var textForPages = ["Informační brožura           k edukačnímu semináři                   Analýza klinických a epidemiologických dat:          od přípravy dat až po vizualizaci výsledků            11.–12. září 2018          Rakvice                                           Edit‘â‹ǣ  ‘žæ  ƒ˜ŽÀǡ  ƒ—„  ”‡‰‘”","","Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky              Institut biostatistiky a analýz Lékařské fakulty Masarykovy univerzity              Společné pracoviště                  Analýza klinických a epidemiologických dat:              od přípravy dat až po vizualizaci výsledků                    11.–12. září 2018              Rakvice                   Editoři:              Tomáš Pavlík              Jakub Gregor                    Konání semináře a vydání této publikace byly podpořeny Evropským sociálním fondem,              Operační program Zaměstnanost, projekt „Centrum pro rozvoj technologické platformy              registrů Národního zdravotnického informačního systému, modernizace vytěžování jejich              obsahu a rozšíření jejich informační kapacity: Rozvoj technologické platformy NZIS“ –              CZ.03.4.74/0.0/0.0/15_019/0002748.","© 2018 Masarykova univerzita              ISBN 978-80-210-9031-6               ISBN 978-80-210-9030-9 (brož. vaz.)","Obsah                Úvod ......................................................................................................................................... 4              Národní onkologický registr (NOR) ........................................................................................ 5              Základní epidemiologické charakteristiky kolorektálního karcinomu v ČR .......................... 11               Aplikace joinpoint regrese v epidemiologii ........................................................................... 18              Principy klasifikace a nákladového ocenění hospitalizovaných pacientů .............................. 28              Využití regresních stromů při kultivaci DRG klasifikačního systému ................................... 36              Program screeningu karcinomu tlustého střeva a konečníku a hodnocení jeho výkonnosti ... 41              Interaktivní online reporting v praxi ...................................................................................... 53","Úvod                Vážení čtenáři, milí účastníci semináře,              po roce se vám opět dostává do ruky sborník příspěvků edukačního semináře, tentokrát na              téma Analýza klinických a epidemiologických dat: od přípravy dat až po vizualizaci výsledků.              Letošní  ročník  tematicky  spojuje  dva  předchozí  ročníky,  které  se  zabývaly  strukturou              a obsahem  dat  Národního  zdravotnického  informačního  systému  a  následně  analýzou,              zpracováním a vizualizací dat. Analýza zdravotnických dat je oblast neustále aktuální a její              význam  lze  téměř  donekonečna  dokumentovat  na  příkladech  aplikací  matematických              a statistických modelů v různých oblastech medicíny, epidemiologie a biologie. Analytické              výstupy v podobě souhrnných reportů, ročenek, prezentací a publikací hrají klíčovou roli od              plánování klinických studií pro vzácná onemocnění až po rozhodovací procesy na celostátní              úrovni,  které  mohou  ovlivnit  životy  milionů  lidí.  Co  je  v  současné  době  možná  ale  ještě              důležitější, je správná vizualizace a prezentace výsledků jakožto nezbytný předpoklad pro              jejich korektní pochopení a interpretaci. S ohledem na dnešní uspěchanou dobu je navíc stále              častěji  žádoucí  sdělení  nejpodstatnějších  výstupů  a  informací  na  omezeném  prostoru              a v omezeném čase, kdy bez adekvátních prezentačních dovedností a nástrojů pro interpretaci              získaných  výsledků  cílové  skupině  roste  riziko  nepochopení  nebo  dokonce  nesprávného              výkladu toho, co chce analytik svými výsledky sdělit.              Letošní  seminář  proto  bude  problematiky  obou  předchozích  ročníků  propojovat  a  bude              zaměřen  prakticky  tak,  aby  si  studenti  jednotlivé  metodické  přednášky  vyzkoušeli  na              simulovaných datech nejen po stránce analytické, ale i po stránce prezentační a interpretační.              Hlavní pozornost je stejně jako loni soustředěna na týmovou spolupráci. Jednotlivé úvodní              příspěvky  a  jim  odpovídající  workshopy  reflektují  hlavní  metodické  oblasti,  které  Ústav              zdravotnických informací a statistiky ČR řeší v rámci hodnocení onkologických onemocnění:              epidemiologické  modelování  trendů,  identifikace  nákladných  pacientů  a  hodnocení              dostupnosti  skríningového  programu.  Vyvrcholením  programu  semináře  je  pak  prezentace              výsledků jednotlivých týmů s využitím volně dostupných vizualizačních nástrojů.               Za celý organizační tým edukačního semináře se na setkání v Rakvicích těší                              RNDr. Jiří Jarkovský, Ph.D.                             RNDr. Martin Komenda, Ph.D.                             RNDr. Ondřej Májek, Ph.D.                             RNDr. Tomáš Pavlík, Ph.D.                             odborní garanti semináře, ÚZIS ČR \& IBA LF MU                                                                    4","Národní onkologický registr (NOR)                                                  Jan Mužík                              Ústav zdravotnických informací a statistiky ČR, Praha                     Institut biostatistiky a analýz, Lékařská fakulta, Masarykova univerzita, Brno                                          e-mail: muzik@iba.muni.cz                      Abstrakt                    Národní  onkologický  registr  (NOR)  je  nejdůležitějším  zdrojem  dat  o  epidemiologii                    novotvarů v České republice. Údaje jsou sledovány na populační úrovni kontinuálně od                    roku 1976 doposud, do roku 2016 včetně obsahuje NOR více než 2,4 milionu záznamů                    novotvarů.  Data  NOR  jsou  využívána  nejen  pro  hodnocení  epidemiologické  zátěže                    (incidence,  mortalita,  prevalence),  ale  spolu  s dalšími  zdroji  dat  (údaje  o  zemřelých,                    údaje  o  hospitalizacích  a  léčbě)  v rámci  Národního  zdravotnického  informačního                    systému (NZIS), slouží také k hodnocení výsledků léčebné péče o pacienty s novotvary                    na  populační  úrovni  a  pro  plánování  léčebné  péče  o  pacienty  s novotvary  pomocí                    predikčních modelů epidemiologie a léčebné zátěže.                    Klíčová slova                    novotvary, registry, epidemiologie                 1. Co je to Národní onkologický registr              1.1. Účel registru a legislativní ukotvení               Národní  onkologický  registr  (NOR)  je  součástí  Národního  zdravotnického  informačního              systému (NZIS), jeho účelem je registrace onkologických onemocnění a periodické sledování              jejich dalšího vývoje, tj. shromažďování dat, jejich verifikace, ukládání, ochrana a zpracování.              NOR  poskytuje souhrnné údaje pro statistické přehledy jak na národní, tak  i mezinárodní              úrovni,  dále  pro  epidemiologické  studie  a  zdravotnický  výzkum.  NOR  je  celoplošným              populačním  registrem,  který  navazuje  na  sledování  novotvarů  v  populaci  ČR  zavedené              v 50. letech 20. století a jako populační registr záznamů jednotlivých novotvarů je provozován              ÚZIS ČR od roku 1976. Do roku 2016 včetně obsahuje NOR více než 2,4 milionu záznamů              novotvarů.              Údaje NOR slouží také k podpoře včasné diagnostiky a léčby novotvarů a přednádorových              stavů, ke sledování trendů jejich výskytu, příčinných faktorů a společenských důsledků. Na              populační úrovni jsou hodnoceny také výsledky léčby novotvarů formou analýzy přežití.               Souhrnná  data  jsou  podkladem  pro  tvorbu,  realizaci  a  vyhodnocování  preventivních              zdravotnických  programů  a  pro  odhady  potřebných  finančních  nákladů  na  zabezpečení              komplexní onkologické péče.               Anonymní individuální data mohou být poskytnuta pro epidemiologické studie a zdravotnický              výzkum v souladu s platnými zákony a se souhlasem správce NOR (ÚZIS ČR) a Rady NOR              (odborný poradní orgán správce NOR).              NOR je členem IACR (Mezinárodní asociace onkologických registrů) v Lyonu, spolupracuje              s Evropskou sítí onkologických registrů (ENCR) a udržuje kontakt s registry v zahraničí. NOR              je nedílnou součástí komplexní onkologické péče v ČR.                                                     5","Předávání údajů do NOR se řídí platnou legislativou, zejména těmito právními předpisy:                  x   Zákon  č.  372/2011  Sb., o  zdravotních  službách  a podmínkách  jejich  poskytování                      (zákon o zdravotních službách) ve znění pozdějších předpisů                  x   Vyhláška  č.  373/2016  Sb.,  o  předávání  údajů  do  Národního  zdravotnického                      informačního systému, včetně příloh                  x   Zákon č. 101/2000 Sb., o ochraně osobních údajů a o změně některých zákonů, ve                      znění pozdější pozdějších předpisů                  x   Nařízení  Evropského  parlamentu  a  Rady  (EU)  2016/679  ze  dne  27.  dubna  2016                      o ochraně fyzických osob v souvislosti se zpracováním osobních údajů a o volném                      pohybu  těchto  údajů  a  o  zrušení  směrnice  95/46/ES  (obecné  nařízení  o  ochraně                      osobních údajů)              Předávání údajů do NOR a jeho organizace jsou blíže specifikovány v metodice NZIS pro              NOR,  jejích  aktuální  verze  je  k dispozici  na  stránkách  ÚZIS  ČR  (www.uzis.cz)  v sekci              věnované národnímu onkologickému registru.              1.2. Klasifikační systémy používané v NOR               Při  předávání  údajů  do  databáze  NOR  je  nutno  vycházet  z  klasifikací  platných  v  České              republice:              Mezinárodní  statistická  klasifikace  nemocí  a  přidružených  zdravotních  problémů  –              10. revize              Zkráceně označovaná jako MKN-10, aktualizovaná verze platná od 1. 1. 2013, viz předpis              č. 426/2012 Sb. – sdělení Českého statistického úřadu o aktualizaci Mezinárodní statistické              klasifikace nemocí a přidružených zdravotních problémů (MKN-10).              Aktuální verze MKN-10 je k dispozici na adrese http://www.uzis.cz/katalog/klasifikace/mkn).              Během vývoje byly v NOR postupně používány MNK 8. revize (do roku 1978), 9. revize (do              roku 1993) a nyní 10. revize (od roku 1994 do současnosti).              Mezinárodní klasifikace nemocí pro onkologii – 3. vydání              Zkráceně  označovaná  jako  MKN-O-3,  vydal  ÚZIS  ČR  v  roce  2004.  MKN-O-3  je  v  ČR              zavedena od 1. 1. 2005, viz Sdělení ČSÚ č. 49 ze dne 17. 1. 2005, částka 11/2005 Sb.               MKN-O-3 představuje dvojí klasifikaci s kódovacími systémy jednak pro topografii, jednak              pro morfologii. Topografický kód popisuje místo původu nádoru a používá stejné třímístné              a čtyřmístné  kategorie  (kódy).  To  umožňuje  vyšší  specificitu  pro  kódování  nemaligních              nádorů,  než  je  možné  v  MKN-10.  Morfologický  kód  popisuje  buněčný  typ  tvořící  nádor,              biologickou aktivitu nádoru (popisuje charakteristiky nádoru jako takového) a stupeň jeho              diferenciace (grade) od okolní tkáně.              Elektronická verze této publikace je k dispozici na internetové adrese              http://www.uzis.cz/katalog/klasifikace/mkn-mezinarodni-klasifikace-nemoci-pro-onkologii.              Během vývoje byly v NOR postupně používány MKN-O 1. vydání (od roku 1983 do roku              1993), 2. vydání (od roku 1994 do roku 2004) a nyní 3. vydání (od roku 2005 do současnosti).              TNM klasifikace zhoubných novotvarů               TNM je systém pro popis anatomického rozsahu novotvaru založený na určení tří složek: T –              rozsah primárního nádoru, N – nepřítomnost či přítomnost a rozsah metastáz v regionálních              mízních uzlinách, M – nepřítomnost či přítomnost vzdálených metastáz. Na základě T, N a M                                                      6","určeného klinickým vyšetřením a/nebo pooperačním/patologickým vyšetřením je odvozeno              stadium onemocnění.              Elektronická   verze   této   publikace   je   k   dispozici   na   internetové   a  d  r  e  s  e              http://www.uzis.cz/katalog/klasifikace/tnm-klasifikace-zhoubnych-novotvaru.              Během vývoje byly v NOR postupně používány TNM klasifikace 2. revize (do roku 1981),              3. revize (1982–1994), 4. revize (1995–2000), 5. revize (2001–2004), 6. revize (2005–2010)              a nyní 7. revize (od roku 2011 do současnosti). TNM klasifikace 8. revize bude v datech NOR              v platnosti od 1. 1. 2019.               1.3. Jak vznikají záznamy novotvarů v NOR              Povinnost nahlásit novotvar do NOR má každý poskytovatel zdravotních služeb, který stanovil              diagnózu, a každý poskytovatel zdravotních služeb, který odpovídá za léčení a dispenzarizaci              onemocnění vybraných diagnóz ze skupiny novotvarů (bližší specifikace viz metodika NOR              na stránkách registru):                  x   zhoubné novotvary (C00–C97),                  x   novotvary in situ (D00–D09),                  x   novotvary nejistého nebo neznámého chování (D37–D48).               Údaje jsou předávány v rozsahu podle formuláře „Incidence a léčba zhoubného novotvaru“              (viz obrázek 1), který je třeba vyplnit a předat na příslušné územní (okresní) pracoviště NOR              podle místa trvalého bydliště pacienta, a to ve dvou termínech od data stanovení diagnózy: do              jednoho  měsíce  1.  část  formuláře  o  diagnóze  a  jejím  stanovení,  do  osmi  měsíců  2.  část              formuláře o léčbě novotvaru.               Územní pracoviště NOR následně zajistí kontrolu, validaci a kompletaci údajů uvedených na              zaslaných hlášeních spolu s dalšími informacemi dostupnými ve zdravotnické dokumentaci              a zapíše novotvar  do  centrální  databáze  pomocí  aplikace NOR  v prostředí  registrů  rezortu              ministerstva zdravotnictví.              Poskytovatel zdravotních služeb, který poskytuje pacientovi s novotvarem dispenzární péči,              má za povinnost vyplnit a zaslat příslušnému územnímu pracovišti NOR „Kontrolní hlášení              novotvaru“,  ve  kterém  se  sleduje  vývoj  nádorového  onemocnění  (remise,  relaps,  atd.)              a následovně  prováděná  protinádorová  léčba  od  uzavření  hlášení,  nebo  od  posledního              kontrolního hlášení. Kontrolní hlášení se požaduje ve stanovených intervalech jeden rok, dva,              tři, čtyři, pět, sedm, deset let a dále vždy po pěti letech a při úmrtí.                 2. Využití dat Národního onkologického registru              2.1. Hodnocení epidemiologie novotvarů               Nejběžnějším  typem  výstupů,  které  využívají  data  NOR,  jsou  analýzy  zaměřené  na              epidemiologii  definovaných  nádorových  onemocnění.  Epidemiologie  je  standardně              popisována pomocí incidence, mortality a prevalence, a to v trendech či za definované období,              za celou populaci nebo za jednotlivé územní celky v rámci ČR (kraje, okresy atd.). Dále jsou              uváděny  věkové  charakteristiky  pacientů  (věková  struktura,  věkově  specifická  incidence,              mortalita či prevalence) a údaje o stadiu, tedy pokročilosti onemocnění při diagnóze (za období              nebo v trendu). Na významu v posledních letech nabývá také informace o pořadí novotvaru              zjištěného  u  pacienta  –  v populaci  pozorujeme  rostoucí  podíl  novotvarů,  které  byly              diagnostikovány u osob, u nichž se již jiné nádorové onemocnění dříve vyskytlo.                                                      7","Obrázek  1.  Formulář  „Incidence  a  léčba  zhoubného  novotvaru“  pro  předávání  údajů  do              Národního onkologického registru.                                                       8","Základní  epidemiologické  výstupy  z dat  NOR  jsou  nejsnadněji  dostupné  na  portálu              epidemiologie nádorů www.svod.cz, další údaje jsou k dispozici v publikační řadě Novotvary              vydávané ÚZIS ČR, na portálu Regionální zpravodajství NZIS (http://reporting.uzis.cz/) a na              Portálu zdravotnických ukazatelů (https://pzu.uzis.cz/). Epidemiologické charakteristiky jsou              také standardní součástí řady publikačních výstupu zaměřených na konkrétní onemocnění.               2.2. Hodnocení výsledků léčby na populační úrovni – přežití              Data  NOR  poskytují  kromě  dlouhodobých  epidemiologických  trendů  také  údaje              o dlouhodobém sledování pacientů a umožňují hodnocení výsledků léčby na populační úrovni              formou celkového (pozorovaného) nebo relativního přežití. Relativní přežití je kalkulováno              jako poměr celkového přežití (představuje celkovou pozorovanou mortalitu v souboru pacientů              s  nádorem)  a  tzv.  očekávaného  přežití  (představuje  mortalitu  v  obecné  populaci,  která              odpovídá  sledované  skupině  pacientů  věkem  a  pohlavím),  jinak  řečeno,  relativní  přežití              vyjadřuje celkové přežití korigované na mortalitu spojenou s dalšími chorobami, na něž může              pacient zemřít. Vzhledem k lišící se věkové struktuře pacientů v jednotlivých časových úsecích              bývá relativní přežití dále věkově standardizováno, tzn. výsledné přežití je získáno jako vážený              průměr hodnot relativního přežití v definovaných věkových kategoriích.              Výsledky  hodnocení  přežití  jsou  k dispozici  v publikačních  výstupech  zaměřených  na              jednotlivá onemocnění a na portálu Regionální zpravodajství NZIS (http://reporting.uzis.cz/).               2.3. Predikce vývoje epidemiologie zhoubných novotvarů              Díky  dlouhodobým  trendům  dostupným  v  datech  NOR  je  možné  kromě  popisné              epidemiologické statistiky provádět také pokročilejší analytické zpracování v podobě odhadů              budoucího  vývoje  incidence  a  prevalence  pacientů  s  novotvary  v  následujících  letech.              Metodika predikce incidence vychází z epidemiologického trendu za známé období a koriguje              jej  s  ohledem  na  pravděpodobné  demografické  změny  populace.  Prospektivní  odhad              prevalence  pak  kombinuje  odhady  počtu  nově  diagnostikovaných  pacientů  v  jednotlivých              letech s pravděpodobností jejich přežití do predikovaného kalendářního roku (tedy kombinuje              odhady incidence s odhady 1letého až x-letého přežití dle roku diagnózy daného pacienta).              Tyto  výsledky  jsou následně využívány v plánování onkologické péče a představují jedny              z nejdůležitějších údajů pro zásadní rozhodnutí v této oblasti.              Výsledky  predikcí  jsou  standardně  součástí  publikace  Modrá  kniha  České  onkologické              společnosti,  která  definuje  doporučení  léčby  onkologických  pacientů  v ČR  (dostupné  na              www.linkos.cz).                3. Další vývoj Národního onkologického registru               S ohledem na rozvoj a rozšiřováním datových zdrojů dostupných v rámci NZIS a s ohledem              na změny v organizaci léčebné péče o onkologické pacienty, které od založení NOR proběhly,              se  stává  současný  způsob  sběru  dat  NOR  déle  neudržitelným.  V současné  době  probíhá              transformační  proces,  jehož  cílem  je  snížení  rozsahu  údajů  předávaných  poskytovateli  na              nezbytný základ zaměřený na diagnózu novotvaru a rozšíření využití již existujících zdrojů dat              dostupných v NZIS. Zásadním krokem je také přechod na elektronické předávání údajů přímo              z informačních systémů poskytovatelů.              Všechny  výše  popsané  transformační  kroky  však  musí  proběhnout  tak,  aby  nenarušily              dlouhodobou  kontinuitu  sběru  dat  NOR  a  neovlivnili  úplnost  a  kvalitu  záznamů.  Data                                                       9","Národního  onkologického  registru  jsou  totiž  nenahraditelným  zdrojem  informací  a  plným              právem je lze označit za „rodinné stříbro“ české onkologie.                 4. Literatura              Ederer, F., Axtell, L. M., Cutler, S. J.: The relative survival rate: A statistical methodology. National                 Cancer Institute Monograph 1961; 6: 101–121.              Brenner, H., and Hakulinen, T.: On crude and age-adjusted relative survival rates. Journal of Clinical                 Epidemiology 2003; 56: 1185–1191.              Internetové zdroje:              URL 1: Ústav zdravotnických informací a statistiky ČR: Národní onkologický registr (NOR), dostupné                 z http://www.uzis.cz/registry-nzis/nor [citováno dne 17. 8. 2018]              URL 2: Dušek, L., Mužík, J., Kubásek, M., Koptíková, J., Žaloudík, J., Vyzula, R.: Epidemiologie                 zhoubných nádorů v České republice [online]. Masarykova univerzita, Brno 2005, dostupné                 z http://www.svod.cz. Verze 7.0 [2007], ISSN 1802 – 8861. [citováno dne: 29. 7. 2018]              URL 3: Český statistický úřad, dostupné z https://www.czso.cz/ [citováno dne: 29. 7. 