Ebm_base – Telegram
Ebm_base
3.74K subscribers
507 photos
11 videos
27 files
254 links
Альтернативное, дополнительное, неэкологичное пространство для рассказов о доказательной медицине, статистике, эпидемиологии и прочим ужасам 👀

Клоун, автор и организатор журнального клуба @Nik_Burlov

База: https://instagram.com/ebm_base
Download Telegram
Если вы, как и я, считаете, что знания должны распространяться бесплатно, что важно адекватно реализовывать адекватные идеи, и понимаете, почему мой журнальный клуб существует бесплатно (хоть и в закрытом формате), то рекомендую к просмотру данный диалог

https://youtu.be/C4zgUO1C4NM
👍186🔥2
Ebm_base pinned «НЕ МЕШКИ ВОРОЧАТЬ Всегда важно знать откуда брать информацию (для аргументации, более подробного изучения в дальнейшем и пр.). В этот раз я хочу рассказать о своих источниках по статистике🤗 🔹Курсы "Основы статистики" - 1 и 2 части на степике (stepik) от…»
Ebm_base pinned «Хочется оставить в общем виде посты по диагностике: 1) чувствительность (Se) и специфичность (Sp) 2) использование (польза) от чувствительности и специфичности 3) пред- (априорная) и посттестовая (апостериорная) вероятности 4) положительная и негативная…»
Ebm_base
В общем, теперь выскажу свое мнение) Я сейчас стараюсь углубляться в изучение статистики, поэтому очевидно, что у меня смещенный взгляд Но! Чем дальше я читаю, тем больше у меня вопросов о взаимосвязях и причинно-следственных выводах в исследованиях. Я стараюсь…
Напомню, почему я считаю, что знать статистику врачу необходимо
Мы сейчас находимся в такой ситуации, что кроме медицины надо изучать методологию клин исследований, статистику, причинно-следственные связи, графы и много чего ещё
Основная цель любого автора исследования - его должны прочитать (в идеале процитировать)
А чтобы читать было интересно, то могут либо показывать красивые данные (скрывая ошибки или отрицательные результаты), либо грамотно методологично все сделать (но тогда это будет сложно восприниматься)

Недавно как раз в ЖК разбирали исследование "Maternal and fetal outcomes following exposure to duloxetine in pregnancy: cohort study"
Оно сложное, но очень подробное и в связи с этим интересное
Не хватает звёзд с неба, видно, что были сделаны подстраховки в анализе и вероятностные (словесные) оценки результатов + доп материалов на 40+ страниц

И это круто! Т.е. авторы сделали действительно сложную, интересную и большую работу (и даже в чем-то элегантно, на мой взгляд)

Доброй пожаловать в современную медицину

Wake up, Neo
🔥21👍3👏1
Если кто-то может помочь с проблемой или уточнить у знающих людей, то было бы очень кстати
АЛАРМ! Что-то случилось с каналом, а точнее с комментариями - они все исчезли со старых постов (вплоть до сегодня утром) как будто я их удалила:( и нельзя комментировать

Я не знаю что за глюк, но если вы разбираетесь в том как работает телеграм или у вас есть знакомые, которые разбираются. - спасите помогите!
Простити, но я просто ору с этого коммента 😂😂😂
🤣16🤡6😁2
Душню, токсичу, ломаю мозг. За рекламу и возможность говорить 😁
🔥16👍4👏1
В принципе тут всегда можно пообщаться со мной, но пока я ленюсь найти время на пост, могу найти время и поотвечать на любые вопросы (если такие есть пишите в комментарии)
👍3🌭2
ПРОВЕРЯТЬ Я ЕЁ НЕ БУДУ

Во время дискуссии с Полиной понял, что эту тему я ещё не раскрывал. Загорелся идеей, задумано, сделано 🤝🏻

Большинство исследований в медицине (почти все) строятся на формулировании и опровержении гипотез. Но откуда ноги? 👀

