medstatistic
21.04.202523:02
Я знаю, вы скучали по нашему психоделическому комиксу про Шерлока Холмса. Ведь я и сам скучал по нему!☺️
Итак, очередное убийство на конференции. Среди подозреваемых - 4 врача разных специальностей. Убийца оставил важную улику - кровавую надпись на стене🩸
Кто же совершил это дерзкое преступление?
Ответы с номером предполагаемого убийцы шлите в комментариях к этому посту🕵️♂️
Итак, очередное убийство на конференции. Среди подозреваемых - 4 врача разных специальностей. Убийца оставил важную улику - кровавую надпись на стене🩸
Кто же совершил это дерзкое преступление?
Ответы с номером предполагаемого убийцы шлите в комментариях к этому посту🕵️♂️
04.04.202522:12
Какой сервис использовать для написания научного текста?
Современные ИИ-системы способны не просто извлекать данные, но и систематизировать их, проводить анализ и генерировать полноценный текст целых разделов научной работы.
Если успели познакомиться с нашей статьей по результатам исследования предпочтений мужчин и женщин, могли заметить среди используемых нами новый сервис - STORM (storm.genie.Stanford.edu). Он разработан Стэнфордским университетом и позволяет создавать детализированные, хорошо структурированные обзорные статьи.
Чем STORM отличается от других ИИ?
🔹 В отличие от универсальных ИИ (ChatGPT, Gemini) или поисковых систем (Elicit, Semantic Scholar), STORM специализируется на работе с обзорными статьями — от разработки плана и структуры до финального текста.
🔹 Автоматизирует поиск литературных источников, значительно экономя время исследователя. Важно, что STORM сканирует надежные научные источники (библиотечные базы, журналы, препринты), а не просто выдает список статей (как Consensus или Scite).
🔹 STORM самостоятельно разрабатывает план обзора, в котором выделены смысловые части, следующие друг за другом (в отличие от не связанных между собой ответов ChatGPT).
🔹 Сопоставляет разные мнения по одной и той же теме, выявляя их расхождение или согласие. Помогает связать новое исследование с ранее опубликованными работами.
🔹 Пишет качественный текст. Генерирует связные формулировки между предложениями, адаптируя стиль под академические стандарты.
🔹 Формирует ссылки на использованную литературу, учитывает стиль цитирования (APA, MLA и др.) и требования к формату, которые можно потом использовать при составлении списка литературы
Конечно, как и у любого ИИ, у STORM есть свои ограничения и риски:
🔺 Автоматически собранные данные требуют подтверждения — нейросеть может упустить нюансы запроса или включить устаревшую информацию.
🔺 Тексты «из-под пера» STORM нуждаются в доработке автором статьи, чтобы избежать шаблонных выражений, «галлюцинаций», а также и обеспечить авторский вклад в работу.
🔺 Язык интерфейса и запросов в STORM - английский
Итак, на сегодняшний день STORM — один из самых продвинутых инструментов для автоматического создания научных обзоров. Он сочетает глубокий анализ с четкой структурой. Для некоторых задач (поиск статей, проверка гипотез) могут быть полезны Elicit или Scite, но в своей нише STORM пока не имеет равных🏆
Более подробно о работе со STORM и другими не менее полезными нейросетями будем рассказывать на Мастер-классе по работе с литературой, который начинается 7 апреля.
Посмотреть подробную информацию и записаться на курс можно по ссылке: https://taplink.cc/medstatistic/p/397b8f/
Современные ИИ-системы способны не просто извлекать данные, но и систематизировать их, проводить анализ и генерировать полноценный текст целых разделов научной работы.
Если успели познакомиться с нашей статьей по результатам исследования предпочтений мужчин и женщин, могли заметить среди используемых нами новый сервис - STORM (storm.genie.Stanford.edu). Он разработан Стэнфордским университетом и позволяет создавать детализированные, хорошо структурированные обзорные статьи.
Чем STORM отличается от других ИИ?
🔹 В отличие от универсальных ИИ (ChatGPT, Gemini) или поисковых систем (Elicit, Semantic Scholar), STORM специализируется на работе с обзорными статьями — от разработки плана и структуры до финального текста.
🔹 Автоматизирует поиск литературных источников, значительно экономя время исследователя. Важно, что STORM сканирует надежные научные источники (библиотечные базы, журналы, препринты), а не просто выдает список статей (как Consensus или Scite).
🔹 STORM самостоятельно разрабатывает план обзора, в котором выделены смысловые части, следующие друг за другом (в отличие от не связанных между собой ответов ChatGPT).
🔹 Сопоставляет разные мнения по одной и той же теме, выявляя их расхождение или согласие. Помогает связать новое исследование с ранее опубликованными работами.
🔹 Пишет качественный текст. Генерирует связные формулировки между предложениями, адаптируя стиль под академические стандарты.
🔹 Формирует ссылки на использованную литературу, учитывает стиль цитирования (APA, MLA и др.) и требования к формату, которые можно потом использовать при составлении списка литературы
Конечно, как и у любого ИИ, у STORM есть свои ограничения и риски:
🔺 Автоматически собранные данные требуют подтверждения — нейросеть может упустить нюансы запроса или включить устаревшую информацию.
🔺 Тексты «из-под пера» STORM нуждаются в доработке автором статьи, чтобы избежать шаблонных выражений, «галлюцинаций», а также и обеспечить авторский вклад в работу.
🔺 Язык интерфейса и запросов в STORM - английский
Итак, на сегодняшний день STORM — один из самых продвинутых инструментов для автоматического создания научных обзоров. Он сочетает глубокий анализ с четкой структурой. Для некоторых задач (поиск статей, проверка гипотез) могут быть полезны Elicit или Scite, но в своей нише STORM пока не имеет равных🏆
Более подробно о работе со STORM и другими не менее полезными нейросетями будем рассказывать на Мастер-классе по работе с литературой, который начинается 7 апреля.
Посмотреть подробную информацию и записаться на курс можно по ссылке: https://taplink.cc/medstatistic/p/397b8f/
23.03.202515:29
🌟 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
08.03.202509:06
30.01.202512:30
У аспирантов в этом году есть ещё одна отмазка😁
Не змогли отримати доступ
до медіаконтенту
до медіаконтенту
08.01.202515:09
В статье Kazda L. et al. Association of Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder Diagnosis With Adolescent Quality of Life, опубликованной в журнале JAMA можно встретить очень красивое, максимально полное описание результатов сравнения 2 групп.
За исключением последней строки в таблице сравниваются средние значения количественных признаков. Какие нюансы оформления следует отметить?
1️⃣ Данные представлены в виде средних со стандартным отклонением - mean (SD). Размещение SD в скобках часто считается более предпочтительным, чем через ±.
2️⃣ В «шапке» таблицы указано число исследуемых в каждой группе: n=393.
