Presentasjon av kvantitative studier

Tidsskriftet stiller spesifikke krav til presentasjon av forskningsmetode og resultater i artikler basert på kvantitative data. 

Nedenfor har vi trukket frem elementer som lett må kunne gjenfinnes i manuskriptet. Uklar eller mangelfull beskrivelse av disse punktene gjør det erfaringsmessig vanskelig å vurdere manuskriptet. Listen er ikke ment å være uttømmende:

1. Hva er forskningsspørsmålet?
2. Hvilken metode har du brukt for å besvare forskningsspørsmålet?
   Er dette en intervensjonsstudie eller er studien observasjonell? Beskriv intervensjon eller eksponering.
3. De fleste studier inkluderer ikke hele pasientpopulasjonen. I stedet studeres et utvalg av pasienter, og man benytter resultatene til å trekke generelle slutninger. For å kunne vurdere om, og til hvilken populasjon, resultatene er generaliserbare, er det viktig å beskrive utvalget av pasienter (inklusjons- og eksklusjonskriterier, samt frafall). Et flytskjema er ofte nyttig.
4. Begrunn antall pasienter inkludert i studien. Beskriv eventuelle styrkeberegninger.
5. Beskriv sammenlikningsgrunnlaget. F.eks. om intervensjonsstudier er randomisert, om kontrollpersoner er samtidige eller historiske, om endring over tid (før–etter) eller om det er ingen sammenlikning.
6. Hvilke variabler er målt og hvordan? Beskriv eksponerings- og utfallsvariabler.
7. Beskriv hvordan dataene er analysert. Vurder nøye om det er grunnlag for å gjøre statistiske tester eller om det er mer hensiktsmessig å presentere resultatene deskriptivt. Utfør tester kun for reelle hypoteser. Unngå post hoc-analyser. Dersom du har benyttet regresjonsmodeller, må det fremgå hvordan du har gått frem for å avgjøre hvilke variabler som skal inngå i den endelige modellen.
8. Presentasjon av resultater
   • Bruk preteritum
   • Som hovedregel skal både antall og prosentangivelser (normalt uten desimaler) brukes. Ved studier med 20 eller færre deltakere bør det siste sløyfes.
   • Rapporter alltid manglende data.
   • Ved deskriptiv presentasjon av data (se punkt 7) er det ofte hensiktsmessig å gjengi et mål for usikkerhet, f.eks. konfidensintervall.
   • Ved bruk av statistiske tester skal presenterte effektmål angis med et mål for usikkerhet, f.eks. konfidensintervall. Det kan være hensiktsmessig i tillegg å angi en p-verdi.
   • Forskjeller mellom grupper ønskes primært oppgitt som absolutte forskjeller. Eksempel: Ved bruk av legemidlet X ble diastolisk blodtrykk redusert med gjennomsnittlig 4,3 mm Hg, fra 98,7 mm Hg til 94,4 mm Hg (95 % KI 2,3 til 6,3,
     p = 0,017).
   • Dersom effektmålet er en relativ risiko eller en oddsratio, bør andelene som ligger til grunn for estimatet også angis. Eksempel: Risikoen for bivirkninger var 12 % med standardbehandling og 4 % med ny behandling (relativ risiko 0,33; 95 % KI 0,07 til 1,57, p = 0,14).
   • Alle p-verdier ≥ 0,001 skal angis med eksakt tallverdi og inntil tre desimaler. For p-verdier som er mindre enn 0,001, skrives p < 0,001. Ved signifikanstesting av mange sammenhenger bør korreksjon av p-verdier for multippel testing vurderes.
   • Ved bruk av regresjonsmodeller ønskes angivelse av så vel ujusterte som justerte effekter. Det må fremgå hvilke variabler det er korrigert for i den justerte analysen.
9. Diskusjon
   • Var metoden egnet til å besvare forskningsspørsmålet?
   • Hvem kan resultatene generaliseres til?
   • Beskriv studiens styrker og svakheter.
   • Drøft betydningen av funnene.
10. I Tidsskriftet legger vi stor vekt på at statistikk brukes der det er nødvendig som supplement, men ikke som erstatning for klinisk vurdering av studieresultatene. Fokuser på konfidensintervaller heller enn p-verdier og skill tydelig mellom klinisk signifikante forskjeller og slike som «kun» er statistisk signifikante. For eksempel er p-verdier < 0,05 ikke nødvendigvis ensbetydende med at en observert forskjell er av klinisk betydning. Omvendt er heller ikke tilsynelatende klinisk relevante effekter nødvendigvis av interesse dersom tilhørende p-verdi er høy.

Generelt: Konferer retningslinjer og sjekklister for rapportering av studier, som STROBE for observasjonelle studier og CONSORT for randomiserte kontrollerte studier. Vi anbefaler generelt at du rådfører deg med en person med metodekompetanse før studiestart.

Forslag til litteratur

• Spør først, regn siden. Leder i nr. 1/2013
• God planlegging gir bedre forskning. Leder i nr. 5/2013
• Altman DG. Practical statistics for medical research. London: Chapman & Hall, 1991
• Nyttig bok i medisinsk statistikk. Anmeldelse i nr. 5/2006
• Nyttig og nødvendig for forfattere, redaktører og fagvurderere. Anmeldelse i nr. 2/2008