CROにおけるSASプログラマの育成教育

CROにおけるSASプログラマの育成教育
2003年11月28日(金)
第57回 関西SASユーザー会
株式会社ACRONET
臨床開発センター ＤＭ・統計解析部
竹田 眞
1
１.会社概要・業務紹介
名称：㈱ＣＲＣソリューションズ
今年6月
までは
業種：情報処理サービス
概要：1958年設立／東証１部／伊藤忠宇宙・情報・マル
チメディアカンパニー
２００３年7月／医薬情報・Ｃ
ＲＯ部門が独立・分社化
「株式会社ＡＣＲＯＮＥＴ」
大阪オフィス：大阪市中央区久太郎町4-1-3伊藤忠ビル8F
2
CROにおけるSASプログラマの育成
対象レベルの確認
„
①パソコン未経験者
②プログラミング未経験者
③SAS未経験者
④SAS実務未経験者
3
CROにおけるSASプログラマの育成
„
対象レベルの確認
‹①パソコン未経験者
)パソコンを使ったことがない、もしくは初心者。
⇒ 対応
‹市販の入門書で学習
‹パソコン教室で学習
目標レベル
‹電源のON・ＯＦＦ
‹マウス操作
‹ファイルのコピ−、移動、削除等
‹かな漢字変換
4
CROにおけるSASプログラマの育成
„
対象レベルの確認
‹
②プログラミング未経験者
)パソコンを使えるが、プログラムは作ったことがない。
⇒ 対応
‹社内情報処理研修
‹基本情報処理技術者試験用テキストを利用
目標レベル
‹ソートのアルゴリズム・フローチャートが
理解できる。
‹Input、Output、If文、変数属性(数値型、
文字型）が理解できる。
5
CROにおけるSASプログラマの育成
„
対象レベルの確認
‹
③SAS未経験者
)簡単なプログラムは作ったことがあるが、SASの経験はない。
⇒ 対応
‹ＳＡＳ社トレーニングコース
‹市販のテキストを利用
6
CROにおけるSASプログラマの育成
„
初心者向けSAS社トレーニングコース例
コ ース名
日数
税抜価格
「S AS プ ロ グ ラ ミ ン グ Ba sic I」コ ース
2日 間
90,000円
「S AS プ ロ グ ラ ミ ン グ Ba sic II」コ ース
2日 間
90,000円
「実 践 デー タハ ン ドリ ン グ 」コ ース
1日 間
45,000円
「マク ロ 言 語 入 門 」コ ース
1日 間
45,000円
「S AS に よ る デ ータ解 析 入 門 」コ ー ス
2日 間
90,000円
「 医 薬 向 け S AS に よ る データ解 析 入 門 」 コ ー ス
2日 間
90,000円
「統 計 概 論 」コ ー ス
1日 間
45,000円
「臨 床 デー タマネ ジメ ン ト」コ ー ス
2日 間
90,000円
「集 計 解 析 表 作 成 」コ ース
2日 間
90,000円
7
CROにおけるSASプログラマの育成
„
お薦めテキスト
東京大学出版会
「ＳＡＳによるデータ解析入門[第2版]」
竹内啓監修
市川伸一・大橋靖雄・岸本淳司・浜田知
久馬著(税込み¥3,570)
8
CROにおけるSASプログラマの育成
目標レベル
ＳＡＳ Window(PGM,LOG,OUTPUT)を理
解する。
„DATA STEP、プロシジャSTEPの概
念、文法を理解する。
„欠損値の概念を理解する。
„
9
CROにおけるSASプログラマの育成
目標レベル
„
DATA STEP
‹SET,MERGEの違いを理解する。
‹ＩＦ文で簡単な条件の取捨選択ができる
‹SASの記法を覚える
10
CROにおけるSASプログラマの育成
目標レベル
„
プロシジャSTEP
‹BASEプロダクトのプロシジャ内、よく使わ
れるもの名称と機能を覚える
‹SORT,FREQ,MEANS,UNIVARIATE等
11
CROにおけるSASプログラマの育成
ACRONET(旧CRC)における新人研修
„
①全社研修
②ＣＲＯ部門研修
③ＤＭ・統計解析チーム研修
12
CROにおけるSASプログラマの育成
ACRONET(旧CRC)における新人研修
„
①全社研修（４月∼５月）
・企業人研修
・マナー研修
・PMLとリテラシー
・コンピュータの基礎知識
・UNIX基礎技術入門
＜目標＞
社会人の一般常識、
・システム設計入門
コンピュータ、
・C言語入門
プログラミングの基礎を習得
