さくら🌸医療統計・データサイエンス

@Sakura_Med_DSci · joined 03 Jun 2020

「わかりやすい」を目指した統計・データサイエンスの解説動画作成｜YouTuber｜医療系データサイエンティスト｜医療現場で働きながら、地道に臨床研究｜医師｜臨床疫学・統計学｜R・Python｜𝕏｜ツイフィール: https://t.co/MQXFjAsAtl

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โพสต์ล่าสุด

さくら🌸医療統計・データサイエンス@Sakura_Med_DSci23 Sep

sol とか luna という名称、いまだに慣れないな～ 1.2K views · 5 likes · 0 reposts · 0 replies Open on X →

さくら🌸医療統計・データサイエンス@Sakura_Med_DSci23 Sep

有識者の説明も色々読みましたが、「大学は博士課程修了前日の3月23日、博士号について「授与しない」と通知した。」この部分は説明できないと思う。記事が間違っている可能性もありますが、、、【博士号求め、奈良女子大を提訴　論文審査「合格」も不授与】 https://t.co/8wVr7jPKJA 7.7K views · 22 likes · 1 reposts · 2 replies Open on X →

さくら🌸医療統計・データサイエンス@Sakura_Med_DSci13 Sep

【おすすめ記事】 ”生成AI以前と以後でエンジニアの文章はどう変わったのか: Qiitaの7万記事を数えてみた話” とても面白かったので、お勧めします。 https://t.co/dOY0HISXD8 https://t.co/zHkELKrRB3

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さくら🌸医療統計・データサイエンス@Sakura_Med_DSci12 Sep

日本でも利用できるようにならないかな、、、 2.8K views · 17 likes · 0 reposts · 0 replies Open on X →

さくら🌸医療統計・データサイエンス@Sakura_Med_DSci10 Sep

【現代のEBM教育に求められるコア・コンピテンシー】これからの臨床医に必要なのは、論文を細かく批評するスキルではなく、次に挙げるの実務的な能力： 2.1K views · 5 likes · 1 reposts · 1 replies Open on X →

さくら🌸医療統計・データサイエンス@Sakura_Med_DSci10 Sep

・効果量やエビデンスの確実性を正しく解釈する能力・患者にとって重要なアウトカムを特定する能力・Shared Decision-Makingを実践できる能力・生成AI（GenAI）などの新技術を活用し、信頼できる情報源を見極める能力 1.5K views · 7 likes · 1 reposts · 1 replies Open on X →

さくら🌸医療統計・データサイエンス@Sakura_Med_DSci10 Sep

興味のある方は元論文を読んでみてください(^^)/ https://t.co/UnUig4APK4 1.2K views · 7 likes · 0 reposts · 0 replies Open on X →

さくら🌸医療統計・データサイエンス@Sakura_Med_DSci10 Sep

【論文紹介】EBMの生みの親、Gordon H. Guyatt氏らの最新論文 EBM教育のパラダイムシフト。従来の「論文の批判的吟味（Critical Appraisal）」を重視するスタイルから、より実用的（Practical）な実践への移行が提唱されていました。 https://t.co/UnUig4APK4 27K views · 204 likes · 42 reposts · 1 replies Open on X →

さくら🌸医療統計・データサイエンス@Sakura_Med_DSci10 Sep

【背景】忙しい臨床現場では、医師が一次研究の統計やバイアスを深く吟味する時間は限られている。一方で、信頼性の高いエビデンスの要約やガイドラインは急速に普及している。 2.3K views · 5 likes · 0 reposts · 1 replies Open on X →

เทียบกับบัญชีขนาดเดียวกัน

9 โพสต์จาก 90 วันที่ผ่านมา เทียบกับช่วง 10K–100K ผู้ติดตาม แสดงในวงกว้าง แต่มีผู้ชมตอบสนองน้อย.

ยอดดูมัธยฐาน2 086บัญชีนี้924ค่ามัธยฐานของ 10K–100K

การเข้าถึง, %11.71%บัญชีนี้3.62%ค่ามัธยฐานของ 10K–100K

การมีส่วนร่วม, %0.60%บัญชีนี้1.52%ค่ามัธยฐานของ 10K–100K

ตัวชี้วัด	บัญชีนี้	ค่ามัธยฐานของ 10K–100K	อัตราส่วน
ยอดดูมัธยฐานต่อโพสต์	2 086	924	2.26×
การเข้าถึง (ยอดดู ÷ ผู้ติดตาม)	11.71%	3.62%	3.23×
อัตราการมีส่วนร่วม	0.60%	1.52%	0.39×

บัญชีอื่นในช่วงนี้ → เปรียบเทียบกับบัญชีอื่น → ค่าอ้างอิงเหล่านี้คำนวณอย่างไร →

Growth & engagement

How the posts we collected actually performed: views and reaction rate post by post, what the audience did with them, and where the follower count goes.

Views per post

2.3K10 Sep

27K

1.2K

1.5K

2.1K

2.8K12 Sep

1.1K13 Sep

7.7K23 Sep

1.2K

Last 9 collected posts, oldest on the left. The scale is logarithmic: one post can outrun the rest a hundred times over.

Engagement rate per post

0.27%10 Sep

0.93%

0.60%

0.67%

0.34%

0.61%12 Sep

0.62%13 Sep

0.34%23 Sep

0.41%

Reactions — likes, reposts, replies and quotes — divided by views. Median for 10K–100K accounts is 1.52%.

What the audience does

Likes52.0%279 in total

Reposts8.4%45 in total

Replies1.1%6 in total

Quotes1.1%6 in total

Bookmarks37.4%201 in total

Share of every reaction we collected for this account. Replies mean argument, reposts mean endorsement, bookmarks mean the post was worth keeping.

The follower curve appears once this account has two daily snapshots — we take one a day, and this one is on its first.

โพสต์ล่าสุด

เทียบกับบัญชีขนาดเดียวกัน

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What the audience does

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