Ebm_base
09.05.202505:12
से पुनः पोस्ट किया:
Независимая Национальная Академия Доказательной Медицины (НКО ННАДМ)
06.05.202516:46
🌟 Уважаемые коллеги, добрый день!
Приглашаем принять участие в научном симпозиуме ННАДМ, который пройдет в рамках 85 Всероссийского медицинского конгресса молодых ученых ДонГМУ.
📅 Когда: 22 мая 2025 г., 11:00-13:20 (UTC +3) по МСК
🔥В рамках мероприятия вы сможете ознакомиться со следующими докладами:
💬 «Publication bias» или тенденция публиковать исследования с положительными результатами в медицине: взгляд на проблему (Навасардян Артур Рубенович, Москва);
💬Когнитивные искажения в принятии врачебных решений. Или почему важно критическое мышление в работе врача? (Макарова Дарья Дмитриевна, Москва);
💬Фундаментальная проблема причинно-следственного вывода (Бурлов Никита Николаевич, Нижний Тагил);
💬Как понять результаты статистической обработки в научных медицинских статьях (Марапов Дамир Ильдарович, Казань);
💬Научный маркетинг, или самостоятельная жизнь Вашей статьи. (Майорова Елена Максимовна, Москва)
👨🏫 Модератором мероприятия будет Бондаренко Надежда Николаевна, д.м.н., профессор, проректор по
науке и инновационному развитию, заведующий кафедрой физиологии с лабораторией теоретической и прикладной нейрофизиологии им. академика В. Н. Казакова Донецкого государственного медицинского университета имени М. Горького, Донецк.
✨ Дискуссия и ответы на ваши вопросы включены!
🎥 Информация о трансляции будет анонсирована позже в нашем ТГ канале
Большую благодарность хотим выразить Стрельченко Юрию Игоревичу и коллегам из СНО им. Н.Д. Довгялло ДонГМУ
👨🏫 Читайте. Думайте. Делитесь. Создавайте.
ТГ канал | Чат | Сайт | Группа ВК | Ютуб | Контакты
Приглашаем принять участие в научном симпозиуме ННАДМ, который пройдет в рамках 85 Всероссийского медицинского конгресса молодых ученых ДонГМУ.
📅 Когда: 22 мая 2025 г., 11:00-13:20 (UTC +3) по МСК
🔥В рамках мероприятия вы сможете ознакомиться со следующими докладами:
💬 «Publication bias» или тенденция публиковать исследования с положительными результатами в медицине: взгляд на проблему (Навасардян Артур Рубенович, Москва);
💬Когнитивные искажения в принятии врачебных решений. Или почему важно критическое мышление в работе врача? (Макарова Дарья Дмитриевна, Москва);
💬Фундаментальная проблема причинно-следственного вывода (Бурлов Никита Николаевич, Нижний Тагил);
💬Как понять результаты статистической обработки в научных медицинских статьях (Марапов Дамир Ильдарович, Казань);
💬Научный маркетинг, или самостоятельная жизнь Вашей статьи. (Майорова Елена Максимовна, Москва)
👨🏫 Модератором мероприятия будет Бондаренко Надежда Николаевна, д.м.н., профессор, проректор по
науке и инновационному развитию, заведующий кафедрой физиологии с лабораторией теоретической и прикладной нейрофизиологии им. академика В. Н. Казакова Донецкого государственного медицинского университета имени М. Горького, Донецк.
✨ Дискуссия и ответы на ваши вопросы включены!
🎥 Информация о трансляции будет анонсирована позже в нашем ТГ канале
Большую благодарность хотим выразить Стрельченко Юрию Игоревичу и коллегам из СНО им. Н.Д. Довгялло ДонГМУ
👨🏫 Читайте. Думайте. Делитесь. Создавайте.
ТГ канал | Чат | Сайт | Группа ВК | Ютуб | Контакты
30.04.202505:12
Кто я?
23.04.202508:05
Попалось в рекомендациях, интересно
04.04.202519:30
Видели новость? Это хайп или нам открывают глаза «атланты»?
Когда-то мы уже с Ordinatura.org писали пост на эту тему. И я решил повторить.
Читать здесь
Ну и распространяйте у себя)
@Ebm_base
Когда-то мы уже с Ordinatura.org писали пост на эту тему. И я решил повторить.
Читать здесь
Ну и распространяйте у себя)
@Ebm_base
28.03.202504:27
На чиле
09.05.202504:23
06.05.202507:53
Подумал, что стоит пояснить аудитории, как воспринимать подобные посты и в чем их смысл
Я нередко кого-то/что-то пытаюсь стебать, иронизировать, метаиронизировать, постметаиронизировать и т.п. и т.д.
Но! В каждом таком посте вся шутка направлена на содержание.
Я не говорю и не считаю, что кто-то плохой врач, специалист, с кривыми руками, калечит пациентов.
Я не говорю и не считаю, что чей-то продукт/лекция/канал/знания плохие, не нужны людям, должны быть удалены и прочее.
Некоторых людей я знаю лично (некоторых только в сети), и о них у меня только положительные впечатления, как о специалистах, профессионалах в своей области.
Но суть часто в формулировка и действиях, которые противоречат идеям и принципам этих людей. При этом, если бы они занимались клоунадой или просто писали как есть, то я бы и внимания не обращал.
И я не указываю на источник (кто, откуда). А потому что зачем? Я не человека «критикую», а лишь какую-то фразу, поведение, момент!
