SDTM Theory and Application 日本語 (VIRTUAL Zoom)

このコースの終了時には、学習者は次のことができるようになります:

• SDTM モデルと実装ガイド、およびそれらの関係について説明する。
• 相対、実際、計画、および時点データについてタイミング変数を正しくモデル化する
• 候補データに関する収集結果を特定し、正しくモデル化する
• 非標準変数とデータセット間のリンクに関する正確な関係データセットを構築する

アジェンダ 

• モジュール 1: CDISC の紹介
• モジュール 2: SDTM の基礎: モデル
• モジュール 3: SDTM の基礎: 実装ガイド
• モジュール 4: 被験者背景モデル
• モジュール 5: 一般オブザベーションクラス
• モジュール 6: タイミング変数
• モジュール 7: カスタム ドメインの作成
• モジュール 8: 介入ドメインおよび事象ドメイン
• モジュール 9: 所見および関連するタイミング変数
• モジュール 10: 事象介入に関する所見（Finding About）
• モジュール 11: 関係とグループ化
• モジュール 12: 試験デザイン
• モジュール 13: 特殊目的ドメイン
• モジュール 14: データセットメタデータおよび変数メタデータ
• モジュール 15: 準拠
• モジュール16: まとめ

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“The interactive activities were the most helpful to me. They tested whether I actually knew the concepts and helped to reinforce the material.”

“The instructor was very clear and precise.”

“The data table examples were useful in viewing the data in the expected structure.”

“It was good to learn how variables are being designed to work across standardized datasets like SDTM and ADaM.”

“The most helpful part of the training was seeing the real-world examples of CRF annotation and walking through where to find the information in the SDTM and SDTMIG.”

“The instructor explained concepts in detail, which made it easier to learn how to produce SDTM annotations and datasets.”

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