医師・医学生のためのスライド共有

Antaa Slide

お知らせ

ログイン
診療科
<東京北EBM:試験逐次解析(Trial Sequential Analysis)> L1.png

すでにアカウントをお持ちの方はこちら

関連テーマから出会おう。

閲覧履歴からのおすすめ

Antaa Slide
<東京北プレゼン部:パワポでのグラデーションの作り方>

<東京北プレゼン部:パワポでのグラデーションの作り方>

東京北総診

続けて閲覧
<東京北EBM:診療ガイドラインを批判的吟味する AGREE2>

<東京北EBM:診療ガイドラインを批判的吟味する AGREE2>

東京北総診

続けて閲覧
投稿者

東京北総診

1/18

テキスト全文

  • #1.

    試験逐次解析 Trial Sequential Analysis この旅はいつ終わりを迎えるのか

  • #2.

    最近増えているという 試験逐次解析 Trial Sequential Analysis ってなんだ?

  • #3.

    こういうことってない? 有意差が出ているけど,偶然じゃない? αエラー,タイプ1エラー 有意差が出ないけど,症例数が足りないだけじゃない? βエラー,タイプ2エラー

  • #4.

    臨床研究の集大成と言われているメタアナリシスでも それらのエラーがおこるのに 結論のように誤解されることがある BMC Med Res Methodol . 2020 ;20:284 それを解決するのがTSAかもしれない

  • #5.

    試験逐次解析 Trial Sequential Analysis ランダムエラー(α,β)を制御し、さらに同様の臨床研究を実施する 必要があるかどうかを評価するための、メタアナリシスで使用できる方法 意訳 メタアナリシスで出た結果に対して, これで打ち止めとしてよいのか, それとももっと症例数(研究数)を増やさないと結論がでないのか をチェックする方法

  • #6.

    TSAを ゲームでの 主人公の冒険模様で例えてみる

  • #7.

    冒険 スタート 敵に 勝ったり 敵に 負けたり

  • #8.

    無事ボスを倒した! 冒険クリア! 冒険 スタート 敵に 勝ったり 敵に 負けたり

  • #9.

    冒険 スタート 敵に 勝ったり 敵に 負けたり 負けた! ゲームオーバー!

  • #10.

    冒険 スタート 敵に 勝ったり 勝敗つかず 引き分けのまま 冒険終了 敵に 負けたり

  • #11.

    無事ボスを倒した! 冒険クリア! 冒険 スタート 敵に 勝ったり 勝敗つかず 引き分けのまま 冒険終了 敵に 負けたり 冒険途中 負けた! ゲームオーバー!

  • #12.

    介 入 有 利 介入がよい 症例数OK 介入が有意差ありライン 勝敗つかず 症例数OK 0 対照が有意差ありライン 対 照 有 利 対照がよい 症例数OK

  • #13.

    監視境界(Monitoring boundaries): Z曲線がこの線を超えると決定打 Z曲線(Z-curve): 研究数が増えるとどんどん右に伸びていく 介入有利 介入がよい 症例数 介入が有意差ありライン Z=1.96(P=0.05と同じ) Z曲線がこの線より上に行くと P<0.05で有意に介入がよい inner wedge: 勝敗つかず 症例数 Z曲線がこの三角形に入ると 症例数が足りているにもかかわらず, 有意差が出ていない 対照が有意差ありライン 対照有利 対照がよい 症例数 無益性境界(Futility boundaries): Z曲線がこの線を超えると決定打 Z=-1.96(P=0.05と同じ) Z曲線がこの線より下に行くと P<0.05で有意に対照がよい エラーをなくすために 計算された症例数(Required information size)

  • #14.

    対照有利 対照有利 真陽性 介入が良い これ以上の研究は不要 介入有利 介入有利 ・介入が有意に良い ・研究が足りている 対照有利 対照有利 偽陽性 たまたま有意差 なんともいえない さらに研究が必要 介入有利 介入有利 ・介入が有意に良い ・研究が足りず 対照有利 対照有利 なんともいえない さらに研究が必要 介入有利 介入有利 ・有意な結果がなく ・研究が足りず ・対照が有意に良い ・研究が足りず 偽陰性 たまたま有意差 なんともいえない さらに研究が必要 ・対照が有意に良い ・研究が足りている 真陰性 対照が良い これ以上の研究は不要 ・有意な結果がなく ・研究が足りている 両群が異なると証明できず これ以上の研究は不要

  • #15.

