medstatistic

#Как_не_надо оформлять таблицы

В этой рубрике мы не приводим данные авторов и названия статей. Только обращаем внимание на особенности представления результатов, которые трудно признать правильными.

Вот пример очень плохо структурированной таблицы из опубликованной в 2025 году статьи. Если честно, не сразу сообразил, что именно хотят показать авторы. Сделайте остановку, посмотрите внимательно на первую картинку, сколько проблемных мест Вы заметите?

Речь о сравнении 3 групп по показателю H-score. Заявлено использование ANOVA, данные представлены средними, SD, 95% ДИ.

Итак, что смущает?

1️⃣ Структура таблицы громоздка и трудночитаема. Авторы по отдельности представили результаты парных сравнений групп, зачем-то трижды повторив заголовки столбиков. Значения показателя, полученные для каждой группы, пришлось повторить дважды.

Как можно было сделать?
(См. картинку 2)

✔️Вариант 1. Сделать таблицу из трех строк, каждая из которых соответствует одной из групп. В столбиках указать данные описательной статистики, в последнем столбике перечислить p для парных сравнений.
✔️Вариант 2. Если сравниваемых показателей - несколько, можно в каждой строке разместить определенный показатель. Тогда группы перемещаются в столбики.
Если позволяет длина таблицы, парные p-значения можно разместить в отдельных столбиках: p1-2, p1-3, p2-3. Но здесь я так делать не стал.

2️⃣ ANOVA предполагает на первом этапе определение общего p-значения по результатам сравнения всех групп. Для этого может использоваться F-критерий Фишера или F-критерий Уэлча. Если на этом этапе выявляются статистически значимые различия, можно переходить к парным сравнениям, выполняемым с помощью других критериев. В статье какое-либо упоминание о первом этапе ANOVA отсутствует. Есть только результаты парных сравнений.

Как надо было сделать?
P-значение, полученное при сравнении всех групп на первом этапе, указывается до парных p. В предлагаемых мной вариантах таблицы вместо него стоят «???».

3️⃣ Мелкие замечания:
🔹Почему-то пропущена * для p<0,0001, характеризующего различия между группой Б и группой сравнения.
🔹Группа сравнения обычно указывается после основных групп А и Б.
🔹Единицы измерения лучше указывать в родительном падеже: не «баллы», а «баллов».

😁

#как_надо_делать сравнение показателей диагностической ценности модели, представленных с помощью ROC-кривых?

В статье Richter S. et al. “Neuroanatomical Substrates and Symptoms Associated With Magnetic Resonance Imaging of Patients With Mild Traumatic Brain Injury” авторы построили несколько прогностических моделей с помощью бинарной логистической регрессии. Прогнозировался благоприятный исход - восстановление после черепно-мозговой травмы.

🔸Первая модель включала только данные о возрасте и поле пациентов.
🔸Вторая - возраст, пол и данные визуализации с помощью МРТ, выполненной в течение первых 72 ч.
🔸Третья - возраст, пол и данные визуализации с помощью МРТ, выполненной через 2-3 недели после травмы.

Для каждой модели была построена ROC-кривая, они были совмещены на одном графике. Одним из основных параметров ROC-кривых служит площадь под ROC-кривой (“area under curve” - AUC или AUROC). Чем выше Se и Sp, тем сильнее выгибается кривая и тем больше AUC.

Для сравнения AUC для второй и третьей моделей, отличающихся сроками проведения МРТ, был использован тест ДеЛонга. Получено p=0,009, из чего сделан вывод о наличии статистически значимых различий: данные МРТ-визуализации в течение 72 ч более точно позволяют прогнозировать восстановление пациента, чем выполненные через 2-3 недели.

Также мы видим различия на графике: оранжевая кривая, соответствующая данным в течение 72 ч, более выпуклая (ближе к верхне-левому углу) по сравнению с темно-синей линией, соответствующей данным через 2-3 недели.

Чем можно было бы дополнить сравнение?
Помимо p-значения можно указать разность AUC с 95% доверительным интервалом (ДИ). Если обе границы выше нуля или ниже нуля - различия AUC были статистически значимыми. Если границы ДИ имеют разные знаки, т.е. включают ноль, тогда различия AUC статистически незначимы.

У аспирантов в этом году есть ещё одна отмазка😁

#как_надо_делать график, отображающий оценки предикторов в регрессионной модели?

В статье S.E.Jackson et al. “Prevalence of Popular Smoking Cessation Aids in England and Associations With Quit Success” для оценки связи между использованием различных средств, помогающих бросить курить, и шансами успешного отказа от курения был использован метод бинарной логистической регрессии. В результате для каждого средства получено отношение шансов с 95% доверительным интервалом.

Авторы построили диаграмму Error bars plot (столбики ошибок). Это универсальный и наглядный способ показать несколько однородных параметров с доверительными интервалами (ДИ). Такими параметрами могут быть средние или процентные доли, их разности, относительный риск (RR), отношение шансов (OR), отношение угроз (HR) и другие.
Иногда чёрточки на графике могут соответствовать не только границам ДИ, но и размаху (min-max), ±SD, ±SE, определенному числу SD (например, -2SD, +2SD), но эти варианты встречаются сильно реже.

Подобный график напоминает forest plot в классическом мета-анализе. Отличие, прежде всего, в том, что отсутствует «даймонд» в нижней части графика, который в мета-анализе соответствует обобщённому показателю.

Какие элементы мы видим на этом графике?

🔹Горизонтальная ось со значениями отображаемого показателя, здесь это OR - отношение шансов, а значения выстроены по логарифмической шкале.

🔹Вертикальная линия соответствует нулевому эффекту. Для OR значение равно 1 (равные шансы в сравниваемых группах).

🔹Линии со значком посередине. Значком может быть кружок, квадрат, треугольник и т.д. Он показывает значение OR, полученное для исследуемой выборки. Линии, отходящие от значка, показывают границы ДИ для OR.
🔺Если ДИ не пересекает линию нулевого эффекта - изменения шансов статистически значимы (например, как у варениклина или электронных сигарет).
🔺Если ДИ пересекает линию нулевого эффекта - изменения шансов статистически незначимы (например, как у книги Аллена Карра «Легкий способ…» или бупропиона).

