Ebm_base

😍 Уважаемые коллеги, добрый день.

Мы подготовили Мануал по работе в Реестре Проспективных Клинических Исследований - CLINICALSTUDY.RU

Инициатор создания мануала: Навасардян Артур Рубенович, к.м.н. кардиолог, старший преподаватель кафедры «Клинической эпидемиологии и доказательной медицины» ФГБУ «НМИЦ ТПМ» Минздрава России, руководитель группы региональных медицинских советников компании АО «Байер», эксперт Независимой Национальной Академии Доказательной медицины.

Авторы документа: Навасардян А.Р., Макарова Д.Д., Бурлов Н.Н., Ляпина И.Н., Сытьков В.В., Майорова Е.М., Юрков Р.П., Дмитриев И. Н.

👨‍🏫 Читайте. Думайте. Делитесь. Создавайте.

ТГ канал | Чат| Рубрикатор |Сайт | Группа ВК | Ютуб | Контакты| Clinicalstudy.ru

😍 Уважаемые коллеги, добрый день.

Многие завершают год статистикой из ТГстат, и мы не будем исключением. Однако мы хотим отчитаться об одном важном проекте, который длился ровно год. Он потребовал колоссальных усилий, времени и средств. От имени экспертов и друзей ННАДМ представляем вам альтернативную платформу — CLINICALSTUDY.RU.

Этот ресурс — русскоязычный реестр проспективных клинических исследований, который позволяет:
✅ Получить уникальный номер исследования для публикации в рецензируемых журналах.
✅ Создать неизменяемый цифровой след всех этапов работы, что гарантирует максимальную прозрачность и предотвращает манипуляции с данными.

Зачем это нужно?
Регистрация протокола до начала сбора данных — это ключевой инструмент борьбы с публикационным смещением. Он обеспечивает честность научного процесса, повышает доверие к результатам и является обязательным требованием ведущих медицинских журналов. Подробнее мы писали об этом в наших предыдущих постах (Пост 1 и Пост 2).

Наш вклад в медицинское сообщество
Реестр создан исключительно силами и средствами ННАДМ, без внешнего финансирования (в гранте было отказано по формальным причинам). Мы верим, что этот инструмент поможет исследователям соблюдать принципы открытой науки, а пациентам — получать доступ к достоверным данным.

Благодарности
Отдельное спасибо нашим коллегам и экспертам, без которых этот проект был бы невозможен:

➢ Навасардян Артур Рубенович

➢ Макарова Дарья Дмитриевна

➢ Мареев Юрий Вячеславович

➢ Бурлов Никита Николаевич

➢ Ляпина Ирина Николаевна

➢ Лобастов Кирилл Викторович

➢ Майорова Елена Максимовна

➢ Сытьков Валентин Вячеславович

Студентам ФГБОУ ВО «МГУТУ им. К.Г. Разумовского» Дмитриеву Ивану Николаевичу и Юркову Рэму Павловичу, которые проходили практику в этом году у нас, за неоценимый вклад в разработку сайта.

Номер патента: RU 2025683190.

⚠️ Будем благодарны за максимальное распространение этого инструмента — вместе мы можем сделать медицинскую науку более прозрачной и достоверной!

С мануалом по работе с реестром вы можете ознакомиться здесь.

👨‍🏫 Читайте. Думайте. Делитесь. Создавайте.

ТГ канал | Чат| Рубрикатор |Сайт | Группа ВК | Ютуб | Контакты| Clinicalstudy.ru

Поддержу общий итог
Это самый популярный пост

Вспомнил один из ярких моментов канала 😁
Кто знает, тот знает)

Ebm_base pinned «ОТПУСТИ И ЗАБУДЬ Прочитав несколько статей я понял, что ничего не понял про informative censoring. Точнее, проблема есть, но она не статистическая, а скорее методологическая (на мой взгляд). Судя по публикациям, данный феномен встречается для суррогатных…»

ОТПУСТИ И ЗАБУДЬ

Прочитав несколько статей я понял, что ничего не понял про informative censoring.
Точнее, проблема есть, но она не статистическая, а скорее методологическая (на мой взгляд).

