Development of multiple robust inference procedures for net survival

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K19754
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 60030:Statistical science-related
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: Komukai Sho 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (70794543)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: がん登録 / ネット生存率 / 一般集団生存率 / 多重頑健推測法

Outline of Final Research Achievements

In the estimation of net survival used to analyze the cancer registry data, the population survival rates are used to adjust for the impact of other cause death. I proposed bias correction methods for general population survival rates. One is a method for correcting the bias that arises when the general population survival rates are affected the cancer patients. And the other is a correction method for when the distribution of non-cancer survival rates differs between cancer registry data and the general population.
I justified the mathematical theories of an EM-based estimation method for the excess hazard model and proposed an asymptotic variance estimator. Based on these studies, I proposed a multiple robust estimation method for net survival rates. Research on the excess hazard model has been published. Other research results are submitted (1 manuscript) and prepared for submission (2 manuscripts).

Free Research Field

医学統計学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

がん登録データはがん対策の評価を行うために重要な役割をになっている。実際にがん登録データ解析の結果からがん対策の見直しが行われる。本研究はがん登録データ解析において使用される一般集団生存率に対する根本的な問題を議論した研究であり、この問題に対する初めての数学的に厳密な方法である。また、過剰ハザードモデルの推測法の理論的正当化は方法論の発展に重要な議論であり、実際には、この理論を応用した多重頑健推測法の理論的正当化が可能となった。多重頑健推測法ではモデルの誤特定リスクを軽減し、より数学的仮定に依存しない推測を可能とし、これは実データ解析と方法論研究の双方に重要な結果である。