Эта статья актуальна для вас, если:

• вы анализируете медицинские или биологические данные; 

• пишете статьи и хотите, чтобы их принимали легко; 

• не до конца понимаете, что такое STROBE и TRIPOD, но слышали об этом от рецензентов.

Это история реального кейса анализа выживаемости у пациентов с менингитом. Во время ее изучения я впервые по-настоящему понял силу репортинг-гайдов — не только для журнала, но и для самого себя. Я покажу, как структурирование по STROBE и TRIPOD помогло собрать, очистить и проанализировать медицинские данные, и как это связано с честной статистикой и доверием к результатам. А также расскажу о том, как использование стандартов облегчает работу любому аналитику, который спустя некоторое время вернется к проекту с конкретными примерами в R: Cox-модель, LASSO и визуализации.

Почему вообще нужны стандарты, и что бывает без них

Когда вы проводите анализ без стандартов — через год сами не разберетесь, что и зачем делали, не говоря уж о повторяемости. Без четкой структуры шагов анализа, описания отбора переменных и работы с пропущенными значениями ваша модель может быть абсолютно нерепродуцируемой. Вы не сможете объяснить выбор переменных. Или появится несостыковка в численности когорты из-за необъясненной обработки пропусков, и восстановить ход анализа не получится.

В первой версии моего анализа по менингиту я удалил все строки с пропусками, не описав это нигде. Через месяц забыл, почему размер выборки уменьшился, и не смог воспроизвести последовательность шагов. Без четкого описания отбора переменных я не смог ответить на вопрос рецензента «почему выбраны именно они?». Тогда я впервые осознал, что стандарты отчетности — не формальность, а инструмент для самого исследователя.

Начнем, пожалуй, со…

STROBE

STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology) — это чек-лист из 22 пунктов для описания наблюдательных исследований.

Он помогает читателю понять:

• кто вошел в исследование и почему;

• как собирались данные;

• какие были клинические  исходы: выживаемость, выздоровление, повтор госпитализации и т. д.;

• как обрабатывались потери и пропущенные значения.

Например, если вы делаете анализ выживаемости, нужно четко указать: какие наблюдения были цензурированы, как рассчитывалось время наблюдения и выглядел поток пациентов (flow diagram), а также как использовать прозрачные статистические методы и описывать ограничения анализа.

Примечание. Цензурированные наблюдения — это те наблюдения, для которых событие (например, смерть) не наступило к моменту окончания наблюдения или пациент выбыл из исследования. Если вы не знакомы с анализом выживаемости, то предлагаю почитать эти замечательные статьи: Анализ выживаемости и Анализируем карьеру игроков NHL с помощью Survival Regression и Python.

Почему же стандарты STROBE и TRIPOD — не только требования журналов? Потому что делают ваше исследование воспроизводимым: спустя какое-то время вы или другой аналитик сможете восстановить все шаги анализа и интерпретировать полученные результаты. Это особенно важно, если нужно повторно использовать данные или сравнивать новые когорты. Прозрачность анализа нужна не только для журнала. Это еще и ваша защита, если через пару лет возникнут вопросы к вашим выводам.

А теперь немного про… 

TRIPOD

TRIPOD (Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis Or Diagnosis) — это стандарт оформления для построения прогностических моделей любой сложности. TRIPOD фокусируется на: прозрачности отбора предикторов, валидации модели (перекрестная, бутстрэп, внешняя), честной интерпретации (доверительные интервалы, переобучение, число событий на переменную). 

Даже если у вас классическая медицинская статья с анализом выживаемости, оба гайда применимы: STROBE — для описания когорты и дизайна, TRIPOD — для построения и интерпретации модели. К тому же вы убиваете несколько зайцев. Стандарты отчетности — это не просто формальность для публикации, а часть современной научной культуры open science: прозрачность, воспроизводимость, открытый доступ к методам и коду. Современное научное сообщество ожидает, что ваши результаты будут легко перепроверить и использовать для новых анализов и сравнений.

