тематический указатель
Указатель постов, видео и официальных документов по критическому анализу публикаций и биостатистике — со ссылками на первоисточники.
Тематический навигатор по материалам тематических каналов (ННАДМ, Medstatistic, EBM_base, Lobastov's Library), дополненный ссылками на первоисточники методических и согласительных документов. Каждая тема снабжена несколькими источниками там, где они есть в разных каналах — все ссылки активны.
Разделы сгруппированы в таблицы «Тема → Источник → Комментарий», как в исходном документе. Перед каждым комментарием стоит метка уровня: БАЗА — вводный материал, с него стоит начинать; СРЕДНИЙ — практическое применение и типичные примеры; УГЛУБЛЁННО — нюансы и специализированный контент.
Мануал находится в процессе наполнения: объём материалов по разным темам пока неравномерен; по мере поступления новых материалов пробелы будут закрываться.
Уровни доказательств, «пирамида» и её ограничения.
Таблица уровней доказательности Оксфордского центра ДМ (CEBM).
Критика идеи, что иерархия доказательств — единственный критерий истинности результатов.
Система оценки качества доказательств и силы рекомендаций.
Официальный сайт системы GRADE для оценки качества доказательств.
Экспериментальные и наблюдательные дизайны, их назначение.
Постер формата А2 по наблюдательным дизайнам — можно распечатать или использовать онлайн.
Какие виды медицинских исследований бывают — базовый обзор классификации.
Дизайны без вмешательства и их особенности.
Международный стандарт отчётности для обсервационных (наблюдательных) исследований.
Плюсы и минусы ретроспективных исследований коротко.
Сильные и слабые стороны проспективных наблюдательных исследований.
Виды наблюдательных исследований с акцентом на когортные, с примерами.
Наглядный пример разницы между когортным исследованием и случай-контроль.
Насколько надёжны данные реальной клинической практики (RWE/RWD).
Основные методы статистического анализа, применяемые в когортных исследованиях.
Дизайн между РКИ и наблюдательным исследованием: контроль есть, рандомизации нет.
Что делать, когда РКИ провести нельзя: разбор квазиэкспериментального дизайна.
Отличия от классических РКИ.
Чем прагматические исследования отличаются от классических двойных слепых РКИ.
Контроль, рандомизация, ослепление; открытые (open-label) дизайны.
Обновлённый стандарт CONSORT 2025 для отчётности о рандомизированных исследованиях.
Разбор термина A/B-тест — по сути то же рандомизированное исследование.
Базовое введение в принципы рандомизированного контролируемого исследования.
Слепой метод в исследованиях: что это такое и для чего применяется?
Открытые (open-label) исследования — без ослепления, PROBE, open-label extension, open-label placebo (OLP).
Одинарное / простое (single/simple-blind) слепое исследование.
Двойное слепое (double-blind) исследование.
Тройное слепое (triple-blind) исследование.
Четверное слепое (quadruple-blind) исследование.
Бывают ли пятерные слепые (quintuple-blind) исследования?
Обсуждение ослепления в чате EBM_base (текст поста недоступен в выгрузке).
Сложности рандомизации и ослепления РКИ в хирургии и флебологии.
Недостатки РКИ: выбор ITT/PP, систематические ошибки, поправки на множественные сравнения.
Тонкости и подводные камни анализа подгрупп в рандомизированных исследованиях.
Особенности проведения РКИ в сосудистой хирургии: дизайн и выбор совокупности.
Знаковые РКИ, изменившие клиническую практику в сосудистой хирургии.
Особенности статанализа в исследованиях non-inferiority и superiority.
Различия дизайнов superiority/equivalence/non-inferiority и подходов PP vs ITT.
Как оценивать марджин non-inferiority: пример с частотой смертности в РКИ.
Оригинальный препарат vs дженерик, дизайны исследований БЭ (AUC, Cmax, Tmax), ФК-кривая, биовейвер.
Какие параметры (AUC, Cmax, Tmax) оценивают в исследовании биоэквивалентности.
Короткий ответ: по каким двум показателям оценивается биоэквивалентность дженерика.
Разница между понятиями «дженерик» и «оригинальный препарат» по ФЗ-61.
Юридическое определение оригинального лекарственного препарата.
