EBPT用語集
- 重相関係数 multiple correlation coefficient
重回帰分析を適用したときに得られる目的変数(従属変数)の予測値と実測値との相関係数で,回帰式の予測精度の指標の一つとなります.重相関係数は大文字のRで表記されます.0≦R≦1の範囲をとり,1に近づくほど予測の当てはまりがよいことを意味します.なお,Rを二乗した決定係数も,同様に回帰式の予測精度の指標として用いられます.
- 多重共線性 multicollinearity
- 重回帰分析やロジスティック回帰分析などの多変量解析を行ったときに,互いに関連性の高い説明変数(独立変数)が存在すると解析上の計算が不安定となり,回帰式の精度がきょくたんに悪くなったり,回帰係数やオッズ比などが異常な値をとったりする場合があります.このように解析結果が不安定な状態となる現象を多重共線性(またはマルチコ現象)といいます.
多重共線性が起こりやすい条件として,①説明変数(独立変数)間の相関係数が±1に近い組み合わせが含まれること,②説明変数(独立変数)の個数がサンプルサイズに比べて大きいことなどがあげられます.いずれの条件に該当しても多重共線性が起こらない場合もあり得ますが,解析を行う前,あるいは解析結果を解釈する際にこれらの点に注意する必要があります.
解析結果をみて異常な値が存在しないかどうかを見て,もし存在するのであればまずは説明変数(独立変数)間の相関係数を確認する必要があります.異常値が存在し,かつ強い相関を認める説明変数(独立変数)の組み合わせがあるようであれば,どちらか一方の説明変数(独立変数)を除外して再度解析を行わなければなりません.可能な限り,解析を行う前に明らかに相関が高い変数(たとえば,日常生活動作の評価尺度であるBarthel IndexとFIMの点数)の場合は,はじめからどちらか一方のみだけを説明変数(独立変数)にするようにします.
サンプルサイズに関しては,説明変数(独立変数)の個数よりも十分に大きくなるよう,データ測定前に計画しておくことが望ましいでしょう.
- 統計解析 statistical analysis
- 統計解析は,統計的解析,統計(的)手法,統計(的)方法など,様々な呼称がありますが,どれが正しい用語ということはなく,何れも用いられます.これらのうち,近年では「統計解析」を用いるようになってきています.
また,「統計処理」という用語も散見されますが,言葉の意味を考えても統計解析に代わる用語ではありません.
統計解析とは,統計学の理論に従い,統計をもとにして解析を行うことです.統計とは,集団の特性を客観的な数量(平均や中央値)で表すことであり,求められた数量を統計量といいます.統計量の計算の基となるものがデータです.
統計解析には,推定と統計的仮説検定があります.推定は,データから得られた推定量に対して,統計学の理論をもとにして母集団の様相を推測することを意味します.統計的仮説検定は,何らかの判断を行うために,両極端な仮説(差があると差がない,など)を設定し,統計学の理論を利用して仮説が受容できるかできないかを調べるものです.
たとえば,データの平均を求める,中央値を求める,95%信頼区間を求めるといったことから,重回帰分析を行って回帰式を求める,主成分分析を行って主成分負荷量を求める,などの手法は推定の範疇に入ります.2標本t検定,相関の検定,Tukey法による多重比較法を行って,有意確率を求め,何らかの判断(差があるとか,相関があるなど)を下すことを統計的仮説検定といいます.これらの解析全てをひっくるめて,統計解析と呼びます.
- 生存分析 survival analysis
- イベントが{起きる,起きない}ということに対して,影響する要因を調べるのが生存分析です.生存分析の対象となるイベントの例として{生,死},{転倒あり,転倒なし},{歩行可能,歩行不可能}などの事象があげられ,{生,死}の場合は死,{転倒あり,転倒なし}の場合は転倒あり,{歩行可能,歩行不可能}の場合は歩行不可能をイベント発生として,治療の有無や入院歴の有無などの要因をもつことによりイベントの発生を時間的に早めるかどうかを解析します.代表的な手法にはカプラン・マイヤー曲線があり,検定手法の例ではログランク検定,多変量解析の例ではコックス・ハザード分析があります.
