資料

講演資料

野間久史 (2024). Rによるメタアナリシス：基礎から最新のアドバンスドな方法まで（ネットワークメタアナリシス編）．日本臨床疫学会第7回年次学術大会，早稲田大学，2024年11月．
野間久史 (2024). 観察研究における欠測データの統計解析：TARMOSガイドラインと新しいデータ解析・論文報告のための枠組み．慶應義塾大学第7回信濃町データサイエンスフォーラム，慶應義塾大学，2024年10月．
野間久史 (2024). 混合効果モデルとマルチレベルモデル：最新の国際医学誌のエビデンスを読み解くための基礎知識と実践． 2024年度LUNAレジストリー臨床研究合宿，埼玉医科大学，2024年7月．
野間久史 (2024). 修正ポアソン回帰・修正最小二乗回帰による2値アウトカムデータの多変量解析．九州大学大学院医学研究院，九州大学，2024年5月．
野間久史 (2023). 階層ベイズモデルとその応用．日本計量生物学会2023年度計量生物セミナー，中央大学，2023年12月．
野間久史 (2022). 短期集中！臨床疫学の研究デザイン講座：ネステッドケースコントロール研究とケースコホート研究（事前学習動画）．日本臨床疫学会第5回年次学術大会，早稲田大学，2022年11月．
野間久史 (2020). 一般化推定方程式．昭和大学第11回実践臨床統計学セミナー，昭和大学，2020年11月．

解説・総説論文

野間久史 (2022). ネットワークメタアナリシス：複数の治療法の有効性・有用性を系統的に比較するためのエビデンス統合の方法.　Urology Today 29: 85-89．
野間久史 (2020). 傾向スコアマッチング.　外科 82: 819-824．特集号「外科臨床に役立つ統計学」より．
野間久史 (2020). システマティックレビュー.　整形外科 71: 540-545．特集号「整形外科臨床研究の手引き―適切に行い，正しく読み解くために」より．
野間久史 (2018). 臨床研究・疫学研究における傾向スコアを用いた統計解析.　医学のあゆみ 267: 413-419．特集号「臨床薬理学UPDATE」より．
野間久史 (2017). 臨床研究の計画・解析・報告における生物統計の基礎.　薬理と治療 45: 1615-1626．
野間久史 (2017). 連鎖方程式による多重代入法.　応用統計学 46: 67-86. 特集号「医学研究における欠測データの防止と統計解析」（担当エディター：野間久史，五所正彦）より．
野間久史 (2015). メタアナリシスのエビデンスを正しく読み解くために―アカデミアの生物統計家の立場から.　薬理と治療 43: 615-620．
野間久史 (2015). Individual Participant Dataに基づくメタアナリシス.　統計数理 62: 313-328．
竹内文乃，野間久史 (2014). 観察研究におけるバイアスの感度解析.　統計数理 62: 77-92．
野間久史 (2014). ケースコホート研究の理論と統計手法.　統計数理 62: 25-44．