[CRS-1] Insights on oral epidemiology from large-scale cohort data
[Abstract]
ランダム化比較試験は単一の研究として最も高いエビデンスレベルを有するとされるが,大規模かつ長期間にわたる実施が難しく,研究参加者の代表性などにも限界がある.一方で,近年の疫学理論の進展と大規模コホートデータの蓄積により,データサイエンスとしての観察研究に注目が集まっている.当然ながら介入研究と観察研究はそれぞれ利点と欠点を有しており,質の高いエビデンスを生み出すためにはそれぞれの特性を理解し研究を実施する必要がある.例えば,口腔と全身の関連を長期にわたり追跡する研究や,疾患の社会的影響を明らかにする研究は,観察研究が適している領域であろう.しかし,観察研究における逆の因果関係や交絡の問題への対処は大きな課題である.
この講演では,口腔と全身の因果関係や実社会における口腔疾患の影響に焦点を当て,大規模調査データを活用した歯科領域の疫学研究を紹介する.そして,歯科領域におけるデータサイエンス研究で留意すべき点について共有したい.
トピックス
●疫学研究
●口腔と全身
●ビッグデータ
ランダム化比較試験は単一の研究として最も高いエビデンスレベルを有するとされるが,大規模かつ長期間にわたる実施が難しく,研究参加者の代表性などにも限界がある.一方で,近年の疫学理論の進展と大規模コホートデータの蓄積により,データサイエンスとしての観察研究に注目が集まっている.当然ながら介入研究と観察研究はそれぞれ利点と欠点を有しており,質の高いエビデンスを生み出すためにはそれぞれの特性を理解し研究を実施する必要がある.例えば,口腔と全身の関連を長期にわたり追跡する研究や,疾患の社会的影響を明らかにする研究は,観察研究が適している領域であろう.しかし,観察研究における逆の因果関係や交絡の問題への対処は大きな課題である.
この講演では,口腔と全身の因果関係や実社会における口腔疾患の影響に焦点を当て,大規模調査データを活用した歯科領域の疫学研究を紹介する.そして,歯科領域におけるデータサイエンス研究で留意すべき点について共有したい.
トピックス
●疫学研究
●口腔と全身
●ビッグデータ