Researchers Database

NAKATANI Eiji

    Associate Professor
Last Updated :2025/05/30

Researcher Information

Degree

  • PhD(2016/11 Kyoto University)
  • MS (Biostatictics)(2007/03 Kitasato University)
  • BS (Pharmaceutical Science)(2005/03 Kitasato University)

Research funding number

  • 80627670

ORCID ID

Researcher ID

  • O-2782-2013

J-Global ID

Profile

  • I, Eiji Nakatani, obtained my B.S. in Pharmacy and M.S. in Biostatistics from Kitasato University in Tokyo, Japan. I also earned my Ph.D. in Medical Science from Kyoto University. Currently, I serve as an Associate Professor of Medical Statistics at Shizuoka Graduate University, where I teach Introduction to Medical Statistics, Advanced Medical Statistics, Clinical Trial Analysis, and Observational Study Analysis. In addition, I am a lecturer in the Statistics Program SAS at Osaka University and a visiting researcher in Medical Informatics at Kyoto University. I am also a visiting researcher in medical big data analysis at Hamamatsu University School of Medicine (Shizuoka, Japan) and the Translational Research Center (Kobe, Japan). My present research and teaching activities focus on medical statistics.


    I have published over 120 peer-reviewed articles on clinical trials, clinical research, and practical epidemiology. I am interested in developing statistical methods related to interaction and subpopulation analysis using non-randomized study (observational) data. My practice encompasses consulting, planning, and statistical analysis pertaining to clinical trials, clinical studies, and medical big data.

Research Interests

  • 薬剤疫学   データサイエンス   デジタルヘルス   Medical Statistics   Clinical Studies   Clinical Biostatistics   Epidemiology   Clinical Trials   Biostatistics   

Research Areas

  • Natural sciences / Applied mathematics and statistics
  • Informatics / Biological, health, and medical informatics
  • Life sciences / Hygiene and public health (non-laboratory)
  • Informatics / Statistical science

Academic & Professional Experience

  • 2025/04 - Today  株式会社4DINアドバイザー
  • 2024/11 - Today  Shizuoka Graduate University of Public HealthGraduate School of Public Health客員准教授
  • 2024/07 - Today  Graduate School of Medical Science Nagoya City UniversityDepartment of Biostatistics and Data ScienceAssociate Professor
  • 2023/06 - Today  ALMEDGest Researcher
  • 2020/11 - Today  Hamamatsu University School of Medicine訪問共同研究員
  • 2018/09 - Today  大阪大学 認定臨床研究審査委員会 技術専門員
  • 2023/04 - 2026/03  Kyoto UniversityGraduate School of Medicine客員研究員
  • 2023/04 - 2025/04  Kyoto University医学研究科客員研究員
  • 2021/04 - 2025/04  Shizuoka General Hospital客員研究員
  • 2021/04 - 2024/06  Shizuoka Graduate University of Public HealthGraduate School of Public HealthAssociate Professor (Medical Statistics)
  • 2019/04 - 2021/03  公益財団法人神戸医療産業都市推進機構客員研究員
  • 2019/04 - 2021/03  静岡県立総合病院リサーチサポートセンター統計解析室統計解析室長
  • 2018/09 - 2019/03  公益財団法人 神戸医療産業都市推進機構
  • 2017/04 - 2019/03  静岡県立総合病院リサーチサポートセンター併任
  • 2017/09 - 2018/08  大阪大学医学研究科医療データ科学寄附講座寄附講座助教
  • 2011/02 - 2017/08  公益財団法人先端医療振興財団統計解析部スタッフ
  • 2016/11 - 2016/11  博士(医学),京都大学
  • 2009/07 - 2011/02  Genzyme Japan K.K.

Education

  • 2014/04 - 2015/03  京都大学大学院  医学系研究科  医学統計生物情報学 研究生
  • 2010/04 - 2014/03  京都大学大学院  医学系研究科  臨床試験管理学 研究生
  • 2007/03 - 2009/09  京都大学大学院  社会健康医学系専攻  医療統計学分野 博士後期過程
  • 2005/04 - 2007/03  Kitasato University  Graduate School of Pharmaceutical Sciences  臨床統計学部門 修士課程
  • 2001/04 - 2005/03  Kitasato University  School of Pharmaceutical Sciences  Faculty of Pharmaceutical Technology

Association Memberships

  • ヘルスデータサイエンス学会   SOCIETY FOR REGULATORY SCIENCE OF MEDICAL PRODUCTS   Japan Society of Clinical Trials and Research   Sigma-Xi   Society for Clinical Epidemiology   American Statistical Association   JAPAN EPIDEMIOLOGICAL ASSOCIATION   日本薬剤疫学学会   THE BIOMETRIC SOCIETY OF JAPAN   

