Немного личных новостей😁
Вот причина, по которой было мало постов в августе)

Вроде первый врач-уролог на шоу
Надеюсь, мне удалось показать, что врачи не последние люди в спорте😎

(Это ваш админ на фото)

Почему важно проводить исследования на разных группах людей? 🤗🤗🤗

Как минимум, потому что мы все разные и нет какого-то суперусредненного человека или группы людей, на которой можно было бы постоянно экспериментировать.

Сложно экстраполировать результаты красных кенгурят в исследовании на синих, зеленых и белых кенгурят. 
Разнообразие участников в исследованиях критически важно.

Примеры:

🔹Пол 
Женщины и мужчины по-разному метаболизируют лекарства, у них различаются побочные эффекты и даже симптомы заболеваний.
Например, инфаркт у женщин нередко протекает без «классической» боли в груди - и это долгое время недооценивалось

🔹Возраст
Пожилые люди имеют хронические заболевания и иной метаболизм. То, что безопасно для 30-летнего, может быть рискованно для 75-летнего

🔹Генетические различия
От вариаций генов может зависеть, как быстро расщепляются препараты, а у некоторых этнических групп некоторые заболевания встречаются чаще и протекают по-разному

🔹Социальные и культурные факторы. 
Питание, доступ к медицине, уровень стресса - всё это влияет на результаты лечения.

Зачем это нужно и что даёт разнообразие в исследованиях❓

▪️Более точные данные
Когда выборка отражает реальное население, результаты становятся ближе к тому, что произойдёт в настоящей жизни, а не только «в идеальных условиях» лаборатории.

▪️Снижение риска неожиданных побочных эффектов
Если лекарство тестировалось только на здоровых мужчинах 30-40 лет, побочки у женщин или пожилых могут «всплыть» уже после выхода препарата на рынок. Разнообразные группы позволяют выявить риски заранее.

⏳А теперь окунемся в историю⌛️

Думаю, для большинства не секрет, что до конца XX века многие клинических исследований проводилось в основном на мужчинах 30-40 лет. Это касалось как испытаний лекарств, так и исследований болезней.

Почему так получилось❓

🔹"Защита женщин детородного возраста".
После трагедии с талидомидом в 1960-х (лекарство, вызвавшее врождённые пороки у детей, если его принимали беременные), в США и ряде других стран стали исключать женщин детородного возраста из клинических испытаний.

Как и всегда, цель была благая - не подвергать риску беременных, но в итоге это привело к тому, что женщины исчезли из исследований.

🔹Представление о мужчинах как «универсальной модели»
Мужской организм проще для изучения: меньше гормональных колебаний, «стабильнее» физиология. Поэтому данные с мужчин часто механически распространяли на женщин, думая, что различия «несущественны».

🔹Военные и студенты
Клинические испытания проводились в армейских или университетских центрах, где участниками становились преимущественно мужчины.

Последствия❓

🔻Многие лекарства и дозировки разрабатывались без учёта женской физиологии.
🔻Побочные эффекты у женщин начали активно фиксировать только после выхода препаратов на рынок.
🔻Симптомы заболеваний у женщин часто трактовались неправильно, особенно в кардиологии и неврологии.

Чтобы это изменить в 1993 году в США был принят NIH Revitalization Act, который обязал включать женщин в клинические испытания, финансируемые государством. Сейчас крупные международные протоколы требуют гендерного и этнического разнообразия участников, а также последующего анализа по подгруппам.

И это лишь пример, который касается человеческого пола☝🏻

Ссылки: ЖКвТГ | ЖКвВК | EBMbase | YouTube

Что насчет клоунады во вторник?🤡

Чтобы знать докмед, нужно разобраться в базе докмеда

Чтобы разобраться в базе докмеда, надо понимать bias

Чтобы понимать bias, нужно знать
нюансы

Чтобы знать нюансы, надо знать анекдот про нюанс

Подходит продавец курсов по докмеду к Никите Бурлову и спрашивает
-Никит, а что такое нюанс?
Никита и говорит:
-Открой широко рот
Продавец открыл....
Никита достает из широких штанин книжку Триши и сует продавцу в зубы
Вот смотри, у тебя знания по докмеду в голове ..... и у меня они в голове. Но есть один нюанс!

Ссылки: ЖКвТГ | ЖКвВК | EBMbase | YouTube

ОРИГИНАЛЬНОЕ ИЛИ БАНАЛЬНОЕ? 🤨

Почему этот вопрос важен?

