Competing risks analysis with misclassified outcome and sensitivity analysis

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 18K10073
• 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: Jichi Medical University
• Principal Investigator: Mieno Makiko 自治医科大学, 医学部, 准教授 (60464707)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 田中 紀子 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, 研究所, ゲノム医科学プロジェクト 特任研究員 (10376460) ; 新井 富生 地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター(東京都健康長寿医療センター研究所), 東京都健康長寿医療センター研究所, 研究員 (20232019) ; 沢辺 元司 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 教授 (30196331) ; 石川 鎮清 自治医科大学, 医学部, 教授 (70306140)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 誤分類 / アウトカム / 競合リスク / 感度分析 / 死亡診断書

Outline of Final Research Achievements

In clinical and epidemiological studies, when analyzing the original cause of death on the death certificates, large bias in the estimated risk factors should be found if there is a large misclassification between the recorded causes of death. In this study, we investigated risk estimation methods and sensitivity analysis methods using a method that takes into account the characteristics of misclassification of causes of death. It was suggested that misclassification may have a particularly large impact on the conclusions in large-scale epidemiological studies, and that it is necessary to carefully consider factors that affect the accuracy of outcome classification when estimating risks.

Free Research Field

疫学・生物統計学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

死亡診断書での死因の誤分類を起こすもっとも強い要因は原死因であり、疾患による違いが大きいこと、高齢者であるほど誤分類率は上昇することが示唆されていたが、死亡診断書の死因データを用いたリスク推定研究において全症例の原資料まで精査することは現実的ではない。我々は測定誤差の問題と考え、感度分析を行って結果を解釈する方法について検討したところ、実際の長期追跡コホートデータ解析からも、アウトカム誤分類の影響に留意して結果を解釈する必要性が示唆された。