Ebm_base

P-value в таблице исходных характеристик: нужно ли его указывать?

Давайте разберёмся
◈ В ряде крупных журналов (например, The New England Journal of Medicine) в таблицах исходных характеристик p-значения не указываются. Причина простая: такие таблицы носят описательный характер и не предназначены для проверки статистических гипотез.

◈ Та же позиция прямо сформулирована в последних рекомендациях American Heart Association по представлению статистических данных:

"If baseline characteristics are presented by treatment assignment, statistical significance tests comparing baseline variables between treatment groups should not be performed."

◈ Даже в наблюдательных исследованиях использование p-значений для сравнения исходных характеристик между группами не рекомендуется. В рекомендациях STROBE  подчёркивается, что baseline-таблицы носят описательный характер и не предназначены для проверки гипотез. В частности:

"Inferential measures such as standard errors and confidence intervals should not be used to describe the variability of characteristics, and significance tests should be avoided in descriptive tables. Also, P values are not an appropriate criterion for selecting which confounders to adjust for in analysis; even small differences in a confounder that has a strong effect on the outcome can be important."

◈ Отдельно отмечается, что p-значения не подходят для отбора конфаундеров для корректировки: даже небольшие различия в факторе, существенно связанном с исходом, могут быть клинически значимы независимо от уровня статистической значимости.
◈ Что важно помнить о p-value в baseline-таблицах:
➢ не измеряет степень клинического баланса между группами,
➢ существенно зависит от размера выборки,
➢ может создавать ложное ощущение значимости или её отсутствия.

◈ В исследованиях с использованием matching (например, propensity score matching) допустимо оценивать баланс после сопоставления групп. Однако и здесь предпочтение обычно отдаётся описательным метрикам — например, стандартизированной разнице средних (SMD), а не p-значениям, которые остаются чувствительными к размеру выборки и плохо отражают реальную степень клинического дисбаланса.

⚠️ Также интересная дискуссия по теме:
discourse.datamethods.org.

◈ ICMJE и другие авторитетные руководства (в том числе SAMPL) давно призывают не полагаться исключительно на проверку статистических гипотез.
Напомню:
p-value - это вероятность получить наблюдаемое или более экстремальное различие при условии, что на самом деле различий нет (нулевая гипотеза верна).
Оно не показывает вероятность отсутствия различий и не отражает размер эффекта - лишь степень несовместимости данных с предположением об их отсутствии.
При множественных сравнениях (что и происходит в таблице исходных характеристик) вероятность «значимого» результата возрастает даже при полном отсутствии реальных различий.

Автор поста:
Мареев Юрий Вячеславович, к.м.н., кардиолог, исследователь Университета Глазго, эксперт Независимой Национальной Академии Доказательной Медицины.

Рецензенты:
Елена Максимовна Майорова,
Александр Юрьевич Суворов.


⚠️ Коллеги, по вашему опыту:
пробовали ли вы отправлять статьи, в которых в таблице исходных характеристик принципиально не указывали p-значения?
И второй вопрос к тем, кто выступает в роли рецензента: пропустили бы вы такую статью (при прочих равных — хорошем дизайне и корректных методах) или попросили бы добавить результаты сравнения групп?

👨‍🏫 Читайте. Думайте. Делитесь. Создавайте.

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

Осталось 4 дня, мест стало больше 😁

Я тут опечатался как школьник, но думаю смысл ясен 😁

Upd. В зависимости от вопроса разные дизайны имеют разные приоритет

CEBM-Levels-of-Evidence-2.1.pdf https://share.google/BXkLOLFLNPRSkxRLU

Ещё можно обратить внимание на таблицу от Оксфордского центра ДМ
Они показали, что у зависимости от вопроса разные дизайны имеют приоритет (наилучшим образом позволяют получить ответ)
Но ее тоже надо скорее как ориентир использовать, а не истину

📖 Иерархия доказательств: опасная эвристика или критерий истинности?

