Klinik Araştırmalarda Gerekli Minimum Örneklem Genişliğinin Önceden Tahmin Edilmesi

Benzer belgeler
Hastalıklarda Risk Faktörleri ve Tarama Tanı ve Tedavi Etkinliği İstatistikleri. A.Ayça ÖZDEMİR

Kestirim (Tahmin) Bilimsel çalışmaların amacı, örneklem değerinden evren değerlerinin kestirilmesidir.

MedicReS Course. E-PICOS, A Protocol Developing Tool for Interventional Trials Workshop for the Clinical Study on Efficiency of Regenflex Bioplus*

BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )

DÖNEM III- SEÇMELİ DERS KURULU II KLİNİK DENEMELER. Klinik Deneme Düzenleri Yrd. Doç. Dr. Anıl DOLGUN

BİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ

UYGUN HİPOTEZ TESTİNİN SEÇİMİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

Deneysel Araştırmalarda Uygun Örneklem Büyüklüğü Ve İstatistiksel Güç Analizi. Doç Dr. Nurhan DOĞAN AKÜ Tıp Fak. Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD

1 Hipotez konusuna öncelikle yokluk hipoteziyle başlanılan yaklaşımda, araştırma hipotezleri ALTERNATİF HİPOTEZLER olarak adlandırılmaktadır.

Sık kullanılan istatistiksel yöntemler ve yorumlama. Doç. Dr. Seval KUL Gaziantep Üniversitesi Tıp Fakültesi

HİPOTEZ TESTLERİ. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

BİYOİSTATİSTİK Tek Örneklem ve İki Örneklem Hipotez Testleri Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

Sürekli Rastsal Değişkenler

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

ANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Olasılık ve Normal Dağılım

GÜVEN ARALIKLARI ve İSTATİSTİKSEL ANLAMLILIK. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

NORMAL DAĞILIM VE ÖNEMLİLİK TESTLERİ İLE İLGİLİ PROBLEMLER

İkiden Çok Grup Karşılaştırmaları

Tekrarlı Ölçümler ANOVA

KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN

Parametrik Olmayan Testler. İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi

İSTATİSTİK II. Hipotez Testleri 1

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST

ÖRNEK BULGULAR. Tablo 1: Tanımlayıcı özelliklerin dağılımı

İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii. Ölçme, İstatistik ve Araştırma...

HEMODİALİZ HASTALARINA VERİLEN DİYET VE SIVI EĞİTİMİNİN BAZI PARAMETRELERE ETKİSİ

Test Tekrarının Objektif Olarak Değerlendirilmesi. Abdurrahman Coşkun Acıbadem Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Tıbbi Biyokimya Anabilim Dalı

Deneysel Araştırmalarda Biyoistatistik. Prof. Dr. İsmet DOĞAN AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ. Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Anabilim Dalı

Frekans. Hemoglobin Düzeyi

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER

Prostat Kanseri Tarama ve PSA Dr. Cemil Uygur 30 Mayıs 2009 Eskişehir


Değişken Türleri, Tanımlayıcı İstatistikler ve Normal Dağılım. Dr. Deniz Özel Erkan

BİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

İSTATİSTİK HAFTA. ARAŞTIRMA İSTATİSTİK ve HİPOTEZ TESTLERİ

Parametrik Olmayan Testler 2. Wilcoxon ve Kruskal-Wallis Testleri

BİYOİSTATİSTİK. Uygulama 4. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI

Örneklem Dağılımları & Hipotez Testleri Örneklem Dağılımı

Prof.Dr. Rian Dişçi İ.Ü.Onkoloji Enstitüsü Kanser Epidemiyolojisi ve Biyoistatistik Bilim Dalı

Hipotez. Hipotez Testleri. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011

ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR

TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ

ÇND BİYOİSTATİSTİK EĞİTİMİ

Oluşturulan evren listesinden örnekleme birimlerinin seçkisiz olarak çekilmesidir

Nokta ve Aralık Tahmini Merkezi Limit Teoremi Örneklem Dağılımı Hipotez Testlerine Giriş

K BAĞIMSIZ ÖRNEKLEM HİPOTEZ TESTLERİ

İSTATİSTİK HAFTA. ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ

Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır?

