掲載誌: BMC Medical Research Methodology

共変量データの「ヒープ化」が統計的検出力に与える影響とは？

医療研究におけるデータ収集では、回答の丸めや匿名化のためのデータ加工により、数値が特定の区切りに集中する「ヒープ化」という現象がしばしば見られます。このヒープ化が、統計解析における重要な概念である「検出力」にどのような影…

臨床試験の個別対象者データ（IPD）は、メタアナリシスや費用対効果分析といった重要な二次解析に不可欠ですが、ほとんど公開されません。そのため、発表されたカプラン・マイヤー（KM）生存曲線からIPDを再構築する技術が求めら…

環境中の有害物質への曝露が子どもの健康に与える影響は、公衆衛生上の大きな懸念です。特に、鉛曝露と子どものIQ低下の関連は長年研究されてきましたが、その影響の不確実性をどのように正確に評価するかは重要な課題です。本研究は…

臨床試験における治療効果の評価では、心筋梗塞や再発、死亡といった「イベント発生までの時間」が重要な指標となります。しかし、単一のイベントのみを追跡する従来の解析手法では、複雑な疾患の進行過程で発生する複数のイベントや異な…

公衆衛生上の緊急事態において、生命維持装置である人工呼吸器が不足する事態に備え、どのような配分戦略が倫理的かつ効果的であるかを事前に評価することは極めて重要です。本研究は、実際の新型コロナウイルス感染症のパンデミックデー…

川崎病は小児の心臓に影響を与える重要な疾患です。その治療において、IVIG抵抗性の有無を早期に予測することは、対象者一人ひとりに最適な治療を提供し、重篤な合併症を防ぐ上で不可欠です。本記事では、最新の研究に基づき、機械学…

癌治療薬の開発において、最適な薬用量（ドーズ）を見つけ出すことは、治療効果の最大化と副作用の最小化の両面で極めて重要です。従来の臨床試験設計では、この最適な薬用量の特定が課題となることが指摘されており、近年では「ドーズ最…

医療研究において、対象者の声を集める質的な調査手法、特にデジタルフォーカスグループ（DFG）の活用が拡大しています。しかし、このデジタル環境が、私たちが得られるデータにどのように影響を与えているか、十分に理解されていると…

医療現場で日常的に収集されるデータ（ルーチンデータ）は、治療意思決定に役立つリアルワールドエビデンスを生成するための貴重な資源です。しかし、このデータを最大限に活用するには、多様な立場の関係者（ステークホルダー）それぞれ…