臨床疫学

Clinical Epidemiology

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関連教養科目

看護学研究科

1年

ANNMN5MCA1

2.0単位

講義 (Lecture)

2024年度後期

片山 貴文

看護学研究科

日本語

目標3

火曜 12:10〜13:00 5F研究室

takafumi_katayama@cnas.u-hyogo.ac.jp

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2◎／4〇

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本講義では、さまざまな研究によって得られた健康情報から、正しい情報と誤った情報を見極める力を身に付けることで、真の科学的根拠に基づいた看護の知識を収集できるようになることを講義目的としています。具体的には、エビデンスの創出、利用、普及に至る各段階に用いる臨床疫学の知識について説明できる力を身につけること、国内外で行われた研究事例に対して「本物のエビデンス」と「偽物のエビデンス」を分類する力を身につけることを到達目標としています。

サブタイトル: エビデンスの創出、利用、普及に必要な知識を身につける臨床疫学
キーワード: 正しい情報、誤った情報、みせかけと真実、科学的根拠に基づいた看護実践

Ⅰ　講義内容
　 最新の研究事例を取り上げて、その内容を紹介しながら、具体的なイメージ形成を促進し、臨床疫学の知識を身に付けます。最終的に、教科書1冊をカバーすることで、体系的、かつ、網羅的に必要不可欠な知識を身に付けます。

Ⅱ　授業計画
1. 根拠に基づく看護の実践とは？
2. スクリーニングの落とし穴
3. 必ず改善してしまう？　目に見えない力の存在
4. 酒は百薬の長？　交絡因子を探る
5. 論文は信用できる？　出版の偏り
6. 健康食品で健康になれる？　真のエンドポイント
7. 分煙は役に立つ？　問題解決型の思考　
8. 看護師が測定した血圧は正確？　生物学的変動
9. 保健医療と臨床で違う？　予防医学のパラドクス
10.有害事象と利益　全人的視点
11.報告書・論文を書く際の質を高める CONSORT
12.利用者のためのガイドライン
13.メタアナリシスによる統合
14.構造化された要約
15.エビデンスの評価

※ パソコンの利用: なし
※ 生成系AI の利用: 生成系AI の利用については教員の指示に従うこと。生成系AI による出力結果をそのまま課題レポートとして提出してはいけない。生成系AI による出力をそのまま提出したことが判明した場合は単位を認定しない、又は認定を取り消すことがある。

臨床疫学 EBM実践のための必須知識　第3版　福井 次矢(監訳)、メディカル・サイエンス・インターナショナル、ISBN : 978-4895928533

・いまさら誰にも聞けない医学統計の基礎のキソ 第2巻 結果の解釈ができるようになろう!、浅井 隆 (著)、アトムス
・いまさら誰にも聞けない医学統計の基礎のキソ 第3巻 研究の質を評価できるようになろう!、浅井 隆 (著)、アトムス
・日常診療にすぐに使える臨床統計学、能登 洋 著、羊土社

【予習】授業に際して公開する授業資料の事前読み込み(15h)、テキストの該当する章を事前読み込み(15h)
【復習】講義内容の理解を深め定着させるためにテキスト・授業資料を読み直し(15h)

提示した課題に対して、数人のグループ単位でディスカッションする時間を設ける

【成績評価の基準】
　エビデンスの創出、利用、普及に至る各段階に用いる臨床疫学の知識について説明できる力、国内外で行われた研究事例に対して「本物のエビデンス」と「偽物のエビデンス」を分類する力に対して、その到達度に応じてS(90点以上)、A(80点以上)、B(70点以上)、C(60点以上)による成績評価を実施し、単位を付与する。
【成績評価の方法】
　レポート課題(90%)で各回の理解度を評価し、ディスカッションの状況(10%)を加え、授業態度を含めて総合的に評価する。

全体的な講評について、ユニバーサルパスポートのクラスプロファイル機能を使って示す。

予習として事前にテキストを読み、分からない所をまとめておくこと。復習として学習内容をノートにまとめること。

該当しない