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2017 年度 実施状況報告書

セミパラメトリック統計理論と臨床研究・臨床試験の効率化のための統計的推測手法

研究課題

研究課題/領域番号 15K15954
研究機関統計数理研究所

研究代表者

野間 久史  統計数理研究所, データ科学研究系, 准教授 (70633486)

研究期間 (年度) 2015-04-01 – 2019-03-31
キーワードエビデンス統合 / ネットワークメタアナリシス / 多変量メタアナリシス / 精密医療 / 高次漸近理論 / 臨床試験 / 臨床研究 / 不完全データ
研究実績の概要

本年度は、過去に行われた臨床研究・臨床試験のエビデンスの系統的な統合解析を行い、医薬品・医療技術の有効性・安全性についての総合的な評価を行うネットワークメタアナリシスの方法論の研究開発を重点的に行った。特に、従来からの尤度ベースの推測手法の枠組みでの方法論を多変量メタアナリシスのマルチレベルモデルのもとで整理し、漸近理論に基づく最強力検定と有効な信頼区間の構成手法のためのアルゴリズムを与えた。また、これらの手法はあくまでも中心極限定理による大標本近似に基づくものであり、サンプルサイズが大きくない場合には、現実的な条件下での妥当性が失われることが知られているが(例えば、信頼区間の真値の被覆確率が名目水準を大幅に下回る)、ネットワークメタアナリシスでは統合解析を行う試験数が十分に大きくないという条件下での解析を行うことも多い。本研究では、このような現実的な条件下で、正確な統計的推測を可能とする高次漸近理論による手法の開発を行い、Bartlett補正とBootstrap検定に基づく推測手法を開発した。モンテカルロシミュレーションによる数値実験やいくつかの臨床試験の統合解析による評価によって、従来の標準的な方法が妥当性を失ってしまうような条件下でも、新手法からは正確な推測結果が得られることが示された。また、大規模臨床試験の個人レベルデータの統合解析による精密医療(precision medicine)のための有効な解析手法の開発にも取り組み、個々人の特性に応じた治療効果の予測のために有用な手法を開発した。加えて、不完全データを伴う臨床試験の経時データ解析のための高次漸近理論による推測手法および正確な推測手法についての研究にも取り組み、いくつかの有効な解析手法の開発に成功した。

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

当該領域の国際一流ジャーナルへの研究論文の公表にも成功しており、十分な成果を上げられていると評価している。

今後の研究の推進方策

最終年度では、現在、国際学術誌へ投稿中および投稿準備中の研究論文の公表に成功することができるよう、着実に研究・出版活動を進行する。

次年度使用額が生じた理由

病気治療による入院のために、前年度、中止となった海外出張旅費の繰り越し分の一部を、最終年度に繰り越しするため。

  • 研究成果

    (7件)

すべて 2018 2017

すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件) 学会発表 (5件) (うち国際学会 2件、 招待講演 2件)

  • [雑誌論文] Bartlett-type corrections and bootstrap adjustments of likelihood-based inference methods for network meta-analysis2018

    • 著者名/発表者名
      Noma, H., Nagashima, K., Maruo, K., Gosho, M., Furukawa, T. A.
    • 雑誌名

      Statistics in Medicine

      巻: 37 ページ: 1178-1190

    • DOI

      10.1002/sim.7578

    • 査読あり
  • [雑誌論文] Re-assessment of multiple testing strategies for more efficient genome-wide association studies2018

    • 著者名/発表者名
      Otani, T., Noma, H., Nishino, J., Matsui, S.
    • 雑誌名

      European Journal of Human Genetics

      ページ: In Press

    • DOI

      10.1038/s41431-018-0125-3

    • 査読あり
  • [学会発表] 先端医学研究の発展を担うデータサイエンス2018

    • 著者名/発表者名
      野間久史
    • 学会等名
      第12回日本統計学会春季集会
    • 招待講演
  • [学会発表] ネットワークメタアナリシスによるComparative Effectiveness Researchと高次漸近理論に基づく推測手法2018

    • 著者名/発表者名
      野間久史
    • 学会等名
      統計数理研究所リスク解析戦略研究センター第9回生物統計ネットワークシンポジウム
  • [学会発表] Bartlett-type corrections and bootstrap adjustments of likelihood-based inference methods for network meta-analysis2017

    • 著者名/発表者名
      Noma, H., Nagashima, K., Maruo, K., Gosho, M., Furukawa, T. A
    • 学会等名
      CEN-ISBS Vienna 2017
    • 国際学会
  • [学会発表] Bartlett correction for multivariate random effects models in network meta-analysis2017

    • 著者名/発表者名
      Noma, H.
    • 学会等名
      2017 ASA Biopharmaceutical Section Regulatory-Industry Statistics Workshop
    • 国際学会
  • [学会発表] Quantifying indirect evidence in network meta-analysis2017

    • 著者名/発表者名
      野間久史
    • 学会等名
      2017年度統計関連学会連合大会
    • 招待講演

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公開日: 2018-12-17  

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