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学習のポイント 理想的な実験（RCT）が難しい観察データから真実を探るには、「交絡」という見えないバイアスを乗り越える必要があります。ここでは、データに隠された「偶然」を利用する2つの強力な分析アプローチ、「操作変数法」と「回帰不連続デザイン...

学習のポイント RCT（ランダム化比較試験）ができない状況でも、観察データから「真の効果」を探ることは可能です。ここでは、そのための強力な分析手法である「差分の差分法 (DiD)」と「合成コントロール法 (SCM)」の基本コンセプトを解説します。 🤔 課...

学習のポイント リアルワールドデータから信頼性の高い治療効果を導き出すには、時間と共に変化する患者の状態が引き起こす「時間依存性交絡」というバイアスを乗り越える必要があります。本稿で解説するIPTWとMSMは、この複雑な問題を解決するための統計...

傾向スコア・マッチングの要点 観察研究やリアルワールドデータでは、患者の背景が不揃いなため治療効果を正しく比較できません。傾向スコアは、この「不公平さ（交絡バイアス）」を乗り越え、あたかもランダム化比較試験のように公平な比較を実現するため...

学習のポイント：交絡と回帰分析 原因と結果の関係を誤解させる「交絡」の正体と、その影響を取り除き、より正確な結論を導くための強力な統計手法「回帰分析」の仕組みを解説します。 🤔 交絡とは？ 見せかけの因果関係 原因と結果の両方に影響を与える「...

学習のポイント その「効果」、本当に治療のおかげですか？ この記事では、信頼できる結論を導き、研究に参加する人々の善意を無駄にしないための「サンプルサイズ設計」の重要性を解説します。研究という冒険に不可欠な羅針盤を手に入れましょう。 🧭 研...

学習のポイント Target Trial Emulation (TTE)は、現実のデータ(RWD)を使いながらも、理想的な臨床試験(RCT)の発想で分析することで、観察研究の信頼性を高める画期的な思考フレームワークです。 🤔 臨床研究のジレンマ 理想と現実のギャップ 理想的なRCT...

一般化線形モデル (GLM) の学習ポイント GLMは、線形回帰の「縛り」を解き放つ強力な分析の道具箱です。データの性質に合わせて「確率分布」と「リンク関数」という部品を交換することで、YES/NOの確率やイベントの発生回数など、多様な医療データを統一的...

縦断的イベント分析のポイント 従来の分析では見過ごされがちだった「初回イベント以降の物語」を読み解くための高度な手法群です。繰り返すイベント、見えない個人差、バイオマーカーの動態をモデルに組み込み、患者さんの全経過をより深く理解します。 ...

学習のポイント：競合リスク分析 生存時間分析でよく見るKaplan-Meier曲線は、複数のイベントが起こりうる状況（競合リスク）では結果を誤解させる危険があります。ここでは、その問題点と、より現実に即した分析手法の要点を解説します。 ⚠️ K-M法の「死...