岡部陽介

理学療法士 / 認定理学療法士（循環/学校教育） / Public Health / mMEDICI / 国内SPH M2

[Kei Hata | 医学英語論文のトリセツ📘MD, PhD @KeiHata8]

学会発表した内容、そのまま眠らせていませんか？

ある調査では、学会発表の約4分の3が英語論文化されていないというデータも

もったいない！💦

論文執筆を視野に入れてproactiveに学会発表の準備をするのが論文化の近道です

テーマ選びの基準「FINER」の詳細などはこちら✨👇 https://t.co/orrtMYEUpl
#医学論文 #学会発表 #臨床研究 #論文執筆 #mJOHNSNOW

[The BMJ @bmj_latest]

New BMJ Research: This systematic review and meta-analysis found moderate concordance of target trial emulations with their corresponding randomised controlled trials
https://t.co/x6tH8A1XF2

[Kei Hata | 医学英語論文のトリセツ📘MD, PhD @KeiHata8]

以前書いた無料記事をNotebookLMでインフォグラフィックにしてみた

脳科学や行動経済学というよりは個人の感想的な感じなんですが、よろしければ原文を是非！

【初学者にも書ける医学英語論文】東大大学院生を指導してきた医師が語る：論文の量産を可能にする習慣×統計手法 - vol.6
https://t.co/CSf5mw6XvH
#ｍJOHNSNOW

[Kei Hata | 医学英語論文のトリセツ📘MD, PhD @KeiHata8]

研究テーマが思いつかなくて悩んでいませんか🤔
そんな人にはこの記事がオススメ
https://t.co/SsmFguhdZD

アルキメデスが風呂で「Eureka！」と叫んだように、研究テーマの“Eurekaモーメント”は、外来での会話や日常のふとした瞬間に潜んでいる

対象・手法・スケールを少し「ずらす」だけで新たな新規性は生み出せる

などなど目から鱗が落ちる必見記事��す👀

#医学論文 #研究テーマ #臨床研究 #論文執筆 #mJOHNSNOW

[Paperpile @paperpile]

We've been working on something we're really excited about: a direct connection between your Paperpile library and the AI assistants you already use. ✨️

You can now send PDFs to ChatGPT, NotebookLM, or Claude.

[さとぅ @dsat0]

この論文は、public health における因果推論の考え方を整理した総説です。

public health における因果推論は、「何が原因か」を抽象的に決める作業ではなく、「どの介入を行えば健康アウトカムがどう変わるか」を明確にする作業だよねというお話です。

だって、public health の目的は因果関係を哲学的に証明することではなく、実際に介入して人々の健康を改善することですから ... とのこと。

▪️Causal inference in public health. Annu Rev Public Health. 2013;34:61-75.
https://t.co/TIfXaJfiGn

[Sato Shuntaro｜佐藤俊太朗 @Shuntarooo3]

生物統計家としての今までの流れや考えを書かせていただきました。自分のやりたいことを記事を書く中で考え直し、輪郭がはっきりしてきました。これからもがんばります。

関心ある方は読んでいただけますと嬉しいです。

https://t.co/BnOwgiNaU2

[Kei Hata | 医学英語論文のトリセツ📘MD, PhD @KeiHata8]

中・上級者でも苦労するIntroductionの執筆

Introductionの単語数を意識したことがありますか？🤔

限られた分量で読者を惹きつけ、本論へスムーズに導くFunnel Structureや最適な単語数に関して知りたい方は宮田先生@miyatakazuhiro0のこの無料記事がお勧め🫠

https://t.co/UtzYdcWMpV
#Introduction #医学英語論文

[わたヤク @ai_biostat]

本日のAIコーディング講座では、Antigravityを使って傾向スコアマッチングをひととおり実践します。

[にゅ〜ろろぐ🧠｜脳神経内科医🔨｜脳卒中×頭痛 @NeurologStrHd]

「脳梗塞におけるEBMの実践」をテーマにした本を書いています✍️
脳梗塞診療に関わる方に役立つ一冊にしたいと思い、取り組んでおります。
すでに、web記事は連載させていただいており���すが、記事にあるテーマも書籍用にブラッシュアップする予定です。

[Kei Hata | 医学英語論文のトリセツ📘MD, PhD @KeiHata8]

