🦠 "Минус 27%" в исследовании вакцины — звучит как сенсация, но всё ли так очевидно? ☺️

@ninavaccina рассказала мне о препринте статьи, которую мы с ней потом долго обсуждали и разбирали. В статье исследователи из Cleveland Clinic анализировали данные 53 тысяч своих сотрудников в сезоне гриппа 2024–2025. Почти все (82%) сделали прививку. В течение 25 недель они сравнивали, кто чаще заболевал — вакцинированные или нет. По результатам: у вакцинированных грипп встречался даже чаще. Модель выдала эффективность вакцины минус 27%. Звучит жутковато, но…

Почему не стоит паниковать 😊 Исследование очень интересное, но сопряжено с целым рядом ограничений.

1️⃣ Confounding bias

Прививку могут чаще делать люди:

🔹с хроническими заболеваниями (например, диабетом или астмой)
🔹которые чаще контактируют с пациентами (например, медсёстры или врачи приемного отделения, а не хирурги)

Такие люди уже имеют более высокий риск заразиться — даже если вакцина работает. Но исследование не сделало поправок ни на коморбидности, ни образ жизни, ни уровень риска по работе. Известно только то, что 20% привитых были медсестрами.

Если не учесть такие факторы, можно ошибочно решить, что вакцина «вредна», хотя разница вызвана не вакциной, а разными группами людей.

2️⃣ Смещение при отборе (selection bias)

🏥 Все участники — сотрудники одной клиники:
🔹взрослые, трудоспособные
🔹в целом довольно здоровые
🔹с хорошим доступом к медицине

Это значит, что результаты исследования можно распространить только на аналогичные группы, но по нему нельзя делать выводы про эффективность вакцины ни у пожилых, ни у детей, ни у людей из других городов, ни на тех, кто работает не в медицине. Хотя исследователи и не утверждают, что вакцина бесполезна, в толковании СМИ и некоторых популяризаторов это может прозвучать совсем иначе.

3️⃣ Смещение при измерениях (measurement bias)

Исследование считало «болезнь» только если человек сдал ПЦР-тест внутри клиники

🔹 Если человек сделал тест дома — в данные не попал
🔹 Если просто переболел и не пошёл никуда — тоже
🔹 Если вакцинированные чаще тестировались, то и «болеющих» среди них окажется больше

То есть не факт, что у вакцинированных был грипп чаще — возможно, у них его просто чаще находили, потому что они чаще сдавали тест.

4️⃣ Коллайдер (collider bias)

Это немного менее тривиальный концепт, поэтому объясню его более детально 😊

📦 1. Что мы хотим узнать?
Работает ли прививка от гриппа. То есть — болеют ли привитые реже.

🔍 2. Как устроено исследование?
Оно видит только тех, кто сдал тест. Заболел — но не тестировался? В анализ не попал. То есть выводы делаются только среди тех, кто пошёл на тест.

🧩 Это и есть "коллайдер" — скрытый фильтр.

🧠 3. А что влияет на то, пойдёт ли человек на тест?
🧑‍⚕️Привитые — потому что они более сознательные, обязаны сообщать симптомы и т.д.
🤒И заболевшие — потому что им плохо.

То есть и вакцинация, и болезнь ⟶ влияют на шанс попасть в выборку (через тест).
А мы анализируем только тех, кто сдал тест.

⚠️ 4. Что происходит дальше?
🔹Среди тех, кто сдал тест, окажется больше привитых.
🔹А значит — и больше "найденных" случаев гриппа среди них.
🔹Но это не значит, что вакцина бесполезна. Это значит, что искали грипп у привитых чаще.

🎯 Коротко:
💉 Вакцинация ⟶ чаще тестируются
🤧 Болезнь ⟶ тоже ведёт к тесту
А мы смотрим только на тех, кто сдал тест

📈 Получаем картинку, где привитые болеют "чаще" — но это иллюзия.
Вот это и называется коллайдер-байас 😊

Таким образом:
Этот результат не означает, что вакцина от гриппа вредна. Он говорит о том, что:

🔹людей выбирали не совсем случайно
🔹не всё измеряли
🔹не все прошли тесты
🔹а те, кто прошёл — могли быть не похожи друг на друга
🔹не был использован propensity score–matching для стат. анализа

💉 Чтобы действительно понять, работает ли вакцина, нужно:
🔹либо рандомизировать
🔹либо использовать дизайны с жёсткой корректировкой

😊 А пока — никакой паники. Это не провал вакцинации, а пример того, как сложно интерпретировать наблюдательные данные.

💬 А что вы думаете? ☺️

#УголокМедНауки #Методология #Вакцинация #Collider_bias

🔥🔥🔥 Важнейшее событие для медицинской науки: опубликован CONSORT 2025! 🥳

🔬 Что случилось?
На днях, 14 апреля 2025 года в The BMJ опубликована новая версия международного стандарта для отчётности рандомизированных контролируемых исследований (РКИ, RCT) — CONSORT 2025 (Consolidated Standards of Reporting Trials)
📖 Ссылка на CONSORT 2025 statement и на CONSORT 2025 explanation and elaboration

🧩 Зачем нам CONSORT?
CONSORT — это чеклист из 30 пунктов, помогающий авторам, редакторам, рецензентам и читателям понять:
🔹как был устроен дизайн РКИ исследования
🔹как выполнялась рандомизация и анализ
🔹и насколько достоверны выводы

Этот стандарт:
✅ снижает риск предвзятости
✅ повышает воспроизводимость
✅ упрощает включение результатов в систематические обзоры и мета-анализы

🆕 Что нового в CONSORT 2025?

🔹 Новая структура: выделен раздел Open Science с требованиями к регистрации, открытым данным, SAP и конфликтах интересов
🔹 Пациенты как партнёры: теперь обязательно указывать участие пациентов в дизайне и интерпретации данных (Patient & Public Involvement)
🔹 Открытость данных: добавлен отдельный пункт по доступу к обезличенным данным, кодам и материалам
🔹 "Вред"/побочные эффекты: отдельный пункт по систематическому сбору и анализу harms (не только efficacy!)
🔹 Оценка вмешательств: усилены требования к описанию интервенции — по сути, встроена логика The Template for Intervention Description and Replication (TIDieR) и CONSORT-extensions
🔹 Пропущенные данные: как учитывались в анализе? Теперь это отдельный подпункт
🔹 Слияние с SPIRIT: CONSORT и Standard Protocol Items: Recommendations for Interventional Trials (SPIRIT) теперь живут как "единая экосистема", и в 2025 году вышли вместе
🔹 Много новых примеров: в версии Explanation and Elaboration высококачественные образцы из литературы 2020-х годов ☺️

📜 Немного истории

🔙 CONSORT родился в 1996 году в ответ на проблему ужасного качества отчётов о РКИ. Тогдашний анализ показал: в большинстве статей нельзя было понять даже, была ли рандомизация. Инициатор — Douglas G. Altman (один из самых выдающихся методологов в истории медицины), и новая версия 2025 года продолжение его истории. Сейчас CONSORT поддерживает сеть EQUATOR, объединяющая более 600 гайдлайнов.

❗️Почему это касается каждого исследователя?

📉 Плохая отчётность = потеря доверия, невозможность воспроизведения, потенциальный вред пациентам
📈 Хорошая отчётность = прозрачность, валидность, вклад в глобальные обзоры, честная наука

РКИ это исследования, которые оценивают эффективность того или иного вмешательства и CONSORT это не просто ещё одна «дополнительная бумажка», а крайне важный инструмент научной деятельности в медицине. Именно им будут руководствоваться исследователи ближайшие годы 😊

📌 Что дальше?

➡️ Если вы проводите РКИ — проверьте свой текущий протокол: соответствует ли он новому чеклисту?
➡️ Если вы редактируете или рецензируете — начните использовать CONSORT 2025 уже сейчас
➡️ Если вы читаете РКИ — не бойтесь критически оценивать: всё должно быть прозрачно😊

💬 А ты уже читал CONSORT 2025? Что думаешь о новых пунктах? Интересен разбор с примерами? Пиши в комментарии ☺️

#УголокМедНауки #EBM #CONSORT #Методы #Методология #RCT #Checklist

🎯 В чём разница? Краткий гид по pilot, exploratory, Proof-of-Concept и feasibility-исследованиям

Если вы когда-нибудь путались в терминах пилотное исследование, исследование осуществимости (feasibility), exploratory и proof-of-concept (PoC) — вы не одиноки. Мне тоже сложно уловить нюансы и даже в научных публикациях их часто используют неразборчиво и, зачастую, взаимозаменяемо.

Давайте попробуем разобраться ☺️

🧩 1. Исследование "осуществимости" (Feasibility study)
Это зонтичный термин. Такие исследования помогают ответить на три ключевых вопроса:
🔹 Можно ли провести основное исследование?
🔹 Нужно ли его проводить?
🔹 Если да, то как именно?

Проверяются логистика, рекрутирование, процедуры, инструменты, восприятие участниками и исследователями. Не каждое исследование осуществимости — это пилотное.

📖 Eldridge SM et al. PLoS One. 2016 Mar 15;11(3):e0150205

🛠 2. Пилотное исследование (Pilot study)
Это, по сути своей, частный случай feasibility-исследования:
🔹 Оно отрабатывает часть или весь протокол будущего исследования в небольшом масштабе
🔹 Например, мини-версия будущего РКИ

Пилот — это «генеральная репетиция» перед большим спектаклем 🎭

⚙️ Типы пилотных исследований:

→ Рандомизированное пилотное исследование — как маленькое РКИ

→ Нерандомизированное — только тестирование вмешательства

→ Встроенное (internal pilot) — часть основного РКИ, данные могут пойти в итоговый анализ

📖 Eldridge SM et al. PLoS One. 2016 Mar 15;11(3):e0150205
📖 Thabane L et al. BMC Med Res Methodol. 2010 Jan 6;10:1

🧪 3. "Исследовательское" исследование (Exploratory study)
Часто используется в общественном здравоохранении и при разработке комплексных вмешательств. Цель — оптимизировать вмешательство или дизайн оценки перед полноценным исследованием.
Изучаются:
🔹 Приемлемость
🔹 Механизмы реализации
🔹 Подбор исходов
🔹 Мнение заинтересованных сторон

Может пересекаться с feasibility/pilot, но обычно гибче и шире по целям.

📖 Hallingberg B et al. Pilot Feasibility Stud. 2018 May 28;4:104

🔬 4. Исследование концепции (Proof-of-concept / PoC)
Это ранняя стадия в разработке вмешательства (часто лекарств):
🔹 Проверяется наличие биологической или клинической активности
🔹 Чаще всего — фаза I/II, с суррогатными исходами
🔹 Не про логиcтику, а про «работает ли вообще»
🔹 Может не иметь связи с будущим РКИ

📖 Schmidt B. Epilepsy Research 2006. 68 (1), 48-52
📖 Preskorn SH. J Psychiatr Pract. 2014 Jan;20(1):59-60

💡 Кратко:

Feasibility — Можем ли мы провести исследование?

Pilot — Пробный запуск основного протокола

Exploratory — Понимание, как работает вмешательство и что лучше оценивать

Proof-of-concept — Ранняя проверка эффекта, до масштабирования

💬А как вы обычно используете эти термины в своих проектах? Отличаете ли их или используете как синонимы?☺️

#УголокМедНауки #EBM #НаучнаяСтатья #Методы #Методология #RCT

📖О плагиате, памяти и научной честности

Иногда истории, на первый взгляд далекие, вдруг затрагивают что-то глубоко личное. Потому что за строками новостей, за чьей-то ошибкой или чьим-то выбором — всегда остаётся вопрос, который важно задавать себе: зачем мы занимаемся наукой?

Вчера появились необычные новости, которые высвечивают проблемы, которые максимально актуальны для сегодняшнего академического мира.

Несколько изданий рассказали о том, как группа исследователей опубликовала статью в международном журнале, почти дословно воспроизводя текст своих коллег из другой страны.

История стала публичной, статью удалили, но вопросы остались.

Эта история — не про одного человека. Она про систему, в которой научные метрики становятся важнее научного смысла. Про то, как легко потерять суть — и как непросто бывает её сохранить.

🧩 Что стоит за этим?
Со слов и по информации из The Insider и T-invariant, в центре схемы оказался человек, который превратил научную публикацию в услугу:
➤он покупал и перепродавал соавторство
➤переписывал чужие статьи (рерайт)
➤публиковал их в зарубежных журналах
➤закупал вставки ссылок на свои статьи в других текстах, чтобы искусственно поднимать индекс Хирша и "наращивать научный вес"

📊 Таким образом, создавалась целая экосистема псевдонауки, где важны были не знания, а количество публикаций и метрик. Такая практика обычно позволяет формально расти в системе — получать должности, гранты, звания. И всё это — без реального вклада в развитие науки.

🔍 Зачем мы говорим об этом?
➤Не для того, чтобы осуждать
➤А для того, чтобы понять, как устроена система, в которой такие явления становятся возможны — и даже выгодны

Это не история про одного человека. Это история про то, как формальные показатели начинают подменять суть.
Про то, как знание превращается в услугу. И наверное про то, как научное сообщество теряет устойчивость, если основой становится не доверие, а механизмы обхода и наукометрические показатели...

🌱 Что мы можем сделать?
Возможно, мало кто из нас способен изменить систему целиком.

Но мы можем:

🔹задавать вопросы — своим коллегам, себе, редакциям, организациям
🔹поддерживать честность — даже когда она незаметна
🔹объяснять студентам и молодым коллегам, что наука — это не просто про публикации, а про интересные проекты и своеобразный путь

Честная наука может быть медленной, мучительной и не всегда приносящей нам те результаты, которые мы ожидали.
Однако, это жизнь и не всё всегда получается именно так, как мы хотим ☺️

💬А вы когда-нибудь чувствовали, что делаете что-то «формально», просто чтобы соответствовать системе? И как вы с этим справляетесь?

#УголокМедНауки #EBM #Наукометрия #Публикации

😔 Когда инфекция прошла, а выздоровление так и не пришло

Иногда болезнь заканчивается — но не совсем. Лихорадка спадает, анализы нормализуются, тесты отрицательные… но человек продолжает чувствовать себя не своим.

Слабость. Туман в голове. Невыносимая усталость от малейших усилий. Боль. Нарушения сна. И ощущение, что тебя больше никто не понимает.

Мы знаем это состояние. На самом деле его описывали в литературе десятилетиями. Но по-настоящему обратили внимание на него только недавно — благодаря пациентам с долгим COVID-19/пост-ковидным синдромом (Long COVID/Post-COVID-19 syndrome), но более широко речь идёт о пост-инфекционных синдромах (PAISs, post-acute infection syndromes).

🦠 Что это такое?
PAIS — это ситуация, когда после перенесённой инфекционной болезни у человека развивается необъяснимое, затяжное ухудшение состояния здоровья, которое может сохраняться месяцами и даже годами.

И это касается не только COVID-19.

Вот лишь некоторые из задокументированных PAIS:
🔹 Long COVID/Post-COVID-19 condition/PASC
🔹 Post-Ebola syndrome
🔹 Post-chikungunya sequelae
🔹 Post-dengue fatigue syndrome
🔹 Q fever fatigue syndrome
🔹 Пост-мононуклеозный синдром
🔹 Meningitis and encephalitis sequelae

💥 Какие симптомы?
Хотя детали могут различаться, ядро симптомов очень схоже:

🔹Тяжёлая утомляемость, не проходящая после сна
🔹Непереносимость физической и ментальной нагрузки
🔹Нарушение памяти и внимания ("brain fog")
🔹Нарушения сна, головная боль
🔹Боли в мышцах и суставах
🔹Гастроинтестинальные расстройства
🔹Перепады настроения, раздражительность
🔹Тахикардия, одышка, онемение, потливость

📌 Многие пациенты с PAIS соответствуют критериям синдрома хронической усталости/миалгического энцефаломиелита (ME/CFS) — особенно по канадским и CDC-критериям.

🧬 Почему это происходит?
На сегодня нет одного объяснения. Но существуют несколько научно обоснованных гипотез:

🔹Персистенция вируса или его остатков в тканях (например, антигены SARS-CoV-2 находят в кишечнике через месяцы)
🔹Аутоиммунные механизмы — перекрёстная реакция иммунной системы на ткани хозяина
🔹Реактивация латентных вирусов (например, вируса Эпштейна–Барр)
🔹Неполное восстановление повреждённых органов (лёгких, мозга, сосудов)
🔹Микрососудистые нарушения и микротромбы — особенно при Long COVID
🔹Иммунологическая и нейровоспалительная дисрегуляция

Предполагается также, что эти механизмы не исключают друг друга и могут сосуществовать.

📊 Насколько это распространено?
Сложно оценить точно, поскольку большинство исследований наблюдательные и сопряжены с методологическими ограничениями.
Несколько больших статей, обобщающих данные:

➤ Long COVID - O'Mahoney LL et al. EClinicalMedicine. 2022 Dec 1;55:101762
➤ Post Dengue - Hertanti NS et al. EClinicalMedicine. 2024 Dec 31;80:103041
➤ Meningitis sequelae - Edmond K et al. Lancet Infect Dis. 2010 May;10(5):317-28

🧭 Что делать?
Сегодня мы не можем предложить волшебную таблетку. Но мы точно знаем:

✅ Эти состояния реальны, хотя, скорее всего, распространенность реальных PAISs не очень высока
✅ Они задокументированы у тысяч людей
✅ Им необходимо уделять внимание в практике и исследованиях и это очень интересная тема

📖 Очень рекомендую прочитать статью Choutka J Nat Med. 2022 Aug;28(8):1723, в которой авторы призывают к созданию:

🔹Надёжных биомаркеров
🔹Единых определений
🔹Поддержки научных и клинических программ
🔹Сострадательного подхода к людям, которые до сих пор не восстановились

💬 А знаете ли вы людей, которые так и не восстановились после инфекции? И насколько вы вообще верите в наличие PAISs?☺️

#УголокМедНауки #PAIS #LongCOVID #ME_CFS #EBM

🧪📋 Пишем научную статью – Раздел “Методы” (Methods)

Раздел “Методы” — это не просто скучная формальность. Это дорожная карта вашего исследования. Хорошо написанные методы показывают, что исследование было проведено тщательно, прозрачно и воспроизводимо.

