2019 Fiscal Year Annual Research Report
Sample size determination for survival analysis
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17K12649
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
魚住 龍史 京都大学, 医学研究科, 講師 (30738836)
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2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 生存時間データ / 医薬品開発 / 臨床試験 / 統計的推測 / 必要例数 / 研究デザイン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題の目的は，生存時間解析における例数設計方法に関連した諸問題に対する方法の開発である．
まず，これまで研究代表者が，生存時間データを用いたアダプティブ集団選択デザインの開発を行っていたことから（Uozumi and Hamada, 2017），アダプティブ集団選択デザインにおける例数設計方法に関連した方法の開発を行った．生存時間解析を主解析としたアダプティブ集団選択デザインを適用する場合，新たな患者登録方法を適用することによって，期待例数の削減および試験期間の短縮が実現されることを評価し，その成果がBMC Medical Research Methodology誌に掲載された．また，アダプティブ集団選択デザインのもと，生存時間解析の例数設計を行う場合に必要となる，中間解析での閾値の設定方法を開発し，その成果がStatistics in Biopharmaceutical Research誌に掲載された．
次に，ランダム化臨床試験の設定のもと，モデル解析による共変量の調整が必要な状況においては，例数設計方法の開発を行う前に，区間推定方法を開発する必要があると考えた．そこで，モデル解析による共変量調整を伴う信頼区間の開発を行い，その成果がCommunications in Statistics - Simulation and Computation誌に掲載された．同様に，比例ハザード性が成り立たない状況においても，区間推定方法を開発する必要性を考え，境界内平均生存時間による区間推定方法を開発し，学会発表で研究成果の発信に努めた．現在論文投稿中である．
さらに，外部情報をベイズ流に事前情報として活用した統計的推測方法を開発した．また，外部情報を頻度流に事前情報として活用した症例数設計方法を開発した．それぞれの方法は，学会発表で研究成果の発信に努めた．現在論文投稿中である．
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Research Products
(15 results)
