Яндекс.Метрика

Статистика в медицине

Каждый слышит то, что понимает. Гете

Статистика посещаемости БИОМЕТРИКИ

16.05.2011 г. на сайт пришло 2561 человек, открывших 3205 страниц
14.11.2011 г. на сайт пришло 2106 человек, открывших 3250 страниц
14.12.2011 г. на сайт пришло 2640 человек, открывших 3452 страницы
17.01.2012 г. на сайт пришло 2439 человек, открывших 3097 страниц
03.03.2012 г. на сайт пришло 2219 человек, открывших 3019 страниц
30.05.2012 г. на сайт пришло 3512 человек, открывших 4706 страниц
06.03.2014 г. на сайт пришло 2556 человек, открывших 3179 страниц
08.02.2015 г. на сайт пришло 2341 человек, открывших 2682 страницы

Если приходят, значит полезное находят.
 
Пишите нам на адрес

Выбрав любое изображение, кликните по нему мышкой, и Вы прочитаете о том, как ...

Редактор БИОМЕТРИКИ
В. Леонов

Яндекс
цитирования
Яндекс цитирования
 
25 наиболее популярных ссылок, посещаемых читателями нашего сайта

http://www.biometrica.tomsk.ru/comp_aver.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/kuzbass5.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/student.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/kuzbass6.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/erevan_4.html
http://www.biometrica.tomsk.ru/principals.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/kk.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/erevan_3.html
http://www.biometrica.tomsk.ru/stat_cardio1.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/error.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/paradigma.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/index.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/freq1.htm

http://www.biometrica.tomsk.ru/percent_00.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/cluster_3.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/k_s.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/edu_1.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/potencial.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/kuzbass2.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/ftp/dict/cult/gramm.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/biometrica_15.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/stat_cardio5.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/krasnojarsk.htm http://www.biometrica.tomsk.ru/erevan_3.html
http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_6.htm

ОТЗЫВ врача-кардиолога М.В. Емельяненко, ФКУ «Центральный военный госпиталь имени П.В. Мандрыка» МО РФ, Москва, о проведённом статистическом анализе.  Хочу выразить глубокую признательность за качественный и весьма объёмный труд, проделанный Вами по статистическому анализу моей базы данных. Особенную благодарность, без сомнения, хотелось бы выразить руководителю проекта «БИОМЕТРИКА» - Василию Петровичу Леонову. Причина такой благодарности следующая. Помимо структурированного статистического анализа присланных в Ваш адрес медицинских данных, Вы подробно и, что самое невероятное,  – доступным образом разъяснили мне суть каждого метода, который был применён при анализе моей матрицы. (далее...)

ОТЗЫВ Ахметова А., (Казахстан), о сотрудничестве с БИОМЕТРИКОЙ. Когда я взялся за написание диссертации, то вначале я пытался самостоятельно выполнить статистический анализ собранных мною данных. Для этого пробовал использовать EXCEL и STATISTICA. Однако по мере расширения набора используемых методов анализа, всё яснее стал осознавать, что я не понимаю как сами методы, так и получаемые результаты. Чтобы лучше в этом разобраться, стал очень часто посещать сайт БИОМЕТРИКА. Иногда ежедневно по 2-3 часа читал на этом сайте разные статьи. Особенно полезными были обзоры по Кузбассу, по кардиологии, а также статья "Долгое прощание с лысенковщиной". (далее...)"

Новые полезные книги...

