当直医のスレ Part.17 [無断転載禁止]©2ch.net
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マトもなテンプレスレを立てました。
普通のお医者さんが集うスレはこちらです。
改めましてこんばんは、当直医さん
ご苦労さまです。
ゆっくり寝てくださいね。
問題は過去を克服することではありません。
さようなことができるわけはありません。
後になって過去を変えたり、
起こらなかったことにするわけにはまいりません。
しかし過去に目を閉ざす者は結局のところ現在にも盲目となります。(ヴァイツゼッカー)
http://imgur.com/Ku3BD42.jpg
※前スレ
当直医のスレ Part.17
http://potato.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1480133830/
当直医のスレ Part.14
http://potato.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1474855815/
当直医のスレ Part.15
http://potato.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1476854240/
当直医のスレ Part.16
http://potato.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1477383769/ 基地外、年収スレで必死に自演してるなあ
馬鹿は非常にわかりやすい 856 ：名無しゲノムのクローンさん：04/03/08 00:54
http://www.cdb.riken.jp/jp/0304orange/04/news040304_rich_travel_more.html
20代チームリーダー上田泰己さん、とりあえずPNASです。
860 ：名無しゲノムのクローンさん：04/03/08 11:07
ナゴヤ大の助教授に、という要請を蹴って理研に来たらしい＞ウエダさん
863 ：名無しゲノムのクローンさん：04/03/08 17:20
>860
また宣伝ですか？
本人かその関係者が２chを宣伝の場にしてるらしい。
867 ：名無しゲノムのクローンさん：04/03/08 19:51
ﾊﾟﾟｿｺﾝと実験の両方をすんのがｼｽﾃﾑ
ﾊﾞｲｵﾛｼﾞｰだしな。AA使えるCNS
ﾎﾙﾀﾞｰは漏れくらい。
∧＿∧
∧＿∧ （´<_｀ ） さすが兄者。
（ ´_ゝ`） / ⌒i
／ ／￣￣￣￣|
/ /／￣￣￣￣||
＿_(__ﾆつ/ σ /.|＿＿＿＿
＼ｲ ,/ u ⊃
⊂ﾆﾆﾆﾆﾆﾆ⊃
869 ：名無しゲノムのクローンさん：04/03/08 20:59
PNASの発表ですが、bioinfoのメーリングリスト
で自ら宣伝投稿したという事実はあります。 某所のバイト情報を見ながら思ったんだけど、最近は登録せずに情報取れるのが普通なん？
医療系サイトの医師登録すら通さず見れるんだが、一般向けに公開しててもいいもんなのかね。募集かけてる病院は知っててやってんのかな… >>10
地方病院など一般向けの公式HPで堂々と非常勤医を募集してるところもあるよ。 >>10
精神病患者の底辺掲示板ゲロ工作員のお前は掃除のバイトでも探してたのかw 理研の税金無駄使い、954万円高級家具カッシーナ・イクスシーの指定購入も大問題 : 千日ブログ ～雑学とニュース～
http://1000nichi.blog73.fc2.com/blog-entry-7696.html
税金の無駄遣い？STAP細胞関連経費1億4500万円 小保方晴子氏の検証実験参加は不要だったで書いた理研の税金の無駄使い。
実は小保方晴子さんらのSTAP細胞関連だけでなく、別の問題にも触れられていました。扱いが小さかったんですけど、こちらもすごく問題だと思います。
(中略)
●本来なら大問題である税金の無駄遣い
この高級家具の件は、小保方晴子さんが買ったのでは？と、STAP細胞疑惑のときにいっしょに話題になったものです。しかし、すぐに東大教授になった別の方のところで購入したものだと、断定されていました。
違っていたら困りますし、名前を出しちゃうとあれかな？と思うので書きませんが、「カッシーナ・イクスシー 東大教授」あたりで検索すると簡単に出ます。もうあだ名が「カッシーナ」という感じになっていました。
「計２８８個の穴があること」など、実質的に特定のブランド以外を排除した購入など認められるはずがないものであり、本来なら非常に問題です。これは小保方さん問題以上に返金を求めやすくないですかね？
マスコミはこっちの問題ももっと追求すべきだと思います。 ◆最近の高学歴アイドルはあなどれん
☆黒田知沙（くろだ ちさ） アイドルグループ 『KRD8』総リーダー
横浜雙葉→大阪市立大学医学部医学科在学中
http://stat.ameba.jp/user_images/20140409/18/krd08131227/41/9e/j/o0480070912903472934.jpg
☆秋山ありす（あきやま ありす） アイドルグループ「LinQ」メンバー
修猷館→九州大学医学部医学科在学中
http://i.ytimg.com/vi/2IMR__99vuA/0.jpg
☆衛藤 樹さん（白百合学園→東大理Ⅲ現役合格） 衛藤さんは母も綺麗
http://usamimi.info/~linux/d/up/up1180.jpg
☆平岡 美樹子
豊島岡女子学園→東大理Ⅲ現役合格
http://usamimi.info/~linux/d/up/up1181.jpg
☆大筋 由里桂
豊島岡女子学園→東大理Ⅲ現役合格
http://livedoor.blogimg.jp/kuru2vip/imgs/3/5/3582931b.jpg そんなんどーでもいいよ
怒りの自演連投やめなよ
デスラージジイよー
いくら一般ぴーぽーでヒマだからってさあ～
さらにジジイ、それが あんたの
医者真似投稿となんか関係があんの？
てかさ、ジジイよ、ウソの卒業校名乗って
底辺評価とか私立評価とかねえしよ
学位なし専門医なしが医師ならば
トンボ蝶々も鳥のうちってね
自称ジジイ63歳みたいなやつが10000000000歩譲って医師ならば
ウンコハエやらゴキブリも鳥のうちってね 【社会】＜慈恵医大＞肺がん放置の男性亡くなる
1 ：豆次郎 ★ 転載ダメ©2ch.net：2017/02/18(土) 06:34:03.88 ID:CAP_USER9
東京慈恵会医科大病院で、肺がんの疑いがあると指摘された男性（７２）の画像診断報告書を
主治医が確認せず、約１年間放置された問題で、病院は１７日、男性が１６日に亡くなったと発表した。
病院によると、男性は肝臓の病気で同病院に通院しており、
２０１５年１０月、貧血で緊急入院した。検査の結果、肺がんの可能性が指摘されたが、
主治医らは画像診断の報告書を確認せず、男性は退院した。
１６年１０月になり、男性の肺がんが見つかったが、すでに治療できない状態だった。
病院側は「１年前に主治医が肺がんの可能性をきちんと受け止めず、結果的に発見が遅れた。
その時点なら手術できる可能性があった」と謝罪した。 書き込むならここが一番のんびりできそうかな。
最近ちらちらと見に来て思ったこと…
この板全体で本当に人が減ったんだね。