- データの尺度 scale
- データの尺度には比率尺度,間隔尺度,順序尺度,名義尺度の4つがあります.比率尺度とは,客観的な量として測られるデータのことです.このデータは原点(0)が決まっています.たとえば,長さ(cm),重さ(kg),時間(分)などがあげられます.間隔尺度とは,比率尺度と同じく客観的な量として測られるデータですが,0は決まっていない点が異なります.例としては知能評価尺度やADL評価尺度の得点などがあげられます.これらは0点であったとしても,知能が無(=0)の状態,ADLが無(=0)の状態であるとは限らないからです.
順序尺度とは,数値が大小関係のみを表すデータを指します.たとえば徒手筋力検査(0~5)やブルンストロームステージ(Ⅰ~Ⅵ)があります.ステージⅠとⅡの差の程度と,ステージⅢとⅣの差の程度は同じではなく,単にⅠよりⅡが悪い,ⅢよりⅣが悪いなどの解釈に留まります.
名義尺度とは,性別{男,女}や対象群{A,B,C}といった,属性により分類されるデータです.分類のみに意味があり順序には意味がありません.{1=A,2=B,3=C}と数値を割り当てても,四則計算をすることはできません.なお,性別の男,女や,対象群A,B,Cの各グループを,カテゴリーと呼びます.
- ノンパラメトリックな手法(ノンパラメトリック検定) nonparametric method
- 母集団の分布がどのような場合でもできる検定手法全般をいいます.正規分布に従うデータに対しても適用できますが,基本的には比率・間隔尺度[→データの尺度]のデータのうち,正規分布に従わないデータや,順序尺度または名義尺度[→データの尺度]のデータに対して行われる検定手法のことです.
Wilcoxonの符号順位検定,Mann–WhitneyのU検定,カイ2乗検定(χ2検定)などが例としてあげられます.
- 量的データ quantitative data
- アウトカム を表すデータの中で,温度や物の重さなどのように機器を使用して測定可能な連続データを量的データといいます.量的データはデータの間隔が一定であり,単位を有しています.データの尺度のうち,間隔尺度と比率尺度が量的データに含まれます.量的データが正規分布に従う場合には, パラメトリックな手法(パラメトリック検定)での統計的仮説検定に優れています.
- 黄金律(ゴールドスタンダード) gold standard
- ゴールドスタンダードとは,診断や評価の精度が高いものとして広く容認された手法のことであり,標準基準 (criterion standard)や参照基準(reference standard)ともいわれています.理学療法の臨床で新たな評価法や効果判定の方法を検討する際には,その新たな手法を,ゴールドスタンダードとなる既存の基準や評価方法と比較しなければ,新たな手法の妥当性は検証できません.
たとえば,理学療法の臨床において,肩関節周囲炎の患者が上肢を最大挙上した際に,大結節が肩峰下を通過しているかどうかについて,肩関節屈曲可動域から評価可能かどうかを検討しようと考えたとします.その場合には,複数の患者の肩関節屈曲最終域の関節可動域を測定すると同時に,その時のX線画像をゴールドスタンダードの基準として比較することで,肩関節屈曲可動域とX線画像による肩峰と大結節の位置関係について検証することになります.
- カッパ係数(κ係数) Kappa coefficient
- データの型が名義尺度や順序尺度[→データの尺度を参照]で測られる評価の,信頼性(一致度)を評価するために使用される指標です.たとえば,検査者Aと検査者Bで変形性膝関節症患者の膝伸展筋力を測るときに,2人の検者の判定がどれくらい一致するかを数値(0~1の範囲)で表し,値が高いほど一致度が高いと判断します.
- 質的データ qualitative data
- データの尺度のうち,名義尺度と順序尺度が質的データに含まれます.名義尺度のように順序をつけることができないデータや,順序尺度のようにデータの間隔が一定でないデータです.統計解析では,質的データに対してノンパラメトリックな手法(ノンパラメトリック検定)が適用されます.
- データの尺度 scale
- データの尺度には比率尺度,間隔尺度,順序尺度,名義尺度の4つがあります.比率尺度とは,客観的な量として測られるデータのことです.このデータは原点(0)が決まっています.たとえば,長さ(cm),重さ(kg),時間(分)などがあげられます.間隔尺度とは,比率尺度と同じく客観的な量として測られるデータですが,0は決まっていない点が異なります.例としては知能評価尺度やADL評価尺度の得点などがあげられます.これらは0点であったとしても,知能が無(=0)の状態,ADLが無(=0)の状態であるとは限らないからです.
