Разбор публикации в JAMA одного РКИ по эффективности ИВЕ
budetlyanin108 — 19.02.2022
18 февраля вышла публикация малазийского исследования по эффективности ИВЕ. Таблоиды возбудились в момент стали перепечатывать, антииве торжествуют победу среди которых MD, PhD и др. Столько радости, что иве якобы не работает, что диву даешься, это врачи, ученые или кто? Два года без внятной стратегии раннего лечения от регуляторов, а они радуются. Полтора года он стараются похоронить ИВЕ и никак не выходит. Не удивлюсь если скоро они потребуют забрать Нобелевскую премию у Сатоши Омуры и У. Кемпбелла за открытие его. Так и хочется напомнить этим хулителям фразу из фильма «Раба любви» — Господа! Господа, вы звери. Господа, вы будете прокляты своею страной.
Эффективность лечения иве в отношении прогрессирования заболевания у взрослых с легкой и средней степенью тяжести C19 и сопутствующими заболеваниями. Рандомизированное клиническое исследование I-TECH
В котором авторы приходят к следующему выводу:
«Выводы и актуальность В этом рандомизированном клиническом исследовании пациентов с высоким риском C19 легкой и средней степени тяжести лечение иве на ранних стадиях заболевания не предотвратило прогрессирование заболевания до тяжелого течения. Результаты исследования не поддерживают использование иве у пациентов с C19»
Я бы сказал, что основным ограничением является то, что люди
были зарегистрированы в среднем через 5 дней после появления
симптомов, и большинство сторонников IVЕ рекомендуют начинать
лечение при появлении симптомов. Ожидание 5 дней - это много для
5-дневного курса лечения. Люди были зарегистрированы через
5,1 дня после появления симптомов. Это означает, что средний
пациент был бы исключен из испытаний Паксловида и Молнупиравира за
опоздание. В исследовании изучалось, предотвращает ли внутривенное
введение прогрессирования заболевания в тяжелую форму. (менее 95%
О2) Пациенты были зарегистрированы в среднем через 5,1 дня после
появления симптомов (довольно поздно). Лечение длилось 5 дней. В
группе лечения заболевание прогрессировало до тяжелой формы за 3,2
дня. (т.е. до завершения лечения)
Александрос Маринос напоминает о том, что означает «в среднем 5,1
дня с момента появления симптомов» для исследования
противовирусного препарата:
Иве нужно принимать не позднее, чем через 2 дня после появления
симптомов, потому что именно так антивирусная терапия эффективна,
так как важно быстро снижать вирусную нагрузку. Все это РКИ
рассчитано на неудачу, потому что лечение прекратилось через 5
дней, даже если они еще не выздоровели. Кроме того, день
регистрации в отношении появления симптомов важен, потому что
дозировка должна быть выше, если вы опаздываете с началом лечения.
Профилактика иве также была исключена. Про то, что в нем не
использовался цинк, который является основной целью использования
цинкового ионофора можно не говорить, это уже неважно.
Главное, что показало исследование, что для иве по сравнению с
контрольной группой:
- 4(с иве) против 10(контроль) были переведены на искусственную вентиляцию легких
- 3 из 10 умерли (таким образом, умерли 3 пациента с иве против 10 без иве).
Для разбирающихся в статистике «статистическая значимость» этих различий (Р) составила 0,19 и 0,09. Он не попадает под стандарт P <= 0,05, поэтому разницу можно назвать «статистически не значимой». (О статистической значимости разговор пойдет ниже в статье в журнале NATURE) Но для нас это важно, а значения Р высоки, потому что исследование было недостаточно мощным.
Очевидно, что иве показал положительный эффект, 3 смерти против 10 — это огромное преимущество. Исследование, вероятно, спасло около 7 жизней, назначив иве 241 человеку c учетом того, что поздно(5.1 день после начала симптомов) в недостаточной дозировке 0.4 мг/кг тогда как в разгар Дельты стартовая доза не менее 0.6 мг/кг и недостаточно долго 5 дней через 5 дней!
Но поблагодарить исследователей все таки можно, которые провели это исследование, и спасли примерно 7 человек от смерти, дав им иве.
