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2023 年度 実績報告書

異質な集団を含むデータに対する統計的学習理論を用いたモデル開発と臨床医学への応用

研究課題

研究課題/領域番号 18K11197
研究機関慶應義塾大学

研究代表者

林 賢一  慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (70617274)

研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2024-03-31
キーワード経時データ / 生存時間モデル / 再帰分割法 / 回帰モデル / 平均治療効果 / 平均因果効果 / 共変量調整
研究実績の概要

本研究の目的は,異質な部分集団によって構成されるデータに対し,「予測力(説明力)」と「解釈可能性」が両立する統計的方法の構築に寄与することであ
る.2023年度は,まず計画通り経時ー生存同時モデルに対する再帰分割法についての研究をまとめ,学会発表を行った.この研究は,生存時間と経時的に観測される変数を応答変数として考え,ベースライン共変量との関連を表現するモデルに関するものである.これについて,異質な部分集団を想定した再帰分割法のアルゴリズムを提案し,またシミュレーションによりその有用性を示した.
また,臨床試験における共変量調整についての研究を実施した.臨床試験では,無作為化により各治療群において背景因子が平均的に等しいという条件が担保される.これによって,群平均の比較が治療効果として推定・解釈することが可能である.一方で,共変量を調整した回帰モデル(共分散分析モデル)を用いることにより治療効果の推定精度が向上することも指摘されている.さらに,Schuler et al. (2021)では過去のデータ(ヒストリカルコントロールデータ)に基づき「予後スコア」を構築することにより,その精度を向上させるための枠組みであるPROCOVAが提案されている.我々は,これをさらに拡張し,予後スコアと治療インディケータの交互作用を含めて調整する回帰モデルを用いて治療効果が精度よく推定できることを示した.交互作用の導入は,治療効果が共変量に依存して異なる場合を考慮していることに相当し,推定量が平均治療効果として解釈できる点で,本研究の趣旨に合致するものである.

  • 研究成果

    (5件)

すべて 2024 2023

すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (2件) (うち国際学会 1件)

  • [雑誌論文] 疫学分野での計量生物学の発展2024

    • 著者名/発表者名
      田栗正隆、高橋邦彦、小向翔、伊藤ゆり、服部聡、船渡川伊久子、篠崎智大、山本倫生、林賢一
    • 雑誌名

      計量生物学

      巻: 44 ページ: 129~200

    • 査読あり
  • [雑誌論文] <i>k</i> 近傍法を用いたリチウムイオン電池の微小内部短絡検出2023

    • 著者名/発表者名
      志村 重輔、林 沙織、岡安 悟志、板垣 昌幸、林 賢一
    • 雑誌名

      データ分析の理論と応用

      巻: 12 ページ: 1~15

    • DOI

      10.32146/bdajcs.12.1

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Model Selection with Missing Data Embedded in Missing-at-Random Data2023

    • 著者名/発表者名
      Takai Keiji、Hayashi Kenichi
    • 雑誌名

      Stats

      巻: 6 ページ: 495~505

    • DOI

      10.3390/stats6020031

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] Asymptotic properties of Matthews correlation coefficient2023

    • 著者名/発表者名
      Yuki Itaya, Jun Tamura, Kenichi Hayashi, Kouji Yamamoto
    • 学会等名
      The 8th Japanese-German Symposium on Classification
    • 国際学会
  • [学会発表] 生存ー経時同時モデルに対する異質な部分集団への再帰分割法2023

    • 著者名/発表者名
      名取京太郎,林賢一
    • 学会等名
      2023年度日本分類学会大会

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公開日: 2024-12-25  

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