Старт серии постов о процедуре регистрации воспроизведённых препаратов.
Кратко о разнице между оригинальным и неоригинальным лекарственным препаратом.
Официальные определения из решения ЕЭК №78 о регистрации лекарств.
Продолжение терминологии: определения из решения ЕЭК №85.
Промежуточный итог серии: систематизация знаний о регистрации дженериков.
Продолжение серии (пост новее нашей выгрузки — уточните содержание у автора).
Стандартный и альтернативные дизайны исследований биоэквивалентности (кроссовер и др.).
Зачем нужен репликативный дизайн для препаратов с высокой вариабельностью.
Как строится фармакокинетическая кривая «концентрация — время» в исследованиях БЭ.
ФК-кривая как карта ADME: всасывание, распределение, метаболизм, выведение препарата.
Биовейвер: когда можно зарегистрировать дженерик без исследования БЭ in vivo.
Этапы, протокол, отличие от нарративного обзора.
Сводный пост-навигатор по вопросам проведения систематических обзоров и метаанализов.
Чем привлекательны систематические обзоры для врачей и исследователей?
Презентация: методология систематического обзора шаг за шагом.
Как критически оценивать качество и выводы систематических обзоров.
Что дали систематические обзоры и метаанализы в кардиологии, ограничения.
Стратегия поиска и блок-схема отбора исследований.
Как построить диаграмму PRISMA и провести корректный литературный поиск.
Сводный пост-навигатор по вопросам проведения систематических обзоров и метаанализов.
Официальный сайт руководства PRISMA 2020 для систематических обзоров.
Как искать по корню слова в PubMed — короткий приём.
Логические операторы AND/OR/NOT для оптимизации поиска в PubMed.
Обзор ресурсов для поиска научной и нормативно-правовой информации.
Краткий обзор программ, которые помогают писать обзор литературы.
Шаги, ограничивающие риск систематической ошибки при подготовке обзора.
Практические приёмы эффективного поиска научной литературы в PubMed.
Обзор популярного библиографического менеджера.
Сервисы на основе искусственного интеллекта для работы с научной литературой.
Новые сервисы поиска публикаций через «сеть цитирования».
Модели объединения, оценка гетерогенности.
Презентация: метаанализ в хирургической практике, возможности и ограничения.
Метаанализ в хирургии: практический разбор на клинических примерах.
Презентация: статистические аспекты метаанализа, переход от частного к общему.
Статистические аспекты проведения метаанализа: от частного к общему.
Одновыборочный метаанализ — один из самых доступных вариантов.
Ошибка в статистике попарных сравнений внутри метаанализа: разбор случая.
Некорректное использование хи-квадрат теста для сравнения подгрупп в метаанализе.
Когда применение омнибусного хи-квадрат теста в метаанализе оправдано.
Качество включённых работ и воронкообразный график.
Оценка качества исследований и публикационного смещения при подготовке обзора.
Зачем нужен воронкообразный график для оценки публикационного смещения.
Три презентации экспертов с симпозиума ННАДМ по СО и МА.
Ошибки отбора, информации, измерения.
Переход к теме публикационного смещения — введение перед новым блоком.
Систематическая ошибка — базовое понятие: любой фактор, искажающий выводы исследования.
Завершение темы публикационного смещения через призму когнитивных искажений.
Обсуждение видов систематических ошибок в чате канала EBM_base.
Продолжение обсуждения систематических ошибок в чате EBM_base.
Эффект Хоторна — изменение поведения участников из-за факта наблюдения за ними.
Природа конфаундинга и способы контроля.
«Моя остановочка»: конфаундинг искажает оценку влияния вмешательства на исход.
Мороженое и нападения акул — классический пример ложной корреляции.
Забыли сделать поправку на конфаундеры — результаты стали незначимыми.
Как конфаундинг превращает положительные исследования в отрицательные и наоборот.
Confounding bias: разбор на примере — детективный подход к скрытым переменным.
В чате обсудили термин, смежный с репрезентативностью выборки — конфаундинг.
Рекомендация материала о причинно-следственном выводе и выборе переменных модели.
Стандартизированная оценка риска смещения.
Сводный пост-навигатор по вопросам проведения систематических обзоров и метаанализов.
