| 研究課題/領域番号 |
15K15954
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| 研究機関 | 統計数理研究所 |
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研究代表者 |
野間 久史 統計数理研究所, 大学共同利用機関等の部局等, 助教 (70633486)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 臨床研究 / 疫学研究 / 臨床試験 / セミパラメトリック理論 / ネットワークメタアナリシス / メタアナリシス / 複合尤度法 / 推定方程式 |
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| 研究実績の概要 |
本年度は、セミパラメトリック推定方程式の理論に基づくモデル誤特定のもとでの推測手法についての研究を行い、臨床研究・疫学研究の実践で広く用いられている方法について、いくつかの応用上有益な知見を得た。その中でも、特に、分割表の層別解析で用いられるMantel-Haenszel推定量についての漸近的な挙動についての厳密な評価とそのロバストな漸近分散の推定量についてまとめた研究論文が、国際学術ジャーナルに採択された。また、医学研究のComparative Effectiveness Researchにおいて重要なエビデンス統合方法として、近年、大きな注目を受けているネットワークメタアナリシスの不一致性（inconsistency）の評価において、複合尤度法（composite likelihood methods）を用いた有効な推測手法を開発し、いくつかの国際会議において研究成果の報告を行った。現在、その研究成果については、学術論文としてまとめ、国際学術ジャーナルへ投稿を行っている。
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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
27年度は、セミパラメトリック理論に基づく、臨床研究・疫学研究の実践で広く用いられている方法について、いくつかの応用上有益な知見を得ることができ、一部の成果は研究論文として、国際学術ジャーナルへ投稿、掲載確定となっている。また、複数の国際会議において、招待講演の依頼を受け、本研究課題によって得られた成果を発表した。
4年間の研究期間の中で、初年度が終了した段階ではあるが、順調に研究プロジェクトは進展しているものと考える。
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| 今後の研究の推進方策 |
27年度に得られた成果をさらに発展させ、理論的な検討を進めるとともに、当該研究領域における、近年の重要な研究課題への応用を検討していきたい。特に、28年度は、不完全データの統計解析におけるセミパラメトリック推測の方法や推定方程式に基づく理論への応用についての研究を進め、臨床研究、特に、臨床試験の実践において、有用な方法論的成果につながる研究を行いたいと考えている。
併せて、近年の分子疫学で大きな関心を持たれている、稀な疾患関連変異の検出の問題へこれらの方法を応用し、頻度論的なセミパラメトリック有効な推測手法とともに、ベイズ流のアプローチから、効率的な推測方法の開発を行う予定である。また、モンテカルロ計算技法を用いた、小標本のもとでの有効な推測手法についての研究を行い、マルチレベルモデルについての正確かつ効率的な推測手法の開発を行う。
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