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研究室のHPをリニューアルし、学生募集ページ等を充実させました！
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医療統計学や疫学方法論、因果推論に関心のある方は是非ご覧ください。
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田栗の部屋
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田栗の部屋
@TagurindoDS
東京医科大学 医療データサイエンス分野 田栗正隆 教授のアカウントです。今後、研究、教育、さ、学生のみなさんへの連絡、などさまざま呟いていきます。
Katılım Nisan 2019
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競合リスクがあるときの因果推論の論文がStatistics in Medicineに載りました。「実際のestimandが何であれ、データ解析前にestimandを明確にしておかないと、避けられるはずの推定誤差が生じ、さらに他の避けられない因果エラーを増幅させる可能性がある」がメッセージです。
doi.org/10.1002/sim.70…
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#J_Epidemi Editors' Picks:
Comparison of Instrumental Variable Methods With Continuous Exposure and Binary Outcome: A Simulation Study
Shunichiro Orihara & Atsushi Goto
jeaweb.jp/journal/editor…
@J_Epidemi
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因果媒介分析について、講演します！現在のスタンダードに加えて、今後の発展の方向性についてもお話しできればと思います。
Nospare@Nospare_Inc
📢【新着セミナー】 5/20(水) 18時より、東京医科大学 田栗 正隆先生をお迎えし、セミナー『なぜ効果が生まれたのかを解明する 因果媒介分析の原理と実装』を開催いたします。 【申込・詳細ページ】 luma.com/5xlzztyf 【学習ポイント】 - 因果媒介分析の基本的な考え方を理解し、「効果があったか」だけでなく「なぜ効果が生じたか」を分析する視点を身につけます。 - Natural Direct Effect（自然直接効果）・Natural Indirect Effect（自然間接効果）の定義、識別仮定、推定方法を体系的に理解します。 - 識別仮定が厳しい状況における代替的アプローチとして、Interventional Direct/Indirect Effect（介入性直接・間接効果）の考え方と活用場面を学びます。 - Rパッケージを用いた実装演習を通じて、媒介効果の推定と結果の解釈を実践的に習得します。 - 未測定交絡が存在する場合に推定結果がどの程度頑健かを評価する、感度解析の方法を理解します。 【講義の流れ】 1. 因果媒介分析の概要と代表的な活用例を説明する 2. Natural Direct Effect / Natural Indirect Effect の定義、識別仮定、推定方法を解説する 3. 識別仮定が厳しい場合の代替指標として、Interventional Direct Effect / Interventional Indirect Effect を紹介する 4. Rパッケージを用いて、直接効果・間接効果の推定方法を実演する 5. 未測定交絡が存在する場合の感度解析法を紹介し、結果の頑健性評価を学ぶ 6. 実務・研究で因果媒介分析を活用する際の注意点と限界を議論する #因果推論
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大学院生の瀬谷さんの論文がJournal of Causal Inference誌に掲載されました！時間依存性交絡下のMSMにおけるIPW推定が不安定になる問題に対して、効果をもつ直近m時点の部分治療履歴に基づく新たな重みと、mの適切な選択法を提案しました。
degruyterbrill.com/document/doi/1…
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Journal of the Royal Statistical Society, Series BのEditorのDaniela Wittenさん 論文の査読プロセスに関する様々なアドバイス magazine.amstat.org/blog/2025/11/0…
Be kind!なんですよ，本当に。
Yuzo Maruyama@umaruyama
本当にそう。 Also, before sending an angry email, remember that literally everyone involved in the review process is an unpaid volunteer: in general, statistics journals do not financially compensate their editors, AEs, or reviewers. So, be kind!
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この問題は面白そう。時間依存性交絡調整の既存法は自己対照研究に直接的には使いずらそうだが
academic.oup.com/aje/article/19…
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#J_Epidemi April 2026 Issue:
Evaluation of Time-related Bias With Non-user Control
Hiroya Morita et al.
doi.org/10.2188/jea.JE…
@J_Epidemi @TagurindoDS
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Nodoka Seya, Masataka Taguri. [statME]. On the uncertainty from the first-stage estimation of prognostic covariate adjustment in randomized controlled trials. arxiv.org/abs/2604.01911…
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