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byc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...
bycChatGPT4+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...
byc虚弱高齢者の抗凝固薬は変えないほうがいい
2024年1月、心房細動のある高齢者に対する塞栓症予防として、ワルファリンなどのビタミンK拮抗剤（VKA）から非ビタミンK拮抗剤経口抗凝固薬（NOAC）に切り替えると、出血の合併症が69%多くなるというランダム化比較試験が発表されました。75歳以上の虚弱高齢者が対象参加者: 75歳以上でGroningen Frailty Indicatorスコアが3以上の虚弱な高齢心房細動患者 介入: ビタミンK拮抗剤から非ビタミンK拮抗剤経口抗凝固薬への切り替え 比較: ビタミンK拮抗剤の継続使用 アウトカム: 大出血または臨床的に関連する非主要出血の発生（主要アウトカム） 研究デザイン: プラグマティック多施設オープンラベルランダム化比較優越試験出血はNOACで69%多い結果:1330人がランダム割り付け対象主要アウトカムの発生率は、切り替え群で15.3％（101件）、継続群で9.4％（62件）ハザード比は1.69（95％信頼区間 1.23-2.32）血栓塞栓症はNOACで26%多い傾向主な結果は以下のとおり。血栓塞栓症の発症はNOACへ切り替えても少なくなりませんでした。 全死亡率に関して...
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2024年1月、心房細動のある高齢者に対する塞栓症予防として、ワルファリンなどのビタミンK拮抗剤（VKA）から非ビタミンK拮抗剤経口抗凝固薬（NOAC）に切り替えると、出血の合併症が69%多くなるというランダム化比較試験が発表されました。75歳以上の虚弱高齢者が対象参加者: 75歳以上でGroningen Frailty Indicatorスコアが3以上の虚弱な高齢心房細動患者 介入: ビタミンK拮抗剤から非ビタミンK拮抗剤経口抗凝固薬への切り替え 比較: ビタミンK拮抗剤の継続使用 アウトカム: 大出血または臨床的に関連する非主要出血の発生（主要アウトカム） 研究デザイン: プラグマティック多施設オープンラベルランダム化比較優越試験出血はNOACで69%多い結果:1330人がランダム割り付け対象主要アウトカムの発生率は、切り替え群で15.3％（101件）、継続群で9.4％（62件）ハザード比は1.69（95％信頼区間 1.23-2.32）血栓塞栓症はNOACで26%多い傾向主な結果は以下のとおり。血栓塞栓症の発症はNOACへ切り替えても少なくなりませんでした。 全死亡率に関して...
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2022年の横断研究によると、オンライン医療データベース「UpToDate」 「DynaMed」の寄稿者は、製薬会社や医療機器メーカーからの多額の報酬を受けており、これらの支払いはしばしば開示されていないことがわかりました。
米国の医師179人（男性72.1%、女性27.9%）
「UpToDate」と「DynaMed」に掲載された医学情報の寄稿者における利益相反（COI）の自己申告と産業界からの支払いの比較。
寄稿者の自己申告による利益相反開示と、米国医療・メディケアサービスセンター（CMS）のOpen Paymentsデータベースに記録された支払い。
主要アウトカム：自己申告による利益相反開示の有無と、Open Paymentsに記載された産業界からの報酬の一致率（または不一致率）
横断研究（cross-sectional study）
全体で179人の寄稿者が、産業界から合計7,770万ドルを受領。
UpToDate寄稿者128人のうち、59.4%が「何も開示するべきものはない」と報告したが、そのうち57.9%が実際には支払いを受けていた。
DynaMed寄稿者51人のうち、82.4%が「何も開示するべきものはない」と報告し、そのうち83.3%が支払いを受けていた。
男性寄稿者が報酬を受ける確率が高く、UpToDate寄稿者の女性は全体の報酬の2.5%しか受け取っていなかった。
上位10人の寄稿者は、UpToDateで総額5,610万ドル、DynaMedで総額8,880万ドルを受領していた。
VanDeMark SH, Woloszyn MR, Christman LA, Gatusky MH, Lam WS, Tilberry SS, Piper BJ. Examination of Potential Industry Conflicts of Interest and Disclosures by Contributors to Online Medical Resource Databases. JAMA Netw Open. 2022 Jul 1;5(7):e2220155. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2022.20155. PMID: 35788670; PMCID: PMC9257578.