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

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.

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 <b-i> 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 <a> 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

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!

Друзья, всех поздравляю с Новым годом!🤗🎄

В 2025 году нас ждут полезные и интересные публикации, вебинары, конференции!

✍🏻 Обязательно продолжим посты о статистике и исследованиях на нашем канале.
👨🏻‍💻 В январе планируем новый открытый интенсив по StatTech по тем функциям, о которых мы пока мало говорили: анализ временных рядов, проведение опросов, расчет объема выборки.
📚 Усердно работаю над книгой, объединяющей опыт и советы кандидатов и докторов наук в защите диссертации с рабочим названием «Слово аспиранта: Слезы на диссертации».
🤖 В программе StatTech скоро появятся новые функции: мета-анализ, псевдорандомизация, кластерный анализ и другие.
👨🏻‍🏫 Вместе с коллегами готовим новые курсы: по графикам и по байесовской статистике.
⭐️ А летом, надеюсь, сможем пригласить всех на конференцию по статистике и доказательной медицине в Казани!

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.

В моих руках книга, внимательнее которой я никогда ещё ничего не читал. Это научно-популярное издание «А мне помогло. Как ориентироваться в море информации о здоровье и осознанно принимать решения», которое написала моя давняя интернет-знакомая, врач, популяризатор науки и доказательного подхода в медицине Алия Сарманова. По её приглашению я стал научным редактором книги.

Для кого эта книга?
👩‍⚕️👨‍⚕️ Во-первых, для врачей. В ней очень интересно рассказывается о том, как появился докмед, обсуждаются наиболее известные (а иногда и скандальные!) исследования, например, про вред курения, про пользу витаминов, про влияние вакцинации на заболеваемость. Прочитав об этом, врач может использовать научные факты при общении с пациентом. И ещё раз убедиться в справедливости своих суждений.

👩‍💼👨‍💼Во-вторых, для пациентов. Книга написана лёгким, художественным языком, не требующим медицинского образования. Одна из главных её задач - объяснить, каким источникам следует доверять. И как сделать правильный для себя вывод из того моря информации, которое окружает современного человека.

👩‍🎓👨‍🎓В-третьих, для ученых. Нет, конечно, эта книга не является руководством по статистике, но основные принципы дизайна исследования, построения научного вывода, интерпретации данных, в ней достаточно хорошо изложены. Причем очень простыми словами, буквально, «на пальцах». После прочтения книги мы другими глазами посмотрим на научные статьи.

Сильная сторона книги - многочисленные примеры. Благодаря им даже сложные понятия становятся доступными. А ещё - ссылки на литературу, из которой взяты те или иные сведения. Так что принцип доказательности соблюдался и при написании книги.

Было очень приятно стать одним из первых читателей этого замечательного издания ещё на этапе рукописи. Рад, что книга наконец-то вышла и доступна для приобретения. Всем её читателям желаю приятного и полезного погружения в мир доказательной медицины!

Красивая галлюцинация ИИ о несуществующем критерии😁

🌟 Как молодым врачам избежать ошибок и стать успешными исследователями? Узнайте на нашем онлайн-симпозиуме, который мы подготовили для Вас вместе с Курским государственным медицинский университетом!

Онлайн-симпозиум: «Аспекты доказательной медицины. Что нужно знать молодому врачу любой специальности?»

📅 Когда: 6 декабря 2024 г., 10:00-12:30

🎥 Подключайтесь к прямой трансляции в наших соц. сетях (запись будет доступна там же):
- Тelegram
- Вконтакте
- YouTube

🔥Мы собрали ведущих экспертов, которые просто и понятно расскажут:
• Почему критическое мышление — это ключ к успеху врача в науке и практике?
• Что делать, если лекарств по инструкции нет (off-label)?
• Как публиковать свобственные научные статьи и добиться признания?
• Как быстро собрать и проанализировать данные для своего исследования?
• Что такое индекс Хирша и зачем он вам нужен!

👨‍🏫 Кто выступает?
💬 Дарья Макарова — когнитивные искажения и врачебные решения
💬 Кирилл Лобастов — публикация клинических исследований
💬 Александра Шадрина — рандомизация в исследованиях
💬 Дамир Марапов — быстрое исследование за 12 минут
💬 Николай Жердев — метаанализ в хирургии
💬 Никита Бурлов — индекс Хирша: конкуренция в науке
💬 Валентин Сытьков — off-label назначения: что делать?
💬 Артур Навасардян — медицинские регистры и их особенности

✨ Дискуссия и ответы на ваши вопросы включены!

👨‍⚕️ Для всех, кто хочет стать профи в доказательной медицине и проводить собственные исследования!

#ДоказательнаяМедицина #МолодыеУченые #Наука

Как идентифицировать учёного?

Недавно оформлял участие в грантовой заявке. Помимо прочего, нужно было подробно написать о своих научных достижениях и публикациях. А ещё - указать свои личные идентификаторы в разных исследовательских базах. Оказалось, что я в них уже был зарегистрирован.

Проверьте, а Вы имеете все эти идентификаторы?

🔶 ORCID (Open Researcher and Contributor ID) - цифровой идентификатор в реестре, созданном некоммерческой организацией ORCID, Inc. Свобода от привязки к конкретному издательству или базе научных журналов делает этот идентификатор наиболее широко используемым. При поиске по ORCID находится наибольшее число статей. Приятный бонус: как только у автора выходит новая статья, ORCID присылает письмо на почту с уведомлением.
Адрес страницы: https://orcid.org

🔶 Scopus ID - цифровой идентификатор авторов публикаций в базе, которой, как известно, владеет издательство Elsevier. Учитываются только публикации в «скопусовских» журналах, поэтому авторский список, найденный по Scopus ID, может быть меньше, чем по данным ORCID. Зато можно определить индекс цитирования h-index в базе Scopus, который часто просят указать при подачи заявки на участие в научных проектах.
Адрес страницы: https://www.scopus.com

🔶 Web of Science ResearcherID - цифровой идентификатор авторов публикаций в базе Web of Science (WoS). Он известен меньше и используется реже, чем ORCID и Scopus ID, так как:
▪️его применение ограничено только базой WoS,
▪️для получения ResearcherID необходимо иметь хотя бы одну публикацию в журнале из списка WoS,
▪️сервис коммерциализирован: например, информация о цитировании предоставляется на платной основе,
▪️автоматическое определяются не все статьи автора, часто их нужно самостоятельно указывать.
По данным ResearcherID тоже рассчитывается свой h-index.
Адрес страницы: https://www.webofscience.com

Для чего нужны научные авторские идентификаторы?