И наконец история с менингитом. Это был анализ ретроспективной когорты пациентов с подтвержденным этим самым менингитом. Цель — выяснить, какие клинические характеристики влияют на выживаемость. Первая версия статьи была «обычной»: таблица, log-rank тест, модель (типичный набор джентельмена или чему меня научили в школе). Но рецензент не отклонил статью, а попросил оформить по STROBE и TRIPOD. Переходя на научный язык, он написал что-то вроде: Structure the work according to STROBE, and add TRIPOD compliance.

Пришлось гуглить)) Так я впервые встретил их.

Я не просто почитал про стандарты, а внедрил их в свою практику. В процессе стало понятно: прозрачная структура нужна не для галочки, а чтобы самому понимать, что происходит с твоими данными на каждом этапе. Когда я начал работать в коммерции и индустрии и заниматься образованием студентов, я обнаружил типичные ошибки в работе с исследованиями:

• потеря информации из-за удаления пропусков без описания;

• переменные выбираются «на глаз» — высокий риск переобучения и некорректных выводов;

• цензурированные наблюдения описаны неполно или вообще пропущены;

• модель строится ради самой модели, без понимания, зачем это врачу;

• спустя время не получается воспроизвести результаты;

• визуализация и интерпретация модели отсутствуют, либо неочевидны для читателя.

На самом деле, других ошибок тоже хватает, но, думаю, суть вы поняли. Перейдем к коду.

Поскольку реальные медицинские данные нельзя публиковать, приведу пример синтетического датасета с ключевыми переменными. Он сгенерирован по тем же правилам, что и реальные клинические датасеты. Это защищает персональные данные пациентов и соответствует принципам медицинской этики.

set.seed(42)
n <- 100

data <- data.frame(
 age = rnorm(n, 50, 10),           # Возраст пациентов
 crp = rnorm(n, 100, 30),          # C-реактивный белок (воспалительный маркер)
 consciousness = rbinom(n, 1, 0.7),     # Нарушение сознания (0 = нет, 1 = есть)
 time = rexp(n, rate = 0.05),        # Время наблюдения до события
 death = rbinom(n, 1, 0.3)          # Событие: смерть (1) или цензурирование (0)
)

Это базовая структура данных для анализа выживаемости: есть переменные-предикторы, время до события и бинарный индикатор события (событие или цензурирование).

Далее все просто и со вкусом: Cox-регрессия оценивает, как каждый предиктор влияет на риск события (Hazard Ratio, HR):

library(survival)

cox_model <- coxph(Surv(time, death) ~ age + crp + consciousness, data = data)
summary(cox_model)

Здесь:

• Surv(time, death) — создает объект «время до события + событие/цензура»;

• coxph(...) — строит модель, оценивая влияние каждого предиктора на риск смерти;

• summary() — выводит Hazard Ratio (HR), доверительные интервалы и p-значения/

Интерпретация HR и доверительных интервалов:

• HR > 1 — переменная увеличивает риск события (например, смерти или другого исследуемого исхода);

• HR < 1 — переменная снижает риск события, то есть «защищает» пациента от наступления этого исхода.

• Доверительный интервал (CI), включающий 1, — признак незначимого предиктора.

Скрипт возвращает: 

coxph(formula = Surv(time, death) ~ age + crp + consciousness, 
  data = data)

 n= 100, number of events= 35 

                 coef     exp(coef) se(coef)   z Pr(>|z|)
age             0.013779  1.013874 0.015421   0.894   0.372
crp             -0.008512 0.991524 0.006746   -1.262  0.207
consciousness   -0.433913 0.647969 0.400741   -1.083  0.279

                exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95
age             1.0139    0.9863      0.9837   1.045
crp             0.9915    1.0085      0.9785   1.005
consciousness   0.6480    1.5433      0.2954   1.421
Concordance= 0.586 (se = 0.055 )
Likelihood ratio test= 3.08 on 3 df,  p=0.4
Wald test      = 3.11 on 3 df,  p=0.4
Score (logrank) test = 3.14 on 3 df,  p=0.4

Конечно, можно немного заморочиться и отобрать предикторы через LASSO-регуляризацию. Если переменных много или нужно выбрать самые значимые — используем LASSO, который может занулить слабые предикторы.

library(glmnet)

X <- model.matrix(~ age + crp + consciousness, data = data)[,-1]
y <- Surv(data$time, data$death)

lasso_model <- cv.glmnet(X, y, family = "cox", alpha = 1) # alpha=1 → LASSO
coef(lasso_model, s = "lambda.min")

Модель возвращает: 

v.glmnet(x = X, y = y, family = "cox", alpha = 1) 

Measure: Partial Likelihood Deviance 

   Lambda Index Measure   SE Nonzero
min 0.05943   1  3.248 0.2921    0
1se 0.05943   1  3.248 0.2921    0

Здесь LASSO помогает выбрать только значимые переменные, что снижает риск переобучения.

