Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Denys Putra Alim Denys Lim 2015. Penelitian yang bertujuan untuk membuat model terbaik yang dapat memperkirakan nilai keluaran atau kemungkinan terjadinya.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Denys Putra Alim Denys Lim 2015. Penelitian yang bertujuan untuk membuat model terbaik yang dapat memperkirakan nilai keluaran atau kemungkinan terjadinya."— Transcript presentasi:

1 Denys Putra Alim Denys Lim 2015

2 Penelitian yang bertujuan untuk membuat model terbaik yang dapat memperkirakan nilai keluaran atau kemungkinan terjadinya keluaran subjek dengan karakteristik tertentu pada waktu mendatang dengan menggunakan faktor prognostik yang dimiliki oleh subjek tersebut saat ini. 0 menit5 menit1 menit APGAR Score Denys Lim 2015

3 Prinsip Penelitian Prognostik Keluaran: Kategorik vs Numerik Waktu: Detik-Hari-Bulan-Tahun Subjek: Relevan untuk dibuat prediksi Jumlah faktor prognostik: Satu atau lebih Sumber faktor prognostik: Klinis atau laboratoris Model: Variasi akumulatif faktor prognostik Kualitas model: Statistik (Kalibrasi dan Diskriminasi) dan Klinis (Feasible) Model terbaik: Tarik ulur antara kalibrasi, diskriminasi, dan feasible. Sistem Skoring Denys Lim 2015

4 Risk FactorPrognostic Factor 0 menit5 menit1 menit APGAR Score AppearancePulse GrimaceActivity Respiration Denys Lim 2015

5 Variabel prognostik DemografiKlinis Penunjang Sederhana Penunjang lanjut Model 3 Model 2 Model 1 Denys Lim 2015

6 Nilai AUCNilai R 2 Kualitas diskriminasi 50%-60%0%-4%Sangat lemah 60%-70%4%-16%Lemah 70%-80%16%-36%Sedang 80%-90%36%-64%Kuat 90%-100%64%-100%Sangat kuat KualitasStatistikKalibrasi Uji Hosmer & Lameshow Uji AnovaDiskriminasiAUC Koefisien diskriminasi (R 2 ) KlinisKemampulaksanaan Biaya, ketersediaan, kecepatan, sumber daya manusia Baik bila p>0,05 Baik bila p<0,05 Denys Lim 2015

7 Model 1 Model 3 Model 2 Denys Lim 2015

8 Syarat prognostik adalah adanya temporalitas antara faktor prognostik dan hasil keluaran. Cohort Nested case control Case control Denys Lim 2015

9 Deskriptif Bivariat Multivariat Sistem skoring Keluaran NumerikKeluaran Kategorik Kategorik Numerik N dan % Rerata dan simpang baku FP Kategorik FP Numerik FP Kategorik Polikotom Chi square dan RR T tidak berpasangan Mann-Whitney T tidak berpasangan Mann-Whitney Pearson, Spearman One way Anova Kruskal Wallis --- Regresi Logistik Regresi Linier Kalibrasi, diskriminasi, dan klinis Denys Lim 2015

10 10 x VB L VB = Jumlah faktor prognostik L = Insiden prognosis yang diteliti Denys Lim 2015

11 Validitas seleksi Validitas informasi Uji kesesuaian intra-observer (Kappa dan Bland-Altman) Uji kesesuaian antar-observer (Kappa dan Bland-Altman) Validitas pengontrolan perancu Validitas eksterna Denys Lim 2015

12 Metode pengambilan sampel Participation rate Kriteria subjek Drop out Missing value Probability sampling atau tidak Harus tinggi Harus rendah Harus jelas kriteria inklusi dan eksklusi Denys Lim 2015

13 Pengukur (Who) Subjek (Whom) Alat ukur (by What) Cara ukur (How) Waktu (When) Yang diukur (What) Tempat (Where) Blinding, kompeten, uji kesesuaian intra dan antar pengamat Alat ukur valid, dikalibrasi, dan sama Blinding Denys Lim 2015

14 Populasi Target Populasi Terjangkau Subjek yang diinginkan Subjek yang diteliti Validitas Interna Validitas Eksterna Ib Validitas Eksterna II Validitas Eksterna Ia Denys Lim 2015

15 NEXT Denys Lim 2015

16 Analisis bivariat BPAK On Pump MeninggalHidup pOR IK95% n%n%minmak Usia > 70 tahun *0.125 ref ≤ 70 tahun Jenis Kelamin Perempuan ref Laki-laki Fraksi Ejeksi ≤ 30% ref > 30% Kreatinin > 1.2mg/dL *8.462 ref ≤ 1.2mg/dL Diabetes Melitus Ya ref Tidak Lama AoX > 90 menit ref ≤ 90 menit Lama CPBT > 120 menit ref ≤ 120 menit Lama rawat inap > 14 hari *5.938 ref ≤ 14 hari Jumlah koroner ref < Hipertensi Ya ref Tidak Total Denys Lim 2015

17 p = e -y p = Probabilitas e = Bilangan natural Euler (2, ….) y = Persamaan logistik (a+b 1 x 1 +b 2 x 2 +…….+b i x i ) a = Konstanta b = Koefisien x = Variabel prognostik Denys Lim 2015

