Я тоже не знал про таблицы сопряженности, как и Лена (хотя нашел у себя в закромах статьи на эту тему) 🤦
Forwarded from Статистика и R в науке и аналитике
Первая лекция из цикла прошла, запись можно посмотреть здесь: https://kinescope.io/0ckxbiksewHbLoNp3JKCwQ
Получилось очень интересно, всем рекомендую к просмотру! Кто смотрел, пишите, что вы узнали нового, лично я не знала раньше про особенности в таблицах сопряженности для тестов хи-квадрата и Фишера
Получилось очень интересно, всем рекомендую к просмотру! Кто смотрел, пишите, что вы узнали нового, лично я не знала раньше про особенности в таблицах сопряженности для тестов хи-квадрата и Фишера
Kinescope
Евгений Бакин | Миф №1, 12.03.25
Watch “Евгений Бакин | Миф №1, 12.03.25” powered by Kinescope, the ecosystem of video solutions for business of any size.
👍18❤1
Ахахах довожу до депрессии недорого 😂
Это что-то новенькое
При этом оказывается странно, что я на созвоне вел себя нормально (видимо забыли, что я сам такое условие для себя же и поставил)
А потом оказывается я настойчиво прошу второй созвон (спойлер, Евгения предварительно дала на него согласие)
В общем, кринж)))
А вообще, публикация личных бесед на всеобщее обозрение без согласия второй стороны - это как минимум не этично)
Это что-то новенькое
При этом оказывается странно, что я на созвоне вел себя нормально (видимо забыли, что я сам такое условие для себя же и поставил)
А потом оказывается я настойчиво прошу второй созвон (спойлер, Евгения предварительно дала на него согласие)
В общем, кринж)))
А вообще, публикация личных бесед на всеобщее обозрение без согласия второй стороны - это как минимум не этично)
🔥20😁10👍7🤯4❤2
Если кто-то устал от моей духоты, шуток и скандалов здесь, то можете подписаться на группу журнального клуба ВК
Там мемы (в том числе про меня), тесты и посты с полезной информацией (преимущественно базовой)
Там мемы (в том числе про меня), тесты и посты с полезной информацией (преимущественно базовой)
5❤22🤣11
ЕЩЕ! ЕЩЕ! ЕЩЕ! ДОВОЛЬНО! ПОЩАДИ...
Те, кто отвечают на вопросы в чатах по статистике, вы уже закатили глаза? Этот вопрос не редкость (чаще только вопросы про нормальность и пинки Матвея, кстати рекомендую подписаться на его канал)
Почему же такой "простой" вопрос вызывает так много трудностей?
Для ответа на него нужно много нюансов и предположений (формулу затем посчитать не сложно, в большинстве случаев). [1]
Разделим их на методологические, клинические и статистические (классификация имени клоуна Никиты, но мне кажется так удобнее объяснить или нет...)
Стоит признать, что большая часть исследований в медицине это тестирование гипотез, т.е. формулируются нулевая и альтернативные гипотезы, тестируется нулевая на основе данных (насколько они согласуются с ней), делается решение отклонить или не отклонить Н0, вывод.
Это ни хорошо, ни плохо. Скорее это подходит для узкого круга задач (но эти философские рассуждения оставим для комментаторов, в чате тут как раз можно прочитать).
Получается, что внутри методологии любого такого исследования должна стоять гипотеза. Формулируется она определенным образом на основе клинической и статистической составляющих (в зависимости от этого могут возникать разные альтернативы), и "простые" гипотезы преимущественно встречаются в РКИ (но не всегда). Мне кажется, одной только теме гипотез и их определению можно посвятить целые книги и уроки. [2, 3]
Клинически нам надо определить группы, вмешательства, срок и какой исход мы смотрим. Мы можем оценивать общую выживаемость, количество летальных исходов, интенсивность боли по ВАШ, АД и т.п. При этом необходимо предполагать/иметь какой-то базовый/референсный результат для контрольной группы, и какой клинический эффект (его размер) мы ожидаем увидеть (можно его предположить из пилотного исследования). [4, 5]
Затем нужно определить какая вероятность ошибок I и II рода для нас будет достаточной. [6] Согласны ли мы со стандартным уровнем ложно-положительного результата в 5%? Мб нам лучше меньше? Потом нужно не забыть, что % доверительного интервала станет больше (если выберем ошибку I рода меньше 5%), и порог для отклонения Н0 для p-value станет меньше. А если планируем эффект измерять в относительных величинах (RR, OR, HR), то верно определить его, перевести клиническую идею в статистический показатель (снижение относительного риска на 40% = RR 0,6). Затем разобраться как его будем получать (через таблицы 2х2 или вид модели). [7]
А в конце вмещается суровая реальность. Это наши ресурсы: сколько вообще возможно набрать пациентов за установленный срок, можем ли расширить срок набора, можно ли расширить количество центров, сколько необходимо финансовых затрат и т.п.