Over Kanseri Taraması ve İngiliz Grubu Over Kanseri Tarama Çalışması

Hipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can

İstatistiksel Yorumlama

Projede istatistik analiz planı

KRUSKAL WALLIS VARYANS ANALİZİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

İLERİ ARAŞTIRMA SORU HAVUZU

PROBLEM:1. 11 yeni doğan rata günlük 1000 unts/kg epo uygulanmış, kontrol grubuna ise salin uygulanmıştır.

Örnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.

BİR ÖRNEKLEM İÇİN T TESTİ İLİŞKİSİZ ÖRNEKLEMLER İÇİN T-TESTİ

HEMODİYALİZ HASTALARININ HİPERTANSİYON YÖNETİMİNE İLİŞKİN EVDE YAPTIKLARI UYGULAMALAR

Güncel Verilerle Prostat Kanseri Taranmalı mı? Dr. Bülent Akdoğan Hacettepe Üniversitesi, Tıp Fakültesi Üroloji Anabilim Dalı

BİYOİSTATİSTİK. Uygulama 6. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

Taraf tutma (Bias) önlenmiş

BİR MAKALENİN MİMARİSİ. Prof.Dr. Mustafa Asım Şafak

İSTATİSTİK 2. Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI.

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testi-III Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

I.GİRİŞ. İSTATİSTİK teriminin Latince Durum anlamına gelen STATUS kelimesinden türediği kabul edilir. İlk uygulamalar

HİPOTEZ TESTLERİ HİPOTEZ NEDİR?

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK İKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ VE İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TEST SORULARI

THOMAS TÜRKİYE PPA Güvenilirlik, Geçerlilik ve Standardizasyon Çalışmaları Özet Rapor

H 0 : θ = θ 0 Bu sıfır hipotezi şunu ifade eder: Anakütle parametresi θ belirli bir θ 0

ERKEN TEK DOZ İNTRAVEZİKAL İNSTİLASYON

İstatistik ve Olasılık

İSTATİSTİK. Bölüm 1 Giriş. Ankara Üniversitesi SBF İstatistik 1 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 4/4/2018

BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3

İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t Test) Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

Akış planı. Kanıt nedir? Meta-analiz Nedir? Neden meta-analiz? Olumlu ve olumsuz yönleri nelerdir? Nasıl hazırlanır?

BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ

İki ortalama arasındaki farkın önemlilik testi

Kış Sezonunda Görülen İnfluenza Virüsü Tipleri ve Tedavide Oseltamivir in Etkinliği

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

Temel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri

SA Ğ KALIM ANAL Ġ ZLER Ġ

Hastane Yönetimi-Ders 8 Hastanelerde İstatistiksel Karar Verme

1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ

ARAŞTIRMA TÜRLERİ R. ALPAR

İstatistik. Temel Kavramlar Dr. Seher Yalçın 1

Kökten Tedavi Sonrası PSA Nüksü. Dr. M. Gökhan Toktaş İstanbul Eğitim ve Arş. Hastanesi Üroloji Kliniği

objektif değerlendirilmesini sağlayan bilim - veri arasındaki farkın olup olmadığını tespit

Transkript:

Klinik Araştırmalarda Gerekli Minimum Örneklem Genişliğinin Önceden Tahmin Edilmesi Nihan ÖZEL En az kaç kişi ile çalışılması gerekmektedir?

http://www.e-picos.com/poll.php MINI TEST

Örneklem Genişliği Klinik araştırmalar - Hayvan deneyleri - Saha araştırmaları Yeterli büyüklükteki örneklem genişliğinin araştırmalara başlamadan önce tahmin edilmesi gerekmektedir. NEDEN? Etik kurullar Bilimsel yeterlilik - Geçerlilik Ekonomi Zaman Emek - İşgücü

Örneklem Genişliği Belirleme Aşamaları Esas sonuç değişkenin (primary outcome) tipi Oran mı? (% Tedavi başarısı, % Komplikasyon, %Mortalite) Ortalama mı? ( PSA, Kolesterol, Diastolik kan basıncı) I. Tip hata (%5,%1) II. Tip hata (%20-%5) Etki Büyüklüğü

Hipotez Bilimsel araştırmalarda araştırmacının araştırmak istediği konuya ilişkin fikirlerinin bilimsel yöntemlerle test edilebilir cümlelere dönüştürülmesine Hipotez denir.

