江島啓介 Ejima Keisuke

研究者番号	70730240
その他のID	https://orcid.org/0000-0002-1185-3987
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記	2020年度 – 2022年度: 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 客員研究員 2018年度 – 2019年度: 東京大学, 生産技術研究所, 国際協力研究員
審査区分/研究分野	研究代表者小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
キーワード	研究代表者生活習慣病 / 骨折 / 骨密度 / 統計モデル / 生存解析 / 肥満 / 疫学

研究課題
(1件)
研究成果
(8件)

人工知能技術を用いた閉経後の女性の体重変遷と生活習慣病リスクの関係の解明研究代表者
- 研究代表者
  
  江島啓介
- 研究期間 (年度)
  2018 – 2022
- 研究種目
  
  若手研究
- 審査区分
  
  小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
- 研究機関
  東京大学

すべて 2023 2021 2020 2019 2018

すべて雑誌論文学会発表

[雑誌論文] Bias in nutrition-health associations is not eliminated by excluding extreme reporters in empirical or simulation studies2023
- 著者名/発表者名
  Yamamoto Nao、Ejima Keisuke、Zoh Roger S、Brown Andrew W
- 雑誌名
  
  eLife
  
  巻: 12
- DOI
  10.7554/elife.83616
- 査読あり / オープンアクセス / 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K18146
[雑誌論文] Empirical vs theoretical power and type-I error (‘false positive’) rates estimated from real murine aging research data2021
- 著者名/発表者名
  16.Alfaras I†, Ejima K†, Teixeira CVL, Germanio CD, Sarah J. Mitchell SJ, Hamilton S, Ferrucci L, Price NL, Allison DB, Bernier M, de Cabo R
- 雑誌名
  
  Cell Reports
  
  巻: 36 号: 7 ページ: 109560-109560
- DOI
  10.1016/j.celrep.2021.109560
- 査読あり / オープンアクセス / 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K18146
[雑誌論文] Associations of breastfeeding or formula feeding with infant anthropometry and body composition at 6 months2020
- 著者名/発表者名
  Tahir Muna J.、Ejima Keisuke、Li Peng、Demerath Ellen W.、Allison David B.、Fields David A.
- 雑誌名
  
  Maternal & Child Nutrition
  
  巻: 17 号: 2
- DOI
  10.1111/mcn.13105
- 査読あり / オープンアクセス / 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K18146
[雑誌論文] Murine genetic models of obesity: type I error rates and the power of commonly used analyses as assessed by plasmode-based simulation2020
- 著者名/発表者名
  Ejima Keisuke、Brown Andrew W.、Smith Daniel L.、Beyaztas Ufuk、Allison David B.
- 雑誌名
  
  International Journal of Obesity
  
  巻: - 号: 6 ページ: 1440-1449
- DOI
  10.1038/s41366-020-0554-2
- 査読あり / 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K18146
[雑誌論文] Does exclusion of extreme reporters of energy intake (the “Goldberg cutoffs”) reliably reduce or eliminate bias in nutrition studies? Analysis with illustrative associations of energy intake with health outcomes2019
- 著者名/発表者名
  Ejima Keisuke、Brown Andrew W、Schoeller Dale A、Heymsfield Steven B、Nelson Erik J、Allison David B
- 雑誌名
  
  The American Journal of Clinical Nutrition
  
  巻: 110 号: 5 ページ: 1231-1239
- DOI
  10.1093/ajcn/nqz198
- 査読あり / 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K18146
[学会発表] Assessment of Type I Error Rates and Power of Common Analysis Methods in Murine Obesity-Related Study: ‘Plasmode-Based’ Simulation2019
- 著者名/発表者名
  Keisuke Ejima
- 学会等名
  ASN Scientific Sessions and Annual Meeting
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K18146
[学会発表] Postmenopausal Longitudinal Bone Mineral Density (BMD) Trajectory Improves Prediction Accuracy ofFracture Risk2019
- 著者名/発表者名
  Keisuke Ejima
- 学会等名
  The International Congress on Industrial and Applied Mathematics
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K18146
[学会発表] Does Exclusion of Extreme Reporters of Energy Intake Make Results Less Biased in Nutrition Studies?2018
- 著者名/発表者名
  Keisuke Ejima
- 学会等名
  Obesityweek
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K18146

江島 啓介 Ejima Keisuke

研究課題

研究成果

人工知能技術を用いた閉経後の女性の体重変遷と生活習慣病リスクの関係の解明研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

[雑誌論文] Bias in nutrition-health associations is not eliminated by excluding extreme reporters in empirical or simulation studies2023

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[雑誌論文] Empirical vs theoretical power and type-I error (‘false positive’) rates estimated from real murine aging research data2021

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[雑誌論文] Associations of breastfeeding or formula feeding with infant anthropometry and body composition at 6 months2020

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[雑誌論文] Murine genetic models of obesity: type I error rates and the power of commonly used analyses as assessed by plasmode-based simulation2020

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[雑誌論文] Does exclusion of extreme reporters of energy intake (the “Goldberg cutoffs”) reliably reduce or eliminate bias in nutrition studies? Analysis with illustrative associations of energy intake with health outcomes2019

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[学会発表] Assessment of Type I Error Rates and Power of Common Analysis Methods in Murine Obesity-Related Study: ‘Plasmode-Based’ Simulation2019

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] Postmenopausal Longitudinal Bone Mineral Density (BMD) Trajectory Improves Prediction Accuracy ofFracture Risk2019

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] Does Exclusion of Extreme Reporters of Energy Intake Make Results Less Biased in Nutrition Studies?2018

著者名/発表者名

学会等名

データソース

江島啓介 Ejima Keisuke