StatLab.uz

Снижение скорости до 60 км/ч может спасти более 600 жизней в год — ИПМИ Эксперты ИПМИ изучили взаимосвязь между снижением разрешённой скорости движения транспорта и смертностью на дорогах. По их данным, снижение скорости на 10 км/ч мож....

📣Илмий ташкилотларнинг илмий-инновацион фаолияти натижалари бўйича Миллий рейтинги билан танишинг!

Инновацион ривожланиш вазирлиги томонидан 30 та вазирлик ва идора тасарруфида фаолият кўрсатаётган жами 105 та илмий ташкилотлардан сўров асосида уларнинг илмий-инновацион фаолиятига оид 27 та йўналиш бўйича 75 та кўрсаткичдан иборат расмий маълумотлар таҳлил қилинди, унинг натижаларига кўра илмий ташкилотларнинг 2021 йилдаги илмий-инновацион фаолияти натижалари бўйича Миллий рейтинги ишлаб чиқилди.

Миллий рейтинг натижаларига кўра:

I тоифа – етакчи (лидер) илмий ташкилотлар – юқори 10таликка кирувчи илмий ташкилотлар;

II тоифа – ўртача (қониқарли) натижадорликни намоён этувчи илмий ташкилотлар;

III тоифа – асосий илмий фаолиятини ҳамда ривожланиш истиқболини йўқотган (қониқарсиз) илмий ташкилотлар – қуйи топ 10 таликка кирувчи илмий ташкилотлар аниқланди.

Сўралган маълумотлар ва асослантирувчи ҳужжатлар тақдим этилмаганлиги сабабли 9 та илмий ташкилот рейтингга киритилмади.

БАТАФСИЛ: https://mininnovation.uz/oz/news/post-1040

⛔️ ДИССЕРНЕТ – сообщество экспертов, исследователей и репортеров, посвящающих свой труд разоблачениям мошенников, фальсификаторов и лжецов
https://www.dissernet.org/
__

Уважаемые наши подписчики!

Сегодня мы бы хотели рассказать вам об уникальном проекте «ДИССЕРНЕТ», который появился в России, благодаря энтузиазму группы настоящих учёных, которые искренне хотели положить конец мошенничеству, фальсификации и фабрикации диссертационных и других научных работ у себя в стране

Немного об истории данного проекта. В условиях современной конкуренции, многие так называемые учёные и их такие же «научные» руководители, в России и не только в России, вдруг поняли, что научные степени и звания можно получать не особенно утруждая себя. В идеальном варианте, научные исследования можно вообще не проводить, а просто писать всё «так как нужно» и соблюдать все процедуры. Особенно такой псевдонаучный подход очень нравился чиновникам, отпрыскам российской элиты, депутатам и т.д. По каждой из этих категорий «учёных» на сайте проекта есть отдельный список. В общем, спрос рождает предложение. В России появились целые «фабрики» диссертоделов, которые писали, утверждали и одобряли такие «научные» работы. И это были не просто энтузиасты-одиночки, это были целые ВУЗы с их руководством. На сайте проекта можно увидеть список этих ВУЗов и те работы, которые вызвали наибольшее сомнение в их качестве, у экспертов. Вы удивитесь, но там ведущие российские ВУЗы!
👉http://rosvuz.dissernet.org/vuz/index?size=20&Vuz_sort=NumCases

Возникает вопрос, а как? Как всё это возможно? Ведь есть ВАК, экспертные советы, диссертационные советы и прочие. На самом деле все они - это бесполезные с научной точки зрения организации. Ведь все эти ВАКи, советы и тд. состоят их тех же псевдоучёных, которые и пишут такие работы. Они друг другу оппонируют, голосуют друг за друга и ничего не меняется! На сайте можно увидеть список экспертных советов российского ВАКа и персон, фигурантов Диссернета в каждом совете.
👉 http://rosvuz.dissernet.org/dissovet/vak?size=20