Сегодня поднимаю простенькую (наверн), но довольно интересную тему, которая наверняка вызывает вопросы у каждого, кто когда-либо читал научные статьи, а именно: оригинальность исследования.

Люди часто восхищаются масштабными, мега-прорывными работами, которые меняют миры, парадигмы и даже мнение Никиты. Но что, если исследование не открывает ничего принципиально нового? Оно бесполезно? А зачем делалось? 


Что значит «неоригинальное» исследование❓

Это НЕ синоним «плохого» или «бесполезного».
Речь идет о том, что работа:

▪️Подтверждает уже известные данные на новой популяции, в других условиях

▪️Уточняет эффект (эффект в подгруппах, изучает долгосрочные эффекты и т.д. и т.п.)

▪️Систематизирует существующие знания (мета-анализы, обзоры)

▪️Проверяет надежность предыдущих выводов (при спорных гипотезах)


🟢 Плюсы «неоригинальных» исследований:

🔹EBM - это не про одиночные прорывы, а коллективный процесс накопления знаний. Один «прорывной» результат может быть случайностью. А вот повторение и подтверждение превращает гипотезу в надежное знание.

🔹Повышение уверенности

Если несколько независимых исследователей в разных странах, больницах, отделениях приходят к схожим выводам, мы можем быть гораздо больше уверены в результате.

🔹Применимость на разных выборках

Исследование, подтверждающее эффективность препарата не только у шведов, но и у азиатской популяции, крайне важно для клиницистов.

🔹Обнаружение ошибок

Именно такие исследования могут выявить невоспроизводимость исследования, нарушение методологии или даже фальсификацию данных в оригинальных работах☝🏻


🔴 Конечно же есть и минусы:

🔻Дублирование усилий
Если исследование просто повторяет предыдущее без новой цели, без какого-то смысла, это пустая трата ресурсов: деняг и времени

🔻Публикационное смещение
Журналы чаще публикуют «положительные» и «суперновыеальтернативныеяркиенеобыкновенные» результаты, а «скучные» подтверждающие работы или «отрицательные», которые не соглашаются со старыми данными, могут остаться незамеченными. Это искажает общую картину.

Про публикационное смещение совсем недавно подробно рассказывали наши коллеги: https://news.1rj.ru/str/nkonnadm

🔻Этический вопрос
Неэтично проводить исследование и «мучить» пациентов, если на вопрос уже есть надежный ответ


🧩В общем и целом🧩
Оригинальность - это один из ключевых критериев при решении, стоит ли тратить время и ресурсы на исследование

Ссылки: ЖКвТГ | ЖКвВК | EBMbase | YouTube

⏳Lead Time Bias ⌛️
(предвзятость опережения по времени)

⚠️Это важное понятие для критической оценки любых скринингов⚠️

Что это такое❓
Lead Time Bias - это иллюзия, что пациенты живут дольше, потому что болезнь у них обнаружили раньше.

Проще говоря, мы не продлеваем человеку жизнь, а лишь раньше узнаем о его болезни!!! 

🧩 Пример
Представьте двух людей с одинаковым смертельным заболеванием, которое длится в среднем 10 лет.

Пациент А: 
Диагноз поставлен на 3-м году болезни. Его зарегистрированная "выживаемость" = 7 лет.
Пациент Б: 
Диагноз поставлен на 7-м году болезни. Его зарегистрированная "выживаемость" = 3 года.

Вывод: пациент А с более ранней диагностикой жил дольше (7 лет против 3). Но на деле оба умерли на 10-м году болезни. Разница лишь в том, когда поставили диагноз.

📈 Как это выглядит на графике?
ФОТО 1 

Может быть так же ситуация, когда скрининг и правда помогает, но его влияние на «время» переоценено (ФОТО 2) 

Lead-time - это то время, которое нам было неизвестно до скрининга, потом бац, сделали новый скрининговый тест и увидели увеличение продолжительности жизни, а по факту она не поменялась (стрелочка закончилась там же, где была, люди умирали в тоже время, что и раньше), а вот находить заболевание стали раньше.

То есть, можно дать и такое определение: период между диагнозом при скрининге и диагнозом при появлении симптомов. 

