🌟 Уважаемые коллеги, добрый день!

Информация о предстоящем мероприятии Академии 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) по МСК

🎥 Подключайтесь к прямой трансляции в наших соц. сетях (запись будет доступна там же):
- Тelegram
- Вконтакте
- YouTube
- Doclub.tv
🎥 Подключайтесь к прямой трансляции в ВК канале СамГМУ.

🔥В рамках мероприятия мы собрали ведущих экспертов, которые просто и понятно расскажут:

💬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).

👨‍🏫 Модераторами будут выступать проф. Давыдкин Игорь Леонидович и проф. Марцевич Сергей Юрьевич.

✨ 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

👨‍🏫 Читайте. Думайте. Делитесь. Создавайте.

ТГ канал | Чат | Сайт | Группа ВК | Ютуб | Контакты

Наконец-то дождался. Выложили видео с онкоформума "Белые ночи", где я на нашей секции, организованной с @CatherineNazarova, рассказывал про журнальный клуб!

КАКИЕ ВАШИ ДОКАЗАТЕЛЬСТВА?

Отсутствие доказательств не является доказательством отсутствия

Адекватная, но в то же время "удобная" цитата. Представьте ситуацию, что остепат/гомеопат/акупунктурщик в ответ на претензию "предоставьте доказательства эффективности" скажет "отсутствие доказательств не является доказательством отсутствия" (правда вопрос насколько этично и допустимо использовать то, что ещё не проверено, но это другой вопрос).

Но мы попробуем разобраться, откуда она пришла, что она означает, и почему это важно.

Кто-то знает это выражение из публикации Д. Альтмана 1995 года с таким же названием [1] (ещё некоторые знаю эту цитату из уст Карла Сагана), но он был не первый (ответ на вопрос "Кто же?" достаточно сложный, можно почитать здесь [2]).

Но нам важно как это отражается в медицине.
Нередко можно услышать как исследования делят на негативные и положительные (по разным основаниям, но в основном по р>\<0,05 для основного исхода/первичной конечной точки). И когда читатели видят в статье р>0,05, то гордо заявляют, что исследование отрицательное, методы лечения равны, доказано отсутствие эффекта! Так ли это? [1]

Если вспомнить, что традиционно нулевую гипотезу в мед исследованиях формируют как "отсутствие различий" (а значит тестирование предполагается superiority), то ее можно лишь отвернуть (т.е. доказать превосходство одного метода над другим). Но если отвергнуть нулевую не получается, то принять ее мы не можем (это база в тестировании гипотез), а значит формулировка "доказано отсутствие эффекта" неверна. [3]
Получается, что мы узнали, что один метод не лучше другого, но не знаем хуже или эквивалентен. Вот это и есть отсутствие доказательства в пользу вмешательства, но не является доказательством отсутствия эффекта.

И ведь нам не обязательно сохранять статус КВО, если не обнаружили преимуществ. Они могут быть в другом (стоимость, доступность, побочные эффекты и т.п.). [1, 4] Означает ли отсутствие доказательств отсутствие информации вообще?

А может быть обратная ситуация. Крупное исследование (большая выборка), получено заветное р<0,05, но размер эффекта мал. Означает ли это, что в угоду доказательств надо все менять? Ведь польза доказана. Но выраженный ли клинический эффект, важен ли он в практическом смысле, нет ли проблем в безопасности? [5, 6]

С доказательство отсутствия все интереснее. Это достаточно смелое предположение. Отсутствие чего-то можно доказать, а иногда нет. Тут зависит от условий и контекста [7]

@Ebm_base

Спасибо @dr_osmanovich 💪

Обещаю завтра не кошмарить, разве что чуть-чуть)

☝🏻

Кто сражается с чудовищами, тому следует остерегаться, чтобы самому при этом не стать чудовищем. И если ты долго смотришь в бездну, то бездна тоже смотрит в тебя.

