Ebm_base

А ещё я обнаружил, что у Оля Мироненко завела свой канал в ТГ (и молчит об этом!) И кроме него ещё организовала блог на GitHub Очень интересный пост вышел про treatment switching (полезно узнать что-то новое для себя), подробно расписан. И демонстрация графиков КМ с количественной ковариатой (об этом я уже знал и даже применял)

Не знал, что с данного мероприятия будут выкладывать записи выступлений. Но утром их увидел Задача "не задушнить за 10 минут" провалилась. Во-первых, я задушнил. Во-вторых, потратил 18 минут 😱 Но надеюсь, что взгляд с другой стороны было интересно послушать (и узнать что-то новое, хотя все есть в протоколе). Но сначала выступил Трякин Алексей Александрович с рассуждениями о клинической части (рекомендую послушать). Алексею Александровичу я благодарен за приглашение выступить! P.S. показалось, что здесь я говорю лучше, чем на РОК, но это показалось только на х2 скорости. На х1... Причмокивания, слова-паразиты, запинывания и т.п. Похоже надо думать как и тренироваться ставить грамотную речь

Наткнулся на интересное видео про анализ выживаемости Базово, но основы рассказаны понятным языком, показаны примеры Рекомендую

3) Переходим дальше. Интерпретация d Коэна указана стандартная. А вот интерпретация p-value... Это какой-то треш. Был как-то мем, где тоже пытались классифицировать разные уровни p-value. И у данного показателя есть проблема, что его стат значимость не переводится в клиническую (т.е. не соответствует). Поэтому, на мой взгляд, лучше так не делать. Интересно, чем "очень надежно" отличается от "очень значимо" 🤔 4) Точки в легенде для списка - чрезмерно (особенно где звезды), ИМХО. 5) Визуальную составляющую тоже предлагаю считать спорной. Мне кажется, что график должен отражать идею меры эффекта. Если это накопление доли/частота, то bar plot неплохой вариант. А вот для показателей разниц (особенно с неопределенностью)... Мб рассмотреть варианты point + range (простенько, но понятно), dumbbell (между группами) или другие... Возможно тут ещё влияет то, что они никак не сортированы (мб смотрелось лучше бы). Думаю, что тут много еще можно обсудить. Итог? Хороший пример, что без базовых знаний применение LLM бессмысленно.

Увидел я такой график. Опустим, что человек гордится тем, что LLM ему помогает их делать (и не только). Я хочу разобрать методологическую сторону (как я это вижу/пониманию). 1) Мне не очень понятно, зачем в заголовке указывать статистические показатели (ещё и явно другим шрифтом для латиницы). 🤷‍♂️ 2) Вопросы, которые представлены на графике, словно подразумевают ответы "да"/"нет", а по цветовой гамме и легенде можно сделать вывод, что это сравнение между мужским и женским полом. Наиболее вероятно, что по полам был подсчет относительной частоты утвердительных ответов на каждый вопрос с последующим расчетом разницы (мужской - женский). В медицинских исследованиях обычно это обозначается термином разница рисков (risk difference, RD) или абсолютный риск (absolute risk, AR). И это было бы окэй, но... Здесь зачем-то используется мера эффекта d Коэна (Cohen's d)... Если кто не знает, то обычно она используется для стандартизации разницы средних (если очень упрощенно, подробнее тут). И вроде бы можно сказать, что частота и среднее - это мат ожидание, для бинарных данных они равны (сам же здесь показывал), но... Зачем нужен этот перерасчёт? Ведь разница рисков итак уже в какой-то мере стандартизирована (она всегда находится на одной шкале, единицы измерения равны). Если сильно хочется, то можно посчитать относительный риск (risk ratio, RR), который лучше (если надо в единых величинах) отражает изменение эффекта (RR может быть равным 2 при RD = 30% или = 5%, зависит от исходной частоты). А ещё интересный вопрос - как ведёт себя неопределенность? Давайте проверим, сделаем симуляцию.

library(tidyverse)

# Создаем симуляцию, где мужчины реже ответили "да", чем женщины
set.seed(42)
d_long <- tibble(male = rbinom(1000, 1, 0.4),
                 female = rbinom(1000, 1, 0.6)) |> 
 pivot_longer(male:female) |> 
 mutate(name = factor(name, levels = c("male", "female")),
        value = as.numeric(value))

# Посмотрим частоту ответов
d_long |> 
 summarise(rate = sum(value),
           prct = rate/1000,
           .by = name)
#>  A tibble: 2 × 3
#>   name    rate  prct
#>   <fct>  <dbl> <dbl>
#> 1 male     377 0.377
#> 2 female   599 0.599

# В целом как и планировалось

# Выводим таблицу сопряженности
d_long |> 
 mutate(value = factor(value, levels = c(1,0))) |> 
 select(value, name) |> 
 table()
#>      name
#> value male female
#>     1  377    599
#>     0  623    401

# Рассчитаем разницу рисков с ДИ
RD = 0.377 - 0.599
SE = sqrt((377 * 623)/(377 + 623)^3 + (599 * 401)/(599 + 401)^3)
paste0(RD, " (", round(RD - 1.96*SE, 3), "; ", round(RD + 1.96*SE, 3), ")")
#> [1] "-0.222 (-0.265; -0.179)"

