Форум врачей-аспирантов

Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )

2 страниц V  < 1 2  
Добавить ответ в эту темуОткрыть тему
> Кривая Каплана-Маера
Игорь
сообщение 28.06.2023 - 09:25
Сообщение #16





Группа: Пользователи
Сообщений: 1114
Регистрация: 10.04.2007
Пользователь №: 4040



Цитата(ИНО @ 27.06.2023 - 16:11) *
Представляется интересной идеей публикация обширного русского энциклопедического словаря статистических методов.
Энциклопедия (в другом издании - энциклопедический словарь) "Вероятность и математическая статистика" под редакцией Ю.В. Прохорова.
Цитата(ИНО @ 21.06.2023 - 14:22) *
"Каплана-Меера" или, если принять немецкую транскрипцию, "Каплана-Маера". Но в рунете каких только вариантов не встретишь.
Международный статистический институт разработал глоссарий с переводами, в том числе на русский. Архивная копия https://web.archive.org/web/20160208125220/...ssary/index.htm.

Сообщение отредактировал Игорь - 29.06.2023 - 18:27


Signature
Ebsignasnan prei wissant Deiws ainat! As gijwans! Sta ast stas arwis!
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
"Наташа"
сообщение 15.07.2023 - 15:31
Сообщение #17





Группа: Пользователи
Сообщений: 16
Регистрация: 25.07.2022
Пользователь №: 39636



А что вы думаете на счет следующего:
В статьях, посвещенных исследованию выживаемости зарубежные авторы все как один (касаемо узкой и относительно недавней тематики) поступают следующим образом: проводят РОК-анализ с целью оптимально разбинарить на два класса предсказующую переменную (она количественная, разброс от 0 до 1500, это объем в см3). Вот эта вот переменная имеет прямую связь с исходом. Так вот в исходе 1- это случился рецидив, а в 0 - он центрирован до конца наблюдения, либо вышел из него без исхода. При этом, большинство больных покинуло наблюдение с 0 на очень ранних сроках, соответственно информации о них никакой.
Так вот, исследователи бинарят нашу предсказывающую переменную и вводят ее в анализ Капана-Мейера, как исходно низкий уровень и исходно высокий уровень, что бы получить различия при оценке прогнозируемой выживаемости. Руководитель настаивает - сделай также!!! на доводы о том что отрицательный класс может быть не отрицательным мне говорят так все делают, нам нужно определиться с пороговыми значениями. Подскажите, как лучше выйти из ситуации? Еще данные статьи изобилуют графиками с рок кривыми, а для пороговых величин указывают значения чувствительности и специфичности... Зачем... Не пойму чего то, может в этом есть смысл...
Я еще подумала, что это возможно как то обьяснить тем, что в рамках сравнения двух предсказывающих переменных, какая из них точнее п (ну вроде выборка одна, и если страдает чувствительность, так она (возможно)))) везде страдает одинаково. В общем, что вы думаете?
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Игорь
сообщение 16.07.2023 - 09:24
Сообщение #18





Группа: Пользователи
Сообщений: 1114
Регистрация: 10.04.2007
Пользователь №: 4040



Цитата("Наташа @ 15.07.2023 - 15:31) *
проводят РОК-анализ с целью оптимально разбинарить на два класса предсказующую переменную
ROC-анализ не является методом классификации.
Цитата("Наташа @ 15.07.2023 - 15:31) *
Так вот, исследователи бинарят нашу предсказывающую переменную и вводят ее в анализ Капана-Мейера
Оценки Каплана-Мейера не содержат предсказывающих переменных.

Я бы посмотрел модель пропорциональных рисков Кокса с соответствующей регрессией. Эта тема максимально подробно проработана в руководстве и ПО, доступных для скачивания. Для ссылок есть много хороших монографий, в том числе на русском и переводных. Всей теории-то на несколько страниц, даже на одну лекцию мало. Изучение методов по узкоспециальным статьям... если уже есть владение методикой - они могут быть полезны.

