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Dr. すきとほる | 疫学専門家 (@iznaiy_emjawak)

投稿一覧（最新100件）

245 0 0 0 OA 博士課程進学のメリット・デメリット

17人の研究者が博士進学のメリデメを語る、しれっとあの先生も。 -博士進学時の食い扶持を学振や自分の貯金で賄えるならば博士に進学するのがお勧めである。なぜなら食い扶持を確保できる時点である程度社会性があり労働対価がもらえる程度に仕事ができる人間であるからだ。 https://t.co/gu6iNEJC5e https://t.co/XqA2e1f1VX

20 0 0 0 OA A Review of Studies Using Japanese Nationwide Administrative Claims Databases

こちらは日本の医療大規模データベースを使った論文のレビュー。ご覧の通り圧倒的に病院ベースDBのDPCデータベースによる論文数が多いけど、これは「単一入院で完結するリサーチクエスチョンを扱ってるから」であり、長期追跡が必要な薬剤疫学に当てはめると痛い目を見る。 https://t.co/TizfXyh0KE https://t.co/fALHAUCy4r

10 0 0 0 OA Prevalence of Noncommunicable Diseases in Japan Using a Newly Developed Administrative Claims Database Covering Young, Middle-aged, and Elderly People

DeSCは次世代を担う医療データベースになるはずなので、RWDに携わる人は絶対に頭の引き出しに加えておくべきです。 以下の記事をどうぞ。 ・スライド https://t.co/sOMIXUWuv1 ・日本語論文 https://t.co/qE6kVVKQhl ・英語論文 https://t.co/g5Wo4EW9vy ・患者数 https://t.co/HLwI35uoC4

17 0 0 0 OA 2 .DeSC データベースの概要と臨床疫学・薬剤疫学研究への活用

DeSCは次世代を担う医療データベースになるはずなので、RWDに携わる人は絶対に頭の引き出しに加えておくべきです。 以下の記事をどうぞ。 ・スライド https://t.co/sOMIXUWuv1 ・日本語論文 https://t.co/qE6kVVKQhl ・英語論文 https://t.co/g5Wo4EW9vy ・患者数 https://t.co/HLwI35uoC4

3 0 0 0 OA Treatment Patterns in Newly Diagnosed Multiple Myeloma Patients in Japan Using A Large-scale Claims Database: Retrospective Cohort Study

@hommedefer3 レジメンの定義については私が知る限りはゴールドスタンダードがないので苦労するのですが、先行研究をレビューしたなかで最も納得感があり、かつ理解しやすかったのはこちらです。Figure1が参考になると思います。 https://t.co/vq0rdxt9qa

20 0 0 0 OA A Review of Studies Using Japanese Nationwide Administrative Claims Databases

ちなみにこちらは最近出版された日本の医療DB研究のレビュー論文。 ご覧の通り、DPCデータベース（急性期病院から集められた日本最大のDB）では外科・救急が論文の多くを占めていることからも、DPCと当該分野の親和性の高さがお分かり頂けるかと思います。 https://t.co/wEqcPNI821 https://t.co/GZ7PzDAhL5

13 0 0 0 OA 5 . グローバルRWD 規格の活用 ―OMOP CDM とOHDSI―

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

2 0 0 0 OA Perioperative outcomes of thyroid cancer surgery in children and adults: a nationwide inpatient database study in Japan

@hommedefer3 様式１は研究目的で集められているので、レセよりは高い信頼度となっています。 ご存知のものもあると思いますが、近年の外科系論文でHigh IF Journalに掲載されたのはここら辺でしょうか。 https://t.co/M6GDpjYnz6 https://t.co/MuJOXzMHHE https://t.co/Hh0YJTxMdU https://t.co/pmI85IGwri

17 0 0 0 OA 2 .DeSC データベースの概要と臨床疫学・薬剤疫学研究への活用

DeSCデータベースは ✅健保・国保・後期高齢者を含む日本で唯一の商用DB ✅一部ライフログ・PROを含む ✅これまで対処が厳しかった高齢者＆長期追跡が必要な研究テーマへの対応可能性○ まだ知名度は低いですが、革新的なDBなので要チェックです。 https://t.co/NjqoNZJieI https://t.co/L4p0fmJx6c https://t.co/b8mNdMT1ry

お気に入り一覧（最新100件）

61 0 0 0 OA 医学における因果推論 第一部 ―研究と実践での議論を明瞭にするための反事実モデル―

反事実と潜在アウトカムの区別がよくわかってなかったのだけど、説明が書いてあった。 医学における因果推論 第一部 Causal Inference in Medicine Part I https://t.co/pr4YK0G5A7 #iron勉強メモ

9 0 0 0 OA Can ChatGPT be considered an author of a medical article?

Can ChatGPT be considered an author of a medical article? Kazuki Ide, Philip Hawke, Takeo Nakayama. Journal of Epidemiology. https://t.co/UIgFK1La4h

20 0 0 0 OA 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。

248 0 0 0 OA 因果推論の道具箱

大久保先生の「因果推論の道具箱」は誰が読んでも楽しい論文 https://t.co/GSx9oenJyn

11 0 0 0 OA 3 .徳洲会メディカルデータベースの利活用

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

5 0 0 0 OA Age-specific mortality associated with COVID-19 and seasonal influenza in Japan: using multiple population-based databases

Annals of Clinical Epidemiologyに、奈良県立医科大学の野田 龍也先生たちとの共著論文「COVID-19と季節性インフルエンザの年齢別死亡率に関する研究」が早期公開されました。 https://t.co/67MOXfNiq5 https://t.co/OeCUBNYwA0

62 0 0 0 OA 傾向スコア解析のための三重頑健情報量規準

かなり重要な情報が詰まっているので因果推論界隈は必読です。 二宮(2022)"傾向スコア解析のための三重頑健情報量規準"https://t.co/ZdIAF82irY

152 0 0 0 OA 筋が悪いリサーチクエスチョンとは何か?

筋が悪いリサーチクエスチョンとは何か? 経営学分野の学術論文作成のための手引き（赤門マネジメント・レビュー 2016 年 15 巻 10 号 p. 509-522） https://t.co/vwoAMGP0tz

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