医学データ

医学分野において統計学がどのように利用・研究されているかを実例に基づいて解説する書。 　本書では、代表的かつ今日的な課題をいくつか紹介するなかで、その問題解決のために必要な統計学的な考え方、研究デザインの考え方、データの収集方法、データの解析と解釈を容易にするための統計モデルの立て方について解説。 第1章　データサイエンスと医学データ 1.1　医学研究のデザインー無作為割付けの重要性 1.2　データ構造の特徴ー統計ソフトウェア 第2章　生体情報として貴重な臨床検査 2.1　精度管理 2.2　基準範囲 2.3　基準範囲推定の統計モデル 2.4　加齢に伴って変化する基準範囲推定のモデル 2.5　個体差の問題 第3章　経時的繰返し測定に基づく治療効果の評価 3.1　反応プロファイルの個人差 3.2　経時的繰返し測定の分散分析 3.3　反応プロファイルを分類する混合分布モデル 3.4　適用例 3.5　考察 第4章　同等性を検証する臨床試験 4.1　有意差検定 4.2　医学的に意味のある差△の導入 4.3　二つの母平均の差の検定 4.4　二つの母比率の差の検定 第5章　インフルエンザ予防接種の効果について 5.1　ワクチン効果の有無を検討した文献の問題点 5.2　再解析の動機 5.3　調査データ 5.4　解析と考察 5.5　現行予防接種施策に批判的文書の影響 5.6　討論 第6章　大気汚染の健康影響ー自動車排ガスと肺がん死亡 6.1　はじめに 6.2　微量・継続・長期曝露に関する健康影響評価の方法論 6.3　大気汚染の肺がん死亡への影響 第7章　ごみ焼却施設周辺の健康影響評価ーダイオキシン 7.1　問題の背景 7.2　調査プロトコル 7.3　調査結果 第8章　年齢・時代・コホートモデル 8.1　APCモデル 8.2　母数関数の推定可能性条件 8.3　線形成分と非線形成分の分解 8.4　時代と年齢の交互作用 8.5　昭和一桁世代の特異性検出への応用 8.6　平均喪失歯数の将来予測への適用 第9章　AIDS患者数の将来予測モデル 9.1　考え方 9.2　後ろ向き調査での潜伏期間の推定 9.3　前向き調査での潜伏期間と発病確率の推定 9.4　AIDS患者数の流行予測ー個人データを利用 9.5　AIDS患者数の流行予測ー頻度データを利用する 参考文献 索引