動画で解説:https://youtu.be/ve8pc9u2YDE
解説した論文:Mustafa RA, Garcia CAC, Bhatt M, Riva JJ, Vesely S, Wiercioch W, Nieuwlaat R, Patel P, Hanson S, Newall F, Wiernikowski J, Monagle P, Schünemann HJ. GRADE notes: How to use GRADE when there is "no" evidence? A case study of the expert evidence approach. J Clin Epidemiol. 2021 Mar 3;137:231-235.
https://www.jclinepi.com/article/S0895-4356(21)00069-X/fulltext
動画で解説:https://youtu.be/ve8pc9u2YDE
解説した論文:Mustafa RA, Garcia CAC, Bhatt M, Riva JJ, Vesely S, Wiercioch W, Nieuwlaat R, Patel P, Hanson S, Newall F, Wiernikowski J, Monagle P, Schünemann HJ. GRADE notes: How to use GRADE when there is "no" evidence? A case study of the expert evidence approach. J Clin Epidemiol. 2021 Mar 3;137:231-235.
https://www.jclinepi.com/article/S0895-4356(21)00069-X/fulltext
Richard Xu presented on new features in HBase including:
1) HBase high availability (HA) using timeline-consistent region replicas for read availability with low latency.
2) HBase off-heap memory to reduce latency and allow larger datasets in memory.
3) Running HBase on YARN using Apache 狠狠撸r for simplified deployment, lifecycle management, and elasticity.
4) New features in HBase 1.0 such as co-locating the HBase master with a regionserver and region replication.
MapR 5.2: Getting More Value from the MapR Converged Community EditionMapR Technologies
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Please join us to learn about the recent developments during the past year in the MapR Community Edition. In these slides, we will cover the following platform updates:
-Taking cluster monitoring to the next level with the Spyglass Initiative
-Real-time streaming with MapR Streams
-MapR-DB JSON document database and application development with OJAI
-Securing your data with access control expressions (ACEs)
The document discusses MapR Streams, a global publish/subscribe event streaming system. It provides converged, continuous, and global capabilities. MapR Streams allows producers to publish billions of messages per second to topics, and guarantees immediate and reliable delivery to consumers. It also enables tying together geo-dispersed clusters globally. The document demonstrates MapR Streams capabilities with a live demo and discusses use cases for event streaming across various industries.
Apache Drill でたしなむ セルフサービスデータ探索 - 2014/11/06 Cloudera World Tokyo 2014 LTセッションMapR Technologies Japan
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数あるSQL-on-Hadoopエンジンの中でも、標準SQL準拠、柔軟で動的なデータ解釈、様々なデータソースや格納形式への対応という特徴を持つApache Drill。デモを中心に、Drillの便利な機能を利用したデータ検索?分析の楽しみ方をご紹介します。2014年11月6日に開催されたCloudera World Tokyo 2014 LTセッションでの講演資料です。
Predicting failure in power networks, detecting fraudulent activities in payment card transactions, and identifying next logical products targeted at the right customer at the right time all require machine learning around massive data sets. This form of artificial intelligence requires complex self-learning algorithms, rapid data iteration for advanced analytics and a robust big data architecture that’s up to the task.
Learn how you can quickly exploit your existing IT infrastructure and scale operations in line with your budget to enjoy advanced data modeling, without having to invest in a large data science team.
Big Data Hadoop Briefing Hosted by Cisco, WWT and MapR: MapR Overview Present...ervogler
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Learn more about how MapR gives you the most technologically advanced distribution for Hadoop, with the product, services, and partner network to ensure production success and continued success.
Drill can query JSON data stored in various data sources like HDFS, HBase, and Hive. It allows running SQL queries over JSON data without requiring a fixed schema. The document describes how Drill enables ad-hoc querying of JSON-formatted Yelp business review data using SQL, providing insights faster than traditional approaches.
This document appears to be a technical paper on searching the PubMed database. It includes sections on building advanced searches, searching by MeSH terms, and using search filters. The document contains many technical terms and symbols but lacks an overall narrative or context.
1. The document appears to be a technical paper in Japanese authored by Takaori L. Hiroe of the Department of Biostatistics at Kyoto University School of Public Health.
