1 Crosby AW (著), 小沢千恵子 (訳). 数量化革命－ヨーロッパ覇権をもたらした世界観の誕生, 紀伊國屋書店, 東京, 2003
測れないものを測るには？ 医療従事者のための評価スケール・予測モデルの考え方・活かし方
商品紹介
本書では、「予測モデル」を従来からの「評価スケール」の進化版と捉え、開発方法、検証方法、日常臨床における利用、臨床研究における統計処理方法などについて解説。1章では主に用語の解説、2～4章では「評価スケール」、5～7章では「予測モデル」、8章では「臨床家が求める予測モデルとはどのようなものか、今後どのような方向に向かうのか」を問題提起した。
また＜付録＞として、Rの使い方、分散分析と級内相関係数の関係、診断法の有用性の指標、一般化線形モデル、Cox比例ハザード回帰モデル、欠測値の多重補完法についても述べた。
目次
- 1.測定とは
2.主観的・経験的評価スケール
2.1 患者による評価
A.痛み
B.不安
C.QOL
2.2 治療者・介護者による評価
A.意識障害の重症度
B.慢性疾患の重症度
C.ADL
2.3 既存の評価スケールの利用方法
3.主観的・経験的評価スケールの開発
3.1 評価スケール開発の手順
3.2 データソース
3.3 質問項目および回答選択肢の作成
3.4 スケールの形成
3.5 スコアリング
4.主観的・経験的評価スケールの検証
4.1 信頼性
4.2 妥当性
5.機器測定データを組み込んだ評価
A.肥満度
B.運動耐容能
C.運動負荷心電図
D.急性疾患の全身重症度
6.予測モデルの開発と検証
6.1 データソース
6.2 欠測値の扱い
6.3 統計モデルの選択
6.4 モデルの性能
6.5 モデルの検証
7.ロジスティック回帰モデル
7.1 ロジスティック回帰モデルの基本
7.2 ロジスティック回帰モデルの構築
7.3 ロジスティック回帰モデルの性能
7.4 その他のモデルの当てはめ
8.予測モデルはどこへ向かうのか
8.1 機能学習モデル
8.2 電子健康記録への統合
8.3 ベッドサイドモデル化
8.4 TRIPOD声明
＜付録＞
1.Rの使い方
2.分散分析と級内相関係数の関係
3.診断法の有用性の指標
4.一般化線形モデル
5.Cox比例ハザード回帰モデル
6.欠測値の多重補完法
この書籍の参考文献
参考文献のリンクは、リンク先の都合等により正しく表示されない場合がありますので、あらかじめご了承下さい。
本参考文献は電子書籍掲載内容を元にしております。
1. 測定とは
P.2 掲載の参考文献
P.3 掲載の参考文献
2 西川泰夫, 大澤光, 他. 計量心理学, 放送大学教育振興会, 東京, 2006
P.6 掲載の参考文献
4 Adams ST, Leveson SH. Clinical prediction rules. BMJ 2012 ; 344 : d8312
5 Cowley LE, Farewell DM, et al. Methodological standards for the development and evaluation of clinical prediction rules : a review of the literature. Diagn Progn Res 2019 ; 3 : 16
6 https://cran.r-project.org/ https://www.kinpodo-pub.co.jp/
7 村井潤一郎. はじめてのR-ごく初歩の操作から統計解析の導入まで-, 北大路書房, 京都, 2013
P.7 掲載の参考文献
8 https://cran.r-project.org/doc/contrib/manuals-jp/Mase-Rstatman.pdf
9 http://www.jichi.ac.jp/saitama-sct/SaitamaHP.files/download.html
2. 主観的・経験的評価スケール
P.9 掲載の参考文献
1 Guidance for Industry Patient-Reported Outcome Measures, 2009年 https://www.fda.gov/media/77832/download
P.12 掲載の参考文献
2 Melzack R. The McGill Pain Questionnaire : major properties and scoring methods. Pain 1975 ; 1 : 277
3 Melzack R. The short-form McGill Pain Questionnaire. Pain 1987 ; 30 : 191
4 Dworkin RH, Turk DC, et al. Development and initial validation of an expanded and revised version of the Short-form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ-2). Pain 2009 ; 144 : 35
P.13 掲載の参考文献
5 Maruo T, Nakae A, et al. Translation and reliability and validity of a Japanese version of the revised Short-Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ-2). PAIN RES 2013 ; 28 : 43
P.15 掲載の参考文献
6 Hathaway SR, McKinley JC. Manual for the Minnesota multiphasic personality inventory, Psychological Corporation, New York, 1943
