01
エビデンスが示すこと
差の指標で区間がゼロをまたぐと差なしを含み、比の指標では1をまたぐと含みます。これは狭い有意性の問いです。臨床的に重要、些細、有害な効果を区間が含むかを見る方が重要です。小さな効果の周りの狭い区間と、大きな利益と害の両方を含む広い区間は意味が異なります。
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02
結果をどう使うか
精度は見出しの大標本だけでなく、情報を持つイベント数と測定で改善します。クラスター、反復転帰、追跡脱落、多重解析、モデル仮定が区間を変えます。95%法は適合する研究を繰り返すと約95%の区間が対象値を覆うという意味で、この観測区間に95%の確率を割り当てるものではありません。
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03
限界と未解決の点
一方が帰無値を除き、他方が除かないだけで二結果が異なるとは言えず、相互作用や差を直接検定します。区間はバイアス、選択的報告、交絡、悪い転帰定義、一般化を表しません。偏った設計の精密な推定は精密に間違えるため、小数点より先に設計を評価します。
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情報源
- Statistical tests, P values, confidence intervals, and power: a guide to misinterpretationsEuropean Journal of Epidemiology · 2016DOI 10.1007/s10654-016-0149-3