エピタップ医療統計セミナー
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エピタップ医療統計セミナーは医療従事者や疫学・生物統計学者、製薬会社や医療機器メーカー等の企業研究員のみなさんに、「統計疫学理論」と「解析コード」を習得していただくことを目的としています。 講師： @mph_for_doctors @she_knows_a_key @RF_epidemiol
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エピタップ医療統計セミナーは、ハーバード公衆衛生大学院で臨床医に最も人気のコースの1つである「因果推論」の内容を学ぶことを目的とした、3日間の短期集中セミナーです。
医療従事者、研究者、製薬会社や医療機器メーカーの企業研究員のみなさん、是非ご参加ください！
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医療統計セミナー第1回初級編が終わりました！
このコースでは、因果推定における「構造的なバイアス」と「確率的な問題」の両方を扱い、R/RStudioで実践します。
「Rを初めてインストールした」方からもご好評いただいています！
ご関心のある方は是非！
▼第2回ご案内
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エピタップ医療統計セミナー第2回初級編を開催しています。
ランダム化比較試験は「ランダムサンプリング」をやっていることになっているが、それってホント…？という話。
厳密に考えると、研究でどのような仮定を置いているかが見えてきます。
#EpiTAP
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出生体重のパラドクスは以下のようなDAGで説明可能です。
母体の喫煙は出生体重にも乳児死亡にも影響し、低出生体重そのものは乳児死亡に直接的な因果効果はないとします。
この場合、低出生体重児に限定して喫煙者と非喫煙者を比べると、喫煙者の方が死亡率が低いという現象が生まれます。
#EpiTAP
因果構造が複雑な時こそ、DAGはその威力を発揮します。
疫学者Allen Wilcoxは「低出生体重児ではむしろ母体が喫煙者の方が乳児死亡率が低い」という「出生体重のパラドクス」を報告しました。
DAGはこのような「非直観的なデータ上の関連」が生まれる構造を明らかにするのに役立ちます。
#EpiTAP
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因果構造が複雑な時こそ、DAGはその威力を発揮します。
疫学者Allen Wilcoxは「低出生体重児ではむしろ母体が喫煙者の方が乳児死亡率が低い」という「出生体重のパラドクス」を報告しました。
DAGはこのような「非直観的なデータ上の関連」が生まれる構造を明らかにするのに役立ちます。
#EpiTAP
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明日土曜日にエピタップ医療統計セミナーの説明会を行います。
篠崎、藤井、木下の3名で
・設立の経緯
・講義やハンズオンの内容
・セミナーを通じて実現したいこと
などお話しいたしますので、気軽にご参加ください！
▼日時
10月14日(土)20:00〜
▼視聴URL
#EpiTAP
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Miguel Hernánは自身の論文の中で「データサイエンス」を
1️⃣記述
2️⃣予測
3️⃣因果推論(反実仮想予測)
の3つのタスクに分類しました。
（Chance. 2019;32:42-49）
エピタップ医療統計セミナーでは、この思想に基づき「データを用いて3つ目のタスクを解く」方法に特化した演習を行います。
#EpiTAP
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ランダム化比較試験で介入群の死亡率が10%、コントロール群の死亡率が15%だったとします。
もしコントロール群の全員が介入を受けていたら、死亡率は何%だったと考えられるでしょうか？
この問いに答えられる方は、統計的因果推論に取り組む準備ができています。
共に学びを深めましょう。
#EpiTAP
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エピタップ医療統計セミナー第2回初級編の3日目を開催しています。
本日は効果修飾と"marginal effect"について理解することが目的で、interactionやRERIといった概念にも少し触れています。
「因果効果」をしっかり定義することで、自分の知りたいことに合う解析手法がわかります！
#EpiTAP
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エピタップ初級編では"DAG (Directed Acyclic Graph)を扱います。
図のような例で
・ライターを携帯する人は肺がんが多いという「データ上の関連」
・ライターを携帯することで肺がんになるという「因果関係」
の違いを明確にし、「データから結論を導くための仮定」を可視化します。
#EpiTAP
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「統計的因果推論」と聞くと難しい印象を受ける方もいるかも知れません。
しかし、エピタップ医療統計セミナー初級編では、高度な数学や統計知識は必要ありません。
これまでなんとなく使ってきた検定やモデルについて、正しい理解を得ることが目的です。
是非お気軽にご参加ください！
#EpiTAP
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エピタップは医療統計に関心がある人のネットワークを運営しています。
