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RWD / RWE利活用 (2日間)

RWD / RWE利活用 (2日間)

～医療データ (RWD) /RWE利活用時の100の落とし穴 + Target Trial Emulation (標的試験エミュレーション) の基礎～
オンライン 開催
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    開催日

    • 2026年5月25日(月) 10時30分 ～ 16時30分
    • 2026年7月15日(水) 10時30分 ～ 16時30分

    修得知識

    • 製薬産業におけるRWD活用の現状整理
    • 関連する規制要件の現状整理
    • 研究デザインの基礎スキル
    • RWD特有のバイアス理解
    • 分析・統計手法と留意点
    • 疫学系論文の読解力
    • 未来を見すえた準備すべき知識
    • 間違った結果を導いてしまう“カラクリ”
    • 治療間をフェアに比較するための古典的戦略
    • 臨床研究の標準的アプローチ
    • 臨床研究のデザインをRWDに用いる
    • それでもなおハードルのある、「治験へのRWDの利用」

    プログラム

    医療データ(RWD)/RWE利活用時の100の落とし穴

    　医薬分野に限らず実社会で蓄積される電子データは21世紀のエネルギー源ともいわれ、その積極利用はもはや必然です。しかしながらこうした「別の目的で蓄積されたデータ」を目的外で利用するうえでは様々な落とし穴があり、その全てに気付き避けて通ることは至難です。
    　本講座では医療分野のデータ (Real World Data、以下RWD) を使う人が陥りがちな落とし穴を学び、未然に避けるスキルを身に付けます。

    1. はじめに〜RWD活用の潮流
      • エビデンス要求の高まり
      • 電子ログの山積
      • 臨床試験スマート化の要求
      • 薬害再発防止の政策
      • 付加価値情報の探求
      • RWD活用のための規制アップデイト
      • 利用可能なRWDの増大
    2. RWDを選ぶ
      • RWDの利用が必須な事案かどうか
      • どういったRWDが存在するか
      • 適切なRWD選択の勘どころ
      • フィージビリティ調査
      • 事前準備としての人材と予算
    3. 規制要件を理解する
      • 個人情報保護法
      • 次世代医療基盤法
      • GDPR
      • EHDS
      • 副作用報告制度
    4. RWDの信頼性を高める
      • 信頼性とはそもそも何か
      • 空欄の確認と対応
      • 外れ値の確認と対応
      • バリデーションスタディ
    5. 研究をデザインする
      • 研究のセッティング
      • 仮説生成・仮説強化・仮説検証
      • STROBE声明とRECORD声明
      • 対象例の選択
      • アウトカムの指標決定
      • 研究デザインの策定
    6. RWD分析・解析を行う
      • 解析計画書の策定
      • 有意差検定と推定
      • ロジスティック回帰モデル
      • 傾向スコア法
      • 適応の交絡に対する対処
      • 競合リスクへの対処
      • 感度分析の実施
    7. バイアスに気を付ける
      • 観察者の専門性と気質
      • 服薬率を想起する
      • 初期値バイアス
      • 選択バイアス
      • 誤分類
      • 既存ユーザバイアス
      • リードタイムバイアス
      • イモータル (不死身) タイムバイアス
    8. 研究結果の考察と活用
      • 薬事利用
      • 論文化
      • 研究限界の考察
      • 一般化可能性
      • 一定期間経過後の再実施
      • 別のRWDを使った研究の追加
    9. RWD活用の未来像に備える
      • 日本はどこを目指すのか
      • 非構造化データとAIの利活用
      • PHRの活用
      • ゲノムの活用
      • 社会由来データの活用
      • 不足するスキルを充填する
      • 質疑応答

    Target Trial Emulation (標的試験エミュレーション) の基礎

    　主として医療現場から得られるデータ、Real World Data (RWD) を使って複数の治療間を比較したい場合、単純に集計したのではむしろ間違った結論を導く恐れさえあります。フェアに比較するうえで古典的には患者背景を補正する等のアプローチが行われていますが、最近では臨床試験デザインを模倣するというアプローチが提案されています。
    　今回の研修では治療間をよりフェアに比較するうえで治験模倣 (target trial emulation) 戦略の何たるかを丁寧に紹介したいと思います。

    1. 間違った結論を導いてしまうカラクリ
      • 優れた治療ほど有効性が低い?!
      • 入院治療をすると病気の進行が進む?!
      • ワクチンを生理食塩水に差し替えても予防効果がみえる?!
      • 検査するだけで健康になる?!
      • 錠剤よりも注射剤は常に有効?!
      • お腹を開いて閉じるだけの手術でも有効?!
    2. フェアな比較のために (1) 層別集計
      • 単純集計でどれだけ真実に迫れるだろうか
      • シンプソンのパラドックス
      • 2層、3層、4層、、、ファクターが多い場合の層別
      • 恣意的な分類という“ズル”
    3. フェアな比較のために (2) 自己対照モデル
      • 当人と当人とで比較する
      • ケース・クロスオーバー
      • Self-Controlled Risk Interval
      • Sequence Symmetry Analysis (SSA)
      • Self-Controlled ケース・シリーズ
    4. フェアな比較のために (3) 回帰分析
      • 回帰って何?
      • 100円のお菓子5個と150円のお菓子2個と有料の袋と
      • 相関と回帰式
      • 多変量回帰分析
      • ロジスティック回帰分析
    5. フェアな比較のために (4) 傾向スコア法とその応用
      • 傾向スコアって何?
      • 層別することと傾向スコアとの関係
      • ロジスティック回帰、再び
      • マッチングというアプローチ
      • スコアによる層別というアプローチ
      • 逆確率重み付け
    6. フェアな比較のために (5) target trial emulation
      • イモータルタイムバイアスがもたらす弊害
      • 逐次試験エミュレーションというアプローチ
      • Clone-Censor-Weight法というアプローチ
      • 既存の解析方法との類似性と相違性
    7. フェアな比較のために (6) その他の方法論
      • 操作変数法
      • 不連続回帰モデル
      • 差の差分析
      • メタアナリシスにおける固定効果と変量効果
    8. RWDを臨床試験に用いるうえでのハードル
      • プラセボ群絶滅運動?!
      • 方法論とその限界
      • 行政当局が求める品質とは何か
      • 高品質とはそもそも何か
      • オーバークオリティ問題?!
      • 質疑応答
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    講師

    • 青木 事成 氏
      中外製薬 株式会社
      薬剤疫学プロフェッショナル
    • 青木 事成 氏
      中外製薬 株式会社
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    主催

    サイエンス＆テクノロジー 株式会社
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    お問い合わせ

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