
プレバンキングとは何か?
プレバンキングは、偽情報に触れる前に認識力を高めて「免疫」をつける手法です。本記事では、その仕組みや効果を簡潔に解説します。はじめに近年、インターネット上で流布する偽情報により、社会的混乱や不信が生じています。こうした状況に対抗する方法の一つとして注目されているのが「プレバンキング(prebunking)」です。これは、人々が偽情報に触れる前に、事前にその手口や特徴を学ぶことで、誤った情報を鵜呑みにしにくくする戦略とされています。プレバンキングの基本的な考え方プレバンキングは心理学の「予防接種理論(inoculation theory)」に基づきます。あらかじめ小規模な「誤情報の種」を提示し、その不自然さや詭弁を指摘することで、人々は後に本格的な偽情報に直面した際、批判的思考を働かせやすくなります。これにより、デマや陰謀論に流されにくくなり、情報を吟味する習慣が強化されます。研究事例と成果研究者らはプレバンキングの有効性を実験的に示しています。たとえば、Jigsaw(Google傘下の組織)はYouTube上でプレバンク動画を配信し、視聴者が後の偽情報に抵抗する力が高まることを報...

ChatGPT4+Paperpileは新たな時代の幕開けに
実用的なAI医療情報検索ツールについては記事にまとめたばかりですが、さらに続々と新たなツールが実装され、進化が止まりません。大規模言語モデルは医療情報検索に使えるか大規模言語モデルによる生成AIは徐々に日常業務に浸透しつつあると感じます。 これが情報検索にも使えれば鬼に金棒、一石二鳥なのですが、残念ながらまだそこまでの能力は身につけていないようです。LLaMaChat+Perplexity学術論文などの情報検索ツールではない、大規模言語モデルによる生成AIの実力についても調べています。 引用文献を明示するPerplexityが実装には一番近い存在かと感じていました。ここでは、さらに改良されたPerplexity Labsの LLaMa Chat を試して検証してみました。 プロンプトはこちらYou are a librarian. I am a researcher searching for up-to-date medical articles from around the world. Please provide me with the relevant informa...
薬のかわりに音楽を
認知症の音楽療法2024年2月23日の日経新聞記事から。 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC051HJ0V00C24A2000000/大規模な臨床研究を通じて認知症や精神疾患で効果が出るエビデンス(科学的根拠)を蓄積する動きも進み、再注目の機運が高まっている。とあります。よいことです。 背景はコロナ禍というよりも、認知症治療薬の新薬開発では期待された効果が得られなかったため、専門家の関心が非薬物療法に移っていった、というのが実情でしょう。 音楽療法をはじめ非薬物療法の論文数が急増しています。2013年のメタ分析この記事で紹介されていたメタ分析はこちら。 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/23511664/ 2013年に発表された日本人の論文ですが、ちょっと古いですね。2つのメタ分析その後も系統的レビュー・メタ分析がいくつか発表されています。 代表的な2つの論文をこちらの記事で紹介しました。 https://paragraph.xyz/@smaller/dementia-music 残念ながら、いずれも効果は...
ひとりジャーナルクラブ 🤖 生成AI

プレバンキングとは何か?
プレバンキングは、偽情報に触れる前に認識力を高めて「免疫」をつける手法です。本記事では、その仕組みや効果を簡潔に解説します。はじめに近年、インターネット上で流布する偽情報により、社会的混乱や不信が生じています。こうした状況に対抗する方法の一つとして注目されているのが「プレバンキング(prebunking)」です。これは、人々が偽情報に触れる前に、事前にその手口や特徴を学ぶことで、誤った情報を鵜呑みにしにくくする戦略とされています。プレバンキングの基本的な考え方プレバンキングは心理学の「予防接種理論(inoculation theory)」に基づきます。あらかじめ小規模な「誤情報の種」を提示し、その不自然さや詭弁を指摘することで、人々は後に本格的な偽情報に直面した際、批判的思考を働かせやすくなります。これにより、デマや陰謀論に流されにくくなり、情報を吟味する習慣が強化されます。研究事例と成果研究者らはプレバンキングの有効性を実験的に示しています。たとえば、Jigsaw(Google傘下の組織)はYouTube上でプレバンク動画を配信し、視聴者が後の偽情報に抵抗する力が高まることを報...

