17/02/20 03:58:05.69 UcjtbCpN.net
generated quantities{
real d;
real delta_over;
real p11;
real p10;
real p01;
real p00;
real RR;
real OR;
p11 = p[1][1];//介入あり効果あり、暴露あり病気あり
p10 = p[1][2];//介入あり効果なし、暴露あり病気なし
p01 = p[2][1];//介入なし効果あり、暴露なし病気あり
p00 = p[2][2];//介入なし効果なし、暴露なし病気なし
d = p11 - p01;//暴露あり病気あり割合－暴露なし病気あり割合
delta_over = step(d);
RR = p11/p01;
OR = (p11/p10)/(p01/p00);
}
751:卵の名無しさん
17/02/20 04:00:19.44 UcjtbCpN.net
library("rstan")
rstan_options(auto_write = TRUE)
options(mc.cores = parallel::detectCores())
model81=stan_model('2x2')
n=matrix(c(128,72,97,103),ncol=2,byrow=TRUE) ; n
N=apply(n,1,sum) ; N
data <- list(n=n,N=N)
fit81 <- sampling(model81,data=data,seed=123,iter=11000,warmup=1000)
print(fit81,digits=3, probs=c(.025,.975))
ms=rstan::extract(fit81)
Epi::twoby2(n)
752:卵の名無しさん
17/02/22 07:58:32.50 kWQWo38X.net
日本だけじゃないです、アメリカも完全な学歴社会です
アメリカ人上司も、親の執刀医が若くて心配だったから、ググって出身校調べたって
そして日本の場合は、入った大学がある程度の知的能力とどれだけ努力できたかを示してしまうのは事実
医師という職業が、あるレベル以上の知的能力と、一生勉強できる勤勉さが必要なの�
753:ｪわかったからこそ、自分より下だといっぱいいっぱいなんでは？と思うのです
754:卵の名無しさん
17/02/22 18:54:45.42 kWQWo38X.net
data{
int N;
vector[3] x[N];
}
parameters{
vector[3] mu;
vector<lower=0>[3] sigma;
vector[3] rho; //rho[1]=ρ23,rho[2]=ρ13,rho[3]=ρ12
}
transformed parameters{
matrix[3,3] Sigma; //分散共分散行列
Sigma[1,1]=pow(sigma[1],2);
Sigma[2,2]=pow(sigma[2],2);
Sigma[3,3]=pow(sigma[3],2);
Sigma[1,2]=sigma[1]*sigma[2]*rho[3];
Sigma[2,1]=sigma[2]*sigma[1]*rho[3];
Sigma[1,3]=sigma[1]*sigma[3]*rho[2];
Sigma[2,3]=sigma[2]*sigma[3]*rho[1];
Sigma[3,1]=sigma[3]*sigma[1]*rho[2];
Sigma[3,2]=sigma[3]*sigma[2]*rho[1];
}
model{
x ~ multi_normal(mu,Sigma);
}
generated quantities{
real delta;
real delta_step;
delta=rho[1]-rho[3]; //ρ32-ρ12
delta_step=step(delta);
}
755:卵の名無しさん
17/02/23 13:44:28.88 RDO2DuIV.net
data{
int Ny;
vector[2] y[Ny];//y[1]:説明変数、y[2]:目的変数
int Nx;
real x[Nx];//目的変数欠損データ
}
parameters{
vector<lower=0>[2] mu;
vector<lower=0>[2] sig;
real<lower=-1,upper=1> rho;
}
transformed parameters{
matrix[2,2] Sigma;
Sigma[1,1] = pow(sig[1],2);
Sigma[2,2] = pow(sig[2],2);
Sigma[1,2] = sig[1]*sig[2]*rho;
Sigma[2,1] = sig[2]*sig[1]*rho;
}
model{
y ~ multi_normal(mu,Sigma);
x ~ normal(mu[1],sig[1]);// 欠損データの平均と分散は欠損していないペアと同じと仮定する
}
756:卵の名無しさん
17/02/26 22:00:49.92 +9rk+Hzi.net
data{
int N; # nrow(d) 29
int D; # ncol(d) 2
vector[D] Y[N];
}
parameters{
vector[D] mn;
cov_matrix[D] cov;
}
transformed parameters{
real rho;
rho = cov[1,2]/(sqrt(cov[1,1])*sqrt(cov[2,2]));
}
model{
Y ~ multi_normal(mn,cov);
}
757:卵の名無しさん
17/02/26 22:02:50.58 +9rk+Hzi.net
Y1=c(2051,2090,2200,2250,2260,2749,2813,2995,3014,3141,3180,3237,3284,3310,3400,3440,3580,3650,3660,3750,3755,3760,3770,3800,3800,3880,3890,3950,4565)
Y2=c(70,66,65,69,66,65,66,64,65,66,62,61,60,61,60,58,62,60,59,59,61,61,60,59,57,60,60,58,57)
Y=cbind(Y1,Y2)
N=nrow(Y)
D=ncol(Y)
data <- list(N=N,D=D,Y=Y)
fit92.siri2 <- sampling(model92,data=data,seed=1234)
print(fit92.siri2,probs=c(0.025,0.975),par=c('mn','rho'),digits=3)
cor.test(Y1,Y2)
mean se_mean sd 2.5% 97.5% n_eff Rhat
mn[1] 3283.506 2.937 135.547 3016.277 3550.073 2130 1.003
mn[2] 61.965 0.018 0.737 60.475 63.461 1755 1.003
rho -0.886 0.001 0.047 -0.952 -0.772 2315 1.001
cor.test(Y1,Y2)
Pearson's product-moment correlation
data: Y1 and Y2
t = -10.176, df = 27, p-value = 9.747e-11
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-0.9477572 -0.7780874
sample estimates:
cor
-0.8906137
758:卵の名無しさん
17/03/06 16:06:15.28 Q2Cpe/w6.net
n=100
p=0.5
H=numeric(n)
for (r in 1:n)
H[r] = dnorm(r,n,p) *q*r + dnorm(r,n,p)*(n-r)
sum(H)=50
759:卵の名無しさん
17/03/06 20:35:56.42 Q2Cpe/w6.net
n=100
p=0.5
H=numeric(n)
for (r in 1:n)
H[r] = dbinom(r,n,p) *q*r + dbinom(r,n,p)*(n-r)
sum(H)=50
760:卵の名無しさん
17/03/24 20:14:19.77 ksHDOKNP.net
論理演算としては間違い。
ある行為が犯罪とされるためには、その行為が刑法が定める犯罪の型に合致し、かつ、違法であることが必要である。債務不履行は犯罪ではない。だから、債務不履行は刑法が定める犯罪の型に合致しないか、または、違法ではない
761:卵の名無しさん
17/03/28 06:59:39.19 MBECdDzo.net
URLﾘﾝｸ(unicorn.ike.tottori-u.ac.jp)
762:卵の名無しさん
17/04/09 21:12:23.06 sF6Wko2R.net
1.1 A
1.2 C
1.3 False
1.4
lymphoid B,D
myeloid A, C, E,F,G
1.5 B
1.6 False
1.7 A-2 B-3 C-4 D-1
1.8 C
1.9 central-A,D peripheral-B,C,E
1.10 A-3 B-1 C-2
1.11 D
1.12 cytotoxic helper
1.13 False
1.14 False
1.15 A
1.16 B
1.17 False
763:卵の名無しさん
17/04/10 05:42:53.83 nCVX6081.net
p=0.01
uniroot(f=function(n,p,u)choose(n,0)*p^0*(1-p)^n -u,p=0.01,u=1-0.99,c(10,1000))
# 0.99^n < 0.01
n=log(0.01)/log(0.99) ; n
764:卵の名無しさん
17/04/11 08:06:54.06 ddDem73K.net
下克上
765:卵の名無しさん
17/04/11 08:31:09.19 q2T7LqVO.net
実際医学部なんてカネ積めば、帝京とかのバカでもなれるからいても不思議じゃない
766:卵の名無しさん
17/04/11 11:07:33.43 sS8yn3pd.net
>>155
小学生新聞にすら載っているよ。
URLﾘﾝｸ(www.asagaku.com)
767:卵の名無しさん
17/04/14 23:55:20.92 yxuKA0eX.net
全身整形dollって言うブログ主、飛田新地の風俗上がりで医学部生らしい。
768:卵の名無しさん
17/04/15 10:46:50.54 /Ac2z1eL.net
>>743
そう思っていたのだが
２代目院長の息子はどこにも受からず老健の事務長だぜ。
寄付金をケチったのだろうな。
769:卵の名無しさん
17/04/15 15:32:41.93 /Ac2z1eL.net
ジェネラリストのための内科診断リファレンス: エビデンスに基づく究極の診断学をめざして
URLﾘﾝｸ(www.amazon.co.jp)
770:卵の名無しさん
17/04/15 19:28:17.15 /Ac2z1eL.net
# neck flexion test
TP=0.84 ; TN=0.48
(pLH=TP/(1-TN))
(nLH=(1-TP)/TN)
(DOR=pLH/nLH)
# jolt accentuation
TP=0.97 ; TN=0.60
(pLH=TP/(1-TN))
(nLH=(1-TP)/TN)
(DOR=pLH/nLH)
# Kernig test
TP=0.09 ; TN=0.999
(pLH=TP/(1-TN))
(nLH=(1-TP)/TN)
(DOR=pLH/nLH)
771:卵の名無しさん
17/04/21 18:27:17.55 i0yzIgcA.net
330 名前：卵の名無しさん[sage] 投稿日：2017/03/05(日) 09:19:33.48 ID:36bVdlBf
縁故加点や「任意」の寄付を絡めての定員外合格による入学を裏口入学としよう。
ド底辺特殊シリツ医大で裏口入学の割合を調査することにした。
卒業したことすら隠したいド底辺特殊シリツ医大であるため、裏口入学と本人が正直に答えるとは考えにくい。
そこで調査方法を次のようにすることにした。
本人だけがわかるようにコインを投げて
表であれば正直に裏口か否かを答える
裏であれば常に裏口であると答える
コインの裏表は本人しか知らず調査解析者には伝えられない。
100人を調査したところ90人が裏口であると答えた。
さて、このド底辺特殊シリツ医大の裏口入学確率とその９５％信用区間はいくらか述べよ。
ド底辺ネタだと勉強する気が起きない人にはこんな問題にもできる。
同じ調査方法で女子高校生100人にエッチした経験はあるかの調査をして
50人が経験済みと答えた。経験確率の平均値とその９５％信用区間はいくらか述べよ。
また、その最頻値と中央値も併せて答えよ。
経験確率密度をグラフ化してみた。
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
772:卵の名無しさん
17/04/22 14:43:21.60 STcMEHHI.net
数学板のスレを改変
「ド底辺特殊シリツ医大が存在しなければ、日本は幸せになる」という命題があるとき、ド底辺特殊シリツ医大が存在しているならこの命題は必ず真である と言ってよいか？
773:卵の名無しさん
17/04/24 21:44:59.20 WAjEOgPG.net
# URLﾘﾝｸ(mathtrain.jp)
# 方法3：プログラミングで実験してみる
# 乱数を使って実際にモンティ・ホール問題を何回も試行してみる
F=function(){
n=100
f=function(){
d=integer(3)
w=sample(1:3,1)
d[w]=1
return(d)
}
g=function(x) replicate(x,f())
D=g(n)
C=f()
change=sum(apply(D-C,2,var))/n
no_change=(n-sum(apply(D-C,2,var)))/n
res=c(change,no_change)
return(res)
}
N=1000
Res=replicate(N,F())
par(mfrow=c(2,1))
hist(Res[1,],xlab="P(winner)",ylab="",main="Change",col="gray")
hist(Res[2,],xlab="P(Winner)",ylab="",main="No Change",col="gray")
summary(Res[1,])
summary(Res[2,])
#URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
774:卵の名無しさん
17/04/26 15:25:22.24 vNHKSJLD.net
ROLE AND LIMITATIONS OF STATISTICS
Much of medicine is inherently probabilistic. Not everyone with hypercholesterolemia
who is treated with a statin is prevented from having a myocardial
infarction, and not everyone not treated does have one, but statins reduce
the probability of a myocardial infarction in such patients. Because so much
of medicine is based on probabilities, studies must be performed on groups
of people to estimate these probabilities. Three component tasks of statistics
are: selecting a sample of subjects for study, describing the data from that
sample, and drawing inferences from that sample to a larger population of
interest.