Хороший методологический раздел должен дать ответ на три ключевых вопроса:
✔️ Что именно вы сделали?
✔️ Как именно вы это сделали?
✔️ Почему вы сделали это так?

🔹 Что включает в себя раздел “Методы”?

Разберём на примере нашей статьи, Osmanov I et al. European Respiratory Journal, 2022

🟢 1. Дизайн исследования

➡️ Тип исследования: проспективное когортное
Это значит, что мы сначала собрали когорту детей, перенёсших COVID-19, а затем наблюдали за ними во времени, чтобы выяснить, кто из них столкнется с долговременными симптомами

📌 Пример из статьи:

“This is a prospective cohort study of children (≤18 years old) admitted with suspected or confirmed COVID-19…”

🟢 2. Условия и участники

➡️ Где и когда проходило исследование? Кто вошёл в выборку?
В нашем случае:
• Госпиталь: детская городская клиническая больница имени Башляевой в Москве
• Период включения: апрель–август 2020
• Возраст: дети до 18 лет с подтверждённым ПЦР COVID-19
• Оценка исхода: телефонное интервью родителей спустя 6-8 месяцев после выписки

Важно указать также критерии включения и исключения. Например, у нас исключались дети без ПЦР-подтверждения и те, кого не удалось связаться.

🟢 3. Сбор данных

➡️ Какие инструменты и методы использовались?
В нашей статье:
• Использовалась стандартизированная анкета ISARIC (International Severe Acute Respiratory and Emerging Infection Consortium)
• Анкета была адаптирована и переведена на русский
• Интервью проводили по телефону, в стандартизированном формате
• Вопросы касались текущих симптомов, изменений в здоровье и поведении, а также новых симптомов, возникших после выписки

Это важный момент: использование международных протоколов (как ISARIC) повышает достоверность и сопоставимость результатов.

🟢 4. Определения переменных

➡️ Какие были переменные, как они были классифицированы и определены?

Зависимая переменная: наличие персистирующих симптомов >5 месяцев
• Эти симптомы были разделены на категории: утомляемость, нарушения сна, сенсорные симптомы, гастроинтестинальные, кожные и др.

Независимые переменные:
• Возраст (по группам, согласно классификации NICHD)
• Хронические заболевания
• Наличие пневмонии при COVID-19, тяжесть течения
• Индекс массы тела, коморбидности

🟢 5. Управление данными

➡️ Где и как хранились данные?

Наша команда использовала:
• REDCap (Research Electronic Data Capture) — международно признанная платформа
• Платформа размещалась на серверах Сеченовского университета
• Данные собирались, вводились и проверялись специально обученными участниками команды

Это важно описать, чтобы продемонстрировать качество и безопасность управления данными.

🟢 6. Статистический анализ

➡️ Какие статистические методы использовались? Почему?

В нашем исследовании:
• Описательная статистика: медиана, проценты
• Сравнение групп: χ²-тест, Wilcoxon test
• Основной анализ: логистическая регрессия (multivariable) для оценки факторов риска
• Программа анализа: R 3.5.1, с использованием пакетов

📌 Пример:

“We performed multivariable logistic regression to investigate associations of demographic characteristics, comorbidities, pneumonia and disease severity with persistent symptom categories.”

✅ Советы по написанию:
• Следуйте логике: “что делали” → “на ком” → “чем измеряли” → “как анализировали”
• Обосновывайте выбор инструментов и переменных (особенно шкал)
• Указывайте, кто собирал данные и каким образом это было стандартизировано
• Обязательно указывайте программное обеспечение и методы анализа
• Если использовали open-source инструменты или международные стандарты — подчеркните это

💬 А что вы чаще всего забываете включать в раздел “Методы”? Есть ли у вас шаблон или чеклист?👇

#УголокМедНауки #НаучнаяСтатья #Методы #COVID19 #ISARIC #КогортныеИсследования #Методология

🦠 Марбургский вирус в 2024: одиночная вспышка или сигнал к действию?

Осенью 2024 года Руанда столкнулась со своей первой вспышкой лихорадки Марбург (Marburg virus disease (MVD)) — редкой, но смертоносной лихорадки (летальность до 90%), родственной вирусу Эбола. И хотя всё начиналось тревожно, всего за три месяца вспышку удалось остановить, не допустив её выхода за пределы больничных стен.

📍 Что произошло?
📆 Первая смерть — август 2024
🏥 Подтверждение вспышки — 27 сентября
🧪 На 6 октября: 49 случаев, 12 смертей, более 400 отслеживаемых контактов

🏳️ ВОЗ классифицировала её как Grade 3 emergency — самый высокий уровень

Несмотря на всё это — летальность составила лишь 23%. Это исторически самый низкий показатель для MVD подобных масштабов.

🧩 Почему вспышка не стала катастрофой?
📌 ВОЗ и Руанда запустили молниеносный ответ, включавший:

🔹развертывание лечения и центров изоляции
🔹обучение персонала по работе с PPE
🔹масштабную просветительскую кампанию в общинах
🔹перекрёстный мониторинг на границах
🔹доступ к экспериментальным препаратам и вакцинам

💰 Для координации ответа ВОЗ потребовалось $7.7 млн, из которых основная часть ушла на:

🔹помощь пациентам
🔹подготовку медицинских команд
🔹усиление лабораторной диагностики
🔹поддержку границ с 5 странами

🔬 Что показало исследование вируса?
Секвенирование, опубликованное в 2025 году в Nature Medicine, подтвердило:

🔹Вспышка началась с одного заражённого шахтёра, контактировавшего с летучими мышами (Rousettus aegyptiacus)🦇
🔹Вирус практически не мутировал, и основное распространение шло внутри двух больниц
🔹Только 3 мутации за всю вспышку, ни одна из которых не усиливала передачу

🏥 Что делали?
🧠 В мнении, в NEJM высказывается мнение относительно подходов, использовавшийся во время вспышки в Руанде:

🔹Впервые в Африке: использование ИВЛ при MVD
🔹Протоколы включали нутритивную поддержку, лечение осложнений, психологическую помощь
🔹Проводились клинические испытания антител (MBP091) и ремдесивира

«Клинический уход стал частью контроля инфекции» — ключевая мысль, которую подчёркивает опыт Руанды.
Люди приходили рано, доверяли врачам — и это помогало, снижало вероятность новых заражений.

💬 Как вы думаете, набираемся ли мы опыта с каждой новой вспышкой и эпидемией?
Или мы снова забудем уроки к следующей вспышке и пандемия COVID-19 нас ничему не научила? 😈

🧠 Шнобелевская премия 2024 по медицине: как побочные эффекты усиливают эффект лечения

На первый взгляд звучит очень забавно..но вот заставляет задуматься, ведь лечение в медицине — это не только про молекулы, но и про веру, ожидания и контекст.

📄 Исследование опубликованное в Brain в 2024 году и удостоенное Шнобелевской премии, показало:
лёгкие побочные эффекты могут усиливать восприятие эффективности лечения — даже если само лечение...плацебо

👥 Кто участвовал:
🔹77 здоровых добровольцев (после отбора и исключений)
🔹Участники были уверены, что участвуют в исследовании обезболивающего (фентанила), вводимого через назальный спрей

🧪 Что делали:

1. Сессия 1: Плацебо + побочные эффекты (или нет)
Каждому участнику трижды давали разные назальные спреи, после каждого из которых прикладывали к коже термальный болевой стимул, а участник оценивал боль по визуальной шкале (VAS).

🔹Один из спреев был с капсаицином (веществом, вызывающим лёгкое жжение в носу) → то есть с побочным эффектом
🔹Другие два спрея — с физиологическим раствором → без побочных эффектов
🔹Все спреи не содержали активного лекарства (то есть были плацебо)

Участникам говорили, что в каждом спреe может быть фентанил (но его там не было).

2. Сессия 2: Рандомизация по ожиданиям + fMRI
Участников разделили на две группы:

🔹Expectancy group — продолжали думать, что в спреях может быть фентанил
🔹No-expectancy group — были проинформированы, что никакого фентанила нет и не было

💡 Это позволило разделить эффект ожидания и побочного эффекта.

Затем снова провели тот же эксперимент (с болевыми стимулами и спреями), но на этот раз — в MRI-сканере, чтобы измерить активность мозга.

3. Сессия 3: Follow-up через неделю
Через 7 ± 1 дней участники снова повторяли протокол, но без дополнительной информации и вмешательств, чтобы проверить — сохранился ли эффект

🎯 Основные переменные:
🔹Наличие побочного эффекта (жжение в носу)
🔹Ожидание того, что в спреи есть активное вещество
🔹Оценка боли
🔹Нейронные сигналы (по fMRI)

Что получилось?
🧪 Побочные эффекты (жжение) усиливали обезболивающий эффект — даже без лекарства
Участники, получившие назальный спрей с капсаицином, сообщали о меньшей боли, чем те, кто получил нейтральное плацебо.

VAS боли: ~26 баллов при "жгучем" плацебо против ~30 при нейтральном.
Подтверждалась гипотеза о том, что побочный эффект может быть воспринят как сигнал того, что лечение “работает”, усиливая ожидание пользы — и тем самым облегчая боль.

🧠 Мозг реагировал на побочный эффект активацией боле-модулирующей сети
fMRI показало, что при "активном" плацебо (с побочным эффектом):

🔹усиливалась связь между rACC (ростральной передней поясной корой)
🔹PAG (околоводопроводное серое вещество)

Эти зоны — ключевые элементы нисходящей системы подавления боли, которая активируется при плацебо-обезболивании.

💭 Эффект зависел от веры человека в то, что побочные эффекты = сильное лечение
Только те участники, кто верил, что побочные эффекты указывают на мощность препарата, показывали усиленное обезболивание

Была проведена модерируемая медиативная модель:
🔹Побочные эффекты → ожидание эффективности → снижение боли
🔹Если человек не верил, что побочные эффекты означают эффективность — обезболивающий эффект был слабее или отсутствовал

💡 Почему это важно — не только для весёлой науки:

🔹 Эффект ожидания и плацебо — это не абстракция, а измеримый механизм, влияющий на исход лечения
🔹 Побочные эффекты могут выступать как "подтверждение" действия лекарства. Даже если лекарства нет
🔹 Клинические испытания могут переоценивать эффективность препаратов, если сравнивают активное средство (с побочными эффектами) с инертным плацебо — ведь ожидания будут разными
🔹 Возможно, оптимальное информирование пациентов о побочных эффектах (мягкое, не пугающее) способно усилить эффект от терапии

💬 А как вы считаете этична ли идея «добавлять» лёгкие побочные эффекты, чтобы усилить эффект от лечения? И может надо пересмотреть какое плацебо мы используем в клинических исследованиях? 😊

#УголокМедНауки #EBM #Методология #clinicaltrial #Шнобелевка

😎 p < 0.05 — а что это вообще значит и почему этого мало?

Наверное каждый из вас слышал, слышит и будет слышать про p value постоянно.
И не просто так, потому-что этот показатель встречается практически в каждой статье по клинической медицине.
Я постараюсь максимально простым языком рассказать, что это такое ☺️

Что такое статистически значимая разница?
Это разница между группами (или условиями), которая в анализе дала p-value ниже заранее установленного порога (чаще всего 0.05).

🔹 Если p < 0.05, говорят, что “...это означает, что такие данные не очень хорошо согласуются с нулевой гипотезой (например, об отсутствии разницы)”.

⚠️ Но что это не значит:
❌ Это не гарантия, что эффект существует — это просто сигнал, что результат неожиданный при отсутствии эффекта
❌ Это не говорит о важности или размере эффекта
❌ Это не значит, что результат повторится в будущем исследовании

💡 Простыми словами:
Если между двумя группами обнаружена «статистически значимая разница», это значит, что
мы нашли разницу, которую сложно объяснить просто случайностью.

Но прежде чем считать, что одна из стратегий действительно лучше, нужно посмотреть:

- Насколько велика эта разница? (📏 размер эффекта)

- Насколько точна оценка? (📐 доверительный интервал)

- Имеет ли она клинический смысл? (🩺 практическая значимость)

📍 Пример:

“Группа А выздоравливала на 1 день быстрее, чем группа В (p = 0.02)”

Разница статистически значима — но важно спросить:
📌 Один день быстрее — это существенно?
📌 Какой разброс?
📌 Сколько пациентов нужно пролечить, чтобы получить такую разницу?

То есть результат маловероятен при отсутствии эффекта, но он не говорит, насколько этот эффект большой, клинически значимый или надёжный.

📏 А теперь посмотрим на доверительный интервал (95% CI)
Предположим, что было опубликовано исследование, где сравнивали два подхода к лечению пищевой аллергии у детей.
Авторы обнаружили, что в группе, которая получала лечение А отмечалось меньшее число аллергических реакций, в сравнении с лечением Б.

📍 “Разница в среднем числе реакций: −1.8 (95% CI: −3.6 до −0.1)”

Вот это — по-настоящему полезная информация 👇

✔️ CI не включает 0 → эффект скорее всего есть
✔️ Нижняя граница: −3.6 → возможно существенное улучшение
✔️ Верхняя граница: −0.1 → но эффект может быть едва заметен

То есть: да, эффект есть, но он может быть от очень слабого до умеренного. Это уже даёт представление, насколько важен результат на практике.

А теперь представим другой результат
“Разница: −1.8 (95% CI: −4.0 до +0.5), p = 0.08”

🔸 p > 0.05 → статистическая значимость не достигнута
🔸 CI включает 0 → мы не уверены, есть ли эффект вообще
🔸 Но CI всё равно показывает, что эффект может быть — и он не исключён

То есть:
🟡 Мы не можем сказать, что эффект есть
🔵 Но и не можем сказать, что эффекта нет
Это называется статистическая неопределённость — и это абсолютно нормальный, научно честный результат

🧠 Почему это важно?
Потому что в практике мы хотим знать не только:

✅ “Есть ли эффект?”

но и:

📦 “Насколько он велик?”
📉 “Насколько точна наша оценка?”
🩺 “Имеет ли он значение для пациента?”

🔗 Связь между p-value и CI
- Если 95% CI не включает 0, то p будет < 0.05
- Если включает 0 — p будет > 0.05

Он показывает, насколько точно мы оценили эффект. Другими словами — какой диапазон значений возможен для настоящего эффекта в популяции.

Но CI говорит больше, если он рассчитан из той же модели, что и p-value, и использует ту же стандартную ошибку.
В этом случае они связаны логически: 95% CI, не включающий 0, соответствует p < 0.05

✔️ помогает оценить точность нашей оценки
✔️ показывает, в каких пределах может находиться настоящий эффект в популяции
✔️ помогает определить, имеет ли эффект практическое значение

Если вас интересует эта тема, прочитайте статью Moving to a World Beyond “p < 0.05”

💬 А ты когда читаешь статьи — смотришь на доверительные интервалы? Или только на p? 😊

#УголокМедНауки #EBM #Методология #статистика #p-value

📚Значимые статьи 2024 года от New England Journal of Medicine: Инновации в лечении пищевой аллергии

Давайте сегодня вместе разберёмся в одном из самых важных медицинских исследований 2024 года, Wood RA et al. N Engl J Med. 2024 Mar 7;390(10):889-899, которое было включено в подборку Notable Articles of the Year 2024 от New England Journal of Medicine. Речь пойдёт о лечении множественной пищевой аллергии с помощью препарата омализумаб 👇

🔍 Что такое омализумаб?
Омализумаб — это моноклональное антитело, то есть лекарство, созданное специально для того, чтобы связывать IgE-антитела, которые играют ключевую роль в аллергических реакциях. Оно уже используется для лечения астмы и хронической крапивницы, но вот теперь его начали серьёзно изучать при пищевой аллергии — особенно если у человека сразу несколько пищевых аллергенов.

🧪 Что это было за исследование?
Исследование называется OUtMATCH. В нём приняли участие дети и подростки от 1 до 17 лет, у которых была подтверждённая аллергия на арахис и как минимум ещё на два других продукта (например, молоко, яйцо, кешью и т.д.).

Участников разделили случайным образом на две группы:

🔹Одна получала омализумаб в уколах каждые 2–4 недели

🔹Другая — плацебо (то есть пустышку, не содержащее действующего вещества)

Через 16 недель всем участникам провели пищевые провокационные пробы — то есть давали строго определённые дозы аллергенов под контролем врачей, чтобы проверить, может ли ребёнок их переносить.

✅ Что получилось?

🔹67% детей в группе омализумаба смогли съесть 600 мг арахиса (примерно 1–2 ореха) без симптомов аллергии, тогда как в группе плацебо — только 7%.

🔹Для других продуктов (молоко, яйцо, кешью) тоже были хорошие результаты: например, 66% детей с омализумабом переносили молоко, против всего 10% в группе плацебо.

📌 А ещё дети в группе лечения могли переносить не один, а сразу несколько аллергенов — и даже в высоких дозах.

🛡 Почему это важно?
Люди с пищевой аллергией живут в постоянном страхе случайного контакта с аллергеном. А в случае, когда аллергия на несколько продуктов — это ещё сложнее. Сейчас стандартное лечение — избегать аллергенов и носить с собой адреналин на случай тяжёлой реакции. Есть и пероральная иммунотерапия (OIT) (прием в пищу микродоз аллергенов), но она достаточно обременительная, длительная, и с более высоким риском побочных эффектов.

А вот омализумаб — это уколы, которые могут повысить «порог реакции», то есть сделать человека более устойчивым к случайному контакту. Это потенциально может сильно улучшить качество жизни — например, ребёнок сможет спокойно есть в школьной столовой, не боясь, что микроскопическая примесь арахиса вызовет анафилаксию.

