会社法

読んだ。

ごついので辞書的にしか使えない、とネットでは書かれていたが、実際の記述量はそんなに多くないので通読は可能。
ただ、c-book は憲法民法、刑法は法改正で新装改訂版が出ているが、会社法第5版については平成26年会社法改正に対応しているものの、それ以降は新版になっていない。
伊藤塾の試験対策講座なら第4版は2022年出版、第3版でも2015年とc-book 第5版とほぼ同年代(で、旧版なので中古だと激安)なので伊藤塾でもよかった気がする。

最新の勉強をするのが大事だとは思うので本屋で確認したものでいうと

最近の本だがたぶん売れているので中古でも安かった。上の本と同様に、基本書と言われるものでおそらく業界では有名な本。これも良さそうだった。ハードカバーなので通読は無理だと感じた。

短答式試験はとりあえずkindle unlimited で入手したスクール東京の問題集を使っている。

論文式試験については手が回るわけないが、中古で安いものを見つけたので買ってみた。

しかし、無難に伊藤塾の論文問題集をやったほうがいいような気もする。

iPhone 15 Pro Max にした

256GBです。

iPhone SE 第一世代を4年使っていたものとしては画面がでかくて動作がよくなり、使いこなせているかはさておき満足はしている。
無印15でも良かった気はしないでもないが、画面が大きいので気にしないことにした。重さについては数日使えば慣れた。

買ってみて回線が開通するまでに罠がいくつかあったので記録しておく。
そもそもアマゾンでは最新機種はPrime 会員であること、かつ、在庫が入ったり売り切れたりするので結局Apple shop で買うことになった。
ポイ活で大量にアマゾンギフトカードを持っていたので、まず無印15 を買い、それを白ロムとして中古で売ることにしたが、iPhone 買取は無印が一番高く(90〜92%くらいの価格)、plus、pro、pro max となるにしたがって88、85、みたいな感じで下がっていった。
アマゾンで頼むと普通にダンボールで発送されてきて、かつ、文庫本くらいの薄さだったので3Gや4 を買ったことのある世代からすると(これ本当に中身入ってるん…??)という衝撃だったが、薄い梱包で入ってた。
商品自体はApple が封切りしているので、そのまま売ると新品未開封の証明っぽかった。

次に、まだ余っているポイ活をApple ギフトカードに換えて、ネットでpro max を購入しようと思ったが、ネットでは最大8枚までのギフトカードしか登録できないようで、交換できるギフトカードの単価がX千円なので最大限有効活用できないことがわかった。8枚を超えるギフトカードの場合は店頭にいかないと使えないという情報を得たことと、色が店によっては全色なかったり突然在庫が復活するようなのでもうその買いに行った気分で決めようと思った。
ギフトカードはうんN枚となったが、これを一体どうやって購入に使うのかもやもやしながら買いに行った。ギフトカードそのものは、番号を控えておくのだが、結論から言うとショップの店員がカメラで番号を自動で読み取るので、紙に記録するよりかは、2行にまたがらないようにスマホの画面で表示できるようにするのがよい。

ショップに行くわけだが、夜9時までやっているので仕事終わりに寄れてよい。店員を捕まえて、全色あったわけだが売れ筋を聞くと白らしいので白を買った。
店員が端末でギフトカード番号をカメラで読み取ると、自動で代金支払いに反映されたのでこれをN枚分繰り返した。
白無地の紙袋に入れられて購入完了した。