——————————————————
В чуть шутка здесь. В первом же предложении. Что такое знать докмед по-настоящему? Надо изучить все документы FDA/EMA? Надо изучить все первоисточники по развитию методологии и анализа данных? Надо изучить современные подходы к проведению клин исследований, анализу и интерпретации?
На мой взгляд максимально клишированная маркетинговая фраза.
А дальше обещают познакомить с ключевыми принципами (т.е. есть не ключевые), разобраться в концепции польза/вред (т.е. есть другие концепции), узнать о доказательном враче (есть недоказательные врачи). И при этом больше ясности и ни грамма лишнего.
Думаю Ф. Харреллу пора удалять свой форум. Уже все ясно (нет).
Чем дальше про это все читаешь, тем больше понимаешь, насколько сложно все, насколько запутанно, насколько неясно, насколько много нюансов.
При этом, насколько я знаю, автор об этом упоминает, в курсе об это говорится, но рекламная кампания говорит о другом.
Шутка именно в противоречии формулировок и идей. Кто-то считает это неважным, и что я просто докопался (бинго). Кто-то считает это важным (бинго-бинго). А кто-то просто с поп-корном следит за моей клоунадой, понимая, что я пишу о том, что мне интересно (бинго-бинго-бинго).
Не надо искать смысл и критику между строк, если ее нет. Все противоречия перед вами
——————————————————
Добро пожаловать, вы в цирке! Антракт!
P.S. иногда мне интересно попытаться разобраться в нюансах методологии исследований и анализа данных, поэтому я о них тоже пишу. Но я спокойно отношусь к критике и замечаниям, потому что знаю, что мои знания сильно ограничены (не настоящий доказательный врач я, что ж поделать)
Я нередко кого-то/что-то пытаюсь стебать, иронизировать, метаиронизировать, постметаиронизировать и т.п. и т.д.
Но! В каждом таком посте вся шутка направлена на содержание.
Я не говорю и не считаю, что кто-то плохой врач, специалист, с кривыми руками, калечит пациентов.
Я не говорю и не считаю, что чей-то продукт/лекция/канал/знания плохие, не нужны людям, должны быть удалены и прочее.
Некоторых людей я знаю лично (некоторых только в сети), и о них у меня только положительные впечатления, как о специалистах, профессионалах в своей области.
Но суть часто в формулировка и действиях, которые противоречат идеям и принципам этих людей. При этом, если бы они занимались клоунадой или просто писали как есть, то я бы и внимания не обращал.
И я не указываю на источник (кто, откуда). А потому что зачем? Я не человека «критикую», а лишь какую-то фразу, поведение, момент!
——————————————————
В чуть шутка здесь. В первом же предложении. Что такое знать докмед по-настоящему? Надо изучить все документы FDA/EMA? Надо изучить все первоисточники по развитию методологии и анализа данных? Надо изучить современные подходы к проведению клин исследований, анализу и интерпретации?
На мой взгляд максимально клишированная маркетинговая фраза.
А дальше обещают познакомить с ключевыми принципами (т.е. есть не ключевые), разобраться в концепции польза/вред (т.е. есть другие концепции), узнать о доказательном враче (есть недоказательные врачи). И при этом больше ясности и ни грамма лишнего.
Думаю Ф. Харреллу пора удалять свой форум. Уже все ясно (нет).
Чем дальше про это все читаешь, тем больше понимаешь, насколько сложно все, насколько запутанно, насколько неясно, насколько много нюансов.
При этом, насколько я знаю, автор об этом упоминает, в курсе об это говорится, но рекламная кампания говорит о другом.
Шутка именно в противоречии формулировок и идей. Кто-то считает это неважным, и что я просто докопался (бинго). Кто-то считает это важным (бинго-бинго). А кто-то просто с поп-корном следит за моей клоунадой, понимая, что я пишу о том, что мне интересно (бинго-бинго-бинго).
Не надо искать смысл и критику между строк, если ее нет. Все противоречия перед вами
——————————————————
Добро пожаловать, вы в цирке! Антракт!
P.S. иногда мне интересно попытаться разобраться в нюансах методологии исследований и анализа данных, поэтому я о них тоже пишу. Но я спокойно отношусь к критике и замечаниям, потому что знаю, что мои знания сильно ограничены (не настоящий доказательный врач я, что ж поделать)
29.04.202512:58
Мы решили перенести группу журнального клуба из ВК в ТГ
Админ сделал большое дело, перенес уже много полезных и интересных постов (их писали/пишут участники ЖК), поэтому какую-то базовую информацию можно там почерпнуть (критика и вопросы принимаются и приветствуются)
А попасть можно по ссылке
Админ сделал большое дело, перенес уже много полезных и интересных постов (их писали/пишут участники ЖК), поэтому какую-то базовую информацию можно там почерпнуть (критика и вопросы принимаются и приветствуются)
А попасть можно по ссылке
22.04.202516:03
Это один и тот же человек
Простите, я просто ору, нимагу 🤣
Простите, я просто ору, нимагу 🤣
30.03.202513:52
Блогер: "Да я 18 лет помогаю людям писать научные работы, рассказываю как заниматься наукой, выполняю роль научного руководителя. Почему меня не хотят принимать в научном мире?"
Так же блогер: "объем выборки - это количество участников, которых вам необходимо опросить ... , чтобы ваши результаты были статистически достоверными и научно убедительными..."
Интересно почему? 🤔
Так же блогер: "объем выборки - это количество участников, которых вам необходимо опросить ... , чтобы ваши результаты были статистически достоверными и научно убедительными..."