順序尺度とは,数値が大小関係のみを表すデータを指します.たとえば徒手筋力検査(0~5)やブルンストロームステージ(Ⅰ~Ⅵ)があります.ステージⅠとⅡの差の程度と,ステージⅢとⅣの差の程度は同じではなく,単にⅠよりⅡが悪い,ⅢよりⅣが悪いなどの解釈に留まります.
名義尺度とは,性別{男,女}や対象群{A,B,C}といった,属性により分類されるデータです.分類のみに意味があり順序には意味がありません.{1=A,2=B,3=C}と数値を割り当てても,四則計算をすることはできません.なお,性別の男,女や,対象群A,B,Cの各グループを,カテゴリーと呼びます.
- ノンパラメトリックな手法(ノンパラメトリック検定) nonparametric method
- 母集団の分布がどのような場合でもできる検定手法全般をいいます.正規分布に従うデータに対しても適用できますが,基本的には比率・間隔尺度[→データの尺度]のデータのうち,正規分布に従わないデータや,順序尺度または名義尺度[→データの尺度]のデータに対して行われる検定手法のことです.
Wilcoxonの符号順位検定,Mann–WhitneyのU検定,カイ2乗検定(χ2検定)などが例としてあげられます.
- 黄金律(ゴールドスタンダード) gold standard
- ゴールドスタンダードとは,診断や評価の精度が高いものとして広く容認された手法のことであり,標準基準 (criterion standard)や参照基準(reference standard)ともいわれています.理学療法の臨床で新たな評価法や効果判定の方法を検討する際には,その新たな手法を,ゴールドスタンダードとなる既存の基準や評価方法と比較しなければ,新たな手法の妥当性は検証できません.
たとえば,理学療法の臨床において,肩関節周囲炎の患者が上肢を最大挙上した際に,大結節が肩峰下を通過しているかどうかについて,肩関節屈曲可動域から評価可能かどうかを検討しようと考えたとします.その場合には,複数の患者の肩関節屈曲最終域の関節可動域を測定すると同時に,その時のX線画像をゴールドスタンダードの基準として比較することで,肩関節屈曲可動域とX線画像による肩峰と大結節の位置関係について検証することになります.
- 正規分布 normal distribution
- データの分布で,平均が中心部分の頂上にある左右対称な「山型」あるいは「つり鐘型」の形状をしているものを正規分布といいます.分布の形状をみる際には, 縦軸に分布の頻度,横軸にデータ区間をとって図で表したヒストグラム[→度数分布を参照]を参考にします.
統計的解析では,データの母集団が正規分布しているとみなされる場合はパラメトリックな手法(パラメトリック検定)を適用し,正規分布していないとみなされる場合はノンパラメトリックな手法(ノンパラメトリック検定)を適用して,使い分けます.
- 度数分布 frequency distribution
- 集団から得られたデータを,整理して表された分布のことをいいます.通常,いくつかの階級に分けて順に区分(階級)化し,その区分に属するデータの個数を表示する表(度数分布表)で示します.
- データの尺度 scale
- データの尺度には比率尺度,間隔尺度,順序尺度,名義尺度の4つがあります.比率尺度とは,客観的な量として測られるデータのことです.このデータは原点(0)が決まっています.たとえば,長さ(cm),重さ(kg),時間(分)などがあげられます.間隔尺度とは,比率尺度と同じく客観的な量として測られるデータですが,0は決まっていない点が異なります.例としては知能評価尺度やADL評価尺度の得点などがあげられます.これらは0点であったとしても,知能が無(=0)の状態,ADLが無(=0)の状態であるとは限らないからです.
順序尺度とは,数値が大小関係のみを表すデータを指します.たとえば徒手筋力検査(0~5)やブルンストロームステージ(Ⅰ~Ⅵ)があります.ステージⅠとⅡの差の程度と,ステージⅢとⅣの差の程度は同じではなく,単にⅠよりⅡが悪い,ⅢよりⅣが悪いなどの解釈に留まります.
