📌Подробнее о медицинском центре "Концептуальная медицина": https://t.me/conceptualmedicine
📌 Консультации по медицинскому обслуживанию: https://www.instagram.com/conceptual_...
Вероятность 🇮🇳 PSM упрощена для NEET PG и FMGE | Условная вероятность, Байесовский подход для скрининга, Распределения 📊🧠
Представьте вероятность в PSM как язык неопределенности, связывающий данные с решениями. Начните с выборочного пространства, включающего все возможные исходы и подмножества событий; взаимоисключающие события не могут происходить вместе, независимые события не влияют друг на друга; используйте правило сложения для A или B и правило умножения для A и B с независимыми или условными членами, если они зависимы. Условная вероятность P A при условии B равна P A и B, деленной на P B, и позволяет клиническому рассуждению перейти от претеста к посттесту; теорема Байеса обновляет убеждения, используя характеристики теста и распространенность, и объясняет, почему прогностические значения меняются в зависимости от условий. Интерпретация скрининга - это то, что нужно знать: чувствительность - положительный тест P при наличии заболевания, специфичность - отрицательный тест P при отсутствии заболевания, положительное прогностическое значение - положительный тест P при наличии заболевания и возрастает с распространенностью, отрицательное прогностическое значение - отрицательный тест P при отсутствии заболевания и возрастает, когда распространенность низкая; отношения правдоподобия суммируют влияние теста LR плюс равняется чувствительности, деленной на 1 минус специфичность, а LR минус равняется 1 минус чувствительности, деленной на специфичность, чтобы перейти от шансов до теста к шансам после теста; помните, что редкое заболевание означает, что даже специфические тесты могут давать много ложноположительных результатов. Основные дискретные и непрерывные модели используются в тестах: биномиальные подсчеты успехов в n независимых испытаниях охват вакцинацией или показатели излечения со средним n p и дисперсией n p 1 минус p; модели Пуассона редкие события за интервал материнская смертность на 100000 живорождений в небольших районах со средним равным дисперсии; нормальное распределение лежит в основе z-баллов, правила 68 95 99,7 и многих доверительных интервалов; Аппроксимируйте биномиальное распределение нормальным, когда n p и n 1 минус p велики, и связывайте пуассоновское с биномиальным, когда p мало, а n велико. Центральная предельная теорема объясняет, почему выборочные средние близки к нормальным, даже если данные искажены, что позволяет использовать t-тесты и доверительные интервалы; закон больших чисел стабилизирует пропорции по мере роста размера выборки, повышая точность. Различайте вероятность риска от шансов: риск равен a больше a плюс b, в то время как шанс равен a больше b; логистическая регрессия моделирует шансы и выводит отношения шансов, которые аппроксимируют отношения рисков, когда исходы редки. Ожидаемое значение определяет решения при планировании программ, средние выгоды или затраты на человека; перестановки и комбинации учитывают механизмы, лежащие в основе точных биномиальных вероятностей и задач с малыми выборками. Типичные ошибки, которых следует избегать, включают в себя рассмотрение взаимоисключающих событий как независимых, смешивание P A при заданном B с P B при заданном A, интерпретацию значений p как вероятности того, что нуль истинен, и забвение того, что прогностические значения зависят от распространенности; всегда делайте предположения о независимости, фиксированном n, постоянном p перед использованием формулы. Связи экзаменов в Индии применяют вероятность к пороговым значениям вспышек IDSP, конечным точкам испытаний вакцин, сигналам о неблагоприятных событиях и контролю качества в лабораториях; используйте деревья вероятностей и таблицы 2 на 2, чтобы наглядно показать шаги Байеса in viva. 📈🔢✨
#PSM #SPM #CommunityMedicine #Biostatistics #Probability #ConditionalProbability #BayesTheorema #Sensity #Specificity #PPV #NPV #LikelihoodRatios #Binomial #Puasson #NormalDistribution #CentralLimitTheorema #Canvas #LargeNumbers #RiskVsOdds #LogisticRegression #ExpectedValue #Combinations #Permutations #Screening #Epidemiology #Surveillance #IDSP #PublicHealthIndia #NEETPG #FMGE #FMG #MBBS #MedicalEducationIndia #ExamplesPrep
#ConceptualMedicine #MedicalConcepts #NEETPGPrep #FMGE2025 #USMLE2025 #ClinicalMedicine #MBBSConcepts #NextExamPrep #MedSchoolMadeEasy #MedStudentLife #HighYieldMedicine #PathophysiologySimplified #LearnMedicineFast #VisualMedicine #MedicalMnemonics #CrackNEETPG #USMLEStep1Prep #MedEducationRevolution #MBBSShorts #DoctorInTheMaking
Информация по комментариям в разработке