Интересно почему? 🤔
से पुनः पोस्ट किया:Независимая Национальная Академия Доказательной Медицины (НКО ННАДМ)
23.03.202515:16
🌟 Уважаемые коллеги, добрый день!
Хотим анонсировать крупное мероприятие Академии, которое будет проведено совместно с Самарским Государственным Медицинским Университетом.
Онлайн-школа: «Доказательная медицина - тренд или необходимый инструмент в руках современного врача?»
📅 Когда: 24 апреля 2025 г., 14:00-16:50 (UTC +3)
🎥 Информация о трансляции будет анонсирована позже в нашем ТГ канале
🔥Мы собрали ведущих экспертов, которые просто и понятно расскажут:
💬О критической оценке научных публикаций (Марцевич С.Ю., Москва);
💬О когнитивных искажениях в принятии врачебных решений (Макарова Д.Д., Москва);
💬О чек-листе необходимых знаний в области биостатистики (Марапов Д.И., Казань);
💬О работе центра доказательной медицины и биостатистики СамГМУ (Рубаненко О.А., Самара);
💬О статистических ошибках в диссертационных работах (Перстнёва Н.П., Самара);
💬О том, почему надо исходить из гипотезы, а не выборочного распределения? (Бурлов Н.Н., Нижний Тагил);
💬О научном маркетинге (Майорова Е.М., Москва);
💬О плане научной работы и почему его важно публиковать до набора пациентов? (Мареев Ю.В., Москва);
💬О том, как создать электронные ИРК в исследовании (Суворов А.Ю., Москва);
💬О конечных точках в исследованиях (Навасардян А.Р., Москва).
👨🏫 Модераторами будут выступать проф. Давыдкин Игорь Леонидович и проф. Марцевич Сергей Юрьевич.
✨ Дискуссия и ответы на ваши вопросы включены!
👨⚕️ Присоединяйтесь, если хотите стать профи в доказательной медицине и проводить собственные исследования!
Отдельное спасибо хотим сказать центру доказательной медицины и биостатистики СамГМУ в лице Олеси Анатольевны Рубаненко
👨🏫 Читайте. Думайте. Делитесь. Создавайте.
ТГ канал | Чат | Сайт | Группа ВК | Ютуб | Контакты
Хотим анонсировать крупное мероприятие Академии, которое будет проведено совместно с Самарским Государственным Медицинским Университетом.
Онлайн-школа: «Доказательная медицина - тренд или необходимый инструмент в руках современного врача?»
📅 Когда: 24 апреля 2025 г., 14:00-16:50 (UTC +3)
🎥 Информация о трансляции будет анонсирована позже в нашем ТГ канале
🔥Мы собрали ведущих экспертов, которые просто и понятно расскажут:
💬О критической оценке научных публикаций (Марцевич С.Ю., Москва);
💬О когнитивных искажениях в принятии врачебных решений (Макарова Д.Д., Москва);
💬О чек-листе необходимых знаний в области биостатистики (Марапов Д.И., Казань);
💬О работе центра доказательной медицины и биостатистики СамГМУ (Рубаненко О.А., Самара);
💬О статистических ошибках в диссертационных работах (Перстнёва Н.П., Самара);
💬О том, почему надо исходить из гипотезы, а не выборочного распределения? (Бурлов Н.Н., Нижний Тагил);
💬О научном маркетинге (Майорова Е.М., Москва);
💬О плане научной работы и почему его важно публиковать до набора пациентов? (Мареев Ю.В., Москва);
💬О том, как создать электронные ИРК в исследовании (Суворов А.Ю., Москва);
💬О конечных точках в исследованиях (Навасардян А.Р., Москва).
👨🏫 Модераторами будут выступать проф. Давыдкин Игорь Леонидович и проф. Марцевич Сергей Юрьевич.
✨ Дискуссия и ответы на ваши вопросы включены!
👨⚕️ Присоединяйтесь, если хотите стать профи в доказательной медицине и проводить собственные исследования!
Отдельное спасибо хотим сказать центру доказательной медицины и биостатистики СамГМУ в лице Олеси Анатольевны Рубаненко
👨🏫 Читайте. Думайте. Делитесь. Создавайте.
ТГ канал | Чат | Сайт | Группа ВК | Ютуб | Контакты
09.05.202503:32
Я узнал кто я
05.05.202513:05
Что-то как-то расхотелось. Даже не знаю почему
27.04.202506:48
Инструментальные переменные: теория и практика на языке R 🔍
Дорогие друзья,
по вашим многочисленным запросам мы продолжаем изучение причинно-следственных методов!
На нашем следующем митапе мы погрузимся в метод инструментальных переменных — один из самых элегантных способов идентификации каузальных эффектов в социальных науках.
Спикер: Вадим Устюжанин (Центр изучения стабильности и рисков, НИУ ВШЭ).
🗓 Когда: 29 апреля (вторник)
🕒 Время: 18:10 - 21:00
📍 Где: Онлайн и на Мясницкой 20, 408 ауд., 4 этаж
🌐 Что вас ждёт:
• Обсуждение теории и допущений метода инструментальных переменных
• Анализ частых ошибок, которые допускают исследователи
• Классические примеры использования инструментальных переменных
• Практическая сессия: как использовать инструментальные переменные в R и как представить результаты в вашем исследовании.