И начинаются коррекции... Мб попробуем найти более выраженный эффект? А мб мы смиримся с ошибкой I рода в 10%? И т.д. [8]
А если кто-то пропадет/исключится/потеряется из исследования? Надо заложить и под это ожидаемую потерю (drop out rate)... Чтобы был небольшой запас.
Почему же такой "простой" вопрос вызывает так много трудностей?
Оказывается, чтобы выбрать формулу и вставить в нее какие-то значения, необходимо знать нюансы и сделать достаточно предположений (иногда мне кажется, что нужно изучить всю статистику прежде, чем считать размер выборки)
При этом если у вас несколько первичных конечных точек, то желательно провести расчет на каждую и выбрать наибольшую...
Есть альтернативы?
- Можно попробовать сделать симуляцию механизма генерации данных и посмотреть на какой примерно уровне будет достигнута необходимая для нас мощность [9]
- Можно не считать, а исходить из того, что получится собрать (одобрят ли вам такой подход, особенно при финансировании?) [10]
- Можно попробовать байесовские подходы [11, 12]
@ebm_base
"А вот у меня n пациентов в группах, этого достаточно?"
Те, кто отвечают на вопросы в чатах по статистике, вы уже закатили глаза? Этот вопрос не редкость (чаще только вопросы про нормальность и пинки Матвея, кстати рекомендую подписаться на его канал)
Почему же такой "простой" вопрос вызывает так много трудностей?
Для ответа на него нужно много нюансов и предположений (формулу затем посчитать не сложно, в большинстве случаев). [1]
Разделим их на методологические, клинические и статистические (классификация имени клоуна Никиты, но мне кажется так удобнее объяснить или нет...)
Стоит признать, что большая часть исследований в медицине это тестирование гипотез, т.е. формулируются нулевая и альтернативные гипотезы, тестируется нулевая на основе данных (насколько они согласуются с ней), делается решение отклонить или не отклонить Н0, вывод.
Это ни хорошо, ни плохо. Скорее это подходит для узкого круга задач (но эти философские рассуждения оставим для комментаторов, в чате тут как раз можно прочитать).
Получается, что внутри методологии любого такого исследования должна стоять гипотеза. Формулируется она определенным образом на основе клинической и статистической составляющих (в зависимости от этого могут возникать разные альтернативы), и "простые" гипотезы преимущественно встречаются в РКИ (но не всегда). Мне кажется, одной только теме гипотез и их определению можно посвятить целые книги и уроки. [2, 3]
Клинически нам надо определить группы, вмешательства, срок и какой исход мы смотрим. Мы можем оценивать общую выживаемость, количество летальных исходов, интенсивность боли по ВАШ, АД и т.п. При этом необходимо предполагать/иметь какой-то базовый/референсный результат для контрольной группы, и какой клинический эффект (его размер) мы ожидаем увидеть (можно его предположить из пилотного исследования). [4, 5]
Затем нужно определить какая вероятность ошибок I и II рода для нас будет достаточной. [6] Согласны ли мы со стандартным уровнем ложно-положительного результата в 5%? Мб нам лучше меньше? Потом нужно не забыть, что % доверительного интервала станет больше (если выберем ошибку I рода меньше 5%), и порог для отклонения Н0 для p-value станет меньше. А если планируем эффект измерять в относительных величинах (RR, OR, HR), то верно определить его, перевести клиническую идею в статистический показатель (снижение относительного риска на 40% = RR 0,6). Затем разобраться как его будем получать (через таблицы 2х2 или вид модели). [7]
А в конце вмещается суровая реальность. Это наши ресурсы: сколько вообще возможно набрать пациентов за установленный срок, можем ли расширить срок набора, можно ли расширить количество центров, сколько необходимо финансовых затрат и т.п.