В математической статистике есть метод "проверка статистических гипотез". Однако прежде узнаем, что такое "гипотеза"🤔

⚠️Предположение, которое требует доказательства⚠️

Гипотеза отличается от теоремы (для нее существует доказательство) и теории (система положений) + см. рис. 1

Важно знать, что в исследовании формулируется клиническая гипотеза, обычно по принципу PICO. Но чтобы ее проверить, нужно перейти к эквивалентной статистической гипотезе (оцениваемые показатели), после чего мы получим результат (конкретная оценка) 🤨

Условно схематично можем показать это на рис. 2 👇🏻

Но гипотезы бывают разные:

📍Нулевая гипотеза (Н0) - это наше базовое/нынешнее знание.

Т.е. если мы не знаем какое ЛС лучше, то наше базовое знание, что одно не превосходит другое. Если мы предполагаем, что А чуть хуже Б, то нам надо уточнить насколько А хуже (на 5 или 15%). И все это верно, пока не доказано обратное

📍Альтернативная гипотеза (Н1 или На) - предположение при несостоятельности Н0

Если окажется, что наша Н0 неверна, то у нас будет другая гипотеза, которая мб лучше подходит для описания наших результатов😶‍🌫️

И тут самое интересное...

Доказать гипотезу невозможно🙀🤯😵‍💫

Т.к. для этого нам потребуется обследовать всех, везде и во все времена (а это нереально). Поэтому используется подход "от противного". Мы пытаемся обнаружить такие наблюдения, которые будут противоречить нулевой гипотезе. А если она не объясняет наши наблюдения, то скорее всего она неверна, и надо использовать Н1 😰

Поэтому по нашим результатам мы можем либо ОПРОВЕРГНУТЬ, либо НЕ ОПРОВЕРГНУТЬ гипотезу 🫣

To be continued...

#ebm_нюансы #ebm_статистика #статистика
👍16🔥5👏2
Рис. 1 и 2
👍2
Ebm_base pinned «ПРОВЕРЯТЬ Я ЕЁ НЕ БУДУ ⠀ Во время дискуссии с Полиной понял, что эту тему я ещё не раскрывал. Загорелся идеей, задумано, сделано 🤝🏻 ⠀ Большинство исследований в медицине (почти все) строятся на формулировании и опровержении гипотез. Но откуда ноги? 👀 ⠀ В математической…»
Думаю надо рассказать, какие ещё есть мои ресурсы:

Ютуб-канал журнального клуба

https://youtube.com/@journalclubebm_base2526

Чат-флудилка блога в ТГ (не знаю кому он может понадобиться, но вдруг кто-то очень хочет общаться со мной в беседе 🤷‍♂)

https://news.1rj.ru/str/+zM0W7uxBpcA1MmVi

Основной канал
https://instagram.com/ebm_base

Группа ВК журнального клуба

https://vk.com/jcmma
👍7🔥2
Главное - сохранять спокойствие и критическое восприятие информации
👍31
У меня тут совместно с HSO talks вышла статья
Не хотите поговорить немного о bias?
👍2
Forwarded from HSO community
#hsot_статья
Confounding bias

Порой очень хочется примерить на себя образ гениального детектива, соединяющего разнообразные улики красными нитями на доске в поисках решения. Но как часто мы соединяем эти улики неправильно, ошибочно принимая за связь то, что ею не является? Почему очевидное может портить результат, а логичное оказываться тупиком? В сегодняшней статье мы разберем, что же это такое confounding bias - предвзятость, сбивающая с толку: https://telegra.ph/Confounding-bias-07-06

Этот пост написал для нас Никита Бурлов - хирург-онколог, руководитель проекта EBM_base и автор журнальных клубов HSO talks. Очень советуем подписаться на его канал, вы сможете найти массу полезной информации о доказательной медицине и критическом чтении статей: https://news.1rj.ru/str/ebm_base
🔥15👍43