775:卵の名無しさん
17/04/29 08:57:14.64 j6+oCrzG.net
.stan_code = ' data { int n_obs; real[n_obs] x; } parameters { real mu; real<lower=0> sigma; } model { x ~ normal(mu, sigma); }'
.model = rstan::stan_model(model_code=.stan_code)
776:卵の名無しさん
17/05/02 10:02:52.28 HeSMfHd3.net
NNT <- function(A,B,n,HR,cl=0.95){
b=n/(1+HR*A/B)
a=n-b
a=round(a)
b=round(b)
nnt=abs(1/(a/A-b/B))
print(fmsb::rateratio(a,b,A,B,conf.level = cl))
return(nnt)
}
NNT(364828/2,364828/2,961,0.61)
NNT(364828/2,364828/2,1334,0.49)
NNT(364828/2,364828/2,1983,0.54)
777:卵の名無しさん
17/05/02 20:01:30.83 JKlaPiZM.net
ｽﾚﾘﾝｸ(hosp板)
778:卵の名無しさん
17/05/03 17:52:45.47 NU8fdDNG.net
##差の信頼区間(生データなし)
DifCI=function(n1,n2,m1,m2,sd1,sd2){
pooledV=((n1-1)*sd1^2+(n2-1)*sd2^2)/(n1-1+n2-1)
SE12=sqrt((1/n1+1/n2)*pooledV)
w=qt(.975,n1-1+n2-1)*SE12
ci=c(m1-m2-w,m1-m2+w)
names(ci)=c("lower","upper")
return(ci)
}
DifCI(100,100,82,81,3,3)
# t検定(生データなし)
T.test=function(n1,n2,m1,m2,sd1,sd2){
SE12=sqrt((1/n1+1/n2)*((n1-1)*sd1^2+(n2-1)*sd2^2)/((n1-1)+(n2-1)))
T=(m1-m2)/SE12
2*pt(abs(T),n1-1+n2-1,lower.tail = FALSE)
}
T.test(100,100,82,81,3,3)*2
779:卵の名無しさん
17/05/03 17:53:27.39 NU8fdDNG.net
# A君の彼女は女子大生、B君の彼女は女子高生。
# Y1女子大生n1=100人とY2女子高生n2=100人の胸囲を測定して
# 前者が平均82 , 標準偏差3
# 後者が平均81 , 標準偏差3
# であったとする。
n=100
set.seed(123)
Y1=82+scale(rnorm(n))*3
set.seed(123)
Y2=81+scale(rnorm(n))*3
t.test(Y1,Y2,var=TRUE)
DifCI(100,100,82,81,3,3)
N=10000 # N回比較を
FF=function(d,Y1,Y2,N=10000){
f=function(d) sample(Y1,1)-sample(Y2,1) >= d
mean(replicate(N,f(d)))
}
FF(5,Y2,Y1)
FF(0,Y2,Y1)
NN=1000 #NN回繰り返す
BJK=replicate(NN,FF(5,Y2,Y1)) # 女子高生＞女子大生 バスト差＞５ｃｍ ８％
quantile(BJK,c(.025,.5,.975))
BJD=replicate(NN,FF(5,Y1,Y2)) # 女子大生＞女子高生 バスト差＞５ｃｍ １７％
quantile(BJD,c(.025,.5,.975))
780:卵の名無しさん
17/05/04 17:29:43.66 6FvZGmBc.net
## m sd SEM n
non=c(0.52,0.25,0.027,88)
rec=c(0.38,0.32,0.034,89)
eli=c(0.40,0.26,0.048,28)
# 生データなしで分散分析
lh=rbind(non,rec,eli)
colnames(lh)=c("m","sd","SEM","n") ; lh
mean.G=sum(lh[,"m"]*lh[,"n"])/sum(lh[,"n"])
SS.bit=sum((lh[,"m"]-mean.G)^2*lh[,"n"])
SS.wit=sum(lh[,"sd"]^2*(lh[,"n"]-1))
df.bit=nrow(lh)-1
df.wit=sum(lh[,"n"]-1)
MS.bit=SS.bit/df.bit
MS.wit=SS.wit/df.wit
F.ratio=MS.bit/MS.wit
pf(F.ratio,df.bit,df.wit,lower.tail=FALSE) # 0.003720507
(η2=(SS.bit)/(SS.bit+SS.wit)) # 0.05387927
781:卵の名無しさん
17/05/04 18:33:14.57 6FvZGmBc.net
//2x2.stan
data{
int<lower=0> N[2]; //行毎の標本和（(介入+対照)）
int n[2,2];// 行：介入の有無、列：結果の有無
}
parameters{
simplex[2] p[2];//ex. 総和sum(p[1]=1)となる確率のベクトル
}
model{
for(i in 1:2){//行
for(j in 1:2){//列
n[i,j]~ binomial(N[i],p[i][j]);//ex. n[1,2] ~ Binom(N[1],p[1][2])
}//行ごと(=介入群、対照群ごと）に二項分布
}
/*
n[1,1] ~ binomial(N[1],p[1][1]);
n[1,2] ~ binomial(N[1],p[1][2]);
n[2,1] ~ binomial(N[2],p[2][1]);
n[2,2] ~ binomial(N[2],p[2][2]);
*/
}
782:卵の名無しさん
17/05/04 18:33:21.26 6FvZGmBc.net
generated quantities{
real d;
real delta_over;
real p11;
real p10;
real p01;
real p00;
real RR;
real OR;
p11 = p[1][1];//介入あり効果あり、(暴露あり病気あり)
p10 = p[1][2];//介入あり効果なし、(暴露あり病気なし)
p01 = p[2][1];//介入なし効果あり、(暴露なし病気あり)
p00 = p[2][2];//介入なし効果なし、(暴露なし病気なし)
d = p11 - p01;//暴露あり病気あり割合－暴露なし病気あり割合
delta_over = step(d);// ifelse(d>0,1,0)に相当
RR = p11/p01;
OR = (p11/p10)/(p01/p00);
}
783:卵の名無しさん
17/05/04 18:33:49.02 6FvZGmBc.net
library("rstan")
rstan_options(auto_write = TRUE)
options(mc.cores = parallel::detectCores())
options(scipen = 10)
# UC Berkeley gender bias
# Men 8442 44%
# Women 4321 35%
n = matrix(round(c(8442*.44,8442*.56,4321*.35,4321*.65)),ncol=2,byrow=TRUE) ; n
N=apply(n,1,sum) ; N
data <- list(n=n,N=N)
model2x2=stan_model('2x2.stan')
fit2x2 <- sampling(model2x2,data=data,seed=1234)
print(fit2x2,pars=c('d','RR','OR'),digits_summary=dig,probs=c(.025,.975))
stan_dens(fit2x2,pars=c('d','RR','OR'),separate_chains = TRUE)
Epi::twoby2(n)
fisher.test(n)
prop.test(n[,1],c(8442,4321),correct=FALSE)
784:卵の名無しさん
17/05/06 13:29:42.65 NK3Wh0hW.net
/*
Y1女子大生n1=100人とY2女子高生n2=100人の胸囲を測定して
前者が平均82 , 標準偏差3
後者が平均81 , 標準偏差3
*/
data{
real<lower=0> D;
}
parameters{
real<lower=0> Y1;
real<lower=0> Y2;
}
transformed parameters{
real d;
d = Y1 - Y2;
}
model{
Y1 ~ normal(82,3);
Y2 ~ normal(81,3);
}
generated quantities{
real JD;
real JK;
JD = step(d - D);
JK = step(-d - D);
}
785:卵の名無しさん
17/05/06 13:30:05.47 NK3Wh0hW.net
library("rstan")
rstan_options(auto_write = TRUE)
options(mc.cores = parallel::detectCores())
D=5
data <- list(D=D)
boobs.model=stan_model('boobs.stan')
fit.boobs <- sampling(boobs.model,data=data, seed=1234,iter=15000,warmup=5000)
print(fit.boobs,pars=c('d','JD','JK'),probs=c(.025,.5,.975),digits=3)
stan_dens(fit.boobs,pars=c('d'),separate_chains = TRUE)
pnorm(-5,1,sqrt(3^2+3^2))
pnorm(5,1,sqrt(3^2+3^2),lower=FALSE)
786:卵の名無しさん
17/05/07 17:03:41.37 zx28gyz5.net
# 帰無仮説RR=ｘとした時のｐ値を返す
rr2p=function(a,N1,b,N0,x){ # a,N1:介入群 b,N0:対象群 N1,N0は各群総数
RR=(a/N1)/(b/N0)
SE=sqrt(1/a-1/N1+1/b-1/N0)
pu=(1-pnorm(log(x/RR)/SE))*2
pl=(1-pnorm(-log(x/RR)/SE))*2
p.value=ifelse(pl<=1,pl,pu)
return(p.value)
}
# St.Jhon's Wart
a=12 ; N1=59
b=5 ; N0=50
rr=(a/N1)/(b/N0) ; rr
prr1=rr2p(a,N1,b,N0,1) ; prr1
curve(rr2p(a,N1,b,N0,x),0.1,10,log="x",lwd=2, xlab="帰無仮説のリスク比(log目盛)",ylab="p値")
abline(h=0.05,lty=3,col=2)
abline(v=1,lty=3,col='gray')
abline(v=rr,lty=3,col=4)
l.05=uniroot(function(x)rr2p(a,N1,b,N0,x)-0.05,c(0.5,1.0))$root
points(l.05,0.05,pch=19)
u.05=uniroot(function(x)rr2p(a,N1,b,N0,x)-0.05,c(5,10))$root
points(u.05,0.05,pch=19)
text(l.05,0.05+0.02,round(l.05,2))
text(u.05,0.05+0.02,round(u.05,2))
points(1,prr1)
text(1,prr1+0.02,round(prr1,2))
text(rr,0,round(rr,3))
787:卵の名無しさん
17/05/10 22:14:20.37 trFWFCkB.net
There is no reason for national medical school gradutates to envy uraguchi bona fide morons who bought their way into the bottom medical school.
No offense, but a grim reality.
There is nothing to be more ashamed among doctors than buying their way into the bottom medical school.
Owing to this original sin, they cannot even name their honorable alma mater.
In order to keep their self-esteem, these moronic graduates cannot help but call other genuine doctors charlatans against their better judgement. What a pity!
The bottom line is that it sucks to be an uraguchi.
If any doctor tells that he will see a patient immediately when he cannot, the patient will label him a liar.
The doctor of his word won't behave in such a dishonest way.
If one insists that he can name ten of his classmates when he actually cannot, he will be a liar.
As for the uraguchi graduates, it seems to be intolerably dishonorable to uncover their alma mater.
Far more dishonorable than being a liar.
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
There will be no English response from bona fide morons suffering EBMS（Expellee from Bottom Medical School) Syndrome.
Last but not least,
it is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
788:卵の名無しさん
17/05/11 19:03:05.80 /tTz9Crr.net
製薬会社の説明会ではよく大規模スタディの解析結果がよく提示される。
大規模試験でp<0.001が示されると、それだけ信頼できると騙される医者が多すぎ。
まあ、臨床に統計は必要ないというド底辺特殊シリツ医大卒は問題外だが。
"統計的有意差というものは、薬が持っている本来の力と会社の努力を掛け合わせた結果である"
とは母校の薬理の教授(故人)の名言。
EMPA-REG OUTCOME試験では10mg,25mg単独では有意差が示せず双方を単純に足し算して有意差ありと算出して宣伝した。
# Subjects CVD events % HR p value 95%CI
# Placebo 2333 282 12.1
# Empagliflozin 10mg 2345 243 10.4 0.85 0.07 0.72-1.01
# Empagliflozin 25mg 2342 247 10.5 0.86 0.09 0.73-1.02
# Empagliflozin 10mg+25mg 4687 490 10.5 0.86 0.04 0.74-0.99
10mg錠vsプラセボのデータを比率のままで何倍になれば有意になるかを求めると
1.15倍と計算できた。
グラフにしてみた。
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
大規模スタディとは数多く集めないと統計的有意差がでないような薬効の検証試験。
スカイダイビングにパラシュート着用が死亡率を低下させるかどうかを証明するのに大規模試験は不要ｗ
ド底辺特殊シリツ医大卒が国立卒より低学力であるのは>29と>30の投稿を比較するだけでEvident.
789:卵の名無しさん
17/05/11 20:50:15.65 /tTz9Crr.net
# Normal Ratio Distribution
dGRD <- function(w,mx,sx,my,sy,d){
a=sqrt(w^2/sx^2-2*d*w/sx/sy+1/sy^2)
b=mx*w/sx^2 -d*(mx+my*w)/mx/my + my/sy^2
c=mx^2/sx^2 -2*d*mx*my/sx/sy+ my^2/sy^2
d=exp((b^2-c*a^2)/2*a^2/(1-d^2)/a^2)
pw=b*d/a^3/sqrt(2*pi)/sx/sy*(pnorm(b/a/sqrt(1-d^2))-pnorm(-b/a/sqrt(1-d^2))) + sqrt(1-d^2)/pi/sx/sy/a^2*exp(-c/2/sqrt(1-d^2))
return(pw)
}
mx=15
sx=1
my=10
sy=1
d=0
N=10000
X=scale(rnorm(N))*sx+mx
Y=scale(rnorm(N))*sy+my
hist(X/Y, freq=FALSE,breaks=50,col='lightblue',main='Gaussian ratio distribution')
curve(dGRD(x,mx,sx,my,sy,d),add=TRUE,lwd=2)
790:卵の名無しさん
17/05/12 06:02:32.57 e0eXW0W5.net
データをプールして求めたサマリー感度は62.3％（95％信頼区間57.9-66.6％）で、サマリー特異度は98.2％（23.8-98.7％）。これらの値を基に計算した陽性尤度比は34.5（23.8-45.2）、陰性尤度比は0.38（0.34-0.43）になった。
791:卵の名無しさん
17/05/12 06:32:32.16 e0eXW0W5.net
Data Synthesis:
159 studies evaluated 26 RIDTs, and 35% were conducted during the H1N1 pandemic. Failure to report whether results were assessed in a blinded manner and the basis for patient recruitment were important quality concerns.
The pooled sensitivity and specificity were 62.3% (95% CI, 57.9% to 66.6%) and 98.2% (CI, 97.5% to 98.7%), respectively.
The positive and negative likelihood ratios were 34.5 (CI, 23.8 to 45.2) and 0.38 (CI, 0.34 to 0.43), respectively.
Sensitivity estimates were highly heterogeneous, which was partially explained by lower sensitivity in adults (53.9% [CI, 47.9% to 59.8%])
than in children (66.6% [CI, 61.6% to 71.7%]) and a higher sensitivity for influenza A (64.6% [CI, 59.0% to 70.1%) than for influenza B (52.2% [CI, 45.0% to 59.3%).
