רפואה נתמכת ראיות

רנדומיזציה מנדליאנית

Plasma HDL cholesterol and risk of myocardial infarction: a mendelian randomisation study
 
במחקרים תצפיתיים קשה מאוד להוכיח סיבתיות. רנדומיזציה מנדליאנית היא שיטת מחקר תצפיתית שבכל זאת מקרבת אותנו להוכחה או שלילה של סיבתיות.
הרנדומיזציה שמדובר בה מתרחשת בשלב מוקדם מאוד בחיים, בשלב יצירת הגמטות או שלב הביצית המופרית. מנדל, נזיר ומדען מהמאה ה 19 גילה שישנו קוד לתכונות של הייצורים החיים, ובתהליך יצירת הגמטות (תאי המין), יש רנדומיזציה- כאשר ישנן שתי גרסאות לקוד אצל ההורה, תא המין יכלול באופן רנדומלי אחת מגרסאות אלו בלבד, וגרסה זו תגיע לביצית המופרית שממנה יווצר הייצור החדש.
התהליך הזה מייצר רנדומיזציה בין אנשים שונים באוכלוסיה- חלקם יקבלו גרסה אחת של הקוד, ולכן תהיה להם תכונה מסוימת, וחלקם גרסה אחרת, שתגרום לתכונה אחרת.
אם אנחנו רוצים לחקור תכונה מסוימת, למשל HDL גבוה יותר, כגורם סיכון למחלה, למשל מחלות לב וכלי דם, אפשר להשתמש ברנדומיזציה מנדליאנית- לבדוק אצל משתתפים במחקר נשאות לקוד גנטי הקשור לרמה גבוהה יותר של HDL , ואז לבחון האם קוד זה קשור לשכיחות נמוכה יותר של התקפי לב.
ספוילר: הקשר בין HDL לפחות התקפי לב הופרך במחקרים מסוג זה.
mendelian randomization
trait
gametes
zygote
HDL- high density lipoprotein

איך מוכיחים סיבתיות (בדרך אחרת)

Causal inference for clinicians
The Environment and Disease: Association or Causation?
 
איך נשתכנע שיש קשר סיבתי בין שני דברים? נחשוב על כל שאר הדברים שיכולים לייצר קשר (שאינו סיבתי) ביניהם: סיבתיות הפוכה, ערפלנים, הטיות אחרות, שיטות סטטיסטיות לקויות, טעות מדגם, ספין והונאה. רק אם כל שאר האפשרויות לא סבירות, נקבל את העובדה שקיימת סיבתיות. בדרך כלל נוכל לשלול את שאר האפשרויות רק במחקרים עם רנדומיזציה. במקרים בהם לא נוכל לעשות כך, ניאלץ להיעזר בקריטריונים של ברדפורד היל.
causality/causation
reverse causation
confounders
bias
sample error
spin
fraud
 

המחקרים של ברדפורד היל וסיבתיות

 
Streptomycin Treatment of Pulmonary Tuberculosis
The MRC randomized trial of streptomycin and its legacy: a view from the clinical front line
Smoking and Carcinoma of the Lung
מחשבון OR למקרה בקרה
The Mortality of Doctors in Relation to Their Smoking Habits
 
הקריטריונים של ברדפורד היל
The Environment and Disease: Association or Causation?
Assessing causality in epidemiology: revisiting Bradford Hill to incorporate developments in causal thinking
 
הרפואה מבוססת על סיבתיות. מחלה היא סיבה לתסמינים, גורמים מסוימים גרמו למחלה עצמה, וטיפול יכול להיות סיבה להחלמה. אבל קשר בין שני דברים לא מוכיח שאחד גרם לשני. איך נדע האם אכן מדובר בסיבה ותוצאה? בתחום הזה אנחנו חייבים הרבה לאדם אחד, אוסטין ברדפורד היל. הוא יזם את המחקר האקראי המבוקר הראשון, ואת המחקרים הראשונים שהדגימו קשר בין עישון לסרטן הריאה. דרך שלושת המחקרים החשובים האלו שלו נדגים איך אנחנו משתכנעים בסיבתיות, בעזרת הקריטריונים אותם היל עצמו ניסח יותר מאוחר: טמפורליות, גודל אפקט, מנה-תגובה, מכניזם, ניסוי, אנלוגיה למקרים דומים, התאמה בין ממצאים פיזיולוגים לממצאים במחקר האפידמיולוגי, עקביות במחקרים שונים, וספציפיות של האפקט. מאז הייתה התקדמות רבה בתחום, אך הקריטריונים האלו יצקו את הבסיס להבנת הסיבתיות במחקרים אפידמיולוגיים.