プシ科ネタや女医ネタみたいな同じテーマのスレが連続して並んでいる。
誰かがあちこちに連投して書き込んだら一斉に上位に上がるけど、
他からレスがつかないから順不同にならず連続して下がっていく。 郊外の新同和地区（公団がやたら多い） （タ）人に、 異常執着の気ちがうウジャウジャ
ストーキングで みにくいよくみたしまくり 山のようにいるスト～カ一（愉快犯）
普通ぶって威嚇で偽善で過剰不要サービス押しつけで職権悪用で いろいろな嫌がらせ
施設 歩道 車道 電車 公むいん 民かん どこでもストーカーだらけ
こうがいの ゆうびん はひどい おでむかえみぞほぎんこうきもすぎ はいしゃいしゃは特に郊外に痴漢が多い まっさーじしはどこでも痴漢率異常 障害も かんごしはいんけんちじょばかり
けーさつは そしてきてきにきょうみょうすとーかー かこんでえらそうに 監禁にちかいじょうたいで グレイに接触なしの痴漢行為
すーぱーは毒入り ぼう●○○は 海戦ロールに 急性胃腸炎で医療費数万円也 医師と看護師のいちゃいちゃ劇をきかせられてウザいウザい
毎日 朝からずっと ウルサイ建築作業員 まだしつこく嫌がらせ
ふつうぶったていで うざい声いのいやがらせ
公団方面から 同じ住居から
建築作業員のデカいきもい声 3Ｆ建 15部屋
華王商事（株 株）*橋建築設計 事業主 ； 反日の嫌がらせ業者
http://tamae.2ch.net/test/read.cgi/charaneta2/1464395528/
このしゅうごうじゅうたく（南駐車場 北ワンルーム）も上記のように 株）クラフトホーム 設計者--0585※
嫌がらせ目的で引っ越してくる きちがいじゅうにんにだろうどうせ ぼう●○○スーパー こじんじょうほうかってにみまくって ※興奮していいことしたったかんで くる 中高年店員
なまえばっちりかえいて そこでまちかまえる にやつきがお店長 ※※
あとででんわで さいふのなかみみまくったで 苦情を言うと 「俺じゃない・・・」 いいとこえろどりでせきにんのがれ ※※
※がべらべら いろいろでんわかけまくったと興奮していいことしてるんだおれはで 頭おかしい痴漢店員 スレを眺めてみると「荒らし」と呼ばれる人も特定の相手にしか煽りを入れていないことがわかる。
荒らしもそれだけ相手に窮しているということか、
あるいは荒らしさえ来てくれないので自給自足でまかなっているのか。 よく見るとプシ科ネタだけはまんべんなく散らばっている。
常駐している人がいるということだろう。
書き込みの主張は10年くらい前とほとんど同じ、
もしかすると当時から今までこの板に常駐して頑張っていたんだろうか。
これはこれである意味賞賛に値するかもしれない。 おばーさんがおのぼうやがお
の はんにち せいじか どうわざいにちめんへらの 各 きちがい 扇動して
いちいちいろいろにシツコイ すと一か一
（そのまえはばれないようにはなれて）一回だけちかづちて ストーキングアピ 三越のＢ１に よくいるすとーかーちかん
ちじょはうろちょろがおおい ストーカーよけの ちかづさせない買い物かごに ぶつかって 「すいません」を いいひとぶっていいたい
いんぎんぶれいの すいませんいいたがり 接近ストーカー痴女 ふえふえ
山のように タクサン いやしい きちがい ごまかして あからさまに つきまとう 世間は日曜日だからヒマな人が多いのかな。
上位スレは少しランダムになって来たね。
それにしても、内科でも外科でも治らない病気っていっぱいあるのに
プシ科だけ自分の病気がよくならないと医者がおかしい医学がおかしいと
粘着する奴がいるのはやはり疾患の特性なんだろうか。 # A君の彼女は女子大生、B君の彼女は女子高生。
# 女子大生100人と女子高生100人の胸囲を測定して
# 前者が平均82 , 標準偏差3
# 後者が平均81 , 標準偏差3
# であったとする。
n=100
y1=rnorm(n,82,3)
y2=rnorm(n,81,3)
t.test(y1,y2)
n=100
d=5
set.seed(123)
Y1=82+scale(rnorm(n))*3
set.seed(123)
Y2=81+scale(rnorm(n))*3
t.test(Y1,Y2,var=TRUE)
N=1000
FF=function(x,Y1,Y2){
f=function(x) sample(Y1,1)-sample(Y2,1) >= x
mean(replicate(N,f(x)))
}
NN=1000
B2=replicate(NN,FF(5,Y2,Y1)) # 女子高生＞女子大生
quantile(B2,c(.025,.5,.975))
NN=1000
B2=replicate(NN,FF(5,Y1,Y2)) # 女子大生＞女子高生
quantile(B2,c(.025,.5,.975)) EMPA-REG OUTCOME試験のデータ
Subjects CVD events % HR p value 95%CI
Placebo 2333 282 12.1
Empagliflozin 10mg 2345 243 10.4 0.85 0.07 0.72-1.01
Empagliflozin 25mg 2342 247 10.5 0.86 0.09 0.73-1.02
Empagliflozin 10mg+25mg 4687 490 10.5 0.86 0.04 0.74-0.99
10mg群と25mg群で有意差がでなかったので双方を単純に足して有意差を引き出す手口は
>これでは子供だまし以外の何物でもありません．
と批判されている。https://square.umin.ac.jp/massie-tmd/dmekuso.html
確かに、単純加算で信用してしまうのはSimpsonのパラドックスも知らないﾄﾞ底辺特殊シリツ医大卒の医者くらいだろう。
10mg群と25mg群を層化データとしてプラセボを対照にmeta-analysisの手法（Rのパッケージrmeta,metaforを使用）で統合ハザード比を算出してみた。
Fixed effects ( Mantel-Haenszel ) meta-analysis
------------------------------------
RR (lower 95% upper)
[1,] 0.86 0.73 1.01
[2,] 0.87 0.74 1.02
------------------------------------
Mantel-Haenszel RR =0.86 95% CI ( 0.77,0.97 )
Random effects ( DerSimonian-Laird ) meta-analysis
DSL RR= 0.86 95% CI ( 0.77,0.97 )
95%信頼区間から計算したp値は 0.0188なので単純加算での0.04と違って有意水準ギリギリと謗られなくてすむ。
http://i.imgur.com/q5IEE87.jpg
統計どころか論理演算もできない、メタ底辺特殊シリツ医大卒並みの学力の方はコメントをご遠慮ください。 単純加算とmeta-analyisでのp値関数を書くと
後者の方がp-hackingに勤しむ製薬会社に都合の良いのだが。
どうしてメタ底辺特殊シリツ医大卒以外の医師が疑問を抱く手法を選んだのか不思議。