Cochrane Handbook — полное руководство по систематическим обзорам.
Сводный пост об инструментах оценки риска смещения перед симпозиумом по СО и МА.
Оценка качества нерандомизированных исследований: шкала Newcastle-Ottawa и аналоги.
Официальный инструмент Cochrane RoB 2 для оценки риска смещения РКИ.
Эвристики и систематические ошибки мышления.
Презентация «Когнитивные искажения в принятии врачебных решений» — почему это важно.
Эвристики — автоматические приёмы мышления, которые иногда приводят к ошибкам.
Почему критическое мышление важно в работе врача — разбор искажений.
Обсуждение когнитивных искажений в чате канала EBM_base.
Продолжение обсуждения когнитивных искажений в чате EBM_base.
Продолжение обсуждения когнитивных искажений в чате EBM_base.
Продолжение обсуждения когнитивных искажений в чате EBM_base.
Продолжение обсуждения когнитивных искажений в чате EBM_base.
Продолжение обсуждения когнитивных искажений в чате EBM_base.
Продолжение обсуждения когнитивных искажений в чате EBM_base.
Продолжение обсуждения когнитивных искажений в чате EBM_base.
Пример неправильной классификации осложнений из-за разных критериев в группах.
Единая точка входа ко всем reporting guidelines по всем типам исследований.
EQUATOR Network — единая точка входа во все reporting guidelines.
30 пунктов; заменяет CONSORT 2010.
Обновлённый стандарт CONSORT 2025 для отчётности о рандомизированных исследованиях.
Комментарий практикующего врача к обновлению рекомендаций CONSORT 2025.
27 пунктов; заменяет PRISMA 2009.
Официальный сайт руководства PRISMA 2020 для систематических обзоров.
Стандарт отчётности обсервационных работ.
Международный стандарт отчётности для обсервационных (наблюдательных) исследований.
Отчётность исследований диагностической точности.
Стандарт STARD для отчётности в исследованиях диагностической точности.
Содержание протокола клинического исследования.
Официальный сайт стандарта SPIRIT для протоколов клинических исследований.
Этические принципы исследований с участием человека; действующая редакция — октябрь 2024.
Полный текст Хельсинкской декларации ВМА — этика исследований на людях.
Международный стандарт планирования и проведения КИ.
Руководства ICH по эффективности, включая GCP (ICH E6).
Этика и прозрачность публикации спонсируемых исследований.
Официальный текст стандарта Good Publication Practice (GPP) 2022.
Как написать и опубликовать статью в ведущем англоязычном журнале.
Личный опыт публикационной активности с акцентом на англоязычные журналы.
Публикация результатов исследования глазами автора научной статьи.
Практические приёмы описания дизайна, выборки и методов анализа в статье.
Ошибки при указании статистических программ (с примерами из статей).
Ошибки при описании статистических методов (с примерами из статей).
Несколько способов разнообразить описание результатов статобработки.
«Правило стульев» — про оформление заголовков в тексте.
Авторство, конфликт интересов, дублирующие публикации.
Официальные рекомендации ICMJE по подготовке рукописей и авторству.
Порядок действий при нарушениях публикационной этики.
Руководства COPE по этике публикаций научных исследований.
Публикация результатов исследования глазами редактора научного журнала.
Природа смещения и методы его выявления.
Переход к теме публикационного смещения — введение перед новым блоком.
Старт серии постов о проблеме публикационного смещения в науке.
Почему непубликация отрицательных результатов — тоже проблема науки.
Тенденция публиковать только положительные результаты — суть publication bias.
Итоговый пост большого блока о публикационном смещении — хорошая точка входа в тему.
Зачем нужен воронкообразный график для оценки публикационного смещения.
Публикация отрицательных результатов и мифы о её влиянии на цитируемость.
Этические и экономические аспекты публикационного смещения.
Публикационное смещение через призму когнитивных ошибок исследователей.
Продолжение разбора когнитивных ошибок, связанных с публикационным смещением.
Консервативный подход к оценке нового метода лечения через призму publication bias.
От publication bias к citation bias — проблема авторов и журналов.
Публикационное смещение в контексте подготовки систематических обзоров и метаанализов.
Итог блока примеров о непрозрачности процесса публикации исследований.
