医療系ソフト開発 - 風の庵

以前、当社のアプリをFilemakerGoで使うやり方を説明させていただきましたが、
iphoneをパソコンと接続するなどの「手間」があり、面倒でした。


以下のやり方の場合、前回ほど「手間」がかかりませんので、
お試しください。

まず、始めに、
お手持ちのiphoneまたは、ipadを使います。


Apple Storeで、「FilemakerGo」（無料）をダウンロードします。
2019/09/24では、最新バージョンは「FilemakerGo18」

https://apps.apple.com/jp/app/filemaker-go-18/id1438460792

当社からメールで添付されている
アプリをiphoneまたは、ipadなどのMacの製品を使用し、
クリックします。


Windowsまたは、Macのパソコンの場合は、
自身のパソコンが使える環境にあるかどうかの
テストアプリを添付いたします。
（ランタイム）

添付ファイルをクリックすると
右図のような画面になりますので、
矢印にある場所をクリックしてください。


次に、添付ファイルを開く場所を
指示してきます。

写真では、
FilemakerGoのアプリがたくさんありますが、
実際には、今回ダウンロードした分の
FilemakerGoだけしかありません。

目的のFilemakerGoをクリックします。

③の操作を行うと、
FilemakerGoのアプリが立ちあがります。

最後に、
iphoneの機種の違いやOSの違いにて、
多少のやり方の違いがあると思います。


最後に、
randMSやMetaboのアプリは、
Apple Storeでも無料ダウンロードはできますが、
FileMaker Go 16 デベロップメントガイド https://fmhelp.filemaker.com/docs/16/ja/fmgdev/#file-transfers_import-transfer-file を見てみると、
FilemakerProを用いないと、データの移行ができないことが分かりました。

つまり、アプリのアップデートに伴うデータの移行ができません。

結局は、当社でアップデートされたアプリをご提供させていただくときには、
大変申し訳ございませんが、
各個人でご使用いただいているアプリのデータをお借りさせていたいて、
当社でデータを移行してから添付ファイルを返信するしかなさそうです。

ご不明な点がございましたら、
お問合せ窓口より、ご質問ください。

https://www.medstat-support.com/request/

Filemakerだけで使うのは勿体無いので、
iphone versionを作成し直し、無料で公開しております。

詳しくは、i-tuneをご覧ください。

使い方は、直観的にわかると思っていましたが、
取り扱い説明書があった方がよいというニーズに応えまして、作成しました。

下記のPDFボタンにて、ご利用ください。

randMSの操作マニュアル(iphone app Version1.1.0)

購入後のサポートについて、
ご不安なことが多いことが分かりました。
しっかりサポートできる体制が出来ておりますので、
遠慮なくご相談ください。詳細はこちらです。

UMINでランダムに割付しているグループを見ると、
介入群あり、介入群なしの2グループが9割を占めています。

しかしながら、
まれに、3群であったり、4群で割付している研究もあります。


2群のランダム化は、多くの論文にもあるように、
数理統計学的にランダム化を証明することが出来ているのに対して、
3群以上では、多くの論文が出ていません。

今回、当社では、randMSを応用して、
介入群4つにおけるランダム割付けするソフトを作成しました。

randMSg4は、「最小化法」による無作為割付のやり方だけしかありません。

下記のサンプルデータの患者100例について、
高血圧症、高脂血症、糖尿病の順で3つの層別し、
4群に割付けました。




サンプルデータ

【上の画面の割付結果について】
100例の患者は、3つの層別に従って、
1群、2群、3群、4群に割付けされました。
つまり、
それぞれ24例、26例、25例、25例に割付けられています。

このランダム化の結果は、
群によって、人数の大きな偏りがないことが分かりました。


100例を同時に割付けするのにかかった時間は、「55秒」とありますので、
1分ぐらい時間がかかっています。
1人当たり1秒で割付の結果がでているのが分かります。

通常は、1人1人登録するので、
ランダム化するのにストレスがかからない時間ではないでしょうか。
(パソコンの性能によっては、3秒ぐらいかかるかもしれません)