3️⃣ Авторы указали наглядный и полезный параметр - разность средних с 95% доверительным интервалом - mean difference (95% CI). Мы можем напрямую оценить величину различий (на сколько в одной группе показатель выше или ниже, чем в другой), а также определить значимость различий. Если границы ДИ не пересекают 0 (то есть обе выше 0 либо обе ниже 0), например, от -0.26 до -0.02 или от 0.55 до 2.66 - различия признают статистически значимыми.
4️⃣ Примечания под таблицей дают нам понимание о шкале измерения каждого показателя (range, … to…) и его интерпретации (о чем говорят его низкие или высокие значения).
5️⃣ p-value указано с максимальной точностью до 3 знака. В случае очень низких значений p пишут <.001.
6️⃣ Нечасто используемый элемент описания - мера оценки эффекта (effect size). В данном случае представлена d Коэна (Cohen d). Её значения связаны как с разницей показателей, так и с их вариабельностью, и позволяют судить о величине наблюдаемого эффекта. Для этого в примечании указана шкала интерпретации значений Cohen d.
Приятно видеть настолько подробное представление результатов! Заметно желание авторов сделать описание максимально полным и доступным для читателей👍
#как_надо_делать
За исключением последней строки в таблице сравниваются средние значения количественных признаков. Какие нюансы оформления следует отметить?
1️⃣ Данные представлены в виде средних со стандартным отклонением - mean (SD). Размещение SD в скобках часто считается более предпочтительным, чем через ±.
2️⃣ В «шапке» таблицы указано число исследуемых в каждой группе: n=393.
3️⃣ Авторы указали наглядный и полезный параметр - разность средних с 95% доверительным интервалом - mean difference (95% CI). Мы можем напрямую оценить величину различий (на сколько в одной группе показатель выше или ниже, чем в другой), а также определить значимость различий. Если границы ДИ не пересекают 0 (то есть обе выше 0 либо обе ниже 0), например, от -0.26 до -0.02 или от 0.55 до 2.66 - различия признают статистически значимыми.
4️⃣ Примечания под таблицей
5️⃣ p-value указано с максимальной точностью до 3 знака. В случае очень низких значений p пишут <.001.
6️⃣ Нечасто используемый элемент описания - мера оценки эффекта (effect size). В данном случае представлена d Коэна (Cohen d). Её значения связаны как с разницей показателей, так и с их вариабельностью, и позволяют судить о величине наблюдаемого эффекта. Для этого в примечании указана шкала интерпретации значений Cohen d.
Приятно видеть настолько подробное представление результатов! Заметно желание авторов сделать описание максимально полным и доступным для читателей👍
#как_надо_делать
21.04.202511:00
🌟 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
28.03.202521:26
Как снизить вероятность ошибки первого рода при оценке доверительных интервалов для 3 групп и более?
При оценке различий 3+ групп с помощью p-значения одним из распространенных методов является поправка Бонферрони. В классическом варианте она заключается в уменьшении порога вероятности ошибки I рода α (альфа), с которым сопоставляется p, путем деления на число выполняемых сравнений между группами (обозначим его как k).
Например, у нас 3 группы исследуемых, и мы хотим сравнить их все попарно: 1 с 2, 1 с 3, 2 с 3. Получается, всего будет 3 попарных сравнения, k=3. Значит, если мы хотим оценивать различия групп с вероятностью ошибки I рода, не превышающей 5% (α=0.05), полученные p нужно будет сопоставлять не с 0.05, а с 0.05/3 = 0.017. Если p<0.017 - различия статистически значимы. Если p>0.017 - различия статистически незначимы.
А если мы оцениваем статистическую значимость различий не с помощью p, а с помощью доверительных интервалов (ДИ)? Нужно ли их корректировать?
Да! Причем для этого также подойдет поправка Бонферрони.
Например, мы рассчитываем для разности средних 95% ДИ, который соответствует α = 0.05, или 5%. Поправка Бонферрони применяется к α, которая также делится на k. Так, если мы выполняем 3 парных сравнения, 5%/3 = 1.7%. И для каждой разности средних нужно будет рассчитывать не 95% ДИ, а (100-1.7)% = 98.3% ДИ.
ДИ, скорректированные по Бонферрони, конечно, будут шире, чем исходные. Поэтому будет сложнее получить ситуацию, когда ДИ не пересечет границу нулевой значимости, и тем сложнее будет совершить ошибку I рода - ошибочно выявить различия, которых на самом деле нет. А значит, выводы станут более точными.
Есть ли примеры такой коррекции ДИ?
Сколько угодно! К этому посту подобрали 2 примера из научных статей:
1️⃣ В статье D.P.Bui et al. Veterans at High Risk for Post–COVID-19 Suicide Attempts or Other Self-Directed Violence (JAMA Netw Open. 2025;8(3):e250061. doi:10.1001/jamanetworkopen.2025.0061) авторы сопоставляли риски самоповреждающего поведения между 5 группами исследуемых. Все группы сравнивались попарно, поэтому k=10. Вместо 95% ДИ для отношения рисков рассчитывались (100-5/10) = 99.5% ДИ.
2️⃣ В статье R.Croop et al. Zavegepant nasal spray for the acute treatment of migraine… (Headache, 2022. 62(9):1153-1163. doi: 10.1111/head.14389) авторы сравнивали 3 экспериментальные группы пациентов, принимавших разные дозы препарата, с группой плацебо-контроля. Получилось всего 3 сравнения. Вместо 95% ДИ для частоты достижения конечных точек рассчитывались 98.3% ДИ.
Вначале кажется, что все правильно, однако на самом деле к этому примеру есть вопросы. Для оценки различий между группами здесь использовались p, а не ДИ. Зачем в таком случае корректировать ДИ - непонятно. Поправка применяется только для оценок значимости различий.
Например, в первом исследовании тоже рассчитывались частоты событий в каждой из групп, но при этом использовались обычные 95% ДИ.
Выводы:
🔹 При определении ДИ для оценок различий между 3 и более группами, сравниваемых попарно, применяем поправку Бонферрони: рассчитываем (100-α/k)% ДИ.
🔹 Поправку Бонферрони применяем к ДИ для оценок эффекта: относительного риска, отношений шансов, разницы средних, разницы рисков и т.д.
🔹 К ДИ для описательных данных: средних значений показателя, частот события в каждой группе - поправку не применяем.
При оценке различий 3+ групп с помощью p-значения одним из распространенных методов является поправка Бонферрони. В классическом варианте она заключается в уменьшении порога вероятности ошибки I рода α (альфа), с которым сопоставляется p, путем деления на число выполняемых сравнений между группами (обозначим его как k).
Например, у нас 3 группы исследуемых, и мы хотим сравнить их все попарно: 1 с 2, 1 с 3, 2 с 3. Получается, всего будет 3 попарных сравнения, k=3. Значит, если мы хотим оценивать различия групп с вероятностью ошибки I рода, не превышающей 5% (α=0.05), полученные p нужно будет сопоставлять не с 0.05, а с 0.05/3 = 0.017. Если p<0.017 - различия статистически значимы. Если p>0.017 - различия статистически незначимы.
