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1.

図書
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1. 読んでわかる!疫学入門
ロドルフォ・サラッチ著
出版情報: 東京 : 大修館書店, 2019.4  vi, 141p ; 22cm
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2.

図書
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2. 医療ビッグデータがもたらす社会変革
21世紀医療フォーラム編
出版情報: 東京 : 日経BP社 , 東京 : 日経BPマーケティング (発売), 2014.5  226p ; 19cm
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第1章 : データ、情報、知識、それぞれの持つ意味
第2章 : ビッグデータとは何か
第3章 : 医療ビッグデータを考える
第4章 : 海外の医療ビッグデータ活用事例
第5章 : 有識者に聞く医療ビッグデータ構築・活用の課題
第6章 : 医療ビッグデータ。その価値を最大化するために
第1章 : データ、情報、知識、それぞれの持つ意味
第2章 : ビッグデータとは何か
第3章 : 医療ビッグデータを考える
概要: ビッグデータとは何か、医療ビッグデータが実現する未来とは。各分野の第一人者に聞く活用における課題、海外事例も紹介。
3.

図書
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3. 健康・医療の情報を読み解く : 健康情報学への招待. 第2版
中山健夫著
出版情報: 東京 : 丸善出版, 2014.4  xii, 201p ; 19cm
シリーズ名: 京大人気講義シリーズ
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現代社会に必要なスキル—健康情報リテラシー
どうしてそれを信じるのですか?—主張の根拠と“3た”論法
情報の松・竹・梅—研究デザインとエビデンス・レベル
症例報告の落とし穴—対照群の必要性
「代表的な意見」とは何か?—バイアス
私は名医?—分子と分母
運動する人は風邪をひかない?—横断研究と因果の逆転
かき回しているのは何?—交絡因子
人間の身体は止まらない...—平均への回帰
「効く治療」が効かない?—絶対リスク、相対リスク〔ほか〕
現代社会に必要なスキル—健康情報リテラシー
どうしてそれを信じるのですか?—主張の根拠と“3た”論法
情報の松・竹・梅—研究デザインとエビデンス・レベル
概要: 生・老・病・死に向き合うとき、人間を支え、励ます情報・コミュニケーションとは何か?ビッグデータの時代、あふれる情報との上手な付き合い方とは?—疫学やEBMの考え方をもとに、身近な実例の紹介を通じて健康や医療の情報の読み解き方をわかりやすく解 … 説。第2版では、全体を見直し加筆・修正し、新たに二つの章と付録を追加した。 続きを見る
4.

図書
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4. 京大医学部で教える合理的思考
中山健夫著
出版情報: 東京 : 日本経済新聞出版社, 2015.9  234p ; 15cm
シリーズ名: 日経ビジネス人文庫 ; 776, [な7-1]
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第1章 イメージで物事を判断していませんか? : それはただのイメージ、思い込みだった!?
知らぬ間に「思考停止」していませんか? ほか
第2章 それは本当に、正しい根拠? : 「その根拠は?」と問う習慣を
「もっともらしいこと」ほど疑おう ほか
第3章 その数字の読み解き方、間違っています! : 数字はときどきウソをつく
必ず「分母」を意識しよう ほか
第4章 「原因と結果」のねじれに注意せよ : 「真の原因」を見極めるために
「運動する人ほど風邪をひかない」は本当? ほか
第5章 納得できる結論にたどり着くために : 「完璧な答え」がなければ動けない?
どんな物事にもリスクとベネフィットがある ほか
第1章 イメージで物事を判断していませんか? : それはただのイメージ、思い込みだった!?
知らぬ間に「思考停止」していませんか? ほか
第2章 それは本当に、正しい根拠? : 「その根拠は?」と問う習慣を
概要: まずは「根拠」に当たる習慣を身につけよ。「原因はただ一つ」とは限らない。迷ったときは「比較」で考えよ。数字は必ず「分母」をみよ—。情報をどう判断し、何を信じ、何を疑うべきか。科学的・論理的に判断するとはどういうことなのか?EBM(根拠に基づ … く医療)研究の最前線にいる京大医学部教授が、「合理的に考える」技術を伝授。文系人間必読! 続きを見る
5.