http://i.imgur.com/k0EGF18.jpg n1=240 # with X in G1
n0=300 # with X in G0
N1=1000 # G1 size
N0=1000 # G0 size
p1=0.10 # risk with X
p0=0.10 # risk w/o x
で２群の交絡因子の分布が統計的に有意な違いがある場合とそうでない場合を作って
交絡因子陽性のときのイベント発生リスクと陰性のときの発生リスクを一方を０．１に固定して他方を変化させたときの
２群のイベント発生のｐ値をグラフにしてみた。
いずれの場合もp=0.05の線と交差しているので
検定で有意差がでる場合とそうでない場合があるのがグラフからわかる（ド底辺特殊シリツ医大卒にはわからないｗ）。
例示でのシミュレーションが簡単にできると
常識と思っていることを改めて確認できる。
http://i.imgur.com/wseosqL.jpg > round(as.vector(Y1))
[1] 79 78 80 83 86 82 81 84 87 81 87 86 84 82 83 81 83 81 86 86 82 81 81 82 78 84 82
[28] 87 80 81 88 76 82 81 86 84 79 81 84 79 79 79 76 87 81 81 86 83 82 86 81 82 79 84
[55] 82 74 82 82 84 82 85 81 90 81 78 81 80 78 78 79 77 86 83 80 80 80 84 81 79 81 83
[82] 77 80 81 86 85 83 83 81 83 86 88 83 81 81 78 80 87 80 82
> round(as.vector(Y2))
[1] 79 80 86 81 81 86 82 77 78 79 85 82 82 81 79 87 82 74 83 79 77 80 77 78 79 75 83
[28] 81 77 85 82 80 84 84 83 83 83 80 80 79 78 80 77 88 85 77 79 79 83 80 82 81 81 85
[55] 80 86 76 83 81 81 82 79 80 77 77 82 82 81 84 87 79 73 84 78 78 84 80 77 81 80 81
[82] 82 79 83 80 82 84 82 80 84 84 83 81 79 85 79 88 86 80 77 出どころわかんない、誰が書いたかわかんねえ英文貼って
「これ、俺書いたんだ、だから俺、医科歯科卒と証明されたよ！ 」
「国立と称する医者から評価うけたよ！2ちゃんで！だから、俺、医科歯科卒と証明されたよ！」
はあ？
あははははははははははははははははははは
テキトーな英文貼って、確証ない作話書いて
それで医科歯科卒との証明になるなら
そこらの山谷のルンペンでも医科歯科卒ですなぁ
もう来なくていいよ、自称医科歯科卒爺さん^ ^
さらには
テメーでエロサイト閲覧して
他人に濡れ衣 ほんとクズ
63歳とは思えない
いじめられたら巨乳がどーたらこーたら悪あがき
情けない医師真似エロおじいちゃん^ ^ 出どころわかんない、誰が書いたかわかんねえ英文貼って
「これ、俺書いたんだ、だから俺、医科歯科卒と証明されたよ！ 」
「国立と称する医者から評価うけたよ！2ちゃんで！だから、俺、医科歯科卒と証明されたよ！」
はあ？
あははははははははははははははははははは
テキトーな英文貼って、確証ない作話書いて
それで医科歯科卒との証明になるなら
そこらの山谷のルンペンでも医科歯科卒ですなぁ
もう来なくていいよ、自称医科歯科卒爺さん^ ^
さらには
テメーでエロサイト閲覧して
他人に濡れ衣 ほんとクズ
63歳とは思えない
いじめられたら巨乳がどーたらこーたら悪あがき
情けない医師真似エロおじいちゃん^ ^ 爺さん高卒にやり込められたな
てかさあ、出どころわかんない、誰が書いたかわかんねえ英文貼って
「これ、俺書いたんだ、だから俺、医科歯科卒と証明されたよ！ 」
「国立と称する医者から評価うけたよ！2ちゃんで！だから、俺、医科歯科卒と証明されたよ！」
はあ？
あははははははははははははははははははは
テキトーな英文貼って、確証ない作話書いて
それで医科歯科卒との証明になるなら
そこらの山谷のルンペンでも医科歯科卒ですなぁ
もう来なくていいよ、自称医科歯科卒爺さん^ ^
さらには
テメーでエロサイト閲覧して
他人に濡れ衣 ほんとクズ
63歳とは思えない
いじめられたら巨乳がどーたらこーたら悪あがき
情けない医師真似エロおじいちゃん^ ^ 今日からまた地方出張中…
少しマターリできるかね？
…と思ったら、
ＤＭ腎症でうちにかかってる患者さんから電話で
「火曜日に大学でＣＴ受けたらその後むくんできて昨日からおしっこが出ない」だと…
Cr 3.2の腎不全に不用意に造影ＣＴやりゃそうなるわな
とりあえず検査のせいとは言わず
「その病気に関係あるかもしれないのでまず大学に相談してごらん」
とお答えしましたよ それにしても市町村の地区割り行政っておもしろいね
この病院から２キロくらい先の道路が事故の多発する緩いカーブなんだけど、そこは隣町…
そこで事故が起きると患者は車で２分のうちには運ばず、２０キロ先の「地元の病院」に搬送されるんだそうな（笑） >>39
メトホルミンを内服していたりするとやばいな。 #フィーリングカップルm対f
fcmf=function(m,f){
Boys=1:m
Girls=1:f
Selected.Boys=sample(Boys,f,replace=TRUE)
Selected.Girls=sample(Girls,m,replace=TRUE)
n=min(m,f)
hit=numeric(n)
for(i in 1:n){
j=Selected.Girls[i] #男性iが女性jを選んだ
hit[i]=(Selected.Boys[j]==i)
}
return(sum(hit)) #成立したカップル数を返す
}
m=5 ; f=5 # 各性の人数
k=10^5 # 繰り返し数
couples=replicate(k,fcmf(m,f))
mean(couples) # 成立カップルの期待値 =1
mean(couples>0) # 番組内でカップル成立の確率
hist(couples) ;table(couples) #成立したカップルの分布
m=5 ; f=5
couples=replicate(k,fcmf(m,f))
mean(couples==1)
m=5 ; f=50
couples=replicate(k,fcmf(m,f))
mean(couples==1) # http://mathtrain.jp/monty
# 方法3：プログラミングで実験してみる
# 乱数を使って実際にモンティ・ホール問題を何回も試行してみる
F=function(){
n=100
f=function(){
d=integer(3)
w=sample(1:3,1)
d[w]=1
return(d)
}
g=function(x) replicate(x,f())
D=g(n)
C=f()
change=sum(apply(D-C,2,var))/n
no_change=(n-sum(apply(D-C,2,var)))/n
res=c(change,no_change)
