疫学専門家このブログのモットーは『研究ライフをほんのり豊かに』。/こんな人におすすめの記事です。疫学専門家に興味あるけど、どんなことするの?疫学専門家になるにはどれくらいの専門性があればいいの?こんなお悩みを解決します。『小難しい記事とかよくわからんから、疫学専門家になるにはどのくらいの経験があればいいのかめっちゃわかりやすく教えてくれ』この記事では、疫学専門家として私が相談者様から「この薬について研究したい」とご相談と仮定してを、その中で考えていることを会話形式で超赤裸々に綴っております(会話はすべてブログ用のサンプルであり、実際の会話ではありません)。科学的な内容にとどまらず、「専門家としてどう信頼を得るか」、「どのような言葉で伝えれば良いか」、「まず何を優先して伝えるか」といったソフトスキルの部分もがっつり綴っていきます。社内の色々な部署から疫学研究、特に医療データベース研究の相談を受けているただし、すきとほるへの相談は義務ではなく、「いきなり医療データベース研究をやることになって困ったなぁ、そういえばすきとほるさんっていう人が詳しいって聞いたぞ、ちょっと相談してみようかな」と自発的にいらしているその会社の扱う糖尿病治療薬Aの有害事象として骨折が懸念されており、そのリスクがどの程度かを調べなければいけないなお、実際の会話と脳内の使い分けは以下です。脳内:【】また、今回のサンプル会話では記事の読者を意識して”あえて解説的に言語化”しているところもありますが、通常の思考ではそこらへんはスキップしています。ちなみに私は、相談者様と会話する際には以下を徹底的に意識するようにしています。ラポールを形成する相談者😸:「いきなり相談してしまってごめんなさい、メールでお伝えしたとおり、糖尿病治療薬Aの有害事象として骨折が危惧されていまして、そのリスクを確かめたいんですが、それにデータベース研究が使えないかと思いまして」すきとほる😻:【おー、ありがたい、ちょっとずつ色んな人に信頼してもらえるようになってきたぞ。多くの相談者様は専門家にコンタクトする際には藁をも縋る思いでコンタクトしてくださることが多いでしょう。仮に既に名を知られている専門家ならまだしも、私のようにまだ若く、知名度も低い者なら尚更です。私は相談に来てくださった方にはまず何よりも先に「相談に来てくださってありがとう」と、そのお気持ちに最大の感謝を示すようにしています。ここでネガティブな感情を持たれてしまうと、もう2度とその方は私のところに相談に来てくれないかもしれません。すると、十分な専門性の介入がないままに研究が先に進んでしまい、質の低い研究が世に出てしまう恐れがあります。その時に被害を被るのは患者さん・医療者ですので、これは絶対に阻止せねばなりません。疫学専門家がまず何よりも行うべきは相談者様とのラポール形成であり、「この人なら何とかしてくれるかもしれない」という温かな雰囲気を作り出すことだと私は考えています*。*しばしば「何で相談に来なかったんですか?!」と相談者様に怒りを露わにする専門家を目にしますが、あれはどうみても「相談に来てもらえるだけのプレゼンスを発揮できていなかった専門家側の責任」であり、完全に責任転嫁ですよね。ちなみに私は、ラポール形成の一環として初対面の方とは5分ほど雑談の時間を取り、その後で初めて相談に入るようにしています(むしろこのファーストコンタクトの5分でその後の研究相談の質が決まると思ってます)。その垣根を取り払い、自由にお気持ちを話して頂くためです。ここで相手の医学・疫学への理解度をチェックしておくことで、その後の相談でどの程度の抽象度で、どのような用語を使って話せばいいかをアセスメントしておきます。《ポイント》さて、研究テーマを伺う段階ですが、大切なのは「こちらが何を聞きたいのかまずフレームワークを提示し、それを埋めてもらう形で相談者様の声を抜いてくる」ということです。相談者様も相談に使える時間は限られていると思いますので、ここは「こちらが主導するぞ」という姿勢をはっきり示して、声を聴かせてもらいましょう。発する言葉、その全てを「ラポールを形成する」という強烈な目的意識を持ってコントロールするよう努めています。この時の注意点として私は「絶対に専門用語を使わない」ということを心がけています。専門用語使う専門家って偉ぶってて嫌じゃないですか笑?。相談者様の経歴や雰囲気から考えて(ここでも最初の5分の雑談が活きます)、投げかける用語や語尾を選ぶことで、1センチでも相談者様の心に近づくことを目指しています。