как они растут /
3.13K subscribers
174 photos
36 videos
4 files
156 links
Download Telegram
На @Whatalifeinmedicinemeans
только что увидел ссылку на плейлист курса лекций по анатомии от Мариан Даймонд. Лекции гениальные и зависнуть на них можно будучи совершенно далеким от медицины. Навеяно сегодняшним занятием по анатомии у ординаторов-неврологов, как я понимаю (см.на канале)
https://www.youtube.com/playlist?list=PLYaP1u75QsCDt6gTE29X758sD7-by7U_T вот вам лекции Даймонд) они классные как и она сама)
Краткая справка. Marian Diamond ввела термин нейропластичность, изучала мозг Эйнштейна и дважды была замужем- оба раза крайне удачно. Добавим то, что она трудилась в Калифорнии. Словом, счастливую жизнь прожила гениальная Даймонд.
как они растут /
#rastutWTF выпуск №4. вброс от подписчика Lev Matveenko (пока искал что это, нашёл кучу всего упоротого. например, что эти японские креветки называются ПИПИ СЯ (‘СЯ’ — это креветка в переводе, ага)
#rastutWTF выпуск №4 разгадка

На разных видео с так называемыми ‘дрессированными креветками’ https://youtu.be/Vbbz1QQu5BU , https://goo.gl/dkkgEF ‘дрессированные креветки’ — это представители семейства раков богомолов, вид Oratosquilla oratoria. Распространены в Японии в Тихом океане, где их называют ‘shako' и едят как суши. В Китае эти креветки также есть и известны как ПИПИ СЯ (‘СЯ’ в переводе — креветка, то есть «креветка-ПИПИ». Как интересно заметила одна подписчица, «ся» — китайское прочтение иероглифа 蝦 (xia) — ‘креветка'. В японском же языке этот иероглиф звучит как «эби»). На ПИПИ СЯ сложно не отреагировать русскому человеку, например, в каком-нибудь китайском ресторане, вот случай с пикабу https://goo.gl/Ng258f .

А в 2017 году в ходе национального голосования китайскому суперавианосцу выбрали название ПИПИ СЯ, на что, разумеется, яркими заголовками незамедлительно отреагировали русскоязычные СМИ. А название выбрали именно в честь креветки, потому что креветка очень агрессивная и отличается молниеносной быстротой, когда выныривает из песка, чтобы захватить добычу.

Но что же происходит на видео? Видео — это ревёрс, то есть перемотка, то есть записано задом наперёд. В оригинале креветки расставлены на столе и их просто сбивают палочкой. Дело в том, что у этих креветок есть типичные для всех ракообразных конечности: уроподы и тельсон. При этом пропорции их тела таковы, что если креветку поставить, уроподы и тельсон станут хорошей опорой, креветка изогнётся и получит устойчивое вертикальное положение. На китайском канале CCTV есть целый выпуск про место пипи-ся в национальной кухне страны и там хорошо показано, как повара для удобства расставляют их вымытых на столах перед приготовлением https://goo.gl/dSkhzg (см.фрагмент, прикреплённый ниже)
как они растут /
#rastutWTF выпуск №4 разгадка На разных видео с так называемыми ‘дрессированными креветками’ https://youtu.be/Vbbz1QQu5BU , https://goo.gl/dkkgEF ‘дрессированные креветки’ — это представители семейства раков богомолов, вид Oratosquilla oratoria. Распространены…
кстати, узнал ещё вот что: когда на национальном голосовании китайцы выбрали для своего суперавианосца название ПИПИ СЯ (в честь всё той же креветки), было непонятно, как это будут озвучивать Российские СМИ, если в итоге название утвердят. предполагали, что придётся поменять транскрипцию на ПИПИ КСЯ или типа того, как в истории с дошираком, который, оказывается, изначально был "досирак".

