Хочу сказать, что мир - удивительная штука.
Каждый день - будто целая Вселенная.
А что касается личной ( в данном случае все, что не относится к постам о данных) «жизни» - теперь она тоже тут будет. Немного 🤏
Чтобы вы хотя бы понимали с кем имеете дело🤓
Каждый день - будто целая Вселенная.
А что касается личной ( в данном случае все, что не относится к постам о данных) «жизни» - теперь она тоже тут будет. Немного 🤏
Чтобы вы хотя бы понимали с кем имеете дело
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8
сегодня хочется поговорить о включении исследований в мета-анализ..🔬 Наука, PRISMA и как не утонуть в море исследований! 🎧
Если вы хоть раз сталкивались с мета-анализом или систематическим обзором, то знаете, насколько это может быть запутанным процессом. Как выбрать правильные статьи? Как сделать так, чтобы ваш анализ был научным, логичным и — главное — полезным?
В новом выпуске подкаста «На пути к науке» разбираемся, что такое PRISMA — тот самый «чек-лист», который помогает учёным создавать качественные мета-анализы. На примерах, с юмором и без заумных терминов!
🎯 В этом выпуске:
Что такое мета-анализ и зачем он нужен?
Как PRISMA спасает исследования от хаоса?
Примеры из жизни: как не облажаться при отборе статей?
Факапы мета-анализов: ошибки, которых лучше избежать.
Слушайте подкаст и станьте настоящим гуру систематических обзоров! 🔍📚
🎧
Понравился подкаст? Делитесь, комментируйте и, конечно же, подписывайтесь! Наука — это интересно, и мы готовы вам это доказать! 🚀
#НаПутиКНауке #НаучныйПодкаст #МетаАнализ #PRISMA #НаучКомм #ДоказательнаяМедицина #НаукаЭтоИнтересно
Если вы хоть раз сталкивались с мета-анализом или систематическим обзором, то знаете, насколько это может быть запутанным процессом. Как выбрать правильные статьи? Как сделать так, чтобы ваш анализ был научным, логичным и — главное — полезным?
В новом выпуске подкаста «На пути к науке» разбираемся, что такое PRISMA — тот самый «чек-лист», который помогает учёным создавать качественные мета-анализы. На примерах, с юмором и без заумных терминов!
🎯 В этом выпуске:
Что такое мета-анализ и зачем он нужен?
Как PRISMA спасает исследования от хаоса?
Примеры из жизни: как не облажаться при отборе статей?
Факапы мета-анализов: ошибки, которых лучше избежать.
Слушайте подкаст и станьте настоящим гуру систематических обзоров! 🔍📚
🎧
Понравился подкаст? Делитесь, комментируйте и, конечно же, подписывайтесь! Наука — это интересно, и мы готовы вам это доказать! 🚀
#НаПутиКНауке #НаучныйПодкаст #МетаАнализ #PRISMA #НаучКомм #ДоказательнаяМедицина #НаукаЭтоИнтересно
❤6🙉2
большинство из вас, скорее всего не знают о моем «детище», которым я очень горжусь и пытаюсь развивать его вместе с командой…
хотелось бы показать, что фраза «работай в команде» - не просто слова..а именно то, благодаря чему можно свернуть горы и даже чье-то давно устоявшееся мнение.
Председатель Клуба молодых ученых - звучит, возможно, и гордо..но без команды единомышленников, готовых идти за тобой - этоНИЧТО ❗️
хотелось бы показать, что фраза «работай в команде» - не просто слова..а именно то, благодаря чему можно свернуть горы и даже чье-то давно устоявшееся мнение.
Председатель Клуба молодых ученых - звучит, возможно, и гордо..но без команды единомышленников, готовых идти за тобой - это
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8
есть города, которые навсегда остаются в твоем сердце
есть люди, которые навсегда с тобой
и как того требуют традиции…давайте скажем спасибо всем ушедшим годам и уходящему 2024 за все те лица, сердца, города и даже несостоявшиеся надежды и за ту веру, которую мы вкладываем в наступающий 2025
P.S. ну а «город миллиона роз» пускай расцветет как и прежде
есть люди, которые навсегда с тобой
и как того требуют традиции…давайте скажем спасибо всем ушедшим годам и уходящему 2024 за все те лица, сердца, города и даже несостоявшиеся надежды и за ту веру, которую мы вкладываем в наступающий 2025
P.S. ну а «город миллиона роз» пускай расцветет как и прежде
🔥8☃1⚡1
Forwarded from душно про дату
Про оформление отчетов
Меня тут студенты спрашивали про то, до какого знака округлять и как оформлять таблички и чиселка в тексте. Собрал сколько-то источников с пояснениями, выложу и сюда тоже(да, я помню, что обещал про проверки на нормальность, к середине января распинаю проекты, закончится семестр и сяду писать текст =) .
