Иногда можно встретить дискуссии между теми, кто придерживается частотного или байесовского подхода в статистике. История уходит в прошлое. Я же предлагаю посмотреть на мем (это перевод) и разобраться в нем.
Суть – разный взгляд на вероятность.
У частотника есть нулевая гипотеза, что солнце на месте (правда это или нет мы не знаем), но получает маловероятный результат. И он делает вывод, что его гипотеза неверна, а существует альтернативная, в которой такой результат наиболее вероятен (солнце взорвалось).
Байесист использует априорную (до результата) и апостериорную вероятности (после результата). При этом получая новые данные, происходит обновление уже имеющейся вероятности. Итак априорная, что солнце на месте, и результат только 1 прибора лишь немного сдвинет вероятность. Это изменение незначительно в сравнении с априорной. Поэтому байесист получит свои 50$.
Оба подхода имеют свое развитие. Дискуссии продолжаются. Байесовский подход кажется интуитивным, но это лишь кажется 😉
Какой подход вам ближе?
Суть – разный взгляд на вероятность.
У частотника есть нулевая гипотеза, что солнце на месте (правда это или нет мы не знаем), но получает маловероятный результат. И он делает вывод, что его гипотеза неверна, а существует альтернативная, в которой такой результат наиболее вероятен (солнце взорвалось).
Байесист использует априорную (до результата) и апостериорную вероятности (после результата). При этом получая новые данные, происходит обновление уже имеющейся вероятности. Итак априорная, что солнце на месте, и результат только 1 прибора лишь немного сдвинет вероятность. Это изменение незначительно в сравнении с априорной. Поэтому байесист получит свои 50$.
Оба подхода имеют свое развитие. Дискуссии продолжаются. Байесовский подход кажется интуитивным, но это лишь кажется 😉
Какой подход вам ближе?
🔥4👍2😁1🤔1🤯1
К слову о publication bias.
Вот так самые лучшие врачи по доказательной медицине поступают с теми, чье мнение они не хотят слышать у себя на канале (и так во всех их каналах).
Вот это работа с клиентами! «Мы читаем каждый отзыв!А потом удаляем те, которые не нравятся»
#школадоказательноймедицины
Вот так самые лучшие врачи по доказательной медицине поступают с теми, чье мнение они не хотят слышать у себя на канале (и так во всех их каналах).
Вот это работа с клиентами! «Мы читаем каждый отзыв!
#школадоказательноймедицины
😱8🤬6💩5👍2🤯1
Перевод статьи по EBM.pdf
820.9 KB
В эфире публикационные новости🔥
Пока на сайте (а скоро в газете) Российского общества клинической онкологии (RUSSCO) опубликован наш перевод первой статьи, где упоминается «Доказательная медицина» (Evidence-based medicine) 🎉🎉🎉
В этой статье были описаны основы по доказательной медицины, ее преимущества и недостатки, способы обучения, мифы и много многое!
Если раньше вы могли отложить ее, потому что оригинал на английском, то теперь эта проблема решена. Вся статья в свободном доступе на русском языке! 🎉🎉🎉
Почитать можно и нужно тут! А еще можно скачать себе на память!
И у меня есть огромная просьба, сделайте максимальный репост, рассылайте своим друзьям, показывайте и рассказывайте знакомым врачам, ординаторам, студентам. Давайте сделаем все возможное, чтобы о доказательной медицине узнавали из первоисточников! 🧐
#ebm_нюансы #ebm_мысли #ebm_основы
Пока на сайте (а скоро в газете) Российского общества клинической онкологии (RUSSCO) опубликован наш перевод первой статьи, где упоминается «Доказательная медицина» (Evidence-based medicine) 🎉🎉🎉
В этой статье были описаны основы по доказательной медицины, ее преимущества и недостатки, способы обучения, мифы и много многое!
Если раньше вы могли отложить ее, потому что оригинал на английском, то теперь эта проблема решена. Вся статья в свободном доступе на русском языке! 🎉🎉🎉
Почитать можно и нужно тут! А еще можно скачать себе на память!