名義尺度とは,性別{男,女}や対象群{A,B,C}といった,属性により分類されるデータです.分類のみに意味があり順序には意味がありません.{1=A,2=B,3=C}と数値を割り当てても,四則計算をすることはできません.なお,性別の男,女や,対象群A,B,Cの各グループを,カテゴリーと呼びます.
- ノンパラメトリックな手法(ノンパラメトリック検定) nonparametric method
- 母集団の分布がどのような場合でもできる検定手法全般をいいます.正規分布に従うデータに対しても適用できますが,基本的には比率・間隔尺度[→データの尺度]のデータのうち,正規分布に従わないデータや,順序尺度または名義尺度[→データの尺度]のデータに対して行われる検定手法のことです.
Wilcoxonの符号順位検定,Mann–WhitneyのU検定,カイ2乗検定(χ2検定)などが例としてあげられます.
- 量的データ quantitative data
- アウトカム を表すデータの中で,温度や物の重さなどのように機器を使用して測定可能な連続データを量的データといいます.量的データはデータの間隔が一定であり,単位を有しています.データの尺度のうち,間隔尺度と比率尺度が量的データに含まれます.量的データが正規分布に従う場合には, パラメトリックな手法(パラメトリック検定)での統計的仮説検定に優れています.
- カッパ係数(κ係数) Kappa coefficient
- データの型が名義尺度や順序尺度[→データの尺度を参照]で測られる評価の,信頼性(一致度)を評価するために使用される指標です.たとえば,検査者Aと検査者Bで変形性膝関節症患者の膝伸展筋力を測るときに,2人の検者の判定がどれくらい一致するかを数値(0~1の範囲)で表し,値が高いほど一致度が高いと判断します.
- 質的データ qualitative data
- データの尺度のうち,名義尺度と順序尺度が質的データに含まれます.名義尺度のように順序をつけることができないデータや,順序尺度のようにデータの間隔が一定でないデータです.統計解析では,質的データに対してノンパラメトリックな手法(ノンパラメトリック検定)が適用されます.
- データの尺度 scale
- データの尺度には比率尺度,間隔尺度,順序尺度,名義尺度の4つがあります.比率尺度とは,客観的な量として測られるデータのことです.このデータは原点(0)が決まっています.たとえば,長さ(cm),重さ(kg),時間(分)などがあげられます.間隔尺度とは,比率尺度と同じく客観的な量として測られるデータですが,0は決まっていない点が異なります.例としては知能評価尺度やADL評価尺度の得点などがあげられます.これらは0点であったとしても,知能が無(=0)の状態,ADLが無(=0)の状態であるとは限らないからです.
順序尺度とは,数値が大小関係のみを表すデータを指します.たとえば徒手筋力検査(0~5)やブルンストロームステージ(Ⅰ~Ⅵ)があります.ステージⅠとⅡの差の程度と,ステージⅢとⅣの差の程度は同じではなく,単にⅠよりⅡが悪い,ⅢよりⅣが悪いなどの解釈に留まります.
名義尺度とは,性別{男,女}や対象群{A,B,C}といった,属性により分類されるデータです.分類のみに意味があり順序には意味がありません.{1=A,2=B,3=C}と数値を割り当てても,四則計算をすることはできません.なお,性別の男,女や,対象群A,B,Cの各グループを,カテゴリーと呼びます.
- ノンパラメトリックな手法(ノンパラメトリック検定) nonparametric method
- 母集団の分布がどのような場合でもできる検定手法全般をいいます.正規分布に従うデータに対しても適用できますが,基本的には比率・間隔尺度[→データの尺度]のデータのうち,正規分布に従わないデータや,順序尺度または名義尺度[→データの尺度]のデータに対して行われる検定手法のことです.
Wilcoxonの符号順位検定,Mann–WhitneyのU検定,カイ2乗検定(χ2検定)などが例としてあげられます.
- イベント event
- 疾患や症状の発症,入院,死亡などの有害な事象が対象者に発生することをいいます.臨床試験の報告内容を定めた国際的な統合基準であるコンソート声明では,研究中に有害なイベントが発生した場合には,その内容を論文に記載するようにと記載されています.また,対象者のうちイベントが確認された割合のことをイベント発生率と呼びます.介入研究の場合には,介入の効果を検証するとともに,介入によって有害なイベントが発生しないかどうかも重要な結果となります.
