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『まとめ 「RCTのメタ解析で有意だったから〇〇した方が良い」 というのは、あまりに思慮が浅いコメントです。』 それはメタ解析を悪く言い過ぎ。#AHEADMAP に洗脳されたか? pic.twitter.com/zMqErZYkXk
今週のメルマガはメタ解析について。 ランダム化試験のメタ解析はよく「最強のエビデンス」とされますが、はたしてそうでしょうか。 いくつか切り口がありますが、今回紹介するのは「新しくRCTを計画する」という視点です。 riklog.substack.com/p/rct
医学論文を約10年も読んで解説してきた #AHEADMAP 曰く P=1.00 とは『帰無仮説を棄却できない確率が100%』 pic.twitter.com/HS36tRGYhh
私の「ある結論が、実はただの勘違いである可能性」を「帰無仮説の棄却(や対立仮説を”受容")した結論が勘違いである確率」と読み替えたのかな。 そう書いてないよ、国語の問題。140字で書き連ねてるんだから、深読みしすぎ。本当に。knee jerkey p-value policingになってないですか?
『〜 臨床研究で集められる被験者はDSMやICDで括られ様々な除外基準をくぐり抜けた均質な集団 〜』 #AHEADMAP 桑原秀徳 先生 pic.twitter.com/MP6seg9jmt
『#DSM 精神障害は、構成概念であり、病気・疾患ではない。説明的ではなく、記述的である。伝達や治療計画に役立つ。しかし「因果性/均質性/明確な境界」の主張ではない。懐疑的に使用すれば臨床的に有用です。私たちは #DSM4 の序章にこれら全てを書きましたが、誰も読みませんでした。』#DSM4 座長
DSM の基本さえも完全に誤解してるので、内的妥当性も外的妥当性も適切に吟味することは絶対に不可能なのだけどね。 x.com/ueafam/status/… 『臨床研究で集められる被験者はDSMやICDで括られ様々な除外基準をくぐり抜けた均質な集団。』 #AHEADMAP x.com/ueafam/status/… pic.twitter.com/s5KNWtdAfx
『脳が複雑であり精神疾患が異質であることから、DSM は研究用ツールとしてはほとんど失敗しました。@NIMHgov が大々的に宣伝したツール (@NIMH_RDoC) も今のところ失敗してますが、まだ始まったばかりです。複雑な疑問への単純な回答は期待できません。』 #DSM4 座長/#DSM5 日本語訳版 特別ゲスト
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
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
『たいていのことは一発で証明なんかできないんですよ。』 大脇幸志郎 『仮説を棄却するために必要なエビデンスは1つでよい、というのが統計的仮説検定のミソ』 青島周一 #AHEADMAP pic.twitter.com/wdr7xFBxIs
さっきのニュースがいい例だけど、世の中にあるエビデンスというものは実際のところただの思い込みである場合がほとんどなので、「そんなの証拠にならない」と言っただけの人を科学否定論者よばわりする人こそ科学をわかってない。たいていのことは一発で証明なんかできないんですよ。
返信先:@syuichiao89ほんとや! 新しいコンテンツが出来ていた! 共同代表 青島のゆるゆる日誌 | AHEADMAP aheadmap.or.jp/yuruyuru-nissi ありがとうございます! 閲覧用パスワード(会員メール)も届いてました! 総務部さんもありがとうございます! #AHEADMAP
EBMについて、#JJCLIP では10年前(2014年)から、こうした話をされていた "エビデンスが目の前の患者さんの思いとマッチすればよいのですが、相違が生じた時に、患者さんにエビデンスを無理やり押し付けるのは、EBMではありません" 青島先生 @syuichiao89 の執筆 #AHEADMAP medical.nikkeibp.co.jp/leaf/mem/pub/d…
