2020 Fiscal Year Research-status Report
臨床研究における傾向スコアモデルの選択と因果効果の推測
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19K20227
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
安藤 宗司 東京理科大学, 工学部情報工学科, 助教 (40803226)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 統計的因果推論 / 変数選択法 / モデル選択 / スパース推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
処置の割り当てにランダム化を用いない臨床研究では，交絡が生じる可能性が高い．そのため，因果効果（平均処置効果）を推定する際，交絡を調整する必要がある．交絡の調整法として，近年，傾向スコア法がよく用いられるようになってきている．傾向スコアは未知であるため，モデルを用いて推定することが多い．傾向スコアモデルには，交絡因子と結果のみに関連する変数（結果予測因子）を含めることが推奨されている．しかし，限定的な状況の評価結果に基づいているため，この結果の一般化は難しいと考えられる．そこで，本研究課題では，傾向スコアモデルに含めるべき変数の重要度について，より詳細な検討を行う．さらに，その結果に基づき，傾向スコアモデルに交絡因子と結果予測因子を含めることができる変数選択法と頑健な平均処置効果の推定法について検討する．
2019年度の実績を述べる．傾向スコアモデルに含めるべき変数の重要度について，先行研究よりも一般的な状況を想定し，数値実験により評価した．その結果，先行研究の結果と同様に，交絡因子に加え，結果予測因子を傾向スコアモデルに含めることで平均処置効果の推定量の分散が小さくなると結論付けた．傾向スコアモデルをOutcome-Adaptive Lasso，結果回帰モデルをAdaptive Lassoにより推定する，平均処置効果の二重頑健推定量を構築し，その性能を数値実験により評価した．さらに，傾向スコアモデル推定法としてOutcome-Adaptive Bridgeを提案した．
2020年度の実績を述べる．提案した二重頑健推定法の性能をさらに詳しく調べるために，様々な条件を設定し，数値実験により評価した．Outcome-Adaptive Bridgeの性能を数値実験により評価した．これらの方法を実データにも適用し，性能を評価した．高次元を想定した傾向スコアの推定法の検討を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本研究課題の目的について，数値実験と実データ解析による性能評価はほぼ完了し，おおむね良い結果を示すことができた．しかし，新型コロナウイルスにより本研究課題に取り組む時間の確保が難しい状況になり，2020年度に論文を投稿する計画が遅れてしまっている．2021年度の前半には，論文を投稿できるように進めている．
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| Strategy for Future Research Activity |
2019年度に，国内会議・国際会議を通じて，統計的因果推論の専門家から様々な助言を頂いた．これらの助言から，数値実験で想定すべき状況が足りないことが判明した．2020年度では，様々な条件を設定し，数値実験により提案法の性能を評価した．近年は，医学分野でも観測される変数が増加しており，高次元を想定した傾向スコアの推定法に関する研究が盛んに行われている．2021年度では，提案した方法を高次元でも適用できるように拡張する．
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| Causes of Carryover |
新型コロナウイルスによる影響で，当初参加予定であった国際会議が中止となったため，当該助成金が生じた．2021年度参加予定としていた国際会議も新型コロナウイルスの影響で中止またはオンライン開催となる可能性が高いため，物品や書籍の費用として当該助成金を活用する予定である．
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Research Products
(2 results)
