Рекомендую почитать пост о пути воина на поприще изучения статистики от Саша Канина, которая учится на программе Master's of Public Health в Каролинском институте в Стокгольме.
Написано с юмором и вдохновляюще - все как мы любим) #clinres_life
https://studentblogski.wordpress.com/2019/02/19/basic-statistics-are-you-with-us-or-against-us/
Написано с юмором и вдохновляюще - все как мы любим) #clinres_life
https://studentblogski.wordpress.com/2019/02/19/basic-statistics-are-you-with-us-or-against-us/
Student blogs from Karolinska Institutet
Basic statistics: are you with us or against us?
– I’m glad that this time no one cried in class! How would you react if the teacher said this on your first day of the course? I can tell you what I did! I cried but at home :-) Well, this co…
Cепсис сепсису - рознь.
Авторы статьи, опубликованной в JAMA, выделили 4 типа сепсиса на основании данных 64 тысяч (!) пациентов. Эти типы характеризуются разным течением и прогнозом.
Один из основных статистических методов, с помощью которого можно находить паттерны и предлагать новые классификации - это кластерный анализ. О нем пойдет речь завтра, а пока коротко обсудим результаты исследования.
Итак, 4 типа сепсиса по версии C.W. Seymour и команды (рекомендуем поглядывать на прикрепленную картинку):
α - Меньший процент отклонений в лабораторных показателях и грубых органных дисфункций. Наиболее характерны неврологические и дыхательные нарушения. В этой и γ группах зарегистрирован наименьший процент смертей в течение 28 дней - 9%.
β - В целом более пожилые коморбидные пациенты, у которых наиболее часто происходит нарушение функции почек. 28-дневная смертность в этой группе составила 11%.
γ - Более характерно повышение уровня провоспалительных маркеров, низкий уровень альбумина и более высокая температура тела. Несмотря на то, что в этой группе нередки кардиологические нарушения, прогноз относительно благоприятный - 28-дневная смертность в 9% случаев.
δ - Повышение уровня трансаминаз, ЛДГ, при этом менее характерны высокие уровни провоспалительных цитокинов в сравнении с группой γ. Характерно поражение печени, гипотензия и неврологические нарушения. Наивысший уровнень смертности в течение 28 дней - 29%.
На основании результатов этого исследования пока что нельзя предложить четкие критерии включения пациента в ту или иную группу. Основной смысл подобных работ - найти взаимосвязи и на их основе предложить разделение на типы.
Зачем это в итоге может быть нужно?
К примеру (да простят мне авторы и эксперты по сепсису вольную трактовку). Мы привыкли, что неврологические нарушения у септических пациентов - это "плохо". Смотрим на типы α и δ, для которых более характерны неврологические нарушения: в α смертность 9%, в δ - 29%, при этом для α не характерно поражение печени, а в δ - вагон и маленькая тележка сопутствующих состояний.
Получается, один и тот же признак (в данном случае - неврологические нарушения) в отрыве/в сочетании с другими несет абсолютно разный смысл - на этой идее основаны калькуляторы и шкалы, как, например, SOFA для органной дисфункции при сепсисе. Но не всегда происходящее с пациентом можно уложить в стройную шкалу, в которой, например, 1 балл - это хорошо, а 10 - плохо. Хорошо бывает по-разному и плохо - тоже, поэтому нам и нужно разделение на группы.
Вероятно, и подходы к этим группам пациентов должны быть разными - например, авторы предполагают, что для γ типа с высоченными уровнями ФНО и СРБ в перспективе будет более эффективна иммуномодулирующая терапия.
Безусловно, мысль о том, что подход должен быть комплексным, и что нельзя выдергивать один симптом "из контекста" - не нова. Но именно для того, чтобы понять, как все эти составляющие "контекста" взаимодействуют между собой, и нужны подобные исследования.
Первоисточник и ссылку прилагаем.
#clinres_knowledge #clinres_news
https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2733996?guestAccessKey=4e7aaf31-b064-426d-9570-cabe74827663&utm_source=fbpage&utm_medium=social_jama&utm_term=2368578184&utm_content=followers-article_engagement-figure-tfl&utm_campaign=article_alert&linkId=68378895
Авторы статьи, опубликованной в JAMA, выделили 4 типа сепсиса на основании данных 64 тысяч (!) пациентов. Эти типы характеризуются разным течением и прогнозом.
Один из основных статистических методов, с помощью которого можно находить паттерны и предлагать новые классификации - это кластерный анализ. О нем пойдет речь завтра, а пока коротко обсудим результаты исследования.
Итак, 4 типа сепсиса по версии C.W. Seymour и команды (рекомендуем поглядывать на прикрепленную картинку):
α - Меньший процент отклонений в лабораторных показателях и грубых органных дисфункций. Наиболее характерны неврологические и дыхательные нарушения. В этой и γ группах зарегистрирован наименьший процент смертей в течение 28 дней - 9%.
