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極論で語る予防医療

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フォーマット 書籍
発売日 2024年07月29日
国内/輸入 国内
出版社丸善出版
構成数 1
パッケージ仕様 -
SKU 9784621309766
ページ数 218
判型 A5

構成数 : 1枚

第1部 予防医療のHop-Step-Jump 【ホップ!】
1章 予防医療研究のコア[Preventive Medicine Basics]
極論1 疫学は大きく誤解されている:3つに分類して考えよう
極論2 因果関係と相関関係の違いを理解しているか?
コラム1 ランダム化試験と疫学研究の質 / コラム2 エセ医療ビジネスはなぜ受け入れられるのか?

2章 血圧・血糖[Blood Pressure & Blood Glucose]
極論1 高血圧の問題は治療手段ではない
極論2 塩分のエビデンスはまだまだ発展途上
極論3 糖分が糖尿病の原因でない「わけがない」
極論4 人工甘味料はまだ研究途上
コラム1 ポリピル / コラム2 代替塩 / コラム3 糖アルコール

3章 脂質・炎症[Lipid & Inflammation]
極論1 コレステロールは難しくない
極論2 中性脂肪への介入も積極的に検討されている
極論3 炎症は心血管病の原因
コラム1 バイオマーカー研究

4章 サプリメント[Supplement]
極論1 予防薬としてのアスピリンの役割を知る
極論2 マルチビタミンサプリはがん予防に期待されている
極論3 個別のビタミンも使いどころはある
極論4 オメガ3脂肪酸サプリのことを知り尽くすことは大変
コラム1 アスピリン vs. P2Y12阻害薬 / コラム2 ココアのサプリメント

第2部 予防医療のHop-Step-Jump 【ステップ!】
5章 バイアス構造をグラフで表す[Directed Acyclic Graph]
極論1 共通言語を学ばずして因果推論を語るなかれ
極論2 DAGでほぼ全てのバイアスを図示できる
コラム1 疑似相関 / コラム2 前立腺がん検診

6章 睡 眠 [Sleep]
極論1 睡眠の計測方法はいろいろ
極論2 睡眠の規定因子はとても複雑
極論3 睡眠で大事なのは「長さ」だけではない
極論4 「睡眠時間を増やす」は介入とはいえない
コラム1 睡眠の規則性 / コラム2 AHA Simple 8

7章 肥 満 [Obesity]
極論1 BMIだけでは不十分
極論2 理想のBMIはあまり議論の余地はない
極論3 「高齢になると肥満がよい」結果はバイアスされている
極論4 肥満の介入は転換期にある
コラム1 Precision Nutrition / コラム2 肥満診療のTips

第3部:予防医療の予防医療のHop-Step-Jump 【ジャンプ!】
8章 因果推論のためのさまざまな手法[Causal Inference Methods]
極論1 ランダム化試験は最強でない
極論2 「ふつうの」多変量解析の意味を理解している人は少ない
極論3 Mendelian Randomizationはランダム化試験ではない
極論4 メタ解析は最強でない
極論5 観察研究からランダム化試験を「模倣」する手法
コラム1 ハザード比の功罪 / コラム2 パラシュートの効果

9章 食 事[Diet]
極論1 食事の計測は難しい
極論2 カロリーは「足し算」で理解する
極論3 「食材」の影響は単純にはいえない
極論4 「食事パターン」こそが本質
コラム1 もう1つの食事研究の難しさ:1回の暴露因子では意味ない

10章 運 動 [Physical Activity]
極論1 運動量は時間か歩数
極論2 たくさん運動すればするほどよい
極論3 運動の効果への批判は大部分が的外れ
極論4 アプリでの運動促進効果は期待される
コラム1 スマホを用いた歩数研究 / コラム2 運動指導のTips

11章 その他の習慣[Other Behaviors]
極論1 少量飲酒の影響は誤解されている
極論2 喫煙の悪影響については議論の余地なし
極論3 サウナのエビデンスも誤用されているケースが多い
コラム1 アルコールの種類で違いはあるか? / コラム2 休肝日をつくったほうがよいのか?

12章 より深く予防医療を理解する[Preventive Medicine Advanced]
極論1 何が本当の「原因」かの見極めは本当に難しい
極論2 実証できなければ因果推論はできない?
極論3 効果修飾こそが予防医療の本質
極論4 より深く因果推論を理解する
コラム1 健康の社会的決定因子(Social Determinants of Health) / コラム2 ハーバード公衆衛生大学院内での因果推論に関する論争

  1. 1.[書籍]

DAGで臨床を読み解く! ハーバード流・疫学の真髄

「予防の科学」を学ぶ機会はほとんどない。著者曰く,医療者といえども予防医療・エビデンスの成り立ちを系統だって学ぶ機会がない、といいます。EBMの根拠となるRCTやメタ解析は、実はバイアスだらけです。複雑な「統計」の深い沼にはまらず、ハーバード公衆衛生大学院の最新疫学理論と実践をスッキリ1冊にまとめたのが本書です。DAGを使えば、因果推論がクリアになります。予防医療の知見を臨床に活かすヒントがDAGにはあるのです。予防医療の「極論」をご期待ください。

作品の情報

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著者: 濱谷陸太
監修: 香坂俊

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