| 研究課題/領域番号 |
16K00039
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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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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
宮田 敏 東北大学, 医学系研究科, 准教授 (60360343)
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| 研究分担者 |
坂田 泰彦 東北大学, 医学系研究科, 准教授 (90379206)
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| 研究協力者 |
三浦 正暢
山内 毅
小野瀬 剛史
辻 薫菜子
及川 卓也
笠原 信太郎
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | コホート研究 / ネットワーク解析 / 関数主成分分析 / 慢性心不全 / 生物統計学 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，2006~2010年に東北地区24基幹病院において登録された10,219名の慢性心不全及びその高リスク症例の観察研究（CHART-2研究）の登録データを用いた。リスク層別のため、経時データを関数データとして用いた関数主成分分析を開発し、生存時間イベントをアウトカムとした教師あり学習モデルとしてリスク層別を行った。
モデルの臨床的意義について循環器内科専門医による医学的検討を行い、妥当な結果との結論を得た。
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| 自由記述の分野 |
生物統計学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の結果，膨大なコホートデータに蓄積された経時データを関数主成分分析によって解析することにより、心不全患者の発症リスクを効果的に判別することに成功した。
研究の成果は，約30編の原著論文（査読あり）と多数の国際学会において報告した．
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