Dr.能登のもう迷わない！臨床統計ここが知りたい！！(全6回)

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Evidence-Based Medicine (EBM)は不確実な医療の現場で臨床判断をする際にエビデンス（臨床研究による実証）を活用するアクションです。このシリーズではEBMの実践法とそのために必要な臨床統計学について理論･数式ではなくイメージを通じて簡潔明快に解説していきます。
初回はEBMの正しい理解と実践法から始まりEBMの真髄に迫ります。EBMではエビデンスの質の評価をし、エビデンスに振り回されることなく患者中心の医療を目指します。EBMは患者に始まり患者に帰着することを忘れてはいけません。エビデンスを的確に素早く読むワザやEBM実践法のコツについて実用的な解説をします。

「統計挫折者、全員集合！！」初心者にも分かりやすいと大好評の、数式を使わない臨床統計学の入門シリーズ。 今回は、EBM実践に必要な臨床統計学の基礎を体系的に解説します。 多くの方にとって統計学は難解でとっつきにくい印象があるでしょう。それは実地教育実践者からの説明を受けたことがないからだと思います。数値は臨床的枠組みのなかで初めて意味を持ちます。よりよい医療のための活きた臨床統計学総論と相関について、能登洋先生が簡明に解説します。

数式を使わない臨床統計学入門シリーズ。今回のテーマは、「感度」と「特異度」です。国試のために一夜漬けして覚えたもののすぐに忘れてしまったという方も多いのではないでしょうか。 医療には不確実性が伴いますので、診断にはどうしても誤診を避けられないのが現実です。「感度」と「特異度」は検査特性の指標ですが、統計学的定義や式を覚えただけでは意味がありません。「感度＝見落としの少なさ」と「特異度＝過剰診断の少なさ」といった臨床的な枠組みの中で初めて意味を持つのです。診察に応用することで検査の限界を知り、かつ無駄な検査を避けるだけでなく、検査の選び方や判定の仕方が確実に身につきます。今回もイメージで理解できる簡明で実用的な臨床統計の解説をお届けします。

大好評の数式を使わない臨床統計学入門シリーズ。今回は臨床の現場での検査結果（的中度）の解説です。どんなに性能のいい車でも道路状況や運転技術によって乗り心地が左右されるように、感度・特異度の高い検査であっても状況を考えて使い分けをしないと的中率が下がり、検査の意義も低下します。 的中度を上げるには過剰診断（偽陽性）を減らすことが重要です。そのためにまずは特異度の高い検査を選択します。次に重要なことは漫然と無差別検査をするのではなく、病歴・症状・身体所見から疾患の可能性の高い対象者に絞り込み、有病率（検査前確率）を高めてから検査をすることです。的中度を上げるにはどのようなワザがあるのか、今回もわかりやすい解説を能登洋先生がお届けします。

大好評の臨床統計学入門シリーズ。今回はいよいよ臨床統計学を使って実際のエビデンスを読んでみます。もちろん数式など不要で、基礎的知識だけでエビデンスを的確にサクサクと読むことができます。 　エビデンスを読む際の第一歩は、エビデンスを盲信して鵜呑みにしないことです。どんなにすばらしく見える臨床研究であっても、ズレとぶブレという誤差を免れることはできません。誤差を評価して読む価値があるか、結果は確実かを判断します。結果の解釈にはリスクの比だけでなく差も査定します。 エビデンスの裁き方・味わい方をわかりやすく実践解説します。

数式のない臨床統計実践の最終回。前回のエビデンス批評に続いて結果の臨床的意義を評価します。治療対象は検査値でなく患者さんであるため、数値は臨床的枠組みの中で初めて意味を持ちます。そして実際の患者さんにそのエビデンスを適応できるか、対話を通して協働判断し個別化医療を目指します。そのためにはロールプレイが有用です。 　EBMは患者さんに始まり患者さんに帰着する一連のアクションです。臨床統計学をどのように実地で使ってエビデンスを活用するか、いろいろなシチュエーションで具体的に実践してみます。そして最後にEBMによる患者さん中心の医療の実現についてのまとめをお届けします。