これからの薬剤疫学

この本について

医療データを扱っていると、「共変量が多すぎて素直に比較できない」とか、「傾向スコアを使えばいいと聞くけど、実際どの条件を満たせば“ちゃんと効く”のかよく分からないまま進めてしまう」みたいな、地味だけど避けられないモヤモヤが溜まってきます。自分も回帰モデルで条件付き期待値を並べながら、本当にこれで交絡を抑え込めているのか不安になることばかりでした。 この本は、その手の悩みを少しずつほどいてくれます。既存処方者バイアスのように、実務で遭遇しやすい罠を丁寧に分解してくれるので、「なんとなく避ける」ではなく「なぜ問題なのか」が腹落ちします。また、傾向スコアや疾患リスクスコアの違いを、データの安定性という視点で捉え直せるのもありがたいところで、上市直後の薬剤を扱うときの判断がかなりクリアになります。さらに、マッチング後の集団をどう読むべきかまで踏み込んで説明してくれるので、推定値を見たあとの行動が変わります。 データの標準化やデザインの話も含め、「統計手法の名前は知っているけれど、実装すると途端に不安になる」という人に刺さる本です。研究というより、日々の分析で迷うポイントを一つずつ照らしてくれる実務寄りの案内書だと思います。