Благодаря работе проекта, только в 2021 году было подано 549 заявок о лишении учёных степеней и подавляющее большинство этих заявок уже удовлетворено. На основании экспертизы работ, составлен «чёрный» список научных руководителей, чьи диссертанты были лишены научных степеней. Безусловно это не значит, что все учёные являются мошенниками. Данный проект как раз нужен для того, чтобы научные работы делались только настоящими учёными. По сути, проект стал лучшей альтернативой существующей государственной системе рецензирования и оценки научных работ.
__

🇺🇿 В отчёте за 2021, ВАК Республики Узбекистан отчитался о росте на 120% по научным степеням и на 128% по научным званиям. Видимо речь идёт о количестве присужденных научных степеней и званий.

Хочется задать главный вопрос. Чем отличается наша практика оценки научных работ и их утверждения от российской? Если ничем, тогда что за работы защищаются в наших советах и утверждаются нашим ВАКом?

Будем рады вашим комментариям и предложениям! 👌


_
Вы найдёте нас по ссылкам:
https://t.me/statlab_uz
https://facebook.com/statlab.uz/
https://instagram.com/statlab.uz
_
На фото Михаил Гельфанд, один из основателей проекта Диссернет

ДОРОГИЕ ПОДПИСЧИКИ НАШЕЙ СТРАНИЦЫ!
👍👍👍

Вы также можете подписаться на наши страницы в Telegram и Instagram, чтобы получать свежие новости из мира науки, о медицинских исследованиях, научных данных и многом другом!

Тelegram:
👉 https://t.me/statlab_uz

Instagram:
👉 https://instagram.com/statlab.uz

__

Мы рады нашему сотрудничеству!

ИЛМИЙ ТАДҚИҚОТ ЭТИКАСИ

Илмий тадқиқотларга мувофиқ этика, яъни, ахлоқ қоидалари жуда кенг. Бугун биз муҳим мавзу, хусусан, илмий маълумотларни тўплаш, таҳлил қилиш ва уларнинг тавсифи билан боғлиқ этика масалалари ҳақида гаплашамиз.
__

Ҳар қандай илмий тадқиқотнинг мақсади, фан соҳасидан қатъи назар, бу такрорланадиган (replicable) ва умумлаштириладиган (generalizable) натижаларни олишдир. Ушбу мақсадга маълумотларни йиғиш, таҳлил қилиш ва талқин қилишни қатъий ташкил этиш орқали эришилади. Ҳар бир виждонли тадқиқотчи айнан шунга интилади ва илмий изланишнинг аҳамяти тадқиқотнинг ушбу асосий мезонларга қанчалик жавоб бериши билан баҳоланади.

Бироқ, баъзида тадқиқотчи ўз тадқиқотининг аҳамиятини ва ўзига хослигини кўрсатиш, ёки ўзининг обрўсини ошириш мақсадида тўғридан-тўғри фирибгарлик билан шуғулланиши мумкин. Илмий фирибгарликнинг энг кенг тарқалган турлари, бу маълумотларни сохталаштириш ва қалбакилаштиришдир.

⭕️ Сохталаштириш (fabrication) – бу мавжуд бўлмаган маълумотлардан фойдаланган ҳолда илмий жараённи қасддан тақлид қилишдир. Бундай ҳолда, тадқиқотчи сохта маълумотларни ўрганилаётган маълум бир мавзуни тавсифлагандек тақдим этади. Бу лаборатория кўрсаткичлари, беморни текшириш маълумотлари ва бошқалар бўлиши мумкин. Баъзан бундай "тадқиқотчи" ўз тадқиқотларини илгари нашр этилган тадқиқотга ўхшаш қилишга ҳаракат қилади, фақат ўзининг сохта маълумотларини киритади. Бундай амалиёт унга вақт ва куч сарф қилмасдан "тўғри" натижани олишга имкон беради.

