疫学のデザイン入門

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商品説明
研究デザインを軸に, 疫学の基礎と現代的な因果推論を学ぶ. 臨床研究者, 医療専門職, 学生のための入門書.

疾病の測定や関連指標から, 主要な研究デザイン, 公衆衛生政策への応用までを, 一貫した視点で段階的に解説します.
一般的な疫学入門から一歩進み, 因果推論の専門書へ進むための橋渡しとなる一冊です.

《本書の特色》
・記述, 予測, 因果の違いを整理し, 疫学的な問いの立て方を学べる.
・潜在アウトカム, 因果ダイアグラム(DAG), 因果識別条件など, 現代的な因果推論の考え方を基礎から学べる.
・ランダム化試験, コホート研究, ケースコントロール研究を, 因果推論の視点から理解できる.
・交絡, 選択バイアス, 情報バイアスを整理し, 各研究デザインがどこで失敗しうるかを学べる.
・内的妥当性から外的妥当性, 集団介入効果まで視野を広げ, 研究結果を「患者から政策へ」つなぐ道筋を考えられる.

《こんな方におすすめ》
・疫学を基礎から本格的に学びたい学生, 大学院生
・臨床研究に取り組む研究者
・研究結果を適切に読み解きたい医療専門職
・因果推論の専門書へ進むための土台を身につけたい方

原著:Daniel Westreich, Epidemiology by Design: A Causal Approach to the Health Sciences, First Edition, Oxford University Press, 2020.
原著者による日本語版への序文も収録.

《主要目次》
第I部 序論と背景
 第1章 疾病の測定
 第2章 関連の指標
 第3章 因果推論, 因果効果推定, および系統誤差
 第4章 診断検査, スクリーニング, サーベイランス
第II部 デザインによる疫学
 第5章 ランダム化試験
 第6章 観察コホート研究
 第7章 ケースコントロール研究
 第8章 他の研究デザイン
第III部 患者から政策へ
 第9章 因果的影響 ―曝露から介入へ―
目次
第I部 序論と背景
第1章 疾病の測定
 1.1 有病
 1.2 発生
 1.3 系統誤差と偶然誤差
第2章 関連の指標
 2.1 概要
 2.2 関連の要約指標
 2.3 どの関連の指標をいつ使用するか
 2.4 まとめ
第3章 因果推論,因果効果推定,および系統誤差
 3.1 疫学パラダイム:記述,予測,因果
 3.2 反事実の考え方と潜在アウトカム
 3.3 因果識別条件
 3.4 因果ダイアグラム
 3.5 系統誤差の種類
 3.6 因果効果の指標
 3.7 因果と因果推論に関するその他のモデル
 3.8 まとめ
 付録:因果識別条件が因果効果推定値を導くのに役立つ理由
第4章 診断検査,スクリーニング,サーベイランス
 4.1 記述と予測
 4.2 診断検査
 4.3 スクリーニング
 4.4 サーベイランス
 4.5 診断検査,スクリーニング,サーベイランスにおけるバイアス
 4.6 バイアスへの対処:基本的なバイアス分析
 4.7 まとめ

第II部 デザインによる疫学
第5章 ランダム化試験
 5.1 ランダム化試験の手順
 5.2 ランダム化試験における因果的推論
 5.3 ランダム化試験の限界
 5.4 ランダム化試験から得られたデータの解析
 5.5 解析上の追加の論点
 5.6 まとめ
 5.7 出版されたランダム化試験をレビューする際の留意点
第6章 観察コホート研究
 6.1 実施の手順
 6.2 観察コホート研究における因果推論
 6.3 観察コホート研究における交絡への対応
 6.4 交互作用と効果修飾
 6.5 観察コホート研究における追加の論点
 6.6 観察コホートデータに対する解析的アプローチ
 6.7 まとめ
 6.8 出版された観察コホート研究をレビューする際の留意点
第7章 ケースコントロール研究
 7.1 コホート研究からのサンプリング
 7.2 ケースコントロール研究
 7.3 ケースコントロール研究の因果推論
 7.4 ケースコントロール研究の実際
 7.5 ケースコントロール研究の解析
 7.6 出版されたケースコントロール研究をレビューする際の留意点
 7.7 まとめ
第8章 他の研究デザイン
 8.1 伝統的なデザイン
 8.2 ハイブリッドデザイン
 8.3 擬似実験
 8.4 まとめ

第III部 患者から政策へ
第9章 因果的影響 ―曝露から介入へ―
 9.1 因果的影響の枠組み
 9.2 外的妥当性
 9.3 集団介入効果
 9.4 研究デザインの階層
 9.5 まとめ
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