💉 А есть ли минусы?
🔹Эффект держится только пока идёт лечение. Как только отменили уколы — защита ослабевает

🔹Это не панацея — часть детей всё равно осталась чувствительной

🔹В исследовании не было значимого улучшения качества жизни после 16 недель, хотя улучшения появлялись позже (после снятия ослепления)

🔹И, конечно, препарат дорогой и не всем доступный (особенно пока он не одобрен официально для пищевой аллергии)

🔮 Что дальше?
Это исследование — первая фаза большого проекта. На следующих этапах учёные будут:

🔹сравнивать омализумаб с иммунотерапией

🔹смотреть, можно ли безопасно ввести аллергены в рацион на фоне лечения

🔹и самое главное — выяснять, можно ли навсегда изменить течение аллергии, а не просто повысить порог на время лечения

📚 Вывод:
Омализумаб возможно может стать новым вариантом лечения для детей с множественной пищевой аллергией, особенно если другие методы не работают. Но пока он требует регулярных инъекций и не даёт постоянной защиты. Всё равно — это большой шаг вперёд.

💬 А как вы думаете? Есть ли что-то, что вас смущает в данном исследовании?
Согласились бы вы на регулярные уколы, если бы это позволило вам или вашему ребёнку чуть более безопасно есть в кафе или путешествовать?
Или предпочли бы избегать аллергенов?

#УголокМедНауки #RCT #EBM #пищевая_аллергия #омализумаб #NEJM

🧪 Как правильно считать результаты РКИ? ITT vs Per-protocol — простыми словами

В рандомизированных клинических исследованиях (РКИ, RCT) важно не только то, что исследуется, но и как потом анализируются данные.

Есть два основных подхода:
🔹 Intention-to-treat (ITT)
🔹 Per-protocol (PP)

Давайте разберёмся, в чём между ними разница — совсем простыми словами ☺️

🔹 Intention-to-treat (ITT): анализ по намерению лечить
Представьте: вы разыграли участников исследования случайным образом — одним дали лечение, другим — нет.
А потом кто-то бросил пить таблетки, кто-то заболел гриппом и пропустил приём, кто-то ушёл из исследования.

👉 В ITT вы всё равно считаете всех участников — даже тех, кто не следовал протоколу.
Почему? Потому что мы хотим знать, как лечение работает в реальной жизни, где пациенты иногда забывают, болеют, уезжают, путаются.

📌 Это честная и строгая оценка того, насколько лечение сработает "в среднем" в реальной практике.

🔹 Per-protocol (PP): анализ по протоколу
А теперь — наоборот. Вы решили посчитать только тех, кто строго выполнил все инструкции: принимал лекарство по расписанию, никуда не пропадал, ничего не нарушал.

👉 В PP анализе мы хотим узнать:
Если всё сделать идеально, насколько хорошо работает лечение?
Это уже не про реальную жизнь, а про лабораторно-идеальный сценарий.

📌 Это оценка «эффективности» (efficacy), но не «эффективности в жизни» (effectiveness).

🎯 Теперь давайте на примере:

Вы сравниваете новый ингалятор от астмы со стандартным.
100 человек получили новый препарат.
— 10 из них бросили,
— 15 — применяли нерегулярно,
— 75 — использовали строго по инструкции.

✅ В ITT вы анализируете все 100 человек — потому что это отражает реальность: не все пациенты идеальны
✅ В PP вы анализируете только 75, кто «вёл себя идеально»

Почему основной анализ в РКИ — это ITT, а не per-protocol? 🤔

Когда исследователи проводят РКИ, у них есть выбор, как анализировать результаты. И хотя хочется «почистить» данные и оставить только идеальных участников, настоящая сила РКИ — в анализе всех, как они были рандомизированы. Это и есть ITT.

🔍 Почему именно ITT?

🧭 Сохраняет рандомизацию
Когда мы случайным образом распределили участников по группам — мы создали сбалансированные, сравнимые группы.
👉 Но если мы начинаем исключать «неидеальных» (кто не принимал таблетки, заболел, ушёл) — баланс нарушается. Мы теряем магию случайности.

🌍 Отражает реальную жизнь
В реальности пациенты:
— пропускают дозы
— прекращают лечение
— делают «по-своему»

👉 ITT говорит: да, так и бывает
Именно поэтому ITT показывает, как лечение сработает в условиях реальной практики.

⚖️ Избегает систематической ошибки (bias)
Если мы включаем только «самых правильных», мы получаем искажённую картину:
— Возможно, они были изначально здоровее
— Или более мотивированы
— Или просто везучие

📚 Более подробно о проведении РКИ вы можете почитать в WHO Guidance for best practices for clinical trials

💬 Надеюсь, что теперь этот концепт более понятен ☺️ А о чём вы хотели бы прочитать в следующем посте?

#УголокМедНауки #RCT #EBM #clinicaltrials #РКИ #методология #intentiontotreat #perprotocol

💊Что особенного в рандомизированных контролируемых исследованиях (РКИ)?
И почему они так ценятся в медицине?

📌 Что такое РКИ?
Рандомизированное контролируемое исследование (randomized controlled trial) — это тип исследования, где участники случайным образом распределяются в группы (например, лечение и контроль).

Цель — исключить систематические различия между группами до начала вмешательства. Это помогает изолировать эффект интервенции (лечения) от других факторов.

В последние десятилетия их становится всё больше и больше (Bothwell LE, Podolsky SH. T N Engl J Med. 2016 Aug 11;375(6):501-4) ☺️

📍 Почему рандомизация важна?
Случайное распределение позволяет нам, в среднем, сбалансировать все кофакторы — как известные (возраст, пол), так и неизвестные (генетика, приверженность к лечению и т.д.)

👉 Именно поэтому в РКИ вы чаще всего не увидите поправок на конфаундеры, если конечно рандомизация проведена корректно
📚 Подробнее:
— CONSORT 2010 Explanation and Elaboration
— Cochrane Handbook, chapter 8

🔍 На что обратить внимание при чтении РКИ?
Я бы хотел сказать, что можно легко, с ходу, оценить качество РКИ, но на самом деле всё сложнее.

Можно использовать чек-листы:
например, 📎 CONSORT (Consolidated Standards of Reporting Trials) или оценить risk of bias при помощи Cochrane RoB 2.0

Самые ключевые моменты:

🔹Генерация последовательности:
Рандомизация должна быть действительно случайной — например, с помощью генератора случайных чисел.

🔹Сокрытие распределения (allocation concealment):
Никто не должен знать заранее, в какую группу попадёт следующий участник. Это критично для предотвращения смещения.

🔹Ослепление (blinding):
Кто знал, кто получил лечение? Пациенты? Врачи? Аналитики? Полное ослепление снижает риск предвзятых исходов.

🔹Исходы:
— Были ли заранее зарегистрированы (например, на ClinicalTrials.gov)?
— Как они соотносятся с существующими Core Outcome Sets
— Совпадают ли они с тем, что опубликовано?
— Были ли изменения в протоколе?

Анализ по намерению лечить (intention-to-treat, ITT):
Всех рандомизированных участников нужно анализировать в той группе, куда их изначально распределили — даже если они не завершили лечение
Это очень важный момент и отсутствие ITT analysis наводит на размышления.

Анализ по протоколу (per-protocol analysis, PP):
Также, рекомендуется представлять результаты PP analysis. Это способ анализа при котором включаются только те участники, которые полностью соблюдали протокол исследования: получили назначенное лечение в полном объёме, не нарушали правила, не потерялись к фоллоу-апу и т.д.

⚠️ Но есть важные ограничения:

- Per-protocol analysis может исказить результаты. Люди, которые соблюдают лечение, часто отличаются от тех, кто не соблюдает (по мотивации, здоровью, образу жизни).

- Это нарушает принцип рандомизации — группы больше не «случайные».

- Поэтому per-protocol analysis не даёт надёжной информации о причинно-следственной связи, особенно если его используют вместо ITT.

📚 Рекомендации:

🔹По умолчанию основным анализом в РКИ должен быть ITT, как указано в CONSORT и GRADE.

🔹Per-protocol допустим в качестве вторичного (дополнительного) анализа — для оценки эффективности (efficacy), но не эффекта в реальной жизни (effectiveness).

⚠️ Тревожные признаки плохого РКИ:

📌Отсутствует информация о рандомизации и ослеплении

📌Существенные различия между группами уже в начале

📌Много потерь на этапе фоллоу-апа без объяснений

📌Первичный исход заменён на более «выгодный» в статье

📌Отчёт о результатах — без доверительных интервалов или с фокусом только на p-значениях

💬 А вы когда-нибудь обращали внимание, как именно проанализированы данные в клиническом исследовании — по принципу intention-to-treat или per-protocol? Хотите пост о том, в чём между ними разница — на примерах и по-человечески? 😊

#УголокМедНауки #RCT #EBM #clinicaltrials #РКИ #методология #consort

🧠Brainstorming разных идей и проектов

Друзья, привет 🌿

Провёл субботу в Кембридже с друзьями — гуляли по колледжам, смотрели на цветущие парки и сады, слушали, как ветер шелестит в кронах возле старинных зданий. И там очень чувствуется, что научная работа начинается с простых разговоров — идей, которые хочется обсудить, сомнений, которые хочется проговорить вслух.

И я подумал, что с радостью бы попробовал быть полезным кому-то из вас — если вы сейчас обдумываете научный проект (или только мечтаете о нём), если нужно обсудить структуру, план, подводные камни, или просто поделиться идеей — пишите. Постараюсь что-то подсказать, в меру своих скромных возможностей и способностей ☺️

Если вам было бы интересно — оставьте комментарий или напишите в личные. Вдруг из этого родится что-то хорошее 🌱

И заодно прикрепляю несколько кадров из Кембриджа — возможно кого-то из вас это вдохновит 😊

#УголокМедНауки #Обсуждения #Cambridge

🔬Воскресные обсуждения новостей через призму науки

🧠 Когда нейросеть ставит диагноз лучше врача — и звучит при этом...добрее ☺️

Как вы думаете, возможно ли, что искусственный интеллект (ИИ) уже сегодня справляется с диагностикой лучше, чем врачи? И звучит при этом более заботливо и приятно для пациента?

Конечно же это очень спорный вопрос, но он уже точно не относится к области фантастики. Сегодня этот вопрос изучается в целом ряде научных исследований.

Приведу в пример четыре работы, которые действительно стоит знать — и немного обдумать.

🩺 1. Goh E et al. JAMA Netw Open. 2024 Oct 1;7(10):e2440969 – Кто лучше: врач с ChatGPT или сам ChatGPT?
В этом рандомизированном исследовании врачи, студенты и ИИ решали одну задачу: поставить диагноз по клиническому сценарию.
🔹 часть врачей работала с ChatGPT-4
🔹 часть — без него
🔹 а ChatGPT — работал в одиночку, без людей

💡 И оказалось, что... лучший результат был у ChatGPT без врачей. Он оказался точнее врачей на 16%, особенно при сложных или редких кейсах.

🤯 Как так? Авторы предполагают: у врача есть «бэкграунд» — интуиция, эмоции, опыт. А у ИИ — только алгоритмы и трезвый перебор вероятностей. И это, как ни странно, может играть ему на руку.

💬 2. Ayers JW et al. JAMA Intern Med. 2023 Jun 1;183(6):589-596 – Кто пишет лучше: врач или нейросеть?
Здесь учёные взяли реальные медицинские вопросы с форума Reddit (r/AskDocs) и дали их врачам и ChatGPT. Затем независимые эксперты оценили качество ответов.
🔹Ответы ChatGPT были в 9 раз чаще признаны лучшими по качеству
🔹в среднем в 4 раза длиннее
🔹и почти всегда вежливее и сочувственнее

🌱 То есть ИИ не просто объяснял, а поддерживал — словами, которые хочется услышать, когда страшно или неясно.

🧠 3. Ovsyannikova D et al. Commun Psychol. 2025 Jan 10;3(1):4 – Эмпатия: реальная и цифровая
Учёные дали участникам серию обращений от людей в кризисе — и варианты ответов: один написан специалистом, другой — ChatGPT.

🔹 И опять же, участники исследования называли ответы нейросети более чуткими, деликатными и утешающими
🔹 Иногда — даже более человечными (!), чем у настоящих кризисных консультантов.

💭 Кажется, ИИ учится не только «думать», но и говорить так, как нам нужно — с мягкостью и уважением.

🧑‍⚕️ 4. Cavalier JS et al. JAMA Netw Open. 2025 Mar 3;8(3):e250449 – А если пациент узнает, что его ведёт ИИ?
Большое онлайн-исследование: участникам давали медицинские ответы и спрашивали об их удовлетворённости.

Оказалось:
– Когда не говорили, что ответ от ИИ — участники были довольны
– Когда честно говорили, что это ChatGPT — удовлетворённость снижалась

⚖️ Этическая дилемма: раскрывать или нет? Авторы однозначны — да, раскрывать. Пациент имеет право знать, кто с ним «разговаривает». Даже если этот кто-то — код и сервер.

💬 Так заменит ли ИИ врача?
Ответ — сложный и неоднозначный. Знаю, что коллеги придерживаются разных мнений на этот счёт.

Сегодня ChatGPT может:
🔹 помочь с дифференциальной диагностикой
🔹 объяснить анализы
🔹 поддержать в трудную минуту

Но он не заменит прикосновения, взгляда, медицинской интуиции. По крайней мере — пока.

Я всегда придерживался мнения, что когда-нибудь ИИ заменит нас, врачей и этот момент настанет быстрее, чем нам кажется.

А поколение нынешних малышей будет, как мне кажется, будет намного меньше нуждаться в том, чтобы именно человек ставил диагноз и назначал лечение. Потому-что с самого детства ИИ уже неотъемлемая часть их жизни 😊

📬 А вы как думаете?
Готовы ли вы доверить ему диагностику и лечение?
Или пусть лучше врач и ИИ работают в команде? ☺️

#УголокМедНауки #ИИвмедицине #воскресныеновости #chatgpt #искусственныйинтеллект #AI

🍋 Первая капля доказательной медицины: апельсины, лимон и корабельный хирург

Май 1747 года. Борт военного корабля HMS Salisbury. Шторм утих, но моряки погибают — не от пуль, а от цинги. Болезни, при которой тело как будто рассыпается изнутри: выпадают зубы, открываются язвы, нет сил встать. В те годы она уносила больше жизней в плаваниях, чем сражения.

На борту — Джеймс Линд, корабельный хирург. Ему 31 год. Он не профессор и не великий учёный. Просто человек, который не может смотреть, как умирают его пациенты.

🧪 Линд решается на смелый эксперимент. У него есть 12 больных матросов с одинаковыми симптомами. Он делит их на пары и каждой паре даёт разное «лечение»:

– сидр
– уксус
– серную кислоту (да, звучит страшно, но тогда её применяли как «очиститель крови»)
– морскую воду
– ячменную кашу
– и… два апельсина и один лимон в день

⏳ Через шесть дней пара, получавшая цитрусы, чувствовала себя заметно лучше. Один смог снова обслуживать больных, другой почти выздоровел. Остальные — без улучшений.

Эксперимент, правда, пришлось прервать — цитрусы просто закончились 😔 Но Линд записал всё, сравнил, обобщил и позже опубликовал результаты.

🍊 Почему это так важно?
Линд не знал слов рандомизация, двойное слепое исследование или p-value. Но он интуитивно понял главный принцип науки если хочешь узнать, что помогает — сравнивай и записывай честно.

Он не просто дал лимон — он одним из первых провёл контролируемое сравнительное лечение и оформил его в научной публикации. Это стало одним из первых задокументированных клинических исследований в истории.

🌍 Удивительно, но в своём трактате 1753 года Линд не сделал сильного акцента на цитрусах. Возможно, из осторожности или академического сомнения. И всё же, спустя десятилетия, британский флот под руководством адмирала Нельсона начнёт выдавать лимоны и лаймы каждому моряку — и цинга исчезнет.

📚 Хочешь почитать оригинал?
A Treatise of the Scurvy — невероятно читать это сегодня 😊

📌 Этот скромный хирург, не подозревая, заложил основу доказательной медицины. Он не изобрёл лекарство — он изобрёл путь к доверию в медицине: наблюдать, сравнивать, думать.

🕯 Иногда всё начинается с лимона, оригинального подхода и капельки упрямства 🙃

❓ А вы помните момент, когда прониклись доказательной медициной? Или, может, у вас есть любимые примеры из истории медицины? 🧡

#УголокМедНауки #EBM #Методология #историямедицины #доказательнаямедицина #клиническиеиспытания #scurvy #JamesLind #медицинскийфакт #уютнаянаука

📚 История одного РКИ, или чему нас учит дело Sigurgeirsson et al.
или что не так с крупным исследованием о пимекролимусе и почему важно вчитываться

В 2015 году в журнале Pediatrics было опубликовано впечатляющее рандомизированное исследование под названием PETITE. Более 2400 младенцев с атопическим дерматитом, 5 лет наблюдения, сравнение двух стратегий лечения:
🔹 пимекролимус (нестероидное противовоспалительное средство)
🔹 против стандартной терапии топическими кортикостероидами (ТКС).

Вывод авторов звучал многообещающе: пимекролимус оказался столь же эффективным, как и ТКС, но при этом щадящим, со «стероид-сберегающим» эффектом и безопасным для развивающейся иммунной системы.

Статья быстро стала «цитируемым классиком» и была с энтузиазмом воспринята клиническим сообществом — она даже попала в обсуждение рекомендаций.

🌿 Но что происходит, если мы читаем эту статью не глазами клинициста, а глазами методолога?
В 2017 году в British Journal of Dermatology вышел очень грамотный и чёткий разбор этого РКИ от коллег Weidinger, Baurecht и Schmitt. Он показывает, что за впечатляющим масштабом и длительностью скрываются важные огрехи дизайна, на которые стоит обратить внимание каждому, кто опирается на доказательную базу и использует её в своей клинической практике.

🔍 Четыре важных урока
1. Исследование было "неослеплённым" (open-label)
Это значит, и врачи, и родители знали, какое лечение получает ребёнок. А значит — влияние субъективности на оценку результата (например, «показалось, что стало лучше») очень велико. Особенно если мы измеряем визуально оцениваемое состояние, как в случае с кожей.

2. Авторы заявляют «эквивалентность», но это не эквивалентное исследование
Фраза «столь же эффективно, как ТКС» звучит уверенно. Но чтобы делать такой вывод, нужен специальный дизайн — non-inferiority trial, со строго заданным порогом допустимой разницы. Однако дизайн и статистика PETITE не соответствуют эквивалентному исследованию.