⭕️ Қалбакилаштириш (falsification) – бу маълум мақсадларга эришиш учун тўпланган маълумотларни атайлаб ўзгартиришдир. Сохталаштиришдан фарқи шундаки, тадқиқотчи ҳали ҳам ҳақиқий маълумотларни тўплайди. Кўпинча тадқиқотчи, агар маълумотлар қандайдир тарзда унинг тахминлари ёки режаларига жавоб бермаса, уларни ўзгартиради. Бундан ташқари, маълумотларни таҳлил қилиш натижаларини ўзгартиришингизхам мумкин бўлади.

Фирибгарликнинг бу икки тури илмий этиканинг қатъий бузилиши хисобланади. Бундай амалиёт илмий тадқиқотларнинг ишончлилигини, ҳалол тадқиқотчиларнинг хиссасини ва фаннинг жамиятдаги ролини пасайтиради. Текширувлардан сўнг "яхши" тадқиқотлар натижалари аслида сохта бўлиб чиққанлиги ҳақида кўплаб мисоллар мавжуд.
__

❎ Биз илмий тадқиқотларнинг маълумотларини сохталаштириш, қалбакилаштириш ва плагиатига ўзимизнинг қаршилигимизни билдирамиз!


-
Бизни ушбу ҳаволалар орқали топасизлар:
https://t.me/statlab_uz
https://facebook.com/statlab.uz/
https://instagram.com/statlab.uz
-
Расм: lowers and associates

✍️ ИЛМИЙ МАҚОЛА НАШР ЭТИШ

Ҳар бир олим ўзи ишлаётган соҳада илм-фанга ҳисса қўшишни истайди. Қандай қилиб олим ушбу ҳиссани хамкасбларига ва бошқа олимларга тақдим этиши мумкин? Фақат тадқиқотларининг натижаларини нашр этиш орқали. Шу боис, олим учун, унинг илмий иши натижаларини нашр этиш - бу ишнинг муҳим якуний босқичидир.
__

Ҳозирги кунда тиббиёт соҳасида илмий мақолаларни нашр этишга тайёр бўлган илмий журналлар жуда кўп. Дунёга машҳур Scopus маълумотлар базасида 13 мингдан кўп тиббий илмий журналлар номлари келтирилган. Ҳар қандай тадқиқотчи ушбу маълумотлар базасига кириб, ўз йўналишига мос журнални танлаши мумкин.
▶️ https://www.scopus.com/sources.uri

☝️Лекин журналлар ҳархил бўлади. Scopus да индексланган тиббий журналларнинг аксарияти обрўли ва фақат шарҳловчилар томонидан батафсил кўриб чиқилган (peer reviewed) мақолаларни нашр этади. Ушбу журналлар муаллифлардан пул талаб қилмайди, чунки уларнинг даромади обуна ҳисобидан ошади. Бироқ, обуначилар фақат сифатли мақола нашр қиладиган журналларга обуна бўлишади.

😠 Афсузки, сифатсиз мақола нашр этиш орқасидан пул топадиган журналлар ҳам кўп. Улар жуда ҳам яхши бўлмаган олимлар юборадиган ҳамма нарсани пул эвазига нашр этадилар. Кўпинча бундай "олимлар" ўзларининг мақолаларини нуфузли журналда нашр эта олмасликларини тушунишади. Илм-фан дунёсида бундай журналлар "йиртқич" (predatory journals) деб номланади. Шуни таъкидлаш керакки, ўзбек олимларининг катта қисми айнан шундай журналларни танлашади. Ўтган йили, биз мақолаларни Scopus дан чиқарилган журналларда нашр этилиши мавзусига бахшланган мамлакатлараро маълумотларни тақдим этудик. Ўзбекистонлик мақолаларнинг 60% ана шундай журналларда нашр этилган экан. Таққос учун, қўшни Қозоғистонда бундай мақолаларнинг улуши атиги 11% ташкил этган.
🔽 https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=3962236560510442&id=100001724111908