792:卵の名無しさん
17/05/12 06:51:38.84 e0eXW0W5.net
そういえば薬の説明会に某社のMRがマスクをしてきて社内でインフルエンザが流行っているといってたな。
先週の当直でも近くの老健でも入所者や職員にインフレンザがくすぶっていた。
793:卵の名無しさん
17/05/13 09:05:01.10 QvHCxQMI.net
ci.pLH <- function (a, b, c, d, cl = 0.95) { # a:TP b:FP c:FN d:TP
LH = (a/(a+c))/(b/(b+d)) # TP/FP
Z = qnorm(1 - (1 - cl)/2) # 1.96
RRL = LH * exp(-Z * sqrt(1/a - 1/(a+c) + 1/b - 1/(b+d)))
RRU = LH * exp( Z * sqrt(1/a - 1/(a+c) + 1/b - 1/(b+d)))
CI = c(LH,RRL, RRU)
return(CI)
}
ci.nLH = function (a, b, c, d, cl = 0.95)
{
LH = (c/(a+c))/(d/(b+d)) # FN/TN
Z = qnorm(1 - (1 - cl)/2)
RRL = LH * exp(-Z * sqrt(1/c - 1/(a+c) + 1/d - 1/(b+d)))
RRU = LH * exp( Z * sqrt(1/c - 1/(a+c) + 1/d - 1/(b+d)))
CI = c(LH, RRL, RRU)
return(CI)
}
794:卵の名無しさん
17/05/13 15:58:10.20 6ps0P3Xn.net
//2x2CI.stan
data{
int<lower=0> N[2]; //行毎の標本和（(疾病+対照)）
int n[2,2];// 行：疾病の有無、列：所見の有無
}
parameters{
simplex[2] p[2];//ex. 総和sum(p[1]=1)となる確率のベクトル
}
model{
for(i in 1:2){//行
for(j in 1:2){//列
n[i,j]~ binomial(N[i],p[i][j]);//ex. n[1,2] ~ Binom(N[1],p[1][2])
}//行ごと(=疾病群、対照群ごと）に二項分布
}
/*
n[1,1] ~ binomial(N[1],p[1][1]);
n[1,2] ~ binomial(N[1],p[1][2]);
n[2,1] ~ binomial(N[2],p[2][1]);
n[2,2] ~ binomial(N[2],p[2][2]);
*/
}
795:卵の名無しさん
17/05/13 15:58:27.22 6ps0P3Xn.net
generated quantities{
real p11;
real p10;
real p01;
real p00;
real sn; //sensitivity
real sp; //specificity
real pLH;//positive likelihood ratio
real nLH;//negative likelihood ratio
real DOR; //diagnostic odds ratio
p11 = p[1][1];//TP 疾病あり所見あり
p10 = p[1][2];//FN 疾病あり所見なし
p01 = p[2][1];//FP 疾病なし所見あり
p00 = p[2][2];//TN 疾病なし所見なし
sn = p11/(p11+p10);
sp = p00/(p00+p01);
pLH = sn/(1-sp);
nLH = (1-sn)/sp;
DOR = pLH/nLH;
}
796:卵の名無しさん
17/05/13 16:04:29.69 6ps0P3Xn.net
n=matrix(c(a,b,c,d),ncol=2) ; n
N=apply(n,1,sum) ; N
data <- list(n=n,N=N)
model.2x2CI <- stan_model('2x2CI.stan')
fit.2x2CI <- sampling(model.2x2CI, data=data, pars=c('sn','sp','pLH','nLH','DOR'),seed=1234,iter=20000)
fit.2x2CI
pars=c('sn','sp','pLH','nLH')
print(fit.2x2CI,pars=pars,prob=c(.025,.5,.975),digits=3)
stan_dens(fit.2x2CI,pars=c('sn','sp','pLH','nLH'),separate_chains = TRUE)
stan_hist(fit.2x2CI,pars=pars,bins=20)
stan_trace(fit.2x2CI)
stan_ac(fit.2x2CI)
797:卵の名無しさん
17/05/14 12:35:35.94 75s6edjB.net
日本大学板橋病院（東京都、平山篤志院長）で２０１５～１６年、患者３人に対し鎮静剤プレセデックスなどの投与ミスが４件相次いで起きたことが同大学への取材でわかった。
このうち１件では患者が一時心肺停止になった。
同病院は現在、プレセデックスの使用を停止し、薬の知識不足が背景にあるとして、医師や研修医に危険薬の使用方法を記した冊子の携帯を義務づけるなどの対策をとったという。
厚生労働省が関係者から事情を聴いている。
日大によると、誤投与が起きたのはいずれも救命救急センター。
１５年７月、入院中の７０代男性に対し、看護師が医師の指示を受けずにプレセデックスの急速投与を実施し、一時心肺停止になった。
プレセデックスの添付文書では、緩やかな持続投与が厳守とされている。男性は１６年９月に口腔（こうくう）底がんで死亡したが、「薬が死亡の原因ではない」としている。
１６年５月には、救急搬送された８０代男性に対し、研修医がプレセデックスの急速投与を指示し、看護師が実施。
さらに１６年１２月にも入院していた当時２歳の女児に対し、看護師が点滴の設定を誤り通常の１０倍のプレセデックスを投与し、
別の看護師がミスに気づいて投与を中止。
約１０日後には、研修医の誤った指示で解熱剤アセリオが過量投与された。
この３件について「健康被害はなかった」としている。
同病院は大学広報を通じ、「病院としてはあってはならないことで深くおわびする。再発防止策を講じている」とコメントした。（小川裕介）
URLﾘﾝｸ(www.asahi.com)
798:卵の名無しさん
17/05/14 12:39:20.08 75s6edjB.net
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
799:卵の名無しさん
17/05/15 19:25:44.29 k0A2P6EO.net
If, however, one uses the limits only to determine whether the null point lies inside or outside the confidence interval, one is only performing a significance test.
It is lamentable to go to the trouble to calculate confidence limits and then use them for nothing more than classifying the study finding as statistically significant or not.
One should instead remember that the precise locations of confidence limits are not important for proper interpretation.
Rather, the limits should serve to give one a mental picture of the location and spread of the entire P-value function.
800:卵の名無しさん
17/05/15 19:28:09.11 k0A2P6EO.net
The likelihood of a specified parameter value given observed data
is defined as the probability of the observed data given that the true parameter equals the specified parameter value.
801:卵の名無しさん
17/05/18 19:01:17.64 zeLyudIO.net
URLﾘﾝｸ(www.ncbi.nlm.nih.gov)
> T_test <- function(n1,n2,m1,m2,sd1,sd2) {
+ pt(abs(m1-m2)/sqrt((1/n1+1/n2)*((n1-1)*sd1^2+(n2-1)*sd2^2)/((n1-1)+(n2-1))),n1+n2-2,lower.tail = FALSE)*2
+ }
>#J(^o^)PAN-2 twilight shift
> n1=85
> n2=93
> m1=c(4.4,2.8,3.1,3.0,15.6,2.9,14.1,NA,NA)
> sd1=c(0.16,0.09,0.08,0.07,1.01,0.74,0.43,NA,NA)
> m2=c(3.9,2.7,3.2,2.9,15.3,2.9,14.0,NA,NA)
> sd2=c(0.15,0.08,0.07,0.07,0.98,0.78,0.37,NA,NA)
> mapply(T_test,n1,n2,m1,m2,sd1,sd2)
[1] 0.000000000000000000000000000000000000000000000000003703796
[2] 0.000000000000396558043165599381357777630796590528916567564
[3] 0.000000000000000700365485362126109119065842101292673760327
[4] 0.000000000000000013582277683810314731008284105939765140647
[5] 0.045913211951356974749316464112780522555112838745117187500
[6] 1.000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
[7] 0.097289391439183053877925999586295802146196365356445312500
[8] NA
[9] NA
802:卵の名無しさん
17/05/19 12:06:12.42 ZXFvL/T2.net
Stay1=c(1691,0,4,7,13,165)
Stay0=c(1702,0,4,8,16,320)
Fever1=c(1691,0,1,2,4,49)
Fever0=c(1702,0,1,2,5,50)
IP=rbind(Stay1,Stay0,Fever1,Fever0)
colnames(IP)=c('N','Min','lwrQ','Med','uprQ','Max')
IP
Stay=IP[1:2,]
Fever=IP[3:4,]
ns=round(Stay1[1]/4)
sty1=c(sample(Stay1[2]:Stay1[3],ns,replace=TRUE),
sample(Stay1[3]:Stay1[4],ns,replace=TRUE),
sample(Stay1[4]:Stay1[5],ns,replace=TRUE),
sample(Stay1[5]:Stay1[6],ns,replace=TRUE))
hist(sty1);quantile(sty1)
ns=round(Stay0[1]/4)
sty0=c(sample(Stay0[2]:Stay0[3],ns,replace=TRUE),
sample(Stay0[3]:Stay0[4],ns,replace=TRUE),
sample(Stay0[4]:Stay0[5],ns,replace=TRUE),
sample(Stay0[5]:Stay0[6],ns,replace=TRUE))
hist(stay0);quantile(stay0)
wilcox.test(sty0,sty1, correct=FALSE)
wilcox.test(sty0,sty1, correct=TRUE)
803:卵の名無しさん
17/05/19 12:07:30.81 ZXFvL/T2.net
Sim_fever=function(){
ns=round(Fever1[1]/4)
fev1=c(sample(Fever1[2]:Fever1[3],ns,replace=TRUE),
sample(Fever1[3]:Fever1[4],ns,replace=TRUE),
sample(Fever1[4]:Fever1[5],ns,replace=TRUE),
sample(Fever1[5]:Fever1[6],ns,replace=TRUE))
#hist(fev1); quantile(fev1)
ns=round(Fever0[1]/4)
fev0=c(sample(Fever0[2]:Fever0[3],ns,replace=TRUE),
sample(Fever0[3]:Fever0[4],ns,replace=TRUE),
sample(Fever0[4]:Fever0[5],ns,replace=TRUE),
sample(Fever0[5]:Fever0[6],ns,replace=TRUE))
#hist(fev0); quantile(fev0)
wilcox.test(fev0,fev1,correct=FALSE)$p.value
}
N=1000
Res=replicate(N,Sim_fever())
hist(Res,freq=FALSE,breaks=30,col='lightblue')
lines(density(Res))
mean(Res<0.05)
804:卵の名無しさん
17/05/19 13:13:42.81 ZXFvL/T2.net
###分位数に適合するシミュレーション
library(exactRankTests)
par(mfrow=c(2,1))
Stay1=c(N=1691,Min=0,lwrQ=4,Med=7,uprQ=13,Max=165)
Stay0=c(N=1702,Min=0,lwrQ=4,Med=8,uprQ=16,Max=320)
ns=round(Stay1[1]/4)
sty1=c(sample(Stay1[2]:Stay1[3],ns,replace=TRUE),
sample(Stay1[3]:Stay1[4],ns,replace=TRUE),
sample(Stay1[4]:Stay1[5],ns,replace=TRUE),
sample(Stay1[5]:Stay1[6],ns,replace=TRUE))
hist(sty1,breaks=50,xlim=c(0,320),main='prayed');quantile(sty1)
ns=round(Stay0[1]/4)
sty0=c(sample(Stay0[2]:Stay0[3],ns,replace=TRUE),
sample(Stay0[3]:Stay0[4],ns,replace=TRUE),
sample(Stay0[4]:Stay0[5],ns,replace=TRUE),
sample(Stay0[5]:Stay0[6],ns,replace=TRUE))
hist(sty0,breaks=100,main='control');quantile(sty0)
par(mfrow=c(1,1))
plot(density(sty0),lty=2)
lines(density(sty1))
wilcox.test(sty0,sty1, correct=FALSE)
wilcox.test(sty0,sty1, correct=TRUE)
exactRankTests::wilcox.exact(sty0,sty1)
805:卵の名無しさん
17/05/19 18:29:04.26 NEqlWULX.net
Stay1=c(N=1691,Min=0,lwrQ=4,Med=7,uprQ=13,Max=165)
Stay0=c(N=1702,Min=0,lwrQ=4,Med=8,uprQ=16,Max=320)
Sim_Stay<-function(){
ns=round(Stay1[1]/4)
sty1=c(sample(Stay1[2]:Stay1[3],ns,replace=TRUE),
sample(Stay1[3]:Stay1[4],ns,replace=TRUE),
sample(Stay1[4]:Stay1[5],ns,replace=TRUE),
sample(Stay1[5]:Stay1[6],ns,replace=TRUE))
# hist(sty1,breaks=50,xlim=c(0,320),main='prayed');quantile(sty1)
ns=round(Stay0[1]/4)
sty0=c(sample(Stay0[2]:Stay0[3],ns,replace=TRUE),
sample(Stay0[3]:Stay0[4],ns,replace=TRUE),
sample(Stay0[4]:Stay0[5],ns,replace=TRUE),
sample(Stay0[5]:Stay0[6],ns,replace=TRUE))
# hist(sty0,breaks=100,main='control');quantile(sty0)
wilcox.exact(sty0,sty1)$p.value
}
N=10000
Res=replicate(N,Sim_Stay())
hist(Res,freq=FALSE,col='lightgreen',breaks=100)
lines(density(Res),add=TRUE)
mean(Res<0.05)
max(Res)
806:卵の名無しさん
17/05/20 10:52:57.73 GAnNqfB7.net
Physician age and outcomes in elderly patients in hospital in the US:
observational study
URLﾘﾝｸ(www.bmj.com)
のTable 2のデータを用いて
コクラン・アーミテージ検定をしてみる。
adms=c(309020,280894,115660,30963)
p