Вообще, это не то чтобы какие-то устоявшиеся правила, это скорее вопрос дизайна, верстки, типографики и стандартов принятых в журнале. У физиков есть какие-то там свои конвенции, но попытка их применить в биомедицинском журнале достаточно часто вызывает непонимание рецензентов (например, у физиков принято среднее и sd округлять до разного количества знаков; биомедикам такое не заходит). Поэтому вместо жестких рекомендаций посоветую штуки, которые можно почитать, чтобы понять, чем руководствоваться при принятии решений (то есть, как можно уточнить правило "верстайте хорошо, а плохо не верстайте"). Начнем с двух статей; в обоих случаях советую почитать также статьи из библиографии, которые они упоминают.
1. Rudiments of Numeracy, Ehrenberg, 1977 — задает самую базовую рамку для верстки таблиц. Очень советую всем, хорошо написано, вынес оттуда много важного, а еще там очень красиво и минималистично. Рекомендасьон.
2. A Case for Simple Tables, Martin Koschat, 2005 — похожий текст, но поновее. На мой вкус, труба пониже, дым пожиже.
Из более объемных текстов можно посмотреть в сторону книжек Tufte; начните с The visual display of quantitative information, 2nd ed., 2007. Там про графики и иллюстрации вообще, но есть и про таблички. Автора люто-бешено котируют ребята из Бюро Горбунова и дизайнеры вообще.
Из более фастфудного: можно погулять по каналу и блогу Ильи Бирмана, он часто пишет про представление информации и таблички. В качестве стартовой точки можете взять вот этот список коротких видосиков с его курса про интерфейс и представление информации, минимум треть из них релевантна и для нас, пишущих и верстающих отчетики.
Есть специальный канал табличный дизайн, там прицельно про это пишут. У них же есть табличный курс, я фоново имею в плане на него сходить, когда будет время и настроение. Я про них писал в первом посте на канале.
Ну и можете погуглить всякие стайлгайды, госты и руководства для инженеров, физиков и верстальщиков, там наверняка этот вопрос будет освещен и нормирован.
А еще 31.12 активной жизни канала исполнился год. Ура и вау, то ли еще будет!🙏
#dataviz #tables
Меня тут студенты спрашивали про то, до какого знака округлять и как оформлять таблички и чиселка в тексте. Собрал сколько-то источников с пояснениями, выложу и сюда тоже
Вообще, это не то чтобы какие-то устоявшиеся правила, это скорее вопрос дизайна, верстки, типографики и стандартов принятых в журнале. У физиков есть какие-то там свои конвенции, но попытка их применить в биомедицинском журнале достаточно часто вызывает непонимание рецензентов (например, у физиков принято среднее и sd округлять до разного количества знаков; биомедикам такое не заходит). Поэтому вместо жестких рекомендаций посоветую штуки, которые можно почитать, чтобы понять, чем руководствоваться при принятии решений (то есть, как можно уточнить правило "верстайте хорошо, а плохо не верстайте"). Начнем с двух статей; в обоих случаях советую почитать также статьи из библиографии, которые они упоминают.
1. Rudiments of Numeracy, Ehrenberg, 1977 — задает самую базовую рамку для верстки таблиц. Очень советую всем, хорошо написано, вынес оттуда много важного, а еще там очень красиво и минималистично. Рекомендасьон.
2. A Case for Simple Tables, Martin Koschat, 2005 — похожий текст, но поновее. На мой вкус, труба пониже, дым пожиже.
Из более объемных текстов можно посмотреть в сторону книжек Tufte; начните с The visual display of quantitative information, 2nd ed., 2007. Там про графики и иллюстрации вообще, но есть и про таблички. Автора люто-бешено котируют ребята из Бюро Горбунова и дизайнеры вообще.
