シラバス参照

科目名 セルフメディケーション・医療統計 
担当者氏名

田辺 公一

牛田 誠

全開講対象学科 薬学部(6年)薬学科
年次 4年次 
クラス  
講義学期 後期 
単位数 1.5 
必選区分 必修科目 
学期・曜日・時限  
部門 専門薬学教育部門-基幹科目群 
備考  



準備学習・事後学習
【セルフメディケーション】
日頃から、一般用医薬品、健康食品等の薬局アイテムについて興味を持ち学習すること。毎回、講義時間の2倍以上の自学自習をすること。
【医療統計】基本的な高校数学の範囲は,自ら準備学習を行い習得しておく必要がある.レポート課題に関しては,レポート提出後の講義において解説を行いフィードバックするため,間違えた部分や理解出来ていなかった部分を事後学習し理解出来るようにしておくこと.講義時間の2倍以上の自学自習をすること. 
履修上の留意
【セルフメディケーション】
講義資料を配布して講義を行う。授業の前に関連する、商品(要指導薬品・一般用医薬品)について調べておくこと。

【医療統計】テキストは使用せずに講義資料を配布して講義を行う.電卓を用いて演習を行うことがあるため,毎回、電卓を用意すること. 
授業の概要と目的
薬剤師としての経験を生かし、薬局実務実習を効果的に行い、かつ、研究や実験で得られたデータを適切な統計手法を用いて判断できる能力を培う実践的授業を行う。
【セルフメディケーション】
コミュニティーファーマシーにおけるセルフメディケーション役割と業務の実際を学ぶ。また、一般用医薬品生活者への一般用医薬品の適正供給、受診勧奨、生活指導について学ぶ。

