Стоит ли что-то дальше после всего этого смотреть? У меня, честно, желания не было (хоть и посмотрел, что и вам советую)

Вывод просто прекрасен.

In conclusion, this randomized trial demonstrated adding P-AscH- to gemcitabine and nab-paclitaxel yielded increased OS and PFS without the added hematologic toxicity [31,41]. Quality of life as assessed by the EORTC QLQ-C30 remained consistent between arms, without an apparent treatment associated degradation (Supplementary Table S4) [41]. Although limited by small sample size and a lack of diversity (Supplementary Table S8), this randomized, actively controlled trial provides key data regarding effect size to design a phase 3 trial to assess effectiveness of P-AscH-with metastatic PDAC as well as its generalizability to a larger population. Additionally, it provides data suggesting P-AscH– increasing the tolerability of cytotoxic chemotherapy.

Л. Полинг тоже, знаете, был лауреатом двух Нобелевских премий, но что-то до сих пор высокими дозами Витамина С мы не лечим все вокруг.

Нет слов просто...

@Ebm_base

Главный итог и достижение 2024 года🎄❤️

Остальное - мелочи, которые иногда я не успеваю делать, да и фиг с ними)

Поздравляю автора канала! Мы все в ожидании 😁

Иногда такое чувство, что живёшь в среде гениев-писателей. Нафига большинство вокруг пишут книги? Новая мода вместо курса книга?

​​📐Байесовская теорема📐

...здорового человека.

О пресвитерианскиом священнике Томасе Байесе я узнал преимущественно во время пандемии ковида. На самом деле, мне и раньше попадались сетевые метаанализы по байесовской методологии, где было указано не просто наличие достоверных различий между группами, но степень веры в то, что один из методов является самым лучшим (этот подход считается более понятным и наглядным по сравнению с вероятностью отвергнуть нулевую гипотезу у фреквенистов). Но уж в ковид-то после появления первых результатов адаптивного, мультиплатформенного, прагматического, объединённого (мы раньше и слов-то таких не знали) исследования ATTAC, ACTIV-4a и REMAP-CAP с байесовской методологией оценки пришлось вникать, как хотя бы интерпретировать полученные результаты.

С тех пор я для себя вынес (исключительно субъективное мнение без претензий на биостатистическую верность изложения), что байесовский подход:

📊оперирует не самими частотами с их воспроизводимостью и достоверностью, а степенью доверия к полученным результатам на основании глобального моделирования;

📊использует не только апостериорные (т.е. уже известные и полученные в результатах данного наблюдения), но и априорные (полученные в других исследованиях или предположительные) данные, что позволяет моделировать различные ситуации.

Классическим примером использования байесовской статистики является расчёт положительной и отрицательной предсказательной способности диагностического теста (тот же ПЦР при ковиде) на основании априорной распространённости заболевания в популяции.

Как это работает с математической точки зрения, я не разбирался (честно говоря, я вообще не имею большого желания глубоко вникать в то, как ездит автомобиль, летает самолёт и считается статистика, но мне нравится всем эти пользоваться), но уяснил точку приложения.

И вот, когда мы с Ильёй Вениаминовичем обсуждали, как пристроить шкалу Wells в его диссертацию (в очередной раз доказывать её отрицательную прогностическую ценность совсем не хотелось), я вспомнил про Байеса и про возможность моделирования положительной прогностической ценности на основании априорных величин распространённости ТГВ.

В тот момент я уже был подписан на канал Никиты Бурлова, который, как раз, постил по поводу байесовской статистики, что и подтолкнуло нас к обращению за помощью именно к нему.

В итоге у нас получилась прекрасная совместная статья, доказывающая, что положительная предсказательная способность шкалы Wells зависит от распространённости ТГВ среди обращающихся пациентов, поэтому при её значении >30% вероятность подтвердить ТГВ при наличии высокой клинической вероятности (2 и более балла Wells) становится >80%, что оправдывается начало антикоагулянтной терапии до ультразвуковой верификации тромбоза.

А это, между прочим, является уникальной научной новизной диссертации Ильи Вениаминовича, которую отметил даже Andrew Nicolaides на Европейском венозном форуме.

Статья была опубликована в журнале "Флебология" в декабре прошлого года и находится в открытом доступе, поэтому вы можете ею вдохновиться на использование теоремы Байеса.

А Никите огромная благодарность от всего авторского коллектива!

Мы уже начали думать, что ещё можно взять с пресвитерианского священника🤫

А я хочу поблагодарить Максима Кузнецова (его канал), который помог мне в реализации 🔥

Встречаются два незнакомца:
- Привет, представляешь меня опять заблокировали
- Привет, а меня впервые, тебя за что? Опять кого-то оскорблял или обесценивал
- Если бы, шутку не поняли. Хотя людям было весело. А тебя?
- Не знаю, я лег спать, а потом проснулся и с утра увидел
- Весело, а ты представляешь, они ещё ссылки на нас с тобой оставили и чекнули по номеру
- Капец... Что же так задело?
- А ещё они сомневаются в существовании понятия DAG
- Подожди, так ты же здесь писал об этом. А с чего началось все?
- С моего вопроса о нерепрезентативности выборки опроса
- Ну теперь мы увидели подтверждение этому

Все персонажи и ситуация выдуманы, любые совпадения случайны. Не обращайте внимание, я после суток (и не только после них) несмешно шучу))

Ну вы понимаете? Выводы после просмотра ORCID и taplink
Это в чате, где учатся заниматься наукой

В чате по статистике рекламят/поддерживают ту, о ком 2 сообщения выше
Кринж крепчает

ОПЯТЬ ПО КРУГУ

Надо бы вернуться к постам 😁 и я решил немного начать периодически повторять базовые понятия. Думаю это будет полезно

Как часто вы слишете термин "доказательная медицина"? Думаю часто. А что он означает? Из каких источников происходит? Как его трактовать?