Оказалось, что попасть в список продажников науки и образования не так сложно. Я всех из списка не проверял, может быть есть те, кто действительно помогает делом (а не пустословием), и это не стоит вашей годовой зп (или ее половины).

Я лишь слежу за некоторыми, где "великие ученные и образователи" жалуются как все плохо вокруг, их не ценят, кругом мудаки (от работодателя и научного руководителя до учителей в школе), не дают совершать свершения или как "нестрашно писать диссер" (хотя я не понимаю почему должно быть страшно/нестрашно).
И, конечно, рассказывают как просто заниматься наукой. Особенно с помощью ИИ. Зачем вам изучать теорию, методологию, статистику и прочее? Это все современному учёному не нужно. Надо просто уметь написать промт (правда как затем выявить дичь от ИИ?). А все эти исследовательские вопросы, репрезентативность, сложность формирования гипотезы, взаимосвязи и т.п. - это для гоев и вообще к науке не имеет отношения. А если блогер-ученый-образователь за 10-20 лет об этом никогда не слышал, то этого нет. Ведь так и работает наука. Ведь так и мыслят учёные.

Попасть в список оказалось легко - написать. Никакой проверки блога, никакой проверки информации из блога, никаких условий кроме поста о папке. Пост о папке есть (я бы вам не рекомендовал ни на кого подписываться из нее, даже на меня). Если исключат, то ничего не изменится.

Если вы считаете, что я клоун, то вы правы. Можете отписаться, если вам нужен розовый мир через розовые очки. Здесь стеб, клоунада, сарказм и постметаирония. Ну и иногда посты про статистику

🌟📚 Откройте мир знаний с топовыми телеграм-каналами! 🚀✨

Мы собрали для вас лучшие каналы в сфере "Образование и наука"! 🎓💡

Что вас ждет:

- Актуальные научные новости 📚
- Полезные советы для обучения 📖
- Ресурсы для исследований 📊

Не тратьте время на поиски — все нужное в одном месте!

👉 https://t.me/addlist/7dSFlbN4rRMyNjFi

Хотите добавить свой канал? 🙂

🌟📚 Откройте мир знаний с топовыми телеграм-каналами! 🚀✨

Мы собрали для вас лучшие каналы в сфере "Образование и наука"! 🎓💡

Что вас ждет:

- Актуальные научные новости 📚
- Полезные советы для обучения 📖
- Ресурсы для исследований 📊

Не тратьте время на поиски — все нужное в одном месте!

👉 https://t.me/addlist/7dSFlbN4rRMyNjFi

Хотите добавить свой канал? 🙂

Разыскивается душнила
Кто-то видел его?

Недавно от Института Биоинформатики прошел лекторий, обсуждали мифы о и в статистике

Я считаю, что важно ознакомиться с данным материалом, учитывая как много вопросов в лекциях поднимается (одна даже разделилась на 3)

В общем, очень рекомендую (даже если вы просто врач и ничего не понимаете (или думаете что не понимаете) в статистике)

А для поиска помощи или ответов на вопросы можно присоединится к чату

Матвей в своем канале рассказывает о свойствах оценщиков и оценок

И это классно, рекомендую. Потому что я сразу не понял (из-за чего в своих постах допустил неточности), когда начал про это читать (Матвей и Максим потом поправляли в комментах)

Засунули в подборку зоопарка
Всегда знал, что это мое место 😁

#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)

Вы этого ждали? А я ждал)

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

Позвали покошмарить онкологов, готовимся 😁

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

🔺Вчера читала ваши комментарии под постом про зарплату, и они явно показывают большой разрыв со статистикой, которую приводят в Минздраве.

Согласна, у министра получилась «средняя по больнице» – без учета региональных особенностей и проблем на местах.

Еще не забывайте, что в медицине довольно сложная система начисления зарплаты, ведь кроме фиксированного оклада есть другие составляющие, которые зависят от должности, профессионализма, эффективности труда и места работы. Нюансов много, и не каждый врач или медсестра может во всем этом разобраться.

