臨床研究論文の読み方とは何なのか
初学者にとっての臨床研究の読み方とは何か？をTXP Medical CSOの後藤先生にインタビューしました。
リサーチ
カテゴリ一 記事一覧
降圧薬内服者におけるqSOFAとNEWSの敗血症予測性能
回はThe American Journal of Emergency Medicine誌から出版された、救急外来を受診した降圧薬内服者においてqSOFAとNEWSの敗血症予測性能を検討した論文を紹介します。
新型コロナウイルス患者に対するICUケアの質
はじめに 現在、世界はいまだ新型コロナウイルスによるパンデミックの中にいます。メディアでは連日、医療崩壊が叫ばれる中で集中治療室（ICU）に入室する新型コロナウイルスによ……
救急外来受診時の主訴と呼吸数の重要性
筆者コメント（添野） 呼吸数（respiratory rate）は臨床的に重要であり、多くの医師・看護師が初期評価で重要視していると思います。しかしその一方で測定に時間が……
Datathon in Healthcare AI EXPO 2020へのチャレンジ
データソンとは、医師とデータエンジニアが集まり、与えられたBigDataを用いて臨床研究テーマへの分析＆発表するコンペティションです。今回参加したのはハーバードの関連病院であるBeth Israel Deaconess Medical CenterのICUで長年蓄積された匿名化データ(MIMIC)等を用いたデータソンで、世界中から参加者が集います。TXP Reserchの後藤 匡啓先生による、2年連続の参加体験と、今回Finalistに選ばれた経緯の寄稿です。
筋萎縮ゼロプロジェクト【徳島大学病院】
徳島大学病院救急集中治療部の中西信人先生は、ICU関連筋力低下に関する研究費を「筋萎縮ゼロプロジェクト」と名付けてクラウドファンディングで調達し、超音波検査を用いて、尿中の物質であるタイチンは筋萎縮や筋力低下と関連があることを明らかにしました。研究背景から今後のプロジェクトの展望に関するインタビューです。
疾患同定アルゴリズム 【Part1】
臨床研究をやる時に多くの人が苦しむカルテレビュー。この記事では、カルテレビューを補助、代替し、大幅に負担を軽減する可能性のある「フェノタイピング」を紹介しています。TXP Medicalの研究チームでは、電子カルテから目的の疾患となる患者を同定するアルゴリズム、phenotyping algorithmの作成を行なっています。
救急医学会総会体験記 – システムの開発とシンポジウム発表を通して –
TXP Medicalの東大医学部インターン生が、先日行われた「第48回日本救急医学会総会・学術集会」内のシンポジウム「救急外来における診断エラー」に登壇しました。発表テーマ「カルテ記載に連動した大動脈解離のリアルタイムアラートシステムの開発」この発表テーマの概要と、医学部生でシンポジウムに参加した体験記を紹介します！
病院前救急データの機械学習による入院率予測
Journal of Medical Internet Research Medical Informatics誌から出版された、病着前におけるデータを用いた入院リスク予測に関する論文の紹介です。
日本版Claims-based algorithm（CBA）を作るには【後編】
医療レセプトに基づくデータで論文を書いた場合に、レセプトデータの妥当性を根拠に厳しい評価がなされることが多くあります。医師の疾患名総合判断というゴールドスタンダードを再現する、フェノタイピングアルゴリズムの紹介です。