807:hys=c(10177,8016,3331,1086) mort=c(.108,.111,.113,.121) deat=round(mort*adms) #Cochran-Armitage Cochran_Armitage<-function(ri,ni,xi=seq_along(ri)){ # ri:患者 ni:総数 xi:病状指標 O<-sum(ri*xi) r<-sum(ri);n<-sum(ni) E<-r*sum(ni*xi)/n V<-r*(n-r)/(n^3)*(n*sum(ni*xi^2)-sum(ni*xi)^2) Z<-(O-E)/sqrt(V) p<-2*pnorm(abs(Z),lower.tail=FALSE) return(p) } Cochran_Armitage(deat,adms) > Cochran_Armitage(deat,adms) [1] 5.095712e-14
808:卵の名無しさん
17/05/20 14:36:09.48 MCXaCATK.net
裏口バカにはコメントできないであろう数式をドヤ顔で再掲してみよう。
検査前確率(有病率)pとして
オッズx=p/(1-p)
感度y, 特異度zとする。
陽性適中率PPV=ω(x,y,z)=xy/(xy+1-z)
偏微分すると
∂ω/∂x=(1-z)y/(xy+1-z)^2
∂ω/∂y=(1-z)y/(xy+1-z)^2
∂ω/∂z=xy/(xy+1-z)^2
すべて0<z<1ゆえ、いずれも正値なのは自明
同様に、
陰性適中率NPV=μ(x,y,z)=z/(z+x(1-y))
∂μ/∂x=-z(1-y)/[z+(1-y)]^2 <0 (∵0<感度y<1)
∂μ/∂y=xz/[z+x(1-y)]^2
∂μ/∂z=x(1-y)/[z+x(1-y)]^2
オッズ上昇（有病率上昇）すれば陰性的中率が低下するという直観の数式での裏付け。
809:卵の名無しさん
17/05/20 23:15:33.12 MCXaCATK.net
curve(dnorm(x,qnorm(0.005)),-5,5,lty=3,ann=FALSE)
curve(dnorm(x),add=TRUE)
abline(v=0,col='gray')
cp=qlnorm(0.005,lower=FALSE) ; cp
curve(dlnorm(x+cp),-cp,20-cp,lty=2,ann=FALSE)
abline(v=cp-cp,col='gray')
curve(dnorm(x+cp,cp)*dlnorm(exp(-1))/dnorm(0),add=TRUE)
legend('center',bty='n',legend=c('慶応','川崎'),lty=1:2)
810:卵の名無しさん
17/05/21 08:20:47.66 4c3djdui.net
NNF <- function(p,conf.level=0.95){
alpha=1-conf.level
q=1-p
log(alpha)/log(q) # q^x < alpha
}
NNF(1/100,0.95)
NNF(1/1000,0.99)
811:卵の名無しさん
17/05/22 07:16:18.24 5XKSKW8x.net
これって名投稿だと感心する。
私は昭和の時代に大学受験したけど、昔は今よりも差別感が凄く、慶応以外の私立医は特殊民のための特殊学校というイメージで開業医のバカ息子以外は誰も受験しようとすらしなかった。
常識的に考えて、数千万という法外な金を払って、しかも同業者からも患者からもバカだの裏口だのと散々罵られるのをわかって好き好んで私立医に行く同級生は一人もいませんでした。
本人には面と向かっては言わないけれど、俺くらいの年代の人間は、おそらくは８－９割は私立卒を今でも「何偉そうなこと抜かしてるんだ、この裏口バカが」と心の底で軽蔑し、嘲笑しているよ。当の本人には面と向かっては絶対にそんなことは言わないけどね。
＞同業者からも患者からもバカだの裏口だのと散々罵られるのをわかって好き好んで私立医に行く
同業者の発言：
【ウハも】 開業医達の集い 8診 【粒も】 [無断転載禁止]©2ch.net
670 名前：卵の名無しさん[] 投稿日：2017/05/20(土) 11:15:40.12 ID:46exOAAP
学会で川崎の医者が発表してたら、「馬鹿が何偉そうにしゃべってる。」と思う自分が嫌になるが、
これだけは学生時代から続く反射なので止められない。
患者の発言：
【医療】医者は患者にコレを言われると、内心ものすごくムッとする★4 [無断転載禁止]©2ch.net
810 名前：名無しさん＠１周年[] 投稿日：2017/05/21(日) 00:11:22.04 ID:+h+2h2fq0
旧帝医卒の医者が（患者としては嫌だが）
多少偉そうにしているのはわからんでもないが
底辺私立に偉そうにされたら
そりゃ患者としてはむかつくだろｗｗ
(unquote)
Last but not least,
it is not the kickass bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
ド底辺シリツ医大が悪いんじゃない、本人の頭が悪いんだ。
812:卵の名無しさん
17/05/24 14:21:19.79 olQQP7cX.net
女 男
若 １５ ５
老 ３ １０
813:卵の名無しさん
17/05/24 15:47:07.57 Yzk6zYd9O
高見 博 やりチン
高見真理 やりまん
814:卵の名無しさん
17/05/25 13:31:59.33 SNaobD6X.net
死亡患者数 総患者数 医師数
女性医師 46007 415605 18751
男性医師 137811 1199399 39593
死亡患者数/Dr 総患者数/Dr
女性医師 2.45 22.16
男性医師 3.48 30.29
815:卵の名無しさん
17/05/25 13:41:48.70 SNaobD6X.net
記載から逆算して
死亡患者数 総患者数 医師数
女性医師 46007 415605 18751
男性医師 137811 1199399 39593
を医師数を無視してカイ二乗検定すると
2-sample test for equality of proportions without continuity
correction
data: c(M1[1, 1], M1[2, 1]) out of c(M1[1, 2], M1[2, 2])
X-squared = 54.01, df = 1, p-value = 0.0000000000001994
alternative hypothesis: two.sided
95 percent confidence interval:
-0.005312783 -0.003089587
sample estimates:
prop 1 prop 2
0.1106989 0.1149000
で有意となり、 生存率差の９５％信用区間もアブストラクトの95%CI, -0.57% to -0.28%;とほぼ一致。
816:卵の名無しさん
17/05/26 12:02:28.96 5I65LkQjY
毎日新聞社
URLﾘﾝｸ(www.mainichi.co.jp)
817:卵の名無しさん
17/05/26 16:45:01.86 g0v5lQqI.net
10 13
15 6
818:卵の名無しさん
17/05/28 04:15:53.81 23SWWCfN.net
A little old lady goes to the doctor and says, "Doctor I have this problem with gas, but it really doesn't bother me too much.
They never smell and are always silent.
As a matter of fact I've farted at least 20 times since I've been here in your office. You didn't know I was farting because they didn't smell and are silent".
The doctor says, "I see. Take these pills and come back to see me next week."
The next week the lady goes back, "Doctor" she says, "I don't know what the heck you gave me, but now my farts... although still silent they stink terribly."
"Good" the doctor said, “now that we've cleared up your sinuses, let's work on your hearing!"
819:卵の名無しさん
17/05/28 09:12:32.95 sdpbW2IZ.net
これって名投稿だと感心する。
私は昭和の時代に大学受験したけど、昔は今よりも差別感が凄く、慶応以外の私立医は特殊民のための特殊学校というイメージで開業医のバカ息子以外は誰も受験しようとすらしなかった。
常識的に考えて、数千万という法外な金を払って、しかも同業者からも患者からもバカだの裏口だのと散々罵られるのをわかって好き好んで私立医に行く同級生は一人もいませんでした。
本人には面と向かっては言わないけれど、俺くらいの年代の人間は、おそらくは８－９割は私立卒を今でも「何偉そうなこと抜かしてるんだ、この裏口バカが」と心の底で軽蔑し、嘲笑しているよ。当の本人には面と向かっては絶対にそんなことは言わないけどね。
＞同業者からも患者からもバカだの裏口だのと散々罵られるのをわかって好き好んで私立医に行く
同業者の発言：
【ウハも】 開業医達の集い 8診 【粒も】 [無断転載禁止]©2ch.net
670 名前：卵の名無しさん[] 投稿日：2017/05/20(土) 11:15:40.12 ID:46exOAAP
学会で川崎の医者が発表してたら、「馬鹿が何偉そうにしゃべってる。」と思う自分が嫌になるが、
これだけは学生時代から続く反射なので止められない。
患者の発言：
【医療】医者は患者にコレを言われると、内心ものすごくムッとする★4 [無断転載禁止]©2ch.net
810 名前：名無しさん＠１周年[] 投稿日：2017/05/21(日) 00:11:22.04 ID:+h+2h2fq0
旧帝医卒の医者が（患者としては嫌だが）
多少偉そうにしているのはわからんでもないが
底辺私立に偉そうにされたら
そりゃ患者としてはむかつくだろｗｗ
(unquote)
Last but not least,
it is not the kickass bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
ド底辺シリツ医大が悪いんじゃない、本人の頭が悪いんだ。
820:卵の名無しさん
17/05/28 09:12:56.33 sdpbW2IZ.net
10 5
6 8
821:卵の名無しさん
17/05/28 18:57:09.64 1dIxNVDD.net
##
RR=OR*(1-P1) + P1
OR=(RR-P1)/(1-P1) # P1:暴露群でのイベント発生率=a/(a+b)
P1=(OR-RR)/(OR-1)
RR=OR/(OR*P0 + 1-P0)
OR=(1-P0)*RR/(1-P0*RR) # P0:非暴露群でのイベント発生率=c/(c+d)
P0=(OR-RR)/(OR-1)/RR
RR2ORp1 <- function(RR,P1) (RR-P1)/(1-P1) # P1:暴露群でのイベント発生率=a/(a+b)
RR2ORp0 <- function(RR,P0) (1-P0)*RR/(1-P0*RR) # P0:非暴露群でのイベント発生率=c/(c+d)
R2p1 <- function(RR,OR) (OR-RR)/(OR-1)
R2p0 <- function(RR,OR) (OR-RR)/(OR-1)/RR
822:卵の名無しさん
17/05/28 21:57:18.59 1dIxNVDD.net
data{
int N;
int nor[N];
int S;
int sou[S];
}
parameters{
real<lower=0,upper=1> pn;
real<lower=0,upper=1> ps;
}
model{
for(i in 1:N)
nor[i] ~ bernoulli(pn);
for(j in 1:S)
sou[j] ~ bernoulli(ps);
}
generated quantities{
real OR;
real RR;
RR = pn/ps;
OR = (pn/(1-pn))/(ps/(1-ps));
}
823:卵の名無しさん
17/05/28 21:58:03.99 1dIxNVDD.net
N=50662
n=12
S=6151
s=0
nor=c(rep(1,n),rep(0,N-n))
sou=rep(0,S)
model.tsuda=stan_model('tsuda.stan')
data=list(N=N,nor=nor,S=S,sou=sou)
fit.tsuda <- sampling(model.tsuda, data=data, seed=1234, iter=20000)
print(fit.tsuda,probs=c(.025,.5,.975))
824:卵の名無しさん
17/05/29 23:45:42.11 DAm6Bi0e.net
c(10/100 , 25/200, 35/300)
c(25/150 , 10/300, 35/450)
c(35/250 , 35/500)
825:卵の名無しさん
17/05/31 14:41:43.84 1PckSUIM.net
#多重比較
.m=matrix(c(10,25,20,5,100,200,150,250),ncol=2)
colnames(.m)=c('生存','受持')
rownames(.m)=c('若女','老女','若男','老男')
.m ; prop.test(.m)$p.value
.g=matrix(c(.m[1,1]+.m[2,1],.m[3,1]+.m[4,1],.m[1,2]+.m[2,2],.m[3,2]+.m[4,2]),2)
colnames(.g)=c('生存','受持')
rownames(.g)=c('女','男')
.g ; prop.test(.g)$p.value
.a=matrix(c(.m[1,1]+.m[3,1],.m[2,1]+.m[4,1],.m[1,2]+.m[3,2],.m[2,2]+.m[4,2]),2)
colnames(.a)=c('生存','受持')
rownames(.a)=c('若','老')
.a ; prop.test(.a)$p.value
生存率=round(.m[,1]/.m[,2],3)
cbind(.m,生存率)
prop.test(.g)
prop.test(.a)
prop.test(.m)
826:卵の名無しさん
17/06/01 08:30:15.28 lqqHYMnI.net
# 多重比較
.m=matrix(c(10,25,20,5,100,200,150,250),ncol=2)
colnames(.m)=c('生存','受持')
rownames(.m)=c('若女','老女','若男','老男') ; .m
prop.test(.m[,1],.m[,2])$p.value
.mm=cbind(.m[,1],.m[,2]-.m[,1])
colnames(.mm)=c('生存','死亡')
.mm
prop.test(.mm)$p.value
fisher.test(.mm)$p.value
cbind(.m,生存率=round(.m[,1]/.m[,2],3))
.g=matrix(c(.m[1,1]+.m[2,1],.m[3,1]+.m[4,1],.m[1,2]+.m[2,2],.m[3,2]+.m[4,2]),2)
colnames(.g)=c('生存','受持') ; rownames(.g)=c('女','男') ; .g
.gg=cbind(.g[,1],.g[,2]-.g[,1])
colnames(.gg)=c('生存','死亡') ; .gg
prop.test(.gg)$p.value
fisher.test(.gg)
cbind(.g,生存率=round(.g[,1]/.g[,2],3))
.a=matrix(c(.m[1,1]+.m[3,1],.m[2,1]+.m[4,1],.m[1,2]+.m[3,2],.m[2,2]+.m[4,2]),2)
colnames(.a)=c('生存','受持') ; rownames(.a)=c('若','老') ; .a
.aa=cbind(.a[,1],.a[,2]-.a[,1])
colnames(.aa)=c('生存','死亡') ; .aa
prop.test(.aa)$p.value
fisher.test(.aa)
cbind(.a,生存率=round(.a[,1]/.a[,2],3))
827:卵の名無しさん
17/06/01 08:30:52.40 lqqHYMnI.net
prop.test(.gg)
prop.test(.aa)
prop.test(.mm)
fisher.test(.gg)
fisher.test(.aa)
fisher.test(.mm)
pairwise.prop.test(.mm) # Matrix : success,failure
pairwise.prop.test(.m[,1],.m[,2]) # Vector : success,trial
pairwise.prop.test(.m[,1],.m[,2],p.adjust='bon')
pairwise.prop.test(.m[,1],.m[,2],p.adjust='none')
library(fmsb)
fisher.test(.mm)
pairwise.fisher.test(.mm,p.adjust='holm')
pairwise.fisher.test(.m[,1],.m[,2],p.adjust='holm')
pairwise.fisher.test(.m[,1],.m[,2],p.adjust='bon')
pairwise.fisher.test(.m[,1],.m[,2],p.adjust='none')
pairwise.fisher.test(.mm,p.adjust='holm')
828:卵の名無しさん
17/06/03 06:14:04.74 fHjCdMkb.net
身体診察の教科書において最高峰として名高い『Sapira's Art and Science of Bedside Diagnosis』
にこんな記述がある。
More than 100 books and thousands of articles have been published on EBM.