2. It contains mathematical formulas, statistical analyses, and references to other scientific literature.
3. The paper discusses methods for conducting prospective meta-analyses and assessing for potential publication bias.
24/Apr/2017 1730-1900 JST
洛和会音羽病院総合内科 AARM
Department of General Internal Medicine, Rakuwakai Otowa Hospital, Kyoto, JAPAN
「効率的な検索法とPubMedの使い方」
"Efficient serach methods and how to use the PubMed"
1. 医学教育学領域の
国際誌原著論文における
研究デザインと統計的手法に関する検討
CLASSIFYING THE RESEARCH DESIGNS AND THE STATISTICAL METHODS IN MEDICAL EDUCATION RESEARCH
廣江 貴則12, 錦織 宏2
TAKANORI HIROE, HIROSHI NISHIGORI
1 京都大学大学院医学研究科 医療統計学分野
DEPARTMENT OF BIOSTATISTICS, KYOTO UNIVERSITY SCHOOL OF PUBLIC H EALTH
2 京都大学大学院医学研究科 医学教育推進センター
CENTER FOR MEDICAL EDUCATION, GRADUATE SCHOOL OF MEDICINE KYOTO UNIVERSITY
2015 Takanori Hiroe, Department of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
第47回日本医学教育学会大会@新潟
O-36-1(一般口演)
3. OUTLINE
1. Background
2. Aim
3. Methods
4. Results
5. Discussion
6. Conclusion
7. Reference
32015 Takanori Hiroe, Department of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
4. 1. BACKGROUND
? 医学教育学における量的研究に適用される
デザインや統計解析手法,数理モデルが複雑化
? 適用する統計手法や数理モデルの検討に統計の
専門家が参加する例は決して多くない現状
? 臨床家?疫学研究者による研究は多い
? 医学教育学の文脈を理解して専門家と協働し,
必要なら適切な助言が可能な統計家は少ない
? 養成が望まれるが,短期的には困難
? 他領域でも統計家が多いとはいえない
42015 Takanori Hiroe, Department of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
6. 3. METHODS (1/2)
? Step 1:論文の分類
? Medical Education, Medical Teacher
? 2014年掲載のAbstractのある記事 226編
? Letter, Commentaryなどは除外
? 量的手法,質的手法それぞれの専門家が2名が
同時にレビュー(見解が異なった場合は協議)
? 見解が異なったケースはほとんどなかった
? “Quantitative”, “Qualitative”, “Mixed Method”,
“Review articles and Others”に分類
62015 Takanori Hiroe, Department of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
7. 3. METHODS (2/2)
? STEP 2:量的研究のアプローチと統計解析手法に
関する検討
? Step1で”Quantitative Research”, “Mixed
Method”に分類された85編が対象
? 使用されたツールと統計解析手法,指標の計数
? 本文中の記述のほか,図表も参照して抽出
? 適用された手法の妥当性や解析結果の正しさに
関する検証は行わない
? 査読制度が整備されて運用されている
? データセットやSAPがない以上,検討は困難
72015 Takanori Hiroe, Department of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
9. 4. RESULTS (2/3)
Medical Education Medical Teacher SUM
Test/Exam 12, 38.7% 17, 31.5% 29, 34.1%
Survey 18, 58.1% 31, 57.4% 49, 57.6%
Others 4, 12.9% 1, 1.9% 5, 5.9%
92015 Takanori Hiroe, Department of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
*複数の方法が用いられているものは重複して計数
Medical Education Medical Teacher SUM
Quantitative 26 43 69
Mixed 5 11 16
表2 量的研究における試験及び質問紙調査の件数とその割合
表1 量的研究とMixed Methodの件数(再掲)
10. 4. RESULTS (3/3)
? サンプルサイズ:最少12, 最大4213, 中央値113
? 2群間比較試験が最も多い(44%)
? 検定を行った場合の多重調整に関する記述はほとんどない
? 調整されている場合はBonferroniかHolm法
? 効果量の記述はある(19%)が,考察はほとんどない
? 統計的検定手法
? t-test, Chi-squared test, CMH-test, U-test
? ANOVA/MANOVA
? 信頼性の計算?検討
? 相関係数を使ったものが多い(31%)
? ICC, PABAK, Generalizability theoryもごくわずか
? モデルをつくる/用いるもの
? 回帰解析(ほとんどがLogistic regression)
? Structural Equation Modeling(構造方程式モデリング)
102015 Takanori Hiroe, Department of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
11. 5. DISCUSSION (1/2)
? 調査した範囲内において,量的研究はその
大多数が質問紙もしくは試験に関する内容
? 2群比較が最も多かったが,3群以上の比較
も一定数あり,ランダム化/割付も行われる
? 分散分析やChi-squared testなど,基本的
な検定手法や回帰解析がほとんど
? 検定の多重性の調整は,ごく一部の研究に
おいて簡便な手法が用いられるにとどまる
112015 Takanori Hiroe, Department of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
12. 5. DISCUSSION (2/2)
? 基本的な研究支援であれば,統計家として仕事
をしていく上で困らない程度の知識があれば
現状においては事足りるかもしれない
? ただし,評価(試験)の信頼性や妥当性の検証
に関する手法は高度化してきており,例えば
ICCや一般化可能性理論による計算は,理論を
ある程度理解していないと適用を誤り,正しい
結論に到達できない恐れがある
? 理論とその適用範囲を研究者に対して平易に
解説できる能力が必要になる
122015 Takanori Hiroe, Department of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
13. 6. CONCLUSION
? 雑誌の採択方針にもよるが,調査した範囲では
量的研究は論文全体の3割程度
? 比較的シンプルなデザインが多用されるが,
評価に関しては高度な理論を用いたものも
? 研究者に対して平易に解説する能力が必要
1. 抽出された手法のリストを医学教育学の
研究者に提示し,理解が難しい箇所を同定
2. 他分野から参入する人向けのリストを作成
3. 教育プログラムの開発も視野に
132015 Takanori Hiroe, Department of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
14. 6. REFERENCE
? Cook D. et al. Description, justification
and clarification: a framework for
classifying the purposes of research in
medical education. Medical Education
2008; 42: 128-133.
142015 Takanori Hiroe, Department of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health