🤔А вдруг вы получаете не всё, что должны? Как это узнать?

Максимально подробно о том, как разобраться в начислениях, я рассказывала на вебинаре «Зарплата медика», а в этом посте дам короткий алгоритм проверки своего расчетного листа:

1️⃣ Изучите свой трудовой договор. Да, возможно, это придется сделать заново. Если у вас его нет на руках, запросите копию у работодателя;
2️⃣ Запросите также положение об оплате труда и премировании: ознакомьтесь с ним, если не сделали это при трудоустройстве. Именно в нем могут содержаться данные о том, за что вам начисляется оклад и стимулирующие, и в каком размере;
3️⃣ Сравните положенные начисления, указанные в документах, со своим расчетным листом.

По опыту студентов «Вакцины от проблем», которые также разбирают на одном из учебных модулей свои расчетки, оказывается, что часть из них недополучает существенную сумму за свою работу. А кто-то утверждается в мысли, что начисления верные, просто зарплата маленькая — значит, нужно искать место, где труд врача будет цениться больше.

❗️Никто не будет за вас отстаивать вашу оплату труда – только вы сами можете это сделать. Все ответы уже есть в документах, надо лишь внимательно их прочитать.

Регулярно получаете на работе расчетный лист? Есть вопросы к зарплате?

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? 🤔

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.

Жизнь в приемнике прям такая же 🔥

На чиле

🌟 Уважаемые коллеги, добрый день!

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

🔥Мы собрали ведущих экспертов, которые просто и понятно расскажут:

💬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).

👨‍🏫 Модераторами будут выступать проф. Давыдкин Игорь Леонидович и проф. Марцевич Сергей Юрьевич.

✨ 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

👨‍🏫 Читайте. Думайте. Делитесь. Создавайте.

ТГ канал | Чат | Сайт | Группа ВК | Ютуб | Контакты

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

ЕЩЕ! ЕЩЕ! ЕЩЕ! ДОВОЛЬНО! ПОЩАДИ...

"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?

Оказыается, 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

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)

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)

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

Я тоже не знал про таблицы сопряженности, как и Лена (хотя нашел у себя в закромах статьи на эту тему) 🤦

Слили 1 страницу моего файла
#СТАТИСТИКА_ПРОСТО

Уважаемые коллеги, добрый день!

💡От имени Академии мы хотим всех поздравить с наступлением весны и поделиться большой работой, которую мы делали последние пару месяцев.

💡Материал посвящен регистрации проспективных исследований на сайте clinicaltrials.gov.

💡Зачем нужно регистрировать исследование в открытой базе данных, вы можете узнать в самом документе.

✔️Инициатором создания этого материала является наш эксперт - Мареев Юрий Вячеславович, , к.м.н. кардиолог, исследователь Робертсоновского центра биостатистики, университета Глазго. От имени Академии и всех подписчиков хотим выразить огромную благодарность.

✔️Кроме того, хотим поблагодарить всех авторов документа: Мареева Юрия Вячеславовича, Лобастова Кирилла Викторовича, Макарову Дарью Дмитриевну, Марапова Дамира Ильдаровича и Навасардяна Артура Рубеновича

💡Если после ознакомления нашего материала у Вас остались вопросы по регистрации и проведению исследования или появились предложения по улучшению данного документа, вы можете написать нам на адрес электронной почты nko.nnadm@outlook.com

С уважением, от имени экспертов ННАДМ

P.S. Мы просим вас поддержать наш канал своим голосом.

👨‍🏫 Читайте. Думайте. Делитесь. Создавайте.

ТГ канал | Чат | Сайт | Группа ВК | Ютуб | Контакты

Неплохой обзор от коллег. Если вы планируете зарегистрировать исследование, то думаю, материал может помочь

Уважаемые коллеги, как и обещали, пост от Ника Бурлова.