בדיקת דם לאלצהיימר

Blood Biomarkers to Detect Alzheimer Disease in Primary Care and Secondary Care
הנספח למאמר
מכתב למערכת
Clinical diagnosis of Alzheimer's disease: recommendations of the International Working Group
A Review of Application of Aβ42/40 Ratio in Diagnosis and Prognosis of Alzheimer's Disease
 
בדיקות דם לחלבוני טאו ולבטא אמילואיד מוצעות כבדיקה אבחנתית למחלת אלצהיימר. מהן הבעיות הפילוסופיות בהקשר של אבחנה ומדוע מחקר זה בעייתי?
נדבר על שימוש במבחנים סטטיסטיים במאמר על בדיקה אבחנתית, על מדדי ביצוע של בדיקה אבחנתית כולל דיוק וערך מנבא חיובי ושלילי, על בדיקת הזהב, ועוד.
 

ספסיס ועקרון הרצף

Continuous vs Intermittent β-Lactam Antibiotic Infusions in Critically Ill Patients With Sepsis
 
במאושפזים בטיפול נמרץ עם ספסיס, האם טיפול רציף באנטיביוטיקה עדיף על טיפול במנות?
מחקר מבוקר אקראי שפורסם ביוני 2024.
 

סטטיסטיקה מרפאת 88- כל הסטטיסטיקה על רגל אחת

Learning Through Listening: A Scoping Review of Podcast Use in Medical Education
סטטיסטיקה מרפאת- (1) הקדמה וממוצע 14/11/2023סטטיסטיקה מרפאת- (2)  חציון 19/11/2023סטטיסטיקה מרפאת- (3) הטווח הבין רבעוני 23/11/2023סטטיסטיקה מרפאת- (4) שיעור בכל טווח ערכים 27/11/2023סטטיסטיקה מרפאת 5- היסטוגרמה והתפלגות 01/12/2023סטטיסטיקה מרפאת 6- התפלגות סימטרית והתפלגות מוטה 05/12/2023סטטיסטיקה מרפאת 7- התפלגות בימודלית 10/12/2023סטטיסטיקה מרפאת 8- סטיית התקן 14/12/2023סטטיסטיקה מרפאת 9- מבוא להסקה סטטיסטית 18/12/2023סטטיסטיקה מרפאת 10- ההתפלגות הנורמלית 21/12/2023סטטיסטיקה מרפאת 11- מיהו חריג? שימוש בחוק האמפירי 25/12/2023סטטיסטיקה מרפאת 12- התפלגות הדגימה 28/12/2023סטטיסטיקה מרפאת 13- הנורמלית מכה שנית -מסע הקסם המסתורי 01/01/2024סטטיסטיקה מרפאת 14- שגיאת התקן 04/01/2024סטטיסטיקה מרפאת 15- שגיאת התקן והחוק האמפירי 08/01/2024סטטיסטיקה מרפאת 16- רווח בר סמך 11/01/2024סטטיסטיקה מרפאת 17- שימוש ברווח בר סמך 15/01/2024סטטיסטיקה מרפאת 18- רווח בר סמך ומחקרים