| 研究課題/領域番号 |
18K11187
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60030:統計科学関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
五所 正彦 筑波大学, 医学医療系, 教授 (70701019)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 小標本バイアス / スパースデータバイアス / ロバスト分散 / データ欠測 / シグナル検出 / スパースデータ / ロジスティック回帰分析 / 既存データ / 混合効果モデル / 加速モデル / 多重代入法 / Bartlett補正 / ブートストラップ法 / 小標本問題 / 臨床試験 / データベース研究 / シミュレーション実験 / 小規模臨床試験 / 経時測定データ / ロバスト推測 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，必要十分なデータ集積が困難な小規模臨床試験やイベント数が少ないデータベースに適用するための統計手法の開発および実用化を目的として，4年間研究に取り組んだ．具体的には，小標本やレアイベントによって生じる推定のバイアスや検定の楽観性を補正するための統計手法に関する研究，医薬品副作用データベースに対してイベント数が少ないシグナル検出に関する研究を行った．研究成果として，査読付き国際雑誌に１９報の学術論文を発表した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
治療法が確立されていない希少疾患や小児分野の臨床試験では，必要十分な数の被験者の集積が極めて難しいため，試験規模は必然的に小さくなる．本研究では，データが十分に集積できない状況の中で，より正確で効率的な統計手法を開発し，実データに応用することでその実用性を確認した．本研究で挙げた成果は，データ集積が困難な臨床試験や臨床研究並びに医学系データベース研究全般に適用可能であるため，統計科学にとどまらず，医学の発展に大きく寄与するものである．
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