7 Taylor JA. A personality scale of manifest anxiety. J Abnorm Social Psychol 1953 ; 48 : 285
8 阿部満洲, 高石昇. 日本版 MMPI 顕在性不安尺度 (MAS) 使用手引, 三京房, 京都, 1968
P.17 掲載の参考文献
9 Kurihara M, Shimizu H, et al. Development of quality of life question naire in Japan : quality of life assessment of cancer patients receiving chemotherapy. Psychooncology 1999 ; 8 : 355
10 池上直己, 福原俊一, 他 (編). 臨床のためのQOL評価ハンドブック, p55, 図2, 医学書院, 東京, 2001
P.18 掲載の参考文献
11 Ware JE Jr, Sherbourne CD. The MOS 36-Item short-form health survey (SF-36). I. Conceptual framework and item selection. Med Care 1992 ; 30 : 473
12 福原俊一, 鈴鴨よしみ. SF-36v2(R) 日本語版マニュアル, Qualitest株式会社, 京都, 2004, 2021
P.19 掲載の参考文献
13 Teasdale G, Jennet B. Assessment of coma and impaired consciousness. A practical scale. Lancet 1974 ; 2 : 81
14 日本脳卒中学会, 他 (編). 脳卒中治療ガイドライン 2009 (https://www.jsts.gr.jp/guideline/341.pdf)
15 太田富雄, 和賀志郎, 他. 意識障害の新しい分類法試案-数量的表現 (III群 3段階方式) の可能性について-. 脳神経外科 1974 ; 2 : 623
P.21 掲載の参考文献
16 Oken MM, Creech RH, et al. Toxicity and response criteria of the Eastern Cooperative Oncology Group. Am J Clin Oncol 1982 ; 5 : 649
17 ECOG PS 日本語訳. (http://www.jcog.jp/doctor/tool/C_150_0050.pdf)
P.23 掲載の参考文献
18 Palisano R, Rosenbaum P, et al. Development and reliability of a system to classify gross motor function in children with cerebral palsy. Dev Med Child Neurol 1997 ; 39 : 214
19 近藤和泉, 藪中良彦, 他. GMFCS-E & R 粗大運動能力分類システム 拡張・改訂されたもの (http://www.fujita-hu.ac.jp/FMIP/GMFCS_%20ER_J.pdf)
20 日本リハビリテーション医学会 : ADL評価について. リハ医学 1976 ; 13 : 315
P.24 掲載の参考文献
21 Mahoney FI, Barthel DW. Functional evaluation ; the Barthel index. Md State Med J 1965 ; 14 : 61
22 ケアの質の向上に向けた科学的介護情報システム (LIFE) 利活用の手引き (https://www.mri.co.jp/knowledge/pjt_related/roujinhoken/dia6ou000000qwp6-att/R2_174_3_guideline_1.pdf)
P.26 掲載の参考文献
23 Granger CV, Hamilton BB, et al. Advances in functional assessment for medical rehabilitation. Top Geri Rehabil 1986 ; 1 : 59
24 厚生労働省中央社会保険医療協議会 (https://www.mhlw.go.jp/file/05-Shingikai-12404000-Hokenkyoku-Iryouka/0000184198.pdf)
P.27 掲載の参考文献
25 Streiner DL, Norman GR. Health measurement scales, Oxford University press, Oxford, 2003
3. 主観的・経験的評価スケールの開発
P.31 掲載の参考文献
1 Streiner DL, Norman GR. Health measurement scales, Oxford University press, Oxford, 2003
P.39 掲載の参考文献
2 福原俊一, 鈴鴨よしみ. SF-36v2(R) 日本語版マニュアル, Qualitest株式会社, 京都, 2004, 2019
4. 主観的・経験的評価スケールの検証
P.44 掲載の参考文献
1 産業技術総合研究所 計量標準総合センター (https://unit.aist.go.jp/nmij/public/report/pamphlet/si/SIposter2020.pdf)
P.49 掲載の参考文献
3 Gamer M, Lemon J, et al. irr : Various Coefficients of Interrater Reliability and Agreement. R package version 0.84.1. 2019 (https://CRAN.R-project.org/package=irr)