3. «Стероид-сберегающий эффект» — красиво, но спорно
Наверное самый важный момент, если вы рандомизируете группу на ТКС, а другую — на пимекролимус + “если не помогает, то ТКС” — неудивительно, что в первой группе стероидов будет больше. Это — не признак эффективности, а отражение дизайна исследования.
👉 Без объективных критериев обострения и стандартного алгоритма действий — это невозможно сказать точно.

4. Прозрачность анализа — слабое место
Из более чем 2400 включённых младенцев не все дошли до конца. Но почему и сколько именно? Какие данные учитывались, а какие — нет? Полного протокола и анализа пропущенных данных в открытом доступе нет. В ТКС-группу входили и слабые, и умеренные стероиды — но нет разбивки по подгруппам. А ведь разные ТКС — это разный риск и разная эффективность.

Очень рекомендую прочитать это исследование и его критическую оценку для лучшего понимания методологии клинических исследований и их потенциальных недостатков.

🧠 Почему этот разбор важен?
Потому что исследования, даже РКИ, не живут в вакууме. Они становятся частью рекомендаций, влияют на выбор терапии, на закупки препаратов, на работу врачей.

И потому важно не просто восхищаться красивыми графиками, но и смотреть в методологию — как в фундамент дома. Даже если это не всегда увлекательно.
А ещё — потому что критический разбор статьи, к сожалению, цитируется в 10 раз реже, чем сама статья.
Возможно, потому что методология навевает скуку, а критику читать сложнее, чем громкие выводы.

Но именно она помогает нам более объективно смотреть на данные и применять их в рутинной практике, а также предоставлять более адекватную информацию пациентам.

💬 А какие похожие примеры приходят на ум вам? ☺️

#УголокМедНауки #EBM #Методология #RCT #педиатрия #атопическийдерматит #пимекролимус #медицинскиерекомендации

🌏Что мы делаем бесплатно — будни академической жизни
(или почему в академическом мире любят хороший чай/кофе, надёжных коллег и немного волшебства)

В академии много светлых моментов ✨ — вдохновение, идеи, которые не дают уснуть, удивительные люди. Но есть и та часть, о которой не рассказывают в глянцевых брошюрах. Она не оплачивается (некоторые мои друзья, работающие в финансовом секторе не могут понять, как это может быть 😊), не входит в твой workload, но без неё ничего бы не работало.

Вот список дел, которые мы делаем из любви, по привычке и иногда с глубоким вздохом:

📝 Рецензируем статьи — где-то между «пора обедать» и «уже полночь?!»
📨 Пишем рекомендации — вроде бы мелочь, но нужно же всё проверить а некоторые… как мини-биографии
🧐 Редактируем журналы и читаем грантовые заявки — чтобы в мире стало чуточку больше хорошей науки наверное? 😁
🤝 Наставничаем, поддерживаем, слушаем — и надеемся на то, что иногда единственное «ты справишься» меняет чью-то траекторию
💻 Участвуем в комитетах и Zoom-собраниях разных профессиональных сообществ — иногда в пижаме, всегда с чаем ☕️
📚 Делимся лекциями, слайдами, идеями — потому что знанием хочется делиться
🔍 Читаем чужие черновики — с карандашом в зубах и надеждой, что автор знает, что мы это читаем на выходных 😂
🧑🏻‍💻 Даем экспертные комментарии — и молимся чтобы к экспертам прислушивались больше чем к человеку, который решил, что он во всем разбирается 🙈
👨‍⚕️ Отвечаем на вопросы по здоровью людей и их детей — очень надеясь на то, что ты будешь услышан
🌿 Ведём Telegram-каналы, пишем посты, объясняем науку — потому что надеемся и верим: наука может быть тёплой и человечной

И всё это — между дедлайнами, встречами, поездками, выступлениями, борьбой с синдромом импостора, ревизией текста статьи на 98-й итерации и поисками свободной розетки 🔌.

Если ты это тоже делаешь — знай: ты не один ☺️ Возможно кто-то это видит, понимает и ценит 😊

Спасибо тебе 💛

#УголокМедНауки #EBM #АкадемическаяКарьера #АкадемическаяЖизнь

🎨 Два Ван Гога в день — и будет легче...
или как музеи становятся частью медицинского рецепта 😊

Представьте себе: вы приходите на приём к врачу с тревожностью или чувством одиночества, а он… выписывает вам бесплатный визит в музей. Не таблетку. Не анализы. А Писсарро, Моне или комнату, где крутится мобиль Александра Колдера. И вы идёте, потому что это — официальная рекомендация для здоровья 😁

✨ Шесть лет назад в Монреале одна женщина решила, что искусство может лечить. Не в метафорическом, а в самом прямом смысле. Это была Натали Бондиль, директор Музея изобразительных искусств. Она услышала, что врачи в некоторых странах начали «выписывать» пациентам прогулки, спорт, общение с природой — в дополнение к традиционным методам. И подумала: а почему бы не выписывать… музеи?

Этот подход имеет под собой определенную научную основу:

📘 Доклад ВОЗ "What is the evidence on the role of the arts in improving health and well-being? A scoping review", из серии Health Evidence Network Synthesis Reports собрал десятки примеров и научных исследований, подтверждающих: искусство — это не просто досуг, это серьёзный ресурс для здоровья.

🔹 В отчёте рассмотрены разные виды искусства: музыка, театр, танец, живопись, чтение, участие в культурных фестивалях и посещение музеев
🔹 Выводы? Арт-практики помогают предотвращать болезни, улучшать психическое здоровье, повышать приверженность к лечению, уменьшать изоляцию, снижать стигму и даже улучшать прогноз у людей с деменцией, тревогой, депрессией, зависимостями и хроническими заболеваниями
🔹 Особенно подчёркивается эффективность тех проектов, где люди активно участвуют в создании искусства, а не просто наблюдают

💬 Один из ключевых месседжей:
«Искусство объединяет тело, эмоции, смысл и участие — и потому может работать там, где медицина бессильна».

💡 Сегодня, после пандемии, этот подход расцвёл — от швейцарского Невшателя до американского Массачусетса. Врачи выписывают «социальные рецепты», включающие культурные посещения. А исследования всё активнее подтверждают: искусство действительно снижает уровень стресса, помогает при депрессии и борется с чувством изоляции.

🧠 Как это работает? (гипотезы)
🔹Эстетическая среда музеев влияет на то, как мы думаем, чувствуем и ведём себя
🔹Искусство пробуждает любопытство, внимание, осознанность и — что важно — может стать поводом для общения
🔹И, наконец, оно даёт нам почувствовать, что мы — часть большой человеческой истории

⚠️ Но это не универсальное решение. Некоторые участники пилотных проектов чувствовали себя некомфортно, если музейные экспозиции исключали их культуру или не вызывали интереса. Как и любое лекарство, музейные рецепты требуют индивидуального подхода 😊

🧩 В новых версиях программ в Монреале теперь делают упор не на одиночные прогулки, а на групповые посещения. Чтобы не только смотреть, но и быть рядом с другими. Разделить удивление. Поговорить. Поддержать.

🌍 Может быть, мы входим в эру, когда забота о психическом здоровье включает не только нейромедиаторы, но и эстетику, принадлежность и осмысленность ☺️

История по мотивам статьи в The Guardian (Ashifa Kassam, 2025)

📌 Вопрос к вам: А если бы вам выписали культурный рецепт — что бы вы выбрали? Музей? Театр? Поэтический вечер? А может, ферму бабочек? 🦋

#УголокМедНауки #Art_therapy #EBM #Музеи #НаукаВместе #ПсихическоеЗдоровье #Арт_терапия

🌿 Как понять, что журнал “хороший”? И зачем вообще нужен этот импакт-фактор?

Меня часто спрашивают — и в переписке, и после лекций, и просто в разговорах между делом:

“А как понять, что журнал хороший? Вот чтобы точно знать: вот этот — надёжный, а этот — так себе.”

И каждый раз мне хочется честно ответить...

“Жаль, но однозначного ответа тут нет” 😔

📚 Метрики

Как я уже писал про индекс Хирша, мы живём в мире, где многое стремятся измерить.
Каждому журналу присваивают цифру — импакт-фактор, CiteScore, SJR
Эти показатели — как термометр. Они вроде бы что-то показывают, но не всегда то, что нам действительно важно.

🔹 Импакт-фактор говорит нам, сколько раз в среднем цитируют статьи из этого журнала за два года
🔹 CiteScore — похож, но считает за четыре года
🔹 Есть и другие, но суть у них одна: сколько раз статьи из журнала были, условно говоря, "кому-то полезны"

Звучит логично. Если журнал часто цитируют — значит, в нём печатается что-то стоящее? Иногда — да. Но не всегда.

🪞 А можно ли этим цифрам доверять?

Вот в чём парадокс.
Да, импакт-фактор может быть подсказкой. Но это не гарантия качества.
Это — средняя цифра. В одном и том же журнале могут быть и прекрасные, и весьма сомнительные статьи.
А иногда — статьи, которые цитируют просто потому, что все с ними не согласны.

Бывает и так, что у журнала высокий рейтинг потому, что он публикует в основном обзоры (их цитируют чаще), или потому что у него хорошие связи и редакционная политика, заточенная под “повышение метрик”.

🌱 Так как же быть? Как ориентироваться?

Вот что помогает лично мне:

✨ Смотреть на то, кто публикуется в этом журнале. Насколько значимые работы публикуются в этом издании?
✨ Рецензируемый ли он? Входит ли в основные базы данных? Это очень важный момент! Если вы не находите журнал в Clarivate Citation Report то очень высока вероятность того, что этот журнал так называемый predatory journal и их нам нужно избегать, как огня.

☕️ А что насчёт “престижных” журналов?

Конечно, в медицинской науке есть топовые, самые престижные, издания. Их история насчитывает сотню лет и о таких изданиях, как NEJM, The Lancet, BMJ, JAMA знают практически все. Попасть туда — почётно и сложно. Но даже в таких журналах бывают слабые статьи.

И наоборот — в скромных, малотиражных изданиях можно найти настоящие сокровища: тихие, умные, точные работы, написанные с любовью и вниманием к деталям.

Поскольку мне повезло и в течение своей деятельности я имел дело со всеми вышеперечисленными престижными изданиями, могу точно сказать, что вероятность публикации откровенно слабой и безграмотной работы в них многократно меньше чем в других журналах (оставим время пандемии за скобками 😁) и уровень рецензирования в NEJM, The Lancet, BMJ, JAMA очень высок. Просто для примера, один из наших проектов, который был опубликован в BMJ оценивало 9 рецензентов.

🌸 И в конце — немного личного мнения

Я очень верю в то, что настоящая наука — это не про цифры и показатели. Это про честные вопросы, про сомнения, про попытку разобраться в чём-то важном.
И если статья написана максимально корректно, прозрачно, представляет результат классной и качественной работы — она уже имеет ценность, даже если она предназначена для очень узкой группы специалистов. Если повезёт — её прочтёт именно тот, кому она нужна ☺️

🔹Если вы собираетесь отправлять свою работу в журнал старайтесь ориентироваться на самые престижные журналы в медицине или в вашем направлении, потому-что это классный опыт и намного более широкая аудитория
🔹Если же вы читаете статьи, то действительно ведущие, самые престижные журналы имеют более качественный пул статей

📌 Вывод?
🔹Импакт-фактор — это инструмент и он отчасти отражает среднее качество и потенциальное влияние статей на область или медицину в целом
🔹Но главное — не он и нужно критически оценивать информацию, без этого никуда
🔹Смотрите на содержание. И смысл. И желание внести что-то хорошее в этот мир

💬 А что вы думаете об импакт факторе и других наукометрических показателях? 😊

#УголокМедНауки #EBM #Наукометрия #Цитируемость #АкадемическаяКарьера #Методология

🧬 ИИ, редкая болезнь и немного упрямства

История, в которую трудно поверить — но она реальна
или как алгоритм помог там, где медицина почти сдалась

37-летний Джозеф Коутс готовился к самому тяжёлому выбору: умирать дома или в больнице. POEMS-синдром — редкое и изнуряющее заболевание крови — разрушал его организм: он почти не двигался, сердце и почки страдали, пересадка стволовых клеток казалась невозможной. Врачи уже не предлагали лечения.

Но его девушка, Тара, решила рискнуть — и написала письмо доктору, с которым они случайно познакомились на саммите по редким заболеваниям. Доктора звали Дэвид Файгенбаум. И он не просто врач. Он — пациент с редкой болезнью, который однажды спас себя с помощью… поиска в PubMed.

Теперь у него — лаборатория в Пенсильвании, благотворительный проект Every Cure и искусственный интеллект, который каждый день ищет новые применения для уже известных лекарств.

ИИ-платформа проанализировала тысячи лекарств и десятки тысяч заболеваний, и предложила «дико смелую» схему для Джозефа: комбинацию химиотерапии, иммуномодуляторов и стероидов, которую никто раньше не применял при POEMS. Через неделю — улучшение. Через 4 месяца — трансплантация. Сейчас — ремиссия.

И такие истории обсуждаются всё чаще.

🔍 Что здесь важно научно?
🔹️ Репозиционирование (перепрофилирование) лекарств — поиск новых применений уже одобренных молекул
🔹️ ИИ помогает в этом, анализируя не только фармакологические свойства, но и всю доступную биомедицинскую литературу
🔹️ Вместо того чтобы тратить 10 лет и миллиарды долларов на новое лекарство, можно взять старое — и применить с умом

📚 Так например уже сработали адалимумаб при болезни Каслмана (Mumau MD et al. N Engl J Med. 2025 Feb 6;392(6):616-618.),

🧠 Но и предостережения есть:
🔹️ИИ — не магия. Его гипотезы должны быть осмыслены врачом, оценены на безопасность, и часто — подтверждены клинически.
🔹️Кроме того, коммерческой выгоды от таких открытий немного: старые препараты — дженерики, и фармкомпании не спешат инвестировать.

🌱 Но есть некоммерческие инициативы. И люди, которым не всё равно☺️

И однажды, возможно, окажется, что спасительный препарат всё это время пылился на аптечной полке.

История по мотивам статьи в The New York Times (Kate Morgan, 2025)

📑А какие примеры применения уже существующих препаратов для других заболеваний знаете вы? 😊

#УголокМедНауки #AI #ИИ #EBM #Репозиционирование

🏢Как создаются клинические рекомендации — и зачем тут всё это PICO, GRADE и EtD

📌 1. Всё начинается с вопросов — в формате PICO
Каждую будущую рекомендацию начинают с клинического вопроса, оформленного в структуре:

Population — кто?

Intervention — что делать?

Comparison — с чем сравниваем?

Outcomes — что хотим изменить?

🔍 Разберемся на примере (Alonso-Coello P et al. BMJ. 2016 Jun 30;353:i2089)

Должны ли пациенты с фибрилляцией предсердий и умеренно высоким риском инсульта, принимающие варфарин, перейти на дабигатран?

P: пациенты с фибрилляцией предсердий

I: дабигатран

C: варфарин

O: смерть, инсульт, кровотечения, инфаркт, нагрузка лечения

📚 2. Сбор и оценка доказательств — систематический обзор
По каждому PICO проводится:
▫️систематический поиск литературы
▫️отбор релевантных исследований (РКИ, наблюдательные)
▫️оценка достоверности данных (по системе GRADE).

🔍 В обзоре для вышеуказанного PICO использовались данные из RE-LY trial — крупного международного РКИ (18 113 пациентов), сравнивающего дабигатран и варфарин.

В таблице Summary of Findings указывались:

▫️снижение риска инсульта (2.2% против 3.4%)
▫️сравнимый риск смертности
▫️чуть меньше крупных кровотечений,
▫️меньше нагрузка на пациента (без контроля INR, диеты и т.п.)

🧭 GRADE показал:
▫️умеренная уверенность в основных исходах;
▫️низкая уверенность в подгруппе (пациенты с хорошо контролируемым INR на варфарине).

🧠 3. EtD framework — от доказательств к решению
Здесь начинается настоящее "коллективное размышление". В панели экспертов обсуждаются 12 ключевых критериев, включая:

💥 Насколько значим эффект?
Инсульт — тяжёлый исход → ценится высоко. Да и эффект у дабигатрана ощутимый → в его пользу.

🧪 Надёжны ли данные?
RE-LY — хорошее исследование, но были риски смещения (open-label для варфарина). Значит, умеренная уверенность.

💸 Сколько это стоит?
Варфарин дешевле, но требует мониторинга.
Дабигатран дороже (€30 млн в год на популяцию 66 тыс. человек в расчёте для Европы), но проще в применении.

⚖️ Баланс пользы и вреда?
Общая популяция — дабигатран предпочтителен.
Но для подгруппы с хорошим INR контроль — возможно, нет.

❤️ Как пациенты воспринимают вмешательство?
Для многих ежедневный контроль INR — обуза.
Но некоторые опасаются новых препаратов и рисков.

🏥 Это вообще реализуемо?
— В странах с ограниченным доступом к новым препаратам или без страховки — реализация может быть проблемой.

🧾 4. Готовая рекомендация — финальный продукт
После обсуждения и голосования панель экспертов формулирует рекомендацию с учетом представленных доказательств

✅ Рекомендация:
"Рекомендуется использовать дабигатран вместо варфарина у пациентов с фибрилляцией предсердий и умеренно высоким риском инсульта"

📎 Сила: условная (weak/conditional),
📈 Уровень доказательств: умеренный,
🎯 Применимо к: пациентам без противопоказаний, за исключением хорошо компенсированных на варфарине.

🔄 5. Обновления и живые рекомендации
Рекомендации пересматриваются по мере поступления новых данных.
Некоторые организации (например, ВОЗ и NICE) уже используют "living guidelines" — обновляемые в реальном времени (яркий пример — рекомендации ВОЗ по COVID-19).

📍 Что важно запомнить?
Рекомендации — это не просто чья-то «экспертная интуиция», это:
🔹чётко сформулированные вопросы (PICO),
🔹систематически собранные данные,
🔹взвешенное обсуждение всех аспектов (EtD),
🔹прозрачная логика перехода от данных к решению.

