| 研究課題/領域番号 |
19H04074
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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60030:統計科学関連
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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, データ科学研究系, 准教授 (70633486)
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| 研究分担者 |
五所 正彦 筑波大学, 医学医療系, 教授 (70701019)
古川 壽亮 京都大学, 医学研究科, 教授 (90275123)
長島 健悟 統計数理研究所, 医療健康データ科学研究センター, 特任准教授 (20510712)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | ネットワークメタアナリシス / Evidence-based medicine / 高次漸近理論 / モンテカルロ推測 / 影響力解析 / 多変量メタアナリシス / 公表バイアス / ロバスト推測 |
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| 研究成果の概要 |
世界規模で進む社会の高齢化による医療費の高騰から、医薬品・医療技術の有効性・有用性の比較評価は極めて重要な課題であり、ネットワークメタアナリシスはそのための重要な研究方法となっている。本研究では、ネットワークメタアナリシスの統計解析における推測・予測・モデリングに関する新規手法の開発研究を行った。特に、治療効果の推測・予測に関して、高い正確性を有する汎用的な方法と、外れ値の検出・影響力解析に関して、多くの研究成果を上げることができた。加えて、多変量メタアナリシスにおける公表バイアスの評価において、セミパラメトリック有効な検定手法を開発することに成功した。
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| 自由記述の分野 |
統計科学，医療統計学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ネットワークメタアナリシスは、現在、医療政策や診療ガイドラインの策定、新規医薬品の承認審査にも用いられるようになっている。既存の分析手法を単純に用いるだけでは、誤ったエビデンスに基づく意思決定を行ってしまうリスクがあるが、本研究によって得られた一連の研究成果は、それらの統計的推測・予測の重要な問題を解決するものである。また、さまざまなバイアスを防止・調整するために有用な分析手法を与えることにも成功している。豊富な事例解析に基づく実証分析により、現実的な条件のもとでの有用性も明確に示すことができており、将来の医療・社会の問題を解決することに資するものであることが期待できる。
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