Иве снизил смертность на 70% (4% в контрольной группе против 1,2% в группе IVЕ)
Еще раз! Исследование показало, что иве предотвратил смерть (3 против 10) и госпитализацию в отделение интенсивной терапии (4 против 10). Но кого это волнует, если это не предотвращает... (* проверяет отмечает *) падение уровня O2 ниже 95%? Кто-нибудь утверждал, что это было сделано? Прочитайте сами результаты исследования, а затем выводы...
Кто играет со словами типа «статистически значимый», не понимая, что эти слова имеют конкретное техническое значение, которое отличается от того, что мы подразумеваем под «значимым» в повседневной жизни. "P=0,09" означает 91% вероятность того, что эффект возник не случайно. И если есть вероятность в 91%, что, приняв безвредное лекарство в течение нескольких дней, возможно снизить вероятность смерти на 70%, то глупо было бы отказаться? Пороговое значение P=0,05 является произвольным и не учитывает соотношение риска и пользы. А теперь о том, что такое «статистическая значимость»:
Распространенная проблема
Давайте проясним, что должно прекратиться: мы никогда не должны делать вывод об «отсутствии различий» или «отсутствии связи» только потому, что значение P больше порогового значения, такого как 0,05, или, что то же самое, потому что доверительный интервал включает ноль. Мы также не должны делать вывод, что два исследования противоречат друг другу, потому что одно дало статистически значимый результат, а другое — нет. Эти ошибки напрасно тратят исследовательские усилия и дезинформируют политические решения.
Например, рассмотрим серию анализов непреднамеренных эффектов противовоспалительных препаратов 2 . Поскольку их результаты были статистически незначимыми, одна группа исследователей пришла к выводу, что воздействие препаратов «не было связано» с впервые возникшей мерцательной аритмией (наиболее распространенное нарушение сердечного ритма) и что результаты отличались от результатов исследования более раннее исследование со статистически значимым результатом.
Теперь давайте посмотрим на фактические данные. Исследователи, описывающие свои статистически незначимые результаты, обнаружили, что отношение риска составляет 1,2 (то есть риск на 20% выше у подвергшихся воздействию пациентов по сравнению с не подвергавшимися воздействию). Они также обнаружили 95-процентный доверительный интервал, охватывающий все, от незначительного снижения риска на 3 % до значительного увеличения риска на 48 % ( P = 0,091; наш расчет). Исследователи из более раннего статистически значимого исследования обнаружили точно такой же коэффициент риска 1,2. Это исследование было просто более точным, с интервалом, охватывающим от 9% до 33% большего риска ( P = 0,0003; наш расчет).
Нелепо делать вывод о том, что статистически незначимые результаты показали «отсутствие связи», когда интервальная оценка включала серьезное увеличение риска; столь же абсурдно утверждать, что эти результаты противоречат более ранним результатам, показывающим идентичный наблюдаемый эффект. Тем не менее, эти общепринятые методы показывают, как опора на пороги статистической значимости может ввести нас в заблуждение (см. «Остерегайтесь ложных выводов»).
Источник: В. Амрайн и др.
Эти и подобные им ошибки широко распространены. Обзоры сотен статей показали, что статистически незначимые результаты интерпретируются как указывающие на «отсутствие различий» или «отсутствие эффекта» примерно в половине случаев (см. «Неверные интерпретации» и «Дополнительную информацию»).
В 2016 году Американская статистическая ассоциация опубликовала в The American Statistician заявление , предупреждающее о неправильном использовании статистической значимости и значений P. В номере также было много комментариев на эту тему. В этом месяце в специальном выпуске того же журнала делается попытка продвинуть эти реформы дальше. В нем представлено более 40 статей на тему «Статистические выводы в 21 веке: мир за пределами P < 0,05». Редакция представляет сборник с предостережением «не говорить «статистически значимый»» 3 . Другая статья 4 , подписанная десятками, также призывает авторов и редакторов журналов отказаться от этих терминов.
Мы согласны и призываем отказаться от всей концепции статистической значимости.
Источник: В. Амрайн и др.
