Kérem, hogy ha valaki az itt szereplő anyagokat szeretné hivatkozni weboldalon, akkor ne bemásolja a fájl(oka)t, hanem a linkelje a címet, az anyagokat ugyanis folyamatosan frissítem (ezt mutatja a mindegyik elején szereplő dátum is).
A témáról szóló, minden érdeklődő számára írt cikksorozatom itt olvasható (ez az első része, az összes többi elérhető az egyes részek alján lévő linkeken).
Manapság mind a laikusokra, mind az orvosokra csak úgy zúdulnak a különféle egészségügyi, orvosi információk, melyeket a helyükön kell(ene) kezelni. Tapasztalataim szerint ez az orvosoknak sem könnyű: az "evidence-based medicine" varázsszóként terjedése ellenére számos orvos valójában nem rendelkezik kellő jártassággal e téren. (Nem az ő hibájukból: az egyetemi biostatisztika oktatás inkább arra készít fel, hogy hogyan kell számokat gyártani, nem arra, hogy a mások által gyártott számokat hogyan kell értelmezni, értékelni.) Tényleg csökkenti-e a vérnyomást ez a vérnyomás-csökkentő gyógyszerjelölt? Okoz-e hasmenést mint mellékhatás? A vöröshús-fogyasztás növeli a rákkockázatot? A császármetszéssel születés vezethet 1-es típusú diabetészhez? - Ahhoz, hogy tudjuk, hogy e kérdéseket hogyan lehet megválaszolni (empirikusan), és ahhoz, hogy az ilyeneket megválaszoló kutatásokat értelmezni, értékelni - és kritikusan értékelni - tudjuk, az empirikus kutatások módszertani alapjait kell érteni. Ez már ma is fontos, és napról-napra csak egyre fontosabb lesz, mégpedig minden orvos számára. Ráadásul egyre nehezebbé is válik, különösen, hogy anyagilag vagy ideológiailag motivált szereplők is árasztják a különféle eredményeket. Mindezek egy jelentős része az érdeklődő laikusokra is ugyanúgy érvényes, akik nagyon hasonló problémákkal szembesülnek kedvenc újságjuk vagy weboldaluk Egészségügy rovatában...
Az itt található anyagok egyrészt segédanyagaim az orvosok, orvostanhallgatók oktatásában: a fenti motivációból fakadóan szívügyem e témakör bemutatása. Nem, ez nem "biostatisztika" (legalábbis abban az értelemben, amit a legtöbb orvos ért ez alatt), hanem, ha mindenképp címkéznünk kell, módszertan. Ahogy írtam is, ezek ismerete - szemben a biostatisztikával - véleményem szerint kivétel nélkül minden orvosnak fontos aki cikkeket olvas és akar megérteni, sőt, azt gondolom, hogy egyre inkább igaz, hogy az ilyen módszertani ismeretek ugyanúgy szükségesek egy cikk megértéséhez, ahogy mondjuk az élettani ismeretek. Ehhez nyújtanak segítséget ezek az anyagok, melyeket egyfelől rendszeresen tartott konferencia-előadásaimon, továbbképzéseimen használok, másfelől a SOTÉ-s kurzusom alapját is képezik. Emellett a jelentős részük úgy gondolom, hogy a téma iránt érdeklődő laikusok számára is abszolút hasznosítható. Ez utóbbit az Interpress Magazinba írt (nem szakmai) cikksorozatom is összefoglalja, mely az inkább csak orvosok számára érdekes részeket nem tárgyalja, de a többit alaposan körbejárja; ezekre szintén hivatkozom.
Különösen fontosnak tartom az orvosi kutatások kritikus értékelésének témakörét: mik a tipikus buktatók, csapdák, jóhiszemű és kevésbé jóhiszemű félreértési, félrevezetési lehetőségek - az anyag második fele inkább már ezekre tér ki.
Valamennyi anyagot nyilvánosságra hozok (nem vagyok híve az információk megtartásának); és minden észrevételt, hibajavítást, bővítési javaslatot a legnagyobb örömmel veszek hozzájuk!
Az összes dia egybefűzve (handout formátumban) is elérhető: Ferenci Tamás: Az orvosi megismerés módszertana (diasor).
