| Project/Area Number |
23K11003
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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 | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
丸尾 和司 筑波大学, 医学医療系, 准教授 (10777999)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
石井 亮太 筑波大学, 医学医療系, 助教 (40835633)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | MMRM小標本補正 / 経時データ / 欠測データ / モデル誤特定 |
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| Outline of Research at the Start |
経時アウトカムを扱う臨床研究ではmixed effects models for repeated measures (MMRM)法がよく用いられるが，MMRM法には未解決の問題も依然多い．具体的には，①治療効果の推測においてパラメータ間の直交性を誤って仮定しない標準誤差の推定法の開発を行う．②非ランダムな欠測データにおいて治療効果へのバイアス混入が抑えられる状況を探索し，MMRMの利用可能性を向上する．③MMRM法を．群，時点で形状が異なるような歪んだデータにおける治療効果を推測できるように拡張する． これらの研究は，臨床研究における治療効果のより正確かつ効率的な 推測に寄与するものである．
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| Outline of Annual Research Achievements |
経時的に測定される連続アウトカムを対象としたランダム化比較臨床研究において，mixed models for repeated measures (MMRM) 法がしばしば主解析として用いられる．MMRM法において固定効果パラメータと共分散パラメータの直交性を仮定することが一般的だが，この仮定により治療効果の標準誤差へのバイアス混入が懸念される．しかしながら，直交性を仮定しない推測を容易に実装可能なプログラムパッケージは存在しない．また仮定しない場合において，治療効果の標準誤差の小標本バイアスを補正する方法がない．我々は小標本バイアスを経験的に補正する方法を開発し，その方法を実施可能なRパッケージをGitHub上で公開した．さらに，その小標本補正の性能を評価し，それらの結果を国内学会で発表し，国際紙へ投稿中である．
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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
当初予定していた通りに，計画の一部の結果の国際紙への投稿まで順調に進捗したため．
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| Strategy for Future Research Activity |
MMRM法ではMAR構造の欠測が仮定されるが，実際の場ではMAR性が成り立たない恐れがあり，MNAR下では平均治療効果がバイアスをもつ恐れがある．平均治療効果の推定量のそのものの性質をさらに調査し，MMRMの利用できる状況を特定し，学会発表を行う．
MMRM法は誤差に多変量正規分布を仮定しているが，医学データはしばしば歪んだ分布形状を呈することがある．我々ははBox-Cox変換に基づき変換前の原尺度の中央治療効果の群間差を推測する方法(BCMMRM法)を提案したが，時点や治療群で分布形状が異なる状況では治療効果にバイアスが混入するリスクがある．現状，BCMMRM法を拡張し，学会発表の準備中である．
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