1️⃣ Они обеспечивают точную связь исследования с конкретным человеком, исключая путаницу с другими авторами с похожими именами, при смене фамилии, места работы и т.д.

2️⃣ Позволяют централизованно вести учет всех своих публикаций с автоматическим обновлением списка.

3️⃣ С помощью дополнительных аналитических инструментов можно определить важные характеристики ученого: публикационную активность, индекс цитируемости и др.

Благодаря присутствию в разных базах мне неожиданно удалось обновить свой список публикаций: обнаружил пару статей в Scopus и WoS, в которых когда-то участвовал в качестве соавтора, но почему-то потерял их при составлении списка. Так что наличие и использование различных ID - полезная функция!

Иногда в статьях встречаются очень простые кривые выживаемости, без каких-либо дополнительных элементов. Рассмотрим пример такой диаграммы в статье Т.Mashiba et al. (J Viral Hepat. 2022) «Efficacy of hepatitis C virus eradication after curative treatment for hepatocellular carcinoma…»

На этом рисунке мы видим:

1️⃣ Две линии - сплошная (для группы, где применяли противовирусную терапию) и пунктирная (для контрольной группы без противовирусной терапии). По оси Х - время наблюдения в месяцах, по оси Y - доля оставшихся живыми, или выживаемость, в долях единицы. В точке 0 по оси X выживаемость в обеих группах равна 1, или 100% (в начале исследования все пациенты живы), далее в процессе наблюдения часть пациентов умирает и доля оставшихся живыми постепенно уменьшается - линии снижаются.

2️⃣ Сплошная линия снижается медленнее, чем пунктирная, поэтому остается выше. Это говорит о том, что выживаемость в основной группе выше, чем в контрольной. По графику можно оценить выживаемость в этом исследовании для разных временных отрезков «на глаз». Например, через 2 года (24 мес.) в основной группе живыми остались примерно 95% пациентов, в группе контроля - примерно 87%. К 5 годам разница увеличивается, выживаемость примерно составляет 80 и 55%, соответственно.

3️⃣ В нижней части графика авторы указали p-значение, полученное с помощью лог-рангового критерия. Оно составило p<0.0001, что свидетельствует о статистически значимых различиях выживаемости в сравниваемых группах.

4️⃣ Под графиком мы видим таблицу с указанием числа пациентов, остающихся под наблюдением к отдельным временным точкам: Number at risk. Число уменьшается как за счет событий - смерти пациентов, так и за счет цензурированных, «выбывших» пациентов - т.е. тех, чье наблюдение прекратилось, при этом они оставались живыми. Можно косвенно оценить процент цензурирования по несовпадению выживаемости и доли оставшихся под наблюдением. Например, к 60 мес. Number at risk в основной группе составляет около 40% от исходного числа (57/140). Значит, выживаемость, которую мы оценили на уровне 80% - в 2 раза превышает долю оставшихся под наблюдением. Что говорит о значительной доле цензурированных пациентов к этому времени.

Какими элементами можно было бы дополнить эту диаграмму?
🔹показать медиану, которая достигнута в контрольной группе,
🔹указать HR с 95% ДИ для фактора способа лечения,
🔹таблицу под графиком дополнить числом цензурированных пациентов и числом событий,
🔹на линии кривых вертикальными черточками показать цензурированных пациентов.

Новые сервисы для поиска публикаций, или как найти «Мать Всех Статей»?

Современные технологии, такие как искусственный интеллект, значительно упрощают процесс работы с литературой. Большинство сервисов для поиска публикаций, позволяют находить источники по ключевым словам и фразам, которые можно ввести с помощью поискового запроса.

Но, в дополнение к ним, появились новые сервисы, такие как Litmaps, которые для поиска публикаций вместо ключевых слов используют «сети цитирования».
Что это такое? Данное понятие означает связь между содержанием двух и более статей, когда автор одной статьи ссылается на другую статью. Мы можем представить эту связь с помощью линии («Статья А» цитирует «Статью B»). Кроме «Статьи А», на «статью B» могут ссылаться и другие статьи. В свою очередь, «статья B» и сама цитирует какие-то источники… Таким образом, ссылки множатся и переплетаются, создавая огромную «сеть цитирования». Можно визуализировать все эти связи между исследованиями, что облегчает выявление ключевых, «узловых» работ и тенденций. В итоге у исследователя формируется полная картина по теме выполняемого обзора.

В сервисе Litmaps доступны и другие функции. Например, можно отфильтровать источники по дате публикации или фамилии авторов. Также их данные можно выгрузить в виде файлов формата BibTeX (.bib), которые подходят для работы в библиографических менеджерах.

Более подробно средства, облегчающие работу с литературой и позволяющие написать первую главу диссертации за пару дней, обсудим на нашем курсе, который стартует уже 9 декабря. Записаться на него можно по этой ссылке.

🌟 Как молодым врачам избежать ошибок и стать успешными исследователями? Узнайте на нашем онлайн-симпозиуме, который мы подготовили для Вас вместе с Курским государственным медицинский университетом!

Онлайн-симпозиум: «Аспекты доказательной медицины. Что нужно знать молодому врачу любой специальности?»

📅 Когда: 6 декабря 2024 г., 10:00-12:30

🎥 Подключайтесь к прямой трансляции в наших соц. сетях:
- Тelegram
- Вконтакте
- YouTube

🔥Мы собрали ведущих экспертов, которые просто и понятно расскажут:
• Почему критическое мышление — это ключ к успеху врача в науке и практике?
• Что делать, если лекарств по инструкции нет (off-label)?
• Как публиковать свобственные научные статьи и добиться признания?
• Как быстро собрать и проанализировать данные для своего исследования?
• Что такое индекс Хирша и зачем он вам нужен!