💡 Всем привет! 6 декабря я читал лекцию про индекс Хирша, после которой мне было предложено для ННАДМ написать пост про его альтернативы

Время пришло...

Есть несколько известных альтернатив (а сколько ещё неизвестных 😱):
- i10-index
- g-index
- m-value
- average citation и прочие

i10-index
https://scholar.googleblog.com/2011/11/google-scholar-citations-open-to-all.html?m=1

Отражает количество публикаций, процитированных не менее 10 раз

Данный индекс создан и реализован в Google Scholar, очень простой в расчете. В этом же его плюс и минус.

Проблема в том, что в разных областях цитирование 10 раз неравномерно. Есть такие, где это делается несложно, есть где сложнее.
Также он будет равен 0 у авторов с низким цитированием (что почему-то их ровняет с авторами без цитирований).

g-index https://link.springer.com/article/10.1007/s11192-006-0144-7

Он чем-то похож на h-index (ранжирует по цитируемости статьи), но более интересный

Суть его такая:
1. Ранжируем статьи по цитированию
2. Суммируем количество цитирований первых n-статей
3. Сравниваем эту сумму с квадратом n
4. Если квадрат n превышает сумму, то останавливаемся на n-1

Пример, у автора 7 статей, каждая процитирована 15, 10, 10, 5, 4, 3, 2 (уже 1 шаг выполнили)

2. Сложим все 15+10+10+5+4+3+2=49
3. Сравниваем 49 с количеством статей в квадрате (7^2=49)
4. Равны, значит его g-index = 7 (h-index = 4)

Получается, что он учитывает вес статей (в контексте цитирований), что позволяет иметь высокий g-index даже при небольшом количестве статей (или если из всех одна процитирована много раз - "хитовая")

Но в то же время из-за таких аномально "хитовых" статей g-index может быть чрезмерно завышен (представим, что из 22 статей лишь одна имеет 500 цитирований, остальные - 0, g-index=22, h-index = 1)

m-value и другие модификации h-index'а (individual, Fractional, Normalized, e-index, o-index и прочее)
https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.0507655102

Все они нацелены на коррекцию h-index'а (он везде внутри). Зачем? Что устранить его недостатки, о которых я рассказывал в лекции. На практике я их не встречал и думаю, что без целенаправленного поиска вы их тоже не встретите. Минусы? Те, которые не устраняются, остаются.

Average citation

Тут все просто, среднее цитирование всех работ. Просто, легко, удобно. Но искажается экстремальными результатами и большим количеством 0 (если они есть).

RG score

Методология расчета не раскрыта. Пам! Использовался в ресурсе ResearchGate. Был удален с июля 2022 года (продолжался 10 лет). What's next? Можно прочитать здесь https://www.researchgate.net/researchgate-updates/removing-the-rg-score

Думаете это все? https://en.m.wikipedia.org/wiki/Author-level_metrics

Каждый раз придумываются новые метрики, что померить вклад ученого в науку или его научную активность. Каждый раз находятся ограничения и проблемы метрик. Каждый раз находят возможности накручивать метрики. Но многие хотят простого решения - одну цифру.

💡Но вспоминая Хирша, нужно помнить, что это лишь дополнительный инструмент, которым нужно учиться пользоваться аккуратно.

⚠️ Уважаемые коллеги, от имени Академии мы хотим поблагодарить Ника Бурлова и рекомендуем всех подписаться на его замечательный ресурс: ТГ канал EBM_base

👨‍🏫 Читайте. Думайте. Делитесь. Создавайте.

ТГ канал | Чат | Сайт | Группа ВК | Ютуб | Контакты

Институт биоинформатики запускает серию открытых лекций «Разрушители статистических мифов»!
Регистрация |12, 19 и 26 марта в 19:00 МСК, онлайн

Преподаватели трека по биостатистике Института биоинформатики подготовили для вас серию лекций, которые разрушат самые популярные статистические мифы!
Почему нельзя пользоваться простыми алгоритмами для выбора статистического теста? Что же такое p-value, и чем оно не является? Нужно ли проводить проверку на нормальность, или это ничего не изменит? Эти, а также другие вопросы, вызывающие бурные споры как у новичков, так и у мастодонтов, мы обсудим на лектории!

