KSIC2025 start

README.md

@@ -71,3 +71,5 @@ Lecture: general topic
 
 * [2024 Japan.R](https://japanr.connpass.com/event/334154/?utm_campaign=event_participate_to_follower&utm_source=notifications&utm_medium=twitter): [韓国の医学研究Rデータ分析紹介
 ](https://jinseob2kim.github.io/lecture-general/japanR2024)
+
+* [대한심혈관중재학회 제21회 동계국제학술대회 (KSIC 2025)]: [통계를 배우자!: Group Differences Adjustment in Observational Studies](https://jinseob2kim.github.io/lecture-general/KSIC2025)

docs/KSIC2025/index.qmd

@@ -0,0 +1,319 @@
+---
+title: "통계를 배우자!: Group Differences Adjustment in Observational Studies"
+author: "김진섭"
+date: "2025-01-18"
+format:
+  revealjs: 
+    theme: zarathu_theme.scss
+    title-slide-attributes:
+      data-background-image: bg.png
+      data-background-size: cover
+      data-background-opacity: "0.3"
+    logo: Zarathu Circle Clipping Mask2.png
+    footer: "zarathu.com"
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+    chalkboard: 
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+    show-notes: false
+    slide-number: false
+    width: 1600
+    height: 900
+editor: visual
+subtitle: "Zarathu Co., Ltd"
+---
+
+## 자기소개
+
+회사: 차라투 주식회사(Zarathu Co.,Ltd)
+
+-   R 활용 의학연구지원
+-   R 패키지 개발 및 교육
+
+경력
+
+-   의학사, 성균관대학교 (\~2009)
+-   예방의학전문의/박사수료,서울대보건대학원 (\~2013)
+-   책임, 삼성전자 DMC연구소/무선사업부 (\~2016)
+-   대표, 차라투 (2018\~)
+
+**jinseob2kim\@gmail.com, github.com/jinseob2kim**
+
+## Executive summary
+
+1. Baseline 맞춘다(X), RCT를 모방한다(O)
+</br>
+
+2. Matching, IPTW의 장단점을 이해한다
+
+- Matching은 ATT(average treatment effect on treated), IPTW는 ATE(average treatment effect)
+
+- Matchinig은 심플하지만 샘플이 감소. IPTW는 샘플은 유지하지만 분석방법 복잡 & Weight문제
+
+- 3그룹 이상일땐 가장 작은 그룹에 맞춰 매칭 or IPTW with `twang` package.
+
+3. openstat.ai 에서 2그룹 매칭 & IPTW 후 분석가능
+
+4. Clone Censor weight라는 새로운 방법론 
+
+
+
+## 日本ブログレビュー
+
+::: columns
+::: {.column width="50%"}
+![](jskm_japan.png)
+:::
+
+::: {.column width="50%"}
+![](jskm_japan2.png)
+:::
+:::
+
+Survey data, Landmark, Competing risk analysis support
+
+::: notes
+特に日本の研究者の方がランドマーク分析機能をたくさん利用してくださって、ブログレビューがたくさんあります。 토쿠니 니혼노 켄큐우샤노 호오가 란도마아쿠분세키키노오오 타쿠산 리요오시테쿠다삿테 부로구레뷰우가 타쿠산 아리마스
+:::
+
+## 
+
+<center><a href="https://github.com/jinseob2kim/jstable"><img src="jstable.png" width="100%"/></a></center>
+
+::: columns
+::: {.column width="50%"}
+``` r
+## Gaussian
+glm_gaussian <- glm(mpg~cyl + disp, data = mtcars)
+glmshow.display(glm_gaussian, decimal = 2)
+```
+
+``` r
+$first.line
+[1] "Linear regression predicting mpg\n"
+
+$table
+     crude coeff.(95%CI)   crude P value adj. coeff.(95%CI)    adj. P value
+cyl  "-2.88 (-3.51,-2.24)" "< 0.001"     "-1.59 (-2.98,-0.19)" "0.034"
+disp "-0.04 (-0.05,-0.03)" "< 0.001"     "-0.02 (-0.04,0)"     "0.054"
+
+$last.lines
+[1] "No. of observations = 32\nR-squared = 0.7596\nAIC value = 167.1456\n\n"
+```
+:::
+
+::: {.column width="50%"}
+``` r
+## Binomial