Согласно рекомендациям TRIPOD, отбор признаков должен быть обоснован и проведен до построения финальной модели, особенно при малом числе событий. Но на этом работа не заканчивается: TRIPOD также требует честной проверки устойчивости модели — валидации. Даже если событий немного, важно использовать внутренние подходы: например, бутстрэппинг (перестановки выборки) или разделение данных на обучающую и тестовую выборки (hold-out).

Это позволяет понять, насколько ваша модель переносима на другие выборки и действительно не переобучена. Да, для многих такие шаги стали уже привычным стандартом, но я просто не могу не отметить — именно валидация дает уверенность в результатах и защищает от типичных ошибок аналитика.

Разберем кейс до конца. Переходим к визуализации и строим Kaplan–Meier:

library(survminer)

km_fit <- survfit(Surv(time, death) ~ 1, data = data)

ggsurvplot(km_fit,
      conf.int = TRUE,
      risk.table = TRUE,
      xlab = "Время (дни)",
      ylab = "Доля выживших",
      title = "Kaplan-Meier кривая")

Это стандартный способ отразить общую выживаемость. В TRIPOD рекомендуется включать описательные графики до и после построения модели, а затем forest plot для интерпретации HR:

library(forestmodel)

forest_model(cox_model)

Forest plot визуализирует результаты Cox-регрессии: Hazard Ratio (HR) и доверительные интервалы. Это удобно для врачей и рецензентов: помогает сразу увидеть значимые переменные, а также найти возможные ошибки и нарушения предположений модели.

Что улучшилось после применения STROBE и TRIPOD

До внедрения стандартов:

• неочевидный дизайн, неясная когорта, потеря данных;

• простые таблицы без структуры;

• модель без обоснования переменных;

• много текста, мало пользы, сложно повторить.

После внедрения STROBE или TRIPOD:

• четко описана когорта и поток данных;

• структура: baseline, outcome, model;

• обоснованный отбор переменных (LASSO), валидация, визуализация;

• сжатость, ясность, воспроизводимость.

Как обычно пишут большие языковые модели: «Мы не просто оформили лучше. Мы поняли свое исследование лучше». Прозрачность и стандартизация позволили не только повысить доверие рецензентов, но и самим глубже понять структуру данных и результатов.

Чек-лист для вашего проекта

Что должно быть в описании исследования (STROBE):

• Критерии включения или исключения.

• Дизайн исследования (например, ретроспективная когорта).

• Диаграмма потока или описание когорты.

• Обработка пропущенных данных.

Что должно быть при построении прогностической модели (TRIPOD):

• Обоснованно отобранные предикторы (например, LASSO).

• Визуализация модели (forest plot).

• Доверительные интервалы (CI), Hazard Ratio (HR), число событий.

• Описанные ограничения и проведенная валидация.

Если вы не отметили что-то из списка — стоит доработать.

Вывод

Если вы работаете с медицинскими данными, особенно в контексте прогноза или выживаемости, используйте STROBE и TRIPOD:

• они структурируют вашу работу;

• повышают доверие к модели и результатам;

• помогают самим авторам лучше понять свою статистику и данные.

R и его пакеты помогают создавать красивые и понятные модели, а стандарты — оформлять результаты так, чтобы они были полезны не только редакторам, но и самим авторам через год, а также всему научному сообществу.

Call to action

1. Пройдите свой проект по STROBE и TRIPOD-чек-листу.

2. Добавьте LASSO, Kaplan–Meier и forest plot для наглядности.

3. Используйте survival, glmnet, survminer, forestmodel для прозрачного анализа.

4. Поделитесь опытом интеграции этих стандартов — и увидите, насколько меняется качество и восприятие ваших исследований.