А если мы оцениваем статистическую значимость различий не с помощью p, а с помощью доверительных интервалов (ДИ)? Нужно ли их корректировать?
Да! Причем для этого также подойдет поправка Бонферрони.
Например, мы рассчитываем для разности средних 95% ДИ, который соответствует α = 0.05, или 5%. Поправка Бонферрони применяется к α, которая также делится на k. Так, если мы выполняем 3 парных сравнения, 5%/3 = 1.7%. И для каждой разности средних нужно будет рассчитывать не 95% ДИ, а (100-1.7)% = 98.3% ДИ.
ДИ, скорректированные по Бонферрони, конечно, будут шире, чем исходные. Поэтому будет сложнее получить ситуацию, когда ДИ не пересечет границу нулевой значимости, и тем сложнее будет совершить ошибку I рода - ошибочно выявить различия, которых на самом деле нет. А значит, выводы станут более точными.
Есть ли примеры такой коррекции ДИ?
Сколько угодно! К этому посту подобрали 2 примера из научных статей:
1️⃣ В статье D.P.Bui et al. Veterans at High Risk for Post–COVID-19 Suicide Attempts or Other Self-Directed Violence (JAMA Netw Open. 2025;8(3):e250061. doi:10.1001/jamanetworkopen.2025.0061) авторы сопоставляли риски самоповреждающего поведения между 5 группами исследуемых. Все группы сравнивались попарно, поэтому k=10. Вместо 95% ДИ для отношения рисков рассчитывались (100-5/10) = 99.5% ДИ.
2️⃣ В статье R.Croop et al. Zavegepant nasal spray for the acute treatment of migraine… (Headache, 2022. 62(9):1153-1163. doi: 10.1111/head.14389) авторы сравнивали 3 экспериментальные группы пациентов, принимавших разные дозы препарата, с группой плацебо-контроля. Получилось всего 3 сравнения. Вместо 95% ДИ для частоты достижения конечных точек рассчитывались 98.3% ДИ.
Вначале кажется, что все правильно, однако на самом деле к этому примеру есть вопросы. Для оценки различий между группами здесь использовались p, а не ДИ. Зачем в таком случае корректировать ДИ - непонятно. Поправка применяется только для оценок значимости различий.
Например, в первом исследовании тоже рассчитывались частоты событий в каждой из групп, но при этом использовались обычные 95% ДИ.
Выводы:
🔹 При определении ДИ для оценок различий между 3 и более группами, сравниваемых попарно, применяем поправку Бонферрони: рассчитываем (100-α/k)% ДИ.
🔹 Поправку Бонферрони применяем к ДИ для оценок эффекта: относительного риска, отношений шансов, разницы средних, разницы рисков и т.д.
🔹 К ДИ для описательных данных: средних значений показателя, частот события в каждой группе - поправку не применяем.
18.03.202509:20
🔥 Медфест 2025: Всё, что нужно знать о детском здоровье!
Коллеги, друзья, будущие врачи!
Вы работаете с детьми? Учитесь на врача? Руководите клиникой? Тогда 19 апреля – день, который стоит отметить в календаре!
Медфест 2025 – это конференция, которую нельзя пропустить. Здесь не будет скучной теории – только живые кейсы, клинические разборы, реальные ошибки и практика, которая работает. Мы обсуждаем сложные темы честно и без цензуры!
💡 Что вас ждет?
✅ Диагностика и лечение: разбор анемии, сахарного диабета, аллергии, геморрагической болезни, расстройств поведения и других актуальных тем.
✅ Как взаимодействовать с родителями? Что делать, если пациент "сам всё знает" или доверяет больше интернету, чем врачам?
✅ Как не ошибиться? Разбираем реальные клинические случаи, распространенные врачебные ошибки и учимся работать с пациентским экстремизмом.
✅ Доказательная медицина в действии: как правильно читать исследования и применять их в реальной практике?
📌 Формат:
Два зала – выбирайте лекции, которые максимально полезны именно вам.
Топовые спикеры – эксперты, которые знают всё о детском здоровье: Александр Бурлаков, Алексей Бессмертный, Евгения (Патракеева) Соколова, Елизавета Редько, Ольга Лоскутова и другие.
Живые дискуссии – никаких скучных монологов, только актуальные вопросы и конкретные решения.
Подарки от партнеров и доступ ко всем записям лекций.
Полная программа на сайте medfest-forum.ru
Регистрируйтесь прямо сейчас 👉 medfest-forum.ru
Делитесь этим постом с коллегами и друзьями!
#Медфест2025 #медицина #детскоездоровье #педиатрия #конференциядляврачей #доказательнаямедицина #врачи #студенты #ординаторы
Коллеги, друзья, будущие врачи!
Вы работаете с детьми? Учитесь на врача? Руководите клиникой? Тогда 19 апреля – день, который стоит отметить в календаре!
Медфест 2025 – это конференция, которую нельзя пропустить. Здесь не будет скучной теории – только живые кейсы, клинические разборы, реальные ошибки и практика, которая работает. Мы обсуждаем сложные темы честно и без цензуры!
💡 Что вас ждет?
✅ Диагностика и лечение: разбор анемии, сахарного диабета, аллергии, геморрагической болезни, расстройств поведения и других актуальных тем.
✅ Как взаимодействовать с родителями? Что делать, если пациент "сам всё знает" или доверяет больше интернету, чем врачам?
✅ Как не ошибиться? Разбираем реальные клинические случаи, распространенные врачебные ошибки и учимся работать с пациентским экстремизмом.
✅ Доказательная медицина в действии: как правильно читать исследования и применять их в реальной практике?
📌 Формат:
Два зала – выбирайте лекции, которые максимально полезны именно вам.
Топовые спикеры – эксперты, которые знают всё о детском здоровье: Александр Бурлаков, Алексей Бессмертный, Евгения (Патракеева) Соколова, Елизавета Редько, Ольга Лоскутова и другие.
Живые дискуссии – никаких скучных монологов, только актуальные вопросы и конкретные решения.
Подарки от партнеров и доступ ко всем записям лекций.
Полная программа на сайте medfest-forum.ru
Регистрируйтесь прямо сейчас 👉 medfest-forum.ru
Делитесь этим постом с коллегами и друзьями!
#Медфест2025 #медицина #детскоездоровье #педиатрия #конференциядляврачей #доказательнаямедицина #врачи #студенты #ординаторы
04.03.202507:50
Ещё один поток Курса по основам статистики завершен! Поздравляю всех своих курсантов с успешным окончанием обучения, благодарю Вас за участие и внимание, надеюсь, что полученные знания и навыки принесут много пользы!
