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ブラウザだけで Table 1 (サマリー表、患者背景) を爆速で作る

投稿者プロフィール
梅谷直亨

河北総合病院

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137

投稿した先生からのメッセージ

皆様の学会・論文の準備が少しでも楽になることを願っています。

学会での症例まとめ報告くらいだと、統計ソフトは使わなくても、この Table 1 でけで準備が済んでしまいます。

本当に爆速です。

概要

学会発表や論文で必要になる Table 1 (サマリー表、患者背景) を準備するのは意外と大変です。

このスライドでは、新しく公開された ブラウザだけで使える無料統計ソフト Reactive stat を使って爆速で作る方法をお伝えします。

データファイルさえあれば、本当にあっという間に作れて、そのまま原稿に貼り付けることができます。

https://www.emuyn.net/stats/table_one

出力された表が SVG (Scalable Vector Graphics) 形式に対応したので、少し修正しました。

SVG はあまり見慣れないと思いますが、後から細かい修正が可能で、文字がギザギザになったりしないので、すごく有用です。

また、P値計算のロジックが公表されたので、その情報も載せました。

https://www.emuyn.net/stats/table_one/statistics_selection

本スライドの対象者

医学生/研修医/専攻医/専門医

参考文献

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テキスト全文

ブラウザでのTable 1作成方法

#1.

Table 1 を爆速で作る (サマリー表、患者背景)

#2.

学会発表や論文で必要になる Table 1 (サマリー表、患者背景) 皆さんはどうやって作っていますか?

#3.

Table 1 の例 このような表を準備するのは意外と大変です。 統計ソフトの R には TableOne というパッケージがあり、EZR からも呼び出せますので、それを使う方も多いと思います (私もそうでした)。 このスライドでは、新しく公開された ブラウザだけで使える無料統計ソフト Reactive stat を使って爆速で作る方法をお伝えします。 データファイルさえあれば、本当にあっという間に作れて、そのまま原稿に貼り付けることができます。 インストール不要 1分以内に作れます

無料統計ソフトReactive statの特徴

#4.

ブラウザだけで使える 無料統計ソフト Reactive stat ブラウザからアクセスするだけで使え、データ以外は何の準備もいりません。共用のPCでも、スマホからでも使えます。 信頼性の高い R で統計解析し、その結果を AI が解説します。 サマリー表 (いわゆる Table1) 作成機能が充実しています。 https://www.emuyn.net/stats

#5.

サマリー表の作成 (Table One) 当該ページにアクセスしたら、 を押して、お試しデータをロードします。 もちろん、ご自分の CSV やエクセルファイルも読み込めます。数値計算以外はブラウザ内で完結するので、生データをサーバーに送信することはなく、個人情報の漏洩の心配はありません。 https://www.emuyn.net/stats/table_one

#6.

用意されているサンプルは乳がん患者のデータです とっつきやすいように、カラム名とデータ内容が日本語に翻訳されていますね。 海外製のツールだとしばしば日本語データがエラーになったり文字化けしたりしますが、完全日本語対応なので気楽です。

Table 1の設定と表示方法

#7.

表示された Table 1 を とりあえずお示しします 設定項目の下には、すでに表ができています。 p値も計算されていますが、これはクラウドの R で計算しているとのことです。 ちなみに、スマホでもできました。もちろんタブレットも OK

#8.

「設定」セクションに、表作成の設定項目が並びます 設定項目に戻ってください。項目を適当にいじってみると、出力される表がリアルタイムに変化します。これが “reactive” という名前の所以です。 青緑色のボタンは “ON” 淡灰色のボタンは “OFF” 矢印は “ドラッグして入れ替え可能” 連続変数と、群分類のカテゴリカル変数にはミニヒストグラムが表示されます。

#9.

表の右側にも設定項目が並びます いろいろ設定できますので、大概の用途には対応できると思います。 枠線の設定はないので、必要に応じてエクセルにコピペしてから変更します。 脚注記号は論文の投稿先の規定に合わせてください。 p値の計算に使用された R は常に最新です。 記事作成時点では、R version 4.4.0 (2024-04-24)となっていました。

出力された表の利用方法

#10.

出力された表の利用 文字情報を含むデータとして利用する場合 後で内容やレイアウトを編集することができます。 画像として表示する場合 編集できない代わりにレイアウトが崩れる心配がありません。

#11.