2018]                                                                                                 10","Základní epidemiologické charakteristiky                                 kolorektálního karcinomu v ČR                                                Denisa Krejčí                              Ústav zdravotnických informací a statistiky ČR, Praha                     Institut biostatistiky a analýz, Lékařská fakulta, Masarykova univerzita, Brno                                       e-mail: denisa.krejci@iba.muni.cz                      Abstrakt                    Prezentovaná data dokládají vysokou zátěž české populace kolorektálním karcinomem,                    ročně je v ČR nově diagnostikováno téměř 8 000 pacientů s tímto zhoubným novotvarem                    a přibližně 3 500 pacientů na tento nádor umírá. Prevalence, tedy počet žijících osob,                    které mají nebo měly diagnostikovaný tento typ nádoru, dosáhla v roce 2016 hodnoty                    57 730 osob ve srovnání s rokem 2006 tak vzrostla o 43 %. V ČR je nadto skoro polovina                    nových pacientů s kolorektálním karcinomem diagnostikováno v klinickém stadiu III                    nebo vyšším, což významně zhoršuje prognózu pacientů a dosažitelné výsledky léčby.                    Již  z těchto  základních  epidemiologických  hodnot  je  jasné,  že  kolorektální  karcinom                    představuje závažný zdravotní problém v české populaci.                    Klíčová slova                     Kolorektální karcinom, incidence, mortalita, prevalence                1. Dostupná data              Hlavním zdrojem dat o epidemiologii zhoubných nádorů je Národní onkologický registr ČR              (NOR). Dnes je NOR nedílnou součástí komplexní onkologické péče a při 100% pokrytí české              populace obsahuje za období 1977–2016 více než 2,4 milionu záznamů. Registrace novotvarů              je legislativně zakotvena a je povinná (URL 1). Široké veřejnosti jsou tato data přístupná na              webovém portálu www.svod.cz (URL 2).              Jako součást monitoringu české populace zpracovává Český statistický úřad (URL 3) data              o demografické  struktuře  obyvatelstva  ČR.  Data  postihují  demografické  charakteristiky              populace, zejména celkový počet obyvatel, věkovou strukturu, očekávanou délku života, atd.              Zdrojem údajů o populační mortalitě zhoubných novotvarů v ČR je databáze příčin úmrtí,              kterou rovněž zpracovává ČSÚ dle mezinárodních metodik na základě údajů z listu o prohlídce              mrtvého (ICD-10 klasifikace).                2. Základní epidemiologické ukazatele               Mezi základní epidemiologické ukazatele patří incidence, mortalita a prevalence.              2.1. Incidence              Incidence  je  definována  jako  počet  nově  diagnostikovaných  onemocnění  ve  sledované              populaci  v  určitém  časovém  intervalu.  Časový  interval  je  nejčastěji volen  jako  jeden rok.              V epidemiologii novotvarů je incidence často vztažena na 100 000 obyvatel dané populace.              V tomto případě pak hovoříme o tzv. hrubé incidenci (crude incidence), která je definována              jako podíl počtu nově diagnostikovaných onemocnění v dané populaci v daném období a počtu                                                     11","osob v dané populaci v daném období (podle použití se osobami rozumí celá populace, pouze              muži nebo pouze ženy). Hrubá incidence tedy zohledňuje rozsah populace, nezohledňuje však              její  věkovou  strukturu.  V  případě,  kdy  sledovaná  populace  představuje  osoby  v určitém              věkovém  intervalu, hovoříme  o  tzv.  věkově  specifické  incidenci (age-specific incidence),              která je definována obdobně jako hrubá incidence, ovšem pro vymezenou věkovou skupinu.               2.2. Mortalita              Mortalita  neboli  úmrtnost  je  definována  jako  počet  zaznamenaných  úmrtí  na  onemocnění              ve sledované populaci v určitém časovém intervalu. Časový interval je opět nejčastěji volen              jako jeden rok. Analogicky jako v případě incidence vztahujeme mortalitu na 100 000 obyvatel              a  hovoříme  o tzv. hrubé  mortalitě  (crude  mortality)  definované  jako  podíl  počtu              zaznamenaných úmrtí v dané populaci v daném období a počtu osob v dané populaci v daném              období.  Stejně  jako  u incidence  hovoříme  také  zde  o věkově  specifické  mortalitě              (age-specific mortality), tj. mortalitě vztažené k určitému věkovému intervalu.              2.3. Prevalence              Prevalence je definována jako počet žijících osob, které mají v dané době určité onemocnění              či prodělaly toto onemocnění v minulosti. Tedy například do prevalence zhoubných novotvarů              (ZN) kolorekta v roce 2016 se budou počítat všechny žijící osoby, kterým byl v roce 2016              diagnostikován  ZN  kolorekta,  ale  také  všechny  žijící  osoby,  kterým  byl  ZN  kolorekta              diagnostikován kdykoli v minulosti.              U prevalence rozlišujeme dva základní typy – prevalenci okamžikovou a intervalovou.              Okamžiková prevalence  (point  prevalence)  se vztahuje ke konkrétnímu  okamžiku v čase              a udává,  kolik  se  v daném  časovém  okamžiku  vyskytuje  v populaci  osob  s uvažovanou              diagnózou. Okamžiková prevalence je definována jako podíl počtu všech nemocných osob              v dané populaci v daném okamžiku a počtu osob v dané populaci v témže okamžiku (nejčastěji              k 31.12), nejčastěji vztažená na 100 000 obyvatel.              Intervalová prevalence (period prevalence) vyjadřuje podíl počtu žijících pacientů v daném              časovém  intervalu  a  počtu  středního  stavu  obyvatelstva  ve sledované  populaci  pro  stejný              časový interval, opět nejčastěji vztažená na 100 000 obyvatel.              Pro nádorová onemocnění, která jsou dobře léčitelná a doba přežití pacientů je tedy dlouhá,              platí, že prevalence v určitém roce bude mnohonásobně vyšší než incidence pro daný rok.              Naopak  pro  nádorová  onemocnění,  u kterých  je  dožití  pacientů  krátké,  budou  hodnoty              prevalence  a  incidence  srovnatelné  (Bencko  et  al.,  2003).  Vzájemný  vztah  základních              epidemiologických ukazatelů – incidence, mortality a prevalence je ilustrován na obrázku 1.                3. Věková standardizace epidemiologických ukazatelů               Jedním z častých úkolů v epidemiologii zhoubných nádorů je porovnání epidemiologických              ukazatelů v různých populacích. V případě že populace nebudou mít stejné věkové složení,              bude využití hrubé incidence či mortality značně zkreslené. Tomu lze předejít tak, že ukazatele              standardizujeme,  tj.  převedeme  na  společný  základ  a  místo  hrubých  ukazatelů  se  pak              porovnávají ukazatele standardizované.              Pro výpočet věkově standardizovaných ukazatelů existuje mnoho různých přístupů. Obecně              lze  tyto  přístupy  rozdělit  do  dvou  hlavních  kategorií  –  přímá  standardizace  (direct              standardization) a nepřímá standardizace (indirect standardization) (Bencko et al., 2003).                                                      12","Obrázek 1. Vzájemný vztah základních epidemiologických ukazatelů (upraveno z:              https://www.pinterest.co.uk/pin/570057265307885435/)               3.1. Přímá standardizace              Principem přímé standardizace je přepočet epidemiologických ukazatelů na teoretický počet,              který by příslušel dané populaci, kdyby mělo obyvatelstvo této populace stejné věkové složení              jako  zvolená  standardní  populace  (Klener,  2002).  Výsledkem  je  teoretický  ukazatel  ASR              (age-standardized rate), který vyjadřuje, jaký by byl počet onemocnění na 100 000 osob,              kdyby zkoumaná populace měla stejnou věkovou strukturu jako populace standardní.              Pro  volbu  standardní  populace  nejsou  žádná  obecně  uznávaná  pravidla  a  její  volba  závisí              především na cílech naší analýzy. Budeme-li například porovnávat incidenci v jednotlivých              krajích  České  republiky,  můžeme  jako  standardní  populaci  zvolit  populaci  celé  České              republiky  (Bencko  et  al.,  2003).  V  případě  mezinárodního  srovnání  se  jako  standardní              populace nejčastěji volí světová či evropská standardní populace. Standardní světová populace              byla  stanovena  v  roce  1960  (Segi,  1960),  evropská  pak  v  roce  1976  (Waterhouse,  1976).              Světová zdravotnická organizace v roce 2001 zareagovala na kontinuální stárnutí populace              a vydala novou světovou populaci (Ahmad et al., 2001). Ze stejného důvodu vydal statistický              úřad Evropské unie (Eurostat) v roce 2013 také novou evropskou populaci (Pace et al., 2013).                4. Epidemiologie kolorektálního karcinomu v ČR               4.1. Incidence a mortalita              Kolorektální karcinom je jednou z nejčastějších onkologických diagnóz a ve všech vyspělých              státech jeho incidence setrvale narůstá. Česká republika navíc bohužel obsazuje přední místa              v mezinárodním srovnání. Podle nejnovějších dat GLOBOCAN z roku 2012 (URL 4) stojí              česká populace mužů v evropském přehledu na 3. místě za Slovenskem a Maďarskem, u žen              potom obsazujeme 10. nejvyšší pozici v Evropě. Populační zátěž je skutečně vysoká, ročně je              v ČR nově diagnostikováno kolem 8 000 pacientů s tímto karcinomem a téměř 3 500 pacientů              na něj zemře. U mužů je incidence i mortalita kolorektálního karcinomu vyšší než u žen.              Kromě  absolutních  počtů  nově  diagnostikovaných  případů  a  úmrtí  za  1  rok  lze  incidenci              (a mortalitu) kolorektálního karcinomu vyjádřit formou přepočtu na 100 000 osob v populaci              (obrázek 2) či standardizovat na určitý věkový standard (obrázek 3); nejčastěji je používán              světový  věkový  standard  ASR-W  nebo  evropský  věkový  standard  ASR-E.  Tyto  přepočty                                                    13","umožňují  srovnávat  incidenci  (i  mortalitu)  kolorektálního  karcinomu  v  České  republice              s ostatními zeměmi.                                      Obrázek 2. Hrubá incidence a mortalita ZN kolorekta v ČR.                                        Obrázek 3. Věkově standardizovaná incidence ZN kolorekta v ČR               4.2. Prevalence               V  posledních  letech  lze  pozorovat  náznaky  zlepšení  epidemiologické  situace,  především              stabilizaci či dokonce pokles mortality (viz výše), což ovšem vede k nárůstu prevalence, tedy              počtu žijících osob, které mají nebo měly diagnostikovaný kolorektální karcinom (obrázek 4).              Prevalence dosáhla v roce 2016 hodnoty 57 730 osob a ve srovnání s rokem 2006 tak vzrostla              téměř o 43 %.                                                        14","Obrázek 4. Trendy prevalence ZN kolorekta v ČR                                                 Obrázek 5. Záchyt klinických stadií u kolorektálního karcinomu v ČR                                                             15","Obrázek 6. Věk pacientů s kolorektálním karcinomem               4.3. Klinická stadia              Je všeobecně známo, že záchyt onkologického onemocnění v méně pokročilém klinickém              stadiu (anebo nejlépe ve fázi prekancerózy, ještě před vznikem vlastního zhoubného nádoru)              výrazně zvyšuje naději na dobrý výsledek léčby a na dlouhodobé přežití. Dostupná populační              data o kolorektálním karcinomu bohužel ukazují, že v ČR je i nadále velmi vysoký podíl              nových  pacientů  s  kolorektálním  karcinomem  diagnostikován  v  klinickém  stadiu  III  nebo              vyšším (obrázek 5). To samozřejmě významně zhoršuje dosažitelné výsledky léčby a také                                                       16","zvyšuje náklady na léčbu, která je nejdražší právě u pokročilých stadií nemoci. Situace se navíc              v čase nijak zvlášť nelepší.              4.4. Věková struktura pacientů               Kolorektální karcinom ve velké míře postihuje pacienty v produktivním věku. Typický věk              českého pacienta s kolorektálním karcinomem sice leží v intervalu 60–79 let, ale téměř 19 %              všech  nemocných  je  mladších  než  60  let  (obrázek  6A).  Prudký  nárůst  incidence  tohoto              onemocnění  pak  začíná  již  po  45.  roce  života.  Profil  věkově  specifické  incidence              kolorektálního karcinomu  (obrázek  6B) ukazuje, jak závažným problémem je kolorektální              karcinom v nejvyšších věkových kategoriích (URL 5).                5. Závěr               Tato  kapitola  dokládá,  že  i  přes  vysokou  incidenci  kolorektálního  karcinomu  se  daří              dlouhodobě  stabilizovat  mortalitu,  což  následně  vede  k  významnému  nárůstu  celkové              prevalence pacientů.                6. Literatura               Ahmad, O. B., Boschi-Pinto, C., Lopez, A. D., et al. 2001. Age standardization of rates: A new WHO                 standard. GPE Discussion Paper Series.  31, World Health Organization.              Bencko, V., Zvárová, J., MALÝ, M. 2003. Statistické metody v epidemiologii. Praha: Karolinum.                 svazek 1. ISBN 978-80-246-0763-4.              Klener, P. 2002. Klinická onkologie. Praha: Karolinum. ISBN 978-80-246-0468-8.              Pace, M., Cayotte, E., Agafitei, L., et al. 2013. Revision of the European Standard Population: report of                 Eurostat’s task force: 2013. ISBN 978-92-79-31094-2.              Segi, M. 1960. Cancer mortality for selected sites in 24 countries. Tokohu, University School of                 Medicine, Japan.              Waterhouse, J., Muir, C., Correa, P., Powell, J. 1976. Cancer incidence in five continents. Lyon: IARC.                 3: 456.              URL 1: Ústav zdravotnických informací a statistiky ČR: Národní onkologický registr (NOR), dostupné                 z http://www.uzis.cz/registry-nzis/nor [citováno dne 29. 7. 2018]              URL  2:  Dušek, L.,  Mužík,  J.,  Kubásek,  M.,  Koptíková,  J.,  Žaloudík,  J.,  Vyzula,  R.:  Epidemiologie                zhoubných  nádorů  v  České  republice  [online].  Masarykova  univerzita,  Brno  2005,  dostupné                z http://www.svod.cz. Verze 7.0 [2007], ISSN 1802 – 8861. [citováno dne: 29. 7. 2018]              URL 3: Český statistický úřad, dostupné z https://www.czso.cz/ [citováno dne: 29. 7. 2018]              URL 4: Ferlay, J., Soerjomataram, I., Ervik, M., Dikshit, R., Eser, S., Mathers, C., Rebelo, M., Parkin,                 D.M., Forman, D., Bray, F.: GLOBOCAN 2012 v1.0, Cancer Incidence and Mortality Worldwide:                 IARC CancerBase No. 11 [online]. International Agency for Research on Cancer, Lyon (France)                 2013, dostupné z https://globocan.iarc.fr [citováno dne 29. 7. 2018]              URL 5: Dušek, L., Zavoral, M., Májek, O., Suchánek, Š., Mužík, J., Pavlík, T., Šnajdrová, L., Gregor,                 J. Kolorektum.cz – Program kolorektálního screeningu v České republice [online]. Masarykova                 univerzita, Brno, 2018. dostupné z http://www.kolorektum.cz. ISSN 1804-0888. Verze 1.6f.                 [citováno dne: 29. 7. 2018]                                                       17","Aplikace joinpoint regrese v epidemiologii                                                Lucie Pehalová                              Ústav zdravotnických informací a statistiky ČR, Praha                     Institut biostatistiky a analýz, Lékařská fakulta, Masarykova univerzita, Brno                                        e-mail: pehalova@iba.muni.cz                       Abstrakt                    Příspěvek se  zabývá  metodou  joinpoint  regrese,  která  je  představena  jak po  stránce                    teoretické,  tak po  stránce  praktické.  V teoretické  části  je  uvedena  základní  definice                    modelu  a  je  vysvětlen  rozdíl  mezi  roční  procentuální  změnou  a  průměrnou  roční                    procentuální  změnou.  Dále  je  objasněna  problematika  výběru  optimálního  joinpoint                    modelu  a  jsou  shrnuty  základy  dvouvýběrového  porovnávání.  V praktické  části  je                    pak detailně popsána práce s Joinpoint regression programem.                    Klíčová slova                    Joinpoint regrese, časové trendy v epidemiologii, roční procentuální změna, průměrná                    roční procentuální změna, dvouvýběrové porovnávání, Joinpoint regression program                 1. Úvod              Joinpoint  regrese  je  ústřední  metodou  pro  analýzu  časových  trendů  v epidemiologii              nádorových  onemocnění.  Hlavní  výhodou  joinpoint  regrese  oproti  ostatním  metodám  je              přímočará interpretace parametrů, která nám umožňuje jednoduchý popis změn ve sledovaném              časovém trendu. Konkrétním příkladem využití joinpoint regrese může být hodnocení změn              v trendu novotvarů prostaty po zavedení PSA testu (prostate specific antigen) či hodnocení              trendu po zavedení určitého screeningového programu (Kim et al., 2000).               Joinpoint regrese je doporučovanou statistickou metodou pro hodnocení časových trendů na              webu National Cancer Institute of USA a je proto možné dohledat stovky medicínských článků              s onkologickou tématikou, které využívají právě tento model.                2. Definice modelu               Joinpoint regrese představuje regresní model, ve kterém je vysvětlovaná proměnná (incidence              či mortalita) popsána po částech lineární spojitou funkcí. Tato funkce mění svoji směrnici              v několika  obecně  neznámých  bodech  zlomu.  Body  zlomu  se  někdy  nazývají  jako              tzv. joinpoints, z čehož vyplývá název joinpoint regrese. Jednotlivé části lineární funkce se              označují  jako  segmenty.  Ukázkový  výstup  joinpoint  regrese  pro  mortalitu  na  zhoubné              novotvary tlustého střeva a konečníku (C18–C20) ilustruje obrázek 1.                                                              18","50                                             Segment 2                                                                         Segment 3                  40    Segment 1                 Počet na 100 000 osob  30  Bod zlomu (joinpoint)                     20                   10                     0                                                 Rok úmrtí                Obrázek 1. Joinpoint regrese pro mortalitu zhoubných novotvarů tlustého střeva a konečníku               Z matematického úhlu pohledu je model joinpoint regrese popisující závislost proměnné  Y              (incidence/mortalita) na veličině x (čas) definován následovně (Kim et al., 2000):                                                   ା                                                                               ା                                                              ା                  ܧሺܻሻ ൌߤሺݔሻ ൌߚ ൅ߚ ݔ൅ ߜ ሺݔ െ ߬ ሻ ൅ ߜ ሺݔ െ ߬ ሻ ൅ڮ ൅ߜ ሺݔ െ ߬ ሻ ǡ                                    ଵ                                ଴                                                             ଶ                                                                       ௞                                                                             ௞                                          ଵ                                                ଵ                                                       ଶ              kde:              ȾͲǡ Ⱦͳǡ Ɂͳǡ Ɂʹǡ ǥǡ Ɂ   jsou odhadované regresní koeficienty,              ɒͳǡ ɒʹǡ ǥǡ ɒ   jsou neznámé body zlomu,                     +              (ݔെ ߬ )  značí kladnou část přímky ሺݔ െ ߬ ), i = 1,2, …, k.                    ௜                                                 ௜              Z hlediska  analýzy  trendu  je  pro  nás zajímavé  kvantifikovat  rychlost  nárůstu  či  poklesu              v jednotlivých  segmentech.  Pro  kvantifikaci  rychlosti  nárůstu  či  poklesu  je  vhodné  využít              joinpoint  regresi  ve  formě  tzv. log  lineárního  modelu.  Využití  log  lineárního  modelu              znamená,  že  pozorované  hodnoty  incidence  či  mortality  jsou  nejprve  zlogaritmovány              a následně jsou zlogaritmované hodnoty proloženy po částech lineární spojitou funkcí. Při              využití  log-lineárního  modelu  jsou  tedy  hodnoty  incidence  (mortality)  popsány  pomocí              segmentů, které v tomto případě již nejsou části lineárních přímek, nýbrž části exponenciál.              3. Roční procentuální změna              V případě využití log-lineárního modelu můžeme rychlost nárůstu či poklesu v jednotlivých              segmentech  kvantifikovat  pomocí  tzv. roční  procentuální  změny (annual percent              change – APC). APC nám udává konstantní procentuální změnu incidence (mortality) oproti              předchozímu  roku.  Bude-li např.  hodnota  roční  procentuální  změny  v segmentu  popisující              období 1990–2005 rovna 5 %, z interpretačního hlediska to znamená, že v období 1990–2005              dochází k nárůstu incidence (mortality) průměrně o 5 % ročně.              V případě  kvantifikace  nárůstu  či  poklesu  pomocí  roční  procentuální  změny  je  možné              srovnávat pozorovaný trend napříč různými věkovými skupinami nebo odlišnými diagnózami,                                                      19","neboť roční procentuální změna není závislá na absolutních počtech. Tato možnost srovnání              mezi různými skupinami je hlavním důvodem, proč je joinpoint regrese nejčastěji využívána              ve formě log-lineárního modelu.               