セミナー

日本疫学会プレセミナー2024

《日本疫学会プレセミナー2024》
【プレセミナー企画】（詳細は下記参照）
4つのセミナーを企画しました！！
① Journal of Epidemiology 編集委員会企画　よい論文を速く書くために ―生成AI活用術（13:00-15:00)
② 時間を斬る！：生存時間解析における追跡時間の分割（split）の考え方と使い方 (13:00-15:00)
③ 生存時間アウトカムの因果解析 ―斬った時間をリスクに戻す、反事実アプローチによる整合的な解析法のすすめ (15:30-17:30)
④ データベース研究のデザインと実践：明日からできる！データベース研究 (15:30-17:30)

【開催日時】2024年1月31日（水）
　①②13:00 - 15:00 ③④15:30 - 17:30
【開催形式】現地および後日オンデマンド配信（リアルタイム配信なし）
【参加費】各セミナー　一般：4,000円　学生：1,000円
【参加登録】下記、第34回日本疫学会学術総会の参加登録ページにてご登録ください。
http://jea2024.umin.jp/

※非会員でもご参加いただけます。
※プレセミナーのみの参加も可能です。
※終了後一定期間オンデマンド配信をします。後日別のセミナーの視聴を希望する方は、複数のセミナーをお申込みいただけます。参加費は、それぞれ別にお支払いください。

※参加申込者には、後日学術総会事務局より参加方法をお知らせします。
※参加者には後日学術総会事務局より領収書とともに参加証（疫学専門家申請の際の参加回数にカウントします）をお送りします。
※疫学専門家申請にかかわるポイントに計上できる学術総会に付随するセミナーは、一件のみとなりますので、ご注意ください。