Published Papers

Books etc

  • JOHNS38巻6号(6月号)実例から学ぶ医学統計
    中谷英仁 (Contributor医学統計の基礎とその応用、記述統計-データの視覚化)東京医学社 2022/06

Conference Activities & Talks

  • Comparing the Effects of Biguanides and DPP-4 Inhibitors on Cardio-Cerebrovascular Outcomes, Complications, and Costs in T2DM Patients  [Not invited]
    Nakatani E; Ohno H; Satoh T; Funaki D; Ueki C; Matsunaga T; Ohata E; Nagahama T; Tonoike T; Yui H; Miyakoshi A; Tanaka Y; Igarashi A; Kumamaru H; Kuriyama N; Sugawara A
    16th Asian Conference on Pharmacoepidemiology and 29th Japanese Conference on Pharmacoepidemiology joint meeting  2024/10
  • 統計的観点から整理したディオバン事件 シンポジウム名:ディオバン事件再訪で見た「10年」〜臨床試験における統計家の役割の再考  [Not invited]
    中谷英仁
    2024年度統計関連学会連合大会(東京理科大学)  2024/09
  • Comparing the Effects of Biguanides and DPP-4 Inhibitors on Cardio-Cerebrovascular Outcomes, Complications, and Costs in T2DM Patients  [Not invited]
    第26回日本医療マネジメント学会学術総会  2024/06
  • 『初学者にもわかる臨床統計の基礎』 疫学データベースを用いた実践ハンズオントレーニング  [Invited]
    田中仁啓; 中谷英仁
    第50回日本心血管インターベンション治療学会 東海北陸地方会  2024/04
  • 静岡県市町国保データベース (SKDB)の活用: 胆石症リスク因子、大腿骨骨折後の死亡率予測、ヒドロクロロチアジドの非メラノーマ皮膚がんリスク  [Not invited]
    中谷 英仁
    第18回医療の質・安全学会学術集会  2023/11
  • プロペンシティスコアマッチングの実践手法と論文の書き方  [Invited]
    中谷 英仁
    佐賀大学総合診療部 第2回臨床研究スキルアップセミナー  2023/11
  • 効率的な既存データ活用研究 のための研究デザインの重要性 -医療ビッグデータによる 治療効果や相互作用の再評価-  [Invited]
    中谷 英仁
    171回薬物療法研修会  2023/10
  • Virtual cohort studies and randomized controlled trials using medical big data  [Invited]
    Eiji Nakatani
    中部副作用研究会  2022/02
  • SKDBを用いたレセプト研究の意義と研究成果  [Invited]
    中谷 英仁
    静岡健康・長寿学術フォーラム  2021/11
  • Interpretable Subclass-Wise Measures for Interaction Detection as an Alternative to Interaction Tests  [Not invited]
    Eiji Nakatani; Yoko Sato; Seiichiro Yamamoto
    JSM2021, Virtual Conference  2021/08
  • 1歳6か月児童健康診査における言葉の発達に影響する要因の検討  [Not invited]
    池田玲子; 青木明子; 鈴木光恵; 高木明; 中谷英仁
    第57回静岡県公衆衛生研究会  2021/01
  • Relaxing the Interaction Test in the Cox Proportional Hazard Model for Epidemiological Studies
    Nakatani, E; Sato, Y
    In JSM Proceedings, Statistics in Epidemiology Section.  2020/12
  • Nakatani, Eiji; Sato, Yoko
    JMS2020, Virtual Conference  2020/08
  • 維持透析導入のリスク因子〜KDB解析:静岡スタディ  [Not invited]
    森潔; 伊東悠貴; 山本龍夫; 森典子; 小谷仁人; 佐藤洋子; 田原康玄; 宮地良樹; 中谷英仁
    第30回日本疫学会学術総会 (京都)  2020/02
  • レセプトデータにおける併存疾患の定義準備と適応〜KDB解析:静岡スタディ  [Not invited]
    加藤円; 中谷英仁; 田原康玄; 岩崎佳実; 木苗あゆみ; 望月亜希子; 佐藤洋子; 森寛子; 佐藤康仁; 栗山長門; 森潔; 小島原典子; 長谷川敏彦; 中山健夫
    第30回日本疫学会学術総会 (京都)  2020/02
  • レセプトデータ解析における乾癬を例とした臨床イベントの定義手法〜KDB解析:静岡スタディ  [Not invited]
    岩崎佳実; 中谷英仁; 八木宏明; 後藤晴香; 天野かおり; 木苗あゆみ; 加藤円; 早坂絵里; 望月亜希子; 佐藤洋子; 田原康玄; 中山健夫; 宮地良樹
    第30回日本疫学会学術総会 (京都)  2020/02
  • レセプトデータ解析における降圧薬の網羅的リストの作成と処方の実態〜KDB解析:静岡スタディ  [Not invited]
    木苗あゆみ; 田原康玄; 中谷英仁; 岩崎佳実; 加藤円; 望月亜希子; 中山健夫
    第30回日本疫学会学術総会 (京都)  2020/02
  • 多剤併用と大腿骨近位部骨折の発生リスク〜KDB解析:静岡スタディ
    望月亜希子; 中谷英仁; 岩崎佳実; 佐野禎一; 栗山長門; 木苗あゆみ; 早坂絵里; 天野かおり; 加藤円; 田原康玄; 中山健夫
    第30回日本疫学会学術総会 (京都)  2020/02
  • 静岡県の国民健康及び高齢者保険加入者における健診時項目からの 維持透析導入予測  [Not invited]
    中谷 英仁
    公衆衛生学会  2019/10
  • 静岡県立総合病院リサーチサ ポートセンターにおける医療ビックデータ解析研究の 紹介  [Invited]
    中谷 英仁
    静岡県立総合病院 教育研修  2019/08
  • Optimal subclassification via propensity scores using graphical presentations  [Not invited]
    Eiji Nakatani
    JSM2019, Denver, Colorado  2019/07
  • レジストリーデータから治療効果を推定するためのMatched-pair analysis  [Invited]
    中谷 英仁
    KMF総会  2018/11
  • 臨床試験データ改ざん事件 からの学び –データ品質保証のために重要なプロセスやその考え方  [Not invited]
    中谷 英仁
    レギュラトリーサイエンス学会  2018/09
  • 臨床試験データにおける新しい個別治療効果を用いたサブグループ探索解析  [Not invited]
    中谷 英仁
    第3回 統計・機械学習若手シンポジウム「統計・機械学習の交わりと拡がり」  2018/08
  • Subgroup discovery analysis by new individual treatment effect in randomized trials  [Not invited]
    Eiji Nakatani
    XXIXth International Biometric Conference (29th IBC)  2018/07
  • 薬剤師免許取得後、統計家として働く私から見た臨床研究/試験に関する事  [Not invited]
    中谷 英仁
    静岡県立大学薬学部 第133回薬物療法研修会  2018/05

