Вебинар

На вебинаре будут раскрыты следующие вопросы:

Поговорим о важности медицинской статистике в современном мире. Приведем примеры.
Что же такое p-value и откуда оно берется! Решим задачку!
Что такое bias в исследованиях и почему их знание важно?
Чувствительность и специфичность. Как использовать принципы Evidence based medicine в клинической практике.
Разберем самые распространенные ошибки диагностических тестов. Стадии, на которых ошибки могут возникать.
Бонусы-сюрпризы каждому участнику вебинара!

Скорее регистрируйся на мероприятие и ставь таймер!

Такое пропустить нельзя!

Вебинар проведут эксперты USMLE со стажем!

Довольно часто биостатистика становится отстающей дисциплиной, её не любят и жалуются на неё. Важно этот предмет не недооценивать, приложить должные усилия и все таки разобраться в ней. А однажды разобравшись, по необходимости потом повторять, и знания помогут на всех экзаменах USMLE, но и к клинической практике для грамотной интерпретации научных публикаций.

Представим две истории:

1. Мы практикующие врачи. Существует болезнь Х, и мы нашли тест, который должен помочь поставить диагноз. Как понять, насколько вообще точен тест, и как часто он ошибается? Тут появляются концепции чувствительность и специфичность. Пациент спрашивает, какова вероятность, что тест прав или неправ после получения конкретного результата теста. Здесь использовать positive/negative predictive value.

2. Мы исследователи и хотим изучить болезнь Х. Описать её, выявить факторы риска, эффективность лечения. Нам нужно знать про методы исследований. При проведении исследования мы хотим увидеть правду и не хотим допустить системные ошибки (bias), поэтому их тоже изучим. Получив данные, нужно посчитать количественные measures of association and impact, характеризующие взаимосвязь заболевания с фактором риска или эффективность лечения или профилактики. Например, болезнь Х в 5,4 раза чаще встречается в группе, потребляющей мюсли, относительный риск заболевания при потреблении мюслей - 5,4. Но исследование исследованию рознь, и мы задаём новые вопросы. Полученные данные получились случайным образом или действительно лечение или фактор риска оказывают влияние на болезнь? В жизни (в человеческой популяции) найденная взаимосвязь тоже есть и какая? Нужно удостовериться, что результаты неслучайны, и перенести результаты с ограниченной выборки испытуемых в реальность. Тут полезными будут confidence interval и null hypothesis. А еще изучим литературу, расшифруем абстракты других исследований и результаты мета-анализов.

Умело использовать статистику просто необходимо для специалиста в наше время!

Прохожу курс подготовки к USMLE. Очень сильно, высокое качество, преподаватели все очень профессиональны и компетенты. Объективно говоря, это вложение в себя, прежде всего знания. Этому не учат в большинстве наших университов - все высокодоказательно, глубоко. И самое главное - атмосфера. У всех есть огонь в глазах и желание учиться, что еще больше мотивирует посещать занятия и к ним готовиться.
Поэтому даже если вы не собираетесь на сегодняшний день сдавать этот экзамен, то это в любом случае будет отличной инвестицией в свою карьеру. Если вы готовы познавать новое, целеустремленны и жаждете углубляться в медицинскую науку - это отличный вариант!

Я очень рад знакомству с командой Synapse и их курсами USMLE, эта компания пролила свет на множество вопросов связанных с американской аккредитацией, без неё, я бы не решился готовится к экзаменам. Особенно приятно видеть преподавателей, которые прошли эти тесты. Своим примером и уровнем знаний, они вселяют надежду на успешную сдачу степов и мотивируют готовиться не покладая рук. Каждое занятие не просто информативно, оно рассказывает об особенностях тех или иных тем, а так же учителя обращают внимание на вопросы, которые чаще всего встречаются на экзамене. Отдельно хочется сказать спасибо за обучение разным методам запоминания информации и самодисциплинирования. Всем желающим готовиться к USMLE, я настоятельно рекомендую выбирать команду Synapse и их курсы!