「この人は私の話を聴いてくれるんだ」という安心感をもって頂くために。マネジメント状況を知るすきとほる😻:【さて、ごっそり研究の中身に入る前にマネジメント周りを聞いておくか。相談者😸:「はい、糖尿病領域のオピニオンリーダーの先生と話している中で、治療薬Aを使っている患者さんで骨折がよく起こっているという話になりまして。そこで調べてみようということになりました」すきとほる😻:【なるほど、規制当局要件ではないのか。相談者😸:「論文は来年12月までには出したいです、予算はXXX万円用意しています」すきとほる😻:【タイムラインと予算考えると、データベース研究なら使えるデータソースはXとYだな。リサーチクエスチョン考えるとZがベストかもだか、データの利用申請の時間考えるとちとタイムライン的にきついか。これで外郭の把握はできたから、じゃあ研究の中身に移るか。当然ながら研究は使える予算、許されたタイムライン、そしてその研究が必要になったきっかけによってデザインに制約が生まれます。無限の予算と時間があるならば「じゃあランダム化比較試験やりましょう」ってことになりますから。疫学専門家は科学的な判断だけでなく、予算・タイムラインの制約を踏まえた上で「その研究に実現可能性があるか」、「どのくらいの時間や予算がかかるか」ということも提案せねばなりません。これらのマネジメント要因は研究全体を規定する外郭となりますので、初期にアセスメントしておく必要があります。populationを代表できるのかという概念だぞ!低すぎると「対象にしたい集団が対象にできない」ということで、研究の実現可能性が低くなるぞ!すきとほる😻:【さて、まずは集団の代表可能性だな。えっと、糖尿病患者を対象にするんだから、年齢的には比較的高齢者だよな?ということは高齢者が入ってない保険者データベースAは使えないな。残された選択肢は急性期病院からデータ集めてる医療機関データベースBか、それか色んな病院からデータ集めてる電子カルテデータベースのCか。Cはサンプルサイズ的に厳しいから、消去法でBだよな。相談者😸:「はい、糖尿病治療を開始したばかりのコントロール良好の患者さんから重症患者さんまで広く使われます」すきとほる😻:「わかりました!今回、糖尿病のメインの集団である高齢者を含めるとなると、それが手に入るのがデータベースBかCしかないんです。相談者😸:「よかった!」すきとほる😻:【さて、そもそもレセプトデータで糖尿病の患者は拾えるんか?たぶん病名だけだとかなり怪しいよな、特異度はともかく感度はめちゃ低いだろうな。今回は治療薬を使ってる患者を包含することになるから、いけるだろ。相談者😸:「いえ、ほぼないと思います」すきとほる😻:【さんきゅぅぅぅぅーーーー(マジでいつもこれくらい脳内歓喜してます笑)!!!でもこれも一応専門医にコンサル、っと。電子カルテデータベースのCを使えば、病名+処方に加えて血糖値の検査血ベースで糖尿病特定できるよな。これ比較研究だから特異度優先すべきだし、検査値も使ったほうが良いか?でも適応外処方がほとんどないなら病名+処方で特異度は十分確保できる気がするし、わざわざサンプルサイズを激減させてまで検査値を使う必要はないかな。あー、てか医療機関DBだと施設間のデータ結合できないけど、糖尿病ってだいたいかかりつけ医の受診で、セカンドオピニオン求めて他院受診するとかないよな?あると医療機関DBだと患者拾いにくいけど(例えば、処方は病院A、セカンドオピニオンは病院Bという時、病院Bで拾われた糖尿病患者は治療薬を使用していないように扱われてしまう)。医療データベース研究の大原則は「データは現実より奇なり」です。複雑怪奇な実臨床という現象を、極めて単純なゼロイチの病名データに落とし込み、糖尿病という診断がつくわけです。データを扱う際にはその逆のプロセス、つまりゼロイチのデータから複雑な実臨床を想像し、その複雑性を研究デザインに表現してやらなければなりません。データベースで「病名+処方」で糖尿病を定義した際に、それで拾える患者がどんな糖尿病患者なのか、そしてそれで落ちる患者がどんな糖尿病患者なのかということをどこまでもリアルに想像しなければならないわけです。説明しよう!「比較可能性」とは、2つの薬剤間でアウトカムのリスクを比べる際に、そもそもフェアな比較ができるのかという概念だぞ!例えば、薬剤Aはステージ1のがん患者、薬剤Bはステージ4のがん患者にしか使わない時、”投与1年以内の死亡率”を比較したって、そりゃフェアな比較はできないよな!