פורצי דרך ב 2023 18/01/2024סטטיסטיקה מרפאת 19- ביטוי מחדש 22/01/2024סטטיסטיקה מרפאת 20- ביטוי מחדש בהתפלגות הדגימה 25/01/2024סטטיסטיקה מרפאת 21- רווח בר סמך בקריאת מטא-אנליזה 29/01/2024סטטיסטיקה מרפאת 22- בדיקת השערות, שוד הבנק הגדול 01/02/2024סטטיסטיקה מרפאת 23 - p value 05/02/2024סטטיסטיקה מרפאת 24- ערך האלפא, מובהקות וטעות מסוג אחד 08/02/2024סטטיסטיקה מרפאת 25- טעות מסוג שני 12/02/2024סטטיסטיקה מרפאת 26- עוצמה 19/02/2024סטטיסטיקה מרפאת 27- הפחתת הסיכוי לשגיאות מסוג אחד ושניים. 22/02/2024סטטיסטיקה מרפאת 28- שלוש דרכים לטעות לגבי פי 26/02/2024סטטיסטיקה מרפאת 29- הטעות שכולם עושים וסטטיסטיקה בייסיאנית 04/03/2024סטטיסטיקה מרפאת 30- מבוא למבחנים סטטיסיים 07/03/2024סטטיסטיקה מרפאת 31 - Student’s t test 11/03/2024סטטיסטיקה מרפאת 32- מתרמוס לפרימוס (t to p) 14/03/2024סטטיסטיקה מרפאת 33- סוגי משתנים 18/03/2024סטטיסטיקה מרפאת 34- לשחות בים המבחנים הסטטיסטיים 21/03/2024סטטיסטיקה מרפאת 35- מבחנים א-פרמטריים 25/03/2024סטטיסטיקה מרפאת 36 - Mann-Whitney 28/03/2024 סטטיסטיקה מרפאת 37 - Paired samples t-test 01/04/2024סטטיסטיקה מרפאת 38-שונות 04/04/2024סטטיסטיקה מרפאת 39 -Why ANOVA 08/04/2024סטטיסטיקה מרפאת 40 - ANOVA How 11/04/2024סטטיסטיקה מרפאת 41 - ANOVA What 15/04/2024סטטיסטיקה מרפאת 42 - ANOVA Post hoc 18/04/2024סטטיסטיקה מרפאת 43- קרוסקל וואליס 29/04/2024סטטיסטיקה מרפאת 44- קרובים רחוקים- ווילקוקסון, אנובה למדידות חוזרות 02/05/2024סטטיסטיקה מרפאת 45- חי בריבוע- חלק ראשון 09/05/2024סטטיסטיקה מרפאת 46- חי בריבוע חלק שני- איך זה עובד 18/05/2024סטטיסטיקה מרפאת 47- דרגות חופש 20/05/2024סטטיסטיקה מרפאת 48- דרגות חופש וטבלת חי 23/05/2024סטטיסטיקה מרפאת 49- מבחן מקנמר 30/05/2024סטטיסטיקה מרפאת 50- קוקרן-מנטל-הנזל וערפלנים 03/06/2024סטטיסטיקה מרפאת 51- מתאם (קורלציה) 10/06/2024סטטיסטיקה מרפאת 52- מקדם המתאם של פירסון 17/06/2024סטטיסטיקה מרפאת 53- מקדם המתאם של ספירמן 27/06/2024סטטיסטיקה מרפאת 54- רגרסיות: שלושה