Clinical Epidemiology ｜ Syllabus data

Course Title

Clinical Epidemiology

Course Title in English

Clinical Epidemiology

Course Type

-

関連教養科目

Eligible Students

Graduate School of Nursing Art and Science

Target Grade

1Year

Course Numbering Code

ANNMN5MCA1

Credits

2.00Credits

The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.

Type of Class

講義 (Lecture)

Eligible Year/Semester

Fall semester 2026

Instructor

片山貴文

Affiliation

看護学研究科

Language of Instruction

Japanese

Related SDGs

3

Office Hours and Location

金曜日・明石5F研究室

Contact

takafumi_katayama
●cnas.u-hyogo.ac.jp
●は“@”に変換

Corresponding Diploma Policy

A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.

Corresponding Undergraduate School DP

ー

Corresponding Graduate School DP

2◎／4〇

Corresponding University-Wide DP

N/a

Academic Goals of Teacher Training Course

ー

Course Objectives and Learning Outcome

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分類することで、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」を分類できることを到達目標としています。

Subtitle and Keywords of the Class

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

Course Overview and Schedule

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、臨床疫学の説明をする。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内容を扱う。

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

※ 当該授業科目は「面接授業科目」である。
※ パソコンの利用: なし

In-person/Remote Classification

In-person

Implementation Method and Remote Credit Limit Application

・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適応を受けない

Uses of Generative AI

Limited permission for use

Precautions for using Generative AI

生成ＡＩの利用にあたっては『本学の教育における生成ＡＩの取扱いについて（学生向け）』の記載内容について留意すること。

この授業においては、以下の範囲において、生成ＡＩの利用を許可し、これ以外の範囲での利用は禁止する。生成ＡＩの利用については担当教員の指示に従うこと。教員が認める範囲を超えて生成ＡＩを利用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。生成ＡＩの出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。また、生成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ならない。

＜利用可の範囲（例示）＞
講義資料の要約、課題・レポート文案作成、文書の翻訳・校正等

Textbook

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

References

・いまさら誰にも聞けない医学統計の基礎のキソ第1巻まずは統計アレルギーを克服しよう!、浅井隆 (著)、アトムス (丸善eBook)
・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 (丸善eBook)
・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 (丸善eBook)
・日常診療にすぐに使える臨床統計学、能登洋著、羊土社

Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)

【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)

Contents of Active Learning

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

Grading Criteria and Methods

【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。

How to Disclose Assignments and Exam Results

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。

Precautions and Requirements for Course Registration

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。

Practical Education

該当しない

Remarks

In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.