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理学療法士に特化した 疫学解説ブログ「EPISEED」はじめました

―疫学の“種”を、現場で育てるために
疫学解説ブログ EPISEED(エピシード) を立ち上げました。

このブログは、疫学を「知っている人」のためではなく、疫学が必要だと感じ始めた人のための場所です。

これまで、疫学に関する記事を書き続ける中で、ありがたいことにGoogle検索では上位に表示されることも増えてきました(読者の皆さんのおかげです)。

けれど、そのたびに強く感じるようになったことがあります。

検索結果では上位に表示される。

「疫学を勉強するといい」というメッセージも、確かに届いている。

それでも、現場との溝は、思ったほど埋まっていない。

「で、現場では何をどう考えればいいのか」が、伝わりきっていない。

疫学が必要だ、重要だ、と語りながら、
その考え方を、現場の判断まできちんと降ろし切れていなかった。

そこに、ずっと引っかかりが残っていました。

その理由は、自分の書き方そのものにありました。

そもそも、これまで投稿してきた疫学の記事は、
疫学の大学院を修了したあとに、自分が「ここは足りていなかった」と感じて学び直した内容を、忘れないようにノートにまとめたものが出発点です。それを、あとから読みやすくリライトして公開していました。

つまり、あれらの記事は、
「これから学ぶ人」に向けたものではなく、
「一度学んだ人間が、自分の理解を補強するための記録」だったと反省しています。

その前提のまま書いていれば、
現場で立ち止まっている人に、いまひとつ刺さらないのは当然でした。

疫学が必要だ、と語りながら、
その考え方が現場の判断にどうつながるのかを、十分に降ろし切れていなかったのだと思います。
 
EPISEEDは、その反省から生まれています。

このブログでやりたいのは、
臨床現場と、疫学の専門書のあいだに橋をかけることです。

医療現場では、こんな場面が日常的に起きます。
「この患者さん、前より良くなっている気がする」
「数字は改善している。でも本当に介入の効果なのか?」
「年齢が違う患者を、そのまま比べていいのだろうか?」

多くの場合、答えは直感で処理されます。
それ自体が悪いわけではありません。
ただ、その直感が どこまで妥当で、どこから危うくなるのか を言語化できないまま、判断が積み重なっていく。

疫学は、そのための学問です。
派手な結論を出すためではなく、
「何を言えて、何を言ってはいけないか」を線引きするための思考法です。

EPISEEDでは、数式や専門用語をゴールにしません。

医療現場の“あるある”を出発点にして、
・なぜその比較は危ないのか
・どこが交絡なのか
・何を調整し、何を触ってはいけないのか
を、一つずつほどいていきます。

統計ソフトの操作説明は、ほとんど出てきません。(こちらの操作説明などは、こちらのnoteで引き続き行っていきます)

EPISEEDでは、その前段階である 「設計」「問いの立て方」「判断の限界」 を大切にしたいと思っています。

EPISEEDという名前には、
「疫学の考え方が、静かに現場に根づいていく」
そんな願いを込めています。

すぐに何かが変わるブログではありません。
けれど、判断に迷ったとき、
「そういえば、あの記事に書いてあったな」と思い出してもらえる。
その小さな種を、ここに蒔いていきます。


🔷EPISEEDの紹介


著者のプロフィールを書いています



🔶臨床経験と、論文等のエビデンスでは、臨床現場においてどちらが優先されるかについて書きました


🔶「曝露の定義がなされていない話」は、意味をなさないことを書きました


🔶新しい治療法と、昔ながらの治療法ではどちらが優れているのか書きました


🔶個人の治療効果を考える時の、集団の評価の重要性を書きました


🔶いじめで被害にあった子の親の視点から、県の報告書の測定バイアスについて意見を書きました


🔶普段の臨床現場では、ルーチンに運動負荷量や治療方針を決めることがありますが、帰納主義の観点から書きました


🔶単に数が上がった、下がったの報告に、あまり意味がないことを書きました


🔶ランダム化比較試験で効果が高いこと、その結果をそのまま患者に当てはめることは違うことを書きました

✒️筆者紹介

理学療法士/修士(リハビリテーション学・公衆衛生学)

 回復期リハビリ病院では病棟主任・教育主任を歴任。脳卒中後の機能回復と栄養管理の臨床・研究に携わる。 リハビリテーション医学の科学的根拠を追求すべく、大学院にてリハビリテーション学の修士号を取得。さらに、臨床研究・疫学・統計解析の実力を体系的に習得するため、公衆衛生学修士(MPH)を取得し、医療データの分析にも軸足を置く。 

 現在は、 医療リアルワールドデータ活用人材プロジェクト 東京大学履修コースで、医療の現場から得られる大規模データを用いた実証研究に取り組む。 臨床と疫学をつなぐ視点から、介入効果の可視化と医療政策への応用を目指している。

 臨床現場を離れ、医療研究開発センターのプロジェクトマネージャーとして新たな挑戦を始める。

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