🦖 12 марта, 19:00 МСК | Евгений Бакин
Миф №1: Статистика – наука точная, и в ней нет места мифам

🦖 19 марта, 19:00 МСК | Ольга Мироненко
Миф №2: Доверительные интервалы и р-значения – это то, чем они кажутся

🦖 26 марта, 19:00 МСК | Матвей Славенко
Миф №3: Ненормальное распределение требует ненормальных решений

Регистрация открыта до 26 марта 17:00 МСК: bioinf.me/stat_myths (если вы не получили письмо после регистрации – проверьте, пожалуйста, спам)

До встречи!

P.S.: Слушатели лектория больше никогда не будут ошибаться в вопросах статистики! Или будут. Всё как с динозаврами – 50/50!

#bioinf_education #bioinf_online @bioinformatics_institute

Оказывается врачи учатся долго (вот это новость), оказывает пациенты умирают или осложняются, оказывается с этим надо как-то жить.
Вот это откровения!

А ещё оказывается, что изучение SPSS позволяет консультировать в полном объеме медиков по статистике (зачем интересно мы размышляем о том, насколько глубоко ее надо знать/изучать, и обсуждаем, что даже в простых тема есть сложности)

А ещё оказывается нельзя на чужих данных по пациентам писать свои работы (спойлер, можно, просто это нужно грамотно указывать)

А ещё оказывается плохо дорисовывать данные (но темы про восстановление данных видимо в полный объем консультации не входят)

А у меня все остаются те же вопросы... Зачем писать научную работу (особенно квалификационную), если ты ничего не знаешь и не понимаешь...

Поздравляю с днем рождения Савелова Никиту Александровича! 🎉
Я очень рад знакомству с Вами! Очень интересно общаться и работать 🔥

Человек широких взглядов и мыслей. Рекомендую ознакомиться с его каналом, онкологам и патологам (ещё есть такие, кто о нем не слышал?) особенно!

И я очень рад принимать участие и помогать в его интересном и проекте, предварительные результаты (и идеи), которого им были представлены (надеемся и пытаемся сделать его нужным для практики)

На мой взгляд, Вы все делаете правильно! Не останавливайтесь! 🔥💪

Один блогер открывает глаза читателям на опасный контент (и вроде все ок)

Но этот (канал одного из читателей, который хотел объяснить, что такое опасный контент) контент, видимо опасным не считается по мнению блогера. Наверное проблем с гипердиагностикой [1, 2, 3, 4], эффективность и безопасностью лечения дефицитов [1, 2, 3, 4, 5, 6] нет... (Ну или я сам их выдумал)

Иногда мне кажется, что за мной следят 👀

А что вы ответили бы на такой вопрос в анкете?

Ахахаха
Мне аж стало интересно, как надиктовать процесс расчета множественной линейной регрессии 😂 (задать вопрос в комментах я не могу из-за бана)

И даже обоснование научное можно придумать через LLM (насколько оно будет научно?)

Значит будем ждать статью! Статистики, вы уже ищете новую работу? А "учёные" готовы поменять свой ГМ на ИИ?

А оригинальность по АП точно ещё не стала основной целью? Вроде на одном созвоне рассказывали про науку... А тут опять погоня за KPI словно

Почему?

Долгожданный разбор курса “Основы статистики” на степике

Итак, это свершилось, я наконец-то дописала разбор и опубликовала его здесь

https://ubogoeva.github.io/R4Analytics/posts/review_of_statistics_course.html

Немного контекста: в качестве вводного курса по статистике часто рекомендуют курс “Основы статистики” Анатолия Карпова на степике. Однако многие считают, что курс устарел и содержит много неточностей и ошибок, и я решила подробно разобрать, какие именно.
Постаралась следовать формату “критикуешь - предлагай” и самостоятельно раскрыть темы, которые были недостаточно объяснены в курсе, дополнив их источниками для дальнейшего изучения.