И начинаются коррекции... Мб попробуем найти более выраженный эффект? А мб мы смиримся с ошибкой I рода в 10%? И т.д. [8]
А если кто-то пропадет/исключится/потеряется из исследования? Надо заложить и под это ожидаемую потерю (drop out rate)... Чтобы был небольшой запас.
Почему же такой "простой" вопрос вызывает так много трудностей?
Оказывается, чтобы выбрать формулу и вставить в нее какие-то значения, необходимо знать нюансы и сделать достаточно предположений (иногда мне кажется, что нужно изучить всю статистику прежде, чем считать размер выборки)
При этом если у вас несколько первичных конечных точек, то желательно провести расчет на каждую и выбрать наибольшую...
Есть альтернативы?
- Можно попробовать сделать симуляцию механизма генерации данных и посмотреть на какой примерно уровне будет достигнута необходимая для нас мощность [9]
- Можно не считать, а исходить из того, что получится собрать (одобрят ли вам такой подход, особенно при финансировании?) [10]
- Можно попробовать байесовские подходы [11, 12]
@ebm_base
Telegram
душно про дату
Матстат и около него. В интернете кто-то не прав.
8👍16❤8🔥3😱1
Коллеги из фонда "Не напрасно" планируют улучшать оказание помощи в ЦАОПах в Санкт-Петербурге
Но прежде хотят провести небольшое исследование. Поэтому, если вы работаете в ЦАОП (не только СПб), то давайте поможем, пройдите опрос
Но прежде хотят провести небольшое исследование. Поэтому, если вы работаете в ЦАОП (не только СПб), то давайте поможем, пройдите опрос
Google Docs
Наблюдение после рака молочной железы: опрос среди онкологов и маммологов
Поделитесь, пожалуйста, своим опытом работы с пациентами после лечения РМЖ. Ваши ответы помогут разработать проект фонда «Не напрасно» по улучшению качества оказываемой медицинской помощи в Центрах амбулаторной онкологической помощи Санкт-Петербурга.
❤5🔥2🤔1
Самара программа 24 апреля 2025.pdf
775.6 KB
Хотим анонсировать крупное мероприятие Академии, которое будет проведено совместно с Самарским Государственным Медицинским Университетом.
Онлайн-школа: «Доказательная медицина - тренд или необходимый инструмент в руках современного врача?»
📅 Когда: 24 апреля 2025 г., 14:00-16:50 (UTC +3)
🎥 Информация о трансляции будет анонсирована позже в нашем ТГ канале
💬О критической оценке научных публикаций (Марцевич С.Ю., Москва);
💬О когнитивных искажениях в принятии врачебных решений (Макарова Д.Д., Москва);
💬О чек-листе необходимых знаний в области биостатистики (Марапов Д.И., Казань);
💬О работе центра доказательной медицины и биостатистики СамГМУ (Рубаненко О.А., Самара);
💬О статистических ошибках в диссертационных работах (Перстнёва Н.П., Самара);
💬О том, почему надо исходить из гипотезы, а не выборочного распределения? (Бурлов Н.Н., Нижний Тагил);
💬О научном маркетинге (Майорова Е.М., Москва);
💬О плане научной работы и почему его важно публиковать до набора пациентов? (Мареев Ю.В., Москва);
💬О том, как создать электронные ИРК в исследовании (Суворов А.Ю., Москва);
💬О конечных точках в исследованиях (Навасардян А.Р., Москва).
✨ Дискуссия и ответы на ваши вопросы включены!
👨⚕️ Присоединяйтесь, если хотите стать профи в доказательной медицине и проводить собственные исследования!
Отдельное спасибо хотим сказать центру доказательной медицины и биостатистики СамГМУ в лице Олеси Анатольевны Рубаненко
ТГ канал | Чат | Сайт | Группа ВК | Ютуб | Контакты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
10❤14👍9🔥8
Forwarded from Занудная педиатрия — Роман Шиян
Напишу в модном сегодня формате. Всё написанное исключительно мой опыт. У других врачей всё может отличаться. Не принимайте близко к сердцу.
Что я «понял» за 18 лет работы педиатром (сельским, городским, госпитальным, скоропомощным, амбулаторным, муниципальным, частным)
1. Медицина — одна из самых отсталых областей человеческой деятельности, а педиатрия — одна из самых отсталых областей медицины. Это делает их очень интересными. За это я их люблю.
2. Самый важный навык в общей педиатрии — навык отличать больных детей от здоровых, детей с самопроходящими или проходящими при минимальных вмешательствах болезнями от серьезно больных детей, которые требуют серьезных вмешательств. Для этого нужно видеть пациентов. Много пациентов. Каждый момент времени когда пациент находится непосредственно перед педиатром, этот навык развивается. Каждый момент времени когда перед педиатром пациента нет, этот навык теряется.
3. В регионах с низкой доступностью медицины здоровье детей часто страдает от недостатка медицины, а в регионах с доступной медициной — от избытка медицины.
4. Нет ни одного места в мире где люди были бы удовлетворены здравоохранением. Чем доступнее медицина, тем больше вопросов, которые раньше считались житейскими, переходит в медицинскую плоскость и спрос на нее только растет.
5. Вакцинация и санитария вносят самый существенный вклад в снижение детской смертности.
6. Сегодня самое здоровое поколение детей. В среднем.
7. Что является неотложным состоянием очень сильно отличается в представлении пациентов и врачей.
8. Большинство детей не нуждается во врачах, но поскольку мы не умеем определять таких детей, врачами приходится пользоваться всем.
9. Здоровым людям держаться подальше от врачей может запросто оказаться самой выигрышной стратегией, но это не точно.
10. Большинство лекарств, которые люди принимали, им на самом деле были не нужны.
11. Ночью болезни выглядят страшнее, чем днем.
12. Если у пациента будут хоть малейшие основания подумать, что что-нибудь неблагоприятное случилось с его здоровьем от того что врач чего-то сделал или не сделал, он обязательно так и подумает.
13. «После не значит вследствие» бывает намного чаще, чем кажется на первый взгляд.
14. Чем дороже обследование, тем меньше оно влияет на принятие клинических решений.
15. Вероятность найти болезнь зависит только от того насколько хорошо её ищут.
16. Любые медицинские вмешательства, в том числе и «просто спросить» могут приносить вред здоровью, но пользу приносить тоже могут.
17. Для любого медицинского вмешательства есть показания. Что не показано, то противопоказано.
18. Лучше всего заранее решать, что будем делать с результатами обследований до того как мы их получили.
19. Результаты обследований с неясным клиническим значением встречаются очень часто. Особенно когда исследования выполнены без показаний. Выбираться из этого очень сложно, и для врачей и для пациентов.
20. Часто когда врачам кажется что они помогли пациенту, пациенту становится лучше вопреки помощи врачей.
21. Врач в телефоне у родителей — частая причина медицинских приключений для ребенка и его семьи. Особенно в вечернее время и ближе к ночи.
22. Если собрать всю информацию о том что, кому и когда помогло, то получится, что всё помогает от всего. Избегайте лечения по комментариям в интернете.
23. Понимание основ теории вероятностей и математической статистики очень полезно для врачей. Значительная часть медицинской практики основана на теореме Байеса.
24. Без знания английского языка педиатру сложно. Лучше всего позаботиться об этом до начала самостоятельной клинической практики.
25. Сегодня сложно представить как я работал без систем поддержки принятия клинических решений. Многих ошибок можно было избежать.
26. Многие ошибки врачу необходимо хотя бы раз совершить. Другого способа научиться их избегать не существует. В книгах и статьях о них не написано. Коллеги про них не расскажут.
27. Родители часто намного сильнее и устойчивее, чем кажутся на первый взгляд. В случае серьезного заболевания ребенка они обычно способны на невероятную мобилизацию сил.
Что я «понял» за 18 лет работы педиатром (сельским, городским, госпитальным, скоропомощным, амбулаторным, муниципальным, частным)
1. Медицина — одна из самых отсталых областей человеческой деятельности, а педиатрия — одна из самых отсталых областей медицины. Это делает их очень интересными. За это я их люблю.
2. Самый важный навык в общей педиатрии — навык отличать больных детей от здоровых, детей с самопроходящими или проходящими при минимальных вмешательствах болезнями от серьезно больных детей, которые требуют серьезных вмешательств. Для этого нужно видеть пациентов. Много пациентов. Каждый момент времени когда пациент находится непосредственно перед педиатром, этот навык развивается. Каждый момент времени когда перед педиатром пациента нет, этот навык теряется.
3. В регионах с низкой доступностью медицины здоровье детей часто страдает от недостатка медицины, а в регионах с доступной медициной — от избытка медицины.
4. Нет ни одного места в мире где люди были бы удовлетворены здравоохранением. Чем доступнее медицина, тем больше вопросов, которые раньше считались житейскими, переходит в медицинскую плоскость и спрос на нее только растет.
5. Вакцинация и санитария вносят самый существенный вклад в снижение детской смертности.
6. Сегодня самое здоровое поколение детей. В среднем.
7. Что является неотложным состоянием очень сильно отличается в представлении пациентов и врачей.
8. Большинство детей не нуждается во врачах, но поскольку мы не умеем определять таких детей, врачами приходится пользоваться всем.
9. Здоровым людям держаться подальше от врачей может запросто оказаться самой выигрышной стратегией, но это не точно.
10. Большинство лекарств, которые люди принимали, им на самом деле были не нужны.
11. Ночью болезни выглядят страшнее, чем днем.
12. Если у пациента будут хоть малейшие основания подумать, что что-нибудь неблагоприятное случилось с его здоровьем от того что врач чего-то сделал или не сделал, он обязательно так и подумает.
13. «После не значит вследствие» бывает намного чаще, чем кажется на первый взгляд.
14. Чем дороже обследование, тем меньше оно влияет на принятие клинических решений.
15. Вероятность найти болезнь зависит только от того насколько хорошо её ищут.
16. Любые медицинские вмешательства, в том числе и «просто спросить» могут приносить вред здоровью, но пользу приносить тоже могут.
17. Для любого медицинского вмешательства есть показания. Что не показано, то противопоказано.
18. Лучше всего заранее решать, что будем делать с результатами обследований до того как мы их получили.
19. Результаты обследований с неясным клиническим значением встречаются очень часто. Особенно когда исследования выполнены без показаний. Выбираться из этого очень сложно, и для врачей и для пациентов.
20. Часто когда врачам кажется что они помогли пациенту, пациенту становится лучше вопреки помощи врачей.
21. Врач в телефоне у родителей — частая причина медицинских приключений для ребенка и его семьи. Особенно в вечернее время и ближе к ночи.
22. Если собрать всю информацию о том что, кому и когда помогло, то получится, что всё помогает от всего. Избегайте лечения по комментариям в интернете.
23. Понимание основ теории вероятностей и математической статистики очень полезно для врачей. Значительная часть медицинской практики основана на теореме Байеса.
24. Без знания английского языка педиатру сложно. Лучше всего позаботиться об этом до начала самостоятельной клинической практики.
25. Сегодня сложно представить как я работал без систем поддержки принятия клинических решений. Многих ошибок можно было избежать.
26. Многие ошибки врачу необходимо хотя бы раз совершить. Другого способа научиться их избегать не существует. В книгах и статьях о них не написано. Коллеги про них не расскажут.
27. Родители часто намного сильнее и устойчивее, чем кажутся на первый взгляд. В случае серьезного заболевания ребенка они обычно способны на невероятную мобилизацию сил.
👍44🔥22❤11🌚4👎1
Блогер: "Да я 18 лет помогаю людям писать научные работы, рассказываю как заниматься наукой, выполняю роль научного руководителя. Почему меня не хотят принимать в научном мире?"
Так же блогер: "объем выборки - это количество участников, которых вам необходимо опросить ... , чтобы ваши результаты были статистически достоверными и научно убедительными..."
Интересно почему? 🤔
Так же блогер: "объем выборки - это количество участников, которых вам необходимо опросить ... , чтобы ваши результаты были статистически достоверными и научно убедительными..."
Интересно почему? 🤔
😁32🤣8💯4❤2🔥2
Юрист для врача Ангелина Романовская
🔺Вчера читала ваши комментарии под постом про зарплату, и они явно показывают большой разрыв со статистикой, которую приводят в Минздраве.
