Ebm_base

КЛАССИФИЦИРУЙ ПРАВИЛЬНО ⠀ 🧑🏻‍🔬 Представим себе гипотетическое исследование: 2 группы врачей набирают пациентов, распределяя их по группам: 1️⃣ - с осложнениями после инфаркта (ИМ) 2️⃣ - без осложнений ⠀ Но к сожалению, они не договорились заранее, что считать за осложнение 🤷🏻‍♂️ ⠀ В итоге 1-ая группа включает даже тех, у кого была лихорадка 🥵 на 2-3 сутки после ИМ. А 2-ая группа - только тех, кому потребовалось серьезное лечение 😵‍💫 (операция, реанимация и т.д.) ⠀ Основным исходом исследования была оценка качества жизни. Закономерно получились очень странные данные, что осложнения либо практически не влияют, либо влияние очень слабое 📉 ⠀ Но какую же ошибку допустили исследователи? 🤔 ⠀ ❗Misclassification bias❗ ⠀ ⚠️Ошибка, когда субъект исследования определен в категорию, отличающейся от той, в которой должен быть⚠️ ⠀ А если просто, то это неверная классификация. Она является одной из типов information bias ⠀ Неверная классификация возникает, когда: 🔸 не используется золотой стандарт диагностики (дорого, инвазивно, сложно) 🔸 используются неточные измерения 🔸 группы не договорились о консенсусе ⠀ При этом неверная классификация может быть недифференцированная (у всех групп) или дифференцированная (в одной группе) ⠀ Наиболее значимым считается, если она применяется к вмешательству или исходу 😰 ⠀ Часто неправильная классификация носит субъективный характер, без возможности вернуться назад и получить стандартные измерения данных💀 ⠀ Как же не допускать эту ошибку нам? 📍 договаривайтесь о чем вы говорите, как это определять, измерять и трактовать 📍 используйте "золотой стандарт" 📍 если нет возможности, то стандартизованные точные методы ⠀ Как вы думаете, часто ли люди допускают misclassification bias вне исследований? 🙈 #bias

#bias

Не могу не поделиться этим здесь 😁 #bias

МОЯ ОСТАНОВОЧКА (КОНФАУДИНГ) Цель клинического исследования (КИ) - оценка влияния вмешательства на исход 📈 Однако она может быть искажена каким-либо фактором во время разработки, проведения или анализа 🔀 ❗Confounding factor (confounder, вмешивающийся фактор, конфаундер) - переменная, которая связанная как с исследуемым лечением, так и с результатом ❗ ⚠️Рассмотрим пример: препарат А (эксперимент) снижает смертность у пациентов с тяжёлой пневмонией по сравнению со стандартной терапией (контроль). Но при внимательном изучении групп мы обнаружили, что большинство пациентов из контроля имели в анамнезе обструктивную болезнь лёгких (ХОБЛ). А в экспериментальной группе пациенты почти не страдали ХОБЛ. Этот фактор и повлиял на эффективность препарата А и разницу в смертности. Если его исключить, то мы не обнаружим эффективность препарата. Соответственно наличие данного заболевания и будет конфаундером⚠️ Такая ситуация может произойти, если было неравномерное распределение пациентов между группами🔛 Чаще всего конфаундинг является проблемой в наблюдательных и нерандомизированных исследованиях, когда как раз нет случайного распределения по группам (кто в какую группу пойдем решает врач) 🚫 А в жизни конфаундеры вообще могут преследовать повсюду 🤔 Вмешивающийся фактор кстати может как улучшать результат, так и ухудшать его (когда мы не находим разницы между группами)📊 Чтобы определить является ли фактор конфаундером, он должен удовлетворять 3 условиям: 📍Связь с группой лечения (т.е. неравномерно распределен в группах) 📍Быть предиктором исхода (т.е. связан с улучшением/ухудшением результата) 📍Не является следствием лечения (т.е. он является независимым фактором) К сожалению, не всегда удается точно найти подтверждение всем критериям. Но если фактор подходит под условия, то скорее всего он является конфаундером🤯 Снизить риск возникновения вмешивающего фактора можно разными методами на разных этапах КИ💻 Наиболее популярные: 🔸Рандомизация (стратифицированная, адаптивная) 🔸Стратификация 🔸Регрессионная модель ❗Рандомизация позволяет минимизировать влияние данного фактора, так как группы уравниваются по всем показателям (известным и неизвестным), кроме вмешательства (есть/нет)❗ Upd (13.09.2025). Предыдущий абзац не верен, т.к. рандомизация разрывает связь между конфаундерами и вмешательством. Это одна из основных причин, почему РКИ - "золотой стандарт" изучения лечения😁 #bias