| 研究課題/領域番号 |
25K15029
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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 | 帝京大学 |
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研究代表者 |
口羽 文 帝京大学, 公衆衛生学研究科, 教授 (40510699)
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| 研究分担者 |
篠崎 智大 東京理科大学, 工学部情報工学科, 准教授 (60644482)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2027年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | サンプリングデザイン / 不完全データ / 効果の異質性 / データ統合 / 重み付き推定 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
個別化予防の達成には，多様な変数による疾患発症リスクスコアに基づくハイリスク集団特定に加え，より介入効果の大きいサブ集団へのアプローチが必要となる．公衆衛生的な個別化予防戦略の最適化を考える上では，背景因子によって介入効果が異なる「効果の異質性」評価と，この個別化戦略の「集団全体に対する効果」の評価も必要である．個と集団というこれら両方向の評価に対し，多様な変数を提供する複数のデータソースを活用した方法論的枠組みは十分検討されていない．本研究では，複雑なデータ生成構造を持つ疫学研究デザインに応用し，個別化と集団全体への統一的な推論を可能とする方法論を開発する．
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