ちなみに、1000回行った時の結果を示します。

Variable | 　 Obs 　　Mean　　SD 　　Min　 　Max
----------+---------------------------------------------------------
計測時間 |　 1,000　 54.98　 7.24　 27.56　 108.70

では、次に、
同じような操作を1000回ランダム化を行い、
どのようになっているかをシミュレーションしてみます。

サンプルデータにありますように、
調査項目は、
①年齢
②BMI
③SBP
④DBP
⑤HR(heart rate)
がちゃんと割付けられているか確認してみます。


忘れないでください。
患者の背景は、
高血圧症、脂質異常症、糖尿病の有無の3層で、4群に割当けを行っています。

この層別において、ちゃんとランダム化がされている場合は、
①〜④の4群のp値はP>0.05(Kruskal-Wallis検定)になるはずです。

1000回のランダム割付の結果

左図のグラフは、ヒストグラムの具体例(年齢)になります。
1000回実施した時のp値とchi-squared adjusted for tiesを
示しています。

y軸：頻度とし、
上図は、x軸：p値
下図は、x軸：chi-squared adjusted for ties(カイの二乗分布の値)
になります。

下図をもっと説明すれば、
自由度3のp=0.05の時の値は、7.81473になります。



1000回ランダム化を実施した結果、
年齢は41回p<0.05となり、4群間に有意差のある結果となっています。


41/1000=0.041となります。
つまり、
これは、1000回も行えば、まれに(41回)、有意差が出てしまう割付を起こしてしまうことを
意味します。

最小化法によるランダム化を1000回を実施すると、
このサンプルでは
P<0.05の個数が、40-60個ありました。

医療統計の世界では、
100回行って、5回以内であれば、
「まれに」起こる現象であると定義されていますので、
今回作ったrandMSg4は、
ランダム化が「ちゃんと」できていると考えてもよろしいのではないでしょうか。


意義・異論・反論または賛同など、
色々な意見があると思いますが、
同意される方に、アプリを配信しようと考えています。


反対の方の意見は重要なご指摘・ご意見と考えていますので
その方が十分に納得されるように
アプリを改善・改良させていただきたく存じます。


医師の臨床試験のために、ぜひご協力をお願い申し上げます。

当社ができる社会貢献として、randMSおよびrandMSg4を活用していただければ幸いと存じます。

漢方を処方してみたけど、
レセプト病名がよく分からないことが多いと思います。

左図は、初めに開く画面になります。

「知りたい病名から検索」は、
①をクリックすると、病名の一覧が出てきますので、
病名を確定してください。

ここでは、
「めまい」を選択します。

めまいを選択した時に、
①に「めまい」の適応病名をもつ
漢方薬の一覧表が出てきます。

ここでは、「桂枝茯苓丸」を選択してみます。
よく見ると
桂枝茯苓丸が３つ存在するのが分かります。




【①について】
これは、同じ桂枝茯苓丸でも
メーカー(製品名)によって、適応病名が微妙に変わりますので、
適応病名の種類(効能ID)ごとに分けて作成しています。
メモ書きをみれば、
「メモ書き　桂枝茯苓丸」になっています。

また、
桂枝茯苓丸の効能ID2を選択するとすぐに②が表示されます。

【②について】
「めまい」の病名の保険適応をもつ具体的な漢方薬の種類が表示されてます。

効能ID２の桂枝茯苓丸を選ぶと、
すぐに、具体的な製品名が列挙されます。
ここでは、「クラシエ桂枝茯苓丸エキス細粒」を選択します。




よく使う項目の場所をクリックすると、☑(チェックマーク)がつきます。

もう一度クリックするとチェックマークが外れます。
(後述するよく使う漢方に登録されます。)


メモ書きの場所を見ると、
「メモ書き　桂枝茯苓丸　クラシエ桂枝茯苓丸エキス細粒」と表示されます。

次に、漢方の使いたい名前は分かっているが、
適応病名が分からないということに対応している
画面になります。

背景が黒の場所の
「処方名から検索」をクリックします。

①「処方名から検索」の枠をクリックすると
漢方薬の「処方名」の一覧表が出ますので、

ここでは、
「桂枝茯苓丸」を選択します。

すぐに、
桂枝茯苓丸の「製品名」が列挙されます。