Statistical inference for cancer incidence in prefectural level

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 18K10068
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58030:Hygiene and public health-related: excluding laboratory approach
• Research Institution: Sapporo Medical University
• Principal Investigator: Kamo Kenichi 札幌医科大学, 医療人育成センター, 准教授 (10404740)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 福井 敬祐 大阪医科薬科大学, 研究支援センター, 助教 (50760922) ; 伊藤 ゆり 大阪医科薬科大学, 研究支援センター, 准教授 (60585305) ; 伊森 晋平 広島大学, 先進理工系科学研究科(理), 准教授 (80747345)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: がん罹患 / 地域がん登録、全国がん登録 / 数理モデル / ベイズ型アプローチ / 時系列解析

Outline of Final Research Achievements

The research theme, "Statistical Evaluation of Cancer Incidence on a Prefectural Level," aimed to solve problems with cancer information aggregated on a prefectural level from an actuarial perspective. The following two types of results were conducted.
(1) Confidence interval estimation: The number of cancer incidence aggregated and reported in the prefectural level includes uncertainties such as omissions. In order to evaluate the reliability of the reported incidence counts, we proposed a statistical model to construct a confidence interval using a hierarchical Bayesian approach.
(2) Delay Adjustment on incidence report: We focused on the registration delay that occurs when attempting to timely report. We estimated the true number of incidence by constructing a model that expresses the longitudinal mechanism of the reporting delay.

Free Research Field

数理統計学、データ解析

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

がん生存率の向上は、がん罹患によるトレンド把握の社会的意義をもたらした。都道府県や国レベルのがん罹患情報は地域がん登録や全国がん登録により把握され報告されているが、そのデータには不確定要素が含まれることが知られている。本研究の成果である、都道府県規模でのがん罹患数の信頼区間構築は、点推定である罹患報告に対する信頼度を図る指標として活用することが期待される。また、即時的な報告を目指した故に発生する遅れ報告についても、その発生メカニズムを数理的に表現することにより、真の罹患数に近い数値を得る事が可能となる。本研究は、がん罹患数に対する考察や解釈に寄与する情報を提供するという意義を有するものである。