Ланг Т., Сесик М. Как описывать статистику в медицине. Руководство для авторов, редакторов и рецензентов. Пер. с англ. В.П. Леонова. 2016 - 480 с. Актуальность этого издания весьма велика. По-прежнему в биомедицинских статьях и диссертациях публикуется масса статистических нелепостей, как образцы "статистического самоудовлетворения" и "статистического макияжа". Например, в двух диссертациях, выполненных в 2014 и 2015 гг. в Алтайском медуниверситете по разным специальностям, но при этом в полностью идентичных описаниях, состоящих из 94 слов, написано следующее. «Полученные данные были статистически обработаны с использованием программ Microsoft Offis Exel 2007. Достоверность различий между средними величинами определяли с помощью критерия значимости Стьюдента (t). Нормальность распределений в группах оценивали по критерию Шапиро-Уилка». Далее сообщается об использовании критерия Манна-Уитни, и т.д. Очевидно, что под Offis Exel авторы подразумевали Office Excel. Сложнее было бы об этом догадаться, если бы авторы написали Offis Exul. Вывод: оба диссертанта, как и члены двух диссертационных советов, не знают многого, в том числе описанного в этой книге. Например, не знают того, что в пакете Office Excel нет критериев Шапиро-Уилка и Манна-Уитни. Данная книга обучит правильно и хорошо описывать и понимать результаты статистического анализа. Поэтому исследователи станут более качественно выполнять статистический анализ, получая правильную технологию лечения пациентов. Что в результате будет снижать смертность населения, а также себестоимость лечебных процедур.

Петри А., Сэбин К. Наглядная медицинская статистика. Учебное пособие. 3-е издание. Пер. с англ. В.П. Леонова. 2015. - 216 с.
Предыдущие издания оригинала этой книги были опубликованы в 2000, 2005 и 2009 гг. Третье издание книги, как и два предыдущих, имеет целью донести до читателя основные понятия и принципы медицинской статистики, которые достаточно широко используются зарубежными медиками и биологами. Книга содержит необходимую теоретическую часть, а также в доступной форме даёт практическое описание того, как могут применяться статистические методы в реальных клинических исследованиях. Низкий уровень использования статистики в отечественной медицинской науке является одной из основных причин, по которым уже 111 лет Нобелевские премии по медицине не присуждаются россиянам. Ценность этой книги для медицинской науки определяется и проводимой в России реформой отечественной науки, в том числе реформой ВАК и системы научной аттестации. Учебное пособие предназначено для студентов, аспирантов и докторантов медицинских вузов, биологических факультетов университетов, врачей, исследователей-клиницистов и всех, кто является сторонником доказательной медицины.

Банержи А. Медицинская статистика понятным языком: вводный курс. Издательство "Практическая медицина", 2014. - 287 с. Пер. с англ. В.П. Леонова.
Издание представляет собой вводный курс по принципам статистики. Представлены базовые понятия и принципы статистических исследований применительно к медицине. В отличие от большинства подобных изданий, указанные темы изложены кратко и доступно. Для чтения книги не требуется знание сложных разделов высшей математики, вполне достаточно тех, что даются в школе. Внедрение в практику принципов доказательной медицины диктует необходимость понимания статистики. После знакомства с книгой читатель сможет критически оценивать многочисленные публикации, содержащие статистическую терминологию и результаты описанных исследований. Полученные знания помогут избежать ошибок в планировании биомедицинских исследований, а также в изложении их результатов. Большим преимуществом книги служат глоссарий и подробный предметный указатель.
Для студентов, аспирантов, научных работников, а также врачей всех специальностей.


Кунсткамера
Один из моих коллег по университету долгое время собирал коллекцию под названием "Бредотека". В ней он коллекционировал разнообразные примеры бредовых идей, сообщений и высказываний. Другие собирают аналогичные коллекции под названием "Абсурдотека". Свою коллекцию образцов статистической некорректности, а подчас и невежества, мы решили назвать "Кунсткамера".
Открыт зал экспонатов журнала "Бюллетень экспериментальной биологии и медицины". Подведены итоги конкурса на эпиграфы к этому разделу



Новый экспонат КУНСТКАМЕРЫ: Диссертация Порываевой О.В., Барнаул, 2004 г. "...Полагаю, что отмеченных выше недостатков уже более чем достаточно, чтобы обратиться в ВАК РФ с предложением о повторном изучениии данной работы в экспертном совете ВАК. Обновление раздела КУНСТКАМЕРА - диссертации "Содержание микронутриентов у школьников г. Сургута", "Организационно-методические условия оздоровительных занятий студенток специальной медицинской группы с диагнозом нейроциркуляторная дистония", Сургутский государственный университет.