- エビデンス evidence
- 「根拠」や「証拠」と直訳されます.EBM(evidence based medicine)におけるエビデンスの意味は,「信頼性の高い臨床研究による実証結果」です.エビデンスは,立場の違いから3つの意味を含みます.エビデンスを「つくる」という立場で使われるのが臨床試験です.また,エビデンスを「つかう」という立場では医療職,医療消費者など多様なユーザーの存在があげられます.そして,「つくる」立場と「つかう」立場をつなぐ役割として,「つたえる」という立場があります.この「つたえる」立場の一つにコクラン共同計画などのエビデンスデータベースがあげられます.さらに,エビデンスには研究デザインの種類によって相対的な水準が設定されています.統計学的な見解では,ランダム化比較試験(RCT)とメタ分析が最もバイアスが生じにくく信頼性が高いといわれています.一方,臨床的な見解では,評価・治療・予防などそれぞれのカテゴリーに応じて,臨床に汎化するためにより適した研究デザインを考慮するという必要性もあります.その時点で最も信頼できる最善のエビデンスを利用することがEBPTを実践するうえでのポイントとなります.
- コンソート声明 CONSORT Statement
- コンソート声明(Consolidated Standards of Reporting Trial Statement)は,国際的に定められた臨床試験報告に対する統合基準のことであり,ランダム化比較試験(RCT)の報告内容の改善,読者の臨床試験の実施の理解,試験結果の妥当性の評価を,可能とすることを目的に発表されています.1996年に初版コンソート声明が開発された後,改訂が繰り返されて現在の最新版はコンソート2010となっています.コンソート声明は,25項目のチェックリストとフローチャートで構成されています.コンソート2010を利用することで,ランダム化比較試験(RCT)の著者と査読者が出版のための原稿を同じように批判的吟味することが可能となり,明快かつ透明性の高い報告を支援する意義があると期待されています.
- 盲検法(ブラインディング) blinding
- データの収集や解析で起こりやすい情報バイアス[→バイアスを参照]をコントロールするために,対象者,治療者,結果の評価者,データの解析者へ情報を伏せる手法です.どのレベルで知らないかによって,一重盲検から四重盲検に分けられています.対象者だけに伏せれば一重盲検,対象者と治療者に伏せれば二重盲検となります.さらに,対象者と治療者だけでなく結果の評価者にも情報を伏せれば三重盲検,対象者と治療者と評価者だけでなくデータの解析者にも伏せれば四重盲検です.新薬の臨床試験では,プラセボ(偽薬)を使用した二重盲検がよく行われています.しかし,理学療法の研究では,厳密に盲検化できることが少ないのが現状です.そこで,注目されているのが,結果の評価者のみに情報を伏せる方法であるPROBE法です.
- 臨床研究 clinical study
- 臨床研究とは,人間を対象とし,その目的が患者中心に立てられている研究のことで,リサーチクエスチョンについて立てた仮説を,実際の臨床で検証することを目的としています.臨床研究の中でも,特に前向き研究の中で研究者が治療法によって患者を割り付け,その有効性を検証するための介入研究のことを臨床試験といいます. EBPTの実践においては,ランダム化比較試験(RCT)など質の高い複数の臨床試験(一次資料)の結果をもとにメタ分析という方法によって統計学的に統合してまとめあげられたシステマティックレビュー(二次資料)の情報を臨床判断の材料として使用します.しかし,臨床試験の数が少なく二次資料が無い場合には,一次資料である原著論文を批判的に吟味[→批判的吟味を参照]しながら臨床判断の材料になるかどうかを検討します.網羅的に文献を検索したにも関わらず,二次資料も一次資料も無い場合には,自分自身の臨床研究によって新たなエビデンスを構築していくことが,わが国のEBPTの推進にとって重要な課題となります.
- 臨床判断 clinical decision making
- 臨床判断とは,理学療法の臨床活動において,評価や治療の方法などを選択することをいいます.従来の臨床判断は,教科書を参照しながら病態生理から類推して治療方針を作成したり,権威者の意見や先輩の指導,あるいは自分の経験則や得手不得手などに基づいて行われてきた傾向があると思います.しかし,このような臨床判断過程には,不確実性・偶然性・経験則によるバイアスによって,適切でない偏った臨床判断に至る可能性を含む場合があります.一方で,患者中心の医療を実践・提供することを目的とするEBPTでは,質の高い臨床試験の結果を科学的な根拠として臨床判断の材料としますが,それはあくまで一つの要素であり,基本的な理論や理学療法士の臨床能力,施設の設備・環境,そして,患者・家族の価値観や意向などの要素も統合することによって,目の前の患者にとって最も有益となる評価や治療方針に関する臨床判断を行うことが大切です.