И у меня есть огромная просьба, сделайте максимальный репост, рассылайте своим друзьям, показывайте и рассказывайте знакомым врачам, ординаторам, студентам. Давайте сделаем все возможное, чтобы о доказательной медицине узнавали из первоисточников! 🧐
#ebm_нюансы #ebm_мысли #ebm_основы
🔥19👍6
Мне удалось побывать на летней школе в качестве лектора мастерской доказательной медицины👨🏫
Уровень организации работы школы меня поразил! Все очень круто и необычно (для меня так точно) 🤩
Ребята из мастерской не стеснялись общаться и высказывать свои идеи (так и должно быть!), поэтому во время лекции были интересные дискуссии 👥
Завершилось все объяснением, что же такое p-value на самом деле на живом примере + пара задач с подвохом 😉
В общем все было круто! 🔥
Уровень организации работы школы меня поразил! Все очень круто и необычно (для меня так точно) 🤩
Ребята из мастерской не стеснялись общаться и высказывать свои идеи (так и должно быть!), поэтому во время лекции были интересные дискуссии 👥
Завершилось все объяснением, что же такое p-value на самом деле на живом примере + пара задач с подвохом 😉
В общем все было круто! 🔥
🔥22👍7❤2
Не смотря на то, что я всегда сомневаюсь в пользе своей деятельности и ищу способы как ее оценить, читать слова благодарности очень приятно
🔥7❤4👍3
ЖУРНАЛЬНЫЙ КЛУБ - БАНДА
⠀
Образование важная часть нашей жизни, но обучение - это крайне сложный процесс 🤥
А я хочу рассказать о нынешнем состоянии нашего журнального клуба "Base of evidence-based medicine", где учатся токсики и кислики💥
⠀
Начнем с простого
🔸32 участника.
Много ребят очень активных, ведут дискуссии на заседаниях и вне. Есть супер амбициозные, готовые помогать в организации или обучать 🦾 У нас сложилось очень крутое комьюнити, где можно обсуждать разные вещи, шутить (в т.ч. надо мной ), задавать вопросики и вместе тусить 💃
К сожалению, это все описание ребят, которые прошли по конкурсу.
⠀
🔸2 раза в месяц у нас заседания.
До заседания ребята получают статью, доп. материалы (по нозологии, лечению, дизайну и/или стат. тесту) 📚 После заседания ссылку на анонимный отзыв о заседании, а также в большинстве случаев домашнее задание (которое я выдумываю из головы 🤡).
⠀
🔸Последние полгода я периодически зову интересных гостей 👨🏻⚕️
Каждый участвует в своем формате. У нас уже были Антон Барчук, Оксана Станевич, Евгений Бакин, Полина Шило, Полина Захарова, Владимир Кушнарев. Мы очень благодарны, что такие крутые специалисты согласились поучаствовать у нас. Ребята в восторге! 🔥
⠀
🔸На заседаниях мы продолжаем изучать статьи, оценивать их, но также я пытаюсь объяснять нюансы статистики, базово causal inference 📈
На данный момент цель нашего клуба - научить задумываться, задавать вопросы себе и окружающим, искать нюансы и bias'ы. Я хочу, чтобы участники прокачивали hard skills и использовали их. Soft skills - это тоже нужно, но я считаю, что первоочередно надо учить харды. Они помогают думать 🧠
⠀
❗Итак! А теперь пару слов о новом наборе по конкурсу❗
⠀
Он БУДЕТ! Предварительно запустим его в сентябре-октябре💥 Скорее всего наберём человек 10. Процесс отбора тот же самый: анкета, тестирование, собеседование. Будет новый тест. Рекламировать новый набор будем везде, где только можно 💸
Сейчас есть несколько лекций и записи всех заседаний, что поможет немного сходу влиться в процесс. Остальное будет зависеть от вас самих🙈
⠀
Если у вас остались вопросы, которые я не затронул, то пишите в комментарии, отвечу на все ⬇️
⠀
Образование важная часть нашей жизни, но обучение - это крайне сложный процесс 🤥
А я хочу рассказать о нынешнем состоянии нашего журнального клуба "Base of evidence-based medicine", где учатся токсики и кислики💥
⠀
Начнем с простого
🔸32 участника.