В конце разбора предлагаю свой список рекомендованных источников для изучения статистики на любой уровень подготовки.

В вычитке и корректировке формулировок финальной версии мне очень помог крутой статистик Матвей Славенко (рекомендую подписаться на его канал душно про дату).

#base_stat #stats

Отвлечемся на приятное и интересное
Вышел хороший разбор известного курса от Лены! Рекомендую)

Я защитник семаглутида!

Насколько же крутой момент, даже пересматривая ощущения как в первый раз (кто узнал об Иллидане только сейчас, есть вероятность, что вам будет не понятно)

Когда все поздравляли себя и друг друга с днём российской науки, я молчал. Ведь я ....

ДАННЫЕ СОЗРЕЛИ

Медиана времени наблюдения. Я тут задавал уже этот вопрос, в целом даже были версии

Но вот я добрался до пометки в заметках. Давайте разбираться. Зачем же она нужна в онкологических исследованиях?

Для начала вспомним, что в данных в анализе выживаемости есть цензурирование. Т.е. мы фиксируем последнее известное состояние пациента, если интересующее нас событие не произошло (например, пациент пришел через 3,6 месяца на прием и был жив, другой информации нет - он зацензурирован на 3,6 месяца). Раз событие ещё не произошло, то остаётся вероятность, что когда-то оно произойдет (логично).

И цензурирование учитывается в анализе выживаемости (это несобытия).

Но для расчета медианы времени наблюдения рекомендуется (не единственный метод) поменять их местами (т.е. теперь событием становится цензурирование или reverse KM estimator). [1]

Но почему именно медиана (а не какой-то другой процентиль)?

В статье D.Altman et al. в 1995 году [2] проанализировали 132 онкологических исследований (10-12.1991), где один из пунктов был - оценка указания времени наблюдения. Оказалось, что около половины статей не содержали эту информацию, медиана была показана наиболее часто (но лишь в 31% указали метод расчета). В некоторых случаях были неинформативные показатели (среднее, размах или минимум).

J. Shuster в 1991 году [3] описал несколько определений и методов получения медианы время наблюдения. Автор отмечает, что какое бы определение не было дано, оно не может по праву выполнять ни одну из функций (зрелость данных, стабильность кривых, качество последующего наблюдения, описание временного интервала действия кривой КМ).
И очень интересный вывод у него, процитирую:

Of course, any publication should include the opening date of accrual, closing date of accrual, and cutoff date for analysis. For those individuals who still insist on requiring a median follow-up, they can derive their own approximation of definition 3. However, median follow-up is not a valid or useful scientific term, and should not appear in cancer research publications. In contrast, detailed life tables should be appended to Kaplan-Meier curves, as illustrated in Table 1.

Конечно, любая публикация должна включать в себя дату начала наблюдения, дату окончания наблюдения и отсечку времени для анализа. Для тех лиц, которые по-прежнему настаивают на предоставлении медианы времени наблюдения, они могут составить собственное приближение к определению №3 (см. в статье). Однако медиана времени наблюдения не является достоверным или полезным научным термином и не должен фигурировать в публикациях по исследованию рака. Напротив,к кривым Каплана-Мейера следует приложить подробные таблицы продолжительности жизни, как показано в Таблице 1 (см. в статье).