❗️Шундай қилиб, яна бизнинг асосий муаммомиз - бу мақолаларнинг ва олиб борилган тадқиқотларнинг сифати пастлиги. Илмий мақола - бу бизнинг тадқиқотимизнинг натижасидир! Биз сифатсиз тадқиқот олиб борган холда ҳеч қачон яхши мақола ёза олмаймиз! Нуфузли журналдаги муҳаррир ва шарҳловчилар бундай "қора" ниятни дарҳол сезишади. Бундан ташқари, нуфузли журналларда тадқиқотларнинг айрим турлари натижаларини нашр этиш учун қатъий талаблар, шунингдек, муаллифларни мақолага киритиш мезонлари мавжуд.
__

Сизларнинг фикр мулохазаларингизни кутиб қоламиз! 👍


_
Бизни ушбу ҳаволалар орқали топасизлар:
https://t.me/statlab_uz
https://facebook.com/statlab.uz/
https://instagram.com/statlab.uz
-
Расм: proof-reading-service.com

📉 Вам нужен качественный статистический анализ? Вы никогда этого не делали?
Вы не знаете, где найти специалиста?

Мы постараемся вам помочь в этом. Мы не только публикуем материалы о научных исследованиях. Мы стараемся внести наш посильный вклад в дело улучшения качества биомедицинских исследований в нашей стране.

🔹 Наши специалисты имеют опыт проведения анализа различных данных
🔹 Мы готовы провести анализ в соответствии с целями и задачами вашего исследования
🔹 Вы сможете опубликовать ваши результаты в ведущих мировых научных журналах
🔹 Вы сможете успешно защитить вашу научную работу (диссертацию)

По всем вопросам статистическога анализа данных обращайтесь к нам в Telegram:

👉 https://t.me/TimurAripov

--

📉 Сизга сифатли статистик таҳлил керакми? Ўзингиз ҳеч қачон бу билан шуғулланмаганмисиз?
Мутахассисни қаердан топишни билмайсизми?

Бу борада сизга ёрдам беришга ҳаракат қиламиз. Биз нафақат илмий тадқиқотларга хос материалларни нашр этамиз. Балки мамлакатимиздаги биотиббиёт тадқиқотларининг сифатини оширишга ўз ҳиссамизни қўшишга ҳаракат қилмоқдамиз.

🔹 Бизнинг мутахассисларимиз турли маълумотларни таҳлил қилиш тажрибасига эга
🔹 Биз сизнинг тадқиқотингизнинг мақсад ва вазифаларига мувофиқ тахлил ўтказишга тайёрмиз
🔹 Сиз ўз илмий натижаларингизни дунёнинг етакчи илмий журналларида нашр этишингиз мумкин бўлади
🔹 Илмий ишингизни (диссертацияни) муваффақиятли ҳимоя қила оласиз

Статистик таҳлил масаласи бўйича бизга Телеграм орқали мурожаат қилинг:

👉 https://t.me/TimurAripov

📈 НОРМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ (normal distribution) и его значение в анализе данных
__

Нормальное распределение - это наиболее часто употребляемая в биостатистике концепция, которая применима к множеству данных, характеризующих те или иные биологические явления.

🔸 Возраст, масса тела, уровень гемоглобина у населения, и многие другие количественные показатели, часто находятся в пределах определенной закономерности, т.е. «нормально» распределены, или очень приближены к ней. Причём, чем больше население, тем выше вероятность, что данные будут распределены таким образом. То же касается и данных о пациентах с различными заболеваниями.

🔸 Такое понимание серьёзно облегчает описание и анализ данных. Это безусловно не значит, что анализ каким-то образом «подгоняет» данные под удобную концепцию. Это лишь служит базовым понятием для анализа любых количественных данных. Одним из авторов этой закономерности считают немецкого математика К. Гаусса. Поэтому её иногда называют Гауссовым распределением.

