2018 Fiscal Year Research-status Report
Statistical inference for cancer incidence in prefectural level
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18K10068
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| Research Institution | Sapporo Medical University |
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Principal Investigator |
加茂 憲一 札幌医科大学, 医療人育成センター, 准教授 (10404740)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
福井 敬祐 大阪医科大学, 研究支援センター, 助教 (50760922)
伊藤 ゆり 大阪医科大学, 研究支援センター, 准教授 (60585305)
伊森 晋平 広島大学, 理学研究科, 助教 (80747345)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | がん登録 / 登録の完全性 / ベイズ法 / 信用区間 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究においては、都道府県規模の地域がん登録において集約されている「がん罹患数」に着目した。罹患数は死亡・生存率と並んでがんの挙動を表現する重要な指標と位置づけられている。罹患数の把握に関しては、現在は全数調査を目標とする全国がん登録開始における過渡期である。従って、様々な外的要因が罹患数の報告値に影響を与え、真の罹患数の特徴が見落とされる危険性があると考えられる。このことは、即時的ながん対策の立案においても悪影響を与えることが危惧される。そこで本研究においては、これら外的要因を包括的に評価できる統計モデルの構築を試みた。罹患数に影響を与える要因の中から特に登録の完全性に着目し、その影響を考慮した罹患数の統計学的評価を試みた。本年度は初年度であるため、まずは報告されている罹患数データの特徴を調査・精査した。特に登録の完全性に関しては、完全性の指標として用いられているMI比（Mortality-Incidence比）とDCN割合（罹患に対してDeath Certified Notifiedの占める割合）に着目し、それらに関連性があることを最新データを用いて確認した。次に、これら指標の関連特性に基づいたロジスティック回帰モデルを用いて、登録の完全性に関する補正を試みた。従来の推定方法では罹患数に関する点推定のみが得られており、得られた推定量の精度を評価することができなかった。この点に関して、罹患数の区間推定を試みた。具体的には、地域的な変動部分をランダム効果と見做し階層ベイズモデルを導入し、その中に登録の完全性に関する関係式を組み込むことにより、真の罹患数に対する区間推定が可能となった。
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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
都道府県別の地域がん登録データについては研究計画に支障をきたすような特異性は観察されず、諸々の推定も安定しており、データ依存の問題点は発生していない。手法についても、当初の予定通り階層ベイズモデルを構築できた。解析結果については真値が分からないため、厳密な意味での妥当性は検証できないが、的外れな推定結果となった都道府県は少なかったが、数県については検討の余地が残されている結果であった。今後はこれら問題点の原因を探索してゆく予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
基本となる階層ベイズモデルに登録の完全性を組み込むモデルのプロトタイプは完成した。実データによる解析でも特異な結果は出ていないとはいえ、幾つかの県においては極端な結果も得られていることから、それらの妥当性を検証しつつ、完全性以外の外的要因の探索およびモデル化を進める予定である。また結果の妥当性についても検証し、問題点を統計モデル構築に反映させる予定である。
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| Causes of Carryover |
当該年度に予定していた研究打合せを、メールやネット会議ベースに簡略化したことにより予算の省力化が可能であったため次年度使用分が発生した。研究の進捗としては順調であるため、更なる成果を得るために次年度の研究打合せおよび論文の英文添削を増やす予定である。
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Research Products
(2 results)