Что по итогу? Кажется, что это скорее стало традицией (требовать медиану времени наблюдения). Ведь, если размер выборки достаточный, каждого пронаблюдали достаточно (не 1-2 месяца, хотя бывает что и этого достаточно), то проблем быть не должно с оценками (но это не точно). Конечно, что, чем дольше наблюдаем, то тем больше случаев зафиксируем (и графики красивее будут, но это не точно). Вопрос оказался интереснее, чем я думал сначала)

@Ebm_base

"Поиграйтесь со статистикой"
No comment

Онкологи без обид

Не хватает ещё фразы "выберите наилучший результат"

«Система обучения в России не нацелена на то, чтобы сделать из ординатора полноценного врача» — откровенный разговор с заведующим хирургическим отделением

Шесть лет бессонных ночей на специалитете, два года рабского труда в ординатуре, постоянные повышения квалификации параллельно основной работе — путь к профессии врача в России долгий и сложный. Система медицинского образования постоянно становится объектом для модернизации и новых «интересных» решений. Ну вот интернатура убрана, образовательные программы обновлены аж до ФГОС 3++, а экзаменационные станции любой молодой врач может отыграть лучше театрального актёра.

«Медицинская Россия» выяснила это у заведующего хирургическим отделением, создателя канала о доказательной медицине ebm_base Никиты Бурлова — почему выпускники российских медицинских вузов оказываются абсолютно не готовы к реальной работе.

Как вы оцениваете уровень медицинского образования в России?

Я бы оценил его как не очень удовлетворительный, на троечку. Нельзя сказать, что всё совсем плохо, но большая часть выпускников, к сожалению, не готова после 6 лет к какой-либо самостоятельной работе. Это связано в первую очередь с качеством преподавания, отношением к студентам во время обучения и недостатком часов, которые уделяются практическому освоению навыков.

Проблема в длительности обучения или в самой учебной программе?

Шесть лет – это вполне достаточный срок, если есть грамотная, детально расписанная программа. Качество подготовки более важно. Если человек после шести лет обучения выходит участковым терапевтом и не может: самостоятельно принимать решения, правильно проводить диагностику, назначать минимальное лечение, то возникают вопросы к качеству программы. На мой взгляд, к сроку обучения – шесть лет – вопросов меньше, чем к самим программам. Есть перераспределения предметов, которые, наверное, не совсем корректны. Например, хирургу важно изучать анатомию полтора-два года, но для терапевта это, вероятно, слишком много.

То есть нужно более индивидуальное обучение для каждой специальности?

Это зависит от уровня. Если мы говорим о лечебном деле, где студенты изучают медицину в общем смысле, то им нужно общее системное понимание без углублений. За 6 лет они должны ознакомиться со всеми областями, и каждая из этих областей либо широко смотрит на лечение, либо узко специализируется. Но узкая специализация не должна заставлять выучивать всё конкретно. Студент должен понимать различия между специальностями и заболеваниями в них. После шести лет у него должен сложиться пазл, что представляет собой медицина и какие в ней есть направления. Если пациент пришел с неврологическими симптомами, он должен понимать, что это неврология и отправлять к неврологу. Если же говорить про узких специалистов, то здесь программа должна быть адаптирована, ведь странно давать одни и те же предметы разным специалистам. Возможно, на каком-то этапе обучения стоит делать разные потоки.

В других странах лучше, чем в России?

Сравнивать системы образования между разными странами не совсем корректно, так как они существуют в разных экономических и политических условиях. Например, в США система обучения длиннее: студент учится в колледже 4 года, потом в медицинском университете ещё 4 года. И только потом получает направление по специальности. И, если он выбирает хирургию, то проходит общую хирургию, а потом уже узкую специализацию. В этом есть сильное различие. К сожалению, у нас из-за установленных сроков человек должен за шесть лет определиться. Он либо становится участковым терапевтом, либо поступает в ординатуру, и только там окончательно понимает, нравится ему это или нет.