Не спешите пролистывать :) Мы бы не стали ворошить избитую классику, но подумали, что это отличный случай обсудить, почему максима о том, что эксперименты являются золотым стандартом оценки, не всегда может быть правдой

🙂 Что такое «пирамида доказательности»?
🟤Это визуальная форма «иерархии доказательств» (hierarchy of evidence): разные типы эмпирических исследований упорядочиваются по предполагаемой надежности причинных выводов [см. первый рисунок]
🟤Наверху расположены эксперименты и их синтез – систематические обзоры и мета-анализы; ниже – квазиэксперименты; ещё ниже – наблюдательные исследования и экспертное мнение

👨‍⚕️ Откуда эта идея?
🟤Термин «Hierarchy of Evidence» возник в медицине и впервые был использован в 1979 году в отчёте Canadian Task Force on the Periodic Health Examination – первом официальном источнике, предложившем организовать виды клинических исследований по степени их надёжности (Hill, Frappier-Davignon, Morrison, 1979)
🟤Эта иерархия стала одним из главных инструментов доказательной медицины для оценки качества научных результатов и клинических рекомендаций (Blunt, 2022; Burns, Rohrich, Chung, 2011)
🟤Попытки визуализировать иерархию в форме пирамиды возникли только в конце 1990-х – начале 2000-х годов, а первой широко признанной пирамидой считается вариант, разработанный в SUNY Downstate Medical Center, который затем был воспроизведен во множестве руководств и учебников по доказательной медицине (evidence-based medicine, EBM) (Wagoner et al., 2004; Blunt, 2022; Blunt, 2015)

🔮 В чём сила эвристики и в чём её ловушка?
🟤Пирамида полезна как быстрый ориентир: некоторые дизайны в среднем лучше «защищены» от систематических смещений. Например, рандомизация снижает риск конфаундинга (confounding) (Rothman, 2014)
🟤Однако в неопытных руках пирамида легко превращается в неверную логику «RCT = истина»
🟤Ротман подчёркивает: выводы о валидности нельзя делать из названия или новомодности дизайна [см. пост]; её определяют конкретные угрозы внутренней валидности и то, насколько исследование их выявляет и контролирует (Rothman, 2014) – это очень важно, поскольку, например, в экономике только 30-40% исследований с претензией на оценку эффектов обсуждают идентификационные предпосылки [см. пост]

❗️Иерархия дизайнов не является иерархией корректности причинного вывода
🟤Даже в RCT остаются источники смещения: несоблюдение назначения (noncompliance), разрыв между эффектом назначения и эффектом получения воздействия; анализ «по намерению» (intent-to-treat, ITT) при неполном соблюдении; потери наблюдений (attrition); ошибки измерения; интерференция (interference) и внешние эффекты (spillovers) (Rothman, 2014)
🟤Напротив, квазиэкспериментальные исследования могут давать высоко валидный причинный вывод, если идентификация проведена аккуратно

Эта логика сатирически демонстрируется в «пирамиде Ротмана–Дахли»: наверху должны быть «вдумчивые и хорошо выполненные исследования любого дизайна», а не «правильные» ярлыки; внизу – исследования, где причинный вывод не выдерживает методологической проверки [см. второй рисунок] (Dahly, Rothman, 2025)

🙂 Главная мораль: пирамида работает, когда работает идентификация
Если оставить в стороне названия дизайнов, то «силу доказательства» определяет не форма исследования, а корректность идентификации: соответствует ли оценка заявленному причинному параметру (estimand), и насколько убедительно устранены источники смещения

P.S. От себя мы крайне советуем почитать работу (Rothman, 2014), где Ротман обсуждает основные исследовательские заблуждения
P.P.S. О важности осмысленного подхода к квазиэкспериментам также можно почитать у Никиты Бурлова

#канал_обозревает
@causal_channel

Если вы не помните какую почту вы указали при подаче анкеты на 1 этапе (для меня это странный подход), но смотрите и ждёте чуда, что письмо с результатами 1 этапа как-то попало в вашу основную почту, то проверьте другие ваши почтовые ящики. Возможно вы указали какой-то другой свой e-mail?

