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

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!

Буду завтра на занятии СНК эпидемиологии Сеченовского университета разбирать статью, так что ищите меня завтра там 😁
По всем вопросам о посещении можно обращаться к Алёне @aniolla

Простити, но я просто ору с этого коммента 😂😂😂

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)

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

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

Главное - сохранять спокойствие и критическое восприятие информации

У меня тут совместно с HSO talks вышла статья
Не хотите поговорить немного о bias?

Золотые слова

Наконец-то! Теперь можно и пентаграмму токсичности нарисовать😈

ВСЕ НЕ ТАК ПРОСТО
⠀
В предыдущем посте я рассказал, что такое гипотезы, какие бывают, и невозможность их доказать😬
⠀
Дополнительно важно знать о нюансах, которые встречаются в гипотезах:
⠀
1️⃣ Альтернатива бывает разной (или много параметров для сравнения) 🎭
⠀
Визуально это можно изобразить на рис.1 (см. внизу 👇🏻)
Например, это мужчина, а не женщина; это взрослый, а не ребенок; это человек, а не животное и т.д.
⠀
2️⃣ Не все нулевые гипотезы требуют эксперимента или исследования 👀
⠀
Предположим, что все лебеди могут быть только белыми 🦢 (наша Н0). Что надо сделать, чтобы ее опровергнуть?
Найти хотя бы 1 черного лебедя 🐦‍⬛! Вот так просто, без стат анализа, только 1 наблюдение🙀
⠀
3️⃣ Гипотезы влияют на статистические тесты ⚙️
⠀
Если мы считает, что H0 - отсутсвие различий, то от нашего выбора На, мы будем по-разному "настраивать" тесты.
Если На - наличие различий (как в большую, так и в меньшую сторону), то применяем двусторонние тесты. А если На - различия только в одну сторону (например, в большую), то и тесты будут односторонние (рис.2) 🫲🏻🫱🏻
⠀
4️⃣ Мы можем ошибаться при оценке гипотезы❌
⠀
Принимая решение, мы можем совершить ошибку I или II рода (старый пост можно найти в IG) (рис.3)
⠀
5️⃣ Мы не знаем истинность нулевой гипотезы на самом деле 🥴
⠀
Мы лишь сравниваем наблюдаемые нами данные с нашим предположением. И даже какая-нибудь ошибка может повлиять на результат сравнения 🪰
⠀
Это не все тонкости, которые существуют при оценке гипотез. Но я думаю, что уже видно широту данной темы (хотя что могло пойти не так...🤔)