📚 Что лучше знать до митапа:
• Основы линейной регрессии
• Понятие эндогенности и её возможные причины
💻 Что установить:
• R и RStudio
• Пакет "ivreg"
🔗 Регистрация обязательна! Зарегистрироваться здесь
Не забудьте взять паспорт для прохода в здание НИУ ВШЭ!
Ждем вас🚀
Дорогие друзья,
по вашим многочисленным запросам мы продолжаем изучение причинно-следственных методов!
На нашем следующем митапе мы погрузимся в метод инструментальных переменных — один из самых элегантных способов идентификации каузальных эффектов в социальных науках.
Спикер: Вадим Устюжанин (Центр изучения стабильности и рисков, НИУ ВШЭ).
🗓 Когда: 29 апреля (вторник)
🕒 Время: 18:10 - 21:00
📍 Где: Онлайн и на Мясницкой 20, 408 ауд., 4 этаж
🌐 Что вас ждёт:
• Обсуждение теории и допущений метода инструментальных переменных
• Анализ частых ошибок, которые допускают исследователи
• Классические примеры использования инструментальных переменных
• Практическая сессия: как использовать инструментальные переменные в R и как представить результаты в вашем исследовании.
📚 Что лучше знать до митапа:
• Основы линейной регрессии
• Понятие эндогенности и её возможные причины
💻 Что установить:
• R и RStudio
• Пакет "ivreg"
🔗 Регистрация обязательна! Зарегистрироваться здесь
Не забудьте взять паспорт для прохода в здание НИУ ВШЭ!
Ждем вас🚀
30.03.202505:51
Жизнь в приемнике прям такая же 🔥
19.03.202519:14
Коллеги из фонда "Не напрасно" планируют улучшать оказание помощи в ЦАОПах в Санкт-Петербурге
Но прежде хотят провести небольшое исследование. Поэтому, если вы работаете в ЦАОП (не только СПб), то давайте поможем, пройдите опрос
Но прежде хотят провести небольшое исследование. Поэтому, если вы работаете в ЦАОП (не только СПб), то давайте поможем, пройдите опрос
08.05.202505:10
ПЕРЕНОСИ, ПОКА НЕ ПОЗДНО
Важным вопросом в клинических исследованиях, а точнее в их интерпретации, является репрезентативность.
Представим ситуацию. У вас есть два исследования: одно суперпуперкрутое РКИ с положительным результатом (ну явно р<0,05), но там все пациенты от 25 до 40 лет; другое какое-то стандартное когортное на основе регистра с не таким впечатляющим результатом (я бы даже сказал с нейтральным), но зато включены пациенты от 18 до 80-90 лет. А ещё у вас есть свои пациенты,, в основном это люди среднего возраста (наверное 40+). Внимание, вопрос! Какое исследование стоит рассмотреть внимательнее для потенциального применения у своих пациентов?
Хотелось бы получше, но реальность иногда сурова.
Как я понимаю
❗Репрезентативность можно рассматривать, как свойство выборки, которое отражает характеристики целевой популяции (выборка получена путем простого случайного отбора из генеральной совокупности) [1].
Ещё можно встретить термин
❗Внешняя валидность - это вывод о причинно-следственных связях, которые можно обобщить для различных измерений, людей, обстановок и времен [2].
И на мой взгляд, это более широкое понятие, которое необходимо для применения результатов исследования в клинической практике.
Почему этот важно?
От этого зависит сможем ли мы переносить (экстраполировать) результаты исследований, проводимых на выборках, на популяцию (или хотя бы на нашу локальную выборку).
Если попробовать очень условно понять какие исследования лучше по репрезентативности (относительно популяции), то можно попытаться составить такой порядок (чистое ИМХО): RWE, регистры, когортные, случай-контроль, РКИ.
Как так? Мы же на РКИ основываем свои решения!
И действительно, к сожалению, РКИ не являются репрезентативными (по крайней мере относительно популяции). Жёсткие критерии включения/исключения, заточенность на нетяжелых пациентов, улучшенные условия наблюдения/лечения (относительно практики) - все это ведёт к проблемам с репрезентативностью в РКИ ("стерильность"). По некоторым оценкам она может достигать 70% [3].
А в предыдущих дизайнах есть сложности с оценкой внутренней валидности (что ведёт к проблемам с внешней), т.е. определение причинно-следственной связи (иногда требуется достаточная проработка исследовательского вопроса, обходных путей и сложный статистический анализ).
Всегда ли нужна репрезентативность?
Если мы хотим изучить биологическую модель (например, исследования на животных/клеточных структурах), то особо нет. Нужно ли вам разнообразие мышей? Скорее всего нет. Нужны наоборот похожие, чтобы как можно точнее контролировать и изучать интересующие процессы [4].
В этой же статье авторы приводят примеры некоторых исследований, где за репрезентативностью не гнались, а пытались дать ответ на основной вопрос [4].
Важна ли репрезентативность? Я думаю ответ на этот вопрос строится из цели исследования. Т.е. необходимо ли нам переносить результаты на популяцию, для чего, что мы ожидаем? Иногда наиболее важно контролировать условия.
Комментарии, дополнения приветствуются.
@ebm_base
Важным вопросом в клинических исследованиях, а точнее в их интерпретации, является репрезентативность.
Представим ситуацию. У вас есть два исследования: одно суперпуперкрутое РКИ с положительным результатом (ну явно р<0,05), но там все пациенты от 25 до 40 лет; другое какое-то стандартное когортное на основе регистра с не таким впечатляющим результатом (я бы даже сказал с нейтральным), но зато включены пациенты от 18 до 80-90 лет. А ещё у вас есть свои пациенты,, в основном это люди среднего возраста (наверное 40+). Внимание, вопрос! Какое исследование стоит рассмотреть внимательнее для потенциального применения у своих пациентов?