すきとほる😻:【まずはデータベース調査における比較の難しさを知ってもらって、比較研究ができない時もあるってことを理解してもらっておかないと。期待値コントロールしておかないと、後々辛い思いをさせるからな。「肝心の比較研究なんですが、実はデータベース研究で比較研究が成立することって本当に稀なんです。入念に比較可能性を調査して、その後にようやく比較研究を行えるってことになるんです。相談者😸:「そうなんですね...なんとかなりませんかね?」すきとほる😻:【そうだよな、ここの”どれくらい無理か”感はなかなか専門知識がないと受け入れ難いよな。ここでしっかり共通理解を作っておかないと、後で絶対にコンフリクトが生まれるからしっかり伝えるぞ。「焦ったいですよね...でもフェアな比較という状況を作り出すのが本当に難しくって。そもそも比較可能性がないのに比較研究をやってしまって、それで治療薬Aの骨折リスクが他剤に比べてすごく高いっていう間違った結果が出たとするじゃないですか?それってすごく危なくって、例えばこの研究のせいで全世界的に治療薬Aの売り上げが下がるかもしれません。何より、治療薬Aを使うことで救われた患者にも薬が届かなくなるかもしれません。患者さんの身を守るためにも、何より相談者様の身を守るためにも、ここは慎重に検討していきたいんです。相談者😸:「なるほど、それは確かに怖いですね...分かりました!」すきとほる😻:【分かってくれてありがとう、ごめんね😭じゃあ比較の中身について聞いていこう。そもそも治療薬Aと同じような使われ方をしている薬があるかだよな。「ですよね、なんかめんどくさいこと聞いちゃってすいません笑。相談者😸:「はい!」すきとほる😻:【あとは、比較可能性を確認するまでにどんなプロセスがあるかをしっかりと理解して頂いておこう。「比較可能性なんですが、この後はこんなプロセスで確認していくことになると思います。臨床知ベースの情報として、専門医に実際の治療薬Aと、その比較対象の候補の使われ方を確認します。そんで、次はデータベースの情報として、実際に使用できる医療データベースを使って、それぞれの薬の使われ方や、その薬を使う患者の特性なんかを確かめたりします。ここまでやってもまだ中間地点なんです。最終的には傾向スコアっていうような、両群の患者特性がフェアに揃っているかということを確かめられるような指標があるので、それを使って比較可能性を最終判断することになるんです。相談者😸:「大変なんですね...」すきとほる😻:【だよね、私も辛い笑。「できません」って言うだけじゃ失望させるだけだし、相談者様も自分の部門に戻った時に申し訳がつかないよな。予算とっちゃってるかもだし。「そうなんです、私も辛いです笑。できる限り責任を持ってサポートさせて頂くので、一緒に頑張ってもらえると嬉しいです!ただ、ここまでやってもやっぱり”比較はできません”っていうことも全然あるんです。その場合なんですけど、たとえば比較はせずに、治療薬Aを使った糖尿病患者さんにおいてどれくらい骨折が発生しているかっていうことを記述することはできます。相談者😸:「それはありがたいです、臨床の先生もこの研究を楽しみにしているので、やっぱり止めますとは言えなくって笑」すきとほる😻:【さて、あとは交絡因子が今回使うデータベースで入手できるかだよな。主要な交絡因子が何かは専門医にコンサルだから、ここでは聞かないでいいや。controlについてこんにちは、すきとほる疫学徒です。controlに関して説明していきたいと思います。本記事は以下の文献を参考に[...]《ポイント》データベース研究の初心者の方は「データベースってデータあるし、簡単にできるんじゃない?」という結構気軽なモチベーションでご相談くださる方が少なくありません。そんな時、データベース研究の難しさを伝え、「これはできません」ということを理解してもらうのも疫学専門家の務めです。ぶっきらぼうに「できません」と言うなんで言語道断。何度もプロジェクトで協働し、ラポールを形成できているならOKですが、その前にこれを言ってしまうと「こいつに相談しても良いことないわ、もう部門で承認されたし、とりあえず研究しよ」と最悪の自体が起こりうることも。「なぜできないのか」ということを誠意を尽くして丁寧に説明し、そして可能な限り代案を提案しましょう。疫学の難しい専門知識は伝えられなかったとしても、「この人は親身になってくれている」という誠意を伝えるのです。