P.S. И вот из вики: Лапша впервые вышла на российский рынок под транскрибированным названием «Досирак», по аналогии с англ. Dosirak, которое с тех пор приводится в работах по маркетингу и лингвистике как пример неудачного словообразования без учёта местных реалий (в данном случае, вследствие очевидного созвучия с грубым русским словом, обозначающим дефекацию). Российский учёный-филолог Т. А. Печенёва называет это «трагедией копирайтера»
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#rastutWTF выпуск №5 , очень и очень криповый вброс от Maxim Chistyakov
как они растут /
#rastutWTF выпуск №4 разгадка На разных видео с так называемыми ‘дрессированными креветками’ https://youtu.be/Vbbz1QQu5BU , https://goo.gl/dkkgEF ‘дрессированные креветки’ — это представители семейства раков богомолов, вид Oratosquilla oratoria. Распространены…
Средиземноморский 'аналог' ПИПИ СЯ — squilla mantis или mantis shrimp. И вот здесь совершенно наикрутейший комикс про этих раков-богомолов. Особенно интересен момент про цветовосприятие. У человека в сетчатке есть три типа колбочек, воспринимающих цвета "зелёный", "синий", "красный", что позволяет нашему зрению комбинировать все цвета радуги. А у раков-богомолов целых шестнадцать разновидностей колбочек для фиксации цвета. (где-то на Пикабу видел перевод этого комикса)
http://theoatmeal.com/comics/mantis_shrimp
КОНФАУНДИНГ И ПУСТЬ ГОВОРЯТ

Заветной целью исследований является установление причинно-следственных связей. То есть установить, что, например, присутствие фактора А влияет на процесс В и приводит к результату С. Установление причинно-следственных связей возможно только в экспериментальных и в рандомизированных клинических исследованиях (РКИ). В остальных случаях (разного рода обсервационные исследования, ретроспективные анализы, кейс-репорты и тп) мы собираем данные и находим в них лишь какие-то ассоциации, намёки на связь, которые потом сможем использовать для более подробного изучения. Так происходит потому что на условный процесс В чаще всего влияет не один фактор А, а несколько факторов. И разные их комбинации могут приводить к разному результату. Такое совместное воздействие называется конфаундингом. Смысл экспериментальных исследований и РКИ как раз заключается в том, что мы создаём определённые условия, которые должны минимализировать подобное смешенное воздействие (предполагается, что данные об ассоциации каждого конкретного фактора с общим исходом мы до этого длительно собирали и анализировали в различных обсервационных исследованиях).

В своей книге «принципы и практика клинических исследований» Джон Галлин насчёт этого приводит такой пример. Исследователи длительное время наблюдали за двумя группами мужчин (курильщики и некурильщики) среднего возраста (50-55лет). В конце исследования выяснилось, что в среднем продолжительность жизни в группе некурильщиков на 8 лет выше, чем у курильщиков. Можно ли заключить что курение является причиной преждевременной смерти? Нет. Потому что в игру вступят табачные компании, которые совершенно правомерно скажут, что подобный исход может быть связан с тем, что курльщики просто вот так, по своей природе, отличаются от тех, кто не курит. Это может быть обсуловлено рядом неучтённых факторов, типа неизвестные генетические особенности (влияющие на тягу к курению и в то же время влияющие на продолжительность жизни) или социально-экономические факторы, поведенческие и тп. Тем не менее приведённый выше пример когортного исследования с двумя группами мужчин позволяет утверждать, что курение СВЯЗАНО с преждевременной смертью. т.е. связано — не значит, что является причиной, потому что — конфаундинг.

Объясняя что такое причинность и само явление конфаундинга, Галлин приводит путанный (но до прекрасного упоротый) пример про геном женщины. Геном женщины находится в причинно-следственной связи с ростом её дочери. То есть мать передаёт дочери часть генов и эти гены обуславливают её рост. Наличие тех же самых генов у сына этой женщины, ясное дело, не будет являться причиной, влияющей на рост его сестры, несмотря на то что рост сестры будет соответствовать этим генам. А всё почему? И гениальный ответ: а потому что брат не передаёт сестре часть своих генов. Как иронично замечает Галлин, такое происходит только в греческих трагедиях. Ага, это просто он наши федеральные каналы не смотрит, наивный.
как они растут /
Photo
Кто-нибудь знает, какие ещё, кроме Эдипа, греческие трагедии мог иметь в виду Галлин??? Если есть идеи, напишите плиз, очень интересно
как они растут /
Кто-нибудь знает, какие ещё, кроме Эдипа, греческие трагедии мог иметь в виду Галлин??? Если есть идеи, напишите плиз, очень интересно
Кажется, прислали лучший ответ о «трагедиях», в которых брат ‘передаёт часть генов’ сестре:

