Forwarded from Nik Burlov
Чтобы не бояться репутационных рисков - нужно не иметь репутацию (или самостоятельно специально ее разрушать) 😁
😁9👏4🤡3💩1
Ebm_base
Что здесь необычного/интересного?
В комментариях заметили, что меняются PPV и NPV из-за влияния распространенности (prevalence), при этом чувствительность и специфичность остаются прежними
Тут я даже писал несколько постов на эти темы
Но в общем, помимо чувствительности и специфичности тестов (о которых говорят многое) нужно ещё понимать/знать масштабы распространенности (и на какой популяции/субпопуляции смотрим, ведь она от этого меняется)
Тут я даже писал несколько постов на эти темы
Но в общем, помимо чувствительности и специфичности тестов (о которых говорят многое) нужно ещё понимать/знать масштабы распространенности (и на какой популяции/субпопуляции смотрим, ведь она от этого меняется)
Telegram
Ebm_base
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…
1) чувствительность (Se) и специфичность (Sp)
2) использование (польза) от чувствительности и специфичности
3) пред- (априорная) и посттестовая (апостериорная) вероятности
4) положительная и негативная…
👍5
У школы тромбоза есть много интересных роликов, особенно для флебологов (логично 🤔)
Но так же у них проводились встречи клуба молодых исследователей, где разбирались вопросы по методологии и анализу клинических исследований
Рекомендую ознакомиться!
Но так же у них проводились встречи клуба молодых исследователей, где разбирались вопросы по методологии и анализу клинических исследований
Рекомендую ознакомиться!
🔥11👍4❤2❤🔥1
Новый уровень кринжа, с которым столкнулся:
Человек (будущий кмн) не знает разницу между конкретным значением у пациента и средним значения фактора/переменной
Пиздец
Человек (будущий кмн) не знает разницу между конкретным значением у пациента и средним значения фактора/переменной
Пиздец
❤1
Еще одна интересная закономерность в статистике (взято из этой статьи)
Можно увидеть красивую суперцифру относительного увеличения исхода в 2 (!) раза, но в абсолютных значения риска это будет увеличение на 1%
Статья в комментариях 👇
Можно увидеть красивую суперцифру относительного увеличения исхода в 2 (!) раза, но в абсолютных значения риска это будет увеличение на 1%
Статья в комментариях 👇
🔥8
А-а-а поколение Z. Вам лишь бы ныть. Можно собрать себя в кучу и заработать на этом победу или рак, как все остальные?
😂😂😂
❤7💩1🤣1
Forwarded from доказательный ⎵ пробел
Для все тех, кто успел посмотреть лекции по экспериментам, выкладываем ссылку на бесплатную книгу по байесовскому анализу данных от Эндрю Гельмана. Книга с историей и, возможно, кто-то, безусловно, знает о ее существовании, но в нашем канале мы ее еще не выкладывали. Поэтому вот: Bayesian Data Analysis. К книге есть отдельный курс. Здесь всё, как вы любите: интерактивный формат, отдельный стэк лекций на aalto, репозитории с кодом на R и python, датасеты, а также задачи для самостоятельного решения. Читаем, смотрим, пишем код, проверяем себя - мы прекрасны! )
@evidencespace
@evidencespace
❤7
Момент настал!
Объявляется 7-й набор в журнальный клуб!
Для участников это место, где они могут побольше узнать об исследованиях, статистике и принятии решений. Для меня это возможность облегчить путь в освоении этих дисциплин и заставить задуматься отщетности бытия чем-то умном
Участие полностью бесплатно (платите только мотивацией и временем). Доступны лекции, прошлые заседания, куча материалов, возможность высказывать ЛЮБОЕ мнение и способ найти новые знакомства.
Как прежде мы не принимаем заявки от студентов 1-3 курса.
Дедлайн для подачи 30 августа (включительно)!