Много ребят очень активных, ведут дискуссии на заседаниях и вне. Есть супер амбициозные, готовые помогать в организации или обучать 🦾 У нас сложилось очень крутое комьюнити, где можно обсуждать разные вещи, шутить (в т.ч. надо мной ), задавать вопросики и вместе тусить 💃
К сожалению, это все описание ребят, которые прошли по конкурсу.
⠀
🔸2 раза в месяц у нас заседания.
До заседания ребята получают статью, доп. материалы (по нозологии, лечению, дизайну и/или стат. тесту) 📚 После заседания ссылку на анонимный отзыв о заседании, а также в большинстве случаев домашнее задание (которое я выдумываю из головы 🤡).
⠀
🔸Последние полгода я периодически зову интересных гостей 👨🏻⚕️
Каждый участвует в своем формате. У нас уже были Антон Барчук, Оксана Станевич, Евгений Бакин, Полина Шило, Полина Захарова, Владимир Кушнарев. Мы очень благодарны, что такие крутые специалисты согласились поучаствовать у нас. Ребята в восторге! 🔥
⠀
🔸На заседаниях мы продолжаем изучать статьи, оценивать их, но также я пытаюсь объяснять нюансы статистики, базово causal inference 📈
На данный момент цель нашего клуба - научить задумываться, задавать вопросы себе и окружающим, искать нюансы и bias'ы. Я хочу, чтобы участники прокачивали hard skills и использовали их. Soft skills - это тоже нужно, но я считаю, что первоочередно надо учить харды. Они помогают думать 🧠
⠀
❗Итак! А теперь пару слов о новом наборе по конкурсу❗
⠀
Он БУДЕТ! Предварительно запустим его в сентябре-октябре💥 Скорее всего наберём человек 10. Процесс отбора тот же самый: анкета, тестирование, собеседование. Будет новый тест. Рекламировать новый набор будем везде, где только можно 💸
Сейчас есть несколько лекций и записи всех заседаний, что поможет немного сходу влиться в процесс. Остальное будет зависеть от вас самих🙈
⠀
Если у вас остались вопросы, которые я не затронул, то пишите в комментарии, отвечу на все ⬇️
🔥11👍1👏1
Да, время пришло. Да, это ссылка на анкету для курса по статистике. И все остальные да. Пока планируется один поток, но если будет большое количество желающих, то будем думать о нескольких (и как их проводить). В целом все указано на 1 странице в анкете. Будут бонусы, будет приятное общение.
А вот тут по ссылке и сама анкета!
А вот тут по ссылке и сама анкета!
Google Docs
Анкета для курса по статистике "EBM_base"
Анкета для бронирования мест на курс и распределения по потокам.
ВАЖНО! Оставляйте контакты, по которым с вами можно связаться в дальнейшем!
Ваши данные будут использованы только для связи и взаимодействия меня с вами.
ВАЖНО! Оставляйте контакты, по которым с вами можно связаться в дальнейшем!
Ваши данные будут использованы только для связи и взаимодействия меня с вами.
👍9🔥7
Пока я офигеваю и плачу от глухомани, в которую меня занесло, оказывается этот канал перешагнул отметку в 400 подписчиков!
Спасибо! Мне очень приятно, что есть заинтересованные люди 🧐
У меня сейчас переломный и очень сложный момент жизни, поэтому я стараюсь сосредоточиться только на самых важных проектах...
В постами пока немного тяжело(
Ещё раз всем вам спасибо!
Спасибо! Мне очень приятно, что есть заинтересованные люди 🧐
У меня сейчас переломный и очень сложный момент жизни, поэтому я стараюсь сосредоточиться только на самых важных проектах...
В постами пока немного тяжело(
Ещё раз всем вам спасибо!