По поводу греческих трагедий и инцеста: собственно об инцесте говорится лишь в трагедии о Эдипе, однако есть несколько версий этой трагедии: Эсхилова, Софоклова и Эврипидова. У каждого из них эта история является элементом трехчастного цикла. Отсюда и множественное число
как они растут /
Photo
Только что увидел в сторис у ПВ вот такие прекрасные лейблы-предупреждалки на венгерских Мальборо. Запостил вк. Пишут, что такие не только в Венгрии, но вообще в ЕС и не только на Мальборо. Меж тем в Таиланде всё как-то менее атмосферно:
ДВАДЦАТЬ ТРИ СОТЫХ ЧЕЛОВЕКА

В фб у Петра Талантова https://goo.gl/YK3Ng4 наткнулся на свежий пример про важность конфаундинга. Для тех, кто не читал мой предыдущий пост (https://t.me/rastut/413), напоминаю, что конфаундинг — это когда на какой-то исход (к примеру, развитие заболевания) влияют несколько факторов. Исследователь может найти статистически значимую связь между неким фактором и интересующим результатом, и, игнорируя присутствие других факторов, сделать неправильный причинно-следственный вывод. Часто это происходит в ходе небольших кросс-секционных исследований. Такие исследования нужны, потому что через них накапливаются данные в принципе о возможных комбинациях причин и следствий. С другой стороны, от каждого такого исследования порождается очередная куча бестолковых пресс-релизов в новостях, которые бесят и которые все уже научились игнорить, типа «КАРТОШКА ВЫЗЫВАЕТ РАК» «НАЙДЕН НОВЫЙ ПРОДУКТ ДЛЯ ПОХУДЕНИЯ, а «британские учёные доказали, что…»

1 ноября на газета.ру https://goo.gl/VnYiWV (и ещё много где) вышли статьи «АППЕНДИКС ДОЛОЙ! КАК УДАЛЕНИЕ АППЕНДИКСА ПОМОГАЕТ СПАСТИСЬ ОТ БОЛЕЗНИ ПАРКИНСОНА». По мотивам исследования, опубликованного 31 октября в science translational medicine https://goo.gl/WJ1PkU . Идея такая: в основе развития болезни Паркинсона лежит разрушение нейронов черной субстанции, вырабатывающих дофамин. Т-лимфоциты разрушают нейроны, потому что на поверхности последних накапливается патологическая форма белка альфа-синуклеина, обладающего антигенными свойствами. Недавно патологическую форму альфа-синуклеина нашли в аппендиксе и задачей исследования, опубликованного в science translational medicine, было посмотреть: есть ли статистически-значимые различия в развитии болезни Паркинсона между группами людей, у которых в анамнезе была аппендэктомия и у которых не было. Анализировались данные 1,6 миллиона человек. В итоге, оказалось что у людей после аппендэктомии болезнь Паркинсона развивалась на 20% реже, чем у людей с неудалённым аппендиксом. Вернёмся к посту Талантова https://goo.gl/YK3Ng4 . Он справедливо замечает, что подобного рода обсервационное исследование лишь добавляет данные в копилку, но никак не указывает на причинно-следственную связь, потому что — конфаундинг (мы не знаем о возможном наличии какого-то третьего фактора, который обуславливает предрасположенность к воспалению аппендикса и в то же время снижает риск развития болезни Паркинсона).

Но самое главное, такую разницу едва ли можно считать клинически значимой, потому что если перевести результаты из относительных цифр в абсолютные, получается, что болезнь Паркинсона была диагностирована у 1,17 человека из каждой тысячи перенесших аппендэктомию, и у 1,4 человека на каждую тысячу популяции в целом (не пугайтесь дробей в отношении людей, в данном случае это ОК). То есть на тысячу людей аппендэктомия препятствовала развитию заболевания у двадцати трёх сотых человека (1,4-1,17). Скольким людям из общей популяции надо планово удалить аппендикс, чтобы уберечь одного ЦЕЛОГО человека от развития болезни Паркинсона (при условии, что аппендикс действительно влияет на её развитие)? Составляем пропорцию 0,23человека/1000людей=1целый человек/Xлюдей X=1000/0,23=4347,82 человека (округляем до 4348 целых людей)
как они растут /
ДВАДЦАТЬ ТРИ СОТЫХ ЧЕЛОВЕКА В фб у Петра Талантова https://goo.gl/YK3Ng4 наткнулся на свежий пример про важность конфаундинга. Для тех, кто не читал мой предыдущий пост (https://t.me/rastut/413), напоминаю, что конфаундинг — это когда на какой-то исход (к…
И ещё один хороший пример про конфаундинг (фрагмент из книги Чарльза Уилана "Голая статистика")