① Journal of Epidemiology 編集委員会企画　よい論文を速く書くために ― 生成AI活用術
　（初・中・上級レベル）現地（定員450人）＋後日オンデマンド配信
　※現地参加は、450名のみの先着申込順となります。
【企画】
　片野田耕太（国立がん研究センター）
後藤温（横浜市立大学）
【講師】
　真田崇弘（東京都医学総合研究所）
　米岡大輔（国立感染症研究所）
　片岡裕貴（京都民医連あすかい病院）
【概要】
　よい論文を速く書く方法を、Paper of the Year 2022 受賞論文の著者と生成AIの第一人者から学ぶセミナーです。受賞論文の経験談、生成AI総論、ChatGPT を使ったワークショップの3本立て。最新技術と、それを超えたところにある論文執筆の極意をぜひ学んでください！
【チラシ】こちら
②時間を斬る！：生存時間解析における追跡時間の分割（split）の考え方と使い方
　　（初心者・初級レベル）現地（定員300人）＋後日オンデマンド配信
※現地参加は、300名のみの先着申込順となります。
【企画】
　岩上将夫（筑波大学）
　篠崎智大（東京理科大学）
【座長】
　伊藤ゆり（大阪医科薬科大学）
　篠崎智大（東京理科大学）
【講師】
　岩上将夫（筑波大学）
　竹内由則（横浜市立大学）
　石丸美穂（東京医科歯科大学）
【概要】
　生存時間解析の基本は、曝露の有無・状態によって群分けを行い、追跡開始時点から追跡終了時点までの生存時間に基づいたノンパラメトリック or セミパラメトリック or パラメトリックな記述・比較を行う（回帰モデルを構築する）ことである。
　しかし、例えば、(1) 発生率、発生率比、ハザード比などが時間と共に変化すると想定される場合、(2) 時間依存性曝露因子を扱う場合（追跡途中で曝露の有無・状態が切り替わる場合）、(3) 自己対照研究を行う場合、などには、個々の生存時間を分割（split）して解析を行う必要がある。
　本セミナーの目的は、生存時間解析における追跡時間の分割（split）の考え方および使い方について学ぶことである。
　なお、本プレセミナーは、これ単独で完結するプログラムになっているが、この後の時間のプレセミナー「生存時間アウトカムの因果解析」の導入として受講していただくと、より理解が深まることが期待できる。
【チラシ】こちら
③生存時間アウトカムの因果解析 — 斬った時間をリスクに戻す、反事実アプローチによる整合的な解析法のすすめ
　　（中・上級レベル）現地（定員450人）＋後日オンデマンド配信
※現地参加は、450名のみの先着申込順となります。
【企画】
　篠崎智大（東京理科大学）
　高橋邦彦（東京医科歯科大学）
【講師】
　井上浩輔（京都大学）
　小向翔（大阪大学）
　川原拓也（東京大学医学部附属病院）
【オーガナイザー】
　篠崎智大（東京理科大学）
【座長】
　後藤温（横浜市立大学）
　伊藤ゆり（大阪医科薬科大学）
【概要】
　対象者の追跡を伴うほとんどすべての疫学研究では、脱落や研究終了によるイベントの「打ち切り」が生じます。打ち切りを含むデータに対しては、よく知られているように「生存時間解析」という統計手法があり、Kaplan-Meier法や人年法によるアウトカム分布の記述、Cox 回帰やポアソン回帰による交絡を調整したハザード比（率比）の推定は多くの研究者にとってデータ解析に必須のツールとなっています。
　これらの生存時間解析法は実用的な手法ですが、打ち切りに対処するための方法によって推定目標（estimand）が決まってしまう点に問題があります。つまり、率やハザード比が本当に知りたいからではなく、人年法や Cox 回帰という手法を使う必要性からこれらの指標が報告されてしまうことが常態化しています。
　このような本末転倒に陥らないように、本セミナーでは因果推論（causal inference）の枠組みから、以下の内容を扱う予定です：
・打ち切りの有無によらず、イベント型アウトカムに対しては「反事実生存時間分布」に基づいた効果指標（リスク差やリスク比）を推定目標にできる
・生存時間解析法は「もし打ち切りがなかったら」という反事実の状況を復元するような手法である
・ Cox 回帰は交絡を調整したハザード比だけではなくリスク（生存関数）を復元するのに使うこともできる
・時間分割（splitting）のテクニックを使うことで、独立でない打ち切りの補正、傾向スコアを含む二重ロバスト推定、時間とともに変化する曝露の効果推定まで、無理なく自然に学ぶことができる
　本セミナーは単独で完結するプログラムですが、前の時間帯のセミナー「時間を斬る！生存時間解析における追跡時間の分割（split）の考え方と使い方」で説明されるテクニックを学んでおいて頂くと、特に後半で扱う手法の実装について理解が深まることが期待できます。
【共催】
　日本計量生物学会
【チラシ】こちら
④ データベース研究のデザインと実践：明日からできる！データベース研究
　　（初心者・初級レベル）現地（定員75人）＋後日オンデマンド配信
※現地参加は、75名のみの先着申込順となります。
⇒ 現地参加は、定員に達しました。オンデマンドのみ参加申込を受付けます。
【企画】
　杉山大典（慶應義塾大学）
　漆原尚巳（慶應義塾大学）
【講師】
　原梓（慶應義塾大学）
　佐藤泉美（長崎大学）
　岩上将夫（筑波大学）
【概要】
　昨今、データベース研究の隆盛は目を見張るものがあります。そこで、「データベース研究を基本的なところから理解したい」「これからデータベース研究をしてみたい」という初学者向けに、「データベース研究と従来の疫学研究はどう違うの？」「データベール研究はどう進めたらよいの？」といった疑問を解消するためのセミナーを企画しました。また、セミナー内では、日本疫学会・日本臨床疫学会・日本薬剤疫学会の3学会共同で運用しているアウトカム定義を集積・登録・公開・共有するためのレポジトリである Outcome Definition Repository (ODR）を利用してデータベース研究の鍵となるコード定義の具体的な手順についての実践的なワークショップも行います。
【共催】
　日本臨床疫学会、日本薬剤疫学会
【チラシ】こちら