Bodový  odhad  roční  procentuální  změny  pro  i-tý  segment  je  odvozen  z parametru  ߛ                                                                                         ௜              reprezentující sklon přímky i-tého segmentu (Kleinbaum a Kupper, 1988):                                                  ఊ                                       ܣܲܥ ൌ ሺ݁ ೔ െ ͳሻ כ ͳͲͲǤ               Bodový  odhad  je  vhodné  doplnit  příslušným  intervalem  spolehlivosti  (IS).  Interval              spolehlivosti  nám  jednak poskytuje  informaci  o přesnosti  daného  bodového  odhadu  APC              a také na základě hodnot intervalu spolehlivosti můžeme zhodnotit statistickou významnost              pro  příslušnou  roční  procentuální  změnu.  V případě,  kdy  interval  spolehlivosti  zahrnuje              hodnotu 0,  je  pozorovaná  roční  procentuální  změna  statisticky  nevýznamná.  V opačném              případě je hodnota APC statisticky významná a můžeme říci, že v daném segmentu dochází              ke statisticky významnému nárůstu či poklesu.              95% interval  spolehlivosti  pro  roční  procentuální  změnu  v i-tém  segmentu  je  popsán              následujícím vztahem (Kleinbaum a Kupper, 1988):                                  ܫܵ ଴ǡଽହ  ൌሺ݁ ሺఊ ೔ േ௧ బǡవళఱ ሺேିଶሻכௌாሺఊ ೔ ሻ  െ ͳሻ כ ͳͲͲǡ               kde:              ߛ  je parametr reprezentující sklon i-tého segmentu,               ௜              N je celkový počet pozorování,              ܵܧሺߛ ሻ je standardní chyba parametru ߛ ,                                              ௜                   ௜              ݐ ଴ǡଽ଻ହ ሺ݊ െ ʹሻ značí hodnotu kvantilu Studentova rozdělení s ݊െ ʹ stupni volnosti.                4. Průměrná roční procentuální změna               V předchozí  kapitole  jsme  si  ukázali,  jak určit  roční  procentuální  změnu  pro  jednotlivé              segmenty joinpoint modelu. Někdy však může být užitečné sumarizovat trend pro dané fixní              období (např. posledních 10 let či celé analyzované období). V tomto případě je možné využít              tzv. průměrnou  roční  procentuální  změnu (average annual percent  change  – AAPC).              Průměrná  roční  procentuální  změna  umožnuje  popis trendu  v předem  stanoveném  fixním              intervalu pomocí jednoho čísla.              Výpočet AAPC je založen na váženém průměru ročních procentuálních změn v jednotlivých              segmentech, přičemž váhy jsou rovny délce příslušných segmentů. Matematické vyjádření              průměrné roční procentuální změny je dáno vztahem (Clegg et al., 2009):                                                   σ ݓ ߛ                                   ܣܣܲܥ ൌ ቊ݁ݔ݌ ቆ    ௜ ௜ ቇ െ ͳቋ כ ͳͲͲǡ                                                 σ ݓ ௜                                                      20","kde:              ߛ  je parametr reprezentující sklon přímky i-tého segmentu,               ௜              ݓ  je délka i-tého segmentu.                ௜               Ilustrace výpočtu průměrné roční procentuální změny pro mortalitu na zhoubné novotvary              tlustého  střeva  a  konečníku  je  znázorněna  na  obrázku  2.  Z tohoto  obrázku  si  můžeme              všimnout, že ve chvíli, kdy je průměrná roční procentuální změna počítána pro období, do              kterého  zasahuje  pouze  jeden  segment  joinpoint  modelu,  je  AAPC  rovno  APC  tohoto              segmentu.                    60                                              APC = 1,4                  50  koef. sklonu: 0,025083  koef. sklonu: 0,013824  koef. sklonu: −0,018146                                                                        APC = −1,8                          APC = 2,5                 Počet na 100 000 osob  30  Váha = 8  Váha = 11        Váha = 14                  40                    20                   10                    0                                                    Rok úmrtí                AAPC pro 1983–2016 = {exp[(8 * 0,025083 + 11 * 0,013824 + 14 * −0,018146) / (8 + 11 + 14)] − 1} * 100 = 0,3                AAPC pro 2000–2016 = {exp[(2 * 0,013824 + 14 * −0,018146) / (2 + 14)] − 1} * 100 = −1,4                AAPC pro 2007–2016 = {exp[(10 * −0,018146) / 10] − 1} * 100 = −1,8               Obrázek 1. Joinpoint regrese pro mortalitu zhoubných novotvarů tlustého střeva a konečníku                5. Poloha bodů zlomu               Po  teoretické  stránce  je  nalezení  optimálního  joinpoint  modelu  poměrně  komplikovanou              záležitostí. Při hledání optimálního modelu se musíme totiž vypořádat se hned dvěma úkoly.              Prvním úkolem je určení optimálního počtu bodů zlomu a druhý úkol spočívá ve stanovení              polohy  těchto  bodů  zlomu.  Počtu  bodů  zlomu  bude  věnována  kapitola  6.  V této  chvíli              předpokládejme,  že  počet  bodů  zlomu  je  daný,  a  zaměříme  se  na  odhad  jejich  optimální              polohy. Pro řešení tohoto problému lze využít obecně dva různé přístupy. Jedná se o metodu              prohledávání mřížky nebo tzv. Hudsonovu metodu.              Metoda prohledávání mřížky (grid search) předpokládá, že se bod zlomu bude nacházet              v x-ové souřadnici některé z pozorovaných hodnot (Lerman, 1980). Tato metoda tak vytvoří              „mřížku“ možných poloh bodů zlomu a mezi těmito modely vybere takový, pro který je suma              reziduálních  čtverců  minimální.  Z omezující  podmínky,  kterou  klademe  na  polohu  bodu                                                      21","zlomu,  vyplývá,  že  pomocí  metody  prohledávání  mřížky  nemusíme  vždy  dostat  zcela              optimální řešení. Lepšího výsledku můžeme dosáhnout „zjemněním mřížky“, ve které budeme              optimální model hledat. „Zjemnění mřížky“ znamená, že mezi každý bod x-ové souřadnice              pozorovaných hodnot přidáme několik dalších bodů, ve kterých se může bod zlomu nacházet.              Druhým  možným  přístupem  pro  nalezení  polohy  bodů  zlomu  je  Hudsonova  metoda              (Hudson’s method) (Hudson, 1966). Tato metoda prochází prostor polohy bodů zlomu spojitě,              a  tak vede  k nalezení  skutečně  optimálního  modelu  (Yu  et  al.,  2007).  Daní  za  nalezení              optimálního modelu je mnohonásobně vyšší výpočetní náročnost.               Pro hledání optimálního modelu v analýze trendu onkologických dat je ve většině případů              naprosto dostatečné využití metody prohledávání mřížky. Někdy je dokonce žádoucí, aby byly              body  zlomu  určeny  jako  hodnoty  z pozorovaných  dat.  Z interpretačního  hlediska  je  totiž              vhodnější, aby byl bod zlomu určen jako např. rok 2000 a ne jako rok 2000,37.                 6. Počet bodů zlomu              Druhým cílem joinpoint regrese je určení optimálního počtu bodů zlomu. V ideálním případě              by počet bodů zlomu měl být určen na základě apriorních znalostí problému. Tato situace              však v praxi nastane pouze málokdy. Častěji se setkáme s přístupem, že je vytvořeno více              modelů  s různým  počtem  bodů  zlomu  a  následně  se  optimální  model  vybere  na  základě              určitého statistického přístupu.              Prvním  možným  přístupem  je  využití  některého  z informačních  kritérií,  přičemž              nejdoporučovanějším  je  Bayessovo  informační  kritérium  (BIC) (Kim  et  al.,  2009). Jako              optimální je zvolen model s tolika body zlomu, pro který je hodnota BIC nejnižší.              Definice Bayessova informačního kritéria pro joinpoint model s k body zlomu je následující:                                            ܵܵܧ ௞  ʹכሺ݇ ൅ͳሻ                                ܤܫܥ ൌ݈݊ ൬     ൰൅           ൅݈݊ሺܰሻǡ                                   ௞                                           ܰ         ܰ               kde:              ܵܵܧ  značí sumu reziduálních čtverců joinpoint modelu s k body zlomu, N je celkový počet                  ௞              pozorování.              Jiným možným přístupem pro určení optimálního počtu bodů zlomu je metoda permutačního              testování navržená v Kim et al. (2000). V rámci této metody je využita sekvence permutačních              testů založených na F-statistice. Každý permutační test provádí testování nulové hypotézy              H 0: počet bodů zlomu je roven k a proti alternativní hypotéze H 1: počet bodů zlomu je roven k b,              kde k a < k b. Testování začíná s nastavením k a = 0 a k b = maximální počet bodů zlomu. Jinými              slovy,  testujeme  hypotézu,  zda  model  s maximálním  počtem  bodů  zlomu  popisuje  data              statisticky významně lépe než model nulový (s nula body zlomu).              V případě, že je nulová hypotéza zamítnuta, hodnota k a se zvýší o jedna. V opačném případě              je hodnota k b snížena o jedna. Procedura pokračuje až do doby, než k a = k b a optimální počet              bodů zlomu je roven k = k a = k b.                                                         22","Maximální možný počet bodů zlomu je volen buď na základě znalosti dané problematiky nebo              podle délky analyzovaného období. Doporučovaný maximální počet bodů zlomu v závislosti              na délce analyzovaného období je uveden v tabulce 1.                Tabulka 1. Doporučovaný maximální počet bodů zlomu v joinpoint modelu                                               Doporučovaný maximální počet                 Délka analyzovaného období                                                       bodů zlomu                0–6 let                                     0                7–11 let                                    1                12–16 let                                   2                17–21 let                                   3                22–26 let                                   4                27 let a více                               5                V publikaci Kim et al. (2009) je diskutována rozdílnost optimálního modelu při využití BIC              a permutačního  testování. Obecně  lze říci,  že  Bayessovo  informační  kritérium  lépe  odhalí              menší změny v trendu, zatímco permutační testování je více konzervativní a na lehké změny              v trendu není příliš citlivé. V praxi to znamená, že BIC reaguje i na velmi malé změny ve              sledovaném  trendu  a  výsledný  model  tak často  obsahuje  velký  počet  bodů  zlomu,  což              z interpretačního  hlediska  nemusí  být  příliš  vhodné.  Pro  analýzu  trendu  onkologických              onemocnění je z tohoto důvodu doporučováno využívat spíše permutační testování.                 7. Dvouvýběrové porovnávání              Cílem dvouvýběrového porovnávání (pairwise comparison) je statistické srovnání joinpoint              modelu pro dvě skupiny dat. Může nás například zajímat, zda se od sebe statisticky významně              liší  výsledek joinpoint  regrese  pro  muže  a  ženy.  Jinými  slovy,  pomocí  dvouvýběrového              porovnávání  můžeme  odpovědět  na  otázku,  zda  je  pozorovaný  trend  v jedné  skupině              statisticky významně odlišný od pozorovaného trendu v jiné skupině.              Pro párové porovnávání můžeme využít dva různé testy – test paralelismu nebo test identity              (Kim et al., 2004). Test paralelismu (test of parallelism) testuje hypotézu, že dvě regresní              přímky  popsané  pomocí  joinpoint  modelu  jsou  paralelní.  Jinak řečeno,  testuje,  zda  je              pozorovaný  trend  v různých  skupinách  stejný,  s tím,  že  nebere  v potaz absolutní  hodnoty              incidence/mortality  (dovoluje  rozdílný  intercept).  Test  identity (test of coincidence)              pak testuje  hypotézu,  zda  dvě  regresní  přímky  popsané  joinpoint  modelem  jsou  naprosto              identické. Nepřipouští tedy ani rozdílný intercept.                                                                23","8. Software pro joinpoint regresi              Pro  modelování  joinpoint  regrese  v epidemiologii  je  v současné  době  nejvhodnějším              softwarem Joinpoint regression program (JRP), který je k dispozici zdarma po zaregistrování              na webových stránkách https://surveillance.cancer.gov/joinpoint/. Tento software byl vyvinut              speciálně pro potřeby analýzy trendu onkologických onemocnění v čase.              V rámci tohoto softwaru je pro výběr optimálního modelu možné využít metodu prohledávání              mřížky i Hudsonovu metodu. Výběr optimálního počtu bodů zlomu je možné volit na základě              Bayesova  informačního  kritéria,  modifikovaného  Bayesova  informačního  kritéria  nebo              permutačního  testování.  Pro  každý  segment  může  být  pomocí  softwaru  stanovena  roční              procentuální  změna  nebo  průměrná  roční  procentuální  změna  za  libovolné  období.  JRP              umožnuje také provádět dvouvýběrové porovnávání pomocí testu paralelismu či identity.              Pro  lepší  představu  práce  s Joinpoint  regression  programem  jsou  popsány  základní  kroky              analýzy pomocí dialogových oken softwaru JRP verze 4.6.0.0. Joinpoint regression program              vyžaduje  specifický  formát  vstupních  dat.  Musí  se  jednat  o textový  soubor,  kde  v prvním              sloupci jsou hodnoty nezávisle proměnné (rok diagnózy/úmrtí), ve druhém sloupci hodnoty              závisle proměnné (např. absolutní počty incidence/mortality, hrubá incidence/mortalita nebo              věkově  standardizovaná  incidence/mortalita)  a  v posledním  sloupci  standardní  chyba  pro              závisle  proměnnou.  Vstupní  data  musejí  být  seřazena  vzestupně  podle  hodnot  nezávisle              proměnné a musí obsahovat desetinnou tečku nikoli desetinnou čárku.              Nastavení  joinpoint  analýzy  se  specifikuje  pomocí  3  záložek –  Input file, Method and              Parameters a Advanced analysis tool. Záložka Input file (viz obrázek 2) slouží ke specifikaci              vstupních dat a výběru klasického či log-lineárního modelu.                     Možnost vypočtu                    věkové                  standardizace a                 standardní chyby                                              Ukázka                 pomocí softwaru                                             vstupních dat                    – volba                 Calculated From                                              Specifikace                    Data File                                                  nezávisle                                                                               proměnné                 Specifikace typu                 závisle proměnné                                             Specifikace                                                                                 typu                Specifikace závisle                                            standardní                   proměnné a                 standardní chyby                                               chyby                   Specifikace                                                   Výběr                  klasického či                                                 proměnné                  log-lineárního                                                  pro                     modelu                                                     stratifikaci                Obrázek 2. Joinpoint regression program – záložka Input file                                                        24","Záložka Method and Parameters slouží ke specifikaci, jakým způsobem má být joinpoint              regrese  provedena  (viz obrázek 4).  V rámci  této  záložky  jsou  vybrána  kritéria  pro  volbu              optimálního  modelu.  Dále je  možné v této záložce  vybrat  libovolné  intervaly pro výpočet              průměrné roční procentuální změny – AAPC.                      Specifikace                 minimálního a                                               Specifikace                                                                              metody pro                 maximálního                                                  optimální                možného počtu               bodů zlomů, který                                             polohu bodů                                                                               zlomu                má byt uvažován                                                                              Specifikace,                  Specifikace                                                zda je přítomna                kritéria pro výběr                                            autokorelace                  optimálního                   modelu                                                      Specifikace,                                                                               jak mají být                                                                             určeny intervaly                   Specifikace                                               spolehlivosti pro                  intervalů, pro                                              APC, AAPC a                   které má být                                                body zlomu                  AAPC určeno                Obrázek 4. Joinpoint regression program – záložka Method and Parameters               Záložka  Advanced analysis tool  umožňuje  provedení  některé  z pokročilejších  analýz              (viz obrázek 3). Pomocí této záložky můžeme provést dvouvýběrové porovnávání, případně              vytvořit tzv. jump model či „comparability ratio“ model.              Jump modely a comparability ratio modely jsou modifikací klasických joinpoint modelů. Tyto              modely umožnují provedení joinpoint regrese pro data, ve kterých je přítomný určitý „skok“              v pozorovaných  hodnotách  incidence  či  mortality,  přičemž  tento  „skok“  není  způsoben              změnou v trendu. Takovýto „skok“ v datech může být přítomen například z důvodu změny              v kódování  nebo  jiným  administrativním  zásahem.  Typickým  příkladem  může  být  změna              klasifikace jednotlivých klinických stádií nádorových onemocnění při přechodu na novější              vydání TNM klasifikace (klasifikace pro hodnocení zhoubných novotvarů).              Jump modely jsou využívány ve chvíli, kdy od určitého roku začne být používáno pouze nové              kódování a staré kódování již dále používáno není. Naproti tomu comparability ratio modely              slouží k modelování dat, ve kterých sice došlo ke změně v kódování, ale staré a nové kódování              je pak používáno simultánně (Anderson et al., 2001).                                                                 25","Specifikace typu                                                                                pokročilé                                                                                analýzy                Specifikace testu                                             (dvouvýběrové                pro dvouvýběrové                                               porovnávání                  porovnávání                                                   (Pairwise                                                                             Comparison) lze                  Specifikace                                                zatrhnout pouze                parametrů jump                                                tehdy, když je                   modelu či                                                  v záložce Input                 „comparability                                               File uvedena                 ratio“ modelu                                                proměnná pro                                                                              stratifikaci (By                                                                               variable))                    Obrázek 3. Joinpoint regression program – záložka Advanced analysis tool               Po výpočtu analýzy se v Joinpoint regression programu vytvoří nové okno s výsledky analýzy              rozdělenými do pěti záložek – Graph, Data, Model Estimates, Trends a Model Selection.              Záložka Graph slouží ke grafickému znázornění získaných výsledků. V rámci této záložky si              můžeme zobrazit modely s různým počtem bodů zlomu a graficky tak posoudit rozdílnosti              mezi modelem s optimálním počtem bodů zlomu a jinými modely.              V záložce Data jsou zobrazeny pozorované a namodelované hodnoty incidence či mortality.              Tyto hodnoty můžeme využít k vykreslení vlastního grafu pro joinpoint regresi.              Záložka  Model Estimates nám  poskytuje  informace  o odhadnutých  parametrech  modelu.              V této  záložce  najdeme  základní  statistiky  modelu  (např.  reziduální  sumu  čtverců,  počet              stupňů volnosti atd.). Dále zde také nalezneme odhadnuté body zlomy s příslušnými intervaly              spolehlivosti nebo intercepty a sklony jednotlivých segmentů.              V záložce Trends jsou shrnuty informace týkající se analýzy trendu. Nalezneme zde roční              procentuální  změny  s odpovídajícími  intervaly  spolehlivosti  pro  jednotlivé  segmenty              a průměrné roční procentuální změny pro námi specifikovaná období.  V případě, že bychom              chtěli získat průměrnou roční procentuální změnu pro jiné období, než které jsme specifikovali              v počátečním nastavení analýzy, můžeme k tomu využít volby Output v horní liště. Pomocí              Specify AAPC  ranges můžeme  specifikovat  interval,  pro  který  má  být  AAPC  dodatečně              určena.              Poslední záložka Model Selection nám poskytuje informace o postupu při výběru optimálního              modelu.  V případě  využití  permutačního  testování  je  v této  záložce  zobrazen  hierarchický              postup optimálního modelu. Při využití Bayesova informačního kritéria jsou v této záložce              hodnoty BIC pro modely s různými počty bodů zlomu.               