Новый экспонат КУНСTКАМЕРЫ - Диссертация «Анализ полиморфизма генов сердечно-сосудистой системы и системы детоксикации в различных возрастных группах Санкт-Петербурга». Обсуждаемая диссертация являет собой ярчайший пример того, какую злую шутку может сыграть с автором игнорирование проблемы множественных сравнений при статистическом анализе полученных данных.

Новый экспонат КУНСTКАМЕРЫ
- Диссертация "Оценка проаритмических факторов при постинфарктной систолической дисфункции миокарда и эффективности их фармакологической коррекции", Кемеровская государственная медицинская академия, Кемерово - 2004 г.

Новый экспонат КУНСTКАМЕРЫ
- Диссертация "Сравнительная характеристика показателей кардиореспираторной системы спортсменов и лиц, не занимающихся спортом, в условиях северного промышленного города", Тюменский государственный университет, Тюмень - 2006 г
.

Центр БИОСТАТИСТИКА выполняет работы по статистическому анализу экспериментальных данных уже более 30 лет. В его составе исследователи России, США, Израиля, Англии, Канады и других стран. Услугами Центра пользуются аспиранты и докторанты в области медицины, биологии, социологии, психологии и т.д. (См. далее )



  Отзывы заказчиков по статистическому анализу данных


Анализ таблиц сопряжённости с вычислением
критерия Хи-квадрат и статистик связи

Эта статья была подготовлена автором еще в1998г.
Поводом для неё послужила просьба начальника
управления здравоохранением г. Томска А.Т.Адамяна,
высказанная им при обсуждении анализа результатов
использования бициллина в лечении
болезни Лайме.

В.Леонов. (16.05.2000

Анализ качественных признаков может достаточно широко применяться в биомедицинских исследованиях, поскольку примерно треть используемых в медицине и биологии признаков имеют качественную природу. Еще в 1900 г. один из основателей современной статистики и всемирно известного журнала "Biometrika",  английский биолог и математик Карл Пирсон, в статье опубликованной в "Философских трудах Лондонского королевского общества" (английская Академия наук), привёл изящное выражение для анализа корреляции между качественными признаками. Простейшая таблица для этого случая называется таблицей сопряженности 2х2 и имеет следующий вид:

Признак А
Признак В
 
Наличие B
Отсутствие B
Всего
Наличие A
a
b
a+b
Отсутствие A
c
d
c+d
Всего
a+c
b+d
N=a+b+c+d

Для таблицы 2х2  статистика хи-квадрат, с помощью которой проверяется статистическая гипотеза о наличии взаимосвязи между двумя качественными признаками, вычисляется по следующему выражению:

.

    В 1934г. Иэйтс (Yates F.) предложил ввести в данное выражение так называемую поправку на непрерывность, которая связана с тем, что непрерывные распределения хи-квадрат и соответственно нормальное распределение, используются для представления дискретных выборочных частот. С учетом такой поправки данное выражение примет следующий вид:

.