❤33👏6🙏1
ДОГИ, ДАГИ, РЕБРА И ГРАФИК
⠀
При проведение клин исследований необходимо учитывать много переменных, помимо лечения и исходов. И при стат анализе необходимо учитывать и контролировать некоторые из них, чтобы минимизировать различные bias и смещение результатов 🤔
⠀
❗С этим может помочь прямой ациклический граф (DAG, directed acyclic graph) ❗
⠀
Это визуальное отображение потенциальных взаимодействий 🙈
Так как в наших конкретных предположениях имеется упорядоченность во времени, то циклы не возникают (ацикличный) и есть определенное направление (прямой) 👨🏻🎓
⠀
На рис.1 (в карусели) видно, что DAG состоит из узлов (факторы) и ребер (связи/стрелочки). По своей сути это лишь абстракция, которая помогает принимать решение🤓
⠀
В него можно включать как известные факторы с изученным воздействием, так и неизвестным (в т.ч. по которым у нас нет данных) с предположениями о воздействии (жаль, что нам их не проверить 😭)
Выявив визуально потенциальные источники ошибок, мы проводим стат анализ с коррекцией или без (зависит от типа bias/смещения) 🤖
⠀
На важно знать, что есть 2 типа пути (рис.2):
🔸 прямой (все стрелки направлены от вмешательства к исходу)
🔸 непрямой (остальные)
⠀
В идеале у нас должен быть открыт основной прямой путь и закрыты все непрямые (на усмотрение исследователей и некоторые прямые), тогда получим оценку без смещений. Но вот тут и начинаются сложности... 😬
Чтобы закрыть путь когда-то надо проводить коррекцию, а когда-то не надо (большая, сложная и нудная тема, вы же тут не за этим 🙉)
⠀
С неизвестными/ненаблюдаемыми факторами мы ничего сделать не может, только думать и делать выводы👽
⠀
И моя любимая рубрика «Ограничения» 🎉 (даже у рисуночков они есть):
📍 DAG лишь показывают определенный набор предположений, которые могут быть неверными.
📍 Они не отображают величину отклонений или взаимодействие со случайными ошибками.
📍 Они могут стать очень сложными (повторяющиеся измерения и прочее), что делает интерпретацию трудоемкой (но мб она отражает опасения о потенциальных bias’ах?).
⠀
Как думаете должно это внедрятся в практику и стать нормой при публикации результатов?
#DAG #ebm_causal
⠀
При проведение клин исследований необходимо учитывать много переменных, помимо лечения и исходов. И при стат анализе необходимо учитывать и контролировать некоторые из них, чтобы минимизировать различные bias и смещение результатов 🤔
⠀
❗С этим может помочь прямой ациклический граф (DAG, directed acyclic graph) ❗
⠀
Это визуальное отображение потенциальных взаимодействий 🙈
Так как в наших конкретных предположениях имеется упорядоченность во времени, то циклы не возникают (ацикличный) и есть определенное направление (прямой) 👨🏻🎓
⠀
На рис.1 (в карусели) видно, что DAG состоит из узлов (факторы) и ребер (связи/стрелочки). По своей сути это лишь абстракция, которая помогает принимать решение🤓
⠀
В него можно включать как известные факторы с изученным воздействием, так и неизвестным (в т.ч. по которым у нас нет данных) с предположениями о воздействии (жаль, что нам их не проверить 😭)
Выявив визуально потенциальные источники ошибок, мы проводим стат анализ с коррекцией или без (зависит от типа bias/смещения) 🤖
⠀
На важно знать, что есть 2 типа пути (рис.2):
🔸 прямой (все стрелки направлены от вмешательства к исходу)
🔸 непрямой (остальные)
⠀
В идеале у нас должен быть открыт основной прямой путь и закрыты все непрямые (на усмотрение исследователей и некоторые прямые), тогда получим оценку без смещений. Но вот тут и начинаются сложности... 😬
Чтобы закрыть путь когда-то надо проводить коррекцию, а когда-то не надо (большая, сложная и нудная тема, вы же тут не за этим 🙉)
⠀
С неизвестными/ненаблюдаемыми факторами мы ничего сделать не может, только думать и делать выводы👽
⠀
И моя любимая рубрика «Ограничения» 🎉 (даже у рисуночков они есть):
📍 DAG лишь показывают определенный набор предположений, которые могут быть неверными.
📍 Они не отображают величину отклонений или взаимодействие со случайными ошибками.
📍 Они могут стать очень сложными (повторяющиеся измерения и прочее), что делает интерпретацию трудоемкой (но мб она отражает опасения о потенциальных bias’ах?).
⠀
Как думаете должно это внедрятся в практику и стать нормой при публикации результатов?
#DAG #ebm_causal
🔥6👍4❤1🙏1