Ebm_base

😍 Уважаемые коллеги, добрый день. Спешим отчитаться по большой проделанной работе коллектива авторов: Бурлов Н.Н., Лобастов К.В., Макарова Д.Д., Марапов Д.И., Навасардян А.Р. Доказательная медицина: навигатор по материалам тематических каналов. ◈ Это не просто подборка ссылок, а структурированный путеводитель по темам критического анализа научных публикаций и биостатистики. Каждая тема снабжена несколькими источниками с пометкой уровня: БАЗА (с чего начать), СРЕДНИЙ (практика и примеры) или УГЛУБЛЁННО (нюансы и частные случаи), так что навигатор одинаково полезен и новичку в ДМ, и опытному исследователю. ◈ Внутри Вы найдете 2 части и 20 разделов: 📌 Часть 1. Критический анализ научных публикаций: от иерархии доказательств и дизайна исследований до систематических ошибок, публикационного смещения, регистрации КИ и off-label назначений. 📌 Часть 2. Биостатистика: от описательной статистики до анализа выживаемости, множественных сравнений, эстимандов и обзора статистического ПО. ◈ В навигатор включена информация следующих каналов: ННАДМ (114 постов) Medstatistic (100 постов), EBM_base (47 постов), Lobastov's Library (14 постов), Journal Club · Base of EBM (12 постов) и ряда других каналов. ◈ Мануал живой и находится в процессе наполнения. Если у вас есть материалы, каналы или темы, которые стоит добавить, пишите под этим постом или в личном сообщении. ⚠️ Подписывайтесь на ресурсы экспертов: Medstatistic EBM_base Lobastov's Library Journal Club · Base of EBM ◈ Будем рады любой обратной связи. 👨‍🏫 Читайте. Думайте. Делитесь. Создавайте. ННАДМ | EBM_base| Lobastov's Library | Journal Club · Base of EBM 👉 Подписаться на рассылку от ННАДМ по почте

Ebm_base pinned «Журнальный клуб существует уже почти 6 лет. Почти непрерывно, т.е. не в формате курсов или отдельных потоков. Пройдя отбор, участник может участвовать сколько хочет долго (при соблюдении правил). При этом это полностью бесплатно. А так же всем участникам доступны…»

Журнальный клуб существует уже почти 6 лет. Почти непрерывно, т.е. не в формате курсов или отдельных потоков. Пройдя отбор, участник может участвовать сколько хочет долго (при соблюдении правил). При этом это полностью бесплатно. А так же всем участникам доступны записи всех предыдущих занятий, дополнительный материалы, записанные лекции (хоть и старые уже). Сколько это требует ресурсов (временных и моральных в основном) даже нет смысла рассказывать. На данный момент я не встречал подобные и настолько долгоживущие журнальные клубы, как минимум вне ВУЗ'ов (возможно я не прав, буду рад если поделитесь). Но уже более 4 лет я пытаюсь опубликовать свой опыт по журнальному клубу. Текст много раз переписывался, результаты дополнялись, теория пересматривалась. Подавал в журналы с бесплатной и платной (open access) публикацией. В большинстве случаев я получал "reject" от редактора, потому что "не интересно"/"не соответствует тематике журнала"/"не актуально" и прочее. Несколько раз редакторы и рецензенты присылали замечания (и они помогали дополнять статью), но в итоге все равно получал "reject". Я не хочу переводить и публиковать статью в российском журнале, потому что считаю важным (для себя важным) поделиться им достаточно широко (международно). Но я и устал биться в стену. В комментах к прошлой статье напомнили, что можно было выложить препринт. И получив очередной "reject" я решил, что это пока лучшее решение для распространения моей публикации. И вот получил письмо, что препринт размещен, вместе с дополнительными материалами (полностью доступен бесплатно, продублирую текст в комментарии). Я буду рад, если вы прочитаете, расскажете свое впечатление, укажите, что можно ещё поправить (особенно на самом Medrxiv, там можно комментарий оставить) или хотя бы поделитесь, чтобы и другие коллеги увидели, прочитали и оставили впечатление. Мне это важно. Я продолжу дальше стучаться в разные журналы (надеюсь не попаду на счёт из 3 тыс зелёных). озможно когда-нибудь я смогу с гордостью опубликовать пост, что статья вышла в хорошем журнале, где ее прочитает ещё больше людей... P.S. в тексте статьи и доп материалах даже есть тесты, которые проходят кандидаты для вступления в ЖК, а участники как срез знаний 😉 P.P.S. в материалах так же расписана вся организация ЖК 😉 P.P.P.S. отдельное спасибо хочу выразить Матвею Славенко. С последней редакцией его взгляд со стороны очень сильно помог (ну и морально поддержал) @Ebm_base