EBPT用語集の検索方法
監修、執筆者、参考文献
監修(五十音順)
木村貞治(信州大学医学部保健学科)
対馬栄輝(弘前大学大学院保健学研究科)
対馬栄輝(弘前大学大学院保健学研究科)
執筆者一覧(五十音順)
有原裕貴(近江整形外科理学診療科)
石田水里(鳴海病院リハビリテーション部)
上原徹(名古屋市立西部医療センターリハビリテーション科;弘前大学大学院保健学研究科)
遠藤龍之介(弘前大学大学院保健学研究科)
大江厚(たちいり整形外科リハビリテーション科)
荻原啓文(日本保健医療大学保健医療学部理学療法学科;弘前大学大学院保健学研究科)
楫野允也(独立行政法人国立病院機構関門医療センターリハビリテーション科;弘前大学大学院保健学研究科)
上川香織(弘前市立病院リハビリテーション科)
小池祐輔(医療法人社団我汝会えにわ病院リハビリテーション科;弘前大学大学院保健学研究科)
小玉裕治(医療法人我汝会えにわ病院リハビリテーション科)
佐藤剛章(JA長野厚生連鹿教湯三才山リハビリテーションセンター鹿教湯病院理学療法科;弘前大学大学院保健学研究科)
十文字雄一(医療法人平心会須賀川病院リハビリテーション科;弘前大学大学院保健学研究科)
新岡大和(青森県立保健大学理学療法学科;弘前大学大学院保健学研究科)
鈴木秀基(公立大学法人福島県立医科大学附属病院リハビリテーションセンター;弘前大学大学院保健学研究科)
西川良太(長野県立こども病院 リハビリテーション技術科)
西澤公美(信州大学医学部保健学科)
畠山功(訪問看護リハビリステーション白ゆり)
馬場孝浩(鹿教湯三才山リハビリテーションセンター老人保健施設いずみの医療技術科)
平山和哉(医療法人明洋会近江整形外科;弘前大学大学院保健学研究科)
福田敦美(弘前大学大学院保健学研究科)
宮城島一史(医療法人我汝会えにわ病院リハビリテーション科)
森木研登(医療法人社団篠路整形外科リハビリテーション科;弘前大学大学院保健学研究科)
葉清規(医療法人社団おると会浜脇整形外科リハビリセンターリハビリテーション科)
渡邊雅英(医療法人健佑会いちはら病院リハビリテーション科)
石田水里(鳴海病院リハビリテーション部)
上原徹(名古屋市立西部医療センターリハビリテーション科;弘前大学大学院保健学研究科)
遠藤龍之介(弘前大学大学院保健学研究科)
大江厚(たちいり整形外科リハビリテーション科)
荻原啓文(日本保健医療大学保健医療学部理学療法学科;弘前大学大学院保健学研究科)
楫野允也(独立行政法人国立病院機構関門医療センターリハビリテーション科;弘前大学大学院保健学研究科)
上川香織(弘前市立病院リハビリテーション科)
小池祐輔(医療法人社団我汝会えにわ病院リハビリテーション科;弘前大学大学院保健学研究科)
小玉裕治(医療法人我汝会えにわ病院リハビリテーション科)
佐藤剛章(JA長野厚生連鹿教湯三才山リハビリテーションセンター鹿教湯病院理学療法科;弘前大学大学院保健学研究科)
十文字雄一(医療法人平心会須賀川病院リハビリテーション科;弘前大学大学院保健学研究科)
新岡大和(青森県立保健大学理学療法学科;弘前大学大学院保健学研究科)
鈴木秀基(公立大学法人福島県立医科大学附属病院リハビリテーションセンター;弘前大学大学院保健学研究科)
西川良太(長野県立こども病院 リハビリテーション技術科)
西澤公美(信州大学医学部保健学科)
畠山功(訪問看護リハビリステーション白ゆり)
馬場孝浩(鹿教湯三才山リハビリテーションセンター老人保健施設いずみの医療技術科)
平山和哉(医療法人明洋会近江整形外科;弘前大学大学院保健学研究科)
福田敦美(弘前大学大学院保健学研究科)
宮城島一史(医療法人我汝会えにわ病院リハビリテーション科)
森木研登(医療法人社団篠路整形外科リハビリテーション科;弘前大学大学院保健学研究科)
葉清規(医療法人社団おると会浜脇整形外科リハビリセンターリハビリテーション科)
渡邊雅英(医療法人健佑会いちはら病院リハビリテーション科)
参考文献
- 対馬栄輝:医療系研究論文の読み方・まとめ方.東京図書,東京,2010
- Guyatt G, et al:医学文献ユーザーズガイド 根拠に基づく診療のマニュアル 第2版(監訳 相原守夫,他).凸版メディア株式会社,青森,2010
- 中嶋 宏:EBMのための情報戦略 エビデンスをつくる,つたえる,つかう.中外医学社,東京,2000
- 能登 洋:EBMの正しい理解と実践Q&A.羊土社,東京,2003
- 能登 洋:やさしいエビデンスの読み方・使い方―臨床統計学からEBMの真実を読む.南江堂,東京,2010
- 名郷直樹:EBMキーワード.中山書店,東京,2005