Обзор международных документов, направленных на снижение публикационного смещения.
Заключительные посты о документах международных сообществ против publication bias.
Good Publication Practice (GPP) как документ для снижения публикационного смещения.
Природа смещения и методы его выявления.
Серия примеров (Bruckner & Ellis), где непрозрачность публикаций вредит пациентам — пример 1.
Серия примеров Bruckner & Ellis о вреде непрозрачности публикаций — пример 2.
Серия примеров Bruckner & Ellis о вреде непрозрачности публикаций — пример 3.
Серия примеров Bruckner & Ellis о вреде непрозрачности публикаций — пример 4.
Серия примеров Bruckner & Ellis о вреде непрозрачности публикаций — пример 5.
Сомнительные исследовательские практики.
Старт серии постов о проблеме публикационного смещения в науке.
Обзор систем для проверки заимствований.
Что такое p-hacking? Причины, примеры и рекомендации по снижению вероятности p-hacking в научных исследованиях.
Как data-dredging, p-hacking и cherry-picking проникают в отчёт о non-inferiority РКИ.
Метрики цитируемости и их ограничения.
Материалы лекций «Школы молодых учёных» — вводный обзорный пост.
Индекс Хирша — не единственный и не всегда лучший показатель автора.
Что такое индекс Хирша и как его правильно интерпретировать.
Системы идентификации учёного (ORCID и др.).
Личный разбор индекса Хирша и вопросов о его значимости от автора.
Причины и механизм отзыва статей.
Личный опыт: как рецензент добился ретракции статьи с сомнительными данными.
Базовые метрики диагностической точности.
Анонс курса по основам статистики — общий контекст, не по теме напрямую.
Как построить диаграмму PRISMA и провести корректный литературный поиск.
Серия постов по диагностике целиком: чувствительность, специфичность, предсказательная ценность.
Сравнение диагностических моделей.
Как правильно сравнивать показатели диагностической ценности с помощью ROC-кривых.
Как строится фармакокинетическая кривая «концентрация — время» в исследованиях БЭ.
ФК-кривая как карта ADME: всасывание, распределение, метаболизм, выведение препарата.
Прозрачное описание диагностических исследований.
Стандарт STARD для отчётности в исследованиях диагностической точности.
Пошаговая регистрация в открытой базе.
Инструкция по регистрации проспективного исследования на ClinicalTrials.gov.
Альтернативы реестру ClinicalTrials.gov для регистрации протокола исследования.
Рекомендация регистрировать исследования на портале ClinicalStudy.ru.
Что обязательно нужно сделать до начала проспективного исследования — регистрация на ClinicalStudy.ru.
Минимальное содержание протокола.
Официальный сайт стандарта SPIRIT для протоколов клинических исследований.
Зачем публиковать план работы и протокол до начала набора пациентов.
Минимальное содержание протокола.
Принципы проектирования электронной индивидуальной регистрационной карты (eCRF).
Назначение и устройство регистров.
Сводный пост по наблюдательным исследованиям и медицинским регистрам.
Медицинские регистры — незаменимый инструмент для исследований и практики.
Принципы проведения медицинского регистра: обязательное наличие протокола.
Медицинский регистр как источник данных, когда других источников нет.
Лекция о медицинском регистре как инструменте оценки отдалённого прогноза.
Медицинский регистр как инструмент оценки отдалённого прогноза у пациентов.
Медицинский регистр — инструмент оценки отдалённого прогноза, продолжение темы.
Роль медицинских регистров в проведении когортных исследований.
Особенности регистровых исследований и данных реальной клинической практики.
Наблюдательное неинтервенционное исследование по Directive 2001/20/EC.
Современные тренды в проведении наблюдательных исследований.
Правовые и клинические аспекты.
Поиск официальной инструкции по применению (ОХЛП).
Определение off-label применения по нормативным актам РФ и ЕЭК.
Лекция о назначении лекарств вне инструкции (off-label) в клинической практике.
Что делать, когда назначение препарата выходит за рамки инструкции.
Off-label назначение лекарственных средств — продолжение темы.
Пример назначения ЛП по незарегистрированным показаниям (расширение утверждённых).
Пример назначения ЛП при разных проявлениях одного патогенетического процесса.