スマホはバキバキにしたくないのでいつもカバーなどをつけている。

カメラレンズが3つもあるので、カバーがこのカメラ部分をただ正方形にくり抜いて空間を作っているだけのタイプと、これのように丸く保護しようと努力しているタイプのふたつがあって、さらにカメラレンズカバーをつけた場合にスマホカバーとレンズカバーが干渉しあわないか完全に賭けだったが、これらの組み合わせは寸分の狂いなくみっちりとお互いがハマり合ってよかった。
ただし、スマホカバーの内部にどうしてもチリが溜まるのでときおりカバーを外して拭き掃除をしているが、レンズカバーが外れないかいつもヒヤヒヤしている。
液晶ガラスケースの貼り具合は可もなく不可もなく、だった。手ぶらでスマホを持って出られて、かつ、スマホを携帯し忘れることがないのでずっと昔から使い続けているが、ダサいと言われることと、pro max の大きさかつスマホカバーをつけていても入るサイズなのかがわからないにもかかわらずこれも賭けで買った。
6.5インチスマホでも腰に縦向きでぶら下げていて邪魔にならない。

買い替えたあとに旧iphone からpro max にデータ転送するわけだが、SE を使っていたときにはitune を使っていたが音楽も管理しなくなったのでもはや数ヶ月以上母艦PCとつなげていなかった。bluetooth で転送できると聞いたのでSEがギリギリ対応していたからやってみたが、50GBくらい使っていたデータ容量が45分くらいで転送完了した。

ということで最新スマホが使えるようになったわけだが、実はSEで使っていたauSIMカードでは電話回線がつながっておらず、電話(とモバイルデータ通信はモバイルwifi か、自宅か職場のwifi でしか通信しないので繋がっていないことに気づいていなかった)がつながらない状態で2日ほど過ごしていた。仕事で鳴ることがあるのでこれはまずいと思ったら、5G対応前後の端末ではSIMカードを差し替えるだけでは通信はできないようだった。これを変更するにはショップに行って事務手数料3000円程度払って手続きしないといけないようで、もうこれはau に縛られるのも面倒だと思ったので格安SIM に乗り換えることに決めた。
知人がpovo を使っていたのでau からpovo に乗り換えようと思い、au からpovo は実質MNP 不要っぽかったので手続きをしてみたが、回線変更をしたいSIM からモバイルデータ通信を使って申請しないといけないので、新しく買ったpro max はもちろん使えないし、いままで使っていたSEも、その前に使っていた5 も、実はSIM フリー端末で、回線を変更したいSIM でモバイルデータ通信をしたことがなかった(前述のwifi 運用)ため、電話回線は使用できたがモバイルデータ通信は実はできなかったことが今更ながら判明したので、これはもう面倒なのでpovo もやめた。
格安SIM を調べた結果、月額が安くて、電話自体も安く、アマゾンギフトカードで注文できる日本通信SIM にした。

どのみち事務手数料3000円程度がかかるわけだが、アマゾンポイントで購入できること、だいたいなにかキャンペーンで20%とか、ブラックフライデーとかだともっと割引していて、スターターパックを買うと普通に申し込んで最後に正規事務手数料を払うよりかは少しだけ得になるのでよい。
データ通信が290円/GB なのと電話通信が11円/30秒と割安なのもよい。出先でwifi が捕まらずどうしてもメール、LINE、地図が確認したい、くらいなら1月1GBもかからない。

au からMNP するわけだが、au のサイトから番号が簡単に発行できる。なぜMNP転出しようと思ったのですか?の質問に「長年利用しているが長期利用者特典がない」が先頭にきているのは笑った。
2週間の猶予があるのだが、ギリギリになって使えばいいや、と思っていたら、転入側にも「Y日分の猶予が必要」という要素があるのが普通らしく、完全に締切を過ぎていたので再発行するはめになった。すでに発行したMNP予約番号を解除し、再発行になるが、いずれもサイトから簡単に出来た。

というわけでやっと普通に携帯電話として使えるようになった。株取引、メールの確認、web 閲覧、ときおり書類閲覧、というそれ本当にそんなスペック必要? というような使い方しかしていないが、5日くらいは充電しなくてもよく、起床時点ですでに70%くらいで職場では常時充電していないとだめで、夕方以降は見かけ上100%になっていないと夜に電池切れてそう…というような不安から解消されたのが大きい。

