とものり (@snap_tck)

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@ttks_statistics 過去に、こんな論文が発表されてますね。(^_-) https://t.co/ysktnajtWt

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SARS-CoV-2感染に反応して免疫系が産生する抗体と、BNT162b2(Pfizer/BioNTech)ワクチンによって産生される抗体の種類と量を比較した論文です☑️SARS-CoV-2自然感染およびCOVID-19ワクチン接種後の標的抗原と免疫グロブリンアイソタイプの特徴が明らかになりました
Attenuation imaging(ATI)を受けた患者における減衰係数(AC)の信頼性指標としての決定係数(R2)について検討した論文です☑️非脂肪肝患者のATIが低いR2値を示し、R2値とACに強い相関がありましたが、一貫した結果を得るにはATI測定法の世界的な標準化が早急に必要とのことです
【セントラルIRB】 効率化には繋がらなさそうだけど、 ・プロトコル等の試験共通事項はC-IRBで審議 ・実施体制等の施設固有事項は各施設で審議 という少し前の米国や現在の台湾がやってるハイブリット方式は結構合理的だと思った。 https://t.co/HRGK76GZy6 https://t.co/uacFgz6IwI https://t.co/42NqbKs1hn
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
相対リスクの点推定値の可視化に関するレターがJournal of Epidemiologyに掲載されました
ちょっとした小ネタになるデータベース研究のネタを必死に考えてるんですけど、 正月は餅を食べる人が増えるから、窒息が多い っていうのを記述するアイディアを思いついたのですが、もう出てました・・・筑波大学さん・・・さすがです
ケースコントロール研究についてとても丁寧かつわかりやすく説明されている文献です! コントロールぐんのサンプリング手法やコホート内ケースコントロール研究,ケースクロスオーバー研究の違いについても図を交えて説明されていてとても勉強になりました
#統計 ちなみに、添付画像①の右上の分割表に関するχ²検定とFisher検定の使い分けの仕方も間違っています。 よりフェアな比較については 連載 第3回 医学データの統計解析の基本 2つの割合の比較 朝倉こう子・濱﨑俊光 https://t.co/qz3fJWO7DE を参照。特に添付画像②の部分。 https://t.co/0HshNoYgAU https://t.co/4UR8OL7loO
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
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
*講演3関連の最近でた総説: 竹下和貴, 林岳彦, 横溝裕行. (2022) 哺乳類研究における非実験データセットに対する回帰分析の適用について. 哺乳類科学. https://t.co/KV9oy0HnXa →今回の講演内容の基になっている論文.乱数による擬似データセットを用いた解説もあり.
犬の鳴き声表現についてこのマンガで興味をもってちょろっと調べたところ、金沢大学のペーパーに行きつきました。 「犬の鳴き声は昔はびょうびょうと表現していて、わんわんは近代」と言われて信じていましたが、まるっきり嘘やないかい 江戸時代の俳句でわんわんいうとる! https://t.co/PBVqkstSva https://t.co/w05IeA7WoH
早期公開されていた傾向スコアのチュートリアル論文、校正を経て綺麗な完全体になって公開された模様
私は5年前に論文を書いて、医療現場は、応招義務の虚像(例外の無視)によって疲弊していること、通達や判例をきちんと整理することで正当事由の例外の明確化を主張しました。これは、医師個人の応招義務は問題を解決できないとの問題意識が背景にありました。 https://t.co/glOzSYyUD4
伝染性単核球症患者に抗菌薬を出すとどうなるか。これくらい露骨だと精緻な研究計画は不要になる。セミ記述研究で十分臨床現場で使える。  https://t.co/YFKnbij8eN
モデルII回帰には色々な種類がある。どういう時にどれを使うのが良さそうかの指針として、最初に挙げた市原(1998) https://t.co/FKmp9R0ecN 要点7図10は各手法の利点と欠点の要諦をよくまとめている(左図)。またLegendre https://t.co/sopiAJRfne は異なる視点から手法を比較している(右図)。 https://t.co/9CaxYqpOpY
2変数間の関係を捉えるために相関係数を求めてそれを視覚的に確認するため散布図に回帰直線を引きたい。yのxへの普通のOLS回帰?でもそれだとxとyの扱いが非対称だしx軸方向の誤差を考慮していない。x軸方向にも誤差がある時の回帰、モデルIIの回帰とは? https://t.co/FKmp9R0ecN 3章がドンピシャ。 https://t.co/uuuZpCk8bf

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