controlのくだりでちょっと書いてますが、未測定の交絡を含めてデータベース研究はリミテーションの嵐です。いって「お手上げです」ではなく、そのリミテーションに対して「何らかの手法を使うことでお手当できる範囲のリミテーションかどうか」をアセスメントします。ここで切れるカードを何枚持っているかどうかで研究の実現可能性へのアセスメント結果が大きく変わるわけです。データベース研究の相談を頂いた時には、こうして相談初期の頃からすでに「あー、ここ投稿時にレビュワーに突っ込まれるな。〜で対処して、リミテーションにはああ書くか」みたいに頭で考え始めています(というか、これを事前に考えられていないと、あとあと詰みます)。biasとその対処法についてこんにちは、すきとほる疫学徒です。designが使えるかな。userなのかも記述データで事前に確認しておこう。ここはレビュワーに突っ込まれるかもしれない。designも考えたけど、今回は不要、と。次は曝露の誤測定のリスクだよな。レセプトデータは処方の有無しか分からず、内服の有無は不明。処方=内服と仮定して曝露を定義するしかないけど、もし内服漏れが沢山出るタイプの薬なら曝露の誤測定が大きくなってバイアスが入る可能性がある。nullがかかるから、有害事象っていうアウトカムを見るなら望ましくないな(有害事象のリスクがマスクされる、つまりconservativeではない方向にバイアスがかかるので)。「レセプトデータって処方の有無だけわかって、内服の有無はわからないんです。相談者😸:「なるほどですね、ちょっと先生に聞かないとわからないんですが、内服薬だし、人によってはあんまり真面目に内服しない人もいると思います」すきとほる😻:【なるほど。比較研究だから、なら内服漏れによる曝露の誤測定が系統的じゃなくって非系統的な誤測定であることを祈るのみだな。ここは治療薬Aと比較対象で内服漏れの度合いがどれくらい違うかは専門医にコンサルしておこう。ここはリミテーションに書く必要があるだろうけど、せめて非系統的な誤測定であると言えると良いな。あとは処方開始後のSwitchingやAdd-onがどれくらいあるかだよな。これが頻繁に起こってると同じように曝露の誤測定が大きくなる。曝露の誤測定がもたらすバイアスの方向と大きさについてこんにちは、すきとほる疫学徒です。曝露の誤測定についてはこれまで幾つかの記事で紹介してきました。相談者😸:「それも先生に聞かないとわからないんですが、糖尿病なので治療薬はずっと固定ではないと思います」すきとほる😻:【だよなー、あー、まじで曝露の定義ってめんどいよな...薬剤疫学ほんとめんどくさい...なんでこんなことやってんだろ笑。Add-onとSwitchingが頻繁に起こるとなると、初回処方で治療薬Aへの曝露を定義して、そんでAdd-onかSwitchingが起きたらそこで追跡打ち切りにするしかないかなぁ。これは後でゆっくり考えよう。薬剤疫学における最大の鬼門は曝露の定義の難しさだと私は思っています。曝露の内容が変わるからですね。薬剤の使用実態研究について本気で解説してみたこんな人におすすめの記事です。こんなお悩みを解決します。アウトカムの誤測定がもたらす影響こんにちは、すきとほる疫学徒です。長かった薬剤曝露シリーズが終わり、次なるテーマとして薬剤アウトカムシリーズに入っていきたいと思います。関連記事なぜレセプトデータの病名を簡単に信用してはいけないのかこんな人におすすめの記事です。「レセプト病名の信頼性」に関して何の疑いも持たずに[...]すきとほる😻:【さて、アウトカムか...骨折かー、これいけるんかな?確か日本だと骨折のバリデーション研究はやられてなかったはずだよな(ここら辺の引き出しも疫学専門家の大切なスキルです)。ことは海外のバリデーション研究をまず調べて、そんであとは日本のガイドラインで骨折の診断方法を参考にして、んで最後に専門医にコンサルだな。骨折って誤診断どれくらいあるのよ?まぁ見逃しは普通にあるかもなー、でも今回は急性期病院だけしかターゲットにしてないんだから骨折見逃したりしないか。比較研究だから特異度が大切になるな(リスク比を計算する場合、感度は影響しないが特異度が下がるとリスク比が1.0に近づく方向へバイアスがかかるぞ、有害事象をアウトカムにする時は特に注意だ!下に参考になるリンクを貼っといたぞ)。骨折だろ?特異度大丈夫だよな?