論文の概要: Methodological Precedence in Health Tech: Why ML/Big Data Analysis Must Follow Basic Epidemiological Consistency. A Case Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.07500v1
- Date: Wed, 12 Nov 2025 01:01:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.367615
- Title: Methodological Precedence in Health Tech: Why ML/Big Data Analysis Must Follow Basic Epidemiological Consistency. A Case Study
- Title（参考訳）: 医療技術における方法論的先行性:ML/Bigデータ分析が基礎疫学的整合性に欠かせない理由
- Authors: Marco Roccetti,
- Abstract要約: この研究は、厳密な分析によって、正確で厳密な方法論上の欠陥を増幅する、という重要な警告原則を強調している。
本研究は,コホート構造における不正確な選択バイアスから生じる数学的アーティファクトであることを示す。
この分析は、最も複雑な健康研究でさえ、まず基本的な疫学的一貫性のテストに合格しなければならないことを、しっかりと思い出させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.33842793760651557
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The integration of advanced analytical tools, including Machine Learning (ML) and massive data processing, has revolutionized health research, promising unprecedented accuracy in diagnosis and risk prediction. However, the rigor of these complex methods is fundamentally dependent on the quality and integrity of the underlying datasets and the validity of their statistical design. We propose an emblematic case where advanced analysis (ML/Big Data) must necessarily be subsequent to the verification of basic methodological coherence. This study highlights a crucial cautionary principle: sophisticated analyses amplify, rather than correct, severe methodological flaws rooted in basic design choices, leading to misleading or contradictory findings. By applying simple, standard descriptive statistical methods and established national epidemiological benchmarks to a recently published cohort study on vaccine outcomes and psychiatric events, we expose multiple, statistically irreconcilable paradoxes. These paradoxes, including an implausible risk reduction for a chronic disorder in a high-risk group and contradictory incidence rate comparisons, definitively invalidate the reported hazard ratios (HRs). We demonstrate that the observed effects are mathematical artifacts stemming from an uncorrected selection bias in the cohort construction. This analysis serves as a robust reminder that even the most complex health studies must first pass the test of basic epidemiological consistency before any conclusion drawn from subsequent advanced ML or statistical modeling can be considered valid or publishable. We conclude that robust methods, such as Propensity Score Matching, are essential for achieving valid causal inference from administrative data in the absence of randomization
- Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)や大規模データ処理を含む高度な分析ツールの統合は、健康研究に革命をもたらし、診断とリスク予測において前例のない精度を約束している。
しかし、これらの複雑な手法の厳密さは、基礎となるデータセットの品質と整合性、およびそれらの統計的設計の有効性に根本的に依存している。
本稿では,高度な解析(ML/Big Data)が基本的方法論的一貫性の検証に必然的に従わなければならない,というエンブレマティックなケースを提案する。
高度な分析は、基本的な設計選択に根ざした、厳密な方法論上の欠陥を増幅し、誤解を招く、あるいは矛盾する発見につながる。
単純で標準的な記述型統計手法と確立された国家疫学的ベンチマークを、最近発表されたワクチン結果と精神医学的事象に関するコホート研究に適用することにより、複数の統計的に不適合なパラドックスを露呈する。
これらのパラドックスは、高リスクグループにおける慢性疾患の予測不可能なリスク低減、および矛盾する頻度比較を含む、報告されたハザード比(HR)を確実に無効化する。
本研究は,コホート構造における不正確な選択バイアスから生じる数学的アーティファクトであることを示す。
この分析は、最も複雑な健康研究でさえ、後続の先進的なMLや統計モデリングから引き出された結論が有効または公表される前に、まず基本的な疫学的一貫性のテストに合格しなければならない、という確固たる注意を喚起するものである。
ランダム化のない管理データから有効な因果推論を実現するためには,確率スコアマッチングなどのロバストな手法が不可欠である,という結論を得た。
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