β - В целом более пожилые коморбидные пациенты, у которых наиболее часто происходит нарушение функции почек. 28-дневная смертность в этой группе составила 11%.
γ - Более характерно повышение уровня провоспалительных маркеров, низкий уровень альбумина и более высокая температура тела. Несмотря на то, что в этой группе нередки кардиологические нарушения, прогноз относительно благоприятный - 28-дневная смертность в 9% случаев.
δ - Повышение уровня трансаминаз, ЛДГ, при этом менее характерны высокие уровни провоспалительных цитокинов в сравнении с группой γ. Характерно поражение печени, гипотензия и неврологические нарушения. Наивысший уровнень смертности в течение 28 дней - 29%.
На основании результатов этого исследования пока что нельзя предложить четкие критерии включения пациента в ту или иную группу. Основной смысл подобных работ - найти взаимосвязи и на их основе предложить разделение на типы.
Зачем это в итоге может быть нужно?
К примеру (да простят мне авторы и эксперты по сепсису вольную трактовку). Мы привыкли, что неврологические нарушения у септических пациентов - это "плохо". Смотрим на типы α и δ, для которых более характерны неврологические нарушения: в α смертность 9%, в δ - 29%, при этом для α не характерно поражение печени, а в δ - вагон и маленькая тележка сопутствующих состояний.
Получается, один и тот же признак (в данном случае - неврологические нарушения) в отрыве/в сочетании с другими несет абсолютно разный смысл - на этой идее основаны калькуляторы и шкалы, как, например, SOFA для органной дисфункции при сепсисе. Но не всегда происходящее с пациентом можно уложить в стройную шкалу, в которой, например, 1 балл - это хорошо, а 10 - плохо. Хорошо бывает по-разному и плохо - тоже, поэтому нам и нужно разделение на группы.
Вероятно, и подходы к этим группам пациентов должны быть разными - например, авторы предполагают, что для γ типа с высоченными уровнями ФНО и СРБ в перспективе будет более эффективна иммуномодулирующая терапия.
Безусловно, мысль о том, что подход должен быть комплексным, и что нельзя выдергивать один симптом "из контекста" - не нова. Но именно для того, чтобы понять, как все эти составляющие "контекста" взаимодействуют между собой, и нужны подобные исследования.
Первоисточник и ссылку прилагаем.
#clinres_knowledge #clinres_news
https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2733996?guestAccessKey=4e7aaf31-b064-426d-9570-cabe74827663&utm_source=fbpage&utm_medium=social_jama&utm_term=2368578184&utm_content=followers-article_engagement-figure-tfl&utm_campaign=article_alert&linkId=68378895
Пациенты, которые участвуют в онкологических клинических исследованиях (КИ), в среднем на 6.5 лет моложе пациентов из реальной практики.
Еще одно напоминание о том, что внедрять результаты КИ в свою каждодневную работу надо разумно и с осторожностью.
Авторы призывают нас задавать себе вопрос: каковы характеристики пациентов из КИ и каковы характеристики моего пациента?
#clinres_articles #clinres_oncology
https://jamanetwork.com/journals/jamaoncology/article-abstract/2735267
Еще одно напоминание о том, что внедрять результаты КИ в свою каждодневную работу надо разумно и с осторожностью.
Авторы призывают нас задавать себе вопрос: каковы характеристики пациентов из КИ и каковы характеристики моего пациента?
#clinres_articles #clinres_oncology
https://jamanetwork.com/journals/jamaoncology/article-abstract/2735267
Разработка лекарственных средств. Часть II.
Сегодня предлагаем Вам онлайн-курс от University of California, посвященный разработке лекарственных препаратов (drug development).
В понятие "Drug development" входит:
— Проведение клинических исследований
— Процедура регистрации препарата FDA или EMA
— Бизнес-процессы в фарминдустрии
Без получения сертификата курс можно посмотреть бесплатно.
Ссылка на курс:
https://ru.coursera.org/learn/drug-development
Сегодня предлагаем Вам онлайн-курс от University of California, посвященный разработке лекарственных препаратов (drug development).
В понятие "Drug development" входит:
— Проведение клинических исследований
— Процедура регистрации препарата FDA или EMA
— Бизнес-процессы в фарминдустрии
Без получения сертификата курс можно посмотреть бесплатно.
Ссылка на курс:
https://ru.coursera.org/learn/drug-development
Coursera
Drug Development
Offered by University of California San Diego. The ... Enroll for free.
Статистика и котики (2018)
Из этой книги вы узнаете, что такое дисперсия и стандартное отклонение, как найти t-критерий Стьюдента и U-критерий Манна-Уитни, для чего используются регрессионный и факторный анализы, а также многое и многое другое.
И все это — на простых и понятных примерах из жизни милых и пушистых котиков, которые дарят нам множество приятных эмоций.