А мы объявляем набор на следующий 43-й поток Курса. Посмотреть информацию и записаться можно по ссылке: https://taplink.cc/medstatistic/p/27b3b1/
А ещё - через несколько дней стартует новый поток Курса по сложным методам. В программе 6 очень интересных и актуальных тем: Факторный анализ, Деревья решений, Псевдорандомизация, Порядковая регрессия, Дискриминантный анализ, Общие линейные модели. Жду всех желающих освоить эти методы! Посмотреть информацию об этом курсе и записаться можно по этой ссылке.
А мы объявляем набор на следующий 43-й поток Курса. Посмотреть информацию и записаться можно по ссылке: https://taplink.cc/medstatistic/p/27b3b1/
А ещё - через несколько дней стартует новый поток Курса по сложным методам. В программе 6 очень интересных и актуальных тем: Факторный анализ, Деревья решений, Псевдорандомизация, Порядковая регрессия, Дискриминантный анализ, Общие линейные модели. Жду всех желающих освоить эти методы! Посмотреть информацию об этом курсе и записаться можно по этой ссылке.
23.01.202519:55
Через неделю стартует 42-й поток Курса по основам статистики.
Набор практически завершен, и мне очень приятно, что большинство участников записываются на Курс по рекомендации коллег. Такое доверие - очень ценно.
Что получат все курсанты, успешно завершившие обучение?
1️⃣ Уверенные знания статистической терминологии, условий применения и интерпретации всех основных статистических методов. Вопросы рецензентов или членов диссовета «Почему использовали этот критерий?» или «О чем говорят границы доверительного интервала?» перестанут вызывать нервную дрожь. А статистика станет любимой наукой!
2️⃣ Практические навыки по анализу данных в статистической программе. Подробно разберёмся, какие кнопки и в каком порядке нажимать, чтобы получить корректный результат. Большое внимание уделим и правилам построения базы данных, это залог последующего статанализа.
3️⃣ Понимание того, как оформить полученные результаты для статьи или диссертации. Наш курс - прежде всего для тех, кто пишет свою научную работу. На занятиях мы используем специальные шаблоны оформления, а также отрабатываем этот навык при выполнении домашних заданий. Как правильно разместить данные в таблице? Сколько десятичных знаков оставить при округлении? Какие элементы должны быть на ящичной диаграмме? Как правильно описать статистически незначимый результат? На все эти вопросы будут даны четкие, обоснованные ответы.
4️⃣ Неограниченный по времени доступ ко всем материалам Курса. Включая презентации и видеозаписи наших зум-вебинаров. Более того, окончив обучение, весь поток переходит в общий чат участников Курса по основам. В нем будет всегда доступна ссылка на материалы последнего потока! То есть неважно, какой поток Вы окончили, всегда можно будет посмотреть самые актуальные презентации, видеозаписи и шаблоны описания результатов.
Занятия проводятся 3 раза в неделю, в вечернее время на платформе Zoom. Все вебинары записываются, поэтому если не успеваете присутствовать лично, можно смотреть их в записи. И обязательно выполнять домашние задания - это очень важно!
Приглашаю всех, кто желает освоить основные статистические методы, которые позволят уверенно и самостоятельно проанализировать и описать данные для своей диссертации или статьи.
Посмотреть расписание и записаться на курс можно по этой ссылке
Набор практически завершен, и мне очень приятно, что большинство участников записываются на Курс по рекомендации коллег. Такое доверие - очень ценно.
Что получат все курсанты, успешно завершившие обучение?
1️⃣ Уверенные знания статистической терминологии, условий применения и интерпретации всех основных статистических методов. Вопросы рецензентов или членов диссовета «Почему использовали этот критерий?» или «О чем говорят границы доверительного интервала?» перестанут вызывать нервную дрожь. А статистика станет любимой наукой!
2️⃣ Практические навыки по анализу данных в статистической программе. Подробно разберёмся, какие кнопки и в каком порядке нажимать, чтобы получить корректный результат. Большое внимание уделим и правилам построения базы данных, это залог последующего статанализа.
3️⃣ Понимание того, как оформить полученные результаты для статьи или диссертации. Наш курс - прежде всего для тех, кто пишет свою научную работу. На занятиях мы используем специальные шаблоны оформления, а также отрабатываем этот навык при выполнении домашних заданий. Как правильно разместить данные в таблице? Сколько десятичных знаков оставить при округлении? Какие элементы должны быть на ящичной диаграмме? Как правильно описать статистически незначимый результат? На все эти вопросы будут даны четкие, обоснованные ответы.
4️⃣ Неограниченный по времени доступ ко всем материалам Курса. Включая презентации и видеозаписи наших зум-вебинаров. Более того, окончив обучение, весь поток переходит в общий чат участников Курса по основам. В нем будет всегда доступна ссылка на материалы последнего потока! То есть неважно, какой поток Вы окончили, всегда можно будет посмотреть самые актуальные презентации, видеозаписи и шаблоны описания результатов.
Занятия проводятся 3 раза в неделю, в вечернее время на платформе Zoom. Все вебинары записываются, поэтому если не успеваете присутствовать лично, можно смотреть их в записи. И обязательно выполнять домашние задания - это очень важно!
Приглашаю всех, кто желает освоить основные статистические методы, которые позволят уверенно и самостоятельно проанализировать и описать данные для своей диссертации или статьи.
Посмотреть расписание и записаться на курс можно по этой ссылке
Не змогли отримати доступ
до медіаконтенту
до медіаконтенту
07.01.202522:02
Обновлённая статистика упоминания программы StatTech в качестве средства обработки данных в статьях и диссертациях📈
Информация дана накопленным итогом: с момента появления программы, т.е. с 2020 года, по 6 января 2025 года.
По сравнению с предыдущей сводкой, которую публиковали в ноябре, добавили раздел с использованием программы в зарубежных журналах. Брали данные PubMed, Scopus, Wiley, Web of Science. Отмечу, что искали по наличию “stattech” в полном тексте статей, поэтому поиск был ограничен статьями с открытым доступом (open access).
В целом, зарубежных статей пока не так много, как российских, но они есть! Причем большинство - Q1-Q2!💪
Есть тенденция к росту: 2022 - 11, 2023 - 14, 2024 - 21.
Благодарим всех пользователей программы за доверие!❤️ Надеемся, что число хороших статей и диссертаций с анализом, выполненным в Статтех, будет становиться все больше и больше!
Информация дана накопленным итогом: с момента появления программы, т.е. с 2020 года, по 6 января 2025 года.
По сравнению с предыдущей сводкой, которую публиковали в ноябре, добавили раздел с использованием программы в зарубежных журналах. Брали данные PubMed, Scopus, Wiley, Web of Science. Отмечу, что искали по наличию “stattech” в полном тексте статей, поэтому поиск был ограничен статьями с открытым доступом (open access).
