疫学のオススメ洋書

ハワイの天候が不安定で

またまたカゼをひきました。

最近、絶不調です。

そろそろ養命酒でも飲もうかなー。 

実は、ハワイは常夏ではありません。

今のハワイは

夜は毛布でも、かなり寒いんです。

先日、臨床疫学の本を紹介したら

同じ若手の疫学者からもメールを頂いたので、

今回はマニアックな疫学トークさせて下さい。

今回は

「疫学のオススメ洋書」

を紹介していきたいと思います。

疫学者以外はドン引きですね（笑）

疫学者以外の方には、

「こんな洋書を読んでいるのかー。」

と参考にしてもらえると幸いです。

1) 理論疫学

アメリカでは、まず理論疫学を学び

その後に感染症疫学やがん疫学など

専門的な領域の疫学に入っていきます。

理論疫学は、主に研究デザインを扱う分野です。

最終的には、数学と理論物理学になりますが。

難しすぎて「うげー」となることも多いけど、

考える楽しさがあり、実は自分の専門です。

# Epidemiology: Beyond the Basics

「理論疫学でオススメの洋書は？」

と聞かれたら、いつもこの本を紹介しています。

これは、マジでオススメです。 

具体例も豊富でわかりやすく、

また中級のポイントを的確に解説しています。

Epidemiology: Beyond the Basics

# Birth Cohort Bias

# Negative Confounder

# Missclassfication

などの実際に困る疫学のポイントを

スゲーわかりやすく、説明してくれています。

基礎から一歩先に行ける内容なので

MPHの学生や臨床疫学に関わる人で

深い勉強をしたい人にオススメです。

理論疫学の一番のオススメ洋書です！

好きな章から読み進めていって、

章末の例題を解くと実力がつきます。

これであなたも疫学者！

＃ Epidemiology:An Introduction

次はロスマンの導入本で、疫学を一望できます。

しかし、まだまだ高度な内容でムズイです。

まったく導入ではなく、研究者向けですが

疫学者の姿勢や哲学を感じることができて

疫学として、自信をもってオススメできます。

ぼくも日本で疫学の授業やるなら

これを教科書に指定すると思います。

日本語版では、大御所の日本人疫学者たちが、

「この本は、マジで危ないよー。」

と「はじめに」で丁寧に説明してくれます（笑）

Epidemiology: An Introduction

初めて、この本を読んだ時は

あまりにも難しくて、英語の問題かな？

と思って日本語訳を買って読みました。

けれど、日本語でもまったくの意味不明で

自分の知識と論理の問題だと気がつきました（笑）

こちらが日本語版です。

ロスマンの疫学―科学的思考への誘い

自分もこの本で疫学者とは何かを初めて知り

今はすっかりと、その住人になっています。

疫学に興味ある

MPHと保健師専攻の院生には

日本語版を読んでほしいかな。

責任は取れませんが（笑）

# Statistic for Epidemioogy

数学的に疫学を勉強したい人には

こちらの通称「Jewell's」がオススメです。

相対危険、寄与危険、人口寄与危険割合、

オッズ比、ロジスティック回帰など

疫学計算が簡単な数式で網羅されています。

なぜか、ネットにPDFが転がっています（笑）

Statistics for Epidemiology (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)