V případě, kdy budeme provádět dvouvýběrové porovnávání, získáme ve výstupu ještě další              šestou záložku Comparison, ve které je zobrazen výsledek dvouvýběrového porovnávání pro              příslušné skupiny.                                                      26","Získané výstupy si můžeme přizpůsobit prostřednictvím volby Output v horní liště. Pomocí              Options můžeme  například  volit  počet  desetinných  míst,  který  má  být  zobrazen  pro  dané              parametry modelu. Options nám také může posloužit pro úpravu popisků či stylu grafu, který              je zobrazen v záložce Graph. Získané grafy poté můžeme exportovat. Případně si můžeme              uložit celou sekci s analýzou nebo okno s výsledky.                 9. Literatura               Anderson, R. N., Miniño A. M., Hoyert D. L., Rosenberg H. M. 2001. Comparability of cause of death                 between ICD-9 and ICD-10: preliminary estimates. National Vital Statistics Reports, 49: 1–32.              Clegg L. X., Hankey B. F, Tiwari R., Feuer E. J., Edwards B. K. 2009. Estimating average annual                 per cent change in trend analysis. Statistics in Medicine, 28: 3670–3682.              Hudson D. J. 1966. Fitting Segmented Curves Whose Join Points Have to be Estimated. Journal of the                 American Statistical Association, 61: 1097–1129.               Kim H. J., Yu B., Feuer E. J. 2009. Selecting the number of change-points in segmented line                 regression. Statistica Sinica, 19: 597–609.              Kim, H. J., Fay M. P., Yu B., Barrett M. J., Feuer E. J. 2004. Comparability of segmented line                 regression models. Biometrics, 60: 1005–1014.              Kim, H. J., Fay M. P., Feuer E. J., Midthune D. N. 2000. Permutation tests for joinpoint regression with                 applications to cancer rates. Statistics in Medicine, 19: 335–351               Kleinbaum, D. G., Kupper L. L. Applied regression analysis and other multivariable methods. North                 Scituate: Duxbury Press. 1988. 556 p. ISBN 978-0-87872-139-9.              Lerman, P. M. 1980. Fitting Segmented Regression Models by Grid Search. Journal of the Royal                 Statistical Society, 29: 77–84.              Yu, B., Barrett M. J., Kim H. J., Feuer E. J., 2007. Estimating joinpoints in continuous time scale for                 multiple change-point models. Computational Statistics \& Data Analysis, 51: 2420–2427.                                                                                27","Principy klasifikace a nákladového ocenění                                    hospitalizovaných pacientů                             1,2                                        1,2                                                                                       1                                                                    1,2                                                         1,2                Tomáš Pavlík , Michal Uher , Zbyněk Bortlíček , Petr, Klika , Markéta Bartůňková                             1  Ústav zdravotnických informací a statistiky ČR, Praha                    2  Institut biostatistiky a analýz, Lékařská fakulta, Masarykova univerzita, Brno                                        e-mail: Tomas.Pavlik@uzis.cz                    Abstrakt                    Data sbíraná o hospitalizovaných pacientech a informace z nich získané jsou důležitým                    nástrojem pro hodnocení procesů ve zdravotnictví, návrh koncepce a řízení zdravotní                    politiky státu. Informace o pacientovi a jemu poskytnuté zdravotní péči je potřeba popsat                    pomocí kódů, které většinou vycházejí z mezinárodních klasifikačních systémů. Tyto                    informace  dále  využívají  tzv.  pacientské klasifikační systémy,  které  umožňují  třídění                    pacientů do konečného počtu navzájem disjunktních skupin na základě jejich známých                    charakteristik.  Nejznámějšími  pacientskými  klasifikačními  systémy  jsou  klasifikační                    systémy odvozené z amerického systému DRG. Použití DRG systému v akutní lůžkové                    péči v ČR je spojováno zejména s přerozdělováním finančních prostředků směrem od                    plátců zdravotní péče k poskytovatelům. Cílem tohoto příspěvku je představit základní                    principy  klasifikace  a  kalkulace  celkových  nákladů  na  hospitalizaci  pacienta  dle                    mezinárodně platné metodiky s využitím standardizovaných datových zdrojů.                     Klíčová slova                     Hospitalizace, akutní lůžková péče, pacientské klasifikační systémy, DRG klasifikace                1. Hospitalizace pacienta              Hospitalizace pacienta je definována dle §3 zákona č. 372/2011 Sb., o zdravotních službách              a podmínkách  jejich  poskytování  jako  doba  zpravidla  delší  než  24  hodin,  po  kterou  je              pacientovi  přijatému  na  lůžko  ve  zdravotnickém  zařízení  poskytovatele  lůžkové  péče              poskytována lůžková péče. Aby byla definice úplná, je třeba vysvětlit i pojem lůžková péče,              což je dle §9 zákona 372/2011 Sb. zdravotní péče, kterou nelze poskytnout ambulantně a pro              její poskytnutí je nezbytná hospitalizace pacienta. Lůžková péče musí být navíc poskytována              v rámci nepřetržitého provozu zdravotnického zařízení.              Data  sbíraná  o  hospitalizovaných  pacientech  a  informace  z nich  získané  jsou  důležitým              nástrojem pro hodnocení procesů ve zdravotnictví, návrh koncepce a řízení zdravotní politiky              státu,  které  jsou  nezbytné  pro  optimální  nastavení  sítě  lůžkových  zdravotnických  zařízení              a dostupnosti  péče.  Hlavními  databázemi  obsahujícími  informace  o  hospitalizovaných              pacientech jsou Národní registr hospitalizovaných (NRHOSP) a Národní registr hrazených              zdravotních služeb (NRHZS), které jsou zdrojem údajů předávaných do databáze Světové              zdravotnické  organizace  (WHO)  a  dalším  mezinárodním  organizacím  podle  smluvních              závazků Ústavu zdravotnických informací a statistiky ČR a Ministerstva zdravotnictví ČR.                                                         28","2. Údaje o hospitalizaci pacienta              Informace o pacientovi a jemu poskytnuté zdravotní péči je potřeba popsat pomocí kódů, které              většinou  vycházejí  z  mezinárodních  klasifikačních  systémů,  tzv.  primárních klasifikací.              Těmito primárními systémy jsou nejčastěji systémy pro kódování diagnóz, léčivých přípravků              a výkonů:              1.  Pro kódování diagnóz se v České republice používá Mezinárodní statistická klasifikace                  nemocí a přidružených zdravotních problémů, konkrétně její 10. revize (MKN-10), která                  je publikována Světovou zdravotnickou organizací (WHO, 1992). Hlavním cílem použití                  MKN-10 je zajistit, aby ve světě probíhalo kódování nemocí, úrazů a příčin smrti obdobně                  a mohlo docházet k mezinárodnímu srovnávání.              2.  Pro kódování zvlášť účtovaného zdravotnického materiálu (ZUM) a zvlášť účtovaných                  léčivých přípravků  (ZULP)  využívá  systém  CZ-DRG  číselník  ZP,  který  vydává                  Všeobecná  zdravotní  pojišťovna  ČR  (https://www.vzp.cz/poskytovatele/ciselniky),                  a číselníky HVLP a IVLP, které vydává Státní ústav pro kontrolu léčiv.              3.  Pro  kódování zdravotnických výkonů  se  v  České  republice  používá  tzv.  Seznam                  zdravotních výkonů s bodovými hodnotami. Jak napovídá název, nejedná se o klasifikační                  systém  v pravém  slova  smyslu,  ale  pouze  o  seznam  výkonů  prováděných  ve                  zdravotnických  zařízeních.  Seznam  výkonů  je  vydáván  vyhláškou  Ministerstva                  zdravotnictví ČR a je rovněž pravidelně aktualizován (https://szv.mzcr.cz/). Pro kódování                  výkonů, které zatím neexistují v Seznamu zdravotních výkonů, jsou využívány signální                  kódy (tzv. DRG markery), které mají z důvodu snadné aplikovatelnosti stejnou strukturu                  kódu jako standardní zdravotní výkony.              Údaje  o  hospitalizovaných  pacientech  v rámci  databází  NRHOSP  i  NRHZS,  které  jsou              obsahově podobné, ale slouží jiným účelům, lze ve stručnosti rozdělit do následujících oblastí:              Souhrnná informace  o  hospitalizaci pacienta  obsahuje  základní  přehled  o  hospitalizaci              v jednom zdravotnickém zařízení ukončené ve sledovaném období, za které jsou data sbírána:               x   Datum zahájení a ukončení         x   Pohlaví a věk pacienta (roky/dny)               x   Délka hospitalizace               x   Porodní hmotnost               x   Kód doporučení hospitalizace      x   Kód ukončení léčení               x   Hlavní diagnóza případu           x   Vedlejší diagnózy               x   Kritické výkony                   x   DRG dle systému IR-DRG (viz níže)               x   Odbornost přijímajícího pracoviště   x   Odbornost propouštějícího pracoviště              Souhrnná informace o hospitalizaci pacienta na jednom oddělení obsahuje především tyto              klíčové informace:               x   Datum zahájení a ukončení pobytu na oddělení               x   Identifikace lůžkového pracoviště (odbornost)               x   Kód doporučení hospitalizace a ukončení léčení na oddělení               x   Základní diagnóza dokladu 02               x   Vedlejší diagnózy příslušné pobytu na daném oddělení              Informace o vykázaných výkonech – obsahuje přehled všech výkonů příslušejících jednotlivým              hospitalizacím:               x   Identifikace a odbornost provádějícího pracoviště               x   Datum provedení výkonu               x   Kód výkonu               x   Počet provedení výkonu                                                    29","Informace o zvlášť účtovaných položkách  –  obsahuje  přehled  všech  zvlášť  účtovaných              položek, kterými jsou materiálové položky (např. endoprotetický materiál, kardiostimulátory,              operační nástroje, apod.) a léčivé přípravky (např. specializovaná antibiotika, protinádorové              přípravky, apod.):               x   Datum spotřeby/aplikace               x   Typ a kód zvlášť účtovaného zdravotnického prostředku               x   Množství/počet               x   Částka/cena v Kč              Informace o intenzitě ošetřovatelské péče, kterou daný hospitalizovaný pacient vyžadoval –              pro každý hospitalizační případ je pro jednotlivé kategorie uveden počet dní, v rámci nichž              pacient splňoval kritéria pro zařazení do dané kategorie.              Informace o pobytu pacienta na operačním sále –  obsahuje přehled operačních  protokolů              k hospitalizačním případům:               x   Délka operace               x   Délka anestezie               x   Celkový čas využití operačního sálu               x   Operační diagnóza               x   Počty jedinců dle profesí přítomných během operace na sále (operatér/asistent atd.)                3. Pacientské klasifikační systémy jako sekundární klasifikace               Hospitalizace  hrazené  z veřejného  zdravotního  pojištění,  kterých  je  v ČR  přibližně  dva              miliony  ročně,  představují  z datového  pohledu  velmi  heterogenní  množinu  objektů,              „ideálních“ pro následnou analýzu a klasifikaci do omezeného množství skupin, v nichž by              byly  jednotlivé  hospitalizace  vzájemně  klinicky  podobné.  K tomuto  účelu  slouží  tzv.              pacientské klasifikační systémy, což jsou takové systémy, které umožňují třídění pacientů do              konečného  počtu  navzájem  disjunktních  skupin  na  základě  jejich  známých  charakteristik              (parametrů,  atributů).  Mluvíme-li  o  akutní  lůžkové  péči,  pak  cílem  je  klasifikace              hospitalizovaných pacientů, případně tzv. hospitalizačních případů, což jsou sloučené nebo              naopak  rozdělené  hospitalizace  dle  definovaných  klinických  pravidel.  Hlavní  použití              klasifikačních  systémů  hospitalizačních  případů  je  v oblasti  úhrad  akutní  lůžkové  péče,              monitoringu a srovnávání poskytnuté zdravotní péče a jednotlivých poskytovatelů zdravotních              služeb (Busse a kol., 2011).              Obecně lze klasifikační systémy hospitalizačních případů rozdělit na dvě skupiny:                  1.  klasifikační  systémy  odvozené  z  amerického  systému  DRG  (z  anglického                      Diagnosis Related Groups, tedy skupiny případů o příbuzné diagnóze), které jsou                      v celosvětovém měřítku nejpoužívanější;                  2.  klasifikační systémy vyvinuté nezávisle na systému DRG. Do této skupiny patří                      systémy používané ve Velké Británii, Polsku, Rakousku a Nizozemsku.              Pacientské klasifikační systémy, a zejména systémy DRG, jsou ve skutečnosti sekundárními              klasifikačními systémy, neboť pro svá pravidla využívají klasifikace primární. Charakteristiky,              které jsou standardně využívány pro klasifikaci případů, jsou hlavní diagnóza pacienta, pro              kterou byl léčen, další diagnózy popisující jeho klinický stav, dále věk a pohlaví pacienta              a samozřejmě  závažné  (většinou  operační  nebo  endoskopické)  výkony,  které  pacient              v průběhu  hospitalizace  podstoupil.  Na  klasifikaci  může  mít  také  vliv  způsob  přijetí                                                      30","a propuštění  pacienta  ze  zdravotnického  zařízení,  případně  u  novorozenců  také  porodní              hmotnost.              V ČR je již od roku 2007 využívána varianta amerického systému IR-DRG (z anglického              International Refined Diagnosis Related Groups), kterou vyvinula společnost 3M (Kožený              a kol., 2010). Stejně jako ostatní DRG systémy, i česká modifikace IR-DRG využívá tří úrovní              klasifikace:              x   první  úrovní  je  tzv.  MDC  skupina  (z  anglického  Major Diagnostic Category),  která                  představuje  úroveň  systému  založenou  na  podobnosti  případů  z  hlediska  orgánové                  soustavy odpovídající danému onemocnění;              x   druhou úrovní je tzv. DRG báze, která zohledňuje formu péče o pacienta v rámci dané                  MDC. Rozlišujeme primárně tzv. chirurgické DRG báze (např. s operačním výkonem)                  a nechirurgické DRG báze (např. konzervativní farmakologická léčba);              x   třetí úrovní je samotné DRG, někdy také tzv. DRG skupina, která má za cíl zohlednit                  i celkový  stav  konkrétního  léčeného  pacienta  skrze  jeho  další  přidružená  onemocnění                  a komplikace léčby poskytované za hospitalizace.              I když jsou DRG systémy používány pro úhradu a monitoring akutní lůžkové péče v mnoha              zemích,  úspěšnost  jejich  použití  je  různá,  což  lze  částečně  dát  do  souvislosti  s  aktivním              zapojením legislativních autorit a finančním zázemím v jednotlivých zemích (Busse a kol.,              2011). Použití a kvalita DRG systémů se však napříč zeměmi liší také z toho důvodu, že každý              ze systémů poskytování a úhrady zdravotní péče je specifický. V důsledku toho se nelze divit,              že za celou dobu vývoje systémů pro klasifikaci hospitalizačních případů akutní lůžkové péče              nebyl  sestaven  obecně  aplikovatelný  návod  na  to,  jak  nejlépe  takový  systém  definovat,              sestavit, implementovat a kultivovat.                4. Základy nákladového oceňování hospitalizačních případů               Použití DRG systému v akutní lůžkové péči v ČR je spojováno zejména s přerozdělováním              finančních prostředků směrem od plátců zdravotní péče k poskytovatelům. Proměnnou, kterou              klasifikátorem vysvětlujeme, jsou celkové náklady na hospitalizační případ, které by měly být              vyčísleny  v korunách  a  nikoliv  v jiných  pseudonákladových  hodnotách  (např.  v  bodech              uvedených  v Seznamu  zdravotních  výkonů  s  bodovými  hodnotami  jakožto  pomocný              indikátor).  Naším  cílem  je  optimalizovat  schopnost  klasifikačního  systému  tyto  náklady              s určitou přesností vysvětlit a následně predikovat.              Vedle adekvátní ekonomické predikční síly DRG systému je důležitý ještě další aspekt, a tím              je klinická srozumitelnost struktury klasifikačního systému, respektive jeho jednotek. Klinicky              srozumitelná definice a obsah jednotlivých tříd jsou klíčové zejména pro uživatele systému na              straně poskytovatelů. Je třeba si uvědomit, že právě lékaři a kodéři jsou těmi, kteří v rámci              DRG systému produkují primární data a jsou tak zodpovědní za jejich přesnost a správnost.              Nesrozumitelnost a nejednoznačnost systému zbytečně zvyšuje chybovost, ať již úmyslnou či              neúmyslnou, která se následně projeví ve zvýšené variabilitě neboli nehomogenitě systému.               4.1. Východiska pro nákladové oceňování              Východiskem  pro  oceňování  hospitalizačních  případů  je  vždy  kalkulace  nákladů              poskytovatelů  akutní  lůžkové  péče  (PALP).  Pro  účely  hodnocení  nákladovosti  musí  být              vybudován ekonomický model, jehož základnu tvoří informace z finančního účetnictví, údaje              o personálním zabezpečení a informace o produkci zdravotních služeb PALP. Jeho základní              funkcionalitou  musí  být  sofistikovaný  kalkulační  model,  na  jehož  základě  budou                                                     31","z verifikovaných  dat  PALP  stanoveny  náklady  zdravotních  služeb,  poskytované              hospitalizovaným pacientům.              V rámci mezinárodních modelů kalkulace nákladů v DRG systémech jsou využívány 4 modely              oceňování hospitalizací (Busse a kol., 2011), a to:              x   Metoda Top-down gross-costing oceňuje na základě  hrubých nákladových komponent                  a průměrných hodnot skupiny případů.              x   Metoda Bottom-up gross–costing oceňuje na základě hrubých nákladových komponent                  a individuálních případů.              x   Metoda Top-down micro-costing oceňuje na základě detailních nákladových komponent                  a průměrných hodnot skupiny případů.              x   Metoda Bottom-up micro-costing oceňuje na základě detailních nákladových komponent                  a individuálních případů.               Po předchozích zkušenostech se jako nejefektivnější metodikou nákladového oceňování HP              ukázal postup bottom-up micro-costing využívaný např. ve Švédsku, Holandsku, Německu              a Finsku (Tan a kol., 2009). Metodika musí současně definovat formální a obsahovou strukturu              dat (aby se z uvedených dat daly náklady počítat standardizovaným postupem) a kalkulační              postupy, na jejichž základě jsou vyhodnocovány náklady související s poskytováním akutní              lůžkové péče v ČR.              Klíčovou  komponentou  oceňování  je  také  vymezení  uznatelných  nákladů  souvisejících              s poskytováním  akutní  lůžkové  péče,  kdy  je  pro  stanovení  relevantních  nákladů  zapotřebí              celkové náklady nemocnice očistit o náklady, které nesouvisí s hlavní činností PALP, resp.              s hospitalizačními případy, které tvoří základní klasifikační a oceňovanou jednotku systému.              Transformace celkových nákladů nemocnice je zobrazena na obrázku 1.                                      Obrázek 1. Transformace celkových nákladů nemocnice pro nákladové oceňování               4.2. Kalkulační model              Nezbytnou součástí objektivního hodnocení nákladů na hospitalizaci pacienta by měl tvořit              transparentní kalkulační model na jehož základě dojde k vyčíslení relevantních normovaných              nákladů  PALP  pro  oceňování.  Výstupem  kalkulačního  modelu  by  měl  být  strukturovaný                                                      32","záznam o spotřebovaných nákladech, dle jejich druhu, ve vazbě na zdravotní služby, které byly              poskytunuty jednotlivým hospitalizovaným pacientům.              Celkové náklady (CN)  i-tého hospitalizačního případu jsou dány  součtem jeho nepřímých              nákladů (NN) a přímých nákladů (PN):               x   Nepřímé náklady jsou náklady za zdravotní služby, které nelze jednoznačně přiřadit ke                  konkrétnímu  hospitalizovanému  pacientu  (případu).  Nepřímé  náklady  jsou  vztaženy                  k tzv. kalkulačním jednicím  (kalkulační  jednice  je  nákladový  objekt  nebo  také  objekt                  představující jednotku výkonu, na kterou jsou zjišťovány náklady) zdravotních služeb,                  přes  které  budou  k případu  hospitalizace  přiřazeny  náklady,  které  nelze  jednoznačně                  přiřadit  ke  konkrétnímu  pacientovi.  Příkladem  kalkulační  jednice  minuta  využití                  operačního sálu, přes kterou jsou oceňovány náklady na operační výkony pacientů.              x   Přímé náklady jsou přímo přiřaditelné k jednotlivým případům hospitalizace na základě                  jejich evidence v produkčních datech PALP. Přímé náklady hospitalizačních případů tedy                  nejsou stanoveny na úrovni rozpouštění nákladů přes alokační klíče na případ, ale jsou                  evidovány  v  nemocničních  informačních  systémech  pod  identifikačním  číslem                  konkrétního pacienta, lze je tak jednoduše vyčíslit. Příkladem přímého nákladu je podání                  konkrétního  léčivého  přípravku  pacientovi,  který  je  evidován  na  jeho  rodné  číslo                  (tzv. zvlášť účtovaný léčivý přípravek, ZULP).              