2022 Fiscal Year Annual Research Report
Development of exact tests where the primary endpoint is a categorical variable
| Project/Area Number |
18K11195
|
|---|
| Research Institution | Yokohama City University |
|---|
Principal Investigator |
山本 紘司 横浜市立大学, 医学部, 准教授 (10548176)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | 小標本 / 正確検定 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度行った研究により当初計画していた（１）2つのスクリーニング検査間の的中率を用いた性能評価のための正確検定の開発（論文採択済み），（２）複数の治療候補から最適と考えられる治療を選択する（正確確率を用いた）新たなデザイン開発，については完遂できた．これらはすべて頻度論に基づき検定手法等を開発してきたが，正確検定のための確率計算や計算機によるそれらの計算実行時間にはいくらか課題が残ることがわかった．そこで，最終年度では，これらの研究を通じて，今後につながる研究テーマとして下記の2点を新たに掲げた：
１．的中率やその他の指標を用いた性能評価をする上で，ベイズ流アプローチによる評価法を構築する
２．ベイズ流アプローチによる最適な治療法選択デザインの開発
ベイズ流アプローチを用いた場合，中心極限定理などを用いなくとも事後確率等の計算を容易に行うことができ，解釈性の上でも理解しやすいものを構築できると考えた．具体的には，たとえば上記１については，機械学習の分野でよく用いられる性能評価指標としてF1スコア（陽性的中率と感度の調和平均で定義される）があるが，このF1スコアによる2つの検査間での評価において，F1スコアの事後確率によりどちらの検査が優れているかを決定する方法論を考えた．また，最適な治療法選択デザインにおいては，まずは2つの治療法からより有用な治療法を正しく選択できるよう，主要評価項目（たとえば奏効割合）の事後確率に基づきdecision ruleを定めた上で意思決定を行う枠組みを考えた．今後はこれらを実地の場で使用できるよう計算ツールの開発等にも着手していく予定である．
|
