イベント&ニュースお問い合わせアクセスリンクEnglish臨床研究統計コース教育コース臨床研究統計コース概要データ解析は、解析の対象となるデータの出所と不可分ではありません。臨床研究のデータ解析を行うには、臨床研究で使われる研究デザインの理解が必要です。RCT)、コホート研究、ケース・コントロール研究の説明とそれらの研究デザインのもとでのデータ解析について、実例も交えながら解説します。基礎概念から始め、臨床研究で使われる実践的なデータ解析の方法までを解説します。臨床研究のデータを解析する上で避けては通れない経時的反復測定データの取り扱い方法と欠測を含むデータの取り扱い方法についての解説も行います。「リアルワールドデータ」「傾向スコア」「ビッグデータ」などの本領域における現代的トピックについても、第一線の実践者による講義を予定しています。本コースを受講することで、臨床研究のデータ解析を行う上での基本的な準備が完了するだけでなく、最新の手法についても知ることができます。単一の講義毎のお申し込みはできません。参加登録をいただいた方には、原則として、全ての講義への参加継続をお願いいたします。(欠席の頻度が多かった場合には、参加登録を取り消しさせていただくこともあります旨、ご了承くださいませ。部長(国立がん研究センター)概要:人を対象とした介入を伴う治験・臨床試験を実施する際には、科学的にも倫理的にも非臨床試験とは異なる留意点がある。係わる事項等これらの研究を計画・実施する際に考慮すべき点について解説する。教授(慶應義塾大学)概要:従来のランダム化比較試験(RCT)によるエビデンスをゴールドスタンダードとする流れに対して,近年リアルワールドデータに基づいたエビデンスを活用しようという潮流がある。リアルワールドデータとは実診療行為に基づくデータのことであり,レセプトデータ,DPCデータ,電子カルテデータなどが代表である。)概要:無作為化比較試験は、あらゆる研究法の中で、エビデンスレベルが最高峰のものと考えられています。質」は、必ずしも高いとは限りません。計画・解析・報告の基礎」を養うことを目標とします。講師(北里大学)概要:本講義ではコホート研究とケース・コントロール研究について学びます。いずれも要因とアウトカムの因果関係を評価するための研究デザインです。各デザインの特徴を理解し、それぞれから得られる結果を正しく解釈できるようになりましょう。教授(東京医科歯科大学)概要:医学・医療の世界は現在、次世代シークエンサーなどの先端の技術や、ビッグデータの活用、がんなどの疾患と免疫との関わりなどの知見も深まり、日々、大きく変わっています。新しい方法論が求められます。講義では、背景、課題、そして人工知能などに期待する現場の声を届けたいと思います。教授(慶應義塾大学)概要:観察研究による因果推論の手法は大きな発展をしてきたが,その中でも傾向スコアを利用した観察データからの因果推論はすでに多くの応用例がある。欠測は避けられない問題であり、統計解析の際に適切な処理がなされなければ、深刻なバイアスや検出力の低下をもたらします。本講義では、欠測データの統計解析について、基本的な概念から実践的なデータ解析の方法まで平易な解説を行います。