最近の話題は…
・生存時間解析の勉強法は？
・打ち切りの対処法：重み付けvs条件付け？
・機械学習のfeature importanceはテストデータで検証する？
などです。
参加無料ですので是非！
▼申し込み
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エピタップは、臨床研究を学びたい方同士の情報交換のネットワークを立ち上げました。
既に200名以上の方に参加していただいており、研究デザイン等について活発な議論が交わされています。
参加無料ですので是非下記からお申し込みください！
▼申し込みフォーム
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大盛況で終えたエピタップ医療統計セミナーの第2回を12月に秋葉原で開催します📢
講義でDAGや効果修飾などの理論を学んだ上で、ハンズオンでRを使って実際に解析を体験できます🧑💻
モデルを使った統計解析を自分でできるようになりたい方におすすめです‼️
▼申し込みURL
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"EpiTAP"とは"Epidemiological Training for Academic and Professional learners"の略です。
大学の研究者や市中病院の医療従事者だけでなく、企業研究員などの専門職の方々のために、疫学理論の理解と実装をサポートすることを目的としています。
#EpiTAP
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3月9, 10, 17日に医療統計セミナー中級編を開催します。
・傾向スコアマッチング
・逆数重み付け法と周辺構造モデル
・g-formula
・試験からの打ち切りへの対応
・Doubly Robust Estimator
などを学び、R/RStudioでこれらを全て実践します！
是非ご参加ください！
▼URL
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エピタップは医療統計に関心がある人のネットワークを運営しています。
最近の話題は…
・1:2のマッチングでマッチしきれない時、1人でもマッチさせるべき？
・Rの環境構築はどうすべき？Dockerのようなことはできる？
などです。
参加無料ですので是非！
▼申し込み
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エピタップ医療統計セミナー第4回初級編の申し込みサイトを公開しました。
九州にお住まいの皆様、2/10-12の3連休に博多駅でお会いできることを楽しみにしています！
▼申し込みURL
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エピタップは、臨床研究を学びたい方同士の情報交換ネットワークを運用しています。
臨床研究、因果推論、機械学習等について毎日活発な議論が交わされています。
参加無料ですので、是非下記からお申し込みください！
▼登録フォーム
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疫学分野では、介入効果の異質性は"effect modification"などと呼ばれます。
この「効果の違い」は、「効果」をどういう尺度で測るのか(measure of association)によって変わることをご存知でしょうか。
この性質から"effect measure modification"と呼ぶことを好む研究者も多いです。
#EpiTAP
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エピタップは臨床研究を学びたい皆様を対象に、医療統計セミナーを開講しております。
ご関心のある方は下記日程をご覧ください。
▼第1回（11/3-5）東京
▼第2回（12/16, 17, 23）東京
▼第3回（1/13, 14, 20）大阪
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Robinsらはモデルを"a priori mathematical restriction"と表現しました。
交絡因子を多く含めるほど未測定交絡の影響は減ることが期待されますが、解析に新たな問題が生まれます。
初級編コースでは、上級者でもあまり意識していないことの多い「モデルの本当の意味」について解説します。
#EpiTAP
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また、初級編も引き続き参加者を募集しています。
中級編にいきなりついていく自信がないという方は、是非こちらからお申し込みください。
▼1月大阪開催
▼2月福岡開催
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DAGはこのように直感的でないデータ上の関連を説明づけるのに非常に有用です。
エピタップ初級編では、DAGの性質と使い方について徹底的に解説します。
ご関心のある方は是非セミナーの内容をご覧ください。
▼セミナーURL
▼第1回初級編申し込み
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@Yuki_Sahashi
ご要望いただきありがとうございます。
海外に在住の研究者の皆様から���様のご要望をいただいており、検討を行っております。
準備ができましたらご案内いたしますので、今しばらくお待ちいただけますようよろしくお願いいたします。
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