literatură şi lumea se avântă cu entuziasm într-o abordare cam sportivă a prelucrărilor statistice, uneori cu abateri esenţiale. Se fac des confuzii între variabilele numerice propriu-zise (măsurate cu un „instrument“) şi cele ordinale (exprimate tot prin numere, dar conform unor scări convenţionale), fiind, de fapt, necesare metode diferite de prelucrare. Confuzia între deviaţia standard şi eroarea standard a mediei este la ordinea zilei. Deseori nici măcar nu se face încă de la început distincţia dacă studiul va urmări „diferenţe“ sau „asocieri“. Se mai face frecvent confuzie între termenul de „corelaţie“ (ca relaţie generală între două fenomene) şi termenul statistic de „corelaţie“ (exprimată prin coeficientul de corelaţie, ca intensitate a asocierii unei legături). Nu e prea clar nici cum se definesc intervalele de normalitate, ce sunt intervalele de încredere, deosebirea între seriile pereche şi nepereche, între studiile cohort şi case-control, când se lucrează cu riscul relativ şi când cu odds-ratio etc. Ar mai fi numeroase alte exemple, nu doresc să insist asupra lor, ci asupra faptului că, având softul la îndemână, fără o înţelegere temeinică a semnificaţiei parametrilor calculaţi, sunt mari şanse ca datele să fie prelucrate aiurea, ducând la interpretări la fel de... aiurea! Norocul este că, adesea, astfel de „erezii“ nu trec de filtrul reviewer-ilor jurnalelor serioase.

 

Prelucrări nesigure

 

O altă constatare, una care m-a cam întristat şi mi-a dat de gândit, se referă la paleta extrem de limitată a metodelor statistice solicitate şi utilizate. Căutasem să stau de vorbă cu fiecare cursant, să-mi spună pe scurt cam ce ar urma să studieze în teză, ce date să culeagă şi ce metode statistice de prelucrare s-ar potrivi pentru prelucrare. Trec peste faptul că erau unii (puţini) care încă nu prea ştiau ce ar urma să facă; doctoranzii, în marea lor majoritate, aveau planuri destul de clare, interesante, chiar îmi făcea plăcere să-i văd pe unii vorbind cu pasiune pătimaşă despre tema lor de lucru. Însă, ajungând la potenţialele prelucrări statistice, intrau pe un teritoriu mai puţin sigur. Paleta din care alegeau era destul de îngustă – în afară de clasica descriere statistică, la mare căutare erau testele statistice (chiar dacă nu era încă foarte clar care dintre cele câteva zeci de teste uşor accesibile ar fi cel recomandat); a mai fost citată analiza corelaţiei, deşi ar trebui să menţionez că nu de puţine ori era aleasă într-un context nepotrivit – nu se cunosc limitările de aplicabilitate în funcţie de tipul de variabilă, nu se cunosc variantele alternative pentru variabile calitative sau dihotomice etc. În rest, se pot număra pe degete alte metode vizate. De câteva ori au fost pomenite şi metodele din analiza riscului – se fac deja o serie de studii în care se determină nu numai clasicii indici OR (odds-ratio) sau RR (relative-risk), ci se fac chiar analize stratificate sau de identificare a factorilor confuzionali. De asemenea, au mai fost pomenite prelucrările specifice studiilor de evaluare a unui sistem diagnostic – calcule de sensibilitate/specificitate, valori predictive pozitive/negative, acurateţe şi curbe ROC, inclusiv construcţia lor din „cut-edge values“ – însă numărul celor ce vizau astfel de prelucrări era foarte redus, provenind în marea lor majoritate doar de la câţiva conducători de doctorat.

 

Biostatistica pentru elefanţi

 