It has been subjected to major criticism, including the observation that it is not itself evidence based, in that there is no convincing evidence that physicians using it provide any better care than those who do not.
Perhaps the most balanced definition is that EBM constitutes “methods of incorporating epidemiologic evidence into clinical practice” (Cohen et al., 2004).
829:卵の名無しさん
17/06/06 00:38:28.52 vZoASpBs.net
Three business men were sitting in a bar, drinking and discussing how stupid their wives were.
The first says, "I tell you, my wife is so stupid. Last week she went to the supermarket and bought $300 worth of meat because it was on sale, and we don't even have a fridge big enough to keep it in!"
The second agrees that she sounds pretty thick, but says his wife is thicker. "Just last week, she went out and spent $17,000 on a new car," he laments, "and she doesn't even know how to drive!"
The third, a blond male, nods sagely and agrees that these two women sound like they both walked through the stupid forest and got hit by every branch.
However, he still thinks his wife is dumber. "I have to laugh when I think about it," he chuckles.
"Last week my wife left on a vacation to Greece. I watched her packing her bags and she must have taken at least five boxes of condoms with her. She doesn't even have a penis!"
830:卵の名無しさん
17/06/06 13:15:54.93 S1GvLqu2.net
There is no reason for national medical school gradutates to envy uraguchi bona fide morons who bought their way into the bottom medical school.
No offense, but a grim reality.
There is nothing to be more ashamed among doctors than buying their way into the bottom medical school.
Owing to this original sin, they cannot even name their honorable alma mater.
In order to keep their self-esteem, these moronic graduates cannot help but call other genuine doctors charlatans against their better judgement. Uraguchi is an albatross in their neck. What a pity!
The bottom line is , it sucks to be an uraguchi.
If any doctor tells that he will see a patient immediately when he cannot, the patient will label him a liar.
The doctor of his word won't behave in such a dishonest way.
If one insists that he can name ten of his classmates when he actually cannot, he will be a liar.
As for the uraguchi graduates, it seems to be intolerably dishonorable to uncover their alma mater.
Far more dishonorable than being a liar.
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
There will be no English response from bona fide morons suffering EBMS（Expellee from Bottom Medical School) Syndrome.
Last but not least,
it is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
831:卵の名無しさん
17/06/06 14:12:24.95 S1GvLqu2.net
There is no reason for national medical school gradutates to envy uraguchi bona fide morons who bought their way into the bottom medical school.
No offense, but a grim reality.
There is nothing to be more ashamed among doctors than buying their way into the bottom medical school.
Owing to this original sin, they cannot even name their honorable alma mater.
In order to keep their self-esteem, these moronic graduates cannot help but call other genuine doctors charlatans against their better judgement. Uraguchi is an albatross about their neck. What a pity!
The bottom line is , it sucks to be an uraguchi.
If any doctor tells that he will see a patient immediately when he cannot, the patient will label him a liar.
The doctor of his word won't behave in such a dishonest way.
If one insists that he can name ten of his classmates when he actually cannot, he will be a liar.
As for the uraguchi graduates, it seems to be intolerably dishonorable to uncover their alma mater.
Far more dishonorable than being a liar.
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
There will be no English response from bona fide morons suffering EBMS（Expellee from Bottom Medical School) Syndrome.
Last but not le
832:卵の名無しさん
17/06/06 17:44:53.81 7iJ9wwby.net
？
833:卵の名無しさん
17/06/06 17:45:02.59 7iJ9wwby.net
There is no reason for national medical school gradutates to envy uraguchi bona fide morons who bought their way into the bottom medical school.
No offense, but a grim reality.
There is nothing to be more ashamed among doctors than buying their way into the bottom medical school.
Owing to this original sin, they cannot even name their honorable alma mater.
In order to keep their self-esteem, these moronic graduates cannot help but call other genuine doctors charlatans against their better judgement. Uraguchi is an albatross about their neck. What a pity!
The bottom line is , it sucks to be an uraguchi.
If any doctor tells that he will see a patient immediately when he cannot, the patient will label him a liar.
The doctor of his word won't behave in such a dishonest way.
If one insists that he can name ten of his classmates when he actually cannot, he will be a liar.
As for the uraguchi graduates, it seems to be intolerably dishonorable to uncover their alma mater.
Far more dishonorable than being a liar.
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
There will be no English response from bona fide morons suffering EBMS（Expellee from Bottom Medical School) Syndrome.
Last but not least,
it is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
834:卵の名無しさん
17/06/07 13:22:39.80 eJruhvi4.net
findings=c('RS','EFEG','EREG','EAG','EHG','EE&EG','ERHG','ECG','NG','RAC','FP','HP','XA')
# Red Sreak, Endoscopic Flat Erosive Gastritis, Endoscopic Raised Erosive Gastritis,
# Endscopic Atrophic Gastritis, Endoscopic Hemorrhagick Gastritis,Endoscopic Erythematic&Exudative Gastritis,
# Endospopic Rugae Hypertrophic Gastritis,Endoscopic Congestive Gastritis,
# Nodular Gastritis, Regular Arrangement of Collecting venules,
# Fundic Polyp, Hyperplastic Polyp, Xanthoma
neg=c(111,10,28,9,14,0,0,0,0,231,24,0,0) # ピロリ陰性のとき所見が陽性であった患者数
NEG=278 # ピロリ陰性患者総数
pos=c(6,11,9,70,2,37,16,19,6,30,1,6,6) # ピロリ陽性性のとき所見が陽性であった患者数
POS=140 # ピロリ陽性患者総数
#所見陽性をピロリ陽性と判定すると
py_neg NEG FP py_pos POS TP p.value pLR nLR DOR
RS 111 278 0.399 6 140 0.043 0.000 0.107 1.593 0.067
EFEG 10 278 0.036 11 140 0.079 0.067 2.184 0.956 2.285
EREG 28 278 0.101 9 140 0.064 0.237 0.638 1.041 0.613
EAG 9 278 0.032 70 140 0.500 0.000 15.444 0.517 29.889
EHG 14 278 0.050 2 140 0.014 0.075 0.284 1.038 0.273
EE&EG 0 278 0.000 37 140 0.264 0.000 Inf 0.736 Inf
ERHG 0 278 0.000 16 140 0.114 0.000 Inf 0.886 Inf
ECG 0 278 0.000 19 140 0.136 0.000 Inf 0.864 Inf
NG 0 278 0.000 6 140 0.043 0.001 Inf 0.957 Inf
RAC 231 278 0.831 30 140 0.214 0.000 0.258 4.647 0.055
FP 24 278 0.086 1 140 0.007 0.002 0.083 1.087 0.076
HP 0 278 0.000 6 140 0.043 0.001 Inf 0.957 Inf
XA 0 278 0.000 6 140 0.043 0.001 Inf 0.957 Inf
835:卵の名無しさん
17/06/07 13:27:35.29 eJruhvi4.net
#所見陽性をピロリ非感染陽性と判定すると
py_neg NEG TP py_pos POS FP p.value pLR nLR DOR
RS 111 278 0.399 6 140 0.043 0.000 9.317 0.628 14.844
EFEG 10 278 0.036 11 140 0.079 0.067 0.458 1.046 0.438
EREG 28 278 0.101 9 140 0.064 0.237 1.567 0.961 1.630
EAG 9 278 0.032 70 140 0.500 0.000 0.065 1.935 0.033
EHG 14 278 0.050 2 140 0.014 0.075 3.525 0.963 3.659
EE&EG 0 278 0.000 37 140 0.264 0.000 0.000 1.359 0.000
ERHG 0 278 0.000 16 140 0.114 0.000 0.000 1.129 0.000
ECG 0 278 0.000 19 140 0.136 0.000 0.000 1.157 0.000
NG 0 278 0.000 6 140 0.043 0.001 0.000 1.045 0.000
RAC 231 278 0.831 30 140 0.214 0.000 3.878 0.215 18.021
FP 24 278 0.086 1 140 0.007 0.002 12.086 0.920 13.134
HP 0 278 0.000 6 140 0.043 0.001 0.000 1.045 0.000
XA 0 278 0.000 6 140 0.043 0.001 0.000 1.045 0.000
836:卵の名無しさん
17/06/08 20:02:57.03 c2IUt8h2.net
昼休みの製薬会社の説明会はリリカOD錠の説明だったのだが
パンフレットにあったこの論文は面白かった。
Pharmacotherapy for neuropathic pain in adults: a systematic review and meta-analysis
成人の神経痛に対する薬物療法のシステムレビューとメタ解析
Lancet Neurol. 2015 February ; 14(2): 162?173
URLﾘﾝｸ(www.thelancet.com)(14)70251-0.pdf
で無料で読める(Isn't youの語学力では無理だが)
面白いのが、forrest plotの横軸がリスク比でなくNNTで作成されていたこと。
更に、NNTだけでなく、NNHまでも記載記載してあった。
NNH（Numbers Needed to Harm)は、有害事象（眠気等のことか？）により1名の脱落者がでるのに必要な投与患者数として計算されていた。
薬理をいくら学んでも臨床試験をして統計解析しない限り
この数字は出て来ないんだな。
自分なりに大雑把に要約すると
15人投与して2人がプラセボを超えた効果、1人が有害事象により投与中止となる
と理解した。
こういう理解を背景に個々の患者に処方するかを判断するのが
Evidence Based Medicineなんだな。
837:卵の名無しさん
17/06/10 06:33:00.80 v2BE3SGi.net
ｽﾚﾘﾝｸ(hosp板:670番)
2 ID:h7TtrsH7(16/29)
0670 卵の名無しさん 2017/02/01 20:57:44
>>657
自分で名誉毀損するのが柔整
柔整の品性
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
838:卵の名無しさん
17/06/10 07:25:39.72 v2BE3SGi.net
要約するとこうなるね。
知識の欠如
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
遵法精神の欠如
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
品性の欠如
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
839:卵の名無しさん
17/06/10 19:33:44.38 S6rQfr0d.net
低血糖でも半身麻痺など脳卒中様の症状をきたすことがあるので
５０％ブドウ糖を５０ｍL投与するまえ脳卒中と診断するな
という有名な臨床格言(Clinical Pearl)があるんだが、
ド底辺シリツの医者はそれも知らずに救急をやっているよ。
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
そのうち事故を起こすだろうなと思っていたら
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
これも表にでた分だからもっとひどいのは隠蔽されていると俺は思っている。
840:卵の名無しさん
17/06/10 23:38:30.47 S6rQfr0d.net
URLﾘﾝｸ(community.cochrane.org)
841:卵の名無しさん
17/06/12 07:51:11.39 1A86sl0D.net
イベント発生率が小さければ観察研究での曝露オッズ比は母集団でのリスク比を反映する
842:卵の名無しさん
17/06/12 15:08:00.40 ykGM4sCC.net
Statutory rape, Evan.
Twenty years behind bars.
And that's just for one of us.
And I'm not planning on taking a shower.
I have evidence.