👨‍🏫 Кто выступает?
💬 Дарья Макарова — когнитивные искажения и врачебные решения
💬 Кирилл Лобастов — публикация клинических исследований
💬 Александра Шадрина — рандомизация в исследованиях
💬 Дамир Марапов — быстрое исследование за 12 минут
💬 Николай Жердев — метаанализ в хирургии
💬 Никита Бурлов — индекс Хирша: конкуренция в науке
💬 Валентин Сытьков — off-label назначения: что делать?
💬 Артур Навасардян — медицинские регистры и их особенности

✨ Дискуссия и ответы на ваши вопросы включены!

👨‍⚕️ Для всех, кто хочет стать профи в доказательной медицине и проводить собственные исследования!

#ДоказательнаяМедицина #МолодыеУченые #Наука

Уже через несколько часов мы можем встретиться с Вами в онлайн-формате на полях научно-практической конференции «Современная медицина. Взгляд молодого врача», которая проходит в Бишкеке. Расскажу об основных этапах статистической обработки, о методах сравнения данных, а в завершение доклада проведем полноценное исследование с участниками конференции. Затратив на него не более 10 минут!

Выступаю с 11.30 до 12.30 по МСК.

Подключиться к трансляции можно по этой ссылке.

Уважаемые коллеги, 4-й поток курса по работе с литературой стартует 9 декабря!

Занятия будут проходить в 19:00 по МСК на платформе Zoom, в режиме живого общения, 3 раза в неделю. Все занятия записываются, срок доступа к видеозаписям и остальным материалам - не ограничен!

Записаться на курс можно здесь :
https://taplink.cc/medstatistic/p/397b8f/
Программа занятий:

9 декабря - Библиографическое описание. Транслитерация.

11 декабря - Использование библиографических менеджеров (Zotero, Mendeley) при работе с литературой

13 декабря - Оформление списка литературы с помощью библиографических менеджеров

16 декабря - Работа в электронных базах, поиск литературы для диссертаций, обзорных статей и систематических обзоров с применением искусственного интеллекта.

18 декабря - Оформления обзора литературы для диссертации. Классификация обзорных статей, структура и особенности их оформления

20 декабря – Работа с системой антиплагиат. Рерайтинг, в т.ч. с применением искусственного интеллекта

Прекрасный отзыв от участницы 41-го потока, который завершился в эту пятницу. Особенно вдохновляют слова «теперь я не боюсь…» и «я все смогу сама». Мне кажется, это очень важно, когда появляется уверенность в своих знаниях и навыках. Когда статистика превращается из страшного и непонятного зверя в надежного помощника, которого так интересно изучать!

Впереди у каждого курсанта - работа над своим исследованием. Защита диссертации, публикация статей в высокорейтинговых журналах, участие в конгрессах и конференциях… Всем в помощь - неограниченный доступ к материалам курса и наш «вечный» чат, где мы продолжим общение.

А если Вам хочется пройти путь из 18 занятий от человека, путающего среднее значение с медианой, до ученого, уверенно интерпретирующего ROC-кривые и регрессионные модели - то прошу пожаловать на 42-й поток Курса по основам статистики. Он стартует 20 января, посмотреть условия и записаться можно по этой ссылке🤗

На YouTube-канале «А заключение когда?» вышло мое интервью. Это мой первый опыт, так что не судите строго. Но я старался быть максимально честным и открытым. Всем приятного просмотра🤗

Ссылка на видео

18 ноября (понедельник) состоится очередное заседание Школы Radiologylifestyle 🔥

Вместе с нашим дорогим другом, Дамиром Ильдаровичем, обсудим must-have темы для молодых (и не только) учëных 🙌🏻

📝 Тема: "Разработка дизайна исследования, создание и ведение базы данных"

🕔 Время: 16:30

📍 Место: Точка Кипения - Центр Алмазова (зал "Переговорная")

Докладчик (онлайн): Марапов Дамир Ильдарович, к.м.н., доцент кафедры общественного здоровья, экономики и управления здравоохранением КГМА - филиала ФГБОУ ДПО «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования», генеральный директор ООО "Статтех", автор идеи и один из разработчиков статистической программы "Статтех" (Казань)

Ссылка для регистрации на мероприятие: https://leader-id.ru/events/527904

❗️ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ: ссылка на Zoom-конференцию для подключения к заседанию будет доступна после регистрации на мероприятие на сайте Leader-ID по кнопке "Смотреть трансляцию"❗️

С нетерпением ждëм встречи 👍

Новая рубрика: #как_не_надо
Выдержки из текстов статей буду выкладывать анонимно, но при желании, конечно, можно нагуглить источник.
И ещё: рассматриваемые ошибки не всегда объясняются невежеством авторов. Иногда они связаны с невнимательностью, опечатками и т.д. Все мы люди, в конце концов. Но хотелось бы, чтобы при рецензировании такие недочёты выявлялись и исправлялись.

Итак, пример номер 1️⃣
Кажется, авторы перепутали форматы описательной статистики. ИМТ, АД, согласно тексту, представлены средними значениями. Однако формат X [Y; Z], а также целые значения для АД - скорее указывают на медиану и квартили.
Напротив, для ЧСС вроде бы указана медиана, однако формат X±Y характерен для среднего значения и стандартного отклонения. Кроме того, маловероятно, что ЧСС измерялась у пациентов дробными значениями, это целочисленный параметр. А в таком случае медиана может быть только целой или иметь дробную часть .5, а не как в статье - 67.4.

Как исправить?✍🏻
Это несложно. Для АД и ИМТ написать, что данные представлены медианами. Для ЧСС - средним значением.

Оправдание для авторов и рецензентов🤗
В статистике возможно все! Предположим, что авторы указывали средние значения с 95% доверительными интервалами в скобках вместо SD. Случайно средние значения АД оказались целыми. ЧСС в ударах за 1 минуту определяли с точностью до десятых долей. Ну а при определении медианы использовали бутстрап и указали данные в формате Me±SE… Однако, использование таких нетрадиционных и при этом сомнительных подходов намного менее вероятно, чем невнимательность авторов и рецензентов.

Если Вы пропустили вчерашний эфир с Евгенией Малинович, где мы обсудили и разобрали особенности проведения социологических исследований с помощью StatTech - то Вы ничего не пропустили! Запись вебинара доступна в ВК канале Евгении по этой ссылке.

