『医療系研究論文の読み方・まとめ方』
対馬栄輝　著

序 言
	
第1章	論文のPECOを読む	
§1.1	研究論文とは	
§1.2	論文の構成をどうするか	
§1.3	論文を読める基準とは	
§1.4	論文を読んでみる
§1.5	「論文を読んでも問題解決できない」ときには
§1.6	論文のPECOを把握する	
	1　P：Patient（患者［対象］）とは
	2　E：Exposure（暴露，介入）とは	
	3　C：Comparisonとは	
	4　O：Outcomeとは	
	5　注意点
§1.7	PECOによる要約を，くり返す	
§1.8	PECOの実践例	
	1　論文の検索
	2　論文が見つかったら
	3　PECOの実践	
§1.9	PECOの要約を練習してみる
§1.10	第1章のまとめ	

第2章　研究デザインを読む	
§2.1	研究デザインとは	
§2.2	研究デザインの分類と解説	
	1　時間要因による分類	
	2　割り付けによる分類	
	3　介入による分類	
	4　エビデンスレベルによる分類	
§2.3	各研究デザインの利点と欠点	
	1　前向き研究（主にコホート研究）	
	2　後ろ向き研究（主にケースコントロール研究）
	3　横断研究	
§2.4	研究デザインの分類を整理する	
§2.5	第2章のまとめ	

第3章　対象と選択バイアスを読む	
§3.1	対象とは	
§3.2	対象の何を読むか	
§3.3	標本と母集団の関係（サンプリング）	
§3.4	平均と標準偏差の意味	
§3.5	バイアスとは	
§3.6	選択バイアスの代表的な例	
	1　罹患率バイアス	
	2　入院バイアス
	3　非協力者バイアス・積極協力者バイアス	
	4　会員バイアス	
	5　選択バイアスの扱い方	
§3.7	選択バイアスを見つける	
	1　組み入れ手順のチェックポイント	
	2　調査対象集団と標本（対象）の把握とギャップの評価
	3　割り付け方法の評価（実験的研究の場合）
§3.8	第3章のまとめ	

第4章　データ測定にまつわるバイアス
§4.1	バイアスの3つの種類	
§4.2	情報バイアスとは	
§4.3	交絡とは
§4.4	割り付けのランダム化とブラインディング	
	1　割り付けのランダム化	
	2　ブラインディング	
§4.5	論文の「方法」を読む	
	1　情報バイアスを見つける	
	2　情報バイアスに対処しているか	
	3　交絡を見つける	
§4.6	第4章のまとめ	

第5章　統計的解析を読むための基礎知識	
§5.1	統計的解析を読むまえに	
§5.2	投稿規定（統計的解析に関する事項）を読む
§5.3	データの指標：代表値	
	  　平均と中央値の使い分け / 正規分布とは / 平均とSDが使える場合
§5.4	データの尺度	
§5.5	統計的検定の原理	
	  　統計的検定とは / 統計的検定の実際例
	1　A群の平均とB群の平均に差はない（帰無仮説）とは？	
	2　帰無仮説と合致するか調べる（対立仮説の採択）
	3　合致する確率（検定で求まる確率p）とは？	
§5.6	第I種の誤りと第II種の誤り	
§5.7	信頼区間
	　標本平均と母平均
§5.8	パラメトリック検定とノンパラメトリック検定	
	1　パラメトリック検定
	2　ノンパラメトリック検定	
	3　パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の使い分け
§5.9	第5章のまとめ

第6章　統計的解析を読む　【差の検定編】	
§6.1	差の検定とは	
	  　2標本の差 / 対応のある標本
§6.2	差の検定を読む	
	1　解析の目的	
	2　検定手法	
	3　記述統計値，情報	
	　必要な情報 / p値の判断が重要
	4　グラフ，表	
	5　欠損値，脱落例，外れ値の扱い	
	6　信頼区間の提示	
	　95％信頼区間の解釈 / 信頼区間とp値の関係 / 差の程度の判断のしかた
	7　β，検出力の問題	
	8　サンプルサイズ	
	　統計的検定の問題点 / 差の程度とp値の関係 / p値に影響する3つの要因
	9　効果量	
	　効果量の特徴 / 効果量の使い方
	10　交絡	
	11　ソフトウェア
§6.3	第6章のまとめ

第7章　統計的解析を読む　【分散分析編】
§7.1	分散分析とは	
	　3標本以上の差の検定
	1　1元配置分散分析	
	　3標本以上の差の検定
	2　反復測定による（1要因の）分散分析	
	　対応のある3変数以上の差の検定
	3 2元配置分散分析	
	　3標本以上の2要因の差の検定 / 要因と交互作用の4ケース
	4　反復測定による（2要因の）分散分析	
	5　分割プロットデザインによる分散分析	
	6　多重比較法	
	　3標本，3変数以上の差の検定
§7.2	分散分析を読む	
	1　解析の目的	
	2　検定手法	
	3　記述統計値，情報
	　必要な情報	
	4　グラフ，表	
	5　欠損値，脱落例，外れ値の扱い
	6　信頼区間の提示	
	7　β，検出力の問題　	
	8　サンプルサイズ	
	9　効果量	
	10　交絡	
	11　ソフトウェア
§7.3	第7章のまとめ