P.61 掲載の参考文献
4 Streiner DL, Norman GR. Health measurement scales, Oxford University press, Oxford, 2003
5 福原俊一, 鈴鴨よしみ. SF-36v2(R) 日本語版マニュアル, Qualitest株式会社, 京都, 2004, 2021
5. 機器測定データを組み込んだ評価
P.64 掲載の参考文献
1 Eknoyan G. Adolphe Quetelet (1796-1874) -the average man and indices of obesity. Nephrol Dial Transplant 2008 ; 23 : 47
2 宮崎滋. 肥満症診療ガイドライン 2016. 日内会誌 2018 ; 107 : 262 (https://www.jstage.jst.go.jp/article/naika/107/2/107_262/_pdf/-char/ja)
P.65 掲載の参考文献
3 国立スポーツ科学センター. 最大酸素摂取量 (有酸素性持久力) (https://www.jpnsport.go.jp/jiss/Portals/0/column/fcmanual/15_saidaisansosesyu.pdf)
4 厚生労働省. 運動基準・運動指針の改定に関する検討会報告書 2013 (https://www.mhlw.go.jp/content/000306883.pdf)
P.66 掲載の参考文献
5 Criteria Committee, New York Heart Association, Inc, Diseases of the heart and blood vessels. Nomenclature and criteria for diagnosis, 6th edition. Little, Brown and Co. Boston, 1964
P.68 掲載の参考文献
6 Goldman L, Hashimoto B, et al. Comparative reproducibility and validity of systems for assessing cardiovascular functional class : Advantages of a new specific activity scale. Circulation 1981 ; 64 : 1227
7 篠山重威. 心不全重症度. 現代医療 1990 ; 22 : 555
8 American thoracic society. ATS Statement : guidelines for the six-minute walk test. Am J Respir Crit Care Med 2002 ; 166 : 111
P.69 掲載の参考文献
9 慢性冠動脈疾患診断ガイドライン 2018年改訂版 (https://www.j-circ.or.jp/cms/wp-content/uploads/2020/02/JCS2018_yamagishi_tamaki.pdf)
P.70 掲載の参考文献
10 McNeer JF, Margolis JR, et al. The role of the exercise test in the evaluation of patients for ischemic heart disease. Circulation 1978 ; 57 : 64
11 Mark DB, Hlatky MA, et al. Exercise treadmill score for predicting prognosis in coronary artery disease. Ann Intern Med 1987 ; 106 : 793
P.74 掲載の参考文献
12 Knaus WA, Zimmerman JE, et al. APACHE-acute physiology and chronic health evaluation : a physiologically based classification system. Crit Care Med 1981 ; 9 : 591
13 Wagner DP, Knaus WA, et al. Statistical validation of a severity of illness measure. Am J Public Health 1983 ; 73 : 878
14 Knaus WA, Draper EA, et al. APACHE II : a severity of disease classification system. Crit Care Med 1985 ; 13 : 818
15 Knaus WA, Wagner DP, et al. The APACHE III prognostic system. Risk prediction of hospital mortality for critically ill hospitalized adults. Chest 1991 ; 100 : 1619
16 Zimmerman JE, Kramer AA, et al. Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE) IV : hospital mortality assessment for today's critically ill patients. Crit Care Med 2006 ; 34 : 1297
17 Gunning K, Rowan K. ABC of intensive care : outcome data and scoring systems. BMJ 1999 ; 319 : 241
6. 予測モデルの開発と検証
P.77 掲載の参考文献