В целом, зарубежных статей пока не так много, как российских, но они есть! Причем большинство - Q1-Q2!💪
Есть тенденция к росту: 2022 - 11, 2023 - 14, 2024 - 21.
Благодарим всех пользователей программы за доверие!❤️ Надеемся, что число хороших статей и диссертаций с анализом, выполненным в Статтех, будет становиться все больше и больше!
14.04.202505:46
В научных статьях часто встречается понятие взаимодействия факторов: interaction effects, p interaction. Тема очень интересная и важная.
Что такое взаимодействие факторов и чем оно отличается от собственно влияния факторов - постарался показать в новом посте. В конце вы сможете проверить свои знания на контрольном примере. Буду рад Вашим реакциям и комментариям!🤗
Читать пост
Что такое взаимодействие факторов и чем оно отличается от собственно влияния факторов - постарался показать в новом посте. В конце вы сможете проверить свои знания на контрольном примере. Буду рад Вашим реакциям и комментариям!🤗
Читать пост
27.03.202504:43
Если лень читать всю статью из предыдущего поста, можно посмотреть только эту визуализацию)
10.03.202517:01
Первое исследование будет посвящено человеческим предпочтениям.
Каждый из нас имеет свои предпочтения когда приходится выбирать: кошка или собака? чай или кофе? рок или поп-музыка?… Может быть нас это как-то характеризует, а может - и совсем никак. Просто кому-то нравится одно, кому-то другое. Мы решили изучить, как часто встречаются те или иные предпочтения и с чем они могут быть связаны. Примерное время заполнения опроса - около 2 минут.
Дизайн исследования: поисковое, наблюдательное, поперечное.
Участники исследования: все наши подписчики в возрасте 18 лет и старше, а также можете пригласить к участию Ваших коллег.
Задачами исследования являются описание выборки респондентов по предпочтениям, выявление связи предпочтений с социально-демографическими признаками (пол, возраст, трудовая занятость).
А ещё интересно, будут ли среди респондентов полные совпадения по всем ответам?
Результаты исследования после соответствующего анализа будут опубликованы здесь, в нашем Телеграм-канале medstatistic_ru.
Принять участие в опросе
Каждый из нас имеет свои предпочтения когда приходится выбирать: кошка или собака? чай или кофе? рок или поп-музыка?… Может быть нас это как-то характеризует, а может - и совсем никак. Просто кому-то нравится одно, кому-то другое. Мы решили изучить, как часто встречаются те или иные предпочтения и с чем они могут быть связаны. Примерное время заполнения опроса - около 2 минут.
Дизайн исследования: поисковое, наблюдательное, поперечное.
Участники исследования: все наши подписчики в возрасте 18 лет и старше, а также можете пригласить к участию Ваших коллег.
Задачами исследования являются описание выборки респондентов по предпочтениям, выявление связи предпочтений с социально-демографическими признаками (пол, возраст, трудовая занятость).
А ещё интересно, будут ли среди респондентов полные совпадения по всем ответам?
Результаты исследования после соответствующего анализа будут опубликованы здесь, в нашем Телеграм-канале medstatistic_ru.
Принять участие в опросе
01.03.202522:03
Уважаемые коллеги, добрый день!
💡От имени Академии мы хотим всех поздравить с наступлением весны и поделиться большой работой, которую мы делали последние пару месяцев.
💡Материал посвящен регистрации проспективных исследований на сайте clinicaltrial.gov.
💡Зачем нужно регистрировать исследование в открытой базе данных, вы можете узнать в самом документе.
✔️Инициатором создания этого материала является наш эксперт - Мареев Юрий Вячеславович, , к.м.н. кардиолог, исследователь Робертсоновского центра биостатистики, университета Глазго. От имени Академии и всех подписчиков хотим выразить огромную благодарность.
✔️Кроме того, хотим поблагодарить всех авторов документа: Мареева Юрия Вячеславовича, Лобастова Кирилла Викторовича, Макарову Дарью Дмитриевну, Марапова Дамира Ильдаровича и Навасардяна Артура Рубеновича
💡Если после ознакомления нашего материала у Вас остались вопросы по регистрации и проведению исследования или появились предложения по улучшению данного документа, вы можете написать нам на адрес электронной почты nko.nnadm@outlook.com
С уважением, от имени экспертов ННАДМ
P.S. Мы просим вас поддержать наш канал своим голосом.
👨🏫 Читайте. Думайте. Делитесь. Создавайте.
ТГ канал | Чат | Сайт | Группа ВК | Ютуб | Контакты
💡От имени Академии мы хотим всех поздравить с наступлением весны и поделиться большой работой, которую мы делали последние пару месяцев.
💡Материал посвящен регистрации проспективных исследований на сайте clinicaltrial.gov.
💡Зачем нужно регистрировать исследование в открытой базе данных, вы можете узнать в самом документе.
✔️Инициатором создания этого материала является наш эксперт - Мареев Юрий Вячеславович, , к.м.н. кардиолог, исследователь Робертсоновского центра биостатистики, университета Глазго. От имени Академии и всех подписчиков хотим выразить огромную благодарность.
✔️Кроме того, хотим поблагодарить всех авторов документа: Мареева Юрия Вячеславовича, Лобастова Кирилла Викторовича, Макарову Дарью Дмитриевну, Марапова Дамира Ильдаровича и Навасардяна Артура Рубеновича
💡Если после ознакомления нашего материала у Вас остались вопросы по регистрации и проведению исследования или появились предложения по улучшению данного документа, вы можете написать нам на адрес электронной почты nko.nnadm@outlook.com
С уважением, от имени экспертов ННАДМ
P.S. Мы просим вас поддержать наш канал своим голосом.
👨🏫 Читайте. Думайте. Делитесь. Создавайте.
ТГ канал | Чат | Сайт | Группа ВК | Ютуб | Контакты
23.01.202501:13
19.12.202400:33
Как правильно задать вопрос об этнической принадлежности или уровне дохода?Такие вопросы называются демографическими и они актуальны для любых исследований с участием людей - как социологических, так и клинических. К ним относятся:
▪️Возраст
▪️Пол
▪️Расовая / Этническая принадлежность
▪️Уровень дохода
▪️Место жительства
▪️Образование
▪️Трудовой статус
и др.
Каждый такой вопрос должен быть оправдан целью исследования, он не должен задаваться «на всякий случай». Если в дальнейшем не планируется изучать этот демографический показатель, то такой вопрос лучше убрать из анкеты.
В статье Samhita Tankala “Why and How to Use Demographics in UX” даются полезные рекомендации, как лучше сформулировать демографические вопросы в анкете, чтобы респонденты не потеряли доверия к исследователю и не прекратили участие в опросе.
1️⃣ Использовать как можно более широкие диапазоны для порядковых переменных
При выставлении диапазонов ответа помните, что чем они уже, тем более затруднителен и чувствителен будет ответ для респондента. Например, в вопросе об уровне дохода интервалы с шагом в 10-20 тыс.руб. вызовут больше сомнений и раздумий, чем интервалы в 50 тыс.
