| Project/Area Number |
21K11803
|
|---|
| 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 | Kanagawa University of Human Services |
|---|
Principal Investigator |
口羽 文 神奈川県立保健福祉大学, ヘルスイノベーション研究科, 准教授 (40510699)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
坂巻 顕太郎 横浜市立大学, データサイエンス推進センター, 特任准教授 (30644819)
篠崎 智大 東京理科大学, 工学部情報工学科, 講師 (60644482)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
|
| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
|
|---|
| Keywords | ケース・コホート研究 / 多段階サンプリング / 欠測データ / 一般化可能性 / 転移可能性 / 逆確率重み付き法 / 不完全データ / 重み付き推定 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
コホート研究は，疫学的なエビデンス創出のための基本的なデザインであるものの，多くの対象者の長期追跡が必要でありコストが大きい．ケース・コホート研究は，コホート研究の一部の対象者でコスト効率良く統計的推論を行うデザインであり，欠測データ解析の枠組みで方法論が発展している．一方，同一対象者を含む複数のケース・コホート研究が1つのコホート内に展開されている場合，これらのデータを統合する解析方法は議論されていない．本研究では，因果推論・統計的学習分野で急速に発展している転移可能性（transportability）の定式化を応用し，より複雑な疫学研究データに対する統一的な方法論の開発，実データへの提案を行う．
|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，1つのコホート研究内に存在する複数の不完全データを統一的に扱う方法論を開発するため，1．多段階サンプリングモデルの構築，2．解析方法の開発とサンプリングデザインの検討，３．実データへの提案・応用，を主軸に取り組んでいる．
本年度は，引き続き一部の対象者が重複する2つのケース・コホート研究を統計学的に統合するための方法論の開発に取り組んだ． 1．では，標的集団との関係により解析対象集団を分類し，それぞれに対する選択モデル（サンプリングモデル）を定義する．また，選択確率の推定に用いるデータを特定した． 2．では，1のサンプリングモデルの下，統合解析方法を構築している．
昨年度の成果より，提案手法は，解釈性，推定効率の点から既存の方法より優れていることを確認した．一方で，特に，重複している対象者のデータに関してはいくつか課題が残った．実際，本研究のきっかけとなった応用研究の中でも，データのとられ方や目的が異なり，それぞれに対応した方法論上の課題が生じた．そこで，この新しい課題の1つに対応するため，昨年度構築した手法をもとに，1.と２．のモデル，解析方法の拡張を行った．拡張した提案方法について，擬似乱数によるシミュレーション研究によって，バイアスや推定効率などの性能評価を行い，結果をまとめている．
また，並行して，コホート研究内の腫瘍分子マーカーデータを用いた研究に対する解析方法の論文を投稿中である．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の計画通り，一部の対象者が重複する2つのケース・コホート研究に対する2段階サンプリングモデルの拡張を行い，解析方法の提案とシミュレーションによる性能評価を進めている．昨年度の提案をより広い状況に適応できるよう拡張したところである．
|
| Strategy for Future Research Activity |
今年度までの成果を実データの解析結果とともに論文として公表する．また，引き続き実データへの応用や課題の抽出を行う．
|
