Telegram Group & Telegram Channel
Марафонские статистики и Big Data

Продолжая тему важных статистических параметров, необходимо обсудить двух братьев-близнецов – number needed to treat и number needed to harm (NNT и NNH соответственно, в русском переводе называемых тяжеловесным «число пролеченных больных на одного излеченного» и «индекс потенциального вреда»). Это обсуждение приводит к совершенно неожиданным выводам, никак не связанным, на первый взгляд, с исходным посылом.

Первый параметр говорит о том, сколько пациентов необходимо подвергнуть какому либо вмешательству, чаще всего - профилактическому – чтобы избавить от потенциального риска одного пациента. Второй – о том, сколько процедур необходимо провести, чтобы получить определённый риск у одного пациента. Понятно, что оба параметра увязывают с вмешательством специфическое преимущество (например, большую выживаемость или лучшее качество жизни), специфический риск (например, смерть от кровотечения или болевой) и сравниваются с некоторой устойчивой альтернативой (чаще всего, но не обязательно - с отсутствием вмешательства).

Показатели выглядят очень надёжными методами оценки технологии, как для сравнения методик лечения, так и для оценки медико-экономических эффектов. Вместе с тем, однако, её мы редко видим эти показатели в публикациях. Почему так происходит?
А вот это – очень неочевидный вопрос, который адресует нас к одной из ключевых проблем аналитики здравоохранения, который, кроме прочего, является проблемой для применения вот таких красивых решений. И проблема эта – сложность с оценкой лонгитудинальных эффектов большинства вмешательств.

Иногда проблема кроется в сроке этого наблюдения. Консервативная терапия при остром аппендиците после столетнего доминирования хирургического лечения, возобновилась буквально недавно – в 1990е. Учитывая абсолютное преобладание пациентов в возрасте менее 40 лет, статистика по поздним и редким осложнениям за это время, безусловно, крайне ограничена.

В некоторых случаях с отсутствием значимой этической альтернативы. Например, группа пациентов с наследственным полипозом кишки, отказывающаяся от вмешательства, составляет всего 7%, и, понятное дело, было бы неэтичным рандомизировать их в группу отказа от вмешательства, учитывая драматическую разницу в риске ЗНО.

Ну и, наконец, самая главная сложность такого измерения состоит в отсутствии в большинстве стран мира непрерывных структурированных медицинских данных и получение таких срезов на долгом промежутке времени в отношении одного пациента. Так, в США CD по-прежнему является одним из основных способов получения DICOM-изображений (КТ, МРТ, рентген) пациентам и передачи их от врача к врачу из-за жёстких политик в области персональных данных.

Глобальный рейтинг цифровизации медицинских записей EMRAM, в котором нулю соответствует полностью бумажная работа, тройке – возможность удалённого доступа к медицинским данным, а семёрке – «цифровой госпиталь» с активным вовлечением пациента (включая включённые на шестом уровне носимые утройства) - демонстрирует крайне неторопливую имплементацию этих технологий в Европе. Фактически большинство стран находятся где-то на границе между 3 и 4 уровнем – т.е. только-только переходят от удалённого доступа к данных в сторону обмена с государственными информационными системами.

О чём говорит этот пост? Вкратце о том, что для перехода к научно-обоснованному планированию в здравоохранении на всех уровнях медицине попросту недостаёт цифровизации и свобод по обмену данными. Поэтому следующий раз мы поговорим о вопросе медицинских данных в разрезе баланса между правом распоряжения медицинскими данными и общественными интересами, выражающимися в социальной ценности больших данных в медицине.



group-telegram.com/orgzdravrus/135
Create:
Last Update:

Марафонские статистики и Big Data

Продолжая тему важных статистических параметров, необходимо обсудить двух братьев-близнецов – number needed to treat и number needed to harm (NNT и NNH соответственно, в русском переводе называемых тяжеловесным «число пролеченных больных на одного излеченного» и «индекс потенциального вреда»). Это обсуждение приводит к совершенно неожиданным выводам, никак не связанным, на первый взгляд, с исходным посылом.