Off-label назначение популяциям, не включённым в исследования (дети и др.).
Off-label назначение с нарушением утверждённого режима дозирования.
Приказ №494: порядок применения лекарств у больных по жизненным показаниям.
Разбор конкретного клинического кейса off-label назначения.
Источники официальной информации о препарате.
Где официально посмотреть инструкцию по медицинскому применению препарата.
Причинно-следственная связь НЯ с терапией, куда сообщать о нежелательных реакциях.
Как установить причинно-следственную связь между терапией и нежелательным явлением.
Нежелательная реакция на препарат: что делать и куда обращаться (Росздравнадзор).
Уточнения эксперта к материалам ННАДМ по фармаконадзору.
Симпозиум и семинар по инструментам и нюансам ДМ (Курский ГМУ).
От поиска научной информации до публикации собственного исследования.
Что нужно знать о ДМ молодому врачу любой специальности.
Онлайн-школа: доказательная медицина — тренд или практический инструмент?
Научный симпозиум ННАДМ в рамках конгресса ДонГМУ им. Горького.
Критическая оценка методов статобработки и поиска литературы (XII форум).
Пять коротких докладов: инертность, маркетинг, регрессия, ИИ в валидации.
Как сделать свои клинические исследования видимыми и заслуживающими доверия.
Качественные и количественные признаки, шкалы.
Анонс Ютуб-канала ННАДМ — общая информация, не по теме напрямую.
Чек-лист необходимых знаний по биостатистике для молодого исследователя.
Значение медицинской статистики в планировании и анализе исследования.
Почему в базе данных не должно быть текста — как правильно кодировать переменные.
До какого знака после запятой округлять статистические показатели.
Современные подходы к обработке статистических данных — общий обзор.
Среднее, медиана, стандартное отклонение, квартили.
Описательная статистика как базовый навык для научной публикации.
Как оформить Таблицу 1 с исходными характеристиками пациентов.
Пример плохого оформления таблицы данных — рубрика «как не надо».
Для чего нужно стандартное отклонение и как его понимать.
Частота, доля и риск — в чем отличия использования этих терминов.
Что такое робастность показателя на примере сравнения среднего значения и медианы.
Что такое медиана.
Разбор нулевой гипотезы на примере статьи про детралекс.
Разбор частых ошибок в описательной статистике.
Выбрасывать ли выбросы (экстремально высокие или низкие значения) из анализа?
Критерии и графическая оценка нормальности.
Базовый материал канала Stats for Science — проверка нормальности распределения.
Базовый материал канала Stats for Science — проверка нормальности распределения.
История спора: нужно ли вообще проверять данные на нормальность перед анализом.
Критика проверки нормальности распределения перед выбором статистического метода.
Алгоритм действий исследователя при анализе количественных данных.
Ссылка на лекторий «Разрушители статистических мифов» от Института биоинформатики — лекции про важность статистической гипотезы и про проверку нормальности распределения.
Пример: одни и те же данные можно посчитать разными тестами.
Симуляции Монте-Карло: когда стоит проверять данные на нормальность.
Выбор типа графика и принципы корректной визуализации.
Канал, целиком посвящённый визуализации данных и построению графиков.
Диаграмма «ящик с усами» (boxplot) для количественных показателей.
Что такое гистограмма и когда её использовать.
Разбор конкретного примера визуализации данных из статьи.
Как правильно визуализировать оценки предикторов в регрессионной модели.
Методологический разбор неудачного графика, сделанного с помощью ИИ.
Методы рандомизации и их роль.
Лекция «Вопросы рандомизации в клинических исследованиях» — запись и презентация.
Цикл постов про использование слепого метода в рандомизированных исследованиях.
Выступление эксперта на тему вопросов рандомизации в исследованиях.
Обсуждение рандомизации в чате канала EBM_base.
Разбор распространённых мифов о рандомизации в клинических исследованиях.
Вопросы рандомизации в клинических исследованиях — лекция эксперта.
Вопросы рандомизации в клинических исследованиях — вторая лекция.
В чате обсудили термин, смежный с репрезентативностью выборки — конфаундинг.
ATE (average treatment effect) — что такое средний эффект лечения.
Связь объёма выборки, мощности и конечной точки.
