2013 Fiscal Year Research-status Report
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25730014
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Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
篠崎 智大 東京大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (60644482)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 統計的因果推論 |
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| Research Abstract |
本課題では、動的な治療に対する患者の生体指標（好ましいレスポンス、または有害な副作用）に応じて次の治療方針を選択していく「動的な治療レジメ」の効果推定が目的である。このために（1）g-計算アルゴリズム、（2）構造ネストモデル、（3）周辺構造モデル、それぞれによる目標パラメータ設定と異なる推定方法が存在するが、今年度は構造ネストモデルを中心に研究を進め、成果を発表できた。
動的レジメは、2時点以上にわたる治療と、初回治療後に測定される生体指標データが基本的なデータ構造となる。似たデータ構造だが異なる問題設定として、治療後の生体指標（中間変数）を介さない治療効果である「直接効果」を、治療効果全体から切り離して推定する直接・間接効果の識別問題がある。従来の直接・間接効果識別に関する文献は、治療が1時点の場合が主であったが、申請者は、治療の直接効果と中間変数の効果それぞれの構造ネストモデルを仮定することで、多時点にわたる治療の直接効果を推定できることを示した。成果はStatistics in Medicine誌に掲載された（オンラインにてEarly View）。
また、ランダム化試験における構造ネストモデル推定法として、従来のg-推定法の定義を広げた方法を提案・定式化し、シミュレーション実験で性能評価を行った。成果の一部はthe International Society for Clinical Biostatisticsで発表され、次年度中の論文投稿を目指している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
「動的な治療レジメ」の効果推定に必要な方法論（g-計算アルゴリズム、構造ネストモデル、周辺構造モデル）について整理でき始めている。特に、元々g-計算アルゴリズムの発展系として提案された構造ネストモデルに関しては、推定方法論の拡張が専門誌に採択され、またランダム化試験における新たな推定方法の可能性も学会で報告できた。これらに関するシミュレーション実験も進行できており、データ解析が報告できる水準に達し次第、論文化できる状況である。方法論的に整備できてきたことから、動的レジメにおける「生体指標の目標値設定」という問題を定式化でき次第、推定法の提案と評価を迅速に行えると考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
「研究の目的」と「実施計画書」に記載の通り、シミュレーション実験を主軸にした計画を立てている。解析用データに関しては、引き続き交渉を進めていく。得られた成果は国際・国内学会で速やかに公表し、同時に海外の研究成果について情報を収集する。
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Research Products
(2 results)