2️⃣ Давать возможность респонденту не отвечать на вопрос
Среди возможных ответов на деликатные демографические вопросы всегда предусматривайте вариант: «Затрудняюсь с ответом».
3️⃣ Вместо длинного списка вариантов ответа использовать свободный ответ
Если на вопрос предполагается слишком много вариантов ответа, их полное перечисление может утомить респондента. Тем более какие-то варианты могут остаться не указанными. В этом случае лучше оставить несколько основных вариантов и добавить свободный ответ (см. следующий пункт).
4️⃣ Правильно обозначать вариант свободного ответа
Вариант «Другое» / «Иное» с полем для свободного ответа или без него - может вызвать неприятные ассоциации у респондентов при ответах на чувствительные личные вопросы. Будто бы те, кто выбирают его, являются «другими», «аномальными». Лучше обозначить такой вариант «Ответ в списке отсутствует» или «Свой вариант».
5️⃣ Задавать демографические вопросы в конце опроса
Рекомендуется начинать опрос с важных, недемографических вопросов, если только демографические не нужны для отбора респондентов (например, если проводится только среди женщин или среди людей с определенным уровнем дохода). Считается, что, ответив на важные вопросы по существу в начале опроса, респонденты будут более мотивированы дойти до конца, чем если мы сразу утомим их менее важными, общими демографическими вопросами.
6️⃣ Позволять выбирать несколько вариантов ответа
Часто мы требуем от респондента в вопросах об этнической принадлежности, образовании или занятости, чтобы он выбрал лишь один вариант ответа. Однако он может быть рожден в смешанной по национальности семье, иметь несколько уровней образования или одновременно и быть студентом, и работать. Так что при ответах на эти вопросы следует предусмотреть возможность множественного ответа.
Узнав об этих правилах, у меня стало меняться отношение к опросам, которые я иногда прохожу. Казалось бы, речь идет о слишком тонких нюансах, однако меня на самом деле утомляет необходимость выбора из 10+ вариантов ответа, ограничивает невозможность выбора нескольких вариантов в вопросах о трудовой занятости, а расположение малозначимых вопросов в начале опроса действительно не совсем мотивирует пройти его до конца (ну когда же пойдут важные вопросы, думаю я в этот момент).
Так что, если вы хотите сделать свой опрос комфортным для респондентов, эти правила могут быть весьма полезными.
06.04.202519:49
Влияет ли возраст (и кое-что ещё) на качество и длительность брака?
Новый опрос в Лаборатории «несерьезных» исследований!
Насколько крепким и счастливым может быть брак, если муж сильно старше жены? А если жена старше мужа? Есть ли «волшебная» возрастная разница, при которой вероятность счастливого брака будет максимальной? В каком возрасте лучше заключить брак? И главный вопрос: влияет ли «красивая» дата на качество брака?!
Попробуем ответить на эти вопросы с помощью Лаборатории «несерьезных» исследований!
Если Вы находитесь в браке или были когда-то, просим ответить на 12 вопросов нашей анонимной анкеты.
Если у Вас было несколько браков, можете ответить несколько раз по той же ссылке, для каждого из них.
Мы будем благодарны, если Вы перешлете этот пост или ссылку для участия в опросе коллегам, родственникам или друзьям!
Чем больше ответов мы получим, тем надежнее будут результаты анализа.
Большое спасибо всем за участие! Ответы будут приниматься до 13 апреля.
А результаты исследования будут опубликованы в срок до 20 апреля в ТГ-канале @medstatistic_ru
Принять участие в опросе можно по этой ссылке
Новый опрос в Лаборатории «несерьезных» исследований!
Насколько крепким и счастливым может быть брак, если муж сильно старше жены? А если жена старше мужа? Есть ли «волшебная» возрастная разница, при которой вероятность счастливого брака будет максимальной? В каком возрасте лучше заключить брак? И главный вопрос: влияет ли «красивая» дата на качество брака?!
Попробуем ответить на эти вопросы с помощью Лаборатории «несерьезных» исследований!
Если Вы находитесь в браке или были когда-то, просим ответить на 12 вопросов нашей анонимной анкеты.
Если у Вас было несколько браков, можете ответить несколько раз по той же ссылке, для каждого из них.
Мы будем благодарны, если Вы перешлете этот пост или ссылку для участия в опросе коллегам, родственникам или друзьям!
Чем больше ответов мы получим, тем надежнее будут результаты анализа.
Большое спасибо всем за участие! Ответы будут приниматься до 13 апреля.
А результаты исследования будут опубликованы в срок до 20 апреля в ТГ-канале @medstatistic_ru
Принять участие в опросе можно по этой ссылке
26.03.202515:47
Ура! Готова первая статья от нашей Лаборатории «несерьезных» исследований!🎉
Напомню, что 10 марта мы запустили опрос на наших площадках в соцсетях, посвященный человеческим предпочтениям. Спасибо всем, кто принял в нем участие!🤗
Мы решили сравнить мужчин и женщин по предпочтениям в еде, культурных мероприятиях, видах спорта и т.д. Получились довольно-таки интересные результаты.
Но, мне кажется, самое важное, что полученные результаты мы смогли оформить в полноценную статью. Причем потратили на это всего пару часов! В этом нам помогли современные средства: электронные анкеты, статистические программы и, конечно, большие языковые модели (Large language models - LLM).
🔹Введение и обсуждение со списком источников были полностью сгенерированы искусственным интеллектом - LLMs Perplexity и STORM. Мы только убирали лишнее и слегка корректировали связки между предложениями. Перевод с английского на русский выполняли с помощью LLM DeepSeek.
🔹Название статьи, цель и описание материалов и методов - написаны человеком, то есть авторами статьи.
🔹Результаты анализа были почти полностью получены и описаны программой StatTech, диаграмму с ОШ построили в SPSS.
Теперь осталось самое главное: пристроить эту статью в максимально приличный журнал. Как вариант, разместим ее в базе пре-принтов.
❗️А всех, кто хочет научиться работать с LLM и другими полезными инструментами при написании текстовой части научных статей - ждем на мастер-классе по работе с литературой, который стартует уже 7 апреля!
Напомню, что 10 марта мы запустили опрос на наших площадках в соцсетях, посвященный человеческим предпочтениям. Спасибо всем, кто принял в нем участие!🤗
Мы решили сравнить мужчин и женщин по предпочтениям в еде, культурных мероприятиях, видах спорта и т.д. Получились довольно-таки интересные результаты.
Но, мне кажется, самое важное, что полученные результаты мы смогли оформить в полноценную статью. Причем потратили на это всего пару часов! В этом нам помогли современные средства: электронные анкеты, статистические программы и, конечно, большие языковые модели (Large language models - LLM).