- Minds診療ガイドライン選定部会:Minds 診療ガイドライン作成の手引き2007.医学書院,東京,2007
- 対馬栄輝,石田水里:医療系データのとり方・まとめ方.東京医書,東京,2013
- 対馬栄輝:SPSSで学ぶ医療系多変量データ解析.東京図書,東京,2008
- 森敏昭,吉田寿夫:心理学のためのデータ解析テクニカルブック.北大路書房,京都,1990
- Beth Dawson, Robert GT:医学統計データを読む 医学・医療に必要な統計学活用法 第3版(監訳 澤 智博,他).メディカル・サイエンス・インターナショナル,東京,2006
- 下井俊典:評価の絶対信頼性.理学療法科学,26(3):451-461,2011
- Flansbjer UB, et al: Reliability of gait performance tests in men and women with hemiparesis after stroke.J Rehabil Med, 37(2):75-82, 2005
- Moher D, Tetzlaff J, et al.: Preferred reporting items for systematic reviews and metaanalyses: the PRISMA statement. Ann Intern Med. 2009; 151: 264-269.
- Liberati A , et al.: The PRISMA statement for reporting systematic reviews and meta-analyses of studies that evaluate health care interventions: explanation and elaboration. Ann Intern Med. 2009; 151: 65-94.
- Von Elm E, et al.: The strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) statement: guidelines for reporting observational studies. International Journal of Surgery. 2014; 12: 1495-1499.
- Vandenbroucke JP,et al.: Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE): explanation and elaboration. International Journal of Surgery. 2014; 12: 1500-1524.
- 菅千索: 心理学研究における一部実施実験計画法について―ラテン方格,グレコ・ラテン方格,直交表―. 和歌山大学教育学部紀要 教育科学. 2006; 56: 1-8.
- 浅井邦二(監訳改定): 心理学実験計画入門(第2版),学芸社(星雲社発売),東京,2002,pp109- 110.
- Solso RL, Jhonson HH: An Introduction to experimental design in psychology. 4th ed,Harper Collins Publisher Inc, 1989.
- 石井吾郎: 実験計画法の基礎.株式会社サイエンス社,東京,1986,pp48-53.
- 佐川良寿: 統計解析の基礎と応用(2) 実験計画法②. PHARM TECH JAPAN. 2009; 25: 96-109.
- 対馬栄輝:SPSSで学ぶ医療系データ解析.東京都書,東京,2007
- 森實敏夫:入門 医療統計学.東京図書,東京,2004
- 森實敏夫:わかりやすい医学統計学.株式会社メディカルトリビューン,東京,2004
- 石川朗,対馬栄輝:リハビリテーション統計学.中山書店,東京,2015
- 名郷直樹:臨床研究のABC.メディカルサイエンス,東京,2009
- Thomas A, et al:わかりやすい医学統計の報告.医学論文作成のためのガイドライン原著第2版(監訳 大橋靖雄, 林健一).中山書店,東京,2013
- Stephen BH, et al:医学的研究のデザイン,研究の質を高めるアプローチ 第3版.木原雅子,木原正博(訳).メディカル・サイエンス・インターナショナル,東京,2009
- 松田千春:「ブラウジング」とは何か:辞書、新聞、Webページ、論文中での用例調査.Library and Information Science. 2002;47:1-26.