Приятного просмотра!😊

А у нас - Черная Пятница! Которая продлится с сегодняшнего дня до следующей пятницы. В эти дни при покупке доступа к StatTech используйте промокод BLACK2024 и программа станет дешевле на 10%!

Завтра у меня «горячий» день! Сразу 2 мероприятия:

🔹Симпозиум Национальной независимой Академии доказательной медицины в рамках кардиологического Конгресса в г.Кемерово, где буду делать доклад об этапах проведения мета-анализа. Начало в 13.45 по МСК.
Ссылка для подключения на сайте Конгресса (онлайн-зал) и в канале ННАДМ.

🔹Вебинар совместно c Евгенией Малинович о проведении опросов и анализе их результатов с помощью программы StatTech. Ссылка на подключение здесь.

Оба мероприятия открытые, присоединяйтесь, будет нескучно, полезно и практично!🤝

К вопросу о расчете объема выборки

При расчете требуемого объема выборки в интервенционных исследованиях с помощью большинства калькуляторов (включая наш сервис в StatTech), есть значение, которое чаще всего оставляют по умолчанию равным 1. Это соотношение размеров групп. Действительно, кажется лучшим вариантом, когда сравниваемые группы включают одинаковое количество пациентов. Такой подход можно увидеть во многих исследованиях, в том числе публикуемых в авторитетных журналах.

Между тем, известно, что требуемый размер выборки зависит от вариабельности (дисперсии) признака - чем выше дисперсия, тем исследуемых должно быть больше. Мне попалась статья J.A.List et al. (Exp Econ (2011) 14:439–457, DOI 10.1007/s10683-011-9275-7), где предложено учитывать вариабельность признака при определении требуемого числа исследуемых.

Правило простое: при сравнении количественных показателей отношение числа исследуемых в группах должно соответствовать отношению стандартных отклонений сравниваемого признака. Например, если взять значения SD в полях нашего калькулятора по умолчанию: 12 и 8, число пациентов в 1 группе должно относиться к числу пациентов во 2 группе как 12:8 или 1,5:1 (как на скриншоте). Это обеспечит достижение необходимого уровня мощности при минимальном числе исследуемых.

Аналогичным образом предложено поступать и при сравнении бинарных исходов. В данном случае максимальная дисперсия признака наблюдается при частоте исхода 0,5, или 50%. Соответственно, чем ближе находится частота исхода в одной из групп к 50%, тем большее число исследуемых должно быть в этой группе.

Выглядит достаточно разумно и обоснованно. Встречался ли Вам такой подход при расчете требуемого числа исследуемых в статьях?

Ровно 122 года назад 31 октября родился выдающийся статистик Абрахам Вальд. Вот несколько примечательных фактов из его биографии:

1️⃣ Родился в еврейской семье 31 октября 1902 года в Трансильвании. Его дедом был известный раввин Моше Шмуэль Гласнер.

2️⃣ В 1938 году Абрахам Вальд из-за угрозы нацизма в Европе эмигрировал в США, где стал профессором Колумбийского университета.

3️⃣ В годы Второй Мировой войны Вальд вошел в группу статистиков, внесших определенный вклад в победу. Например, Вальд разрабатывал методы последовательного статистического анализа (sequential analysis), который позволяет прекратить набор исследуемых ранее, чем будет достигнут запланированный объем выборки, если наблюдаемый эффект достаточно велик. В военное время последовательный анализ позволил существенно сократить сроки проведения и ресурсы исследований, необходимых для фронта.

4️⃣ Одним из наиболее ярких и известных эпизодов научной биографии Вальда является работа, связанная с определением мест в самолете, которые необходимо защитить дополнительной броней. У самолетов, возвращающихся с задания, чаще всего были поражены крылья и хвостовое оперение. Первоначально ВВС союзников хотели бронировать именно эти части, однако Вальд понял, что здесь возникает «ошибка выжившего». Самолеты не реже получали повреждение в области фюзеляжа и кабины пилота, однако в этом случае они не могли продолжать полет и падали в тылу у противника, не попадая в статистику ВВС. Вальд предложил бронировать все, кроме крыльев и хвоста, что привело к существенному увеличению доли самолетов, успешно вернувшихся из-за линии фронта.

5️⃣ Ещё одной заслугой Вальда в области статистики является разработка теста для оценки выборочных моделей, названного его именем.

6️⃣ Также широко известен непараметрический критерий серий Вальда-Вольфовица. Он позволяет определить, выбраны ли сравниваемые группы случайным образом из одной генеральной совокупности. В связи с этим, критерий можно использовать для сравнения 2 групп по количественному признаку. Есть модификация метода и для большего числа групп.

6️⃣ Сын Абрахама Вальда - Роберт Мануэль Уолд тоже стал известным учёным, физиком. Его труды посвящены общей теории относительности и термодинамике в черных дырах.

Нас часто спрашивают, как много статей и диссертаций пишутся с применением Статтех. Подготовил вот такую аналитику, буду публиковать её в конце каждого месяца. Отмечу, что с августа этого года, когда я делал предыдущий анализ, число диссертаций увеличилось на 29!

На ноябрь у нас запланировано несколько онлайн-мероприятий, посвященных различным аспектам написания научных работ. По возможности, планируйте свое участие, буду рад встрече с Вами!

07.11.2024 - Международный конгресс от науки к практике в кардиологии и сердечно-сосудистой хирургии (г. Кемерово).
18:15-18:30 (14.15-14.30 по МСК) - Доклад на тему: "Статистические аспекты проведения метаанализа или как перейти от частного к общему?"

