#4.
概念とは？
頭の中で考えている事あるいは実際に目の前に見えることを表現する
「ことば」
#5.
「おやつ」と言えば何ですか？ ポテトチップス
ケーキ
バナナ
サーターアンダギー
#6.
概念の役割＝抽象化・簡略化
ー共通認識を得る：「風邪」「ストレス」「おやつ」
ー他の概念との区別：「抑うつ」「不安」
ーわかりやすい
ー扱いやすい
概念の役割
#7.
プライマリ・ケアを受診した高齢者
質の高い
プライマリ・ケア 予防接種の接種率 概念モデルとは？: 複数の概念の関係性を絵にしたもの
#8.
プライマリ・ケアを受診した高齢者
質の高い
プライマリ・ケア 予防接種の接種率 よく使われる概念図: P, E/I, Oの関係を図示 P E O
#9.
・E/IとOが因果関係（原因→結果）にあるのか？
・他に関係している因子は？
→書いてみて頭を整理、他の人と共有 概念モデルの役割とは？
#10.
プライマリ・ケアを受診した高齢者
質の高い
プライマリ・ケア 因果の矢印 予防接種の接種率 関連しそうな因子は何？矢印はどっちむき？ P E O 年齢 性別 学歴 所得
#11.
https://link.springer.com/article/10.1007/s11606-020-06187-1
#12.
まず、文献検索/エキスパートに聞く
既存のモデルを用いる/新しく作る/既存のものを修正
概念モデルの作り方
#13.
概念モデルの作り方
#14.
・上位概念: おやつ
・下位概念：-果物
-お菓子
-甘いお菓子/しょっぱいお菓子 概念モデルの作り方: 上位概念・下位概念
#15.
概念モデルの作り方
#16.
概念モデル作りのコツ
#17.
概念モデル作りのコツ
#18.
今日の目標
①概念モデルについて自分の言葉で説明できる
②概念モデルとDAGの違いについて自分の言葉で説明できる
#19.
・Directed Acyclic Graphs=Causal Diagrams
・有向非巡回グラフ
「因果関係をより厳密に考えるためのツール」
A（原因）→Y（結果） DAGとは？ 参考: https://mmbiostats.com/dag#3_Confounder
#20.
・単語は変数、矢印は因果関係を表す（方向あり＝有向）
・時間は左から右に進む（戻らない＝非巡回）
A（原因）→Y（結果）
・臨床経験に基づいた仮説を表現する
・書く人によって違う可能性あり DAG(有向非巡回)グラフのルールとは？ 参考: https://mmbiostats.com/dag#3_Confounder
#21.
A→B→Y
A Y→S
L→A Y 基本のDAG 喫煙 細胞障害 肺癌 Bは中間因子
（介在因子） 遺伝要因 Sは合流点
（矢印が集まる所） 肺癌 喫煙 環境要因 肺癌 黄色い爪 Aは交絡因子 ・中間因子で調整してはダメ
（ex 多変量解析でモデルに
入れない）
・合流点を調整してはダメ
（選択バイアス） 交絡因子であれば
解析する時に調整する
（ex 多変量解析でモデルに入れる） 参考: https://mmbiostats.com/dag#3_Confounder 仮説: 喫煙→肺癌 仮説: 遺伝要因→環境要因 仮説: 黄色い爪→肺癌
#22.
おまけ：DAGでよく使われる記号
#23.
次のうち交絡因子はどれ？ 「総受診者数」と「総医療費」の関係を知りたい場合の「1日当たり平均受診者数」
「肺癌のリスクを上げる遺伝子変異」と「喫煙」の関連を見る場合の「肺癌」
データから「コーヒーを飲んでいる人は心筋梗塞が多い」
という結果になったが、「コーヒーを飲んでいる人には喫煙
も多い」という関係があった場合の「コーヒー」
#24.
次のうち交絡因子はどれ？ 「総受診者数」と「総医療費」の関係を知りたい場合の「1日当たり平均受診者数」
「肺癌のリスクを上げる遺伝子変異」と「喫煙」の関連を見る場合の「肺癌」
データから「コーヒーを飲んでいる人は心筋梗塞が多い」
という結果になったが、「コーヒーを飲んでいる人には喫煙
も多い」という関係があった場合の「コーヒー」
合流点 中間因子 交絡
#25.
今日の目標
①概念モデルについて自分の言葉で説明できる
※色々書きましたが、まずは試しに書いてみましょう！
②概念モデルとDAGの違いについて自分の言葉で説明できる
※DAGはより厳密！ルールあり！「因果関係」「因果関係以外の関係」を図示
※質的研究でも「概念モデル」を作ることはあり得るが、質的研究でDAGを書く
ということは無い（と思います、出典はありませんが。。）
⇔DAGに落とし込めるリサーチクェスチョンであれば量的研究が向いている
#26.
今日の目標: どうですか？
①概念モデルについて自分の言葉で説明できる
②概念モデルとDAGの違いについて自分の言葉で説明できる
#27.
概念モデル、DAGを書いてみて他の人と相談しよう！ 今日のまとめ
#28.
概念モデルをつくる
松村真司 DAGについては琉球大学の岩田啓芳先生にたくさん教えて頂きました。
有難う御座います。
#29.
次回（10/30）は？
#30.
To be continued
#31.
横浜市大 プライマリ・ケアリサーチユニット 横浜市大ヘルスデータサイエンス内でプライマリ・ケアリサーチユニット開始！
大学院生募集中：現在教員2人、大学院生1人 出願9/25まで！
#32.
プライマリ・ケア 研究手法・統計 両面から研究をサポート！
1年目は週2-3日平日授業、2年目は個別に対応して論文作成
#33.
金子 惇 makotokaneko0314@gmail.comまで https://twitter.com/PrimarycareU https://www.facebook.com/primary.care.research