Рассмотрим следующую гипотетическую новость из интернета: «Люди, которые делают короткие перерывы в работе в течение дня, имеют гораздо больше шансов умереть от рака». Представьте появление на экране такого сообщения, когда вы занимаетесь веб-серфингом. Согласно весьма впечатляющим результатам обследования 36 000 работников (огромный массив данных, не правда ли?!), у тех, кто выходил из офиса на регулярные десятиминутные перерывы в течение каждого рабочего дня, вероятность заболевания раком в последующие пять лет оказалась на 41 % выше, чем у тех, кто офисы не покидал. Понятно, что узнав такую новость, мы обязаны как-то на нее реагировать: возможно, провести общенациональную кампанию за запрет коротких перерывов в течение рабочего дня.

А может, следует подойти к проблеме с другой стороны и задуматься над тем, чем именно обычно занимаются работники во время таких десятиминуток? Не мне вам рассказывать, что многие кучкуются неподалеку от входа в офисное помещение, покуривая сигареты (и создавая при этом облако дыма, через которое вынуждены проходить те, кто входит или выходит из здания). Смею предположить, что именно сигареты, а не кратковременные перерывы в работе, являются основной причиной раковых заболеваний. Большинству читателей этот пример покажется абсурдным, но могу вас заверить, что многие статистические умозаключения, встречающиеся в реальной жизни, оказываются не менее абсурдными после их тщательного анализа.
Было очень важно записать. Просто оставлю здесь.
как они растут /
Было очень важно записать. Просто оставлю здесь.
ПРО P-УРОВЕНЬ ЗНАЧИМОСТИ

(Спешл для тех, кто хочет уже наконец разобраться, как работает медико-биологическая статистика!!)

Статистические методы, любые, в том числе из медико-биологических исследований, основаны на теории вероятностей. Простой и ключевой тезис, хотя для человека «непосвящённого» это может быть не столь очевидно. Откуда вообще появляется 'вероятность', если мне, например, надо узнать: работает лекарство или нет? Неужели недостаточно просто набрать две группы людей, одним давать препарат, другим — плацебо, и оценить результаты? (разумеется, сделать всё методологически правильно: участников набрать по заранее установленным критериям включения-невключения, провести рандомизацию, создать условия двойного ослепления и т.д.).

Вот например, были у нас грибы (а может быть, сушёные чёрные тараканы?) и мы обнаружили в них вещество, которое, как нам кажется, может увеличивать суточный диурез — объём мочи, который человек выделяет за сутки. Мы провели исследование и выяснили, что в первой группе, которая получала таблетку с веществом, среднее значение суточного диуреза было на 150 мл выше, чем в плацебо-группе. Неужели только этих данных недостаточно, чтобы сделать выводы об эффективности? Причём тут статистическая значимость и теория вероятностей?

Современные статистические методы основаны на идее фреквентизма. Сама идея была разработана Рональдом Фишером, английским биологом-эволюционистом. Согласно ей, статистическая неопределённость, т.е. вероятность ошибиться, имеет место, потому что мы можем получить выводы только на данных выборки, а не ЦЕЛОЙ ПОПУЛЯЦИИ (=совокупности).

Важно: критерии однородности тех, кого считать «популяцией», задаёт сам исследователь. Например, в исследовании эффективности химиопрепарата против рака молочной железы в качестве популяции будут выступать все женщины с определённым типом рака молочной железы, в отношении которого, как предполагается, этот химиопрепарат активен. В нашем примере с потенциальным диуретиком из гриба мы принимаем за популяцию всех людей с нормальным диурезом. Тем не менее суточный диурез при одинаковом потреблении жидкости даже у здоровых добровольцев постоянно колеблется. И полученную разницу в 150мл, мы могли получить лишь потому что в группу 'диуретика' случайно попали люди, у которых в день исследования диурез был завышен, в то время как в группе-плацебо оказались преимущественно те, у кого диурез был ниже обычного. Результат — зафиксирована разница 150мл. Наша задача выяснить: какая вероятность получить похожую разницу, если просто рандомно вытащить две выборки из популяции, ничем при этом на них не действуя.