ChatGPT4+Paperpileは新たな時代の幕開けに
実用的なAI医療情報検索ツールについては記事にまとめたばかりですが、さらに続々と新たなツールが実装され、進化が止まりません。大規模言語モデルは医療情報検索に使えるか大規模言語モデルによる生成AIは徐々に日常業務に浸透しつつあると感じます。 これが情報検索にも使えれば鬼に金棒、一石二鳥なのですが、残念ながらまだそこまでの能力は身につけていないようです。LLaMaChat+Perplexity学術論文などの情報検索ツールではない、大規模言語モデルによる生成AIの実力についても調べています。 引用文献を明示するPerplexityが実装には一番近い存在かと感じていました。ここでは、さらに改良されたPerplexity Labsの LLaMa Chat を試して検証してみました。 プロンプトはこちらYou are a librarian. I am a researcher searching for up-to-date medical articles from around the world. Please provide me with the relevant informa...
薬のかわりに音楽を
認知症の音楽療法2024年2月23日の日経新聞記事から。 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC051HJ0V00C24A2000000/大規模な臨床研究を通じて認知症や精神疾患で効果が出るエビデンス(科学的根拠)を蓄積する動きも進み、再注目の機運が高まっている。とあります。よいことです。 背景はコロナ禍というよりも、認知症治療薬の新薬開発では期待された効果が得られなかったため、専門家の関心が非薬物療法に移っていった、というのが実情でしょう。 音楽療法をはじめ非薬物療法の論文数が急増しています。2013年のメタ分析この記事で紹介されていたメタ分析はこちら。 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/23511664/ 2013年に発表された日本人の論文ですが、ちょっと古いですね。2つのメタ分析その後も系統的レビュー・メタ分析がいくつか発表されています。 代表的な2つの論文をこちらの記事で紹介しました。 https://paragraph.xyz/@smaller/dementia-music 残念ながら、いずれも効果は...
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2024年に発表されたコホート研究によると、10年未満の余命を持つ男性において、非転移性前立腺癌に対するウォッチフル・ウェイティング戦略は、癌の進行や死亡リスクを最小限に抑える適切な戦略です。
2007~2019年にスウェーデンのNational Prostate Cancer Register(NPCR)に登録された、非転移性前立腺癌(PCa)患者 5234名(診断時の年齢中央値81歳 [IQR: 79-84])
積極的治療を行わず、病勢進行を慎重に観察(WW)
WW戦略のもとでのアンドロゲン除去療法(ADT)導入、去勢抵抗性前立腺癌(CRPC)への進行、前立腺癌死、他原因死
ADT導入、CRPC進行、前立腺癌死亡、他原因死亡。
全国規模の人口ベースコホート研究。
ADT導入
5年後:低リスク群の33.8%、高リスク群の63.9%がADTを開始。
10年後:低リスク群の74.5%、高リスク群の89.6%がADTを開始。
CRPC進行
10年後:低リスク群の4.1%(n=59)、高リスク群の10.8%(n=221)がCRPCへ進行。
20年後:低リスク群の6.7%(n=97)、高リスク群の13.3%(n=273)がCRPCへ進行。
前立腺癌死亡
10年後:低リスク群の7.7%、高リスク群の15.9%がPCaで死亡。
他原因死亡
10年後:低リスク群の92.3%、高リスク群の84.1%がPCa以外の原因で死亡。

