| Project/Area Number |
21K11803
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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 60030:Statistical science-related
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| Research Institution | Kanagawa University of Human Services |
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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)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
坂巻 顕太郎 順天堂大学, 健康データサイエンス学部, 准教授 (30644819)
篠崎 智大 東京理科大学, 工学部情報工学科, 准教授 (60644482)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| 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)
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| Keywords | コホート研究 / 分子マーカーデータ / 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 |
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| 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．
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| Outline of Annual Research Achievements |
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．
特に，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．実データへの応用に基づくこれまでの検討により，重複している集団については研究目的や繰り返しデータのとられ方ごとに1., 2.を定式化する必要がある．昨年度までに構築した方法とこれまでの成果より，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ており，これをもとに提案法の拡張を行った．また，拡張版についても，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，コホート研究内で得られる腫瘍分子マーカーデータに関連する統計学的課題として，分子サブタイプに対するリスク因子の評価や予測の多値分類評価の手法開発を並行して進めている．1つはシミュレーション研究を実施中，もう1つは論文の再投稿，査読対応を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
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．一方で，新たな課題に対する拡張を組み入れており，成果の公表がやや遅れている．
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度までの成果を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．
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