#clinres_books
Из этой книги вы узнаете, что такое дисперсия и стандартное отклонение, как найти t-критерий Стьюдента и U-критерий Манна-Уитни, для чего используются регрессионный и факторный анализы, а также многое и многое другое.
И все это — на простых и понятных примерах из жизни милых и пушистых котиков, которые дарят нам множество приятных эмоций.
#clinres_books
На прошлой неделе по приглашению Зоя Систряк выступила с докладом о поиске медицинской научной информации. Одно важное "но" - конференция была ветеринарная.
И вот знаете - все у них как у людей. Есть формулировка клинического вопроса по PICO с интеграцией в PubMed, а все направление называется EBVM (Evidence-based veterinary medicine). Систематические обзоры о ветеринарии есть на Cochrane, а на выставке можно встретить производителей привычных человеческих препаратов.
И, как и в человеческой медицине, есть место загадочным методам лечения.
Секция была посвящена противодействию лженауке в ветеринарии, и доклад об акупунктуре у животных поразил меня в самое сердце. Акупунктуру! Котенку! Офигеть. Но речь все же не об этом.
Зоя разнесла акупунктуру у животных, ссылаясь на доказательные данные (точнее, их фактическое отсутствие), и для пущей наглядности сослалась на даму, которая активно продвигает свой онлайн-курс по акупунктуре, явно ни в чем не сомневаясь. А в конце доклада выяснилось, что дама как раз присутствует в зале и таки-имеет что сказать.
Аргументация со стороны приверженца акупунктуры была вполне себе классической. И хоть тогда я в дискуссию влезать не стала, приведу контраргументы тут.
1. Ну это же исследование из PubMed!
- Сам по себе факт того, что исследование есть в пабмеде, ничего не говорит о его качестве.
2. Президент общества акупунктуры сказал в своем докладе, что метод рабочий!
- Напомню, при наличии опубликованных адекватных исследований класс доказательности - в лучшем случае IV (D).
3. Ну я же вижу, что он работает!
- Тот же контраргумент, что и в пункте 2. Врач, который не пользуется опубликованными доказательствами, не сдвинется в иерархии доказательности дальше дизайна "серия случаев". Плюс субъективное восприятие человека (те самые набившие оскомину когнитивные искажения) не дает возможность реально что-то оценить, без прибегания к цифрам.
4. А вот исследование - там статистическая значимость!
- Нельзя просто так взять и вырвать из контекста "статистическую значимость" без малейшего упоминания клинической значимости, и в отрыве от дизайна исследования и вообще его методологического качества.
5. Но посмотрите, оно же должно работать, это логично!
- К сожалению, логичный механизм действия вовсе не гарантирует реальную эффективность - см. пост про черный ящик https://vk.com/wall-182541436_709
Я, мягко скажем, не спец в акупунктуре, и глубоко погружаться в матчасть не планирую. Данные о том, что акупунктура может быть эффективна у людей в профилактике мигрени, справедливости ради, действительно есть 1. Но когда видишь столкновение двух точек зрения, ждешь именно такой аргументации с обеих сторон - это всегда очень интересно. Жаль, что не случилось.
https://www.cochrane.org/CD001218/SYMPT_acupuncture-preventing-migraine-attacks
И вот знаете - все у них как у людей. Есть формулировка клинического вопроса по PICO с интеграцией в PubMed, а все направление называется EBVM (Evidence-based veterinary medicine). Систематические обзоры о ветеринарии есть на Cochrane, а на выставке можно встретить производителей привычных человеческих препаратов.
И, как и в человеческой медицине, есть место загадочным методам лечения.
Секция была посвящена противодействию лженауке в ветеринарии, и доклад об акупунктуре у животных поразил меня в самое сердце. Акупунктуру! Котенку! Офигеть. Но речь все же не об этом.
Зоя разнесла акупунктуру у животных, ссылаясь на доказательные данные (точнее, их фактическое отсутствие), и для пущей наглядности сослалась на даму, которая активно продвигает свой онлайн-курс по акупунктуре, явно ни в чем не сомневаясь. А в конце доклада выяснилось, что дама как раз присутствует в зале и таки-имеет что сказать.
Аргументация со стороны приверженца акупунктуры была вполне себе классической. И хоть тогда я в дискуссию влезать не стала, приведу контраргументы тут.
1. Ну это же исследование из PubMed!
- Сам по себе факт того, что исследование есть в пабмеде, ничего не говорит о его качестве.
2. Президент общества акупунктуры сказал в своем докладе, что метод рабочий!
- Напомню, при наличии опубликованных адекватных исследований класс доказательности - в лучшем случае IV (D).
3. Ну я же вижу, что он работает!
- Тот же контраргумент, что и в пункте 2. Врач, который не пользуется опубликованными доказательствами, не сдвинется в иерархии доказательности дальше дизайна "серия случаев". Плюс субъективное восприятие человека (те самые набившие оскомину когнитивные искажения) не дает возможность реально что-то оценить, без прибегания к цифрам.
