2017 Fiscal Year Annual Research Report
Study on statistical transformation model in medical data
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16H07465
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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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| Project Period (FY) |
2016-08-26 – 2018-03-31
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| Keywords | 異形状Box-Cox変換 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
経時的に観測される歪んだ連続アウトカムを主要エンドポイントとしたランダム化比較臨床試験において，Box-Cox変換に基づく統計モデルがしばしば用いられるが，治療群，時点間でアウトカムの分布形状が異なる場合には，単純なBox-Cox変換では，各治療群，時点の変換後のアウトカムの正規性が同時に達成されない恐れがある．この場合，治療効果へのバイアスの混入や推定効率の低下などの弊害が懸念される．
本研究では，群・時点で異なる形状パラメータを許容した柔軟なBox-Cox変換に基づく経時対応統計モデルを開発し，臨床試験の各時点におけるモデル中央値の群間差の推測方法を導出した．上記モデルは非常に柔軟ではあるが，パラメータ数が多く単純な従来の統計モデルが当てはまる際には推定効率の低下が懸念されるため，より単純な複数のモデルを含んだ階層モデルを構築し，TICに基づくモデル選択法を実装した．
また，これらの推測過程を実際に実行するためのRプログラムを開発し，提案手法の性能を従来法との性能比較のためのシミュレーション実験に基づき評価し，従来法と比較して治療効果に対するバイアスが小さいことが示唆された．さらに，AIDSの臨床試験データに対して提案手法を当てはめ，実データに対する適用可能性及び実データにおける特徴評価を行った．これらの研究成果を38th Annual Conference of the International Society for Clinical Biostatisticsおよび日本計算機統計学会第31回シンポジウムで発表した．
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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