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疫学研究はAIで自動化できるか？──研究工程別の可能性と限界

疫学研究はAIでどこまで自動化できるのか。Bannらの2026年論文をもとに、文献レビュー・仮説生成・データ解析・論文執筆におけるAIの可能性と限界、AI時代に疫学者へ求められる役割をデータックが整理します。

2026.08.03 2026.08.04

株式会社データック

データベース研究におけるチャールソン併存疾患指数（Charlson Comorbidity Index：CCI）の使い方 —1987年のCharlsonらの定義から実務上の注意点まで

DB研究で使われるCCI（Charlson併存疾患指数）を原著の定義から解説。19疾患と重み、Deyo版・Quan版の違い、Limitationと実務上の注意点をデータックが整理します。

株式会社データック

【開催レポート】データベース研究における時点設定の落とし穴〜バイアスを見える化し、意思決定可能な研究に変える方法〜

データベース研究のTime zero設定で生じるImmortal time bias（不死時間バイアス）を第8回RWD研究戦略ウェビナーの講演から解説。3つの時点設定と実務の対処法をデータックが整理します。

株式会社データック

ベースライン時点の併用薬をどう定義するか？ —DB研究における併用薬の定義方法を整理する

DB研究でベースライン時点の併用薬をどう定義するか。同日処方・評価期間（Assessment window）・処方重複の3つのアプローチと併用率への影響、設計の注意点をデータックが整理します。

株式会社データック

保険者データベースで有病率を算出するには？「推定・設計・報告」の重要ポイントを徹底解説

保険者データベースを用いた有病率推定のポイントを、推定前・推定時・報告時の3段階に分けて解説。分子分母の設計や前提条件の明示について、データックが論文事例を交えて整理します。

株式会社データック

データベース研究で治療の推移を可視化する際に、サンキーダイアグラム以外の方法はあるのか？

RWD研究における治療推移の可視化手法を解説。サンキーダイアグラムとサンバーストプロットの違い、使い分け、限界と実務での活用ポイントを整理します。

2026.03.30 2026.04.07

株式会社データック

比較研究における未測定交絡に対する感度分析- E-valueとは？

E-valueの定義・計算式・解釈をわかりやすく解説。未測定交絡が研究結果をどの程度覆しうるかを定量的に評価する方法と実務上の注意点を整理します。

株式会社データック

All-available look-back approachを使用する際の検討観点と注意点は？

RWD研究におけるLook-back period（LBP）の設定は、既往歴の誤分類やサンプルサイズに大きく影響します。本記事ではfixed look-back approachとAll-available look-back approachの比較研究を紹介し、研究実務での使い分けと注意点を整理します。

2026.03.16 2026.03.18

株式会社データック

病院データベースの打ち切りはどう定義すべき？

病院データベース研究における「打ち切り」の定義は、生存期間推定に大きな影響を与えます。死亡情報が欠落している場合、最終受診日とデータ利用可能期間終了日のどちらで打ち切るべきか。Hsuらの研究とMDV事例をもとに実務的に解説します。

2026.03.05 2026.03.17

株式会社データック

DPC入院データにおける死因の同定精度を検証した研究論文の紹介

DPC入院データを用いた死因同定の精度を、死亡診断書と比較検証した研究を解説。がん・心疾患・脳血管疾患など死因別に、データベース研究での実務的な使い分けポイントを整理します。

2026.02.11 2026.03.02

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RWD Navi（リアルワールドデータ・ナビ）はリアルワールドデータの価値を最大化することを目的としたメディアです。運営者である株式会社データックは「医学の知の創出を加速する」をビジョンに掲げ、臨床家と疫学者による研究提案で最適な意思決定を支援します。

※本メディアでは、特定の薬剤を含む臨床データを客観的に分析した記事を掲載することがあります。これらはすべて学術的・研究的な目的に基づいたものであり、特定の製品や企業を評価・批判する意図は一切ありません。

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