Bias analysis for pharmacoepidemiological study using medical information database
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20K12709
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 90140:Medical technology assessment-related
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| Research Institution | Yokohama City University (2023)
Toho University (2021-2022)
The University of Tokyo (2020) |
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Principal Investigator |
竹内 由則 横浜市立大学, データサイエンス学部, 准教授 (40780341)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
隈丸 拓 東京大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (00511461)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 薬剤疫学 / アウトカム誤分類 / 欠測データ解析 / 医療情報データベース / 統計的因果推論 / バイアス解析 / バリデーション研究 / セミパラメトリックモデル / ノンパラメトリックモデル |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の目的は、医療情報データを利用した薬剤疫学研究におけるアウトカムの不正確な捕捉を修正する「バイアス解析」について、理論的に妥当かつ実践的な一連の手順を提案することである。そのため、効率的なバリデーション研究法および、それに対応したバイアス解析法の提案を行う。これらについての理論的整理を行い、シミュレーション実験による性能評価を行った上で、実際のバリデーション研究のデータを利用した事例検討を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題の主題である薬剤疫学研究における新規バイアス解析法として、欠測データ解析手法をアウトカム誤分類に適用することで、作業モデルの誤特定にロバストなバイアス補正法をの開発を引き続き行い、シミュレーション実験を行った。その結果、一般化線形モデルを推定に用いる場合について、ほぼ理論通りの頑健性を確認できた。課題であった実際のバリデーション研究のデータが利用可能となり、preliminaryな提案法の適用を行った。本成果について2024年8月にベルリンにて開催される国際薬剤疫学会 (ICPE 2024) に発表予定である。
関連する研究課題として「非曝露対照の薬剤疫学研究における自己対照研究手法の有用性」を評価するため、レセプトデータに対する禁煙薬バレニクリンの心血管系リスク評価を事例研究として行った。その結果、自己対照研究手法を用いることで、これまで医療情報データを用いた通常の薬剤疫学研究では評価が困難とされてきた、非曝露を対照としたバレニクリンの心血管系リスク評価について、既存のランダム化比較試験と同様の結果を得ることができることを示した（Yokohama et al., 2023）。また、効率的なコホートサンプリング手法であるコホート内症例対照研究デザインにおいて、ほとんど検討されてこなかった時間依存性治療効果の因果効果推定手順を提案した。提案法を用いることで、サンプリング前のコホート研究と同等の推定値を得られることをシミュレーション実験により示し、実際のレセプトデータを用いて、脂質異常症治療薬スタチンによる心血管系リスク低減効果を評価した（Takeuchi et al., 2024）
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
概要に記載の通り、実際のバリデーション研究のデータが利用可能となったことで、方法論の開発が大きく進展し、2024年度中に成果公表を行う予定である。さらに、関連研究として２論文の公表も行ったことから、研究課題はおおむね順調に進展していると考える。
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| Strategy for Future Research Activity |
一般化線形モデルに対する、作業モデルの誤特定にロバストなバイアス補正法について学会発表を行うほか、2024年度中の論文投稿を目指す。また、生存時間解析を行う場合のアウトカム誤分類補正法について開発を試みる予定である。
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Report
(4 results)
Research Products
(5 results)