Basit Hipotez Takımı Kontrol veya yokluk (Null) hipotezi Alternatif veya karşıt hipotez H 0 : T P H 0 : T P H 1 : T P H 1 : T P Superiority

Bileşik Hipotez Takımı Kontrol veya yokluk (Null) hipotezi Alternatif veya karşıt hipotez İki ilaçtan herhangi birinin diğerinden daha aşağı olmadığını gösteren bir deney tasarımıdır Non Inferiority H0 : Ateloskleroz tedavisinde B ilacı A ilacından daha kötü değildir.

BİLİNMİYOR H H 0 1 : : A A B B HİPOTEZ TESTİ SONUCU ARAŞTIRMACININ VERDİĞİ KARAR Gerçekte H0 DOĞRU (A tedavisi B ile aynı) H0 KABUL Doğru Karar (1-α) H0 RED 1. TİP HATA α Gerçekte H0 DOĞRU DEĞİL 2. TİP HATA β Doğru Karar (1-β) (GÜÇ)

Testin Gücü (1- ) Bir denemenin aynı koşullar altında tekrarlanması halinde gerçekte fark olan durumlarda reddedilen kontrol hipotezi oranını gösterir. Yani araştırma sonucunun gerçekte var olan bir farkı bulabilme gücüdür. En az %80 olması istenir. Aynı koşullar altında yürütülen 100 denemenin 80 tanesinde gerçekte doğru olmayan Ho hipotezinin red edilmesi beklenir.

Etki Büyüklüğü İki grup ortalaması veya oranları arasında klinik olarak önemli kabul edilebilecek minimum fark Buna kim karar verecek? A tedavisi altında olan hastaların 10 gün sonra kolesterol miktarlarındaki değişim 10mg/dl olsun, B tedavisi için bu miktar 8 mg/dl olsun. Burada etki büyüklüğü 2mg/dl Bu fark klinik anlamlı mıdır? Bu farkı en az %80 power ile istatistik anlamlı bulacak bir araştırma planlamaya gerek var mı? A ve B arasında kolesterolü düşürme başarısı bakımından klinik olarak önemli kabul edilecek en düşük fark mesela 10mg/dl dir denilebilir mi?

Etki büyüklüğü

İstatistik Anlamlılık ve Klinik Anlamlılık İstatistiksel anlamlılık,saptanan farkın şansa bağlı olma ihtimalinin oldukça az olduğu anlamına gelir. Klinik anlamlılık, basitçe istatistiksel olarak anlamlı ya da DEĞİL, fakat ortada klinik olarak önem taşıyan bir farkın olması olarak tanımlanabilir.

İstatistiksel olarak anlamlı olduğu saptanan bir etki küçük olabilir ve klinik anlamlılığı olmayabilir. P<0,05 olduğundan istatistiksel olarak anlamlı

Klinik olarak anlamlı mı???

Bunun tersine düşük örnek genişliğinden dolayı α=0,05 seviyesinde istatistiksel olarak anlamlı olmayan bir etki, önemli bir klinik etki yaratıyor olabilir. Bu noktada anlamlılığın olmaması etkinin olmadığını değil, etki olduğunu söylemeye yetecek kanıt olmadığını gösterir. 15

İstatistiksel anlamlılığın klinik noktada yetersiz kalmasından dolayı araştırıcılar klinik olarak önemli olabilecek etkiyi araştırma öncesinde belirlemelidir. Daha sonra güç analizi yapılarak örnek genişliği saptanmalıdır. Böylece araştırmada önceden belirlenmiş klinik ölçüt bakımından istatistiksel anlamlılık saptanırsa bu hem istatistiksel hem de klinik anlamlılığı gösterecektir. 16

Gerekenden az sayıda denekle çalışmak güvenilir olmayan sonuçlar ortaya çıkarır, çalışmanın bilimsellik özelliğini bozar ve çalışmada önemli klinik bulguları görmeyi etkiler. P>0,05 olduğundan istatistiksel olarak anlamlı değildir

Gerekenden fazla sayıda denekle çalışmak kaynakların gereksiz tüketimine yol açar, çalışmaya ek bir özellik katmaz. P<0,05 olduğundan istatistiksel olarak anlamlı 18

