| 研究課題/領域番号 |
21K11790
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分60030:統計科学関連
|
|---|
| 研究機関 | 横浜市立大学 |
|---|
研究代表者 |
山本 紘司 横浜市立大学, 医学研究科, 教授 (10548176)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
|
|---|
| キーワード | 臨床試験 / F1スコア / 選択デザイン / カテゴリカル変数 / co-primary / micro-averaged / macro-averaged / co-primary endpoints / 機械学習 / 統計的推測 / 臨床研究 / カテゴリカルデータ / デザイン |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では臨床研究における次の2つのテーマを選定し，新たな手法開発に取り組む：
①3値以上のカテゴリ変数をアウトカムとする場合の複数の判別法間の性能比較に対する解析手法
②2値変数を含む複数の主要評価変数をもとにしたフレキシブルな治療候補選択デザイン
これらの課題解決に際して，実際の臨床研究に応用した場合の性能評価も行う．また，本研究課題は実際の臨床研究で直面しているものであり，本研究での成果は，より侵襲の少ない方法による疾患の鑑別診断や，最終的に患者さんへ適切な治療を還元するための一助となることが期待される．
|
| 研究成果の概要 |
臨床研究において，カテゴリカル変数が主要評価変数として選択されることはままある．本研究では実課題から得られた次の2つの問題に対して研究を行った：(1)．3カテゴリ以上の結果をもつ検査法比較に対するF1スコアによる解析法の提案，(2)．複数の2値変数を主要評価変数としたフレキシブルな治療候補選択デザインの開発．
(1)については機械学習分野でよく用いられる性能評価指標であるF1スコアに対して，3カテゴリ以上の場合に用いられるF1スコア指標を整理し，その統計的性質を明らかにした．また，(2)については有効性と安全性という2つの2値変数を同時に評価し，最善の治療法を選択するデザインを新たに提案した．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は実際の医学研究における課題から着想を得たものであり，これらに対して新たな解析手法等を提案した．これは新たな統計的手法開発にとどまらない．課題(1)に対してはより科学的に新たに開発された検査法や診断法の有効性を述べることができ，課題(2)に対してはより多面的な角度から最善の治療法を選択できる可能性が高まる．本研究手法を今後の医学分野へ応用することにより，より効率的な研究遂行が可能となり，最終的には疾患で苦しむ患者さんへのよりよい医療の提供につながるものと期待される．
|
