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

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