Statistické metody pro hodnocení výskytu nežádoucích příhod u pacientů léčených pro zánětlivá autoimunitní onemocnění kloubů

Bc. Silvie Zouharová

Master's thesis

Statistical methods for adverse events analysis in treatment of inflammatory autoimmune joint disease

Abstract:

Práce je souhrnem statistických metod využívaných pro analýzu výskytu nežádoucích příhod u pacientů trpících zánětlivým autoimunitním onemocněním kloubů. Data pro praktickou část pochází z registru ATTRA, který se zabývá hodnocením průběhu a výsledku biologické léčby u těchto pacientů. V praktické části dochází k aplikaci vybraných metod na onemocnění ankylozující spondylitidu. Vybrané metody spadají do oblastí analýzy přežití a regresní strategie. Aplikován byl například Coxův PH model, Poissonův model a logistický model. I přes nutné kompromisy při přípravě dat byly identifikovány některé významné faktory, které byly následně srovnány s literaturou. I přes svá omezení má registr ATTRA velký potenciál a to nejen při sledování průběhu a výsledků biologické léčby. Tento datový zdroj může do budoucna nabídnout i možnost hlubšího porozumění rizikovým faktorům pro vznik nežádoucích příhod.

Abstract:

The thesis is a summary of statistical methods for the analysis of the incidence of adverse events in patients with autoimmune inflammatory joint diseases. The data for analysis was from ATTRA registry, which deals with evaluation of course and results of biological treatment. In the practical part, selected methods are applied to ankylosing spondylitis. The selected methods fall into areas of survival analysis and regression strategies. For example, Cox PH model, Poisson model and logistic model were applied in practical part of the thesis. Despite the necessary compromises in the process of preparation of the data, some important factors were identified. These factors were subsequently compared with the literature. Despite its limitations, ATTRA registry has a great potential not only in monitoring the course and outcome of biological treatment. This data source may also offer a deeper understanding of the risk factors for adverse events.

Keywords

Nežádoucí příhoda, Revmatologie, Analýza přežití, Poissonova regrese, MedDRA, Biologická léčba, Adverse events, Rheumatology, Survival analysis, Poisson regression, Biologic treatment

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 14. 5. 2018

Thesis defence

• Date of defence: 22. 6. 2018
• Supervisor: RNDr. Tomáš Pavlík, Ph.D.
• Reader: doc. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D.

Masaryk University

Faculty of Science

Master programme / field:
Experimental Biology / Mathematical Biology