Contribution of Biostatistics in Clinical Trials to Human Society: Experience of a Quarter of a Century and the Future Prospects
Bibliographic record
Abstract
たらされるベネフィットと被るリスクは，ともに「可能性」として確率変数的性格を帯びる．これ らに対する患者の重み付けも患者個々の価値判断を反映して異なるはずのものであり，診断・治 療法の選択は，リスク・ベネフィット両者のバランスと資源の制約の中で，本来は充分な情報提 示と理解，そして自発的意志を前提としたインフォームドコンセントによるべきである(とされ る) ．しかし，医療提供者と患者の有する情報の不均衡，医師・患者双方の意識の問題もあり，こ れまでの治療上の意志決定は，医師主導のパターナリズムの中で，曖昧な状況下で行われてきた といってよい． 近年の情報公開あるいは患者の権利主張の流れは，このような意志決定プロセスに大きな変革 を与えようとしている．厚生労働省は，ここ数年，疾患毎に標準治療をまとめたガイドライン策 定を各関連学会に依頼し，数多くの疾患ガイドラインやその案が発表されてきた．そして，この ガイドライン策定過程で(医療関係者には周知であったが)改めて次の事態が浮き彫りになった． 「わが国には客観的証拠 evidence が無い！」臨床医学系学会では，10 年ほど前に Evidence Based Medicine (EBM) という言葉が大流行したが，ここで evidence を提供するのが患者を対象とした 臨床研究成果である． 一方，1993 年のソリブジン事件を重要な契機として，日本の臨床試験とくに治験の制度・それ を取り巻く環境・そして内容は大きな変貌をとげた．制度の面では，現在の医薬品医療機器総合機
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.262 | 0.278 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.009 |
| Open science | 0.004 | 0.008 |
| Research integrity | 0.008 | 0.014 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".