エピタップ医療統計セミナーは、全ての開催においてオンライン受講を開始しました！
勤務やご家庭の事情で3日間予定を空けることが難しい方や、地方・海外在住の方でもご参加いただけます。セミナー終了後1ヶ月間は録画をご覧いただけますので、復習にお役立ていただくことも可能です！
進化を続けるエピタップ医療統計セミナーに是非ご参加ください！！

医療統計初心者向け。データを元に介入の効果を調べるために必要な条件を学び、基本的な分析を自分でできるようになることを目的としています。

「DAG」や「効果修飾」、「周辺効果」といった少し発展的な内容にも踏み込みますが、事前知識がなくても十分に理解可能です。

本コースを履修した後には、リアルワールドデータを使った論文の解析が見違えるように理解できます。

＜講義内容とタイムテーブル＞

＜受講前に必要な知識とスキル＞

初歩的な臨床研究の知識（例：ランダム化比較試験とは何か？交絡とは何か？）

統計ソフトの使用経験は不要（R/RStudioインストール手引き*から簡単に準備できます）

*Edited by 藤井亮輔, 佐藤俊太朗, 浦和幸, 川添百合香, 坪井良樹, 中島誉也, 三橋利晴

　

＜達成目標＞

リアルワールドデータを使った論文のメソッド読んで理解できる

自分のデータで多変量解析を使った解析ができ、学会発表などで結果を正しく説明できる

　

＜参加者の声＞

・DAGは単なるコミュニケーションツール程度の認識だったので、勉強するにはあまり気乗りしなかったのですが、DAGの活用は極めて重要であると理解できました。

・これまでモデルの本質的なことを理解せずに解析を実施していたことを深く反省しました。そもそもモデルの仮定を疑うことは目からうろこでした。

・全体的に非常に難しい内容を分かりやすく教えていただけて良かったです。ひとえに質問しやすい雰囲気によるものかと思います。

・ハイエンドの講師陣のお話を聞かせていただいただけで価値がありました。

既に臨床研究や論文執筆の経験がある方を対象に、統計的因果推論の発展的な内容を理解し、実践していただくことを目的としています。

特にIP weightingやg-formulaなど、周辺効果を得るための解析手法について詳しく解説します。

本コースを履修した後には、ハイインパクトジャーナルに採択される研究手法を一通り実践できます。

初級編の内容が概ね理解できており、Rを使った一般化線形モデルの解析ができることを前提として講義を進めますので、不安のある方はまず初級編の受講をお勧めします。

　

＜講義内容とタイムテーブル＞

　

＜受講前に必要な知識とスキル＞

線形回帰分析、ロジスティック回帰分析の基本を理解している

R/R Studioでglm関数が使える

初級編の受講内容を理解していることが望ましい

　

＜達成目標＞

傾向スコアやg-formulaといった手法を使って解析ができ、論文の方法と結果を記述できる

傾向スコアマッチングと逆数重み付け法などで結果が異なった場合に、その理由を説明・議論できる

中級編までの内容を理解した方を対象に、因果的に解釈可能な生存時間解析を実践し、上級編に参加する準備をしていただくことを目的としています。

なぜ生存時間に関心があるのかというところから始まり、カプランマイヤー曲線やCox回帰、Pooled Logistic Regression を用いた因果生存時間解析、競合リスクの扱いまで詳しく解説します。

ハザードの build-in selection bias の意味を解説し、「ハザードは使うがハザード比は使わない生存時間解析」の方法を実践します。

初級編・中級編の内容が概ね理解できており、Rを使った一般化線形モデルの解析ができることを前提として講義を進めますので、不安のある方はまずこれらのコースの受講をお勧めします。

　

＜講義内容とタイムテーブル＞

　

＜受講前に必要な知識とスキル＞

線形回帰分析、ロジスティック回帰分析の基本を理解している

R/R Studioでglm関数が使える

初級編・中級編の受講内容を理解していることが望ましい

　

＜達成目標＞

Censoring を考慮したカプランマイヤー曲線を描画できる
Pooled logistic regression を用いた因果生存時間解析を実行できる

リアルワールドデータを用いた因果推論の経験が豊富な臨床医や疫学者・統計学者、ハイレベルな疫学研究に従事している企業研究員を対象に、「時間で変化する治療」の因果効果を推定する手法を習得していただくことを目的としています。

時間固定性の治療において中級編で学んだ手法(g-methods)を、介入と交絡のフィードバックがある状況下での解析に拡張することを目指します。

中級編の内容に習熟した方が、更に高度な手法を身につけるためのセミナーです。

　

＜講義内容＞

Day1	時間で変化する治療における因果のコントラスト、時間依存性交絡存在下の層別化によるバイアス、SWIG（Single World Intervention Graphs）
Day2	時間で変化する治療におけるIP weightingを用いた因果効果の推定、時間で変化する治療におけるg-formulaを用いた因果効果の推定
Day3	Dynamic Treatment Regimeの枠組み、Dynamic Treatment Regimeの因果コントラストの推定、Target Trial Emulation入門

　

＜受講前に必要な知識とスキル＞

時間固定性治療におけるg-methods (IP weightingやg-formula)が使いこなせる

Rで大規模データの高速処理ができるパッケージ（dplyrやdata.tableなど）の使用経験があるか、それに代わるプログラミングスキルがある

　

＜達成目標＞

時間依存性交絡の存在下で治療と交絡のフィードバックの処理ができる

Dynamic Treatment Regimeの因果効果を推定できる

受講料：40,000円ー100,000円（税込）
参加人数：50人
会場：東京、大阪、札幌、名古屋、福岡（予定）

※開催日程通りのご参加が難しい場合、同内容のセミナーに振り替えていただくことができます。
（例：初日・2日目は第1回初級編に参加し、3日目は第2回初級編に参加する等）
振り替えに追加料金はいただきませんので、お申し込みの際に主催にご連絡ください。
ただし、ご希望の日程に空席がない場合はしばらくお待ちいただく可能性がございますことを予めご了承ください。