だって適応外の処置なんてないだろうし、わざわざ骨折じゃないのに骨折病名つけて、骨折用の治療を提供するなんてないよな?でもここは専門医にコンサルだなー。骨折の病名定義作るなら、病名、そしてCTかX線の検査かな?処置は、んー、そこまではいらないかなぁ?先行研究みなきゃわからん。相談者😸:「んー、特にこれっていうのがないんですよね...」すきとほる😻:【まぁそりゃそうだよな、そこまで分かってたら苦労しないわ。検証的な解析としてアウトカムに幅を持たせて幾つか設定した方が良いな。「わかりました、ではこんなのはいかがですか?まず特にインパクトが大きいメジャーな骨折だけでアウトカムを設定して、そんで追加解析で全ての骨折を対象にする。場合によっては病的骨折だけに絞っても良いと思いますが、たぶんわざわざ病的骨折のコードを医師は入力しないので、これは難しい気がします。相談者😸:「おお、良いですね、わかりました!」すきとほる😻:【あとは、アウトカム定義を作る難しさは伝えておいた方が良いだろうな。妥当性が保証できないならデータベース研究はできないから、後でがっかりさせないために期待値コントロールはしておかないと。「ちなみになんですが、データベース研究ってアウトカムの定義がものすごく大切で、妥当性が低い定義を使うと結果がものすごく歪んじゃうことがあるんです。本当は骨折のリスクがないのに、歪んだ結果では骨折のリスクが2倍になるって出てきちゃったり。相談者😸:「データベース研究って難しいんですね...データがあるから誰でもできるって思ってました笑」すきとほる😻:「わかります、私も最初はおんなじこと思ってました笑。そこから何回も痛い目を見て、ようやくまともな研究ができるようになってきまして。《ポイント》データベース研究の実現可能性がないと判断される最大の理由の一つが「アウトカム定義の妥当性が保証できない」ということです。臨床経験がない方だとここらへんの感覚を掴むのが難しいので、特に入念に説明する必要があります。「研究を中断する」というのは企業にとっては大きな決断なので(特に既に予算の承認を得てしまっている時などは)、「なぜこの研究が実現できないか」ということで腹落ちしておいてもらわないと、絶対に後でコンフリクトの原因になります。言葉を尽くして説明しましょう。説明しよう!追跡可能性とは患者を薬剤への曝露からアウトカムの発症まで、見失うことなくしっかり追跡できるかどうかという概念である。途中で脱落が起こると選択バイアスというバイアスが起こる恐れがあり、結果が歪んでしまうかもしれないぞ。すきとほる😻:【さて、あとは追跡可能性だな。第一に考えるべきは治療薬の初回曝露から骨折の発生までをしっかりと追跡できるだけの追跡期間があるかどうか。骨折の発生まで1年かかるのに、追跡期間が6ヶ月しかないとかだと何も見られないからな。「先行研究やラボデータで、治療薬Aの内服から骨折の発生までどれくらい期間がかかるかって分かってますかね?大体で良いので。相談者😸:「だいたい1年から2年と聞いています」すきとほる😻:【あー、これは風向きが怪しくなってきたぞ...となると別のデータベースを使うことも代案として考えておいた方が良いな。いけそうなのはデータベースCかDだけど、それぞれ〜なリミテーションがあるしなぁ。持ち帰って検討するか。その前に、それぞれのデータを使うだけの予算的な余力があるかは押さえておこう。「なるほど、となると今回使う予定だったデータベースはミスマッチかもしれません、平均の追跡期間が1.8年しかないんです。「わかりました!とすると新しいデータベースは使えないので、最初にご提案したものしかないですね。相談者😸:「はい!」すきとほる😻:【さて、あとは他施設受診だな。今回使う予定の医療機関データベースは同一医療機関内でしか患者データをリンクできないから、他施設に行った場合は別の患者として扱われちゃう。糖尿病の治療と骨折の治療を同じ医療機関で受けてないと、曝露かアウトカムの誤測定が起こっちゃう。ん、てか糖尿病と骨折を同じ医療機関で受けるっていう状況、めっちゃ限られてないか?だってこれ糖尿病の比較的高齢な患者が対象集団なんだから、骨折起こしてわざわざ歩きにくいなか急性期病院なんてこなくね?ふつうは近医の整形受診するよな?とすると、急性期病院で治療が必要なよっぽど重症な骨折以外はめっちゃ取り漏れる可能性あるな...これ無理じゃね?んー、いちおう専門医にコンサルはするけど、いやー多分むりだろうなー。するともうさっき撤退した新しいデータベースしか手がないな。