Quanto è utile/interessante questa discussione:
| Autore |
Discussione |
|
|
stefanken
Nuovo Arrivato
39 Messaggi |
 Inserito il - 28 agosto 2013 : 14:09:33
|
Ciao a tutti,
sono stato coinvolto in uno studio già in atto e non ho potuto prendere parte ne al design ne alla analisi preliminare. Si tratta della valutazione di un certo numero x di biomarcatori circolanti caratterizzati in y campioni di pazienti affetti da una certa patologia.
Chi ha fatto, prima di me, queste valutazioni ha proceduto in questo modo:
ha stratificato, di volta in volta, gli y campioni sulla base di una caratteristica macroscopia (diversa per ogni test successivo) dei pazienti: ha confrontato maschi contro femmine, resistenti contro sensibili, alti contro bassi e via dicendo. Per ognuno di questi confronti ha estratto una lista di marcatori la cui differenza nella concentrazione media, nei due gruppi, è statisticamente significativa.
Mi chiedevo: quando mi tira fuori la lista dei marcatori significativi nel primo test non sta, di fatto, dicendo che quando fa il secondo test ho una variabile di confondimento che mi condiziona il secondo test? E poi il terzo e poi il quarto e via dicendo? Si possono, di volta in volta, rimescolare gli stessi campioni per effettuare confronti diversi? A sensazione mi pare una roba un po strana: è come se io potessi ignorare la dipendenza (legata al fatto che i campioni sono gli stessi) dei diversi test considerandoli indipendenti.
Grazie e a presto
Stefano
|
|
|
|
|
TMax
Utente Junior
Prov.: BG
Città: Capriate
270 Messaggi |
Inserito il - 01 settembre 2013 : 14:49:06
|
Ciao, non ho capito molto di cosa è stato fatto.
Potresti chiarire meglio il disegno dello studio.
Definire bene qual'è l'outcome, quali sono i fattori di interesse sperimentale e quali quelli non sperimentali ...
grazie
TMax |
 |
|
|
stefanken
Nuovo Arrivato
39 Messaggi |
Inserito il - 02 settembre 2013 : 10:38:38
|
Ciao,
grazie del messaggio. Allora:
- sono stati inclusi nello studio una ventina di pazienti
- per ognuno di questi pazienti sono stati misurati i livelli di alcune centinaia di trascritti isolati dal sangue.
- Hanno quindi effettuato diversi test:
- hanno diviso i 20 pazienti in "sensibili" e " resistenti" verificando quali trascritti (tra il centinaio di trascritti profilati) mostravano livelli significativamente differenti nei due gruppi. Il gruppo "sensibili" aveva i pazienti dall'1 al 10, il gruppo dei resistenti aveva i pazienti dall'11 al 20.
- hanno poi diviso gli stessi 20 pazienti in "metastatici" e "non metastatici" verificando quali trascritti (tra il centinaio di trascritti profilati) mostravano livelli significativamente differenti nei due gruppi. Il gruppo metastatici aveva i pazienti 3,9,12,17,18,19,20 mentre il gruppo "non metastatici aveva i pazienti 1,2,4,5,6,7,8,10,11,13,14,16.
- hanno poi diviso gli stessi 20 pazienti in "effetti collaterali si" ed "effetti collaterali no" verificando quali trascritti (tra il centinaio di trascritti profilati) mostravano livelli significativamente differenti nei due gruppi. Anche in questo caso la ridistribuzione dei pazienti era diversa rispetto ai test precedenti (in termini qualitativi e quantitativi).
Nei vari confronti il dataset di partenza che veniva utilizzato era sempre lo stesso. Il paziente 1 ha livello del trascritto "A" pari a 50 in tutti i test effettuati (la misurazione è unica).
Il primo test è stato effettuato iterando n volte un test T di studenti (n=numero di trascritti quantificati) e sono stati selezionati i trascritti che al test risultavano significativamente modulati (p del test <= 0.05). Al primo test sono risultati significativi i trascritti A, B e C. Al secondo test sono risultati significativi i trascritti C, Z e Y.
eccetera eccetera.
Spero di essere stato chiaro
Grazie mille e a presto
Stefano
|
|
|
|
TMax
Utente Junior
Prov.: BG
Città: Capriate
270 Messaggi |
 Inserito il - 02 settembre 2013 : 11:57:14
|
Che macello!!! .
Temevo fosse così!
Se fossi in te proverei a tirarmene fuori.
In caso contrario dipende da quanto margine di manovra hai.
Perchè, come hai già capito da solo, la strategia di analisi adottata è pessima.
Se hai poche possibilità digli almeno di correggere il valore soglia di P usando il sistema di Bonferroni. Bisogna dividere il p value (0,05) per il numero di confronti che vengono eseguiti, il risultato è il valore soglia che sarà usato per discriminare differenze significative.
Resta comunque una boiata anche con questo accorgimento, ma meglio che niente.
