| 研究課題/領域番号 |
19H03907
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分58030:衛生学および公衆衛生学分野関連:実験系を含まない
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| 研究機関 | 中央大学 (2022-2023)
慶應義塾大学 (2019-2021) |
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研究代表者 |
竹内 文乃 中央大学, 理工学部, 准教授 (80511196)
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| 研究分担者 |
大庭 真梨 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 病院 臨床研究・教育研修部門, 室長 (10574361)
大庭 幸治 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 准教授 (30422926)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 疫学統計 / ライフコース疫学 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、近年急激にデータの整備及び利用が進んできたライフコース疫学研究（対象者の曝露およびアウトカムをライフコースにわたる何年も経時的に測定する）を対象とした統計解析手法の整理・拡張・適用を目的としたものであった。本研究では、大きく3つに分けて統計解析手法の整理・拡張・適用を実施した。①曝露が経時的に測定されている場合に、影響や影響のある特定の時期を探索する、②アウトカムが経時的に評価されていて、曝露と互いに影響しあって推移する場合に、直接影響と関節影響を分離する統計解析手法、③曝露状態が経時的に変化する場合に、その軌跡を推定しつつ結果に与える影響を評価する統計解析手法。
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| 自由記述の分野 |
疫学統計
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年、世界的にITCを利用したデータ収集手法が確立されてきたことを踏まえて、疫学研究においても人の生涯にわたるデータを蓄積していく、ということが行われるようになってきた。一方、疫学研究のデータ解析に利用される統計解析手法は、現在に至るまで古典的な原因（疫学研究開始時点で評価された曝露）と追跡によって補足された結果の関連を回帰モデルで評価したものがほとんどを占めている。本研究は、曝露が経時的に評価された場合、アウトカムが経時的に評価された場合、それらが影響に影響しあう場合という3つに状況を分類し、方法の整理及び拡張と実データ適用を実施したという点で意義のある研究であったといえる。
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