שימושים, שלושה סוגים 04/07/2024סטטיסטיקה מרפאת 55- נוסחת הרגרסיה 11/07/2024סטטיסטיקה מרפאת 56- המח מבצע רגרסיות בחיי היום יום 18/07/2024סטטיסטיקה מרפאת 57- איך נוסחת הרגרסיה עוזרת לה לתפקד 25/07/2024סטטיסטיקה מרפאת 58- משוואת הקו הישר ורגרסיה לינארית 01/08/2024סטטיסטיקה מרפאת 59- קו הרגרסיה 08/08/2024סטטיסטיקה מרפאת 60 – רגרסיה לינארית מרובה 15/08/2024סטטיסטיקה מרפאת 61- איך להבין תוצאות רגרסיה לינארית 22/08/2024סטטיסטיקה מרפאת 62 - R squared in the regression 29/08/2024סטטיסטיקה מרפאת 63 – מה קורה כשזה לא לינארי 05/09/2024סטטיסטיקה מרפאת 64 -Odds and odds ratio 12/09/2024סטטיסטיקה מרפאת 65 -רגרסיה לוגיסטית- ההסבר הפשוט 19/09/2024סטטיסטיקה מרפאת 66- הטריקים של הרגרסיה הלוגיסטית 26/09/2024סטטיסטיקה מרפאת 67- למה קוראים לה לוגיסטית 03/10/2024סטטיסטיקה מרפאת 68- מקדמי הרגרסיה הלוגיסטית 10/10/2024סטטיסטיקה מרפאת 69 – שרידות ועקומת שרידות 17/10/2024סטטיסטיקה מרפאת 70  – hazard and hazard ratio 24/10/2024סטטיסטיקה מרפאת 71 – עקומת קפלן מאייר 31/10/2024סטטיסטיקה מרפאת 72 – פענוח עקומת קפלן מאייר 07/11/2024סטטיסטיקה מרפאת 73- רגרסיית קוקס- ההסבר הפשוט 14/11/2024סטטיסטיקה מרפאת 74- רגרסיית קוקס- הבנת התוצאות 21/11/2024סטטיסטיקה מרפאת 75- רגרסיית קוקס- למה? 28/11/2024סטטיסטיקה מרפאת 76- נוסחת רגרסיית קוקס 05/12/2024סטטיסטיקה מרפאת 77- האמת המפתיעה על רגרסיות 12/12/2024סטטיסטיקה מרפאת 78 - log rank test 19/12/2024סטטיסטיקה מרפאת 79- רווח בר סמך למקדם הרגרסיה הלינארית 26/12/2024סטטיסטיקה מרפאת 80- רווח בר סמך ברגרסיית קוקס 02/01/2025סטטיסטיקה מרפאת 81- קיטוע סדרת מדידות (קס"מ)- מתי ולמה 09/01/2025
סטטיסטיקה מרפאת 82- קס"מ- תנאים
סטטיסטיקה מרפאת 83- קס"מ- סוג המשתנים
סטטיסטיקה מרפאת 84-  קס"מ- השיטה ושכלולים
סטטיסטיקה מרפאת 85- מודלים סטטיסטיים ומודל מעורב
סטטיסטיקה מרפאת 86- מודל מעורב ב'
סטטיסטיקה מרפאת 87- חישוב גודל מדגם
סטטיסטיקה מרפאת 88- כל הסטטיסטיקה על רגל אחת- סיכום כל הסדרה עם הפניות לפרקים השונים

