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超入門! リアルワールドデータ×SQL×臨床研究分析【電子版】

サンプルデータとスクリプトでらくらくマスター

康永 秀生(監修) 大野 幸子(著) 岡田 啓(著)

東京大学大学院医学系研究科公共健康医学専攻臨床疫学・経済学教授/東京大学大学院医学系研究科特任准教授/東京大学大学院医学系研究科糖尿病・生活習慣病予防講座特任講師

出版社
金芳堂
電子版ISBN
 
電子版発売日
2026/04/01
ページ数
208ページ
 判型
B5変型
フォーマット
PDF(パソコンへのダウンロード不可)

電子版販売価格:¥4,510 (本体¥4,100+税10%)

印刷版ISBN
978-4-7653-2085-6
印刷版発行年月
2026/04
ご利用方法
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同時使用端末数
2
対応OS
iOS最新の2世代前まで / Android最新の2世代前まで
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※Androidは、Android2世代前の端末のうち、国内キャリア経由で販売されている端末(Xperia、GALAXY、AQUOS、ARROWS、Nexusなど)にて動作確認しています
必要メモリ容量
18 MB以上
ご利用方法
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同時使用端末数
1
※インターネット経由でのWEBブラウザによるアクセス参照
※導入・利用方法の詳細はこちら

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概要

臨床現場で注目が高まるリアルワールドデータ(RWD)は、レセプトやNDB、民間レセプトデータベースなど、膨大で複雑な構造をもつ医療ビッグデータから成り立っています。これらのデータを臨床研究に活用するには、Excelでは限界があり、リレーショナルデータベースを自在に扱うための言語であるSQLの理解が欠かせません。しかし、多くのSQL解説書は技術者向けで、医療データ特有の構造や研究設計に寄り添ったものはほとんどありません。本書は、医療者・医療系研究者が“研究で使えるSQL”を無理なく身に付けられるよう、RWDの基本概念からデータベースの仕組み、SQL Serverの導入、主要構文の理解、さらに横断研究・コホート研究・薬剤疫学研究ごとの具体的なクエリ作成まで段階に応じて解説しています。実務でつまずきやすいポイントや頻出エラーは「SQLTIPSコラム」で補足、研究の現場で役立つ視点を随所に盛り込んでいます。医療ビッグデータ解析への第一歩を支える、医療者のための超実践的ガイド本。本書のみならず、金芳堂刊のリアルワールドデータ本と併用するとなお効果的です!好評姉妹本[blogcard url="https://www.kinpodo-pub.co.jp/book/2022-1/"]

目次

第1章 リアルワールドデータとは
1.1 リアルワールドデータの定義
1.2 リアルワールドデータの研究利用
1.3 リアルワールドデータと臨床試験データの違い
1.4 レセプトデータ
1.5 レセプトデータの構造
1.6 収集元別レセプトデータの概要
1.7 レセプトデータの妥当性
1.8 レセプトデータの欠測

第2章 SQLの概略
2.1 リアルワールドデータ研究におけるSQLの立ち位置
2.2 データとデータベース
2.3 データベースの構造としてのリレーショナルデータベース
2.4 リレーショナルデータベース管理システムとクライアントツール
- (1)リレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)
- (2)クライアントツール
2.5 SQL SERVERとそのクライアントツールのインストール
- (1)SSMSのインストールと起動
- (2)SSMSのバージョンによる違い
- (3)SSMSでのデータベースの確認
- (4)SSMSでのクエリの新規作成と保存、クエリを開く
2.6 SQL SERVERを用いたデータの取り込み
- (1)データの取り込み
- (2)本書で使用する全データの取り込み

第3章 SQLの基本構文
3.1 基本的なSQLの知識
- (1)SQLの基本
- (2)読みやすいSQL文と記載の仕方
3.2 SQLの基本コマンド
- (1)各テーブルの中身を参照する
- (2)条件に沿って対象者を絞り込む
- (3)対象者の人数をCOUNTする/新変数を作成する
- (4)昇順・降順で並べ替える
- (5)重複を削除する
- (6)グループ集計を実行する
- (7)テーブルを保存する
3.3 テーブル作成の基本コマンド
- (1)変数の作成
- (2)テーブル結合
- (3)サブクエリ

第4章 横断研究のためのSQL構文
4.1 リサーチクエスチョンからのクエリ作成計画の策定
4.2 実際のクエリ作成
- (1)高血圧確定診断がある集団の同定
- (2)高血圧診断と健診受診の両方のデータがある対象者に限定
- (3)性別と年齢の変数追加
- (4)併存疾患の追加
- (5)薬剤使用情報の追加
- (6)結果をCSVファイルとして保存
- (7)統計ソフトでの解析

第5章 コホート研究のためのSQL構文
5.1 リサーチクエスチョンからのクエリ作成計画の策定
5.2 実際のクエリ作成
- (1)対象者のベースライン情報の取得
- (2)過去参照期間の設定
- (3)アウトカム情報の抽出
- (4)除外基準となる薬剤処方歴の抽出
- (5)追跡終了日の設定
- (6)結果をCSVファイルとして保存
- (7)統計ソフトでの解析

第6章 薬剤疫学研究のためのSQL構文
6.1 リサーチクエスチョンに基づくクエリ作成計画の策定
- (1)New-user active comparator design
- (2)テーブル作成の事前準備
- (3)テーブル作成手順
6.2 実際のクエリ作成
- (1)興味のある2つの薬剤のnew userに絞る
- (2)過去参照期間の計算
- (3)アウトカム情報の抽出
- (4)既往・アウトカム変数の作成
- (5)併存症の既往変数の作成
- (6)健診データの結合
- (7)追跡日数の計算
- (8)追跡終了日の取得
- (9)最終出力の整形とCSV抽出
- (10)統計ソフトでのデータ解析
6.3 まとめ

巻末Q&A よくある質問(FAQ)~SQL初心者のために~

● 研究紹介コラム
NDBを用いた研究
DeSCデータを用いた研究
JMDCデータを用いた研究

● SQLTIPSコラム
SSMSバージョン20と21の違いについて
テーブルを削除するには
SQLキーワードは大文字? 小文字?――スタイルの違いとその理由
LIKEを使用した文字列の指定
一時テーブルの管理に関する問題
WITH句の基本と作り方
LEFT JOINによる予期せぬ行数の増加――意図しない1対多結合
NULL値の取り扱いに関する落とし穴
変数名と内容の不一致の防止
「XXX付近に正しくない構文があります」というエラーが出てクエリが流れない
適切なデータ型

索引
監修者・著者プロフィール