🔹Введение и обсуждение со списком источников были полностью сгенерированы искусственным интеллектом - LLMs Perplexity и STORM. Мы только убирали лишнее и слегка корректировали связки между предложениями. Перевод с английского на русский выполняли с помощью LLM DeepSeek.
🔹Название статьи, цель и описание материалов и методов - написаны человеком, то есть авторами статьи.
🔹Результаты анализа были почти полностью получены и описаны программой StatTech, диаграмму с ОШ построили в SPSS.
Теперь осталось самое главное: пристроить эту статью в максимально приличный журнал. Как вариант, разместим ее в базе пре-принтов.
❗️А всех, кто хочет научиться работать с LLM и другими полезными инструментами при написании текстовой части научных статей - ждем на мастер-классе по работе с литературой, который стартует уже 7 апреля!
09.03.202520:43
Дорогие друзья! Встречайте новый проект от medstatistic под названием Лаборатория «несерьезных» исследований!
В мире так много вопросов, которые официальная наука чаще всего обходит стороной:
🔹Кто больше любит кошек - женщины или мужчины?
🔹Какую музыку слушают представители разных врачебных специальностей?
🔹Какие soft skills отличают людей разного возраста?
🔹Влияет ли пожелание «Спокойного дежурства!» на то, как пройдёт это дежурство?
🔹Способна ли астрология предсказать удачный или неудачный день?
Вообще-то подобные исследования в современной науке давно известны. Есть даже специальная Шнобелевская премия, которая вручается за решение, казалось бы, самых несерьезных вопросов. А самое интересное, что ответы на них иногда оказываются важными и интересными для всех.
На «шнобелевку» претендовать не будем (пока), но постараемся использовать реальные современные средства для исследований. Потренируемся в планировании дизайна, сборе данных, анализе и интерпретации. Обзорную часть сделаем с применением библиографических менеджеров и ИИ. Мне кажется, это будет полезно!
Схема проведения каждого исследования будет примерно такой:
1️⃣ Публикация протокола исследования.
2️⃣ Проведение эксперимента, сбор данных путем опроса среди подписчиков в течение нескольких дней.
3️⃣ Анализ данных в статистической программе, оформление результатов.
4️⃣ Публикация результатов исследования в нашем канале, а также, если получится, в журналах Nature и/или «Наука и жизнь».
В мире так много вопросов, которые официальная наука чаще всего обходит стороной:
🔹Кто больше любит кошек - женщины или мужчины?
🔹Какую музыку слушают представители разных врачебных специальностей?
🔹Какие soft skills отличают людей разного возраста?
🔹Влияет ли пожелание «Спокойного дежурства!» на то, как пройдёт это дежурство?
🔹Способна ли астрология предсказать удачный или неудачный день?
Вообще-то подобные исследования в современной науке давно известны. Есть даже специальная Шнобелевская премия, которая вручается за решение, казалось бы, самых несерьезных вопросов. А самое интересное, что ответы на них иногда оказываются важными и интересными для всех.
На «шнобелевку» претендовать не будем (пока), но постараемся использовать реальные современные средства для исследований. Потренируемся в планировании дизайна, сборе данных, анализе и интерпретации. Обзорную часть сделаем с применением библиографических менеджеров и ИИ. Мне кажется, это будет полезно!
Схема проведения каждого исследования будет примерно такой:
1️⃣ Публикация протокола исследования.
2️⃣ Проведение эксперимента, сбор данных путем опроса среди подписчиков в течение нескольких дней.
3️⃣ Анализ данных в статистической программе, оформление результатов.
4️⃣ Публикация результатов исследования в нашем канале, а также, если получится, в журналах Nature и/или «Наука и жизнь».
Следите за публикациями! Первое исследование стартует уже завтра, 10 марта!
28.02.202505:11
Какие данные можно разместить на графике выживаемости?
В статье Dummer R. et al. “Five-Year Analysis of Adjuvant Dabrafenib plus Trametinib in Stage III Melanoma” (N Engl J Med 2020;383:1139-48) встретился график с кривыми выживаемости, который, кажется, вместил в себе максимальное количество элементов.
Начнём с графических элементов:
1️⃣ Кривые Каплана-Мейера, показывающие ступенчатое снижение безрецидивной выживаемости в группах пациентов, получавших разное лечение. Каждая ступенька вниз соответствует событию (рецидиву или смерти от любой причины), произошедшему на определенном сроке. Кривые окрашены в разные цвета. Вверху есть легенда с обозначением каждой кривой.
2️⃣ Кривые пересекаются короткими черточками - это выбывшие из-под наблюдения пациенты. То есть те, у которых событие не произошло. В течение первых 4 лет (48 мес.) выбывших пациентов совсем немного. Это хорошо, ведь чем меньше выбытий в течение определенного срока, тем точнее оценка выживаемости на этом сроке.
3️⃣ Медиана срока дожития - показана с помощью горизонтальной пунктирной линии, соответствующей 50% выживаемости. Место пересечения этой линии с кривой соответствует сроку, при достижении которого выживаемость снижается до 50%. Этот срок и есть медиана. Например, судя по графику, в группе принимавших плацебо (красная линия) медиана составила примерно 16 мес.
4️⃣ Четырёх- и пятилетняя выживаемость. Показана вертикальными линиями, соответствующими сроку 48 и 60 мес.
Также на графике размещены различные текстовые данные:
5️⃣ В таблице под графиком показано число пациентов, остающихся под наблюдением на каждом сроке (No. at Risk). Постепенно их число снижается за счет происходящих событий и выбывающих пациентов. Чем меньше остается участников под наблюдением, тем менее точными становятся оценки выживаемости.
6️⃣ Общее число пациентов, число событий, медианы срока дожития в каждой из групп.
7️⃣ HR - отношение рисков, важная метрика при сравнении выживаемости. Показывает, как относятся риски события в основной группе к рискам в группе контроля. В данном случае HR=0.51, значит риски события в основной группе были почти в 2 раза меньше, чем в контрольной.
Рядом с HR указан 95% доверительный интервал. Если его границы не пересекают 1 (как в нашем случае), снижение рисков в основной группе можно считать статистически значимым.
8️⃣ Значения 4- и 5-летней выживаемости с 95% доверительными интервалами.
Вот как много всего можно показать на одной диаграмме!
В статье Dummer R. et al. “Five-Year Analysis of Adjuvant Dabrafenib plus Trametinib in Stage III Melanoma” (N Engl J Med 2020;383:1139-48) встретился график с кривыми выживаемости, который, кажется, вместил в себе максимальное количество элементов.
Начнём с графических элементов:
1️⃣ Кривые Каплана-Мейера, показывающие ступенчатое снижение безрецидивной выживаемости в группах пациентов, получавших разное лечение. Каждая ступенька вниз соответствует событию (рецидиву или смерти от любой причины), произошедшему на определенном сроке. Кривые окрашены в разные цвета. Вверху есть легенда с обозначением каждой кривой.