A tárgy aktuális információi itt érhetőek el.
Az egész anyag - jegyzet formában - elérhető egyben is: Ferenci Tamás: Ökonometria I..
A tárgy aktuális információi a Moodle-ben érhetőek el.
Az egész anyag - jegyzet formában - elérhető egyben is: Ferenci Tamás: Ökonometria II..
A tárgy aktuális információi a Moodle-ben érhetőek el.
Az jegyzet elérhető itt: Ferenci Tamás: A valószínűségszámítás és a statisztika alapvonalai.
Az jegyzet elérhető itt: Ferenci Tamás: Bevezetés az R statisztikai programcsomag használatába.
Az jegyzet elérhető itt: Ferenci Tamás: Bevezetés a biostatisztikába.
Egyéb oktatott tárgyaim pedig erre vannak.
A biostatisztikát és alkalmazásait áttekintő előadásom (kb. 4 óra) anyaga különböző formátumokban: slides, handout és lecture note.
Az R Commander 2.6-2 verziója már tartalmazza a felület magyar nyelvű fordítását, melyet Harnos Andreával (ÁOTE, Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék) együttműködve készítettem el. Mivel számos statisztikai terminológia esetén merülhetnek fel kérdések a helyes magyar fordítás kapcsán, így itt szeretnék helyet biztosítani az esetleges ezzel kapcsolatos kérdéseknek a magyar nyelvű felhasználók számára.
A fordításhoz a következő irodalmakat vettem figyelembe (alapvetően ebben a precedencia-sorrendben):
A fordítással kapcsolatban minden észrevételt, javaslatot, kritikát örömmel veszek!
Különféle vegyes (tudományos és nem annyira tudományos) dolgozatok, jegyzetek, vázlatok stb. erre.
A matematikus diplomám itt érhető el.
'Publikálásról és pár kapcsolódó kérdésről kezdő kutatóknak' című anyagom különböző formátumokban: slides, handout és lecture note.
A védőoltásokkal, a védőoltás-ellenesek valótlan állításaival foglalkozó szakmai blogom itt érhető el, a tartalma "könyv" formájában pedig itt: Ferenci Tamás: Védőoltásokról - a tények alapján. A felhasznált irodalmi hivatkozások BibTeX-es formátumban innen tölthetőek le, a grafikonokat készítő R-es program pedig innen.
A blog tartalmának nagyon rövid összefoglalójaként ezt a cikksorozatomat tudom ajánlani (Gyermekgyógyászati Továbbképző Szemle, 20:(1) pp. 45-50. és 20:(2) pp. 99-104. 2015).
A fenti blogból, a Medicina Kiadó gondozásában "igazi" könyv is készült, melyről a részletek itt érhetőek el.
1. kiadás
(2014, 375 oldal)
2. kiadás
(2016, 508 oldal)
A védőoltásokkal és infektológiai témákkal kapcsolatos előadásaim anyagai itt érhetőek el.