Ventimiglia E, Gedeborg R, Styrke J, Robinson D, Stattin P, Garmo H. Natural History of Nonmetastatic Prostate Cancer Managed With Watchful Waiting. JAMA Netw Open. 2024;7(6):e2414599. doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.14599.
低リスクまたは中リスクの前立腺癌(PCa)は、進行リスクが低く、診断後10年間のPCa死亡リスクは極めて低い。
余命が10年未満の男性には、ガイドラインでウォッチフル・ウェイティング(WW)が推奨されている。
WWの目的は、積極的治療による有害事象を回避し、生活の質(QoL)を最大化すること。
これまでのWWのエビデンスは、40年以上前の小規模な歴史的研究が中心で、現在の診断・治療状況を反映していない。
WWの適応となる患者の治療経過を明らかにし、臨床医が適切な患者選択と治療戦略を決定するためのデータが必要。
研究目的は、WW管理下の非転移性PCa患者の治療移行(ADT導入)、病勢進行(CRPC発生)、生存期間、死亡原因を明らかにすること。
年齢(診断時の年齢)
Charlson Comorbidity Index(CCI)(併存疾患の重症度評価)
Drug Comorbidity Index(DCI)(処方薬ベースの健康状態評価)
前立腺癌のリスク分類(National Comprehensive Cancer Network [NCCN] に基づくリスクカテゴリー)
前立腺特異抗原(PSA)値
Gleasonスコア(病理組織学的悪性度)
Tステージ(臨床的病期)
社会経済的要因(収入、教育レベル、医療アクセス)
生活習慣(喫煙、飲酒、運動習慣、食生活)
遺伝的要因(家族歴、遺伝的リスク)
精神的健康状態(うつ病、不安障害などが治療選択に影響を与える可能性)
医師や患者の選好(治療選択やフォローアップの頻度に影響)
CRPCへの移行データの限界
スウェーデンの医療データベースではCRPCの明確な記録がなく、間接的なモデル推定を使用。
国や医療環境の違い
診断やWWの選択基準、治療方針は国によって異なり、他国へそのまま適用できるか不明。
原因死亡の誤分類の可能性
PCaによる死亡と他原因による死亡の分類精度が完全ではなく、高齢男性では特に誤分類の可能性がある。
WW適応のバイアス
WWを選択する患者は、診断時にすでに健康状態が悪い可能性があり、他の治療との比較には注意が必要。
長期的なデータの推定
20年の追跡データは一部シミュレーションに基づくため、実際の患者経過と完全に一致しない可能性がある。
2024年に発表されたコホート研究によると、10年未満の余命を持つ男性において、非転移性前立腺癌に対するウォッチフル・ウェイティング戦略は、癌の進行や死亡リスクを最小限に抑える適切な戦略です。
2007~2019年にスウェーデンのNational Prostate Cancer Register(NPCR)に登録された、非転移性前立腺癌(PCa)患者 5234名(診断時の年齢中央値81歳 [IQR: 79-84])
積極的治療を行わず、病勢進行を慎重に観察(WW)
WW戦略のもとでのアンドロゲン除去療法(ADT)導入、去勢抵抗性前立腺癌(CRPC)への進行、前立腺癌死、他原因死
ADT導入、CRPC進行、前立腺癌死亡、他原因死亡。
全国規模の人口ベースコホート研究。
ADT導入
5年後:低リスク群の33.8%、高リスク群の63.9%がADTを開始。
10年後:低リスク群の74.5%、高リスク群の89.6%がADTを開始。
CRPC進行
10年後:低リスク群の4.1%(n=59)、高リスク群の10.8%(n=221)がCRPCへ進行。
20年後:低リスク群の6.7%(n=97)、高リスク群の13.3%(n=273)がCRPCへ進行。
前立腺癌死亡
10年後:低リスク群の7.7%、高リスク群の15.9%がPCaで死亡。
他原因死亡
10年後:低リスク群の92.3%、高リスク群の84.1%がPCa以外の原因で死亡。

Ventimiglia E, Gedeborg R, Styrke J, Robinson D, Stattin P, Garmo H. Natural History of Nonmetastatic Prostate Cancer Managed With Watchful Waiting. JAMA Netw Open. 2024;7(6):e2414599. doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.14599.
低リスクまたは中リスクの前立腺癌(PCa)は、進行リスクが低く、診断後10年間のPCa死亡リスクは極めて低い。
余命が10年未満の男性には、ガイドラインでウォッチフル・ウェイティング(WW)が推奨されている。
WWの目的は、積極的治療による有害事象を回避し、生活の質(QoL)を最大化すること。
これまでのWWのエビデンスは、40年以上前の小規模な歴史的研究が中心で、現在の診断・治療状況を反映していない。
WWの適応となる患者の治療経過を明らかにし、臨床医が適切な患者選択と治療戦略を決定するためのデータが必要。
研究目的は、WW管理下の非転移性PCa患者の治療移行(ADT導入)、病勢進行(CRPC発生)、生存期間、死亡原因を明らかにすること。
年齢(診断時の年齢)
Charlson Comorbidity Index(CCI)(併存疾患の重症度評価)
Drug Comorbidity Index(DCI)(処方薬ベースの健康状態評価)
前立腺癌のリスク分類(National Comprehensive Cancer Network [NCCN] に基づくリスクカテゴリー)
前立腺特異抗原(PSA)値
Gleasonスコア(病理組織学的悪性度)
Tステージ(臨床的病期)
社会経済的要因(収入、教育レベル、医療アクセス)
生活習慣(喫煙、飲酒、運動習慣、食生活)
遺伝的要因(家族歴、遺伝的リスク)
精神的健康状態(うつ病、不安障害などが治療選択に影響を与える可能性)
医師や患者の選好(治療選択やフォローアップの頻度に影響)
CRPCへの移行データの限界
スウェーデンの医療データベースではCRPCの明確な記録がなく、間接的なモデル推定を使用。
国や医療環境の違い
診断やWWの選択基準、治療方針は国によって異なり、他国へそのまま適用できるか不明。
原因死亡の誤分類の可能性
PCaによる死亡と他原因による死亡の分類精度が完全ではなく、高齢男性では特に誤分類の可能性がある。
WW適応のバイアス
WWを選択する患者は、診断時にすでに健康状態が悪い可能性があり、他の治療との比較には注意が必要。
長期的なデータの推定
20年の追跡データは一部シミュレーションに基づくため、実際の患者経過と完全に一致しない可能性がある。
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