4. А вот исследование - там статистическая значимость!
- Нельзя просто так взять и вырвать из контекста "статистическую значимость" без малейшего упоминания клинической значимости, и в отрыве от дизайна исследования и вообще его методологического качества.
5. Но посмотрите, оно же должно работать, это логично!
- К сожалению, логичный механизм действия вовсе не гарантирует реальную эффективность - см. пост про черный ящик https://vk.com/wall-182541436_709
Я, мягко скажем, не спец в акупунктуре, и глубоко погружаться в матчасть не планирую. Данные о том, что акупунктура может быть эффективна у людей в профилактике мигрени, справедливости ради, действительно есть 1. Но когда видишь столкновение двух точек зрения, ждешь именно такой аргументации с обеих сторон - это всегда очень интересно. Жаль, что не случилось.
https://www.cochrane.org/CD001218/SYMPT_acupuncture-preventing-migraine-attacks
Импакт-фактор журнала New England Journal of Medicine в 2018 году составил 70.670. О чём нам это говорит?
Импакт-фактор (ИФ) - один из важнейших показателей успешности научного журнала, который влияет на оценку публикуемых результатов.
Формула ИФ достаточно проста и основана на следующем соотношении: А/В, где А - число цитирований статей, В - число статей, опубликованных в журнале. При расчёте обычно не учитывают статьи типа "сообщения", "письма в редакцию" и другие специальные форматы.
ИФ обычно рассчитывается за 3 года (кроме новых журналов, для них - 2 года).
То есть, если у журнала New England Journal of Medicine (NEJM - это самый высокорейтинговый медицинский журнал) ИФ=70.670, это значит, что в среднем каждую статью журнала за предшествующие 3 года процитировали более 70 раз!
На ИФ влияет область исследований. К примеру, в медицине публикуется гораздо больше статей, чем, например, в геологии, соответственно, и ИФ медицинских журналов будет выше. Для сравнения: ИФ самого цитируемого журнала "Geology" в 2017 составил всего 5.073 - в 14 раз меньше, чем ИФ NEJM!
Статьи, опубликованные в журналах с высоким ИФ, в целом более качественные, чем в журналах с низким ИФ. При этом нет чётких критериев, что считать "высоким ИФ", а что "низким" - трактовка остаётся на усмотрение сообществ.
Несмотря на это, ИФ сейчас является одним из важных критериев, по которому можно сопоставлять уровень научных исследований в близких областях знаний.
Достоинства ИФ:
- Большой охват — в 2017 году индексировались более 8400 журналов из 60 стран;
- Публичность и доступность результатов - каждый журнал публикует свой ИФ на сайте;
- Простота интерпретации;
- "Знак качества" - журналы с высоким ИФ обычно имеют более жёсткую систему рецензирования в сравнении с журналами с низким ИФ.
ИФ как способ оценки научной информации встречает также и критику:
- Число цитирований не всегда отражает ценность статьи. Мы не знаем, упоминается она в хорошем ключе или плохом - мы только знаем, что она упоминается;
- 3 года - недостаточный промежуток для оценки "эффекта" от статьи - многие публикации цитируются и спустя 10 лет, и это нельзя сбрасывать со счетов;
- Большой разброс в зависимости от области исследований даже внутри одной области. Сравним ИФ топовых журналов по неврологии и онкологии за 2017 год. ИФ The Lancet Neurology = 12.285, ИФ Nature Reviews Cancer = 28.061 - разница в полтора раза, и это внутри медицины!
Тем не менее, научные фонды при распределении грантов на исследовательские проекты продолжают рассматривать индекс цитирования руководителя проекта и ИФ журналов, в которых опубликованы его работы, как важные критерии качества заявки.
#clinres_knowledge
Импакт-фактор (ИФ) - один из важнейших показателей успешности научного журнала, который влияет на оценку публикуемых результатов.
Формула ИФ достаточно проста и основана на следующем соотношении: А/В, где А - число цитирований статей, В - число статей, опубликованных в журнале. При расчёте обычно не учитывают статьи типа "сообщения", "письма в редакцию" и другие специальные форматы.
ИФ обычно рассчитывается за 3 года (кроме новых журналов, для них - 2 года).
То есть, если у журнала New England Journal of Medicine (NEJM - это самый высокорейтинговый медицинский журнал) ИФ=70.670, это значит, что в среднем каждую статью журнала за предшествующие 3 года процитировали более 70 раз!
На ИФ влияет область исследований. К примеру, в медицине публикуется гораздо больше статей, чем, например, в геологии, соответственно, и ИФ медицинских журналов будет выше. Для сравнения: ИФ самого цитируемого журнала "Geology" в 2017 составил всего 5.073 - в 14 раз меньше, чем ИФ NEJM!
