Takuya Kawahara (@palace127) profile picture

Biostatistician

Joined September 2021
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母校の天王寺高校では、大学教員や研究者を招き、高校生が最先端の研究に触れられる「天高アカデメイア」という素敵な企画が長年続いています! 高校生のうちからこんなお話を聞ける後輩たちがうらやましい。こうした機会をつくり続ける先生方も素晴らしい👏 tennoji-hs.jp/ssh/ssh-academ…
過日は大阪府立天王寺高校の「天高アカデメイア+」にご招待頂き、データ可視化の講演を行いました。 当日の様子はこちら⬇️ tennoji-hs.jp/ssh_news/7556 一年生を主体とした熱心な学生が多く、60分間の講演があっという間でした!お声がけ頂きました河井昇教諭、参加学生さん、ありがとうございました。
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過日は大阪府立天王寺高校の「天高アカデメイア+」にご招待頂き、データ可視化の講演を行いました。 当日の様子はこちら⬇️ tennoji-hs.jp/ssh_news/7556 一年生を主体とした熱心な学生が多く、60分間の講演があっという間でした!お声がけ頂きました河井昇教諭、参加学生さん、ありがとうございました。
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✨Quarterly Paper Shoutout✨ Every quantitative study should answer one question: What is your estimand? This article shows how to clarify causal estimands—and why doing so matters for actionable, equity-focused evidence. doi.org/10.1093/aje/kwag079
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SASユーザー総会のDay0企画として、統計解析業務に的を絞ったセッションをします。 アカデミアと企業から、統計解析業務を ・実際にどのようにおこなっているのか ・効率化を図っているのか ・生成AIを最近どうやって使っているのか ・実践的な教育をどのようにおこなっているのか ・業務に使えるpackageの紹介 等について話していただきます。思い返すと、CROにいたときもAROに入ってからも、他の施設から「こんな業務がありますよ」という話は聞いたことがある気がしますが、【実際に】どのように業務をしているのかはきいたことがなかったです。 今回の企画は、(特にアカデミアにおいて)そのきっかけになれば良いと考えています。 ご関心がある方は、お申し込みの上、10/13(火)13時からお話ししましょう! ※Day 0なので、会場が六本木ヒルズになります 参加登録はこちら↓ sas-user2026.ywstat.jp/
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今年はイベサー業務が重なっております。新たなイベントのご案内です。 この度、「西日本ARO StatNet Forum 2026」を開催することになりました。元々、九州圏の生物統計家のネットワークがあったのですが、これを拡張させたものです。 日時:2026年11月5日(木)午後・11月6日(金)午前 会場:レソラ天神(福岡市) 参加費:無料(懇親会は実費負担) 経緯、趣旨を含めた詳細や申し込みはこちらです↓ arostatnetforum202611.peatix… 内容は、 ・AROにおける統計解析業務と今後の展望 ・柳川先生からの生物統計家の人材育成 ・松井孝太先生と二宮先生から、最新の方法論の紹介 ・統計相談から研究へ発展した事例 ・ワークショップ形式での統計相談の実践 あるようでなかった構成だと思いますし、統計相談のワークショップは、個人的にとても楽しみにしています。 開催時期までちょっと近いですが、ご関心がある方は是非、博多におこしください!!!!
🤖 Made with AI
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#J_Epidemi Most viewed on J-Stage (June 2026): Beyond the Hazard Ratio: Causal Inference from Time-to-Event Data with Dependent Censoring, Confounding, and Competing Risks Takuya Kawahara et al. doi.org/10.2188/jea.JE202506… @J_Epidemi
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共変量調整を目的としてMHリスク差を主解析にしました。当時もこれで本当によいのだろうかと悩んでいたのですが、いまだに議論があるようで、最近も興味深い論文が出たようです。 academic.oup.com/biometrics/…
呼吸器内科の医師と5年前に膝を突き合わせてデザインを策定し、EDC構築・データ管理・統計解析を担当したアジア諸国との国際共同ランダム化試験が、Lancet Respiratory Medicineに出版されました。sciencedirect.com/science/ar…
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呼吸器内科の医師と5年前に膝を突き合わせてデザインを策定し、EDC構築・データ管理・統計解析を担当したアジア諸国との国際共同ランダム化試験が、Lancet Respiratory Medicineに出版されました。sciencedirect.com/science/ar…
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こちらもありがとうございます!引用数も多いこの論文、どのように引用されてるのか一度分析してみたい
#J_Epidemi Most viewed on J-STAGE (May 2026): Using Propensity Scores for Causal Inference: Pitfalls and Tips Koichiro Shiba & Takuya Kawahara doi.org/10.2188/jea.JE202101… @J_Epidemi
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ありがとうございます😊
#J_Epidemi Most viewed on J-STAGE (May 2026): Beyond the Hazard Ratio: Causal Inference from Time-to-Event Data with Dependent Censoring, Confounding, and Competing Risks Takuya Kawahara et al. doi.org/10.2188/jea.JE202506… @J_Epidemi
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佐藤先生 @Shuntarooo3 よりご恵投いただきました!ありがとうございます🙇 分割表で数値例がたくさん載っているのが個人的にかなり好みです。じっくり読ませていただきます。
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📄 1/2 New publication in Statistics in Medicine Firth’s penalized likelihood is widely used to address separation in logistic regression. But what happens when the target is a marginal effect estimated via regression standardization, rather than a regression coefficient?
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篠崎先生が明快に整理してくださった2節 2. EFFECT MEASURES FOR TIME-TO-EVENT OUTCOMES だけでも一読の価値があります!ぜひご覧ください。
元は倍近くの分量だったのを、内容を削らずに編集してくれた川原先生の💪に感謝 因果生存解析は(も)特定の手法を使うことではなく、時間アウトカムに対する問い(estimand)の立て方と、打ち切りがある場合の識別および仮定の一連の定式化であるとお伝えしたい。手法はその後に付いて出てくるもの。
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元は倍近くの分量だったのを、内容を削らずに編集してくれた川原先生の💪に感謝 因果生存解析は(も)特定の手法を使うことではなく、時間アウトカムに対する問い(estimand)の立て方と、打ち切りがある場合の識別および仮定の一連の定式化であるとお伝えしたい。手法はその後に付いて出てくるもの。
イベントまでの時間に対する曝露効果推定の考え方と分析方法を解説した論文がJournal of Epidemiologyで早期公開されました。 日本疫学会プレセミナーの生存時間解析セッションをまとめたSpecial Articleで、小向先生、@ki_endoepi、@she_knows_a_key との共同執筆です。 jstage.jst.go.jp/article/jea…
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イベントまでの時間に対する曝露効果推定の考え方と分析方法を解説した論文がJournal of Epidemiologyで早期公開されました。 日本疫学会プレセミナーの生存時間解析セッションをまとめたSpecial Articleで、小向先生、@ki_endoepi、@she_knows_a_key との共同執筆です。 jstage.jst.go.jp/article/jea…
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Nature Human Behaviour から "How to design effective scientific figures" というコメンタリーが出ました🎉参考になれば幸いです!! nature.com/articles/s41562-0… @NatureHumBehav
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競合リスクがあるときの因果推論の論文がStatistics in Medicineに載りました。「実際のestimandが何であれ、データ解析前にestimandを明確にしておかないと、避けられるはずの推定誤差が生じ、さらに他の避けられない因果エラーを増幅させる可能性がある」がメッセージです。 doi.org/10.1002/sim.70535
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Replying to @palace127
さすが!めちゃ良い論文!!
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