Уважаемые коллеги, добрый день!

Продолжаем знакомить Вас с лекциями, которые наши спикеры представили в рамках "Школы молодых ученых и инноваторов"

Делимся презентацией и записью (ЮТУБ и ВК) выступления на тему: "Давай померимся» или что такое индекс Хирша?"

Лекцию читает: Бурлов Никита Николаевич, врач-хирург, автор канала Ebm_base (https://www.group-telegram.com/ebm_base.com), Нижний Тагил

В лекции Никита Николаевич Бурлов расскажет об индексе Хирша и попробует ответить на следующие вопросы:
➣Каковы его особенности и интерпретация?
➣Сколько ему (индексу) лет?
➣Что преследовал Хирш, создавая свой индекс?
➣Где можно найти индекс Хирша авторов?
➣Какие есть преимущества и ограничения?
➣Индексация журналов и индекс Хирша.
➣Какие есть альтернативы индексу Хирша?
➣В лекции вы узнаете как «отрастить» себе Хирша. А нужно ли и для чего - на эти вопросы ответить должны Вы.

P.S. Академия будет рада если Никита Николаевич дополнительно раскроет тему альтернативных индексов.

Главный итог и достижение 2024 года🎄❤️

Остальное - мелочи, которые иногда я не успеваю делать, да и фиг с ними)

Поздравляю автора канала! Мы все в ожидании 😁

Иногда такое чувство, что живёшь в среде гениев-писателей. Нафига большинство вокруг пишут книги? Новая мода вместо курса книга?

​​📐Байесовская теорема📐

...здорового человека.

О пресвитерианскиом священнике Томасе Байесе я узнал преимущественно во время пандемии ковида. На самом деле, мне и раньше попадались сетевые метаанализы по байесовской методологии, где было указано не просто наличие достоверных различий между группами, но степень веры в то, что один из методов является самым лучшим (этот подход считается более понятным и наглядным по сравнению с вероятностью отвергнуть нулевую гипотезу у фреквенистов). Но уж в ковид-то после появления первых результатов адаптивного, мультиплатформенного, прагматического, объединённого (мы раньше и слов-то таких не знали) исследования ATTAC, ACTIV-4a и REMAP-CAP с байесовской методологией оценки пришлось вникать, как хотя бы интерпретировать полученные результаты.

С тех пор я для себя вынес (исключительно субъективное мнение без претензий на биостатистическую верность изложения), что байесовский подход:

📊оперирует не самими частотами с их воспроизводимостью и достоверностью, а степенью доверия к полученным результатам на основании глобального моделирования;

📊использует не только апостериорные (т.е. уже известные и полученные в результатах данного наблюдения), но и априорные (полученные в других исследованиях или предположительные) данные, что позволяет моделировать различные ситуации.

Классическим примером использования байесовской статистики является расчёт положительной и отрицательной предсказательной способности диагностического теста (тот же ПЦР при ковиде) на основании априорной распространённости заболевания в популяции.

Как это работает с математической точки зрения, я не разбирался (честно говоря, я вообще не имею большого желания глубоко вникать в то, как ездит автомобиль, летает самолёт и считается статистика, но мне нравится всем эти пользоваться), но уяснил точку приложения.

И вот, когда мы с Ильёй Вениаминовичем обсуждали, как пристроить шкалу Wells в его диссертацию (в очередной раз доказывать её отрицательную прогностическую ценность совсем не хотелось), я вспомнил про Байеса и про возможность моделирования положительной прогностической ценности на основании априорных величин распространённости ТГВ.

В тот момент я уже был подписан на канал Никиты Бурлова, который, как раз, постил по поводу байесовской статистики, что и подтолкнуло нас к обращению за помощью именно к нему.

В итоге у нас получилась прекрасная совместная статья, доказывающая, что положительная предсказательная способность шкалы Wells зависит от распространённости ТГВ среди обращающихся пациентов, поэтому при её значении >30% вероятность подтвердить ТГВ при наличии высокой клинической вероятности (2 и более балла Wells) становится >80%, что оправдывается начало антикоагулянтной терапии до ультразвуковой верификации тромбоза.

А это, между прочим, является уникальной научной новизной диссертации Ильи Вениаминовича, которую отметил даже Andrew Nicolaides на Европейском венозном форуме.

Статья была опубликована в журнале "Флебология" в декабре прошлого года и находится в открытом доступе, поэтому вы можете ею вдохновиться на использование теоремы Байеса.

А Никите огромная благодарность от всего авторского коллектива!

Мы уже начали думать, что ещё можно взять с пресвитерианского священника🤫

А я хочу поблагодарить Максима Кузнецова (его канал), который помог мне в реализации 🔥

Встречаются два незнакомца:
- Привет, представляешь меня опять заблокировали
- Привет, а меня впервые, тебя за что? Опять кого-то оскорблял или обесценивал
- Если бы, шутку не поняли. Хотя людям было весело. А тебя?
- Не знаю, я лег спать, а потом проснулся и с утра увидел
- Весело, а ты представляешь, они ещё ссылки на нас с тобой оставили и чекнули по номеру
- Капец... Что же так задело?
- А ещё они сомневаются в существовании понятия DAG
- Подожди, так ты же здесь писал об этом. А с чего началось все?
- С моего вопроса о нерепрезентативности выборки опроса
- Ну теперь мы увидели подтверждение этому

Все персонажи и ситуация выдуманы, любые совпадения случайны. Не обращайте внимание, я после суток (и не только после них) несмешно шучу))

Ну вы понимаете? Выводы после просмотра ORCID и taplink
Это в чате, где учатся заниматься наукой

В чате по статистике рекламят/поддерживают ту, о ком 2 сообщения выше
Кринж крепчает