סטטיסטיקה מרפאת 87- חישוב גודל מדגם

Statistical Methods in the Journal — An Update
Intraosseous or Intravenous Vascular Access for Out-of-Hospital Cardiac Arrest
מחשבון גודל מדגם
העוצמה גדלה ככל שערך האלפא, גודל המדגם, וגודל האפקט גדלים. לעומת זאת היא נחלשת כאשר שגיאת התקן גדלה. את כל הנתונים האלו ניתן לשבץ בתוך נוסחה ייחודית למבחן סטטיסטי מסוים כדי לחשב את העוצמה של מחקר. אם לעומת זאת, מגדירים מהי העוצמה הרצויה, מגדירים מהו גודל האפקט הרצוי, ומהי שגיאת התקן הצפויה, נשאר רק משתנה אחד לא ידוע- גודל המדגם. בצורה כזו אפשר לחשב את גודל המדגם הרצוי כדי להשיג עוצמה מסוימת.
Power analysis
Power
Sample size calculation
Effect size
Standard error
 

סטטיסטיקה מרפאת 86- מודל מעורב חלק ב'

Effect of Salt Substitution on Cardiovascular Events and Death
A Community-Based Intervention for Managing Hypertension in Rural South Asia
הצורך במודל מעורב עולה כאשר רוצים לבצע רגרסיה אך יש תלות בין מדידות שונות, למשל תוצאות עבור אנשים ממשפחה אחת או מכפר אחד, או מדידות חוזרות אצל אותו אדם. 
במודל הזה לתוך מוכנסים לנוסחה אפקטים קבועים, בדומה לרגרסיות המוכרות לנו מפרקים קודמים, אך גם אפקטים רנדומליים. אפקט רנדומלי נמצא נמוך יותר בהיררכיה של ההשפעה, והוא גורם לשונות סביב האפקט הקבוע. למשל, השפעת כפר המגורים על שכיחות אירועים מוחיים יכול להיות אפקט רנדומלי, סביב האפקט הקבוע שהוא השפעת ההתערבות עצמה על שכיחות אירועים מוחיים. עבור אפקטים קבועים יתקבל בנוסחת המודל הסטטיסטי מקדם קבוע, אך המקדם עבור האפקט הרנדומלי, הכפר למשל, השני לא יהיה מקדם קבוע בנוסחה אלא כזה שיכול להשתנות (בצורה רנדומלית) בין כפר לכפר.
במודל מעורב המתאר קשר לינארי, למשל עבור התערבות והשפעתה על ערכי לחץ דם במדידות חוזרות באותם אנשים,  האפקט הרנדומלי, למשל האפקט של המשתתף הספציפי במחקר, יכול להתבטא גם עבור הקבוע במשוואה (למשל, מהו לחץ הדם ההתחלתי) וגם עבור המקדם בנוסחה המציין את שיפוע הקו (למשל, מה קצב שיפור לחץ הדם). 
Mixed effects model
Independence assumption for non-mixed regression
Dependent measurements
Hierarchical model
Fixed effects
Random effects
Random effect for the constant (intercept)
Random effect for the coefficient (slope)

סטטיסטיקה מרפאת 85- מודלים סטטיסטיים ומודל מעורב חלק א'

תמונה של מיקי מאוס
מודל הוא נסיון לתאר תופעה בעולם בעזרת נוסחה מתמטית. בפרק הזה נשתמש בתיאור של פסלים במקום תופעות, ונבין שלרוב המודל לא יתאר בצורה מדויקת את הפסל, ושבמצבים מסויימים נצטרך להכניס למודל גם אפקטים קבועים המשותפים לכל המיקי-מאוסים, כמו צורת האוזניים וגם אפקטים רנדומליים שמשתנים בין ייצוגים שונים של מיקי-מאוס, כמו הגודל או תנוחת היד. הכנסת האפקטים הרנדומליים תאפשר לתאר את האפקטים הקבועים בצורה טובה יותר. למשל, אפשר יהיה לתאר את מבנה היד של מיקי מאוס (אפקט קבוע) גם כאשר היד בתנוחות (אפקט רנדומלי) שונות.
Statistical model
Mixed effects model
Fixed effects
Random effects
 

סטטיסטיקה מרפאת 84- קיטוע סדרת מדידות- השיטה ושכלולים

Impact of changes to national guidelines on hypertension-related workload: an interrupted time series analysis in English primary care
 
השיטה הסטטיסטית בקיטוע סדרת מדידות דומה מאוד לשיטה ברגרסיה לינארית פשוטה. למרות שהמשתנה הבלתי תלוי שמעניין אותנו הוא ההתערבות שקרתה בזמן מסויים, הזמן הוא המשתנה הבלתי תלוי שסביבו הנוסחה בנויה. לפני ההתערבות ישנו קבוע שאומר מה הייתה המדידה בתחילת המעקב ומקדם שאומר מהו קצב השינוי, זאת אומרת בכמה המדידה השתנתה עבור כל יחידת זמן. בנוסחה מופיע גם משתנה קטגוריאלי עם שני ערכים אפשריים: האם מדובר בזמן שלפני או אחרי ההתערבות. אם מדובר בזמן שאחרי ההתערבות מתווספים שני שינויים אפשריים: ברמת המדידה ובמגמה לאורך זמן.  
שכלולים אפשריים לשיטה הם שיכוב לפי משתנה מסביר נוסף (למשל, שכבות גיל), השוואה בין הצפוי לפי המגמה הקודמת לבין מה שקרה בפועל לאחר ההתערבות, ושימוש ב negative control  (משתנה תלוי שלא אמור להיות מושפע מההתערבות)
Interrupted time series analysis
Segmented regression model
Change in level
Change in trend
Negative control
Stratification