return(res)
}
N=1000
Res=replicate(N,F())
par(mfrow=c(2,1))
hist(Res[1,],xlab="P(winner)",ylab="",main="Change",col="gray")
hist(Res[2,],xlab="P(Winner)",ylab="",main="No Change",col="gray")
summary(Res[1,])
summary(Res[2,])
#http://i.imgur.com/XmQ82Lc.jpg data{//model11-1b.stan
int N;
int<lower=0,upper=1> Y[N];
real<lower=0> alpha;
real<lower=0> beta;
}
parameters{
real<lower=0,upper=1> q;
real<lower=0,upper=1> p;
}
model{
p ~ beta(alpha,beta);
for(n in 1:N){
target += log_sum_exp(
log(p) + bernoulli_lpmf(Y[n] | q),
log(1-p) + bernoulli_lpmf(Y[n] | 1)
);
}
} functions { // ZIP.stan Zero-Inflated Poisson Distribution,
real ZIP_lpmf(int Y, real q, real lambda) {
if (Y == 0) {
return log_sum_exp(
log(1-q),
log(q) + poisson_log_lpmf(0 | lambda)
);
} else {
return log(q) + poisson_log_lpmf(Y | lambda);
}
}
}
data{
int N;
int Y[N];
}
parameters{
vector<lower=0,upper=1>[N] q;
vector<lower=0>[N] lambda;
}
model{
for(n in 1:N)
Y[n] ~ ZIP(q[n],lambda[n]);
} data { // ZINB_logistic.stan
int<lower=1> N;
int<lower=0> Y[N];
int<lower=0> D;
matrix[N,D] X;
}
parameters {
vector[D] b;
real<lower=0> alpha;
real<lower=0> beta;
}
transformed parameters{
vector<lower=0, upper=1>[N] q;
vector[N] z;
z = X*b;
for (n in 1:N)
q[n] = inv_logit(z[n]);
}
model {
for (n in 1:N) {
if (Y[n] == 0) {
target += log((1 - q[n]) + q[n] * pow(beta / (beta + 1), alpha));
} else {
target += bernoulli_lpmf( 1 | q[n]) + neg_binomial_lpmf(Y[n] | alpha, beta);
}
}
} generated quantities {
real mu;
mu = alpha / beta;
} JKH <- function(RE,N=100,p=0.5,k=1000){
f.025 <- function(B,u0){
if(RE<=40){ return(0)}
else{
FP=rbinom(k,round(N-B),1-p)
result=B+FP
quantile(result,0.025) -u0
}
}
upr=uniroot(f.025,u0=RE,c(0,N))$root
f.mean <- function(B,u0){
if(RE<=50){ return(0)}
else{
FP=rbinom(k,round(N-B),1-p)
result=B+FP
mean=mean(result) -u0
}
}
mean=uniroot(f.mean,u0=RE,c(0,N))$root
f.975 <- function(B,u0){
if(RE<=60){ return(0)}
else{
FP=rbinom(k,round(N-B),1-p)
result=B+FP
quantile(result,0.975) -u0
}
}
lwr=uniroot(f.975,u0=RE,c(0,N))$root
round(c(lower=lwr,mean=mean,upper=upr),2)
} bb=40:100
plot(bb, sapply(bb,function(x)JKH(x)[2]),type='l',lwd=2,ylab="真陽性者数",xlab="調査結果",main="95%信頼区間")
lines(bb, sapply(bb,function(x)JKH(x)[1]),lty=2)
lines(bb, sapply(bb,function(x)JKH(x)[3]),lty=2) ここ最悪だな。
ネット掲示板ってあんまり読まないけど、
この医者気取りみてーなクソジジイが、
医科歯科とかバレバレのウソかまして粘着はじめると、
スレが分断されるから、マトモな当直医の会話が続かなくなって過疎ってしまうんだよなあ。
こういう基地外が一人居つくといっぺんに寂れてしまう。
クリニックも同じで、基地外患者が一人居つくといっぺんに閑古鳥。
おそろしやおそろしや。
医科歯科ってウソつくなら
もう少しお医者さんらしくしなきゃな
名前使われた医科歯科も迷惑だろうな
まぁ相手にしてないだろうがな あら、こちらもお勉強会と自演のスレになってるんだね
ド底辺カス私立卒の私としてはのんびりマッタリしたいのだが… ぼく中卒だけど
このスレ言ったもん勝ちなんで
医科歯科卒でよろしく んじゃ俺は偏差値86京
アルファケンタウリ大学
通称アル大医学部主席卒業 今日で震災から６年か
研修先から支援活動に行ってきたけど、ほとんど何の役にも立てなかった
覚えているのは病院からもたされた箱入りのカップ麺
当時気づかなかった俺たちもバカだったんだけどさ、
水も電気もガスも止まってる所でカップ麺なんて食えないに決まってるじゃん
赤十字とか自衛隊は缶詰やらレトルト、開ければそのまま食える物をしっかりもってきてて、結局彼らに食事のお世話になった
人道支援するにも最低限の経験と知識は必要だということを身をもって理解したね ↑
医科歯科に裏口入学&裏口卒業してる
医師真似エロジジイ、
こいつの爪の垢でも飲んどけ
波田野由衣でオナニばっかしとらんと
なぁ LH2snsp = function(pLH,nLH){
c(sensitivity=pLH*(1-nLH)/(pLH-nLH),specificity=(pLH-1)/(pLH-nLH))
}
LH2snsp(4.7,0.06)
LH2snsp(34.61,0.38)
LH2SNSP=function(pLH,nLH){
f=function(snsp){
sn=snsp[1]
sp=snsp[2]
(pLH-sn/(1-sp))^2+(nLH-(1-sn)/sp)^2