# Проверим через пакет
 table(d_long) |> 
  effectsize::arr()
#> ARR  |       95% CI
#> -------------------
#> 0.22 | [0.18, 0.26]

# Все верно, только знака минус нет (потому что это Absolute risk reduction)

# Рассчитаем sd
d_long |> 
  summarise(rate = sum(value),
            prct = rate/1000,
            sd = sd(value),
            .by = name)
#>  A tibble: 2 × 4
#>   name    rate  prct    sd
#>   <fct>  <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 male     377 0.377 0.485
#> 2 female   599 0.599 0.490

# Получим d Коэна
 sd_pool = sqrt(((1000 - 1) * 0.485^2 + (1000 - 1) * 0.490^2)/(2000-2))
 round(RD/sd_pool, 3)
#> [1] -0.455

# Проверим через пакет
effectsize::cohens_d(value ~ name, data = d_long, pooled_sd = F)
#> Cohen's d |         95% CI
#> --------------------------
#> -0.46     | [-0.54, -0.37]

Упс... Какая-то квази/прокси/псевдо-оценка эффекта. Получается, что результаты стандартизации излишни. Они ничего не добавляют, а только усложняют интерпретацию (т.к. это теперь не разница частоты, а ее размер в SD). Сделал бы так человек, который базово что-то прочитал про статистику?

Ооо, вышла запись на YT Похоже у авторов там тоже творится хаос и все очень вразнобой Возможно удобнее на сайте RUSSCO смотреть пока что 😁

Что ж... Продался ли я? В какой-то мере да, но... Прежде расскажу с самого начала как и что было. Одним пасмурным днем пишут мне с предложением рекламы от клиники Фомина. Наверное, кто-то другой обрадовался бы "Вау, меня, как блогера, признали эксперты из клиники Фомина! Возьмите меня полностью!". Но я же не такой... (Тут можно придумать смешную рифму) Я вступил в переговоры. Компания крупная, прибыльная, а я себя не на помойке нашел. В общем мы договорились) О том, что я получил, расскажу позже. Но мне вспоминаются слова Вовы Нечепорука

"вести блог в кайф для себя" - это все путь в никуда просто

Интересно, он до сих пор так считает?) В целом этим постом я когда-то обозначил свою позицию. Навешивание на себя ярлыка "мы самые доказательные", мною воспринимается, как сюр. Особенно после некоторых утверждений. Кто-то, конечно, может считать иначе. Но думаю, что иногда полезно вспомнить (а некоторым и прочитать) хотя бы эту статью Итак. Мы договорились. Дальше все как обычно, получаю указания, пишу пост. Но... Уже как-то был у меня похожий опыт рекомендации, с рассказом о шалости. Кто же мог подумать, что второй раз не получится спрятать акроним в пост? Что в момент согласования поста мне подрежут пару предложений, без которых становится менее явным мессендж? Ой ой, я подумал 😁 Если постараться вчитаться в текст, то можно найти противоречия. Например, 🔹Любой клинический хаос можно свести к алгоритмам - много у вас алгоритмичных пациентов? 🔹Классические шаги: ... Открыть рекомендации, закрыть рекомендации, ... - если для вас это реальность, то у меня плохие новости 🔹По всем известным принципам докмеда - ну вы же знаете эти принципы, вспоминаете как мантру? 🔹Креатинин повышается, номер нефролога набирается - конечно, я же тупой хирург, не представляю совсем, что делать при повышении креатинина и причинах 🔹Негласный контракт между рекомендациями и реальной практикой - 1) контракт, ну вы поняли, почему именно контракт? 2) а КР и реальная практика не стыкуются? Это очень интересный философский вопрос. Но в указанной в посте формулировке он намеренной звучит как бред) 🔹Уверены в доказательности своих решений - это просто самая абсурдная фраза. Видишь доказательность своих решений? Нет. И я нет. А ее и нет 😂 🔹Иногда полезно просто и спокойной разобрать клинические алгоритмы - ну если вам нужно обязательно кому-то заплатить, чтобы посмотреть на как читать гайдлайны, то окэй 😁 В комментариях к посту прошла дискуссия, и мне стало понятно, что мы имеем разное понимание термина "алгоритм". Я в посте предполагал и подразумевал именно жесткое понятие, где А->В и нет других вариантов (такое бывает, вынужденно, но не для всех пациентов и не всегда). Когда мы конкретному пациенту предлагаем и назначаем определенную тактику обследования и лечения, это тоже можно назвать алгоритмом, но он уже ближе к индивидуальному (конечно, если мы под пациента назначаем, а не среднее из клинических рекомендаций). Вот докмед, как раз больше про принятие решений под конкретную ситуацию конкретного пациента (как я понимаю). Тут есть о чем ещё дискутировать. А, кстати, акроним частично сохранился - Я ПРОДАСЯ. P.S. главное помните #СТАТИСТИКА_ПРОСТО P.P.S. после этого поста подписалось несколько ботов эротического содержания. Но думаю это просто совпадение 🤷‍♂