Хотелось бы получше, но реальность иногда сурова.
Как я понимаю
❗Репрезентативность можно рассматривать, как свойство выборки, которое отражает характеристики целевой популяции (выборка получена путем простого случайного отбора из генеральной совокупности) [1].
Ещё можно встретить термин
❗Внешняя валидность - это вывод о причинно-следственных связях, которые можно обобщить для различных измерений, людей, обстановок и времен [2].
И на мой взгляд, это более широкое понятие, которое необходимо для применения результатов исследования в клинической практике.
Почему этот важно?
От этого зависит сможем ли мы переносить (экстраполировать) результаты исследований, проводимых на выборках, на популяцию (или хотя бы на нашу локальную выборку).
Если попробовать очень условно понять какие исследования лучше по репрезентативности (относительно популяции), то можно попытаться составить такой порядок (чистое ИМХО): RWE, регистры, когортные, случай-контроль, РКИ.
Как так? Мы же на РКИ основываем свои решения!
И действительно, к сожалению, РКИ не являются репрезентативными (по крайней мере относительно популяции). Жёсткие критерии включения/исключения, заточенность на нетяжелых пациентов, улучшенные условия наблюдения/лечения (относительно практики) - все это ведёт к проблемам с репрезентативностью в РКИ ("стерильность"). По некоторым оценкам она может достигать 70% [3].
А в предыдущих дизайнах есть сложности с оценкой внутренней валидности (что ведёт к проблемам с внешней), т.е. определение причинно-следственной связи (иногда требуется достаточная проработка исследовательского вопроса, обходных путей и сложный статистический анализ).
Всегда ли нужна репрезентативность?
Если мы хотим изучить биологическую модель (например, исследования на животных/клеточных структурах), то особо нет. Нужно ли вам разнообразие мышей? Скорее всего нет. Нужны наоборот похожие, чтобы как можно точнее контролировать и изучать интересующие процессы [4].
В этой же статье авторы приводят примеры некоторых исследований, где за репрезентативностью не гнались, а пытались дать ответ на основной вопрос [4].
Важна ли репрезентативность? Я думаю ответ на этот вопрос строится из цели исследования. Т.е. необходимо ли нам переносить результаты на популяцию, для чего, что мы ожидаем? Иногда наиболее важно контролировать условия.
Комментарии, дополнения приветствуются.
@ebm_base
से पुनः पोस्ट किया:Независимая Национальная Академия Доказательной Медицины (НКО ННАДМ)
03.05.202507:37
Уважаемые коллеги, добрый день!
🌟 С прошедшим праздником труда нас всех. По следам проведенного мероприятия с СамГМУ хотим подвести небольшие итоги.
Наше мероприятие транслировалось по нескольким каналам и мы хотели бы поделиться приятными цифрами:
🎥 ВК СамГМУ - 1634 просмотра;
🎥 ВК ННАДМ - 94 просмотра;
🎥 ЮТУБ ННАДМ - 114 просмотров;
🎥 Doclub.tv - 133 человека (на момент окончания трансляции).
Количество не всегда равно качеству, но мы хотели бы поблагодарить всех за такое щедрое внимание и поддержку!
Отдельно хочется поблагодарить двадцать спартанцев, которые подключались через наш ТГ. Несмотря на сложности, которые присутствовали у нас, они стойко слушали до конца. Кроме того, хочется поблагодарить техническую поддержку со стороны СамГМУ. Связь на их стороне была стабильной и многие смогли оперативно подключиться и смотреть на их площадке ВК. Также огромное спасибо выражаем Doclub.TV.
Многие спрашивали про видео. На приведенных выше ресурсах имеются ссылки. Вы можете пройти и посмотреть.
В дальнейшем планируется несколько постов по следам выступлений экспертов.
🌟 Кроме того, планируется еще пару мероприятий с экспертами Академии в мае. Анонсы будут чуть позже.
Спасибо, что вы с нами.
👨🏫 Читайте. Думайте. Делитесь. Создавайте.
ТГ канал | Чат | Сайт | Группа ВК | Ютуб | Контакты
🌟 С прошедшим праздником труда нас всех. По следам проведенного мероприятия с СамГМУ хотим подвести небольшие итоги.
Наше мероприятие транслировалось по нескольким каналам и мы хотели бы поделиться приятными цифрами:
🎥 ВК СамГМУ - 1634 просмотра;
🎥 ВК ННАДМ - 94 просмотра;
🎥 ЮТУБ ННАДМ - 114 просмотров;
🎥 Doclub.tv - 133 человека (на момент окончания трансляции).
Количество не всегда равно качеству, но мы хотели бы поблагодарить всех за такое щедрое внимание и поддержку!
Отдельно хочется поблагодарить двадцать спартанцев, которые подключались через наш ТГ. Несмотря на сложности, которые присутствовали у нас, они стойко слушали до конца. Кроме того, хочется поблагодарить техническую поддержку со стороны СамГМУ. Связь на их стороне была стабильной и многие смогли оперативно подключиться и смотреть на их площадке ВК. Также огромное спасибо выражаем Doclub.TV.
Многие спрашивали про видео. На приведенных выше ресурсах имеются ссылки. Вы можете пройти и посмотреть.
В дальнейшем планируется несколько постов по следам выступлений экспертов.