短答過去問問題集 民法

論文式試験にも対応できるように、解説は判例、条文に丸投げせず、論文式っぽく要件や当てはめを意識して書いたと。
もちろんこれ単体で勉強はまったく進まないので、予備校系の解説本とかなんらかの基礎知識の学習が必要。
あと、解説の定型文なのか、「(選択)肢では、これこれこうなので、~~できるorできないか。しかし、(肢本文の正誤の条文的理由付け)なので、肢は正しいor間違っている」というなんかくどい感じなのだが、これが試験の特徴なのだろうか。

伊藤真の法律入門シリーズ

読んだ。
kindle unlimited で読み放題だった。
本来は民事訴訟法→刑事訴訟法→刑法→会社法民法行政法憲法→法学のようだが読んでみたい順に読んだ。

ホスピタリストの集中治療

読んだ。

Hospitalist (7巻2号) | 医書.jp
INTENSIVIST のようなものでエビデンスの羅列。これで集中治療ができるようにはもちろんならない。

Hospitalist (8巻2号) | 医書.jp
胸部X線の項は実際の症例が多く勉強になった。
造影CTの撮影プロトコールを語られても…と思った。

Hospitalist 感染症

読んだ。

Hospitalist(ホスピタリスト) Vol.1 No.2 2013(特集:感染症)

Hospitalist(ホスピタリスト) Vol.1 No.2 2013(特集:感染症)

  • メディカルサイエンスインターナショナル
Amazon
Hospitalist (1巻2号) | 医書.jp
Hospitalist(ホスピタリスト) Vol.5 No.3 2017(特集:感染症2)

Hospitalist(ホスピタリスト) Vol.5 No.3 2017(特集:感染症2)

  • メディカルサイエンスインターナショナル
Amazon
Hospitalist (5巻3号) | 医書.jp
Hospitalist(ホスピタリスト) Vol.10No.4 2022(特集:感染症3)

Hospitalist(ホスピタリスト) Vol.10No.4 2022(特集:感染症3)

  • メディカル・サイエンス・インターナショナル
Amazon
Hospitalist (10巻4号) | 医書.jp

①は10年以上前なので内容的には古いが、よくある疾患へのアプローチの仕方が書いてあるので勉強にはなる。
②は旅行者感染症や免疫不全患者などちょっと一般医療者には専門的すぎる感があるが、疫学などは勉強になる。
③は最新の事項が多く、新規抗生剤など知らなかった情報を得た。手術室勤務としてはSSI の話は参考になるが、総合内科医や感染症内科医向けとしてはぶちゃけ手指衛生くらいしかやれることがない(失礼)なのであんまり情報量はない。

たぶん専門家には物足りないのだろうが、感染症やらない人にとっては勉強にはなった。

日本版敗血症診療ガイドライン2020 (J-SSCG2020) の血糖管理でネットワークメタアナリシスをやってみる

The Japanese Clinical Practice Guidelines for Management of Sepsis and Septic Shock 2020 (J-SSCG 2020)
「日本版敗血症診療ガイドライン2020 (J-SSCG2020)」正式版 公開のお知らせ|日本集中治療医学会
日本版敗血症診療ガイドライン2020 (J-SSCG2020)」正式版 公開のお知らせ
集中治療学会のほうは「許可なくリンクを貼ることを禁じます」と書いてあるが、ネットに無償公開しているものについて引用の範囲でリンクを貼ることについては法律的になんら問題はないので、APRINで倫理講習を受けましょう、とかアホなこと言ってないで法律的なことを真面目に勉強したほうがいいと思う。

ネットワークメタアナリシスというものがあり、ガイドライン中のいくつかのCQで検討が行われている。
CQ13-2 の「敗血症患者の目標血糖値はいくつにするか?」について、35件の研究が引用されている。
このうち、23番目のKalfon 2014 の論文では、付録の III >180 vs <110 アウトカム①短期死亡について、リスク比が Not estimated となっている。これは、<110 群で1336人にすべきところを136人と誤って解析しているからであるが、これを正しく1336人にして解析すると、論文と同じようなそれっぽい解析結果は出るが、対照 <110 群に対して144-180 群の結果が0.90 [0.83 - 0.97] となっているが、正しい入力データだと0.8946であり有効数字を考慮すると0.90 にならない。

