Experiences with Using Bayes Factors for Regression Analysis in Biostatistical Setting

Null hypothesis significance testing dominates the current biostatistical practice. However, this routine has many flaws, in particular p-values are very often misused and misinterpreted. Several solutions has been suggested to remedy this situation, the application of Bayes Factors being perhaps the most well-known. Nevertheless, even Bayes Factors are very seldom applied in medical research. This paper investigates the application of Bayes Factors in the analysis of a realistic medical problem using actual data from a representative US survey, and compares the results to those obtained with traditional means. Linear regression is used as an example as it is one of the most basic tools in biostatistics. The effect of sample size and sampling variation is investigated (with resampling) as well as the impact of the choice of prior. Results show that there is a strong relationship between p-values and Bayes Factors, especially for large samples. The application of Bayes Factors should be encouraged evenin spite of this, as the message they convey is much more instructive and scientifically correct than the current typical practice

A metformin-monoterápia és a szitagliptin/metformin fix kombináció egyéves perzisztenciája

Absztrakt Bevezetés: A 2-es típusú cukorbetegség kezelésében fontos a glykaemiás célok elérése. Ennek fontos tényezője a diéta mellett a gyógyszeres kezelés terápiahűsége. Célkitűzés: A metformin-monoterápia és a szitagliptin/metformin fix kombináció egyéves perzisztenciájának összehasonlítása 2-es típusú cukorbetegekben. Módszer: Az Országos Egészségbiztosítási Pénztár vényforgalmi adataira alapozva 2012. október 1. és 2013. szeptember 30. között első alkalommal metformin, illetve szitagliptin/metformin fix kombináció receptjeit kiváltó betegeket választottak ki. E betegek a bevonás előtti egy év során hasonló készítményeket nem szedtek. A túlélésanalízis klasszikus eszköztárát alkalmazták a perzisztencia modellezésére. A „túlélési idő” a gyógyszer szedésének kezdetétől annak abbahagyásáig eltelt idő volt. Mint diszkrét túléléselemzési modell, komplementer log-log link függvényt használó általánosított lineáris modellt alkalmaztak a vizsgálatban. Eredmények: A vizsgált időszakban 63 386 beteg kezdett metformin-monoterápiát, illetve 10 039 beteg kapott szitagliptin/metformin fix kombinációt. A betegek követése során a metformin-monoterápia egyéves perzisztenciája 30%, míg a szitagliptin/metformin kombinációt szedőkben ez 58%-nak bizonyult. A metforminszedés átlagos perzisztenciájának időtartama 173,4 nap volt, a szitagliptin/metformin fix kombinációt szedőké 261,9 nap. A metformin-monoterápia elhagyásának kockázata a szitagliptin/metformin fix kombinációhoz képest több mint kétszeres volt (HR = 2,267, p<0,001). Következtetések: A szerzők igazolták, hogy a metformin-monoterápia, illetve a szitagliptin/metformin fix kombináció között szignifikáns különbség van az egyéves perzisztencia vonatkozásában. Az eredmények azt igazolták, hogy a betegek terápiahűsége szempontjából előnyösebb a szitagliptin/metformin fix kombináció. Orv. Hetil., 2016, 157(16), 618–622

Using Total Correlation to Discover Related Clusters of Clinical Chemistry Parameters

Clinical chemistry tests are widely used in medical diagnosis. Physicians typically interpret them in a univariate sense, by comparing each parameter to a reference interval, how- ever, their correlation structure may also be interesting, as it can shed light on common physiologic or pathological mechanisms. The correlation analysis of such parameters is hindered by two problems: the relationships between the variables are sometimes non-linear and of unknown functional form, and the number of such variables is high, making the use of classical tools infeasible. This paper presents a novel approach to address both problems. It uses an information theory-based measure called total correlation to quantify the dependence between clinical chemistry variables, as total correlation can detect any dependence between the variables, non-linear or even non-monotone ones as well, hence it is completely insensitive to the actual nature of the relationship. Another advantage is that is can quantify dependence not only between pairs of variables, but between larger groups of variables as well. By the virtue of this fact, a novel approach is presented that can handle the high dimensionality of clinical chemistry parameters. The approach is implemented and illustrated on a real-life database from the representative US public health survey NHANES