Обзор материалов номера журнала «Флебология» — общий контекст.
Достаточна ли статистическая мощность в вашем исследовании — короткий разбор.
Как выбор конечной точки влияет на расчёт объёма выборки.
Расчет объема выборки с учетом дисперсии показателя.
О суррогатных конечных точках в кардиологии и их ограничениях.
От чего зависит расчёт объёма выборки и на что обратить внимание.
Способы отбора, репрезентативность.
Пост о репрезентативности выборки в клиническом исследовании.
Как выбор конечной точки влияет на расчёт объёма выборки.
Как корректно формулировать чувствительные вопросы (доход, этническая принадлежность) в анкете.
Нулевая и альтернативная гипотезы, логика теста.
Что означают различия между группами?
Лонгрид «Что означают различия?» — введение в логику проверки гипотез.
Большинство исследователей не проверяют статистические гипотезы формально — разбор темы.
Нюансы формулировки гипотез — продолжение темы проверки гипотез.
«Отсутствие доказательств не является доказательством отсутствия» — цитата и разбор.
Как выбрать правильный статистический метод исходя из проверяемой гипотезы.
Формулировка нулевой гипотезы и её роль при тестировании статистических гипотез.
Симуляции, иллюстрирующие выбор между разными статистическими тестами.
Странный пример: выбросы искажают результат теста в одной из выборок.
Альтернатива частотному подходу: априорная и апостериорная вероятность.
Введение в байесовскую теорему и её место в статистике.
Что показывает и чего не показывает p-значение.
Чем отличаются статистическая и клиническая значимость?
«Самый желанный» — разбор p-value и того, как его часто понимают неверно.
Нужно ли указывать p-value в таблице исходных характеристик групп.
Официальное заявление ASA (2016) о смысле и ограничениях p-value.
Доверительные интервалы важнее, чем формальное сравнение p-value с 0.
От чего зависит величина p-value при сравнении групп.
Подборка цитат статистиков о критике p-value в хронологии с 1900 по 2026 год.
Связь между гипотезами, p-value и ошибками I и II рода.
Интервальная оценка и её интерпретация.
Точечная оценка (среднее, медиана) удобна, но доверительный интервал надёжнее.
Короткое объяснение, что такое доверительный интервал в исследовании.
Доверительные интервалы важнее, чем формальное сравнение p-value с 0.
Коррекция доверительных интервалов по Бонферрони при сравнении 3 и более групп.
Пример расчёта марджина в исследовании не меньшей эффективности («китайский марджин»).
Независимые и парные выборки.
Для чего используется t-критерий Стьюдента.
Парный t-критерий Стьюдента — модификация для зависимых групп.
t-критерий Уэлча – модификация для сравнения групп с разными дисперсиями.
Сравнение трёх и более групп.
Разбор на примере статьи: как описывать сравнение трёх групп.
Сравнение при ненормальном распределении.
Пример: одни и те же данные можно посчитать разными тестами.
Критерий Бруннера-Мюнцеля и его преимущества перед критерием Манна-Уитни.
Критерий Бруннера-Мюнцеля в программе StatTech.
Симуляции сравнения параметрических и непараметрических тестов для 2 выборок.
Симуляции, иллюстрирующие выбор между разными статистическими тестами.
Коэффициенты корреляции и их выбор.
Мороженое и нападения акул — классический пример ложной корреляции.
Интерпретация коэффициента корреляции с помощью шкал оценки тесноты связи.
Материал канала EBM_base по теме корреляционного анализа.
Моделирование количественного исхода.
Как использовать уравнения регрессии — короткое практическое объяснение.
Интерпретация уравнения парной линейной регрессии — простого и надёжного способа описания связи двух количественных показателей.
Регрессия — один из сложнейших и интереснейших методов статистики.
Что означает фраза «OLS is BLUE» в контексте линейной регрессии.
Дополнения к линейной регрессии: полиномы, сплайны, трансформации переменных.
Моделирование бинарного исхода.
Регрессионные модели: линейная и логистическая регрессия, визуализация моделей номограммами (Марапов Д.И.).
Регрессия — один из сложнейших и интереснейших методов статистики.
Что означает фраза «OLS is BLUE» в контексте линейной регрессии.
