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J-GLOBAL ID：202202286068844280   整理番号：22A1093079

既存データベースの因果解析:必要でない電力計算【JST・京大機械翻訳】

Causal analyses of existing databases: no power calculations required

著者 (2件)： Hernan Miguel A. (CAUSALab, Harvard T.H. Chan School of Public health, Boston, MA 02115, USA) ,  Hernan Miguel A. (Departments of Epidemiology and Biostatistics, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Boston, MA 02115, USA)
資料名： Journal of Clinical Epidemiology  (Journal of Clinical Epidemiology)
巻： 144  ページ： 203-205  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0031A  ISSN： 0895-4356  CODEN： JOCDAE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 観察データベースは,原因質問を研究するためにしばしば用いられる。データまたは資金提供へのアクセスの前に,研究者は,「それらの分析の統計力が高い」ことを証明する必要がある。低電力を有することが期待され,それ故に不正確な推定値は承認されない。観察分析に対するこの制限的姿勢は誤って誘導される。重要な誤解は,因果分析の目標が効果の「検出」であるという信念である。因果関係は,検出または検出されない二値信号ではない。原因効果は,推定する必要がある数値量である。目標が不偏で正確に影響を定量化するので,不正確な影響推定による観察解析への解は不正確な推定による観察解析を避けないが,むしろ多くの観察分析の実施を奨励する。それは,全く研究がないよりも不正確な推定による複数の研究を持つことが望ましい。いくつかの研究が利用可能になった後,それらをメタ分析し,より正確なプール効果推定を提供した。したがって,既存のデータの観察分析の正当化は,著者らの推定が不正確であるとは言えない。リスクで個人を配置するランダム化試験を実施する前の電力計算の倫理的議論は,既存のデータベースの観測解析に移転できない。因果的質問が重要であるならば,yourデータを分析し,your推定を発行し,他者を同じようにし,次にメタアナリシスを奨励する。代替は未解決の問題である。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 因果律 ,  *データベース ,  *電力 ,  観察 ,  研究 ,  分析 ,  推論 ,  推定量 ,  メタ分析 ,  ランダム化比較試験
準シソーラス用語： 低電力化 ,  因果推論 ,  原因分析 ,  観察研究 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 因果解析 ,  観察分析 ,  Meta分析 ,  因果推論 ,  観察研究 ,  統計的電力 ,  サンプルサイズ ,  統計的意義

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： データベース ,  解析 ,  計算