Форум врачей-аспирантов

Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )


"Наташа"
Отправлено: 6.07.2024 - 13:36





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


Здравствуйте еще раз
Нет, группу контроля не трогали, и параметры регистрированы один раз у них
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #29239 · Ответов: 30 · Просмотров: 29555

"Наташа"
Отправлено: 30.06.2024 - 15:37





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


Цитата(ИНО @ 29.06.2024 - 17:07) *
Прошу изложить то же самое, но по-русски


Извините)
Ну исходно группа случая и группа контроля. Средние величины интересующего параметра в группах значимо не различаются
Группу случая полечили, сравнение до/после показало снижение параметра
Далее авторы статьи приводят результаты расчетов, что мол повторные измерения (средние величины группы случая при повторном измерении) не отличались от средних величин той же группы контроля.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #29211 · Ответов: 30 · Просмотров: 29555

"Наташа"
Отправлено: 27.06.2024 - 17:44





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


Здравствуйте. Скажите пожалуйста, а как относиться к следующему:
В статье сравнивают две связанных выборки (до-после) и параметр имеет отрицательную динамику. При этом, изначально, до лечения, средние не отличались от группы пр параметру по параметру. Не отличаются они и после лечения от группы здоровых по этому же параметру, несмотря на его снижение. Такое возможно?
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #29207 · Ответов: 30 · Просмотров: 29555

"Наташа"
Отправлено: 17.07.2023 - 20:44





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.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #28691 · Ответов: 26 · Просмотров: 23920

"Наташа"
Отправлено: 17.07.2023 - 11:53





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
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #28689 · Ответов: 26 · Просмотров: 23920

"Наташа"
Отправлено: 17.07.2023 - 11:48





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
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #28688 · Ответов: 26 · Просмотров: 23920

"Наташа"
Отправлено: 17.07.2023 - 11:46





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
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #28687 · Ответов: 26 · Просмотров: 23920

"Наташа"
Отправлено: 15.07.2023 - 15:31





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?
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #28683 · Ответов: 26 · Просмотров: 23920

"Наташа"
Отправлено: 18.06.2023 - 23:42





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


Цитата(nokh @ 18.06.2023 - 21:35) *
Видимо может, если количество цензурированных наблюдений велико. Например, если есть 2 полных наблюдения исхода в 2 и 4 года, то среднее будет 3, а максимальное значение - 4. Однако если при этом есть ещё 20 цензурированных наблюдений с ненаступившими исходами и сроком наблюдения в 10 лет, то очевидно, что при продолжении наблюдений исход наступит позже 10 лет и среднее станет заметно больше и 3, и 4 лет. Поэтому мы может ожидать, что среднее время до наступления исхода будет превышать реально наблюдаемое сейчас максимальное значение, однако не можем сказать точно "на сколько". Для ненаступивших исходов мы можем использовать расчёты по каким-то моделям, но это это будут приближённые оценки. Вообще среднее для цензурированных наблюдений вычислить непросто, поэтому в анализе выживаемости и используют медиану, а не среднее. В вашем случае медиану вычислить нельзя, т.к. объекты в выборке преимущественно живы. Давно не занимался анализом выживаемости, не знаю принято ли в таких случаях приводить что-то кроме медианы (квартили, процентили).

У вас плохой перевод программы: термин "censored" переводится как "цензурировано", а не как "редактировано".


Спасибо, поняла
Я квартиль указала.
Спасибо большое за обьяснение!
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #28619 · Ответов: 26 · Просмотров: 23920

"Наташа"
Отправлено: 18.06.2023 - 11:06





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


Цитата(passant @ 18.06.2023 - 10:48) *
Или я чего-то недопонимаю, или вопрос звучит так: "может-ли средняя по выборке быть больше максимального значения выборки"? В таком случае я предлагаю студентам привести пример такой выборки.

Ну да... среднее ожидаемое время до исхода превышать максимальное наблюдаемое время до исхода...
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #28615 · Ответов: 26 · Просмотров: 23920

"Наташа"
Отправлено: 18.06.2023 - 11:05





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


Цитата(ИНО @ 18.06.2023 - 07:59) *
Хотелось бы увидеть эту чудо-кривую.

Вот кривая
Эскизы прикрепленных изображений
Прикрепленное изображение
Прикрепленное изображение
Прикрепленное изображение
 
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #28614 · Ответов: 26 · Просмотров: 23920

"Наташа"
Отправлено: 17.06.2023 - 21:26





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


Доброго времени суток.
Скажите пожалуйста, может ли в анализе выживаемости (при построении кривой выживаемости) среднее время до наступления исхода превышать максимальное время до исхода, которое наблюдалось вообще в выборке?
Спасибо.
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #28611 · Ответов: 26 · Просмотров: 23920

