TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← Ebm_base
Ebm_base avatar

TGINSIGHT POST

Post #872

@ebm_base

Ebm_base

Просмотры2,620Количество просмотров
Опубликован22 июн.22.06.2025, 13:04
Содержимое поста

Содержимое

ЕСЛИ ЕСТЬ КЕМ МЕНЯ ЗАМЕНИТЬ, ЗАМЕНИ, ЗАМЕНИ, ЗАМЕНИ... В чате канала при обсуждении репрезентативности был затронут и другой термин. Максим написал интересные вопросы в качестве примера предположения о взаимозаменяемости "а вот мой пациент, по которому я сейчас решаю клиническую задачу, является взаимозаменяемым с пациентами, участвовавшими в КИ?" или "мог ли этот мой пациент быть включен в данное конкретное исследование?" Попробуем разобраться, что такое взаимозаменяемость (exchangeability) ❗️Сравниваемые группы могут считаться взаимозаменяемыми в оценке исхода, если их результаты будут схожими всякий раз, когда они подвергались одинаковому воздействию в прошлом [1, 2, 3]. (𝑌(1),𝑌(0))⊥⊥𝑇 𝔼[𝑌(1)|𝑇=0]= 𝔼[𝑌(1)|𝑇=1] - получаем исход, если было лечение (𝑌(1)) в группе контроля (𝑇=0), равный исходу, если было лечение (𝑌(1)) в группе лечения (𝑇=1) 𝔼[𝑌(0)|𝑇=1]= 𝔼[𝑌(0)|𝑇=0] - аналогично в итоге 𝔼[𝑌(1)|𝑇=𝑡]= 𝔼[𝑌(1)] или 𝔼[𝑌(0)|𝑇=𝑡]= 𝔼[𝑌(0)] Т.е. если группу контроля мы бы подвергли воздействию, то получили бы схожий результат (в среднем) как в группе эксперимента. Взаимозаменяемость обеспечивается в идеальных условиях (РКИ с сохранением в группах пациентов, нет потери данных, ослепеление)[1, 4]. Получается, что назначение лечения должно не зависить от каких-либо факторов. Тогда мы можем делать вывод о причинности. А если зависит? Получается, что в ситуации нерандомизированных исследований, где имеется конфаундинг (confounding), можно достигнуть условной взаимозаменяемости, если будет выполнена коррекция (adjusted) на спутывающие переменные (т.е. проведен деконфаундинг). (𝑌(1),𝑌(0))⊥⊥𝑇 |𝑋 Но есть проблема в том, что мы не можем быть всегда уверены, что мы учли все факторы (даже если наша уверенность достаточно высокая). Поэтому в таком случае мы говорит об ассоциации, а не причинности (рис. 1 в комментариях) [2, 5] Еще хорошим примером поделился Матвей в чате Возвращаясь к вопросу Максима. Важна ли нам взаимозаменяемость? Да. Не только в контексте оценки результатов исследований (не было ли нарушений рандомизации, был ли деконфаундинг), но и в переносе результатов исследований на наших пациентов (точнее принятие решение в ожидание результатов). Получается, зная характеристики пациентов в исследовании, мы пытаемся понять, подходит ли наш пациент под эти критерии (по своим характеристикам). Если да, то мы могли бы взаимозаменить его с участником исследования и ожидать, что с большей вероятностью мы будет ожидать результат, как в исследовании (хотя скорее всего он будет наблюдаться в среднем в нашей группе пациентов, которые подходят под критерии исследования). @Ebm_base