    Отметим, что отсутствие поправки на непрерывность приводит к увеличению значения статистики хи-квадрат и, соответственно, уменьшению величины достигнутого уровня значимости. Этот эффект имеет два последствия. С одной стороны, это приводит к более частому отклонению нулевой гипотезы и принятию гипотезы о наличии взаимосвязи между двумя качественными признаками когда связи нет. Одновременно это снижает мощность критерия Хи-квадрат, т.е. уменьшает вероятность обнаружения существующей зависимости, или существующего различия в частотах в тех случаях, когда они есть. Обратим внимание наших  читателей на то, что в публикациях, как и в статистических пакетах, не всегда сообщается какое именно выражение используется для оценки статистики хи-квадрат, что затрудняет для читателя адекватную оценку надежности  результатов автора публикации. Поэтому мы рекомендуем нашим читателям всегда указывать в своих публикациях использовалась ли поправка на непрерывность при оценке критерия хи-квадрат. Наиболее важно это в тех случаях, когда величина достигнутого уровня значимости этого критерия "р" находится вблизи критичного уровня, обычно принимаемого равным 5%. Ниже на конкретном примере мы покажем как влияет наличие поправки на непрерывность на величину этой статистики.

В том случае, когда достигнутый уровень значимости будет меньше критического, и будет принята гипотеза о наличии статистической взаимосвязи между парой качественных признаков, весьма важно идентифицировать в каких сочетаниях градаций этих признаков сконцентрирована данная взаимосвязь. Отметим, что факт наличия взаимосвязи не обязательно может трактоваться как установление причинно-следственной связи. Так как в этом случае возможны 2 ситуации. Во-первых, действительно один из признаков может быть причиной, а второй - следствием. Во-вторых, оба признака могут быть следствиями других признаков. Однако в обоих случаях важно установить как сочетание градаций (клетки) этих двух анализируемых признаков, для которых имеет место максимальное проявление взаимосвязи. А также установить те комбинации градаций (клетки), в которых взаимосвязь отсутствует. Следующий аспект такого углублённого анализа заключается в определении в клетках с максимальными вкладами в установленную взаимосвязь, направления этой взаимосвязи. Ниже приведена таблица сопряжённости 3*2 (3 строки и 2 столбца), в которой представлены частоты, полученные при анализе реальных данных. В данном исследовании был проведён опрос 1082 респондентов (медиков). Респонденты давали ответы на 659 вопросов. Основная цель исследования заключалась в изучении спектра лекарственных средств, применяемых в клинической практике для профилактики и лечения конкретных, наиболее распространённых заболеваний и синдромов в различных федеральных округах России, и оценить их соответствие современным рекомендациям. 3 строки данной стаблицы сопряжённости отвечают 3 специальностям респондентов. А 2 столбца означают 2 варианта ответа на вопрос об использовании конкретного препарата при конкретном заболевании.

Специальность

медика

Использование препарата

Итого

Нет, не

используют

данный

препарат

Да,

используют

данный

препарат

Специальность 1 72 484 556
Специальность 2 210 170 380
Специальность 3 95 51 146
Итого 377 705 1082

Для этой таблицы сопряжённости вычисленный критерий Пирсона Хи-квадрат равен 245,9354. Для двух степеней свободы достигнутый уровень значимости "р <0,0001". Интенсивность взаимосвязи между специальностью респондентов и использованием конкретного препарата оценивается с помощью V-критерия Крамера, который равен 0,4768. Поскольку критерий Крамера может изменяться в интервале от 0 до 1, то можно говорить о наличии значительной статистической взаимосвязи для данной пары признаков. Очевидно, что в данной паре признаков специальность респондента является причиной, а следствием является отношение этого специалиста к использованию конкретного препарата. Более детальный анализ этой таблицы сопряжённости позволяет получить вклады каждой комбинации двух признаков (отдельной клетки таблицы) в значение критерия Крамера. Ниже представлена таблица с 6-ю клетками, в каждой из которых представлены проценты вклада данной клетки в V-критерий Крамера. Эти результаты говорят о том, что максимальные вклады вносят первый столбец и первая строка.

Специальность

медика

Использование препарата

Итого

Нет, не

используют

данный

препарат

Да,

используют

данный

препарат

Специальность 1 31,1% 16,63% 47,73%
Специальность 2 18,49% 9,89% 28,38%
Специальность 3 15,57% 8,32% 23,89%
Итого 65,16% 34,84% 100%

Ниже представлена таблица, в которой для 6 комбинаций градаций двух анализируемых признаков отмечены положительные или отрицательные направления взаимосвязи.

Специальность

медика

Использование препарата

Нет, не

используют

данный

препарат

Да,

используют

данный

препарат

Специальность 1 - +
Специальность 2 + -
Специальность 3 + -

Данный подход к анализу структуры взаимосвязи между парой качественных признаков продуктивен также и при анализе таблиц сопряжённости с большим числом градации обоих признаков. Например, нередко такие признаки могут иметь не 2-3 градации, а один или более десятков градаций. И в этом случае возникает задача редукции таких многоклеточных таблиц. Уменьшение числа градаций отдельных признаков может быть достигнуто разными алгоритмами. Однако в любом случае такая агрегация отдельных градаций приводит к увеличению значения частот в новых градациях. Что в принципе является положительным моментом для анализа таблиц сопряжённости.

Обращаем внимание читателей также на следующий аспект анализа таблиц сопряжённости. Данный анализ есть один из вариантов исследования ПАРНЫХ взаимосвязей признаков. Все анализируемые в статистике признаки делятся на 2 группы: признаки КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ (вес, рост, систолическое давление, и т.д.), и признаки КАЧЕСТВЕННЫЕ (пол, состояние пациента, исход лечения, и т.д.). Для этих 2-х групп признаков существует 3 парных комбинации (сочетания признаков). 1-я комбинация: оба признака КАЧЕСТВЕННЫЕ. В этом случае как раз используется анализ таблиц сопряжённости. 2-я комбинация: оба признака КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ. В этом случае используются различные методы корреляционного и регрессионного анализа. 3-я комбинация: один признак КАЧЕСТВЕННЫЙ, имеющий определённое количество групп (градаций), второй признак - КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ. В этом случае используются различные методы сравнения групповых характеристик количественных признаков. Однако для любой из перечисленных комбинаций полученный результат наличия или отсутствия статистически значимой взаимосвязи будет относиться лишь К ОДНОЙ ПАРЕ ПРИЗНАКОВ. Например, есть 5 признаков, часть которых является КАЧЕСТВЕННЫМИ признаками, а остальные - КОЛИЧЕСТВЕННЫМИ. В этом случае статистический анализ позволяет проверить статистические гипотезы относительно наличия (отсутствия) взаимосвязей для следующих пар признаков: 1-2, 1-3, 1-4, 1-5, 2-3, 2-4, 2-5, 3-4, 3-5, и 4-5. Число таких пар для 5 признаков равно 5*(5-1)/2=10. А в общем случае для V признаков число парных комбинаций равно V*(V-1)/2. Так для 100 признаков это будет 100*(100-1)/2=50*99=4950. Однако это будут только ПАРНЫЕ завимосвязи. В реальных же ситуациях при изучении любых объектов, будь то живые организмы, или данные по геологии, химии, гидрологии, метеорологии, и т.д., помимо ПАРНЫХ взаимосвязей существуют и иные взаимосвязи между признаками, число которых более 2. И в этом случае такие "цепочечные" взаимосвязи требуют иных, многомерных статистических методов. Причём очень часто для таких подмножеств признаков сущестуют несколько КАЧЕСТВЕННЫХ признаков, которые группируют несколько отличающихся исходов. Например, для медицины это может быть признак "Исход лечения" с двумя градациями: 1- пациент вылечен; 2- пациент умер. Либо с большим числом градаций. Ниже приведён график, отражающий факт наличия как ПАРНЫХ взаимосвязей, так и МНОЖЕСТВЕННЫХ связей

Схема парных связей между предикторами и зависимой переменной

между анализируемыми признаками. Предположим, что исходя из результатов выполненных исследований, взаимосвязь между исходом лечения и лечебными факторами желательно представить в виде зависимой переменной Z, а также двух уровней потенциальных предикторов (переменных, объясняющих результат лечения). В первом уровне имеется 4 предиктора (2 количественных – К1 и К2, и 2 дискретных – D1 и D2). Во втором уровне имеется 3 потенциальных предиктора (2 количественных – К3 и К4, и 1 дискретный – D3). Как видим, в этом случае помимо ПАРНЫХ взаимосвязей между 28 парами признаков, здесь могут быть статистически значимые взаимосвязи между 3, 4, 5, 6, 7 и 8 признаками. В такой ситуации могут быть использованы разные многомерные методы биостатистики. Однако наиболее продуктивным в этом случае является использование метода логистической регрессии. Подробное описание этого метода и его возможностей приведено в верии наших статей:

1. Логистическая регрессия. Основные понятия и возможности метода.
2. Логистическая регрессия. Анализ массивов большой размерности.
3. Логистическая регрессия. Примеры анализа реальных данных.
4. Логистическая регрессия и ROC-анализ.
5.Особенности логистической регрессии в акушерстве.
6.Особенности логистической регрессии в психиатрии, психологии и социологии.
7. Пример использования логистической регрессии для расчёта прогноза исхода оперативного лечения.
8. Логистическая регрессия  - "вершина пирамиды". А в "фундаменте" - что?
9. Как повысить качество логистической регрессии
,

и "Основные понятия ROC-анализа". Метод логистической регрессии является продолжением метода анализа таблицы сопряжённости для двух качественных признаков. Поскольку в этом случае второй качественный признак расширяется до подмножества качественных и количественных признаков.

Для более обстоятельного знакомства с многочисленными методами анализа качественных признаков, рекомендуем изучение следующих изданий:

1. Справочник по прикладной статистике. В 2-х т. Т.1: Пер. с англ./ Под ред. Э.Ллойда, У.Ледермана, Ю.Н.Тюрина. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 510 с.

2. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ. Пер. с англ. - М.: Мир, 1982. - 488 с.

3. П.Мюллер, П.Нойман, Р.Шторм. Таблицы по математической статистике / Пер. с нем. - М.: Финансы и статистика, 1982 - 278 с.

4. Фёрстер Э., Рёнц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа: Руководство для экономистов/ Пер. с нем.  -М.: Финансы и статистика, 1983. - 302 с.

5. К.Браунли. Статистическая теория и методология в науке и технике /Пер. с англ. - М.: "Наука", 1977. - 407 с.

6. Власов В.В. Эффективность диагностических  исследований. - М.: Медицина, 1988.  - 256 c.

7. Statistical Methods for Rates and Proportions (2nd Ed.) by Joseph L. Fleiss (Pub: John Wiley & Sons, New York, 1981)

8. Леонов В.П. Обработка экспериментальных данных на программируемых микрокалькуляторах (Прикладная статистика на Б3-34, МК-52, МК-56, МК-61). - Томск: Изд-во Томского университета, 1990. - 376 с.

9. Р.Флетчер, С.Флетчер, Э.Вагнер. Клиническая эпидемиология. Основы доказательной медицины. Пер. с англ. - М.: МедиаСфера, 1998. - 352 с.

10. Р. Рунион. Справочник по непараметрической статистике. М.: Финансы и статистика. Современный подход. 1982. - 198 с.

11. Флейс Дж. Статистические методы для изучения таблиц долей и пропорций. М.: Финансы и статистика, 1989.—319 с.

12. Кендалл М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. Пер. с англ. М.: Главная редакция физ.-мат. литературы. 1973, с. 899.

13. David W. Hosmer. Jr., Stanley Lemeshow. Applied logistic regression — 2nd ed. John Wiley & Sons, Inc. 2000, 397 pp.

Другие интересные издания по анализу качественных признаков вы можете найти в нашем аннотированном указателе литературы по биометрике и статистике.


   Используя приведенные ниже таблицы  наши читатели смогут получить основные результаты анализа таблиц сопряженности не производя самостоятельно все вычисления, а всего лишь подставив собственные данные и нажав кнопку "Вычислить"...



Вычисление статистики хи-квадрат (без поправки Иэйтса на непрерывность) для таблицы сопряженности 2х2.

Вычисление статистики хи-квадрат  для таблицы сопряженности 2х2 и достигнутого уровня значимости (с поправкой Иэйтса на непрерывность). Кроме того производится оценка отношения шансов, относительного риска, индекса Каппа, чувствительности, специфичности, прогностичности положительного результата, прогностичности отрицательного результата и границ 95% -ных доверительных интервалов для этих статистик связи. Введение в семиотику информационных технологий

23 примера оформления данных, их описания и описания целей исследования.

Примеры отличных диссертаций и статей по медицине и биологии, с нашими результатами статистического анализа

В.В. Половинкин.
ТОТАЛЬНАЯ МЕЗОРЕКТУМЭКТОМИЯ — ФАКТОР ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЛЕЧЕНИЯ СРЕДНЕАМПУЛЯРНОГО И НИЖНЕАМПУЛЯРНОГО РАКА ПРЯМОЙ КИШКИ.

Н.Г. Веселовская. 
КЛИНИЧЕСКОЕ И ПРОГНОСТИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ ЭПИКАРДИАЛЬНОГО ОЖИРЕНИЯ У ПАЦИЕНТОВ ВЫСОКОГО СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОГО РИСКА.

О.Я. Васильцева.
ЗАКОНОМЕРНОСТИ ВОЗНИКНОВЕНИЯ, КЛИНИЧЕСКОГО ТЕЧЕНИЯ И ИСХОДОВ ТРОМБОЭМБОЛИИ ЛЕГОЧНОЙ АРТЕРИИ ПО ДАННЫМ ГОСПИТАЛЬНОГО РЕГИСТРА ПАТОЛОГИИ.

В.А. Габышев. 
ФИТОПЛАНКТОН КРУПНЫХ РЕК ЯКУТИИ И СОПРЕДЕЛЬНЫХ ТЕРРИТОРИЙ ВОСТОЧНОЙ СИБИРИ.

М.И. Антоненко.
  ГИПЕРКОРТИЦИЗМ БЕЗ СПЕЦИФИЧЕСКИХ КЛИНИЧЕСКИХ СИМПТОМОВ: ЭПИДЕМИОЛОГИЯ, КЛИНИКА, ДИАГНОСТИКА.

Н.Г. Веселовская
"ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РИСКА РЕСТЕНОЗА КОРОНАРНЫХ АРТЕРИЙ ПОСЛЕ ИХ СТЕНТИРОВАНИЯ У ПАЦИЕНТОВ С ОЖИРЕНИЕМ"


В. Леонов. Цели, возможности, и проблемы использования биостатистики в доказательной медицине. Доклад на Конференции по доказательной медицине в Ереване «От доказательной медицины к доказательному здравоохранению» (24 - 26 сентября 2015 года).

Фоторепортаж с Конференции по доказательной медицине в Ереване.

Фоторепортаж с семинара по биометрике в Ереване, прошедшего после конференции по доказательной медицине.

Отзывы слушателей семинара по биометрике в Ереване в сентябре 2015 г.


КУНСТКАМЕРА. Обзор большой коллекции медицинских статей и диссертаций с существенными ошибками и нелепыми использованиями и описаниями методов статистики.


Логистическая регрессия в медицине и биологии. Леонов В.

В серии из 9 статей рассмотрены основы метода логистической регрессии. Приведены многочисленные уравнения логистической регрессии и ROC-кривых, полученные при анализе реальных данных.

1. Логистическая регрессия. Основные понятия и возможности метода.
2. Логистическая регрессия. Анализ массивов большой размерности.
3. Логистическая регрессия. Примеры анализа реальных данных.
4. Логистическая регрессия и ROC-анализ.
5.Особенности логистической регрессии в акушерстве.
6.Особенности логистической регрессии в психиатрии, психологии и социологии.
7. Пример использования логистической регрессии для расчёта прогноза исхода оперативного лечения.
8. Логистическая регрессия  - "вершина пирамиды". А в "фундаменте" - что?
9. Как повысить качество логистической регрессии



Статистика в кардиологии. 15 лет спустя. Журнал "Медицинские технологии. Оценка и выбор", 2014, №1, с. 17-28. Леонов В.П.

Отзывы читателей обзора "Статистика в кардиологии. 15 лет спустя". В ноябре 2013 г. был опубликован наш обзор "Статистика в кардиологии. 15 лет спустя". За прошедшие полгода более 20 читателей этого обзора прислали нам свои отзывы по нему. Далее приведены фрагменты из двух отзывов, и наши комментарии к ним...


Статистика в кардиологии. 15 лет спустя. Журнал "Медицинские технологии. Оценка и выбор", 2014, №1, с. 17-28. Леонов В.П.

Отзывы читателей обзора "Статистика в кардиологии. 15 лет спустя". В ноябре 2013 г. был опубликован наш обзор "Статистика в кардиологии. 15 лет спустя". За прошедшие полгода более 20 читателей этого обзора прислали нам свои отзывы по нему. Далее приведены фрагменты из двух отзывов, и наши комментарии к ним...

ВАК для учёных? или ВАК для… бумагомарак? «ТРОИЦКИЙ ВАРИАНТ» № 8 (127), 2013 год. За 2 года, прошедших с момента публикации этой статьи, её прочитали более 29 тысяч читателей.  "Плагиат, обнаруживаемый в диссертациях, это «пена» диссертационного бизнеса. Поскольку в производстве диссертаций «под заказ» гораздо легче просто копировать фрагменты одних диссертаций, вставляя их в очередные заказные диссертации. Производители такого «товара» фабрикуют не только диссертации, но и массу журнальных статей. Основные причины появления этого бизнеса описал профессор Е.В. Балацкий ещё в 2005 г. [1-2], изложив и сценарии его ликвидации. Одной из ключевых причин рождения этого бизнеса являются изменения в Положениях ВАК".

Диссертационные войны. Как борьба с плагиатом в диссертациях переместилась из науки в политику

Балацкий Е.В. Диссертационная ловушка

Россия по уровню технологий отстает от развитых стран на 50 лет

Диссертационные войны. Как борьба с плагиатом в диссертациях переместилась из науки в политику

ВЛАДИМИР ФИЛИППОВ. «Закрутим гайки – и пена уйдет». Интервью с председателем ВАК Владимиром Филипповым.

Дело о крови и лимфе. "Диссернет" всерьёз занялся врачами

Доказательная медицина: история, эволюция, роль в медицине

Бен Голдакр. Плохая статистика в науке.

Член Совфеда: «Финансирование науки упало до уровня Конго или Афганистана»
В проекте закона о федеральном бюджете на 2016 год на «гражданскую» науку выделено всего 0,3 процента ВВП". Великий гражданин мира Фредерик Жолио-Кюри сказал: «Та страна, которая не развивает науку, неизбежно превращается в колонию». Что ждёт и Россию...

ЮНЕСКО отмечает снижение вклада России в мировую науку. ЮНЕСКО после пятилетнего перерыва опубликовала доклад по науке до 2030 года. Статистические показатели для России ухудшились по сравнению с большинством ведущих научных стран, несмотря на то, что многие данные взяты из официальных российских источников.

 

1997 - 2017.© Василий Леонов. E-mail:

Доказательная или сомнительная? Медицинская наука Кузбасса: статистические аспекты.

Отклики читателей статьи "Доказательная или сомнительная?"

Возврат на главную страницу.

Возврат в КУНСТКАМЕРУ

Т. Кун "Структура научных революций"