Сообщение отредактировал Игорь - 16.07.2023 - 09:40


Signature
Ebsignasnan prei wissant Deiws ainat! As gijwans! Sta ast stas arwis!
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
ИНО
сообщение 16.07.2023 - 23:17
Сообщение #19





Группа: Пользователи
Сообщений: 207
Регистрация: 1.06.2022
Из: Донецк
Пользователь №: 39632



Цитата
При этом, большинство больных покинуло наблюдение с 0 на очень ранних сроках, соответственно информации о них никакой.

После этих слов дальше читать не стал. Ибо, если сказанное верно, это не доказательная медицина, а какая-то хЕромантия. Вообще, я не очень понимаю эту ваши медицинские заморчочки с постоянным цензурированием справа. Пациентов у врача инопланетяне похищают? Или они пропадают в Бермудском Треугольнике? Неужели если пациент, которого скажем лечили от рака, умирает через N дней после выписки, те, кто проводил лечение, остаются в полном неведение о времени этого события и считают что его спасли? А судьбы больных врачи-исследователи оценивают исключительно на протяжении курса лечения? Если так, то несмотря на любые статистические технологии, медицина уйдет недалеко от времен кровопускания. Хотя, логика в этом есть, если цель не вылечить, а дотянуть клиента до выписки и оплаты услуг...

А регрессионных моделей выживания, не считая Кокса, есть вагон и малая тележка. Но мусор на входе = сами знаете что.

Сообщение отредактировал ИНО - 16.07.2023 - 23:18
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
"Наташа"
сообщение 17.07.2023 - 11:46
Сообщение #20





Группа: Пользователи
Сообщений: 16
Регистрация: 25.07.2022
Пользователь №: 39636



Цитата(ИНО @ 16.07.2023 - 23:17) *
После этих слов дальше читать не стал. Ибо, если сказанное верно, это не доказательная медицина, а какая-то хЕромантия. Вообще, я не очень понимаю эту ваши медицинские заморчочки с постоянным цензурированием справа. Пациентов у врача инопланетяне похищают? Или они пропадают в Бермудском Треугольнике? Неужели если пациент, которого скажем лечили от рака, умирает через N дней после выписки, те, кто проводил лечение, остаются в полном неведение о времени этого события и считают что его спасли? А судьбы больных врачи-исследователи оценивают исключительно на протяжении курса лечения? Если так, то несмотря на любые статистические технологии, медицина уйдет недалеко от времен кровопускания. Хотя, логика в этом есть, если цель не вылечить, а дотянуть клиента до выписки и оплаты услуг...

А регрессионных моделей выживания, не считая Кокса, есть вагон и малая тележка. Но мусор на входе = сами знаете что.

Ну я с вами не спорю. Я скорее для себя уточняю.
спасибо в любом случае.
Спасибо

Сообщение отредактировал "Наташа" - 17.07.2023 - 11:48
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
"Наташа"
сообщение 17.07.2023 - 11:48
Сообщение #21





Группа: Пользователи
Сообщений: 16
Регистрация: 25.07.2022
Пользователь №: 39636



Цитата(Игорь @ 16.07.2023 - 09:24) *
ROC-анализ не является методом классификации.
Оценки Каплана-Мейера не содержат предсказывающих переменных.

Я бы посмотрел модель пропорциональных рисков Кокса с соответствующей регрессией. Эта тема максимально подробно проработана в руководстве и ПО, доступных для скачивания. Для ссылок есть много хороших монографий, в том числе на русском и переводных. Всей теории-то на несколько страниц, даже на одну лекцию мало. Изучение методов по узкоспециальным статьям... если уже есть владение методикой - они могут быть полезны.