Дополнения к линейной регрессии: полиномы, сплайны, трансформации переменных.
Учёт нескольких предикторов одновременно.
Разбор популярных мифов о многофакторном (регрессионном) анализе.
Разбор ошибок при разработке регрессионной модели.
DAG-диаграммы помогают понять, какие переменные включать в модель.
Что такое взаимодействие факторов (interaction effects) в модели.
Оценка и сравнение кривых выживаемости.
Оценка выживаемости и кривые Каплана-Мейера — базовое введение в тему.
Кривая Каплана-Мейера для одной совокупности (группы) — коротко.
Анализ выживаемости в клинических исследованиях — коротко о главном.
Простой пример кривой выживаемости без дополнительных элементов.
Какие данные можно разместить на графике выживаемости — пример из статьи.
Продолжение темы кривых выживаемости и их интерпретации.
Анализ выживаемости: кривые Каплана-Мейера и регрессия Кокса.
Как разные тесты ведут себя при нарушении пропорциональности рисков.
Зачем нужна медиана времени наблюдения в онкологических исследованиях.
Многофакторный анализ времени до события.
Обновление StatTech: появилась возможность проводить анализ выживаемости.
Вопрос читателя об анализе выживаемости — короткий разбор понятия.
Базовые меры ассоциации.
Как посчитать частоту событий на 100 пациенто-лет — коротко.
Толковый статистический словарь: частота, доля, риск — в чём разница.
Пример хорошего графика с оценками предикторов регрессионной модели.
Возвращение к теме рисков и шансов — как их правильно считать.
Как относительное увеличение риска в 2 раза может вводить в заблуждение.
Поправка Холдейн-Энскомба для отношения шансов при нулевых значениях.
Атрибутивный риск ТГВ для посттромботической болезни — практический разбор.
Клинически интерпретируемые меры эффекта.
NNT — простой и удобный показатель, но не всегда полезный клинически.
Величина эффекта вне зависимости от p-value.
Пример статьи с обсуждением клинической значимости размера эффекта.
Зачем нужен воронкообразный график для оценки публикационного смещения.
ATE (average treatment effect) — что такое средний эффект лечения.
Как интерпретировать стандартизованную разницу средних (SMD) и SMC.
Контроль ошибки I рода при множественных тестах.
Поправка на множественность сравнений — когда она нужна?
Поправка Бонферрони на множественность сравнений — когда она нецелесообразна?
134 года со дня рождения Бонферрони — история и суть поправки.
Как именно применяется классическая поправка Бонферрони.
Материал канала Stats for Science по теме множественных сравнений.
Что такое post-hoc анализ и когда он нужен.
Иерархическое тестирование гипотез в клинических исследованиях — завершение серии.
Первичные и вторичные исходы, их выбор.
Сводный пост по теме конечных точек в клинических исследованиях.
Что такое конечные точки (КТ) и какими они бывают — вводный пост темы.
Что такое первичная конечная точка исследования.
«Жёсткие» и «мягкие» (суррогатные) конечные точки — в чём разница.
Глоссарий терминов ICH E9 по конечным точкам.
Суррогатные («мягкие») конечные точки — что это и чем условно.
Конечные точки в кардиологии: на что обращать внимание клиницисту.
Виды конечных точек клинических исследований и их клиническая интерпретация.
Регуляторный документ США (FDA, HHS) о конечных точках исследований.
Ограничения использования «жёстких» конечных точек на примере ССЗ.
Пример исследования DAPT: смерть, ассоциированная с заболеванием, vs общая смертность.
Суррогатная КТ должна быть зависима от важных клинических исходов.
Развёрнутое определение суррогатной конечной точки с примерами (АД, холестерин).
Первоисточник ICH E9 о конечных точках исследования — часть 2.
Первоисточник ICH E9 о конечных точках исследования — часть 3.
ICH E9 о суррогатных переменных (2.2.6 Surrogate Variables), первоисточник.
Позиция FDA о суррогатных конечных точках — пост 1.
Позиция FDA о суррогатных конечных точках — пост 2.
Первичные и вторичные исходы, их выбор.
Завершение серии постов про иерархическое тестирование в исследованиях.
Суррогатные КТ в кардиологии, подтверждённые в крупных исследованиях.
