環境中の発癌因子量の趨勢を癌死亡データから推定するための統計モデルの構築

Research Project

Project/Area Number	14780175
Research Category	Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
Allocation Type	Single-year Grants
Research Field	Statistical science
Research Institution	Shobi University
Principal Investigator	華山宣胤尚美学園大学, 芸術情報学部・情報表現学科, 助教授 (20299853)
Project Period (FY)	2002 – 2004
Project Status	Completed (Fiscal Year 2004)
Budget Amount *help	¥3,300,000 (Direct Cost: ¥3,300,000) Fiscal Year 2004: ¥500,000 (Direct Cost: ¥500,000) Fiscal Year 2003: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000) Fiscal Year 2002: ¥1,800,000 (Direct Cost: ¥1,800,000)
Keywords	年齢・時代区分データ / 癌死亡率 / Age-period-cohort model / ポアソン回帰モデル / コホート効果 / 環境効果 / 非線形モデル / 二段階モデル / 年齢-時代-コホートモデル / 年齢×時代別死亡率 / 環境リスク / 一般線形モデル / 対数モデル / 乳癌 / 癌死亡データ解析 / 環境因子 / ハザードモデル / 年齢・時代・世代モデル / 時代効果 / 最尤推定
Research Abstract	最新の癌研究では癌は,何年も前に発癌物質によって癌化の第1段階へ進まされた細胞が,何年もの期間(長い場合には数十年)をかけて複数の変異段階を経て悪性腫瘍へ成長することによって引き起こされる病気であると考えられている.本研究では,これらの事実を参照しながら,年齢・時代区分別に観測された癌罹病率や死亡率データの解析から,過去のある時代区分の環境を生きることがその後の癌死亡に及ぼす効果を抽出するための統計モデル,Age-environment model (AEモデル)およびSimple-two-stage model (STSモデル)を構築したまた実際のデータ解析の結果から,癌死亡に影響する環境効果の趨勢についての知見を得た. 同様のデータの解析では,年齢時代そしてコホートの3つの効果を含むAge-period-cohort model (APCモデル)が頻繁に用いられている.ここでコホートとは「地理的に,もしくは,他のなんらかの方法で画された全住民のうちで,一定の時期に人生における同一の重大な出来事を体験した人々」で,コホート効果とは「コホート成員であることが原因となって生じる効果」と定義される.体験が与える効果を考える点で,AEモデルとSTSモデルを用いたデータ解析は,APCモデルを用いたそれと共通の目的を持つため,本研究では,AEモデルとSTSモデルについて,APCモデルとの相違点および関係を検討したまた実際のデータ解析において,AEモデルとSTSモデルがAPCモデルよりも,AICの意味でデータに良く当てはまることを示し,これらのモデルを用いることの有意性を主張した.