Kursuse eesmärk on tutvustada meditsiinistatistikas kasutatavaid mõisteid ja meetodeid ning arendada oskusi nende iseseisvaks kasutamiseks.

The goal of the course is to give an introduction to the concepts and methods used in medical statistics, and to develop the skills of applying the methods independently.

Õppeaine läbinud üliõpilane:
- tunneb ja oskab kasutada haiguse esinemise mõõtmisega seotud suuruseid;
- tunneb kliiniliste uuringute ja teab, millal neid kasutatakse;
- tunneb ja oskab kasutada mõju hindamise parameetreid;
- tunneb võimalikke süstemaatilise vea allikaid kliiniliste uuringute planeerimisel ja läbiviimisel, ning teab, kuidas neid vältida;
- teab, mis on tegurimõjude segamine, ning kuidas seda kontrollida ja vältida;
- tunneb ja oskab kasutada regressioonanalüüsi;
- tunneb ellujäämise andmete analüüsi metoodikaid ja oskab neid kasutada;
- teab, mis on etioloogilised ja prognoosmudelid, ja millal neid kasutatakse;
- teab, kuidas faktorite koostoimet uuritakse ja iseloomustakse;
- tunneb ja kasutab erialast sõnavara, ning omab paremat erialast suulist ja kirjalikku väljendusoskust.

After completing the course the student:
- knows the measures used to assess disease occurrence and can use them;
- knows study designs and when they are used;
- knows the measures of effect and can use them;
- knows different types of biases that may occur in the design and in conduction of clinical studies and how to avoid them;
- knows what is confounding, how to control for it and prevent it;
- understands and is able to use regression analysis;
- knows the methods of survival data analysis and can use them;
- knows what are etiological and prognostic models, and when they are used;
- knows how interactions between risk factors are evaluated and reported;
- knows and uses professional vocabulary, and has improved oral and written communication skills.

Õppeaines läbitavad teemad: Haiguse esinemise mõõtmine; kliiniliste uuringute tüübid; mõju hindamise parameetrid; võimalikud süstemaatilised vead uuringute planeerimisel ja läbiviimisel; tegurimõjude segamine; regressioonanalüüs; ellujäämuse andmete analüüs; etioloogilised ja prognoosmudelid; faktorite koostoime uurimine.
Kursuse iseseisvaks tööks on loengutes käsitletud teemade põhjal ülesannete lahendamine kahe kirjaliku kodutöö raames. Praktilise tegevusena sooritatakse kaks praktikumitööd, mis hõlmavad statistiliste mudelite loomist ja analüüsimist. Kursuse jooksul toimub eelnevalt kokkulepitud aegadel kaks kirjalikku kontrolltööd õpiväljundite kontrollimiseks.

Topics of the course: Measuring disease occurrence; study designs; measures of effect; bias in the design and in the conduction of clinical studies; confounding; regression analysis; the analysis of survival data; etiological and prognostic models; examining interactions between risk factors.
The course includes two written home assignments which involve solving problems based on the topics covered in the lectures. There are also two practical assignments on the topic of creating and analysing statistical models. The course includes two written tests at prearranged times in order to assess the learning outcomes.

Hinde kujundavad kaks kirjalikku kontrolltööd, kaks praktikumitööd ja kaks kirjalikku kodutööd.

The grade is formed on the basis of two written tests, two practical assignments and two written home assignments.

Töö õppekirjandusega, ülesannete lahendamine.

Reading course literature, solving home assignments.

Martin Bland „An Introduction to Medical Statistics“ Oxford University Press, 2015
Aviva Petrie, Caroline Sabin „Medical Statistics at a Glance“ Wiley-Blackwell, 2009

Jana Holmar, nooremprofessor (IH - tervisetehnoloogiate instituut)