Анкета для подачи заявки
P.S. пока будет идти сбор заявок, мы ещё проведем открытое заседание, где покажем, как проходят занятия
P.P.S. распространите эту анкету среди своих друзей, знакомых, коллег, которым интересно участвовать и обучаться, пожалуйста
@ebm_base
Объявляется 7-й набор в журнальный клуб!
Для участников это место, где они могут побольше узнать об исследованиях, статистике и принятии решений. Для меня это возможность облегчить путь в освоении этих дисциплин и заставить задуматься о
Участие полностью бесплатно (платите только мотивацией и временем). Доступны лекции, прошлые заседания, куча материалов, возможность высказывать ЛЮБОЕ мнение и способ найти новые знакомства.
Как прежде мы не принимаем заявки от студентов 1-3 курса.
Дедлайн для подачи 30 августа (включительно)!
Анкета для подачи заявки
P.S. пока будет идти сбор заявок, мы ещё проведем открытое заседание, где покажем, как проходят занятия
P.P.S. распространите эту анкету среди своих друзей, знакомых, коллег, которым интересно участвовать и обучаться, пожалуйста
@ebm_base
Google Docs
Заявка в Журнальный клуб EBM_base!
Привет! Меня зовут Бурлов Никита, и я организатор данного журнального клуба (далее ЖК). Наш ЖК - это возможность учиться адекватному принятию решений в условиях доказательной медицины, разбирать статьи, высказывать свое мнение, ошибаться, задавать вопросы…
🔥17❤10👍9
Forwarded from душно про дату
Прервем молчание красивым графиком про ИМТ взрослого населения в США отсюда.
Что мне нравится на пикче: все.
Начнем с главного.
1. Мы видим двумерную гистограмму совместного распределения роста и веса; частота каждой клеточки передается ее размером.
2. ИМТ — это детерминистическая функция роста и веса; на основе него выделяют степени ожирения / дистрофии. Эти классы показаны тонкой пунктирной линией и дополнительно выделены цветом.
Пройдемся по деталям.
1. Отдельные квадратики перекрывают друг друга. Это не мешает восприятию и придает изюминку и ритм. У графика словно появляется материальное / физическое измерение, какая-то тактильность; как будто он составлен из карточек.
2. Обратите внимание, как показано разбиение на степени ожирения / дистрофии. Общий тон задают тоненькие линии; "карточки" нарисованы поверх линий, поэтому введена дополнительная цветовая кодировка.
3. Палитра офигенная: негромкая, не выжигает глаза, устойчива ко всем видам дальтонизма и переводу в ЧБ вид (чекал вот тут). Нормальный ИМТ закодирован белым — это же гениально.
4. На графике нет отдельной легенды: она вынесена в свободное место наверху и совмещена с информацией о том, какая часть взрослой популяции приходится на каждый класс ИМТ.
5. Очень читаемые и одновременно ненавязчивые оси. При этом помимо оси X (вес) и Y (рост) у нас появляется третья ось: класс ИМТ. Обратите внимание, как органично включены единицы измерения в подписи на осях.
6. Оценим рубленый моноширинный шрифт для самого графика. Главная мысль напечатана на самом графике шрифтом с засечками.
7. На графике указан источник данных.
Крч, вах-вах, очень хорошо, Nathan Yau (автор графика) — виртуоз, хочу такой постер. (Иллюстрация сделана в R и потом допилена в Adobe Illustrator).
#dataviz
Что мне нравится на пикче: все.
Начнем с главного.
1. Мы видим двумерную гистограмму совместного распределения роста и веса; частота каждой клеточки передается ее размером.
2. ИМТ — это детерминистическая функция роста и веса; на основе него выделяют степени ожирения / дистрофии. Эти классы показаны тонкой пунктирной линией и дополнительно выделены цветом.
Пройдемся по деталям.
1. Отдельные квадратики перекрывают друг друга. Это не мешает восприятию и придает изюминку и ритм. У графика словно появляется материальное / физическое измерение, какая-то тактильность; как будто он составлен из карточек.
2. Обратите внимание, как показано разбиение на степени ожирения / дистрофии. Общий тон задают тоненькие линии; "карточки" нарисованы поверх линий, поэтому введена дополнительная цветовая кодировка.
