著者紹介

内容

目次

Part 1　何の論文を読めばいいの？ 　　1　何の論文を読めばいいの？ 　　2　クリニカルクエスチョン（clinical question）をリサーチクエスチョン（research question）にしよう 　　3　リサーチクエスチョンをパーツに分ける［P（I E）CO］ 　　4　介入研究と観察研究 ① 介入研究 　　5 　　② 観察研究 Part 2　文献を探しましょう 　　1　6Sという方法 　　2　エビデンスレベルの考え方とシステマティックレビュー 　　3　どうやって検索すればいいの？ ① データベース・検索エンジンの活用 　　4 　　② PubMed®で検索する（実践編） Part 3　ランダム化比較試験 　　1　ABSTRACTと論文の構成 　　2　臨床試験の倫理指針 　　3　治験のphaseとは何か？ 　　4　CONSORT声明を押さえる 　　5　日本語の抄録を読んでもいい？ 　　6　INTRODUCTION（序）を読む 　　7　METHODSを読む ① TRIAL DESIGN AND OVERSIGHT 　　8　　② PATIENTS 　　9　　③ TRIAL PROCEDURES 　　10　　④ OUTCOMES 　　11　　⑤ STATISTICAL ANALYSISとRESULTS 　　12　RESULTSを読む ① 患者背景をデータの分析で理解する 　　13　　② アウトカムのリスクを把握する 　　14　　③ 生存曲線の読み方 　　15　　④ ハザード比と95％信頼区間って？ 　　16　　⑤ p値の解釈 　　17　　⑥ サブグループの結果を読む 　　18　DISCUSSIONを読む Part 4　コホート研究 　　1　STROBE声明を押さえる 　　2　論文の目的を探る 　　3　研究デザインを確認する ① 因果関係に注意 　　4　　② バイアスを押さえる 　　5　　③ 交絡を考える 　　6　INTRODUCTIONとMETHODSを読む 　　7　ロジスティック回帰モデル ① 2群の比較「t 検定」を押さえる 　　8　　② 3群の比較「一元配置分散分析」を押さえる 　　9　　③ 回帰直線を押さえる 　　10　　④「 多変量解析」を押さえる 　　11　　⑤ オッズ比の求め方と解釈 　　12　STATISTICAL ANALYSISを読む ① 欠測値の扱い 　　13　　② ロジスティック回帰分析 　　14　RESULTSを読む Part 5　傾向スコア 　　1　傾向スコアを使う研究デザイン 　　2　傾向スコアの求め方，使い方 　　3　傾向スコアの手法を読む ① マッチングの仕方 　　4　　② マッチング前後の背景因子バランス 　　5　　③ マッチングを考慮した比較 　　6　　④ Cox比例ハザード回帰モデル Part 6　ベイズ統計 　　1　ベイズ統計を使う研究デザイン 　　2　ベイズ統計学を知る ① 感度・特異度を復習 　　3 　　② ベイズの定理 　　4 　　③ ベイズ更新 　　5 　　④ 事前確率を連続変数として考える 　　6 　　⑤ 事後分布の関数の形を求める 　　7 　　⑥ マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC） 　　8　　 ⑦ Stanを使ったMCMCの計算 　　9　METHODSを読む 　　10　RESULTSを読む Part 7　人工知能 　　1　そもそもAIとは？ 　　2　機械学習って？ 　　3　ニュートラルネットワークと深層学習 　　4　代表的な深層学習：畳み込みニュートラルネットワーク（CNN） 　　5　実際に論文を読んでみよう！ ① ABSTRACTを読む 　　6 　　② METHODSを読む 　　7　　 ③ 深層学習モデルを把握する 　　8　　 ④ RESULTSを読む