Integrating complex data sources for targeted interventions

Research Project

Project/Area Number	25K15029
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	Teikyo University
Principal Investigator	口羽文帝京大学, 公衆衛生学研究科, 教授 (40510699)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	篠崎智大東京理科大学, 工学部情報工学科, 准教授 (60644482)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2027: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Keywords	サンプリングデザイン / 不完全データ / 効果の異質性 / データ統合 / 重み付き推定
Outline of Research at the Start	個別化予防の達成には，多様な変数による疾患発症リスクスコアに基づくハイリスク集団特定に加え，より介入効果の大きいサブ集団へのアプローチが必要となる．公衆衛生的な個別化予防戦略の最適化を考える上では，背景因子によって介入効果が異なる「効果の異質性」評価と，この個別化戦略の「集団全体に対する効果」の評価も必要である．個と集団というこれら両方向の評価に対し，多様な変数を提供する複数のデータソースを活用した方法論的枠組みは十分検討されていない．本研究では，複雑なデータ生成構造を持つ疫学研究デザインに応用し，個別化と集団全体への統一的な推論を可能とする方法論を開発する．