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@Benzeeene
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A Review of Studies Using Japanese Nationwide Administrative Claims Databases
RT @GtoDr: ACEからNDB、DPC、JMDCを用いた1047件の原著論文のレビュー。 https://t.co/DvBdxIVxZ8 NDB 95件、NDB Open 31件、JMDC 222件、DPC 699件で2010年頃から増加。DPCは外科19%、救急15…
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社会データ分析の新時代: 公的統計データの社会学研究への利活用
厚生労働省からもらった個票データを前にして、いつも研究室で扱うデータがいかに整備されていて扱いやすいのかを身に染みて実感している…… (個票データ、レイアウト表、符号表を見比べて1桁ずつ変数の定義をしながら) https://t.co/cpnOPiFMZz この論文にstataでのコードが書いてあって救われた
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『看護学のための多変量解析入門』—研究の道しるべに心からお薦めできる良書
RT @NAKAYAMAKazhiro: 『看護学のための多変量解析入門』(医学書院)の雑誌書評のPDFです(フリー) 「研究の道しるべに心からお薦めできる良書」 https://t.co/CR6JmDmuRa
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公衆衛生的危機状況における教育研究機関と保健所の連携:新型コロナウイルス感染症対応の経験と教訓から
今日付けで活動報告がJ-STAGEに早期公開されていたよ…!わあ学会誌に載っていそうな感じになっている!(当たり前) 感動~~めでたい~~
お気に入り一覧(最新100件)
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A Review of Studies Using Japanese Nationwide Administrative Claims Databases
ACEからNDB、DPC、JMDCを用いた1047件の原著論文のレビュー。 https://t.co/DvBdxIVxZ8 NDB 95件、NDB Open 31件、JMDC 222件、DPC 699件で2010年頃から増加。DPCは外科19%、救急15%、脳外6%でNDB/JMDCは内科系が多いと。
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Causal Treeに基づく選択バイアスを考慮した条件付き平均処置効果推定手法に関する一考察
DR法(Doubly Robust Estimator)にCausal Treeを拡張させて、解釈性を維持しながらセレクションバイアスにも対応しつつ、CATE(条件付き平均処置効果)を推定する手法が紹介されています。やっていることはシンプルなので、実務でも応用しやすそうな印象。 https://t.co/FHz6vEnrcm
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Influence of the COVID-19 Pandemic on Overall Physician Visits and Telemedicine Use Among Patients With Type 1 or Type 2 Diabetes in Japan
アクセプトされた論文が、早期公開版として掲載されました! https://t.co/Kg7swTgw6Y
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Using propensity scores for causal inference: pitfalls and tips
傾向スコアについての良さげなまとめがオープンアクセスだそうな
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A review of studies using the Japanese National Database of Health Insurance Claims and Specific Health Checkups
もちろん,廣瀬先生たちの論文にも目を通されることを強くお勧めしております。 https://t.co/9t5Ug26nJv
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