川崎病のIVIG抵抗性予測モデル：機械学習とロジスティック回帰、どちらが優れているか？
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…
掲載誌: BMC Medical Research Methodology
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癌治療における最適な薬用量を見つける：第II相試験の情報共有戦略を徹底比較
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…
医療介入研究におけるデジタルフォーカスグループ：質的データ生成の舞台裏
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…
ルーチン医療データ活用術：多様な視点を統合する概念的フレームワークと多状態モデル
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…