RT @Sakura_Med_DSci: 今更ながら時間依存性交絡について学んでおります。 自分の研究テーマで必要が出てこないとなかなか学ぶ気になれない。。。 さて、最初のとっかかりとしてバランスの良い解説論文を見つけました。とても丁寧な解説なので入門に適していると思います☺…

@mkondo1042 これの登場を待つ感じですかねぇ。 https://t.co/RptJlWqL5Q

@hommedefer3 欠測確率の逆確率で重みつけるとか、傾向スコアのように検査されやすさ確率を算出して重みつけるとかですかねぇ。 この辺が参考になるやもです。 https://t.co/CZHdlVXrf3

いつの間にかMDVデータのアウトカムバリデーション研究がパブリッシュされていたのですね。ちゃんと読もう。 https://t.co/BqSuYPQPxp

まだ読めてないけど、計量生物学で手良向先生の興味深いベイズ流サンプルサイズ設計の総説が掲載されてますね

今更ながら時間依存性交絡について学んでおります。 自分の研究テーマで必要が出てこないとなかなか学ぶ気になれない。。。 さて、最初のとっかかりとしてバランスの良い解説論文を見つけました。とても丁寧な解説なので入門に適していると思います☺ https://t.co/3SRbZeShVp

私にとっての企業研究職の価値観が一新されたのは、OHDSIを知った瞬間でした。 全世界の医療データを共通構造・標準コードに落とし込み、国際分析を可能にする凄まじいプロジェクトですが、これ製薬の疫学専門家とFDAが共同で立ち上げ、全世界に展開しています。 https://t.co/EZryIy2Ydi https://t.co/ffOS9Woyq5

徳洲会メディカルデータベースの総説論文 強みは、 ☑血液検査結果及び入院中バイタルサイン ☑レセプト・DPCから電子カルテデータに遡れる可能性→バリデーションに向いている ☑院内がん登録を活用できる可能性 https://t.co/v51qGf0X7y

Propensity score analysisの解説。 東大の康永先生が書いた解説論文無料で読めるんですね。コンパクトにまとまっているのでおススメです。 https://t.co/uTKIatTi9e

Cox回帰だけでなくロジスティックでも高次元・高速スコア検定使うのか。いま書いている、高次元生存木論文の参考文献として入れておいた。 https://t.co/fh7tAkLE31

製造販売後調査における単群ベイズ流デザイン. 張 方紅, 青木 誠, 柿爪 智行. https://t.co/aKZUFm4Kx5

大橋靖雄先生の追悼記事. 吉村 功, 椿 広計, 佐藤 喬俊, 厳 浩, 山本 精一郎, 森田 智視, 船渡川 伊久子, 柴田 大朗, 伊藤 陽一, 松山 裕. https://t.co/2vX4iydtvn

生存時間解析の機械学習モデルの評価指標として用いられる「C-index」について，日本語で分かりやすくまとめられている論文でとても助かりました！ Brierスコア，AUC，calibrationなどの評価指標の数式的な理解も深まるのでおすすめです〜 https://t.co/YpyOh4Opoi

ベイズ流決定理論を用いる臨床試験：効用とサンプルサイズ設計．坂巻 顕太郎, 兼清 道雄, 大和田 章一, 松浦 健太郎, 柿爪 智行, 高橋 文博, 高沢 翔, 萩原 駿祐, 森田 智視．計量生物学． https://t.co/MiC5YQWaQU