}
par=optim(c(0.5,0.5),f)$par
c(sensitivity=par[1],specificity=par[2])
}
LH2SNSP(4.7,0.06)
LH2snsp(34.61,0.38) kappa <- function(d){
d11=d[1,1]
d12=d[1,2]
d21=d[2,1]
d22=d[2,2]
N=sum(d)
PO=(d11+d22)/N
PE=(d11+d12)*(d11+d21)/N^2 + (d22+d21)*(d22+d12)/N^2
kappa=(PO-PE)/(1-PE)
return(kappa)
}
dat <- as.table(matrix(c(596,61,29,987), nrow = 2, byrow = TRUE))
colnames(dat) <- c("国立大卒","ド底辺卒")
rownames(dat) <- c("学力入学","裏口/地域枠")
epiR::epi.kappa(dat)
kappa(dat) >>56
＞最低限の経験と知識は必要
Group2に腫瘍性病変が含まれれることも知らずに医療をやっている馬鹿を知っているぞ。 kappa <- function(d){
d11=d[1,1]
d12=d[1,2]
d21=d[2,1]
d22=d[2,2]
N=sum(d)
PO=(d11+d22)/N
PE=(d11+d12)*(d11+d21)/N^2 + (d22+d21)*(d22+d12)/N^2
kappa=(PO-PE)/(1-PE)
PABAK=2*PO -1
c(kappa=kappa,PABAK=PABAK)
}
dat <- as.table(matrix(c(596,61,29,987), nrow = 2, byrow = TRUE))
colnames(dat) <- c("国立大卒","ド底辺卒")
rownames(dat) <- c("学力入学","裏口/地域枠")
dat
epiR::epi.kappa(dat)
kappa(dat) >>60
形骸化した教授の復権を目指す大学側が専門医制度を餌に
研修医や医師を集めようとすると、地域医療が崩壊するので
医師会らが文句を言ってると言うこと？ ↑
ちょっと違うな
勝手に医科歯科に裏口入学&裏口卒業して
医師真似してるジジイはミジメだってこと
なぁ >>64
出身校を名乗れないなんて惨めなことがこの世にあるだろうか？
幼稚園児でもどこの所属か名乗れるのに。
＞感度高いと偽陰性率は減る
くらいはわかっていても
尤度比から偽陽性率が出せないのは何故か？
問題が複雑になると解決する能力を欠いているからですね。
ようするに 馬鹿だから。
四則演算すらまともにできない惨めな姿をご覧ください。
http://potato.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1488803405/86-89 data{
real a[2];
real b[2];
}
parameters{
real<lower=a[1],upper=a[2]> pLH;
real<lower=b[1],upper=b[2]> nLH;
}
transformed parameters{
real<lower=0,upper=1> sensitivity;
real<lower=0,upper=1> specificity;
sensitivity=pLH*(1-nLH)/(pLH-nLH);
specificity=(pLH-1)/(pLH-nLH);
}
model{
pLH ~ uniform(a[1],a[2]);
nLH ~ uniform(b[1],b[2]);
// pLH ~ normal((a[1]+a[2])/2,(a[2]-a[1])/2);
// nLH ~ normal((b[1]+b[2])/2,(b[2]-b[1])/2);
}
generated quantities{
real FP;
real FN;
FP = 1 - specificity;
FN = 1 - sensitivity;
} >>63
概ねその理解でいいと思う。
零細個人病院が若手医師を独自に確保するのが困難になるからね。
このスレ参照。
【更新】日本専門医機構【天下り】 [転載禁止](c)2ch.net
http://potato.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1424694302/453
453 名前：卵の名無しさん[sage] 投稿日：2017/02/28(火) 19:55:13.39 ID:Q1KsB0JM
>>452
>医局制度の崩壊によって逃げ出した研修医を呼び戻すための制度だからねw
>安月給でこき使える研修医を大学や地域の中核病院へ呼び戻すために作られたもの
お陰で若手が小病院に流れて来ないから職場を奪われなくて
俺には好都合。面倒なのは専門医に紹介しますねで( ・∀・)ｲｲ!! LH2snsp = function(pLH,nLH){
c(sensitivity=pLH*(1-nLH)/(pLH-nLH),specificity=(pLH-1)/(pLH-nLH))
}
N=10^5
a=c(7.3,8.5) ; b=c(0,0.3)
pLH=runif(N,a[1],a[2])
nLH=runif(N,b[1],b[2])
snsp=LH2snsp(pLH,nLH)
sn=snsp[1:N]
sp=snsp[(N+1):(2*N)]
FP=1-sp
FN=1-sn
plot(density(FP), xlim=c(0,0.3),ylim=c(0,30),xlab='p',main='',lwd=2)
lines(density(FN),lty=3,lwd=2)
legend(bty='n','topright',legend=c('偽陽性','偽陰性'),lty=1:2, lwd=2) N=10^5
a=c(7.3,8.5) ; b=c(0,0.3)
s_pLH=diff(a)/qnorm(.975)
s_nLH=diff(b)/qnorm(.975)
pLH=rnorm(N,mean(a),s_pLH)
nLH=rnorm(N,mean(b),s_nLH)
snsp=LH2snsp(pLH,nLH)
sn=snsp[1:N]
sp=snsp[(N+1):(2*N)]
FP=1-sp
FN=1-sn
plot(density(FP), xlim=c(0,0.5),ylim=c(0,20),xlab='p',main='',lwd=2)
lines(density(FN),lty=3,lwd=2)
legend(bty='n','topright',legend=c('偽陽性','偽陰性'),lty=1:2, lwd=2) >>63
教授にしたって昔は一つの科に一人だったんだけど
今は一つの科が細分化して3～４つにもなって、
それぞれに教授・准教授・講師････なんかがいるんだから
教授自体が安っぽく見えていけない。
昔の教授は威厳があったんだけどね。
最近は何であいつが教授なんだよ、なんて教授がゴロゴロしてるw
昔は本当に優秀な医者しか教授になれなかったんだけどね。
だから教授選に敗れて僻地に飛ばされた優秀な医者なんかが地方にも