Из более фастфудного: можно погулять по каналу и блогу Ильи Бирмана, он часто пишет про представление информации и таблички. В качестве стартовой точки можете взять вот этот список коротких видосиков с его курса про интерфейс и представление информации, минимум треть из них релевантна и для нас, пишущих и верстающих отчетики.
Есть специальный канал табличный дизайн, там прицельно про это пишут. У них же есть табличный курс, я фоново имею в плане на него сходить, когда будет время и настроение. Я про них писал в первом посте на канале.
Ну и можете погуглить всякие стайлгайды, госты и руководства для инженеров, физиков и верстальщиков, там наверняка этот вопрос будет освещен и нормирован.
А еще 31.12 активной жизни канала исполнился год. Ура и вау, то ли еще будет!
#dataviz #tables
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
Канал Ильи Бирмана
Заметки, советы, находки
Чат для обсуждения тем из канала (офтоп нельзя):
https://t.me/ilyabirman_chat_2
Классический заблокированный чат канала (там творится дичь):
https://t.me/ilyabirman_chat
Реклама, нюдсы и другие темы:
@ilyabirman
Чат для обсуждения тем из канала (офтоп нельзя):
https://t.me/ilyabirman_chat_2
Классический заблокированный чат канала (там творится дичь):
https://t.me/ilyabirman_chat
Реклама, нюдсы и другие темы:
@ilyabirman
❤4
Forwarded from Valsalva (Artemiy Okhotin)
Интересное исследование в тему недавних обсуждений стандартизации ЭхоКГ-отчетов, СЭДМ (структурированных электронных медицинских документов), машинного обучения и валидационных когорт. Алгоритм, обученный на 631 284 австралийцах опробовали на 31 141 американцах и он показал неплохие результаты. Конечно, не такие как одноканальная ЭКГ, но почти.
Так что же делал алгоритм? Ставил диагноз аортального стеноза по неполным отчетам ЭхоКГ. Типа, пишите всякую ерунду, не измеряйте диаметр ВТЛЖ, не используйте уравнение непрерывности потока, главное заносите какие-нибудь цифры в СЭМД, аДЗМ ИИ сам разберется, что там было у пациента.
https://www.jacc.org/doi/10.1016/j.jacadv.2024.101176
Так что же делал алгоритм? Ставил диагноз аортального стеноза по неполным отчетам ЭхоКГ. Типа, пишите всякую ерунду, не измеряйте диаметр ВТЛЖ, не используйте уравнение непрерывности потока, главное заносите какие-нибудь цифры в СЭМД, а
https://www.jacc.org/doi/10.1016/j.jacadv.2024.101176
❤5
Предвидеть - значит управлять (с).
Блез Паскаль
❓ к чему бы это?
да все как обычно…и к тому же, очень просто.
Буду говорить в контексте медицины, но читай между строк (все везде однотипно )
Одним из основных направлений развития медицины (по идее испокон веков, но особенно видно - в последние десятилетия) - разработка и совершенствование систем прогнозирования, результаты которых определяют👉 СТРАТЕГИЮ и ТАКТИКУ 👈 лечения пациентов.
А что не так с эмпирическим подходом, скажете Вы?
Обычный эмпирический подход ограничен возможностями специалиста…не может использоваться молодыми врачами, не всегда дает стабильный результат…не является прозрачным и❗️ ограничен в совершенствовании диагностических возможностей ❗️
⁉️ Какой выход ⁉️
самый первый путь, всплывающий в голове…специальные шкалы для оценки вероятности заболеваний в текущий момент времени (диагностика) или в будущем (прогноз).
Шкалы разрабатываются изначально в исследованиях с большим количеством групп пациентов с помощью специальных математических методов независимых факторов прогноза (🤔 это то о чем мы говорим в аудио, которые были выше и которые будут дальше ).