2️⃣ Кривые пересекаются короткими черточками - это выбывшие из-под наблюдения пациенты. То есть те, у которых событие не произошло. В течение первых 4 лет (48 мес.) выбывших пациентов совсем немного. Это хорошо, ведь чем меньше выбытий в течение определенного срока, тем точнее оценка выживаемости на этом сроке.
3️⃣ Медиана срока дожития - показана с помощью горизонтальной пунктирной линии, соответствующей 50% выживаемости. Место пересечения этой линии с кривой соответствует сроку, при достижении которого выживаемость снижается до 50%. Этот срок и есть медиана. Например, судя по графику, в группе принимавших плацебо (красная линия) медиана составила примерно 16 мес.
4️⃣ Четырёх- и пятилетняя выживаемость. Показана вертикальными линиями, соответствующими сроку 48 и 60 мес.
Также на графике размещены различные текстовые данные:
5️⃣ В таблице под графиком показано число пациентов, остающихся под наблюдением на каждом сроке (No. at Risk). Постепенно их число снижается за счет происходящих событий и выбывающих пациентов. Чем меньше остается участников под наблюдением, тем менее точными становятся оценки выживаемости.
6️⃣ Общее число пациентов, число событий, медианы срока дожития в каждой из групп.
7️⃣ HR - отношение рисков, важная метрика при сравнении выживаемости. Показывает, как относятся риски события в основной группе к рискам в группе контроля. В данном случае HR=0.51, значит риски события в основной группе были почти в 2 раза меньше, чем в контрольной.
Рядом с HR указан 95% доверительный интервал. Если его границы не пересекают 1 (как в нашем случае), снижение рисков в основной группе можно считать статистически значимым.
8️⃣ Значения 4- и 5-летней выживаемости с 95% доверительными интервалами.
Вот как много всего можно показать на одной диаграмме!
Не змогли отримати доступ
до медіаконтенту
до медіаконтенту
13.01.202520:57
Статистическая программа StatTech обновилась до версии 4.7!🥳
Самое главное - запущена реферальная программа🚀 С её помощью можно будет получить большие скидки на приобретение доступа к StatTech. Вплоть до 100% от её стоимости!
А ещё добавлены новые инструкции - по линейной и логистической регрессии, ROC-анализу, сравнению связанных групп (анализу до-после).
Подробную информацию о новых функциях читайте по этой ссылке.
Самое главное - запущена реферальная программа🚀 С её помощью можно будет получить большие скидки на приобретение доступа к StatTech. Вплоть до 100% от её стоимости!
А ещё добавлены новые инструкции - по линейной и логистической регрессии, ROC-анализу, сравнению связанных групп (анализу до-после).
Подробную информацию о новых функциях читайте по этой ссылке.
Не змогли отримати доступ
до медіаконтенту
до медіаконтенту
16.12.202405:56
В статье Tucker L. et al. (2024, Biology), где длина теломер, отражающая биологический возраст человека, сопоставлялась с длительностью силовых тренировок, мы видим интересный пример оформления результатов сравнения трех групп.
1️⃣ При сравнении трех групп было получено общее p, которое указано в последнем столбике. В случае p<0.05 принято также выполнять сравнения групп попарно: 1 с 2, 1 с 3 и 2 с 3 (их ещё называют апостериорными). Обычно результаты таких сравнений указываются с помощью p. Однако здесь авторы показали статистически значимые различия через буквенные обозначения: a, b, с. Если в одной строке у двух групп одинаковые буквы, например, a - a, - различия незначимы. Если разные, например, a - b, - различия значимы.
Таким образом, при анализе 1-й модели мы можем сделать вывод, что длина теломер при тренировках длительностью 10-50 мин и 60+ мин не имела статистически значимых различий (одна и та же буква: b - b). А при отсутствии тренировок - была статистически значимо ниже (другая буква - a).
При анализе 2-й модели длина теломер во всех 3 группах статистически значимо различалась, так как у каждой группы - своя буква: a - b - c.
Такая методика представления парных сравнений кажется удобной и лаконичной. Однако иногда могут возникать сложные ситуации. Представим, что первая группа значимо отличается от третьей, а вторая группа - не имеет значимых отличий ни от первой, ни от третьей. Какими буквами тогда обозначить вторую группу? Она должна иметь обозначение, одинаковое и с первой, и с третьей группами, но это невозможно, так как первая и третья группы различаются.
Предположу, что в такой ситуации можно использовать такие обозначения: а - а,b - b. Но не запутает ли это читателя?
2️⃣ Другой интересный нюанс оформления результатов - последнее предложение в комментариях к таблице. Часто спрашивают, как отметить различия, где формально статистическая значимость не достигнута, но очень близка к выбранному порогу 0.05? Например, p=0.0897, как в этом примере.
Авторы пишут красивую фразу:
что дословно можно перевести как «различия были погранично значимыми». И, кстати, отмечают эти группы разными буквами.
1️⃣ При сравнении трех групп было получено общее p, которое указано в последнем столбике. В случае p<0.05 принято также выполнять сравнения групп попарно: 1 с 2, 1 с 3 и 2 с 3 (их ещё называют апостериорными). Обычно результаты таких сравнений указываются с помощью p. Однако здесь авторы показали статистически значимые различия через буквенные обозначения: a, b, с. Если в одной строке у двух групп одинаковые буквы, например, a - a, - различия незначимы. Если разные, например, a - b, - различия значимы.
Таким образом, при анализе 1-й модели мы можем сделать вывод, что длина теломер при тренировках длительностью 10-50 мин и 60+ мин не имела статистически значимых различий (одна и та же буква: b - b). А при отсутствии тренировок - была статистически значимо ниже (другая буква - a).
При анализе 2-й модели длина теломер во всех 3 группах статистически значимо различалась, так как у каждой группы - своя буква: a - b - c.
Такая методика представления парных сравнений кажется удобной и лаконичной. Однако иногда могут возникать сложные ситуации. Представим, что первая группа значимо отличается от третьей, а вторая группа - не имеет значимых отличий ни от первой, ни от третьей. Какими буквами тогда обозначить вторую группу? Она должна иметь обозначение, одинаковое и с первой, и с третьей группами, но это невозможно, так как первая и третья группы различаются.
Предположу, что в такой ситуации можно использовать такие обозначения: а - а,b - b. Но не запутает ли это читателя?
2️⃣ Другой интересный нюанс оформления результатов - последнее предложение в комментариях к таблице. Часто спрашивают, как отметить различия, где формально статистическая значимость не достигнута, но очень близка к выбранному порогу 0.05? Например, p=0.0897, как в этом примере.
Авторы пишут красивую фразу:
the difference… was borderline significant,
что дословно можно перевести как «различия были погранично значимыми». И, кстати, отмечают эти группы разными буквами.
Показано 1 - 24 із 43
Увійдіть, щоб розблокувати більше функціональності.