割り算か、引き算か―罹患率の「比」が語る相対危険度
第120回 B問題 第17問
EBMー疫学
メタ分析は「束ねる」技術―フォレストプロットとファンネルプロットを取り違えない
第120回 C問題 第20問
「経験上こうだ」はEBMじゃない？―根拠に基づいた医療を実践する5つのステップ
第119回 B問題 第2問
「人数を増やせば解決するか？」―偶然誤差と系統誤差を見分けるたった一つの問い
第119回 C問題 第4問
「効く」が先、「安い」が次―脳卒中予防薬を費用対効果で選ぶ思考法
第119回 E問題 第37問
「交互」は代わる代わるじゃない―遺伝子-環境交互作用を飲酒と顔の赤さで理解する
第119回 F問題 第5問
「何を比べるか」で決まる統計手法―症状消失率の比較はχ2検定
第119回 F問題 第9問
「くじ引き」が最強の武器―RCTがエビデンスの頂点に立つ理由
第118回 B問題 第9問
起点はどっち？―職場の「がん多発」を追う後向きコホート研究の見抜き方
第118回 C問題 第53問
研究を束ねる研究―メタ分析の強みと落とし穴をつかむ
第118回 E問題 第2問
血圧の平均を比べるなら？―データの種類で決まる統計手法の選び方
第118回 F問題 第23問
白髪は寿命を縮める？―見かけの関連を生む「交絡因子」の正体
第117回 C問題 第3問
「12倍」と「1.10」―率の比と差で読み解くコホート研究
第117回 C問題 第16問
「割り付けるのは誰か」―研究デザインを一本の線で見分ける
第117回 E問題 第1問
年をとるほど病気は減る？―出生コホートのグラフに潜む「見かけの逆転」
第116回 C問題 第17問
「組み合わせると効き方が変わる」―交互作用と交絡を見分ける疫学の目
第116回 F問題 第22問
「予防因子」を数字で証明する―症例対照研究のオッズ比0.4を読み解く
第116回 F問題 第74問
「くじ引き」が因果を証明する―ランダム化比較試験の強みと誤解
第115回 B問題 第6問
後から消せないゆがみ―バイアスと交絡、対処のタイミングを見極める
第115回 E問題 第17問
論文の「結果」を束ねる技術―メタ分析の材料は患者データではなく効果指標
第115回 F問題 第3問
喫煙者は肺癌に8.5倍かかりやすい―コホート研究で求めるリスク比の基本
第115回 F問題 第75問
「何人集めるか」は効果の見込みから―ランダム化比較試験の設計と解析の基本
第114回 E問題 第17問
蛋白尿が減れば成功か？―「真のエンドポイント」で考える腎機能予後研究
第114回 E問題 第22問
喫煙者の肺癌400名、すべてがタバコのせい？―集団寄与危険度で「防げた罹患」を数える
第114回 F問題 第49問
ガイドラインは「法律」ではない―「行わないほうがよい」も立派な推奨
第113回 B問題 第16問
「その瞬間」を切り取るのはどれ？―有病率と罹患率で整理する静的・動的指標
第113回 F問題 第7問
RCTの「部品」は何を守る？―症例数計算から二重盲検・ITTまで、誤差の種類で読み解く
第113回 F問題 第8問
ポンプの柄を外した男―John Snowのコレラ調査でリスク比を計算する
第113回 F問題 第84問
「割り付ける」のは誰か―介入研究と観察研究を分ける一本の線
第112回 B問題 第10問
ガイドラインは「地図」であって「命令」ではない―共有意思決定のための道具を正しく使う
第112回 E問題 第24問
「抽出」と「割り付け」は別物―RCTを成り立たせる本当の条件
第112回 F問題 第11問
その標本は市の縮図か―「無作為」だけでは足りない対象者選びの落とし穴
第112回 F問題 第23問
20年前の流出事故は今も影を落としているか―健康影響の再評価は「まず数える」から
第111回 B問題 第44問
小さな研究を束ねて真実に迫る―メタ分析の目的と方法を正しく理解する
第111回 E問題 第36問
四角とひし形が語るもの―フォレストプロットで見抜くメタ分析
第111回 F問題 第5問
集団から喫煙が消えたら肺癌は何割減る？―人口寄与危険度割合を2ステップで解く
第111回 G問題 第69問
「割り付けたら最後まで」―ITT解析で数えるのは表のどの合計か
第110回 B問題 第13問
くじ引きが「見えない交絡」を消す―ランダム割付の本当の目的
第110回 B問題 第22問
ガイドラインは「法律」ではなく「羅針盤」―最新版を手に取る意味
第110回 C問題 第6問
同じお酒でも危険度が違う―「交互作用」を交絡・主効果と見分ける疫学の基本
第110回 G問題 第10問
自分でデータを集めない研究とは？―一次研究と二次研究で整理する研究デザイン
第109回 C問題 第9問
原因は結果より先にある―リスクファクターに欠かせない「時間性」
第109回 E問題 第1問
動物は無実でもヒトは有罪―発がん性評価で最後にものを言う「ヒトの証拠」
第109回 E問題 第19問
症例数を増やせば消える誤差、消えない誤差―偶然誤差とバイアスを見分ける
第109回 G問題 第5問
600人のうち何人が「タバコのせい」？―相対危険度5倍から集団寄与危険を読み解く
第108回 B問題 第40問
「結果」から過去をさかのぼる研究―症例対照研究で求められないもの
第108回 G問題 第5問
「誰が曝露を決めるのか」―介入研究と観察研究を分ける一本の線
第108回 H問題 第7問
喫煙で肺癌は何倍？―コホート研究で「比」を正しく求める相対危険度の計算
第107回 B問題 第62問
菱形が語る「研究の研究」―フォレストプロットで見抜くメタ分析
第107回 C問題 第12問
「原因から結果へ」追いかける研究―コホート研究と症例対照研究の決定的な違い
第107回 G問題 第6問
結果から原因へさかのぼる―症例対照研究の骨格をコホート研究・RCTと比べて理解する
第106回 C問題 第12問
「要因から結果へ」を追いかける―コホート研究の本質を症例対照研究・介入研究と比べて整理する
第106回 G問題 第31問
「ガイドラインに従え」は誤解？―系統的レビューが支える診療ガイドラインの正体
第106回 H問題 第18問
「P＝0.036」は何の確率か―有意差の正しい読み方と第一種の過誤
第105回 B問題 第43問
「くじ引き」が最強の理由―エビデンスレベルの頂点に立つ無作為化比較対照試験
第105回 F問題 第2問
飲酒が肺癌を招く？―層別化で正体を現す「交絡因子」
第105回 H問題 第1問
「たった1例」はどこまで語れるか―研究デザインで読み解くエビデンスの階段
第104回 G問題 第7問
数字の洪水に惑わされない―罹患率は「新しく発症した人」だけを数える
第104回 G問題 第68問
「率」と「比」は似て非なるもの―分子と分母の関係で読み解く保健統計
第103回 E問題 第17問
工場に近いほど増える中皮腫―距離が語る「量-反応関係」と標準化死亡比
第103回 E問題 第50問
10年間追いかけて見えるもの―「要因から結果へ」で見抜くコホート研究
第102回 B問題 第16問
「人数」に惑わされるな―割合・差・比・NNTで測る本当の治療効果
第102回 B問題 第17問
ガイドラインは「法律」でも「マニュアル」でもない―根拠に基づく意思決定の道しるべ
第102回 C問題 第9問
集めた論文をうのみにしない―EBMの5ステップと「批判的吟味」
第100回 E問題 第22問