Yoshi Nishikawa Blog

医学となにかのインタラクティブ

大腸がんスクリーニング (Colorectal Cancer Screening)

医学 臨床 疫学

Colorectal Cancer Screening に関する書籍をざっと読んだ。大腸がんのスクリーニングが焦点。分子生物学的な観点も含めて記述してあって知識の確認になった。

  1. Colorectal Cancer Pathways
    Petr Protiva
  2. Risk Factors and Screening for Colorectal Cancer
    Joseph C. Anderson
  3. Hereditary Adenomatous Colorectal Cancer Syndromes
    Maqsood Khan and Carol A. Burke
  4. Screening and Surveillance Guidelines
    Robert J. Chehade and Douglas J. Robertson
  5. Barriers to Colorectal Cancer Screening: Patient, Physician, and System Factors
    Catherine R. Messina
  6. Screening for Colorectal Cancer Using Colonoscopy
    Douglas K. Rex
  7. New Colonoscopic Technologies for Colorectal Cancer Screening
    Douglas K. Rex
  8. Screening for CRC Using CT Colonography
    Brooks D. Cash
  9. Noninvasive Screening Tests
    Nabil Fayad and Thomas F. Imperiale
  10. Removal of Difficult Colon Polyps
    Jerome Waye
  11. Screening for Colorectal Cancer in the Elderly
    Charles J. Kahi
  12. Chemoprevention
    Jeffrey Singerman and Petr Protiva

Rで21世紀の相関係数を算出する(MIC)

R R package 統計学 ネ申エクセル

相関

2変数とも連続データで，正規分布に従っているならばPearsonの相関係数を用いることができる。
少なくとも1変数が非連続データの時にはノンパラメトリック検定のSpearmanやKendallの相関係数を用いる。これらは、実データでなく、順位付け（大小関係）で判定する。
これらの相関係数は、線形相関を見ている。 （訂正：Pearsonは線形の相関を調べるが、SpearmanやKendallは順位だけで見るので線形の仮定は要らない）

非線形相関を実データで調べる

Rにminervaというpackageがある。 MIC(Maximal information coefficient)は実データによる非線形相関係数も応用可能。
直線的な相関はピアソンで良いのですが、そうでないものは、順位検定になります。
直線ではない視覚的には明らかな相関を実データを用いて証明したい場合には、MICは有効かも。

www.r-bloggers.com

R二乗値

エクセルでのR二乗値についての質問を受けたので、覚書程度に。
Microsoft officeのサイトによると、R二乗値（決定係数といいます）が近似曲線と並んで出る。近似曲線を引いた場合、その近似曲線がどのくらい実データを近似できているか、ということ。0.8を超えていたらよく、1に近いほどgood。

ここで、決定係数は、直線近似では相関係数の二乗ですが、非線形回帰では相関を示すものではない。 http://note.chiebukuro.yahoo.co.jp/detail/n168494

なので、「指数関数にこのくらい近似できる！！」とはいえても、「これくらい相関している」と言うためには注意を要する。

MICは、Science誌でも「21世紀の相関」として取り上げられている手法。

今度相関を調べる機会に使ってみようと思います。

Network Meta-Analysisについて

R R package 医学 研究

Network Meta-Analysis (NMA)

従来のメタアナリシスの課題

従来のメタアナリシスでは、２つの治療についての比較しか得られない。例えばうつ病に対する薬剤には多くの種類があり、有効性・安全性・薬価は様々である。 そこで、利用可能なすべての薬剤について有効性・安全性を系統的に比較・評価したい。

モデル

単変量(Univariate)なモデルでなく、相関をモデル化するための多変量(Multivariate)なモデルを用いる必要がある。

変量効果モデル(Random effect model) DerSimonian-Laird (DL) approach

A method for the meta-analysis of mutually exclusive binary outcomes. - PubMed - NCBI

これを多変量に拡張したものが用いられる。

ネットワークのモデルは、T種類の薬剤比較を行う場合、自由度T-1となる。

制限付き最尤法(REstricted Maximum Likelihood: REML)を用いるのが一般的。

Inconsistency

三竦みの状態。A>B, B>C, C>Aのようなイメージ。InconsistentだとNMAに適合しない。その評価には3つある。
1. Local Inconsistencyの検定: ネットワークの中から、任意の3つを取り出して、それぞれのinconsistencyを調べる。
2. Global Inconsistencyの検定: ネットワーク全体におけるinconsistencyが無いか調べる。
3. Side-splitting法: 任意の2 node間のedgeを直接エビデンスと間接エビデンスに分離して、その間にinconsistencyが無いかを調べる。