Судя по публикациям, данный феномен встречается для суррогатных исходов в анализе выживаемости, таких как выживаемость без прогрессирования (PFS), безрецидивная выживаемость (DFS) и др. [1, 2].
В то же время часто (но не всегда) он встречается, когда лечение (single arm или experimantal group) токсичное, приводит к нежелательным явлениям (AEs), или пациенты не хотят получать назначенное лечение [3]. И логично, что больше этому подтверждены исследования с наблюдательным дизайном.

Но что происходит не так, как надо? Чтобы разобраться, надо понять, а как надо.

В анализе выживаемости есть такое понятие как цензурирование [4]. В онкологических исследованиях мы отслеживаем, случился ли интересующий нас исход у пациента. Вечно наблюдать мы не можем (нет ресурсов, времени, пациент переехал, перестал приходить и т.п.), а значит может случиться ситуация, когда у пациента исход наступил, но мы об этом не знаем (или не наступил, и мы тоже этого не знаем). Но какая-то информация у нас есть: например, последний прием пациента, когда мы с ним встречались, и у него не был зафиксирован исход (рецидив/прогрессирование). Мы можем ее использовать, отметить, что исхода нет, и записать сколько времени его пронаблюдали до этого последнего визита. Такой подход и называется цензурированием.
В идеале, нам нужно максимально долго пронаблюдать всех пациентов, независимо от лечения, характеристик пациентов и других факторов.
Если я верно понимаю, то нарушение независимости цензурирования, приводит к информативному (или это одно и то же, тут похоже мнения разнятся [5, 6, 7]), т.е. механизм цензурирования содержит какую-то информацию о параметре ковариаты [8]. Что ведет к смещению результатов.

Как пример, пациент получает достаточно токсичное лечение, что постепенно приводит к отказу от него. Он перестает наблюдаться у онколога и/или принимать лечение и пр. (и скорее всего рано достигнет исхода, т.е. у него высокий риск исхода). Исследователь не озаботился сохранить контакты с пациентом. А значит такого пациента в исследовании зацензурируют. И если это происходит у большого количества пациентов (в группе токсичного лечения), то это вызывает смещение оценки (в данном случае переоценка эффекта, т.к. "слабые" не наблюдались, остались "сильные") [1, 3].

Из вышеописанного можно обратить внимание на то, что действия исследователя/врача приводят к появлению проблемы. Следовательно необходимо профилактировать такое развитие событий.

Возможно в исследовании нужно заранее определиться с минимальным/рекомендуем периодом наблюдения за пациентом (например, 3 или 5 лет) и использованием удобных для пациента каналов связи. Это поможет сохранить большинство пациентов.

Как выявить данный феномен? Предлагаются разные методы оценки наличия информированного цензурирования: обратный метод Каплана-Мейера [9], графическая оценка количества символов цензурирования на кривых Каплана-Мейера, описание цензурирования в разделе "Материал и методы", сравнение AEs между группами [3], восстановления данных и моделирования [1].

И разные методы ее коррекции: множественная импутация (рассматривать механизмы цензурирования, как механизмы пропусков) [10], анализ чувствительности [11], байесовский подход (куда же без него) [12], замена конечной точки с использование модели конкурирующих рисков [1].

Но простых ответов как выявлять и исправлять нет, как и полного понимания...

@Ebm_base

Последние несколько дней наблюдаю за одним феноменом 😁
Люди решили перед новым годом избавиться от токсичности?)

📚 Полезные ресурсы для по теме митапа "Мэтчинг и обратное взвешивание по вероятности: немного теории и примеры в языке программирования R"

Практическое руководство по мэтчингу и взвешиванию от Ноа Грейфера, разработчика библиотек {MatchIt} и {WeightIt}.