第8章　統計的解析を読む　【相関編】	
§8.1	相関と回帰の違い	
	1　相関係数	
	　2種類の相関係数	
	2　偏相関係数
	3　回帰	
	4　重回帰分析	
§8.2	相関を読む	
	1　解析の目的	
	2　検定手法	
	3　記述統計値，情報	
	　必要な情報
	4　グラフ，表	
	5　欠損値，脱落例，外れ値の扱い	
	6　信頼区間の提示	
	7　β，検出力の問題　	
	8　サンプルサイズ	
	9　効果量	
	　相関係数解釈の注意点
	10　交絡	
	11　ソフトウェア	
§8.3	第8章のまとめ	

第9章　統計的解析を読む　【回帰分析編】
§9.1	回帰分析とは	
	1　単回帰分析	
	2　重回帰分析	
	　単回帰式の場合 / 単回帰式の成分が共通する場合 / 重回帰分析の欠点 / 有効な変数を選択する
§9.2	回帰分析を読む	
	1　解析の目的
	2　検定手法	
	3　記述統計値，情報	
	　必要な情報 / 情報解読のポイント
	4　グラフ，表	
	5　欠損値，脱落例，外れ値の扱い
	6　信頼区間の提示	
	7　β，検出力の問題
	8　サンプルサイズ	
	9　効果量	
	10　交絡	
	11　ソフトウェア	
§9.3	第9章のまとめ	

第10章	統計的解析を読む　【分割表の検定（χ2検定）編】
§10.1	分割表の検定とは	
	　χ2検定とは
	1　χ2独立性の検定・適合度検定	
	2　フィッシャーの正確確率検定・イェーツの補正	
	3　連関係数	
	　相関係数との類比
	4　リスク比・オッズ比	
	　リスク比・オッズ比の使い分け
	5　感度・特異度	
	6　ROC曲線	
	　ROC曲線の読み方
§10.2	分割表の検定を読む	
	1　解析の目的	
	2　検定手法	
	3　記述統計値，情報	
	　必要な情報 / 情報解読のポイント / 調整済み標準化残差の読み方
	4　グラフ，表	
	5　欠損値，脱落例，外れ値の扱い	
	6　信頼区間の提示	
	7　β，検出力の問題　	
	8　サンプルサイズ	
	9　効果量	
	10　交絡	
	11　ソフトウェア	
§10.3	第10章のまとめ

第11章	統計的解析を読む　【多重ロジスティック回帰分析編】	
§11.1	多重ロジスティック回帰分析とは	
	1　多重ロジスティック回帰分析の特徴	
	　重回帰分析との違い / 多重ロジスティック回帰分析の利点
	2　独立変数の選択法	
	3　解析上の注意点	
§11.2	多重ロジスティック回帰分析を読む	
	1　解析の目的	
	2　検定手法
	3　記述統計値，情報	
	　必要な情報 / 情報解読のポイント / オッズ比の読み方(1) / オッズ比の読み方(2) / 予測判定スコアの求め方
	4　グラフ，表	
	5　欠損値，脱落例，外れ値の扱い
	6　信頼区間の提示	
	7　β，検出力の問題
	8　サンプルサイズ	
	9　効果量	
	10　交絡	
	11　ソフトウェア	
§11.3	第11章のまとめ

第12章	統計的解析を読む　【主成分分析・因子分析編】
§12.1	主成分分析・因子分析とは	
	1　主成分分析	
	　解析の目的（例）/ 主成分分析の手順 / 寄与率と累積寄与率
	2　因子分析	
	　因子分析の手順
§12.2	主成分分析・因子分析を読む	
	1　解析の目的	
	2　検定手法	
	3　記述統計値，情報	
	　必要な情報 / 情報解読のポイント/ 因子負荷量の推定方法 / 因子の回転方法 /
	　回転方法の使い分け / 因子負荷量解釈のポイント
	4　グラフ，表	
	5　欠損値，脱落例，外れ値の扱い
	6　信頼区間の提示	
	7　β，検出力の問題	
	8　サンプルサイズ	
	9　効果量	
	10　交絡	
	11　ソフトウェア
§12.3	第12章のまとめ

第13章	研究論文を読む	
§13.1	論文をPECOに要約	
§13.2	研究デザインの判断	
§13.3	バイアスの予想	
§13.4	標本抽出・対象の評価	
§13.5	割り付けの評価（実験的研究の場合）	
§13.6	介入（実験的研究の場合）
§13.7	評価・測定の検討
	　5W1Hの確認
§13.8	データ解析	
	　データ解析の確認事項 / 交絡のチェック
§13.9	考察：解釈と外挿
	　考察の記載事項 / 論文を正しく読むために
§13.10	第13章のまとめ	

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