Conceptual and Technical Challenges in Network Meta-analysis

Reporting Guideline

PRISMA Extension for Network Meta-analysis | Annals of Internal Medicine | American College of Physicians

R package

netmeta
gemtc

Examples

Incident diabetes in clinical trials of antihypertensive drugs: a network meta-analysis. - PubMed - NCBI

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0140673609600465

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0140673613607333

Links

http://nfunao.web.fc2.com/files/nma_r.pdf
Meta-analysis - Wikipedia
https://www.campbellcollaboration.org/images/library/network_meta_analysis.pdf

ポリファーマシー(Polypharmacy) [介護施設編]

臨床 医学

ポリファーマシー(Polypharmacy)とは

単純に「4～6種類以上の薬を飲んでいる状態」をさすこともあるが、問題になるのは、不適切な多剤併用である。
これを受けて、Polypharmacyとは、往々にして「必要以上に薬を飲んでいて、薬による有害事象が起こっている状態」を指す。

polypharmacyの問題点

  1. 薬による有害事象
  2. 薬のアドヒアランス
  3. 医療費の増大

ストップSTOPPとスタートSTART

STOPPの目的: 薬物有害事象の回避・服薬数の減少に伴うアドヒアランスの改善・医療費の削減
STOPP (Screening Tool of Older Person's Prescriptions) criteria
日本語訳

STARTの目的：高齢者に対する過小医療回避

介護施設者

1.薬物相互作用リスクは、あたらしい入所者, 5剤以上の定期薬, 抗菌薬, 抗精神病薬 (Fieldら 2001)。
2.多く見られた有害事象は、精神神経系28%, 転倒13%, アレルギー反応12%, 消化器病11%, 出血11%, 錐体外路症状11% (Cooper 1996 )。

特に注意すべき薬剤

  1. NSAIDs
  2. 抗精神病薬
  3. ジゴキシン
  4. 血糖降下薬

介護施設での不適切な処方への対処は

  1. 多職種(かかりつけ医、老年医学に熟知した医師、薬剤師、施設スタッフ)によりカンファレンスは、有効である可能性がある (Allred 2013, Trygstad 2005, Crotty 2004)。
  2. 専門家による投薬内容見直しの提言は、薬剤有害事象、入院、致死率に対する改善作用はないものの、主治医の薬剤変更につながり、薬剤費用低減効果がある(Crotty 2004)。

雑感

  1. 高齢者の健康状態は多種多様
  2. 若年者と比較して抱える疾患が多い
  3. 内服薬も複数ある場合が多い

ご本人・ご家族と共に、医師、看護師、薬剤師、介護職員、ほか、皆で診ていくもの。

リンク

http://www.ho.chiba-u.ac.jp/pharmacy/No11_sotsugo2_0619.pdf

www.slideshare.net

STARTing and STOPPing Medications in the Elderly

日本老年医学会ガイドライン

可視セルのみをコピーする、隠れたA列を表示する

ネ申エクセル R以前の問題

可視セルのみをコピーする

・Windows → 「Alt＋;（セミコロン）」
・Mac → 「shift ＋ command ＋ Z」

のショートカットキーで選択して貼り付ければOKです。

A列が表示されない場合

隠れたA列を表示するには、B列から左にドラッグして 2C と表示されてからマウスを離し、右クリックで再表示する。

qplotで日本語を使う

ggplot2 R 可視化

ggplotを手軽に

ggplotのコードが覚えられない、忘れる。
何故かエラーになる、そんなことはありませんか？
ggplotを手軽に行うための関数があります。 その名も、qplot(quickplot)

qplot

qplot. ggplot2 2.1.0

ここを参考に色々な事ができる。 plot関数に近い使い勝手で美麗グラフができる。

日本語を使いたい場合

par関数に相当するのがthemeである。以下に従う。
old = theme_set(theme_bw(base_family=“HiraKakuProN-W3”))

元に戻すには
theme_set(old)