18.11.2024 - Заседание школы Radiology lifestyle от СНО кафедры лучевой диагностики и медицинской визуализации, НМИЦ им. В.А. Алмазова (Санкт-Петербург)
16:30-17:30 - Мастер-класс на тему: «Разработка дизайна исследования, создание и ведение базы данных»

26.11.2024 - Международная научно-практическая конференция "Современная медицина: взгляд молодого ученого" (г. Бишкек, Киргизия)
Доклад на тему: "Обработка данных клинических исследований с применением статистической программы" (время уточняется)

28.11.2024 - Курс по дисциплине "Методология научных исследований", Первый МГМУ им. И.М. Сеченова. Институт лидерства и управления здравоохранением (г. Москва)
14.05-15.40 - Мастер-класс "Основные инструменты статистического анализа. Современное программное обеспечение для статистического анализа, использование искусственного интеллекта."
Онлайн-мероприятие для аспирантов 1 года обучения ПМГМУ им. И.М. Сеченова

Дорогие коллеги! Ближайшие 3 дня мы будем работать на конгрессе РОСМЕДОБР-2024 в Москве. Буду рад всех видеть, если посетите выставку! Приготовили для Вас чудесный уникальный мерч и, конечно, будем демонстрировать программу StatTech🤗

Программа StatTech обновилась до версии 4.6 и стала ещё более доступной, удобной и эффективной!

Краткий обзор новых функций:

1️⃣ Главное событие. Появился новый тарифный план: доступ на 1 месяц за 2 тыс. рублей
Учитывая, что выполнить анализ данных для статьи или диссертации в StatTech можно за очень короткое время, иногда - всего за несколько часов, срока в 1 месяц может быть достаточно для решения всех исследовательских задач. Также данный тариф подойдет для знакомства с программой, чтобы попробовать её в деле перед тем, как решиться на приобретение годового доступа. Ещё одним сценарием может быть продление доступа на 1 месяц, когда годового доступа немного не хватило для завершения работы.

2️⃣ Расчет разностей средних.
При сравнении количественных показателей теперь автоматически рассчитываются разности средних с 95% доверительными интервалами - MD (95% CI). Этот элемент вывода все чаще встречается в современных публикациях и, безусловно, обогатит статистический вывод.

3️⃣ Доработаны опросные формы.

🔺Во-первых, в опросах добавлена возможность создания вопросов с множественным выбором ответов. При этом каждый отмеченный ответ садится в базу в виде отдельной бинарной переменной со значениями 0 (не выбрано) и 1 (выбрано).
Например, мы можем сделать вопрос со списком симптомов и попросить отметить те, которые встречались у пациента. Когда будем выгружать ответы в базу, для каждого симптома будет автоматически создана отдельная колонка со значениями 0 и 1.

🔺Во-вторых, добавлена возможность повторного заполнения формы для автора опроса. Теперь после самостоятельного ввода данных в форму автор опроса может нажать кнопку «Внести новые данные» и вернуться к заполнению формы. Это может быть удобно, когда опросы используются для формирования базы самим исследователем, например, он вводит данные из медицинской документации.

4️⃣ Новые кнопки на слотах во вкладке «Мои базы»:
🔸 Удалить базу
🔸 Сохранить базу в файл
С их помощью можно, не открывая базу данных, сохранить её на свой компьютер. А если она уже не нужна, и мы хотим очистить слот, тогда можем удалить её нажатием одной кнопки.

Версия 4.6 уже во всех браузерах! Надеемся, что новые функции окажутся полезными и востребованными. Благодарим всех наших пользователей за доверие и желаем успехов в научной работе!🤗

У меня очередной новый опыт - очное интервью!🤩 Пообщался в студии с ведущими подкаста «А заключение когда?» (@zaklyuchenie_kogda)
Разговор получился нескучный (кажется) и откровенный (в этом я уверен).

И ещё сегодня я понял 2 вещи:

1️⃣ Давать интервью - очень сложно! Оформить мысли в слова, передать то, что лежит на душе в своем кратком ответе - та ещё работа! Все время сомневаешься, получилось ли сказать именно то, о чем думаешь, правильные ли слова подобрал.

2️⃣ Давать интервью - очень полезно! Вот благодаря сегодняшнему разговору родились очень интересные заключения, которые я бы сам, наверное, ещё не скоро сформулировал. Спасибо моим очаровательным интервьюерам, они помогли навести определенный порядок в мыслях!

С нетерпением и большим волнением жду появления видео! Надеюсь, и для вас оно будет интересным🤗

Ссылка на подкаст (подпишитесь, чтобы не пропустить😉)

На одном из недавних журнальных клубов разбирали статью: Байков Е.С. и соавт. Эффективность системы прогнозирования результатов хирургического лечения пациентов с грыжами поясничных межпозвонковых дисков // Хирургия позвоночника. 2020. Т. 17. No 1. С. 87–95. DOI: http://dx.doi.org/10.14531/ss2020.1.87-95.

Встретилась довольно распространенная ошибка при описании отношения рисков HR (то же бывает при описании отношения шансов, относительного риска). При значениях HR < 1, как в этом случае, фраза о том, что риски снизились в HR раз - некорректна.

Вспоминаем 2 класс средней школы. У Вани 3 яблока, а у Маши 6 яблок. Вопрос: во сколько раз яблок у Вани меньше, чем у Маши? Ответ, конечно, в 2 раза, хотя отношение числа яблок у Вани к числу яблок у Маши составляет 3/6 = 0,5. А если мы скажем, как авторы статьи, что яблок у Вани в 0,5 раз меньше? Тогда по правилам арифметики мы должны разделить число яблок у Маши на 0,5, а это то же самое, что умножить в 2 раза, т.е. у Вани должно быть 12 яблок, а не 3.

Поскольку это немного взрывает мозг, то правильным будет при указании во сколько раз одно число меньше другого или во сколько раз одно число больше другого - всегда делить большее число на меньшее. Естественно, отношение чисел указывается как есть, если оно >1 - значит первое число больше второго. Если <1 - значит первое число меньше второго. Например:
🔹 6 больше 3 в 2 раза (отношение чисел равно 2)
🔹3 меньше 6 в 2 раза (отношение чисел равно 0,5)

Возвращаемся из средней школы в высшую. Прочитав в статье фразу о том, что риски в группе II в 0,13 раза ниже, мы должны сделать вывод, что они на самом деле выше в 1/0,13 раза, то есть в 7,69 раза выше, чем в группе I. Стоит ли в таком случае рекомендовать экспериментальный метод - большой вопрос😅

Как сделать правильный вывод из рассчитанного HR=0,13? Очень просто: получив отношение рисков < 1, мы делим 1 на HR и пишем, что именно в такое число раз риски будут ниже в экспериментальной II группе по сравнению с I группой:

Риски реоперации в группе II в 7,69 раза ниже, чем в группе I (HR=0,13 с 95% ДИ: 0,03; 0,58; p = 0,002).