💡 А значит — мы можем не просто следовать гайдам, но и понять их суть, обсуждать, адаптировать под конкретного пациента — и доверять, когда это действительно обоснованно.

🤔 А вы знали, как именно формируются клинические рекомендации? Делитесь в комментариях, что было неожиданным!

#УголокМедНауки #EBM #гайдлайны #медицинскаянаука #PICO #GRADE #EtD #systematicreview

🎉 2000 подписчиков!

Спасибо, что вы здесь — в уютном уголке медицинской науки 💛

Этот канал стал живым, потому что вас тут уже две тысячи — и вы читаете, отвечаете, думаете, комментируете.

Это очень-очень ценно и я вам за это признателен 🥰🥰🥰

А теперь маленький опрос ☺️

📘 Как читать мета-анализ: практический гайд
По мотивам прекрасной статьи Murad et al., JAMA 2014

Чтобы мета-анализ стал полезным для принятия решений, важно задать два ключевых вопроса:

🟦 Вопрос 1. Надёжны ли методы систематического обзора?
🔍 Речь идёт о дизайне и проведении обзора. Авторитет даже самого крупного мета-анализа снижается, если он методологически слаб.

Проверь:

1. Есть ли фокусированный клинический вопрос (PICO)?
Обзор должен быть посвящён узкому, чётко сформулированному вопросу.
▫️ Кто пациенты?
▫️ Какое вмешательство и с чем сравнивается?
▫️ Какие исходы анализируются?

2. Была ли стратегия поиска литературы адекватной и всеобъемлющей?
▫️ Использовались ли несколько баз данных (напр. MEDLINE, EMBASE)?

3. Как проводился отбор и оценка включённых исследований?
▫️ Выполнялся ли отбор вдвоём независимо?
▫️ Указано ли, как оценивали risk of bias и подходящий ли инструмент?

4. Есть ли прозрачная и полная презентация результатов?
▫️ Представлены ли RR / OR / MD и 95% доверительные интервалы (CI)?
▫️ Построен ли forest plot?
▫️ Рассчитаны ли абсолютные риски, NNT/NNH?
▫️ Описаны ли гетерогенность (I²) и подход к её интерпретации?

🟦 Вопрос 2. Можно ли доверять результатам и применять их?
Даже если обзор проведён строго, доверие к итоговым выводам зависит от качества включённых данных и их интерпретации.

Проверь:

1. Каков риск систематической ошибки (bias) у включённых исследований?
▫️ Были ли исследования высокого риска включены в анализ?
▫️ Разделены ли данные по уровню bias?

2. Насколько согласованы результаты между исследованиями? (heterogeneity)
▫️ Указано ли I² и P-значение?
▫️ Использован ли тест на взаимодействие между подгруппами?

3. Насколько точны результаты? (precision)
▫️ Насколько узки CI?
▫️ Включает ли CI как пользу, так и вред?

4. Применимы ли результаты к вашим пациентам?
▫️ Совпадает ли контекст с вашей клинической ситуацией и актуален ли для вашей популяции?

5. Проверено ли наличие публикационного смещения?
▫️ Представлен ли funnel plot или его анализ?

📌 Надёжный мета-анализ — это не просто агрегатор чисел. Это научно обоснованный инструмент, требующий критической оценки как методов, так и самих результатов.

📊 Разбор рисунка A — риск нефатального инфаркта миокарда
Forest plot позволяет не просто увидеть итог, а разобраться в структуре доказательств

🔍 Что показывает рисунок?
🔹Каждая строка — отдельное исследование
🔹Квадрат — оценка эффекта (размер = вес)
🔹Горизонтальная линия — 95% CI
🔹Вертикальная линия — "нулевой эффект" (если CI её касается то статистически значимой разницы нет)
🔹Ромб — итоговая оценка группы

🧠 Ключ к интерпретации — разделение по риску bias:
🟢 1. Low Risk of Bias
🔹Более "надёжные" исследования
🔹RR = 0.73 (95% CI: 0.61–0.88)
🔹I² = 0% — полное согласие между исследованиями

🧾 “Studies at low risk of bias suggest a more modest effect of β-blockers on myocardial infarction… The more conservative estimate from the low-risk group is more credible.”
📌 Этот результат — основной клинически обоснованный вывод

🔴 2. High Risk of Bias
🔹Исследования с "ограничениями"
🔹RR = 0.21 (95% CI: 0.03–1.61)
🔹Эффект кажется мощным, но CI огромен и пересекает вертикальную линию

⚠️ “Those with high risk of bias report a much larger effect, although with very wide confidence intervals.”

⚖️ 3. Overall (всё вместе)
🔹RR = 0.67 (95% CI: 0.47–0.96)
🔹I² = 29%, P = .21
🧩 “The interaction test does not suggest a statistically significant difference… but the more conservative estimate from the low-risk group is more credible.”

📉 Пример перевода эффекта в абсолютные цифры (по группе с низким риском bias):
Исходный риск (например, в POISE): 52/1000

При RR = 0.73 → риск ≈ 38/1000

➖ 14 инфарктов на 1000 пациентов

👉 Number-Needed-to-Treat (NNT) = 72

📌Даже если итоговый результат кажется убедительным, важно заглянуть вглубь:
🔹Какие исследования дают вклад в эффект?
🔹Каков уровень bias?
🔹Есть ли согласованность?
🔹Насколько точны оценки?

Forest plot — это не просто график. Это мышление в картинке ☺️

#УголокМедНауки #SystematicReview #СистематическийОбзор #MetaAnalysis #EBM

📚 Неделя систематических обзоров — Поиск: от «идеального» к «реальному»
🔍 Как искать статьи, когда у тебя 5 месяцев… или 5 минут?

Сегодня говорим о двух подходах к поиску доказательной информации —
🎓 для систематического обзора
и
🩺 для клинической практики, где важна скорость и точность

🧠 Для систематического обзора:
📌 Нужен чувствительный поиск (sensitive search) — максимум охвата, минимум упущений.
Нужны:

🔹Пошаговая стратегия с терминами, которые вы сами пишете (free text options) и MeSH (Medical Subject Headings)
MeSH — это контролируемый словарь терминов, который используют разные базы данных для индексации и поиска статей по темам, а не просто по словам.
💡 Он помогает найти статьи даже если авторы используют разные формулировки для одного и того же понятия.

Обязательно несколько баз данных
В каких базах искать статьи, чтобы не упустить ничего важного — и не утонуть в лишнем?

🧠 Ответ даёт исследование Bramer et al. 2018 "Optimal database combinations for literature searches in systematic reviews: a prospective exploratory study"
🧪 В ней авторы проверили, какие комбинации баз дают максимальный охват при минимуме усилий.

💡 Что они выяснили?
✅ MEDLINE (через Ovid), Embase и Web of Science — дают в среднем ~95% охвата релевантной литературы
✅ MEDLINE + Embase — уже почти достаточно (~90%)
✅ Добавление CENTRAL и Google Scholar может быть полезно, но часто даёт мало уникальных публикаций
✅ CINAHL — полезна в обзорах по сестринскому делу и психологии, но даёт немного уникальных статей по медицине в целом

💬 Авторы подчёркивают: важно не только выбрать базы, но и строить корректную стратегию в каждой, потому что логика поиска там разная.

📌 Если вы делаете систематический обзор в медицине, то самая надёжная комбинация — это:

🔹 MEDLINE (Ovid)
🔹 Embase
�� Web of Science
➕ дополнительно: CENTRAL, ClinicalTrials.gov, WHO ICTRP и ручной поиск по спискам литературы

👀 Поэтому очень рекомендую вот этот короткий, полезный и бесплатный вебинар от Ovid, который пройдет 10 Апреля!
🎥 An Introduction to Focused Searches
🗓 Доступен бесплатно и по запросу
📍 Посмотреть / зарегистрироваться

🩺 Для клинической практики:
🕐 У вас нет месяцев — у вас 5 минут. Нужен фокусированный поиск (focused search) — быстро, чётко, с опорой на синтезы и рекомендации.

💡 Алгоритм «5 минут — 3 шага»:
1️⃣ Проверьте готовые синтезы:
✅ DynaMed
✅ BMJ Best Practice
✅ UpToDate
✅ TripDatabase

2️⃣ Быстрый поиск в PubMed Clinical Queries:
🔗 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/clinical/
→ уже готовые фильтры по типу вопроса: лечение, диагностика, прогноз

3️⃣ OpenEvidence — ИИ-помощник по EBM
🔗 https://www.openevidence.com/
🔍 Вы формулируете клинический вопрос → система ищет по базе PubMed и выдаёт ответ с обоснованием + ссылками на исследования
💡 Особенно полезно, если вы хотите не просто «ответ», а почему именно так (и чем это подтверждено)

4️⃣ Или — Cochrane Library, если вопрос спорный
🔗 https://www.cochranelibrary.com/

5️⃣ Есть еще очень интересная платформа Epistemonikos — удобная для всех кто любит систематические обзоры и доказательную медицину, но не хочет утонуть в PubMed 🌊

🌐 Это бесплатная база данных, которая:

🔹 Содержит систематические обзоры, метаанализы и их первоисточники
🔹 Показывает связи между обзорами и включёнными в них исследованиями
🔹 Постоянно обновляется (работает с >30 баз данных, включая PubMed, Cochrane и др.)
🔹 Доступна на многих языках (включая русский)
🔹 Основана в Чили, но используется по всему миру — особенно в evidence-informed policy

📬 А вы чаще ищете статьи как исследователь или как практикующий врач? Или и того и другого понемножку? ☺️

#УголокМедНауки #SystematicReview #СистематическийОбзор #ПоискЛитературы #EBM #OpenEvidence #FocusedSearch #Database #Search

☕️ Заполняем PROSPERO вместе 🙃
День 2. Протокол: фиксируем план, чтобы не сбиться с курса

💡 Как вы помните, на этой неделе мы вместе планируем систематический обзор.

🧾 Протокол — это как маршрут перед походом в горы:
✔️Где будем искать информацию
✔️Что будем считать «подходящими» статьями
✔️Ответы на какие вопросы мы хотим получить
✔️Как будем анализировать найденное

И, чтобы не потерять этот маршрут — мы регистрируем его в базе данных PROSPERO, потому-что это рекомендованная практика.

Большое спасибо за темы, которые вы предложили, я выбрал одну из них, которая "проще" для объяснения ☺️

💡 Наша условная тема для тренировки:
🧒 Антибиотики при микоплазменной пневмонии у детей

📚 В 2014 году уже был опубликован систематический обзор (Biondi E et al. Pediatrics. 2014 Jun;133(6):1081-90):
🔸 он включал только литературу до 2013 года,
🔸 оценка risk of bias проводилась не совсем так, как мы делали бы сегодня
🔸 а вопрос по прежнему остаётся спорным и клинически значимым

Давайте представим себе, что мы хотим обновить данный систематический обзор, чтобы посмотреть какие исследования есть в мире на сегодняшний момент, которые помогут ответить на поставленный вопрос.

🧭 Что и зачем писать в PROSPERO?
(А ниже — дружеские пояснения к каждому разделу)

1. Название обзора
✅ Antibiotic therapy versus observation in children with Mycoplasma pneumoniae: a systematic review
📌 Название должно быть нейтральным и точным. Мы не утверждаем, что антибиотики эффективны — мы спрашиваем.

2. Обоснование (Rationale)
Хотя антибиотики широко используются при микоплазменной пневмонии у детей, сама инфекция часто проходит самостоятельно. Неясно, действительно ли лечение антибиотиками улучшает исходы по сравнению с наблюдением. Ранее опубликованные обзоры включали ограниченные данные и не использовали современные методы оценки bias.

3. Цель (Objectives)
Оценить эффективность и безопасность антибиотикотерапии по сравнению с отсутствием лечения у детей с лабораторно подтверждённой Mycoplasma pneumoniae

4. Ключевые слова (Keywords)
Mycoplasma pneumoniae, antibiotics, paediatrics, systematic review, pneumonia

5. Критерии включения (Eligibility)
📌 Популяция: дети 0–18 лет с микробиологически подтверждённой микоплазменной пневмонией
📌 Интервенция: антибиотики, активные против M. pneumoniae (макролиды, фторхинолоны, тетрациклины)
📌 Сравнение: отсутствие антибиотикотерапии или симптоматическое лечение
📌 Исходы:
– Основные: клиническое выздоровление, серьёзные побочные эффекты
– Дополнительные: длительность симптомов, лёгкие побочные эффекты, развитие осложнений

6. Типы исследований
Вам нужно решить, какой тип исследований включать. Для этого нужно иметь определенное представление относительно того, что сделано в области. Рандомизированные контролируемые исследования (RCT) могут дать вам ответ относительно эффективности. Однако, если их очень мало то полезно будет сделать дополнительный синтез нерандомизированных и наблюдательных исследований.

7. Где будем искать? (Search strategy)
MEDLINE, Embase, Cochrane CENTRAL.
Период: from inception по настоящее время.
Также можно искать в реестрах ClinicalTrials.gov и WHO ICTRP

8. Отбор и извлечение данных
Два рецензента будут независимо отбирать статьи и извлекать данные. Разногласия — через обсуждение или третьего эксперта.

9. Оценка риска смещения (Risk of bias)
🎯 Используем современные инструменты:
Для RCT: RoB 2.0 (Cochrane Risk of Bias Tool 2.0)
Для нерандомизированных исследований: ROBINS-I
📌 Так мы сможем более объективно оценить bias каждого включённого исследования

10. План синтеза (Data synthesis)
Если будет ≥2 однородных исследования — проведём мета-анализ (random effects model)
Если гетерогенность высока — сделаем нарративный синтез
Важно помнить - мета-анализ НЕ обязательная часть систематического обзора!

💬 Готовите ли вы сейчас свой систематический обзор и есть ли у вас вопросы?
✍️ Расскажите и буду рад помочь если в этом есть необходимость

#УголокМедНауки #SystematicReview #PROSPERO #ПротоколОбзора #EBM #НаукаВместе #PICO

📚 Неделя систематических обзоров — День 1

Предлагаю всем вместе...спланировать систематический обзор 😊

На этой неделе мы будем говорить о систематических обзорах — не как об обязательном методологическом ритуале, а как о живом процессе: осмысленном, нужном и даже... увлекательном

Но вместо того, чтобы просто рассказывать «как правильно», я предлагаю вам...

🤝 ...стать членами научной группы. Условно, конечно ☺️
Предлагаю представить, что мы вместе планируем систематический обзор: от идеи — до финального синтеза

На протяжении недели мы будем:
🔹 формулировать вопрос
🔹 выбирать критерии включения
🔹 обсуждать, как и где искать статьи
🔹 оценивать bias
🔹 и решать — нужен ли метаанализ, или достаточно нарративного синтеза

И всё это — не в вакууме, а на примере темы, которую выберем вместе с вами.

🎯 Что мы ищем?
Хочется выбрать тему, которая:
✔️ логично ложится в PICO (Population, Intervention/Exposure, Comparator, Outcome)
✔️ потенциально имеет реальную практическую ценность
✔️ и... просто вызывает интерес (даже личный — это не возбраняется 😊)

💡 Примеры, от которых можно оттолкнуться:

🧪 1. Обзоры эффективности (Intervention reviews)
➡️ Работает ли интервенция? Сравнивают вмешательство vs контроль.
📌 Пример: Эффективны ли ингибиторы протонной помпы в лечении астмы у детей?

🔍 2. Обзоры диагностической точности (Diagnostic accuracy reviews)
➡️ Насколько точен диагностический тест по сравнению с эталоном ("золотым стандартом").
📌 Пример: Насколько точно прик-тесты выявляют аллергию на арахис у детей по сравнению с провокационными пробами (OFC)?

📊 3. Обзоры по распространённости (Prevalence reviews)
➡️ Насколько часто встречается состояние в популяции.
📌 Пример: Частота долгосрочных симптомов после COVID-19 у детей (long COVID)?

🧠 4. Обзоры по прогностическим факторам (Prognostic factor reviews)
➡️ Какие факторы связаны с развитием исхода в будущем.
📌 Пример: Какие факторы ассоциированы с тяжёлым течением COVID-19 у беременных?

📖 5. Качественные обзоры (Qualitative reviews)
➡️ Восприятие, переживания, барьеры, отношение — на основе интервью и фокус-групп.
📌 Пример: Какие барьеры и мотивы существуют у пожилых людей в принятии вакцинации от COVID-19?

🗺 6. Скопинг-обзоры (Scoping reviews)
➡️ Какие исследования уже есть по теме, какие методы используются, какие пробелы существуют. Подходят для широких, плохо структурированных областей.
📌 Пример: Какие исходы используются в клинических исследованиях хронической крапивницы?
На самом деле это не совсем systematic review, а отдельный вид работы, который, например не регистрируется на PROSPERO, но я его всё-таки упомяну. Читайте о разнице между systematic и scoping review в статье Munn Z et al. BMC Med Res Methodol. 2018 Nov 19;18(1):143 (кстати, это один из самых читаемых методологических гайд-обзоров в BMC 😊)

Это лишь примеры, для того, чтобы вам было проще предложить свои!

🧭 Не знаете, с чего начать? Есть подсказка!
📖 Если хочется понять, какие вообще бывают типы обзоров, и какой лучше подойдёт под вашу идею — очень рекомендую статью Munn Z et al. BMC Med Res Methodol. 2018 Jan 10;18(1):5.

Не могу также не порекомендовать бесплатный гайд от Kurinchi Gurusamy (обложка на картинке к этому посту)

🗳 Напишите свою идею в комментариях:
“А может, сделаем систематический обзор по...” и сформулировать PICO
Можно просто набросок, тему, вопрос, гипотезу — я помогу всё облечь в форму и уточнить ☺️

Каждый день мы с вами будем планировать кусочек процесса, а в конце недели мы подведём итог — как бы мог выглядеть структурированный план систематического обзора по придуманной вами теме.

#УголокМедНауки #Systematicreview #СистематическийОбзор #EBM #Методология #PRISMA #PICO #PROSPERO #НаукаВместе #НаучноеПланирование

🔬Воскресные обсуждения новостей через призму науки

ADHD и TikTok: когда миллионы просмотров не гарантируют правды

Сегодня хочу поговорить о серьёзной теме, которая касается и научной ответственности, и психического здоровья, обсудив результаты исследования, которое попало в заголовки многих новостных агентств (напр. New York Times).