    このエビデンスを求める旅が いつ終わりを迎えるのか その鍵はTSAなのかもしれない

<東京北EBM:試験逐次解析(Trial Sequential Analysis)>

  • 内科

  • 総合診療科

  • 初期研修医

  • 総合診療
  • EBM
  • 東京北総診
  • ロールキャベツ系総診
  • 東京北EBM
  • 東京北医療センター
  • 試験逐次解析
  • 総診
  • Trial Sequential Analysis

3,817

15

更新

シェア

ツイート

投稿者プロフィール
東京北総診

公益社団法人地域医療振興協会東京北医療センター

概要

メタアナリシスで,「この結果は症例数が足りていないから有意差がないのか?」と思うことってありませんか?

また逆に症例数が足りずにたまたま有意差が出てしまうこともあります.

実際,症例数がOKなのかを判定する解析方法として試験逐次解析(Trial Sequential Analysis)というのがあります.

メタアナリシスなどで試験逐次解析の図が出てきたときには,見方がわかるとモヤモヤが少なくなるかもしれません.

ご参考になれば!

本スライドの対象者

医学生/研修医/専攻医/専門医

テキスト全文

  • #1.

    試験逐次解析 Trial Sequential Analysis この旅はいつ終わりを迎えるのか

  • #2.

    最近増えているという 試験逐次解析 Trial Sequential Analysis ってなんだ?

  • #3.

    こういうことってない? 有意差が出ているけど,偶然じゃない? αエラー,タイプ1エラー 有意差が出ないけど,症例数が足りないだけじゃない? βエラー,タイプ2エラー

  • #4.

    臨床研究の集大成と言われているメタアナリシスでも それらのエラーがおこるのに 結論のように誤解されることがある BMC Med Res Methodol . 2020 ;20:284 それを解決するのがTSAかもしれない

  • #5.

    試験逐次解析 Trial Sequential Analysis ランダムエラー(α,β)を制御し、さらに同様の臨床研究を実施する 必要があるかどうかを評価するための、メタアナリシスで使用できる方法 意訳 メタアナリシスで出た結果に対して, これで打ち止めとしてよいのか, それとももっと症例数(研究数)を増やさないと結論がでないのか をチェックする方法

  • #6.

    TSAを ゲームでの 主人公の冒険模様で例えてみる

  • #7.

    冒険 スタート 敵に 勝ったり 敵に 負けたり

  • #8.

    無事ボスを倒した! 冒険クリア! 冒険 スタート 敵に 勝ったり 敵に 負けたり

  • #9.

    冒険 スタート 敵に 勝ったり 敵に 負けたり 負けた! ゲームオーバー!

  • #10.

    冒険 スタート 敵に 勝ったり 勝敗つかず 引き分けのまま 冒険終了 敵に 負けたり

  • #11.

    無事ボスを倒した! 冒険クリア! 冒険 スタート 敵に 勝ったり 勝敗つかず 引き分けのまま 冒険終了 敵に 負けたり 冒険途中 負けた! ゲームオーバー!

  • #12.

    介 入 有 利 介入がよい 症例数OK 介入が有意差ありライン 勝敗つかず 症例数OK 0 対照が有意差ありライン 対 照 有 利 対照がよい 症例数OK

  • #13.

    監視境界(Monitoring boundaries): Z曲線がこの線を超えると決定打 Z曲線(Z-curve): 研究数が増えるとどんどん右に伸びていく 介入有利 介入がよい 症例数 介入が有意差ありライン Z=1.96(P=0.05と同じ) Z曲線がこの線より上に行くと P<0.05で有意に介入がよい inner wedge: 勝敗つかず 症例数 Z曲線がこの三角形に入ると 症例数が足りているにもかかわらず, 有意差が出ていない 対照が有意差ありライン 対照有利 対照がよい 症例数 無益性境界(Futility boundaries): Z曲線がこの線を超えると決定打 Z=-1.96(P=0.05と同じ) Z曲線がこの線より下に行くと P<0.05で有意に対照がよい エラーをなくすために 計算された症例数(Required information size)

  • #14.

