診療情報管理士試験 2021. 06. 12 2021. 02. 一般社団法人日本病院会｜病院と､病院で働く人のための病院団体. 27 ・試験うけるか迷ってるんだけど、どんな勉強するの? ・テキスト分厚すぎ!なにから勉強始めればいいの? ・ どんだけ勉強すればうかるの !? という疑問に回答していきます。 地頭は良くないですが 税理士簿財科目合格、簿記1級、潜水士、FP2級、MOS 資格経験だけは少し豊富ながんちゃんが、 診療情報管理士試験をガチ分析します がんちゃん ッガッチガチやぞ! スポンサーリンク 試験内容(専門) 診療情報管理士試験は【専門】と【基礎】の分野に分かれる 全てマークシート方式で5つから選択 【専門】60題 60分 医療管理論、医療情報学、医療統計学、 診療情報管理論、国際疾病分類 難しそう・・・ 寝よう!!! ざっくり言うと 病院の組織や関連する法律、制度、 病院で扱うデータの性質や管理方法 病名に対応する記号や番号に関するきまり 試験対策 専門編 必要勉強時間 必要勉強時間 約30時間 病院で働いていれば何となく聞いた制度や法律 比較的興味をもって取り組める。 試験内容もキーワードさえ押さえれば そこまで難易度は高くないといえる。 専門は何とかなる問題は基礎!
学校団体での受験にも対応しております。個人向け成績表はもちろん、先生方には参加校成績や、学生ごとの得意・不得意など受験対策や学生指導に役立つヒント満載の成績帳票をご用意しています。 実施時期やご相談を承ります。その他ご不明点など、まずはお問い合わせフォームからご連絡ください。 お電話での受付時間 ※不在時は留守番電話にご伝言ください。 担当者から折り返しご連絡させていただきます。 Copyright © 2021 株式会社エジュカルサポート. All Rights Reserved.
研究会の紹介 山口県診療情報管理研究会は、山口県内・近県の医療機関に勤務する診療情報管理士を中心に作られた会です。「学びたい」という気持ちを大事に運営しています。学びの場として一歩踏み出してみませんか? 詳細はこちら 研修会の案内 会員所属の施設持ち回りで勉強会を開催しています。勉強会では、最新の診療情報管理の動向から日々の業務の役立つものなど幅広く取り上げています。勉強会後には、懇親会も開催して「繋がり」も大事にしています。 会員になりませんか?? 当研究会の会員になりますと研修会案内情報やメーリングリストの参加など特典があります。 詳細はこちら
メイちゃん ね~ね~キョウくん!! 脂肪抑制法は、CHESS法とかSTIR法、Dixon法とかいろいろありすぎて・・・ どれを使ったらいいのか、わかりません!! この前、造影後にSTIRで撮像したら先生にめっちゃ怒られちゃったし・・・ キョウくん メイちゃん・・・それは怒られて当然かもね・・・ だって造影剤がはいっていくと・・・白くなるから、脂肪があると造影剤か脂肪か区別できないから、脂肪抑制は必要って教えてもらったもん。頸部の造影だったから、CHESS法はBoの不均一性の影響で難しいと思ったから、STIRで脂肪抑制したんだもん!! 褒めてほしいぐらだよ!! 確かに造影後の撮影は脂肪抑制法を用いることが多いけど STIRを用いることはダメなんだ!! もう苦労しない！部分積分が圧倒的に早く・正確になる【裏ワザ！】 | ますますmathが好きになる！魔法の数学ノート. STIRは、T1値の差を利用して脂肪抑制しているので、信号が抑制されても脂肪とは断定できないんだ。STIR法は脂肪特異性がないことも知られているね。 その理由は、脂肪抑制法の特徴をしっかり抑えることで、理解することができるよ!! それじゃあ、今回は一緒に脂肪抑制法の特徴について勉強していこう!! この記事の内容 ・脂肪抑制法の種類 ・各脂肪抑制法の特徴 ・脂肪抑制を使用するときの注意点 ・MR専門技術者の過去問解説 脂肪抑制法の種類はたったの4種類!! 脂肪抑制法は、大きく分類するとたったの 4つ しかありません。 一昔前では・・・脂肪抑制法は、昔は CHESS法 と STIR法 ぐらいしか使われていなかったけど、最近では、脂肪抑制といっても SPAIR法 や DIXON法 など拡張性が増えてきたんだ。 脂肪抑制法の種類 1)周波数選択的脂肪抑制法 CHESS法, SPIR法, SPAIR法 2)非周波数選択的脂肪抑制法 STIR法 3)水/脂肪信号相殺法 DIXON法(2-point, 3point) 4)水選択励起法 二項励起法, SSRF法 脂肪抑制法はいろいろな種類があって、それぞれ特徴がある。 この中から、自分が撮像したい領域に適した脂肪抑制法を選ぶ必要があるんだ。 では続いてそれぞれの特徴をみていくよ!! CHESS法 SPIR法 SPAIR法 STIR法 DIXON法 二項励起法 原理 周波数 周波数 周波数 +T1値 T1値 位相 位相 磁場不均一性 の影響 ★★☆ ★★☆ ★★☆ ☆☆☆ ☆☆☆ ★★★ RF不均一性 の影響 ★★★ ★★☆ ★☆☆ ★★☆ ☆☆☆ ★☆☆ 脂肪特異性 あり あり あり なし あり あり SNR低下 ★☆☆ ★☆☆ ★☆☆ ★★★ ☆☆☆ ★☆☆ 撮像時間 延長 ★☆☆ ★☆☆ ★★☆ ★★☆ ★★★ ★☆☆ 脂肪抑制法の比較 表のように脂肪抑制法にはそれぞれ特徴が異なるんだ。 汎用性の高い周波数選択的脂肪抑制法・・・ しかし デメリットも・・・ 一番使いやすい脂肪抑制法は、 撮像時間延長やSNR低下の影響が少ない CHESS法 & SPIR法 なんだ。ではCHESS法 SPIR法 SPAIR法の原理を見ていくよ!!