🔸 Что же такое нормальное распределение и каковы его свойства? Все знакомы с такими понятиями, как средняя, мода и медиана. Ну допускаем, что не все 😃. Но что такое среднее арифметическое, все знают. В статистике эта величина обозначается M или μ (мю). Ещё одна величина, которая нас интересует – это стандартное отклонение (standard deviation), и обозначается она буквой σ (сигма). Это величина отражает, насколько отличаются все собранные значения от среднего арифметического. Чем больше «разброс» значений, тем больше будет стандартное отклонение. Так вот, при нормальном распределении, 68% данных находятся в пределах одного стандартного отклонения от средней величины (μ±1σ), и 95% данных - в пределах двух отклонений (μ±2σ). Графическое изображение нормального распределения видно на Рисунке. Из-за того, что график похож на колокол, в иностранной литературе его называют bell curve 🔔.

☝️ Таким образом, любой анализ собранных данных начинается с того, что проводится их оценка на предмет соответствия свойствам нормального распределения. Если это подтверждается, такие данные называются параметрическими, если нет, или характер распределения нельзя установить – непараметрическими. В зависимости от этого выбираются методы (статистические тесты) для дальнейшего анализа.
__

🙏 Уважаемые наши подписчики! Вы понимаете, что рассказать о многом в одном посте, очень сложно. Мы продолжим наши публикации, посвящённые вопросам биостатистики.

Ждём ваших комментариев и предложений!


_
Вы найдёте нас по ссылкам:
https://t.me/statlab_uz
https://facebook.com/statlab.uz/
https://instagram.com/statlab.uz
-
Фото: AdobeStock

📚 ДОКАЗАТЕЛЬНАЯ МЕДИЦИНА – реальный инструмент или бессмысленная надежда?

Прошло уже более 30-ти лет с тех пор, как термин «доказательная медицина» (evidence-based medicine) впервые появился в печати. Хотя основоположником этого направления принято считать Д. Сакетта, многие учёные и просто врачи внесли свой вклад в развитие этого направления. За это время данное направление стало не просто «способом принятия клинических решений в отношении конкретного пациента». Это стало философией и этикой, т.е. правилом поведения, для большинства врачей в мире.
__

Однако врачи бывают разные, а значит и их «философия» с этикой тоже могут существенно отличаться. Кроме того, врач часто делает в своей практике то, чему его научили в институте или старшие коллеги. Мы уверены, что основной задачей медицинского образования является обучение будущего врача навыкам критической оценки информации. Говоря простым языком, врач не должен верить всему, что говорят или пишут. При этом не важно, говорит это президент США или сосед по ординаторской. Ошибаться могут все!

😔 К сожалению, в рамках отечественного образования, мы не уделяем достаточно внимание этим вопросам. Чего же мы может ожидать от наших врачей? Радует одно обстоятельство. Наши студенты стали уделять больше внимания изучению английского языка. Это может способствовать распространению научно-обоснованной практики.

Другим важным фактором становится система здравоохранения, точнее стимулы, которые она создаёт. Внимание качеству помощи и её научной обоснованности способствует распространению ДМ. С другой стороны, мы понимаем, что стимулы в нашей системе здравоохранения создаются как раз теми людьми, которые не привыкли критически анализировать информацию.

👆Мы не зря упомянули президента США! Все помнят слова Д.Трампа об эффективности гидроксихлорохина для лечения КОВИД-19. При этом в США никто даже не обратил на это внимание. Зато для многих в Узбекистане это стало руководством к действию. Многие «критерии» принятия решений, которые распространены у нас, мы обсуждали ещё два года назад. Вы можете с ними ознакомиться тут!😉
🔽
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=3260583834009055&id=100001724111908

Таким образом, главный вопрос заключается в том, насколько НАШИ врачи следуют принципам и инструментам доказательной медицины на практике. Мы надеемся, что большинство их них понимает, что это единственно верный путь к оказанию помощи, которую от нас ожидает пациент. При этом сам пациент этого может не понимать!