Я заметил, что медицинские конференции сейчас выполняют ещё одну полезную функцию. Они регулярно напоминают врачу, что любой клинический хаос можно аккуратно привести к алгоритму. Поэтому подобные анонсы время от времени появляются и здесь. Речь про онлайн-конференцию сети «Клиника Фомина» под названием «Актуальные вопросы детской и взрослой нефрологии», приуроченную ко Всемирному дню почки. Обычная ситуация из практики любого врача: креатинин чуть выше, СКФ чуть ниже, в анализах внезапная протеинурия — и начинается любимый клинический квест: что это вообще такое. Дальше обычно идут классические шаги: пересчитать СКФ, посмотреть динамику, открыть рекомендации, закрыть рекомендации, снова пересчитать СКФ. Авторы конференции предлагают разобрать такие сценарии последовательно, системно и по алгоритмам. По всем известным принципам доказательной медицины. Среди спикеров — главный нефролог сети «Клиника Фомина» Марина Трубникова, к.м.н. Екатерина Семёнова, к.м.н. Михаил Швецов и практикующие нефрологи. Я хирург, поэтому моя нефрология обычно выглядит так: креатинин повышается,  номер нефролога набирается. Но понимание того, что происходит со СКФ и протеинурией, всё равно периодически полезно освежать. Темы программы — типичные клинические сюжеты нефрологии: СКФ, протеинурия, ИМВП, анемия при ХБП, подготовка к контрастным исследованиям, особенности терапии и питания. В общем, те вопросы, где врачу обычно нужен не столько ещё один обзор, сколько понятный алгоритм — негласный контракт между рекомендациями и реальной практикой. Это образовательная встреча для врачей, которые регулярно в реальной клинической практике сталкиваются с пациентами с заболеваниями почек и хотят быть уверены в доказательности своих решений. Участие возможно в двух форматах: — трансляция + сертификат — 1500 ₽ — трансляция + сертификат + запись на 60 дней — 2100 ₽ Конференция пройдёт 14 марта в 10:00 (Мск). Если тема вам близка —  посмотрите программу. Иногда действительно полезно просто и спокойно разобрать клинические алгоритмы. Желающим — ссылка на регистрацию: https://clck.ru/3SWyQR Реклама. ООО «ДОФОМИН Образование». ОГРН: 1207700398102. ERID: 2VtzqvpfAMK. Адрес: Москва, пр. Мичуринский, д.15а, оф. 21

Предупреждаю, не удивляться

Выложили записи секции "Диалоги клинициста со статистиком" с Российского онкологического конгресса! И... Мое выступление мне не понравилось... Идея была интереснее, как мне казалось. Речевые обороты "простецкие", рассуждения общие и запутанные... Возможно сказалось то, что на секции была проблема со звуком, из-за чего я старался говорить громче. А может быть плохо подготовился. Неприятно самому. Но опыт... ("шутка" в начале тоже лишняя и мимо) Буду рад прочитать ваше мнение (мб я излишне драматизирую). Выступление Михаила Юрьевича Федянина как начало дискусии и тона секции. Однозначно рекомендую послушать выступление Ольги Мироненко! Плавный легкий обзор causal inference. Дискуссия Алексея Александровича Румянцева и Владимира Сергеевича Арнаутова о двустадийных дизайнах. Для кого-то будет новым открытием) Обсуждение прагматических исследований получилось как раз с двух сторон (Исраелян Эдгар Рудикович - клиническая, Солодовников Александр Геннадьевич - статистическая) И Иванов Валерий Анатольевич - признаю, это раунд! Вечер субботы был отлично разбавлен и, на мой взгляд, явно вышло лучше моего доклада (мы выступали в самом конце)! Спасибо! Судьба пельмешек покрытая мраком! @Ebm_base

Хочу обрадовать некоторых счастливчиков!) Я отправил письма с результатами 2 этапа! Те, кто прошли, написал вам инструкцию! С вами дополнительно свяжутся для прохождения 3 этапа!))) P.S. На всякий случай проверяйте папку "спам"

Хочу обрадовать некоторых счастливчиков!) Я отправил письма с результатами 2 этапа! Те, кто прошли, написал вам инструкцию! С вами дополнительно свяжутся для прохождения 3 этапа!)))

Карта клинических исследований Вот такую прикольную штуку разработали AHS - это карта - навигатор по этапам создания и проведения КИ: от идеи создания КИ до post-hoc анализов. Красиво, удобно, интересно 🙌 https://trialmap.hematology.org/map #исследования

Эх, а такая была надежда) Скоро отправлю письма с проходом в 3 этап, где будут написаны дальнейшие действия) следите за почтой и каналом)

Эх, а такая была надежда)

Что-то давно не было кринжатины на канале 😁 Но я вспомнил об одном специалисте! Он как-то уже предлагал кипятить воду 1 раз. Но! Оказывается надо есть зелёный чай, чтобы не заболеть раком! Пойду пару ложек насыплю

Телефон сам напомнил важные вещи