    対照有利 対照有利 真陽性 介入が良い これ以上の研究は不要 介入有利 介入有利 ・介入が有意に良い ・研究が足りている 対照有利 対照有利 偽陽性 たまたま有意差 なんともいえない さらに研究が必要 介入有利 介入有利 ・介入が有意に良い ・研究が足りず 対照有利 対照有利 なんともいえない さらに研究が必要 介入有利 介入有利 ・有意な結果がなく ・研究が足りず ・対照が有意に良い ・研究が足りず 偽陰性 たまたま有意差 なんともいえない さらに研究が必要 ・対照が有意に良い ・研究が足りている 真陰性 対照が良い これ以上の研究は不要 ・有意な結果がなく ・研究が足りている 両群が異なると証明できず これ以上の研究は不要

  • #15.

    このエビデンスを求める旅が いつ終わりを迎えるのか その鍵はTSAなのかもしれない

投稿された先生へ質問や勉強になったポイントをコメントしてみましょう!

0 件のコメント

コメントするにはログインしてください >

東京北総診さんの他の投稿スライド

<東京北EBM>ベイズの定理

#診断 #EBM #ロールキャベツ #東京北 #ベイズ

34

8,082

最終更新:2021年7月12日

<東京北総合診療/プレゼン部>インストラクショナル・デザイン

#総合診療 #教育 #プレゼン #インストラクショナルデザイン #東京北プレゼン部 #東京北総診 #ロールキャベツ系総診 #東京北医療センター #レクチャー

44

16,279

最終更新:2023年3月20日

<東京北プレゼン部:医療スライドでのあしらい(装飾)を学ぶ>

#総合診療 #プレゼン #東京北プレゼン部 #東京北総診 #ロールキャベツ系総診 #東京北医療センター #装飾 #あしらい

69

16,523

最終更新:2023年3月6日

もっと見る


このスライドと同じ診療科のスライド

総合診療医が教える!抗菌薬入門(2024年アップデート版)第三夜 演習編:全三回

#抗菌薬 #感染症 #細菌 #ペニシリン系 #カルバペネム #セフェム系

382

42,869

最終更新:2024年4月25日

【救急外来/一般外来】3STEPの問診【どんな診察でもすぐに使える!】

#初期研修医向け #救急外来 #診断推論 #総合診療 #研修医 #総合内科 #外来診療 #専攻医

132

32,679

最終更新:2024年4月25日

EBMとジャーナルクラブ

#EBM #論文 #批判的吟味 #患者中心の医療の方法 #ジャーナルクラブ #Information Mastery #Usefulness Equation #医学雑誌 #Foraging #背景疑問 #前景疑問 #Hunting #査読

188

41,677

最終更新:2024年4月16日

総合診療医が教える!抗菌薬入門(2024年アップデート版)第二夜 各論編:全三回

#抗菌薬 #感染症 #細菌 #ペニシリン系 #カルバペネム #セフェム系

1,734

226,229

最終更新:2024年4月10日

総合診療医が教える!抗菌薬入門(2024年アップデート版)第一夜 総論編:全三回

#抗菌薬 #感染症 #細菌 #ペニシリン系 #カルバペネム #セフェム系

1,129

165,658

最終更新:2024年3月27日

【研修医・内科&総合診療科若手医師必見!】診断推論の「苦手」が「得意」に変わる!ロジックツリー診断推論について

#初期研修医向け #診断推論 #総合診療 #研修医 #総合内科 #専攻医

110

30,668

最終更新:2024年3月20日


診療科ごとのスライド

内科(539)

消化器内科(69)

循環器内科(91)

呼吸器内科(135)

血液内科(37)

糖尿病内分泌代謝内科(69)

腎臓内科(51)

アレ膠リウマチ内科(51)

脳神経内科(115)

総合診療科(234)

救急科(433)

外科(39)

消化器外科(4)

呼吸器外科(38)

乳腺外科(0)

整形外科(92)

脳神経外科(23)

泌尿器科(25)

形成外科(24)

皮膚科(35)

眼科(19)

耳鼻咽喉科(14)

歯科口腔外科(9)

リハビリテーション科(12)

心臓血管外科(8)

小児科(66)

産婦人科(52)

精神科(73)

放射線科(88)

麻酔科(14)

緩和ケア科(29)

感染症科(236)

産業医(9)

初期研修医(533)

医学生(65)

その他(368)


Antaa Slide Post Banner
今すぐ投稿
Antaa Slide Post Banner今すぐ投稿

Antaa Slide

医師・医学生のためのスライド共有

投稿者インタビュー
Antaa QA

医師同士の質問解決プラットフォーム

App StoreからダウンロードGoogle Play Storeからダウンロード

会社概要

Antaa, Inc. All rights reserved.

Follow us on Facebook
Follow us on Twitter