843:卵の名無しさん
17/06/12 16:30:02.06 ykGM4sCC.net
このスレに登場する柔整の紹介
（捏造ではなくエビデンスなのでコピペはご自由に）
知識の実態
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URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
遵法精神の実態
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
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品性の実態
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844:卵の名無しさん
17/06/16 12:14:53.90 dVYxVdFb.net
【なんでも】接骨院の謎【捻挫】に登場する柔整の紹介
知識の実態
柔整が薬理を書くと医師法違反
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
EBMには薬理と代謝が必須+Drag Delivery System
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
有資格者のはずなのに複雑骨折＝開放骨折を理解していない
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
遵法精神の実態
保険の不正使用をそそのかすのも説明しているから良心的
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
同意したら患者が悪い
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
品性の実態
整形外科には治せず、柔整には治せる外傷の例示を求められての汚言
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845:卵の名無しさん
17/06/17 19:02:01.03 WGpntzk/.net
MASS::area(function(x) (1-x)^N, 0,1)
F=function(x) -1/(N+1)*(1-x)^(N+1)
F(1)-F(0)
846:卵の名無しさん
17/06/17 19:02:50.51 WGpntzk/.net
pL=uniroot(function(x) dbinom(0,N,x) - 0.975, c(0,0.5))$root
pM=uniroot(function(x) dbinom(0,N,x) - 0.50, c(0,0.5))$root
pU=uniroot(function(x) dbinom(0,N,x) - 0.025, c(0.5,1))$root
round(c(pL,pM,pU),4)
dbinom(0,N,pL) ; dbinom(0,N,pM); dbinom(0,N,pU)
Mean=MASS::area(function(x)dbinom(0,N,x),0,1) ; Mean
847:卵の名無しさん
17/06/17 23:53:04.73 WGpntzk/.net
NNF <- function(p,conf.level=0.95){
alpha=1-conf.level
q=1-p
log(alpha)/log(q) # q^x < alpha
}
NNF(1/100,0.95)
NNF(1/1000,0.99)
848:卵の名無しさん
17/06/18 06:34:11.33 nxMdZkja.net
【なんでも】接骨院の謎【捻挫】に登場する、書けば書くほど墓穴を掘る、自己名誉毀損派の柔道整復師＝墓穴師または墓穴術師の御紹介
＜知識の実態＞
柔整が薬理を書くと医師法違反
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EBMには薬理と代謝が必須+Drag Delivery System
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有資格者のはずなのに複雑骨折＝開放骨折を理解していない
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引用元もないのに引用、名前も挙げられないのに高名
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アクセス限定のフェイスブックの記述を根拠にする
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＜遵法精神の実態＞
保険の不正使用をそそのかすのも説明しているから良心的
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同意したら患者が悪い
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
不正使用をそそのかせて患者に責任を転嫁する素晴らしい制度
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＜品性の実態＞
整形外科には治せず、柔整には治せる外傷の例示を求められての汚言
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849:卵の名無しさん
17/06/18 06:39:30.50 dqXZYzZO.net
柔整の狩場=患者を獲物と見做す表現、まさに獣性
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850:卵の名無しさん
17/06/18 11:18:09.53 nxMdZkja.net
柔道整復師の自己名誉毀損=墓穴術症例集
＜知識の実態＞
柔整が薬理を書くと医師法違反
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
EBMには薬理と代謝が必須+Drag Delivery System
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有資格者のはずなのに複雑骨折＝開放骨折を理解していない
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引用元もないのに引用、名前も挙げられないのに高名
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
アクセス限定のフェイスブックの記述を根拠にする
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
＜遵法精神の実態＞
保険の不正使用をそそのかすのも説明しているから良心的
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
同意したら患者が悪い
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
不正使用をそそのかせて患者に責任を転嫁する素晴らしい制度
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
＜品性の実態＞
整形外科には治せず、柔整には治せる外傷の例示を求められての汚言
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URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
柔整の狩場=患者を獲物と見做す表現、まさに獣性
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851:卵の名無しさん
17/06/18 16:17:56.30 nxMdZkja.net
# NN(100)個中当たりSS個、N(5)個サンプルしてS個当たりからSSを推測する。
foo <-function(SS,NN=100,N=5){
YY=c(rep(1,SS),rep(0,NN-SS))
return(sum(sample(YY,N)))
}
ss=0:100
S=0
k=10^4
SS=NULL
for(i in 1:k){
x=sapply(ss,foo)
SS=c(SS,which(x==S)-1)
}
hist(SS,freq=FALSE,col='lightblue', main='')
lines(density(SS),lwd=2,lty=3)
summary(SS)
MAP(SS)[1]
quantile(SS,c(0.025,0.50,0.975))
> summary(SS)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.00 4.00 10.00 13.56 20.00 89.00
> MAP(SS)[1]
x
1.547634
> quantile(SS,c(0.025,0.50,0.975))
2.5% 50% 97.5%
0 10 45
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
852:卵の名無しさん
17/06/19 18:21:45.58 eYxkRSpz.net
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
853:卵の名無しさん
17/06/22 08:24:48.90 0Y8JUQjF.net
NNF <- function(p,conf.level=0.95){
alpha=1-conf.level
q=1-p
log(alpha)/log(q) # q^x < alpha
}
N2P <- function(n,conf.level=0.95){
alpha=1-conf.level
p=1-alpha^(1/n)
P=1/p
return(P)
}
P2conf <- function(n,P){
p=1/P
alpha=(1-p)^n
conf=1-alpha
return(conf)
}
854:卵の名無しさん
17/06/23 18:58:08.79 ApSIiVYz.net
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
855:卵の名無しさん
17/06/23 19:22:35.12 ApSIiVYz.net
rule of 3 で近似できる証明
α=1-0.95
(1-pU)^n=α
n*log(1-pU)=log(α) (式1)
テイラー展開
log(1+x) = x -x^2/2 + x^3/3 - x^4/4 + x^5/5 +....
x=-pUとおいて
log(1-pU)= -pU -pU^2/2 -pU^3/3 -pU^4/4 - pU^5/5 -....
pU≒0なら log(1-pU)≒-pU
(式1)に代入すると
n*(-pU)=log(α)
期待値n*pU = - log(α)
> -log(0.05)
[1] 2.995732
856:卵の名無しさん
17/06/24 07:14:42.02 fHNHVNUO.net
巨匠墓穴師>26に曰く
墓穴師なら墓穴学に辿り着けるか?
と言う話なんだけど、実はすべての墓穴が辿り着けるわけではなく、辿り着けない墓穴師も居るわけね。
その巨匠墓穴師の到達点がこれw
＞くも膜下出血は外力では発生しないんだけどね?w
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
857:卵の名無しさん
17/06/24 20:39:18.39 fHNHVNUO.net
何度も書くが、脳出血疑いを早期診断に回さずに柔整が５日も抱えるのを同業者は正しい行為だと考えているのだろうか？
転倒の原因が脳出血によるものだった可能性もあるのに。
（再掲）
> 私が遭遇した例で良ければ使っていいぞ。
> 転倒した際に頭部打撲、本人は頸部の痛みで来院、受傷即日。
> 一応、神経症状無し、転倒五日目に脳外科受診を指示、当日CTにて脳内出血を確認
> 根拠はあり、この辺で反応が出ると見たうえでの対診だけどね。
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
転倒５日めまで脳外科受診を勧めなかった根拠は何？
脳出血を疑えば医師なら即、CT/MRIをオーダーする。画像検査なしで何日も経過をみたりしない。
> 根拠はあり、この辺で反応が出ると見た
というのだから、きちんとしたエビデンスが示せるんだろ？
858:卵の名無しさん
17/06/25 04:37:41.29 SwCGqXcl.net
何度も書くが、
「くも膜下出血は外力では発生しな�
859:｢んだけどね?w」 という知識レベルで 脳出血疑いを早期診断に回さずに柔整が５日も抱えるのを同業者は正しい行為だと考えているのか？ 転倒の原因が脳出血によるものだった可能性もあるのに。 （再掲） > 私が遭遇した例で良ければ使っていいぞ。 > 転倒した際に頭部打撲、本人は頸部の痛みで来院、受傷即日。 > 一応、神経症状無し、転倒五日目に脳外科受診を指示、当日CTにて脳内出血を確認 > 根拠はあり、この辺で反応が出ると見たうえでの対診だけどね。 http://imagizer.imageshack.com/img922/6201/R3mtdT.jpg 転倒５日めまで脳外科受診を勧めなかった根拠は何？ 脳出血を疑えば医師なら即、CT/MRIをオーダーする。画像検査なしで何日も経過をみたりしない。 > 根拠はあり、この辺で反応が出ると見た というのだから、きちんとしたエビデンスが示せるんだろ？
860:卵の名無しさん
17/06/25 08:28:37.56 fTlrn71o.net
何度も書くが、
「くも膜下出血は外力では発生しないんだけどね?w」
という知識レベルで 脳出血疑いを早期診断に回さずに柔整が５日も抱えるのを同業者は正しい行為だと考えているのか？
転倒の原因が脳出血によるものだった可能性もあるのに。
> 私が遭遇した例で良ければ使っていいぞ。
> 転倒した際に頭部打撲、本人は頸部の痛みで来院、受傷即日。
> 一応、神経症状無し、転倒五日目に脳外科受診を指示、当日CTにて脳内出血を確認
> 根拠はあり、この辺で反応が出ると見たうえでの対診だけどね。
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
転倒５日めまで脳外科受診を勧めなかった根拠は何？
脳出血を疑えば医師なら即、CT/MRIをオーダーする。画像検査なしで何日も経過をみたりしない。
> 根拠はあり、この辺で反応が出ると見た
と書いた根拠を尋ねているだけだぞ。
何での答えられないんだ？
861:卵の名無しさん
17/06/26 00:44:09.71 FUJX41xR.net
柔整は保険が扱えることでミニドクターにでもなったつもりなのか、
「くも膜下出血は外力では発生しないんだけどね?w」という程度の誤知識しかない勘違い野郎が、
脳出血の転帰を画像診断すらせずに予測するとかいう独善「医療」を展開して患者を危険に晒す。
保険を扱えることで正しい医学知識を弁えた人間が治療に当たっていると患者も誤解する。
柔整への保険適応を外すのが社会正義に思えてきた。
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
脳出血を疑えば医師なら即、CT/MRIをオーダーする。
画像検査なしで何日も経過をみたりしない。
この症例は転倒の原因が脳出血によるものだった可能性もある。
862:卵の名無しさん
17/06/26 07:34:15.57 T1YyhOds.net
柔整は保険が扱えることでミニドクターにでもなったつもりなのか、
「くも膜下出血は外力では発生しないんだけどね?w」という程度の誤知識しかない勘違い野郎が、
脳出血の転帰を画像診断すらせずに予測するとかいう独善「医療」を展開して患者を危険に晒す。
柔整が保険を扱えることで正しい医学知識を弁えた人間が治療に当たっていると患者も誤解する。
柔整への保険適応を外すのが社会正義に思えてきた。
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
脳出血を疑えば医師なら即、CT/MRIをオーダーする。
画像検査なしで何日も経過をみたりしない。
この症例は転倒の原因が脳出血によるものだった可能性もある。
863:卵の名無しさん
17/06/26 08:41:12.78 FUJX41xR.net
Wikipediaで沖縄の医介輔を調べるとこんな記述が
>資格には「一代限り」、「現地開業」などの条件が付いており[1]、さらに抗生物質や麻酔薬を自由に使えないこと（後に制限解除）、手術が行えないなどの制限もあった。
この記述に従うと、制度廃止前には抗生物質や麻酔薬も使えていたことになる。
今の柔道整復師よりも行える医療の範囲が広いと思える。
医介輔に脱臼整復やマッサージを禁じる条項はなさそうだし。
医師の充足とともに消滅した資格である。
864:卵の名無しさん
17/06/26 18:40:54.65 3+F1lMYo.net
＞残念ながらド底辺特殊シリツ医大卒の裏口バカなのでとは付言できなかったｗ その点、ﾄﾞ底辺は有利だなｗｗｗｗ
この当直の極意（＝馬鹿のふりをしてリスクを避ける）の英訳を試みてみる。
試訳 playing uraguchi to count on
Google和訳 数え上げるウラグチを演奏する
拙訳：裏口馬鹿のふりをして当てにされないようにする
そのGoogle 英訳
Do not pretend to be counted on behind the back door pretending to be an idiot
参考英熟語
playing hard to get
what girls do when they want a guy but don't want to seem too easy to get..but sometimes it's not even worth it, because the guy might just give up. believe me.
shelly: what happened with you and brandon ?
