| 研究課題/領域番号 |
21H03401
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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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 | 東京大学 |
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研究代表者 |
大庭 幸治 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 准教授 (30422926)
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| 研究分担者 |
川原 拓也 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (10792450)
坂巻 顕太郎 横浜市立大学, データサイエンス推進センター, 特任准教授 (30644819)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
13,910千円 (直接経費: 10,700千円、間接経費: 3,210千円)
2023年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2022年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2021年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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| キーワード | メタアナリシス / リスク・ベネフィット評価 / 個別化医療 / 臨床試験 / 因果推論 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究課題では、過去に実施された臨床試験の個人データ(Individual Patient Data: IPD)メタアナリシスの枠組みで、リスク・ベネフィットに関連する複数のアウトカムに対して臨床的意義やエビデンスを利用する患者の選好を反映させた順位付け(Prioritized
Outcomes: PO) に基づいた再評価を行うことにより、個別の患者の価値に基づいた治療選択を可能にする新しいエビデンスの利用方法を提案する。これまでの集団のデータに基づいて決められてきた治療方法の評価から、個人の価値観に基づいて治療の優先順位を再検討できるようなShared Decision Makingの実践を目指す。
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| 研究実績の概要 |
２０２２年度-２０２３年度にかけて、Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ ｐａｉｒｗｉｓｅ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎによるＮｅｔ ｂｅｎｅｆｉｔのメタアナリシスについて①統計学的方法論の開発のため、関連研究のレビュー、方法論を検討し、数値実験（シミュレーション研究）と②実データ解析を実施する。①と②は並行しながら進める予定であった。
２０２１年度に実施したレビュー、方法論の検討について、学会発表、ならびに論文発表を精力的に行った。レビューに基づいた報告については、２０２２年度統計関連学会連合大会で学会発表を行い、日本統計学会誌での論文発表を行った。方法論の検討については、特に複数の評価項目が存在する下での評価項目間の相関に関する検討を行い、指標であるＮｅｔ Ｂｅｎｅｆｉｔへの影響を評価した。こちらについては、米国のＷＮＡＲ（Ｗｅｓｔｅｒｎ Ｎｏｒｔｈ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｔｈｅ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ Ｓｏｃｉｅｔｙ）の年会で発表し、計量生物学分野の一流誌であるＳｔａｔｉｓｔｉｃｓ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ誌で論文発表を行った。いずれも当初の計画通りに進めることができ、次年度のＧＡＳＴＲＩＣ研究(Ｇｌｏｂａｌ Ａｄｖａｎｃｅｄ／Ａｄｊｕｖａｎｔ Ｓｔｏｍａｃｈ Ｔｕｍｏｒ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｔｈｒｏｕｇｈ ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｏｎ)への適用を行うための準備を整えることができた。最後に、年度末に班会議を実施し、２０２３年度の計画を整理した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初の計画通りに計画を進めることができたため。
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の計画に大きな変更はない。実績において述べた通り、メタアナリシスにおけるGeneralized Pairwise Comparisonの適用を行い、リスクベネフィット評価におけるGeneralized Pairwise Comparisonの意義を取りまとめる予定である。
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