🌟 Кроме того, планируется еще пару мероприятий с экспертами Академии в мае. Анонсы будут чуть позже.
Спасибо, что вы с нами.
👨🏫 Читайте. Думайте. Делитесь. Создавайте.
ТГ канал | Чат | Сайт | Группа ВК | Ютуб | Контакты
26.04.202519:04
Блогерское прозрение выглядит именно так. Вы же видели целую толпу успешных успеховцев софтскилцев без выгорания, которые просто так рассказывают как стать такими же?))))))
А тут вдруг блогер понял, что кроме него это блогерство никому не нужно, и вообще творится клоунада. Ну раз клоунада, то надо ее поддерживать и увеличивать обороты!
А тут вдруг блогер понял, что кроме него это блогерство никому не нужно, и вообще творится клоунада. Ну раз клоунада, то надо ее поддерживать и увеличивать обороты!
07.04.202511:31
Позвали покошмарить онкологов, готовимся 😁
से पुनः पोस्ट किया:
Занудная педиатрия — Роман Шиян
30.03.202505:51
Напишу в модном сегодня формате. Всё написанное исключительно мой опыт. У других врачей всё может отличаться. Не принимайте близко к сердцу.
Что я «понял» за 18 лет работы педиатром (сельским, городским, госпитальным, скоропомощным, амбулаторным, муниципальным, частным)
1. Медицина — одна из самых отсталых областей человеческой деятельности, а педиатрия — одна из самых отсталых областей медицины. Это делает их очень интересными. За это я их люблю.
2. Самый важный навык в общей педиатрии — навык отличать больных детей от здоровых, детей с самопроходящими или проходящими при минимальных вмешательствах болезнями от серьезно больных детей, которые требуют серьезных вмешательств. Для этого нужно видеть пациентов. Много пациентов. Каждый момент времени когда пациент находится непосредственно перед педиатром, этот навык развивается. Каждый момент времени когда перед педиатром пациента нет, этот навык теряется.
3. В регионах с низкой доступностью медицины здоровье детей часто страдает от недостатка медицины, а в регионах с доступной медициной — от избытка медицины.
4. Нет ни одного места в мире где люди были бы удовлетворены здравоохранением. Чем доступнее медицина, тем больше вопросов, которые раньше считались житейскими, переходит в медицинскую плоскость и спрос на нее только растет.
5. Вакцинация и санитария вносят самый существенный вклад в снижение детской смертности.
6. Сегодня самое здоровое поколение детей. В среднем.
7. Что является неотложным состоянием очень сильно отличается в представлении пациентов и врачей.
8. Большинство детей не нуждается во врачах, но поскольку мы не умеем определять таких детей, врачами приходится пользоваться всем.
9. Здоровым людям держаться подальше от врачей может запросто оказаться самой выигрышной стратегией, но это не точно.
10. Большинство лекарств, которые люди принимали, им на самом деле были не нужны.
11. Ночью болезни выглядят страшнее, чем днем.
12. Если у пациента будут хоть малейшие основания подумать, что что-нибудь неблагоприятное случилось с его здоровьем от того что врач чего-то сделал или не сделал, он обязательно так и подумает.
13. «После не значит вследствие» бывает намного чаще, чем кажется на первый взгляд.
14. Чем дороже обследование, тем меньше оно влияет на принятие клинических решений.
15. Вероятность найти болезнь зависит только от того насколько хорошо её ищут.
16. Любые медицинские вмешательства, в том числе и «просто спросить» могут приносить вред здоровью, но пользу приносить тоже могут.
17. Для любого медицинского вмешательства есть показания. Что не показано, то противопоказано.
18. Лучше всего заранее решать, что будем делать с результатами обследований до того как мы их получили.
19. Результаты обследований с неясным клиническим значением встречаются очень часто. Особенно когда исследования выполнены без показаний. Выбираться из этого очень сложно, и для врачей и для пациентов.
20. Часто когда врачам кажется что они помогли пациенту, пациенту становится лучше вопреки помощи врачей.
21. Врач в телефоне у родителей — частая причина медицинских приключений для ребенка и его семьи. Особенно в вечернее время и ближе к ночи.
22. Если собрать всю информацию о том что, кому и когда помогло, то получится, что всё помогает от всего. Избегайте лечения по комментариям в интернете.
23. Понимание основ теории вероятностей и математической статистики очень полезно для врачей. Значительная часть медицинской практики основана на теореме Байеса.
24. Без знания английского языка педиатру сложно. Лучше всего позаботиться об этом до начала самостоятельной клинической практики.
25. Сегодня сложно представить как я работал без систем поддержки принятия клинических решений. Многих ошибок можно было избежать.
26. Многие ошибки врачу необходимо хотя бы раз совершить. Другого способа научиться их избегать не существует. В книгах и статьях о них не написано. Коллеги про них не расскажут.
27. Родители часто намного сильнее и устойчивее, чем кажутся на первый взгляд. В случае серьезного заболевания ребенка они обычно способны на невероятную мобилизацию сил.
Что я «понял» за 18 лет работы педиатром (сельским, городским, госпитальным, скоропомощным, амбулаторным, муниципальным, частным)
1. Медицина — одна из самых отсталых областей человеческой деятельности, а педиатрия — одна из самых отсталых областей медицины. Это делает их очень интересными. За это я их люблю.
