Tıpta Uzmanlık Hakkındaki Yürürlükteki Mevzuat

Sağlık Bakanlığı ve Bağlı Kuruluşların Teşkilat ve Görevleri Hakkında 663 sayılı K.H.K02.Kasım.2011

Sağlık Hizmetleri Temel Kanunu 15.Mayıs.1987

1219 sayılı Tababet ve Şuabatı San'atlarının Tarzı İcrasına Dair Kanun - 11.Nisan.1928

YDUS  Yandal Uzmanlık Sınavı Giriş Yönetmeliği. Resmi Gazete | Son Hali - 02.Şubat.2011

TUEY  Tıpta ve Diş Hekimliğinde Uzmanlık Eğitimi Yönetmeliği - 18.Temmuz.2009 (pdf dosyası)

YTKİY Yataklı Tedavi Kurumları İşletme Yönetmeliği - 13.1.1983

Sağlık Bakanlığının Teşkilat Ve Görevleri Hakkında KHK - 13/12/1983

Yükseköğretim Kanunu - 04.11.1981

ROC Analizi

Receiver Operating Characteristics (ROC) eğrisi testin duyarlılık değerini 1-özgüllük  değerinin (yalancı pozitiflik) grafiksel olarak gösterilmesidir. ROC eğrisi Relative  Operating Characteristics eğrisi olarak ta bilinir. Bu ismin verilmesinin nedeni, gerçek  pozitiflik ile yalancı pozitiflik değerlerini rölatif (nispi) olarak karşılaştırmasındandır.

ROC eğrisinin değerlendirilmesinde önemli olan eğrinin altında kalan alandır (Area  Under the Curve; AUC). AUC, testimizi rastgele seçilen bir pozitif durumda bireyi  rastgele seçilen bir negatif duruma göre doğru sınıflandırabilme ihtimalidir. Dolayısıyla, ROC eğrisinin altında kalan alan 1‟e ne kadar yakınsa testimizi doğru  tahmin değeri o kadar yüksek olacaktır. Tersine %50‟ye yakın olması ise değerinin düşük olduğunu gösterecektir.

Yayılma Ölçütleri

Farklı grupların merkezi eğilim ölçütleri aynı olduğu halde, gruplar birbirlerinden çok farklı olabilir. Bu nedenle merkezi eğilim ölçütleri yanında, yayılma ölçütleri de çok önemlidir.

Değer aralığı (Genişlik - Range) 
En basit yaygınlık ölçüsüdür. En küçük ve en büyük değer arasındaki farktır.
Örnek büyüklüğü ile artma eğilimi vardır. Ortalama gibi, uç değerlerden çok etkilenir. En uçtaki iki değer arasında kalan değerler hakkında bilgi vermez.

Standart sapma ve Varyans
Standart sapma, bir örneklemdeki denek değerlerinin örneklem ortalamasından aşağı ya da ne kadar saptığını, yani denek değerlerinin yayılmasını gösterir. Yani, denekler arasında ne kadar yaygınlık olduğunu ifade eder. Ss’ nın karesine varyans adı verilir. Tüm değerlerin dağılımı ile bilgi verirler. Tüm değerler eşitse, her ikisi de sıfıra eşittir. Değerler arasında farklar arttıkça standart sapma (Ss) ve varyans büyür.

Merkezi eğilim ölçütü olarak ortalama kullanıldığında, yayılma ölçütü olarak da standart sapma kullanılır.
Normal dağılım gösteren değişken değerleri için aşağıdaki kurallar geçerlidir :
1.      Değerlerin % 67’si ortalama ± 1 Ss içindedir.
2.      Değerlerin % 95’i ortalama ± 2 Ss içindedir.
3.      Değerlerin % 99.7’si ortalama ± 3 Ss içindedir

Standart hata
Aynı evrenden seçilecek, ya da seçilmesi mümkün olan aynı büyüklükteki örneklemlerin ortalamalarının yayılmasına ortalamanın örneklem dağılımı  denir. Ortalamanın örneklem dağılımının ölçütü  ortalamanın standart hatası (standard error of mean = SEM)’ dır.
Çalışmaya alınan örneklemin yayılma özellikleri verilmek isteniyorsa, doğru olanı Ss’nın verilmesidir. Çünkü, SEM örneklemdeki deneklerin yayılması ile ilgili olmadığı için, makaledeki çalışma grubunun değişkenliğini göstermez.
Çalışma gruplarındaki ortalamaların karşılaştırıldığı grafiklerde ise ±2 SEM kullanılması daha doğrudur.