- 武田湖太郎,他:論文を書くときの留意点.脳科学とリハビリテーション.2017;17:1-8.
- 二木立:研究論文はいかにあるべきか.研究倫理を踏まえた研究論文の書き方・指導方法.現代と文化: 日本福祉大学研究紀要.2012;126:151-171.
- 二木立:資料整理の技法と哲学.医療経済・政策分野を中心に.月間保険診療.2004; 59: 204-207.
- 大木秀一,他: 研究方法論としての文献レビュー.英米の書籍による検討.石川看護雑誌.2013; 10: 7-17.
- 赤居正美:総説・文献レビューの書き方:国際医療福祉大学学会誌.2016;21:7-12.
- 相良守夫:診療ガイドラインのためのGRADEシステム第3版.中外医学社,東京,2018
- 豊島義博,他:学びなおしEBM GRADEアプローチ時代の臨床論文の読みかた.クインテッセンス出版株式会社,東京,2015
- 森實敏夫:わかりやすい医学統計学.株式会社メディカルトリビューン,東京,2013
- 丹後俊郎:新版メタ・アナリシス入門 エビデンスの統合をめざす統計手法.朝倉書店,東京,2016
- 平林由広:初めの一歩 メタアナリシス”Review Manager”ガイド.克誠堂,東京,2014
- 大橋靖雄,林健一(監訳):わかりやすい医学統計の報告.中山書店,東京,2013
- Stephen B,他:医学的研究のデザイン第4版 研究の質を高める疫学的アプローチ.メディカル・サイエンス・インターナショナル,東京,2014
- 日本医学会医学雑誌編集ガイドライン. http://jams.med.or.jp/guideline/jamje_201503.pdf(2018年12月12日参照)
- 文部科学省ホームページ 研究活動の不正行為等の定義.http://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/gijyutu/gijyutu12/houkoku/attach/1334660.htm(2018年12月12日参照)
- 文部科学省ホームページ 研究活動における不正行為への対応等に関するガイドライン. http://www.mext.go.jp/b_menu/houdou/26/08/__icsFiles/afieldfile/2014/08/26/1351568_02_1.pdf(2018年12月12日参照)
- 厚生労働省ホームページ 人を対象とする医学系研究に関する倫理指針.https://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-10600000-Daijinkanboukouseikagakuka/0000153339.pdf(2018年12月21日参照)
- 日本医学会 医学用語辞典.http://jams.med.or.jp/dic/mdic.html(2018年12月21日参照)
- 玉腰暁子,武藤香織:医療現場における調査研究倫理ハンドブック,医学書院,東京,2011 ,pp 9.
- 榎木英介:医学・生命科学における研究不正の現状と研究公正に向けた取り組み. 近畿大医誌. 2017; 42: 9A-17A.
- 柴田考典:研究活動における不正行為. 北海道医療大学歯学雑誌. 2014; 33: 30.
- 浜島信之:メタアナリシスの手法の基礎-要約統計量の計算方法.日循協誌. 1998;33:266-271.
- 志賀俊哉:進化するメタアナリシス-multiple treatment comparison-.日臨麻会誌.2016;36(1):72-78.
- 田中司朗,他:臨床試験データの統合解析:ネットワークメタアナリシス(特集 ビックデータ時代の精神医学).分子精神医学. 2018;18(3):149-155.
- Minds診療ガイドライン作成マニュアル2017第4章システマティックレビュー. https://minds.jcqhc.or.jp/docs/minds/guideline/pdf/manual_4_2017.pdf(2018年12月21日参照)
- 野口善令:はじめてのメタアナリシス.特定非営利活動法人健康医療評価研究機構,東京, 2015,pp 17-18.
- Jadad AR,et al:Assessing the quality of reports of randomized clinical trials.Is blinding necessary. Control Clin Trials. 1996;17(1):1-12.