👌 Мы всё же верим, что можно найти примеры, когда наши врачи используют эти подходы даже вопреки желанию пациента, а иногда даже несмотря на «требования» руководства.
__

Уважаемые наши подписчики! Мы планируем и дальше уделять внимание вопросам Доказательной Медицины в мире и у нас в стране

Будем рады вашим комментариям и предложениям! 👍


_
Вы найдёте нас по ссылкам:
https://t.me/statlab_uz
https://facebook.com/statlab.uz/
https://instagram.com/statlab.uz
-
Фото: из jamanetwork.com

👩‍🎓НАУЧНЫЙ ПОДХОД В БИОМЕДИЦИНСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

Уважаемые друзья! Мы решили поговорить о научном подходе, так как этот вопрос связан с нашими предшествующими и последующими публикациями. Так что приготовьтесь к долгому чтению 😅
__

Для начала о целях научной работы. Мы уже писали, что любой научный труд (исследование) проводится для получения воспроизводимых (replicable) и обобщаемых (generalizable) результатов. Это не просто термины, их правильное понимание обеспечивает использование нужных инструментов на каждом этапе научной работы. Итак, научный процесс помогает достичь этих целей и состоит из следующих этапов:

✅ Первый этап, это поиск ранее неизученного вопроса (knowledge gap). Это важный этап любого исследования. Хотя часто его недооценивают. В одном случае проблема видна сама и привлекает внимание. Один из таких примеров - высокая смертность от КОВИД-19, в начале пандемии. Все учёное сообщество в мире было занято поиском причин высокой смертности и способов её предупреждения. Иногда вопрос может возникнуть при наблюдении за пациентами. Какие факторы способствуют развитию данного заболевания? Как его диагностировать? Эффективен ли этот препарат для лечения болезни? Это примеры вопросов, которые могут возникнуть. Однако то, что вы не знаете ответа на вопрос, ещё не значит, что он не изучен. Как это узнать? При помощи обзора литературы по этой проблеме. Если этот вопрос изучен, вы скорее всего найдёте множество научных публикаций. Таким образом научный вопрос, это то, что никто не изучил до настоящего момента! Если вы нашли его, вы молодец! 😀. Переходите на следующий этап

✅ Второй этап – это формулирование гипотезы или вопроса для исследования (research hypothesis). На этом этапе вы делаете предположение по изучаемому вопросу. В исследовании может быть несколько гипотез, они должны соответствовать целям. Правильно сформулированная гипотеза имеет свою структуру. Об этом мы поговорим в наших следующих публикациях. Начинать исследование без гипотезы, это напрасная потеря времени и сил! К сожалению, часто исследователь собирает какие-то данные, до конца не понимая для чего. В нашей научной практике мы говорим о задачах исследования. Но это существенно отличается от того, что принято в мировой научной практике. И отличается не в лучшую сторону 😞

✅ Третий этап – это выбор дизайна исследования (study design). Дизайн, это структура вашего исследования. Экспериментальное исследование или эксперимент подразумевает вмешательство в естественное течение болезни, события и т.д. Классическим примером являются рандомизированные контролируемые испытания (РКИ). Обсервационное исследование – это наблюдение за ходом событий, без вмешательства. Примерами являются когортные исследования, исследования случай-контроль, исследования распространенности. На этом этапе, исследователь составляет протокол исследования, обосновывает размер выборки, группы исследования, описывает участников исследования, процедуру сбора данных и их анализ. Выбор дизайна зависит от гипотезы вашего исследования!☝️

✅ Наконец, это сбор данных и их статистический анализ. Статический анализ проводится на основании собранных данных. Если дизайн исследования выбран неверно или качество данных невысокое, то и анализ будет неудовлетворительным. С другой стороны, идеальных данных не бывает! Задача исследования - сделать их максимально точными и надёжными, то есть отражающими изучаемое явление. Анализ завершается статистическим заключением (statistical inference). А уже на основании статистического заключения строится заключение исследования.
__

Мы продолжим наши публикации, посвящённые биомедицинским исследованиям и их правильной организации.


_
Вы найдёте нас по ссылкам:
https://t.me/statlab_uz
https://facebook.com/statlab.uz/
https://instagram.com/statlab.uz