Development of Causal Multiple Contrast Methods and Estimation of Treatment Effects Leveraging Big Data

• Project/Area Number: 25K13392
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
• Research Institution: Nagoya City University
• Principal Investigator: 中谷 英仁 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 准教授 (80627670)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 服部 聡 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (50425154) ; 小向 翔 東京医科大学, 医学部, 准教授 (70794543) ; 竹内 正人 静岡社会健康医学大学院大学, 社会健康医学研究科, 教授 (80598714)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2025: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
• Keywords: 因果対比法 / 多重性制御 / 交絡調整 / 個別化医療 / 準実験デザイン

Outline of Research at the Start

本研究は、非ランダム化医療データにおける交絡因子の調整と多重比較による検定の多重性を同時に制御し、治療効果が顕著な患者サブグループを識別する新たな統計手法「因果多重対比法」を開発することを目的とする。傾向スコア法やIPTW法といった因果推論手法に、多重比較検定の理論を融合させ、観察データ下での層別効果の同時推定と検定を可能にする解析枠組みを構築する。さらに、本手法を大規模レセプトデータベースに適用し、その有効性と実用性を検証する。最終的にはRパッケージとして公開し、臨床・疫学研究における個別化医療の推進に資することを目指す。