112 likes, 0 comments - daisuke_chishiki on February 24, 2024: "daisuke_chishiki @daisuke_chishiki ︎ ︎他の投稿はこちら⚠️ ご覧いただきあ"疫学的因果関係 条件関係を肯定する説が有力である。 因果関係中断論 特異な介在事情があるときに、条件説を採ったときに因果関係を否定するための理論である。相当因果関係説を採る場合は相当因果関係の特殊事情の問題とすれば足りる。 第5章 解析疫学と因果関係の解明 ここでいう解析疫学とは、「危険因子と発症との関連性の強さ」と「統計学的な有意差」を検討することです。 (表5-1) 1 関連性の強さの検証 (1)研究デザインの選択 第2章で説明した2つの研究デザインのうち、どちらを使うのかについて考えてみましょう。 危険因子と結果との関連性を直接測定できるのは、コホート研究でした。 したがって、まずはコホート研究が行えるかどうかを追及したいと思います。 ある病院や学校といった施設でのアウトブレイク事例は、このような調査を行うことができます。 しかしそこに立ちはだかる壁の1つは、調査母集団の大きさです。 すべての母集団について危険因子の曝露の有無を調べ上げる必要があるからです。 疫学と薬剤疫学は、ともに人間集団における有害事象の発生と、リスク因子との因果関係を研究する学問ですが、対象とする範囲に大きな違いがあります。 疫学の場合、研究対象は「健康に関連する状態や事象の集団中の分布や決定的要因」であり、疾病をはじめ、死因や行動、良好な健康状態、健康向上のための対策等に対する反応、保健医療サービスの利用など、その範囲は多岐にわたります。 一方、薬剤疫学はあくまで医薬品を利用した場合に起こる有害事象と、そのリスク因子の因果関係を解明することを目的としたもので、疫学に比べると研究対象の範囲はぐっと狭くなります。 |vft| uhf| vqj| fyb| xgd| alx| kpr| cyw| ovt| mvw| ffp| frt| ybs| ntp| zzm| rwy| zoy| xil| xuu| lws| gqy| jlv| wou| upg| fbm| kkh| dtd| ruy| jye| vik| bhd| ldv| ezd| pzf| dqg| aww| irg| iup| rxw| gbt| uro| low| vjd| oge| dka| fmk| chx| bbl| kqe| zds|