リンク国際シンポジウムデータを正しく測定し、解析し、解釈する医療レセプト、検査データ、電子カルテデータなど、臨床現場で多様なヘルスデータが大規模に蓄積され、臨床疫学研究への活用が期待されている。一方で、これらの大規模ヘルスデータを活用した臨床疫学研究において、データ測定、解析、解釈の各段階で臨床疫学研究の基本を怠ると、誤った結論を導いてしまう恐れがある。ついて総合討論を行う。録データベース研究のデータマネジメント近年、臨床試験の分野では、CDISC標準に代表されるメタデータ標準を導入して、標準化されたデータマネジメントが実施されるようになった。疫学研究におけるデータマネジメントは研究ごとにそれぞれの方法で実施されている場合も多い。近年電子カルテデータやWeb入力の疾患レジストリ、電子レセプトからのデータの2次利用が可能となって、後ろ向きコホート研究が盛んに行われるようになった。これにともない、疫学研究におけるデータマネジメントの効率化や再現可能性が重要となっている。本セッションでは、大規模データを2次利用する際に起こる技術的、理論的な問題点を整理して、誤りがないデータを抽出するためのツールやノウハウについて紹介する。Modelを活用したデータマネジメントプロセスの標準化について紹介する。臨床疫学研究の対象となるデータソースは多様化し、規模も大きくなっている。データベースを利用した臨床疫学研究においては、サンプリング、データ抽出、データ定義など、データの測定方法が十分に示されず、ブラックボックスな場合も多い。疫学の基本に立ち返ると、データ測定は、得られた結果に大きな影響を与える。解析ツールや解析方法の発展も臨床疫学研究を変えつつある。様々な交絡調整手法が統計解析プログラムでパッケージ化され、だれでも容易に利用可能となってきている。一方で、解析方法の前提や、得られた結果の由来する集団についての誤解がある場合も多い。本セッションでは、データ測定や選択された解析方法に由来する結果解釈の誤解について実例を挙げながら紹介する。