Мы далеко не одни. Когда мы предложили другим прочитать черновик этого комментария и поставить свою подпись, если они согласны с нашим сообщением, 250 человек сделали это в течение первых 24 часов. Неделю спустя у нас было более 800 подписавшихся — все они были проверены на академическую принадлежность или другие признаки настоящей или прошлой работы в области, которая зависит от статистического моделирования (см. список и окончательное количество подписавшихся в дополнительной информации). Среди них статистики, клинические и медицинские исследователи, биологи и психологи из более чем 50 стран и со всех континентов, кроме Антарктиды. Один защитник назвал это «хирургическим ударом по бездумному тестированию статистической значимости» и «возможностью заявить о своем голосе в пользу лучших научных практик».
Мы не призываем к запрету значений P. Мы также не утверждаем, что их нельзя использовать в качестве критерия принятия решения в некоторых специализированных приложениях (например, при определении того, соответствует ли производственный процесс какому-либо стандарту контроля качества). И мы также не выступаем за беспроигрышную ситуацию, когда слабые доказательства внезапно становятся достоверными. Скорее, и в соответствии со многими другими на протяжении десятилетий, мы призываем к прекращению использования значений P традиционным дихотомическим способом — чтобы решить, опровергает ли результат научную гипотезу или поддерживает ее 5 .
Выйти из категории
Проблема скорее человеческая и когнитивная, чем статистическая: разделение результатов на «статистически значимые» и «статистически незначимые» заставляет людей думать, что элементы, присвоенные таким образом, являются категорически разными 6–8 . Те же самые проблемы, вероятно, возникнут при любой предлагаемой статистической альтернативе, которая включает дихотомию, будь то частотная, байесовская или иная.
К сожалению, ложное убеждение, что пересечения порога статистической значимости достаточно, чтобы показать, что результат является «реальным», привело к тому, что ученые и редакторы журналов отдавали предпочтение таким результатам, тем самым искажая литературу. Статистически значимые оценки смещены вверх по величине и потенциально в значительной степени, тогда как статистически незначимые оценки смещены по величине вниз. Следовательно, любое обсуждение, сосредоточенное на оценках, выбранных с учетом их значимости, будет необъективным. Вдобавок к этому, жесткий акцент на статистической значимости побуждает исследователей выбирать данные и методы, дающие статистическую значимость для некоторого желаемого (или просто публикуемого) результата или дающие статистическую незначимость для нежелательного результата, такого как потенциальные побочные эффекты лекарств — тем самым делая выводы недействительными.
Предварительная регистрация исследований и обязательство публиковать все результаты всех анализов могут многое сделать для смягчения этих проблем. Тем не менее, даже результаты предварительно зарегистрированных исследований могут быть искажены решениями, которые неизменно остаются открытыми в плане анализа 9 . Это происходит даже из самых лучших побуждений.
Опять же, мы не выступаем за запрет на значения P , доверительные интервалы или другие статистические меры — мы просто не должны относиться к ним категорично. Это включает в себя дихотомию как статистически значимую или нет, а также категоризацию на основе других статистических показателей, таких как коэффициенты Байеса.
Одна из причин избегать такой «дихотомии» заключается в том, что все статистические данные, включая значения P и доверительные интервалы, естественным образом варьируются от исследования к исследованию, и часто это происходит в удивительной степени. На самом деле, случайная вариация сама по себе может легко привести к большим различиям в значениях P , выходящим далеко за рамки порогового значения 0,05. Например, даже если бы исследователи могли провести два исследования с идеальной репликацией какого-либо подлинного эффекта, каждое из которых имело бы 80% мощности (вероятность) достижения P < 0,05, не было бы ничего удивительного в том, что одно получило бы P < 0,01, а другое P > 0,30 . . Независимо от того, является ли значение P малым или большим, необходима осторожность.
Мы должны научиться принимать неопределенность. Один из практических способов сделать это — переименовать доверительные интервалы в «интервалы совместимости» и интерпретировать их таким образом, чтобы избежать чрезмерной уверенности. В частности, мы рекомендуем авторам описывать практические последствия всех значений внутри интервала, особенно наблюдаемый эффект (или точечную оценку) и пределы. При этом они должны помнить, что все значения между пределами интервала разумно совместимы с данными, учитывая статистические допущения, использованные для расчета интервала 7 , 10 . Следовательно, выделение одного конкретного значения (например, нулевого значения) в интервале, как показано, не имеет смысла.
