| Project/Area Number |
25K15980
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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 | The University of Osaka |
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Principal Investigator |
飛田 英祐 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任教授(常勤) (30469952)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
笹原 祐介 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任講師(常勤) (80775297)
佐藤 倫治 広島市立大学, 情報科学研究科, 講師 (80865220)
岡村 知美 大阪大学, 医学部附属病院, 特任研究員 (30966875)
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| Project Period (FY) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| 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: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 臨床試験デザイン / リアルワールドデータ / 非対照試験 / バイアス |
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| Outline of Research at the Start |
臨床試験デザインのうち非対照試験は，ランダム化, 盲検化ができず, 内部対照もないことから, 観測される治療効果は様々なバイアスの影響を受け, 過大評価に繋がることが良く知られている(ICH-E10. 2001). 実薬対照試験の実施が極めて困難な希少疾患や小児領域などでは, 薬事承認や費用対効果評価における意思決定に非対照試験における治療効果のバイアスを軽減するための統計学的な評価方法が求められている. この問題に対して, 本研究では外部対照としてReal World Dataを利用した新たな治療効果の統計学的モデル化および効率的な医療技術の評価方法を構築する.
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