Зачем это знать❓

🔹Переоценка пользы скрининга
Если мы видим, что 5-летняя выживаемость при скрининге выросла после его внедрения, это еще не значит, что скрининг однозначно хорош.
Часть этого "успеха" может быть обусловлена Lead Time Bias.

🔹Риск гипердиагностики
Мы начинаем лечить людей с медленно прогрессирующими заболеваниями, которые никогда бы не проявились при их жизни.
Это ведет к ненужным операциям, стрессу и побочным эффектам терапии.


📕 Также мне очень понравилось, что написано в Catalog of Bias (далее перевод): 

«Преимущества раннего выявления часто сообщаются врачам и пациентам в виде увеличения продолжительности жизни. Увеличение продолжительности жизни может быть обусловлено эффективностью раннего выявления, но часть наблюдаемого преимущества будет обусловлена предвзятостью, связанным со временем опережения. 

Таким образом, без поправки на время опережения более продолжительная жизнь не обязательно является доказательством пользы раннего выявления. 

Похоже, это не находит широкого понимания даже среди медицинских работников и преподавателей. В опросе 297 врачей первичной медико-санитарной помощи, которым были представлены результаты двух гипотетических скрининговых тестов, 76% посчитали лучшую выживаемость доказательством того, что скрининг работает. 
Наблюдательное исследование по оценке статистической грамотности в медицинских учебных заведениях показало, что 50% из 16 профессоров университетов и старших преподавателей медицинских вузов не смогли выявить ошибку, связанную со временем опережения, при ее предъявлении». 

🥲 То есть, не многие врачи знают о таком смещении (вы теперь знаете❤️) 


Одним из способов предотвратить данное смещение - это поменять точку отсчета с момента постановки диагноза, на момент начала исследования или начала рандомизации. 

По сути, главный вопрос к скринингу не "Увеличивает ли он выживаемость от диагноза?", а "Снижает ли он общую смертность от данной болезни?" !!!

Ссылки: ЖКвТГ | ЖКвВК | EBMbase | YouTube

В нашей группе ЖК мы много пишем об основах, дизайнах и прочих вещах, но сегодня я решил немного окунуться в интересные ИСТОРИЧЕСКИЕ ФАКТЫ
(Часть первая) 📖📚

Понятное дело, что термин «доказательная медицина» возник совсем недавно, тоже самое можно сказать и о предвзятостях, контролях, рандомизации, ослеплении и т.д и т.п. 
Но неужели ничего похожего раньше не было❓

Давайте оглянемся назад и поищем сходства с нашим современным миром!


🔵 «Эффект выжившего»: многие знают его по картинке/мемам бомбардировщика с большим количеством красных точек на крыльях, но мало кто знает, что это ооочень старая систематическая ошибка

В Древней Греции (V век до н.э.) была распространена практика: моряки, спасшиеся после кораблекрушения в страшную бурю, приносили благодарственные дары в храм Посейдона и вешали там таблички с надписями типа «Посейдон-красавчик👍».

Что видел любой посетитель храма: стены святилища были густо увешаны сотнями табличек от спасшихся моряков.
Это было зримое, неопровержимое доказательство того, что Посейдон слышит молитвы и активно спасает верующих в шторм.
«Смотрите, — говорили жрецы, — сколько людей молятся и остаются в живых! Их молитвы действуют!!!» 

Был такой философ - Диагор: он подошел к вопросу как настоящий современный исследователь и попытался учесть полную выборку. 
Его знаменитый вопрос был примерно такой: «А где же таблички от тех, кто молился, но всё равно утонул?»

Диагор интуитивно понял ключевой принцип: нельзя оценивать эффективность вмешательства (молитвы), рассматривая только тех, кто выжил.

В современном исследовании «таблички утонувших» — это те самые отрицательные результаты и данные о неэффективности, которые должны быть учтены в общем анализе, иначе возникнет предвзятость публикации (publication bias).

🔵 Эксперимент Роналда Фишера или «Леди, дегустирующая чай»

Да да, тот самый! 
Одно из первых рандомизированных исследований для проверки нулевой гипотезы было проведено именно им. 

Муртэль Бристоль (знакомая Фишера), утверждала, что может отличить способ приготовления чая с молоком (в зависимости от того, что наливалось первым в чашку) ☕️
То ли потому что не верил в это, то ли просто интерес, но Фишер решил провести рандомизированное ослепленное исследование. 

