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これって #AHEADMAP @nnago が誤解してる点と同じ：エビデンスの条件は１人分に絞り込まれてるわけではなく（内的妥当性が完全ではない）多数の被検者の平均効果量でしかないので「臨床現場にいる患者の特徴や環境がエビデンスと一致してる（外的妥当性が完全である）」としても推定値は一致しない。 pic.twitter.com/lPBUHbLZuk
メニューを開く稲垣貴彦＠精神科医だった人の誤解：臨床現場にいる患者が RCT 被検者と完全に同一だとしても、RCT 推定値は「Ａ群の平均値 − Ｂ群の平均値」でしかなく、個人差がどの程度なのかほぼ完全に不明なので（その分析は別途あるが普及してない）基本的に意味が無く、臨床に活用する為の参考には成りえない
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なので、試験条件が狭い方（内的妥当性が高い）が平均効果量における個人差が小さくなるので（メタ解析における固定効果モデルに近づく）臨床現場と試験条件が一致してれば推定値をそのまま適用できるようになる。
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