エビデンス用語集

健康情報を読むための言葉。

Kadomonyで使う用語を短く説明します。読み進めるための補助であり、統計・診療基準の完全な定義ではありません。

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p値

統計モデルのもとで計算する確率です。効果の大きさや重要性、主張が正しい確率を示すものではありません。

ある判断について、推定効果が真の値に十分近いとどの程度信頼できるかを示します。

症状が認識されていない人を検査し、病気やリスクを早く見つけることです。偽陽性や過剰診断も起こり得ます。

研究や手順の中で、推定結果を真の値から一定方向へずらす可能性がある要因です。

複数研究の比較可能な結果を統計的に統合する方法で、質は含まれる研究に左右されます。

単なる関連ではなく、一つの要因の変化が結果の変化に寄与する関係です。

本人と医療チームが、根拠、専門知識、目標、希望、生活状況を合わせて判断する過程です。

危険性が高すぎるため、ある治療や処置を使うべきでない状況です。

あらかじめ定めた方法で、問いに該当する根拠を検索、選択、評価、統合するレビューです。

別の要因が研究対象の曝露と結果の両方に関係し、見かけの関係をゆがめることです。

病気そのものへの治療と併用または別に、症状を和らげ、機能や生活の質を保つケアです。

対照と比べて一人に追加の利益が生じるまでに、一定期間治療する必要がある人数です。

統計手法の前提のもとで、推定値の不確かさを範囲として示したものです。

決められた期間に、ある集団で結果が起こる確率です。例えば100人中3人のように示します。

群の間でリスクを比として比べた値です。基になる絶対リスクと一緒に読む必要があります。

症状、入院、死亡など、研究で測るとあらかじめ定めた結果です。

集団を比較しやすくし選択バイアスを減らすため、参加者を偶然によって群に割り付けます。

期待による偏りを減らすため、参加者、医療者、評価者に割り付けられた治療を知らせない方法です。

診療や研究中に起きた望ましくない医学的出来事です。治療が原因とは限りません。

効果が人にとって意味のある大きさかどうかを示します。統計学的有意差とは別です。

参照基準