Продолжение: https://telegra.ph/Sistema-obucheniya-v-Rossii-ne-nacelena-na-to-chtoby-sdelat-iz-ordinatora-vracha--vzglyad-zaveduyushchego-otdeleniem-01-30

Ещё я хотел рассказать, что в группе ВК журнального клуба админ работает и пишет посты (иногда и мемы делает).
Он старается писать о базовых основных вещах, прикладывая источники 💪 молодец 👍

Ну что ж... Эксперимент имел успех 😁 давайте посчитаем (на 8:00)

Под постом оставили 153 комментария. Из всех подписчиков канала (2260) 112 (5%) раз упомянута СТАТИСТИКА_ПРОСТО. При этом я точно знаю, что некоторые поддержали шутку (около 10 человек).

Первые же намеки, что тут что-то не так сделал Влад уже в первую же минуту 😁 но писать продолжили

Лучший комментарий я считаю этот:
Я ссу писать эту фразу потому что там по-любому 2 листа с членами

Через 3 минуты снова начались намеки, что что не так 😂 через 12 минут объявилась Дарья, у кого я решил повторить идею (https://t.me/immunobee1/3346 найдите 10 отличий). У нее ажиотаж продолжается до сих пор 😁 в 20:41 даже скриншот оригинала скинули, но после него продолжали писать 😂

Второй понравившийся комментарий:
Мда...недалеко я ушел от бабок пускающих всю пенсию на лотерею...

Также затесалось 5 ОРВИ и даже 1 СТАС_АЙКАКПРОСТО 🤣

Какие общие чаты у меня и комментаторов
Хирургия 12 (10,7%)
Докмед и статистика (в т.ч. программирование) 36 (32,1%)
ЖК (да, мой ЖК) 6 (5,3%)
Группы доказательных врачей 2 (1,8%)

Какой итог? Я в канале постоянно рассказываю о том как сложно, но возможно учить статистику, что можно читать и разбираться в статьях, прикрепляю к этому всему литературу. Но мы видим, как хочется получить "простой рецепт", которого, конечно, нет.

Мне было смешно за этим наблюдать) Особенно, когда показали явно, что это шутка. Сложно конечно до конца понять сколько комментов было саркастических (учитывая мою специфику).

Именно такими схемами (методички, боты, файлы и т.п.) завлекают на курсы по статистике и ДокМеду. Простой, но эффективный маркетинговый ход (все по заветам брендмейкеров).

При этом лично я практически не пользуюсь такими схемами (скорее у меня есть источники, где почитать). Однако я вспоминаю, что вначале простые схемы помогали заучивать названия тестов и базовые критерии их применимости или функции в программировании.
В ЖК тоже не очень много людей ими пользуется (судя по ответам).

Вывод делайте сами)

Upd. Отписок не боюсь. Если вам обидно, считаете, что вас обманули, что в этом канале я страдаю ерундой, то вы правы 😁

Я больничный взял ради этого поста

В общем читал я, читал и решился!
На основании примерно 94 научных статей и учебников, я сформировал из них рабочую схему понимания статистики для врачей!
Схема всеохватывающая и доступная (без формул)!
В файле только 2 листа, которые позволят вам обрабатывать данные быстрее и качественнее, при условии наличия базы данных. Очень рекомендую иметь схему всегда под рукой.
Эта схема МОЯ, потому пожалуйста! Соблюдайте дресс код манер при репостах.

Итак, пишите СТАТИСТИКА_ПРОСТО в комментах и я вам вышлю файл.

Нет, меня не взломали, просто решил использовать ту же схему преподнесения информации, что и все.

Учитывая обстановку, я наконец-то добрался и перенес видео с YT-канала ЖК на Rutube (боже, какой ужас, платформа фу и прочее - можете писать, но мне кажется ок, не YT, но и не старый рутуб)

Если вам интересно, то ссылка вот

Там есть открытые заседания, лекции. Выходит редко (как получается)

Комментарии, критика приветствуется 👍

Простите, я не смог сдержаться 😂
Противоречит ли первое сообщение (скрин 1) остальным?
Предыдущие мои мысли были тут и тут
Выводы делайте сами 😁 главное не перепутать мракоборца с мракобесом