| 研究課題/領域番号 |
19K24193
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0908:社会医学、看護学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
萩原 康博 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 助教 (60844040)
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| 研究期間 (年度) |
2019-08-30 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019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 | 医療経済評価 / 費用対効果 / マッピング / 効用値 / 欠測データ / バイアス / 順序効果 / 機械学習 / QOL値 / 健康効用値 / がん / サンプルサイズ / EORTC QLQ-C30 / EQ-5D / 欠測データ解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、「欠測データ解析の枠組み」から医療経済評価でのマッピングを捉え直すことで、医療経済評価でのバイアスの観点からマッピング手法が満たすべき条件を記述し、今後のマッピング手法の開発や選択に対する実践的な指針を得ることである。そのために、マッピング手法が医療経済評価でのバイアスの観点から妥当であるための条件を導出し、それをシミュレーション実験で例示し、実データを用いた実証研究で既存のマッピング手法がその条件を満たすか評価する。
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| 研究成果の概要 |
「欠測データ解析の枠組み」を用いて、医療経済評価を行う際にマッピングにより期待QOL値をバイアスなく推定できる条件を導出した。EORTC QLQ-C30からEQ-5D-5L index への直接・間接マッピングアルゴリズムを開発した。ソース尺度とターゲット尺度の測定順序はマッピングアルゴリズムにあまり影響を与えないことをがん領域の実データを用いて示した。勾配ブースティング木を用いてEORTC QLQ-C30からEQ-5D-5L index への直接・間接マッピングアルゴリズムを開発した。マッピングアルゴリズムを作成するために必要な最小サンプルサイズ計算法の開発を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
マッピング手法の新規開発やマッピング手法の医療経済評価での利用に対して本研究で得られた条件は、今後のマッピングに関連する研究が向かうべき適切な方向性を示し、医療経済評価でのマッピングの実践を改善することにつながると期待される。
開発したマッピングアルゴリズムは、今後の医療経済評価で利用かのうである。
開発した必要サンプルサイズ計算法は、線形回帰モデルを用いる場合にしか現在は用いることができない限界がある。しかし、この研究をきっかけに、マッピング研究に用いられるより複雑な回帰モデルでのサンプルサイズ計算方法の開発が行われることが期待される。
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