MISC

Awards & Honors

  • 2024/03 静岡社会健康医学大学院大学 2023 Outstanding Teaching Award
     
    受賞者: 中谷英仁
  • 2023/03 Shizuoka Graduate University of Public Health 2022 Outstanding Teaching Award
     
    受賞者: Eiji Nakatani

Research Grants & Projects

  • 日本学術振興会:科学研究費助成事業
    Date (from‐to) : 2025/04 -2028/03 
    Author : 中谷 英仁
  • 日本学術振興会:科学研究費助成事業
    Date (from‐to) : 2024/04 -2028/03 
    Author : 辻 大樹; 中谷 英仁
  • Japan Society for the Promotion of Science:Grants-in-Aid for Scientific Research
    Date (from‐to) : 2024/04 -2027/03 
    Author : 西村 勉; 大寺 祥佑; 池田 靖子; 中谷 英仁
  • 日本学術振興会:科学研究費助成事業
    Date (from‐to) : 2024/04 -2027/03 
    Author : 小林 栄仁; 甲斐 健太郎; 西田 正和; 上田 豊; 八木 麻未; 中谷 英仁
  • 日本学術振興会:科学研究費助成事業
    Date (from‐to) : 2023/04 -2026/03 
    Author : 竹内 正人; 川上 浩司; 中谷 英仁
     
    ポリファーマシーとは薬剤の多剤併用を指し、予期せぬ薬剤の有害事象リスクを高めるとされるほか、患者本人や社会への医療費負担が過大となる一因でもある。本邦ではポリファーマシーへの対策として、入院患者に対して医療的な観点から一定の減処方を行なった場合の薬剤総合評価調整加算が近年導入された。このような医療者判断による減処方は近年Deprescribingと呼ばれるが、その実態や患者予後への影響は十分には検証されていない。 本研究では、調整加算によるDeprescribingに関しての記述疫学研究を行い、また患者予後との関連を検討することを目的とする。悉皆性が高く追跡性に優れた二つの大規模保険医療データベース(DB)を用いる。具体的には使用するデータソースは、株式会社JMDC保有の健康保険加入者のDBと、静岡県保有の静岡県市町国民健康保険・後期高齢者医療保険データベース(SKDB)の二つである。ともに匿名化され、加入者の受診や入院、病名、処方情報などが入手可能である。JMDCのDBは国内300以上の健康保険組合、累計1300万人以上の加入者が含まれる。国内最大規模の医療DBであるが、勤労者とその家族が主体という性質上、高齢者の割合は少ない。SKDBは静岡県全市町村の国民健康保険加入者および後期高齢者の医療保険情報を有する、加入者220万人強(うち75歳以上が約70万人)のDBである。地域性という弱みはあるものの、本研究においてはポリファーマシーとなりやすい高齢者層が多いという強みがある。ともに保険からの離脱がない限り、異なる医療機関を受診した場合においても追跡は可能であり、処方薬の推移や予後イベントの発生をもれなく拾える点に強みがあることから選定された。
  • Japan Society for the Promotion of Science:Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
    Date (from‐to) : 2021/04 -2024/03 
    Author : Tago Masaki
     
