学会や論文を見ていると、「これをしたら成績が向上した」と様々な報告があります。

毎日色々な論文を読んでいると新しい事を色々と試しており、よくこの様な事が思いつくな、このアイディアはすごい、この様な見方があるのかなど読んでいて本当に面白くとても勉強になります。

 

ただしこの際気をつけなければいけないことが二つあります。

一つ目は結果に対して統計的な有意差が出ているかどうかです。見た目のパーセンテージの確率が向上したとしても、統計処理をして有意差が出ていなければ本当に効果が出たとは言えません。いわゆるエビデンスがあるかとはP値を見て判断します。こちらも参考にして下さい。

 

統計的に有意差が出ていないという結果でも論文としてアクセプトされることはありますが、やはり有意差が出ている方が高いクオリティと将来性を持った研究と言え、よりインパクトファクターが高いジャーナルにアクセプトされます。

論文においてこの統計処理はとても大切な部分となります。どのような統計処理をしているか、どの程度の有意差が出ているか、これがその論文の非常に大切な部分となります。

研究をして、まとめて、英語で論文を書き、正確な統計処理をして初めて論文をジャーナルに投稿できます。

 

二つ目は効果を判定する際に、何を持って効果が出たかになります。

例えば結果の判定には以下の通りたくさんの項目があります。

採卵数が増えた。

卵子の成熟率が増えた。

受精率が増えた。

胚盤胞到達率が増えた。

形態良好胚の割合が増えた。

着床率が上昇した。

臨床的妊娠率が上昇した。

流産率が低下した。

染色体正常胚の数が増えた。

生児出産率が上昇した。

 

この中でどれが最も説得力があるかというとそれは生児出産率が上昇したことになります。

採卵数が増えても、受精率が増えても、胚盤胞が増えても、そしてPGT-Aの結果正倍数性胚が増えても結局健康な児が出産に至らなければ最終的に効果があったとは言いきれません。

研究内容により一概には言えないこともありますが、やはり出産までの経過を追ってこそ、その研究は完結するのだと思いますしその様な研究を我々は目指さなければいけません。