疫学・臨床研究

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中間因子解析 (mediation analysis)の概念を理解する

2020/7/7  

中間因子解析は、疫学研究ではそれなりにみるものですが、臨床研究はあまりみません。 これは、「ある因子が、暴露因子→アウトカムという因果関係をどれくらい仲介しているか」という解析手法です。 突き詰めると複雑ですが、Counterfactualの概念がわかっていれば、大まかな構造は理解できます。 中間因 ...

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観察研究の場合Counterfactualはこう考える【因果推論入門2】

2020/7/6  

前回の記事でCounterfactualについて紹介して、なんでランダム化試験だと因果効果が推定できるのかを示しました。 この記事では、観察研究での因果推論はどう考えるのか説明していきます。 観察研究での因果推論とは、8-9割くらいの臨床研究のテーマです。 でもこれを知らずして論文を書いている方が8 ...

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Counterfactual(反事実現実)を理解する【因果推論入門1】

2020/7/5  

独学で因果推論を学ぼうと思うと、どの解説も難しく感じます。 ある程度勉強している私がそのような日本語の解説をみても難しく感じる程なので、初学者にはかなりハードルが高いかも知れません。 このシリーズ、誰でもわかるように、かなり噛み砕いて疫学や因果推論のコンセプトを解説します。 今回の記事では、「cou ...

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IPWのweightを「安定化」させる方法

2020/6/25  

IPW [inverse probability weighting]、おわかり頂けているでしょうか。 簡単なんです。 ただ、1/PSと計算されるため、weightが大きくなりすぎる時があります。 例えばPS=0.01だったら、その人は100人分とカウントされてしまう・・・ この解決策、「IPWを安 ...

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Lost follow-upによる選択バイアスをIPWで調整する

2020/6/24  

Lost follow-up。多くの臨床研究では単に除外されて済まされてしまっている問題です。 でも間違いなくselection biasにつながっており、この点疫学者はかなり厳しく見る傾向にあります。 「でもlost follow-upなんだから仕方ないじゃん」 とは言わず、IPWを使って調整して ...

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IPW (inverse probability weighting)って何?【今後流行る】

2020/6/19  

IPW, inverse probability weighting。 因果推論においてかなり重要なコンセプトです。 今後、絶対流行ります。全然難しくないし。 この記事では、IPWの基本について解説します。数式なし。 Propensity scoreと合わせて、必ずものにしましょう。   ...

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Proportional hazardが成り立たない時、どうする?【生存解析Tips】

2020/6/16  

Proportional hazardsというCOXモデルの前提は、ほとんどの場合成り立ちません。 でもそれ以外の良い手法がないから(知らないから)、皆COXを使っているのです。 多変量解析する方法は、本当にCOXしか無いのか?? そんなことありません。 今回は、Proportional hazar ...

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COX比例ハザードモデルって、実はほぼ間違ってるのよ【真実】

2020/6/14  

みんな大好きCOX比例ハザードモデル。 実はほぼ間違っていると言えます。 それは、Proportional hazardという仮定が成り立つことはほぼ無いと言えるから。 そして、Proportional hazardが成り立つか検定することも意味がありません。 なんででしょう? これ知らないと・・・ ...

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COX比例ハザードモデルについて数式(ほぼ)なしで解説

2020/6/12  

COX比例ハザードモデルって、ちょっと難しく感じる方もいるかもしれません。 いわゆるロジスティク回帰と同じ要領でモデルを組めますが、その背景となる考え方が少し違います。 特に、Proportional hazardという仮定に基づいていることが、とてもとても重要です。 この記事では、このあたりのベー ...

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E-valueは超簡単な感度分析【誰でもできる】

2020/6/7  

E-valueって聞いたことありますか。 おそらく最も簡単かつ頻用されている、感度分析の方法です。 NEJMやLancetに載る一流の研究でも用いられています。 このE-valueの方法と解釈について、わかりやすく解説していきます。   *引用文献も載せたので、論文に簡単に応用できるように ...

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