1 Lee KL, Woodlief LH, et al. Predictors of 30-day mortality in the era of reperfusion for acute myocardial infarction. Circulation 1995 ; 91 : 1659
2 The GUSTO-I Investigators. An international randomized trial comparing four thrombolytic strategies for acute myocardial infarction. N Engl J Med 1993 ; 329 : 673
3 急性冠症候群ガイドライン 2018 (https://www.j-circ.or.jp/old/guideline/pdf/JCS2018_kimura.pdf)
4 Steyerberg EW, Vergouwe Y. Towards better clinical prediction models : seven steps for development and an ABCD for validation. Eur Heart J 2014 ; 35 : 1925
5 Moons KG, Altman DG, et al. Transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis (TRIPOD) : explanation and elaboration. Ann Intern Med 2015 ; 162 : W1
P.80 掲載の参考文献
6 Little RJ, D'Agostino R, et al. The prevention and treatment of missing data in clinical trials. N Engl J Med 2012 ; 367 : 1355
P.81 掲載の参考文献
7 高井啓二, 星野崇宏, 他. 欠測データの統計科学, 岩波書店, 東京, 2016
P.83 掲載の参考文献
8 Katz MH (著). 木原雅子, 木原正博 (監訳). 医学的研究のための多変量解析 一般回帰モデルからマルチレベル解析まで, メディカル・サイエンス・インターナショナル, 東京, 2008
P.84 掲載の参考文献
9 Steyerberg EW, Vickers AJ, et al. Assessing the performance of prediction models : a framework for some traditional and novel measures. Epidemiology 2010 ; 21 : 128
P.88 掲載の参考文献
11 Moons KG, Altman DG, et al. Transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis (TRIPOD) : explanation and elaboration. Ann Intern Med 2015 ; 162 : W1
P.91 掲載の参考文献
12 Pryor DB, Harrell Jr FE, et al. Estimating the likelihood of significant coronary artery disease. Am J Med 1983 ; 75 : 771
13 Genders TS, Steyerberg EW, et al. Prediction model to estimate presence of coronary artery disease : retrospective pooled analysis of existing cohorts. BMJ 2012 ; 344 : e3485
7. ロジスティック回帰モデル
P.98 掲載の参考文献
3 Robin X, Turck N, et al. pROC : an open-source package for R and S+ to analyze and compare ROC curves. BMC Bioinformatics 2011 ; 12 : 77 (http://www.biomedcentral.com/1471-2105/12/77/)
P.102 掲載の参考文献
5 Lele SR, Keim JL, et al. ResourceSelection : Resource selection (probability) functions for use-availability data. R package version 0.3-5. 2019 (https://CRAN.R-project.org/package=ResourceSelection)
P.103 掲載の参考文献
6 Harrell FE Jr. rms : Regression modeling strategies. R package version 6.2 0, 2021 (https://CRAN.R-project.org/package=rms)
P.105 掲載の参考文献
7 https://cran.r-project.org/web/packages/rms/rms.pdf
P.107 掲載の参考文献
8 Bruce P, Bruce A (著). 黒川利明 (訳). データサイエンスのための統計学入門, オライリー・ジャパン, 東京, 2018
P.108 掲載の参考文献
9 Therneau T, Atkinson B rpart : Recursive partitioning and regression trees. R package version 4.1-15 2019 (https://CRAN.R-project.org/package=rpart)
