Добрый день! Байесовский подход может помочь нам в принятии решений. К примеру, недавнее РКИ о продленном vs интермиттирующем режимах введения бета-лактамов (Continuous vs Intermittent β-Lactam Antibiotic Infusions in Critically Ill Patients With Sepsis The BLING III Randomized Clinical Trial, JAMA, 2024) формально не показала значимой статистической разницы по первичной конечной точке (90-дневная летальность). Мета-анализ и систематический обзор, включивший в себя результаты этого исследования и выполненный с применением байесовского подхода (Prolonged vs Intermittent Infusions of β-Lactam Antibiotics in Adults With Sepsis or Septic Shock A Systematic Review and Meta-Analysis, JAMA, 2024), напротив, показал, что posterior probability (т.е. вероятность исхода после того, как мы скорректировали имеющуюся информацию с добавлением новой) реального снижения 90-дневной летальности 99,1%. Байесовский подход хорош тем, что позволяет нам аккумулировать большие объемы информации и делать выводы на основании анализа многих исследований, и еще и корректировать их при добавлении новой. В чем-то похоже на стандартные привычные глазу мета-анализы, но статистические методы, стоящие за этим, другие. В целом относимся к этому так же, как и к любым исследованиям - критически :)