Вторичный анализ конечных точек — часть 1.
Вторичный анализ конечных точек — часть 2: что дополняет, а не заменяет, первичный исход.
Классификация суррогатных КТ по уровню клинической валидации — позиция FDA, пост 3.
Продолжение серии о позиции FDA по суррогатным конечным точкам.
Завершающий пост серии FDA: список альтернативных конечных точек.
Особенности анализа составных исходов.
Почему на смену однокомпонентным КТ пришли многокомпонентные (комбинированные).
Комбинированные конечные точки (ККТ) и их статистический анализ.
Сколько компонентов включать в комбинированную конечную точку.
ICH E9 о комбинированных переменных (2.2.3 Composite Variables), первоисточник.
Нюансы комбинирования жёстких и суррогатных показателей в одной КТ.
Точное определение оцениваемого эффекта лечения.
Руководства ICH по эффективности, включая GCP (ICH E6).
Full analysis set, Per-Protocol и Intention-to-Treat популяции — коротко.
Алгоритм выбора статистического метода на основе эстиманда.
Разбор одного из вариантов эстиманда на примере статьи I. Lundberg.
Праймер BMJ по эстимандам и подходу ICH E9(R1).
ATE (average treatment effect) — что такое средний эффект лечения.
Альтернативы ATE (среднему эффекту лечения) среди других эстимандов.
MS Excel и аналоги.
Можно ли сделать статистический анализ в обычном Excel — плюсы и ограничения.
Российские аналоги Microsoft Excel для работы с таблицами.
Excel и его аналоги в современных исследованиях — продолжение темы.
Обзор инструментов для анализа данных.
Видеообзор программы StatTech.
StatTech: более 3500 научных статей написаны с помощью программы.
Канал Жени Матерова о статистике, данных и инструментах анализа.
Возможности и риски LLM в исследованиях.
Автор рассказывает, как сам использует ИИ — в том числе для мемов.
Какой ИИ-сервис использовать для написания и систематизации научного текста.
Можно ли использовать нейросеть как поисковик для научных вопросов.
ИИ-инструмент для анализа опроса выдал совершенно неверный результат.
Методологический разбор неудачного графика, сделанного с помощью ИИ.
Выступление про ИИ в науке на Российском онкологическом конгрессе.
Может ли ИИ отредактировать и привести в порядок неряшливую базу данных.
Обзор нового ИИ-сервиса для ответа на научные вопросы с поиском по базе публикаций.
Публичное размещение информации о планируемых исследованиях с участием людей (медицинских исследованиях), включая исследования материалов и данных человека в интересах его здоровья, — общепризнанный стандарт научной этики.
Цель этой процедуры — обеспечить прозрачность запланированных действий, контроль своевременного представления результатов и предотвратить манипуляции данными. Предварительная публикация протоколов клинических исследований необходима ещё и для информирования потенциальных участников исследований, заинтересованных в получении перспективных методов лечения.
Публичное размещение информации о планируемом медицинском исследовании (регистрация протокола исследования) является этическим обязательством лиц, ответственных за организацию и проведение исследования. Эта позиция закреплена в Хельсинкской декларации (Всемирная медицинская ассоциация) и Международных этических руководящих принципах (Совет международных научно-медицинских организаций — CIOMS), поддержана Международным комитетом редакторов медицинских журналов (ICMJE) и отражена в консенсусе «Надлежащая публикационная практика» (GPP). Об обязательности регистрации клинических исследований заявлено Всемирной организацией здравоохранения, Всемирной ассоциацией медицинских редакторов (WAME) и Комитетом по публикационной этике (COPE). Необходимость таких действий обоснована результатами многочисленных исследований и не вызывает сомнений.
АНО ННАДМ взяла на себя миссию помочь врачам зарегистрировать своё исследование.
Русскоязычный реестр — CLINICALSTUDY.RU. Реестр предоставляет:
«Отрицательный результат тоже спасает жизни. Неопубликованный результат — губит истину. Плохое исследование — то, что осталось неопубликованным. Хорошее — то, что зарегистрировано до старта. Регистрируйте — это ваш этический долг».
Независимая Национальная Академия доказательной медицины (ННАДМ) · Clinicalstudy.ru · Первая версия, август 2026 г.