TMax |
|
|
|
Glubus
Utente Junior
156 Messaggi |
Inserito il - 02 settembre 2013 : 15:08:22
|
Non che mi sia ancora chiaro il disegno o le finalità dello studio ma consiglio di studiarti i "classification and regression trees" (CART) che sono per l'appunto metodiche che si adattano a studiare le relazioni complesse fra più variabili in relazione ad un particolare outcome, specialmente quando il numero dei predittori (come in questo caso) è enormemente più elevato del numero delle osservazioni.
Hai del resto ragione a dubitare della indipendenza di questa inultile batteria di test univariati (al proposito c'è un vecchio detto che dice:"se hai solo un martello tutto ti sembrerà un chiodo" )
Stefano
Citazione:
Messaggio inserito da stefanken
Ciao,
grazie del messaggio. Allora:
- sono stati inclusi nello studio una ventina di pazienti
- per ognuno di questi pazienti sono stati misurati i livelli di alcune centinaia di trascritti isolati dal sangue.
- Hanno quindi effettuato diversi test:
- hanno diviso i 20 pazienti in "sensibili" e " resistenti" verificando quali trascritti (tra il centinaio di trascritti profilati) mostravano livelli significativamente differenti nei due gruppi. Il gruppo "sensibili" aveva i pazienti dall'1 al 10, il gruppo dei resistenti aveva i pazienti dall'11 al 20.
- hanno poi diviso gli stessi 20 pazienti in "metastatici" e "non metastatici" verificando quali trascritti (tra il centinaio di trascritti profilati) mostravano livelli significativamente differenti nei due gruppi. Il gruppo metastatici aveva i pazienti 3,9,12,17,18,19,20 mentre il gruppo "non metastatici aveva i pazienti 1,2,4,5,6,7,8,10,11,13,14,16.
- hanno poi diviso gli stessi 20 pazienti in "effetti collaterali si" ed "effetti collaterali no" verificando quali trascritti (tra il centinaio di trascritti profilati) mostravano livelli significativamente differenti nei due gruppi. Anche in questo caso la ridistribuzione dei pazienti era diversa rispetto ai test precedenti (in termini qualitativi e quantitativi).
Nei vari confronti il dataset di partenza che veniva utilizzato era sempre lo stesso. Il paziente 1 ha livello del trascritto "A" pari a 50 in tutti i test effettuati (la misurazione è unica).
Il primo test è stato effettuato iterando n volte un test T di studenti (n=numero di trascritti quantificati) e sono stati selezionati i trascritti che al test risultavano significativamente modulati (p del test <= 0.05). Al primo test sono risultati significativi i trascritti A, B e C. Al secondo test sono risultati significativi i trascritti C, Z e Y.
eccetera eccetera.
Spero di essere stato chiaro
Grazie mille e a presto
Stefano
 |
|
|
|
stefanken
Nuovo Arrivato
39 Messaggi |
Inserito il - 02 settembre 2013 : 16:48:56
|
Intanto grazie mille.
Tirarmene fuori del tutto non mi conviene, mi interessa avere accesso al materiale già caratterizzato e soprattutto a quello che verrà caratterizzato in futuro.
Ho un po' di esperienza di alberi decisionali. Potrei provare, ma credo comunque che i dati siano inadeguati per questo genere di approccio, il rischio è sempre quello che la classificazione sia innaturale e poco spiegabile biologicamente.
Per quanto riguarda la debolezza dell'approccio usato dalla mia collega: io sono alla ricerca soprattutto di motivazioni formali (facilmente comprensibili) da utilizzare per spiegare che non si può dare troppo peso a questa analisi preliminare. Il problema principale è che il capo della mia collega vuole basare sullo studio preliminare la selezione dei marcatori per uno studio più ampio. Stabilire una priorità di candidati da testare. Non mi va di tener fuori dei marcatori potenzialmente importanti per uno studio dove profileremo 200 pazienti. Non me la sento proprio.
Grazie e a presto
Stefano
|
|
|
|
chick80
Moderatore
Città: Edinburgh
11491 Messaggi |
|
|
TMax
Utente Junior
Prov.: BG
Città: Capriate
270 Messaggi |
Inserito il - 02 settembre 2013 : 22:09:41
|
Scusa ma l'approccio della tua collega non è debole, è concettualmente e metodologicamente sbagliato. La spiegazione formale la trovi su qualsiasi libro di statistica.
Max |
|
|
|
stefanken
Nuovo Arrivato
39 Messaggi |
Inserito il - 03 settembre 2013 : 14:15:26
|
Citazione:
Messaggio inserito da chick80
Immagino che questa non sia abbastanza formale come spiegazione... http://xkcd.com/882/
Bellissima! |
|
|
| |
Discussione |
|
|
|
Quanto è utile/interessante questa discussione:
| MolecularLab.it |
© 2003-18 MolecularLab.it |
|
|
|
test multipli sullo stesso dataset
Guide tools online