Дорогие друзья, 7 октября стартует 41-й поток нашего Курса по основам статистики!

Занятия проходят в 20:00 по МСК 3 раза в неделю на платформе Zoom (понедельник-среда-пятница). Все занятия записываются, срок доступа к видеозаписям и остальным материалам - не ограничен.

Расписание занятий:
07.10 - Создание базы данных. Типы статистических показателей
09.10 - Группировка статистических данных. Преобразование и вычисление переменных
11.10 - Проверка на нормальность распределения. Понятие о параметрических и непараметрических методах
14.10 - Описательная статистика: средние, меры изменчивости, меры репрезентативности
16.10 - Графические изображения в медицине и здравоохранении
18.10 - Сравнение независимых групп по количественным показателям (параметрические методы)
21.10 - Сравнение независимых групп по количественным показателям (непараметрические методы)
23.10 - Сравнение независимых групп по номинальным показателям (сравнение долей)
25.10 - Анализ зависимых групп
28.10 - Корреляционный анализ
30.10 - Парная и множественная линейная регрессия
01.11 - Дискриминантный анализ
04.11 - Бинарная логистическая регрессия
06.11 - ROC-анализ. Чувствительность и специфичность
08.11 - Кластерный анализ
11.11 - Анализ выживаемости: таблицы дожития, кривая Каплана-Мейера
13.11 - Анализ выживаемости: оценка влияния факторов, регрессия Кокса
15.11 - Расчет требуемого числа исследуемых.

Записаться на курсы

🤩 МЫ ПОДГОТОВИЛИ ДЛЯ ВАС СПИСОК САМЫХ ПОЛЕЗНЫХ КАНАЛОВ ПО СТАТИСТИКЕ И ДОКАЗАТЕЛЬНОЙ МЕДИЦИНЕ

💜 BioStat <- R | Чат по статистике и R
Чат создан преподавателями и выпускниками Института биоинформатики (Санкт-Петербург). Основная направленность обсуждений - современные методы биостатистики и их реализация в среде программирования R.

💜 Data Medicine
Канал врача и исследователя Артемия Охотина о биостатистике, эпидемиологии и политике в медицине. «Listen to your data, it is telling you the diagnosis»(с) В канале разбираются хорошие и плохие исследования, откровенно обсуждаются вопросы интерпретации их результатов.

💜 Ebm_base
Канал, где описываются основы и нюансы доказательной медицины, статистики и эпидемиологии. Автор (к слову, хирург) старается сам разобраться в сложных вещах и рассказать о них. Иногда (несмешные) шутки над чем угодно. Осторожно, токсичный контент!

💜 «Lobastov’s Scientific Library»
Личный канал (с перчинкой) доктора медицинских наук, врача-флеболога Кирилла Викторовича Лобастова с свежими исследованиями, интересными клиническими случаями, критическим разбором статей и ссылками на полезные ресурсы из мира научной флебологии и не только.

💜 Канал medstatistic
Блог, где понятным языком рассказывается о статистическом анализе медицинских данных. Ведет блог доцент Казанской государственной медицинской академии и один из создателей программы StatTech Дамир Марапов.

💜 medstatistic ЧАТ
Один из старейших чатов для обсуждения вопросов статистического анализа медицинских данных. Здесь можно задать любой вопрос о своём исследовании и получить компетентный ответ от экспертов.

💜 Канал "НЕЗАВИСИМОЙ НАЦИОНАЛЬНОЙ АКАДЕМИИ ДОКАЗАТЕЛЬНОЙ МЕДИЦИНЫ"
На этой платформе вы найдете материалы в области доказательной медицины и критической оценки научных публикаций. Если захотите высказаться, то есть чат ННАДМ.

💜 Сообщество "ОСНОВАНИЕ"
Сообщество врачей Казани, разделяющих принципы доказательной медицины. В канале публикуются рекомендации, основанные на клинических исследованиях, мнение экспертов, материалы о принципах чтения научных статей.

💜 Статистика и R в науке и аналитике
Автор канала биоинформатик Елена Убогоева пишет о простых и сложных вещах в статистике, рассказывает про особенности языка программирования R, а также выкладывает материалы о продуктовой аналитике и смежных темах


Подборка подготовлена ННАДМ и Мараповым Дамиром.

Мы сделали это! Завершился трехчасовой статистический марафон!🕺 В первый раз мы объединили лекцию по статистике, исследование в режиме «онлайн» и журнальный клуб. Кажется, у нас что-то из этого получилось😎

Спасибо всем участникам Большого вебинара по статистике, особенно тем, кто был с нами до конца!❤️🤝 Спасибо за активное участие, за Ваши вопросы и ответы!

А для тех, кто не смог в этот раз присутствовать на Большом вебинаре, публикую ссылку на запись мероприятия. Она будет временная, но до 1 октября точно будет доступна.

Код доступа: Dp?az^4w

Смотреть вебинар

Дорогие друзья, сегодня в 18.00 совместно с коллегами из Научного общества ординаторов и студентов клиники высоких медицинских технологий СПбГУ мы проведем Большой семинар по медицинской статистике!

В программе мероприятия:
1️⃣ Лекция об основах статистической обработки клинических данных с многочисленными примерами
2️⃣ Исследование, которое мы проведем в прямом эфире
3️⃣ Журнальный клуб с разбором статьи, где есть сравнение групп, анализ выживаемости и даже псевдорандомизация

После Большого семинара у Вас не останется сомнений, что современная статистика - это надежный инструмент в руках исследователя, которым может овладеть каждый!

Регистрация на мероприятие: https://vk.com/wall-223312105_71

Дорогие друзья! Приглашаю Вас присоединиться к второму потоку Курса по мета-анализу, который стартует уже через несколько дней - в понедельник, 16 сентября.

Программа курса:
🔸 Что такое мета-анализ?
🔸 Критерии отбора исследований.
🔸 Этапы написания мета-анализа.
🔸 Оценка риска систематической ошибки в исследованиях.
🔸 Оценка публикационного смещения.
🔸 Знакомство с программами RevMan, OpenMetaAnalyst.
🔸 Мета-анализ результатов сравнения количественных показателей.
🔸 Мета-анализ результатов сравнения категориальных показателей.
🔸 Мета-анализ показателей выживаемости.
🔸 Анализ подгрупп.
🔸 Мета-регрессия.
🔸 Мета-анализ диагностических показателей.