結構いたりして地方は地方で案外医療水準が低くなくて良かったんだけど、
今は地方の医療は崩壊してるからね。 専門医の件も同じで、
学会も数え切れないくらいあるし
専門医も数え切れないくらいいる。
学会が金儲けのため、また学会を大きくしようと躍起になって
専門医を乱発してるし、本来は専門医レベルに無い医者が
専門医を名乗ってる。
専門医制度が無かった頃を考えてみたら分かるけど、優秀な医者って
それぞれの地方にそれほど多くいなかったよね。
本来はそういう連中のみが専門医を名乗るべきなのに、現在はたかが
10年も臨床やってない連中が偉そうな顔して専門医を名乗ってるんだぞ。
そりゃあ医療ミスも起こるだろうw >>60
新専門医制度は施設基準が厳格過ぎて、それを満たす病院が大都市圏に偏在してしまうのが問題
被災地に限らず僻地医療全体に影を落としているね >>61
臓器によっても組織診か細胞診かによっても違うから単にgroup 2と言われたら私もわからない >>63, >>67
２ちゃんをソースに１人で自演してるとそのような自問自答になるという好例
問題点はいつくかあるが、その１つは「専門医に求められるレベル」を高くすると人口の少ない地域での研鑽が難しくなってしまうこと
10万人に１人の疾患を診られるようになるためには、その１人が受診する大都市の病院でなければならない、など 10万人に１人の疾患を診ることのできる医者に診てもらうために、
その１人の患者が大都市の病院に行くのは当然じゃねえの？ ★外国人観光客が医療費を踏み倒して帰国するケースが相次ぎ、病院が悲鳴
http://myjitsu.jp/archives/18367
「日本と違い、中国では診察費は前払いです。救急車でさえ誰が料金を支払うか決めてからでないと、どんなに重症の患者がいても出動しません。
しかし、日本は後払いのシステムですから、治療費の踏み倒しも起きやすいのです
だから中国人を診るなと、あれほど >>74
人物の鑑別ができる能力がないと患者取り違えするぞ。 まともなリンク貼れと説教するジジイの作品
↓
俺は医科歯科、俺は医科歯科、って
嘘ばっか突くもんで、じゃ医科歯科の証拠見せろ
って虐めてみた
どうしたと思う？ｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
「見ろ、お茶ノ水会だ！だから僕は真の医科歯科クンだ」 デスってｗｗｗ
http://i.imgur.com/NsFidG3.jpg
で、なんでそんなに画質暗くて小さくて粗いの？
見にくくしてるの？わざと？
どこで撮影したの？ 誰のものなの？
全く読めねえし、拡大したらぼやけるし、作為的じゃね？
で、「お茶の水会」の文字の判読がなぜ
おまえが自称医科歯科クンではなくて
真の医科歯科クンであるという証明になるんだよ？
って聞いてるのに答えてくんないんだよ・・・ぐすん・・・ >>77
異型はあるが腫瘍、非腫瘍の鑑別が困難である、ではなかったっけ？
腫瘍は疑われるにとどまり、良性、悪性に関わらず腫瘍と判定できるのなら3以上と診断しろとなっていた気がする。 >>81
構造異型と区別し難い高分化腺癌は今はGroup2に分類されるので
Group2だから癌の可能性なしと誤認している医師が多い。 >>82
言いたいことはわかるが、腺癌と確定診断されるものはGroup 2にはならんだろ？と感じてる。
「この病変はいわゆる超高分化型腺癌や低異形度癌と呼ばれる癌なので、Group2と診断します」ってレポートは見た記憶がない。両者が強く疑われるので、2としますってのは腐るほど見たけど。
2と4は疑いが残るから、再検なり診断的切除をやりなさいってのは同感だけどね。
ただな、今の定義になってから、ウチの病理は2を連発し過ぎて困る。不適検体で2ならごめんなさいだけど、炎症があると結構な頻度で2にしてくる… >>83
内視鏡で高分化早期胃がんと診断した病変の生検を
Group4で返して来るのが常なのが外注先の病理。
最近は再検せずにプレパラートをつけてESDのできる病院に紹介している。 data{
int y[4];
real threshold;
}
parameters{
simplex[4] p;
}
model{
y ~ multinomial(p);
}
generated quantities{
real PO;
real PE;
real kappa;
real PABAK;
real kappa_test;
real PABAK_test;
PO=p[1]+p[4];
PE=(p[1]+p[3])*(p[1]+p[2])+ (p[3]+p[4])*(p[2]+p[4]);
kappa = (PO-PE)/(1-PE);
PABAK = 2*PO -1;
kappa_test=step(kappa - threshold);
PABAK_test=step(PABAK - threshold);
} 昨日のお勉強
ガンベル分布
https://en.wikipedia.org/wiki/Gumbel_distribution
に従う走り幅跳びの年間最長データ
x <- c(8.95, 8.68, 8.70, 8.74, 8.71, 8.58, 8.63, 8.48, 8.60, 8.65, #91～00
8.41, 8.52, 8.53, 8.60, 8.60, 8.56, 8.66, 8.73, 8.74, 8.47, #01～10
8.54, 8.35, 8.56, 8.51, 8.52) #11～15
を既存のパッケージもMCMCも使わずに最尤法でパラメータを出してみる。
dGumbel = function(x,mu,sig){
1/sig*exp(-(x-mu)/sig)*exp(-exp(-(x-mu)/sig))
}
LogL <- function(ab){
a=ab[1]
b=ab[2]
sum(log(dGumbel(x,a,b)))
}
(Opt<-optim(c(1,1),LogL, control=list(fnscale=-1), method='Nelder-Mead'))
Opt$par
> Opt$par
[1] 8.5418784 0.1120931
stanでのMCMC
mean se_mean sd 2.5% 50% 97.5% n_eff Rhat
mu 8.542 0.000 0.026 8.492 8.542 8.594 9263 1.000
sigma 0.121 0.000 0.019 0.090 0.119 0.165 8144 1.000
の結果と一致。
区間推定できるのがMCMCの強みかな。
MCMCが何かも知らないド底辺特殊シリツ医大卒には無関係な話。 R <- function(x,m,eta) exp(-(x/eta)^m) # 生存関数 m:形状母数 eta:尺度母数
f <- function(x,m,eta) m/eta*(x/eta)^(m-1)*exp(-(x/eta)^m) # dWeibull
h <- function(x,m,eta) m/eta*(x/eta)^(m-1) # ハザード関数
H <- function(x,m,eta) (x/eta)^m # 累積ハザード関数
curve(R(x,m=0.5,eta=2),xlim=c(0,5),ylim=c(0,1),lwd=2,col=1,main='生存関数',ylab='p')