最期は臨床家がエビデンスを曲解してデタラメ適応外処方で患者を虐待していく。 質問__『「P=1.00」とは何を意味してるのか?』 桑原秀徳『帰無仮説を棄却できない確率が100%』 #AHEADMAP による「証拠に基づく医療 (EBM)」 pic.twitter.com/570tHeiCQp
「p値」って何といわれて全く答えられない人に、計量経済入門の単位とか認定しちゃだめだよなあ、と思っている。 ざっくりいえば、p値(p-value)は「ある結論が、実はただの勘違いである可能性」と解釈できる。(小声でいうと、小さい方がうれしい) 例えば、学生グループAとBのテストの成績差。
巨大な誤り:コイントス10回1セット試行で 5:5 が出現する確率が 100% なわけない。 『P値とは、「統計的仮説検定において、帰無仮説の元(差がないという仮定の元)で、検定統計量(研究結果)が(偶然)その値となる確率」と考えて大きな誤りはないように思います。』 青島周一 (#AHEADMAP)
『【コラム】エビデンスにおける統計情報の読み方・考え方【後編】-統計学的有意とはどういうことか? 2024年01月16日 08:05 青島周一 ¥300』 note.com/syuichiao/n/nd… 医療情報を見る、医療情報から見る エビデンスと向き合うための10のスキル 2020/2/1 青島周一 ¥3,080 amazon.co.jp/dp/4765318079
返信先:@HarvardStat他1人青島周一 (#AHEADMAP) は医学論文の読み方の基本中の基本にかすりもしてない。 x.com/ueafam/status/… pic.twitter.com/PePk25hLfg
『【コラム】エビデンスにおける統計情報の読み方・考え方【後編】-統計学的有意とはどういうことか? 2024年01月16日 08:05 青島周一 ¥300』 note.com/syuichiao/n/nd… 医療情報を見る、医療情報から見る エビデンスと向き合うための10のスキル 2020/2/1 青島周一 ¥3,080 amazon.co.jp/dp/4765318079
乾杯🍻😂 2014-8-15 【富士山で抄読会!?】或る薬剤師の挑戦【#JJCLIP緊急特別企画】 - Togetter ➡️ togetter.com/li/707773 #JJCLIP #AHEADMAP
返信先:@konamih「証拠に基づく医療 (EBM)」を提供している専門家らもデタラメ。 #AHEADMAP とか名医 @nnago とか。 twitter.com/ueafam/status/… pic.twitter.com/ucGSwM9N3w
「P値とは帰無仮説が正しい確率のことである」から 「P値とは帰無仮説が正しい確率の推定値のことである」へ更に悪化し迷走している高度な専門家 『帰無仮説が正しい確率という推定値なので』 白石淳 @shiraishia_md @kmc_pr @kameda_official [medical.kameda.com/general/medi_s…]
『臨床研究で集められる被験者はDSMやICDで括られ様々な除外基準をくぐり抜けた均質な集団。』 #AHEADMAP pic.twitter.com/W86zfTT8us
『脳が複雑であり精神疾患が異質であることから、DSM は研究用ツールとしてはほとんど失敗しました。@NIMHgov が大々的に宣伝したツール (@NIMH_RDoC) も今のところ失敗してますが、まだ始まったばかりです。複雑な疑問への単純な回答は期待できません。』 #DSM4 座長/#DSM5 日本語訳版 特別ゲスト
恐ろしいEBM主義者ら。統計学の初級レベル(高校で必修化された統計検定3級レベル)にかすりもしてないのに「理論よりもセンス」だとか「臨床経験が豊富だから」を主張している。#AHEADMAP の訂正可能性が試されている。 pic.twitter.com/K69OE6ynee
とりあえず私の検定の説明を。「まぐれで勝った可能性が5%より小さければまぐれで勝った説を捨てて本当に勝ったと判定」「有意水準5%はどちらかが6連勝した時点で5%未満になる」で、臨床の論文読むときは検定結果でみない。実数でみる、複数の指標でみる、信頼区間でみる、グラフで見る