Спасибо.
Я просто хо ела Ваше мнение по поводу того зачем исследователи заморачиваются именно на том что б разбинарить по оптимальному порогу и провести оценку выживаемости в интресесующие сроки по группам (с высоким и низким показателем)
Спасибо

Сообщение отредактировал "Наташа" - 17.07.2023 - 12:14
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
"Наташа"
сообщение 17.07.2023 - 11:53
Сообщение #22





Группа: Пользователи
Сообщений: 16
Регистрация: 25.07.2022
Пользователь №: 39636



Цитата(ИНО @ 16.07.2023 - 23:17) *
После этих слов дальше читать не стал. Ибо, если сказанное верно, это не доказательная медицина, а какая-то хЕромантия. Вообще, я не очень понимаю эту ваши медицинские заморчочки с постоянным цензурированием справа. Пациентов у врача инопланетяне похищают? Или они пропадают в Бермудском Треугольнике? Неужели если пациент, которого скажем лечили от рака, умирает через N дней после выписки, те, кто проводил лечение, остаются в полном неведение о времени этого события и считают что его спасли? А судьбы больных врачи-исследователи оценивают исключительно на протяжении курса лечения? Если так, то несмотря на любые статистические технологии, медицина уйдет недалеко от времен кровопускания. Хотя, логика в этом есть, если цель не вылечить, а дотянуть клиента до выписки и оплаты услуг...

А регрессионных моделей выживания, не считая Кокса, есть вагон и малая тележка. Но мусор на входе = сами знаете что.

Ооо ну если вам интересно, куда пропадают больные? ну федеральный центр, они в случае благоприятного исхода, как правило, не выходят на связь. Им это нафиг не надо
Уезжают в дали дальние
Ну вот так? я не оправдываю ситуацию

Сообщение отредактировал "Наташа" - 17.07.2023 - 11:54
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
nokh
сообщение 17.07.2023 - 19:05
Сообщение #23





Группа: Пользователи
Сообщений: 1202
Регистрация: 13.01.2008
Из: Челябинск
Пользователь №: 4704



Цитата("Наташа @ 15.07.2023 - 17:31) *
А что вы думаете на счет следующего:
В статьях, посвещенных исследованию выживаемости зарубежные авторы все как один (касаемо узкой и относительно недавней тематики) поступают следующим образом: проводят РОК-анализ с целью оптимально разбинарить на два класса предсказующую переменную (она количественная, разброс от 0 до 1500, это объем в см3). Вот эта вот переменная имеет прямую связь с исходом. Так вот в исходе 1- это случился рецидив, а в 0 - он центрирован до конца наблюдения, либо вышел из него без исхода. При этом, большинство больных покинуло наблюдение с 0 на очень ранних сроках, соответственно информации о них никакой.
Так вот, исследователи бинарят нашу предсказывающую переменную и вводят ее в анализ Капана-Мейера, как исходно низкий уровень и исходно высокий уровень, что бы получить различия при оценке прогнозируемой выживаемости. Руководитель настаивает - сделай также!!! на доводы о том что отрицательный класс может быть не отрицательным мне говорят так все делают, нам нужно определиться с пороговыми значениями. Подскажите, как лучше выйти из ситуации? Еще данные статьи изобилуют графиками с рок кривыми, а для пороговых величин указывают значения чувствительности и специфичности... Зачем... Не пойму чего то, может в этом есть смысл...
Я еще подумала, что это возможно как то обьяснить тем, что в рамках сравнения двух предсказывающих переменных, какая из них точнее п (ну вроде выборка одна, и если страдает чувствительность, так она (возможно)))) везде страдает одинаково. В общем, что вы думаете?

Вопрос не совсем статистический, поэтому и ответ такой же. Нужно понимать, что:

1) Любые попытки понизить шкалу от шкалы отношений или интервальной до порядковой или дальше до дихотомической сопровождаются потерей информации. Или у вас есть конкретные значения, скажем массы чего-то, либо просто "малая-средняя-большая", либо просто "больше или меньше медианы (нормы или др. граничного значения) - разница большая. Вот вы будете устраиваться на новую работу, и вам скажут: "зарплата будет большой!", но не скажут большой относительного чего. Хватит вам этой информации, чтобы уйти с прежнего места? Поэтому если человек пытается в рамках анализа понижать шкалу, значит он просто некомпетентен и не знает как нужно сделать грамотно, либо делает это от какой-то безысходности, обстоятельств, стандартизации, и т.п., не имеющих отношения к грамотному анализу данных, т.е. применению лучшей модели к конкретным данным.