+glm_binomial <- glm(vs~cyl + disp, data = mtcars, family = binomial)
+glmshow.display(glm_binomial, decimal = 2)
+```
+
+``` r
+$first.line
+[1] "Logistic regression predicting vs\n"
+
+$table
+     crude OR.(95%CI)   crude P value adj. OR.(95%CI)    adj. P value
+cyl  "0.2 (0.08,0.56)"  "0.002"       "0.15 (0.02,1.02)" "0.053"     
+disp "0.98 (0.97,0.99)" "0.002"       "1 (0.98,1.03)"    "0.715"     
+
+$last.lines
+[1] "No. of observations = 32\nAIC value = 23.8304\n\n"
+```
+:::
+:::
+
+## Subgroup analysis
+
+``` r
+TableSubgroupMultiGLM(status ~ sex, var_subgroups = c("kk", "kk1"), data = lung, family = "binomial")
+```
+
+``` r
+    Variable Count Percent           OR Lower Upper P value P for interaction
+sex2  Overall   228     100         3.01  1.65  5.47  <0.001              <NA>
+1          kk  <NA>    <NA>         <NA>  <NA>  <NA>    <NA>             0.476
+2           0    38    16.9            7   0.7 70.03   0.098              <NA>
+3           1   187    83.1         2.94  1.55  5.57   0.001              <NA>
+4         kk1  <NA>    <NA>         <NA>  <NA>  <NA>    <NA>             0.984
+5           0     8     3.6 314366015.19     0   Inf   0.997              <NA>
+6           1   217    96.4         2.85  1.55  5.25   0.001              <NA>
+```
+
+``` r
+TableSubgroupMultiCox(Surv(time, status) ~ sex, var_subgroups = c("kk", "kk1"), data = lung)
+```
+
+``` r
+    Variable Count Percent Point Estimate Lower Upper sex=1 sex=2 P value P for interaction
+sex  Overall   228     100           1.91  1.14   3.2   100   100   0.014              <NA>
+1       <NA>  <NA>    <NA>           <NA>  <NA>  <NA>  <NA>  <NA>    <NA>              <NA>
+2         kk  <NA>    <NA>           <NA>  <NA>  <NA>  <NA>  <NA>    <NA>             0.525
+3          0    38    16.9           2.88  0.31 26.49    10   100    0.35              <NA>
+4          1   187    83.1           1.84  1.08  3.14   100   100   0.026              <NA>
+5       <NA>  <NA>    <NA>           <NA>  <NA>  <NA>  <NA>  <NA>    <NA>              <NA>
+6        kk1  <NA>    <NA>           <NA>  <NA>  <NA>  <NA>  <NA>    <NA>             0.997
+7          0     8     3.6           <NA>  <NA>  <NA>     0   100    <NA>              <NA>
+8          1   217    96.4           1.88  1.12  3.17   100   100   0.018              <NA>
+```
+
+## 中国での動画やブログレビュー
+
+::: columns
+::: {.column width="50%"}
+![](jstable_ch.png)
+:::
+
+::: {.column width="50%"}
+![](jstable_ch2.png)
+:::
+:::
+
+## 
+
+<center><a href="https://github.com/jinseob2kim/jsmodule"><img src="jsmodule.png" width="100%"/></a></center>
+
+::: columns
+::: {.column width="50%"}
+![](https://github.com/jinseob2kim/jsmodule/blob/master/vignettes/figures/ps.png?raw=true)
+:::
+
+::: {.column width="50%"}
+1\~2行のコードだけで分析ウェブを作れるよう、各分析機能をmoduleとして開発
+
+![](jsmodule2.png)
+:::
+:::
+
+::: notes