こんにちは、やみともです。 最近は確率論を勉強しています。 この記事では、次の動画で学んだ二項分布の期待値の求め方を解説したいと思います。 (この記事の内容は動画では43:40あたりからの内容です) 間違いなどがあれば Twitter で教えていただけると幸いです。 二項分布 表が出る確率がp、裏が出る確率が(1-p)のコインをn回投げた時、表がi回出る確率をP{X=i}と表したとき、この確率は二項分布になります。 P{X=i}は具体的には以下のように計算できます。 $$ P\{X=i\} = \binom{ n}{ i} p^i(1-p)^{n-i} $$ 二項分布の期待値 二項分布の期待値は期待値の線形性を使えば簡単に求められるのですが、ここでは動画に沿って線形性を使わずに計算してみたいと思います。 \[ E(X) \\ = \displaystyle \sum_{i=0}^n iP\{X=i\} \\ = \displaystyle \sum_{i=1}^n i\binom{ n}{ i} p^i(1-p)^{n-i} \] ここでΣを1からに変更したのは、i=0のとき$ iP\{X=i\} $の部分は0になるからです。 = \displaystyle \sum_{i=1}^n i\frac{n! }{i! (n-i)! } p^i(1-p)^{n-i} \\ = \displaystyle np\sum_{i=1}^n \frac{(n-1)! }{(i-1)! (n-i)! } p^{i-1}(1-p)^{n-i} iを1つキャンセルし、nとpを1つずつシグマの前に出しました。 するとこうなります。 = np\{p+(1-p)\}^{n-1} \\ = np これで求まりましたが、 $$ \sum_{i=1}^n \frac{(n-1)! }{(i-1)! (n-i)! } p^{i-1}(1-p)^{n-i} = \{p+(1-p)\}^{n-1} $$ を証明します。 証明 まず二項定理より $$ (x + y)^n = \sum_{i=0}^n \binom{ n}{ i}x^{n-i}y^i $$ nをn-1に置き換えます。 $$ (x + y)^{n-1} = \sum_{i=0}^{n-1} \binom{ n-1}{ i}x^{n-1-i}y^i $$ iをi-1に置き換えます。 (x + y)^{n-1} \\ = \sum_{i-1=0}^{i-1=n-1} \binom{ n-1}{ i-1}x^{n-1-(i-1)}y^{i-1} \\ = \sum_{i=1}^{n} \binom{ n-1}{ i-1}x^{n-i}y^{i-1} \\ = \sum_{i=1}^{n} \frac{(n-1)!
私の理解している限りでは ,Mayo(2014)は,「十分原理」および「弱い条件付け原理」の定義が,常識的に考るとおかしいと述べているのだと思います. 私が理解している限り,Mayo(2014)は,次のように「十分原理」と「弱い条件付け原理」を変更しています. これは私の勝手な解釈であり,Mayo(2014)で明示的に述べられていることではありません .このブログ記事では,Mayo(2014)は次のように定義しているとみなすことにします. Mayoの十分原理の定義 :Birnbaumの十分原理を満たしており,かつ,そのような十分統計量 だけを用いて推測を行う場合に,「Mayoの十分原理に従う」と言う. Mayoの弱い条件付け原理の定義 :Birnbaumの弱い条件付け原理を満たしており,かつ, ようになっている場合,「Mayoの弱い条件付け原理に従う」と言う. 上記の「目隠し混合実験」は私の造語です.前節で述べた「混合実験」は, のどちらの実験を行ったかの情報を,研究者は推測に組み込んでいます.一方,どちらの実験を行ったかを推測に組み込まない実験のことを,ここでは「目隠し混合実験」と呼ぶことにします. 以上のような定義に従うと,50%/50%の確率で と のいずれかを行う実験で,前節のような十分統計量を用いた場合,データが もしくは となると,その十分統計量だけからは,行った実験が なのか なのかが分かりません.そのため,混合実験ではなくなり,目隠し混合実験となります.よって,Mayoの十分原理とMayoの弱い条件付け原理から導かれるのは, となります.さらに,Mayoの弱い条件付け原理に従うのあれば, ようにしなければいけません. 以上のことから,Mayoの十分原理とMayoの弱い条件付け原理に私が従ったとしても,尤度原理に私が従うことにはなりません. Mayoの主張のイメージを下図に描いてみました. まず,上2つの円の十分原理での等価性は,混合実験 ではなくて,目隠し混合実験 で成立しています.そして,Mayoの定義での弱い条件付け原理からは,上下の円のペアでは等価性が成立してはいけないことになります. 非等価性のイメージ 感想 まだMayo(2014)の読み込みが甘いですが,また,Birnbaum(1962)の原論文,Mayo(2014)に対するリプライ論文,Ken McAlinn先生が Twitter で紹介している論文を一切,目を通していませんが,私の解釈が正しいのであれば,Mayo(2014)の十分原理や弱い条件付けの定義は,元のBirbaumによる定義よりも,穏当なものだと私は感じました.