以下は、この研究の背景に関する導入部分の要約を箇条書きで示します。
利益相反の定義:
利益相反（COI）は、一次的な利益（例: 患者の健康改善）が、二次的な利益（例: 経済的報酬）により不当に影響されるリスクがある状況を指す。
関連研究の不足:
医学書や診療ガイドラインの執筆者における利益相反は広く研究されてきたが、オンライン医療リソース（例: UpToDateやDynaMed）の寄稿者に関する研究は限られている。
UpToDateとDynaMedの重要性:
これらのプラットフォームは、医療従事者にエビデンスベースの診療支援を提供し、患者の健康改善を目指すオンライン情報源として広く利用されている。
利益相反開示の課題:
UpToDateとDynaMedの運営は、寄稿者の財務的な利益相反に関する情報を収集し、年次でレビューしているが、その開示状況の正確性が課題として挙げられている。
利益相反データの公表:
アメリカ医療・メディケアサービスセンター（CMS）のOpen Paymentsデータベースは、製薬会社や医療機器メーカーから医師への支払い情報を公開しており、利益相反の透明性向上を目指している。
本研究は、UpToDateおよびDynaMedの寄稿者の自己申告による利益相反開示状況と、Open Paymentsデータベースに記録された支払い情報を比較し、その一致率や不一致率を調査することを目的としています。
以下は、この研究の考察部分で述べられている限界を箇条書きでまとめたものです。
サンプルサイズの制約:
米国ベースの寄稿者179人に限定されており、UpToDateやDynaMed全体の寄稿者数（UpToDateだけで7300人以上）に対して非常に小規模なサンプルである。
寄稿者選定の偏り:
対象は、米国の「主要死因トップ50」に関連する記事の寄稿者に限定されており、他の疾患領域や非米国寄稿者に関する一般化は難しい。
タイムラインの不明確さ:
CMSのOpen Paymentsデータベースは支払いの日付を含むが、UpToDateやDynaMedには寄稿者が利益相反を開示した正確なタイムラインが記載されていない。
利益相反の分類の制約:
製薬会社や医療機器メーカーからの支払いが、寄稿者の記載内容にどの程度影響を与えたかを直接評価していない。
関連性の誤解の可能性:
ある分野で支払いを受けた医師が、異なる分野の記事を執筆していた場合、利益相反がない場合でも「不一致」と分類される可能性がある。
データの正確性の限界:
Open PaymentsデータベースやDollars for Docsデータベースにおける支払い記録が完全でない可能性があり、それに依存した結果に誤差が含まれる可能性がある。
性別の偏りの影響:
寄稿者の性別構成が男性に偏っており（全体の72.1%が男性）、女性寄稿者が少数であることが結果に影響を与えた可能性がある。
他のリソースへの適用性:
UpToDateやDynaMed以外の医療情報プラットフォーム（例: Medscapeなど）には、結果がそのまま適用できない可能性がある。
倫理的な解釈の困難さ:
報酬を受けたこと自体が倫理的問題を示すとは限らず、報酬と執筆内容の関連性を断定できない。
これらの限界は、研究結果の解釈や適用に注意が必要であることを示しています。
2022年の横断研究によると、オンライン医療データベース「UpToDate」 「DynaMed」の寄稿者は、製薬会社や医療機器メーカーからの多額の報酬を受けており、これらの支払いはしばしば開示されていないことがわかりました。
米国の医師179人（男性72.1%、女性27.9%）
「UpToDate」と「DynaMed」に掲載された医学情報の寄稿者における利益相反（COI）の自己申告と産業界からの支払いの比較。
寄稿者の自己申告による利益相反開示と、米国医療・メディケアサービスセンター（CMS）のOpen Paymentsデータベースに記録された支払い。
主要アウトカム：自己申告による利益相反開示の有無と、Open Paymentsに記載された産業界からの報酬の一致率（または不一致率）
横断研究（cross-sectional study）
全体で179人の寄稿者が、産業界から合計7,770万ドルを受領。
UpToDate寄稿者128人のうち、59.4%が「何も開示するべきものはない」と報告したが、そのうち57.9%が実際には支払いを受けていた。
DynaMed寄稿者51人のうち、82.4%が「何も開示するべきものはない」と報告し、そのうち83.3%が支払いを受けていた。
男性寄稿者が報酬を受ける確率が高く、UpToDate寄稿者の女性は全体の報酬の2.5%しか受け取っていなかった。
上位10人の寄稿者は、UpToDateで総額5,610万ドル、DynaMedで総額8,880万ドルを受領していた。
VanDeMark SH, Woloszyn MR, Christman LA, Gatusky MH, Lam WS, Tilberry SS, Piper BJ. Examination of Potential Industry Conflicts of Interest and Disclosures by Contributors to Online Medical Resource Databases. JAMA Netw Open. 2022 Jul 1;5(7):e2220155. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2022.20155. PMID: 35788670; PMCID: PMC9257578.
