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Advances in computational methods for multilevel models for time-to-event data

研究課題

研究課題/領域番号 25K15025
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
研究機関順天堂大学

研究代表者

シャルヴァ アドリアン  順天堂大学, 国際教養学部, 講師 (00739716)

研究期間 (年度) 2025-04-01 – 2028-03-31
研究課題ステータス 交付 (2025年度)
配分額 *注記
1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2027年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2026年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
キーワード混合効果モデル / 生存時間分析 / 最尤推定
研究開始時の研究の概要

The purpose of this project is to design efficient modelling procedures for data exhibiting a hierarchical structure (e.g., repeated measurements of a marker, patients grouped by area), as is often encountered in medical research. In particular, we will develop approaches (1) to study the impact of biomarker trends on the occurrence of a health event, and (2) to analyze the survival of patients living in different areas and treated in different hospitals.
The expected benefit is the design of user-friendly and efficient software to analyze health data with complex hierarchical structures.

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公開日: 2025-04-17   更新日: 2025-06-20  

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