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特集 腎疾患における臨床研究の進歩
【臨床研究の実践】
データベース研究におけるバイアスと対処法
How to manage bias in database research
濱野 高行
1
HAMANO Takayuki
1
1名古屋市立大学大学院医学研究科 腎臓内科
キーワード:
indication bias
,
healthy user effect
,
prevalent user bias
,
immortal time bias
,
因果の逆転
Keyword:
indication bias
,
healthy user effect
,
prevalent user bias
,
immortal time bias
,
因果の逆転
pp.311-314
発行日 2022年9月25日
Published Date 2022/9/25
DOI https://doi.org/10.24479/kd.0000000284
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はじめに
近年,統計解析ソフトの進歩により,確かに10年前に比べると,臨床研究の素人でも難解な解析ができるようになった。そのため,「にわか臨床研究者」が異様に増えた。これは臨床研究の世界にとっては裾野の拡大であり,喜ばしいことである。裾野がひろがれば,とんでもない優秀な臨床研究を生み出す人間も世界中で増えてきて,10年前に比して臨床研究のレベル自体が著しく上がった。このような急激なインフレーションを起こしているグローバルな臨床研究の状況のなかで,日本の腎臓・透析領域の臨床研究が世界から注目されるためにも,特にビッグデータを扱うデータベース研究は重要である。
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