Nepřímé náklady případu lze rozdělit na náklady na standardní pobytové služby (NN SPS ),                                                               IP                                         IPS                                                                                    OS              intenzivní pobytové služby (NN ), intramurální péči (NN ) a operační služby (NN ) dle              množství spotřebovaných jednotek.              Přímé náklady tvoří náklady na zvlášť účtovaný materiál (PN ZUM ), zvlášť účtované léčivé              přípravky  (PN ZULP ),  interní  materiálové  položky  vztažené  k rodnému  číslu  (PN IMP ),              extramurální péči (PN ) a léčivé přípravky nebo speciální zdravotnický materiál zahrnutý                                 EP              přímo v hodnotě výkonu vyjádřený v Kč (PN PMAT ).              Celkem tedy dostáváme celkové náklady i-tého hospitalizovaného pacienta v podobě:                           ࢆࢁࡹ    ࢆࢁࡸࡼ   ࡵࡹࡼ   ࡱࡼ    ࡼࡹ࡭ࢀ    ࡿࡼࡿ   ࡵࡼࡿ  ൅ࡺࡺ ࢏ ൅ࡺࡺ ࢏                                                                              ࡻࡿ                                                                        ࡵࡼ                   ࡯ࡺ ࢏ ൌࡼࡺ ࢏  ൅ࡼࡺ ࢏  ൅ࡼࡺ ࢏  ൅ࡼࡺ ࢏ ൅ࡼࡺ ࢏  ൅ࡺࡺ ࢏  ൅ࡺࡺ ࢏                (1)              4.3. Klíče pro rozpouštění nepřímých nákladů na pacienta              Pro každý typ pracoviště v nemocnici musí být v souvislosti s tím, co je zde prováděno za péči              nebo služby, navržena výkonová jednotka, která nejlépe vyjadřuje spotřebu nákladů a která je              závislá  na  množství  poskytnutých  dílčích  služeb.  Do  ocenění  výkonových  jednotek  všech              přímých pracovišť vstupují pouze relevantní nepřímé náklady (pouze ty související s akutní              lůžkovou  péčí).  Pro  úplnost  je  třeba  dodat,  že  do  výpočtů  výkonových  jednotek  jsou              samozřejmě zahrnuty pouze relevantní náklady celého sledovaného období, tj. kalendářního              roku.              Nepřímé  náklady  dle  kapitoly  4.2  dělíme  podle  poskytovaných  zdravotních  služeb              jednotlivých pracovišť na:              x  nepřímé  náklady  za  standardní  pobytové  služby  –  zde  je  kalkulační  jednicí  pro                 nákladové ocenění ošetřovací den na standardním oddělení,              x  nepřímé náklady za intenzivní pobytové služby – zde je kalkulační jednicí pro nákladové                 ocenění ošetřovací den na oddělení intenzivní péče,              x  nepřímé náklady za intramurální péči – zde je kalkulační jednicí pro nákladové ocenění                 jeden bod jako měřítko poskytnuté zdravotní péče dle Seznamu zdravotních výkonů,                                                      33","x  nepřímé náklady za operační služby – zde je kalkulační jendicí pro nákladové ocenění                 minuta využití operačního sálu.              Výpočet  nákladové  ceny  standardního  ošetřovacího  dne  na  daném  pracovišti  (OD SPS)  lze              vyjádřit jako podíl nepřímých nákladů daného pracoviště standardní péče (NN SPS, ekonomicky              vyjádřeno jako zůstatky nákladových druhů evidovaných na pracovišti po odečtení přímých              nákladů vztažených přímo k pacientovi) a celkového počtu ošetřovacích dnů evidovaných na              daném  pracovišti  (do  počtu  ošetřovacích  dnů  se  nepočítá  propustka  na  žádost  pacienta,              propustka z léčebných důvodů, doprovod pacienta do 6 let věku a doprovod pacienta nad 6 let              věku):                                                  ܰܰ ௌ௉ௌ                      ࡻࡰ ࡿࡼࡿ  ൌ                                           Ǥ         (2)                              ݌݋«݁ݐ ݋æ݁ݐâ݋ݒܽܿÀ݄ܿ ݀݊õ ݊ܽ ݏݐܽ݊݀ܽݎ݀݊À݉ ݋݀݀³݈݁݊À               Výpočet  nákladové  ceny  ošetřovacího  dne  intenzivní  péče  (OD IPS)  pak  lze  zjednodušeně              vyjádřit jako podíl nepřímých nákladů daného pracoviště intenzivní péče (NN IPS, ekonomicky              vyjádřeno jako zůstatky nákladových druhů evidovaných na pracovišti po odečtení přímých              nákladů vztažených přímo k pacientovi) a celkového počtu ošetřovacích dnů intenzivní péče              evidovaných na daném pracovišti (do počtu ošetřovacích dnů se nepočítá propustka na žádost              pacienta, propustka z léčebných důvodů, doprovod pacienta do 6 let věku a doprovod pacienta              nad 6 let věku):                                                  ܰܰ ூ௉ௌ                             (3)                          ࡻࡰ ࡵࡼࡿ  ൌ                                  Ǥ                                  ݌݋«݁ݐ ݋æ݁ݐâ݋ݒܽܿÀ݄ܿ ݀݊õ ݅݊ݐ݁݊ݖ݅ݒ݊À ݌±«݁               Vzorec  (3)  je  pro  účely  tohoto  článku  zjednodušený,  v praxi  se  většinou  využívá  vážená              varianta výpočtu dle jednotlivých typů poskytované intenzivní péče.              Výpočet nákladové ceny zdravotního výkonu (BOD IP) je kalkulován jako podíl nepřímých              relevantních nákladů ambulantního pracoviště a celkového souhrnu bodů zdravotních výkonů              dle  Seznamu  zdravotních  výkonů  s  bodovými  hodnotami  evidovaných  na  ambulantním              pracovišti:                                                ܰܰ ௔௠௕௨௟௔௡௖௘                           (4)                                       ࡮ࡻࡰ ࡵࡼ  ൌ                                                ݌݋«݁ݐ ܾ݋݀õ                A  konečně,  výpočet  nákladové  ceny  minuty  operace  (MIN OS)  je  kalkulován  jako  podíl              nepřímých relevantních nákladů pracoviště operačního sálu a celkového souhrnu minut doby              trvání operací evidovaných na daném pracovišti (operačním sálu):                                                    ܰܰ ைௌ                               (5)                                   ࡹࡵࡺ ࡻࡿ  ൌ                                            ݌݋«݁ݐ ݉݅݊ݑݐ ݊ܽ ݏž݈݁               Stanovíme-li hodnoty kalkulačních jednic dle vzorců (2)–(5), můžeme pak kalkulovat celkové              nepřímé náklady i-tého hospitalizovaného pacienta následujícím postupem:                                                        34","ࡻࡿ                              ࡺࡺ ൌࡺࡺ    ࡿࡼࡿ  ൅ࡺࡺ ࡵࡼࡿ  ൅ࡺࡺ ࡵࡼ  ൅ࡺࡺ , kde               (6)                                 ࢏                                                               ࢏                                                        ࢏                                                ࢏                                        ࢏                      ܰܰ ௜ ௌ௉ௌ  ൌܱܦ ௌ௉ௌ  כ ݌݋«݁ݐ ݏ݌݋ݐâܾ݁݋ݒܽ݊ý݄ܿ ݆݁݀݊݋ݐ݁݇ ݌ܽܿ݅݁݊ݐ݁݉,                       ܰܰ ௜ ூ௉ௌ  ൌܱܦ ூ௉ௌ  כ ݌݋«݁ݐ ݏ݌݋ݐâܾ݁݋ݒܽ݊ý݄ܿ ݆݁݀݊݋ݐ݁݇ ݌ܽܿ݅݁݊ݐ݁݉ǡ                       ܰܰ ௜ ூ௉  ൌܤܱܦ כ ݌݋«݁ݐ ݏ݌݋ݐâܾ݁݋ݒܽ݊ý݄ܿ ݆݁݀݊݋ݐ݁݇ ݌ܽܿ݅݁݊ݐ݁݉,                                  ூ௉                       ܰܰ ௜ ைௌ  ൌܯܫܰ ைௌ  כ ݌݋«݁ݐ ݏ݌݋ݐâܾ݁݋ݒܽ݊ý݄ܿ ݆݁݀݊݋ݐ݁݇ ݌ܽܿ݅݁݊ݐ݁݉.                 5. Závěr               Proces klasifikace a nákladového ocenění hospitalizovaných  pacientů je  netriviální postup              vycházející  z heterogenních  a  často  obtížně  dostupných  datových  zdrojů.  V ČR  těmito              datovými  podklady  disponuje  Ústav  zdravotnických  informací  a  statistiky  ČR,  který  je              současně  garantem  vývoje  klasifikačního  systému  DRG  pro  akutní  lůžkovou  péči  v  ČR.              Výstupy výše zmíněného procesu jsou nezbytné pro hodnocení procesů v akutní lůžkové péči,              např.  hodnocení  její  dostupnosti  a  nákladové  efektivity  a  zejména  v rámci  prospektivního              procesu kultivace klasifikačního systému DRG. Kvalita výstupů však souvisí nejen s kvalitou              samotného procesu,  ale  také  s kvalitou  a validitou vstupních  dat.  Tento článek  měl  za  cíl              seznámit čtenáře se základními principy a strukturou vstupů procesu klasifikace a nákladového              ocenění  hospitalizovaných  pacientů  a  doložit  potřebu  sběru  a  validace  potřebných  údajů              v rámci Národního zdravotnického informačního systému.                 6. Literatura              Busse, R., Geissler, A., Quentin, W., Wiley, M. Diagnosis-related groups in Europe: moving towards                 transparency, efficiency and quality in hospitals. Open University Press, 2011. 458 p. ISBN 978-0-                 33-524557-4. http://www.euro.who.int/__data/assets/pdf_file/0004/162265/e96538.pdf.              International statistical classification of diseases and related health problems, 10th revision (ICD-10).                 Geneva: World Health Organization; 1992.              Kožený, P., Němec, J., Kárníková, J., Lomíček, M. Klasifikační systém DRG. Praha: Grada Publishing,                 2010. 208 p. ISBN 978-80-247-2701-1.              Tan, S. S., Rutten, F. F., van Ineveld, B. M., Redekop, W. K., Hakkaart-van Roijen, L. 2009.                 Comparing methodologies for the cost estimation of hospital services. European Journal of Health                 Economics, 10: 39–45.                                                                     35","Využití regresních stromů při kultivaci                                   DRG klasifikačního systému                                                  1,2                                                                 1                                      Michal Uher , Monika Mazalová                             1  Ústav zdravotnických informací a statistiky ČR, Praha                    2  Institut biostatistiky a analýz, Lékařská fakulta, Masarykova univerzita, Brno                                         e-mail: uher@iba.muni.cz                      Abstrakt                    DRG  (Diagnosis  Related  Groups)  systémy  představují  klasifikační systémy pacientů                    celosvětově využívané jako nástroj pro úhradu a monitoring hospitalizační péče (Busse                    a kol., 2011). Na základě DRG systémů se úhrada hospitalizačního případu odvíjí od jeho                    klasifikace  do  finální  jednotky  systému,  do  tzv.  DRG  skupiny.  Pro  vytvoření  těchto                    skupin mohou být využity regresní stromy, které jsou ve svém principu jednoduchými                    matematickými  modely  popisujícími  krokovým  způsobem  závislost  vysvětlované                    proměnné na proměnných vysvětlujících.                    Klíčová slova                    DRG  klasifikační  systémy  pacientů,  regresní  stromy,  CART,  CHAID,  skupinové                    modely, náhodné lesy, bootstrap, bumping                1. Úvod               DRG systémy, v českém překladu systémy skupin vztažených k diagnóze, jsou v obecnosti              založeny na víceúrovňové klasifikaci pacientů do nákladově homogenních skupin na základě              klinických a demografických faktorů. Prvním požadavkem těchto systémů je, aby jednotlivé              úrovně  až  do  finálních  DRG  skupin  byly  klinicky  interpretovatelné.  Tento  požadavek  je              základním  předpokladem  přijetí  systému  v kruhu  zdravotnických  pracovníků,  avšak  sám              o sobě nezaručí vytvoření nákladově homogenních skupin pacientů. Nejpodobnější náklady na              hospitalizaci  v  rámci  DRG  skupin  představují  požadavek  druhý  a  jsou  podstatou  kvalitní              predikce  nákladovosti  jednotlivých  hospitalizací.  Jako  nástroj  pro  návrh  nákladově              homogenních skupin s těmito dvěma specifiky bude představena metoda regresních stromů.                2. Metody regresních stromů               Regresní stromy řadíme mezi neparametrické metody strojového učení, které jsou oblíbené              v mnoha oborech mimo jiné díky své intuitivní interpretaci, relativně snadné implementaci              a „shovívavosti“ vůči charakteru vstupních dat.              Analogicky ke klasickému stromu i tyto jsou složeny z kořene, větví a listů. Kořen v našem              případě  obsahuje  všechna  pozorování  sestávající  ze  sady  vysvětlujících  proměnných              (prediktorů)  a  jedné  spojité  vysvětlované  proměnné,  která  je  (alespoň  to  předpokládáme)              závislá na těchto prediktorech. Regresní stromy tuto závislost modelují pomocí rekurzivního              dělení  souboru.  Smyslem  dělení  je,  s  velkou  měrou  zjednodušení,  nejlépe  rozdělit  soubor              případů  do  disjunktních  skupin.  V  každém  kroku  dělení  jsou  vytvořeny  (nejčastěji)  dvě              skupiny  objektů,  které  se  mezi  sebou  v  hodnotách  závisle  proměnné  (tedy  například              nákladech)  nejvíce  liší  a  zároveň  v  rámci  skupiny  jsou  případy  v  těchto  hodnotách                                                     36","nejpodobnější (Komprdová, 2012). Tímto způsobem se kořen rozrůstá do dceřiných uzlů až              do úrovně listů (terminálních uzlů).              Mimo stromy regresní, existují i stromy klasifikační, které se vyznačují kategoriální závisle              proměnnou. Oba tyto typy souhrnně označujeme jako stromy rozhodovací.              Jednoduché  schéma  zobrazené  na  obrázku  1  demonstruje  binární  rozhodovací  strom.              Prediktory jsou označeny písmenem ܺ se spodním číselným indexem. U každého větvení je              uvedeno  rozhodovací  pravidlo.  Toto  pravidlo  má  buď  tvar  nerovnosti  (kde  ܽ ,  ܽ ,  ܽ                                                                                     ଶ                                                                                 ଵ                                                                                        ଷ              představují konkrétní číselnou hodnotu prediktoru, dle které se soubor dělí), nebo množiny              kategorií kategoriálního prediktoru (v tomto případě prediktor ܺ  s kategoriemi ܣ, ܤ , ܥ a ܦ).                                                                  ଷ              Terminální  uzly  stromu  jsou  znázorněny  světle  modrými  obdélníky a písmenem  ݐ se              spodním číselným indexem.                                   Obrázek 1. Obecné schéma rozhodovacího stromu (vytvořeno dle Komprdová, 2012)              Predikce závisle proměnné pro budoucí případy je nejčastěji dána průměrem závisle proměnné              v terminálním  uzlu,  do  kterého  byl  nový  případ  zařazen.  Modelem  regresního  stromu              nemusíme pouze predikovat závisle proměnnou, ale i sledovat vztah prediktorů a vysvětlované              proměnné či identifikovat specifické skupiny objektů (Breiman a kol., 1993).               Matematicky si můžeme regresní strom ܶ vyjádřit jako funkci vysvětlujících proměnných ܠ              zapsanou předpisem                                                 ெ                                         ܶሺܠሻ ൌ  ෍ ߚ ήܫሺܠ א ݐ ሻǡ                                                             ௠                                                    ௠                                                ௠ୀଵ              kde ݐ  je list (region) stromu ܶ, ߚ označuje funkci (např. průměr závisle proměnné) v regionu                   ௠                                         ௠              ݐ , ܯ označuje počet regionů, tedy počet terminálních uzlů, a ܫሺܠאݐ ሻ indikátorovou funkci,                                                                     ௠               ௠              která nabývá hodnoty 1, pokud  ܠ א ݐ , a hodnoty 0 v opačném případě (Hastie a kol., 2009).                                            ௠              Případ, jehož indikátorová funkce je rovna 1 v určitém terminálním uzlu, je do tohoto uzlu              klasifikován a je mu přiřazena predikce odpovídající průměru závisle proměnné v tomto uzlu.              V rámci tohoto příspěvku si představíme dvě metody regresních stromů, a to metodu CART              (Classification and Regression Trees) a metodu CHAID (Chi-square Automatic Interaction              Detection).                                                    37","2.1. Classification and Regression Trees (CART)              Mezi  nejznámější  algoritmy  tvorby  jak  regresních,  tak  klasifikačních  stromů  patří  metoda              CART představená Leo Breimanem a jeho vědeckým týmem v roce 1984.              Růst stromu je založen na rekurzivním binárním dělení souboru s cílem  maximálně snížit              nepřesnost stromu. Nepřesnost stromu ܶ určenou průměrnou kvadratickou chybou značíme              ܴ(ܶ) a vypočítáme ji pomocí vzorce                                               ͳ                 ଶ                                      ܴሺܶሻ ൌ    ෍෍൫ݕ െ ݕതሺݐሻ൯ ǡ                                                        ௡                                              ܰ                                                ௧א் ෨  ܠ ೙ א௧              kde, pro ݊ൌ ͳǡ ǥ ǡ ܰ označuje ܠ vektor hodnot prediktorů a ݕ  hodnotu závisle proměnné                                         ௡                                                                  ௡              n-tého  pozorování,  ݐ  značí  terminální  uzel,  T ෨   množinu  všech  terminálních  uzlů  a  ݕതሺݐሻ              predikovanou hodnotu závisle proměnné v terminálním uzlu (Breiman a kol., 1993).              Dělení souboru pokračuje do doby uplatnění některého z předem nastavených pravidel, kterým              je nejčastěji maximální počet pozorování v terminálním uzlu.              Tímto postupem naroste složitý strom, který bude mít malou chybu na datech, na kterých byl              vytvořen, tj. na tzv. trénovacím souboru. Jelikož by jeho predikční schopnost na nezávislém              (testovacím) souboru byla určitě nižší, je strom zpětně prořezáván. Prořezáváním rozumíme              odstraňování „nejslabších“ větví, které nejméně snižují nepřesnost stromu.              Takto je vytvořena posloupnost různě velkých stromů, ze kterých vybereme finální. Pro výběr              optimálně složitého stromu je využit nezávislý odhad nepřesnosti modelu na základě metody              krosvalidace nebo testovacího souboru (Breiman a kol., 1993).               2.2. Chi-square Automatic Interaction Detection (CHAID)              CHAID je metoda tvorby rozhodovacích stromů představená Gordonem Kassem v roce 1980.              Primární význam měla tato metoda pro řešení problematiky klasifikace kategoriálních dat,              avšak s jistými modifikacemi může být uplatněna i v případě spojité závisle proměnné (Kass,              1980).              V kontrastu s metodou CART, CHAID vytváří nebinární stromy, kdy se každý neterminální              uzel může rozdělit i více jak na dva uzly dceřiné. Při tomto postupu se soubor dělí rychleji              a v porovnání se stromy binárními vznikají rozrostlé stromy s méně patry. CHAID je tudíž              vhodný spíše pro větší datové soubory (Komprdová, 2012). Zásadní charakteristikou metody              CHAID a jejím určitým omezením je, že pracuje pouze s kategoriálními prediktory. Spojité              prediktory  je  před  samotným  procesem  tvorby  stromu  potřeba  rozdělit  do  ordinálních              kategorií, v ideálním případě se stejným počtem pozorování (Nisbet a kol., 2009).              Celý postup tvorby stromu se skládá ze tří kroků, které se cyklicky opakují. Prvním z nich je              slučování kategorií prediktorů, které jsou v hodnotách závisle proměnné nejpodobnější. Dále              dochází  k  dělení  uzlu  na  základě  nově  vzniklé  sady  kategorií  prediktoru.  Nakonec  jsou              testována pravidla pro zastavení růstu stromu (velikost skupin, míra snížení nepřesnosti, počet              pater  stromu  atd.).  Sloučení  kategorií  prediktoru  a  nejlepší  dělení  uzlu  je  určeno  pomocí              analýzy rozptylu (Nisbet a kol., 2009).                 3. Skupinové modely               Regresní  stromy  trpí  velkou  nestabilitou.  K  řešení  tohoto  problému  se  nabízí  využití              skupinového modelu založeného na kombinaci několika různých slabých modelů, které jsou                                                     38","charakterizovány malým zkreslením a velkým rozptylem. Kombinací více regresních stromů              je možné snížit rozptyl a vytvořit predikčně silný model (Komprdová, 2012).              Skupinové  modely  jsou  založeny  na  bootstrapových  výběrech,  což  jsou  náhodné  výběry              s opakováním.  Z tohoto  popisu  vyplývá,  že  se  některá  pozorování  mohou  do  jednoho              bootstrapového výběru dostat i vícekrát, jiná naopak vůbec, a tudíž nejsou jednotlivé výběry              nezávislé (Breiman, 1996).              Ve  stručnosti  bude  představena  metoda  náhodného  lesa  a  metoda  bumping  (Bootstrap              Umbrella of Model Parameters).               3.1. Náhodné lesy              Intuitivně seskupením mnoha stromů vzniká les. Každý ze skupiny neprořezaných stromů              tohoto  tzv.  náhodného  lesa  je  vytvořen  na  vlastním  bootstrapovém  výběru  z  trénovacího              souboru. Pro snížení korelace mezi jednotlivými stromy se navíc využívá náhodného výběru              určitého  počtu  vysvětlujících  proměnných  pro  dělení  uzlu.  Výsledná  predikce  je  dána              průměrem predikce přes všechny stromy lesa (Breiman, 2001).              Tato  metoda  nám  může  v porovnání  se  samotným  prořezaným  stromem  zvýšit  predikční              schopnost, avšak její výstup není již tak dobře čitelný.              3.2. Bootstrap Umbrella of Model Parameters (Bumping)               Výhody  samotného  stromu  a  lesa  kombinuje  specifická  skupinová  metoda bumping. Tato              metoda vytváří jednotlivé stromy na bootstrapových výběrech z trénovacího souboru. V tomto              kroku  již  nedochází  ke  zprůměrování  predikce,  ale  dle  požadavků  na  přesnost  predikce,              složitost modelu a smysluplnost jednotlivých dělení je z této sady stromů vybrán finální strom              (Tibshirani a Knight, 1999).                 4. Závěr               Proces  kultivace  DRG  systému  je  klíčový  pro  jeho  správnou  funkčnost,  což  je  nezbytný              předpoklad korektní kontroly výdajů a spravedlivého finančního ocenění nemocnic. Regresní              stromy  mohou  sloužit  pro  nalezení  významných  klasifikačních  faktorů  a  s tím  související              vytvoření hierarchické struktury klasifikace hospitalizačních případů.                 