2) У вас плохие данные. Не вообще, а сейчас. Когда пройдёт время и все исходы случатся (ну или хотя бы случатся у больше чем половины пациентов) они станут хорошими, с ними можно будет работать стандартными методами. Я не вник в то, что кто-то там делает, но всё это производит впечатление притянуть за уши хоть что-то, лишь бы не ждать, а принимать решение и писать статьи уже сейчас. За рубежом статистические редакторы строгие, поэтому если такое прокатывает, значит прокатывает (но не значит, что так нужно радостно делать).

3). Научный руководитель взял на себя обязательство довести вас до успешной защиты. Он может не знать конкретных статистических методов, но он ориентируется в ситуации, в требованиях учёного совета и др. нюансах. Поэтому если вы не хотите ждать пока ваши данные станут хорошими, нужно просто сделать как он говорит. Потому что так "прокатит" и если сошлётесь на зарубежные работы, где так делают, никто из оппонентов не полезет в бутылку и не будет уже доказывать, что так сомнительно/не совсем корректно/некорректно. Но это не совет статистику, исследователю или врачу, это совет соискателю. Вот что я об этом думаю).

Сообщение отредактировал nokh - 17.07.2023 - 19:16
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
"Наташа"
сообщение 17.07.2023 - 20:44
Сообщение #24





Группа: Пользователи
Сообщений: 16
Регистрация: 25.07.2022
Пользователь №: 39636



Цитата(nokh @ 17.07.2023 - 19:05) *
Вопрос не совсем статистический, поэтому и ответ такой же. Нужно понимать, что:

1) Любые попытки понизить шкалу от шкалы отношений или интервальной до порядковой или дальше до дихотомической сопровождаются потерей информации. Или у вас есть конкретные значения, скажем массы чего-то, либо просто "малая-средняя-большая", либо просто "больше или меньше медианы (нормы или др. граничного значения) - разница большая. Вот вы будете устраиваться на новую работу, и вам скажут: "зарплата будет большой!", но не скажут большой относительного чего. Хватит вам этой информации, чтобы уйти с прежнего места? Поэтому если человек пытается в рамках анализа понижать шкалу, значит он просто некомпетентен и не знает как нужно сделать грамотно, либо делает это от какой-то безысходности, обстоятельств, стандартизации, и т.п., не имеющих отношения к грамотному анализу данных, т.е. применению лучшей модели к конкретным данным.

2) У вас плохие данные. Не вообще, а сейчас. Когда пройдёт время и все исходы случатся (ну или хотя бы случатся у больше чем половины пациентов) они станут хорошими, с ними можно будет работать стандартными методами. Я не вник в то, что кто-то там делает, но всё это производит впечатление притянуть за уши хоть что-то, лишь бы не ждать, а принимать решение и писать статьи уже сейчас. За рубежом статистические редакторы строгие, поэтому если такое прокатывает, значит прокатывает (но не значит, что так нужно радостно делать).

3). Научный руководитель взял на себя обязательство довести вас до успешной защиты. Он может не знать конкретных статистических методов, но он ориентируется в ситуации, в требованиях учёного совета и др. нюансах. Поэтому если вы не хотите ждать пока ваши данные станут хорошими, нужно просто сделать как он говорит. Потому что так "прокатит" и если сошлётесь на зарубежные работы, где так делают, никто из оппонентов не полезет в бутылку и не будет уже доказывать, что так сомнительно/не совсем корректно/некорректно. Но это не совет статистику, исследователю или врачу, это совет соискателю. Вот что я об этом думаю).

Спасибо. Я Вас поняла.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
ИНО
сообщение 17.07.2023 - 20:50
Сообщение #25





Группа: Пользователи
Сообщений: 207
Регистрация: 1.06.2022
Из: Донецк
Пользователь №: 39632



Цитата("Наташа @ 17.07.2023 - 11:53) *
Ооо ну если вам интересно, куда пропадают больные? ну федеральный центр, они в случае благоприятного исхода, как правило, не выходят на связь. Им это нафиг не надо
Уезжают в дали дальние
Ну вот так? я не оправдываю ситуацию

Такое возможно только при неправильном планировании исследования. Как заставить больных не теряться? Можно предложить разные способы:

1. Перед зачислением в экспериментальную группу заставить подписывать договор, в коем пациент обязуется поставлять информацию о своем состоянии до истечения срока исследования. Например по телефону, электронной почте, или лучше всего, через специально созданный для этой цели исследователем сайт. В случае смерти обязать родственников пациента сообщить его точную дату, а также заключение патологоанатома.

