EBM - czyli medyczna spychologia.

Evidence - Based Medicine - taki górnolotny tytuł miała konferencja, której słuchaczami (bo na dyskusję jako taką zabrakło czasu) mieliśmy okazję być w poprzednim miesiącu.
Zaproszeni goście i mówcy byli ludźmi skutecznie publikującymi już od studenckich lat (tak przynajmniej mi się wydawało) i w dobrej wierze starali się nam przekazać w ciągu swoich 45 - 90 minut wykładów całą istotę przygotowania i wykonania badań, od statystycznego ich opracowania do ostatecznego zamieszczenia w czasopiśmie o wysokim Impact Factor :)
Tak więc z pierwszych prezentacji padło wiele mądrych rad, wiele cennych wskazówek jak czytać prace przeglądowe, czy jak skracać tematy, bo w końcu te największe miały tematy zwięzłe - jako przykład powołano się nawet na Marię S-C czy Kopernika. Ogólnie wniosek z tego był taki, żeby całej pracy w tytule nie zawierać. Amen.
Z kolei pan statystyk rozpoczął swój wykład niefortunnym, jeśli o nas chodzi, zdaniem, które parafrazując brzmiało, że nie musimy wiedzieć jak program statystyczny działa, tylko mamy wiedzieć co my od tego programu chcemy.
Zaprzecza to naukom Hiszpana (naszego wykładowcy od pierwszego roku studiów, z którym przebrnęliśmy przez Matematykę ze statystyką, Bioinformatykę i teraz brniemy przez Biostatystykę), który od początku naszej znajomości z nim i platformą R wpaja nam, że przede wszystkim mamy zrozumieć podstawy programu, żeby ewentualnie móc potem z niego świadomie korzystać. Ile osób u nas na roku spełni ten warunek? Może statystyka Bayesa mogłaby nam na to odpowiedzieć.
Ostatecznie konkluzją jak zwykle była Gloria w kierunku P (p-value, Pi czy jak kto tam to nazywa) i na tym referat się zakończył, a wyzuci z wszelkich uczuć i przemyśleń po 90 minutach statystyki studenci innych kierunków wyszli na przerwę kawowo-muffinkową :D
No i ostatni wykład, o którym krótko wspomnę, o sensie prowadzenia badań naukowych - oczywiście nie wszystkich - ale sporą część pewnie można by było do tego podciągnąć. Bo tak naprawdę z wszystkiego da się wyciągnąć p-value (mniejsze lub większe) ale pytanie - czy zawsze jest sens? Bo dla kogo są prowadzone badania nad ryzykiem zachorowania w piątek 13-go?
A z drugiej strony - nikt nie prowadził nigdy badań nad tym, czy spadochron wpływa na przeżywalność wśród skoczków. A mimo to, nikt nie zaprzeczy że p-value będzie tu spore. Tylko jak do takich badań dobrać grupę kontrolną? Może z samych badaczy?

Ogólnie cały sens tego w tym, żeby nasze badania komuś się potem przydały. Żeby wniosły coś do diagnostyki, leczenia czy choćby do dalszych badań. I myślę, tu też o eksperymentach, które pokazują, że nie tędy droga...

Bo potem jacyś lekarze, diagnozując na podstawie objawów czy wyników laboratoryjnych i molekularnych, powiedzą, że w takiej publikacji, o tym i o tym, ktoś badania robił, że to będzie świadczyło o tej i o tej chorobie. Nie nasza wina, że źle zdiagnozowaliśmy. Odpowiedzialność badań naukowych jest spora, i mimo, że nie zwalnia nikogo potem z myślenia, warto o tym pamiętać robiąc wszelkie publikacje.

To tyle, a teraz lecę bo zgłosiłam się dziś na badania umiejętności odróżniania brandy od whisky. 

Ciao!