Síla  regresních  stromů  spočívá  v  jejich  jednoduchosti  a  současné  schopnosti  zachytit              kumulativní účinek faktorů ovlivňujících nákladnost hospitalizace pacienta.                 5. Literatura               Breiman, L., Friedman, J., Olshen, R., Stone, C. 1993. Classification and regression trees. Chapman \&                 Hall, Boca Raton, Fla., 358 pp. ISBN 04-120-4841-8.              Breiman, L. 1996. Bagging predictors. Machine Learning [online]. 24(2), pp. 123– 140. [cit. 16. 2.                 2018]. DOI: 10.1023/A:1018054314350. ISSN 08856125. Dostupné z:                 http://link.springer.com/10.1023/A:1018054314350.              Breiman, L. 2001. Random Forests. Machine Learning [online]. 45(1), pp. 5–32. [cit. 16. 2. 2018].                 DOI: 10.1023/A:1010933404324. ISSN 08856125. Dostupné z:                 http://link.springer.com/10.1023/A:1010933404324.                                                       39","Busse, R., Geissler, A., Quentin, W., Wiley, M. 2011. Diagnosis-related groups in Europe: moving                 towards transparency, efficiency and quality in hospitals [online]. Open University Press,                 Maidenhead, England, 458 pp. [cit. 1. 2. 2018]. ISBN 978-0-33- 524557-4. Dostupné z:                 http://www.euro.who.int/__data/assets/pdf_file/0004/162265/e96538.pdf.              Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. 2009. The elements of statistical learning: data mining,                 inference, and prediction. 2nd ed. Springer, New York, NY, 745 pp. ISBN 978-0-387-84857-0.              Kass, G. V. 1980: An Exploratory Technique for Investigating Large Quantities of Categorical Data.                 Applied Statistics [online]. 29(2), pp. 119–127. [cit. 6. 2. 2018]. DOI: 10.2307/2986296. ISSN                 00359254. Dostupné z: http://www.jstor.org/stable/10.2307/2986296?origin=crossref.              Komprdová, K. 2012. Rozhodovací stromy a lesy. Akademické nakladatelství CERM, Brno, 98 pp.                 ISBN 978-80-7204-785-7.              Nisbet, R., Elder, J. F., Miner, G., 2009. Handbook of statistical analysis and data mining applications                 [online]. Elsevier, Amsterdam, 824 pp. [cit. 6. 2. 2018]. ISBN 978- 0-12-374765-5. Dostupné z:                 https://doc.lagout.org/Others/Data%20Mining/Handbook%20of%20Statistical%20An                 alysis%20%26%20Data%20Mining%20Applications%20%5BNisbet%2C%20Elder%                 20%26%20Miner%202009-06-05%5D.pdf              Tibshirani, R., Knight, K. 1999. Model Search by Bootstrap \"Bumping\". Journal of Computational and                 Graphical Statistics [online]. 8(4), pp. 671–686. [cit. 16. 2. 2018]. DOI: 10.2307/1390820. ISSN                 10618600. Dostupné z: http://www.jstor.org/stable/1390820?origin=crossref                                                                                               40","Program screeningu karcinomu tlustého střeva a konečníku                                   a hodnocení jeho výkonnosti                                                                 1,2                                                 1,2                                       Ondřej Ngo , Ondřej Májek                    1  Institut biostatistiky a analýz, Lékařská fakulta, Masarykova univerzita, Brno                             2  Ústav zdravotnických informací a statistiky ČR, Praha                      Abstrakt                    Programy  screeningu  nádorových  onemocnění  představují  nepostradatelnou  součást                    prevence  těchto  onemocnění.  Dle  evropských  doporučení  by  měly  být  zaváděné                    programy plně organizované a populační. Současně je potřeba pro zajištění očekávané                    účinnosti a zachování příznivého poměru mezi přínosy a riziky screeningového programu                    zavést  a  dodržovat  komplexní  standardy  kvality  péče.  Tyto  aktivity  jsou  jedním                    z předmětů nově vznikajícího Národního  screeningového  centra (NSC), které se také                    současně  snaží  inovovat  zavedené  onkologické  screeningové  programy  v České                    republice, tedy screening karcinomu prsu, děložního hrdla a karcinomu tlustého střeva                    a konečníku  (kolorektálního  karcinomu).  V případě  screeningu  kolorektálního                    karcinomu je snahou NSC zavést centralizované vyhodnocování screeningového testu                    a současně  inovovat  zavedený  systém  adresného  zvaní  pro  zajištění  odpovídající                    senzitivity programu a podpoření vyšší aktivní participace osob z cílové populace na                    screeningu. Cílem tohoto příspěvku je popsat obecné principy screeningových programů                    ve vztahu ke kolorektálnímu karcinomu. Dále popsat v současnosti nastavený program                    screeningu kolorektálního karcinomu v České republice a také popsat nastavený systém                    kontroly výkonnosti, který zahrnuje monitoring screeningového procesu prostřednictvím                    klinických a administrativních dat (zejména prostřednictvím tzv. indikátorů výkonnosti)                    a hodnocení dopadu screeningového programu na populační zátěž těmito onemocněními.                    Klíčová slova                    Zhoubné nádory, screeningový program, kolorektální karcinom, indikátory výkonnosti                1. Prevence zhoubných nádorů               Národová  onemocnění  představují  velmi  závažný  zdravotní  problém,  který  se  týká  řady              vyspělých zemí. Tato onemocnění se řadí mezi jednu z nejčastějších příčin úmrtí a počet úmrtí              se  celosvětově  neustále  zvyšuje  (WHO,  2002;  Ferlay  et  al.,  2015).  Podstatnou  roli  pro              minimalizaci tohoto negativního dopadu sehrává primární prevence, tedy eliminace rizikových              faktorů,  které  přispívají ke vzniku  nádorových onemocnění  (např.  kouření,  obezita,  špatné              stravování atd.). Současně je ovšem i řada faktorů, které aktivně neovlivníme (např. genetická              predispozice onemocnění, stárnutí, faktory vnějšího prostředí atd.) a sehrávají také významnou              roli ve vývoji zhoubných nádorových onemocnění. V tomto ohledu jsou klíčovým nástrojem              prevence screeningové programy (Abrahámová, 2003).              1.1. Onkologické screeningové programy              Onkologické  screeningové  programy  mají  za  cíl  odhalit  zhoubné  nádorové  onemocnění              v časných  stadiích  u  osob,  které  jsou  v průměrném  riziku  onemocnění  (např.  bez  rodinné              anamnézy daného nádorového onemocnění) a současně nemají klinické příznaky sledovaného              onemocnění.  Včasná  diagnóza  onemocnění  v bezpříznakovém  stadiu  umožňuje  detekovat              nádor  v lokalizovaném  a  případné  i  v prekancerózním  stadiu. V takovém  případě  je velmi                                                     41","často  léčba  mnohem  šetrnější  a  především  úspěšnější.  Současně  je  léčba  časných  stádií              podstatně  levnější  pro  zdravotní  systém  v porovnání  s léčeným  pokročilým  onemocněním.              Nástrojem pro detekci časného stádia onemocnění je screeningový test, pro který se stanovuje              odpovídající  screeningový  interval,  tedy  interval  mezi  dvěma  screeningovými  vyšetřeními              (Segnan et al., 2010), který musí být ve vztahu k délce tzv. detekovatelné preklinické fáze              onemocnění.              Abychom  zachovali  odpovídající  bilanci  mezi  přínosy  a  riziky  screeningového  programu              aplikovaného  na  širokou  populaci,  je  potřeba  zavést  vhodné  standardy  kvality  péče              a monitorovat jejich naplnění zapojenými zdravotnickými zařízeními. Programy by tedy měly              být  zaváděny  jako  organizované  se  zajištěním  odpovídající  kvality  ve  všech  bodech              screeningového procesu v souladu s evropskými doporučeními (Arbyn et al., 2008; Perry et              al., 2006; Segnan et al., 2010). Současně by měla být screeningová politika jako celek součástí              zákonů  nebo  jiného  oficiálního  legislativního  dokumentu  (Karsa  et  al.,  2008).  Dle  IARC              Handbook  of  Cancer  Prevention  (Vainio  et  al,  2002)  musí  v rámci  organizovaného              screeningového programu existovat:                   1.  politika specifikující cílovou populaci, screeningovou metodu a interval                  2.  definovaná cílová populace                  3.  tým zodpovědný za kontrolu screeningových center                  4.  struktura pro rozhodování a zodpovědnost za management zdravotní péče                  5.  systém zajišťující kvalitu programu a sběr příslušných dat                  6.  monitoring výskytu nádorového onemocnění v cílové populaci              Pro  dosažení nejvyšší  úrovně  organizace  programu  (tzv.  populačního  programu)  je              vyžadováno, aby byly způsobilé osoby, které splňují kritéria pro zařazení do screeningového              programu, adresně pozvány ke screeningovému vyšetření ve stanoveném intervalu (Karsa et              al., 2008). Úspěch screeningové programu opravdu závisí na pečlivém plánování a organizaci.              Neorganizovaný screeningový program (někdy také nazývaný „šedý“ screening) často vede              k menší účinnosti a je finančně nákladnější pro zdravotní systém kvůli nadužívání testů a jejich              nedostatečné  senzitivitě  nebo  specificitě.  Dostupné  vědecké  důkazy  dokládají              u organizovaných  programů  snižování  populační  zátěže  těmito  onemocněními  a  dosažení              lepšího  pokrytí  definované  způsobilé  populace.  Lze  tedy  konstatovat,  že  k maximalizaci              pozitivního dopadu je potřeba zavádět na populační úroveň pouze organizované screeningové              programy (Segnan et al., 2010).               Rada  Evropské  unie  v roce  2003  oficiálně  doporučila,  na  základě  pozitivních  zkušenosti              z randomizovaných a observačních studií, provádět screening karcinomu prsu, tlustého střeva              a konečníku a děložního hrdla. Principy pro úspěšné zavedení programů publikovala Rada              Evropské  unie  v dokumentu  „Council  Recommendation  of  2  December  2003  on  cancer              screening“.  V současné  době  jsou  v České  republice  úspěšně  implementovány  národní              screeningové programy pro zmíněná tři onkologická onemocnění. Od roku 2014 byl zaveden              systém  přímého  adresného  zvaní  osob  z cílové  populace  ke  screeningovému  vyšetření              a programy  lze  tak  považovat  za  populační.  V rámci  legislativy  screeningových  programů              vydalo  Ministerstvo  zdravotnictví  ČR  vyhlášku,  která  stanovuje  obsah  a  časové  rozmezí              preventivních prohlídek. Současně stanovuje ke každému programu jeho kritéria a podmínky              Věstník  Ministerstva zdravotnictví ČR.  Všechny podstatné  informace  se  mohou odborníci              a široká veřejnost dozvědět na oficiálních internetových stránkách programů www.mamo.cz,              www.kolorektum.cz, www.cervix.cz.                                                          42","1.2 Screeningový program karcinomu tlustého střeva a konečníku              Karcinom  tlustého  střeva  a  konečníku  (kolorektální  karcinom)  je  jedním  z nejčastějších              zhoubných  nádorů  (ZN)  na  světě  a  v posledních  desetiletích  dochází  ve  většině  zemí              ke zvyšování jeho výskytu. Kolorektálním karcinomem trpí převážně starší osoby a riziko              onemocnění se výrazně zvyšuje od přibližně 50 let. Vzhledem k možnosti detekce časných              stadií onemocnění (zejména přednádorových kolorektálních neoplazií), existenci účinné léčby              v těchto  raných  stadií  a  dostupnosti  laciných  screeningových  testů  je  toto  onemocnění              vhodným kandidátem pro zařazení do screeningových programů (Garcia, 2012).              Program  screeningu  kolorektálního  karcinomu  prokazatelně  snižuje  úmrtnost  na  toto              onemocnění. Prostřednictvím metaanalýz rozsáhlých randomizovaných klinických studií byly              získány přesvědčivé důkazy o jeho přínosu. Při pravidelném vyšetřování pomocí guajakového              testu na okultní krvácení do stolice (TOKS) bylo v americké randomizované studii sledováno              snížení  mortality  na  kolorektální  karcinom  o  33  %  (Mandel  et  al.,  1993).  Ve  studiích              provedených v Evropě bylo taktéž dosaženo snížení mortality na kolorektální karcinom při              vyšetření guajakovým testem jednou za dva roky o 15 % (Hardcastle et al., 1996), resp. 18 %              (Kronborg et al., 1996). Tyto pozitivní výsledky přetrvávaly i po 9 kolech vyšetření a zejména              u  pacientů,  kteří  se  účastnili  pravidelně  všech  kol,  došlo  k redukci  mortality  až  o  43 %.              Jednoznačně  se  tak  potvrzuje  důležitost  pravidelné  účasti  ve  screeningu  (Kronborg  et  al.,              2004). Pokud zahrneme i nepublikované výsledky ze studie, která proběhla v Göteborgu, tak              bylo  odhadnuto  snížení  mortality  na  16  %  (Hewitson  et  al.,  2008).  Prostřednictvím              alternativního,  a  v současné  době  doporučovaného,  imunochemického  TOKS  lze  dle              současných poznatků zajistit ještě lepších výsledků než u guajakového, což naznačuje i první              publikovaná randomizovaná studie (Zheng et al., 2003). Klíčovým nástrojem ve screeningu              kolorektálního karcinomu je i kolonoskopie, kde je dosažitelné snížení incidence odhadováno              až na 90 %. Ovšem pro potvrzení uvedené účinnost v praxi prozatím chybějí přímé důkazy              z randomizovaných klinických studií (Ransohoff, 2009). V současné době probíhají dvě velké              randomizované  studie,  jejichž  cílem  bude  potvrzení  účinnosti  kolonoskopie:  jedna  ve              Španělsku  a  druhá  organizovaná  Severoevropskou  iniciativou  pro  kolorektální  karcinom              (Bretthauer,  2011).  V roce  2011  byl  také  publikován  systematický  přehled  zaměřený  na              nákladovou efektivitu screeningu kolorektálního karcinomu (Lansdorp-Vogelaar et al., 2011).              Studie hodnotila celkem 32 modelů z jednotlivých studií, které proběhly v Evropě, Severní              Americe, Asii a Austrálii. Většina z uvedených studií hodnotila náklady na jeden získaný rok              života z pohledu plátce zdravotní péče. I přesto, že se studie lišily z pohledu předpokladů              a použitých  parametrů,  což  se  projevilo  ve  variabilitě  výsledků,  tak  bylo  zjištěno,  že  je              screening  kolorektálního  karcinomu  nákladově  efektivní  nebo  dokonce  náklady  šetřící  ve              srovnání se situací, kdy není zaveden.              1.3. Epidemiologie kolorektálního karcinomu v ČR a zavedený screening              Česká republika patří v rámci Evropy mezi země nejzatíženější kolorektálním karcinomem.              Dle  aktuálních  údajů  z  Národního  onkologického  registru  ČR  (NOR,  dostupné  na              www.svod.cz) byl v ČR v roce 2015 výskyt tohoto onemocnění 76,4 nových onemocnění na              100 tisíc osob (přibližně 8 tisíc nových onemocnění ročně) a 35,6 úmrtí na 100 tisíc osob (přes              3,5 tisíce úmrtí na kolorektální karcinom ročně).              Pilotní snahy o zavádění časné detekce ZN tlustého střeva a konečníku spadají už do 80. let              20. století a následně pokračovaly i v devadesátých letech. V populaci byl sledován vysoký              zájem o kolorektální screening. Samotný organizovaný program byl zahájen v červenci 2000              na základě dohody MZ ČR, plátců zdravotní péče a příslušných odborných společností. Na              základě  zkušeností  byl  přijat  dvouetapový  program:  TOKS  byl  nabízen  ve  dvouletých              screeningových  intervalech  a  v případě  pozitivity  byla  osoba  zaslána  na  navazující                                                     43","kolonoskopické vyšetření (Frič et al., 2007). Už od začátku je program sledován Radou pro              screening kolorektálního karcinomu  České  gastroenterologické společnosti  ČLS JEP. Sběr              agregovaných  dat  pro  monitoring  kolonoskopických  vyšetření  byl  realizován  ze  strany              regionálních koordinátorů screeningového programu a sběr výsledků o provedených TOKS              byl  v gesci  Všeobecné  zdravotní  pojišťovny.  Od  roku  2006  byl  monitoring  založen  na              elektronickém zadávání anonymních individuálních dat o kolonoskopických vyšetřeních do              elektronické databáze. Na celý průběh programu dohlíží Komise pro screening kolorektálního              karcinomu  MZ  ČR.  Cílovou  populací  organizovaného  programu  jsou  osoby  nad  50  let.              Počínaje  lednem  2009  byl  mírně  upraven  design  screeningového  procesu.  Pro  věkovou              skupinu 50–54 let byl nově určen TOKS v jednoletém intervalu a osobám od 55 let byla dána              možnost výběru mezi TOKS ve dvouletém intervalu nebo podstoupit jednou za 10 let přímo              screeningovou  kolonoskopii  (schéma  screeningového  procesu  je  popsáno  na  obrázku  1).              V prvních  letech  organizovaného  programu  byl  používán  guajakový  TOKS,  nicméně              v posledních letech je nahrazován imunochemickým testem, který je přesnější a jeho použití              je pro klienta jednodušší (Zavoral et al., 2014). V roce 2014 bylo v českém organizovaném              programu zavedeno klíčové opatření, které mělo směřovat ke zvýšení participace osob z cílové              populace na screeningu. Ke screeningovému programu jsou nyní zvány osoby ve věku od 50              do 70 let, které se dlouhodobě neúčastní screeningového vyšetření (Dušek et al., 2014).                                  Obrázek 1. Grafické schéma screeningového procesu v ČR. Vlevo pro osoby ve věku 50–54              let a vpravo pro klienty od 55 let (dostupné z www.kolorektum.cz)               1.4. Národní screeningové centrum a plánované inovace kolorektálního              screeningu v ČR              Národní  screeningové  centrum  (NSC)  je  organizační  jednotkou  Ústavu  zdravotnických              informací a statistiky ČR (ÚZIS ČR), které má samostatnou koordinační a řídící strukturu.              Hlavním cílem NSC je vybudování metodického a personálního zázemí pro zavádění, realizaci              a hodnocení screeningových programů v ČR. Současně je klíčovou aktivitou NSC vybudování              systému evaluace screeningových programů, tak aby byl zajištěn jejich maximální pozitivní              dopad  na  zdraví  české  populace  a  jejich  vysoká  nákladová  efektivita.  Vybudování  tohoto              zázemí  umožňuje  ÚZIS  ČR  realizovat  pilotní  projekty,  které  budou  ověřovat  potenciálně              prospěšné screeningové programy vážných onemocnění nebo inovovat v současnosti zavedené              programy.              Ve vztahu k  zavedenému programu screeningu kolorektálního karcinomu připravuje NSC dva              pilotní projekty, které přímo souvisí s jeho optimalizací. První projekt by měl řešit nepříznivou                                                      44","situaci využívání různorodých  imunochemických  testů v ČR.  Jeho ambicí je ověřit plošné              zavedení centralizovaného vyhodnocení jednotného kvantitativního imunochemického testu              na okultní krvácení do stolice (qFIT), potenciálně i s možností přímého zasílání odběrových              nádobek osobám z cílové populace. Předmětem druhého projektu, který souvisí obecně se              všemi aktuálně zavedenými onkologickými screeningovými programy, je zvýšení efektivity              zavedeného systému adresného zvaní občanů ke screeningu k zajištění ještě větší účasti osob.              Další  podrobné  informace  o  NSC  a  jeho  aktivitách  je  k nalezení  na  oficiálním  portálu              nsc.uzis.cz nebo na facebooku.                2. Hodnocení výkonnosti screeningových programů               Základním  cílem  screeningových  programů  nádorových  onemocnění  je  snížení  populační              zátěže těmito onemocněními, tedy zejména snížení mortality nebo v lepším případě incidence              sledovaného  onemocnění.  Tato  veličina  je  směrodatná  pro  výsledné  hodnocení  celkové              efektivity programu. Ověřování tohoto faktu v klinické praxi je ovšem mnohem náročnější než              je tomu v randomizovaných klinických studiích a kýžený efekt populačního screeningového              programu navíc můžeme sledovat až za mnoho let. Do hodnocení účinnosti programu se mísí              řada dalších faktorů, které ovlivňují změnu v epidemiologických trendech onemocnění – např.              úmrtí  u  pacientů  diagnostikovaných  před  zavedeným  programu,  postupný  růst              celopopulačního  pokrytí  screeningem,  kohortový  efekt  (generačně  specifické  trendy  ve              výskytu rizikových faktorů), zavedení modernější léčby nebo uvědomělost cílové populace              o časných příznacích nádorových onemocnění (Vainio et al, 2002).               Z výše  uvedeného  tedy  vyplývá  nutnost  pečlivého  monitoringu  celého  screeningového              procesu  od  úplného  začátku,  aby  bylo  možné  zajistit  jeho  nezbytnou  výkonnost  ve  všech              screeningových  centrech  a  případně  přijmout  nápravná  opatření  tak  rychle,  jak  umožňuje              situace ve zdravotním systému. Pro tento účel byla vyvinuta sada indikátorů výkonnosti, která              umožňuje  průběžně  monitorovat  celý  screeningový  proces.  