I. Tip Hatanın Kontrol Altında Tutulması Anlamlılık seviyesinin belirlenmesi ( I.tip hatanın maksimum değeri) Uygun test istatistiğinin belirlenmesi Çoklu karşılaştırma yöntemleri

II. Tip Hatanın Kontrol Altında Tutulması Örneklem genişliğini önceden belirleme aşamasında Testin gücünü belirleyerek Etki büyüklüğünden yararlanarak

İki Bağımsız Grup Ortalamasının Karşılaştırılması İçin Örnek Genişliği H 0 : A B H 1 : A B İki muamele grubu arasında fark olup olmadığı test ediliyor. Muamele gruplarından biri kontrol grubu olabilir.

İki Bağımsız Grup Ortalamasının Karşılaştırılması İçin Örnek Genişliği Grup ortalamaları ve standart sapmaları I. tip hata II. Tip hata BİLİNMELİ

E-PICOS-1 P :Purpose, Population, Patient, Participants, P Value, Power, Protokol Purpose: kalsiyum suplement uygulaması prostat ca riskini artırır mı? Populasyon : Erkek ortalama 61 civarında Patient : Prostat CA Participants: Gleason score ortalama 6.2 (orta düzey) Protokol: Açıklanmamış Power : Başlangıçta veya çalışma sonunda power hesaplanmamış P değeri: %5 alınmış I : Intervention, Interpretation Ca suplement : günlük 1200 mg Ca, 4 yıl (6 aylık kontrol), 12 yıl boyunca 345 kişi, Placebo 327 kişi C: Controls, Covariate Control:Placebo, Covariate: yaş ve kalsiyum diyet kalorisi O: Outcome, Output 1,25-(OH) 2 vitamin D and 25-(OH) vitamin D levels, PSA düzeyleri, Ex, Yaşam süresi S: Study Design, Sample Size, Statistics, Software, Randomize Kontrollü Çalışmala ( RCT), 672 kişi, Double Blind, Multicenter, Statistics, Cox Regresyon, Life Table, Kaplan Meier

Standart Sapma= Standart Hata(SE)* n Placebo için standart sapma; 0,18* 327 = 3,25 Kalsiyum grubu için standart sapma; 0,19* 345=3,53

P :Purpose, Population, Patient, Participants, P Value, Power, Protokol Purpose: Önceki antikolinerjik ajanlara zayıf yanıt veren Overactive mesane semptomları olan hastalarda Propiverine hidroklorürün etkinliği ve güvenliği Populasyon : Erkek-Kadın, medyan yaş 71 Patient : Overactive mesane semptomları olan hastalar Participants: Overactive Bladde Semptom Skoru(OABSS) Protokol: PP Power : Başlangıçta veya çalışma sonunda power hesaplanmamış P değeri: 0,01 I : Intervention, Interpretation Tedavilerinde en az 4 hafta solifenacin, Tolterodine, Imidafenacin kullanan ve bazı nedenlerle bu tedavilere devam edilemeyen hastalar çalışmaya alınmıştır. Daha sonra12 hafta boyunca Propiverine 20 mg kullandırılmış. Her aşamada Overactive Bladde Semptom Scoru(OABSS) ölçülmüş. 29 erkek, 44 kadın. C: Controls, Covariate Aktif Kontrollü, Covariate: Baseline ölçümler O: Outcome, Output Overactive Bladde Semptom Scoru(OABSS), yan etki bildirimi S: Study Design, Sample Size, Statistics, Software, Klinik Çalışma, Paired T test, ANOVA, Software Belirtilmemiş

Çalışmada diğer antikolinerjik ajanlara zayıf yanıt veren overactive mesane semptomları olan hastalarda Propiverin etkinliği ve güvenliği incelenmiş ve diğer ajanlara kötü yanıt veren hastalarda Overactive Mesane Semptomlarının düzelmesinde Propiverinin faydalı olduğu belirtilmiştir. Ancak Çalışmanın sonunda Plasebo-Kontrollü randomize çalışma yapılması önerilmiştir. Biz yeni çalışmamızı Propiverine nin Placeboya karşı OAB Semptom Skoru bakımından etkinliğinin karşılaştırılması şeklinde planlayacak olursak kaç hastayla çalışmamız gerekir? Başlangıçta OABSS ortalama 9.0 ± 2,2 olduğu bilinmektedir. 4. hafta sonunda OABSS de en az %25 azalma klinik anlamlı kabul edilirse ( eğer ilaç en az bu etkiyi gösterirse klinik anlamlı azalma var denilecek), bu durumda sonuçların aynı istatistik anlamlı olabilmesi için %80 power ve %5 tip hata ile gruplarda en az kaç kişiyle çalışmalıyız?