【医療統計】最初は,どの統計手法を使用すべきか判断できるように,データの特徴を学んでいく.その後,データの種類ごとに使用する統計手法に関して詳しく学んでいく.本講義では,室内および野外実験から得られたデータを解析するための技術として統計解析の手法を学ぶことを目的とする.(科目ナンバリングコード:PP41551)本授業は、CP②及びDP③⑤に該当する。 
サブタイトル
セルフメディケーション・データの統計解析と解釈 
到達目標
【セルフメディケーション】
コミュニティーファーマシーにおけるセルフメディケーション役割を理解し、人の健康管理に貢献できる。一般用医薬品の取扱いから、各成分から効果、注意事項が説明できる。患者情報から適切な医薬品の選択、受診勧奨ができる。
【医療統計】研究や実験で得られたデータを自分で検定する際に,そのデータの特徴からどのような統計手法を用いたら良いか正しい判断ができるようにする.統計解析で得られた結果を説明し,考察できるようにする. 
授業計画
【項目欄】 【内容欄】
1. 【セルフメディケーション】(1)・地域医療における薬局・薬剤師の役割
・要指導医薬品および一般用医薬品に関する制度と管理 牛田 
セルフメディケーション、セルフケアについて概説できる。地域住民のセルフメディケーションのために薬局・薬剤師が果たす役割について学ぶ。
要指導医薬品および一般用医薬品のリスク分類をはじめとする制度について理解する。[E2(9)1] 
2. 【セルフメディケーション】(2)トリアージと医薬品選択 
総合感冒薬について 牛田 
総合感冒薬について学び、関連する頻度の高い疾患、見逃してはいけない疾患が判断できるようになる。総合感冒薬(要指導医薬品・一般用医薬品等)に含まれる成分・作用・副作用について学び、消費者にあった選択できるようになる。[E2(9)3] 
3. 【セルフメディケーション】(3)
トリアージと医薬品選択  
胃腸薬について 牛田 
胃腸症状に用いられる薬について学び、関連する頻度の高い疾患、見逃してはいけない疾患が判断できるようになる。胃腸薬(要指導医薬品・一般用医薬品等)に含まれる成分・作用・副作用について学び、消費者にあった選択できるようになる。[E2(9)3] 
4. 【セルフメディケーション】(4)禁煙サポート アンチドーピング 牛田  禁煙指導、アンチドーピングと薬剤師の関わりについて学び、地域住民の健康管理への関わりについて学ぶ。[E2(9)5] 
5. 【セルフメディケーション】(5)
トリアージと医薬品選択  
鎮痛薬について 牛田 
鎮痛薬について学び、関連する頻度の高い疾患、見逃してはいけない疾患が判断できるようになる。鎮痛薬(要指導医薬品・一般用医薬品等)に含まれる成分・作用・副作用について学び、消費者にあった選択できるようになる。[E2(9)3] 
6. 【セルフメディケーション】(6)
目薬・水虫薬について
特定保健用食品、サプリメント 食品と薬 牛田 
目薬・水虫薬(一般用医薬品等)に含まれる成分・作用・副作用について学び、消費者にあった選択できるようになる。[E2(9)3]
サプリメント、保健機能食品への関わりについて学ぶ。[E2(9)6] 
7. 【医療統計】(1)
統計学について,データの種類,尺度,変数,分布,代表値,記述統計  田辺 
統計学の基礎について説明する.また,データ解析によって何が出来るかを実例を挙げて紹介する.また,統計解析を行うためには,データの特徴を知る必要がある.そこで,様々な例を出しながら,データの種類,尺度,変数,分布,代表値について学び,記述統計の技術を習得する.
[E3(1)5-1] 
8. 【医療統計】(2)
基本的な確率理論分布と確率密度関数,重要な基本定理と応用例,点推定と区間推定,誤差とバイアス・交絡  田辺 
基本的な確率理論分布と確率密度関数,および重要な基本定理と応用例について学び,演習課題を通して確率理論分布を使いこなせる技術を身に着ける.また,点推定と区間推定について学び,点推定値に対する推定精度の指標である信頼区間の求め方を学ぶ.最後に,推定精度に影響を与える誤差とバイアス・交絡について,その概念,種類,分類と対策について学ぶ.
[E3(1)5-1] 
9. 【医療統計】(3)
仮説検定の原理,統計学的過誤,標準化効果量と有意確率の解釈,症例数設計  田辺 
統計解析の1つの目的である「検定」について講義する.仮説検定は,2つ,または,複数のデータ間に差があるかどうか評価することを目的としている.そこで,仮説検定を行う上で必要な理論的背景について講義し,発生しうる2種類の統計学的過誤について説明できるように知識を身に着ける.さらに,検定の結果得られた有意確率に影響しうる症例数と効果の大きさについても学び,症例数の影響を受けない標準化効果量と組み合わせて結果を解釈する方法を学ぶ.最後に,期待される効果を過不足なく検出可能な症例数の求め方についても講義を行う.
[E3(1)5-2] 
10. 【医療統計】(4)
統計手法の種類,正規分布と等分散性の評価,2群の差の検定,多群の差の検定,多重比較検定法  田辺 
研究から得られたデータを統計解析するための手法を選択する際に,データが正規分布であるか,等分散性であるかを評価する必要がある.そこで,得られたデータが正規分布なのか等分散性があるのかを評価する方法を学ぶ.次いで,データの特徴に合った統計解析にはどのような手法があるかを学ぶ.この回では,まず量的変数に適用される検定法を概説し,適切な手法を選択できるように知識を身に着ける.また,これまでに学んだ検定法の説明を通して,片側検定と両側検定の仕組み,並びに確率分布からの有意判定を行う仕組みについても学ぶ.これまで学んだデータの特徴を予習しておくこと.
[E3(1)5-3] 
11. 【医療統計】(5)
母集団の期待比率と標本比率の比較,比率データの差の検定  田辺 
質的変数(カテゴリー変数)については,2項検定を例にとり,実験で得られた比率データを母集団の期待比率と比較する方法を学ぶ.また,患者の「生存」と「死亡」の割合(生存率)を比較するように,独立した2群間で比率のデータを比較したい場合がある.そこで,カイ二乗検定のような比率データを分析するための手法を学ぶ.これら2群間の検定については、演習課題を通して,簡単な事例であれば確率分布表等を参照して自ら検定を実施できる技術を身に着ける.
[E3(1)5-4,5] 
12. 【医療統計】(6)
回帰分析と相関分析,回帰係数と相関係数の検定,時間依存データの差の検定,カプランマイヤー法  田辺 
回帰分析と相関分析の違い,および主な回帰分析(直線回帰,ロジスティック回帰など)と相関係数の無相関の検定について学ぶ.また,あるイベントが起こるまでの時間データに関しては,特別な統計解析手法を用いる必要がある.この際によく用いられるカプランマイヤー法,ログランク検定,Cox比例ハザードモデルなどの解析手法について学ぶ.
[E3(1)5-6,7] 
13. 【医療統計】(7)
多変量解析の種類と分類,傾向スコア,臨床研究(介入研究と疫学研究を含む)における研究デザインの種類と分類,臨床研究の質の評価法  田辺 
最近の臨床研究においてよく用いられる多変量解析法の種類と分類について概説し,基本的概念を身に着ける.また,ランダム化が行えない状況における観察研究で,背景因子の偏りを補正するために用いられる傾向スコアについても基本的知識を学ぶ.さらに,臨床研究(介入研究と疫学研究を含む)における研究デザインの種類と分類,利点と研究の限界,臨床研究の質の評価法についても概説する.
[アドバンスト] 
テキスト
【書籍名】 【著者】 【出版社】
1. 【セルフメディケーション】プリントを使用     
2. 【医療統計】プリントを使用     
参考文献
【書籍名】 【著者】 【出版社】
1. カラーイメージで学ぶ<新版>統計学の基礎 第2版  市原清志・佐藤正一・山下哲平  日本教育研究センター 
2. EZRでやさしく学ぶ統計学 EBMの実践から臨床研究まで  神田善伸  中外医学社 
3. 数学いらずの医科統計学 第2版  Harvey Motulsky・(訳)津崎晃一  メディカル・サイエンス.インターナショナル 
4. OTC薬とセルフメディケーション 改訂第2版  宮田満男・村上奏興・渡辺和夫  金原出版株式会社 
授業方法の形式
講義 
成績評価方法及び評価基準
【セルフメディケーション】レポートと定期試験で総合的に評価(100%)する。【医療統計】レポート30%,定期試験70%で評価する。なお、それぞれの分野で60%以上を取得しないと合格にならない。各分野で2/3以上の出席がない場合は欠格とする。課題、小テストについては、授業内で継続的に、解説、講評、質問対応を行う。薬学部ポートフォリオにもアップロードする。 
受講生へのメッセージ
授業でとり上げる要指導医薬品、一般用医薬品はほんの一部です。扱わなかったものに関しても自己学習すること。

統計解析は,研究だけに使用されるものではありません.ビジネスにおいても統計解析を利用することができますので貴重なスキル習得になると思います.本講義では,統計解析の基礎として複数のデータ間に差があるどうかを評価する手法を中心に学びます. 
参考URL
画像
ファイル
更新日時 2020/03/06 20:44


PAGE TOP