"A nyüzsgő, mozgó embermilliók életében vannak fontos események, melyeket nem jegyez fel a történelem. Az egyes ember, a hétköznapi ember tettei és szenvedései, születése, megbetegedése és halála nem kerül a történetíró tollára; csak számszerint vétetnek ezek számba a statisztika által. Születnek és meghalnak egyesek folytonos örök körforgásban és a társadalom, az emberiség csak fennmarad. [...] Mindezek megfigyelésére ott áll az idők áradatában a statisztikus. [...] E jelenségek az embermilliók és intézményeik életjelenségei: a tömegjelenségek. Ezek megfigyelésére hivatott a statisztika. A statisztikus olyan mint a pilóta. Felvisz minket a magasba és megmutatja az embermilliókat. Városaikat, tömegeiket, gazdasági tevékenységüket, forgalmukat, a földeket, az erdőket: egyszerre mindent. Könyveivel, tábláival, rajzaival mindezt lelki szemeink elé tárja. De alaposabban, részletesebben mint a pilóta. Mégis megegyez vele abban, hogy minél magasabbra emelkedünk, minél inkább összevonunk, a részletek annál inkább elmosódnak. Ennek a tudománynak fontos része az egészségügyi statisztika, mely az emberek egészségére vonatkozó tömegjelenségekre vonatkozik. Az ezek megfigyelésének módszereire, a születésekre, különös tekintettel annak az orvost érdeklő pathologiás vonatkozásaira, a megbetegedésekre, az elhalálozásokra, a betegségek gyógyításának eredményességére és veszélyességi fokára, az emberi test méreteire, szervei működésére, az egészségügyi személyzetre, intézetekre és intézményekre. Az orvost is kell, hogy érdekelje a statisztika, különösen az egészségügyi statisztika. Nagy csapások jönnek, járványok sujtják a népességet s az orvosnak ismernie kell a jelenségek súlyát, a közre való fontosságát. [...] A gyógyító orvosi munkával az emberiség életében lévő egészségügyi tömegjelenségeknek mindig csak egy kis részletét látjuk. Saját praxisunkban előforduló esetlegességek szerint aztán hol túlozzuk, hol meg lebecsüljük az egyes jelenségeket. [...] Az egész tömegjelenségről pontos felvilágosítást csak a statisztika ad [...]. Ez ad áttekintést a gyakorlatban individualizáló, mindig csak az egyes eseteket látó orvosnak, a születések, a megbetegedések, az elhalálozások stb. eseményeinek a sok milliós néptömegekben való előfordulása, tömegjelenségei felett. A statisztika persze sok hibában szenved s lelkiismeretlen adatszolgáltatók sok hiányos és téves felvételi lapot szolgáltatnak be. [...] Az egészségügyi statisztikát tanuló orvosnak először azokat a felvételi lapokat kell megismernie, amelyekkel a legfontosabb jelenségek számbavétetnek. [...] Aztán ismernünk kell a feldolgozás módját s a nyert adatok mathematikai és grafikai megvilágításának útjait. Nagy hasznára lesz az orvosnak is, ha a széltében használt százalékokon és a számtani átlagon kívül a statisztikai megvilágítás némely sajátos fogalmát, pl. a modust, a mediant vagy a standard számítást is megismeri. A statisztika logikájának ismerete nélkül collectiv jelenségeknél nem lehet helyesen következtetni. A statisztikában a következtetés helyességének mathematikai kriteriumai vannak. A statisztikai sorok stabilitásának vizsgálata mondja meg, hogy a nyert átlag típikus-e avagy csak puszta számítási eredmény, jelentőség nélküli szimptomatikus közép. A nagy számoknak már Bernoulli valószínűségszámításából levezethető törvényét ismernünk kell, e nélkül nem tudjuk a különböző százalékok súlyát, jelentőségét mérlegelni, nem értjük egyikük változékony, másikuk állandó voltát. [...] A hazai egészségügyi intézmények, de az egészségügyet szolgáló személyzet: orvosok, bábák, gyógyszerészek, halottkémek stb. statisztikáját is érdemes lesz látnunk. Különösen ma, amikor az orvosok megélhetése is mind nehezebb lesz. [...] Lélekemelő látni a nagy egészségügyi intézetek hatalmas néptömegek életét meghosszabbító, nagyarányú, áldásos működésének statisztikáját s megismerni fejlődésüket, jelentőségüket. Mindezen tömegjelenségek igen fontosak az orvosra; ebből látja meg, hogy hol, mit és hogyan kell tenni hazánk fejlődése s a nemzet egészségügyének további fejlesztése céljából."
(Egészségügyi statisztika orvosok és orvostanhallgatók számára. Írta: pol., med. et oec. publ. Dr. Szél Tivadar miniszteri s.-titkár, a M. Kir. Központi Statisztikai Hivatalnál. Budapest, Magyar Orvosi Könyvkiadó Társulat, 1930.)
Ferenci Tamás: Simítás, spline-regresszió, additív modellek.
Önéletrajzom itt.
Publikációs listám erre.
Szerzői adatbázisok: Scopus, Google Scholar.
Azonosító adatbázisok: ResearcherID, OrcID.
A régi email-címeim ( ft604@hszk.bme.hu és ferenci@fazekas.hu ) megszűntek, már nem léteznek - az azokra küldött levelek (értesítés nélkül) elvesznek. Új email-címem a fenti anyagokban.