第1部 リアルワールドデータ分析手順/性質と「RWD」と「現実」の差異
(2023年9月26日 12:45〜15:15)
リアルワールドデータは治療の有効性や安全性の評価だけでなく、マーケティング、費用対効果分析、Patient Journeyの可視化など幅広い領域で使用されている。しかし、使用するリアルワールドデータの性質や限界を知らずに分析を進めると、誤った結果を導く恐れがある。本講座では実際に演者が経験した実例をもとに、これからリアルワールドデータの分析に取り組むユーザーに向けて注意すべきポイントを共有する。
- RWDとは
- RWDの特徴
- DPCデータの特徴
- 保険者レセプトデータの特徴
- 電子カルテデータの特徴
- RWDでできること
- DPCデータでできること
- 保険者レセプトデータでできること
- 電子カルテデータでできること
- 「RWD」と「現実」の差異
- DPCデータ vs 現実
- 電子カルテデータ vs 現実
- RWD分析 失敗例
- 保険者レセプトデータを使用した薬剤の処方実態調査
- 電子カルテデータを使用したコホート研究
- RWDを分析する際の注意点
- RWDの分析手順
- RWDの分析スキルを伸ばす方法
第2部 多様なデータベースの組み合わせによる価値創造
- エビデンス/ビジネス構築・経営活用 -
(2023年9月26日 15:30〜17:45)
「データドリブンで新たな知見を見出したい」「社内に分散するデータを効率的に活用したい」.複数のデータベースを上手く組み合わせたい,というニーズは多くの方が持っていることだろう.本講演では,データドリブンな前処理から複数のデータベースの組み合わせ方法までを解説するとともに,多様なデータベースの組み合わせによるビジネス化事例やデータドリブン経営実現のためのCDM (Central Data Management) に関する取り組みも紹介する。
- なぜデータを組み合わせるのか
- 組み合わせるデータベースを検討する際の留意点
- データ構造について
- データ特性について
- データの質および量
- データの鮮度
- 組み合わせるデータベースの準備 (前処理)
- 組み合わせるデータベースの準備方法〜「一次データ」・「二次データ」・「三次データ」とは〜
- データハンドリング〜データドリブンなプログラミング言語選択〜
- データの標準化
- データベースの組み合わせ方法
- CDMとは?
- 事例紹介
- データベースの組み合わせによる価値創造
- データベースの組み合わせによる恩恵
- DXとは?
- 価値創造のプロセス
- まとめ
(2023年9月28日 10:30〜16:30)
今般の次世代医療基盤法改正は創薬をはじめとした民間企業におけるRWD (リアル・ワールド・データ、医療現場由来のデータ) 活用の活性化が狙いとも言えます。企業のR&D部門所属の人たちはこうした医療現場由来の“癖のある”データに関わった経験がほとんどない人も多いのではないでしょうか。そもそもRWDは承認申請業務のどこに利用可能なのか、また私たちはスキルとして何が不足しており、2024年4月ともいえるその施行開始までにどのような準備をしたらいいのか考える機会として本講演を企画致しました。
RWDは具体的に承認申請のどの部分に利用可能であるのか、国内外の実例とともに概観します。そのうえで種々のバイアスへの対処やデータ・バリデーションなど、無作為化臨床試験ではほぼ要求されない観察研究一般の課題を概観します。特に適応の交絡、つまり軽症の人に処方されがちな医薬品と重症の人に処方されがちな医薬品とをフェアに比較するための統計スキルはハードルが高く、この補正に用いられるところのロジスティック回帰分析や傾向スコア法についてはその「何ぞや」に訴求し、実際にプログラムを作成することはしないまでも、その方法論のロジックについて学ぶ機会にしたいと思います。
- 参考情報としての活用
- 被験者リクルートでの活用
- 海外における臨床成績
- 既に別の適応症がある場合の、国内における安全性に関する成績
※実例を概観する〜審査報告書に記載のある「参考情報」としてのRWD活用〜
- 外部対照としての活用
※実例を概観する〜海外事例より〜
- eSourceとしての活用
- 承認申請に限定されない、臨床研究の“エコ”としてのRWD活用
- フリーワードからの情報の掘り起こし
- リモート技術と情報収集〜PHR、DCT〜
※実例を概観する〜疾患レジストリの利用〜
- 無作為化臨床試験の代替としての活用
- 介入研究と観察研究との違いを乗り越えて
- 倫理の視点
- 背景補正方法論としての傾向スコア法
- 傾向スコア法を用いるうえで必須となるロジスティック回帰分析
- ロジスティック回帰分析を理解するうえで必須となる多変量解析
- 多変量解析を理解するうえで必須となる分散分析
- 観察研究にはない、RWD活用特有の留意点について
- 様々なバイアスとその対処
- New User定義
- 後付け解析、と批判されないための流儀
- RECORD声明
※実例を概観する〜FDAにおける「RWD研究だけでの承認」〜
- 一般化可能性の補完としての活用
- “宿題回答”は承認前?承認後?
- プラグマティック・トライアルへの活用
- 発売後の経時観察
- 疾患レジストリの活用
※実例を概観する〜プラグマティック・トライアル〜
- 薬剤経済学での活用
- NDBと他DBとのリンクがもたらすもの
- 病態変化の予測確率とHTA
- 実現可能性が高まる“適正価格”の算出
※実例を概観する〜国内におけるHTA研究例〜
- レギュラトリーが要求する品質への対応
- 日本の規制当局が求めるRWDの品質レベル
※実例を概観する〜国内におけるバリデーション・スタディ〜
- 制度の更新と残された課題
- 次世代医療基盤法の改正
- データ標準化の課題
- 同意取得に関する“混乱”
- ゲノム情報の活用、夜明け前
- EHDSと海外の規制状況
複数名受講割引
- 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 37,500円(税別) / 41,250円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 53,600円(税別) / 58,960円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 112,500円(税別) / 123,750円(税込)
- 同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
- 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
- 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
- 他の割引は併用できません。
- サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。
アカデミー割引
教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。
- 1名様あたり 20,000円(税別) / 22,000円(税込)
- 企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
- お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。
ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー
ライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
ライブ配信セミナーをご希望の場合
- 「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
- お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
- 開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
- セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
- セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
- タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
- ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
- 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
- Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
アーカイブ配信セミナーをご希望の場合
- 「ビデオグ」を使ったアーカイブ配信セミナーとなります。
- 当日のセミナーを、後日にお手元のPCなどからご視聴ができます。
- お申し込み前に、 視聴環境 をご確認いただき、 視聴テスト にて動作確認をお願いいたします。
- 別途、ID,パスワードをメールにてご連絡申し上げます。
- 視聴期間はそれぞれ、2023年10月5日〜19日、2023年10月10日〜23日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
- セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
- ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
- ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
- 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。