18 VariabelBS.E.Sig.Exp(B) Langkah 2Usia > 70 tahun1,4900, ,437 Kreatinin > 1.2mg/dL1,3860, ,999 Lama rawat inap > 14 hari0,9350, ,546 Konstanta-1,7190, ,009 Analisis multivariat BPAK On Pump Y = a+b 1 x 1 +b 2 x 2 +…….+b i x i Y = -1,719 + (1,49 x usia) + (1,386 x kreatinin) + (0,935 x lama rawat) Y = -1,719 + (1,49 x 1) + (1,386 x 1) + (0,935 x 0) Y = 1,157 p = e -y 76% Denys Lim 2015

19 Skor usia >70 tahun 2 poin; <70 tahun 0 poin Skor kreatinin >1,2mg/dL 1 poin; <1,2mg/dL 0 poin Skor lama rawat >14 hari 1 poin; <14 hari 0 poin Poin maks 4 VariabelBS.E. Langkah 1 B / S.E. Langkah 2 Langkah 1 / smallest Langkah 3 Pembulatan Langkah 2Usia > 70 tahun1,4900,2565,8161,56762 Kreatinin > 1.2mg/dL1,3860,3034,5781,23391 Lama rawat inap > 14 hari0,9350,2523,71011 Konstanta-1,7190,389 Analisis multivariat BPAK On Pump Denys Lim 2015

20 Transform  Recode into different variables Membuat total skor Transform  Compute (usia + kreatinin + lama rawat) Total skor untuk semua subjek KategoriKode awalKode sesuai skoringTransformasi Usia > 70 tahun 12 1  2 ≤ 70 tahun 20 2  0 Kreatinin > 1.2mg/dL 11 1  1 ≤ 1.2mg/dL 20 2  0 Lama rawat inap > 14 hari 11 1  1 ≤ 14 hari 202  0 Denys Lim 2015

21

22 Analyze  Regression  Binary Masukkan variabel “klasifikasi prognosis” ke dalam Dependent Masukan variabel “totalskor” ke Covariates Option  Hosmer Lemeshow dan CI for Exp(B) Continue Pilih Probabilities pada Predicted values OK Denys Lim 2015

23

24 Lakukan analisis ROC untuk menilai diskriminasi Graph/Analyze  ROC curve VariabelBS.E.Sig.Exp(B) Langkah 1Total skor0,6460,0610,0001,908 Konstanta-1,8250, ,008 Y = -1,825 + (0,646 x totalskor) Denys Lim 2015

25

26 Skor PasienKonstantaKoefisienY = -1,825 + (0,646 x totalskor) P = 1 / 1 + e -y 0-1,8250,646-1,8250, ,8250,646-1,1790, ,8250,646-0,5330, ,8250,6460,1130, ,8250,6460,7590,6811 Denys Lim 2015

27 Microsoft Excel Denys Lim 2015

28 Validitas Interna dan Eksterna valid Kemampuan Generalisasi (Generalizabiliti) GeneralizabilitiReproducabilityTransportabilitySubjectHistoricalGeographicalSpectrumMethodMethodologyFollow up Denys Lim 2015

29 Level validasi model prognostik bergantung pada aspek generalizabiliti yang sudah terpenuhi. Denys Lim 2015 Level ValidasiKomponen generalizability yang telah dievaluasi 0 Internal validationReproducibility 1 Prospective validationReproducibility Historic transportability Geographic transportability Methodologic transportability Spectrum transportability 2 Independent validationReproducibility Historic transportability Geographic transportability Methodologic transportability Spectrum transportability 3 Multisite validationReproducibility Historic transportability Geographic transportability Methodologic transportability Spectrum transportability 4 Multiple independent validations Reproducibility Historic transportability Geographic transportability Methodologic transportability Spectrum transportability 5 Multiple independent validations with life-table analysis Reproducibility Historic transportability Geographic transportability Methodologic transportability Spectrum transportability Follow up period transportability

30 Studi prognostik bertujuan untuk mencari model terbaik dalam memprediksi probabilitas keluaran yang akan terjadi pada subjek dengan faktor prognostik tertentu. Hati-hati dengan “statistical abuse”, tidak semua penelitian perlu dibuat sistem skoring. Denys Lim 2015

31

32 Denys Putra Alim Denys Lim 2015

33 Risk factors Patients at risk of target event Prognostic factors Time Suffer target outcome Do not suffer target outcome Denys Lim 2015

34 ObatSubjekDurasiOutcomeInsidenIncidence Rate (Hazard) Hazard Ratio XA10 hariSembuh2/4 50% 2/37 0,054 0,054/0, ,728 B12 hariSembuh C6 hariMeninggal D9 hariMeninggal Person Time (PT)37 hari YE11 hariMeninggal2/4 50% 2/64 0, ,3125/0,054 0,5787 F15 hariMeninggal G21 hariSembuh H17 hariSembuh Person Time (PT)64 hari Denys Lim 2015

35 Median survival Survival rate at a particular time Survival curve Denys Lim 2015

36


Download ppt "Denys Putra Alim Denys Lim 2015. Penelitian yang bertujuan untuk membuat model terbaik yang dapat memperkirakan nilai keluaran atau kemungkinan terjadinya."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google