Az atorvastatin/amlodipin fix kombináció versus az atorvastatinterápia a terápiahűség tükrében

Absztrakt Bevezetés: A hypertonia és a dyslipidaemia módosítható cardiovascularis kockázati tényezők. Hazánkban a hypertonia és a dyslipidaemia egyaránt népbetegségnek számítanak. A célértékek elérésében a hatékony vegyületek alkalmazásán túlmenően a betegek terápiahűsége alapvető fontosságú. Célkitűzés: Az atorvastatin/amlodipin fix kombináció egyéves perzisztenciájának összehasonlítása az atorvastatinterápiához képest. Módszer: Az Országos Egészségbiztosítási Pénztár adatbázisából a vényforgalmi adatokra támaszkodva 2012. október 1. és 2013. szeptember 30. közötti időszakban első alkalommal atorvastatin/amlodipin fix kombináció, illetve az atorvastatin hatóanyagú készítmények bármely dózisának receptjét kiváltó betegeket választottak ki, akik a megelőző egy évben hasonló terápiában nem részesültek. A perzisztencia modellezésére a túlélésanalízis klasszikus eszköztárát alkalmazták, ahol a „túlélési” idő a gyógyszer szedésének abbahagyásáig eltelt idő volt. A modellezéshez komplementer log-log link függvényt használó általánosított lineáris modellt alkalmaztak mint diszkrét túléléselemzési modellt. Eredmények: A vizsgált időszakban 24 433 beteg kezdett atorvastatin/amlodipin fix kombinációt, míg 192 579 beteg atorvastatinterápiát. A megfigyelési időszakban az atorvastatin/amlodipin fix kombináció egyéves perzisztenciája 43%, míg az atorvastatinterápiáé 21% volt. Az atorvastatin/amlodipin fix kombináció átlagos perzisztencia-időtartama 221,4 (SE: 0,894) napnak bizonyult, míg az atorvastatinterápiáé 153,0 nap (SE: 0,297) volt a vizsgált időszakban. Az atorvastatinterápia abbahagyásának kockázata az atorvastatin/amlodipin fix kombinációhoz képest majdnem kétszeresen nagyobbnak bizonyult (HR = 1,85, 95% CI 1,82–1,89, p<0,0001). Következtetések: A szerzők megállapították, hogy az atorvastatin/amlodipin fix kombináció egyéves perzisztenciája lényegesen magasabb (mintegy kétszerese) az atorvastatin-monoterápiához képest, ezért a kettős célérték elérése szempontjából különösen kedvező az atorvastatin/amlodipin fix kombináció alkalmazása. Orv. Hetil., 2016, 157(11), 425–429

Infectious hospital agents: A HAI spreading simulation framework

Infectious Hospital Agents (IHA) is an individual-based simulation framework that is able to model wide range of infection spreading scenarios in the hospital environment. The simulations are agent-based simulations driven by stochastic events, the evolution of the model is tracked in discrete time. Our aim was to build a general, customisable and extensible simulation environment for the domain of Hospital-Associated Infections (HAIs). The system is designed in Object Oriented fashion, and the implementation is in C++. In this paper, the authors describe the motivations and the background of the framework, sketch the conceptual framework, and present a demonstration example. © 2017, Budapest Tech Polytechnical Institution. All rights reserved

Népegészségügyi problémák számítógépes modellezése

A dolgozat a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Irányítástechnika és Informatika Tanszékének Orvosinformatikai Laboratóriumában folyó, népegészségügyi szempontból jelentős betegségek számítógépes modellezésében és szabályozásában elért aktuális kutatási eredményeket foglalja össze. Három témakörben – cukorbetegség (mesterséges hasnyálmirigy), elhízás (elhízás és laboreredmények összefüggései) és angiogenézist gátló tumorterápia – fejlesztettünk ki optimális szabályozási algoritmusokat, valamint prediktív modell-alapú eljárásokat. Jelen publikáció eddig elért eredményeinket foglalja össze