Пока вы думаете "а надо ли, а стоит ли проходит тест 2 этапа в ЖК. Он же сложный, мне ничего не понятно", пройдут те, кто попробовал
Места в ЖК постепенно освобождаются, а попробовавших пройти 2 этап пока маловато))

Ещё раз повторю, что всем, кто подал заявку, пришел ответ на почту о проходе/не проходе во 2 этап! Проверяйте почту)

1,5 года назад я очно познакомился с Савеловым Никитой Александровичем, который меня пригласил поучаствовать в одном перспективном проекте. Сказать, что я был в приятном шоке - это ничего не сказать)) И даже не мог подумать, сколько потребуется времени, сил и сложностей пройти (и еще проходить) до получения хоть каких-то результатов.

В его процессе мы нашли много ошибок в методологии, много чистились и проверялись данные, много было ошибочных статистических путей и... Пока ответа нет. С каждым разом мы все больше понимаем как не надо. А как надо до сих пор покрыто туманом.

На данный момент промежуточным этапом стало выступление Никиты Александровича на РОКе (RUSSCO, YT).
И да, я уже знаю, где в этом варианте ошибка (предположение для факторного анализа нарушено). И Никита Александрович знает о другой (методологической) ошибке. В общем, работы еще много (и надеюсь, что выйдет собраться и сделать еще лучше с учетом накопленного опыта).

Но еще Никита Александрович пригласил меня поучаствовать в его дискуссии с Даниилом Львовичем Строяковским по теме колоректального рака (правда иногда мне казалось, что я больше декорация 😁).

Все записи выложены на молодом, но перспективном канале Клетки в кадре. Лампово и полезно (для патологов точно).

Ну и ссылки на обсуждение:
Плейлист
1 часть
2 часть
3 часть
4 часть
5 часть

2 этап в ЖК продолжается, и осталось 10 дней!
Советую не упускать шанс)

Если вы подавали заявку, то вам на почту должно было поступить письмо с результатом 1 этапа от jcebmbase@gmail.com (могло попасть в спам)
Если письмо вы не обнаружили, то пишите сюда, на указанную почту или мне в ЛС

Случайно наткнулся на такой пост)
И как интересно, тут о цензурировании (немного пытался понять проблему тут).
Интересно было узнать мнения

Уважаемые коллеги!

Приглашаем вас на XII Конференцию RUSSCO
«Опухоли желудочно-кишечного тракта»

19-20 февраля 2026

Место проведения:
Москва, Отель Арткорт Москва Центр (Вознесенский пер., 7)

РЕГИСТРАЦИЯ: https://rosoncoweb.ru/events/2026/02/19/

Присоединяйтесь к ведущим экспертам в области онкологии для обсуждения самых актуальных вопросов диагностики и лечения опухолей желудочно-кишечного тракта.
ПОДРОБНЕЕ: https://rosoncoweb.ru/events/2026/02/19/

Иногда мне кажется, что я как белая ворона (особенно, если читать аффилиации) 🤡
Продолжаю свой путь в онкологических мероприятиях))

4 февраля, во Всемирный день борьбы против рака, мы рады объявить полуфиналистов первой премии «Фактор жизни. Не напрасно»!

Мы уже рассказывали вам о нашей премии. Ее главная цель — отметить и поддержать лучшие проекты по развитию онкопомощи в России, которые с душой и любовью помогают людям, затронутым проблемой рака, и их близким.

В лонг-листе по-настоящему сильные и масштабные проекты:

▪️Служба равных консультантов в онкологии — команда людей, которые сами прошли через рак и теперь помогают другим,
▪️ «Сила добра» — проект, где волонтеры-психологи оказывают бесплатную психологическую поддержку людям с онкозаболеваниями и их семьям.
▪️ Школа пациентов «Гинекологические вопросы в онкологии» — специализированный информационно-образовательный проект для женщин с онкогинекологическими заболеваниями.
▪️W Screen: от скрининга до результата – без потерь — проект, который помогает пройти весь путь профилактики и ранней диагностики рака без лишних потерь времени, сил и здоровья.