Видели новость? Это хайп или нам открывают глаза «атланты»?
Когда-то мы уже с Ordinatura.org писали пост на эту тему. И я решил повторить.
Читать здесь
Ну и распространяйте у себя)
@Ebm_base
Когда-то мы уже с Ordinatura.org писали пост на эту тему. И я решил повторить.
Читать здесь
Ну и распространяйте у себя)
@Ebm_base
5🔥14❤6💩2
Forwarded from Ordinatura.org | Ординатура орг (Владислав Ледовский)
Еще один подкаст про докмед, где мы чуть глубже копаем в сторону статистики и науки
Этот выпуск более душный, чем предыдущие. Тут нечего даже пытаться это скрыть. Посмотреть стоит тем, кто хочет понять, что не все так просто в доказательной медицине и в методологии науки и статистике надо разбираться.
Основные тезисы из выпуска:
🌟 Доказательная медицина — это не только про доказательства. Но многие этого не знают и искажают понимание докмеда.
🌟 Если вы еще не разобрались в доказательной медицине, то держитесь: есть еще и научно обоснованная медицина. Это попытка исправить недостатки доказательного подхода.
🌟 На примере омепразола разобрали, что не у всех адекватных лекарств есть РКИ, подтверждающие их эффективность. Но фуфломицинами от этого они не становятся.
🌟 Я перепутал конфаундинг и случайные корреляции. А Никита пояснил, в чем разница, и рассказал про черный ящик, корреляцию, каузацию и ассоциации.
🌟 Николас Кейдж связан с гибелью людей.
🌟 Коротко проговорили, насколько глубоко нужно погружаться в науку и статистику.
📺 Посмотреть:
– YouTube
– ВК
– Рутуб
– Дзен
🎧 Послушать:
– Mave, Яндекс Музыка и другие подкаст-платформы
– Послушать прямо в Телеграме
Кто в ролях🤡
Никита Бурлов — хирург, любитель статистики и человек, которого забанила половина блогеров из мира науки и медицины.
– Блог Никиты @ebm_base
– Группа журнального клуба vk.com/jcmma
Этот выпуск более душный, чем предыдущие. Тут нечего даже пытаться это скрыть. Посмотреть стоит тем, кто хочет понять, что не все так просто в доказательной медицине и в методологии науки и статистике надо разбираться.
Основные тезисы из выпуска:
– YouTube
– ВК
– Рутуб
– Дзен
– Mave, Яндекс Музыка и другие подкаст-платформы
– Послушать прямо в Телеграме
Кто в ролях
Никита Бурлов — хирург, любитель статистики и человек, которого забанила половина блогеров из мира науки и медицины.
– Блог Никиты @ebm_base
– Группа журнального клуба vk.com/jcmma
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Доказательная медицина глубже, чем кажется | Бурлов, Ледовский
Как устроена доказательная медицина? Чем evidence based medicine отличается от science based medicine? Насколько глубоко надо знать статистику? И освоить доказательную медицину?
Разобрались в этом вместе с хирургом и автором журнального клуба Никитой Бурловым.…
Разобрались в этом вместе с хирургом и автором журнального клуба Никитой Бурловым.…
16👍22❤12🤡4🙏1
Forwarded from Зоопарк из слоновой кости
#пост_по_регламенту
Ну что же, Зоопарк продолжает собирать тематические папки научных и околонаучных каналов.
Встречайте - сегодня это у нас сразу две близкие по смыслу папки:
Биология
Медицина
P.S. Напомним, что мы в процессе сборки других тематических папок (см. подробности тут, химия, науки о Земле и гуманитарии уже были, остальные пока еще не выходили, так что есть шансы добавиться)
Ну что же, Зоопарк продолжает собирать тематические папки научных и околонаучных каналов.
Встречайте - сегодня это у нас сразу две близкие по смыслу папки:
Биология
Медицина
P.S. Напомним, что мы в процессе сборки других тематических папок (см. подробности тут, химия, науки о Земле и гуманитарии уже были, остальные пока еще не выходили, так что есть шансы добавиться)
Telegram
Bio 03-25
Смотритель Зоопарка invites you to add the folder “Bio 03-25”, which includes 22 chats.
🔥9