Помню, в прошлом году на Российском онкологическом конгрессе Анастасия Данилова задала мне вопрос "Никита, а как в используете ИИ?" Шутка про "мемы делаю" была не шутка. Но даже за это время немного изменилось мое взаимодействие. Иногда я через него правлю или прошу сделать какой-то элемент кода, который я потом разбираю. Все чаще в проектах я использую его для монотонной ручной работы (названия чанков (блоков кода), нумерация и названия таблиц/рисунков, при внесение правок в уже готовый отчёт сопоставление результатов кода и текста, проверка работоспособности кода при рендере, поиск грамматических и орфографических ошибок). Так же какую-то бюрократическую работу я перекидываю на LLM (особенно учитывая, что меня посадили заниматься этой хернёй без моего желания). Инструменты становятся доступнее и удобнее, главное понимать их границы, нести ответственность за окончательный результат. Не нужно скидывать на него процесс мышления

Ebm_base pinned «- ВЫ ПИЛИ НАЗНАЧЕННЫЕ ТАБЛЕТКИ? - НЕТ Продолжим тему инструментальных переменных (1 часть здесь). К вам пришел пациент, вы его послушали, осмотрели. Затем назначили обследование и, возможно, лечение. Вы уверены, что он будет следовать вашим рекомендациям?…»

Рис. 1 и 2

- ВЫ ПИЛИ НАЗНАЧЕННЫЕ ТАБЛЕТКИ? - НЕТ Продолжим тему инструментальных переменных (1 часть здесь). К вам пришел пациент, вы его послушали, осмотрели. Затем назначили обследование и, возможно, лечение. Вы уверены, что он будет следовать вашим рекомендациям? Или что у него не возникнет ситуация, когда он не сможет явиться на обследование или принимать лечение? При чтении литературы по методу инструментальных переменных обращает на себя внимание разделение участников по нескольким категориям [1, 2]: 🔹 compliers (послушники) 🔹 defiers (не послушники) 🔹 always-takers (всегда за) 🔹 never-takers (всегда против) Мы введем некоторые обозначения для удобства: Z - назначено лечение (0 - нет, 1 - да) T - получает лечение (0 - нет, 1 - да) 📍Compliers - субъекты, которые строго следуют предписанному вмешательству. Если им скажут, что надо принимать лечение (Z = 1), то они будут его принимать (T = 1). Если скажут не принимать, не будут (Z = T = 0). 📍Defiers - субъекты, которые ведут себя наоборот, против назначения. Если скажут лечиться (Z = 1), то они не будут (T = 0). Соответственно в обратной ситуации тоже (Z = 0, а T = 1) 📍Always-takers - субъекты, которые вне зависимости от предписания всегда будут получать вмешательство. Скажут лечиться (Z = 1) или не лечиться (Z = 0), они будут лечиться (T = 1). 📍Never-takers - субъекты, которые вне зависимости от предписания всегда не будут получать вмешательство (т.е. наоборот от always-takers). Скажут лечиться (Z = 1) или не лечиться (Z = 0), они не будут лечиться (T = 0). Можно почитать примеры на котиках в статье Бориса Соколова и посмотреть пример выявления compliers и расчета LATE от A. Heiss). Нам бы хотелось, чтобы compliers было большинство (и обычно это так, иначе что-то идёт не по плану). В действительности, в группе назначенного лечения мы не знаем, кто относится к compliers, а кто к always-takers. Аналогичная ситуация с группой контроля, туда примешиваются never-takers к compliers (рис. 1 из публикации, в ней же вариант как решить проблему, и рис. 2 таблицы из публикации). ❗На данный момент может показаться, что это награмождение теории без идентификации проблемы. Но давайте вспомним 1 пост про инструментальные переменные. Мы хотим оценить причинную ассоциацию в виде ATE. Возможно спутывающих ассоциаций много, все учесть не выйдет (т.е. ATE не доступен). Но если у нас есть возможность использовать инструментальную переменную, то мы можем оценить LATE-IV. И я в 1 части писал, что это средний эффект лечения среди "послушных". Т.е. инструментальная переменная нам даёт результат сравнения между compliers (в группе контроля Z = T = 0 и в группе лечения Z = T = 1). Введу оговорку, что в неРКИ переменную "назначено лечение" не получится использовать как инструмент, т.к. не соблюдаются предположения. И это же интересный результат! Если при соблюдении назначения мы не выявим эффект, то стоит ли использовать такое лечение в реальной практике (где 100% комплаенса нет)? Вопрос открытый... Здесь конечно нужно четко понимать, что означает назначение лечения и факт лечения (назначили курс = прошел курс или назначали лекарство = пропил хотя бы 1 месяц это лекарство). На мой взгляд, если это не определить заранее, то будет нарушение предположения SUTVA [3, 4]. В качестве мотивации можно почитать как применение данного подхода смогло довести до Нобелевской премии. При прочтении поста могло сложиться впечатление, что это похоже на анализ per protocol в РКИ (те кто соблюдал протокол). Но о применении IV в РКИ я буду рассуждать в следующем раз. @Ebm_base

Я добился публикации своей статьи Ну как добился. Точнее это была единственная возможность видимо. Она без doi, без номера, без pdf... Это, конечно, грустно. За 2 года ее не хотели нигде принимать в зарубежных и наших журналах с ответом "это неинтересно". Действительно, такая ведь частая патология... Полный текст доступен по кнопке "XML (RUS)", скачается word документ статьи. Кому интересно можете ознакомиться, как я выкручивался в месте, где нет никаких условий Надеюсь, что редакция все же допилят свой журнал, и статья выйдет в нормальном варианте. Но пока имеем, что имеем

С праздником!