Нам откровенно надоело видеть такие бессмысленные «доказательства нуля» и заявления об отсутствии ассоциации в презентациях, научных статьях, обзорах и учебных материалах. Интервал, содержащий нулевое значение, часто будет также содержать ненулевые значения, имеющие большое практическое значение. Тем не менее, если вы считаете, что все значения внутри интервала практически не важны, вы можете сказать что-то вроде «наши результаты наиболее совместимы с отсутствием важного эффекта».
Говоря об интервалах совместимости, имейте в виду четыре вещи. Во-первых, только потому, что интервал дает значения, наиболее совместимые с данными, с учетом допущений, это не означает, что значения за его пределами несовместимы; они просто менее совместимы. На самом деле значения сразу за пределами интервала существенно не отличаются от значений внутри интервала. Таким образом, неверно утверждать, что интервал показывает все возможные значения.
Во-вторых, не все значения внутри одинаково совместимы с данными, учитывая предположения. Точечная оценка наиболее совместима, а значения вблизи нее более совместимы, чем вблизи пределов. Вот почему мы призываем авторов обсуждать точечную оценку, даже если у них большой Pзначение или широкий интервал, а также обсуждение пределов этого интервала. Например, вышеприведенные авторы могли бы написать: «Как и в предыдущем исследовании, наши результаты свидетельствуют о 20-процентном увеличении риска возникновения фибрилляции предсердий у пациентов, принимающих противовоспалительные препараты. Тем не менее, разница в риске в диапазоне от снижения на 3%, небольшая отрицательная связь, до увеличения на 48%, существенная положительная связь, также разумно согласуется с нашими данными, учитывая наши предположения». Интерпретация точечной оценки, признавая при этом ее неопределенность, удержит вас от ложных заявлений об отсутствии различий и от самоуверенных заявлений.
В-третьих, как и пороговое значение 0,05, из которого оно получено, значение 95% по умолчанию, используемое для вычисления интервалов, само по себе является произвольным соглашением. Он основан на ложном представлении о том, что вычисленный интервал сам по себе содержит истинное значение с вероятностью 95%, в сочетании со смутным ощущением, что это является основой для уверенного решения. В зависимости от приложения может быть оправдан другой уровень. И, как в примере с противовоспалительными препаратами, интервальные оценки могут увековечить проблемы статистической значимости, когда налагаемая ими дихотомия рассматривается как научный стандарт.
И последнее, и самое главное, будьте скромны: оценки совместимости зависят от правильности статистических предположений, используемых для расчета интервала. На практике эти предположения в лучшем случае подвержены значительной неопределенности 7 , 8 , 10 . Сделайте эти предположения как можно более четкими и проверьте те из них, которые сможете, например, нанеся свои данные на график и подобрав альтернативные модели, а затем сообщив обо всех результатах.
Что бы ни показывала статистика, можно предлагать причины ваших результатов, но обсуждать ряд возможных объяснений, а не только предпочтительные. Выводы должны быть научными, и это выходит далеко за рамки чисто статистических. Такие факторы, как исходные данные, дизайн исследования, качество данных и понимание лежащих в основе механизмов, часто более важны, чем статистические показатели, такие как значения P или интервалы.
Возражение, которое мы чаще всего слышим против отказа от статистической значимости, заключается в том, что она необходима для принятия решений «да» или «нет». Но для выбора, часто требуемого в нормативно-правовой, политической и деловой среде, решения, основанные на затратах, выгодах и вероятности всех потенциальных последствий, всегда превосходят решения, принимаемые исключительно на основе статистической значимости. Более того, для принятия решений о том, продолжать ли дальше исследовательскую идею, нет простой связи между значением P и вероятными результатами последующих исследований.
