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全く門外漢だが最近医療系論文の共著者になったので
病院が木曜日を休みにして「研究会」とかやってるけどああいうのは自分が診た患者について分析してるだから国家スケールの医療方針を決めるにはサンプル数が全然足りない
今回の発表は既に存在するデータ72,060 件を分析したものだけど条件の統制が全然できてない
そんな論文でも査読を通るんですよ
信頼できる情報を欲しいときは複数の論文の情報を統合する「メタアナリシス」っていうのをやるらしくそこは「権威筋」が判断するんだろう
サンプル数が足りないのが問題なのではない。こういう条件ならこういう結果になった。という前提条件を理解しておくことが大事なんです。それを一般化していいかどうかが問題なわけで。下手なメタアナリシスこそ条件の統制ができてないサンプルを混ぜるだけになる。分かっている人のメタアナリシスは信用していいがそのあたり分かってない人の解析はただサンプル数増やせばいい結果になるんだろ?としか思ってないから本当に危険。
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普通のやつらの下を行け -- バッドノウハウ専門家
最近知ったこと (スコア:1)
全く門外漢だが最近医療系論文の共著者になったので
病院が木曜日を休みにして「研究会」とかやってるけど
ああいうのは自分が診た患者について分析してる
だから国家スケールの医療方針を決めるにはサンプル数が全然足りない
今回の発表は既に存在するデータ72,060 件を分析したものだけど
条件の統制が全然できてない
そんな論文でも査読を通るんですよ
信頼できる情報を欲しいときは複数の論文の情報を統合する「メタアナリシス」っていうのをやるらしく
そこは「権威筋」が判断するんだろう
Re:最近知ったこと (スコア:0)
サンプル数が足りないのが問題なのではない。
こういう条件ならこういう結果になった。という前提条件を理解しておくことが大事なんです。
それを一般化していいかどうかが問題なわけで。
下手なメタアナリシスこそ条件の統制ができてないサンプルを混ぜるだけになる。
分かっている人のメタアナリシスは信用していいがそのあたり分かってない人の解析は
ただサンプル数増やせばいい結果になるんだろ?としか思ってないから本当に危険。