Статьи, опубликованные в журналах с высоким ИФ, в целом более качественные, чем в журналах с низким ИФ. При этом нет чётких критериев, что считать "высоким ИФ", а что "низким" - трактовка остаётся на усмотрение сообществ.
Несмотря на это, ИФ сейчас является одним из важных критериев, по которому можно сопоставлять уровень научных исследований в близких областях знаний.
Достоинства ИФ:
- Большой охват — в 2017 году индексировались более 8400 журналов из 60 стран;
- Публичность и доступность результатов - каждый журнал публикует свой ИФ на сайте;
- Простота интерпретации;
- "Знак качества" - журналы с высоким ИФ обычно имеют более жёсткую систему рецензирования в сравнении с журналами с низким ИФ.
ИФ как способ оценки научной информации встречает также и критику:
- Число цитирований не всегда отражает ценность статьи. Мы не знаем, упоминается она в хорошем ключе или плохом - мы только знаем, что она упоминается;
- 3 года - недостаточный промежуток для оценки "эффекта" от статьи - многие публикации цитируются и спустя 10 лет, и это нельзя сбрасывать со счетов;
- Большой разброс в зависимости от области исследований даже внутри одной области. Сравним ИФ топовых журналов по неврологии и онкологии за 2017 год. ИФ The Lancet Neurology = 12.285, ИФ Nature Reviews Cancer = 28.061 - разница в полтора раза, и это внутри медицины!
Тем не менее, научные фонды при распределении грантов на исследовательские проекты продолжают рассматривать индекс цитирования руководителя проекта и ИФ журналов, в которых опубликованы его работы, как важные критерии качества заявки.
#clinres_knowledge
Эвристика доступности: В новостях часто появляются сообщения о смертях в результате крушения самолёта. Следовательно, это частое событие.
На самом деле нет: вероятность умереть в авиакатастрофе составляет 1 к 11 миллионам, или 0,00001 % 1.
Это распространенная уловка нашего мышления (когнитивное искажение, bias). Она заставляет нас ошибочно думать, что событие, часто мелькающее в нашем информационном пространстве, часто встречается и в реальности.
Приводите примеры bias из своей практики в комментариях!
#clinres_glossary
1. Airlines. org
На самом деле нет: вероятность умереть в авиакатастрофе составляет 1 к 11 миллионам, или 0,00001 % 1.
Это распространенная уловка нашего мышления (когнитивное искажение, bias). Она заставляет нас ошибочно думать, что событие, часто мелькающее в нашем информационном пространстве, часто встречается и в реальности.
Приводите примеры bias из своей практики в комментариях!
#clinres_glossary
1. Airlines. org
Индекс Хирша и импакт-фактор - в чём разница?
Если коротко, то импакт-фактор позволяет оценить цитируемость журнала, а индекс Хирша - цитируемость статей учёного.
Индекс Хирша (ИХ, h-индекс) был предложен в 2005 году американским физиком Хорхе Хиршем из университета Сан-Диего, Калифорния. Всего за несколько лет он приобрел мировую известность и стал применяться во всех областях науки.
ИХ - это число, характеризующее продуктивность учёного. Оно, как и импакт-фактор, основано на количестве его публикаций и количестве цитирований этих публикаций.
Как его рассчитать? Официальное определение трудночитаемо:
Учёный имеет индекс h, если h из его Np статей цитируются как минимум h раз каждая, в то время как оставшиеся (Np — h) статей цитируются не более, чем h раз каждая.
Можно объяснить гораздо проще.
Пример 1: Учёный опубликовал 6 статей. №1 процитировали 5 раз, №2 - 4 раза, №3 - 3 раза, остальные статьи никто не цитировал. Получается, что у нас есть по крайней мере 3 статьи, которые были процитированы 3 и более раз. Это число и есть индекс Хирша. Для того, чтобы ИХ стал = 4, нужно, чтобы ещё одну статью процитировали 4 раза, и чтобы еще кто-то один процитировал статью №3.
Пример 2: Учёный опубликовал 100 статей, каждую из которых процитировали по 1 разу. Его ИХ = 1 (меньше он не может быть в принципе). В этом отличие ИХ от импакт-фактора. Импакт-фактор может быть меньше единицы - в случае, если, например, из всего выпуска журнала процитировали всего одну статью один раз.
Пример 3: Учёный опубликовал одну статью, и её процитировали 100 раз. Его ИХ = 1. Для того, чтобы достичь ИХ = 100, ему нужно опубликовать по крайней мере 100 статей, каждую из которых процитируют 100 и более раз.
Как и лайки в соцсетях, ИХ можно накрутить: например, в 2016 году учёный вставлял ссылки на свою работу в статьи аспирантов (без их ведома) и в итоге его ИХ оказался равен 17.