淡々と計算が記述されており、

まったくおもしろくないのですが、

関数電卓を叩きながら、問題を解いて行くと

最終的には、けっこうな知識がついている

なんとも不思議な教科書です。

やっぱり中級以上に行こうと思うと

数学基盤の疫学は避けては通れません。

厳密に疫学を学びたい人には、

おそらく軸になる一冊です。

さ、ググってみて！

無料でゲットできるかも！？

# Modern Epidemiology

最後は、あまりオススメしない

疫学会のドンである

「ロスマン」の教科書です。

胃がもたれるくらい重たい内容ですが、

内容は理論整然としていて「神」です。

やっぱり内容は素晴らしい！

多因子発症モデルによる議論展開や

従来の因果推論の必要条件に対する否定は

かなり過激で、目からウロコでした。

Modern Epidemiology

各疫学領域や研究デザインも

ほぼすべて網羅されています。

仕事や研究でより深く知りたい内容を

辞書的に探して、じっくりと読むのが、

効率のよい使い方だと思いました。

本当の意味での疫学がわかります。

ぼくらの世代の使命は

ロスマンを超える本を書くことですね。

疫学者の聖書と言われていますので、

一般の人はあまり近づかない方が良いです（笑）

2) 疫学各論

疫学には、それぞれの領域があり、

感染症疫学・がん疫学・栄養疫学が

三大メジャー領域になります。

自分も感染症疫学やっていましたが、

今は教育ローテーションで、がん疫学です。

＃ Clinical Epidemiology: The Essentials

アメリカで一番売れている

「臨床疫学」の教科書です。

現場で働いている医療者には

「疫学の1冊目」に最適な本だと思います。

また臨床に関連のある疫学をレビューする際には

かなり効率の良いテキストになると思います。

Clinical Epidemiology: The Essentials

浅く広い内容がカバーされており、

実際に使えるスクリーニングや研究デザインなど

基本的な疫学が丁寧に説明されており、

疫学の導入としては一番良い本だと思います。

薄くて内容もシンプルなので、

疫学のはじめの一冊にオススメです。

ちなみに日本語版がこちらです。

臨床疫学 EBM実践のための必須知識 第3版

けっこう売れているみたいですが、

ぼく自身は読んだことはありません。

# Infectious Disease Modeling

数理モデルやモデリングって知っていますか？

おそらく、知らないですよね。

感染症疫学の花形で、

数学の複雑な式を作り上げて、

感染症の拡大を予測をしたり、

ワクチンの効果的な供給を判断する

シュミレーションの領域です。

ひたすらに微分方程式ですが、

プログラミングでモデルを作っていきます。

An Introduction to Infectious Disease Modelling

感染症疫学にいる時には

いちよう一通りやらされましたが、

数学科出身にはまったく歯が立ちません。

なので、

Field Epidemioologistになりました（笑）

理論的には非常にキレイでおもしろく、

この本は一番シンプルでわかりやすいと思います。

導入本で深い内容は少ないですが

マラリアモデルからSTDモデルまで

全体が俯瞰できるいい本です。

# ウイルス感染と常微分方程式

日本語だと、

数理モデルはこの本が良かったです。

常微分方程式を使って

ウイルス感染をモデル化していき、

また細胞実験と合わせてデータを補正して、

数理モデルで薬の効果を予測しています。

ウイルス感染と常微分方程式 (シリーズ・現象を解明する数学)

基礎医学と数学、疫学を

合わせた新領域で刺激的でした。

看護もこれくらい厳密に

数式でモデル化して理論化すべきですね。

相当マニアックな内容ですけど。

# Control of Communicable Diseases Manual

CDCの感染症コントロールマニュアルです。

Field Epidemiologistの神本です。

あまりに厳しく教育されたので、

この本の内容は、ほぼ暗唱できます（笑）

頭よりも体をつかう疫学者だったので、

現場でどうアウトブレイクを封じ込めるのか

すべてがこの一冊に書かれています。

Control of Communicable Diseases Manual

ほとんど、感染症辞典なのですが、

はじめの3章は、アウトブレイク際に

疫学者がとる行動や管理が書かれており、

現場でも本当にこの通りに行動しています。

日本の感染症に関わる人には

ぜひ読んでほしい本ですね。

（現在、ジカ熱を追加中です。）

ぼくもアウトブレイクで呼ばれたら、

PCとこの本だけ持って現場に急ぎます。

今の自分を作ってくれた本です。

感謝！！

3)医療統計

疫学と医療統計はかなり異なる領域であり、

視点もかなり違うので、議論でよくもめます。

データサイエンスが発展する今の時代は、

医療統計を学ぶことは必須だと思います。

疫学と医療統計は

日本語の良い本が少ないところが残念なです。

しっかりとした指導者がいれば

思っている以上に難しくない領域です。

# Basic Biostatistics: Statistics for Public Health Practice

アメリカのMPHにおける一般的な

医療統計の教科書になります。

けっこう簡潔な記述ですが、

基礎統計を網羅することができます。

やっぱり医療統計は、

実際に手計算しないと身につかないです。

Basic Biostatistics: Statistics for Public Health Practice

演習問題が多い教科書なので、

関数電卓で、問題をこなすと

最速で医療統計を正確に理解できます。

抽象的な数学は少なく、

具体的なデータ解析演習が多いので

高校数学さえあれば大丈夫です。

＃　数学的な検定の意味

＃　多変量解析の評価方法

＃　ノンパラメトリックの導入

など、基礎のみをしっかり固めてくれます。

# マセマの統計学

個人的に相当助けられた

隠れたオススメ本です。

大学数学における統計学の

超わかりやすい参考書です。

抽象数学で統計学をやる必要もあり、

大学であまり数学を取らなかった

医療者の復習には最適だと思います。

スバラシク実力がつくと評判の統計学キャンパス・ゼミ―大学の数学がこんなに分かる!単位なんて楽に取れる!

