足底腱膜炎/福岡DAY2::「ゴッホ・アライブ」と「こうじ夜」
薬物(誘発)性歯肉増殖症/福岡DAY1:キースヘリング展とteamLabo Forestを観る
魚骨で喀血/台風で時間ができて投稿終了
抽象的な
魚骨の誤飲は、救急外来でよく見られる症状です。ほとんどの場合、摂取した異物は通常、消化管を何事もなく通過し、合併症は全患者の5%未満にしか見られません。本報告では、30日前に魚骨を誤って飲み込んだ後、喀血で入院した63歳の男性患者における、魚骨による肺動脈損傷の最初の記録された症例を紹介します。この患者はその後、異物を安全に除去するために手術と内視鏡検査を受け、その後の検査で順調に回復しました。魚骨摂取の場合、造影胸部コンピュータ断層撮影は、血管の問題とそれに伴う縦隔感染症(生命を脅かす長期再発性炎症の危険因子)を評価するための最も重要なツールの1つです。異物軸に沿った平面を再構成し、CTスキャンを分析するときにウィンドウを変更することは、病変の見逃しやジレンマを回避するために必要です。
・日本語文はPubmedXというChromeの拡張機能を利用しています。特に、わたしは「校正」していません。現在のAI?の翻訳がどの程度のものか参考になればと思い貼り付けております。ソフトの説明は↓
https://chromewebstore.google.com/detail/pubmedx/ndbnmjocnckdijnlnkoponigbnfmalpi?hl=ja
https://www.emuyn.net/%E8%A3%BD%E5%93%81%E7%B4%B9%E4%BB%8B
・レポートに戻りますが、魚の骨飲み込んで30日経って喀血してるんですよね。本人が行ってくれないと、喀血の患者さんに魚の骨のみこみましたか?なんて聴けませんね。
・大事なところは魚の骨は単純写真ではうつらないこと。喀血でこられた患者さんには胸部CTがマストでしょうか?(時と場合によるかな?)
以下日記。
・8/19(月)にブログをアップしていたお久しぶりです。一体私は何をしていたのでしょう?ちょっと過去を振る帰ります。
・8/20(火)は通常の仕事。
・8/21(水)は、通常の仕事の後月1回一緒に勉強会をしている開業医さん達とお食事会。
・8/22(木)~8/25(日)まで、福岡県に行ってきました。この話は後日
・8/26(月)は、通常の仕事:午前訪問診療、午後回診、夜間診療。帰宅後医学書院のWebinar「オンライン直伝!ベッドサイド・フィジカル」をon demandで観ました。
・8/27(火)は、午前外来、午後回診、夜間診療。
・8/28(水)は、午前外来、午後回診とカンファレンス。夜は研修医への講義の準備。
・8/29(木)は、有給休暇。午前中は自分が書いていた英語の論文を校正会社から帰ってきており、それで手直しして教授へ送付。その後は、講義/勉強会の準備してました。
・8/30(金)は、自分の健診のため絶食で出勤。採血、レントゲン撮影して午前は外来。午後は回診と自分の健診の残り。16時から17時過ぎまで研修医に外来の姿勢・考え方とコツというような講義。それから帰宅。20時半~22時過ぎまで、ひさびさに"Causal Inference:What If"。自分のPCのWebcameraの不具合で、最初参加できず。ノートパソコンを出してきて、参加しました。勉強会後は飲酒です。
・8/31(土)はお休み。予定では、今日明日と大阪の高槻にPOCUS(Point of Care Ultrasound)の研修に行くはずでしたが、台風で中止。おかげで(?)午前中自分の英語論文の投稿ができました。最初長くても1時間で投稿が終わるだろうと思っておりましたが、2時間以上かかりました。(雑誌のWebsiteの投稿のpageに必要事項を入力していくのですが、それがなかなか大変でした。)それが終わったのが12時前。脳が血中の血糖を使い尽くしたので、昼食。この時、ビールをいただきました。で、ベッドに寝て読書してお昼寝。↓の本を読み終えました。結構面白いですね。
超短編! 大どんでん返し Special (小学館文庫 ん 2-2)
- 出版社/メーカー: 小学館
- 発売日: 2023/12/06
- メディア: 文庫
腹部大動脈瘤による網状皮斑/訪問診療先で洗濯物を干す
魚の骨は肝臓まで行く/一期一会と密室の恐怖
- 中外医学社
- 2022/11/30
飲み過ぎでなく読み過ぎも体によくありません
FYMI:フライシュナー協会胸部画像診断用語集/朝は墓掃除、夕は畑の草刈り
Fleischner Society: Glossary of Terms for Thoracic Imaging
https://pubs.rsna.org/doi/epdf/10.1148/radiol.232558 ← PDF
FYMI: 重症熱性血症板減少症候群診療の手引き2024年版/臨床疫学セミナーと肺エコーの勉強の1日
既存のデータベースの因果分析:電力計算は必要ありません・・・本当は検出力の話/木を切る以外indoor
Observational databases are often used to study causal questions. Before being granted access to data or funding, researchers may need to prove that "the statistical power of their analysis will be high." Analyses expected to have low power, and hence result in imprecise estimates, will not be approved. This restrictive attitude towards observational analyses is misguided. A key misunderstanding is the belief that the goal of a causal analysis is to "detect" an effect. Causal effects are not binary signals that are either detected or undetected; causal effects are numerical quantities that need to be estimated. Because the goal is to quantify the effect as unbiasedly and precisely as possible, the solution to observational analyses with imprecise effect estimates is not avoiding observational analyses with imprecise estimates, but rather encouraging the conduct of many observational analyses. It is preferable to have multiple studies with imprecise estimates than having no study at all. After several studies become available, we will meta-analyze them and provide a more precise pooled effect estimate. Therefore, the justification to withhold an observational analysis of preexisting data cannot be that our estimates will be imprecise. Ethical arguments for power calculations before conducting a randomized trial which place individuals at risk are not transferable to observational analyses of existing databases. If a causal question is important, analyze your data, publish your estimates, encourage others to do the same, and then meta-analyze. The alternative is an unanswered question.
概要
観測データベースは、因果問題の研究によく使用されます。データや資金へのアクセスを許可される前に、研究者は「分析の統計的検出力が高い」ことを証明する必要がある場合があります。検出力が低く、結果として不正確な推定値になると予想される分析は承認されません。観察分析に対するこの制限的な態度は見当違いです。主な誤解は、因果分析の目的は効果を「検出する」ことであるという信念です。因果関係は、検出されるか検出されないかの 2 値信号ではありません。因果効果は、推定する必要がある数値です。目標は効果を可能な限り公平かつ正確に定量化することであるため、不正確な効果推定値を使用した観察分析の解決策は、不正確な推定値を使用した観察分析を回避することではなく、多くの観察分析の実施を奨励することです。研究をまったく行わないよりも、推定値が不正確な複数の研究を行う方が望ましいです。いくつかの研究が利用可能になった後、それらをメタ分析し、より正確なプールされた効果の推定値を提供します.したがって、既存のデータの観察分析を差し控える正当な理由は、推定が不正確になるということではありません。個人を危険にさらす無作為化試験を実施する前の検出力計算に関する倫理的議論は、既存のデータベースの観察分析に転用することはできません。因果関係の問題が重要な場合は、データを分析し、見積もりを公開し、他の人にも同じことをするように勧めてから、メタ分析を行います。代替案は未回答の質問です。
・基本的には、検出力は必要無いですね。ちなみに統計学で用いるpower(検出力)とは↓
https://bellcurve.jp/statistics/glossary/1301.html
・このブログの標題と抄録の訳はPubmedXというGoogle Chromeの拡張機能を使ったものです。ご紹介した論文の標題が笑えたので貼り付けました。(powerは統計用語では検出力でしょうが、通常は電力とか訳されますよね)