curve(R(x,m=1,eta=2),add=TRUE,lwd=2,lty=2, col=2)
curve(R(x,m=1.5,eta=2),add=TRUE,lwd=2,lty=3, col=3)
curve(R(x,m=3.5,eta=2),add=TRUE,lwd=2,lty=4, col=4)
abline(v=2, lty=5)
legend('topright',bty='n',legend=c('m=0.5','m=1.0','m=1.5','m=3.5'),col=1:4,lty=1:4,lwd=2)
curve(h(x,m=0.5,eta=2),lwd=2,xlim=c(0,3),ylim=c(0,1),main='ハザード関数',ylab='p',col=1)
curve(h(x,m=1,eta=2),add=TRUE,lwd=2,lty=2,col=2)
curve(h(x,m=1.5,eta=2),add=TRUE,lwd=2,lty=3,col=3)
curve(h(x,m=3.5,eta=2),add=TRUE,lwd=2,lty=4,col=4)
legend('topright',bty='n',legend=c('m=0.5','m=1.0','m=1.5','m=3.5'),col=1:4,lty=1:4,lwd=2)
curve(H(x,m=0.5,eta=2),lwd=2,xlim=c(0,3),ylim=c(0,3),main='累積ハザード関数',ylab='p',col=1)
curve(H(x,m=1,eta=2),add=TRUE,lwd=2,lty=2,col=2)
curve(H(x,m=1.5,eta=2),add=TRUE,lwd=2,lty=3,col=3)
curve(H(x,m=3.5,eta=2),add=TRUE,lwd=2,lty=4,col=4)
abline(v=2, lty=5)
legend('top',bty='n',legend=c('m=0.5','m=1.0','m=1.5','m=3.5'),col=1:4,lty=1:4,lwd=2) # http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/List.do?lid=000001137970
# 結婚生活に入ってから同居をやめたときまでの期間別にみた年次別離婚件数･百分率及び平均同居期間
f <- function(ab){
a=ab[1] # shape
b=ab[2] # scale
sum(dweibull(x,a,b,log=TRUE))
}
opt=optim(c(1,100),f,control=list(fnscale=-1),method='Nelder-Mead')$par
hist(dat,freq=FALSE)
curve(dweibull(x,opt[1],opt[2]),add=TRUE,lwd=2) # http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/List.do?lid=000001137970
# 結婚生活に入ってから同居をやめたときまでの期間別にみた年次別離婚件数･百分率及び平均同居期間
f <- function(ab){
m=ab[1] # shape
eta=ab[2] # scale
sum(dweibull(x,m,eta,log=TRUE))
}
(opt=optim(c(1,100),f,control=list(fnscale=-1),method='Nelder-Mead')$par)
m=opt[1] ; eta=opt[2]
hist(dat,breaks=15,freq=FALSE, xlab='Months',main="")
curve(dweibull(x,m,eta),add=TRUE,lwd=2)
eta*gamma(1+1/m) # 平均
# eta^2*(gamma(1+2/m)-gamma(1+1/m)^2) #分散
eta*(1-1/m)^(1/m) #最頻値
N=10^5
y=rweibull(N,m,eta)
mean(y)
MAP <- function(x) {
dens <- density(x)
mode_i <- which.max(dens$y)
mode_x <- dens$x[mode_i]
mode_y <- dens$y[mode_i]
c(x=mode_x, y=mode_y)
}
MAP(y)[1] dat=c(10,16,34,9,10,26)
f <- function(ab){
m=ab[1] # shape
eta=ab[2] # scale
sum(dweibull(dat,m,eta,log=TRUE))
}
(opt=optim(c(1,100),f,control=list(fnscale=-1),method='Nelder-Mead')$par)
(m=opt[1])
(eta=opt[2]) data{
int N;
int J[N];
int G[N];
}
parameters{
real<lower=0,upper=1> p[N];
real<lower=0> alpha;
real<lower=0> beta;
}
model{
for(i in 1:N)
G[i] ~ binomial(J[i],p[i]);
p ~ beta(alpha, beta);
}
generated quantities{
real mu;
real sig;
mu = alpha/(alpha + beta);
sig = alpha*beta/((alpha + beta)^2*(alpha + beta +1));
} 大学,志願者数,受験者数,合格者数
北海道大学,113,113,96
旭川医科大学,137,137,127
弘前大学,130,130,114
東北大学,121,120,109
秋田大学,135,134,121
山形大学,128,121,114
筑波大学,115,114,112
群馬大学,131,131,118
防衛医科大学,88,88,75
千葉大学,132,132,124
東京大学,128,126,112
東京医科歯科大学,109,109,105
新潟大学,125,124,107
富山大学,130,124,115
金沢大学,129,123,118
福井大学,127,126,115
山梨大学,133,130,116
信州大学,110,109,99
岐阜大学,108,107,89
浜松医科大学,125,123,117
名古屋大学,121,121,109
三重大学,135,133,126
滋賀医科大学,129,128,109
京都大学,121,119,110
大阪大学,118,117,110
神戸大学,125,123,109
鳥取大学,123,123,116
島根大学,115,115,108
岡山大学,129,128,119
広島大学,134,132,124
山口大学,129,129,113 徳島大学,122,122,112
香川大学,122,122,109
愛援大学,121,117,103
高知大学,131,129,117
九州大学,118,117,109
佐賀大学,113,110,105
長崎大学,131,131,119
熊本大学,142,133,116
