2023 Fiscal Year Research-status Report
Causal survival analysis with missing data in time-varying confounders
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23K11017
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| Research Institution | Yokohama City University |
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Principal Investigator |
竹内 由則 横浜市立大学, データサイエンス学部, 准教授 (40780341)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小向 翔 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (70794543)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | 欠測データ解析 / 統計的因果推論 / 生存時間解析 / 時間依存性治療 / 薬剤疫学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本課題の主題である「欠測を伴う時間依存性交絡の存在下における因果生存時間解析手法」として、「欠測を伴う時間依存性交絡の存在下における構造ネスト累積生存時間モデルの二重ロバストg推定」を提案し、数学的な証明を含む理論的妥当性の整理を行い、時点数および共変量数の少ない単純な状況下でのシミュレーション実験を行ったところ、ほぼ理論通りの二重ロバスト性が示された。さらに、実際の薬剤疫学研究へのapplicationを行い、多時点および多数の変数の調整を必要とする状況下でもに推定を行うことができることを確かめた。
これらの結果について統計的因果推論領域の国際学会である「European Causal Inference Meeting（2023年4月、オスロ）」にて口頭発表を行ったほか、統計学領域の国内学会である「2023年度統計関連学会連合大会 （2023年9月、京都）」にて口頭発表を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
実績の概要に示した通り、本課題で開発を行う予定の手法について、数学的な証明を含む理論的妥当性の整理、シミュレーショ実験および実際のデータへのapplicationを完了し、
これらについて国際および国内学術集会での発表を行った。これらは研究計画調書に記載した令和5-6年度までの研究内容に相当するため、当初の計画以上に研究は進展していると考えられる。
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| Strategy for Future Research Activity |
学術集会で発表を行った研究成果について、共著者とともに学術論文投稿用原稿の執筆を行っており、令和6年度中の投稿を目指している。
また、研究計画調書の令和7年度の研究計画として記載した二重ロバスト性を高める取り組みとして、現在パラメトリックモデルを想定している作業モデルについてノンパラメトリックモデルを用いる検討を前倒しで行っていく予定である。
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| Causes of Carryover |
当初計上していた計算機の購入および利用費用については、提案手法について想定よりも計算能力を必要としないよう改善を行うことができたため、当該年度は購入を行わなかった。また、計上していた一部の旅費について、情報集収集のみの学術集会参加を避け、研究を進捗させることに注力したほか、研究課題の重なる他の研究費から支出したため、当初予定より少ない支出となった。
次年度は、積極的に情報収集目的とした学術集会への参加を予定しているほか、ノンパラメトリック手法の利用に伴う計算負荷の増大に対応した計算機関連の支出を行う予定である。
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Research Products
(2 results)
