オープンゼミの概要

参加できる方

・看護師
・保健師
・助産師
・看護系学生
・看護系研究に関わる研究職や教職員

いずれの方も、ゼミの参加者・発表者双方の役割を自由に担うことができます。
弊センターは訪問看護に関する研究施設ですが、オープンゼミは研究フィールド等を制限しません。

参加費

発表内容によって、無料から数千円程度までで設定します。
有料回については、参加者数等に応じて謝礼をお支払いする場合もあります。
※当面は無料公開の予定

参加方法

オープンゼミ参加者

オープンゼミイベントページ

オープンゼミの開催情報は上記リンクから適宜更新されます（Peatix）。
参加したい回にPeatixページからお申込みください。
Peatixのアプリ等からイベントページをフォローいただくと便利です。

※発表者が急に参加できないなどで急遽予定が変更になる場合も考えられます。
有料開催の場合で、ゼミの延期開催が困難のため中止せざるを得ない場合は参加費を返金いたします。

オープンゼミ発表者

オープンゼミ発表者申し込みフォーム

上記フォームより、自分が発表できそうなテーマを選択し申請をお願いいたします（テーマはページ下部参照）。
複数のテーマやすでに発表されているテーマも選択可能です。また、テーマリスト以外のテーマの提案も受け入れています。
同じテーマであっても、複数の方に発表いただく方が学びが深まると考えています。
開催日時や発表後の資料公開の方法（動画 and/or PDF資料）は、相談の上決定します。資料作成には著作権に注意し、適切な引用方法および引用情報の提示をお願いします。
発表時間もテーマによって柔軟に決定します。テーマによっては5分程度から最大1時間程度まで可能です。
資料公開まではハードルが高いという方は、ゼミ内だけの発表も可能です。

テーマリスト

下線部がテーマです。

1．看護研究の基礎

- EBNの意義と重要性
  - Evidence-Based Nursingとは何か
  - EBNのメリットと臨床実践への活用
- 看護研究の歴史と発展
  - 日本および世界の看護研究の歴史
  - 主要な看護理論とその発展
- 研究倫理と守秘義務
  - 研究倫理の基本原則（インフォームドコンセント、プライバシー保護）
  - 倫理委員会の役割と申請手続き

2．研究計画の立て方

- 研究テーマの選び方
  - 研究テーマの探索方法
  - 臨床疑問を研究疑問へ
- 研究目的と仮説の設定
  - 研究目的の具体化
  - 仮説の立て方と検証方法

3．研究デザインの選択

- - 定量研究（RCT、コホート研究など）
  - 定性研究（フォーカスグループインタビュー、半構造化インタビューなど）
  - 混合研究のメリットと例

4．文献レビュー

- 効果的な文献検索の方法
  - データベースの活用（医虫誌、PubMed、CINAHLなど）
  - キーワード設定と検索式の組み立て
- 文献の読み方と評価
  - 文献の読み方
  - 研究の質の評価（信頼性と妥当性）
- 文献レビューの仕方とレビュー論文の種類
  - 文献レビューの基本的な方法
  - 系統的レビューとメタアナリシス
  - スコーピングレビュー

5．研究の具体的方法

- サンプリングの方法
  - サンプリングの基本概念（無作為抽出、層別抽出など）
  - 対象者募集の具体的な方法と注意点
- データ収集方法
  - アンケート調査の設計と実施
  - インタビューの準備と実施方法
  - 観察研究の手法と注意点
- データの記録と管理
  - データ記録の標準化
  - データ管理ソフトの活用（SPSS、Rなど）

6．統計とデータ分析

- 基本的な統計手法
  - 平均値、中央値、標準偏差の計算と解釈
  - グラフと図表の作成
  - データの分布（正規分布など）
  - 後ろ向き研究の基本概念と目的
  - 前向き研究の基本概念と目的
- 仮説検定と信頼区間
  - t検定、カイ二乗検定の実施と解釈
  - 信頼区間の計算とその意義
- 回帰分析と相関分析
  - 単回帰分析と重回帰分析
  - 相関係数の計算と解釈
- RWDの分析方法
  - ビッグデータ解析手法
  - リアルワールドエビデンスの生成
- 統計的因果推論
  - 因果関係と相関関係の違い
  - 因果推論の基本手法（傾向スコアマッチング、回帰不連続デザイン、差分の差分法など）
  - RWDを用いた因果推論の実際
- 交絡因子の調整
  - 交絡因子とは何か
  - 交絡因子の特定と測定
  - 交絡因子の調整手法（多変量解析、ストラティフィケーションなど）
- 定性的データの分析方法
  - コーディングとテーマの抽出
  - 定性的データ分析ソフトの活用（KH Coder、NVivoなど）

7．AIの活用

- AIと看護研究
  - 基本概念と種類（機械学習、深層学習など）
  - AIの医療・看護への応用
  - AIを用いたデータ分析
  - 機械学習アルゴリズムの基本
- AIと倫理
  - AIの倫理的課題と対応策
  - データプライバシーとセキュリティ

8．研究結果の報告

- 論文の書き方
  - 論文の基本構成（序論、方法、結果、考察）
  - 各セクションの書き方とポイント
- グラフと図表の作成
  - データの視覚化の基本原則
  - グラフと図表の具体例
- 研究結果の解釈と議論
  - 結果の解釈方法と議論の展開
  - 研究の限界と将来の課題
- 研究の発表と共有
- 学会発表の準備とプレゼンテーションのコツ
  - 発表スライドの作成と構成
  - 効果的なプレゼンテーション技術
- 研究成果の普及
  - ポスター発表の準備と作成
  - プレゼン資料と動画の活用

9．研究資金の確保

- 研究助成金の申請方法
  - 助成金公募の情報収集
  - 助成金申請書の構成と書き方
- 助成金申請書の書き方
  - 具体的な記載例
  - 申請書作成のポイントと注意点
- 資金管理と報告
  - 研究費の管理方法
  - 助成金使用報告書の作成

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