+마지막으로 jsmodule입니다. jskm, jstable 내용을 포함해 의학통계에서 많이 이용되는 분석기능들을 Shiny module로 만들고, 이 모듈들을 모아 로컬에서 실행할 수 있는 Shiny App 을 만들었습니다. Shiny App은 총 5종류로 일반데이터용, Survey data용, GEE를 적용한 반복측정데이터용, 마지막으로 인과추론 분석방법인 Propensity score mathching과 IPTW 를 수행할 수 있는 Shiny App 입니다. 각 분석기능은 독립적으로 Shiny module로 개발되었으므로, 누구나 자신의 Shiny app에 적용할 수 있습니다.
+:::
+
+## 
+
+![](그림1.png)
+
+::: notes
+이것은 jskm을 Shiny module로 만든 것이며, 그림은 PPT로 다운받아 직접 편집할 수 있습니다. officer과 rvg 패키지를 이용했습니다.
+:::
+
+## 論文支援実績
+
+SCI論文200編以上サポート
+
+-   医学分野 トップジャーナル NEJM、LANCET、JAMAを含む
+-   6つの大学病院と年単位研究支援契約、10ヶ所の製薬会社の臨床試験分析をサポート
+
+![](그림2.png)
+
+::: notes
+저희 회사에서는 이 패키지들을 이용해 의학연구를 지원하고 있으며, 세계 3대 의학저널인 NEJM, LANCET, JAMA 포함 200편 이상의 SCI 논문에 필요한 분석을 지원하였습니다. 한국의 6개 대학병원과 연단위 계약을 수행중이며, 10개이상 제약회사의 임상시험 데이터분석을 지원중입니다.
+:::
+
+## 無料統計ウェブ
+
+-   よく利用される分析機能を無料で分析できるopenstat.ai 公開
+-   jskm/jstable/jsmoduleの分析moduleを適用
+
+::: columns
+::: {.column width="70%"}
+[**openstat.ai**](https://openstat.ai/)**: free**
+
+![](example-meta.png)
+:::
+
+::: {.column width="30%"}
+**Openstat QR code**
+
+![](오픈스탯.png)
+:::
+:::
+
+::: notes
+연구자들이 R 패키지 설치없이도 웹에서 이용할 수 있도록 하기 위해 openstat.ai를 출시하였습니다. 연구자는 자신의 데이터를 업로드하여 jsmodule의 4가지 Shiny app을 이용할 수 있습니다. 메타분석, 샘플수계산을 위한 Shiny app도 이용할 수 있습니다.
+:::
+
+## 国家R&D選定
+
+3件の国家R&D支援事業を通じて技術開発および医学研究用の高度化を遂行
+
+\`22 (韓国)科学技術情報通信部「公開SW基盤のクラウド統計パッケージSW開発」(2年1億円)
+
+-   統計非専攻者及び一般向け
+
+\`23 (韓国)情報通信産業振興院公開SW技術拡散支援事業(7ヶ月2000万円)
+
+-   医学研究用
+
+\`23 (韓国)中小ベンチャー部 (1200万円)
+
+-   医学研究用&臨床試験
+
+::: notes
+저희 패키지는 한국에서 3건의 R&D 지원을 받아 개발 및 의학연구/임상시험용 고도화를 수행하였습니다.
+:::
+
+## 著作権登録
+
+<center><img src="jj.png" width="50%"/></a></center>
+
+::: notes
+R&D 지원을 통해 소프트웨어 저작권을 등록했으며
+:::
+
+## オープンソース管理
+
+::: columns
+::: {.column width="50%"}
+https://statgarten-issue.streamlit.app/
+
+![](metric.png)
+:::
+
+::: {.column width="50%"}
+Github action
+
+-   テスト、ホームページアップデート、ライセンス同意、コードstyle
+
+![](ga.png)
+:::
+:::
+
+::: notes
+자체 개발한 파이썬 streamlit 기반 대시보드를 이용해 깃허브 활성화 정도를 실시간으로 체크할 수 있으며, 모든 패키지는 Github action을 통해 에러체크, 홈페이지 업데이트, 코드 스타일링, 라이선스 동의가 자동으로 수행됩니다.
+:::
+
+## オープンソースライセンス検証
+
+<center><img src="license.png" width="80%"/></a></center>
+
+::: notes
+모든 패키지는 나라에서 지원하는 오픈소스라이선스검증 프로그램을 이용해, 라이선스 문제가 없음을 검증받았습니다.
+:::
+
+## R package: Shiny -\> exe
+
+R必要なくexeファイルにしてローカル環境で実行 - [executablePackeR](https://github.com/ChangwooLim/executablePackeR)
+
+<center><a href="https://www.r-bloggers.com/2023/03/creating-standalone-apps-from-shiny-with-electron-2023-macos-m1//"><img src="スクリーンショット 2024-04-17 午後12.02.26.png" width="50%"/></a></center>
+
+::: notes
+폐쇄 인터넷망 및 R패키지 설치가 어려운 병원들을 위해, Shiny app을 exe파일로 만들어주는 R패키지를 만들어 크랜에 공개하였습니다. 이 패키지를 이용하면 exe 파일의 실행만으로 shiny app을 이용할 수 있으며, 알블로거에도 소개되었습니다.
+:::
+
+## 要約
+
+-   医学研究用Rパッケージの開発、日本/中国で活用
+
+-   国家R&D選定
+
+-   最新オープンソース管理技術
+
+-   ライセンス検証
+
+# ご清聴、ありがとうございました。
+
+::: notes
+ご清聴（せいちょう）ありがとうございました。
+:::