＃　中心極限定理

＃　積率母関数

＃　各種分布の数式展開

知るべき定理を

わかりやすく証明してくれており、

何度も目からウロコが落ちました。

ただ、けっこう内容が難しいので、

長い証明をがんばって写していると

3回目くらいで、「ハッ」と理解できます。

数学的な統計学の入門書してはベストです！

# データ解析のための統計モデリング入門

この本はマジでやばいです！

中級レベルには最高にオススメしたい本です！

ぼくらの世界では「神本」で

ネットでもかなりバズっています。

統計モデル全般を

一般線型化モデルからベイズまで

体系的に説明し、超わかりやすい感動本です。

さらに一歩進んで統計学を学びたい人が

「はじめに手に取るべき教科書」です。

データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)

一般的な臨床現場における解析で多用する

＃　ロジスティック回帰（Logistic Regression）

多施設や繰り返し測定で使用する

＃　混合効果モデル（Mixed Effect Model）

最近ぼくらもよく使うベイズの

＃　マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)

まで、キレイにつなげて解説してくれています。

この本を読めば、

「統計モデルってよく聞くけど、

　一般的にどんな種類があるのかな？

　どれを適応すべきなのかな？」

という問いに、答えられるようになります。

簡単なRプログラミングで

統計処理を追うことができます。

多くの人に読んでほしい名著です！

4)解析各論

医療統計もかなり大きな領域なので、

それぞれの研究者も、統計の専門があります。

医療者は統計を理解することは必須ですが、

自分で難しい統計をまわせる必要はなく、

統計学者を必ずチームに入れて研究すべきです。

# Applied Regression Analysis

　and Other Multivariable Methods

CDCの研究者による多変量解析の教科書です。

CDCらしく、がっつりSAS解析です。

いちようアメリカでは定評がある本で

重回帰分析からロジスティック回帰まで

丁寧にモデルの評価方法が書かれており、

多重共線性の許容は非常に実践的です。

Applied Regression Analysis and Other Multivariable Methods

演習問題が

SAS（統計ソフト）OUTPUTで進むので、

若干SASの前提知識を必要とします。

うまくいけば、

多変量解析とSASの両方を効率よく勉強できます。

最近、SASはかなり落ちてきているけど。

 # Applied Longitudinal Analysis

同サンプルを繰り返し測定する場合や

複数の医療施設で研究する場合には

クラスター内（Within）とクラスター間（Between）で

エラーを前提とする混合効果モデルを使用します。

医療では非常によく使うのですが、

けっこう内容は難しいです（笑）

その解析でベストと言われている本です。

Applied Longitudinal Analysis (Wiley Series in Probability and Statistics)

Prof. Garrettは去年にハーバードから

自分の職場であるがんセンターまで

数日間の集中授業に来てくれてました。 

経済データにも応用できそうな内容で

もちろん、この本にサインもらいました（笑）

スゲーいい人で、

大量の質問にも全力で答えてくれました！

ただ、内容はマジで高度で現在消化中です（笑）

医療データの解析では不可欠なモデルです。

# Survival Analysis: A Self-Learning Text

よく生存分析の相談を受けるのですが、 

その教科書として、ベストなのがこちらです。

生存分析を深く勉強したい人には

絶対にオススメできる本ですが、

思った以上にデカくて厚い本です。

Survival Analysis: A Self-Learning Text, Third Edition (Statistics for Biology and Health)

わかりやすいし、かなり正確なので、

生存分析の際には手元にぜひ置きたい1冊です。

＃　Hazard

＃　Kaplan Meier

＃　Cox Propotional Model

基本統計からAssumptionの評価まで網羅され

非常に実践的な本で自主学習用の設計です。

疫学では、生存分析で解析を行うと

やはり美しいし、結果もわかりやすいです。

臨床疫学でも生存分析をもっと取り入れて

日本発のエビデンスを発信してほしいと思います。

＃　Cox比例ハザードモデル

生存分析の日本語版では、こちらが秀逸です。

ただ、さりげなく高度な数式が出てきます（笑）

そこは無理して理解しようとせずに

読みすすめても、かなり生存分析を理解できます。

鉛筆とノートをもって数式を写しながら

読み進めてほしい深みのある一冊です。

Cox比例ハザードモデル (医学統計学シリーズ)