Глава из учебника Хантингтона-Клейна

Если вам больше нравятся другие доступные онлайн учебники по каузальному выводу: Causal Inference: The Mixtape Каннингема, What If? Эрнана и Робинса, Causal Inference in R Баррета, Д'Агостино МакГован и Герке или какие бы то ни было другие, - можно ознакомиться с их фрагментами, посвященными мэтчингу.

Если говорить, о тематических академических публикациях, то вот небольшой (и далеко не исчерпывающий!) список заслуживающих внимание текстов:

(1) как выбрать эстиманд в обсервационном каузальном анализе: https://doi.org/10.48550/arXiv.2106.10577;

(2) зачем и как мэтчинг можно использовать в эпидемиологии: https://doi.org/10.1093/epirev/mxab003;

(3) обзор от одного из главных имён в истории мэтчинга - просто не будет, но если вы найдёте в себе мужество, то данная статья окажется отличным дополнением к материалам, относящимся к экосистеме {MatchIt} + {WeightIt}: https://doi.org/10.1146/annurev-statistics-031219-041058;

(4) мастер-класс по анализу классического датасета имени Лалонде от двух мэтров: https://doi.org/10.1257/jep.20251440 (к нему также прилагается код с пояснениями: https://yiqingxu.org/tutorials/lalonde/).

🚀 Для участия в митапе читать все (или даже некоторые) из перечисленных материалов необязательно, а вот регистрация крайне необходима!

🎯 Мэтчинг и обратное взвешивание по вероятности: немного теории и примеры в языке программирования R

❓Что такое мэтчинг и обратное взвешивание по вероятности? Из чего эти методы статистического причинно-следственного вывода состоят, с чем их едят и зачем они вообще нужны аналитикам данных?
Первая половина митапа будет посвящена теории, вторая - разбору практических примеров в R.

❗️В практической части мы будем использовать библиотеки {MatchIt} и {WeightIt}.

Когда? 26 декабря
Время: 18:00 по Мск
Место: Санкт-Петербург, наб. кан. Грибоедова, 123, ауд. 201 и онлайн
Спикер: Борис Соколов (ЦенСИБ НИУ ВШЭ)

Для понимания происходящего участникам желательно:

(а) нормально разбираться в азах статистики (безусловная и условная вероятность; статистическая проверка гипотез; обобщённое регрессионное моделирование; плюсом будет знание каузальной модели Рубина и направленных ациклических графов - НАГов);

(б) иметь опыт прикладного анализа данных, особенно с прицелом на каузальные вопросы;

(в) уметь работать в R (подключение библиотек; загрузка данных; построение обобщенных регрессионных моделей с помощью lm-подобного синтаксиса; понимание логики конвейеров; плюсом будет уверенное владение инструментами пакета {ggplot2} и его расширений)

❗️Зарегистрироваться

👀 В следующих постах мы подробнее расскажем о материалах, которые помогут подготовиться к встрече с мэтчингом и взвешиванием

Вышла статья Б.О. Соколова о целевых каузальных эффектах. Несмотря на то, что в названии указаны социальные исследования, для медицины это тоже актуально. Поэтому рекомендую ознакомиться (даже переводчиком пользоваться не нужно 😱)

*Полный текст в комментах

Презентации с РОК

В прошлый раз моргал свет при упоминании меня, в этот раз были проблемы со звуком 😁
Спасибо всем, кто был. Надеюсь было интересно 🔥

P.S. позже выложу презентации свои

Подходите на секцию
У нас тут плохой звук, душно, но я планирую в конце чуть поправить это 😁

- Никита, как вы сами используете ИИ в науке?
- Мемы генерирую

Что планируется на РосОнкоКонгрессе? 😱
Открывайте форточки

Можно зарегистрироваться онлайн, но лучше приходите 😁

Простите, оффтоп, но я с этого ору просто