・ネットワーク／データベース入門
・アルゴリズム／フローチャート入門
13
CROにおけるSASプログラマの育成
ACRONET(旧CRC)における新人研修
„
②ＣＲＯ部門研修(６月)
・ 医薬品開発に対する理解
・ 医薬品の基礎
・ CRO業務に対する理解
＜目標＞
医薬品開発に関する用語
や仕組み、ＣＲＯ業界で必
要な基礎知識を習得
・ 法令・規則に対する理解
・ 医学の基礎
14
CROにおけるSASプログラマの育成
ACRONET(旧CRC)における新人研修
„
③ＤＭ・統計解析チーム研修(６月∼)
・SAS社トレーニングコース
・OJTによる個別指導
＜目標＞
ＳＡＳ／ＤＡＴＡ ＳＴＥＰ、プロシ
ジャの使い方、ＤＭ・統計業務
の概要を習得
・月例チーム勉強会（ＤＭ・統計）
15
CROにおけるSASプログラマの育成
ACRONET(旧CRC)における新人研修
„
コンピュータ、
プログラミング
社会人
の一般常識
医薬品開発
、
ＣＲＯ業務
ＳＡＳ
初級
16
CROにおけるSASプログラマの育成
„
対象レベルの確認
‹
④ SAS実務未経験者
)SASは使ったことあるが、実務経験はない。
⇒ 対応
‹従来はＯＪＴによる個別指導
17
CROにおけるSASプログラマの育成
„
問題点
実務には関してはＯＪＴ中心のため、その
時の作業状況により、担当業務が異なる。
担当業務が一定でないため、スキルに偏り
が生じる。
18
CROにおけるSASプログラマの育成
模擬解析演習
„
‹あらかじめ用意されたデータ、仕様書を元
に解析データの作成から解析結果を作成する。
模擬解析演習を通じてさまざまなSASプログラ
ミング技術やプロシジャ、関数の使い方を体
験し、その使い方を習得することを目標とす
る。
19
CROにおけるSASプログラマの育成
模擬解析演習
„
‹演習内容
①入力データから解析用データへの変換
②症例一覧表
③頻度集計表（例数、％）
④基礎統計量表（例数、平均、標準偏差、最小値、最大値）
⑤グラフ（散布図・経時的推移）
⑥検定（χ2検定、ｔ検定、Wilcoxon検定）
20
CROにおけるSASプログラマの育成
模擬解析演習
„
‹演習において与えられる教材
①入力データ(SASデータセット)
②入力データ変数定義書
③解析用データ定義書
④統計解析計画書（図表レイアウトを含む）
⑤解析プログラム仕様書
⑥プログラムサンプル
21
CROにおけるSASプログラマの育成
„
入力データ変数定義書
TYP E ：形 式 ［1：数 値 、 2：文 字 、 3：日 付 ］
データセ ッ ト名 ﾃ ﾞｰﾀ ｾｯﾄﾗ ﾍ ﾞﾙ No.
BAC K
患者背景
変数名
ラベル
1 P ATNO
症例番号
2 K EY
K EY TYP E L ENG TH
1
F ORM AT
説明
2
3
$3.
群
2
1
$K EY.
3 BIRTHD
生年月日
1
8
YYM M DD10.
4 RES D
登録日
1
8
YYM M DD10.
5 S EX
性別
2
1
$S EX .
6 HEIG HT
身 長 (cm )
1
8
5.1
7 W EIG HT
体 重 (kg)
1
8
5.1
8 G AP YN
合併症有無
2
1
$UM U.
N:無 ,Y:有
9 HEIYN
併用薬有無
2
1
$UM U.
N:無 ,Y:有
A:Act iv e,P :P la cebo
M :男 性 ,F :女 性
22
CROにおけるSASプログラマの育成
„
入力データ
23
CROにおけるSASプログラマの育成
„
解析用データ定義書
TYP E ：形 式 ［1：数 値 、 2：文 字 、 3：日 付 ］
ﾃ ﾞｰﾀｾｯ ﾄ 名
B ASE
ﾃ ﾞｰﾀｾｯ ﾄ ﾗ
No.
ﾍﾞﾙ
患者情報
変数名
ラベ ル
K EY
TYPE
1
2
3
$3.
説明
L ENG T H FO R M AT
オ リ ジナ ル 変 数
1
PAT N O
症例番号
2
GU N
群
1
8
8.
1 : Ac t i ve , 2 : P l ac e bo
3
AGE1
年齢(実数)
1
8
8.
R ES Dと BIR T HDよ り 算 出 BAC K . BIR T HD, R ES D
4
AGE2
年 齢 ( カテ ゴリ)
1
8
8.