Tyto  indikátory  jsou  zejména              zaměřeny na organizační aspekty (zda je např. dostatečná a pravidelná účast osob z cílové              populace), sledování provedených klinických vyšetření (např. detekce zhoubného onemocnění              či prekanceróz dle stanoveného cíle programu) a indikátorů dlouhodobého dopadu ve smyslu              sledování  trendů  ve  vývoji  epidemiologických  charakteristik  a  intervalových  karcinomů.              Monitoring  vychází  zejména  ze tří  výše  zmíněných  evropských  doporučení  (Arbyn  et  al.,              2008; Perry et al., 2006; Segnan et al., 2010) vydaných Evropskou komisí. Tyto dokumenty se              staly i zdrojem indikátorů hodnocených v rámci screeningových programů implementovaných              v ČR.              2.1. Informační podpora screeningových programů v ČR              Systém  informační  podpory  je  nepostradatelnou  a  vyžadovanou  součástí  organizovaného              screeningové programu. Dle doporučení Rady Evropské unie z roku 2003 (cílový dokument              zmíněn výše) je třeba „pravidelně monitorovat screeningový proces a jeho výsledky a s těmito              informacemi v krátké době seznamovat širokou veřejnost i instituce zapojené do screeningu“              a  informační  systém  by  měl  být  schopný  „sbírat,  zpracovávat  a  hodnotit  data  o  všech              screeningových vyšetřeních, doplňujících diagnostických vyšetřeních a finálních diagnózách“.              V souladu  s evropskými  doporučeními  a  mezinárodními  standardy  byl  v České  republice              zaveden  systém  informační  podpory  screeningových  programů  zhoubných  nádorů,  který              umožňuje monitoring zátěže populace onkologickými onemocněními (Národní onkologický              registr ČR, kde jsou evidovány všechny zhoubné novotvary v České republice), monitoring              screeningového   procesu   prostřednictvím   klinických   (kontinuálně   sbíraná   data              o screeningových vyšetřeních, klinických výsledcích a souvisejících vyšetření z jednotlivých                                                     45","zdravotních  zařízení  zapojených  do  screeningu)  a  administrativních  dat  (data  zdravotních              pojišťoven reprezentující všechny provedené zdravotní výkony související se screeningovým              procesem). Současně bylo se zavedením adresného zvaní občanů ke screeningu nastaveno také              využívání a hodnocení dat zdravotních pojišťoven pro monitoring projektu. Všechny tři datové              zdroje  jsou  zásadní  pro  hodnocení  programů  screeningu  nádorových  onemocnění  a  velmi              dobře se doplňují pro získání kompletního přehledu o screeningu v ČR. Současně byl přijat              legislativní  rámec  pro  komplexnější  a  integrovanější  využití  dostupných  dat  v rámci              Národního zdravotnického informačního systému. Samotné komplexní hodnocení programů              zajišťuje v současné době Národní screeningové centrum Ústavu zdravotnických informací              a statistiky ČR ve spolupráci s Institutem biostatistiky a analýz Lékařské fakulty Masarykovy              univerzity (IBA LF MU).              2.2. Časné indikátory výkonnosti kolorektálního screeningu              Jak bylo zmíněno v úvodu kapitoly 2, k dosažení podobného účinku jako v řadě klinických              studií je potřeba zajistit odpovídající výkonnost ve všech fázích screeningového procesu – od              identifikace  způsobilé  populace  ke  screeningu  a  jejich  adresného  pozvání  přes  provedená              screeningová a související vyšetření až po léčbu a následnou péči. Musí být zachována příznivá              bilance přínosů a rizik při zavádění programu do reálné klinické praxe a je tedy potřeba nastavit              systém  hodnocení  měřitelných  standardů,  resp.  indikátorů  výkonnosti  screeningových              programů.              Zásadním  dokumentem  pro  zavedení  a  vyhodnocování  screeningového  programu              kolorektálního  karcinomu  představují  „European Guidelines for Quality Assurance in              Colorectal Cancer  Screening and Diagnosis“  (Segnan  et  al.,  2010).  Jak  bylo  uvedeno              v předchozím textu, tento dokument se stal předlohou indikátorů výkonnosti hodnocených              v ČR. Uvedené směrnice vznikly po pečlivém prozkoumání vědeckých důkazů souvisejících              s účinností  kolorektálního  screeningu  a  vzájemném  konsenzu  renomovaných  odborníků              v dané oblasti. Tyto směrnice tedy představují moderní doporučení a standardy k zajištění              výkonnosti  tohoto  programu  a  měly  by  být  nápomocné  státům  celé  EU  při  implementaci              programu se zajištěním vysoké úrovně populačního programu už od jeho samotného počátku.              Evropská  doporučení  dokládají  zejména  indikátory,  které  mají  doložený  epidemiologický              význam. Samotná forma výpočtu indikátorů výkonnosti je postavena na podílech a vyjadřují              určitou  míru  jevu,  který  chceme  monitorovat.  Následující  výpis  indikátorů  výkonnosti  lze              členit do dvou skupin dle oblasti hodnocení.              (1)  První  skupinou  jsou  tzv.  organizační  indikátory,  které  lze  hodnotit  při  jakémkoliv              nastaveném primárním screeningovém testu, a jsou jimi zejména:              Pokrytí pozváním:  je  definováno  jako  podíl  počtu  osob,  které  byly  během  daného              screeningového intervalu pozvány na screening a mezi osobami v celé cílové populaci.              Míra účasti: reflektuje účast pozvaných osob ke screeningu, tedy podíl ze všech pozvaných,              kteří se zúčastnili.              Pokrytí vyšetřením:  představuje  další  klíčový  indikátor  hodnotící  úspěšnost  náběru  české              populace.  Jeho  hodnocení  je  nezbytné  i  z  důvodu  zavedeného  adresného  zvaní,  které  je              orientováno na neúčastnící se osoby. Představuje tedy podíl počtu všech vyšetřených osob              prostřednictvím screeningové testu v rámci celé cílové populace.              Dalšími  organizačními  indikátory  jsou  časové  intervaly,  které  sledují  přiměřený  časový              interval mezi jednotlivými událostmi v průběhu testování, tedy např. interval mezi zhotovením              testu a obdržením výsledku, mezi pozitivním výsledkem testu a navazujícím kolonoskopickým                                                       46","vyšetřením,  mezi  pozitivním  kolonoskopickým  vyšetřením  a  následným  zahájením              terapeutickým opatřením nebo po sobě jdoucími screeningovými testy.              (2) Indikátory výkonnosti provedených screeningových testů vychází z klinických studií              a jsou  hodnoceny  pro  různé  typy  primárních  screeningových  testů  –  pro  TOKS  nebo  pro              endoskopické metody (kolonoskopie nebo flexibilní sigmoidoskopie), které jsou v některých              státech EU rovněž využívány jako přímé screeningové metody. Tyto dvě screeningové metody              se v řadě indikátorů shodují, takže budou v úvodu uvedeny společné indikátory:              Podíl chybně provedených vyšetření: podíl chybně/neadekvátně provedených testů mezi všemi              osobami, kterým bylo provedeno dané screeningové vyšetření.              Podíl úplných endoskopických vyšetření: definuje podíl osob s adekvátní střevní přípravou              a zejména kompletní vizualizací kolorekta (s ohledem na použitou endoskopickou metodu)              mezi všemi vyšetřenými osobami s adekvátní přípravou střeva.              Pozitivita screeningového vyšetření: ukazatel vyjadřuje podíl osob s pozitivním výsledkem              testu  mezi  všemi  adekvátně  testovanými.  Osoby  s pozitivním  výsledkem  testu  (zejména              TOKS) jsou zpravidla zasláni na navazující (follow-up) kolonoskopii.              Podíl osob s pozitivním výsledkem testu,  které jsou  pozvány na follow-up kolonoskopii:              reprezentuje  osoby,  které  měly  pozitivní  TOKS  a  byly  pozvány  na  následnou  follow-up              kolonoskopii  (TOKS+  kolonoskopie)  k definitivnímu  určení  diagnózy.  U  endoskopických              vyšetření  je  tato  míra  mnohem  nižší  a  v případě  kolonoskopie  minimální,  a  to  z důvodu              odstranění lézí již během screeningové kolonoskopie.              Podíl osob pozvaných na follow-up kolonoskopii, kteří ji podstoupí: plynule navazuje na výše              zmíněný indikátor a odráží účast pozvaných osob na follow-up kolonokospii. Na uvedený              indikátor také navazují další dva ukazatele, které sledují podíl úplných follow-up kolonoskopii              (podobná definice jak bylo zmíněno výše) a dále míru endoskopických komplikací vzhledem              k počtu všech vyšetřených osob.              Detekční míra: představuje detekci abnormalit v tlustém střevě a konečníku prostřednictvím              jakéhokoliv typu screeningového testu, tedy jinými slovy podíl osob, u kterých byla potvrzena              určitá  abnormalita  (může  představovat  jakékoliv  léze,  adenomy,  pokročilé  adenomy  nebo              zhoubné  novotvary)  mezi  všemi  adekvátně  testovanými  jedinci.  V případě  TOKS  souvisí              s tímto ukazatelem také hodnocení pozitivní prediktivní hodnoty testu, která má ve jmenovateli              oproti detekční míře pouze osoby s pozitivním výsledkem testu, které podstoupily navazující              kolonoskopii.              V tabulce 1 je popsána sada v současnosti doporučených časných ukazatelů výkonnosti pro              monitoring  screeningu  kolorektálního  karcinomu,  která  je  aktuálně  v ČR  s ohledem  na              dostupnost datových zdrojů využívána. Vzhledem k výše zmíněné inovaci informační podpory              screeningových programů (propojení jednotlivých datových zdrojů) lze očekávat hodnocení              dalších indikátorů výkonnosti v českém prostředí.               Současně jsou v tabulce 2 prezentovány doporučené hodnoty vybraných indikátorů výkonnosti              dle evropských doporučení pro zajištění odpovídajícího dopadu kolorektálního screeningu na              populační zátěž tímto onemocněním.                                                          47","Tabulka  1.  Časné  indikátory  výkonnosti  používané  v Národním  programu  screeningu              kolorektálního karcinomu v ČR                    1.  Adresné zvaní a pokrytí cílové populace                        x   Pokrytí pozváním (zvou se pouze neúčastnící se osoby od 50–70 let)                        x   Míra účasti po pozvání                        x   Pokrytí cílové populace screeningovým vyšetřením                   2.  Výsledky screeningu prostřednictvím TOKS                        x   Podíl pozitivních TOKS                        x   Podíl úplných follow-up kolonoskopií                        x   Pozitivní prediktivní hodnota TOKS pro adenomy, pokročilé adenomy,                            karcinomy                        x   Míra endoskopických komplikací                   3.  Výsledky screeningu prostřednictvím screeningové kolonoskopie                        x   Podíl úplných kolonoskopií                        x   Pozitivita kolonoskopie                        x   Detekční míra pro adenomy, pokročilé adenomy, karcinomy                            (podíl pozitivních nálezů v celkovém počtu vyšetření)                        x   Míra endoskopických komplikací                   4.  Organizace screeningu                        x   Časový interval pozitivním výsledkem TOKS a kolonoskopií               Tabulka 2. Doporučené hodnoty vybraných indikátorů výkonnosti screeningu kolorektálního              karcinomu dle evropských směrnic (Segnan et al., 2010)                                                                    Minimální  Preferovaná               INDIKÁTORY                                                                   hodnota    hodnota               Pokrytí pozváním                                       95 %     > 95 %               Míra účasti                                            45 %     > 65 %               Maximální doba mezi zhotovením testu a obdržením     > 90 %               výsledků by měla být 15 dní               Maximální doba mezi pozitivním výsledkem testu a               navazujícím kolonoskopickým vyšetřením by měla být 31   > 90 %   > 95 %               dní               Maximální doba mezi pozitivní kolonoskopií nebo flexibilní               sigmoidoskopií a zahájením léčebného opatření by měla být   > 95 %               31 dní               Podíl chybně provedených TOKS                         < 3 %      < 1 %               Podíl osob s pozitivním výsledkem testu, které jsou pozváni     90 %   > 95 %               k navazující kolonoskopii                Podíl osob pozvaných k navazující kolonoskopii, které ji     85 %   > 90 %               podstoupí                Podíl úplných kolonoskopií (screeningové a navazující   > 90 %   > 95 %               kolonoskopie jsou hodnoceny zvlášť)                                                     48","2.3. Vývojový diagram screeningové procesu kolorektálního karcinomu              Pro lepší porozumění onkologickým preventivním programům bývá často jejich screeningový              proces popsán prostřednictvím vývojového diagramu (tzv. flow-chart). Tímto způsobem se              sledují  zejména  podstatné  procesní  charakteristiky,  respektive  relevantní  výše  zmíněné              indikátory  výkonnosti  (např.  míra  účasti,  pozitivita  testu,  návštěva  navazujícího              diagnostického vyšetření u pacientů s pozitivním výsledkem). Na obrázku 2 je znázorněný              procesní  diagram  pro  screeningový  program  kolorektálního  karcinomu  v ČR.  V českých              podmínkách je k dispozici dostatečná informační podpora pro sestavení uvedeného diagramu,              který posléze často slouží ke kritické analýze současně nastaveného programu a identifikaci              jeho  konkrétních  rezerv  -  například  nedostatečné  pokrytí  a  nepravidelnost  návštěv,              nestandardizovaný screeningový test, nedostatečná aktivita sítě primární péče atd. (Ngo et al.,              2017). Současně mohou být také odhaleny možné rezervy v kontinuitě procesu a kapacitní              nedostatky  sítě  kolonoskopických  center.  Ty  mohou  být  způsobeny  suboptimálním              využíváním  kapacity  kolonoskopických  center  (neorganizovaná  dispenzarizace  pacientů              s nálezem střevní neoplazie) a vedou k prodlužování čekacích časů na kolonoskopii, která pak              může druhotně vést ke snížení účastni na kolonoskopii u FIT-pozitivních pacientů.                                               Cílová populace                                     Neúčast          Účast                                                     [%]                            Neúčastník FIT       FIT test                                                      Pozitivní                                   Negativní                                                     [%]                             FIT Negativní     FIT Pozitivní                                                     Účast                                    Neúčast                                                     [%]                             Neúčastník KS     Kolonoskopie                                    Negativní         Pozitivní     Dispenzární                                                                   program                                                     [%]                                                                   [naplnění                                                                   doporučených                             KS Negativní       KS Pozitivní       postupů]               Obrázek 2. Procesní diagram screeningu kolorektálního karcinomu. Fialově jsou uvedeny              příklady procesních indikátorů.               2.4. Hodnocení dopadů screeningových programů nádorových onemocnění              Jak již bylo v úvodu kapitoly zmíněno, hlavním cílem screeningových programů je snížení              populační zátěže těmito onemocněními. U ZN tlustého střeva a konečníku lze zcela předejít              vývoji onemocnění odstraněním prekancerózní kolorektální léze (zejména adenomový polyp)              a  současně  jsme  případně  schopni  zachytit  onemocnění  v časných  stadiích.  Kolorektální              screening nevede tedy pouze ke snížení mortality onemocnění, ale také ke snížení celkové              incidence.  Zmíněné  epidemiologické  charakteristiky  představují  důležité  veličiny  pro              vyhodnocování celkové efektivity screeningového programu kolorektálního karcinomu a je              tedy podstatné jejich sledování.                                                       49","Randomizované  studie  představují  v této  problematice  zlatý  standard  a  prostřednictvím              precizního designu těchto klinických studií získáváme relevantní důkazy o účinnosti (efficacy)              onkologických  programů  (Zvárová  \&  Malý  2003).  Příznivé  výsledky  z mnoha              randomizovaných studií byly impulzem pro zavedení screeningových programů do klinické              praxe řady zemí. Důkazy z klinických studií je však nezbytné doplnit i aktuálními studiemi              potvrzujícími  praktickou  účinnost  (effectiveness)  screeningu  i  v reálně  implementovaných              screeningových programech (Moss et al., 2012). Ověření jejich pozitivního vlivu v klinické              praxi  probíhá  prostřednictvím  tzv.  observačních  studií,  jako  jsou  například  studie  případů              a kontrol, incidenční studie nebo studie analyzující epidemiologické trendy (tyto studie v sobě              zahrnují rozsáhlou škálu statistického hodnocení – zejména různé typy regresního modelování              a také mikrosimulační modely).                3. Závěr               V zemích  s velkou  populační  zátěží  onkologickými  onemocněními  jsou  screeningové              programy důležitou složkou prevence. Česká republika dlouhodobě zaujímala přední příčky              v incidenci  a  mortalitě  těchto  onemocnění  při  srovnání  s ostatními  evropskými  zeměmi,              a proto  bylo  o  to  více  potřebné  jejich  zavedení  do  klinické  praxe.  V současné  době  jsou              v České  republice  úspěšně  implementovány  plně  organizované  screeningové  programy              karcinomu prsu, tlustého střeva a konečníku a děložního hrdla. Od roku 2014 navíc došlo              k zahájení adresného zvaní občanů ke screeningu a lze považovat tyto programy i za zcela              populační.               Pro  zajištění  odpovídající  výkonnosti  a  účinnosti  programů  je  nezbytný  jejich  průběžný              monitoring. Nepostradatelnou roli zde hraje komplexní informační podpora onkologických              screeningových  programů,  která  je  v ČR  na  velmi  dobré  úrovni  v souladu  s evropskými              doporučeními  a  jejím  prostřednictvím  lze  hodnotit  celý  screeningový  proces.  Pro  účely              pravidelného  monitoringu  byla  vyvinuta  sada  tzv.  časných  indikátorů  výkonnosti.  Tyto              indikátory jsou schopny v raných fázích programu identifikovat jeho rezervy a včas stanovit              opatření k jeho optimalizaci. Pouze díky takto nastavenému systému průběžného hodnocení              výkonnosti  a  implementací  nápravných  opatření  zajistíme  kýžený  dopad  programů  na              populační  zátěž  těmito  onemocněními.  V rámci  kolorektálního  screeningu  jsou  v  ČR  tyto              indikátory  rutinně  využívány  k hodnocení  celého  programu  a  systém  kontroly  kvality              jednotlivých center  je postupně vyvíjen. Po zavedení kolorektálního screeningu sledujeme              v posledních letech snižování populační zátěže kolorektálním karcinomem v ČR. I přes tento              pozitivní  dopad  lze  v organizaci  programu  identifikovat  rezervy,  jejichž  řešení  poskytuje              příležitost  k dalšímu  zlepšování  tohoto  programu.  V rámci  pilotních  projektů  bude  dopad              těchto  inovací  zkoumat  nově  ustanovené  Národní  screeningové  centrum  v rámci  Ústavu              zdravotnických informací a statistiky.                 4. Literatura              4.1. Knihy               Abrahámová, J. (ed.) Možnosti včasného záchytu rakoviny prsu. Praha: Grada Publishing, 2003. 227 p.              Arbyn, M., Anttila, A., Jordan, J., Ronco, G., Schenck, U., Segnan, N., et al. European guidelines for                 quality assurance in cervical cancer screening. Luxembourg: European Communities, 2008. 291 p.                                                        50","Karsa, L., Anttila, A., Ronco, G., Ponti, A., Malila, N., Arbyn, M., et al. Cancer Screening in the                 European Union: Report on the implementation of the Council Recommendation on cancer                 screening. Luxembourg: European Communities, 2008. 136 p.              Perry, N., Broeders, M., de Wolf, C., Tornberg, S., Holland, R., von Karsa, L., et al. (ed.) European                 guidelines for quality assurance in breast cancer screening and diagnosis. Luxembourg: Office for                 Official Publications of the EC, 2006. 416 p.              Segnan, N., Patnick, J., von Karsa, L. (ed.) European Guidelines for Quality Assurance in Colorectal                 Cancer Screening and Diagnosis. Luxembourg: Publications Office ot the European Union, 2010.                 386 p.              Vainio, H., Bianchini, F. (ed.) Breast Cancer Screening. Lyon: IARCPress, 2002. 229 p.              World Health Organisation. National cancer control programmes : policies and managerial guidelines,                 second edition. Geneva: World Health Organisation, 2002. 