📱 Мы всё чаще слышим о синдроме дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ, англ. ADHD) не из кабинета специалиста, а из TikTok...

Но что на самом деле стоит за популярными видео с хэштегом #ADHD?

🔍 Что показало исследование?
📄 В марте 2025 года в PLOS ONE вышло исследование Karasavva и соавт., в котором учёные из University of British Columbia изучили 100 самых популярных видео TikTok с хэштегом #ADHD. Они собрали почти полмиллиарда просмотров. И вот что выяснилось:

✔️Только 48,7% утверждений о симптомах соответствовали критериям DSM-5
✔️95% видео не включали оговорок, что симптомы могут не относиться ко всем людям с СДВГ
✔️Более 68% ложных утверждений описывали то, что лучше объясняется как нормальные человеческие переживания, а не как психопатология
✔️Более половины авторов продавали товары или просили донаты, а профессиональную квалификацию указывали единицы

📈 Как это влияет на восприятие СДВГ у молодёжи?
Вторая часть исследования включала 843 студентов (18–25 лет), с разными статусами: без диагноза, с самодиагностикой и с подтверждённым диагнозом ADHD.

Выяснилось что:
✔️Чем чаще человек смотрит #ADHD TikTok — тем выше его оценка достоверности этого контента
✔️Частый просмотр связан с завышенной оценкой распространённости СДВГ в обществе (в среднем — 33%, при реальной оценке 3–7%)
✔️Просмотр 10 видео TikTok повышал уверенность у самодиагностов, что у них есть СДВГ. У участников без диагноза — снижал уверенность, что у них его нет
✔️После просмотра объяснения от психолога уверенность частично восстанавливалась, но только у тех, у кого СДВГ не было

📱 Почему это происходит?
🔹 TikTok показывает то, что хочется видеть: алгоритмы усиливают эффект “эхо-камеры” и подтверждения собственных убеждений
🔹 Формат коротких видео не даёт места для нюансов: зритель запоминает яркое, личное, эмоциональное
🔹 Многие авторы действуют из лучших побуждений, но недостаток проверенной информации и общих оговорок искажает восприятие

🎭 TikTok — это зло? Нет. Но…
Исследователи подчёркивают:
🔹 TikTok даёт чувство поддержки и принадлежности, особенно женщинам и молодым людям, ранее игнорируемым системой
🔹 Он помогает снять стигму и подтолкнуть к обращению за помощью
❗️ Но он не должен быть заменой диагностике и научно обоснованному лечению

На самом деле подобные исследования уже проводились в прошлом (напр. Yeung A et al., Can J Psychiatry. 2022 Dec;67(12):899-906) и пришли к аналогичным выводам...

🛡 Что можно сделать?
✔️ Психологам и врачам — слушать и не обесценивать, но при этом объяснять научно-обоснованно и включать эмпатию
✔️ Пациентам — искать подтверждение своих ощущений у профессионалов, не ограничиваться TikTok
✔️ Всем нам — развивать критическое мышление и уважение к профессиональному знанию

💬 А как вы относитесь к медицинской информации в TikTok? Считаете ли вы, что там можно найти пользу — или это зона повышенного риска? Давайте обсудим вместе! 👇

#УголокМедНауки #СДВГ #ADHD #TikTok #Дезинформация #ПсихическоеЗдоровье #Самодиагностика #EBM #ДоказательнаяМедицина #ВоскресныеНовости

📊 Индекс Хирша ≠ ценность учёного

🧠 Наука — не гонка за цифрами

Но людям нужно на что-то ориентироваться, потому-что мы живём в мире сравнения себя с другими.
В академическом мире, особенно в некоторых странах, есть свои "индикаторы" и стереотипы: чем выше индекс Хирша (h-index), тем "успешнее" учёный.

Именно этим числом часто пытаются измерить вклад, качество и даже "вес" человека в науке.

Как человек с достаточно высоким индексом Хирша и цитируемостью (Google Scholar, Stanford/Elsevier's Top 2% Scientist Rankings), я считаю себя вправе критиковать его, потому-что понимаю, как работают эти метрики — и почему они не всегда отражают реальную ценность научной работы.

🔍 Что такое индекс Хирша?
Индекс Хирша (h-index) = количество публикаций, процитированных не менее чем h раз каждая
Пример: если у вас 15 статей, и каждая из них процитирована ≥15 раз → h = 15

📌 Звучит казалось бы, как неплохой показатель, но…

⚠️ Почему нельзя судить о научной ценности только по h-index и цитируемости?

1️⃣ Тематика влияет на цитируемость
Некоторые темы "на слуху" (COVID-19, онкология, big data), а другие — нишевые. Это влияет на цитируемость, но не на научную глубину

2️⃣ Объём и команда ≠ вклад
В больших консорциумах все получают одинаковые баллы к индексу, но вклад может отличаться многократно

3️⃣ Цитируют ≠ соглашаются
Можно быть процитированным за ошибку или спорную гипотезу - h-index этого не различает

4️⃣ Наука — это не только публикации
Менторство, рецензирование, методологическая работа, развитие дисциплины — всё это не попадает в метрики, но имеет колоссальное значение

5️⃣ Метрики можно "оптимизировать"
Salami slicing, «взаимные цитирования», публикации в «своих» журналах — всё это увеличивает индекс, но не обязательно продвигает науку.

6️⃣ Индекс Хирша не любит молодость
Даже если два исследователя одинаково талантливы, у старшего почти всегда выше h-index — просто потому что:
- он публикуется дольше
- его статьи успели набрать цитирования
- он чаще входит в авторские коллективы

📌 Это делает h-index нечувствительным к "карьерному возрасту". Поэтому важно смотреть на показатели в контексте:
🔹 сколько лет прошло с начала активной научной деятельности?
🔹 в какой области работает учёный?
🔹 какие роли он/она выполняет (лидер проекта, методолог, статистик и т.д.)?

💬 Что делать?
Это конечно сложный вопрос, на который нет однозначного ответа ☺️
🔹 Да, цитируемость важна, и h-index может быть полезным ориентиром
🔹 Но нельзя превращать его в единственный критерий научной состоятельности
🔹 Наука — это не только цифры. Это вопросы, которые мы поднимаем, идеи, которые передаём, люди, которых мы учим
🔹 Статьи — это не самоцель, а просто прекрасный способ поделиться своими результатами с миром, в надежде, что они на что-то повлияют

Поэтому — оценивайте не только по метрике, а по смыслу, по классным и успешным завершенным проектам 😊

А что вы думаете об индексе Хирша и цитируемости? Насколько они адекватно отражают вклад в науку? 🙃

#УголокМедНауки #ИндексХирша #Наукометрия #Цитируемость #АкадемическаяКарьера #НаучнаяЭтика #EBM #Методология #КакПонятьНауку

🧠 Real-World Evidence vs. Clinical Trials: союз или противостояние?

🔍 Когда данные из реальной жизни становятся основанием для регуляторных решений

Как вы все знаете, рандомизированные клинические испытания (РКИ, RCT) — это «золотой стандарт» доказательной медицины.
Но у РКИ есть ограничения:
📌 включают только определённые группы пациентов
📌 проводятся в контролируемых условиях
📌 не отражают повседневную практику

Именно тут в дело вступают RWD (Real-World Data) и RWE (Real-World Evidence).

RWD — это данные из реальной клинической практики: электронные медкарты, регистры, страховые базы.
RWE — это научные выводы, доказательная база, полученная при анализе этих данных.
Сегодня RWE активно используют FDA, EMA, NCCN и другие регуляторы — особенно при оценке редких состояний, онкологических препаратов и в экстренных ситуациях.

📍 Примеры RWE в действии
🦠 COVID-19: эффективность вакцин
📖 Источник: Dagan et al., NEJM 2021
📍 Данные из Clalit Health Services (Израиль) — >1,1 млн человек
📌 Подтвердили эффективность вакцины Pfizer в «реальных» условиях:
92% защита от инфицирования
87% от госпитализации
92% от тяжёлого течения
➡️ Использовано для принятия решений о бустерах и приоритетных группах вакцинации

🧬 Онкология: таргетная терапия off-label
�� Источник: Singal et al., JAMA 2019
📍 База данных Flatiron Health: данные из EHR + генетические профили опухолей
📌 Позволила оценить эффективность терапии при редких мутациях (например, EGFR, ALK, ROS1) у пациентов с немелкоклеточным раком лёгких вне РКИ
➡️ Использовалась для обновления рекомендаций NCCN по off-label использованию препаратов

🧪 Фармаконадзор: риск рака мочевого пузыря
📖 Источник: Lewis et al., JAMA 2015
📍 Данные из Kaiser Permanente (>190 тыс. человек с диабетом)
📌 RWE показали потенциальную связь между применением пиоглитазона и раком мочевого пузыря
➡️ Это привело к предупреждениям FDA и EMA и изменению практики назначения препарата

🤝 RCT и RWE — не конкуренты, а союзники
РКИ дают внутреннюю достоверность
RWE показывает, как терапия работает в реальной жизни
Вместе они формируют устойчивую основу для клинических решений

📌 Таким образом
✔️ RWE помогает понять, как лечение работает у реальных пациентов
✔️ Это особенно важно в онкологии, фармаконадзоре, редких заболеваниях и при эпидемиях и пандемиях
✔️ Всё больше регуляторов официально признают роль RWE в принятии решений

❓ А в каких областях медицины, на ваш взгляд, особенно не хватает данных из реальной жизни? 🤔👇

P.S. Картинка из статьи Snyder JM et al. Curr Oncol Rep. 2020 Apr 16;22(5):45.

#УголокМедНауки #RealWorldEvidence #RWE #RWD #ДоказательнаяМедицина #FDA #Методология #EBM #БольшиеДанные #КакПонятьНауку

Использование AI в научной работе и говорить ли об этом в публикациях? 🤖📚

Искусственный интеллект (AI) становится незаменимым помощником в научных исследованиях, помогая анализировать данные, улучшать текст и структурировать информацию. И мы понимаем, что его использование будет становиться только более и более активным. Однако, его использование требует ответственности, а заявление об использовании AI должно быть максимально прозрачным.

Полезные AI-инструменты для исследователей ☺️👨🏽‍💻👩‍🔬
🔍 Поиск и анализ литературы
📌 SciSpace – анализирует научные статьи, отвечает на вопросы по содержанию
📌 Elicit – помогает находить релевантные публикации и извлекать ключевые данные
📌 Research Rabbit – визуализирует связи между научными статьями
📌 SciteAI – оценивает надежность научных публикаций, анализируя цитирования и контекст ссылок, может быстро предоставить список актуальной литературы по вопросу

✍️ Генерация и улучшение текста
📌 ChatGPT – помогает структурировать текст и редактировать стиль, обсуждать различные темы и получать ответы на вопросы
📌 Thesis AI – ассистент для написания диссертаций и статей
📌 Thesify – подбирает синонимы и улучшает научный стиль
📌 Grammarly / Trinka AI / Writefull – проверка грамматики и стиля в академических текстах

📊 Анализ данных и кодирование
📌 JASP, ChatGPT (Python-код) – обработка данных, статистический анализ

🎨 Создание визуализаций
📌 BioRender – профессиональные научные иллюстрации
📌 DALL·E 3, MidJourney – генерация изображений с помощью AI
📌 Mind the Graph – удобный инструмент для создания инфографики и графических абстрактов

❓Как правильно упоминать использование AI?
Я настоятельно рекомендую проверять author guidelines конкретного журнала перед подачей статьи.
На сегодняшний день применение AI при написании научных статей остается предметом жарких дискуссий.
Общая рекомендация заключается в том, что AI не может быть автором статьи, но его вклад и использование должно быть четко указаны!

Примеры AI acknowledgment statements:

✅ Обычно встречающийся statement для статьи:

"During the preparation of this work, the authors used ChatGPT to improve the grammatical structure and readability. After using this tool, the authors reviewed and edited the content as needed and take full responsibility for the content of the publication."

✅ Указание генерации текста и идей:

"The authors used Thesis AI to assist with structuring the manuscript. The final content was reviewed and revised by the authors to ensure accuracy and originality."

✅ Для поиска литературы и анализа данных:

"SciSpace and Elicit were used to facilitate literature search and summarisation. The selection and interpretation of sources were conducted independently by the authors."

✅ Для визуализации данных:

"Figures in this manuscript were created using Mind the Graph and BioRender. The authors take full responsibility for the accuracy and interpretation of the visual materials."

Этические моменты
⚠️ AI может генерировать ошибки – всегда проверяйте вручную!
⚠️ Фабрикация данных при помощи AI недопустима!
⚠️ AI-редакторы – это помощник, но не замена научному мышлению

💬 А как ты используешь AI в своей научной работе? ☺️ Делись своим опытом в комментариях! ⬇️

#УголокМедНауки #AIвНауке #AI #ИскусственныйИнтеллект #НаучныеИсследования #ChatGPT #SciSpace #ThesisAI #Elicit #Grammarly #TrinkaAI #JASP #BioRender #MindTheGraph #НаучныеСтатьи #DataScience #OpenScience #ResearchTools

🔬 Исходы в клинических исследованиях: почему они важны?
Когда мы оцениваем эффективность лечения, важно понимать, что в рамках исследования оценивают некие параметры в качестве "конечной точки". Какие именно исходы (outcomes) измеряют учёные? Как их выбирают?

📌 Исход (endpoint, outcome) – это параметр, который исследователи используют для оценки эффективности лечения или его безопасности.
Но не все исходы одинаково полезны. Разные исследования могут использовать разные исходы, что мешает сравнивать результаты и формировать клинические рекомендации.

💡 Пример проблемы:

В исследованиях лечения астмы один учёный оценивает частоту приступов, а другой – качество жизни пациентов.
Как их результаты можно объединить в систематическом обзоре или метаанализе?

📌 Какие бывают исходы в клинических исследованиях?
🔹 Первичные (Primary outcomes)
✔️ Главный показатель, по которому оценивают эффективность лечения
✔️ Например, в исследовании лекарства от гипертонии первичным исходом может быть изменение артериального давления

🔹 Вторичные (Secondary outcomes)
✔️ Дополнительные показатели, которые дают более полную картину
✔️ Например, при изучении гипертонии можно измерять частоту инфарктов или побочные эффекты

🔹 Суррогатные (Surrogate outcomes)
✔️ Биомаркеры, которые предположительно связаны с клиническими исходами
✔️ Проблема: зачастую улучшение суррогатных показателей НЕ означает реальную, ощутимую, пользу для пациента

📌 Пример ошибки с суррогатными исходами:
Фавипиравир – это противовирусный препарат, изучавшийся в исследованиях по лечению COVID-19. В систематическом обзоре и метаанализе (Hung et al., 2022) авторы оценивали его эффективность и безопасность по нескольким параметрам.
✔️ Скорость элиминации вируса
✔️ Снижение температуры
✔️ Рентгенологическое улучшение состояния лёгких
✔️ Клиническое улучшение
✔️ Длительность госпитализации
✔️ Смертность

⚠️ Где проблема с суррогатными исходами?
🚨 Важно понимать: скорость элиминации вируса или снижение температуры – это не то же самое, что снижение смертности или улучшение долгосрочных клинических исходов. Пациенты, получавшие фавипиравир, быстрее избавлялись от вируса, также раньше "спадала" температура, НО смертность в группах фавипиравира и стандартного лечения НЕ различалась.

💡 Что это значит?
✔️Быстрое очищение организма от вируса не всегда приводит к улучшению клинических исходов
✔️Клиническое выздоровление и снижение смертности – более значимые конечные точки, чем просто лабораторные показатели

⚖️ Почему важно стандартизировать исходы?
🚨 Гетерогенность исходов и способов их оценки – одна из основных проблем современных исследований
🔹 Разные исследования по одной и той же теме могут использовать разные критерии эффективности
🔹 Это мешает проводить метаанализы и формировать доказательную базу

Если в каждом исследовании измеряют разные параметры, объединить их результаты сложно или невозможно.
👉 Чтобы решить эту проблему, разрабатываются Core Outcome Sets (COS) – стандартизированные списки ключевых исходов, которые должны включаться во все исследования по данной теме. Разработка COS помогает сделать результаты исследований более сопоставимыми и улучшить клинические рекомендации.

📌 Примеры COS:
🔹Eczema
🔹Post-covid-19 condition
🔹Rheumatology

Если все исследования используют одни и те же исходы, их результаты можно объединять и анализировать 😊

🌍 COMET (Core Outcome Measures in Effectiveness Trials) Initiative – это глобальная инициатива, которая помогает исследователям разрабатывать и внедрять Core Outcome Sets

📢 Вывод
✔️ Выбор исходов – критически важный этап в клинических исследованиях
✔️ Использование Core Outcome Sets делает исследования более сравнимыми и полезными для клинической практики
✔️ COMET Initiative помогает внедрять COS, чтобы улучшить доказательную медицину

💬 Как думаете, в каких ещё областях медицины не хватает стандартизации исходов ? Давайте обсудим! ☺️

#УголокМедНауки #CoreOutcomeSet #COMET #КлиническиеИсследования #Методология #EBM #МетаАнализ #СтандартизацияДанных

🌍 Rapid Medicine – новости медицины, которые всегда под рукой!

Друзья, хочу поделиться с вами классной находкой, о которой не знал, оказывается Medach, который все вы и без меня прекрасно знаете 😁 запустил Rapid Medicine. Это новостной агрегатор, где быстро и понятно рассказывают о самом важном в мире медицины: свежие исследования, изменения в клинических рекомендациях, научные открытия и многое другое.

Мне нравится, что всё подаётся оперативно, без лишней воды, но с фокусом на действительно значимые события. Если вам, как и мне, хочется быть в курсе происходящего глобально в медицине, очень рекомендую заглянуть!