ちなみに、

丹波俊朗先生の医学統計学シリーズは

日本の医療統計における「神本」です。

日本語といい、的確でミニマムな数式展開といい

「どんだけ天才なんだよ！」ってくらい圧巻です。

完全に数学ベースで、正確さにしびれます。

内容は超高度で、

果たして何人くらいが理解できているのか、

大変興味深くて、また不思議です。

もちろん、全巻コンプリートしています（笑）

ぼくも20代の頃に、半分泣きながら、

毎日カジリついてこの本を読んでいました。

必ず実力になるシリーズなので

大志のある若手医療者にはぜひ読んでほしい

「丹波俊朗の医学統計学シリーズ」です。

ただ、最低でも5年はかかります（笑）

5)プログラミング

医療統計学は理解しても

実際に使えないと意味がないので、

実装するプログラミング技術も不可欠です。

自分の今の仕事はほとんど、

研究デザインと統計プログラミングです。

今は

＃ R（基本的な統計）

＃ Python（人工知能など）

＃ SAS（古典的統計ソフト）

を使っています。

SPSSは、オススメしません。

国際的なアカデミックでは、評価されません。

プログラミングの最も効率的な勉強は、

ひたすらにプログラミングすることなので、

ぜひプログラミングに挑戦してほしいと思います。

＃　The Little SAS book

SASは、もはや古典でアメリカ中心ですが、

CDCやFDAでは今だに中心的な位置にあります。 

短いコードで大量の統計データが出てくるので

確かに、便利といったら便利だと思います。

ただ、細かい設定ができずに、

Rの方がpackage多いし、フレキシブルです。

これがみんなが買うSASの教科書です。

The Little SAS Book: A Primer, Fifth Edition

SAS言語の基本が書かれており、

主にデータのINPUTやクリーニングに焦点を当てています。

はじめの一歩的な位置で

具体的な解析手順は非常に少なく

個人的には、使いにくかったです。 

確かに1冊手元にあった方がいいけど、

Youtubeの方がはるかに効率よく勉強できます。

 ＃ SAS Statistics by Example

具体的な解析を学びたい人は、

こちらの教科書がオススメです。

実際の統計モデルの作り方から検定

またはオッズ比などの出し方まで

プログラミングの基礎が学べます。

SAS Statistics by Example

実際の解析すべきデータがあると思うので、

こちらの本を軸にしながら解析して、

何かわからないことがあれば、

前出の黄色い本を参照すると良いと思います。

＃　統計解析ソフト「SAS」 

日本語の教科書は、

これが一冊あれば大丈夫です。

製薬解析寄りの内容ですが、

一番オススメできるSAS本です。

統計解析ソフト「SAS」

データのクリーニングから

治験の解析モデリングまで記載されており、

また練習データもあるので、

SAS用の教科書はこの一冊で十分です。

SASを使う人には、強くオススメします。

# R for Data Science

統計フリーソフトRのプログラミングも

ほとんどYoutubeと職場の同僚から習いました。

意外とシンプルな言語だと思います。

1冊をオススメするとしたら、

今の時点では、これになります。

R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data

R特有のキレイな表の作り方から

ビックデータの解析まで

Data Scienceに中心において、

ポイントをレビューできます。

あとは、Youtubeで（笑）

# Rではじめるデータサイエンス

同じ本の日本語版があります。

けっこう売れているらしいので、

手にとってみて下さい。

Rではじめるデータサイエンス

表の作り方から簡単な解析まで含まれており

医療者が効率よく調べ、また学べるテキストです。

# ゼロから作るDeep Learning

マニアックな内容ですが専門なので、

熱が入って非常に長い記事になりましたね。

見た目に似合わず、

しっかり本読んで勉強しているんです（笑）

最後は、やっぱりPythonです。

Deep Leaningもけっこう簡単に実装できるのですが、

この領域で、去年とても感動したのがこの本です。

人工知能（AI）を学びたい人には最適な本です。

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

この業界では、爆売れしている本で、

ニューラルネットワークから実装まで

ディープラーニングの全体が俯瞰できる本です。

なのに、しっかりと数学の解説もあり、

プログラミングもあり、感動ものでした。

ディープラーニングや人工知能（AI）に

興味のある人にはオススメです。

少し難しいですが、

少し背伸びして読んでみて下さい。

世間的な評価もブッチギリです。

マニアックな内容で申し訳ないです。

関係ない人はドン引きする内容でしたね（笑）

将来的に、誰かの参考になれば幸いです。

ただ、若手・中堅看護師には

自分が日常的にどのレベルの本を読んでいるのか

何かインパクトを受けてもらえると幸いです。

日本語で全然良いので、

ぜひいろんな本を読んでほしいと思います。