Доказательная медицина (ДМ) - метод (или подход) для корректного принятия решения, используя совмещение наилучшего "доказательства" с собственным клиническим опытом и уникальными ожиданиями и особенностями пациентами. [1, 2]

В 1992 года она была предложена как новая парадигма для повышения системности знаний, не исключая остальные источники информации (опыт, пациента).

Это не подразумевает слепую веру статьям. Не подразумевает отрицает личного опыт (или локального). Скорее это про обдуманный анализ информации из разных мест и уже на основании этого принятие решений.

В учебниках указывают, что цель ДМ - улучшить здоровье людей путем принятия решений, которые повысят их качество жизни, связанное со здоровьем, и увеличат продолжительность жизни. [3]

И для ее достижения рекомендуют придерживаться определенных правил:

- иерархия доказательств (в любом процессе принятия решения "доказательства" расположены в порядке устойчивости на основе вероятности отсутствия ошибок)
- недостаточность лишь одних доказательств (их никогда не будет достаточно для принятия решений) [3, 4]

Если вы хотя бы раз смотрели лекции по ДМ, то в них постоянно объясняют ее компоненты. Что ж, не будем отдавать от великих
⠀
⚪️ Наилучшее доказательство.
С понятиями "наилучшее" и "доказательство" не все просто (почему и что это). Но если грубо, то нам бы хотелось видеть самые качественные клинические исследования с огромными выборками, которые легко понять. Но суровая реальность обманчива. Не всегда есть возможность провести исследования, которое может оценить причинность. Не всегда есть крупные исследования. Не всегда исследований достаточно, чтобы их вместе проанализировать и сделать вывод. Не всегда их делают качественно. И вот наилучшее доказательство - это наилучшее доказательство (как мудро) из имеющихся на данный момент.

🔵 Клинический опыт.
Мы учились в ВУЗе, продолжаем учиться на работе, у коллег. Наш опыт накапливается (мб не всегда положительный и приятный). Соответственно нужно им уметь пользоваться. Если опыта не хватает, то обращаться к другим источникам информации. Сомневаться в своем опыте, ведь он только мой (на конкретных пациентах и из конкретных мест и т.п.). Ведь опыт накапливаться будет в любом случае, но нужно его анализировать/обдумывать.
⠀
🔴 Ожидания и особенности пациента.
Пациенты разные - анатомически, психологически, физиологически, анамнестически. Он может не хотеть иметь какой-то побочный эффект, значит, если есть альтернатива, то можно ему предложить другой вариант лечения. Думаю важно помнить, что независимо от вас "если пациент хочет жить, то медицина бессильна". Поэтому, чтобы помогать ему, нужно находить общий язык, учитывать его предпочтения, опасения, предложения. А так же помнить, что иногда это невозможно (человек с ножевым проникающим ранением может вас убеждать, что не надо ничего ему делать). [3, 4]

Сегодня прям повтор презентаций платных преподов ДокМеда (они иногда называют это критическим чтением) 😂

Перейдем к алгоритму, который рекомендуется в книгах по применению ДМ. Иногда его обозначают как принцип/ 5 "А" (5 step "A", 5 А шагов).

Что делать:

1️⃣ Ask answerable clinical question (задать отвечаемый вопрос) - из информации, которая нужна, сформулировать вопрос, на который можно (потенциально) найти ответ для принятия решения (думаю вы слышали про методы PICOи пр.)

2️⃣ Acquire the (best) evidence (найти (лучшее) "доказательство") - отслеживание или поиск исследований, в которых предположительно есть ответ на вопрос.

3️⃣ Appraise the evidence (оценить "доказательство") - провести критическую оценку этого "доказательства", его качество и возможность применения в клинической практике. Тут нужны доп знания по методологии и статистическому анализу исследований.

4️⃣ Apply the information in your practice or patient (применение информации в практике или по отношению к пациенту) - введение в вашу практику всей информации или какой-то её части в соответствии с вашим клиническим опытом и ожиданиями и особенностями пациента. По сути это само принятие решения.

5️⃣ Assess your performance (оценка своих действий) - оценивание эффективности и правильности выполнения шагов 1-4 и определение методов для улучшения этих действий в будущем. Здесь скорее ваша ответственность по отношению к самому себе и вашим решениям.
[3]

Думаю, что данная информация не является чем-то новым (на Ютубе полно лекций, на каждом платном и бесплатном курсе по ДМ об этом говорят). Но вот решил вспомнить первые свои посты и немного обновить.

В комментах пишите свои мысли, замечания. А ещё предлагаю подумать, а есть ли у такого метода проблемы (ограничения)? Или все так хорошо и радужно?

@ebm_base

Когда тебя боятся на конференциях иметь в качестве оппонента, считаю это успех 😂

На самом деле доклад хороший, думаю клиницистам будет полезно