🔗 https://t.me/rapid_medicine

🔍 Методология исследований - cистематическая ошибка выжившего (survival bias)

В медицинских исследованиях, да и в жизни в целом, мы часто сталкиваемся с ситуацией, когда наши выводы оказываются искажёнными. Одной из причин этого является систематическая ошибка (bias) – склонность анализировать данные или делать выводы не объективно, а с предвзятостью, зависящей от метода сбора информации.

📌 Почему это важно?
Bias может привести к неправильным выводам: если информация собрана не полностью или рассматривается однобоко, это может исказить реальную картину.

Один из самых известных примеров bias – cистематическая ошибка выжившего (survival bias). Давайте разберёмся, как оно работает.

📜 История времён Второй мировой войны: броня нужна не там, где кажется...
Во время Второй мировой войны командование американских и британских ВВС столкнулось с важной задачей: уменьшить потери боевой авиации. Требовалось понять, какие части самолёта нужно усилить бронёй, чтобы повысить его выживаемость в бою.

Для решения этой задачи привлекли математика Abraham Wald, который применил статистический анализ.

✔️ Вальд изучил самолёты, вернувшиеся с боевых вылетов, и отметил, что пробоины чаще всего встречались на крыльях, фюзеляже и хвосте
✔️ Казалось логичным укрепить именно эти зоны, ведь именно там самолёты чаще всего получали повреждения

Однако Вальд взглянул на проблему иначе:

🧐 А что с самолётами, которые НЕ вернулись?

Эти самолёты не смогли вернуться, потому что попадания пришлись на по-настоящему критически важные зоны, которые Вальд практически не видел на уцелевших самолётах.

📌 Истинный вывод: укреплять нужно не те участки, где было больше всего пробоин, а те, где их почти не было. Ведь именно эти попадания приводили к гибели самолёта.

💡 Этот случай стал классическим примером survival bias – ошибки анализа только "выживших" данных.

🏥 Как survival bias проявляется в медицине и не только?
🔹 Исследования долголетия
"Люди, дожившие до 100 лет, всю жизнь курили сигары и пили виски. Значит, это не так вредно?"
✔️ Проблема: мы видим только тех, кто дожил до преклонного возраста, но не учитываем тех, кто умер раньше из-за вредных привычек.

🔹 Миф о "миллиардерах без высшего образования"
"Марк Цукерберг, Билл Гейтс и Стив Джобс бросили университет – значит, образование не нужно для успеха!"
✔️ Проблема: мы видим только тех, кто добился успеха, но не учитываем тысячи стартаперов, не окончивших вуз и оставшихся без карьеры.

🔹 Учёные изучают новый метод лечения тяжёлой формы рака
После нескольких лет наблюдений они замечают, что пациенты, прошедшие полное лечение, живут в среднем дольше, чем те, кто его не прошёл.
📌 Вывод на первый взгляд: лечение эффективно, ведь пациенты, получившие его, живут дольше.

Но давайте посмотрим внимательнее:
✔️ Что упущено?
Мы анализируем только тех, кто завершил лечение. Но ведь есть пациенты, которым терапия не подошла, и они не смогли её закончить (например, из-за тяжёлых побочных эффектов или быстрого прогрессирования болезни).
✔️ Как это влияет на выводы?
Если исключить из анализа пациентов, которые не смогли пройти лечение, можно завысить его эффективность. Ведь самые тяжёлые случаи просто "исчезли" из выборки.
✔️ Подход к анализу
Чтобы избежать survival bias, нужно учитывать ВСЕХ пациентов, включая тех, кто не смог пройти лечение до конца.

🔎 Как избежать ошибки выжившего?
🔹 Анализировать всю выборку, а не только "успешные" случаи.
🔹 Обращать внимание на критерии включения и исключения в исследованиях.
🔹 Всегда задавать вопрос: кто не попал в анализ и почему?

📌 Вывод
Мы склонны замечать только те примеры, которые находятся на виду. Однако без учёта "невидимых" данных можно прийти к ошибочным выводам.

💬 Бывали ли у вас случаи, когда survival bias приводил к неожиданным выводам? Будет интересно обсудить!

Пара примеров ☺️
Anderson CD et al. Circ Cardiovasc Genet. 2011 Apr;4(2):188-96
Vansteelandt S et al. Biostatistics. 2018 Oct 1;19(4):426-443

#УголокМедНауки #Методология #Bias #СистематическаяОшибка #SurvivalBias #МедицинскаяСтатистика #EBM

Продолжаем говорить о видах исследований в медицине

🔍 5. Cистематический обзор (Systematic Review) - синтезируем доказательную базу

В мире публикуются тысячи медицинских исследований каждый год. Как врачам, учёным и организаторам разобраться, что действительно работает? 🤔

📢 Систематический обзор – это метод исследования, который обобщает все имеющиеся в мире данные и даёт ответ на определённый вопрос с применением строгих, воспроизводимых методов.

🔹 Он помогает найти и проанализировать всю доступную информацию, снижая предвзятость
🔹 Позволяет оценить, насколько надёжна доказательная база и какие biases есть в исследованиях, включенных в систематический обзор
🔹 Может включать метаанализ (это не обязательное условие) – статистическое объединение данных нескольких исследований

📌 Пример:
Допустим, выходит новое лекарство от астмы. Одно исследование говорит, что оно эффективно, другое – что нет. Как разобраться? Систематический обзор объединит данные всех исследований по теме, оценит потенциальные biases и сделает выводы.

📊 Какие бывают виды систематических обзоров?
Систематические обзоры могут отвечать на разные вопросы, например:

🔹 Об эффективности (Intervention Reviews)
👉 Например: Предотвращает ли атопический дерматит и пищевую аллергию применение эмолиентов у малышей?
✔️ Такие обзоры чаще всего оценивают эффективность лечения по данным РКИ (RCT)

🔹 О распространённости и заболеваемости (Prevalence Reviews)
�� Например: Какова частота пищевой аллергии в Европе?
✔️ Используют эпидемиологические исследования

🔹 О диагностической точности (Diagnostic Accuracy Reviews)
👉 Например: Насколько точны различные методы в диагностике пищевой аллергии?
✔️ Помогают понять, насколько чувствителен и специфичен тест

🔹 О факторах риска и прогностических факторах (Prognostic Reviews)
👉 Например: Прогностические факторы, связанные с летальностью у пациентов, получающих ЭКМО при COVID-19
✔️ Такие обзоры важны для предсказания исходов болезни

🔹 Синтез данных качественных исследований (Qualitative Reviews)
👉 Например: Субъективный опыт и значение бреда при психозе
✔️ Изучают переживания, взгляды, убеждения и социальный контекст

📌 Важно: Разные обзоры требуют разных методов оценки risk of bias (RoB 2.0, ROBINS-I, QUADAS-2 и др.) и certainty of evidence.

📢 Как систематические обзоры помогают в клинических рекомендациях?
🔹 Они информируют и формируют основу для клинических рекомендаций
✔️ Так если данные показывают, что лечение эффективно, оно включается в гайдлайны
✔️ Если доказательств недостаточно, рекомендации остаются слабыми
🔹 Они помогают обновлять рекомендации
✔️ По мере появления новых исследований систематические обзоры пересматриваются, а рекомендации меняются

📌 Пример:
Ранее считалось, что детям с риском аллергии нужно избегать арахиса. Однако систематические обзоры показали, что раннее введение арахиса снижает риск аллергии. Теперь это включено в международные рекомендации.

📚 БАЗОВЫЕ ГАЙДЫ И РУКОВОДСТВА
🔹 PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses)
✔️ Главный стандарт для отчетности систематических обзоров
✔️ Включает чек-лист PRISMA и схему отбора исследований
🔹 PROSPERO (International Prospective Register of Systematic Reviews)
✔️ Реестр для регистрации протоколов систематических обзоров
🔹 Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions
✔️ Полное руководство по проведению систематических обзоров и метаанализов
🔹 JBI Manual for Evidence Synthesis
✔️ Руководство от Joanna Briggs Institute (JBI), полезное не только для систематических, но и для скопинг-обзоров
✔️ Чёткие инструкции по извлечению данных, критической оценке и синтезу

📢 Вывод: Систематические обзоры – это фундамент доказательной медицины. Они помогают принимать взвешенные решения, разрабатывать клинические рекомендации и находить оптимальные стратегии лечения.

💬 А вы когда-нибудь проводили систематические обзоры? Если нет, хотели бы вы это сделать и что вам было бы полезно ☺️

#УголокМедНауки #Методология #ТипыИсследований #СистематическийОбзор #МетаАнализ #EBM #Публикация

🔬📢 Новость недели через призму науки

На этой неделе агентство Reuters сообщило, что Центры по контролю и профилактике заболеваний США (CDC) планируют крупное исследование возможной связи между вакцинацией и аутизмом. Это сомнительное решение, вызывало тревогу среди научного сообщества, так как ранее, многочисленные крупные систематические обзоры и популяционные когортные исследования не выявили никакой связи между вакциной MMR (корь-краснуха-паротит) и расстройствами аутистического спектра (ASD).

Что произошло?
Инициатива CDC возникла в контексте крупной вспышки кори в США, охватившей более 200 случаев и приведшей к двум смертям в Техасе и Нью-Мексико. Эта вспышка связана с падением уровня вакцинации в некоторых районах США, чему способствуют антивакцинаторские настроения.

Дополнительный контекст — новая администрация президента Дональда Трампа и назначение Роберта Ф. Кеннеди-младшего министром здравоохранения (HHS), под чьим контролем находится CDC. Кеннеди известен своими неоднозначными взглядами на вакцинацию и годами высказывал сомнения относительно безопасности вакцин. В своем недавнем выступлении он призвал к проведению "прозрачного и беспристрастного исследования" вакцинации и аутизма, что и совпадает с объявлением нового исследования CDC.

Что говорит наука?
🔬 Крупное национальное когортное исследование (Hviid A et al. Ann Intern Med. 2019 Apr 16;170(8):513-520) в Дании, охватившее 657 461 ребенка, показало, что у детей, получивших MMR-вакцину, не наблюдается повышенного риска аутизма (aHR = 0.93, 95% CI: 0.85–1.02). Более того, не было выявлено никаких групп повышенного риска, включая детей с семейным анамнезом аутизма.

🔬 Систематический обзор и мета-анализ (Gidengil C et al. Vaccine. 2021 Jun 23;39(28):3696-3716), включавший 338 исследований, пришел к тому же выводу: нет доказательств связи между MMR и аутизмом.

🔬 А систематический обзор Cochrane (Di Pietrantonj C et al. Cochrane Database Syst Rev. 2021 Nov 22;11(11):CD004407), объединивший данные более 23 миллионов детей, также не нашел никакой связи между вакцинацией и аутизмом. Исследование подтверждает безопасность вакцины MMR, указывая лишь на редкие, но ожидаемые побочные эффекты, такие как фебрильные судороги​.

Таким образом, решение CDC изучать "возможную связь" между вакцинацией и аутизмом достаточно сомнительно и представляет собой опасный прецедент, подрывающий доверие общества к вакцинации.

Почему это важно?
📉 Исследования, которые ставят под сомнение уже доказанные научные факты, могут усилить недоверие к вакцинации и привести к дальнейшему снижению охвата прививками. Это, в свою очередь, создает реальный риск новых вспышек смертельно опасных заболеваний, таких как корь.

📊 Принятие подобных решений на уровне национальных агентств может восприниматься как сигнал о существовании проблемы там, где её нет, что играет на руку анти-вакцинационному движению.

🔎 Текущая доказательная база говорит: нет связи между MMR и аутизмом. Кеннеди-младший и другие политики, влияющие на научные решения, рискуют ставить политику выше доказательной медицины.

Вывод
📢 Даже если 99% людей в соцсетях верят в миф, он не становится правдой. CDC принимает сомнительное решение тратя ресурсы на исследования, которые уже многократно проводились и давали четкие ответы. Вместо этого важно сосредоточиться на борьбе с реальной проблемой — падением уровня вакцинации и вспышками инфекционных заболеваний.

⚖️ Как вы считаете, когда научные вопросы становятся политическими, кто должен ставить точку – ученые или чиновники?

#УголокМедНауки #Вакцинация #MMR #Аутизм #CDC #Фактчек #Конспирология #ПолитикаИНаука #ФейкПротивФакта #Антиваксы

📌 Почему статистическая значимость ≠ клиническая значимость?

Недавний систематический обзор и метаанализ, опубликованный в JAMA Internal Medicine, изучал, какие методы лечения фибромиалгии реально уменьшают боль и улучшают качество жизни. В обзор вошли 224 исследования и почти 30 000 участников!

🔍 Что выяснили?
Некоторые терапии, например когнитивно-поведенческая терапия (КПТ), антидепрессанты и депрессанты ЦНС, статистически значимо уменьшали боль и улучшали качество жизни.

⚠️ Но вот в чем проблема...
Размер эффекта оказался слишком маленьким и не превышал минимально клинически значимое изменение (Minimum Clinically Important Change, MCIC или по-другому Minimal Clinically Important Difference, MCID)! 🤯

📌 MCIC – это минимальный порог изменения показателя, при котором пациент реально чувствует улучшение.

📉 Как оценивали MCIC?
🔹 Для боли: 2 балла на 11-балльной шкале
🔹 Для качества жизни: 14 баллов на 101-балльной шкале

❌ Что оказалось в реальности?
✔️ КПТ уменьшала боль всего на 0.9 балла
✔️ Антидепрессанты уменьшали боль на 0.5 балла и улучшали качество жизни на 6.8 баллов
✔️ ЦНС-депрессанты давали немного больший эффект, но все равно не превышали MCIC

💡 Вывод:
Просто наличие статистически значимого эффекта не означает, что пациент почувствует разницу! 🎯

📌 Клинические исследования должны учитывать не только p-values, но и то, насколько изменения значимы для пациентов.

📖 Источник: Mascarenhas RO et al. JAMA Intern Med. 2021 Jan 1;181(1):104-112.

❓ Как думаешь, в каких еще областях медицины MCIC меняет наше восприятие доказательств? 🤔👇

#УголокМедНауки #Методология #ДоказательнаяМедицина #наука #EBM #научныеисследования #фибромиалгия #боль #метаанализ #систематическийобзор #MCID #MCIC

Пишем научную статью - Введение (Background) 📖✍️

Когда вы пишите статью, представляйте, что вы рассказываете историю. Введение (background, introduction) – это первое, что читает рецензент, редактор и наши коллеги, врачи и исследователи.

Оно задает тон всей статье и должно четко объяснить:
✔️ Почему эта тема важна?
✔️ Что уже известно по вопросу?
✔️ Какие пробелы остаются в исследованиях?
✔️ Как ваше исследование поможет восполнить эти пробелы?

🔹 Структура хорошего введения
🟢 1. Начало: Актуальность проблемы
➡️ Начните с широкой перспективы: почему эта тема важна не только для науки, но и для общества, пациентов или клинической практики.
📌 Пример:
"Анафилаксия – это потенциально жизнеугрожающая аллергическая реакция, и за последние десятилетия число госпитализаций по этой причине заметно увеличилось. Однако, несмотря на растущую озабоченность, остается неясным, привело ли это к изменению уровня смертности."

🟢 2. Что уже известно?
➡️ Здесь важно показать, какие исследования уже проводились, какие данные существуют, но не перегружать введение лишними деталями.
📌 Пример:
"Ряд исследований продемонстрировали, что частота случаев анафилаксии увеличивается, особенно среди детей. Однако анализ смертности, связанной с анафилаксией, проводился только на ограниченных выборках, и результаты остаются противоречивыми."

🟢 3. Где пробел? (Что остается неизвестным?)
➡️ Укажите, чего именно не хватает в существующих данных, какую проблему еще не решили.
📌 Пример:
"До сих пор неясно, какие возрастные группы наиболее подвержены риску смертельных исходов и как факторы, такие как доступность эпинефрина и изменения в клинических протоколах, влияют на долгосрочную динамику летальности при анафилаксии."

🟢 4. Цель исследования
➡️ Логичное завершение введения: в последнем параграфе объясните, что именно вы сделали в исследовании, чтобы закрыть пробел.
📌 Пример:
"В данном исследовании мы проанализировали тенденции госпитализаций и смертности от анафилаксии в Великобритании за последние 20 лет, чтобы лучше понять, какие возрастные группы наиболее уязвимы и какие изменения произошли в выживаемости."

🔍 Как это выглядит в реальных научных статьях?
📄 Baseggio Conrado et al. (2021, BMJ): Анафилаксия в Великобритании
✔️ Проблема: Растет число госпитализаций из-за анафилаксии, но как это влияет на смертность – неизвестно
✔️ Что известно: В предыдущих исследованиях рассматривались госпитализации, но долгосрочных данных по смертности не было
✔️ Пробел: Требуется анализ за более длительный период с учетом возрастных групп
✔️ Цель: Оценить тенденции госпитализаций и смертности за 20 лет

📄 Cheung & Petrou et al. (2023, BMJ): Маркетинг детских смесей
✔️ Проблема: Производители детского питания часто делают заявления о пользе смесей, которые могут вводить родителей в заблуждение.
✔️ Что известно: Некоторые страны запрещают такие заявления, но данных о реальном распространении таких маркетинговых практик недостаточно.
✔️ Пробел в знаниях: Насколько широко такие заявления используются, насколько они научно обоснованы.
✔️ Цель: Провести международное исследование маркетинговых заявлений в разных странах и их научного обоснования.

💡 Мысли относительно написания хорошего введения
✅ Не перегружайте статистикой – 1–2 ключевых цифры достаточно, все остальные можно оставить для основного текста
✅ Избегайте длинных исторических отступлений – пожалуй не стоит начинать с Гиппократа 🙈 😊
✅ Каждое предложение должно вести к вашему исследовательскому вопросу – не уходите в сторону
✅ Ясность и лаконичность – введение не должно быть больше чем 3–4 абзаца

💬 А вы сталкивались с трудностями при написании введения? Какие приемы помогают вам? Давайте обсудим в комментариях! 👇

#УголокМедНауки #НаучнаяСтатья #НаучныйСтиль #МедицинскаяНаука #ДоказательнаяМедицина #АкадемическоеПисьмо #РецензируемыеСтатьи #Медицина #Аллергология #КлиническиеИсследования #ОбзорЛитературы #Публикация #Методология #Академия

🧠 Креативные исследования в медицине: когда важные открытия рядом

Часто кажется, что для значимого научного прорыва нужно заниматься генетикой, искать новые биомаркеры или использовать дорогостоящие технологии. Однако, иногда, ключ к важным открытиям — просто задать правильный вопрос и взглянуть на данные с нестандартной стороны.

