Найти в Дзене
Лента материаловСтатьи
Покупайте СтеллыИ дарите их за контент
20 часов назад
 • Вы подписаны

Объём выборки «сколько было»: типичная ошибка и как рассчитать, сколько пациентов нужно

В канале MedStat.Pro разбираем типичные ошибки в статистике медицинских статей. Сегодня — объём выборки. В рукописи написано «включено 60 пациентов», и больше ничего. Руководитель, этический комитет или рецензент спрашивает: «Почему 60?» Честный ответ «сколько было за год» звучит слабо, а мощность, посчитанная задним числом, его не спасает. Разберём, как рассчитать объём выборки заранее, как набрать пациентов с запасом и что написать, если выборка уже маленькая, — с готовыми цифрами и формулировками для статьи или диссертации...

2 дня назад
 • Вы подписаны

Разность медиан и оценка Ходжеса–Лемана: что писать рядом с p в Манне–Уитни

В канале MedStat.Pro продолжаем разбирать критерий Манна–Уитни. Две группы пациентов, прирост показателя после операции, U и p посчитаны — различия значимы. Рецензент спрашивает: «А насколько группы различаются?». Хочется вычесть одну медиану из другой. Разберём, чем разность медиан отличается от оценки Ходжеса–Лемана и что записать в рукопись: готовые цифры и формулировки для статьи или диссертации. p говорит, насколько правдоподобны такие данные, если систематического различия между группами нет...

3 дня назад
 • Вы подписаны

Когда кривая ошибок уместна: нужна бинарная «правда»

На предзащите или в рецензии часто звучит: «дополните работу ROC-анализом». В медицине кривая ошибок (ROC) показывает, насколько хорошо признак отделяет больных от здоровых. Но для неё нужна бинарная «правда»: болен или здоров — по эталонному (референсному) методу. Если такой разметки нет, кривую строить не из чего. Разбираем, когда она уместна и что написать в рукописи, если неприменима. Чтобы построить кривую ошибок, в таблице нужны два столбца: Второй столбец — «правда». Её берут из референсного метода диагностики — эталона, с которым сравнивают новый тест...

4 дня назад
 • Вы подписаны

Порог отсечения по кривой ошибок: как выбрать и как записать в результатах

Площадь под кривой показывает, насколько хорошо признак разделяет больных и здоровых. Но врачу в работе нужен конкретный порог отсечения — та самая точка отсечения, выше которой (или ниже) мы считаем результат подозрительным. Именно порог чаще всего вызывает вопросы рецензента: почему такой, на каких данных выбран и какую чувствительность и специфичность метода диагностики он даёт. Разбираем три способа выбрать порог и что написать рядом. На выходе — готовая запись для результатов. Площадь под кривой — общая оценка по всем возможным порогам сразу...

5 дней назад
 • Вы подписаны

Статистический анализ медицинских данных: таблица собрана, что дальше

Таблица с пациентами уже собрана, а сдать статью или главу диссертации нужно скоро. Разбираем статистический анализ медицинских данных по шагам: проверка таблицы, описание выборки, выбор критерия и расчёт. На выходе будут готовые результаты для рукописи: цифры и формулировки, которые можно сразу перенести в текст. Полчаса на таблицу дешевле, чем пересчёт всего анализа. Перед загрузкой проверьте: После загрузки посмотрите, как распознан каждый признак: количественный или категориальный. От этого зависит, какие методы к нему вообще применимы...

1 неделю назад
 • Вы подписаны

Кривая ошибок (ROC) и площадь под ней: как описать диагностический разбор без лишних обещаний Когда оцениваете диагностический признак или модель «болен / не болен», одного уровня значимости мало. Нужны чувствительность, специфичность и часто — площадь под кривой ошибок. Ниже — как сформулировать для рукописи. Зачем кривая ошибок врачу-исследователю Две группы исхода (есть событие / нет), признак — непрерывный или порядковый балл: нужно понять, насколько хорошо порог разделяет классы. Это не графики ради графиков, а стандартный язык диагностических статей и диссертаций. Чувствительность и специфичность Чувствительность — доля верно найденных «больных» среди всех больных. Специфичность — доля верно найденных «здоровых» среди всех здоровых. Обе зависят от выбранного порога: сдвинули порог — сдвинулись и цифры. Что такое кривая ошибок По осям — чувствительность и (1 − специфичность) при разных порогах. Одна точка порога — не вся история; кривая показывает компромисс между ложными отрицательными и ложными положительными. Площадь под кривой Площадь под кривой — сводка, насколько в среднем признак выше у одного класса, чем у другого. Площадь под кривой ≈ 0,5 — как монета; ближе к 1 — лучше разделение на этих данных. Площадь под кривой не равна клинической пользе и не обещает «точность диагноза» без контекста когорты и референса. Готовая формулировка для рукописи «Диагностическую способность показателя [признак] в отношении [исход / референс] оценивали с помощью анализа кривой ошибок. Рассчитывали площадь под кривой. Для порога [порог / метод выбора порога] указывали чувствительность и специфичность. Результаты: площадь под кривой = […], [95% ДИ — если считали]; чувствительность = […], специфичность = […] при выбранном пороге.» Типичные ловушки 1) Подгонка порога на тех же данных без проверки. 2) Площадь под кривой без описания когорт и референса. 3) Сравнение площади под кривой без заранее заложенного плана. 4) Перенос «хорошей площади под кривой» на другую популяцию без оговорок. 5) Путать площадь под кривой с величиной клинического эффекта. Проверить на своих данных Школа медицинской статистики

Покупайте СтеллыИ дарите их за контент