🔹Нулевая гипотеза: напитки не отличаются. 
🔹Ослепление: Муртэль не знала, где какой напиток (но могла их сравнивать). 
🔹Вмешательство: 4 чашки чая одним способом
🔹Контроль: 4 чашки чая вторым способом 

Она правильно определила способы во всех чашках, вероятность такого события 1.4% 🫡

Как я понял, это связано с тем, что, если наливать молоко в чай, а не наоборот, то большая часть белков в молоке успевает провзаимодействовать с высокой температурой и появляется более карамельный вкус. 

Фишер рассматривал и другие исходы (например, 3 правильных угадывания из 4). Полный анализ включал вычисление вероятностей для всех возможных результатов и их сравнение с уровнем значимости.
Но как бы он их прокомментировал?
Как говорится, пу пу пу 🤔

Что ещё интересно, он установил уровень значимости в 5%.
Может отсюда и пошла эта цифра, кто знает?

Вторая часть в конце недели 👋

Ссылки: ЖКвТГ | ЖКвВК | EBMbase | YouTube

ИСТОРИЧЕСКИЕ ФАКТЫ
(Часть 2)

🔵 «Эффект Розенталя» или «Эффект Пигмалиона» 

Это психологический феномен, когда вера в прогноз заставляет его сбываться, описан задолго до Роберта Розенталя. 

В разных сказках, где герою говорят: «Ты — избранный, Гаря!», и он, поверив, совершает подвиги. 

Тем не менее, именно эксперимент Розенталя, когда учителям сказали, что от определенных учеников стоит ожидать большего, потому что они прошли тест на IQ лучше (на самом деле их случайно выбрали), они начали ожидать от этих учеников большего и их результаты стали лучше в конце года. 

Именно поэтому в современных RCT так важен двойной слепой метод. Чтобы вера врача в эффективность лекарства (которая может быть плацебо) не повлияла на результаты исследования. 

🔵Первое (наверное) в истории «Контролируемое исследование», а именно: библейский эксперимент с пищей

Книга пророка Даниила (Ветхий Завет, 1:12-15). Юные Даниил и его друзья оказались при дворе вавилонского царя. Их кормили царской пищей и вином.

Даниил предлагает провести эксперимент: «Сделай опыт над рабами твоими в течение десяти дней; пусть дают нам в пищу овощи и воду для питья. И потом пусть явятся перед тобою лица наши и лица тех отроков, которые питаются царскою пищею».

Результат: «По истечении десяти дней лица их оказались красивее, и телом они были полнее всех тех отроков, которые питались царскими яствами».

Здесь есть ключевые элементы: 
⚫️группа вмешательства (растительная диета)

⚫️контрольная группа (царская пища)

⚫️срок наблюдения (10 дней) 

⚫️исход (внешний вид).
Ну это прям полноценный PICO

Чем не проспективное когортное исследование?😁

🔵Классический пример XVIII века: лимоны и цинга🍋

Цинга косила моряков в долгих плаваниях. Были десятки теорий: плохой воздух, сырость, соленая пища.

Эксперимент: на корабле «Солсбери» Джеймс Линд отобрал 12 матросов с одинаковыми симптомами цинги и разделил их на 6 пар.
Каждая пара получала разную добавку к стандартному рациону: сидр, морскую воду, уксус, пряности и цитрусовые (лимоны и апельсины).

Результат: только пара, получавшая цитрусовые, поправилась и смогла вернуться к службе.

Остальные продолжили болеть, хотя после сидра тоже были незначительные улучшения☝🏻

Это был прорыв, Линд не просто предположил, он провел сравнительное контролируемое исследование.
Увы, более влиятельные врачи не восприняли его работу всерьез и в дальнейшем от цинги ещё долго погибали люди. 

Примеров и связь с доказательной медициной можно найти ещё много где и, надеюсь, вам понравились параллели с современным докмедом, которые я провел ❤️

Ссылки: ЖКвТГ | ЖКвВК | EBMbase | YouTube

🕘LENGTH-TIME BIAS🕞
(Предвзятость по времени существования/по длительности)

Вы когда-нибудь задумывались, почему при массовом скрининге здоровых людей иногда получаются слишком хорошие результаты об эффективности этого самого скрининга? 🤔

Конечно, вы скажете lead-time bias, ведь вы читали предыдущий пост о предвзятостях, но ещё существует - length-time bias!