samantha: i was playing hard to get, and he gave up. i guess i kept it up for too long
865:卵の名無しさん
17/06/27 06:46:37.83 H9+CPd7+.net
整形外科は手を出さず、勘違い柔整が手を出す傷病が脳出血と明らかになったな。
整形外科には治せず、柔整には治せる外傷の例示を求められての汚言
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
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脳出血を画像診断に委ねず放置するのが柔整術？
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
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866:卵の名無しさん
17/06/27 07:12:46.13 H9+CPd7+.net
402 卵の名無しさん sage 2017/06/20(火) 16:30:28.56 ID:AQI57Ggp.net
くも膜下出血は外力では発生しないんだけどね?w
何で一緒にするわけ?w
もう少し、妥当な例出した方がいいよw
直達外力、介達外力で発生する重篤な症例上げないとw
私が遭遇した例で良ければ使っていいぞ。
転倒した際に頭部打撲、本人は頸部の痛みで来院、受傷即日。
一応、神経症状無し、転倒五日目に脳外科受診を指示、当日CTにて脳内出血を確認
根拠はあり、この辺で反応が出ると見たうえでの対診だけどね。
もう一例、お風呂場のタイルを掃除をしていて下を向いて顔をあげたら頸部の痛み。
第一中手指関節掌部側に疼痛、屈曲傷害。
一週間後に転医を指示。
これなんだと思う?w
867:卵の名無しさん
17/06/27 07:14:00.05 H9+CPd7+.net
420 卵の名無しさん sage 2017/06/20(火) 17:56:16.36 ID:AQI57Ggp.net
通常、柔整が扱う物には、外傷性くも膜下は無いとみていい話。
たとえ、遭遇したとしても>>402の対応で問題なし。
実際、三十年この対応で問題のある患者は適正な機関に搬送できていると。
実際の話、くも膜下を柔整が対応して見落とすという話に持っていきたかったんだろうけど、
その場合は、明確な外傷がない場合になるしね。
それでも、>>402の対応でOK
で、わざわざ>>402を書いたのは、風呂のタイルのケース、これも脳出血だったんだけどね。
非常に紛らわしい原因になるのだけどね。
注目が、頸部よりも、中手指関節掌側、疼痛、屈曲傷害はあるんだけど、腱の緊張等のが見られなかったと
疼痛と組織の変化は付き物なので、この辺で警戒していた。
同業の方、特に若い柔整に紹介したかった症例。
見た目は、受傷機転があり受傷日も明確であっても、中枢神経の問題もあるということ。
50代以上の患者はこの可能性を考慮しながら見たらいいだろうね。
因みに、この患者は60代女性です、脳外科から回ってきた回答書は脳出血。
柔整は頭に留めておいてください。
868:卵の名無しさん
17/06/27 07:18:38.28 H9+CPd7+.net
赤信号のしびれ
手掌・口症候群（cheiro-oral syndrome：COS）
口の周りのしびれは何か重い病気がある
→突然口の周り，特に片側だけがしびれた．手のひらもしびれた場合
※症例報告
頭部MRIで中心前回前部に拡散強調像（DWI）で高信号小領域を認め，脳梗塞による手掌・口症候群（cheiro-oral syndrome：COS）と診断した。COSの責任病巣は視床が大部分で皮質病巣による例は少ない。
高齢者で顎がしびれる→numb chin syndrome
悪性腫瘍，とくに血液・リンパ系悪性腫瘍の下顎骨転移で
数週間から数ヶ月の経過で，足の先からのしびれが亜急性に上行してくる場合や，あちこちにしびれが島状に飛んで痛みを伴う場合は，基礎疾患に悪性腫瘍や血管炎を伴う，多発性神経炎，多発性単神経炎を疑う．
869:卵の名無しさん
17/06/28 09:07:36.38 VCTCOPAK.net
＞見た目は、受傷機転があり受傷日も明確であっても、中枢神経の問題もあるということ。
間違いではないが不完全。
側溝に落ちて下腿挫滅創で受診した中年女性。
眼瞼結膜に軽い貧血あり、採血でも確認。
通院中に便を持参してもらって潜血陽性。
大腸内視鏡で大腸がんを確認。転移巣と貧血の他の原因精査の後に外科手術。これは同僚の症例だが名医ぶりに感動。
心筋梗塞で温泉で転倒して頭部裂創とか、中枢神経疾患に限定されるわけではない。
血気胸の否定目的に撮ったCTに映った乳がんとか副腎腫瘍とか救急やってると外傷に合併した内因性疾患の経験は日常茶飯事。打撲部位以外の病変は多くは放射線科医が指摘してくれて呼び出し。
柔整は医師の紹介状なしには外傷を扱わせるべきではないね。
俺は紹介しないだろうな、柔整にエビデンスが示されない限り。
870:卵の名無しさん
17/06/28 17:05:59.60 AjGPCNLg.net
柔道整復師の自己名誉毀損=墓穴術症例集
＜知識の実態＞
くも膜下出血は外力では発生しない
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柔整が薬理を書くと医師法違反
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EBMには薬理と代謝が必須+Drag Delivery System
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有資格者のはずなのに複雑骨折＝開放骨折を理解していない
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引用元もないのに引用、名前も挙げられないのに高名
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アクセス限定のフェイスブックの記述を根拠にする
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医介輔は戦時中の資格との珍説
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＜品性の実態＞
整形外科には治せず、柔整には治せる外傷の例示を求められての汚言
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柔整の狩場=患者を獲物と見做す表現、まさに獣性
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「いつか壱が突発的な不幸にあうことを祈らずには居られんわ」
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871:卵の名無しさん
17/06/28 17:11:52.14 AjGPCNLg.net
柔道整復師の自己名誉毀損=墓穴術症例集
＜知識の実態＞
くも膜下出血は外力では発生しない
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柔整が薬理を書くと医師法違反
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EBMには薬理と代謝が必須+Drag Delivery System
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有資格者のはずなのに複雑骨折＝開放骨折を理解していない
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引用元もないのに引用、名前も挙げられないのに高名
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アクセス限定のフェイスブックの記述を根拠にする
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医介輔は戦時中の資格との珍説
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＜品性の実態＞
整形外科には治せず、柔整には治せる外傷の例示を求められての汚言
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柔整の狩場=患者を獲物と見做す表現、まさに獣性
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「いつか壱が突発的な不幸にあうことを祈らずには居られんわ」
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872:卵の名無しさん
17/06/29 19:46:30.81 ShUr1fe4.net
Reply to this fundamental question first.
What is the basis you insisted on which you kept to yourself the head-injured patient suspected of cerebral hemorrhage for as long as five days without any neuro-imaging?
You told there existed the basis.
Just tell us what it's like.
Any doctor will feel ashamed for failing to detect earlier
when his patient turns out to have other disease than the doctor had thought of.
The more fatal the disease, say cerebral hemorrhage , the more ashamed the doctor.
It is unlikely that the head-injured patient got convinced and assented when he was told that he was suspected of having cerebral hemorrhage and would be consulted to neurosurgeon five days later.
Given no reply to the above fundamental question,
you seem to have no basis no matter personal or objective.
Which is the actual case?
(1)You thought of cerebral hemorrhage, but there was no convincing basis that directed you to defer the transfer of the patient to neurosugeon till fifth day.
(2)You never thought of cerebral hemorrhage on the very first day, and it is not true that you had the basis.
873:卵の名無しさん
17/07/06 20:35:38.81 fHzg9Be0.net
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
874:卵の名無しさん
17/07/12 08:00:15.06 eJsfcN9F.net
Hey, you bastard preppie!
Don't fancy yourself as MIT graduate.
Yes, I am a graduate of Mississipi Institue of Technology.
875:卵の名無しさん
17/07/12 08:44:22.15 eJsfcN9F.net
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
876:卵の名無しさん
17/07/12 08:52:12.50 eJsfcN9F.net
Good company on the road is the shortest cut
877:卵の名無しさん
17/07/12 09:38:48.84 3zbdRb65.net
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
878:卵の名無しさん
17/07/19 08:56:05.28 7be3wloO.net
整形外科疾患の痛み止め
元気な方には 越婢加朮湯２８(７日～４週毎） or よく苡仁湯５２
麻黄が使えない方に 桂枝加朮附湯１８（４週毎）
体力気力も増進させたい 大防風湯９７（４週毎）
腰痛の急性期（ぎっくり腰）
どんなぎっくり腰にも 疎経活血湯５３＋芍薬甘草湯６８（７日）
長期化または慢性化したら 疎経活血湯５３（４週毎）
坐骨神経痛
どんな坐骨神経痛にも 牛車腎気丸１０７（４週毎）
効果なし 当帰四逆加呉茱萸生姜湯３８（４週毎） ＯＲ 疎経活血湯５３（４週毎）
間欠性跛行
どんな間欠性跛行にも 当帰四逆加呉茱萸生姜湯３８（４週毎） ＯＲ 疎経活血湯５３(４週毎） ＯＲ 牛車腎気丸１０７（４週毎）
慢性腰痛
どんな腰痛にも 疎経活血湯５３（４週毎）
効果なし 当帰四逆加呉茱萸生姜湯３８（４週毎） ＯＲ 牛車腎気丸１０７（４週毎）
変形性膝関節症
どんな変形性膝関節症にも 防已黄耆湯２０（４週毎）
効果なし または 効果が少ない 防已黄耆湯２０＋越婢加朮湯２８（４週）
むち打ち症・頚椎症
葛根加朮附湯（＝葛根湯１＋桂枝加朮附湯１８）（４週毎）
効果なし または もっとよくなりたい 葛根加朮附湯（＝葛根湯１＋桂枝加朮附湯１８）＋桂枝茯苓丸２５（４週毎）
打撲・捻挫
どんな打撲・捻挫にも 桂枝茯苓丸２５（２週間）
通導散１０５（２週間） ＯＲ 治打撲一方８９（２週間）
879:卵の名無しさん
17/07/19 09:53:44.22 7be3wloO.net
整形外科疾患の痛み止め
元気な方には 越婢加朮湯２８(７日～４週毎） / よく苡仁湯５２
麻黄が使えない方に 桂枝加朮附湯１８（４週毎）
体力気力も増進させたい 大防風湯９７（４週毎）
腰痛の急性期（ぎっくり腰）
どんなぎっくり腰にも 疎経活血湯５３＋芍薬甘草湯６８（７日）
長期化または慢性化したら 疎経活血湯５３（４週毎）
坐骨神経痛
どんな坐骨神経痛にも 牛車腎気丸１０７（４週毎）
効果なし 当帰四逆加呉茱萸生姜湯３８（４週毎） / 疎経活血湯５３（４週毎）
間欠性跛行
どんな間欠性跛行にも 当帰四逆加呉茱萸生姜湯３８（４週毎） / 疎経活血湯５３(４週毎） / 牛車腎気丸１０７（４週毎）
慢性腰痛
どんな腰痛にも 疎経活血湯５３（４週毎）
効果なし 当帰四逆加呉茱萸生姜湯３８（４週毎） / 牛車腎気丸１０７（４週毎）
変形性膝関節症
どんな変形性膝関節症にも 防已黄耆湯２０（４週毎）
効果なし または 効果が少ない 防已黄耆湯２０＋越婢加朮湯２８（４週）
むち打ち症・頚椎症
葛根加朮附湯（＝葛根湯１＋桂枝加朮附湯１８）（４週毎）
効果なし または もっとよくなりたい 葛根加朮附湯（＝葛根湯１＋桂枝加朮附湯１８）＋桂枝茯苓丸２５（４週毎）
打撲・捻挫
どんな打撲・捻挫にも 桂枝茯苓丸２５（２週間）
通導散１０５（２週間） / 治打撲一方８９（２週間）
880:卵の名無しさん
17/07/19 11:58:32.01 awMsXhvs.net
5G
881:卵の名無しさん
17/07/22 20:21:40.96 KRPb+M/R.net
花粉症
どんな花粉症にも 小青竜湯１９（２週間）
効果なし 越婢加朮湯２８（２～４週毎）
効果あり 小青竜湯１９を続行（４週毎）
ドキドキ・ムカムカ 苓甘姜味辛夏仁湯１１９（りょうかんきょうみしんげにんとう）（２～４週毎） or 苓桂朮甘湯３９
めまい
どんなめまいにも 苓桂朮甘湯３９（４週毎）
効果なし 半夏白朮天麻湯３７（４週毎）
真武湯３０（４週毎）
めまい（キーワードから処方）
こどものめまい 五苓散１７（４週毎）
お年寄りのめまい 釣藤散４７（４週毎）
ご婦人のめまい 当帰芍薬散２３（４週毎）
蓄膿症
どんな蓄膿症にも 葛根湯加川きゅう辛夷２（４週毎）
効果なし または ドキドキ・ムカムカするとき 辛夷清肺湯１０４（４週毎） or 小柴胡湯加桔梗石膏１０９ or 荊芥連翹湯５０（けいがいれんぎょうとう）
扁桃炎
どんな扁桃炎にも 小柴胡湯加桔梗石膏１０９（４週毎）
桔梗湯１３８（頻回のうがいを、冷やしてうがいしながら飲み込む）
鼻出血
どんな鼻出血にも 黄連解毒湯１５（頓服）
882:卵の名無しさん
17/07/23 05:16:27.46 rnYfG0QK.net
医学部医学科 偏差値ランキング【駿台】
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883:卵の名無しさん
17/07/26 11:02:38.35 JjJJeQEY.net
The ideal method of evaporative cooling uses a body cooling unit on which the patient lies suspended on a net surface while being sprayed with atomized 15° C water from above and below. 56
Air warmed to 45 to 48° C is blown over the skin surface at 3 m/ min. The unit, not widely available, maximizes evaporative cooling by maintaining cutaneous vasodilation and avoiding heat generation caused by shivering.
884:卵の名無しさん
17/07/26 11:04:38.93 JjJJeQEY.net
The ideal method of evaporative cooling uses a body cooling unit on which the patient lies suspended on a net surface while being sprayed with atomized 15°C water from above and below.
Air warmed to 45 to 48°C is blown over the skin surface at 3m/min. The unit, not widely available, maximizes evaporative cooling by maintaining cutaneous vasodilation and avoiding heat generation caused by shivering.