図書

東工大
目次DB
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東工大
目次DB
5. 健康・医療の情報を読み解く : 健康情報学への招待
中山健夫著
出版情報: 東京 : 丸善, 2008.7  x, 171p ; 19cm
シリーズ名: 京大人気講義シリーズ
所蔵情報: loading…
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第1章　現代社会に必要なスキル－健康情報リテラシー 1
   1　健康・医療に関する「情報」 1
   2　社会における健康・医療情報の循環－エビデンスを「作る・伝えう・使う」 4
   3　健康情報リテラシー 6
第2章　どうしてそれを信じるのですか？－主張の根拠と“3た”論法 10
   1　根拠を見直す－何よりもまず人に対してもいえることですか？ 10
   2　人間を対象とした研究－医者でもその方法は意外に知らない？ 12
   3　“3た”論法の落とし穴 14
第3章　情報の松・竹・梅－研究デザインとエビデンス・レベル 18
   1　エビデンス・レベル－医学情報にも上下がある 18
   2　研究デザインの基礎知識 21
第4章　症例報告の落とし穴－対照群の必要性 25
   1　お米を食べていると胃がんになる？ 25
   2　少年法の厳格化は効果なし？ 28
第5章　「代表的な意見」とは何か？－バイアス 32
   1　大統領選挙結果－「二三七万人」と「二万人」、どちらが正しい？ 32
   2　情報を読み解く重要な鍵－バイアス 36
第6章　私は名医？－分子と分母 41
   1　「私は名医」と医者は信じているが… 41
   2　農業をしていると死にやすい？－見かけの分母 44
第7章　運動する人は風邪をひかない？－横断研究と因果の逆転 48
   1　長生きの喫煙家？ 48
   2　運動する人は風邪をひかない？－横断研究の落とし穴 51
   3　「縦断研究」の大切さ 54
第8章　いまいましいオジャマ虫－交絡因子 56
   1　運動する人はどうして風邪をひかない？ 56
   2　どちらがよい病院？ 60
   3　薬のせいで病気が悪化？－適応による交絡 62
第9章　人間の身体は止まらない…－平均への回帰 65
   1　両親は背が高くても…－平均への回帰 65
   2　身近にある「平均への回帰」の落とし穴 66
   3　集団でみられる「平均への回帰」 68
第10章　「効く治療」が効かない？－絶対リスク、相対リスク 72
   1　「有効率八〇％の治療」はよい治療か？ 72
   2　二倍よい治療とは？－絶対リスク、相対リスク 74
第11章　成功率一〇〇％の手術…！？－信頼区闘と標本数 77
   1　成功率一〇〇％の手術！？ 77
   2　どのくらい確からしいのか？－信頼区間 79
第12章　ミクロの理論と本当の効果－代理のエンドポイント、真のエンドポイント 82
   1　理論的には効くはずなのに… 82
   2　抗菌薬で虫歯が防げる？ 85
   3　治療－本当の目的は何か？ 87
第13章　意識と暗示で結果が変わる？－新薬の評緬とフラセボ効果 90
   1　ホーソン効果、プラセボ効果 90
   2　治験－落とし穴チェックの総まとめ 93
   3　治験や臨床試験に参加すること 96
第14章　データ、情報そして知識－情報の解釈 99
   1　般論より私の経験？－「全体の傾向」と「個別の事例」 99
   2　データ、情報、そして知識 100
   3　疫学データの読み方の注意 102
   4　健康、医療情報を読むときの基本的態度 105
第15章　守る仕組み・使う仕組み－個人情報保護とインフォームド・コンセント 111
   1　逆手にとられるインフォームド・コンセント？ 111
   2　質の高いデータを得るために－地域がん登録の例から 115
第16章　科学と社会のせめぎあい－利益相反 118
   1　利益相反とは？－何が問題となるのか 118
   2　利益相反の実例－タバコ研究 121
   3　タバコ問題について－利益相反とは別のメッセージ 123
第17議　情報の更新と検索スキル－インターネットの健康・医療情報 126
   1　インターネットの健康・医療情報のポイント 126
   2　情報の更新の重要性 129
第18章　健康情報学と社会の新しい課題－遺伝夢情報 132
   1　遺伝子は運命を決める？ 132
   2　遺伝子情報は特別？ 135
第19章　よりよい判断の季助けに－診療ガイドライン 138
   1　「診療ガイドライン」とは何か？ 138
   2　情報源としての診療ガイドライン 140
   3　診療ガイドラインの情報公開 141
第20章　情報から行動へ－情報は灰色、意思決定は白黒 146
   1　健康・医療情報を読み解くために 146
   2　好きの反対は嫌い…？－慎重な判断とは何か？ 148
   3　ブロードストリート事件の教訓 151
   4　傘をもって出かけますか？ 153
第21章　もう少し疫学とEBMを知りたい人たちのために 157
あとがき 163
参考文献 167
第1章　現代社会に必要なスキル－健康情報リテラシー 1
   1　健康・医療に関する「情報」 1
   2　社会における健康・医療情報の循環－エビデンスを「作る・伝えう・使う」 4
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