1:65歳未満,2:65歳以上
5
GEN D ER
性別
1
8
8.
1:男性,2:女性
BAC K . S EX
6
GAP_ Y N
合併症有無
1
8
8.
1:無,2:有
BAC K . G AP Y N
7
H EI _ Y N
併用薬有無
1
8
8.
1:無,2:有
BAC K . HEIY N
8
BMI
B MI(kg/ ㎡)
1
8
5 .1
BAC K . P AT NO
BAC K . K EY
BM I= R O UND( W EIG HT / (
BAC K . HEIG HT , W EIG HT
HEIG HT / 1 0 0 )* * 2 , 0 . 1 )
24
CROにおけるSASプログラマの育成
„
解析用データ
25
CROにおけるSASプログラマの育成
„
図表レイアウト
患者背景
項 目
Active群
Placebo群
解析対象例
XX
XX
平均値±標準偏差
XX.X ± XX.X
XX.X ± XX.X
最小値−最大値
XX - XX
XX - XX
t=
X.XXXX
中央値
XX.X
XX.X
p=
X.XXXX
65歳未満
XX(XX.X%)
XX(XX.X%)
Ｆｉｓｈｅｒ's Exact
65歳以上
XX(XX.X%)
XX(XX.X%)
p=
男性
XX(XX.X%)
XX(XX.X%)
Ｆｉｓｈｅｒ's Exact
女性
XX(XX.X%)
XX(XX.X%)
p=
無
XX(XX.X%)
XX(XX.X%)
Ｆｉｓｈｅｒ's Exact
有
XX(XX.X%)
XX(XX.X%)
p=
無
XX(XX.X%)
XX(XX.X%)
Ｆｉｓｈｅｒ's Exact
有
XX(XX.X%)
XX(XX.X%)
p=
平均値±標準偏差
XX.XX ± XX.XX
XX.XX ± XX.XX
最小値−最大値
XX.X - XX.X
XX.X - XX.X
t=
X.XXXX
中央値
XX.XX
XX.XX
p=
X.XXXX
年齢
性別
合併症
併用薬
BMI(kg/㎡)
検定
Student t検定
X.XXXX
X.XXXX
X.XXXX
X.XXXX
Student t検定
26
CROにおけるSASプログラマの育成
„
解析プログラム仕様書①
患者背景
項 目
Active群
Placebo群
解析対象例
1
16
平均値±標準偏差
2
17
Student t検定
最小値−最大値
3
18
t=
中央値
4
19
p=
65歳未満
5
20
Ｆｉｓｈｅｒ's Exact
65歳以上
6
21
p=
男性
7
22
Ｆｉｓｈｅｒ's Exact
女性
8
23
p=
無
9
24
Ｆｉｓｈｅｒ's Exact
有
10
25
p=
無
11
26
Ｆｉｓｈｅｒ's Exact
有
12
27
p=
平均値±標準偏差
13
28
Student t検定
最小値−最大値
14
29
t=
中央値
15
30
p=
年齢
性別
合併症
併用薬
BMI(kg/㎡)
検定
31
32
33
34
35
36
27
CROにおけるSASプログラマの育成
„
解析プログラム仕様書②
１． 統 計 解 析 用 デ ー タ 名
BASE.SD2
２． 出 力 定 義
出力番
号
1
GU N = 1
2
GU N = 1
3
GU N = 1
4
GU N = 1
5
GU N = 1
6
GU N = 1
7
GU N = 1
8
GU N = 1
9
GU N = 1
10
GU N = 1
11
GU N = 1
12
GU N = 1
13
GU N = 1
14
GU N = 1
15
GU N = 1
1 6 - 3 0 GU N = 2
出力定義
の 症 例 数 をカウ ン ト して 出 力
& AGE1 の 平 均 値 ,標 準 偏 差 を出 力
& AGE1 の 最 小 値 ,最 大 値 を出 力
& AGE1 の 中 央 値 を出 力
& AGE2 = 1 の 症 例 数 と% を算 出 して 出 力
& AGE2 = 2 の 症 例 数 と% を算 出 して 出 力
& GEN D ER= 1 の 症 例 数 と% を算 出 して 出 力
& GEN D ER= 2 の 症 例 数 と% を算 出 して 出 力
& GAP_ Y N = 1 の 症 例 数 と% を算 出 して 出 力
& GAP_ Y N = 2 の 症 例 数 と% を算 出 して 出 力
& H EI _ Y N = 1 の 症 例 数 と% を算 出 して 出 力
& H EI _ Y N = 2 の 症 例 数 と% を算 出 して 出 力
& B M I の 平 均 値 ,標 準 偏 差 を出 力