"Наташа"
Отправлено: 2.11.2022 - 07:19





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


Цитата(ИНО @ 2.11.2022 - 02:43) *
Почему у приема внутрь молока и водки разные p последствия? Не потому ли, что производятся они с разными целями? ROC ищет связь между предиктором и фактом наличия или отсутствия исхода (независимо от времени до исхода), регрессия Кокса - между предиктором и временем до исхода. Если в вашем исследовании, например, все крысы издохли, независимо от уровня чего-то там в крови, то сигнала Вы в ROC не найдете. Но если одни крысы издохли раньше других, и этот срок зависел от уровня чего-то там, то модель Кокса будет значима (если мощности хватит). Так что ответ на Ваш вопрос должен быть очевиден любому, кто хотя бы немного в теме медицинской статистики, потому как оба метода входят в ее стандартный арсенал. Отсюда, а еще из используемой Вами странной терминологии, вытекает вопрос куда более значимый: почему исследователь обратиться за статистическим анализом именно к Вам, а не к специалистам (не сочтите за рекламу некоего известного тут "продуктивного аналитика"). Просто каждый должен заниматься тем делом, которым умеет (а если не умеет, но желает, - предварительно потратить серьезные усилия на обучение). Если пациент с острым аппендицитом ляжет на операцию к наикрутейшему автомеханику, то, боюсь, все закончится трагично, независимо от того, на скольких медицинских форумах этот автомеханик проконсультируется накануне операции. Вред от некомпетентного статистического анализа медицинских данных на первый взгляд не столь очевиден, но только на первый взгляд...

Спасибо за развёрнутый ответ!
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #27797 · Ответов: 16 · Просмотров: 14899

"Наташа"
Отправлено: 31.10.2022 - 20:59





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


Цитата(Игорь @ 31.10.2022 - 18:03) *
Недостаточная и противоречивая информация - отсюда и повод для шуток. Опишите Ваши данные (естественно, без раскрытия конфиденциальных сведений) и сообщите, какой результат Вы хотите получить. Только после этого можно предложить метод решения и, возможно, программное обеспечение.

У меня есть количественная переменная (параметр метаболической активности), есть исход (рецидив), который с этим параметром должен бы быть связан. Мой руководитель, вдохновленный абсолютно всеми статьями на эту тему, хочет получить модель с удобоваримым AUCом и желательно еще с оптимальной пороговой величиной, призванной прогнозировать вероятность рецидива со всеми Ч И С))
Но дело обстоит так, что пациентов группы случая достаточно мало, и значимой разницы в группах у этого параметра пока нет.
Но для этого же параметра в уравнении Кокса коэффициент оказался знаичимый. Исход тот же- рецидив. Вот мой вопрос наверное даже так корректней (ну или вообще еще хуже)) Уж извините!))
Вот при отсутствии значимого различия по этому параметру между группами (рецидив/без рецидива) возможно ли то что в уравнении регрессии (мы оцениваем вероятность рецидива) этот фактор будет значимый?
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #27795 · Ответов: 16 · Просмотров: 14899

"Наташа"
Отправлено: 31.10.2022 - 11:45





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


Цитата(ИНО @ 30.10.2022 - 22:23) *
Если рок-анализ не дает желаемого результата, попробуйте поп-анализ lol.gif Ну и, вообще, в кнопочных программах статанализа много разных кнопочек, если их жать поочередно, рано или поздно вожделенное p<0,05 таки появится!

Слабо представляю, как Вы умудрились cкормить одни и те же данные регрессии Кокса и ROC, поскольку первая оперирует количественной зависимой переменной (сроком до исхода), а вторая - качественной (например, определенный исход есть и ли нет).

Ооо!! Вот вы то точно знаете!!! Ну как как... Рок анализ нужен я использовала нахождения оптимальной пороговой величины. Это была одна задача, она не решилась, так как и модель сама незначимая. А в регрессионное уравнение Кокса я ввела в качестве кофактора ту де переменную, что вводила в РОК (неудачный). Зачем мне все это надо - вопрос клинический, не мной поставленный. Сказали - сделала. Вы ответьте просто, если Вас конечно не затруднит, возможно ли то что в уравнении Регрессии этот кофактор обнаружит значимый коэффициент. Премного Вам благодарна!
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #27793 · Ответов: 16 · Просмотров: 14899

"Наташа"
Отправлено: 29.10.2022 - 09:47





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


Добрый день. help.gif пожалуйста. У меня при анализе выживаемости с применением регрессии кокса коэффициент для количественной переменной статистически значимый (р<0,05). При проведении  РОК анализа, классификатор с тем же исходом в качестве результирующей переменной ока3ался бесполезным. Мой руководитель видит в этом противоречие, утверждая что быть этого не может. Скажите, так ли это
  Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #27791 · Ответов: 16 · Просмотров: 14899


Открытая тема (есть новые ответы)  Открытая тема (есть новые ответы)
Открытая тема (нет новых ответов)  Открытая тема (нет новых ответов)
Горячая тема (есть новые ответы)  Горячая тема (есть новые ответы)
Горячая тема (нет новых ответов)  Горячая тема (нет новых ответов)
Опрос (есть новые голоса)  Опрос (есть новые голоса)
Опрос (нет новых голосов)  Опрос (нет новых голосов)
Закрытая тема  Закрытая тема
Тема перемещена  Тема перемещена