Самый высокий ИХ в России зарегистрирован у доктора физико-математических наук Руслана Валиева (h=84) - не все Нобелевские лауреаты могут похвастаться таким показателем.
В целом ИХ более информативен, чем просто оценка количества публикаций или цитирований. Однако и он встречает критику. Так же, как и импакт-фактор, он подходит для сравнения только близких предметных областей. Например, биологи и медики обладают самыми большими ИХ из-за огромного объема публикаций в отрасли.
Длина карьеры - тоже немаловажный фактор для ИХ. Так, молодой учёный, опубликовавший очень важные и цитируемые работы, никак не может иметь высокий ИХ - просто в силу недостаточности количества публикаций. Это приводит к недооценке значимости учёного.
К примеру, если бы Альберт Эйнштейн перестал публиковать статьи в 1906 году, то его ИХ никогда не превысил бы 4. Напомним, что в 1905 году Эйнштейн опубликовал труды о специальной теории относительности, квантовой теории и Броуновском движении. Охарактеризовать учёного такого уровня столь низким наукометрическим показателем было бы, как минимум, несправедливо.
Если коротко, то импакт-фактор позволяет оценить цитируемость журнала, а индекс Хирша - цитируемость статей учёного.
Индекс Хирша (ИХ, h-индекс) был предложен в 2005 году американским физиком Хорхе Хиршем из университета Сан-Диего, Калифорния. Всего за несколько лет он приобрел мировую известность и стал применяться во всех областях науки.
ИХ - это число, характеризующее продуктивность учёного. Оно, как и импакт-фактор, основано на количестве его публикаций и количестве цитирований этих публикаций.
Как его рассчитать? Официальное определение трудночитаемо:
Учёный имеет индекс h, если h из его Np статей цитируются как минимум h раз каждая, в то время как оставшиеся (Np — h) статей цитируются не более, чем h раз каждая.
Можно объяснить гораздо проще.
Пример 1: Учёный опубликовал 6 статей. №1 процитировали 5 раз, №2 - 4 раза, №3 - 3 раза, остальные статьи никто не цитировал. Получается, что у нас есть по крайней мере 3 статьи, которые были процитированы 3 и более раз. Это число и есть индекс Хирша. Для того, чтобы ИХ стал = 4, нужно, чтобы ещё одну статью процитировали 4 раза, и чтобы еще кто-то один процитировал статью №3.
Пример 2: Учёный опубликовал 100 статей, каждую из которых процитировали по 1 разу. Его ИХ = 1 (меньше он не может быть в принципе). В этом отличие ИХ от импакт-фактора. Импакт-фактор может быть меньше единицы - в случае, если, например, из всего выпуска журнала процитировали всего одну статью один раз.
Пример 3: Учёный опубликовал одну статью, и её процитировали 100 раз. Его ИХ = 1. Для того, чтобы достичь ИХ = 100, ему нужно опубликовать по крайней мере 100 статей, каждую из которых процитируют 100 и более раз.
Как и лайки в соцсетях, ИХ можно накрутить: например, в 2016 году учёный вставлял ссылки на свою работу в статьи аспирантов (без их ведома) и в итоге его ИХ оказался равен 17.
Самый высокий ИХ в России зарегистрирован у доктора физико-математических наук Руслана Валиева (h=84) - не все Нобелевские лауреаты могут похвастаться таким показателем.
В целом ИХ более информативен, чем просто оценка количества публикаций или цитирований. Однако и он встречает критику. Так же, как и импакт-фактор, он подходит для сравнения только близких предметных областей. Например, биологи и медики обладают самыми большими ИХ из-за огромного объема публикаций в отрасли.
Длина карьеры - тоже немаловажный фактор для ИХ. Так, молодой учёный, опубликовавший очень важные и цитируемые работы, никак не может иметь высокий ИХ - просто в силу недостаточности количества публикаций. Это приводит к недооценке значимости учёного.
К примеру, если бы Альберт Эйнштейн перестал публиковать статьи в 1906 году, то его ИХ никогда не превысил бы 4. Напомним, что в 1905 году Эйнштейн опубликовал труды о специальной теории относительности, квантовой теории и Броуновском движении. Охарактеризовать учёного такого уровня столь низким наукометрическим показателем было бы, как минимум, несправедливо.
Attentional bias (систематическая ошибка внимания): Человек, у которого есть проблемы с кожей, с большей вероятностью заметит эти проблемы у другого человека.
#clinres_glossary
#clinres_glossary
Наверняка в клинических рекомендациях Вы встречали циферно-буквенные обозначения в скобках после любой рекомендации. Например, "Всем пациентам рекомендовано назначать схему XELOX в адъювантном режиме (IIA)".
Что они обозначают?
Проблема унификации и единых условных обозначений остро стоит в любой научной области, и медицина - не исключение. Как исследователям и врачам из разных стран понять друг друга и понять, какая из рекомендаций на каких доказательствах основана?
