Development and application of statistical methods for small clinical trials
Project/Area Number |
18K11187
|
Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 60030:Statistical science-related
|
Research Institution | University of Tsukuba |
Principal Investigator |
|
Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
|
Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
|
Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2020: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
|
Keywords | 小標本バイアス / スパースデータバイアス / ロバスト分散 / データ欠測 / シグナル検出 / スパースデータ / ロジスティック回帰分析 / 既存データ / 混合効果モデル / 加速モデル / 多重代入法 / Bartlett補正 / ブートストラップ法 / 小標本問題 / 臨床試験 / データベース研究 / シミュレーション実験 / 小規模臨床試験 / 経時測定データ / ロバスト推測 |
Outline of Final Research Achievements |
The purpose of this study is to develop and apply statistical methods to small clinical trials and databases with a small number of events, for which it is difficult to accumulate sufficient data. During the four-year study period, we proposed statistical methods to correct for bias and test size caused by small samples and rare events. We also studied on statistical analysis for detecting signals with small number of events in adverse drug report databases. We published 19 papers in peer-reviewed international journals based on our study results.
|
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
治療法が確立されていない希少疾患や小児分野の臨床試験では,必要十分な数の被験者の集積が極めて難しいため,試験規模は必然的に小さくなる.本研究では,データが十分に集積できない状況の中で,より正確で効率的な統計手法を開発し,実データに応用することでその実用性を確認した.本研究で挙げた成果は,データ集積が困難な臨床試験や臨床研究並びに医学系データベース研究全般に適用可能であるため,統計科学にとどまらず,医学の発展に大きく寄与するものである.
|
Report
(5 results)
Research Products
(29 results)