• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 前のページに戻る

ベイズ統計の枠組みを利用した安定的な治療効果推定手法の開発

研究課題

研究課題/領域番号 25K21166
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分60030:統計科学関連
研究機関東京医科大学

研究代表者

折原 隼一郎  東京医科大学, 医学部, 講師 (10973266)

研究期間 (年度) 2025-04-01 – 2029-03-31
研究課題ステータス 交付 (2025年度)
配分額 *注記
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2028年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2027年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
キーワード因果推論 / 時間依存性交絡 / ベイズ統計 / 傾向スコア / 一般化ベイズ
研究開始時の研究の概要

統計的因果推論において、交絡調整は興味ある治療効果を適切に推定するために不可欠である。特に治療が経時的に変化する場合、交絡因子も時間とともに変化し、過去の治療に依存するため、調整が難しくなる。本研究では、このような状況においても安定的に治療効果を推定できる手法として、層別推定法に着目する。層別推定法では、時点が増えるにつれて各層がスパースになるという課題があると予想される。そこで本研究では、ベイズ統計の枠組みを用いて層間の情報を柔軟に借用可能とする、新たなベイズ的層別推定手法の開発を目指す。さらに、医学分野で一般的な生存時間アウトカムへの適用も視野に入れ、実践的な有用性について検討を行う。

URL: 

公開日: 2025-04-17   更新日: 2025-06-20  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi