natgillin/translations-raw huggingface dataset:
• Are data coming from (a) recognised government bodies, or (b) private/voluntary organisations, (c) universities and research centres?
• Dolaze li ti podatci iz a) priznatih državnih tijela, b) privatnih, odnosno dobrovoljnih organizacija ili c) sveučilišta i istraživačkih centara?
If (b), is there a system in place in the country for authorising and supervising these services (e.g. NGOs providing some kind of treatment without any certification provided by the national authorities)?
Ako je odgovor b), postoji li u državi sustav za ovlaštenje i nadzor tih službi (npr. u slučaju nevladinih organizacija koje pružaju liječničke usluge bez ikakve ovjere od strane nacionalnih vlasti)?
‘Guidelines for the Modelling of Statistical Data and Metadata’, United Nations Statistical Commission and Economic Commission for Europe, United Nations, Geneva 1995.
“Smjernice za modeliranje statističkih podataka i metapodataka”, Statističko i gospodarsko povjerenstvo Ujedinjenih naroda za Europu, Ujedinjeni narodi, Ženeva 1995.
• Are the sources using standardised and systematic data collection procedures, or are the data collected serving other objectives (e.g. treatment follow-up vs police operations)?
• Koriste li se izvori sustavnim i standardiziranim postupcima prikupljanja podataka, ili se podatci prikupljaju u neku drugu svrhu (npr. praćenje kod liječenja za razliku od policijskih akcija)?
• Do the sources have an official appraisal system for data quality assurance, have there been recent reviews of the procedures and quality, and are there formal reviews of data quality?
• Imaju li izvori službeni sustav procjene u svrhu jamstva kvalitete podataka, je li provjera postupka i kvalitete nedavno izvršena, te imaju li službenu provjeru kvalitete podataka? Jesu li te službene provjere dostupne na nacionalnoj razini?
What do the data sources usually do to assess their own quality, how do they consider their figures?
Kako izvori podataka inače provjeravaju kvalitetu svojih podataka i kako se odnose prema njima?
Were the studies or data published in a scientific journal or peer reviewed?
Jesu li studije ili podatci objavljeni u nekoj znanstvenoj reviji ili jesu li mjerodavno recenzirani?
Metadata are as important as the data themselves, and should be stored and kept updated by the national drugs observatory, under what is sometimes called the ‘statistical metadata system’.
Metapodatci su važni koliko i sami podatci te se moraju pohraniti i ažurirati u nacionalnom centru za praćenje droga u sustavu koji se ponekad naziva “statistički sustav metapodataka”.
We will briefly describe here four groups of criteria for the assessment of quantitative information: definitions, representativeness, validity and reliability.
Ovdje ćemo kratko opisati četiri skupine kriterija za ocjenjivanje kvantitativnih informacija: definicije, reprezentativnost, valjanost i pouzdanost.
A definition is a brief precise statement of what a word, question, measure or expression means.
Definicija je kratki i precizni iskaz o značenju neke riječi, pitanja, mjere ili izraza.
In order to understand the individual study and to know how to combine the data collected or received, the NDO needs to assess whether there are clear, valid and common definitions being adopted, and how these are being implemented.
Za razumijevanje pojedinih studija i za pravilno usklađivanje prikupljenih ili dostavljenih podataka, NCPD mora ocijeniti jesu li usvojene jasne, valjane i zajedničke definicije te kako se one primjenjuju u praksi.
The following questions may guide the NDO in this task:
NCPD se za to može voditi sljedećim pitanjima:
• Are there standard definitions and are they uniformly applied geographically and temporally in the country?
• Postoje li standardne definicije i primjenjuju li se istovremeno diljem zemlje?
• Is there any reference document presenting and explaining the case definitions and was there any training or follow-up ensured so as to make sure that these are used in the same way everywhere?
• Postoji li referentni dokument u kojem su predstavljene i objašnjene definicije slučaja te je li osoblje prošlo program izobrazbe i praćenja kako bi se osiguralo da se one svugdje koriste na isti način?
• Are the reported measurements clear and precise (for instance not just ‘used cannabis’ but ‘used cannabis 40+ times in lifetime’)?
• Jesu li prijavljena mjerenja jasna i precizna (na primjer ne samo “koristio kanabis” već “koristio kanabis više od 40 puta tijekom života”)?
• Is the period used to describe the prevalence consistent with standard protocols, and are the age groups defined in line with international standards?
• Je li razdoblje korišteno za opis prevalencije u skladu sa standardnim pravilnicima te jesu li definirane dobne skupine u skladu s međunarodnim standardima?
The conclusions need to be documented and included in the NDO’s data register.
Zaključci se moraju dokumentirati i pohraniti u registar podataka NCPD-a.
When the NDO identifies problems on compatibility of definitions and their application with international standards and protocols, it should explore with the data providers the reasons for these discrepancies and try to find solutions.
U slučaju da NCPD primijeti problem s kompatibilnošću definicija te njihovom primjenom u odnosu na međunarodne standarde i pravila, treba s izvorima podataka istražiti razloge za ta odstupanja i pokušati iznaći prikladna rješenja.
A primary consideration for the NDO is whether the data collected is representative of the target population.
Jedan od osnovnih zadataka NCPD-a jest proučiti jesu li prikupljeni podatci reprezentativni za ciljanu populaciju.
In relation to government statistics and registries, the issue is whether the registries cover the entire target population.
Što se tiče državnih statistika i registara, pitanje je pokrivaju li ti registri čitavu promatranu populaciju.
Where sampling has been employed, the method of sampling can determine whether the sample is representative of the target population, or some subset (3).
U slučaju korištenja uzoraka, metoda koja se koristi za uzorkovanje može odrediti je li uzorak reprezentativan za ciljanu populaciju ili neku od podskupina (3).
) that may help the NDO further investigate the representativeness of the data it received.
Ovdje predstavljamo neka od ključnih pitanja (4) koja osoblju NCPD-a mogu pomoći u daljnjem istraživanju reprezentativnosti dobivenih podataka.
For a more in-depth assessment, the NDO should either have a statistician working full-time, or it should rely on the services of a statistician working in a university or in a public health institute, for example.
Za dublju analizu, NCPD bi trebao imati stalno zaposlenog statističara ili se oslanjati na usluge vanjskog statističara zaposlenog na primjer na sveučilištu ili u zavodu za javno zdravstvo.
Is the national coverage real or does it cover all regions but only to some extent?
Je li cijela država pokrivena, odnosno jesu li sve regije pokrivene ili samo do neke mjere?
Is there information on local areas: city sizes, catchment areas, areas not covered, and can the geographic coverage provide subnational breakdowns?
Postoje li informacije o lokalnim područjima: veličina gradova, gusto naseljena područja, nepokrivene zone? Jesu li u geografskoj pokrivenosti prikazane državne podjele?
Population coverage
Pokrivenost populacije
Do data cover the whole population or only partially (e.g. certain age groups, people in treatment or people admitted to hospital, prisoners, employed people, those who can afford treatment)?
Odnose li se podatci na čitavu populaciju ili samo na neke njezine dijelove (npr. određene dobne skupine, osobe na liječenju ili osobe primljene u bolnicu, zatvorenike, zaposlene, osobe koje si mogu priuštiti liječenje)?
Are there any breakdown preferences (e.g. some age groups or gender), is there any oversampling of a given subgroup of the population in order to allow a more in-depth analysis of their situation?
Ima li preferencija u podjelama (npr. određene dobne skupine ili spol), je li se na nekoj od podskupina populacije uzeo veći broj uzoraka radi dublje analize njihova stanja?
Changes in coverage
Promjene u pokrivenosti
Do changes in coverage occur? Why?
Ima li promjena u pokrivenosti i zašto?
Is this due to the fact that participating agencies extended/changed, because of changes in the legal requirements or because case definitions were extended (deaths registers, postmortem procedures, changed International Classification of Diseases coding practices)?
Je li zato što su ustanove uključene u istraživanja promijenile ili proširile opseg svog djelovanja ili zbog promjena u pravnim obvezama ili jer se proširio opseg definicije slučajeva (registar smrtnosti, postupak kod smrtnog slučaja, promjene u međunarodnoj klasifikaciji prakse kodiranja bolesti)?
Golbeck, A. L., ‘Evaluating statistical validity of research reports: a guide for managers, planners and researchers’, United States Department of Agriculture, Pacific Southwest Forest and Range Experiment Station, General Technical Report PSW-87, May 1986.Inspired form a presentation by Dr Colin Taylor, ‘Assessing data quality’, Reitox academy specialised course, Thessaloniki, June 2004 (unpublished).
A. L. Golbeck, “Ocjenjivanje statističke valjanosti istraživačkih izvješća: vodič za rukovoditelje, planere i istraživače”, Odjel za poljoprivredu SAD, Pokusna postaja za šume i proplanke pacifičkog jugozapada, Opće tehničko izvješće PSW-87, svibanj 1986.Preuzeto iz prezentacije “Assessing data quality” (Ocjenjivanje kvalitete podataka) doktora Colina Taylora na specijaliziranom tečaju akademije Reitox u Solunu, lipanj 2004. (neobjavljeno).
The most common distinction between sampling methods is that between probabilistic (simple random sampling, stratified random sampling …or some mixture thereof) and nonprobabilistic methods (purposive sampling, snowball sampling …).
Najčešća podjela metoda uzorkovanja je podjela na probabilističke metode (jednostavna metoda slučajnog odabira, slojevita jednostavna metoda slučajnog odabira, ili njihova kombinacija) i neprobabilističke metode (ispitivanje osoba koje su pri ruci, metoda snježne grude itd.).
Central to which probabilistic sampling method is employed is the availability or not of a coherent sample frame, or listing of the target population.
Izbor probabilističke metode ovisit će o postojanju usklađenog okvira uzorkovanja ili popisa ciljane populacije.
Probabilistic methods, correctly implemented, allow generalisations to be made to the population listed in the sample frame, with statements of sampling error in the form of confidence intervals.
Pravilno korištene probabilističke metode omogućuju generaliziranje o populaciji popisanoj u okviru uzorkovanja, s navodima o greški uzorkovanja u obliku intervala pouzdanosti.
Nonprobabilistic sampling is used when a researcher wants to explore an experience, investigate a phenomenon or develop a new theory.
Neprobabilistička metoda koristi se kada istraživač želi ispitati određeno iskustvo, istražiti neku pojavu ili razviti novu teoriju.
Such sampling is associated with qualitative sampling and is interested in saturation (describes the complete experience or phenomenon) rather than generalisability (ensuring that the findings represent the population from which the sample was drawn).
Ovo se uzorkovanje povezuje s kvalitativnim uzorkovanjem i usmjereno je više na saturaciju (opisuje čitavo iskustvo ili pojavu) nego na generaliziranje (jamčeći da su nalazi reprezentativni za populaciju iz koje je uzet uzorak).
This implies that it is important for the NDO to have access not just to the numbers generated but also to information on the sampling method used and implementation of the survey.
To podrazumijeva da NCPD mora imati pristup ne samo obrađenim rezultatima, već i informacijama o korištenim postupcima uzorkovanja i provođenju ispitivanja.
How can the validity of a study be assessed?
Kako možemo ocijeniti valjanost studije?
When a study measures what it intended to measure it is valid.
Ako mjeri one vrijednosti za koje je namijenjena, studija je valjana.
Different disciplines may make reference to different types of validity, however with quantitative studies, what is important to ensure is that:
U različitim disciplinama spominju se različite vrste valjanosti, ali u kvantitativnim studijama bitno je osigurati sljedeće:
• the measure is relevant to the study population;• the measure is relevant to the experts in the subject;
• da mjerenje bude relevantno za istraživanu populaciju;• da mjerenje bude relevantno stručnjacima na tom području;
• the attitude assessment of the survey population can predict or agree with constructs external to attitude;
• da se ocjenjivanje ponašanja ispitane populacije može predvidjeti ili biti u skladu s modelima koji nisu vezani uz ponašanje;
• the answers correlate with other related constructs in the anticipated manner.
• da se odgovori na predviđeni način poklapaju s ostalim pripadajućim modelima.
Standard methodology texts can be referred to for definitions (
Radi definicija, mogu se koristiti standardna štiva o metodologiji (
Of particular interest to the NDO are questions such as whether there are any bibliographic references related to the validity of the tools used for the study and if ‘yes’, is the bibliography consistent with the use made of the tool in the study?
Od posebnog su interesa za NCPD pitanja kao na primjer: postoje li bibliografske reference koje se odnose na valjanost instrumenata korištenih u studiji, i ako postoje, je li bibliografija u skladu s uporabom tih alata u studiji?
Are there any associated
Postoje li prateće publikacije, izvješća, revije ili znanstveni osvrti koji nam mogu pomoći u ocjeni kvalitete rezultata i njihove interpretacije?
See for example Carmines, E. G. and Zeller, R. A. (1979), ‘Reliability and Validity Assessment’, Sage Publications, London.
Vidjeti na primjer E. G. Carmines i R. A. Zeller (1979), “Pouzdanost i valjanost ocjenjivanja”, Izdavačka kuća Sage, London.
Chapter 4: Running a national drugs observatory — analysis and interpretation publications, reports, journals, peer reviews that may help assess the quality of the results and of their interpretation?
Četvrto poglavlje: Rad nacionalnog centra za praćenje droga — analiza i interpretacija
While assessing the validity of the studies or surveys, special attention must be paid to possible biases, or non-random or systematic errors, entering into the data.
Tijekom ocjenjivanja valjanosti studije ili istraživanja, mora se naročito paziti na moguću pristranost ili neslučajne ili sustavne pogreške koje ulaze u podatke.
Sources of bias may include sampling methods, question wording, and interview techniques.
Odstupanja mogu biti uzrokovana postupkom uzorkovanja, načinom postavljanja pitanja te tehnikom intervjua.
This criterion relates to technical issues that may arise and that may have an impact on the study and bias the results.
Ovaj kriterij odnosi se na moguće tehničke probleme koji mogu utjecati na studiju i narušiti valjanost rezultata.
For that purpose, please check:
Radi toga, treba provjeriti:
• what was foreseen in case of non-response: possible bias and assumptions if ignored
• što je predviđeno u slučaju neodgovaranja: moguća pristranost i nagađanje ako se podatak zanemari;
• what checks were done on non-respondents?
• koje su provjere izvršene na osobama koje ne odgovaraju?
Was there any decision taken by the interviewers that may influence or affect the sampling method?
Je li ispitivač nekom odlukom mogao utjecati na postupak uzorkovanja?
Complementary information should be available regarding:
Moraju biti dostupne popratne informacije koje se odnose na:
• description of the analysis if appropriate;• description of the statistical or qualitative software that was used.
• opis korištenog statističkog ili kvalitativnog softvera.
Do the authors use recognised and known scales?
Koriste li autori priznate i poznate načine mjerenja?
How is their validity and consistency evaluated?
Kako se ocjenjuje njihova valjanost i dosljednost?
How were the interviewers recruited?
Na koji način su ispitivači zapošljavani? Koji je odnos između ispitivača i ispitanika (formalni, službeni, prijateljski, studentski, privatno ispitivanje tržišta)?
Who was present at the interview or during the questionnaire, and what was their status (parent, school-teacher, prescribing doctor, professional, or policeman)?
Tko je bio prisutan tijekom intervjua ili tijekom upitnika i koji je položaj te osobe (roditelj, nastavnik, osobni liječnik, stručna osoba ili policajac)?
Length, self-completion and confidentiality.
Duljina, samodopuna i povjerljivost.
How is confidentiality guaranteed, and what are the chances that it is perceived as guaranteed?
Kako jamčiti povjerljivost ispitivanja i kako možemo znati doživljava li se studija kao povjerljiva?
Indicators are approximate and often imperfect measures of the nature and extent of particular drug use-related events or outcomes.
Indikatori su približne i često nesavršene mjere tipa i raširenosti određenih pojava ili ishoda vezanih uz droge.
There is a need to systematically check the quality of data sources as a prerequisite for their selection within a system.
Potrebno je sustavno provjeravati kvalitetu izvora informacija kao preduvjet za njihovo uključivanje u sustav.
Quantity of data sources used does not in itself provide a more valid system.
Količina korištenih izvora podataka sama po sebi ne pruža valjaniji sustav.
Data sources reflect different aspects of the phenomenon.
Izvori podataka odražavaju različite aspekte ovog fenomena.
When analysing routine quantitative datasets check:
Tijekom analize ustaljenih kvantitativnih skupina podataka provjerite:
• What is the source of the data?• Is there an inventory of drug-related services?• Are all drug-related services recruited?• What is the coverage geographically?• What is the reporting participation level?• Is there a unique identifi er?• What is/are the case defi nition(s)?• Have they been published or do they have internal protocols?• Do the national protocols follow any international protocols and if yes, which ones?• Is there a recognised appraisal system?• Have there been any recent changes to the protocol or data collection process?• Has the data been checked for logical error?
• Koji je izvor podataka?• Postoji li popis usluga vezanih uz droge?• Jesu li uključene sve usluge vezane uz droge?• Kakva je geografska pokrivenost?• Koja je razina sudjelovanja u izvještavanju?• Postoji li jedinstveni identifikator?• Koje su definicije slučaja?• Jesu li objavljeni i postoje li unutarnji pravilnici?• Slijede li pravilnici na nacionalnoj razini međunarodne pravilnike, i ako da, koje?• Postoji li priznati sustav ocjenjivanja?• Je li u posljednje vrijeme bilo promjena u pravilniku ili postupku prikupljanja podataka?• Jesu li iz podataka uklonjene logičke pogreške?
When reading or designing a quantitative study, ask yourself and if needed check with your partners:
Tijekom obrade ili osmišljavanja kvantitativne studije zapitajte se i ako je to potrebno provjerite u suradnji s partnerima:
• What type of study is it (surveillance system, prevalence survey, longitudinal study, cohort study, case series, case control study, randomised control trial)?• Is the study national, regional or local?• Is the study a one-off or part of a series?• What are you measuring?• Is a quantitative study appropriate?• Is the study design appropriate?• Who is the target population and what are the inclusion and exclusion criteria?• What is the sample size and sampling methods?• What was the response rate?• Is the study generalisable to the original population and how is this measured?• Are the measures valid, reliable and comparable?
• O kojoj se vrsti studije radi (sustav praćenja, studija prevalencije, longitudinalno istraživanje, kohortna studija, klinička serija, studija s kontrolnom skupinom ili slučajno odabrana skupina)?• Provodi li se studija na nacionalnoj, regionalnoj ili lokalnoj razini?• Je li studija jednokratna ili je dio niza?• Što se mjeri?• Je li kvantitativna studija adekvatna?• Je li studija prikladno osmišljena?• Koja je ciljana populacija i koji su kriteriji za uključivanje, odnosno isključivanje?• Koja je veličina uzorka i koje su metode uzorkovanja?• Koliki je postotak odaziva?• Može li se studija generalizirati na izvornu populaciju i kako je to mjerljivo?• Jesu li mjerenja valjana, pouzdana i usporediva?