И это далеко не весь список!

Члены жюри оценивали проекты по 7 критериям: от инновационности подхода до масштаба воздействия. Отбор осуществляли:
▪️Илья Шаров — эксперт в области социального проектирования, член Попечительского совета фонда «Не напрасно»;
▪️Павел Румянцев — председатель Попечительского совета фонда «Не напрасно», доктор медицинских наук, онколог-радиолог;
▪️Юлия Мальцева — сооснователь движения «Серебряные волонтеры России»;
▪️Вячеслав Полевой — эксперт в области медиакоммуникаций, сооснователь проекта «Мужчина, вы куда?»;
▪️Инна Чернышова — эксперт по проведению крупных событий и бизнес-премий, исполнительный директор orgteam.ru.

А также в состав жюри вошли руководители фонда и члены Медицинского совета.

💥 Полный список полуфиналистов можно найти на сайте премии.

А церемония награждения победителей пройдет 9 апреля 2026 года в «Точке кипения» в Санкт-Петербурге (ул. Труда, д.8)

Это будет особенный день — мы отметим 16-летие фонда и вручим награды тем, кто каждый день делает добро по-настоящему.

💥 Премия проводится впервые, и сейчас мы ищем друзей и партнеров, чтобы провести ее на достойном уровне. Даже небольшой вклад станет огромным шагом к нашей общей цели — сделать помощь людям с онкозаболеваниями еще доступнее.

Подробности, как поддержать нас, на сайте премии.

Я как-то упустил этот момент (но я там тоже есть 😁)
Внутри можно найти интересные и классные проекты, рекомендую ознакомиться
Не смотря на то, что не во всем мы согласны с руководителями (но мы слышим друг друга), я считаю, что фонд надо поддержать!

Учитывая последние новости (и в течение года я стараюсь наблюдать ещё какие возможности имеют), то я хочу продублировать какие есть мои и у журнального клуба места, где можно меня и нас найти:

▫️Основной канал в ТГ (на данный момент, тут все основные посты, мои мысли, мемы и анонсы)

▫️Ютуб-канал журнального клуба (лекции, выступления, открытые заседания. Редко, но что-то выкладываю)

▫️Rutube-канал журнального клуба (копирует вышеуказанный)

▫️Чат-флудилка канала в ТГ (не знаю кому он может понадобиться, но вдруг кто-то очень хочет общаться. Иногда там возникают небольшие дискуссии после постов)

▫️Основной канал в IG (база, с самого начала создания блога, основы ДМ, которые вам продают втридорога, правда многое уже надо актуализировать. Я был молод и глуп)

▫️Основной канал в MAX (пока дублирование, у всех разное отношение. Мне главное, чтоб сохранилась доступная площадка. Функционал меня тоже не устраивает. Политоту оставляйте за кадром)

▫️Группа ВК журнального клуба (вспоминаем основы и нюансы, темы попроще, анонсы, админ тоже любит мемы, ведёт канал от лица ЖК,)

▫️Канал ТГ журнального клуба (аналогично с предыдущим, дублирование, мемов больше)

@Ebm_base

Ebm_base pinned «ЯКОБЫ ЭКСПЕРИМЕНТ В подходе causal inference (причинно-следственный вывод) наилучшим дизайном для идентификации причинности является рандомизированное контролируемое исследование (или эксперимент). Благодаря рандомизации соблюдается предположение о взаимозаменяемости…»

ЯКОБЫ ЭКСПЕРИМЕНТ

В подходе causal inference (причинно-следственный вывод) наилучшим дизайном для идентификации причинности является рандомизированное контролируемое исследование (или эксперимент). Благодаря рандомизации соблюдается предположение о взаимозаменяемости, исключается конфаундинг (безусловность), а значит мы можем получить оценку (estimate) ATE. Всё классно и прекрасно (конечно тут ещё есть и другие аспекты).

