12月12日に日経メディカルさんから出版予定の『医学論文を正しく選び・読む技術〜生成AIに振り回されないための基礎知識』の解説を担当しました！これまで世界で20を超える言語に翻訳されてきた名著『How To Read A Paper』の最新の和訳版です。

和訳は日経メディカルのスタッフが担当し、私は各章の一分解説の部分を担当しています。本書の特徴として、複雑な介入・質的研究・医療の質改善・コンセンサス作成など、一般的な類書ではほとんど紹介されていない領域もカバーしている点があります。

臨床研究者よりも現場で働く臨床家の先生に目を通していただきたい書籍であり、生成AIとの壁打ちと本書を往復することでより医学論文を読むことの楽しさを知っていただけるきっかけになるのではないかと思います！
↓ December 12, 2025

サンプルサイズの概念を知らずに
研究を始めてしまうとどうなるか。

COPDの呼吸機能改善に関する
研究で n=20 vs 18 の2群を比較した
結果は p=0.12。
指導者に「これじゃあ効果ないね」
と言われ落ち込むが、実際には
mMRC はしっかり改善傾向。

つまり、ただ症例数が少なく差が埋もれた
「βエラー」が起きただけだった。

後で調べると必要サンプル数は n=40以上
であることが判明。

👉 効果がないのではなく、検出できる設計になっていなかっただけだった。

このような事案を防ぐためには今回の
論文の内容が非常に重要になってきます。

[βエラーを防ぐための考え方として]

・少ないサンプルでは βエラーが増える
・SE が広がることで差が埋もれる
・効果量・α・サンプルサイズ・検出力の
4 要素を整える必要がある
・適切な検定手法を選ぶことが必須

　など以上の点を学ぶことができます。

臨床研究をこれから始める方、少数例研究を扱う方、p値と有意差の理解を深めたい方、βエラーを正しく理解したい方に
特におすすめになります。

是非一度読んでみてください🙇‍♀️🙇‍♀️

https://t.co/e7VyymgDHc December 12, 2025

臨床研究の7つの落とし穴。

1.データ収集後に研究デザインを考える。
2.リサーチクエスチョンが具体的ではない。
3.対象が不明確。
　抽出方法、参入・除外基準を設定しない。
4.主要なアウトカムを設定しない。
　変数の吟味をしない。
5.測定方法の信頼性と妥当性を検討しない。
6.事前にサンプルサイズを検討しない。
7.結果の解釈・統計学的有意差のみで
　臨床的,社会的な意味を考えようとしない

このどれもが初心者🔰が
陥りやすい御法度。

研究は計画前の準備で全てが
決まると言っても過言ではありません。

今から研究を始める前に
必ずこの7つの項目を確認すると
一気に研究の質は上がるので
是非一読してみてください！！

https://t.co/W2jzglqTWL December 12, 2025