Как будет выглядеть отказ от статистической значимости? Мы надеемся, что разделы методов и табулирование данных будут более подробными и детализированными. Авторы будут подчеркивать свои оценки и неопределенность в них, например, явно обсуждая нижнюю и верхнюю границы своих интервалов. Они не будут полагаться на тесты значимости. Когда сообщаются значения P , они будут даваться с разумной точностью (например, P = 0,021 или P = 0,13) — без украшений, таких как звезды или буквы для обозначения статистической значимости, а не в виде двоичных неравенств ( P < 0,05 или P > 0,05). Решения об интерпретации или публикации результатов не будут основываться на статистических порогах. Люди будут тратить меньше времени на статистическое программное обеспечение и больше времени на размышления.
Наш призыв отказаться от статистической значимости и использовать доверительные интервалы в качестве интервалов совместимости не является панацеей. Хотя это устранит многие плохие практики, оно вполне может ввести новые. Таким образом, мониторинг литературы на предмет статистических злоупотреблений должен быть постоянным приоритетом для научного сообщества. Но искоренение категоризации поможет остановить самонадеянные заявления, необоснованные заявления об «отсутствии различий» и абсурдные заявления о «сбое репликации», когда результаты исходных и повторных исследований в высокой степени совместимы. Злоупотребление статистической значимостью нанесло большой вред научному сообществу и тем, кто полагается на научные советы. P -значения, интервалы и другие статистические показатели имеют свое место, но пришло время отказаться от статистической значимости.
Природа 567 , 305-307 (2019)
Дои: https://doi.org/10.1038/d41586-019-00857-9
Доктор Пьер Кори на это заметил: «средства массовой информации кричат, что IVЕ «не играет роли в Rx» по результатам исследования пациентов с легкой формой хоспа, которым в 2,5 раза больше вентиляции и более чем в 3 раза больше смертей в контрольной группе, p = 0,09. Это еще больше укрепляет метаданные о больших преимуществах снижения смертности. Я лечу пациентов, а не значения p.«
Таким образом на самом деле, p < 0,05 и среднее снижение относительного риска на 75% для другой важной конечной точки. Это риск смертности у пациентов с тяжелым С19. Они забыли об этом исходе:
Примечание: Все сокращение, замены и др. выполнены автором блога и не имеют никакого отношения к публикациям. Сделано это по причине цензуры в некоторых соцсетях, которые борются с любым упоминаем ранней терапии и соответствующих лекарств.
Отказ от ответственности: я не защищаю читателей, употребляющих
иве или какие-либо другие препараты. Я не врач, а биохимик по
образованию и никому не даю медицинских советов. Прежде чем
принимать какие-либо лекарства, всегда консультируйтесь с лечащим
врачом, которому доверяете.
Подписывайтесь на мою страницу, всегда последние РКИ, КИ, обзор мировой прессы, статьи и рекомендации о передовых методах лечения К19 : https://www.facebook.com/veniamin.zaycev/
Здесь собрано все, что будет вам интересно, все объяснено в
закрепленном посте, там же есть и схема-таблица с алгоритмом и
применении иве:
https://www.facebook.com/ashominfo
Группа в фб «Так победим!» все вопросы по иве и ранней
терапии:
https://www.facebook.com/groups/293522279068895
Телеграм-канал «Так победим!» на случай потери связи, там
публикуется то, что идет в ЖЖ и не всегда идет в ФБ:
https://t.me/takpobedimsvz
Чат по иве в телеграме:
https://t.me/takpobedi
ЖЖ: https://budetlyanin108.livejournal.com/
И мы продолжаем акцию поддержки замечательного доктора, профессора Поля Марика!
РУБРИКАТОР чата Телеграм-канала «Так победим!»
|
|
</> |
Удобство использования: рефил-системы и упаковки с дозаторами для кормов и лакомств 
Такое маленькое царство 
Интересные снимки с российских просторов 11.05.25 
Невоенный анализ-83. Вокруг Дня Победы 
День Конституции Норвегии 2025. 
Лимонов, баллада об Эдичке 
Про Книжный салон на Дворцовой, еще раз 
анонимных имиджборд псто бггг. однако здраствуйте. 
Горько-сладкая Бетти. 