    We developed the Saga Fall Risk Model 2 (SFRM2), a fall prediction model comprising eight items. This study aimed to validate the accuracy of SFRM2 using data from eight hospitals, including chronic care hospitals, and adjust the coefficients to improve the accuracy of SFRM2 and validate it. In-hospital falls were used as the outcome, and the AUC was calculated. Additionally, SFRM2.1, which was modified from the coefficients of SFRM2 using logistic regression with the eight items comprising SFRM2, was developed using two-thirds of the data randomly selected from the entire population, and its accuracy was validated using the remaining one-third portion of the data. The AUC of SFRM2 was 0.687. The AUC of SFRM2.1 was 0.745. SFRM2 showed good accuracy in predicting falls even on validating in diverse populations with significantly different backgrounds. Furthermore, the accuracy can be improved by adjusting the coefficients while keeping the model’s parameters fixed.
  • 行動経済学を用いた健康無関心層の類型化に基づく効果的な保健指導手法の確立
    厚生労働省:厚生労働行政推進調査事業費補助金(循環器疾患・糖尿病等生活習慣病対策総合研究事業)
    Date (from‐to) : 2021/04 -2023/03 
    Author : 山本 精一郎; 平井 啓; 水野篤; 岡 浩一朗; 佐々木敏; 中谷 英仁; 佐藤 洋子
  • Japan Society for the Promotion of Science:Grants-in-Aid for Scientific Research
    Date (from‐to) : 2020/04 -2023/03 
    Author : Kobayashi Eiji
     
    In 2016, we planned the “Survey of Laparoscopic Radical Hysterectomy as an Advanced Medical Care - JGOG 1081s -" in order to make this technique, which was approved as an advanced medical treatment, an insured treatment, and have collected perioperative results and short-term prognostic information on 258 cases of LRH from 22 institutions. In this study, we extended the observation period of the 1081s study and re-examined the details of surgical techniques and prognostic information. We also examined the relationship between surgical skill and prognosis by examining surgical videos of recurrent and non-recurrent cases as a case-control study. The results showed that more detailed surgical technique and prognostic information could be verified, and that surgical technique and prognosis were consistently related in the case-control study.
  • Japan Society for the Promotion of Science:Grants-in-Aid for Scientific Research
    Date (from‐to) : 2020/04 -2023/03 
    Author : Nishimura Tsutomu
     
    This study utilized medical insurance data from Taiwan to analyze the effects of space environmental factors, weather factors, and air pollutants on the onset and exacerbation of suicide, traffic accidents, injuries, migraine headaches, Meniere's disease, and depression using a case-crossover design. As a result, we found associations between various environmental factors and the onset and exacerbation of various diseases. In some of these cases, we began to examine the mechanisms. This approach has led to a better understanding of the specific impact mechanisms of environmental factors on health, and has provided important insights that will contribute to the development of future preventive measures and interventions.
  • 日本人若年女性における血中ビタミンD濃度の実態調査及びビタミンD欠乏判定のための予測モデル開発研究
    日本医療研究開発機構:循環器疾患・糖尿病等生活習慣病対策実用化研究事業
    Date (from‐to) : 2020/04 -2022/03 
    Author : 中谷 英仁
  • Japan Society for the Promotion of Science:Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
    Date (from‐to) : 2017/04 -2021/03 
    Author : Nakatani Eiji
     
    After the onset of a disease, the disease progresses with a variety of symptoms. I conducted a study to draw a statistically accurate picture of the typical symptom changes in patients with such a disease using data. In the first half of the study, I listed the statistical problems for drawing such a diagram. In the second half of the study, I conducted individual statistical studies on these problems. Through this research, I published many papers in the field of medicine and gave four international conference presentations in the field of statistics.

Teaching Experience

  • Medical StatisticsMedical Statistics Graduate School of Public Health, Shizuoka Graduate University of Public Health


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