Ask for a copy of the questionnaire and details of other means of measurement.• Is the statistical analysis appropriate?• Is there ethical approval?• If a prevalence survey, is the data weighted and do the proportions have confi dence intervals?• If another type of study, determine if the method of analysis is appropriate.• What are the limitations of the study?• Who authored and who reviewed the study?• Who published the study: peer reviewed journal, research institution or other?• If in doubt, seek expert advice, for instance university, Public Health Institute, research institute or your data provider(s).
Zatražite primjerak upitnika i detalje ostalih sredstava mjerenja.• Je li statistička analiza primjerena?• Postoji li etička suglasnost?• U slučaju studije prevalencije, mjere li se podatci i postoje li u omjerima intervali pouzdanosti?• U slučaju druge vrste studije, odredite je li postupak analize primjeren.• Koja su ograničenja studije?• Tko je autor studije i tko ju je nadzirao?• Tko je objavio studiju: znanstveni časopis, istraživačka ustanova ili netko treći?• U slučaju nedoumice zatražite savjet stručnjaka, primjerice sa sveučilišta, iz zavoda za javno zdravstvo, istraživačkih instituta ili nekoga od vaših dostavljača podataka.
If a qualitative study, see box on p. 66
U slučaju kvalitativne studije, vidjeti tabelu na 66. stranici
Inspired by Dr Colin Taylor’s presentation, ‘Assessing data quality’, Reitox academy specialised course, Thessaloniki, June 2004 (unpublished).
Preuzeto iz prezentacije “Assessing data quality” (Ocjenjivanje kvalitete podataka) doktora Colina Taylora na specijaliziranom tečaju akademije Reitox u Solunu, lipanj 2004. (neobjavljeno).
As already stated, the data provided to the NDO are often secondary.
Kao što smo već napomenuli, podatci koji pristižu u NCPD često su iz druge ruke.
This aggregated data makes direct statistical analysis impossible. This can, of course, limit the NDO’s ability to make statistical comparisons between different groups or samples.
Prema tome, izravna statistička analiza tih združenih podataka nije moguća, a to može NCPD ograničavati u vršenju statističkih usporedbi među različitim skupinama ili uzorcima.
Analysing and interpreting quantitative data require a sound knowledge of statistical analysis and of the most commonly used statistical software.
Analiza i interpretacija kvantitativnih podataka iziskuju dobro poznavanje statističke analize i najkorištenijih softvera za statističku obradu.
The NDO is expected to use its statistical knowledge to assess the conclusions of the reports and surveys that it has received, and/or to conduct or contribute to the statistical analysis of primary data.
Od NCPD-a se očekuje da koristi svoje znanje na području statistike za ocjenjivanje zaključaka u izvješćima i ispitivanjima koja pristižu, odnosno da upravlja ili doprinosi statističkoj analizi primarnih podataka.
When the NDO does not have a specialist in statistics on its regular staff, a cooperation agreement with a university or with a scientific research institution (for example an institute of public health or the national institute for statistics) should be established.
Ako među stalnim osobljem NCPD-a ne postoji specijalizirani statističar, treba uspostaviti dogovor o suradnji s nekim sveučilištem ili institutom za znanstvena istraživanja (na primjer zavod za javno zdravstvo ili državni institut za statistiku).
As the production and collection of quantitative data lies at the heart of the NDO’s work and the national drug information network, it is vital to make sure that the data presented meet the highest possible quality criteria.
Pošto je obrada i prikupljanje kvantitativnih podataka središnja aktivnost NCPD-a i nacionalne informacijske mreže za droge, od ključne je važnosti da prikazani podatci budu na razini najviših mogućih kriterija kvalitete.