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「ゼロからどころか、マイナスからでも学べる医学・生物統計学超入門」の講師が送る
医学・生物統計の実践講座。「ゼロから…」ご参加の皆様のリクエストに応え、
大阪での開催決定!

脱マイナス後の医学・生物統計学実践講座
【大阪開催】

講師

愛知医科大学 臨床研究支援センター 准教授 博士(医学) 大橋渉 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■経歴
東京学芸大学、大学院教育学研究科社会学専攻修了後、民間企業において社会調査法、マーケティングデータ等の解析業務、医薬品の開発業務に携わり、2004年より東京医科歯科大学特任助教。医学・生物・保健統計の教育方法論、統計的手法の適正化、遺伝薬理学等を専門とする。博士(医学)。

■専門および得意な分野・研究
・医学教育における統計の教育方法論
・臨床研究の統計的検定への偏重の原因
・遺伝子多型を利用した医薬品開発および経済効果の研究
・乳幼児期の環境因子による健康状態への促進・阻害要因の研究
・乳幼児の健全な育ちに関する研究

■本テーマ関連学協会でのご活動
・日本計量生物学会
・日本統計学会
・日本臨床試験学会
・日本医学教育学会
・日本クリニカルパス学会
・日本乳幼児教育学会

■著書・連載
2010年6月オーム社より単行本『統計を知らない人のためのSAS入門』
2012年5月中山書店より「マイナスから始める医学・生物統計学(第3版増刷)」
2013年7月オーム社より単行本『統計を知らない人のためのSAS入門(Ver9.3対応)(第6版増刷)』発刊
月刊モダンフィジシャン(新興医学出版)にて、生物統計学の連載「サルでもわかるSAS教室」連載(2008.2月〜2009年9月)
SAS Institute Japan 「SAS tech News」にて、「SAS四方山話〜アンケート四方山話〜」連載
情報機構コラム 『 世の中ナナメに見てみよう! 〜楽しい数字、怪しい数字、卑しい数字?〜 』
同『医学研究の斬り方』

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2019年11月29日(金) 10:30-16:30
●会場 [大阪・天満橋]ドーンセンター5階セミナー室1 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名43,000円 + 税、(資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき33,000円 + 税
 ※消費税につきましては講習会開催日の税率にて課税致します。
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■講座のポイント
ゼロからどころか、マイナスから医学・生物統計学を始めて、ようやく初心者を脱した皆様、なかなか初心者から一皮剥けきれない皆様、日常の業務はいかがでしょうか?初心者を卒業した後の、ありがちな業務の壁について解説させて頂きます。

★知識マイナスは脱したけど、その後はどうすれば良い…?
★命令通りには動けるけど、自分で決められない…
★論文は読めるけど、イマイチまずい部分を指摘できない…


■受講後、習得できること
・各業務段階における統計の出番
・p値の本当の姿と意味
・論文に出てくる各種p値の解釈
・不揃いな患者背景のデータ解析方法(観察研究に説得力を)

■受講対象
・知識を業務に結びつけられない人(知識十分、業務不十分な人)
・まだ、初級の知識が定着できているか不安な人
・論文を読んでいても、それぞれのp値が解釈できない人
・言われた通りのことは一通りできるようになった人

※同業者等の受講をお断りする場合がございますが、ご了承ください。

■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
・臨床研究法
・特定臨床研究
・次世代医療基盤法(医療ビッグデータ法)

■講演中のキーワード
・統計学
・医学
・研究デザイン
・p値とは何か?

セミナー内容

1.業務別統計学の出番
 1-1.開発時の流れ
 1-2.研究時の流れ
 1-3.日常業務の流れ
 1-4.評価項目(Endpointの決定)
 1-5.症例数の設定
 1-6.どうやって調べる?(調査票作成入門)

2.統計を取り巻く法
 2-1.個人情報保護法との関係
 2-2.臨床研究法って(知らぬでは済まぬ)
 2-3.特定臨床研究とは
 2-4.次世代医療基盤法
 2-5.研究活動とも無関係ではない(知らないうちに触法?)

3.論文と対峙する
 3-1.EBMとは何だろう?
 3-2.批判的吟味とは
 3-3.吟味時の目の付け所は?
 3-4.過去の実例に学ぶ(みんなでSPIN?)

4.少し難易度の高い多変量解析
 4-1.改めまして生存時間解析
 4-2.ロジスティック回帰で見える「不揃いの背景」
 4-3.重回帰分析(変数選択法あれこれ)
 4-4.初心者で手が出なかった(Coxの比例ハザードモデル)
 
5.研究デザインと解析の関係
 5-1.無作為化比較試験について(労力を使うも説得力は高い)
  ⇒解析は思ったより楽かも?
 5-2.後ろ向き試験について(気楽に始めて説得力は低い)
  ⇒実は解析で苦労するかも?
 5-3.一番多いのは後ろ向き試験
  ⇒後ろ向き試験との付き合い方を学ぶ
 5-4.観察研究に説得力を
  ⇒傾向スコアによる解析方法

<終了後、質疑応答>

セミナー番号:AA191139

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