Příprava, validace a základní popis dat


Datové soubory:

-          RA_BASELINE.sav (základní charakteristiky pacientů s revmatoidní artritidou v době
zahájení léčby biologickými preparáty)

-          RA_VISITS.sav (parametry aktivity onemocnění měřené opakovaně v průběhu biologické
léčby)

-          RA_STOP.sav (záznamy o všech přerušení/ukončení léčby)


Cíle:

1)      Vyhodnocení poklesu aktivity onemocnění (DAS28) po jednom roce biologické léčby.

2)      Vyhodnocení setrvání na léčbě.



Úkoly (syntax celého postupu práce si ukládejte):

1.       Načtěte všechny tři datové soubory a vhodně si je pojmenujte (File -> Open -> Data).

Pozn.: většinu drobných úprav (např. právě pojmenování datasetu) je jednodušší provádět až v rámci
vygenerovaného kódu.


2.       Připravte datový soubor pro vyhodnocení daných cílů.

a.       Ze souboru RA_VISITS zjistěte hodnoty parametrů aktivity nemoci po 12 měsících léčby (Data
-> Select Cases)

b.      Ze souboru RA_STOP určete datum prvního přerušení nebo ukončení léčby (Data -> Aggregate)

c.       Do souboru RA_BASELINE doplňte data odvozená v předchozích bodech (Data -> Merge Files ->
Add Variables)

Pozn. 1: před spojováním datových souboru je vhodné mít data v obou tabulkách seřazena podle klíčů
(Data -> Sort Cases).

Pozn. 2: čtěte a upravujte si syntax - některé části automaticky generovaného kódu jsou redundantní
(např. při Select Cases).

Pozn. 3: využijte příkazů „Rename variables XXX=YYY“ a „Delete variables XXX“ ke zpřehlednění
datového souboru.


3.       Vypočítejte další potřebné odvozené proměnné.

a.       Věk při zahájení léčby (Transform -> Compute Variable)

b.      Věk při diagnóze RA (Transform -> Compute Variable)

c.       Délka trvání nemoci při zahájení léčby (Transform -> Compute Variable)

d.      DAS28 při zahájení léčby a po roce léčby (Transform -> Compute Variable)

e.      Změna DAS28 po roce léčby (Transform -> Compute Variable)

f.        Aktivita nemoci dle DAS28 při zahájení léčby a po roce léčby: remise/nízká/střední/vysoká
(Transform -> Recode into Different Variables)

g.       Doba setrvání na léčbě, přičemž datum uzavření dat je 27. 11. 2017 (Transform -> Compute
Variable)

h.      Indikátor cenzorování pro ukončení léčby (Transform -> Compute Variable)

Pozn. 1: veškeré textové argumenty musí být zapsány v uvozovkách.

Pozn. 2: kód, který už znáte, pište rovnou.

Pozn. 3: vzorec pro výpočet DAS28 a hranice pro stanovení aktivity onemocnění jsou uvedeny na konci
dokumentu (potřebnou funkci pro jakékoli výpočty včetně vysvětlivek lze zpravidla najít
v kategorizované nabídce menu Transform -> Compute Variable).

Pozn. 4: většinu recode funkcí lze nahradit pomocí Transform -> Compute Variable s využitím
podmínek.


4.       Definujte pro oba cíle validní kohortu pacientů (pomocí binárních indikátorů 1/missing).

a.       Najděte a prověřte chybné nebo duplicitní záznamy (Data -> Identify Duplicate Cases)

b.      Validujte hodnoty jednotlivých proměnných (Data -> Sort Cases)

c.       Kohorta pro cíl 1): diagnóza RA po 16 letech věku, vyplněnost pohlaví, věku, trvání
nemoci, DAS28 při zahájení a po roce léčby (Transform -> Compute Variable)

d.      Kohorta pro cíl 2): diagnóza RA po 16 letech věku, vyplněnost pohlaví, věku, trvání nemoci,
DAS28 při zahájení léčby (Transform -> Compute Variable)

Pozn. 1: filtry definující různé překrývající se kohorty pacientů je vhodné vyjádřit formou
indikátorů 1/missing případně 1/0.

Pozn. 2: pro rychlou kontrolu rozsahu a validity hodnot zpravidla stačí seřazení nebo základní
deskripce dané proměnné v nabídce pod pravým kliknutím myši.


5.       Navrhněte a proveďte základní popisnou analýzu vstupních charakteristik a srovnejte tři
kohorty (Analyze -> Custom Tables).

a.       všichni pacienti

b.      kohorta pro cíl 1)

c.       kohorta pro cíl 2)


Otázka: proč je důležité srovnat analyzované kohorty a jaké závěry ze srovnání plynou?


6.       Navrhněte a proveďte vyhodnocení změny aktivity nemoci (DAS28) po roce léčby (Analyze ->
Custom Tables).

Pozn.: k průběžné deskriptivní analýze lze využít všechny různé možnosti SPSS v záložkách Analyze a
Graphs (pro tvorbu finálních výstupů je zpravidla vhodné kombinovat výpočetní schopnosti SPSS
s grafickými možnostmi jiných programů, např. MS Office).

Otázka: lze na základě výsledků konstatovat nějaký závěr ohledně účinnosti léčby?


7.       Vykreslete křivku setrvání na léčbě (Analyze -> Survival -> Kaplan-Meier).