В 1998 году группа исследователей в составе Боба Филлипса, Криса Бола и других предложила рейтинговую систему оценки качества доказательности клинических исследований из четырёх уровней.
Уровни принято обозначать римскими цифрами (I, II, III, IV) или буквами латинского алфавита (А, В, С, D). Цифры обозначают уровень доказательности результатов опубликованных научных исследований (см. таблицу). Буквы обозначают уровень доказательности принятых рекомендаций.
Теперь, читая гайдлайны, мы понимаем, что если после рекомендации в скобках идет индекс "IIA", то это означает, что рекомендация основана на результатах одного хорошо спланированного исследования с группой контроля, но без рандомизации: "Всем пациентам с АГ рекомендуется снижать ДАД до целевых значений 70-79 мм рт.ст (IIA)."
Такая индексация сильно упрощает задачу для врача - нет необходимости лезть в первоисточник, чтобы понять, на чем основаны рекомендации. Эксперты все уже сделали за нас (хотя первоисточник лучше все же прочитать).
Что они обозначают?
Проблема унификации и единых условных обозначений остро стоит в любой научной области, и медицина - не исключение. Как исследователям и врачам из разных стран понять друг друга и понять, какая из рекомендаций на каких доказательствах основана?
В 1998 году группа исследователей в составе Боба Филлипса, Криса Бола и других предложила рейтинговую систему оценки качества доказательности клинических исследований из четырёх уровней.
Уровни принято обозначать римскими цифрами (I, II, III, IV) или буквами латинского алфавита (А, В, С, D). Цифры обозначают уровень доказательности результатов опубликованных научных исследований (см. таблицу). Буквы обозначают уровень доказательности принятых рекомендаций.
Теперь, читая гайдлайны, мы понимаем, что если после рекомендации в скобках идет индекс "IIA", то это означает, что рекомендация основана на результатах одного хорошо спланированного исследования с группой контроля, но без рандомизации: "Всем пациентам с АГ рекомендуется снижать ДАД до целевых значений 70-79 мм рт.ст (IIA)."
Такая индексация сильно упрощает задачу для врача - нет необходимости лезть в первоисточник, чтобы понять, на чем основаны рекомендации. Эксперты все уже сделали за нас (хотя первоисточник лучше все же прочитать).
Удивительно ёмкая статья "Сlinical Research Methodology", в которой описаны и фазы клинических исследований, и дизайны, и даже основные статистические концепции.
Все, что только можно вместить в 11 страниц текста.
#clinres_books
Все, что только можно вместить в 11 страниц текста.
#clinres_books
Друзья, сегодня вещаю о дизайнах исследований для студентов Мечки, застрявших в карантине)
Гвоздь программы - нежно любимый нами 2019-nCoV.
Присоединяйтесь и вы, трансляция начнется в 17.00!
https://vk.com/wall-36242746_1802
Гвоздь программы - нежно любимый нами 2019-nCoV.
Присоединяйтесь и вы, трансляция начнется в 17.00!
https://vk.com/wall-36242746_1802
Вы пробовали говорить о доказательной медицине так, чтобы вся аудитория лежала от смеха?)
А мы пробовали, и у нас получилось.
HSO talks наконец-то выкатили заботливо смонтированный видос с баттла 1.5-месячной давности, и это просто 🔥🔥🔥
А что, собственно, за баттл? Баттл между концепциями доказательной медицины и альтернативной - на спорных и живых примерах, с анонимным голосованием - победила EBM, но не всухую :)
Потратьте час с удовольствием и пользой 😌
https://vk.com/video73124296_456239300
А мы пробовали, и у нас получилось.
HSO talks наконец-то выкатили заботливо смонтированный видос с баттла 1.5-месячной давности, и это просто 🔥🔥🔥
А что, собственно, за баттл? Баттл между концепциями доказательной медицины и альтернативной - на спорных и живых примерах, с анонимным голосованием - победила EBM, но не всухую :)
Потратьте час с удовольствием и пользой 😌
https://vk.com/video73124296_456239300
Увидела в других пабликах посты "Как я изучал статистику" и решила написать свой.
Моё погружение в статистику началось почти 4 года назад, и, надо сказать, это погружение было несистемным
У меня горели дедлайны по сдаче диплома (на медфаке СПбГУ это обязаловка). Я пыталась подойти к вопросу обстоятельно и начала читать известную книгу Гланца (про инопланетян) - увы и ах, она мне как-то не зашла.
Дальше я посмотрела курс Анатолия Карпова на платформе Stepik (про него я писала тут). Курс и правда отличный для начала, но после него остаётся вопрос: о, здорово, я знаю про р-value и нормальное распределение! А с дипломом-то что делать?
Каким-то образом я дошла до того, что группы мне надо сравнивать любимым студенческим критерием Манна-Уитни, получила свою пятерочку на защите и удалилась.