Treatment estimate (sm = 'RR', comparison: other treatments vs '<110'):
            RR           95%-CI     z p-value
<110         .                .     .       .
>180    1.0102 [0.9480; 1.0766]  0.31  0.7538
110-144 0.8841 [0.7144; 1.0942] -1.13  0.2575
144-180 0.8946 [0.8272; 0.9676] -2.78  0.0054

Kalfon の誤った入力データでやってみるともちろん出力は異なるので、本解析と付録で入力データが異なるし、出力も完全再現に至らないので本当どういうことなんだろう()

出力結果のグラフの点の大きさやエッジの太さを適当にいじったが、本文に書いていないので本当にあっているかは謎。
Control size of points in netgraph in R - Stack Overflow

library(NMA)
library(netmeta)

dat <- read.csv(text="
study,trial,trt,n,d,pubyear
1,Oksanen,110-144,51,18,2007
1,Oksanen,<110,39,13,2007
2,Finfer,144-180,3012,751,2009
2,Finfer,<110,3010,829,2009
3,Preiser,144-180,542,105,2009
3,Preiser,<110,536,125,2009
4,Green,144-180,36,9,2010
4,Green,<110,45,16,2010
5,Coester,144-180,40,4,2010
5,Coester,<110,39,2,2010
6,Cappi,144-180,35,10,2012
6,Cappi,<110,28,5,2012
7,van den Berghe,>180,765,55,2001
7,van den Berghe,<110,783,85,2001
8,Mitchell,>180,35,3,2006
8,Mitchell,<110,35,9,2006
9,van den Berghe,>180,605,242,2006
9,van den Berghe,<110,595,222,2006
10,Iapichino,>180,36,11,2008
10,Iapichino,<110,36,13,2008
11,De La Rosa Gdel,>180,250,96,2008
11,De La Rosa Gdel,<110,254,102,2008
12,Brunkhorst,>180,288,102,2008
12,Brunkhorst,<110,247,98,2008
13,Arabi,>180,257,83,2008
13,Arabi,<110,266,72,2008
14,Savioli,>180,45,13,2009
14,Savioli,<110,45,14,2009
15,Annane,>180,254,109,2010
15,Annane,<110,255,117,2010
16,Arabi,>180,120,45,2011
16,Arabi,<110,120,42,2011
17,Kalfon,>180,1312,447,2014
17,Kalfon,<110,1336,431,2014
18,Wang,>180,44,14,2017
18,Wang,<110,44,12,2017
19,McMullin,144-180,9,4,2007
19,McMullin,110-144,11,6,2007
20,Davies,>180,34,6,1991
20,Davies,110-144,35,6,1991
21,Walters,>180,12,0,2006
21,Walters,110-144,13,1,2006
22,Farah,>180,48,26,2007
22,Farah,110-144,41,19,2007
23,Bruno,>180,15,0,2008
23,Bruno,110-144,31,2,2008
24,Bilotta,>180,49,4,2008
24,Bilotta,110-144,48,4,2008
25,Chan,>180,55,3,2009
25,Chan,110-144,54,2,2009
26,de Azevedo,>180,169,42,2010
26,de Azevedo,110-144,168,38,2010
27,Hsu,>180,57,28,2012
27,Hsu,110-144,55,18,2012
28,Giakoumidakis,>180,107,7,2013
28,Giakoumidakis,144-180,105,1,2013", stringsAsFactors=FALSE)

hf <- setup(study=study, trt=trt, d=d, n=n, measure="RD", ref="<110", data=dat)
n <- nma(hf, eform=TRUE)

nmadat <- as.data.frame(t(sapply(split(dat[,-1], dat$study), unlist))[,c(-1, -10)])
for(i in 4:7){
  nmadat[,i] <- as.numeric(nmadat[,i])
}

p1 <- pairwise(treat=list(trt1, trt2), event=list(d1, d2), n=list(n1, n2), dat=nmadat, sm="RR")
net1 <- netmeta(p1, common = FALSE)
net1
cols <- c("skyblue3", "orange", "red", "green")
netgraph(net1, points=TRUE, cex=1.5, number.of.studies=TRUE, thickness="se.random", col.points=cols, cex.points=table(c(net1$treat1, net1$treat2)), plastic=FALSE, rotate=-90)