不死時間バイアス immortal time bias
なかなかイメージしにくいので生成AIに他のネーミング候補5つ挙げてもらい一番しっくりきたのがこれ🫠

『介入到達待ち時間バイアス』

わかりやすい解説はこちら

https://t.co/Bkz2ux3dZ1
#mMEDICI #mJOHNSNOW

[Kei Hata | 医学英語論文のトリセツ📘MD, PhD @KeiHata8]

https://t.co/zoXNscw1e5

[わたヤク @ai_biostat]

AI論文執筆の新記事を書きました。

ClaudeにMethodsを渡すだけでデザインダイアグラムが書けちゃいます。

ほぼ全ての観察研究でこの図は有効です。

[わたヤク @ai_biostat]

【新記事】論文執筆のAI活用法

Methodsを書く時はAIを「聞きとり＆まとめ係」にするのがおすすめ。情報を引き出してもらってガイドラインに沿った下書きを作りましょう。

①対話型（メンターに相談するように進める）
②アウトライン先行型（穴埋め方式で進める）

2つのアプローチをご紹介しています。

[Kei Hata | 医学英語論文のトリセツ📘MD, PhD @KeiHata8]

全14回無料の【初学者にも書ける医学英語論文】シリーズ
第２回の内容はこんな感じです
第２回：東大大学院生を指導してきた医師が語る：たった三つを意識すれば論文構成は完成する

医学臨床論文の体裁を学ぶ方法
　パブリッシュされた論文は論文執筆のお手本
　雑誌横断の国際ルールEQUATOR networkを参照してみよう
効果的なIMRADの書き方
　Introductionの書き方
　Methodsの書き方
　Resultsの書き方
　Discussionの書き方
パラグラフ・ライティングとトピック・センテンス
　一段落には一つのメッセージという原則
トピック・センテンスとは
　トピック・センテンスはDiscussionの書き方の神髄
https://t.co/vamc8mDewr
#ｍJOHNSNOW

[与那覇一史 @kazufumi478]

オウンドメディアの勝ち筋は、個別施策の足し算ではなく、会社全体として相乗効果を生み出せるかどうかを考え抜くことだなと。例えば「記事を月〇〇本」「SNS投稿を週〇回」という目標は、ゴールではなく通過点に過ぎず、たとえPVが増えても、それが読者や会社にとって「良いPV」か「悪いPV」かを見極める必要があります。編集者として、その見極めにはめちゃくちゃ胆力が必要で、ときには目の前の数字を無視してでも、本当に読者や会社にとって価値のあるコンテンツをつくる決断と勇気が求められるなと思っています。

[安達裕哉 @Books_Apps]

https://t.co/wXfv4twMSC

[間宮 弘晃 @MamiyaHiroaki]

先週の3億円のエレジビスの収載で、そもそもどう薬価が決まるのか各方面から問い合わせいただいております。
役所の文書で挫折しそうな方は是非。

[Kaito @Kaito___AI]

AIに��ける因果推論のパイオニアであるJudea Pearl教授が、「スケールアップでは超えられない数学的限界がある」と述べました。

主な論点は次の通りです。

1. LLMは世界の仕組みではなく、人間による世界の記述（テキスト）を学習している「高価なオウム」である��
現在のAIは確率的に次に来る言葉を予測しているに過ぎず、実際に世界がどう動いているかという因果関係を理解しているわけではありません。

2. Judea Pearl教授の理論に基づき、現在のAIアーキテクチャには到達できない階層がある。
単にデータ量を増やして規模を拡大するだけでは、相関関係の学習から因果関係の理解へと飛躍することは数学的に不可能であると指摘されています。

3. 創薬分野では「相関」から「因果」への移行が不可欠であり、これが次世代AIの鍵となる。
膨大なゲノムデータから単なるパターンを見つけるだけでなく、特定の遺伝子が実際に疾患を引き起こす原因であるかを特定できなければ、効果的な新薬開発には繋がりません。

「相関関係は因果関係ではない」という統計学の基本に立ち返り、AIが次の段階に進むため��は根本的なアーキテクチャの革新が必要になりそうです。

[わたヤク @ai_biostat]

【新作】論文執筆のためのAI活用術

「Introductionの引用漏れ」で苦労しないようAI検索でチェックする方法を解説しました。

引用マーカー（例: [1,2]）付きの下書きをAIに渡せば、文章全体がコンテキストを与えるための「検索プロンプト」になります。

またストーリーに都合が良い文献ばかり引用しないよう、あ��て「反例を出してもらう」方法も有効です。

自分で文献レビューしたあとのAIサポートとしてぜひ役立てください。
https://t.co/1M1Ee858XP