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!

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

Кто заполнял анкету на бронирование места на курс по статистике, проверьте свою почту (в т.ч. папку спам). Я выслал письмо с ссылкой на группу в ТГ! Она будет действительна всего неделю, затем мы начинаем занятия ☺️

Загадайте случайное число от 1 до 10.
Загадали? Скорее всего вы загадали больше 5. Наиболее вероятно, что вы первым подумали о 7 (или даже загадали). Предполагаю, что в какой-то момент вы решили, что это число банальное и надо другое. И возможно вы склонились в сторону меньше 5.

Мы иррациональны. Мы живем с bias’ами. Ставь 🔥, если ты тоже. Посмотрим сколько нас таких

Хочу рассказать как проходит мое 1-ое неучебное (рабочее) 1-ое сентября
Дежурство, 2 травмы, гипсование, перевязки своих стац больных, прием дежурного врача, переоформления, консультация хирурга, куча амбулаторной ерунды (ногти, ногти, ногти...), разборки и поиск своих документов, разборки с больными из-за новых "правил"

У кого-то ещё остались мечты о прекрасной медицине, в которой непременно ждёт всех успех?

P.S. из своих запланированных дел я выполнил минус 50 (по ощущениям)

Upd.: Ночью вызывали на разборки в 2 отделения. На первом - несоблюдение распорядка и хамство, на втором - кража денег 🤦‍♂

Первое ДЗ на курсе по статистике у 1 потока - это представить и описать 2 мира: один совсем без статистики, а второй, где она правит всем
А как вы себе их представляете? Пишите в комментарии 🤓

САМЫЙ ЖЕЛАННЫЙ

Великий и могучий уровень значимости (или р, или р-value, или р-значение и т.д.). Как часто вы его встречаете в статьях, на конференциях? ИМХО, следование ему превращается порой в карго-культ 🧟‍♂
⠀
❗p-value - это вероятность получить такой или ещё более экстремальный (отличающийся) результат при условии, что верна нулевая гипотеза❗
⠀
Сложно? Непонятно? Но это его единственное верное определение (если вы считаете иначе, то прочитайте список литературы, а потом можете подискутировать с авторами-статистиками) 🥸
⠀
На рисунке ниже у нас есть (гипотетически) информация о характеристиках признака (рост, вес, длина ноги и пр.), и мы знаем ее среднее значение (М0). В ходе эксперимента мы получаем другое среднее (М1), которое явно не совпадает с М0. Если нулевая гипотеза (о значении М0) верна, то мы можем оценить с какой вероятностью мы могли получить М1. А если посчитает вероятность получить М1 или ещё больший (экстремальный) результат, то и получим заветное p-value (синяя область) 🫠
⠀
И если р меньше 0,05, то мы отвергаем нулевую гипотезу и считаем, что наш результат может объяснить альтернативная гипотеза 🤔
⠀
А почему 0,05❓
⠀
Вот так сошлись звёзды в 20 веке, что был принят субъективный и произвольный порог в 5%. Считается, что это слишком низкая вероятность для верной нулевой гипотезы 😰
⠀
Будем считать, мы согласились играть по таким правилам со значимым уровнем р<0,05, но у этого всего есть свои нюансы 🤬
⠀
1️⃣ Статистическая значимость ≠ клинической значимости.
⠀
Можно получить значимый результат, но различия будут очень малы и не иметь практического применения (нередко на больших выборках). Напротив, важный клинический результат может быть статистически незначимым (много причин), но в то же время это не доказывает, что эффекта нет 🤯
⠀
2️⃣ Разница между значимым и незначимым условна и формальна.
⠀
Сильно отличается 0,049 и 0,051? По этой проблеме ведутся дискуссии и споры 🗣️
⠀
3️⃣ p-хакинг.
⠀
Всем нужен значимый р, поэтому делают множественные сравнения ноздрей, ног, пальцев, миллион подгрупповых анализов, подбор статистических тестов, а иногда и неумышленно его находят 🤡

#ebm_нюансы #statistics #статистика #p_value

Иногда люди сходят с ума...