「通常形式」でコピーしてパワーポイントに貼り付けた場合 貼り付けるとそのまま表として扱われます。 ちなみに、クリップボードの内容は単純なタブ区切りテキストです。

#12.

「SVG形式」でダウンロードしてしてパワーポイントに貼り付けた場合 この形式が一番おすすめです。 貼り付けるとそのまま表として扱われます。 “SVG” は Scalable Vector Graphics の略で、表を拡大・縮小しても画質が劣化しません。 論文投稿には最適でしょう。 また、細かいところをテキストエディタで修正可能なのも素敵です。

エクセルやHTML形式での表の扱い

#13.

「エクセル用」でコピーしてエクセルに貼り付けた場合 完成した表をエクセルに貼り付けるには、表の下にあるこのボタンを押してください。 その際、必ず「エクセル用」を選んでください。フォーマットが崩れないような細工がしてあります。

#14.

「通常形式」でコピーして エクセルに貼り付けた場合 エクセルなど表計算ソフトでは、( ) 内の数値を貼付時に勝手にマイナスに変換します。 例: (36.4) → -36.4 ですので、せっかくのフォーマットが崩れてしまいます。 エクセルはこのようなおせっかい機能が多いので個人的には嫌いです。 論文の原稿を作るときにはこのような罠に嵌らないように気を付けましょう。

#15.

「HTML形式」でコピーして table.html に保存し、ブラウザで開いた場合 HTML形式は、ウェブページの記述用のフォーマットです。 MarkDown 原稿にそのまま貼り付けて使用することもできます。

SVG画像の利点とP値計算

#16.

「表の全体イメージを表示」から画像として利用 画像であれば、フォーマットが崩れることがなく、学会発表でのスライドには便利です。論文の原稿には使わないほうがいいです。 ファイル名と形式 (png, jpg, webp から選択) を指定してダウンロードします。 キャンパスサイズは拡大縮小できます。

#17.

SVG画像の表を使うメリットとは? 画質を損なわない拡大縮小が可能: SVGはスケーラブルベクターグラフィックスなので、表を拡大・縮小しても画質が劣化せず、常に鮮明に表示されます。プレゼンテーションを大画面で表示する場合や印刷する場合に特に有利です。 編集が可能: PowerPoint 2016以降(特にOffice 365)では、SVG画像を「シェイプに変換」機能で編集できます。これにより表の個別の要素(セル、線、テキストなど)を修正したり、色を変更したりすることが可能です。 簡単な修正が直接可能: SVGはXML形式のテキストファイルなので、任意のテキストエディタで開いて編集できます。表の値やラベルを急に変更する必要が生じた場合に、グラフィックソフトウェアを起動することなく直接修正できます。 精密な調整: 表のセルの幅や高さ、配置などの微調整が、XMLコードを直接編集することで可能です。特に査読者からの指摘を受けて微調整が必要な場合に便利です。 検索と置換の活用: テキストエディタの検索・置換機能を使って、複数の値を一度に効率的に変更できます。大きな表で同じような修正が複数箇所に必要な場合に特に役立ちます。

#18.

P値計算の統計手法選択 P値は R を使って計算されるので、論文にも使えます

EZRを用いたサマリー表作成

#19.

説明するまでもないかもしれませんが EZR でもやってみます

#20.

同じデータを使って、EZR でもサマリー表を作ってみました 筆者はもともと EZR をインストールしてあったので簡単に使えます。 データを読み込んだら、「グラフと表」の「サンプルの背景データのサマリー表の出力」を選択します。 あとは、対象となる変数を選択して 「OK」

#21.

EZR のサマリー表の出力 R コマンダーのウィンドウに、出力内容が表示されます。 この時点で、すでにクリップボード内に表データが入っているので、あとはエクセルに貼り付けるだけ。 プログラムが走ってますって感じでかっこいいですね。これを使いやすくしたのが EZR。素晴らしい!

#22.

EZR のサマリー表をエクセルに貼り付けるとこんな感じ きれいな表が出力されています。 p値の計算方法は、「自動判定」で設定したのですが、たぶん全てカイ二乗検定と思います。 R の version はR コマンダーのスクリプトに以下を入れて実行すれば取得できます。 version <- R.Version()cat(version$version.string) R version 4.3.1 (2023-06-16 ucrt) でした。

#23.

皆様の学会・論文の準備が少しでも楽になることを願っています。 Enjoy!

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