Где искать грамотную информацию о доказательной медицине
Источники информации о доказательной медицине и интерпретации научных исследований (здесь представлены ресурсы как базового уровня, так и для продвинутых пользователей, в т. ч. врачей):
Книги по статистике и анализу данных
1. Савельев В.В. Статистика и котики. – Москва: АСТ, 2018
2. Бослаф С. Статистика для всех. – Москва: ДМК Пресс, 2018
3. Гланц С. Медико-биологическая статистика. // Книга доступна по ссылке: http://medstatistic.ru/articles/glantz.pdf
4. Шитиков В.К., Мастицкий С.Э. Статистический анализ и визуализация данных с помощью R. // Книга доступна по ссылке: http://mospolytech.ru/storage/b53b3a3d6ab90ce0268229151c9bde11/files/Mastitsky_and_Shitikov_2014.pdf
5. Шитиков В.К., Мастицкий С.Э. Классификация, регрессия и другие алгоритмы Data Mining с использованием R. // Книга доступна по ссылке: https://ranalytics.github.io/data-mining/
6. Триша Гринхальх. Основы доказательной медицины. – Москва: ГЭОТАР-Медиа, 2019
7. Основы доказательной медицины. Учебное пособие для системы послевузовского и дополнительного профессионального образования врачей./Под общей редакцией академика РАМН, профессора Р.Г.Оганова. – М.: Силицея-Полиграф, 2010. – 136 с. // Книга доступна по ссылке: https://www.gnicpm.ru/UserFiles/Основы%20доказательной%20медицины. pdf
8. Талантов П. 0,05. Доказательная медицина от магии до поисков бессмертия. – Москва: АСТ, 2019
Сайты по статистике и анализу данных
1. Портал знаний от Statsoft: http://statistica.ru/
2. Портал MachineLearning: http://www.machinelearning.ru
3. Блог «R: анализ и визуализация данных»: https://r-analytics.blogspot.com/
4. Группа в Facebook «Этика науки»: https://www.facebook.com/groups/1659678594292162/ (полезные разборы и интересные новости)
5. Ресурс по первичному скринингу медицинской статьи: https://www.understandinghealthresearch.org/
6. Сайт http://www.cebm.net. На сайте в числе остальных полезных ресурсов имеется ссылка Learning ЕВМ (Изучение ДМ), содержащая ряд указаний на учебные материалы, разбитые по темам. По каждому из пунктов представлены «внутренние» источники информации Оксфордского Центра, а также «внешние» – ссылки на учебные материалы в базах данных сторонних поставщиков информации. Один из самых удачных и полезных источников информации для изучения доказательной медицины.
7. Сайт https://www.nice.org.uk. База данных Национальной службы здравоохранения Великобритании, содержит публикации как по использованию медицинских технологий, так и документы по диагностике, лечению и профилактике различных заболеваний.
8. Обучающий бесплатный ресурс Cochrane Evidence Essentials, предлагающий введение в науку доказательной медицины и рассказывающий о том, как использовать ее для принятия обоснованных решений в отношении здоровья: https://training.cochrane.org/essentials
Курсы по статистике и анализу данных
1. Курс «Основы статистики»:
a. Первая часть: https://stepik.org/course/76/
b. Вторая часть: https://stepik.org/course/524
c. Третья часть: https://stepik.org/course/2152
2. Курс «Анализ данных в R»:
a. Первая часть: https://stepik.org/course/129
b. Вторая часть: https://stepik.org/course/724
3. Сайт: https://www.coursera.org/ Видеокурсы по разным областям человеческой деятельности. Курс по клиническим исследованиям предлагает субтитры на русском языке: https://www.coursera.org/learn/clinical-trials
Примеры интерпретации научных исследований и просто интересное
1. Надо ли ориентироваться на p-value в медицинских научных исследованиях: https://www.eco-vector.com/no-statistics
2. Поверхностный скрининг одного вопроса кардиологом Антоном Родионовым https://www. facebook.com/avrodion/posts/10206084924159972
3. Аккаунт эпидемиолога Антона Барчука, где бывает много интересных разборов https://www. facebook.com/anton.barchuk
4. На канале CME бывают интересные разборы крупных исследований. Например, это: https://www.youtube.com/watch?v=WiLzG_5xatM
5. Примеры организации и описания когортных исследований: https://www.framinghamheartstudy.org/index.php, http://www.shcs.ch/
6. Замечательная лекция Антона Родионова и Дмитрия Напалкова, которую обязательно надо посмотреть: «Дискуссионный клуб: доказательства и «фейковые новости» кардиологии»: https://internist.ru/events/detail/35167/
7. Лекция онколога, биостатистика Полины Шило о когнитивных искажениях при интерпретации научных данных на Первом медицинском канале www.1med.tv
