Beispielhafte statistische Berichte
Die Firma Biostat beschäftigt sich seit Jahren mit der Erstellung statistischer Berichte aus verschiedenen Bereichen. In unserem Team haben wir eine Gruppe von Experten mit klinischer und akademischer Erfahrung, die an der Erstellung von Analysen teilnehmen, die individuell auf die Bedürfnisse jedes Kunden zugeschnitten sind. 
Die Firma Biostat beschäftigt sich seit Jahren mit der Erstellung statistischer Berichte aus verschiedenen Bereichen. In unserem Team haben wir eine Gruppe von Experten mit klinischer und akademischer Erfahrung, die an der Erstellung von Analysen teilnehmen, die individuell auf die Bedürfnisse jedes Kunden zugeschnitten sind.
Ein zusätzlicher Vorteil besteht darin, dass Berichte auch in englischer Sprache erstellt werden können. Um unsere Arbeit zu präsentieren, haben wir einen beispielhaften statistischen Bericht zur Behandlung von Lungenkrebs erstellt.
Unten finden Sie eine kurze Beschreibung, während der vollständige Bericht unter dem angegebenen link zu finden ist:
Medizinischer Bericht
Sozialwirtschaftlicher Bericht
Ein statistischer Bericht besteht obligatorisch aus mehreren Abschnitten, wie folgt:
Kurze Einführung
Ermöglicht es auch einem uninformierten Leser, sich mit dem Forschungsthema vertraut zu machen.
Der präsentierte statistische Bericht betrifft den Vergleich der Wirksamkeit von Therapie 1, die die Verabreichung von Medikament 1 und Medikament 2 in Kombination mit einer Chemotherapie umfasste, und Therapie 2, die die Standardchemotherapie ist.
Methodikbeschreibung
Dieser Abschnitt dient dazu, die ausgewählten statistischen Methoden in der Studie zu beschreiben. Dies ermöglicht ein besseres Verständnis der angewandten Lösungen und kann auch in wissenschaftlichen Veröffentlichungen oder Anträgen für Fördermittel dargestellt werden.
Beispielsweise wurden die folgenden statistischen Tests verwendet:
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Mann-Whitney-U-Test
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Chi-Quadrat-Test
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Kruskal-Wallis-Test
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Fisher-Test
Mann-Whitney-U-Test
Der Mann-Whitney-U-Test ist ein nicht-parametrischer Test, der Unterschiede in der Verteilung zwischen zwei Gruppen überprüft.
Der Kruskal-Wallis-Test ist ebenfalls ein nicht-parametrischer Test, der dazu dient, die Verteilung einer Variablen in mehreren Gruppen zu vergleichen.
Zur Untersuchung des Zusammenhangs zwischen kategorialen Variablen wurde der Chi-Quadrat-Test oder der Fisher-Test verwendet.
Ergebnisse
Dieser Abschnitt präsentiert die Ergebnisse der durchgeführten statistischen Analysen. Er ist in Absätze unterteilt, um die Navigation durch das Dokument zu erleichtern.
Baseline-Charakteristika
Einfach ausgedrückt handelt es sich um eine Charakterisierung der Studienpopulation. Sie liefert grundlegende Informationen über die Gruppe, wie Geschlechterverteilung, Alter, Krankheitsstadium beschrieben durch die Größe der Gruppe oder Prozentsatz sowie grundlegende Statistiken.
An der Studie nahmen 200 Patienten in verschiedenen Stadien des Lungenkrebses teil. Die Patienten wurden basierend auf dem Behandlungsarm in zwei gleich große Gruppen aufgeteilt. Die statistische Analyse begann mit den Baseline-Charakteristika der Parameter für die gesamte Studiengruppe.
Für kontinuierliche Daten wurden deskriptive Statistiken verwendet, um die Charakteristika der Studiengruppe zu beschreiben: Mittelwert, Median, Standardabweichung (SD), sowie das erste und dritte Quartil (IQR) und der Bereich.
Für kategoriale Daten wurde die Häufigkeitsverteilung einzelner Antworten dargestellt, unter Verwendung der Anzahl jeder Kategorie und ihrer Verteilung in Prozent ausgedrückt.