İki Bağımsız Grup Oranının Karşılaştırması İçin Örnek Genişliği H H 0 1 : : 1 1 2 2 Bağımsız iki örneklemden hesaplanan oranlar arasında fark olup olmadığı test ediliyor. İki muamele grubu arasında istenen özelliğin oranına etki bakımından farklılık olup olmadığı inceleniyor.

İki Bağımsız Grup Oranının Karşılaştırması İçin Örnek Genişliği Birinci ve ikinci örnekleme ait oranlar I. tip hata II. Tip hata BİLİNMELİ

ÖRNEK Başlangıç Biyopsi Stratejisi Olarak Transrektal Saturasyon Prostat Biyopsisinin Potansiyel Faydası: Gelecekteki Biyopsilerde Önemli Kanser Bulgusunun Olasılığının Azalması

E-PICOS-3 P : Purpose, Population, Patient, Participants, P Value, Power, Protokol Purpose: Başlangıç Biyopsi Stratejisi Olarak Transrektal Saturasyon Prostat Biyopsisinin Potansiyel Faydası: Gelecekteki Biyopsilerde Önemli Kanser Bulgusunun Olasılığının Azalması Populasyon : Erkek,ortalama yaş 65, %80 ini beyaz ırk Patient : Başlangıç biyopsisinde Transrektal Saturasyon Prostat Biyopsi (SPBx) negatif olan hastalar. Participants: Mart 2002 ve Nisan 2012 yılları arasında başlangıç SPBx negatif olanlar alınmış(561 kiş). İki gruba ayrılmıştır. İlk grup tam negatif(81 kişi), ikinci grup ise genişletilmiş grup(480 kişi). Protokol: Belirtilmemiş. Power : Belirtilmemiş P değeri: 0,05 I : Intervention, Interpretation Herhangi bir yeni girişim yapılmamış. Alınan biyopsilere 24-core biyopsi şema yöntemi kullanarak tekrar tanı konmaya çalışılmıştır. C: Controls, Covariate Control:yok, Covariate: Belirtilmemiş O: Outcome, Output Prostat Ca taraması sonuçları S: Study Design, Sample Size, Statistics, Software, Study Design belirtilmemiş, Sample Size hesaplanmamış, Student T, Wilcoxon, Ki-kare,Lojistik Regresyon

Toplamda 561 kişi üzerinde çalışılmış. Totat prostat volume değerinin anlamlı çıkabilmesi için kaç kişi üzerinde çalışmaları gerekirdi?

Power (1-β) %80 α=0,10 α=0,05 α=0,01 0,1 1240 1560 2340 0,2 310 390 585 0,25 198 250 374 0,3 138 173 260 0,4 78 98 146 0,5 50 62 94 0,6 34 43 65 0,7 25 32 48 0,75 22 28 42 0,8 19 24 37 0,9 15 19 29 1* 12 16 23 1,25 8 10 15 1,50 6 7 10 1,75 4 5 8 2 3 4 6 2,5 2 2 4 3 1 2 3 *A=10mg/dl SA=2mgdl, B=12mg/dl SB=2mgdl, Z=1 olur

Power (1-β) %90 α=0,10 α=0,05 α=0,01 0,1 1720 2100 2980 0,2 430 525 745 0,25 225 336 477 0,3 191 233 331 0,4 108 131 186 0,5 69 84 119 0,6 48 58 83 0,7 35 43 61 0,75 31 37 53 0,8 27 33 47 0,9 21 26 37 1* 17 21 30 1,25 11 13 19 1,50 8 9 13 1,75 6 7 10 2 4 5 7 2,5 3 3 5 3 2 2 3 *A=10mg/dl SA=2mgdl, B=12mg/dl SB=2mgdl, Z=1 olur

http://www.e-picos.com/poll.php MINI TEST http://www.e-picos.com/fb.php FEEDBACK