Первый параметр говорит о том, сколько пациентов необходимо подвергнуть какому либо вмешательству, чаще всего - профилактическому – чтобы избавить от потенциального риска одного пациента. Второй – о том, сколько процедур необходимо провести, чтобы получить определённый риск у одного пациента. Понятно, что оба параметра увязывают с вмешательством специфическое преимущество (например, большую выживаемость или лучшее качество жизни), специфический риск (например, смерть от кровотечения или болевой) и сравниваются с некоторой устойчивой альтернативой (чаще всего, но не обязательно - с отсутствием вмешательства).

Показатели выглядят очень надёжными методами оценки технологии, как для сравнения методик лечения, так и для оценки медико-экономических эффектов. Вместе с тем, однако, её мы редко видим эти показатели в публикациях. Почему так происходит?
А вот это – очень неочевидный вопрос, который адресует нас к одной из ключевых проблем аналитики здравоохранения, который, кроме прочего, является проблемой для применения вот таких красивых решений. И проблема эта – сложность с оценкой лонгитудинальных эффектов большинства вмешательств.

Иногда проблема кроется в сроке этого наблюдения. Консервативная терапия при остром аппендиците после столетнего доминирования хирургического лечения, возобновилась буквально недавно – в 1990е. Учитывая абсолютное преобладание пациентов в возрасте менее 40 лет, статистика по поздним и редким осложнениям за это время, безусловно, крайне ограничена.

В некоторых случаях с отсутствием значимой этической альтернативы. Например, группа пациентов с наследственным полипозом кишки, отказывающаяся от вмешательства, составляет всего 7%, и, понятное дело, было бы неэтичным рандомизировать их в группу отказа от вмешательства, учитывая драматическую разницу в риске ЗНО.

Ну и, наконец, самая главная сложность такого измерения состоит в отсутствии в большинстве стран мира непрерывных структурированных медицинских данных и получение таких срезов на долгом промежутке времени в отношении одного пациента. Так, в США CD по-прежнему является одним из основных способов получения DICOM-изображений (КТ, МРТ, рентген) пациентам и передачи их от врача к врачу из-за жёстких политик в области персональных данных.

Глобальный рейтинг цифровизации медицинских записей EMRAM, в котором нулю соответствует полностью бумажная работа, тройке – возможность удалённого доступа к медицинским данным, а семёрке – «цифровой госпиталь» с активным вовлечением пациента (включая включённые на шестом уровне носимые утройства) - демонстрирует крайне неторопливую имплементацию этих технологий в Европе. Фактически большинство стран находятся где-то на границе между 3 и 4 уровнем – т.е. только-только переходят от удалённого доступа к данных в сторону обмена с государственными информационными системами.

О чём говорит этот пост? Вкратце о том, что для перехода к научно-обоснованному планированию в здравоохранении на всех уровнях медицине попросту недостаёт цифровизации и свобод по обмену данными. Поэтому следующий раз мы поговорим о вопросе медицинских данных в разрезе баланса между правом распоряжения медицинскими данными и общественными интересами, выражающимися в социальной ценности больших данных в медицине.

BY Субъективный оргздрав


Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260

Share with your friend now:
group-telegram.com/orgzdravrus/135

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Either way, Durov says that he withdrew his resignation but that he was ousted from his company anyway. Subsequently, control of the company was reportedly handed to oligarchs Alisher Usmanov and Igor Sechin, both allegedly close associates of Russian leader Vladimir Putin. Although some channels have been removed, the curation process is considered opaque and insufficient by analysts. Perpetrators of such fraud use various marketing techniques to attract subscribers on their social media channels. DFR Lab sent the image through Microsoft Azure's Face Verification program and found that it was "highly unlikely" that the person in the second photo was the same as the first woman. The fact-checker Logically AI also found the claim to be false. The woman, Olena Kurilo, was also captured in a video after the airstrike and shown to have the injuries. Multiple pro-Kremlin media figures circulated the post's false claims, including prominent Russian journalist Vladimir Soloviev and the state-controlled Russian outlet RT, according to the DFR Lab's report.
from us


Telegram Субъективный оргздрав
FROM American