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栄養と病気の関係: 信頼性と解釈について

著者は栄養と疾患の因果関係を理解するために、高品質な研究から得られた信頼性の高いエビデンスが必要であることを示す記事を書きました。この記事では、栄養と病気の関係における信頼性と研究方法の重要性について詳しく掘り下げています。
2023.07.08 2024.08.02 Kazuko Yoshizawa Kazuko Yoshizawa
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ビッグデータの活用事例：インフルエンザの流行を予測する

Google検索クエリのデータから得られたビッグデータがインフルエンザ流行の予測に活用されました。ビッグデータの限界や因果関係の特定の難しさも指摘されつつ、慎重なアプローチによりビッグデータが未来の医療計画や社会課題の解決に大きく寄与する可能性が期待されています。
2022.02.12 2024.08.03 Kazuko Yoshizawa Kazuko Yoshizawa
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【未知の感染症】COVID-19この1年

著者　吉澤和子　プロフィール WHOの緊急事態宣言から11ヶ月――希望のワクチンに向けて 世界保健機関（WHO）が、新型新コロナウイルス（COVID-19）パンデミックに対して緊急事態宣言（2020年1月30日）を採択してから11ヶ月が経った。感染の猛威は第2波を経て第3波へと続いているが、ワクチン...
2020.12.17 2024.08.03 Kazuko Yoshizawa Kazuko Yoshizawa
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研究方法の重要性：栄養と病気の関係におけるエビデンスの質と解釈

エビデンスにはレベルがある。質の高いエビデンスを得るにはそのための研究方法が必要である。因果関係の検証には複数の優れた研究方法から得られた結果が一致していると説得力がある。質の悪い研究を集めたメタ分析からは良いエビデンスは得るのは難しい。
2020.09.12 2024.08.02 Kazuko Yoshizawa Kazuko Yoshizawa
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