Звучит это всё не очень круто, но даже такой опыт - гораздо лучше, чем ничего. Я научилась тыкать кнопочки в SPSS, поняла основы
Этот небольшой опыт. В крупном научном центре. И хоть науки у нас в России толком нет, в этом центре что-то все же происходило. И мой "Манн-Уитни" оказался востребован.
Все дальнейшее изучение проходило "по запросу". Прилетает как
Потом, когда я покрыла большой пласт разноплановых задач.
В целом мне кажется, что такая система изучения очень эффективна. Практика - сразу, после минимального количества теории. Объяснение метода ложится гораздо лучше, если у тебя перед глазами уже есть таблица с какими-то результатами. Даже если ты их получил тупым нажиманием кнопок.
Еще надо учитывать специфику нашей профессии. Врачу неинтересна формула. Врачу интересен результат.
Моё погружение в статистику началось почти 4 года назад, и, надо сказать, это погружение было несистемным
У меня горели дедлайны по сдаче диплома (на медфаке СПбГУ это обязаловка). Я пыталась подойти к вопросу обстоятельно и начала читать известную книгу Гланца (про инопланетян) - увы и ах, она мне как-то не зашла.
Дальше я посмотрела курс Анатолия Карпова на платформе Stepik (про него я писала тут). Курс и правда отличный для начала, но после него остаётся вопрос: о, здорово, я знаю про р-value и нормальное распределение! А с дипломом-то что делать?
Каким-то образом я дошла до того, что группы мне надо сравнивать любимым студенческим критерием Манна-Уитни, получила свою пятерочку на защите и удалилась.
Звучит это всё не очень круто, но даже такой опыт - гораздо лучше, чем ничего. Я научилась тыкать кнопочки в SPSS, поняла основы
Этот небольшой опыт. В крупном научном центре. И хоть науки у нас в России толком нет, в этом центре что-то все же происходило. И мой "Манн-Уитни" оказался востребован.
Все дальнейшее изучение проходило "по запросу". Прилетает как
Потом, когда я покрыла большой пласт разноплановых задач.
В целом мне кажется, что такая система изучения очень эффективна. Практика - сразу, после минимального количества теории. Объяснение метода ложится гораздо лучше, если у тебя перед глазами уже есть таблица с какими-то результатами. Даже если ты их получил тупым нажиманием кнопок.
Еще надо учитывать специфику нашей профессии. Врачу неинтересна формула. Врачу интересен результат.
Отличная статья от Институт биоинформатики о том, как написать идеальный абстракт к статье.
❓В какой момент начать его писать? До или после написания основной статьи?
❓Каким он должен быть?
❓Какова оптимальная структура абстракта?
https://m.vk.com/@bioinf-kak-napisat-horoshii-abstrakt-dlya-stati
❓В какой момент начать его писать? До или после написания основной статьи?
❓Каким он должен быть?
❓Какова оптимальная структура абстракта?
https://m.vk.com/@bioinf-kak-napisat-horoshii-abstrakt-dlya-stati
VK
Как написать хороший абстракт для статьи
Абстракт можно назвать второй визиткой статьи, после названия, конечно. О том, как его написать, не перегрузив ненужными техническими дет..
Всем привет!
Наверно, вы заметили, что блог пробыл в анабиозе больше месяца, и причины, наверно, не стоит и объяснять - все врачи так или иначе попали под раздачу.
Сейчас попробуем вернуться к работе в нормальном режиме - с новыми темами и форматами.
А пока мы справляемся с наплывом пациентов в клинике, я хотела бы призвать вас поддержать хорошие проекты и ресурсы, которые действительно меняют ситуацию к лучшему (и с создателями которых я знакома лично).
📎 Система борьбы с COVID-19 https://defeatcovid.ru - помощь врачам, организованные закупки СИЗ, переводы клинических рекомендаций, справочная служба для пациентов
📎 Крауд-компания Медач | Medical Channel https://vk.com/wall-60511457_227017 - переводы забугорных материалов, которые расходятся, как горячие пирожки.
Всем здоровья.
Наверно, вы заметили, что блог пробыл в анабиозе больше месяца, и причины, наверно, не стоит и объяснять - все врачи так или иначе попали под раздачу.
Сейчас попробуем вернуться к работе в нормальном режиме - с новыми темами и форматами.
А пока мы справляемся с наплывом пациентов в клинике, я хотела бы призвать вас поддержать хорошие проекты и ресурсы, которые действительно меняют ситуацию к лучшему (и с создателями которых я знакома лично).
📎 Система борьбы с COVID-19 https://defeatcovid.ru - помощь врачам, организованные закупки СИЗ, переводы клинических рекомендаций, справочная служба для пациентов
📎 Крауд-компания Медач | Medical Channel https://vk.com/wall-60511457_227017 - переводы забугорных материалов, которые расходятся, как горячие пирожки.
Всем здоровья.