Aici s-ar putea atinge un punct oarecum sensibil. Nu îl ocolesc pentru că am avut o foarte interesantă conversaţie pe această temă cu un eminent coleg, recunoscut pentru succesele sale profesionale. Mi-a mărturisit, cu o sinceritate de-a dreptul dezarmantă, că, deşi încercase şi chiar izbutise pentru o perioadă de timp să fie „la zi“ cu procedeele statistice potrivite pentru studiile sale, a cam rămas în urmă şi că, poate n-ar fi rău să se organizeze nişte cursuri/prelegeri (el le numea cu umor „BIFE“Biostatistics for elephants), în care să afle ce mai e nou şi în acest domeniu, bănuind că (pe bună dreptate), la fel ca în orice alt domeniu, or fi şi în biostatistică mereu metode noi sau „mai la modă“, cu care trebuie să te prezinţi pe la conferinţele internaţionale sau când îţi trimiţi articolele la reviste de prestigiu. Din păcate, n-am ajuns nici măcar în faza de a propune organizarea unor astfel de prelegeri, mai ales cu gândul că audienţa ar fi fost probabil foarte redusă. Ca o alternativă, poate că lumea ar cumpăra mai curând ceva de genul „Învăţaţi biostatistica fără profesor“. Însă am rezerve serioase privind succesul potenţial al unei astfel de cărţi, pentru că biostatistica nu este o simplă acumulare de algoritmi şi metode, ci „un mod de gândire“, element precizat în mod expres în introducerea majorităţii manualelor de biostatistică.
   Să reamintim că, în domeniul ştiinţelor cognitive, cunoştinţele sunt destul de clar împărţite în „cunoştinţe explicite“ (care pot fi formalizate prin text sau imagini, pot fi transmise mai uşor printr-un proces de predare), respectiv „cunoştinţe tacite“ (adesea considerate „îndemânări“, care nu pot fi uşor transmise, iar asimilarea lor se realizează printr-un proces de antrenament). Oricât ar părea de ciudat, pregătirea în biostatistică, pe lângă knowledge, conţine o mare doză de skill. Gândirea statistică e mai aproape de realitate decât riguroasa gândire matematică. În matematică, 130 nu este niciodată egal cu 135, însă în statistică s-ar prea putea să nu fie valori semnificativ diferite – de exemplu, dacă reprezentă două măsurări succesive ale tensiunii arteriale.

 

Urmaşii lui Toma necredinciosul

 

   Statisticienii sunt urmaşii Sfântului Toma, veşnic apăsaţi de îndoieli: sunt diferenţele observate urmarea unui fenomen real (diferenţe semnificative) sau ar fi avut mare probabilitate să apară din întâmplare (diferenţe nesemnificative)? Cât de mare ar fi probabilitatea acestei întâmplări? Procedeele statistice prin care am putea înclina în favoarea unei decizii sau a alteia s-au dezvoltat în permanenţă, s-au conturat chiar metodologii specifice unor tipuri de studii – analiza supravieţuirii, analiza riscului, metode de prelucrare a datelor calitative (de exemplu, cele din chestionare, foarte la modă în toate studiile privind calitatea vieţii), o avansată teorie a deciziei etc. Foarte rare au fost însă cazurile în care subiectele tezelor de doctorat ar fi apelat la utilizarea unor astfel de metode. Ca atare, un curs de biostatistică trebuie să includă şi aceste aspecte, care pot contribui la ridicarea sensibilă a nivelului calitativ al cercetării ştiinţifice efectuate de tinerii noştri doctoranzi.
   N-aş vrea să omit încă un aspect, observat de mai multă vreme. Deseori doctoranzii vin, în faza de pregătire a tezei, cu CD-uri încărcate de date, încrezători că prelucrarea statistică va da consistenţă conţinutului, va consolida concluziile şi va da tezei luciul mult dorit. Din păcate, n-au fost rare cazurile când dezamăgirea înlocuia entuziasmul: constatau că n-aveau lot martor (situaţie foarte frecventă), loturile nu erau omogene (deseori nici nu se făcea verificarea) ori rezultatele nu se potriveau aşteptărilor. Trebuie reamintit că prelucrările statistice ce urmează a fi aplicate se stabilesc în faza de proiectare a studiului, nu după culegerea datelor! Biostatistica este un instrument puternic numai dacă este utilizată cu profesionalism; cercetarea medicală nu se poate baza pe diletantism sau amatorism în prelucrarea datelor.
   Aş încheia prin a remarca faptul că au fost foarte apreciate cursurile finale: unul în care se prezentau „erorile uzuale“ din biostatistică (cursanţii au fost surprinşi de dimensiunea listei) şi altul referitor la „alegerea metodei statistice adecvate“ pentru fiecare tip de studiu. Aceste cursuri, transformate spontan din prelegeri în dezbateri, au fost calificate de un cursant: „cireaşa de pe tort“. Mi-a plăcut comparaţia, dar să nu uităm că, pentru a savura cireaşa, trebuie gustat întregul tort!

Abonează-te la Viața Medicală!

Dacă vrei să fii la curent cu tot ce se întâmplă în lumea medicală, abonează-te la „Viața Medicală”, publicația profesională, socială și culturală a profesioniștilor în Sănătate din România!

  • Tipărit + digital – 249 de lei
  • Digital – 169 lei

Titularii abonamentelor pe 12 luni sunt creditați astfel de:

  • Colegiul Medicilor Stomatologi din România – 5 ore de EMC
  • Colegiul Farmaciștilor din România – 10 ore de EFC
  • OBBCSSR – 7 ore de formare profesională continuă
  • OAMGMAMR – 5 ore de EMC

Află mai multe informații despre oferta de abonare.

Cookie-urile ne ajută să vă îmbunătățim experiența pe site-ul nostru. Prin continuarea navigării pe site-ul www.viata-medicala.ro, veți accepta implicit folosirea de cookie-uri pe parcursul vizitei dumneavoastră.

Da, sunt de acord Aflați mai multe