Değişim katsayısı [coefficient of variation (CV)]
Birimleri farklı olan değişkenlerin yayılmalarını karşılaştırmak için değişim katsayıları kullanılır. Değişim katsayısı, standart sapmanın ortalamaya oranının yüzde olarak ifadesidir.

Çeyrek ve Yüzdelikler
Çeyrek ve yüzdelikler bir aralık olmayıp bir noktayı gösterirler.
25’inci yüzdelik birinci çeyrek, 50’inci yüzdelik ikinci çeyrek (yani ortanca), 75’inci yüzdelik üçüncü çeyrek olarak adlandırılır. 25’inci yüzdelik, gözlemlerin %25’inin bunun altında ve %75’inin üstünde kaldığı değerdir. 50’ici yüzdelikte değerlerin %50’si bunun altında, %50’si üzerindedir.Değerlerin dağılımı normalse, ortalama – 2 Ss ve ortalama + 2 Ss, sırasıyla 2.5 ve 97.5 persentil değerlerine karşılık gelir.Çeyrekler arası aralık : 25 ve 75 persentil (birinci çeyrek ve üçüncü çeyrek) değerleri arasındaki farka denir. Yani değerlerin ortada yer alan %50’ si çeyrekler arası aralıktadır.

Tıp alanında kullanılan temel istatistiksel kavramlar II

TANIMLAYICI İSTATİSTİK
Tanımlayıcı istatistikler verilerin sayısal ya da grafiksel olarak özetlenmesidir. Çalışmada veriler toplandıktan sonra, bunların merkezi eğilimleri, yayılımları, çarpıklık  araştırılır.

A.Merkezi Eğilim Ölçütleri
Bu ölçüt verilerin değer olarak nerede toplandığını gösterir.

a.Aritmetik Ortalama :
Değerlerin toplamının denek sayısına bölünmesiyle elde edilir. Sayısal değişkenler için merkezi eğilim ölçütüdür.
Ordinal değişkenler için kullanılamaz.  Aşırı değerlerden etkilenir.

b.Ortanca =Orta değer=Median :
Küçükten büyüğe ya da büyükten küçüğe doğru sıralandığında, tam ortadaki deneğin değeridir. Denek sayısı çiftse, ortadaki iki deneğin ortalamaları alınır.
Ordinal veriler için en iyi merkezi dağılım ölçütüdür. Aşırı değerlerden etkilenmez. Nominal değerler için uygun değildir.

c.Tepe değeri = Mod :
Değişkenler içinde en fazla görülen, en çok tekrarlanan değerdir.
Tıpta nadir kullanılan bir merkezi eğilim ölçütüdür.
Ordinal ve sayısal değişkenlerde kaba bir merkezi eğilim ölçütü olarak kullanılabilir. Nominal veriler için uygun bir merkezi eğilim ölçütüdür.

Tıp alanında kullanılan temel istatistiksel kavramlar I

İstatistik belirli bir gerçek dünya problemi ile ilgili bilgilerin (datanın) toplanması, organize edilmesi ve analizi ile ilgili bilimsel metodlar ve bunlara dayandırılan geçerli çıkarımlarla ilgilenen bir bilim dalıdır.

Toplanan bilgilerin başkaları tarafından da anlaşılabilmesi,
Aynı yollarla elde edilmiş başka bilgilerle karşılaştırılabilmesi zorunluluğu,
Verilerin belli kurallara göre, tek tek ve dağılımlar halinde özetlenerek sunulması zorunluluğunu getirmiştir.


Uygun istatistik yöntemin seçilmesi için değişkenlerin ölçüm özellikleri iyi belirlemek gerekir.