| Variable | Parameter | Gesamt (N=200) |
| Geschlecht | Männlich Weiblich |
46,5% (N=93) 53,5% (N=107) |
| Alter | N Mittelwert (SD) Median (IQR) Spannweite |
200 56,14 (13,84) 59 (40 - 69) 27 - 77 |
| Alter in Bezug auf 65 Jahre | Mehr als 65 Jahre Nicht mehr als 65 Jahre |
46,5% (N=93) 53,5% (N=107) |
| Krankheitsstadium | 1 2 3 4 |
25,5% (N=51) 23,5% (N=47) 24% (N=48) 27% (N=54) |
| Tabakrauchen | Ehemaliger Raucher Aktueller Raucher Nichtraucher |
32,5% (N=65) 34% (N=68) 33,5% (N=67) |
| Tod | Ja | 18% (N=36) |
| Zeit seit der Diagnose bis zur Beendigung der Behandlung /Tod | Nein N Mittelwert (SD) Median (IQR) Spannweite |
82% (N=164) 200 240,48 (43,54) 239 (205,75 - 275) 152 - 326 |
| Behandlungsarm | Therapie 1 Therapie 2 |
50% (N=100) 50% (N=100) |
Tabelle 1. Allgemeine beschreibende Merkmale
Generiert mit R Version 4.1.3
Die häufigsten Begleiterkrankungen wurden ebenfalls berücksichtigt, wie beispielsweise Hypertonie, Diabetes, Adipositas, chronisch obstruktive Lungenerkrankung, Arteriosklerose, Koronare Herzkrankheit, Gallenblasensteinen, Nierensteinen und Magengeschwüren.
Vor Beginn der Studie wurden bei den Patienten grundlegende Blutparameter untersucht. Unerwünschte Ereignisse wurden hinsichtlich ihrer Häufigkeit untersucht, einschließlich Neutropenie, Anämie, Durchfall und Hautausschlag.
Analyse nach Studiengruppen
Ziel ist es, die Hauptanalysen im Zusammenhang mit den primären und sekundären Zielen der Studie aufgeteilt nach ausgewählten Gruppen wie Geschlecht, Alter, Art der Therapie oder verwendeten Medikamente darzustellen.
| Variable | Parameter | Therapie 1 (N=100) | Therapie 2 (N=100) | test | p-value |
| Geschlecht | Männlich Weiblich |
50% (N=50) 50% (N=50) |
43% (N=43) 57% (N=57) |
chi-quadrat | 0,395 |
| Alter | N Durchschnitt (SD) Median (IQR) Bereich |
100 56,44 (13,44) 59 (40 - 69) 34 - 77 |
100 55,84 (14,29) 59 (40 - 67,5) 27 - 77 |
U Mann-Whitney | 0,468 |
| Todesfälle | Ja Nein |
14% (N=14) 86% (N=86) |
22% (N=22) 78% (N=78) |
chi-quadrat | 0,1976 |
| Zeit von der Diagnose bis zum Abschluss der Behandlung/Tod | N Durchschnitt (SD) Median (IQR) Bereich |
100 241,21 (43,13) 238,5 (212,75 - 273) 153 - 326 |
100 239,74 (44,15) 240,5 (203 - 277,25) 152 - 326 |
U Mann-Whitney | 0,8431 |
| Neutropenie | Ja Nein |
8% (N=8) 92% (N=92) |
20% (N=20) 80% (N=80) |
chi-quadrat | 0,025 |
| Anämie | Ja Nein |
6% (N=6) 94% (N=94) |
18% (N=18) 82% (N=82) |
chi-quadrat | 0,0167 |
Tabelle 1. Allgemeine beschreibende Merkmale
Generiert mit R Version 4.1.3
Es wurden auch die häufigsten Begleiterkrankungen berücksichtigt, wie z. B. Bluthochdruck, Diabetes, Fettleibigkeit, chronisch obstruktive Lungenerkrankung, Arteriosklerose, koronare Herzkrankheit, Gallenblasensteine, Nierensteine und Magengeschwüre.
Vor Beginn der Studie wurden bei den Patienten grundlegende Blutparameter untersucht. Unerwünschte Ereignisse wurden hinsichtlich ihrer Häufigkeit untersucht, einschließlich Neutropenie, Anämie, Durchfall und Hautausschlag.
Für identische Unterteilungen wurden auch Dosierungseigenschaften für die Gruppe, die Therapie 1 erhielt, durchgeführt. Es wurden signifikante Unterschiede in den Dosierungen des zweiten Medikaments beobachtet, wenn sie nach Geschlecht und Altersgruppe stratifiziert wurden.
Frauen erhielten häufiger niedrigere Dosierungen des Medikaments als Männer. In der Altersgruppe über 65 Jahren war die Dosierung des Medikaments 2 höher als in der Gruppe von Personen, die nicht älter als 65 Jahre waren.
Abbildung 4. Box-Plot - Beziehung der Dosierung des Medikaments 1 nach Geschlecht
Generiert mit R Version 4.1.3
Abbildung 5. Box-Plot - Beziehung der Dosierung des Medikaments 1 nach Altersgruppen
Generiert mit R Version 4.1.3
Erweiterte statistische Analyse
Je nach Art der Studie können neben grundlegenden statistischen Analysen auch fortgeschrittenere Methoden erforderlich sein. Wir führen Überlebensanalysen, logistische Regression, Moderations- und Mediationsanalysen, Zeitreihenanalysen durch und erstellen gemischte Modelle.
