Development and innovation of statistical theory and methodology of network meta-analysis

网络荟萃分析统计理论与方法的发展与创新

• 批准号: 22H03554
• 负责人: 野間 久史
• 金额: $ 11.07万
• 依托单位: The Institute of Statistical Mathematics
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2027-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H03554/
• 关键词: ネットワークメタアナリシス; Evidence-Based Medicine; 統計的推測; 統計モデリング; ロバスト推定; 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; 外れ値

本年度は、ネットワークメタアナリシスにおける推測手法の根幹的な問題である、現状のスタンダードな方法の検定・信頼区間の妥当性が成り立たないという問題を解決するための高次漸近理論に基づく方法の開発に取り組んだ。Kenward-Rogerの方法による新たな推測方法の開発に成功し、シミュレーション実験・実データの解析を通して、既存手法より優れた性能を有することを確認できた。この手法の優れた点は、簡便な行列計算で、信頼区間などを、高速に計算することができるという点である。国際学術誌への論文投稿を行い、良好な査読結果が得られている。また、試験間の治療効果の異質性を測るための指標として、予測区間が、近年、重要な指標として使われているが、本研究では、Bootstrap法に基づく有効なモンテカルロ技法と、高次漸近理論に基づく手法の開発に取り組んだ。シミュレーション実験・実データの解析を通して、既存のスタンダードな手法より優れた性能を有することを確認できた。統計解析ソフトウェアRのパッケージPINMAを開発し、CRANへの公表を行った。加えて、ネットワークメタアナリシスにおける外れ値の検出と影響力解析における実践的な方法論として、機械学習の領域で開発されたロバストなダイバージェンスに基づく推測方法の開発を行った。推定方程式の理論に基づくロバストな推定方法を開発し、重みの不確実性を考慮した、有効な信頼区間の構成方法を開発した。併せて、ネットワークメタアナリシスにおけるContrast-basedモデルでのベイズ流の推測手法の開発に取り組み、マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いない、解析的な計算のみですべての計算を完了することができる、汎用的なベイズ計算法を開発した。Jeffreys事前分布などの非正則な事前分布を用いた解析も可能とする枠組みであり、実用上の有用性の高い方法であると考えられる。本研究においても、国際学術誌への論文投稿を完了している。

This year, the problem of the root of the speculation method is solved, the problem of the current situation is solved, the method of the information interval is determined, and the problem of the high-order asymptotic theory is solved. Kenward-Roger's method was successfully developed, and the analysis and optimization of existing methods were confirmed. This method is optimized for simple calculation of rows and columns, signal interval, and high speed calculation. International Academic Journal papers are submitted in the middle of the process, and good results are obtained. In this study, Bootstrap method and high-order asymptotic theory were used to analyze the heterogeneity of therapeutic effects between trials. The analysis of the existing data is performed in the following manner: Statistical analysis of PINMA development, CRAN and public information In addition, the field of machine learning has been developed in the field of external value analysis and influence analysis. The theoretical basis of the estimation equation is developed, the uncertainty of the estimation equation is considered, and the construction method of the information interval is developed. In addition, the development of the Contrast-based method for estimating the flow of information is carried out in the following ways: the selection of groups, the application of the chain method, the calculation of analytical information, the development of the general method for calculating information. Jeffreys prior distribution, irregular prior distribution, analysis of possible groups, and practical usefulness of methods This study is published in the International Journal of Science and Technology.

项目成果

Kenward-Roger-type corrections for inference methods of network meta-analysis and meta-regression

网络元分析和元回归推理方法的 Kenward-Roger 型修正

• 发表时间: 2023
• 期刊: ISM Research Memorandum
• 作者: Noma;H.;Hamura;Y.;Gosho;M.;Furukawa;T. A.
• 通讯作者: T. A.

PINMA: R package for improved prediction intervals

PINMA：用于改进预测区间的 R 包

対比ベースのネットワークメタアナリシスにおけるベイズ流の統計解析

基于对比的网络元分析中的贝叶斯统计分析

• 发表时间: 2023
• 作者: 矢口雄大;藤原和哉;山田万祐子;北澤勝;山本正彦;松林泰弘;児玉暁;曽根博仁.;野間久史
• 通讯作者: 野間久史

ネットワークメタアナリシスにおける外れ値の検出と影響力解析

网络元分析中的异常值检测和影响分析

• 发表时间: 2022
• 作者: Yasuyuki Okoshi;Angel Lopez Garcia-Arias;Kazutoshi Hirose;Kota Ando;Kazushi Kawamura;Thiem Van Chu;Masato Motomura;Jaehoon Yu;野間久史
• 通讯作者: 野間久史

無情報事前分布によるベイズ流ネットワークメタアナリシス

使用无信息先验分布的贝叶斯网络荟萃分析

• 发表时间: 2022
• 作者: 山田万祐子;藤原和哉;大澤妙子;北澤勝;松林泰弘;矢口雄大;山本正彦;佐藤隆明;三ツ間友里恵;岩永みどり;山田貴穂;児玉暁;曽根博仁.;野間久史
• 通讯作者: 野間久史