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因果関係の解明:感染症研究における因果推論の力

文献レビュー:Moodie EEM. Causal Inference and Confounding: A Primer for Interpreting and Conducting Infectious Disease Research. J Infect Dis. 2023 Aug 15;228(4):365-367. doi: 10.1093/infdis/jiad144. Photo by Kristine Wook on Unsplash 感染症研究の複雑な

    • シミュレーション研究の読み方と評価方法に関する包括的ガイド

      文献レヴュー:White, I. R., Pham, T. M., Quartagno, M., & Morris, T. P. (2024). How to check a simulation study. International Journal of Epidemiology, 53(1), Article dyad134. シミュレーション研究は疫学や生物統計学において強力なツールですが、複雑で誤りが生じやすい場合があります。Ian R White氏らによる「

      • 疾病潜伏期バイアスの解明:疫学研究におけるDAG の力

        Article Review; Etminan M, Rezaeianzadeh R, Mansournia MA. Causal diagrams for disease latency bias. Int J Epidemiol. 2024 Aug 14;53(5):dyae111. doi: 10.1093/ije/dyae111. PMID: 39138922. 疫学の分野では、疾病の進行の微妙な違いを理解することが、正確な研究と効果的な医療政策のために不可欠です。

        • 「フィッシャーがベイズに出会うとき:実験デザインの架け橋」

          統計学と実験デザインの世界では、長らく2つの巨人が別々に立ち続けてきました:R.A.フィッシャーとベイズ学派です。しかし、これらの一見対立する哲学が実は互いを補完し合えるとしたらどうでしょうか?最近の論文「Fisher Meets Bayes: The Value of Randomization for Bayesian Inference of Causal Effects(フィッシャーがベイズに出会う:因果効果のベイズ推論における無作為化の価値)」はまさにそのことを示唆

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          AI, ML, DLが感染症研究に与える影響

          文献情報タイトル: Artificial intelligence, machine learning and deep learning: Potential resources for the infection clinician 著者: Anastasia A. Theodosiou, Robert C. Read 掲載誌: Journal of Infection 出版年: 2023 目的この文献の主な目的は、人工知能(AI)、機械学習(ML)、深層学習(DL)の

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          「抗生物質耐性の影響を理解する:なぜ重要で、どのように測定するのか」

          抗生物質耐性は、世界中で公衆衛生に対する脅威が増大しています。細菌が抗生物質に耐性を持つようになると、感染症の治療が困難になり、病気の長期化、医療費の増加、さらには死亡率の上昇につながる可能性があります。では、この問題がどれほど深刻なのか、どのように把握すればよいのでしょうか?抗生物質耐性の影響を測定することの重要性と、その計算に何が必要かを探ってみましょう。 抗生物質耐性の測定が重要な理由: 保健政策の指針:正確な情報は、政府や保健機関が努力とリソースをどこに集中すべき

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          AIの「たわごと」と人間のコミュニケーション:ChatGPTの本質を探る

          文献レヴュー:Hicks MT, Humphries J, Slater J. ChatGPT is bullshit. Ethics and Information Technology. 2024 Jun;26(2):38. 最近、AI技術の進歩により、ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)が注目を集めています。しかし、これらのAIモデルの出力の本質について、興味深い議論が展開されています。今回は、「ChatGPT is bullshit」という provoc

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          薬剤疫学研究の革新:ターゲット・トライアル・エミュレーションの力

          文献レビュー:Lambourg E. Improving the quality of pharmacoepidemiological studies using the target trial emulation framework. Nature Reviews Nephrology. 2024 Aug 13:1-. 医学研究の進化し続ける世界で、画期的なアプローチが注目を集めています:ターゲット・トライアル・エミュレーション(TTE)フレームワークです。Nature

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          誤情報と陰謀論を紐解く:因果関係への深い洞察

          デジタル時代の今日、誤情報と陰謀論は論理、証拠、科学的合意に反して野火のように広がっています。しかし、なぜこれらの信念は持続し、その影響をよりよく理解するにはどうすればよいのでしょうか?Tayらによる最近の研究(2024年)は、この複雑な問題を深く掘り下げ、新しい洞察と革新的な研究方法を提供しています。 誤情報の課題誤情報と陰謀論は、修正に対して驚くほど抵抗力があります。堅固な証拠に直面しても、信じる人々はしばしば自分の見解にしがみつきます。この現象は単に frustrat

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          AIがシステマティックレビューを変革する?最新研究が示す可能性と課題

          Marshall IJ, Trikalinos TA, Soboczenski F, Yun HS, Kell G, Marshall R, Wallace BC, In a pilot study, automated real-time systematic review updates were feasible, accurate, and work-saving, Journal of Clinical Epidemiology (2022), doi: https

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          観察研究における因果推論の解明:ターゲット試験エミュレーションの深掘り

          因果推論に情熱を持つ研究者として、最近私の注目を集めた興味深い研究に出会いました。VA-ECMO支援を受けている患者へのレボシメンダン投与に焦点を当てたこの論文は、観察研究における最も持続的な課題の一つである不死時間バイアスに取り組む先進的なアプローチを示しています。使用された方法とその因果推論への意味を掘り下げてみましょう。 Massol, J., Simon-Tillaux, N., Tohme, J., Hariri, G., Dureau, P., Duceau,

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          肥満は命を短くするの?疫学的考え方

          文献レビュー:Hernán, M., Taubman, S. Does obesity shorten life? The importance of well-defined interventions to answer causal questions. Int J Obes 32 (Suppl 3), S8–S14 (2008). https://doi.org/10.1038/ijo.2008.82 超簡単説明 この記事は、「太っていること」が体に悪いかどうかに

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          聴くことの神経科学:ケイト・マーフィーの「You Are Not Listening」を読んで

          読んだ本 最近読んだケイト・マーフィーの「You Are Not Listening(あなたは聞いていない)」の第2章では、聞くことの神経科学について詳しく説明されていました。『聞く』という行為が、単なる受動的な行為ではなく、他者と脳波を同期させる深い認知プロセスであることが明らかにされています。 本当に聞いている? 私たちは皆、聞き手が聞く雰囲気を出していても、本当に聞いていないと感じる経験をしたことがあると思います。また、自分が聞き手であるときも、話し手のことを上の

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          フィールド疫学者の育て方

          文献メモ Griffith M, Ochirpurev A, Yamagishi T, Nishiki S, Jantsansengee B, Matsui T, et al. An approach to Building Field Epidemiology Training Programme (FETP) trainees’ capacities as educators. Western Pacific Surveillance and Response Journ

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