2. Самый важный навык в общей педиатрии — навык отличать больных детей от здоровых, детей с самопроходящими или проходящими при минимальных вмешательствах болезнями от серьезно больных детей, которые требуют серьезных вмешательств. Для этого нужно видеть пациентов. Много пациентов. Каждый момент времени когда пациент находится непосредственно перед педиатром, этот навык развивается. Каждый момент времени когда перед педиатром пациента нет, этот навык теряется.
3. В регионах с низкой доступностью медицины здоровье детей часто страдает от недостатка медицины, а в регионах с доступной медициной — от избытка медицины.
4. Нет ни одного места в мире где люди были бы удовлетворены здравоохранением. Чем доступнее медицина, тем больше вопросов, которые раньше считались житейскими, переходит в медицинскую плоскость и спрос на нее только растет.
5. Вакцинация и санитария вносят самый существенный вклад в снижение детской смертности.
6. Сегодня самое здоровое поколение детей. В среднем.
7. Что является неотложным состоянием очень сильно отличается в представлении пациентов и врачей.
8. Большинство детей не нуждается во врачах, но поскольку мы не умеем определять таких детей, врачами приходится пользоваться всем.
9. Здоровым людям держаться подальше от врачей может запросто оказаться самой выигрышной стратегией, но это не точно.
10. Большинство лекарств, которые люди принимали, им на самом деле были не нужны.
11. Ночью болезни выглядят страшнее, чем днем.
12. Если у пациента будут хоть малейшие основания подумать, что что-нибудь неблагоприятное случилось с его здоровьем от того что врач чего-то сделал или не сделал, он обязательно так и подумает.
13. «После не значит вследствие» бывает намного чаще, чем кажется на первый взгляд.
14. Чем дороже обследование, тем меньше оно влияет на принятие клинических решений.
15. Вероятность найти болезнь зависит только от того насколько хорошо её ищут.
16. Любые медицинские вмешательства, в том числе и «просто спросить» могут приносить вред здоровью, но пользу приносить тоже могут.
17. Для любого медицинского вмешательства есть показания. Что не показано, то противопоказано.
18. Лучше всего заранее решать, что будем делать с результатами обследований до того как мы их получили.
19. Результаты обследований с неясным клиническим значением встречаются очень часто. Особенно когда исследования выполнены без показаний. Выбираться из этого очень сложно, и для врачей и для пациентов.
20. Часто когда врачам кажется что они помогли пациенту, пациенту становится лучше вопреки помощи врачей.
21. Врач в телефоне у родителей — частая причина медицинских приключений для ребенка и его семьи. Особенно в вечернее время и ближе к ночи.
22. Если собрать всю информацию о том что, кому и когда помогло, то получится, что всё помогает от всего. Избегайте лечения по комментариям в интернете.
23. Понимание основ теории вероятностей и математической статистики очень полезно для врачей. Значительная часть медицинской практики основана на теореме Байеса.
24. Без знания английского языка педиатру сложно. Лучше всего позаботиться об этом до начала самостоятельной клинической практики.
25. Сегодня сложно представить как я работал без систем поддержки принятия клинических решений. Многих ошибок можно было избежать.
26. Многие ошибки врачу необходимо хотя бы раз совершить. Другого способа научиться их избегать не существует. В книгах и статьях о них не написано. Коллеги про них не расскажут.
27. Родители часто намного сильнее и устойчивее, чем кажутся на первый взгляд. В случае серьезного заболевания ребенка они обычно способны на невероятную мобилизацию сил.
17.03.202520:59
ЕЩЕ! ЕЩЕ! ЕЩЕ! ДОВОЛЬНО! ПОЩАДИ...
Те, кто отвечают на вопросы в чатах по статистике, вы уже закатили глаза? Этот вопрос не редкость (чаще только вопросы про нормальность и пинки Матвея, кстати рекомендую подписаться на его канал)
Почему же такой "простой" вопрос вызывает так много трудностей?
Для ответа на него нужно много нюансов и предположений (формулу затем посчитать не сложно, в большинстве случаев). [1]
Разделим их на методологические, клинические и статистические (классификация имени клоуна Никиты, но мне кажется так удобнее объяснить или нет...)
Стоит признать, что большая часть исследований в медицине это тестирование гипотез, т.е. формулируются нулевая и альтернативные гипотезы, тестируется нулевая на основе данных (насколько они согласуются с ней), делается решение отклонить или не отклонить Н0, вывод.
Это ни хорошо, ни плохо. Скорее это подходит для узкого круга задач (но эти философские рассуждения оставим для комментаторов, в чате тут как раз можно прочитать).
Получается, что внутри методологии любого такого исследования должна стоять гипотеза. Формулируется она определенным образом на основе клинической и статистической составляющих (в зависимости от этого могут возникать разные альтернативы), и "простые" гипотезы преимущественно встречаются в РКИ (но не всегда). Мне кажется, одной только теме гипотез и их определению можно посвятить целые книги и уроки. [2, 3]
Клинически нам надо определить группы, вмешательства, срок и какой исход мы смотрим. Мы можем оценивать общую выживаемость, количество летальных исходов, интенсивность боли по ВАШ, АД и т.п. При этом необходимо предполагать/иметь какой-то базовый/референсный результат для контрольной группы, и какой клинический эффект (его размер) мы ожидаем увидеть (можно его предположить из пилотного исследования). [4, 5]
Затем нужно определить какая вероятность ошибок I и II рода для нас будет достаточной. [6] Согласны ли мы со стандартным уровнем ложно-положительного результата в 5%? Мб нам лучше меньше? Потом нужно не забыть, что % доверительного интервала станет больше (если выберем ошибку I рода меньше 5%), и порог для отклонения Н0 для p-value станет меньше. А если планируем эффект измерять в относительных величинах (RR, OR, HR), то верно определить его, перевести клиническую идею в статистический показатель (снижение относительного риска на 40% = RR 0,6). Затем разобраться как его будем получать (через таблицы 2х2 или вид модели). [7]
А в конце вмещается суровая реальность. Это наши ресурсы: сколько вообще возможно набрать пациентов за установленный срок, можем ли расширить срок набора, можно ли расширить количество центров, сколько необходимо финансовых затрат и т.п.