885:卵の名無しさん
17/07/28 11:24:55.50 tFBVwoE+.net
「任意の解釈
M
について M(A) = True」が成り立つとき，A はトートロジー（または恒真式）と呼ばれる．例：A→A，A∨¬A，((A→B)→A)→A．トートロジーは「内容によらず形だけから正しいといえる文」と考えてよい．
886:卵の名無しさん
17/07/28 11:30:32.05 tFBVwoE+.net
文字化け修正
「任意の解釈Mについて M(A) = True」が成り立つとき，A はトートロジー（または恒真式）と呼ばれる．例：A→A，A∨￢A，((A→B)→A)→A．トートロジーは「内容によらず形だけから正しいといえる文」と考えてよい．
887:卵の名無しさん
17/07/28 21:17:47.25 VcnWSm8i.net
URLﾘﾝｸ(www.sigmax-med.jp)
888:卵の名無しさん
17/07/29 08:34:56.60 DhSEUVnQ.net
P→（Q→R）
（P→Q)→（P→R）
889:卵の名無しさん
17/07/29 15:39:06.22 Zk9wpQPG.net
低学力のド底辺特殊シリツ医大卒を排除するために、医師国家試験は英語で施行するとか
司法試験予備試験のように一般教養科目を医師国家試験に課すべきだと思う。
こんな問題ね。
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
問題とは関係ないが、
選択肢２はド底辺特殊シリツ医大卒の裏口バカのことを指すのだ思う。
890:卵の名無しさん
17/07/30 01:57:18.59 SHg4MYrZ.net
P→Q ⇔ ￢（P∧￢Q）
891:卵の名無しさん
17/07/30 02:06:59.65 SHg4MYrZ.net
P∧Q ⇔ ￢（P→￢Q）
892:卵の名無しさん
17/07/30 10:06:52.34 4yZ9HmV+.net
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
893:卵の名無しさん
17/07/31 05:39:45.36 6w16s2Wl.net
P→Q ⇔ ￢（P ∧￢Q）
P ∧Q ⇔ ￢（P→￢Q）
894:卵の名無しさん
17/07/31 05:50:31.88 6w16s2Wl.net
これ
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
と排中律（ A ∧ ￢Aを背理法の矛盾と扱う）を公理扱いで
こんな恒等式が証明できる。
P→Q ⇔ ￢（P ∧￢Q）
P ∧Q ⇔ ￢（P→￢Q）
→と∧を入れ換えても成立しているから面白い。
895:卵の名無しさん
17/07/31 07:42:10.86 6w16s2Wl.net
C:\Users\(User)\AppData\Local\Google\Chrome\User Data\Default\History
C:\Users\(User)\AppData\Local\Microsoft\Windows\History
896:卵の名無しさん
17/07/31 21:46:22.71 vnUHfsR4.net
P∧Q→R ├ (P→R)∨(Q→R)
897:卵の名無しさん
17/08/04 07:09:16.03 9yI4JgoM.net
(∃x)(Px) ┤├ ￢ ( ∀x)( ￢Px)
(∀x)┤├￢(∃x)(￢Px)
898:卵の名無しさん
17/08/04 07:14:31.51 9yI4JgoM.net
(∃x)(Px) ┤├ ￢ ( ∀x)( ￢Px)
(∀x)(Px)┤├￢(∃x)(￢Px)
899:卵の名無しさん
17/08/04 08:26:38.06 SzooKnk1.net
∃x(Fx) ┤├ ￢ ∀x( ￢Fx)
∀x(Fx) ┤├ ￢∃x(￢Fx)
∀x（Fx→P） ┤├ ∃x(Px)→P
∃x (P→Fx） ┤├ P → ∃x(Fx)
900:卵の名無しさん
17/08/04 08:32:23.88 SzooKnk1.net
∀x(Fx) ┤├ ￢∃x(￢Fx)
すべてのド底辺特殊シリツ医大卒は馬鹿である
は
（馬鹿ではないド底辺特殊シリツ医大卒が存在する）のではない
と
同値である。
901:卵の名無しさん
17/08/04 08:35:01.25 SzooKnk1.net
∀x（Fx→P） ┤├ ∃x(Fx)→P
∃x (P→Fx） ┤├ P → ∃x(Fx)
902:卵の名無しさん
17/08/04 13:00:41.31 SzooKnk1.net
底辺私立医大卒の学力の症例提示
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
903:卵の名無しさん
17/08/04 14:17:27.93 SzooKnk1.net
以下の演繹は正しいか検討せよ。
幾人かの国民は全ての国立卒を尊敬する。
いかなる国民も裏口バカを尊敬しない。
故にいかなる国立卒も裏口バカではない。
904:卵の名無しさん
17/08/05 18:36:56.20 ED1kUZns.net
現実は
周りに底辺シリツ卒がいなければ
国立大卒業をやたらと鼻にかける必要もない。
905:卵の名無しさん
17/08/06 03:59:48.27 /QHEt0tt.net
すべての人がすべての人に話しかけるならば、ある人が彼らを紹介する。
いかなる人も、彼がその両方の人を知っているのでなければ紹介しない。
すべての人はﾄﾞ底辺特殊シリツ医大裏口斡旋業者mに話かける。
ゆえに、すべての人はmを知っているある人によってmに紹介される。
Iabc : aはbとcとを紹介する
Fab : aはbに話しかける
Gab: aはbを知っている
m : 裏口斡旋業者
として
P1 : ∀x∀y(Fxy→∃z(Izxy))
P2 : ∀x∀y∀z(Izxy→Gzx∧Gzy)
P3 :∀xFxm
Q: ∀xy∃(Iyxm∧Gmy)
で
P1,P2,P3→Qが導けるかという問題。
これは記号の方が論理展開が容易だな。
906:卵の名無しさん
17/08/06 05:30:56.35 /QHEt0tt.net
すべての人がすべての人に話しかけるならば、ある人が彼らを紹介する。
いかなる人も、彼がその両方の人を知っているのでなければ紹介しない。
すべての人はﾄﾞ底辺特殊シリツ医大裏口斡旋業者に話かける。
ゆえに、すべての人は 裏口斡旋業者を知っているある人によって 裏口斡旋業者に紹介される。
Iabc : aはbとcとを紹介する
Fab : aはbに話しかける
Gab: aはbを知っている
m : 裏口斡旋業者
として
P1 : ∀x∀y(Fxy→∃z(Izxy))
P2 : ∀x∀y∀z(Izxy→Gzx∧Gzy)
P3 :∀xFxm
Q: ∀xy∃(Iyxm∧Gmy)
で
P1,P2,P3→Qが導けるかという問題。
これは記号の方が論理展開が容易だな。
907:卵の名無しさん
17/08/06 07:34:36.09 /QHEt0tt.net
次の演繹は正しいか？
すべての人がすべての人に話しかけるならば、ある人が彼らを紹介する。
いかなる人も、彼がその両方の人を知っているのでなければ紹介しない。
すべての人はﾄﾞ底辺特殊シリツ医大裏口斡旋業者に話かける。
ゆえに、すべての人は ド底辺特殊シリツ医大裏口斡旋業者を知っているある人によって ド底辺特殊シリツ医大裏口斡旋業者に紹介される。
Iabc : aはbとcとを紹介する
Fab : aはbに話しかける
Gab: aはbを知っている
m : 裏口斡旋業者
として
P1 : ∀x∀y(Fxy→∃z(Izxy))
P2 : ∀x∀y∀z(Izxy→Gzx∧Gzy)
P3 :∀xFxm
Q: ∀x∃y(Iyxm∧Gmy)
で
P1,P2,P3→Qが導けるかという問題。
908:卵の名無しさん
17/08/07 05:06:00.21 YSEcHvLN.net
以下の演繹は正しいか検討せよ。
幾人かの国民は全ての国立卒を尊敬する。
いかなる国民も裏口バカを尊敬しない。
故にいかなる国立卒も裏口バカではない。
F:国民である
G:国立卒である
Hxy:xがyを尊敬する
B:裏口バカである
とすると
∃x(Fx∧∀y(Gy→Hxy)), ∀x(Fx→∀y(By→￢Hxy)) ├ ∀x(Gx→￢Bx)
が成り立つかを検討することになる。
裏口バカを題材にすると具体的に考察できて("・∀・)ｲｲ!!www
909:卵の名無しさん
17/08/07 05:06:44.10 YSEcHvLN.net
>>29
暇つぶしに証明を考えてみた。
（証明）
∃x(Fx∧∀y(Gy→Hxy)), ∀x(Fx→∀y(By→￢Hxy)) ├ ∀x(Gx→￢Bx)
の結論∀x(Gx→￢Bx)が成立しないと仮定（背理法）(0)
￢∀x(Gx→￢Bx)は∃x(Gx∧Bx)
これを満たすxをbとする。
すなわち
Gbは真
かつ
Bbは真
∃x(Fx∧∀y(Gy→Hxy))を満たすxをaとする。
Faは真
かつ
∀y(Gy→Hay)も真
ゆえにGb→Hab
Habは真 (1)
∀x(Fx→∀y(By→￢Hxy))に
x=a y=bでも成立するから
から
Fa→(Bb→￢Hab)
Bb→￢Hab
ゆえに
￢Habは真 (2)
(1)(2)が矛盾するから(0)の仮定は誤り。
910:卵の名無しさん
17/08/07 05:08:00.18 YSEcHvLN.net
土曜日日直の待機時間に頭のウォーミングアップ。
幾人かの国民は全ての国立卒を尊敬する。
いかなる国民も裏口バカを尊敬しない。
故にいかなる国立卒も裏口バカではない。
を背理法なしで証明する。
Fxはxの属性がFであることを示すとして記号論理で書けば
F:国民である
G:国立卒である
B:裏口バカである
Hxy:xがyを尊敬する
と設定すれば
∃x(Fx∧∀y(Gy→Hxy)), ∀x(Fx→∀y(By→￢Hxy)) ├ ∀y(Gy→￢By)
と表せる。
P1: ∃x(Fx∧∀y(Gy→Hxy))
P2:∀x(Fx→∀y(By→￢Hxy))
Q: ∀y(Gy→￢By)
P1を満たすxをaとすると
Fa∧∀y(Gy→Hay)
すなわち
Faは真 (1)
かつ
∀y(Gy→Hay)は真 (2)
P2の対偶をとれば
∀x(Fx→∀y(Hxy→￢By))
これは∀xで成立しているから当然、P1を満たすx=aでも成立するので
Fa→∀y(Hay→￢By) (3)
(1)(3)より∀y(Hay→￢By)は真 (4)
(2)(4)より∀y(Gy→￢By)も真でQが成り立つ。
911:卵の名無しさん
17/08/07 05:12:23.27 1rRqPxNu.net
朝の頭のウォーミング・アップ
すべての人がすべての人に話しかけるならば、ある人が彼らを紹介する。
いかなる人も、彼がその両方の人を知っているのでなければ紹介しない。
すべての人はﾄﾞ底辺特殊シリツ医大裏口斡旋業者に話かける。
ゆえに、すべての人は ド底辺特殊シリツ医大裏口斡旋業者を知っているある人によって ド底辺特殊シリツ医大裏口斡旋業者に紹介される。
Iabc : aはbとcとを紹介する
Fab : aはbに話しかける
Gab: aはbを知っている
m : ド底辺特殊シリツ医大裏口斡旋業者
として
P1 : ∀x∀y(Fxy→∃z(Izxy))
P2 : ∀x∀y∀z(Izxy→Gzx∧Gzy)
P3 :∀xFxm
Q: ∀x∃y(Iyxm∧Gym)
で
P1,P2,P3→Qが導けるかという問題。
演繹できることの証明
P3から任意のaでFam
P1からx=a,y=mでFam → ∃z(Izam)
このzをbと呼ぶと
P2にx=a,y=m,z=bとしてIbam→Gba∧Gbm
Gbaが真かつGbmが真ゆえGbmは真。
任意のaについてbが存在し
Ibam→Gbmが成立するから
Q:∀x∃y(Iyxm∧Gym)が成立する。
912:卵の名無しさん
17/08/07 05:12:57.94 1rRqPxNu.net
>>122
P2 : ∀x∀y∀z(Izxy→Gzx∧Gzy)は題意の対偶を使っているから
題意通りにするなら
P2' ：∀x∀y∀z(￢(Gzx∧Gzy)→￢Izxy)とすべきだな。
P2'にx=a,y=m,z=bとして￢(Gba∧Gbm)→￢Ibamとなるだけで
論証の筋道は変わらない。
913:卵の名無しさん
17/08/07 05:19:36.12 1rRqPxNu.net
すべての人がすべての人に話しかけるならば、ある人が彼らを紹介する。
いかなる人も、彼がその両方の人を知っているのでなければ紹介しない。
すべての人はﾄﾞ底辺特殊シリツ医大裏口斡旋業者に話かける。
ゆえに、すべての人は ド底辺特殊シリツ医大裏口斡旋業者を知っているある人によって ド底辺特殊シリツ医大裏口斡旋業者に紹介される。
Iabc : aはbとcとを紹介する
Fab : aはbに話しかける
Gab: aはbを知っている
m : ド底辺特殊シリツ医大裏口斡旋業者
として
P1 : ∀x∀y(Fxy→∃z(Izxy))
P2 : ∀x∀y∀z(￢(Gzx∧Gzy)→￢Izxy)
P3 :∀xFxm
Q: ∀x∃y(Iyxm∧Gym)
から
P1,P2,P3→Qが導けという問題。
証明
P3から任意のaでFam
P1からx=a,y=mでFam → ∃z(Izam)
このzをbと呼ぶと
P2にx=a,y=m,z=bとして￢(Gba∧Gbm)→￢Ibam
対偶をとってもIbam→Gba∧Gbm
Gbaが真かつGbmが真ゆえGbmは真。
任意のaについてbが存在し
Ibam→Gbmが成立するから
Q:∀x∃y(Iyxm∧Gym)が成立する。
914:卵の名無しさん
17/08/07 05:39:39.21 1rRqPxNu.net
>>33
>32のような問題をみると答を出さずにはいられなくなりますよね？
最近考えたこんな問題は如何ですか？
女医が担当医の方が生存率が高いという論文
（１）Comparison of Hospital Mortality and Readmission Rates for Medicare Patients Treated by Male vs Female Physicians
URLﾘﾝｸ(scholar.harvard.edu)
若い医師が担当医の方が生存率が高いという論文
（２）Physician age and outcomes in elderly patients in hospital in the US:observational study
URLﾘﾝｸ(www.bmj.com)
この二つの論文から
（３）若い女医が担当医のときが生存率が最も高い
（４）老いた男性医師が担当医のときが生存率が最も低い
という結論を導きだせるか。
原論文を読まなくても(3)または(4)が成立せず、(1)(2)が成立する例示ができればおしまい。
915:卵の名無しさん
17/08/07 05:40:06.19 1rRqPxNu.net
>>55 問題書き逃げと言われるのは不本意なので解答例
(1)女医が担当医の方が生存率が高い (2)若い医師が担当医の方が生存率が高い (3)若い女医が担当医のときが生存率が最も高い
(1)(2)が成立して(3)が成立しない例（若女=若い女医,老男=老齢男性医の患者数)
生存 受持
若女 10 100
老女 25 200
若男 20 150
老男 5 250
このデータで
女 35 300
男 25 400
p-value = 0.01375で(1)が成立
若 30 250
老 30 450
p-value = 0.02338で(2)が成立
生存率は
生存 受持 生存率
若女 10 100 0.100
老女 25 200 0.125
若男 20 150 0.133
老男 5 250 0.020
若男>老女>若女>老男で(3)は成立しない
受け持ち患者数を同じにすればもっと簡単な例が作れる。それで説明したら受け持ち患者数が同じハズがないという医者がいて
反例が存在することが示せればいいのだからと説明しても納得しなかったので上記の例で説明したら納得した。
R使いならコードはこれ ｽﾚﾘﾝｸ(hosp板:803-804番)