以下は、この研究の背景に関する導入部分の要約を箇条書きで示します。
利益相反の定義:
利益相反（COI）は、一次的な利益（例: 患者の健康改善）が、二次的な利益（例: 経済的報酬）により不当に影響されるリスクがある状況を指す。
関連研究の不足:
医学書や診療ガイドラインの執筆者における利益相反は広く研究されてきたが、オンライン医療リソース（例: UpToDateやDynaMed）の寄稿者に関する研究は限られている。
UpToDateとDynaMedの重要性:
これらのプラットフォームは、医療従事者にエビデンスベースの診療支援を提供し、患者の健康改善を目指すオンライン情報源として広く利用されている。
利益相反開示の課題:
UpToDateとDynaMedの運営は、寄稿者の財務的な利益相反に関する情報を収集し、年次でレビューしているが、その開示状況の正確性が課題として挙げられている。
利益相反データの公表:
アメリカ医療・メディケアサービスセンター（CMS）のOpen Paymentsデータベースは、製薬会社や医療機器メーカーから医師への支払い情報を公開しており、利益相反の透明性向上を目指している。
本研究は、UpToDateおよびDynaMedの寄稿者の自己申告による利益相反開示状況と、Open Paymentsデータベースに記録された支払い情報を比較し、その一致率や不一致率を調査することを目的としています。
以下は、この研究の考察部分で述べられている限界を箇条書きでまとめたものです。
サンプルサイズの制約:
米国ベースの寄稿者179人に限定されており、UpToDateやDynaMed全体の寄稿者数（UpToDateだけで7300人以上）に対して非常に小規模なサンプルである。
寄稿者選定の偏り:
対象は、米国の「主要死因トップ50」に関連する記事の寄稿者に限定されており、他の疾患領域や非米国寄稿者に関する一般化は難しい。
タイムラインの不明確さ:
CMSのOpen Paymentsデータベースは支払いの日付を含むが、UpToDateやDynaMedには寄稿者が利益相反を開示した正確なタイムラインが記載されていない。
利益相反の分類の制約:
製薬会社や医療機器メーカーからの支払いが、寄稿者の記載内容にどの程度影響を与えたかを直接評価していない。
関連性の誤解の可能性:
ある分野で支払いを受けた医師が、異なる分野の記事を執筆していた場合、利益相反がない場合でも「不一致」と分類される可能性がある。
データの正確性の限界:
Open PaymentsデータベースやDollars for Docsデータベースにおける支払い記録が完全でない可能性があり、それに依存した結果に誤差が含まれる可能性がある。
性別の偏りの影響:
寄稿者の性別構成が男性に偏っており（全体の72.1%が男性）、女性寄稿者が少数であることが結果に影響を与えた可能性がある。
他のリソースへの適用性:
UpToDateやDynaMed以外の医療情報プラットフォーム（例: Medscapeなど）には、結果がそのまま適用できない可能性がある。
倫理的な解釈の困難さ:
報酬を受けたこと自体が倫理的問題を示すとは限らず、報酬と執筆内容の関連性を断定できない。
これらの限界は、研究結果の解釈や適用に注意が必要であることを示しています。
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