大分大学,125,122,104
宮崎大学,114,114,100
鹿児島大学,144,142,123
琉球大学,101,101,88
札幌医科大学,123,121,111
福島県立医科大学,113,113,104
横浜市立大学,92,89,86
名古屋市立大学,114,113,110
京都府立医科大学,122,122,108
大阪市立大学,83,83,73
奈良県立医科大学,123,121,102
和歌山県立医科大学,91,85,78 大学,出願者数,受験者数,合格者数
岩手医科大学,152,138,106
自治医科大学,103,101,101
濁協医科大学,131,126,99
埼玉医科大学,133,133,106
杏林大学,138,111,95
慶懸義塾大学,118,114,109
順天堂大学,125,125,120
昭和大学,141,139,122
帝京大学,142,115,86
東京医科大学,131,124,117
東京慈恵会医科大学,99,99,92
東京女子医科大学,118,118,106
東邦大学,120,114,108
日本大学,122,119,107
日本医科大学,120,120,99
北里大学,127,114,106
東海大学,113,111,90
聖マリアンナ医科大学,128,124,106
金沢医科大学,122,115,95
愛知医科大学,137,113,92
藤田保健衛生大学,127,109,97
大阪医科大学,127,124,100
関西医科大学,138,125,104
近畿大学,124,103,91
兵庫医科大学,107,103,92
川崎医科大学,140,117,104
久留米大学,132,117,94
福岡大学,112,108,85
産業医科大学,113,109,101 RD2P=function(a,N1,b,N0,...){
SE=sqrt(a*(N1-a)/(N1^3)+b*(N0-b)/(N0^3))
RD=a/N1-b/N0
f=function(x){
(pl=(1-pnorm(x/SE))*2)
(pu=(1-pnorm(-x/SE))*2)
p.value=ifelse(pl<=1,pl,pu)
return(p.value)
}
lim=max(a/N1,b/N0)
xx=seq(-lim,lim,by=0.0001)
yy=sapply(xx,f)
plot(xx,yy,type="l",lwd=2,xlab="RD",ylab="p.value",...)
abline(h=0.05,lty=3,col=2)
abline(v=RD,lty=2,col=4)
legend("topright",bty="n",legend=c("p=0.05",paste("estimated RD",round(RD,4))),col=c(2,4),lty=3)
names(RD)="Estimated RD"
print(RD)
invisible(data.frame(RDs=xx,p.values=yy))
}
a=17 ; N1=179 ; b=5 ; N0=179
dummy <- RD2P(a,N1,b,N0,las=1) PD-1 Programmed death-1, a receptor on T cells that when bound by its
ligands, PD-L1 and PD-L2, inhibits signaling from the antigen receptor. PD-1
contains an ITIM motif in its cytoplasmic tail. Target of cancer therapies
aimed at stimulating T-cell responses to tumors.
PD-L1 (programmed death ligand-1, B7-H1) Transmembrane receptor
that binds to the inhibitory receptor PD-1. PD-L1 is expressed on many cell
types and is upregulated by inflammatory cytokines.
PD-L2 (programmed death ligand-2, B7-DC) Transmembrane receptor
that binds to the inhibitory receptor PD-1; mainly expressed on dendritic
cells. Short-chain fatty
acids (SCFAs), such as acetate, propionate, and especially butyrate, produced
by anaerobic metabolism of dietary carbohydrates by commensal bacteria are
an essential source of energy for colonic enterocytes through their entry as
substrates into the tricarboxylic acid (TCA) cycle. Surgical procedures, such
as ileostomy, that remove the normal fecal flow to the colon can cause a syndrome
called diversion colitis, in which enterocytes starved of SCFAs undergo
inflammation and necrosis. Providing SCFAs to the affected colon segment
can reverse this condition. ＞残念ながらド底辺特殊シリツ医大卒の裏口バカなのでとは付言できなかったｗ その点、ﾄﾞ底辺は有利だなｗｗｗｗ
この当直の極意（＝馬鹿のふりをしてリスクを避ける）の英訳を試みてみる。
試訳 playing uraguchi to count on
Google和訳 数え上げるウラグチを演奏する
拙訳：裏口馬鹿のふりをして当てにされないようにする
そのGoogle 英訳
Do not pretend to be counted on behind the back door pretending to be an idiot
参考英熟語
playing hard to get
what girls do when they want a guy but don't want to seem too easy to get..but sometimes it's not even worth it, because the guy might just give up. believe me.
shelly: what happened with you and brandon ?
samantha: i was playing hard to get, and he gave up. i guess i kept it up for too long ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