Обе предвзятости часто путают, поэтому давайте разбираться 📖


Length-time bias — это систематическая ошибка, из-за которой скрининг с большей вероятностью выявляет медленно прогрессирующие заболевания с длительным бессимптомным периодом и пропускает быстро прогрессирующие болезни.

Представьте, что есть два типа опухоли одной и той же локализации, но разной биологии (Фото)

🔹«Медленная» опухоль: 
Постепенный рост, долго не вызывает симптомов, человек живет с ней много лет
🔹«Агрессивная» опухоль: 
Возникает и тут же наводит суету, быстро прогрессирует, вызывая симптомы за короткое время между плановыми обследованиями


Что происходит при скрининге❓

1️⃣«Медленную» опухоль скрининг почти наверняка обнаружит в бессимптомной стадии. После лечения пациентка будет долго жить, и ее случай запишут как успех скрининга, вау супер, скрининг работает

2️⃣«Агрессивную» опухоль просто не поймают. Она может возникнуть вскоре после отрицательного результата на скрининге и проявиться симптомами до следующего планового обследования.
Такой случай уже не будет считаться успехом скрининга, а выживаемость будет низкой.

По итогу - перекос! ⚖️

В группе людей, прошедших скрининг искусственно увеличивается доля людей с менее агрессивными заболеваниями и, как следствие, выживаемость. 
Будет казаться, что скрининг работает, спасает жизни и вообще классный, но на самом деле он просто чаще выявляет те случаи, которые и так имели бы хороший прогноз.

Как и всегда вопрос:
Почему это важно❓

Потому что не переоценивайте скрининг! 
Благодаря length-time bias скрининг может выглядеть эффективнее, чем он есть на самом деле.

Ссылки: ЖКвТГ | ЖКвВК | EBMbase | YouTube

ЧТО ЗНАЧИТ - НЕДАВНО? 

Что ж, господа и дамы, вот и пришел момент для последнего поста в этом году🫡

В нашем ЖК есть традиция: разбирать рождественскую статью в конце года🎅
В давнем посте я уже рассказывал, что это за статьи и зачем они нужны. 

На этот раз мы обсуждали:  
«How recent is recent? Retrospective analysis of suspiciously timeless citations».

В первую очередь, хочу сказать, что я обожаю рождественский стиль, когда авторы пишут: 

▪️«Вооружившись любопытством, календарем и здоровым пренебрежением к академической торжественности, мы решили измерить реальный возраст этих так называемых свежих ссылок»
▪️«5 июня 2025 года мы — то есть младший автор, в то время как старший автор оставался в роли научного руководителя, — провели структурированный поиск в PubMed…»
▪️«Финансирование: данная статья была подготовлена ​​независимо и не получала финансовой поддержки из государственных, частных или филантропических источников»

🔍 Цель исследования 🔍
Авторы решили проверить, насколько «свежими» являются ссылки, описываемые авторами биомедицинских статей как «недавние». Их задача - измерить реальный временной разрыв (лаг) между публикацией статьи и работами, которые она называет «недавними».

Основные результаты:

1️⃣«Недавний» может обозначать очень разные вещи: лаг цитирования составил от 0 до 37 лет. Среднее значение - 5.53 года, медиана - 4 года. Каждая шестая ссылка (17.7%) была старше 10 лет.

2️⃣Разница по специальностям
• Короткий лаг (~2 года): реаниматология, инфекционные болезни, генетика, иммунология.
• Длинный лаг (8.5-14 лет): нефрология, ветеринария, стоматология.

3️⃣Влияние формулировок
Фразы «recent publication» и «recent article» чаще ссылались на действительно новые работы (лаг 1-2 года), а «recent study» и «recent discovery» - на значительно более старые.

В общем, для одних «недавние статьи» это  несколько лет, а для других - десятилетия .-.

Наверное, бороться с этим должны сами рецензенты, должны создаваться какие-то дополнительные правила и задаваться вопросы, а точно ли это «недавно» и просить объяснить, почему?

Конечно, можно было бы в скобках цитирования указывать ещё и год, но вы только представьте себе, если цитируют сразу десяток статей?


На этой прекрасной ноте, я поздравляю вас, мои дорогие читатели, с наступающим Новым годом 🎄🥂

Желаю счастья, крепких нервов и новых приятных моментов в жизни❤️

Ссылки: ЖКвТГ | ЖКвВК | EBMbase | YouTube