NDB・DPCデータベース研究人材育成<短期集中セミナー>

日程:2018年8月6日〜2018年8月10日 (月~金)
時間:13:00〜17:50 (一部16:50で終了)
場所:東京大学医学部本館大講堂
共催:日本臨床疫学会
<お願い>
  • セミナーのプログラム評価を目的として、各講義の後に無記名によるアンケートあるいは理解度テストを実施することがありますので、アンケート用紙や答案の回収にご協力をお願いします
  • 演習・ハンズオンでは課題を課されることがありますので、講師の指示に従い課題の提出(無記名)をお願いします。

1日目:2018年8月6日 (月)

13:00~13:50 テーマ:NDBデータの概要(講義)
<講師>東京大学大学院医学系研究科臨床疫学・経済学
    助教 松居 宏樹

<目標>
NDBデータに含まれる情報を理解する。
NDBデータの構造を理解する。
NDBデータの申請方法について理解する。
ビッグデータを用いる際に必要なサーバー構築方法の基礎を理解する。
データを安全に利用するために必要なデータ管理方法を理解する。
オンサイトリサーチセンターについて理解する。
<想定する対象者>
NDBデータを利用したことがなく、今後利用を検討している方々
NDBデータを利用したことがあるものの、うまくいかずに悩んでいる方々
14:00~14:50 NDBデータベース研究の落とし穴(講義)
<講師>東京都医学総合研究所 奥村 泰之

<目標>
NDBの落とし穴・欠点を克服するために行われている工夫を理解する。
<想定する対象者>
NDBデータを利用したことがなく、今後利用を検討している方々
NDBデータを利用したことがあるものの、うまくいかずに悩んでいる方々
15:00~15:50 NDB利用のためのe-learning (講義)
<講師>京都大学医学部附属病院診療報酬センター
    准教授 加藤 源太

<目標>
NDBの研究利用を円滑化するための学習支援ツールであるe-learningについて利用方法や内容を理解する。
<想定する対象者>
NDBデータを利用したことがなく、今後利用を検討している方々
NDBデータを利用したことがあるものの、うまくいかずに悩んでいる方々
16:00~16:50 NDBを世の中の役に立てるには~利用者の立場で政策を前進させる方法~(講義)
<講師>千葉大学医学部附属病院 病院経営管理学研究センター
    特任講師 吉村 健佑

<目的・目標>
NDBの活用を検討する際に心がけることがわかる。
NDBオープンデータの活用推進など、NDB制度と利用を広げるために重要な視点を理解する。
<想定する対象者>
NDBデータを利用したことがなく、今後利用を検討している方々
NDBデータを利用したことがあるものの、うまくいかずに悩んでいる方々

2日目:2018年8月7日 (火)

13:00~13:50 介護データベース研究(講義)
<講師>筑波大学医学医療系ヘルスサービスリサーチ分野
    教授 田宮 菜奈子

<目標>
介護診療報酬データベースについて理解する。
データベースに含まれる情報を理解する。
データベース利用申請について理解する。
<想定する対象者>
介護データを利用したことがなく、今後利用を検討している方々
介護データを利用したことがあるものの、うまくいかずに悩んでいる方々
14:00~14:50 JMDCデータとJMDCを利用した研究レビュー(講義)
<講師>東京大学大学院医学系研究科臨床疫学・経済学
    教授 康永秀生

<目標>
JMDCデータに含まれる情報を理解する。
JMDCデータの構造を理解する。
JMDCデータを用いた様々な先行研究について学ぶ。
<想定する対象者>
JMDCデータを利用したことがなく、今後利用を検討している方々
JMDCデータを利用したことがあるものの、うまくいかずに悩んでいる方々
15:00~15:50
16:00~16:50
17:00~17:50
レセプトデータ利用のためのSQLセミナー I〜III (ハンズオン)
<講師>東京大学生物統計情報学 特任助教 大野 幸子
    東京大学臨床疫学・経済学 助教 松居 宏樹

<目標>
SQL言語の基礎を理解する。
JMDCデータベースから自分の研究デザインに応じたデータセットを作成する。
JMDCデータのデータクリーニングを行う。
<想定する対象者>
JMDCデータを利用したことがなく、今後利用を検討している方々
JMDCデータを利用したことがあるものの、うまくいかずに悩んでいる方々
※事前参加登録した30名に限定

3日目:2018年8月8日 (水)

13:00~13:50 DPCデータを利用した研究レビュー(講義)
<講師>東京大学大学院医学系研究科臨床疫学・経済学
    教授 康永秀生

<目標>
DPCデータに含まれる情報を理解する。
DPCデータの構造を理解する。
DPCデータを用いた様々な先行研究について学ぶ。
<想定する対象者>
DPCデータを利用したことがなく、今後利用を検討している方々
DPCデータを利用したことがあるものの、うまくいかずに悩んでいる方々
14:00~14:50 DPCデータの利用方法(講義)
<講師>東京大学大学院医学系研究科臨床疫学・経済学
    教授 康永秀生

<目標>
DPCデータを利用した研究の方法論を理解する。
DPCデータを利用した研究計画書、データ抽出依頼書の作成方法を理解する。
<想定する対象者>
DPCデータを利用したことがなく、今後利用を検討している方々
DPCデータを利用したことがあるものの、うまくいかずに悩んでいる方々
15:00~15:50 データベース研究で求められる論文報告内容(講義)
<講師>東京大学大学院医学系研究科臨床疫学・経済学
    特任研究員 森田 光治良

<目標>
観察研究、データベースを用いた研究で求められる報告のポイントを理解する。
STROBE, RECORDについて理解する。
<想定する対象者>
各種の保健医療介護データベースを利用して論文発表を志している方々
16:00~16:50
17:00~17:50
レセプトデータベース研究計画立案 I・II (演習)
<講師>東京大学大学院医学系研究科臨床疫学・経済学
    教授 康永秀生

<目標>
NDB,DPC,JMDCレセプトデータベース研究に適した研究デザインを立案する。
講師が提示する3-4つ程度のCQから一つを選び、データベースを利用した研究をデザインする。グループディスカッション形式で、CQをRQに落とし込み、FINERを検討し、発表を行う。
<想定する対象者>
各種の保健医療介護データベースを利用して論文発表を志している方々
※事前参加登録した30名に限定
※上記の30名は、同日の講義「DPCデータを利用した研究レビュー」「DPCデータの利用方法」「データベース研究で求められる論文報告内容」への参加を必須とする。

4日目:2018年8月9日 (木)

13:00~13:50
14:00~14:50
15:00~15:50
Rを用いた統計解析基礎I~III (ハンズオン)
<講師>自治医科大学データサイエンスセンター講師 笹渕 裕介
    東京大学臨床疫学・経済学 助教 松居宏樹

<目標>
Rの基礎的な使い方について、ハンズオンで演習する。
<想定する対象者>
Rを使用したことがなく、これからRにチャレンジしたい方々。
※事前参加登録した30名に限定
16:00~16:50 Pythonの基礎(講義)
<講師>自治医科大学データサイエンスセンター講師 笹渕 裕介

<目標>
Pythonの様々な活用方法のデモを通じて、Pythonの機能を理解する。
Pythonを用いた機械学習について基本を理解する。
<想定する対象者>
Pythonを使用したことがなく、これからPythonにチャレンジしたい方々。
17:00~17:50 Oracle SQLを用いたNDBからのデータ抽出(講義)
<講師>東京大学公衆衛生学 原湖楠

<目標>
NDBオンサイトセンターでデータ抽出する上で必要な作業について理解する。
データベースにアクセスするためのSQL言語、特にOracle SQLの概要について理解する。
<想定する対象者>
NDBデータを利用したことがある方々、または本セミナーの関連する講義を受講する方々

5日目:2018年8月10日(金)

13:00~13:50 ビッグデータ研究における統計解析~傾向スコア分析(講義)
<講師>東京大学大学院医学系研究科ヘルスサービスリサーチ講座
    特任助教 山名隼人

<目標>
傾向スコア分析の基礎理論を理解する。
<想定する対象者>
臨床研究・疫学研究の初級者以上
14:00~14:50 SPSSを用いた傾向スコア分析(ハンズオン)
<講師>東京大学ヘルスサービスリサーチ講座 山名隼人
    東京大学臨床疫学・経済学 森田 光治良

<目標>
SPSSを用いた傾向スコア分析の実践的な方法を理解する。
<想定する対象者>
臨床研究・疫学研究の中級者以上
※事前参加登録した30名に限定
15:00~15:50 STATAを用いた傾向スコア分析(ハンズオン)
<講師>東京大学ヘルスサービスリサーチ講座 道端伸明
    東京大学臨床疫学・経済学 麻生将太郎

<目標>
STATAを用いた傾向スコア分析の実践的な方法を理解する。
<想定する対象者>
臨床研究・疫学研究の中級者以上
※事前参加登録した30名に限定
16:00~16:50 ビッグデータ研究における統計解析~操作変数法(講義)
<講師>東京大学大学院医学系研究科生物統計学
    助教 篠崎智大

<目標>
近年、臨床研究・疫学研究でも利用される場面が増えている「操作変数法」について、概要を理解する。
<想定する対象者>
臨床研究・疫学研究の中級者以上
17:00~17:50 ビッグデータ研究における統計解析~時間依存性交絡(講義)
<講師>東京大学大学院医学系研究科生物統計学
    教授 松山裕

<目標>
近年、臨床研究・疫学研究でも利用される場面が増えている「時間依存性交絡」とその対処法について、概要を理解する。
<想定する対象者>
臨床研究・疫学研究の中級者以上