Небольшой лучик света 🕊️
Вышла наша статья, за которую я боролся 2 года с зарубежными журналами (удалось опубликовать только в отечественном), но я рад.
Если кто-то хочет ознакомится с полным текстом (бесплатно), то доступно по ссылке https://hepato.elpub.ru/jour/article/view/900

Критика приветствуется в комментарии 🤝🏻

А Я НЕТ!
⠀
В ленте и сторис нередко вижу "учёных", "занимающихся наукой", "наставников", "менторов" и т.д.
Хочу высказать несколько своих мыслей
⠀
Я НЕ считаю себя:
⠀
📍ученым. У меня нет спец образования, я не делаю научных открытий, не разрабатываю новые молекулы, не являюсь руководителем научной группы. Да, я изучаю эту область, инициинрую собственные исследования, собираю данные, анализирую, пишу статьи, публикуюсь. Но я не учёный.
⠀
📍эпидемиологом. У меня нет спец образования, я очень мало знаю в этой области, не знаю нюансов принципа работы. Да, мне интересно это, я знаю основы, стараюсь изучать и понимать в меру своих возможностей. Но я не эпидемиолог.
⠀
📍 статистиком. У меня снова нет спец образования, нет глубоких знаний данной области, не работаю аналитиком в исследованиях или компаниях, не всегда понимаю формулы, только в общем знанию ML, временные ряды и другие сложные методы. Да, мне очень интересно, знаю на хорошем уровне базу (ИМХО), учусь программировать на R, самостоятельно изучаю литературу, провожу статистический анализ себе и по заказу. Но я не статистик.
⠀
📍 учителем, преподавателем, наставником, ментором. И тут нет образования, не знаю структуры и принципов, нет знаний по психологии и социологии, никогда не работал на таких должностях. Хотя я организовал журнальный клуб, веду занятия, организовываю дополнительные активности, веду курс, стараюсь помогать учиться другим, рассказываю новое, анализирую и реагирую на обратную связь. Но я не наставник, преподаватель.
⠀
Я, всего лишь врач-хирург, которому интересна своя специальность, старается помочь другим, сделать что-то лучше в меру своих возможностей для пациентов и окружающих, безвозмездно. Мне хочется, чтобы у нас умели думать адекватно и анализировать❗

#ebm_мысли

Пир продолжается. Будет новый набор в журнальный клуб❗

В общем набор объявляется открытым! К нам может попасть любой желающий (исключение студенты младше 4 курса (1-3) не принимаются)! В журнальном клубе мы учимся думать, размышлять, сомневаться в окружающих нас вещах и себе. А также я немного иногда рассказываю теории по доказательной медицине и статистике🙃
Попасть к нам непросто, но оно стоит того (к тому же бесплатно)!

В общем заполняйте анкету! Дедлайн 31 октября
https://forms.gle/4mY7LdU15F53tMRN6

если у вас есть вопросы, то можете писать в комментарии

В преддверии нового набора в журнальный клуб я устрою открытое заседание, где покажу, как я читаю статьи. На что обращаю внимание, почему считаю те или иные вещи важными, как трактую результаты и т.д. по всей статье.

Сама статья
https://journals.lww.com/dcrjournal/Abstract/2022/04000/Statin_Therapy_Is_Associated_With_Decreased_90_Day.17.aspx

Ссылка на полный текст
https://drive.google.com/file/d/1rFMYjificK5sx-hzWIOvxDJyyGWDUbw2/view?usp=drivesdk

Заседание пройдет в сб (22.10) в 18 часов по МСК
За ссылкой зум пишите в комментарии, буду отправлять лично

Жду всех желающих 👻

P.S. не забываем подавать заявку в журнальный клуб ☝🏻

Прошло мое открытое занятие. Всем спасибо, кто был, слушал, задавал вопросы!
Я показал , как читаю, смотрю, разбираю статьи, на что обращаю внимание и как пытаюсь объяснять некоторые нюансы на занятиях🔥
А для тех, кто пропустил, но очень хотел сам или желает показать друзьям, опубликована запись! Также это поможет вам пересмотреть для лучшего понимания, определения пробелов в собственных знаниях или просто приятного проведения времени ☺️

Также я буду очень благодарен, если вы оставите обратную связь! Надеюсь было полезно и интересно 🤗

https://youtu.be/wMMUtB_CKQM

P.S. не забывайте, что набор в журнальный клуб продолжается! Подать анкету можно по ссылке
https://forms.gle/4nuWPzehYVZKNv2Y9