Re-evaluation of evidence reflecting patient's value with individual patient based meta-analysis

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21H03401
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60030:Statistical science-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: OBA Koji 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 准教授 (30422926)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 川原 拓也 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (10792450) ; 坂巻 顕太郎 順天堂大学, 健康データサイエンス学部, 准教授 (30644819)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: メタアナリシス / リスク・ベネフィット評価 / 個別化医療 / 臨床試験 / 因果推論

Outline of Final Research Achievements

In this study, we aimed to propose a new method of utilizing evidence that allows for treatment selection reflecting individual patient values by using Generalized Pairwise Comparison (GPC), a method proposed for evaluating risk-benefit in clinical trials. We evaluated the performance of GPC based on literature reviews and theoretical considerations, and conducted a real data analysis comparing S-1 and 5FU using data from the GASTRIC study, an international collaborative IPD (Individual Patient/Participant Data) meta-analysis of advanced and recurrent gastric cancer. The results indicated that S-1 is a superior treatment to 5FU, demonstrating the usefulness of GPC-based risk-benefit evaluation.

Free Research Field

統計科学関連

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

ランダム化比較試験に対する既存の個人データがデータベース化されることにより、GPCを用いたエビデンスの再評価を行うことによって、エビデンスを利用する患者の優先順位や選考を反映させた評価が可能となることを示した。これにより、利用者の観点に立った新しいエビデンスの利用方法を示すことにつながった。