📖 Именно так поступили Turner и коллеги в своем исследовании, опубликованного в 2008 году в New England Journal of Medicine. Они решили проверить, насколько объективна научная литература, когда речь идет об эффективности антидепрессантов.

🔍 Что они сделали?
Авторы взяли все клинические испытания антидепрессантов, зарегистрированные в FDA (Управлении по контролю за продуктами и лекарствами США), и сопоставили их с теми, что были опубликованы в научных журналах.

Идея проста, но гениальна: если эффективность антидепрессантов представлена честно, то публикации должны примерно совпадать с реальными данными FDA.

Результаты исследования стали шокирующим примером того, как публикационный процесс может искажать научную картину.

⚠️ Что обнаружили авторы?

🔹 Из 74 клинических испытаний антидепрессантов, зарегистрированных в FDA:
- 51% испытаний показали положительный эффект
- 49% испытаний не продемонстрировали значимого эффекта

🔹 Но в научной литературе картина была совершенно иной:
- 94% опубликованных исследований представляли антидепрессанты как эффективные!
- Только 1 исследование с положительным результатом не было опубликовано
- 22 исследования с негативными или сомнительными результатами вообще не публиковались
- Еще 11 исследований с негативными или сомнительными результатами были опубликованы в искаженном виде, чтобы они выглядели положительными

🔹 Как это повлияло на общую картину?
- В опубликованных работах средняя эффективность антидепрессантов была на 32% выше, чем в реальности
- В некоторых случаях эффект препарата завышался на 69%!

🤯 Почему это важно?
Когда врачи, ученые и пациенты читают научные статьи, они доверяют опубликованным данным. Если в литературе почти все исследования положительные, создается впечатление, что антидепрессанты работают прекрасно. Но если учесть все испытания, включая те, что не были опубликованы, картина становится гораздо менее радужной.

Это исследование показывает, как отбор публикаций (selective publication или publication bias) и изменение "подачи" результатов (outcome reporting bias) могут исказить восприятие эффективности лекарств.

🎯 Почему это гениально?
💡 Это исследование не требовало сложных технологий или открытия новых молекул. Вместо этого авторы взяли уже существующие данные, задали правильный вопрос и сравнили две реальности: ту, что представлена в научных публикациях, и ту, что существует в официальных отчетах.

📌 Вывод: иногда важные открытия лежат не в лаборатории, а прямо перед нашими глазами. Нужно лишь увидеть паттерн, задать смелый вопрос и проверить данные с неожиданной стороны.

🧐 Как думаешь, есть ли другие области медицины, где отбор публикаций может сильно искажать представление о реальности? Делись мыслями в комментариях!

�� Источник: Turner et al. Selective Publication of Antidepressant Trials and Its Influence on Apparent Efficacy, NEJM, 2008.

#УголокМедНауки #КреативныеИсследования #НаучныеФакты #КлиническиеИсследования #PublicationBias #ФармИндустрия #Антидепрессанты #КритическоеМышление #ИсторияНауки #МедицинскаяНаука

📢 Ассоциация ≠ Причинно-следственная связь: разбор на примере исследования о семаглутиде и риске NAION 📢

В научных статьях часто встречаются заголовки вроде «Препарат X удваивает риск заболевания Y». Однако это вовсе не означает, что X вызывает Y. Давайте разберёмся, почему статистическая ассоциация не всегда означает причинно-следственную связь, на примере свежего исследования, опубликованного в International Journal of Retina and Vitreous. 📖 Источник: Grauslund, J., Taha, A.A., Molander, L.D. et al. Once-weekly semaglutide doubles the five-year risk of nonarteritic anterior ischemic optic neuropathy in a Danish cohort of 424,152 persons with type 2 diabetes. Int J Retin Vitr 10, 97 (2024).

📊 О чём исследование?
Датские учёные проанализировали данные 424 152 пациентов с диабетом 2 типа и выяснили, что приём семаглутида (Ozempic®) ассоциируется с двукратным увеличением риска передней ишемической невропатии зрительного нерва (NAION) – редкого заболевания, которое может привести к стойкой потере зрения.

Значит ли это, что семаглутид вызвал NAION? Не факт.

🔎 Сильные стороны исследования
✅ Крупная когорта– исследование охватило всю популяцию пациентов с диабетом 2 типа в Дании, снижая риск систематической ошибки отбора (selection bias)
✅ Длительное наблюдение – пятилетний период достаточно хорош для выявления долгосрочных эффектов
✅ Данные из национальных регистров – использование проверенных медицинских баз снижает вероятность случайных ошибок
✅ Коррекция на распространенные конфаундеры (Adjustment for confounders) – учтены возраст, пол, уровень HbA1c, сердечно-сосудистые заболевания, использование инсулина и других препаратов и sensitivity analyses – исследование протестировало результаты в нескольких сценариях

⚠️ Объективные ограничения исследования
🔴 Неучтённые конфаундеры (Unmeasured confounding)
(Confounding bias)
Исследование не учитывало важные факторы риска NAION, такие как курение, артериальное давление, индекс массы тела (BMI). Возможно, пациенты, которым назначали семаглутид, уже имели более высокий риск NAION по другим причинам.

🔴 Ошибка классификации исхода (Outcome misclassification bias)
Исследование определяло случаи NAION по кодам медицинских реестров (ICD-10), но диагноз не подтверждался офтальмологическим осмотром. Возможны ложноположительные и ложноотрицательные диагнозы

🔴 Ошибка классификации воздействия (Exposure misclassification bias)
Исследователи считали пациента «экспонированным», если он получил рецепт на семаглутид, но неизвестно, принимал ли он препарат

🔴 Систематическая ошибка обнаружения (Detection bias)
Пациенты, принимающие семаглутид, чаще посещают врачей для контроля диабета, что может повышать вероятность диагностики NAION в этой группе

🔴 Так называемая "ошибка бессмертного времени" (Immortal time bias)
Некоторые пациенты начинали приём семаглутида спустя несколько лет после начала наблюдения, но до этого времени входили в "контрольную" группу, что искусственно занижало риск NAION среди неэкспонированных

📉 Выводы
Да, в исследовании найдена статистически значимая ассоциация: у пациентов, принимавших семаглутид, вероятность NAION была выше. Но это не значит, что препарат вызвал заболевание.

🔹 Ассоциация не доказывает причинно-следственную связь
🔹 Абсолютный риск остаётся низким - NAION встречается редко, даже среди пациентов, принимающих семаглутид
🔹 Другие факторы (например, диабетическая ретинопатия, гипертония, курение) могут играть большую роль в развитии NAION, чем сам препарат

Вне всяких сомнений данная работа представляет собой важный вклад в изучение возможных нежелательных эффектов семаглутида, но ее методологические ограничения требуют большой осторожности при интерпретации результатов. Прежде чем вносить изменения в свою клиническую практику или клинические рекомендации, необходимо намного больше данных.

📢 Итог: интерпретируйте научные данные правильно! Если в заголовке звучит «ассоциировано с» – это не значит «вызвано»

#МедицинскаяНаука #КритическоеМышление #Диабет #Семаглутид #Офтальмология #Статистика #НаучныйРазбор #Bias #МедицинскиеИсследования

St. Paul's Cathedral
St. Paul's Churchyard, City of London, London EC4M 8AD

Продолжаем говорить о видах исследований в медицине ☺️

📈 4. Поперечное исследование (cross-sectional study) – это фотография момента (прямо как эта фотография St. Paul's Cathedral) 🙃

🔍 Поперечные исследования дают «снимок» данных в один момент времени. Они не показывают, что причина, а что следствие, но помогают выявлять ассоциации и зачастую могут помогать оценить распространённость заболеваний.

💪 Преимущества:
✅ Быстрое и доступное исследование – можно сразу получить большую выборку 📊
✅ Подходит для изучения распространённости болезней и факторов риска
✅ Часто используется в общественном здравоохранении и эпидемиологии

🚧 Ограничения:
❌ Не доказывает причинно-следственную связь – мы видим связь, но не знаем, что причина, а что следствие
❌ Возможны ошибки отбора – если выборка не репрезентативна, результаты могут быть искажены
❌ Не учитывает динамику – например, у человека сегодня может быть нормальное давление, но оно могло быть высоким месяц назад

📌 Пример: Охват диагностики сердечно-сосудистых факторов риска в странах с низким и средним доходом
Что изучали? Как часто людям проверяют давление, уровень сахара и холестерина?
👥 Кого изучали? 994 185 взрослых из 57 стран.
🧪 Как проводили? Анализировали данные национальных опросов о том, проходили ли люди обследование на гипертонию, диабет и гиперхолестеринемию.

📊 Результат:
78,6% людей с высоким риском гипертонии проходили тестирование,
но только 44,9% с риском диабета и 39,7% с риском гиперхолестеринемии были обследованы.
Женщины и люди с высоким уровнем дохода чаще проходили тестирование, даже если им это не требовалось.

🔎 Вывод: Поперечные исследования помогают выявлять неравенство в доступе к медицине, но не объясняют, почему оно возникает. Мы видим ассоциацию, но не знаем, что причина, а что следствие.

�� Источник: Ochmann S. et al., Lancet Glob Health, 2023. DOI: 10.1016/S2214-109X(23)00280-2

#УголокМедНауки #Методология #ДоказательнаяМедицина #ТипыИсследований #КакПонятьНауку #Эпидемиология #ФакторыРиска #МедицинскаяСтатистика #ОбщественноеЗдравоохранение

Виды исследований на реальных примерах (Часть I)

🔍 Хотел разобрать самые основные виды дизайнов исследований, их преимущества и объективные ограничения, а также давайте посмотрим на примеры разных исследований 😊

🩺 1. Рандомизированное контролируемое исследование (РКИ), или randomized controlled trial (RCT) – доказываем причинно-следственную связь.
📌 Что это? Участников случайным (рандомным) образом делят на две группы: одна получает экспериментальное лечение, другая получает плацебо или общепринятую терапию.

РКИ это именно тот формат исследований, который доказывает причинно-следственную связь (‘causal relationship’, ‘causality’). Это чрезвычайно важный момент, потому-что РКИ это практически единственный вид оригинальных исследований когда вы можете говорить именно о влиянии) какого-либо фактора или лечения на исход (treatment led to improvement; intervention resulted in lower mortality, etc.).

💪 Преимущества:
✅ Лучший метод для доказательства причинности (минимизирует влияние сторонних факторов)
✅ Случайное распределение помогает избежать ошибок
🚧 Ограничения:
❌ Дорого и долго
❌ Не всегда можно провести в оптимальном варианте из-за этических ограничений (например, нельзя заставить людей курить ради эксперимента 😊)

📌 Пример: Лечение COVID-19: Дексаметазон и тяжёлое течение болезни (RECOVERY Trial)
Что изучали? Может ли дексаметазон снизить смертность у госпитализированных пациентов с COVID-19?
👥 Кого изучали? 6425 пациентов с подтверждённым COVID-19, получавших кислородную поддержку или ИВЛ.

🧪 Как проводили?
Одна группа получала стандартное лечение + дексаметазон (6 мг в день на 10 дней) 💊
Вторая группа получала только стандартное лечение 🚑
📊 Результат: Смертность среди пациентов на ИВЛ снизилась на 36% (относительное снижение риска, абсолютное — на 12%)
Смертность среди пациентов, нуждавшихся в кислороде, снизилась на 18%
Не было пользы для пациентов без дыхательной недостаточности
🔎 Вывод: Поскольку участников рандомизировали, можно сказать, что именно дексаметазон снижает смертность у тяжёлых пациентов с COVID-19.

📖 Источник: RECOVERY Collaborative Group. NEJM, 2021. DOI: 10.1056/NEJMoa2021436

🔍 2. Когортное исследование – наблюдаем за людьми
📌 Что это? Ученые следят за группой людей (когортой) в течение длительного времени, чтобы увидеть, какие заболевания у них разовьются.
💪 Преимущества:
✅ Хорошо подходит для изучения долгосрочных эффектов
✅ Полезно при редких воздействиях (например, влияние радиации)
🚧 Ограничения:
❌ Не доказывает причинно-следственную связь (всегда могут быть скрытые факторы), а лишь говорит об ассоциации
❌ Исследование может занять десятки лет и может быть очень дорогостоящим

📌 Пример: Исследование ISARIC WHO по COVID-19
Что изучали? Какие факторы влияют на смертность госпитализированных пациентов с COVID-19?
👥 Кого изучали? 20 133 пациентов из 208 больниц Великобритании.
🧪 Как проводили? Отслеживали клинические данные, коморбидности и исходы (выписка, смерть, интенсивная терапия).

📊 Результат: Смертность – 26%, риск выше у пожилых, мужчин и людей с хроническими болезнями. Ожирение, болезни сердца и почек повышали риск летального исхода.
🔎 Вывод: Когортные исследования не доказывают причинно-следственную связь, но помогают выявлять факторы риска. Они показывают ассоциации (association), которые могут нам дать очень важную информацию и помочь выявить тренды, которые могут определить целые направления исследований. Но не забывайте, пожалуйста, ассоциация это не причинно-следственная связь (association does not mean causation)! Всегда используйте правильную терминологию в своих статьях 😊

📖 Источник: Docherty A.B. et al., BMJ, 2020. DOI: 10.1136/bmj.m1985bmj.m1985.full.

#УголокМедНауки #Методология #ДоказательнаяМедицина #ТипыИсследований #КакПонятьНауку #Эпидемиология #COVID19 #ФакторыРиска #МедицинскаяСтатистика

🧐 3. Исследование «случай – контроль» – ищем причины в прошлом
📌 Что это? Сравнивают людей с заболеванием (случаи) и без него (контроль), чтобы выявить факторы риска в прошлом.
💪 Преимущества:
✅ Быстро и недорого
✅ Полезно при редких болезнях
🚧 Ограничения:
❌ Люди могут неточно помнить, что с ними было раньше (ошибка памяти, recall bias)
❌ Не доказывает причинно-следственную связь

📌 Пример: Уже ставшее легендарным и хрестоматийным исследование о раке лёгких и курении – Долл и Хилл
Что изучали? Может ли курение вызвать рак лёгких?
👥 Кого изучали? пациентов с раком лёгких («случаи») и здоровых людей («контроль»).
🧪 Как проводили? У всех участников спрашивали, курили ли они в прошлом.

📊 Результат: Оказалось, что среди больных раком лёгких было во много раз больше курильщиков, чем среди здоровых!

🔎 Вывод: Исследование показало сильную ассоциацию между курением и раком, но причинность подтвердили позже (когортные исследования + РКИ на животных). Еще раз акцентирую внимание на том, что такие исследования не позволяют установить причинно-следственную связь 😊

📖 Источник: Doll R, Hill AB. BMJ, 1950. DOI: 10.1136/bmj.2.4682.739

#УголокМедНауки #Методология #ДоказательнаяМедицина #ТипыИсследований #КакПонятьНауку #Эпидемиология #COVID19 #ФакторыРиска #МедицинскаяСтатистика

Полезные ресурсы для исследований – начинаем с EQUATOR Network

🔍 Планируете медицинское исследование? Хотите, чтобы оно было качественным и имело шанс на публикацию в хорошем международном журнале? Тогда вам нужен EQUATOR Network – главный навигатор по чек-листам и рекомендациям для научных публикаций.

📌 Что это?
EQUATOR (Enhancing the QUAlity and Transparency Of health Research) – это международная сеть, которая помогает исследователям, редакторам и рецензентам следовать лучшим стандартам при написании статей.

🔗 Чем полезен EQUATOR?
✅ Выбор правильного чек-листа – для разных типов исследований есть свои стандарты (CONSORT для randomized clinical trial, STROBE для наблюдательных исследований, PRISMA для систематических обзоров и т.д.).
✅ Готовые рекомендации – как правильно описывать методы, результаты и анализ.
✅ Упрощение публикации – соответствие чек-листам повышает шансы на принятие статьи в журнал.

📊 Пример
Проводите систематический обзор? Вам нужен PRISMA. Планируете диагностику? STARD. Исследуете прогноз? TRIPOD. Все эти инструменты – на сайте EQUATOR.

💡 Ссылка на ресурс: https://www.equator-network.org/

🎯 Вывод: Если хотите, чтобы ваше исследование было прозрачным, качественным и признанным, начните с EQUATOR. В следующих постах разберём, как использовать ключевые чек-листы на практике!

#УголокМедНауки #РесурсыДляИсследований #НаучнаяПубликация #ЧеклистыДляИсследований #EQUATOR #МедицинскаяНаука #Методология #Инструменты

Уголок медицинской науки 🩺📖

Меня зовут Даниил Мунблит, я профессор Сеченовского Университета и associate professor в King’s College London. Моя работа связана с медицинской наукой и исследованиями, этот путь привёл меня в исследования, крупные международные проекты и работу в ведущих консорциумах, включая работы в рамках деятельности ВОЗа, но чем дальше я двигаюсь, тем больше понимаю, как мало я знаю, и как много ещё предстоит узнать ☺️

Этот канал — место для тех, кому интересно, как устроены исследования в медицине, как их правильно проводить и как разбираться в потоке научных данных. Здесь я делюсь:

🔹 Методами исследований – что важно учитывать, чтобы данные были надёжными.
🔹 Разбором интересных публикаций – чтобы понимать не только выводы, но и их качество.
🔹 Полезными ресурсами – инструментами, которые помогают в подготовке и проведении медицинских исследований, а также их понимании.

Я мечтаю, чтобы как можно больше моих учеников, коллег и единомышленников нашли свой путь в науке и медицине — и чтобы этот путь был наполнен смыслом, интересом и радостью открытий. Если вам близки эти идеи – добро пожаловать в Уголок медицинской науки!

📎 Немного обо мне:
🔗 King’s College London
🔗 Imperial College London
🔗 Сеченовский Университет
🔗 Google Scholar
🔗 Публикации в PubMed