Это идеальный вариант❓ ❓ ❓
В том-то и дело, что нет👎
Число шкал настолько быстро множится для любых медицинских состояний, конкурирующих друг с другом и вызывают затруднения у тебя, у меня, у него и у любого
Тогда зачем ты говоришь об этом❓
Да потому что каждый из нас должен понимать, что существует на сегодняшний день, систематизировать эти знания (особенно по медицинским шкалам)
Если коротко то👇 👇 👇
➕
• унификация принятия решения
• отсутствие существенной зависимости от опыта и квалификации врача
• количественная оценка состояния и прогноза
• оперативное использование на мобильных устройствах, ноутбуках, ПК и тд
• автоматический расчет
• возможность контроля
➖
• групповой прогноз
• учет определенного ( ограниченного) числа предикторов
• неопределенность временного лага прогноза
• статический характер прогноза
• зависимость от популяции ( тут вспомни просто как мы создаем шкалы)
• ограниченность определенным заболеванием или вариантом болезни
• многообразие форм шкал
•отсутствие интеграции в существующие алгоритмы терапии
• сложность выбора из многочисленности шкал
И ЧТО❓
Давайте так…шкалы могут использоваться, если доказано, что их применение достоверно улучшает прогноз по сравнению с решениями врача без использования шкал⚡️
(пришлось добавить душноты, иначе не объяснишь)
Ноооо….такие исследования проводятся очень и очень редко😅
Поэтому отсутствуют для большинства распространенных шкал, ДАЖЕ🤯 одобренных в клинических рекомендациях..
📢 Как уже стало понятно..в ближайшие дни разберемся в
🔹классификации и характеристике моделей и шкал
🔹как их все же разрабатывают?
🔹оценке риска событий
🔹проблемах и перспективах разработке моделей прогноза
🔹подходах к прогнозированию болезней
И, конечно же, посмотрим, что за приложения есть по этой теме💥 💥 💥
Блез Паскаль
да все как обычно…и к тому же, очень просто.
Буду говорить в контексте медицины, но читай между строк (
Одним из основных направлений развития медицины (по идее испокон веков, но особенно видно - в последние десятилетия) - разработка и совершенствование систем прогнозирования, результаты которых определяют
А что не так с эмпирическим подходом, скажете Вы?
Обычный эмпирический подход ограничен возможностями специалиста…не может использоваться молодыми врачами, не всегда дает стабильный результат…не является прозрачным и
самый первый путь, всплывающий в голове…специальные шкалы для оценки вероятности заболеваний в текущий момент времени (диагностика) или в будущем (прогноз).
Шкалы разрабатываются изначально в исследованиях с большим количеством групп пациентов с помощью специальных математических методов независимых факторов прогноза (
Это идеальный вариант
В том-то и дело, что нет
Число шкал настолько быстро множится для любых медицинских состояний, конкурирующих друг с другом и вызывают затруднения у тебя, у меня, у него и у любого
Тогда зачем ты говоришь об этом
Да потому что каждый из нас должен понимать, что существует на сегодняшний день, систематизировать эти знания (особенно по медицинским шкалам)
Если коротко то
• унификация принятия решения
• отсутствие существенной зависимости от опыта и квалификации врача
• количественная оценка состояния и прогноза
• оперативное использование на мобильных устройствах, ноутбуках, ПК и тд
• автоматический расчет
• возможность контроля
• групповой прогноз
• учет определенного ( ограниченного) числа предикторов
• неопределенность временного лага прогноза
• статический характер прогноза
• зависимость от популяции ( тут вспомни просто как мы создаем шкалы)
• ограниченность определенным заболеванием или вариантом болезни
• многообразие форм шкал
•отсутствие интеграции в существующие алгоритмы терапии
• сложность выбора из многочисленности шкал
И ЧТО
Давайте так…шкалы могут использоваться, если доказано, что их применение достоверно улучшает прогноз по сравнению с решениями врача без использования шкал
(пришлось добавить душноты, иначе не объяснишь)
Ноооо….такие исследования проводятся очень и очень редко
Поэтому отсутствуют для большинства распространенных шкал, ДАЖЕ
🔹классификации и характеристике моделей и шкал
🔹как их все же разрабатывают?
🔹оценке риска событий
🔹проблемах и перспективах разработке моделей прогноза
🔹подходах к прогнозированию болезней
И, конечно же, посмотрим, что за приложения есть по этой теме
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6🤓3👀3❤2
хочется разбавить это утро одним из последних ярких событий)))
Скоро даже фильм будет
И, конечно же, я его сюда выставлю…
Ну а пока👇 👇 👇 👇
Скоро даже фильм будет
И, конечно же, я его сюда выставлю…
Ну а пока
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM