Яндекс.Метрика

Логистическая регрессия в медицине

Каждый слышит то, что понимает. Гете


"Люди перестают мыслить,
когда перестают читать
". Д. Дидро

Статистика посещаемости БИОМЕТРИКИ Яндекс
цитирования
Индекс цитирования

Наш адрес:

Выбрав любое изображение, кликните по нему мышкой, и Вы узнаете о статистике ...


Редактор БИОМЕТРИКИ
В. Леонов

  • 385
data-counter data-url="http://www.biometrica.tomsk.ru/">
Яндекс
цитирования
Яндекс цитирования
 

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...


Введение
Наши возможности. О возможностях статистического анализа
Леонов В.П. Ошибки статистического анализа биомедицинских данных. Международный журнал  медицинской практики, 2007, вып. 2, стр.19-35
Список научных и учебных изданий по биометрике и статистике
Материалы по науковедению
История биометрики
Статистическое рецензирование статей и диссертаций

Долгое прощание с лысенковщиной...
Семинар по биометрике в Красноярске



Если Вы сторонник использования
статистики, разместите на своём сайте
HTML-код нашего баннера:

BIOMETRICA - журнал для сторонников доказательной биологии и медицины
25 наиболее популярных ссылок, посещаемых нашими читателями
http://www.biometrica.tomsk.ru/comp_aver.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/erevan_8.html
http://www.biometrica.tomsk.ru/student.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/UNESCO%202010.pdf
http://www.biometrica.tomsk.ru/zakaz.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/zakaz_28.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/STAT_CARDIO_2014.pdf
http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_9.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/stat_cardio7.htm

http://www.biometrica.tomsk.ru/potencial.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/percent_00.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/lis.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/kamchat.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/biometrica_15.htm
http://www.biometrica.tomsk.ru/zakaz_15.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

БИОМЕТРИКА + Музыка. В. Леонов.

Музыка... Вот что сказал о ней великий Иоганн Себастьян Бах: "Цель музыки - трогать сердца". В детстве автор этих строк получил музыкальное образование. Любимыми инструментами были мандолина и гитара. Любимыми композиторами - Вивальди, Бах, Альбиони, Боккерини, Беллини, Корелли, Скарлатти. В 80-е годы прошлого столетия в Томск часто приезжал с концертами маэстро Владимир Спиваков. Эти концерты организовывал Егор Лигачёв, бывший в ту пору первым секретарём Томского обкома КПСС. На свой первый концерт в Томск Владимир Спиваков приехал один. Великолепно играл на скрипке! Концертный зал был переполнен слушателями, которые были в восторге от его концерта. Именно тогда мне удалось впервые встретиться с ним, и взять у него автографы на его грампластинки. В дальнейшем посещал все его концерты. В 1979 г. В. Спиваков организовал камерный оркестр "Виртуозы Москвы". Однажды в 90-е годы Владимир Спиваков должен был приехать в Томск с "Виртуозами Москвы", и в течение трёх дней дать 3 концерта. Однако из-за проблем с топливом в те времена, их самолёт посадили в Омске, где они пробыли 2 дня. И когда прилетели в Томск, то в один день провели все 3 концерта, которые я прослушал. И вновь взял автографы на новые грампластинки, и сделал много фотографий В. Спивакова.


Музыка...  Она помогает всегда. Вот почему я рассылаю почти всем своим корреспондентам файлы с хорошей музыкой. Любите музыку, слушайте её чаще. И она поможет лучше понимать бистатистику и результаты статистического анализа...

13 февраля 2014 г. Владимир Спиваков и "Виртуозы Москвы" дали концерт в Краснодаре. Я посетил этот прекрасный концерт, и вновь встретился с Владимиром Теодоровичем. Подарил ему его грампластики, фотографии, и свою книгу.

Логистическая регрессия в медицине и биологии

В. Леонов

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 уравнений логистической регрессии.


В данной серии статей, на уровне доступном для начинающих, рассмотрены основы логистической регрессии. На многочисленных примерах анализа реальных массивов данных поясняется специфика использования данного метода. Объяснено, что методу присуща множественность решений, что позволяет выбирать для использования в реальной врачебной практике наиболее удобные и надёжные тактики лечения. Рассмотрено использование метода к массивам данных, содержащим несколько сотен признаков. Показано, что корректное создание таких массивов и их анализ возможны лишь при участии биостатистиков на самых первых этапах таких исследований. Рассмотрена связь логистической регрессии и ROC-анализа. Приведены многочисленные уравнения логистической регрессии и ROC-кривые, полученные при анализе реальных данных. Объяснена целесообразность использования вместе с методом логистической регрессии набора методов анализа парных взаимосвязей между различными признаками, а также использование более сложных методов многомерной статистики

 

 

Особенности логистической регрессия
в психиатрии, психологии и социологии.

Невежеству удаётся внушить
доверие чаще, чем знанию.
______________________
Ч. Дарвин

Нужно измерять всё измеримое,
и делать измеримым то, что
пока ещё не поддаётся измерению.
___________________________
Галилео Галилей

 

    

Сложность использования метода логистической регрессии, как и многих других статистических методов, в психиатрии и психологии во многом определяется спецификой анализируемых данных. В медицине и биологии в большинстве случаев используются количественные и качественные признаки, которые по своему содержанию таковыми и являются. Многие из количественных признаков имеют эталоны для используемых шкал. Например, есть эталоны массы, длины и т.д. Значения других количественных признаков получаются путём вычислений, с использованием величин, измеряемых в шкалах обладающих эталонами. Однако во всех случаях для таких величин, измеряемых в абсолютных шкалах, в шкалах отношений или в интервальных шкалах, допустимы не только отношения "Равно - Не равно" и "Больше - Меньше", но также и операции сложения, вычитания, умножения и деления. Соответственно для таких величин допустимо вычисление таких описательных статистик, как среднее арифметическое, ошибка среднего, дисперсия, стандартное отклонение и т.п. Наличие МЕРЫ, ЭТАЛОНА для таких ИЗМЕРЯЕМЫХ величин весьма принципиально. Поскольку в этом случае выполняется условие ЭКВИДИСТАНТНОСТИ. Т.е. условие равноудалённости между соседними значениями этих величин. Например, разница между весом в 75 кг и весом в 76 кг составляет 1 кг. И точно такая же разница между весами 10 и 11 кг, 110 и 111 кг и т.д. При этом несущественно, измеряются ли эти веса у живых объектов, или же у металлических деталей, разными моделями весов имеющих однаковую точность и т.д. Разность будет одна и та же: 1 кг. Эквидистантность поддерживается также и периодической поверкой точности измерительных приборов и их калибровкой. Все эти процедуры обеспечиваются наличием МЕРЫ, ЭТАЛОНА.

 

Основоположником применения статистики в психологии, создателем психометрии, считается основатель биометрики Френсис Гальтон. В 1890 г. один из основателей психологической науки и психометрических шкал, Кеттел Джеймс Маккин написал книгу "Mental Test and Measurements". В послесловии к этой книге основоположник науки БИОМЕТРИИ Френсис Гальтон написал следующее: "Психология не может стать прочной и точной, как физические науки, если не будет основываться на эксперименте и измерении".

Дж. М. Кеттел стал первым профессором психологии, первым доктором наук по психологии, защитившим диссертацию "Психометрическое исследование". Именно Дж. М. Кеттел сделал большой вклад в развитие психологического тестирования, экспериментальной психологии, приблизив тем самым психологию к таким естественным наукам, как математика, физика, химия и т.д. Далее работы по психометрии были продолжены Чарльзом Спирменом, и основателем и первым президентом Психометрического общества Луисом Тёрнстоуном. Большой вклад в развитие психометрии внесли также такие учёные, как Карл Пирсон, Генри Кайзер, Джордж Раш, Джонсон О' Коннор, Фредерик Лорд, Ледьярд Тюкер, Артур Дженсен. Эти же самые усилия в социологии вызвали к жизни такую науку, как социометрия. "Определение измерения в социальных науках имеет долгую историю. В настоящее время широкое определение, предложенное Стэнли Смит Стивенсом (1946), гласит, что измерение «приписывание чисел объектам или событиям по некоторому правилу». Это определение было представлено в работе, в которой Стивенс предложил четыре уровня измерения. Хотя это определение имеет широкое распространение, оно отличается от более классического определения измерения, принятого в физике, которое гласит, что измерение — это численная оценка и выражение одной величины по отношению к другой (Мишель, 1997)".

Что же объединяет между собой психиатрию, психологию и социологию в части специфики применения логистической регрессии? Объединяет общность свойств используемых в этих науках оценочных шкал. Большинство из этих шкал являются категориальными, ранговыми шкалами. Т.е. такими шкалами, в которых числовое представление характеристик объектов производится не на основе использования неких ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ЭТАЛОНОВ, или ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ПРИБОРОВ,  а путём субъективных ОЦЕНОК интенсивности этих свойств. "Измерительные процедуры для психических явлений не лучше известны, чем то, что ими измеряется. Как откровенно заметил У. Торгерсон, большинство измерений в бихевиоральных науках основаны на соглашениях и интуициях экспериментаторов".

В предыдущем разделе "Особенности логистической регрессии в акушерстве" мы упоминали шкалу Апгар, которая является типичным примером ранговой шкалы. "Шкала предполагает суммарный анализ пяти критериев, каждый из которых оценивается целочисленно в баллах от нуля до двух. Результат оценки может быть в диапазоне от 0 до 10.

  0 баллов 1 балл 2 балла
Окраска кожного покрова Генерализованная бледность или генерализованный цианоз Розовая окраска тела и синюшная окраска конечностей (акроцианоз) Розовая окраска всего тела и конечностей
Частота сердечных сокращений отсутствует <100 >100
Рефлекторная возбудимость Не реагирует Реакция слабо выражена (гримаса, движение) Реакция в виде движения, кашля, чиханья, громкого крика
Мышечный тонус Отсутствует,
конечности свисают
Снижен, некоторое сгибание конечностей Выражены активные
движения
Дыхание отсутствует Нерегулярное, крик слабый (гиповентиляция) Нормальное, крик громкий

Данное тестирование проводится обычно на первой—пятой минуте после рождения, и может быть повторено позднее, если результаты оказались низкими. Баллы менее 3 означают критическое состояние новорождённого, более 7 считается хорошим состоянием (норма). Шкала Апгар изначально была разработана для медперсонала с целью определить, каким детям требуется более тщательное наблюдение. Ребенок, получивший 5 баллов, нуждается в более пристальном наблюдении, чем ребенок, получивший от 7 до 10 баллов. Ребенок, получивший по шкале 5 — 6 баллов спустя минуту после рождения, но через пять минут повысивший свой показатель до 7 — 10, переходит в категорию детей, о которых можно не беспокоиться. Ребенок, начавший жизнь с пятью баллами по шкале Апгар и оставшийся при тех же 5 баллах через 5 минут после рождения, нуждается в более тщательном наблюдении" (Шкала Апгар). На этом примере наглядно видно, что разность в 1 балл между 3 и 2 баллами не идентична разности между 9 и 8 баллами.Т.е. здесь в принципе не может идти речи о наличии ЭКВИДИСТАНТНОСТИ в данной шкале. В ней допустимы лишь операции сравнения "Равно - Не равно" и "Больше - Меньше". Но не допустимы такие операции, как сложение, деление и т.д. Соответственно не допустимо в таких шкалах и использование понятия "Средний балл".

Весьма подробно и обстоятельно эта проблема рассмотрена в книге А.И. Орлова "Прикладная статистика", М.: Изд-во "Экзамен", 2004. - 656 с. "В настоящее время распространены экспертные, маркетинговые, квалиметрические, социологические и иные опросы, в которых опрашиваемых просят выставить баллы объектам, изделиям, технологическим процессам, предприятиям, проектам, заявкам на выполнение научно-исследовательских работ, идеям, проблемам, программам, политикам и т.п. Затем рассчитывают средние баллы и рассматривают их как интегральные (т.е. обобщенные, итоговые) оценки, выставленные коллективом опрошенных экспертов. Какими формулами пользоваться для вычисления средних величин? Ведь существует очень много разных видов средних величин. По традиции обычно применяют среднее арифметическое. Однако специалисты по теории измерений уже около 30 лет знают, что такой способ некорректен, поскольку баллы обычно измерены в порядковой шкале (см. главу 2.1.3). Обоснованным является использование медиан в качестве средних баллов". Если же познакомиться с различными книгами, посвящёнными использованию методов статистики в психологии, психиатрии и социологии, то во многих из них мы найдём полнейшее игнорирование этого ограничение. Что говорит о том, что авторы подобных книг либо не владеют основными понятиями теории измерений и теории шкал, либо просто безответственно относятся к создаваемому ими продукту. Соответственноо вслед за ними психиатры, психологи и социологи в своих исследованиях широко используют такие величины, как средние баллы, стандартные отклонения, ошибки средних и т.д. Для того чтобы убедиться в этом, достаточно просмотреть диссертации или несколько номеров ведущих отечественных журналов по психиатрии, психологии и социологии, в которых найдём массу таблиц с заголовками вида M ± Sd, и далее со значениями средних баллов и их стандартных отклонений вида 5,79 ± 1,59 и т.д.

Отсутствие эквидистантности разнообразных шкал, используемых в психиатрии, психологии и социологии, априорно обусловлено самой структурой этих шкал. В качестве примера рассмотрим шкалу депрессивности Бека (Beck Depression Inventory — BDI), шкалу Гамильтона для оценки депрессии (HDRS), шкалу самооценки Спилбергера, личностную шкалу проявлений тревоги Тэйлора. Все эти шкалы, и другие подобные шкалы, в своих опросниках содержат, как правило, несколько десятков утверждений, на которые пациент должен дать те или иные ответы. При этом отметим, что количество альтернативных ответов на эти утверждения могут быть разные. Например, в опросникеТэйлора, состоящем из 50 утверждений, предлагается лишь 2 альтернативных ответа: "Да" или "Нет". Конкретные положительные или отрицательные ответы оцениваются в 1 балл. Однако все эти эти ответы по своему содержанию могут иметь различную ценность, важность для диагностики того или иного состояния. Например, одинаковый ли вклад в диагностику состояния пациента вносит ответ "Нет" на утверждение "У меня редко бывают запоры", или ответ "Нет" на утверждение  "У меня редко бывают головные боли"? Если же обратиться к шкале самооценки Спилбергера, то в этом случае на 40 утверждений пациенту необходимо выбрать 1 из 4 вариантов ответа. Аналогично в шкале депрессии Бека на 21 утверждение пациенту наобходимо выбрать 1 ответ из 4-6 альтернативных вариантов. При этом немаловажную роль в объективности реакции пациента является фактор комплаентности. Немалую роль при этом играет и тот факт, что разные пациенты могут по разному воспринимать смысл и содержание самого вопроса.

Известная типология шкал, предложенная американским психологом-психофизиком Стэнли Стивенсом - шкала отношений, интервальная, порядковая и номинальная шкалы, основана на допустимых к применению в этих шкалах операциях и преобразованиях. Не случайно теория шкал, подробно описанная в книге И. Пфанцагля "Теория измерений" (М.: Изд-во "Мир", 1976 г.248 с.) практически вся построена на анализе допустимых операций и адекватных отношений для всех описываемых шкал. А глава 6 в этой книге даже называется "Теория шкал интервалов, основанных на операциях".  Мы настоятельно рекомендуем тем нашим читателям, которые занимаются исследованиями в области психиатрии и психологии внимательно прочитать и изучить эту книгу. При этом обращаем внимание читателей на главу 2 "Адекватность", и, в частности, на разделы 2.4. "Адекватная статистика" и 2.5. "Примеры адекватных и неадекватных статистик". Ниже приводим фрагмент текста данного раздела со стр. 43:

Т.е. порядковых шкалах нельзя выполнять операции сложения, вычитания, умножения и деления. Эти же проблемы подробно обсуждаются в книгах "Психологические измерения" (пер. с англ. под редакцией Л.Д. Мешалкина. Изд-во "Мир", 1967. - 196 с.), " Теоретическая метрология. Часть 1. Общая теория измерений". (автор Шишкин И. Ф. СПб.: Питер, 2010. - 192 с.),"Измерение в социологии" (автор Толстова Ю.Н., М.: Инфра-М, 1998.), "Методы измерения в социологии" (авторы Осипов Г. В., Андреев Э. П. М. : Наука, 1977.), "Математика, измерение, психофизика" (автор Стивенс С.С. // Экспериментальная психология, т.1, М.: ИЛ, 1960).

Сложность использования логистической регрессии применительно к массивам данных, содержащих ответы пациентов на подобные вопросы, заключается также и в ином. Поскольку одной из целей психиатрических исследований, как правило, является оценка эффективности той или иной технологии лечения пациентов, то возникает необходимость использования этих опросников в различные периоды наблюдения. В частности, до начала лечения, и в определённые моменты по завершении лечения. Очевидно, что в этом случае в зависимости от времени опроса один и тот же пациент может не только по разному ответить на один и тот же вопрос, что вполне естественно, но также и по разному понять его. И это тоже одна из причин невозможности обеспечения условия эквидистантности, необходимого для вычисления значения среднего балла.

Уже сам факт сложности используемых шкал говорит о том, что для получения надёжных и обоснованных выводов, которые возможно получить с помощью статистического анализа собираемых массивов данных, априорно требуется использование адекватных, и столь же сложных методов статистики. Применительно к балльным шкалам в психиатрии, психологии и социологии, помимо метода логистической регрессии, можно указать несколько других, не менее сложных методов. Например, проведя бинаризацию всех ответов на вопросы, далее использовать методы оцифровки этих ответов, получив таким образом набор вариантов уравнений регрессии. Не менее привлекательно для анализа подобных наборов данных использование метода корреспондентского анализа.

Если же возвратиться к возможности применения метода логистической регрессии для оценки эффективности лечения пациентов, имея начальные, до проведения лечения, и повторные, после проведения лечения, наборы балльных данных, то, по нашему мнению, для этой цели целесообразно использовать следующий подход. Выше в приведённом фрагменте раздела 2.5. "Примеры адекватных и неадекватных статистик" книги И. Пфанцагля "Теория измерений" указывалась одна из адекватных статистик для такого рода данных. Покажем, как используя эту статистику, можно далее вполне корректно применить метод логистической регрессии. Приведённые ниже результаты получены с использованием данных, любезно предоставленных психиатром А.Ф. из Германии. Общий объём наблюдений составил около 1000. Ниже на графике представлены гистограммы для 4-х периодов наблюдения за пациентами. Гистограммы строились для одного из наиболее важных балльных признаков. По изменению этого признака психиатр оценивает эффективность проведённого лечения, а также устойчивость результата лечения.

 

Несложно заметить, что асимметричность распределения различна для 4-х периодов наблюдения. Т.е. имеет место дрейф медианы распределения. Оценивая медианы признака PR для всех 4-х периодов, можно ввести 3 новых группирующих признака в исходный массив наблюдений. Т.е. в массив данных, сформированный ДО ЛЕЧЕНИЯ. Каждый из этих признаков имеет бинарную природу, указывая на расположение исходного значения признака PR левее или правее медианы одного из 3-х последующих периодов. Таким образом можно проследить динамику изменения вида распределения конкретного признака. Учитывая тот факт, что в реальной врачебной практике эффективность проводимого лечения оценивается не по одному тесту, а по набору из 5-10 тестов, получаем набор новых группирующих признаков порядка 15-30.

А если учесть, что при оценке уравнения логистической регрессии для каждой из таких зависимых переменных оценивается минимум 3-5 уравнений, получаем набор из 45-150 уравнений. При этом для интерпретации полученных уравнений необходимы также результаты анализа парных связей новых 15-30 группирующих признаков с результатами тестирования во всех 4-х периодах наблюдения. Принимая число используемых в исследовании признаков порядка 50, в итоге получаем, что необходимо провести анализ ещё  порядка 750-1500 парных связей. Эти оценки показывают, что глубокий и корректный анализ данных столь сложной природы, требует достаточно большой объём вычислений. Результатом же такого подхода является отбор наиболее чувствительных к лечению характеристик пациентов, а также получение технологии надёжного прогноза результата лечения. 

Ниже приводим одно из уравнений логистической регрессии, полученное с использованием описанной выше схемы. В качестве зависимой переменной была использована группирующая переменная с 2 градациями, отражающими положение результата тестирования пациента по одному из конкретных балльных признаков до начала лечения, относительно медианы этого же признака сразу после окончания лечения.

Видно, что в уравнение логистической регрессии алгоритмом было отобрано 12 предикторов. При этом показатель конкордации составил 94,3%, что свидетельствует о высокой надёжности полученного уравнения. Анализ коэффициентов уравнения позволяет проранжировать предикторы по степени их влияния на результативность лечения. Такое ранжирование позволяет выбрать приоритеты лечебных процедур для конкретных пациентов. Кроме того, используя данный тип уравнения несложно с помощью пакета EXCEL получить оценки вероятности смещения результатов балльного теста для конкретного пациента после окончания периода лечения. Ниже приведён график с ROC-кривой для данного уравнения. Величина показателя AUC составила 0,9419.

Итак, если целью исследователя использующего системы балльных шкал является получение корректной и надёжной информации об изучаемом явлении и объектах, то в этом случае следует учитывать весь комплекс сложностей, обусловленных природой этих шкал. Использование же набора шаблонных методов, применяемых к количественным данным, приведёт к неверным выводам, и будет тем самым характеризовать профессиональный уровень исследователя. Основная же опасность в этих случаях будет подстерегать тех, к кому далее будут использованы эти некорректные выводы.


Далее: 7. Пример использования логистической регрессии для расчёта прогноза исхода оперативного лечения.

 

 

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

Сравниваем средние, а также и ... В. Леонов Исследователям в медицине и биологии весьма большую пользу приносит сравнение не только групповых средних, но также и иных параметров. Показано, что не нормальное распределение количественного признака, означает наличие взаимосвязей данного признака с другими признаками.


Проценты - статистический анализ? Или проценты - арифметический анализ? В. Леонов.


23 примера оформления данных, их описания и описания целей исследования


В ноябре 2013 года сайту БИОМЕТРИКА исполнилось 16 лет. А что было раньше? И что теперь?


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.

Г.А. Попова СРАВНИТЕЛЬНОЕ ИЗУЧЕНИЕ ПОДВИДОВ LINUM USITATISSIMUM L . В УСЛОВИЯХ ЗАПАДНОЙ СИБИРИ.

А.Г. Сыркина Ретроспективный анализ эффективности и безопасности тромболитической терапии острого инфаркта миокарда у больных пожилого и старческого возраста

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 семинара по биометрике в Ереване, прошедшего после конференции по доказательной медицине (24 - 26 сентября 2015 года).

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


Новые полезные книги...

(Заказать книгу можно через издательство)

Ланг Т., Сесик М. Как описывать статистику в медицине. Руководство для авторов, редакторов и рецензентов. Пер. с англ. В.П. Леонова. 2016 - 480 с.

Петри А., Сэбин К. Наглядная медицинская статистика. Учебное пособие. 3-е издание. Пер. с англ. В.П. Леонова. 2015. - 216 с.

Банержи А. Медицинская статистика понятным языком: вводный курс. Издательство "Практическая медицина", 2014. - 287 с. Пер. с англ. В.П. Леонова.

Т. Гринхальх. Основы доказательной медицины. Издательство "ГЭОТАР-Медиа", 2015. - 336 с. 4-е издание переработанное и дополненное. Пер. с англ. Под ред. И.Н. Денисова, К.И. Сайткулова, В.П. Леонова.


В новый век - с доказательной биомедициной
Газета ПОИСК, № 20 (522) 21 мая 1999 г.


Долгое прощание
с
лысенковщиной 

История науки не ограничивается перечислением успешных исследований. Она должна сказать нам о безуспешных исследованиях и объяснить, почему некоторые из самых способных людей не могли найти ключа знания, и как репутация других дала лишь большую опору ошибкам, в которые они впали.

Дж. Максвелл 

Функциональный кризис отечественной науки, переживаемый в последнее десятилетие, вынуждает беспристрастно анализировать основные причины этого явления [1-2, 45-47]. Последние результаты библиометрического анализа говорят о том, что вклад России в мировую науку по основным направлениям составляет уже порядка 5-8% [1-2]. По данным того же источника вклад США составляет 32-41%. 

Коммунистическая идеология, уродовавшая многие направления отечественной науки на потребу вождей, породила и такое явление, как лысенковщина. Для большинства читателей фамилия Лысенко ассоциируется с августовской сессией ВАСХНИЛ 1948 г. и разгромом генетики. Однако лысенковщину нельзя сводить только к запрету на генетику. Достигнув своего апогея в середине текущего века, и став воистину периодом средневековья в отечественной биологии и медицине, лысенковщина изуродовала и методологию этих наук, изгнав из них в частности математику, и в первую очередь статистику. Последствия этого уродства и по сей день не позволяют биологии и медицине приблизиться к статусу точных наук. В статье описаны основные этапы этого явления и особенности методологии применения статистики в биологии и медицине, полученные автором при анализе нескольких сот диссертаций и монографий а также более 1500 статей в области экспериментальной биомедицины. 


 


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"