因果関係・相関関係

因果関係・相関関係

因果関係の錯覚:我々の日常的な思考をどのように偏らせ、どのように減らすことができるか

Illusions of causality: how they bias our everyday thinking and how they could be reduced オンライン版2015年7月2日掲載 Helena Matute,1,* Fernando Blanco,1 Ion Yarritu,1 Marcos...
因果関係・相関関係

疫学における因果関係

Theory and methods Causation in epidemiology 概要 因果関係は疫学において必須の概念であるが、この分野では明確に定義された単一の定義はない。 文献を系統的に検討した結果、生産性、必要十分性、十分成分、反事実性、確率性の5つのカテゴリーに分類することができる。これらのカテゴリ...
因果関係・相関関係

疫学における因果性と因果推論:多元的なアプローチの必要性

Causality and causal inference in epidemiology: the need for a pluralistic approach ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5841832/ オンラインで2016年1月22日に公開 概要 潜在的結果アプローチ推論の制限版に...
ワクチン倫理

ワクチン開発の文脈で3つの観察研究に適用される因果推論の概念:理論から実践へ

Causal inference concepts applied to three observational studies in the context of vaccine development: from theory to practice オンラインで2021年2月15日公開 Emilia Gvozdenovi...
因果関係・相関関係

疫学における因果関係の評価:因果関係思考の発展を取り入れたBradford Hillの再検討

Assessing causality in epidemiology: revisiting Bradford Hill to incorporate developments in causal thinking 2020年12月16日 概要 疫学において因果関係を評価するためには、Bradford Hill(BH)の9つの...
因果関係・相関関係

因果関係を評価した観察研究で医療の意思決定に役立つ 米国胸部外科学会公式リサーチステートメント

Informing Healthcare Decisions with Observational Research Assessing Causal Effect. An Official American Thoracic Society Research Statement オンラインで2021年1月1日に公開 要旨...
食事・栄養素(免疫)

栄養科学は21世紀に向けて準備ができているか?変化する世界の中で学際的な影響に向かって移動する

Is nutrition science ready for the twenty-first century? Moving towards transdisciplinary impacts in a changing world 2020年5月 要旨 肥満世界における栄養失調は 2019年10月に開催された第13回欧州栄養...
研究方法・科学全般

疫学における因果関係と因果推論:多元的アプローチの必要性

Causality and causal inference in epidemiology: the need for a pluralistic approach Jan P Vandenbroucke,1,* † Alex Broadbent,2,† and Neil Pearce3 要約 潜在的結果アプローチ推論の限定版...
研究方法・科学全般

環境疫学における因果推論

Causal inference in environmental epidemiology オンラインで公開2017年10月7日 要旨 因果関係を推論することは、病気の原因を解明するという疫学の目的を達成するために必要なことである。因果関係の推論は、研究の妥当性の評価、一般的因果関係の推論、個別的因果関係の推論...
研究方法・科学全般

「効果の証拠がない」と「効果がない証拠」

lack of evidence is not equivalent to evidence of lack 統計分析におけるよくある落とし穴。"効果の証拠がない "対 "効果がない証拠" Common pitfalls in statistical analysis: “No evidence of effect” ve...