3. Палитра офигенная: негромкая, не выжигает глаза, устойчива ко всем видам дальтонизма и переводу в ЧБ вид (чекал вот тут). Нормальный ИМТ закодирован белым — это же гениально.
4. На графике нет отдельной легенды: она вынесена в свободное место наверху и совмещена с информацией о том, какая часть взрослой популяции приходится на каждый класс ИМТ.
5. Очень читаемые и одновременно ненавязчивые оси. При этом помимо оси X (вес) и Y (рост) у нас появляется третья ось: класс ИМТ. Обратите внимание, как органично включены единицы измерения в подписи на осях.
6. Оценим рубленый моноширинный шрифт для самого графика. Главная мысль напечатана на самом графике шрифтом с засечками.
7. На графике указан источник данных.
Крч, вах-вах, очень хорошо, Nathan Yau (автор графика) — виртуоз, хочу такой постер. (Иллюстрация сделана в R и потом допилена в Adobe Illustrator).
#dataviz
🔥20😁1
Forwarded from доказательный ⎵ пробел
1. Подготовительный этап, предполагающий формирование предмета оценки и организацию команды на основе проектных принципов (несколько блоков книги посвящены команде, ее компетенциям и порядкам взаимодействия).
2. Начальный этап, итогом которого являются уточненные вопросы оценки, матрица оценки (посвящен отдельный раздел) и методология оценки.
3. Промежуточный этап, включающий сбор и анализ данных, в том числе кабинетные и полевые исследования.
4. Этап синтеза полученных доказательств - формирование основных выводов и уроков в формате кейсов.
5. Этап распространения до заинтересованных лиц, принимающих решения.
6. Этап обратной связи, обеспечивающий наблюдение и контроль за выполнением субъектами, ответственными за принятие решений, рекомендаций оценки.
Отдельное внимание уделено методам и принципам оценки. В каждом разделе описаны требования к качеству результатов, прилагаются чек-листы. В свою очередь, бегло изучив документ, можно отметить, что вопросы качества самих доказательств во много остаются открытыми. Безусловно будем возвращаться к этой теме в нашем канале: на сегодня есть много подходов к валидации доказательств при принятии решений на основе результатов оценки.
@evidencespace
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10
Взаимопиар @medical_channels1 просто тупо для набора подписчиков, ничего другого
👌6💩5
Хороший ролик про causal inference (повод вам начать его изучать)
Но мне казалось, что отбор факторов в DAG лучше основывать на специализированных знаниях и понимании причинно-следственных путей (такую же идею пропагандирует Н.Хатингтон-Клейн в своей книге)
Но возможно есть смысл углубиться в эту тему подробнее
Если у кого-то есть какое-то мнение на этот счёт, то буду рад его услышать
Но мне казалось, что отбор факторов в DAG лучше основывать на специализированных знаниях и понимании причинно-следственных путей (такую же идею пропагандирует Н.Хатингтон-Клейн в своей книге)
Но возможно есть смысл углубиться в эту тему подробнее
Если у кого-то есть какое-то мнение на этот счёт, то буду рад его услышать
🔥6
Ebm_base
Момент настал! Объявляется 7-й набор в журнальный клуб! Для участников это место, где они могут побольше узнать об исследованиях, статистике и принятии решений. Для меня это возможность облегчить путь в освоении этих дисциплин и заставить задуматься о тщетности…
А ещё напоминаю, что продолжается прием заявок в журнальный клуб! 😱
🔥7❤1
А такой взаимный обмен уже интереснее)
С некоторыми коллегами из рабочей группы знаком (даже работал), канал встречал и просматривал 👍
В общем, там можно найти много интересного, особенно для новичков, рекомендую 🔥
С некоторыми коллегами из рабочей группы знаком (даже работал), канал встречал и просматривал 👍
В общем, там можно найти много интересного, особенно для новичков, рекомендую 🔥
👍6❤1