Ölçüm özelliklerine göre değişkenler

SAYIMLA BELİRLENEN ÖLÇEKLER (KATEGORİK)
A.NOMİNAL (isimsel, kalitatif) ölçüm düzeyleri arasında bir sıralama ya da uzaklık – yakınlık gibi belirli bir mesafe yoktur
Placebo grubu “0”,
1.tedavi grubu “1”,
2.tedavi grubu “2” olarak kodlanabilir

B. ORDİNAL : Ordinal ölçüm, nominal ölçümün belirli bir biçimde veya belirli bir kritere göre sıralandırılması dır.
Sıralandırma, iyiden kötüye doğru ya da kötüden iyiye doğru yapılabilir.
 Ordinal bir değişkende, ölçüm düzeyleri arasında bir sıralama vardır, ancak düzeyler arasındaki uzaklık belli değildir. Örneğin radyolojik evreleri girdiğimiz “EVRE” adlı değişkene 1,2,3,4 değerleri girilebilir.
Bu değerler belli bir sırayı gösterir. Evre 3, evre 2’ den daha ileri bir evredir; evre 1 en iyi, evre 4 en kötü evredir.
Ama değişkenler arasındaki uzaklık belli değildir. Yani, evre 2, evre 1’ den ne kadar ileriyse, evre 4’ te evre 3’ ten o kadar ileridir denemez
Ordinal değişken değerleri yalnızca “<” ve “>” işlemleri için sayı gibi değerlendirilir; bunlar dışındaki matematik işlemler uygulanamaz.

ÖLÇÜMLE BELİRLENEN ÖLÇEKLER (SAYISAL)
Bir değişkenin aldığı değerler, nominal ya da ordinal değişkenlerde olduğu gibi araştırmacı tarafından belirlenmiş kodlar değil de gerçek rakamlarsa, o değişkenin sayısal ölçüm skalasında ölçüldüğü söylenebilir.
Sayısal ölçümle belirlenen değişkende, değişken düzeyleri arasında hem sıralama, hem de belirli bir uzaklık vardır. Sayısal değişken değerlerine, reel sayılara uygulanan her türlü matematik işlem uygulanabilir.
Sayısal değişkenleri, sınıflayarak ordinal değişkenlere dönüştürebiliriz.
Sayısal değişkenleri çok gerektirmedikçe, ordinal değişkenlere dönüştürmek uygun değildir.
İstatistik analiz sırasında hataya yol açmaz, ancak daha az bilgi veren yöntemlerin kullanılmasını gerektirebilir.
Bu nedenle çalışmalar sırasında verileri toplarken, sayısal değişkenleri sınıflandırmadan, gerçek değerleri ile kaydetmek, daha sonra gerekirse dönüşüm uygulamak yerinde olur.

Klinik araştırmaların tasarlanması

Doğru araştırma tasarıma ulaşmak için bir araştırıcının şu soruların cevabını vermesi gerekir;

- Çalışmanın amacı nedir?
- Çalışma sonucunda elde edilecek çıkarımın hangi değerde olması bekleniyor?
- Çalışılacak hastalık, ilaç ve hasta grubunun dikkat edilmesi gereken bir özelliği var mıdır?
- Çalışılacak tedavinin alternatifi var mıdır?
- Kontrol grubu kullanılmalı mıdır? Hangi kontrol grubu kullanılmalıdır?
- Çalışmaya ne kadar maliyet, süre ve ne kadar personel ayrılabilir?
- Çalışmanın yapılacağı merkezlerin olanakları nelerdir? Çalışma pratik olarak uygulanabilir mi?
- Düşünülen tasarım; hastalık, ilaç ve hasta grubu göz önüne alındığında etik midir?

Bu soruların cevapları sonucunda araştırıcı uygun çalışma tasarımına ulaşacaktır. Çalışma tasarımının belirlenmesi sırasında burada özetlenen  genel ilkeler ışığında her bir tasarımın özel koşullarının dikkate alınması önemlidir.
Sonuç olarak, klinik ilaç araştırmalarının tasarımı, elde edilecek verinin değerini belirleyen en önemli etkendir. Bu araştırmaların tasarlanması sırasında, çalışmanın fazı, amacı, ilacın ve hastalığın özellikleri, zaman, maliyet ve klinik uygulanabilirlik gözönüne alınmalı ve her bir tasarım türünün özellikleri bilinmelidir.