疫学・臨床研究

最近流行りのPutative placebo analysis。 簡単に言うと、「A vs. B」と「B vs. C」の結果を基に、「A vs. C」の結果を言及する、というものです。 単純に積をとるだけ。 この記事では、そんなputative placebo analysisの注意点を紹介します。 ...

G-estimationって聞いたことありますか？ 因果推論の手法なのですが、おそらく知らない方がほとんどだと思います。 それで問題ないし、使いこなすのはとても難しい概念です。 IPWと並ぶ、time-varying confounder/ covariateの調整に使う方法なのですが・・・ もしか ...

コホート研究とケースコントロール研究はわかる。 ケース・コホート研究？なんだそれ？？ そんな方のため。 この記事ではcase-cohort研究とは何か、何故良いか、何に気をつけるべきか、非常に簡単に解説しました。     ケース・コホート研究のやり方 あるコホートがある前提です。 ...

ビッグデータの時代。解析方法も発展した。 データをたくさん使った観察研究なら、色々言える気がします。 この現代、お金も手間も時間もかかる、ランダム化試験ってやる意味あるんでしょうか。 誰しも思うこの疑問に、正面から向き合ってみました。     ランダム化試験って意味あるの？観察研 ...

予測モデルと因果推論の違い、段々と浸透してきています。 因果推論は実は、counterfactual predictionという「予測」の中の一つです。 そういう意味で、臨床試験のほとんどがcounterfactual predictionと言えます。 この記事では、predictionとcount ...

ステロイドは言うまでもなく炎症を抑える薬ですが、感染症への効果ははっきりと証明されていません。 特に敗血症については数多くのランダム化試験が行われ、結果「効果がないだろう」と考えられています。 でもコロナには効くのか？？ 最近話題になった研究を解説します。     コロナにステロ ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...