薬剤疫学｜シラバス情報

科目授業名称（和文）　Name of the subject/class (in Japanese)

薬剤疫学

科目授業名称（英文）　Name of the subject/class (in English)

Pharmacoepidemiology

授業コード　Class code

994G846

科目番号　Course number

46ONMEE604

教員名

篠崎　智大、石黒　智恵子

Instructor

Chieko Ishiguro

開講年度学期

2023年度後期

Year/Semester

2023/Second semester

曜日時限

集中講義

Class hours

Friday 1-5

開講学科・専攻　Department

工学研究科　情報工学専攻

Department of Information and Computer Technology, Graduate School of Engineering

単位数　Course credit

2.0単位

授業の方法　Teaching method

講義

Lecture

外国語のみの科目（使用言語）　Course in only foreign languages (languages)

-

授業の主な実施形態　Main class format

対面授業 On-site class

概要　Description

【コース概要】
本コースは、薬剤疫学（pharmacoepidemiology)の初学者を対象とした座学および実習の３日間（月1回×3か月）の集中講義である。薬剤疫学とは、様々な医療ビッグデータを活用することによって、医薬品の安全性や有効性を評価する研究およびそのための方法論に関する学問である。座学では、薬剤疫学研究に用いられる各種データベースの種類・代表的なデザイン（cohort desing, nested-case control design, self-controlled design等）・研究計画立案プロセス・解析方法・各種バイアスへの対処方法等について解説する。実習では、日本を代表するリアルワールドデータのひとつであるJMDC社の健康保険組合レセプトデータベースを用いて、ビッグデータ加工・各種効果指標の推定・交絡調整などを実際に各自で行う。

【ねらい】
昨今のIT技術の発展とともに様々な医療データベースの研究利用が可能となってきている。しかしながら、そういったデータベースの解析から得られる情報は、適切な研究デザイン・解析手法を用いなければ、多くのバイアスによって正しい結論に至ることができない。そのため、それを専門とする薬剤疫学人材のニーズが高まっている。本コースでは座学と実習を通じて、薬剤疫学の基本的な知識と基礎的な技術を体系的に学ぶことにより、社会に求められている薬剤疫学人材の育成における土台形成を目指す。

【Key words】薬剤疫学、リアルワールドデータ、リアルワールドエビデンス、医療ビッグデータ解析、観察研究、バイアス

目的　Objectives

本専攻のディプロマポリシーに定める高度な専門知識および研究能力を身に着けることを目的とし、具体的には以下の習得を目的としています。
①薬剤疫学の基本的知識の習得
②医療ビッグデータを用いた薬剤疫学研究の実施に関する基本的なデータ加工・解析技術の習得

到達目標　Outcomes

・薬剤疫学研究論文を読み、用いられているデータソース、デザイン、解析方法を理解し、説明できる。
・薬剤疫学研究に用いられるデータベースを用いて基本的なデータ加工・解析を実行できる。

卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）

履修上の注意　Course notes prerequisites

データ解析実習を行うため、RまたはSAS等などの統計解析ソフトがインストールされたノートPCを持参すること。

アクティブ・ラーニング科目　Teaching type（Active Learning）

実習　Practical learning／-

3日間の集中講義のうち、毎回の4‐5限はデータ加工または解析実習を行う。

準備学習・復習　Preparation and review

・各回の授業前に指定した教科書の授業に該当する範囲を読んでおくこと。
・各回の授業後にレポート課題を提示するため次回までに提出すること。

成績評価方法　Performance grading policy

課題として出されるレポート（３回）に内容により評価を行う。

学修成果の評価　Evaluation of academic achievement

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

教科書　Textbooks/Readings

教科書の使用有無（有=Y , 無=N）　Textbook used(Y for yes, N for no)

Y

書誌情報　Bibliographic information

「これからの薬剤疫学ーリアルワールドデータからエビデンスを創るー」佐藤俊哉・山口拓洋・石黒智恵子編（朝倉書店）

MyKiTSのURL（教科書販売サイト）　URL for MyKiTS(textbook sales site)

教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書・その他資料　Reference and other materials

授業計画　Class plan

全3日間の集中講義
【1日目】2023年10月13日（月）
1回：薬剤疫学とRWE
2回：研究デザインと頻度指標・効果指標
3回：適切なデータベース選び
4回：実習（レセプトデータ解析）
5回：実習（レセプトデータ解析）
【2日目】2023年11月10日（金）
6回：研究計画の立案
7回：各要素の定義（対象集団、曝露、アウトカム、共変量、バリデーション）
8回：代表的な統計解析手法
9回：実習（レセプトデータ解析）
10回：実習（レセプトデータ解析）
【3日目】2023年12月8日（金）
11回：バイアス
12回：発展的な手法１
13回：発展的な手法２
14回：実習（レセプトデータ解析）
15回：実習（レセプトデータ解析）

授業担当者の実務経験　Work experience of the instructor of the class

行政機関および研究機関における薬剤疫学研究の経験に基づき講義を行う。

教育用ソフトウェア　Educational software

SAS／-

統計解析ソフト　SASまたはR/R studio

備考　Remarks