8. 予測モデルはどこへ向かうのか
P.114 掲載の参考文献
3 Bruce P, Bruce A (著). 黒川利明 (訳). データサイエンスのための統計学入門, オライリー・ジャパン, 東京, 2018
P.115 掲載の参考文献
4 Liaw A, Wiener M. Classification and regression by randomForest. R News 2002 ; 2 : 18.
P.118 掲載の参考文献
5 Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA (https://www.darpa.mil/program/explainable-artificial-intelligence)
P.119 掲載の参考文献
6 Mann DM, Kannry JL, et al. Rationale, design, and implementation protocol of an electronic health record integrated clinical prediction rule (iCPR) randomized trial in primary care. Implement Sci 2011 ; 6 : 109
7 McGinn TG, McCullagh L, et al. Efficacy of an evidence-based clinical decision support in primary care practices : a randomized clinical trial. JAMA Intern Med 2013 ; 173 : 1584
P.120 掲載の参考文献
8 Downing NL, Rolnick J, et al. Electronic health record-based clinical decision support alert for severe sepsis : a randomised evaluation. BMJ Qual Saf 2019 ; 28 : 762
P.121 掲載の参考文献
9 Kwan JL, Lo L, et al. Computerised clinical decision support systems and absolute improvements in care : meta-analysis of controlled clinical trials. BMJ 2020 ; 370 : m3216
P.124 掲載の参考文献
10 Fine MJ, Auble TE, et al. A prediction rule to identify low-risk patients with community acquired pneumonia. N Engl J Med 1997 ; 336 : 243
11 日本呼吸器学会呼吸器感染症に関するガイドライン作成委員会. 成人市中肺炎診療ガイドライン, 日本呼吸器学会, 東京, 2007
P.125 掲載の参考文献
12 Moons KG, Altman DG, et al. Transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis (TRIPOD) : explanation and elaboration. Ann Intern Med 2015 ; 162 : W1
13 Collins GS, Reitsma JB, et al. Transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis (TRIPOD) : the TRIPOD statement. BMJ 2015 ; 350 : g7594
14 https://www.tripod-statement.org/translation/
P.128 掲載の参考文献
15 https://www.tripod-statement.org/wp-content/uploads/2020/01/Tripod-Checlist-Prediction-Model-Development.pdf
< 付録 >
P.129 掲載の参考文献
1 https://cran.r-project.org/
P.140 掲載の参考文献
1 奥田千恵子. 親切な医療統計学 (改訂2版), 金芳堂, 京都, 2019
P.143 掲載の参考文献
2 Streiner DL, Norman GR. Health measurement scales, Oxford University press, Oxford, 2003
P.149 掲載の参考文献
1 奥田千恵子. 親切な医療統計学 (改訂2版), 金芳堂, 京都, 2019
2 https://cran.r-project.org/web/packages/pROC/pROC.pdf
P.155 掲載の参考文献
2 Korosteleva O. Advanced Regression Models with SAS and R, 1st edition, Chapman and Hall/CRC, 2018 (https://doi.org/10.1201/9781315169828)
P.156 掲載の参考文献
3 Katz MH (著). 木原雅子, 木原正博 (監訳). 医学研究のための多変量解析, 一般回帰モデルからマルチレベル解析まで, メディカル・サイエンス・インターナショナル, 東京, 2008
P.157 掲載の参考文献
4 奥田千恵子. 医療従事者のためのリアルワールドデータの統計解析 はじめの一歩, 金芳堂, 京都, 2019
P.161 掲載の参考文献
1 Bradburn MJ, Clark TG, et al. Survival analysis part II : multivariate data analysis-an introduction to concepts and methods. Br J Cancer 2003 ; 89 : 431
2 Moons KG, Altman DG, et al. Transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis (TRIPOD) : explanation and elaboration. Ann Intern Med 2015 ; 162 : W1
P.163 掲載の参考文献
4 Therneau T. A package for survival analysis in R. R package version 3. 2-13. 2021 (https://CRAN.R-project.org/web/packages/survival/)
P.167 掲載の参考文献
1 van Buuren S, Groothuis-Oudshoorn K. mice : Multivariate Imputation by Chained Equations in R." J Stat Softw 2011 ; 45, 1 (https://www.jstatsoft.org/v45/i03/)
最近チェックした商品履歴
Loading...