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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