現代の医学は基礎研究、臨床研究問わず膨大な研究成果の蓄積に支えられ、かつ、日々進歩している。そのような医学研究に触れる時に、どのような考え方でその研究が行われているのか、大きな研究デザインの理解が必要になる。あるいは、自ら研究を行おうとする際には課題を研究計画に落とし込むための判断が必要となる。このように研究を適切に理解する、さらには適切に計画するためには疫学と生物統計学の二つのリテラシーが欠かせない。この講義では医学研究の考え方、計画、実行、解析、解釈の方法論の基礎となる疫学そして生物統計学について学ぶ。

① 医学研究の基本的な考え方として研究デザイン、情報の収集、基本的な統計解析、そして結果の解釈について理解し説明できる。
② 人間の行動を科学的に分析し、疫学的思考法で自らのアイディアを研究デザインとして計画することができる。
③ 地域・国際社会への貢献のために、与えられた情報から適切な統計学的解析を選択し、解析し、結果を解釈できる。

疫学、統計学、根拠に基づいた医療＜ＥＢＭ＞

医学研究の計画や実施する、あるいはより身近なところでは医学研究論文を読み解く、といった際には疫学的な思考法と生物統計学の理解が助けになる。医学教育の初期段階に疫学と生物統計学の理解を深めることでその後の基礎医学、臨床医学の知識を学ぶ土台を整えることになると考える。
＜山形大学医学部医学科教育到達目標（コンピテンシー）＞
２．医学知識と問題対応能力
６．医療の質と安全の管理
７．社会における医療の実践
８．科学的探究
９．生涯にわたって共に学ぶ姿勢

＜医学教育モデル・コア・カリキュラム（令和4年度改訂版）＞
SO-02-01: 保健統計
SO-02-02: 疫学
SO-02-03: データ解析と統計手法

03.すべての人に健康と福祉を

参加型の講義に加えて、学生の習熟度に応じて、資料を基にしたグループ演習・個人演習なども行う。

・講義時間：前期

疫学（１）：イントロダクション / 記述疫学
疫学（２）：分析疫学（１）/ 標本調査
疫学（３）：分析疫学（２）/ 因果推論
疫学（４）：介入疫学
疫学（５）：システマティックレビューとメタアナリシス・政策疫学
疫学（６）： 小テスト
疫学（７）：まとめ
統計学（１）：データの型、代表値とばらつきの指標
統計学（２）：点推定と区間推定
統計学（３）： 2群間の連続変数の比較
統計学（４）：比率の差の比較カテゴリー変数
統計学（５）：相関
統計学（６）：ノンパラメトリック検定
統計学（７）：3群以上の比較
統計学（８）：多変量解析の考え方
統計学（９）：小テスト
統計学（１０）：まとめ
なお上記予定は都合により変更になる事がありうる。

参加型の講義であり、質疑応答形式、グループワークへの参加、発表が求められる。演習ではR/EZRを用いた統計解析を行う。

毎回の授業内容について、予習、講義、演習、実践のサイクルを積み重ねていただきたい。授業中に理解できなかった点や詳しく知りたいと思った点は講義中に質問する事を強く進める。1人の学生の質問は、クラス全体の理解を深める貴重な質問になる。授業時間外であれば図書館、インターネットなどを利用して各自で調べるほか、学生間でのディスカッション、教員とのディスカッションで理解を深めていただきたい。

平常の授業参加、ミニテスト、出席とレポートによる。再試験は実施しない。

（１）講義における出席 （２）演習に基づくレポート （３）小テスト、これらを総合的に評価する 。

・ はじめて学ぶやさしい疫学 改訂第2版 日本疫学会、 田中平三他編集
・ ロスマンの疫学―科学的思考への誘い Kenneth J. Rothman著、 矢野 栄二他訳
（原本 Epidemiology: An Introduction Kenneth J. Rothman）
・ 疫学 -医学的研究と実践のサイエンスLeon Gordis著、 木原正博他訳
（原本Epidemiology Leon Gordis）
・ 基礎から学ぶ楽しい疫学 中村 好一
・ 今日から使える医療統計 新谷歩 医学書院
・ ＥＺＲでやさしく学ぶ統計学 2版 神田善伸

疫学・統計学は、医学・医療を科学的に評価するために重要な学問です。よく理解しておきましょう。

＜山形大学で教えていること＞
山形県コホート研究のデータを使用し、最新の山形県の状況に基づいた教育をしています。