1. Corticosteroid treatment and intensive insulin therapy for septic shock in adults: a randomized controlled trial
2. Intensive versus conventional insulin therapy: a randomized controlled trial in medical and surgical critically ill patients
3. Permissive underfeeding and intensive insulin therapy in critically ill patients: a randomized controlled trial
4. The effect of intensive insulin therapy on infection rate, vasospasm, neurologic outcome, and mortality in neurointensive care unit after intracranial aneurysm clipping in patients with acute subarachnoid hemorrhage: a randomized prospective pilot trial
5. Intensive insulin therapy after severe traumatic brain injury: a randomized clinical trial
6. Safety and efficacy of intensive insulin therapy in critical neurosurgical patients
7. Intensive versus modified conventional control of blood glucose level in medical intensive care patients: a pilot study
8. Intensive insulin therapy and pentastarch resuscitation in severe sepsis
9. Treatment of hyperglycemia in ischemic stroke (THIS): a randomized pilot trial
10. Dyslipidemia: a prospective controlled randomized trial of intensive glycemic control in sepsis
11. Intensive perioperative glucose control does not improve outcomes of patients submitted to open-heart surgery: a randomized controlled trial
12. Intensive Insulin Therapy in Severe Traumatic Brain Injury:... : Journal of Trauma and Acute Care Surgery
13. Metabolic control in diabetic subjects following myocardial infarction: difficulties in improving blood glucose levels by intravenous insulin infusion
14. A carbohydrate-restrictive strategy is safer and as efficient as intensive insulin therapy in critically ill patients
15. Strict glycaemic control in patients hospitalised in a mixed medical and surgical intensive care unit: a randomised clinical trial | Critical Care | Full Text
16. Insulin therapy of hyperglycemia in intensive care
17. Intensive versus conventional glucose control in critically ill patients
18. Effects of intensive glycemic control on outcomes of cardiac surgery
19. Intensive versus conventional insulin therapy in critically ill neurologic patients
20. Reduction of nosocomial infections in the surgical intensive-care unit by strict glycemic control
21. Moderate glucose control results in less negative nitrogen balances in medical intensive care unit patients: a randomized, controlled study
22. Tight glycemic control does not affect asymmetric-dimethylarginine in septic patients
23. Tight computerized versus conventional glucose control in the ICU: a randomized controlled trial
24. Lowering of glucose in critical care: a randomized pilot trial
25 A phase II randomised controlled trial of intensive insulin therapy in general intensive care patients
26. Strict versus moderate glucose control after resuscitation from ventricular fibrillation
27. Cerebral metabolic effects of strict versus conventional glycaemic targets following severe traumatic brain injury
28. A prospective randomised multi-centre controlled trial on tight glucose control by intensive insulin therapy in adult intensive care units: the Glucontrol study
29. Tight glycemic control may favor fibrinolysis in patients with sepsis
30. Intensive insulin treatment reduces transient ischaemic episodes during acute coronary events in diabetic patients
31. Randomized Controlled Trial of Intensive Versus Conservative Glucose Control in Patients Undergoing Coronary Artery Bypass Graft Surgery: GLUCO-CABG Trial
32. Intensive insulin therapy in critically ill patients
33. Intensive insulin therapy in the medical ICU
34. A randomised, controlled pilot study to investigate the potential benefit of intervention with insulin in hyperglycaemic acute ischaemic stroke patients
35. Intensive insulin therapy for preventing postoperative infec... : Medicine