Die Auswirkungen der im Studium verwendeten Therapieart auf das Überleben der Patienten wurden durch Überlebensanalyse untersucht. Dafür wurden Kaplan-Meier-Kurven verwendet, die die Wahrscheinlichkeit des Überlebens eines bestimmten Prozentsatzes von Personen im Laufe der Zeit zeigen.
Diese Diagramme sind Stufenfunktionen, und die Konfidenzintervalle um die Kurven wurden auf Grundlage des Standardfehlers und der logarithmischen Transformation erstellt. Für die Studie wurde die Analyse nach Therapiearm und Alter im Verhältnis zu 65 Jahren durchgeführt.
Abbildung 6. Überlebensanalyse nach Alter mit Verwendung der Kaplan-Meier-Überlebensfunktion
Generiert mit R Version 4.1.3
Die Wirksamkeit der Behandlung wurde als durchschnittliche Differenz der Sterblichkeitsraten im Vergleich zu allen Personen und Untergruppen bestimmt, die nach Behandlungsart stratifiziert waren. Sterblichkeitsraten in Untergruppen wurden auf Diagrammen vom Typ Forest Plot dargestellt, die Unterschiede in den Sterblichkeitsraten für zwei verglichene Therapien zusammen mit ihrem 95%igen Konfidenzintervall berechnen.
| Therapie 1 | Therapie 2 | Konfidenzintervall | |
| Gesamt | 14 % ( 14 / 100 ) | 22% (22/100) | -0.2 , 0.04 |
| Frauen | 16 % ( 8 / 50 ) | 24.56% (14/57) | -0.26 , 0.08 |
| Männer | 12 % ( 6 / 50 ) | 13.95% (8/43) | -0.23 , 0.1 |
| Alter > 65 Jahre | 10.64 % ( 5 / 47 ) | 28.26% (13/46) | -0.35 , 0 |
| Alter ≤ 65 Jahre | 16.98 % ( 9 / 53 ) | 16.98 % ( 9 / 53 ) | -0.14 , 0.15 |
| Ehemalige Raucher | 12.12 % ( 4 / 33 ) | 15.62% (5/32) | -0.23 , 0.16 |
| Nichtraucher | 6.67 % ( 2 / 30 ) | 16.22% (6/37) | -0.38 , 0.11 |
| Aktuelle Raucher | 21.62 % ( 8 / 37 ) | 35.48% (11/31) | -0.27 , 0.08 |
| Stadium 1 | 4.17 % ( 1 / 24 ) | 3.7% (1/27) | -0.11 , 0.12 |
| Stadium 2 | 4.35 % ( 1 / 23 ) | 8.33% (2/24) | -0.22 , 0.14 |
| Stadium 3 | 16.67 % ( 4 / 24 ) | 29.17% (7/24) | -0.4 , 0.15 |
| Stadium 4 | 27.59 % ( 8 / 29 ) | 48% (12/25) | -0.5 , 0.09 |
Generiert mit R Version 4.1.3
Abbildung 7. Wirksamkeit in Untergruppen - Unterschiede in den Sterberaten im Vergleich zur Therapie
Generiert mit R Version 4.1.3
Zusammenfassung
Enthält eine prägnante Beschreibung der für den Forscher relevanten Ergebnisse und ermöglicht so eine schnelle Analyse.
Die oben durchgeführte statistische Analyse, die die Wirksamkeit von zwei Therapien vergleicht, zeigte keine klaren Vorteile für Therapie 1, die die Verabreichung von Medikament 1 und Medikament 2 in Kombination mit der Chemotherapie beinhaltete, gegenüber Therapie 2, die die Standardchemotherapie ist.
Die allgemeinen Merkmale, sowohl insgesamt als auch in Untergruppen, zeigten bestimmte Unterschiede in einzelnen Parametern, waren jedoch nicht ausreichend, um Schlüsse über die signifikante Überlegenheit einer Methode gegenüber der anderen zu ziehen.
Eine der wenigen Unterschiede, die festgestellt werden konnten, war eine geringere Häufigkeit von Nebenwirkungen, insbesondere Neutropenie und Anämie, in Therapie 1 im Vergleich zur Verwendung nur von Therapie 2. Die Überlebensanalyse nach Behandlungstyp und die Wirksamkeitsanalyse zeigten nicht, dass Therapie 1 effektiver war und tatsächlich das Überleben der Patienten beeinflusste.
Für weitere Fragen stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung unter
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