И начинаются коррекции... Мб попробуем найти более выраженный эффект? А мб мы смиримся с ошибкой I рода в 10%? И т.д. [8]
А если кто-то пропадет/исключится/потеряется из исследования? Надо заложить и под это ожидаемую потерю (drop out rate)... Чтобы был небольшой запас.
Почему же такой "простой" вопрос вызывает так много трудностей?
Оказыается, чтобы выбрать формулу и вставить в нее какие-то значения, необходимо знать нюансы и сделать достаточно предположений (иногда мне кажется, что нужно изучить всю статистику прежде, чем считать размер выборки)
При этом если у вас несколько первичных конечных точек, то желательно провести расчет на каждую и выбрать наибольшую...
Есть альтернативы?
- Можно попробовать сделать симуляцию механизма генерации данных и посмотреть на какой примерно уровне будет достигнута необходимая для нас мощность [9]
- Можно не считать, а исходить из того, что получится собрать (одобрят ли вам такой подход, особенно при финансировании?) [10]
- Можно попробовать байесовские подходы [11, 12]
@ebm_base
"А вот у меня n пациентов в группах, этого достаточно?"
Те, кто отвечают на вопросы в чатах по статистике, вы уже закатили глаза? Этот вопрос не редкость (чаще только вопросы про нормальность и пинки Матвея, кстати рекомендую подписаться на его канал)
Почему же такой "простой" вопрос вызывает так много трудностей?
Для ответа на него нужно много нюансов и предположений (формулу затем посчитать не сложно, в большинстве случаев). [1]
Разделим их на методологические, клинические и статистические (классификация имени клоуна Никиты, но мне кажется так удобнее объяснить или нет...)
Стоит признать, что большая часть исследований в медицине это тестирование гипотез, т.е. формулируются нулевая и альтернативные гипотезы, тестируется нулевая на основе данных (насколько они согласуются с ней), делается решение отклонить или не отклонить Н0, вывод.
Это ни хорошо, ни плохо. Скорее это подходит для узкого круга задач (но эти философские рассуждения оставим для комментаторов, в чате тут как раз можно прочитать).
Получается, что внутри методологии любого такого исследования должна стоять гипотеза. Формулируется она определенным образом на основе клинической и статистической составляющих (в зависимости от этого могут возникать разные альтернативы), и "простые" гипотезы преимущественно встречаются в РКИ (но не всегда). Мне кажется, одной только теме гипотез и их определению можно посвятить целые книги и уроки. [2, 3]
Клинически нам надо определить группы, вмешательства, срок и какой исход мы смотрим. Мы можем оценивать общую выживаемость, количество летальных исходов, интенсивность боли по ВАШ, АД и т.п. При этом необходимо предполагать/иметь какой-то базовый/референсный результат для контрольной группы, и какой клинический эффект (его размер) мы ожидаем увидеть (можно его предположить из пилотного исследования). [4, 5]
Затем нужно определить какая вероятность ошибок I и II рода для нас будет достаточной. [6] Согласны ли мы со стандартным уровнем ложно-положительного результата в 5%? Мб нам лучше меньше? Потом нужно не забыть, что % доверительного интервала станет больше (если выберем ошибку I рода меньше 5%), и порог для отклонения Н0 для p-value станет меньше. А если планируем эффект измерять в относительных величинах (RR, OR, HR), то верно определить его, перевести клиническую идею в статистический показатель (снижение относительного риска на 40% = RR 0,6). Затем разобраться как его будем получать (через таблицы 2х2 или вид модели). [7]
А в конце вмещается суровая реальность. Это наши ресурсы: сколько вообще возможно набрать пациентов за установленный срок, можем ли расширить срок набора, можно ли расширить количество центров, сколько необходимо финансовых затрат и т.п.
И начинаются коррекции... Мб попробуем найти более выраженный эффект? А мб мы смиримся с ошибкой I рода в 10%? И т.д. [8]
А если кто-то пропадет/исключится/потеряется из исследования? Надо заложить и под это ожидаемую потерю (drop out rate)... Чтобы был небольшой запас.
Почему же такой "простой" вопрос вызывает так много трудностей?
Оказыается, чтобы выбрать формулу и вставить в нее какие-то значения, необходимо знать нюансы и сделать достаточно предположений (иногда мне кажется, что нужно изучить всю статистику прежде, чем считать размер выборки)
При этом если у вас несколько первичных конечных точек, то желательно провести расчет на каждую и выбрать наибольшую...
Есть альтернативы?
- Можно попробовать сделать симуляцию механизма генерации данных и посмотреть на какой примерно уровне будет достигнута необходимая для нас мощность [9]
- Можно не считать, а исходить из того, что получится собрать (одобрят ли вам такой подход, особенно при финансировании?) [10]
- Можно попробовать байесовские подходы [11, 12]
@ebm_base
दिखाया गया 1 - 24 का 56
अधिक कार्यक्षमता अनलॉक करने के लिए लॉगिन करें।