著者
吉場 史朗 加藤 俊一 大谷 慎一 小原 邦義 前田 清子 南 睦彦 寺内 純一 渡会 義弘 金森 平和 稲葉 頌一 絹川 直子
出版者
一般社団法人 日本輸血・細胞治療学会
雑誌
日本輸血細胞治療学会誌 (ISSN:18813011)
巻号頁・発行日
vol.55, no.1, pp.48-57, 2009 (Released:2009-06-30)
参考文献数
6
被引用文献数
1 1

目的: 人間が一生の間にどの程度,輸血を受けるのかを知ることは,献血の際に,ボランティア·ドナーに説明するための必要なデータの一つである. 方法: 輸血回数を求めるに当たって,1.年齢別·性別人口,2.供給された献血本数,3.輸血を受けた患者の性別と年齢,を2つの県で集めた.第一は2002年の福岡県で,もう一つは2005年の神奈川県であった.各年齢の輸血回数の計算は,[Page=nage/Nage×T/t]の式で求めた.{Page:nage:各年齢の輸血患者実数,各年齢(Nage)ごとの輸血回数,T: 一年間に供給された血液本数,t: 病院で輸注された血液本数} 結果: 1)福岡県の2002年の全人口は,5,034,311名であった(男性2,391,829; 女性2,642,482).地域の赤十字血液センターは福岡県で輸血されるすべての血液をカバーしていた.2002年の血液供給本数は226,533本であった.一つの大学病院で輸血された患者数は,1,190名(男性646,女性544)であった.これらの患者に使用された血液は13,298本(男性7,210,女性6,088)であった.2)神奈川県の2005年の人口は,8,748,731名であった(男性4,420,831; 女性4,327,900).地域の赤十字血液センターは福岡県と同様,県内使用血液のすべてをカバーしていた.2005年の供給本数は297,592本であった.5つの大学病院と1つのがん専門病院で輸血を受けた患者の総数は3,744名(男性1,673,女性2,071)であった.これらの患者に使用された血液は57,405本(男性31,760,女性25,645)であった.男性の寿命を79歳とすれば,福岡県で0.420回,神奈川県では0.297回輸血を受けていた.女性の平均寿命を87歳とすれば,福岡県では0.344回,神奈川県では0.275回輸血を受けていた. 結論: 我々のデータから,日本人は一生の間に男性は1/3,女性は1/4が輸血を受けると考えられた.さらに,輸血の可能性は80歳以上で男性,女性ともに急増していた.
著者
濱田 学 行徳 隆裕 佐藤 さおり 松田 哲男 松田 知子 絹川 直子 古江 増隆
出版者
日本皮膚科学会西部支部
雑誌
西日本皮膚科 (ISSN:03869784)
巻号頁・発行日
vol.70, no.2, pp.213-218, 2008
被引用文献数
8

アトピー性皮膚炎(以下:AD)にとってかゆみはきわめて重要な臨床症状であり,掻破による皮疹の増悪が問題となる。そこで今回,精製ツバキ油100%のツバキ油スプレー(アトピコ<SUP>&reg;</SUP>スキンヘルスケアオイル)を用いて,AD患者のかゆみに対する即時的な軽減効果,及びその保湿効果を副次的に検討した。AD患者39例を対象にツバキ油スプレー(以下:ツバキ油)または対照製剤として精製水スプレー(以下:精製水)を各々2週間使用させ,二重盲検&middot;クロスオーバー比較試験を実施した。その結果,ツバキ油使用群は精製水使用群と比較して有意にかゆみを軽減する効果が認められた(p<0.01)。また,ツバキ油使用群は精製水使用群と比べ,有意な保湿効果が認められた(p<0.01)。使用感アンケートでは,スプレータイプの使用しやすさについて,両群ともに「使用しやすい」が73.0%で両群間に差はなかった。しっとり感が「ある」についてはツバキ油使用群が61.5%,精製水使用群が23.1%であり,ツバキ油スプレーはしっとり感があり,使用感にすぐれた保湿&middot;保護剤であることが示唆された。副作用は全症例で1例もなかった。重症度,副作用,使用アンケート(止痒効果,保湿効果,使用感)を総合評価した有用性では,やや有用以上がツバキ油使用群で71.8%,精製水使用群で41.0%と両群に有意な差を認めた(p<0.01)。以上から,ツバキ油スプレーはAD 患者の有するかゆみに対して即時的な軽減効果及び保湿効果が期待でき,日常のスキンケアにおいて安全に使用できるスキンケア剤であると考えられた。
著者
絹川 直子
出版者
認知神経科学会
雑誌
認知神経科学 (ISSN:13444298)
巻号頁・発行日
vol.9, no.3, pp.196-201, 2007

いざデータを統計学的に解析しようとするとき、どのようにして解析手法を選んでいますか?参考にした論文や先輩が使用していたものと同じもの?その手法を用いた解析結果の数値をどのように読み取って解釈していますか?検証したいことは言えているのでしょうか?本稿では、神経科学分野の医師からの相談によく出てくる分散分析を中心に、統計解析でよく目にする数値の意味や手法毎に対象としている状況をみていきます。そもそも、検定すると出力されるp値って何?2群の数値を比較するときはt検定。それなら、2群ではなくA、B、C3群のときに、C群はA、B群に比べて値が大きいことが言えそうですが、このときt検定でA群とC群、B群とC群でそれぞれ2群比較して、どちらもp<0.05となればしめたもの、…でいいですよね?高齢者の多い疾患群と身近な病院関係者から選んだ健常者群の比較をするとき、群間で少し年齢が異なっているような気もしますが、このまま群間比較をしてしまいましょう…?分散分析をすると結果にたくさんのp値が出て来て、どのp値が何を表わしているのかはよく分からないけれど、0.05より小さいp値があるので自分が検出したい有意差はあるのでしょう?このようなことを考えたことがある方は本文を読んでみて下さい。ほんの入り口部分だけではありますが、統計学的仮説検定の基礎と分散分析周辺のことに触れていきたいと思います。