180 p.              Zvárová, J., Malý, M. (ed.). Statistické metody v epidemiologii. Praha: Karolinum, 2003. 506 p.               4.2. Články               Bretthauer, M., 2011. Colorectal cancer screening. J. Intern. Med. 270, 87–98.              Dušek, L., Májek, O., Blaha, M., Daneš, J., Zavoral, M., Seifert, B., Dvořák, V., Skovajsová, M.,                 Suchánek, Š., Jung, T., Brzková, M., Klika, P., Klimeš, D., Koptíková, J., Gregor, J., 2014.                 Koncepce populačního screeningu v České republice, metodika a první výsledky adresného zvaní                 občanů do preventivních onkologických programů. Klin. Onkol. 27, 2S59-2S68.              Ferlay, J., Soerjomataram, I., Dikshit, R., Eser, S., Mathers, C., Rebelo, M., Parkin, D.M., Forman, D.,                 Bray, F., 2015. Cancer incidence and mortality worldwide: sources, methods and major patterns in                 GLOBOCAN 2012. Int. J. Cancer 136, E359-386.              Frič DrSc, P., Ph. D, M.Z., Seifert, B., Pokorný, P., Suchánek, Š., 2007. Screening sporadického                 kolorektálního karcinomu v ČR. Medicína Praxi 4, 343–345.              Gimeno Garcia, A.Z., 2012. Factors Influencing Colorectal Cancer Screening Participation.                 Gastroenterol. Res. Pract. 483417.              Hardcastle, J.D., Chamberlain, J.O., Robinson, M.H., Moss, S.M., Amar, S.S., Balfour, T.W., James,                 P.D., Mangham, C.M., 1996. Randomised controlled trial of faecal-occult-blood screening for                 colorectal cancer. The Lancet 348, 1472–1477.              Hewitson, P., Glasziou, P., Watson, E., Towler, B., Irwig, L., 2008. Cochrane Systematic Review of                 Colorectal Cancer Screening Using the Fecal Occult Blood Test (Hemoccult): An Update. Am. J.                 Gastroenterol. 103, 1541–1549.              Kronborg, O., Fenger, C., Olsen, J., Jørgensen, O.D., Søndergaard, O., 1996. Randomised study of                 screening for colorectal cancer with faecal-occult-blood test. The Lancet 348, 1467–1471.              Kronborg, O., Jorgensen, O.D., Fenger, C., Rasmussen, M., 2004. Randomized study of biennial                 screening with a faecal occult blood test: Results after nine screening rounds. Scand. J.                 Gastroenterol. 39, 846–851.              Lansdorp-Vogelaar, I., Knudsen, A.B., Brenner, H., 2011. Cost-effectiveness of Colorectal Cancer                 Screening. Epidemiol. Rev. 33, 88–100.              Mandel, J.S., Bond, J.H., Church, T.R., Snover, D.C., Bradley, G.M., Schuman, L.M., Ederer, F., 1993.                 Reducing Mortality from Colorectal Cancer by Screening for Fecal Occult Blood. N. Engl. J. Med.                 328, 1365–1371.                                                        51","Moss, S.M., Nyström, L., Jonsson, H., Paci, E., Lynge, E., Njor, S., Broeders, M., Euroscreen Working                 Group, 2012. The impact of mammographic screening on breast cancer mortality in Europe: a                 review of trend studies. J. Med. Screen. 19 Suppl 1, 26–32.              Ngo, O., Bučková, B., Suchánek, Š., Seifert, B., Zavoral, M., Dušek, L., Májek, O., 2017. Participation                 of the Czech population in the Colorectal Cancer Screening Programme – trends and current                 situation. Gastroenterol. Hepatol. 71, 377–383.              Ransohoff, D.F., 2009. How Much Does Colonoscopy Reduce Colon Cancer Mortality? Ann. Intern.                 Med. 150, 50–52.              Zavoral, M., Suchanek, S., Majek, O., Fric, P., Minarikova, P., Minarik, M., Seifert, B., Dusek, L.,                 2014. Colorectal cancer screening: 20 years of development and recent progress. World J.                 Gastroenterol. 20, 3825–3834.              Zheng, S., Chen, K., Liu, X.Y., Ma, X.Y., Yu, H., Chen, K., Yao, K.Y., Zhou, L., Wang, L.B., Qiu,                 P.L., Deng, Y.C., Zhang, S.Z., 2003. Cluster randomization trial of sequence mass screening for                 colorectal cancer. Dis. Colon Rectum 46, 51–58.                                                                                                  52","Interaktivní online reporting v praxi                           Vojtěch Bulhart, Matěj Karolyi, Jakub Ščavnický, Martin Komenda                     Institut biostatistiky a analýz, Lékařská fakulta, Masarykova univerzita, Brno                              Ústav zdravotnických informací a statistiky ČR, Praha                     Abstrakt                    S rozvojem moderních technologií roste objem dat napříč Internetem. Vybrat relevantní                    a především garantovanou informaci není vždy snadné a často časově velmi náročné                    s ohledem na pestrost a počet dostupných online zdrojů. Vhodná forma prezentace dat                    pro vybrané cílové skupiny uživatelů, například v podobě dnes oblíbených vizualizací,                    může  zásadním  způsobem  ovlivnit  nejen  výslednou  přehlednost  zveřejňovaných                    informací,  ale  také  celkové  pochopení  souvislostí  a  tedy  i  správnou  interpretaci  dat.                    Z pohledu autora jakéhokoli webu je klíčové zamyšlení nad očekávanými výstupy, jejich                    formátem, rozsahem a v neposlední řadě také nad přidanou hodnotou pro uživatele. Tento                    příspěvek představuje obecný koncept datových vizualizací společně se zvoleným volně                    dostupným nástrojem pro rychlou a snadnou přípravu online tematicky ucelených reportů                    Google Data Studio.                    Klíčová slova                     Vizualizace dat, interaktivní reporting, Google Data Studio                1. Úvod               S ohledem na dramatický nárůst objemu dostupných informací napříč Internetem ve všech              oblastech lidského zájmu je otázka zpracování a následné vizualizace relevantních výsledků              nad  těmito  daty  velmi  aktuální.  Vhodná  kombinace  a  případné  propojení  dostupných              technologických řešení umožňující analytické zpracování a následnou prezentaci dat je zcela              klíčové. V době, kdy se uživatelé bezproblémově pohybují napříč desítkami či stovkami online              aplikací, je webová prezentace téměř nezbytností, a to jak v sektoru komerčním, tak ve státním              či akademickém prostředí. Kompletní proces analýzy dat je netriviální a často je založen na              jedné z ověřených metodiky pro získávání znalostí z různých zdrojů. Vždy se jedná o sekvenci              kroků, které jsou logicky uspořádány a vzájemně provázány. Umožňují systematicky pokrýt              všechny stěžejní fáze analýzy včetně často opomíjeného vyhodnocení. Příkladem může být              například  CRISP-DM,  SEMMA  nebo  KDD  přístupy  (Azevedo  and  Santos,  2008).  Pro              analytika bez pokročilého informatického vzdělání v oblasti programování a vývoje je však              interaktivní prezentace dosažených výstupů online mnohdy dost složitým problémem. Tento              příspěvek si klade za cíl představit jeden z volně dostupných robustních webových nástrojů              pro reporting dat, Google Data Studio, společně s obecným účelem a způsoby vizualizace dat.              Na samém začátku každé analýzy bychom si měli určit, jaké výstupy vlastně očekáváme,              v jakém formátu budou, pro jakou cílovou skupiny budou primárně určeny a v neposlední řadě              také  to,  co  mají  uživateli  sdělit.  Po  osvojení  si  základního  nastavení  a  ovládacích  prvků              aplikace je schopen běžný uživatel snadno a rychle vypublikovat online ucelený report, který              bude přehledně prezentovat vybrané výstupy dané analýzy.              Vhodný způsob vizualizace odkrývá alternativní pohled na data. V mnoha případech jsou tyto              vizualizace více informativní než tabulky nebo popisné statistiky. Příkladem může být tzv.              Amscombe’s quartet. Jedná se o čtyři různé dvourozměrné datové soubory, které jsou popsány                                                      53","stejným lineárním modelem (až na rezidua), viz tabulka 1 (Tufte and Graves-Morris, 2014;              Anscombe, 1973).               Tabulka 1. Amscombe’s quartet                                      Data               Pozorování  x1  y1  x2  y2   x3   y3   x4   y4                    1,00  10,00  8,04  10,00  9,14  10,00  7,46  8,00  6,58                    2,00  8,00  6,95  8,00  8,14  8,00  6,77  8,00  5,76                    3,00  13,00  7,58  13,00  8,74  13,00  12,74  8,00  7,71                    4,00  9,00  8,81  9,00  8,77  9,00  7,11  8,00  8,84                    5,00  11,00  8,33  11,00  9,26  11,00  7,81  8,00  8,47                    6,00  14,00  9,96  14,00  8,10  14,00  8,84  8,00  7,04                    7,00  6,00  7,24  6,00  6,13  6,00  6,08  8,00  5,25                    8,00  4,00  4,26  4,00  3,10  4,00  5,39  19,00  12,50                    9,00  12,00  10,84  12,00  9,13  12,00  8,15  8,00  5,56                   10,00  7,00  4,82  7,00  7,26  7,00  6,42  8,00  7,91                   11,00  5,00  5,68  5,00  4,74  5,00  5,73  8,00  6,89                                   Statistiky               Četnost  11,00  11,00  11,00  11,00  11,00  11,00  11,00  11,00               Průměr    9,00  7,50  9,00  7,50  9,00  7,50  9,00  7,50               Sm. odchylka  3,16  1,94  3,16  1,94  3,16  1,94  3,16  1,94               Korelace    0,82     0,82      0,82      0,82               Model    Y = 3 + 0,5X  Y = 3 + 0,5X  Y = 3 + 0,5X  Y = 3 + 0,5X               Dle  statistik  z  tabulky 1  by se  všechny datové  sady  mohly  jevit  stejné,  po  vizualizaci  na              obrázku 1 je možné v datech vidět značné rozdíly.                                      Obrázek 1. Bodové grafy dat z tabulky 1 spolu s regresní křivkou (Wikipedia, 2018).                 2. Klíčové vlastnosti vizualizací               Vizualizace dat je důležitou součástí analýzy dat. Každý výstup výzkumu nebo pozorování              musí  být  určitým  způsobem  prezentován  cílové  skupině.  Datová  vizualizace  je  vhodným              a efektivním  způsobem,  jak  efektivně  předat  informaci  publiku  v  případě,  že  výstupem                                                     54","pozorování je číselný soubor dat bez ohledu na zkoumanou doménu. Správná volba finální              vizualizace je důležitá a netriviální činnost. Ale ještě více rozhodující je pochopit, že grafy              a statistické výpočty jsou jen tak dobré jako data, na která jsou za nimi (Schneider et al., 2016).              A kdykoli je to možné, informační grafika předkládaná čtenáři by měla:                  1.  Zobrazovat data                  2.  Přimět čtenáře, aby přemýšlel o podstatě datové sady spíše než o metodice, grafickém                      designu, technologiích grafické tvorby, nebo o něčem jiném                  3.  Nezkreslovat výsledky výzkumu (nevytvářet u čtenáře mylné domněnky)                  4.  Prezentovat  mnoho  čísel  v  malém  prostoru  (nebo  pracovat  dobře  v  proměnlivém                      webovém prostředí)                  5.  Učinit rozsáhlé datové soubory koherentní                  6.  Povzbudit oko ke srovnání různých dat (poukázat na zajímavé fakty a fenomény)                  7.  Odhalit údaje na několika úrovních detailů, od širokého přehledu k jemné struktuře                  8.  Sloužit rozumně jasnému účelu: popis, průzkum, tabulka, nebo dekorace                  9.  Být úzce spojena se statistickými a verbálními popisy souboru dat (Schneider et al.,                      2016)              2.1. Způsoby tvorby datových vizualizací              Zajímavou otázkou je výběr způsobu, jakým informace předána koncovému publiku. Existují              mnoho  způsobů,  jak  prezentovat  informace,  která  je  kódována  kvantitativními  nebo              kvalitativními  daty.  Forma  vizualizace  a  vybraný  způsob  vypravování  má  velký  vliv  na              interpretaci  dat  i  emocionální  dopad  na  jedince.  Je  to  také  o  úrovni  znalostí  publika              o konkrétních  tématech  předložených  zpráv.  Užívání  všechny  tyto  faktory  nám  pomáhají              vyprávět příběh pomocí dat.               Vypravování pomocí dat ve webovém prostředí integruje vizualizace do příběhů stále častěji              a dokonce umožňuje, aby vizualizace v určitých situacích nahradily písemnou formu předávání              informace  (Kosara  and  Mackinlay,  2013).  Existuje  více  přístupů  k  sestavení  vizualizace              a každý z nich je vhodný v jiné situaci. Případně se dají kombinovat. Volba správného nosiče              zpráv je jednou z největších povinností vypravěče. Hlavní dělení přístupů je následující :                                                                                    1                  x   Autorem  řízené  vizualizace  –  jedná  se  o  vizualizace  zcela  vedené  a  usměrněné                      autorem. Z pravidla je sada statických obrazů předložena uživateli, který následně                      pasivně konzumuje obsah. Velkou výhodou tohoto přístupu je, že vizualizace může                      být velmi sofistikovaná a propracovaná do nejmenších detailů. Autor může sdělit                      dobře strukturovaný a komplexní příběh.                  x   Uživatelem  řízené  vizualizace  –  na  opačné  straně  existuje  přístup,  u  kterého  je                      uživatel  tvůrcem  příběhu.  Uživatelé  zde  mohou  manipulovat  s  grafy  a  provádět                      vlastní  průzkumné  analýzy.  Modifikovatelnost  vizualizací  může  být  obvykle                      přizpůsobena přidáním možnosti filtrovat podél více dimenzí. Různí uživatelé mohou                      odvodit různé závěry v závislosti na jejich procházení datové sady a jejich předchozí                      zkušenosti (s touto nebo jinou vizualizací).                  x   Hybridní vizualizace – poslední typ přebírá nejlepší součásti z předchozích dvou.                      Autor vybuduje část příběhu věnovaného tomuto problému, například poukáže na                      důležité okamžiky, odchylky nebo anomálie. A současně může uživatel podrobněji                      upravovat a filtrovat prezentované grafy a zobrazovat údaje do větší míry detailu.                      Typickými zástupci této skupiny jsou:                         o  „Martini  glass  structure“  –  začíná  autorovým  příběhem  a  následuje                             interaktivní částí (viz obrázek 2).               1  https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/5613452/                                                    55","o  „Drill down story“ – nabízí přehled hlavních informací, ale dává uživateli                             svobodu výběru. Zvolí si tedy tu část příběhu, která ho zaujme.                         o  „Interactive slideshow“ – kopíruje strukturu tradiční prezentace, ale přidává                             do snímků interaktivní prvky.                3. Technologie Google Data Studio               Google  Data  Studio  (datastudio.google.com)  je  online  služba  od  společnosti  Google              k vytváření  intuitivních  a interaktivních  přehledů  dat.  Designem  se  příliš  neliší  od  svých              sourozenců Google Apps se kterými je provázané, tudíž práce s tímto nástrojem je jednoduchá.              Nejčastější použití může být vytvoření přehledu (dashboardu) analytikem a tu sdílet běžnému              uživateli/manažerovi.              Mezi  hlavní  prvky Google Data Studia patří  (i)  propojení  dat,  (ii) vizualizace dat  (tvorba                                             2              dashboardu), (iii) spolupráce a sdílení .                                        Obrázek 2. Martini glass structure (Karolyi, 2018)                       Obrázek 3. Schéma možného využití Google Data Studio                    2  https://support.google.com/datastudio/answer/7333350?hl=en                                                    56","3.1. Propojení dat              Primárním účelem služby Google Data Studio je zjednodušit prezentaci dat z ostatních služeb              Googlu, proto při tvorbě nového přehledu (dashboard) je nabídka na propojení s ostatními              službami bohatá. Propojit data můžeme ze služeb:                  x   Google Analytics                  x   Google Sheets                  x   Google Ads                  x   BigQuery                  x   YouTube Analytics               Další možností je využit propojení se službami třetích stran (Facebook Analytics, Amazon,                                                                                        3              Twitter,  MailChimp,  PayPal)  nebo  import  vlastních  souborů  .csv  (omezení  do  100  MB) .              U importu vlastního .csv souboru je důležité věnovat pozornost kódování (UTF–8) a oddělovat              hodnoty „čárkou“.              3.2. Tvorba přehledu              Přehled (dashboard) je hlavní prezentační část Google Data Studio. Po propojení s určitými              daty  můžeme  začít  vytvářet  náš  přehled  dat.  Největší  výhodou  je,  že  si  lze  celý  přehled              nastylovat dle vlastního přání (např. využití prvků a barev jednotného vizuálního stylu). Další                                                                                        4              možností rychlé tvorby přehledu je využít již stávajících šablon vytvořených jinými uživateli .              Další šablony lze nalézt v rámci těchto zdrojů 5, 6, 7 . Základními prvky pro zobrazení dat jsou              grafy, tabulky, rychlé přehledy a heatmapy. Ty se stávají interaktivní pomocí dodatečných              filtrů, které lze uživatelsky měnit. Například filtr pro datum, konkrétní pohlaví, kraj apod.              S každou změnou interaktivního filtru se všechny grafy, tabulky atd. ihned změní a zobrazí              aktuální data s aplikovanými filtry. Dashboard lze kdykoliv upravovat, či přidat nová data. Vše              je automaticky ihned ukládáno a aktualizováno.              3.3. Spolupráce a sdílení               Nedílnou součástí je i možnost sdílení a spolupráce na ostatních člen týmu. Tvorba prvků              a veškeré  změny  při  paralelní  práci  dvou  a  více  uživatelů  jsou  ihned  viditelné.  Výsledný              dashboard s daty lze komukoliv sdílet přes odkaz, aniž by měl založený účet u společnosti              Google, popřípadě ho lze vložit do webové stránky. Uživatel, který má odkaz na daný přehled,              nebo přístup na webovou stránku, kde je přehled vložený, může využít interaktivních filtrů,              aby získal detailnější pohled na data dle jeho přání.              3.4. Nevýhody Google Data Studio                   x   Nemožnost exportovat report (např. do PDF).                  x   Nemožnost vytisknout report.                  x   Omezené možnosti nastavení grafů (ve srovnání s Excelem či nástroji jako je Tableau,                                           8                      MS PowerBI či KlipFolio) .                   3  https://support.google.com/datastudio/answer/7333350?hl=en              4  https://datastudiogallery.appspot.com/gallery              5  https://www.lunametrics.com/blog/2016/08/25/free-data-studio-report/              6  https://oneppcagency.co.uk/everything-else/data-studio-google-analytics-template/              7  https://www.lunametrics.com/blog/2016/10/25/free-ecommerce-data-studio-template/              8  https://miroslavpecka.cz/blog/google-data-studio-sablony/                                                    57","Obrázek 4. Výsledný přehled dat – Google Data Studio                                                         58","4. Závěr                Příspěvek  se  zaměřuje  na  základní  principy  vizualizace  dat  společně  s  konceptem  jejich              systematického  vytváření.  Primární důraz musí být vždy  kladen na  porozumění datovému              souboru  a  snaze  najít  co  možná  nejjednodušší  cestu,  jak  data  přehledně  a  srozumitelně              prezentovat cílové skupině uživatelů. Z technologického pohledu je zde jako jeden z možných              volně dostupných nástrojů představeno Google Data Studio, které svými širokými možnostmi              poskytuje platformu pro online tvorbu a následné sdílení různých přehledů či reportů.                5. Literatura               Anscombe, F. J. (1973). The American Statistician 27. Graphs in Statistical Analysis, (1), 17-21.                 doi:10.2307/2682899              Azevedo, A. I. R. L., \& Santos, M. F. (2008). KDD, SEMMA and CRISP-DM: a parallel overview.                 IADS-DM.              Karolyi, M. Analýza chování uživatelů v systému pro správu výuky [online]. Brno, 2018 [cit. 2018-08-                 14]. Dostupné z: <https://is.muni.cz/th/m9sd8/>.              Kosara R.; Mackinlay J (2013). Storytelling: The Next Step for Visualization.              Schneider, B., Ernst, C., \& Wöpking, J. (Eds.). (2016). Diagrammatik-Reader: Grundlegende Texte aus                 Theorie und Geschichte. Walter de Gruyter GmbH \& Co KG.              Tufte, E., Graves-Morris, P. (2014). The visual display of quantitative information.; 1983.              Wikipedia contributors. (2018, June 12). Anscombe's quartet. In Wikipedia, The Free Encyclopedia.                 Retrieved 03:56, August 21, 2018, from                 https://en.wikipedia.org/wiki/Anscombe%27s_quartet#/media/File:Anscombe%27s_quartet_3.svg                                                                                      59","Analýza klinických a epidemiologických dat: od přípravy dat až po vizualizaci výsledků              11.–12. září 2018, Rakvice                 Editoři: RNDr. Tomáš Pavlík, Ph.D., Mgr. Jakub Gregor, Ph.D.              Obálka: Mgr. BcA. Markéta Soukupová                Vydala Masarykova univerzita, Žerotínovo nám. 617/9, 601 77 Brno              První, elektronické vydání, 2018               ISBN 978-80-210-9031-6",""];