臨床推論の脳と心.pptx
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1 ICU 2015/03/17
2 A CV HP h(p://
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6 " Bayes Theorem Kassirer JP et al. Learning Clinical Reasoning. Lippinco( Williams & Wilkins 2009
7 1. 4 # (heuristic) # (context)
8 Heuristic \hyu - ris-tik\ using experience to learn and improve representative heuristic ex. available heuristic ex. NMDA Kahneman D et al. Judgement under Uncertainty: HeurisNcs and Biases. New York: Cambridge University Press; 1982
9 Context \ kän- tekst\ the situation in which something happens : the group of conditions that exist where and when something happens ( problem space ) Keren G. On the importance of iennfying the correct problem space. CogniNon. 1984;16:
10 The magic number 7±2 George A Miller ( ) 認 知 心 理 学 者 人 間 が 認 知 して 処 理 記 憶 できる 短 期 記 憶 の 量 には 限 界 が ある 7 不 思 議 7つの 海 7つの 大 罪 プレイアデスの7 姉 妹 人 生 の7 段 階 (シェイクスピア お 気 に 召 すまま ) 地 獄 の7 層 (ダン テ 神 曲 ) 7 原 色 7 音 / 音 階 7 日 / 週 人 間 が 短 期 記 憶 で 扱 えるのも7つまでなのかもしれない Psychol Rev. 1956;63(2): Available in h(p:// Behav Brain Sci Feb;24(1): The magical number 4 in short- term memory: a reconsideranon of mental storage capacity. Cowan N. (1) 情 報 量 が 多 いと 刺 激 ( 入 力 )を 制 限 する (2) 他 の 作 業 が 刺 激 ( 入 力 )を 記 録 することを 邪 魔 をする (3) 作 業 が 容 量 制 限 によって 中 断 される (4) その 他 いろいろな 容 量 制 限 の 間 接 的 な 影 響 同 時 に 扱 える 診 断 仮 説 は
11 2. アクセス (confirmation strategy) (elimination strategy) (discrimination strategy) # (heuristic) #
12 physical symbol system hypothesis = 情 報 は 記 号 (symbol)として 蓄 積 される Norman G et al. Non- analyncal models of clinical reasoning: The role of experience. Med Educ. 2007;41:
13 (prototype) (exemplar) Norman G et al. Non- analyncal models of clinical reasoning: The role of experience. Med Educ. 2007;41: Bordage G. Prototypes and semannc qualifiers: From past to present. Med Educ. 2007;41:
14 Michelene T.H. Chi et al. CategorizaNon and representanon of physics problems by experts and novices. Cogn Sci. 1981;5:87-177
15
16 Tulving, E. Episodic and semannc memory. In Tulving, E., & Donaldson, W. (Eds.) (1972). OrganizaNon of Memory. New York: Academic Press. Available in: h(p://alicekim.ca/tulving/ 症 例 スクリプト 長 期 記 憶 (エピソード 記 憶 ) 取 り 出 すのに 時 間 はかかる 疾 患 や 症 候 群 の 特 徴 をより 多 く 知 っている 多 様 性 も 知 っている 体 験 がある コンテクスト 病 態 生 理 学 Kuipers B et al. Causal reasoning in medicine: Analysis of a protocol. CogniNve Science. 1984;8:
17 3.
18 Thomas Bayes ( ) Bayes theorem Richard Price Essay Philosophical Transactions of the Royal Society of London 53 (1763),
19 1 B A P(A B) = P(A) P(B A) = P(B) P(A B) ( ) = P B A P(A B) P(A)
20 2 Ai B A = Ai i=1 P(B) = P(B i=1 = P( i=1 n i=1 n Ai ) n i=1 n (B Ai )) = P(B A i ) = P(B A i )P(A i )
21 A 1, A 2,..., A n P(A k B) = P(A k B) = P(B) P(A k )P(B A k ) n i=1 P(A i )P(B A i )
22 / /6
23
24 1 1 θ (α, β) β p(zθ) = θ x i (1 θ) n β w(θ) θ α 1 (1 θ) β B(α,β) = w(θ)dθ =1 1 0 u α 1 (1 θ) β 1 du x i
25 w'(θ z) w(θ) p(zθ) w'(θ z) θ α $ 1 (1 θ) β $ 1 α " = α + x i, β " = β + n α, β θ E(θ) = α α + β x i
26 E "(θ) = α " α " + β " α " = 4, β " =1
27 2
28
29 pretest Odds = a + c b + d posttest Odds = a b = a + c b + d = pretest Odds sensitivity 1 specificity a(b + d) (a + c)b a b c d = pretest Odds positive likelihood ratio
30 簡 略 化 のために 発 熱 の 事 後 確 率 は 省 略 Clinical Infectious Diseases 2007; 45:55 9 Odds = p 1 p = = 0.052
31 JAMA. 2006;296(16): Odds = p 1 p positivelr = = 0.79 posttest Odds = 1+ posttest Odds = 0.44
32 3 ICU
33
34 p log( 1 p ) = β + β x + β x + β x 0 1 age 2 male 3 weight p(y =1x age = i +1) 1 p(y =1x age = i +1) p(y =1x age = i) 1 p(y =1x age = i) p 1 p = exp(β 0 + β 1 x age + β 2 x male + β 3 x weight ) [ ] [ ] = exp β + β (i +1) + β x + β x male 3 weight exp β 0 + β 1 i + β 2 x male + β 3 x weight = exp(β 1 )
35
36 4. Hume 先 行 する 事 象 がなければ 存 在 し 得 ない 事 象 が 経 時 的 に 後 に 続 くこと Susser CausaNon. J. Philos 1970: あらゆる 要 素 出 来 事 特 徴 など 定 義 できるもので 健 康 状 態 を 改 善 するか 悪 化 させるか いずれかの 変 化 をもたらすものは 原 因 となりうる Causal Thinking in the Health Sciences: Concepts and Strategies of Epidemiology. New York; Oxford University Press, 1973!!!
37 Hill s criteria ( ) 1) 2) 3) 4) 5) 6) 7) 8) 9) Proceedings of the Royal Society of Medicine, 58 (1965),
38 5. Parsimony: Ockham s razor Falsification:
39 " Bayes Theorem
40 parallel computer HeurisNcな 仮 説 の 生 成 膨 大 なScriptの 照 会 ベイジアンでの 事 後 確 率 P(A k B) = P(A k B) P(B) = P(A k )P(B A k ) n i=1 P(A i )P(B A i ) Connectionism Parallel distributed processing Pessoa L et al. Top-Down Mechanisms for Working Memory and Attentional Processes. In: The Cognitive Neurosciences. 3 rd ed. MIT Press; 2004:
41 診 断 を 検 証 する 診 断 仮 説 がうまれる 因 果 推 論 を 使 う 診 断 仮 説 をくり 返 し 見 直 す 検 査 を 使 う
42 Goal-directed strategy ex. Data-driven strategy ex. Day1 Kassirer JP et al. Learning Clinical Reasoning. Lippinco( Williams & Wilkins 2009
43 Premature closure
44 Premature closure Croskerry P. The importance of cogninve errors in diagnosis and strategies to minimize them. Acad Med. 2003;78:
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JILPT Discussion Paper 05-013 2005 7 - 2-3 3 3 4 4 5 5 5 6 7 8 9 9 10 10 10 10 10 12 12 14 15 20 - 3 - Schaie, 1980-4 - - 5-11 33 44 19 22 7 (1994) 20 30 2 3 4 5 5 20 (2002) DELL Dimemsin4500C CRT 1 1
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