А если РКИ нельзя провести? Такое может быть?
Например,
- для выявления факторов, которые негативно влияют на здоровье (как этично рандомизировать пациента в группу вредного/опасного вмешательства?);
- изучения образа жизни (как заставить и контролировать занятия бегом/употребление кофе и т.п.?);
- дорого (где взять деньги размером с бюджет страны?);
- орфанные заболевания (как прожить 100 лет, чтобы набрать 700 пациентов с болезнью Хатчинсона);
- беременные и другие уязвимые группы (а давайте изучим тератогенный эффект у...);
И другие (про другие сферы и говорить не буду) [1, 2, 3]

Если для нас важно оставаться в указанном выше подходе, то вместо эксперимента нам желательно использовать квази-эксперимент 😱

Квази-экспериментальный дизайн (quasi-experimental design) применяется в условиях, когда эксперимент недоступен, и использует разные методы для повышения внутренней валидности [3, 4].

В медицине более привычен термин "нерандомизированные исследования", который, на мой взгляд, шире.

Рассматривать подробно все методы не будем (мне кажется даже в рамках книги это невозможно), а лишь ответим общие черты.

Считаю важным нюансом отметить, что в них мы оцениваем не ATE, а другие эффекты (условные, локальные, синтетической выборки и т.п.), и больше говорим об ассоциации (слишком смело про условную причинность, однако мне кажется тут много "но") [5, 6]. С квазиэкспериментами работать сложнее, т.к. нарушается много предположений (SUTVA, unconditional, positivity и прочие), нужны дополнительные знания из области о взаимосвязях, нужно учитывать имеющиеся данные (а значит всегда есть риск ненаблюдаемых конфаундеров или residual confounding), понимать и учитывать гетерогенность, строить сложные модели, будет требоваться большая выборка.

Но есть и ряд преимуществ, которые они дают. Возможность оценивать эффект в подвыборках/группах (гетерогенных, уязвимых), изучать долгосрочные/отдаленные события, негативные предикторы, редкие явления или исходы, сложные взаимосвязи/воздействия. В них также можно достаточно гибко подходить к анализу.

Но очень важно подходить к квазиэкспериментам обдуманно, как и ко всему в медицинских исследованиях.

@Ebm_base

IQDOC запущен: ИИ-поисковик для врачей от Medach официально начал свою работу

IQDOC — это специализированный ИИ-поисковик для врачей. Мы загрузили в систему актуальные Клинические рекомендации, Приказы и НПА Минздрава, чтобы вы могли получать точные ответы, не перечитывая многостраничные PDF. Это не просто поиск по ключевым словам. Система понимает медицинский язык, синтезирует информацию только из официальных и проверенных источников, и подтверждает ответ ссылками.

В основе IQDOC лежит технология RAG – Retrieval Augmented Generation. Это подход, когда ИИ генерирует ответ на основе актуальных и проверенных данных. Мы собрали и структурировали клинреки, стандарты и другие официальные документы Минздрава в единую обновляемую базу. Когда вы задаёте вопрос, система не ищет в интернете и не выдумывает – она находит нужную для ответа информацию именно в этой базе.


Как получить доступ?

• Регистрируйтесь на https://iqdoc.ai/

• Подписывайтесь на канал @iqdocai, чтобы читать обновления

• Читайте инструкцию по использованию, а также туториалы на канале @iqdocai (по тегам #iqdoc_tutorial) по основным сценариям использования

• Заходите в чат бета-тестеров


Связь и поддержка:

→ Telegram: @iqdocai_support
→ Почта: admin@iqdoc.ai
→ Баги: helpdesk@iqdoc.ai (автоматическая система)

В нынешних условиях это неплохой помощник, чтоб предостеречь себя или узнать подводные камни. В проект было вложено много сил!
Считаю нужна поддержка