臨床研究統計手法の逆引き探索と自己学習を支援するシステムの構築

2019 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 16K01089
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 教育工学
• 研究機関: 関西医科大学
• 研究代表者: 川浦 孝之 関西医科大学, 医学部, 助教 (90434828)
• 研究分担者: 北脇 知己 関西医科大学, 医学部, 教授 (40362959)
• 研究期間 (年度): 2016-04-01 – 2020-03-31
• キーワード: 生物統計学 / 逆引き探索 / 学習支援システム / e-learning

研究成果の概要

近年、臨床研究論文における統計の重要性は増す一方である。しかしながら、医学部での統計学教育の多くは臨床研究に直結しているとはいえず、また、生物統計専門家の人材不足から、統計学に関して臨床研究を担う医師への対応が十分できているとはいえない。
このため、臨床研究を担う医師自身が統計学の知識や研究計画・推進のリテラシーを自己学習し、臨床研究課題に対して適切な統計手法を選択できることが、臨床研究の質の向上につながると期待される。そこで、本研究では、臨床研究を行う際に必要な統計手法の選択を支援し、統計手法の自己学習機能を搭載した「臨床研究統計手法の逆引き探索・自己学習支援システム」の仕組みを構築した。

自由記述の分野

教育工学、統計学

研究成果の学術的意義や社会的意義

学術的意義として、これまでの統計の専門家側からの視点ではなく、臨床研究を担う医師側の視点より統計手法の選択ができる。また、医学生(高学年)、研修医・臨床医の臨床研究における生物統計学教育の基盤形成に繋がる。
社会的意義として、医学生、研修医及び臨床医の統計学教育の普及を促進し、臨床研究に適した統計学の理解を広め、誤解の払拭、不安の解消等に有用な機能を果たすと考えられる。また、臨床研究論文の活性化に寄与すると考えられる。