Все эти темы мы подробно разберём на онлайн-занятиях, обсудим в чате Курса и освоим на практике в ходе выполнения домашних заданий. Срок доступа к материалам курса, включая видеозаписи занятий, презентации и шаблоны, - неограниченный.

Между прочим, по данным elibrary.ru около 20% систематических обзоров с мета-анализом были написаны выпускниками нашего курса!

Прочитать подробную информацию о курсе и записаться можно по этой ссылке

Буду рад встрече со всеми, кто хочет украсить список своих публикаций систематическим обзором с мета-анализом🤗

С Днём знаний!
Мы возвращаемся 🥳

И приглашаем вас на заседание Журнального клуба, которое состоится
2️⃣2️⃣ сентября
в 16:00 в уютной атмосфере библиотеки "Китапханэ" 📚
(адрес - Казань, ул. Пушкина, 86)

Изучим безопасность и эффективность препаратов тестостерона для женщин репродуктивного возраста и в постменопаузе

Вас ждут обмен знаниями с мультидисциплинарной командой:
🔸эндокринолог-онколог Наталья Дружкова
🔸гинеколог Дина Аблаева
🔸репродуктолог Динара Калинина
🔸гуру статистики Дамир Марапов

Прикрепляем оригинальную статью
и её ПЕРЕВОД на русском языке

Не упустите шанс стать частью нашего сообщества и сделать шаг к новым знаниям!

P.S.: Количество мест ограничено, поэтому просим вас ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ заранее

На каком этапе исследования могут быть полезны нейросети?

В первую очередь, искусственный интеллект упрощает работу над обзорной частью - 1-й главы диссертации или Введения и Обсуждения в научной статье. Нейросети помогают автоматически собирать, анализировать и интерпретировать литературные источники, тем самым сильно сокращая время написания научных работ.

Сегодня нам доступно большое количество сервисов для работы с литературой, основанных на искусственном интеллекте. Знакомим вас с одним из наиболее функциональных и популярных сервисов, который называется SCISPACE.

SCISPACE - это целая платформа, на которой размещены разные сервисы:

1️⃣ Chat Pdf - формирует ответы, подкреплённые цитатами по загруженному файлу pdf, создает реферат по выделенным разделам, формирует упрощенные пояснения по сложному тексту. Это позволяет быстро усваивать информацию и находить нужные данные без необходимости читать весь документ.

2️⃣ AI Writer - помогает дополнить ваши мысли в тексте с помощью автозаполнения, а также подбирает к ним цитаты из огромной базы публикаций, что значительно ускоряет написание введения и обсуждения к статье.

3️⃣ Literature Review - подбирает литературные источники по запросу, выгружает их в библиографические менеджеры (Mendeley, Zotero, EndNote и др.), а также делает краткий пересказ статей.

4️⃣ Extract Data - извлекает и сравнивает текст нескольких источников, что помогает выявить между ними взаимосвязи.

5️⃣ Paraphraser - перефразирует текст, повышает его уникальность, сохраняя при этом исходный смысл и структуру.

6️⃣ Citation Generator - управляет списком литературы и формирует ссылки на источники в различных стилях оформления, таких как APA, MLA и Chicago.

7️⃣ AI Detector - позволяет определить с максимальной точностью, кто написал этот текст - человек или искусственный интеллект.

Сервисы с таким функционалом способны кардинально изменить подходы к работе с литературой. Нужно только знать границы использования таких технологий.

Изучить и освоить SCISPACE и ещё много других полезных инструментов для легкого и быстрого написания обзоров можно на нашем Курсе по работе с литературой. Он стартует через несколько дней, 2 сентября. Записаться можно по ссылке: https://taplink.cc/medstatistic/p/397b8f/

Уважаемые коллеги, напоминаем вам, что 3-й поток Курса по работе с литературой стартует 2 сентября!

Занятия будут проходить в 19:00 по МСК на платформе Zoom, в режиме живого общения, 3 раза в неделю. Все занятия записываются, срок доступа к видеозаписям и остальным материалам - не ограничен!

Записаться на курс можно здесь :
https://taplink.cc/medstatistic/p/397b8f/
Программа занятий:
2 сентября - Библиографическое описание. Транслитерация.

4 сентября - Использование библиографических менеджеров (Zotero, Mendeley) при работе с литературой

6 сентября - Оформление списка литературы с помощью библиографических менеджеров 9 сентября - Работа в электронных базах, поиск литературы для диссертаций, обзорных статей и систематических обзоров с применением искусственного интеллекта.

11 сентября - Оформления обзора литературы для диссертации. Классификация обзорных статей, структура и особенности их оформления

13 сентября – Работа с системой антиплагиат. Рерайтинг, в т.ч. с применением искусственного интеллекта

Дорогие друзья!

Приглашаем Вас принять участие в «Школе молодого ученого», где Вы сможете освоить ключевые навыки, необходимые для достижения успеха в современном научном мире.

Школа пройдёт в очном формате 10 августа в 10.00 в Чебоксарском филиале МНТК «Микрохирургия глаза» им. акад. С.Н. Фёдорова по адресу: г. Чебоксары, пр. Тракторостроителей, д. 10.

В программе мероприятия:

🗣️ Искусство публичных научных выступлений: научитесь удерживать внимание аудитории и эффектно презентовать результаты своих исследований

📊 Секреты построения успешной научной презентации: узнайте, как создавать презентации, которые помогут раскрыть содержание Вашей работы.

🎓 Планирование научного исследования: овладейте методами эффективного планирования научной работы.

📈 Освоение навыков статистического анализа: получите практические знания и навыки статистической обработки данных для обоснования результатов ваших исследований.

«Школа молодого ученого» — это уникальная возможность:

🔸 Повысить свою конкурентоспособность на современном научном поле.
🔸 Расширить профессиональные горизонты и открыть для себя новые возможности для роста.
🔸 Обменяться опытом с коллегами и завести полезные знакомства.

Не упустите свой шанс стать успешным ученым XXI века!