骨折治療を同じ施設で受けていないと患者のデータが結合できないんですが、たぶん骨折の特性を考えるとその状況ってかなり珍しくなっちゃうと思うんです。なると、骨折をして別の病院を受診してるけど、データ上は骨折していないということになってしまって。先ほどお伝えした新しいデータベースででしかこの研究は行えない可能性が高いです。「はい、なので新たなデータベースを使用するための追加予算が必要になる可能性があります。《ポイント》さて、今回の会話では追加予算の必要性について言及しています。最初にお伝えしたように予算やタイムラインは研究全体を規定する外郭なので、極めて重要です。その外郭に対して「予算足りんからテコ入れしてくれ」とお願いしているわけですから、まぁめっちゃセンシティブな話をしてるわけです。「予算追加の必要性の発案者は私なので、責任もちます」と言い切っているわけです。ここは人によって考え方が分かれるかもしれませんね。「ただ相談受けてるだけなんだし、それに他部門の予算なんだから下手に責任もつとか言うと後で辛いんじゃない?」というのも正しいご意見だと思っています。美学と言うとちょっと仰々しいのですが、私は「責任を伴わない発言に力はない」と思っており、なので自分が責任をとるような場面でなくとも、疫学関連の発言をする際には私は「この発言の責任は私にある」という思いを胸に発言するようにしてきました。責任を取ることが専門家の責務の一つであると考えています。それに、そういう覚悟ってやっぱり周りに伝わると思うんですよね。相談者様からしても「この人は一緒に泥を呑んでくれる人だ」って思ってもらえればやっぱり関係性はより深くなりますし、それによって研究の質はさらに向上すると考えます。疫学専門家の責務は、疫学研究の質を1センチでも向上させることですから、そのために必要なことは全てやってやるぞ、と意気込んで仕事をしています。クロージングすきとほる😻:【いきなり小難しいことばっかり言ってしまってすまんな...でも聞いてくれてありがとう。会議時間も終わりだから締めるけど、大切なのは”また次も相談に来てもらうこと”。ここで関係性が切れたら研究の質が保証できなくなるもんな。終わりにだいぶ長い会話劇になってしまいましたが、ご覧くださりありがとうございました。”研究者”と聞くと、メディアではコミュニケーションが苦手なマッドサイエンティストなんかのイメージが先行していますが、私はコミュニケーション力を専門性と並んで研究者に必要なCapabilityの片割れであると考えています。企業のように異業種の方々が集まり、さまざまな価値観が混在する中で科学的妥当性を追求するのであれば、強力なコミュニケーションスキル(というと安っぽいので、ラポールの形成スキルかな)が必要だと思っています。終わりにその2私は外資系企業と国立大学の疫学専門家として活動しておりますが、それ以前はブラック企業に勤める社畜として上司に怒鳴られる日々を送っていました。「強く生きるには専門性だ」そう一念発起し、大学院の修士課程に通い、そこから2年間で疫学専門家としてのキャリアにルートインし、2年で年収を1,400万アップさせることができました。こちらのnoteでは、疫学の世界で活躍したいと考える方々に向けて、「専門性ゼロの段階からどうやって企業の疫学専門家のポジションをゲットするか」ということを解説します。私自身が未経験から2年間で外資系企業の疫学専門家になるまでに積み重ねた経験、ノウハウの全てをお伝えするつもりで書き綴っています。「これを読めば、企業の疫学専門家になるために必要な知識は全て揃う」その気合いで、私のノウハウを全てお伝えします。Want方式を採用しています。学生さんや経済的に厳しい方からはお金を取りたくなく、それが経済格差に起因する学力格差へと繋がると考えるからです。仕事の合間に記事を書く時間を見つけるのはちょっぴり大変ですが、今後も皆様の「研究生活をほんのり豊かに」できる記事をお届けし続けたいと思っております。お金に余裕があり、そして「勉強になった!」、「次も読みたい!」と本ブログに価値を感じてくださった場合は、以下のボタンをクリックし、ご自身が感じた価値に見合うだけの寄付を頂戴できますと幸いです。疫学専門家このブログのモットーは『研究ライフをほんのり豊かに』。疫学専門家このブログのモットーは『研究ライフをほんのり豊かに』。〜研究生活をほんのり豊かに〜.ホームシェアメニューTwitterTOPへ。