2. Сотрудничать с врачами которые будут вести этого пациента после Вас. Очень сомневаюсь что тяжелый больной после выбывания из эксперимента станет лечиться исключительно у народных целителей.

3. Сотрудничать с органами власти. Эти знают все про всех.

Да это все затрудняет эксперимеримент, но лучше трудный , но корректный, чем легкий, но некорректный. Особенно в медицине.

Как быть если об этом не позаботились, прежде чем начать сбор данных. Ну, можно ввести третий исход: кроме "выздоровел" и "умер", еще и "уехал в дали дальние". Статметоды, разработанные для цензурированных справа данных применено это и делают. Но объединять любые две их этих категорий исходов решительно нельзя, это все равно что объединять теплое с мягким. Если конечно вы заинтересованы в прогнозе реальной выживаемости, а не какой-то искусственной величины, на практике никому не нужной.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
ИНО
сообщение 17.07.2023 - 20:59
Сообщение #26





Группа: Пользователи
Сообщений: 207
Регистрация: 1.06.2022
Из: Донецк
Пользователь №: 39632



Цитата
Я просто хо ела Ваше мнение по поводу того зачем исследователи заморачиваются именно на том что б разбинарить по оптимальному порогу и провести оценку выживаемости в интресесующие сроки по группам (с высоким и низким показателем)
Спасибо

Если я правильно понял ваше описание, то это, помимо мухлежа с объединением принципиально разных исходов, еще классический дата дреджинг. Сначала используют разведочный анализ, а потому на тех же данных проверяюит гипотезу выдвинутую по его результатам. Почему так делать нельзя, написано в любом толковом учебнике по статистике. Но можно делать иначе: оптимальную точку бинаризации искать на одной случайной выборке, проверять гипотезу о значимости различий на другой аналогичной. Правда, для сохранения мощности общий объем испытуемых придется увеличить в два раза. Зато сточки зрения прикладной статистики комар носа не подточит. Существует и промежуточный вариант, пусть не столь безупречный, но тоже проходной, - разные схемы короссвлидации и т. п. (например, OOB случайного леса). Хотя я вообще не понимаю, нафига здесь эта бинаризация предиктора нужна.

Сообщение отредактировал ИНО - 17.07.2023 - 21:01
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
ИНО
сообщение 17.07.2023 - 21:10
Сообщение #27





Группа: Пользователи
Сообщений: 207
Регистрация: 1.06.2022
Из: Донецк
Пользователь №: 39632



Цитата(nokh @ 17.07.2023 - 19:05) *
3). Научный руководитель взял на себя обязательство довести вас до успешной защиты. Он может не знать конкретных статистических методов, но он ориентируется в ситуации, в требованиях учёного совета и др. нюансах. Поэтому если вы не хотите ждать пока ваши данные станут хорошими, нужно просто сделать как он говорит. Потому что так "прокатит" и если сошлётесь на зарубежные работы, где так делают, никто из оппонентов не полезет в бутылку и не будет уже доказывать, что так сомнительно/не совсем корректно/некорректно. Но это не совет статистику, исследователю или врачу, это совет соискателю. Вот что я об этом думаю).

С таким подходом, Вам надо новую "Книгу вредных советов" писать smile.gif
А потом удивляемся: почему большинство результатов из статей по доказательной медицине (особенно, опубликованные в слабоцензурированных изданиях), оказываются невоспроизводимы, и почему, к премьеру, у отечественных онкологов, несмотря на 100500 проводимых ими научных исследований, пациенты продолжают мереть, как мухи? Зато научные руководители довольны и у оппонентов нет вопросов. И диссеры прут, как горячее пирожки. Если хотим реально людей лечить, а не только лавэ получать, в консерватории надо что-то менять...
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 

2 страниц V  < 1 2
Добавить ответ в эту темуОткрыть тему