Я не знаю таких биостатистиков, которые из-за выбросов или других проблем заставляют менять ВСЁ исследование. Обычно описывают выявленную проблему, обосновывают принятое решение по ее исправлению, демонстрируют несколько результатов оценки и делают выводы с учётом вышеперечисленного. У биостатистиков нет задачи задолбать врачей, подстраивать клинические задачи под статистические "хотелки", из-за одной проблемы ломать все исследование (неважно это клиническое исследование или диссертация). Есть задача только помочь клиницистам грамотно провести исследование (получить насколько возможно точный ответ на заданный клинический вопрос) Как пример, мне нравится это исследование, где исследователи столкнулись с высокой частотой кроссовера в 1 группу. Они описали проблему, свои идеи для ее решения, продемонстрировали все результаты. Но как мы видим никто (ни исследователи, ни статистики) не поменяли исследовательскую задачу, не отменили свое исследование.

Заговор статистиков, решивших все усложнить для бедных врачей, которым всего лишь надо защититься😅

Не первый и не последний раз я снова в бане. Если обсуждать статистические аспекты научных исследований не в статистическом чате, то где тогда? К сожалению, не успел сделать скрин своих сообщений (теперь их там нет, их просто удалили). Но заметьте, что подобные авторы сами сначала упрекают в то, что обсуждения нет, а затем включают цензуру у себя И да, ранее я уже попал в бан у них же в IG Здесь пример разбора симуляций автора данного канала, про которые автор теперь молчит) Ты слушаешь меня, Нео, или любуешься на женщину в красном платье? Оглянись. В игру с хайпом можно играть вдвоем)

Ebm_base pinned «Недавно в одном канале была озвучена радикальная позициия "один тест для всего" при сравнении двух групп по количественной переменной. Автор даже показал результаты своих симуляций (правда изображения были сгенерированы ИИ). Я попросил код, на что получил…»

Недавно в одном канале была озвучена радикальная позициия "один тест для всего" при сравнении двух групп по количественной переменной. Автор даже показал результаты своих симуляций (правда изображения были сгенерированы ИИ). Я попросил код, на что получил ответ "Ну так все входные параметры на слайдах - берите их и подставляйте в симуляцию". Ну ладно. Я взял эти параметры и провел. Но в отличие от автора я сразу покажу с кодом и своими размышлениями. Думаю это может быть полезно многим. Комментарии, замечания, мнения приветствуются @Ebm_base

Кратко, в общем, про ИИ (точнее LLM) Если вы не представляли как они работают, то это хорошее объяснение

Став папой, я понял, как тяжело мне без папы..

ВСЕ СКАЗАЛИ! Немного отвлечемся от инструментальных переменных) Вчера я в двух каналах запустил опросы (Ebm_base и JC Ebm_base). По их результатам (56% и 47% соответственно) можно ли сделать вывод, что статистика - это интересно, но непонятно? Или что 7% людей она неинтересно и непонятна? Кажется, что я натягиваю сову на глобус? Так и есть! Давайте разберемся, что произошло. 1. Selection bias (или конкретно survivorship bias) [1, 2]. Этот опрос проходили подписчики моего основного канала и канала журнального клуба. Это явно не все врачи, статистики, ученые, исследователи и т.п. Это целевая аудитория (ЦА), которая по каким-то причинам читает данные каналы (нравится подача, темы, личность и т.д.). 2. Sampling bias [3]. В моем канале почти 3900 подписчиков, опрос увидели 319 людей, ответили 100 (причины низких просмотров не обсуждаем). Но почему не каждый просмотревшие ответил? Потому что на опросы отвечают те, кому интересно/любит отвечать на них (или просто отвечает). 3. Non-response bias [4]. Из пунктов 2 и 3 вытекает 3. Люди, которые отвечают и не отвечают на опросы, различаются между собой. Как? Ну для этого надо было собрать хотя бы базовую информацию об этих категориях (пол, возраст, активность в соц сетях, профессия и прочее). 4. Social desirability bias и neutral bias [5, 6]. Люди чаще отвечают социально приемлемые ответы. Ответить, что "неинтересно и непонятно" кажется странным, если ты подписан на канал, подобный моему (можно же отписаться). Проще придерживаться нейтральных ответов. Думаю, что тут можно ещё найти несколько bias, но основной посыл в том, что опросы в тг-каналах нерепрезентативны совсем. Т.е. не надо экстраполировать результаты со своей ЦА на какую-то общую популяцию (все врачи, все статистики, все студенты, все учёные и т.д. и т.п.). Ваша аудитория подписана на вас, а это уже ее отличает от остальной популяции. @Ebm_base