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最終更新日:2024年4月22日

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応用数学XH

数理臨床研究入門
基礎科学の研究結果は、必ずしも人に有効性があるとは限らない。研究結果が人に有効性であると証明するためには、クリニカルトライアル(臨床試験)を人に実施し、有効性があることを示さなければならない。臨床試験を実施する際には、プロトコルが作成される。プロトコルに従って臨床試験のデータが集積され、データ解析により人に対して有効性が評価される。人における臨床試験は、プロトコルに記載された計画どおりに実施されることは稀である。そのためデータ解析は、教科書通りの解析法では適切ではなく、経侍データ解析、延命データ解析に焦点を当て、通常の統計解析の問題点・対処法を考察する。

It is known that the efficacy shown in basic science research is not necessarily applicable to clinical research. To provide evidence of efficacy in human beings, clinical research (epidemiology) and clinical trials must be conducted. Prior to the start of any research, a clearly stated protocol with details such as the specific target population, sample size for the specific design, and the timing of the endpoints must be developed. Clinical research and trials are subject to unknown and unexpected matters, thus regular statistical analyses must be done to cope with these issues. In this course, we will focus on longitudinal and survival analyses.
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時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0505104
FSC-MA4780L1
応用数学XH
竹内 正弘
A1 A2
火曜3限
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講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
開講所属
理学部
授業計画
1.Longitudinal Analysis: Topic I (Basic data setup for analysis) 2.Longitudinal Analysis: Topic II (Missing data) 3.Longitudinal Analysis: Topic III (Correlation) 4.Longitudinal Analysis: Topic IV (Partial likelihood approach) 5.Longitudinal Analysis: Topic V (M estimator approach) 6.Longitudinal Analysis: Examples 7.Survival Analysis: Topic I (Basic data setup for analysis) 8.Survival Analysis: Topic II (Nonparametric approach) 9.Survival Analysis: Topic III (Missing data) 10.Survival Analysis: Topic IV (Quasi Likelihood approach) 11.Survival Analysis: Topic V (Concept of enrichment approach) 12.Survival Analysis: Examples 13.Exploring the difference between mathematical and applied statistics
授業の方法
-
成績評価方法
出席とレポートによる。
教科書
David Collett: Modeling survival data in Medical Research, Chapman and Hall Joseph L Fleiss: The Design and Analysis of Clinical Experiments, John Wiley & Sons
参考書
Marcello Pagano, Kimberlee Gauvreau: Principles of Biostatistics, Chapman and Hall Steven Piantadosi: Clinical Trials A Methodologic Perspective, Wiley Series in Probability and Statistics
履修上の注意
コロナウイルス感染症の状況によって対面方式の授業にすることがある。
実務経験と授業科目の関連性
竹内正弘教授(東京大学大学院数理科学研究科特任教授)は、ハーバード大学、FDA、北里大学で臨床統計学の研究、実務に携わり、厚生労働省,文部科学省、医薬品医療機器総合機構、東京大学医科学研究所などにおいて各種委員会の委員を務め、また、大阪大学、東京大学、慶応義塾大学と共同研究を行い、その他10以上の大学で、客員教授、非常勤講師を務めるなど、臨床統計学の発展に寄与している。この授業では、臨床統計の理論のみならず、現場での豊富な経験に基づく話題が提供される。