& B M I の 最 小 値 ,最 大 値 を出 力
& B M I の 中 央 値 を出 力
として 1 - 2 0 と同 様 の 処 理 を行 う
変数名
GU N
AGE1
AGE2
GEN D ER
GAP_ Y N
H EI _ Y N
B MI
ﾗ ﾍﾞ ﾙ 名
群
年齢(実数)
年 齢 ( カテ ゴ リ)
性別
合併症有無
併用薬有無
B MI(kg/ ㎡)
使 用 ﾌ ﾟﾛ ｼｼﾞｬ
U N I VARI AT E
（ N 数 をﾌﾟﾛｼ
ｼﾞｬで 出力
し、 % は
D AT AS T EP
内で算出す
る)
28
CROにおけるSASプログラマの育成
„
解析プログラム仕様書③
出力番
号
31
32
33
34
35
36
出力定義
PRO C T T ES T ;C L AS S GU N ;VAR AGE1 ;RU N ;
に よ り T 値 とP値 を出 力 する ( Equ al)
PRO C FREQ ;T AB LE GU N * AGE2 / EX AC T ;
O U T PU T O U T = * * * EX AC T ;RU N ;
に よ り P値 ( P_ EX AC T 2 ) を出 力 する
PRO C FREQ ;T AB LE GU N * GEN D ER/ EX AC T ;
O U T PU T O U T = * * * EX AC T ;RU N ;
に よ り P値 ( P_ EX AC T 2 ) を出 力 する
PRO C FREQ ;T AB LE GU N * GAP_ Y N / EX AC T ;
O U T PU T O U T = * * * EX AC T ;RU N ;
に よ り P値 ( P_ EX AC T 2 ) を出 力 する
PRO C FREQ ;T AB LE GU N * H EI _ Y N / EX AC T ;
O U T PU T O U T = * * * EX AC T ;RU N ;
に よ り P値 ( P_ EX AC T 2 ) を出 力 する
PRO C T T ES T ;C L AS S GU N ;VAR B M I ;RU N ;
に よ り T 値 とP値 を出 力 する ( Equ al)
変数名
ﾗ ﾍﾞ ﾙ 名
使 用 ﾌ ﾟ ﾛ ｼ ｼ ﾞｬ
GU N
AGE1
GU N
AGE2
群
年齢(実数)
群
年 齢 ( カテ ゴリ)
T T ES T
GU N
GEN D ER
群
性別
FREQ
GU N
GAP_ Y N
群
合併症有無
FREQ
GU N
H EI _ Y N
群
併用薬有無
FREQ
GU N
AGE1
群
B MI(kg/㎡)
T T ES T
FREQ
29
CROにおけるSASプログラマの育成
„
解析結果
患者背景
項 目
Active群
Placebo群
解析対象例
12
12
平均値±標準偏差
61.8 ± 15.2
55.2 ± 10.5
最小値−最大値
31 - 82
41 - 71
t=
1.2496
中央値
62.5
52.5
p=
0.2246
65歳未満
7(58.3%)
8(66.7%)
Ｆｉｓｈｅｒ's Exact
65歳以上
5(41.7%)
4(33.3%)
p=
男性
4(33.3%)
8(66.7%)
Ｆｉｓｈｅｒ's Exact
女性
8(66.7%)
4(33.3%)
p=
無
4(33.3%)
7(58.3%)
Ｆｉｓｈｅｒ's Exact
有
8(66.7%)
5(41.7%)
p=
無
6(50.0%)
4(33.3%)
Ｆｉｓｈｅｒ's Exact
有
6(50.0%)
8(66.7%)
p=
平均値±標準偏差
23.44 ± 2.10
22.37 ± 3.52
最小値−最大値
19.1 - 26.4
16.3 - 27.7
t=
0.9081
中央値
23.5
23.05
p=
0.3737
年齢
性別
合併症
併用薬
BMI(kg/㎡)
検定
Student t検定
1.0000
0.2203
0.4136
0.6802
Student t検定
30
CROにおけるSASプログラマの育成
①データ変換
②データ確認
③結果出力
入力データ
マスタ解析用
解析結果
マスタ解析
↓
データとの
の
結果との
解析用データ
比較
出力
比較
③
マスタ
解析結果
解析結果
マスタ
解析用データ
解析用データ
入力データ
コンペア
②
コンペア
①
④結果確認
31
CROにおけるSASプログラマの育成
模擬解析演習
„
‹まとめ
①期待するメリット
・ＳＡＳプログラマの早期育成
・ＯＪＴトレーナの負担軽減
②今後の展望
・様々な試験デザインの演習
・データマネージメントを含めた演習
32