Research on nonlinear regression models for estimating treatment effects in clinical cancer research

临床癌症研究中评估治疗效果的非线性回归模型研究

• 批准号: 22K11937
• 负责人: 下川 敏雄
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Wakayama Medical University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K11937/
• 关键词: アンサンブル樹木法; 治療効果モデル; Meta-learner; 異質性治療効果; サブグループ同定法; 生存時間解析; がん臨床研究; リアルワールド・データ

今年度は，既存の治療効果モデルの整理を中心に行なった．そこでは，治療効果モデルの前身と捉えることができるサブグループ同定法(Subgroup identification method)の整備から始まり，そこから治療効果モデルに発展したプロセスを整備した．また，既存の治療効果モデルを(1) 樹木構造接近法に基づく方法，(2) Meta-learner，に分けたうえで整理した．加えて，既存の治療効果モデルの特徴を数値検証で検証するとともに，それらの適応上の留意点について検討した．さらに，結果の解釈を支援するためのグラフィカル表現法について検討した．その研究成果について，日本計算機統計学会論文誌「計算機統計学」に投稿した．また，共有基底条件付き平均回帰(SCMR; Shared basis conditional mean regression, Powers et al., 2018)の概念のもとルール・アンサンブル法(Firedman & Popescu, 2008)に拡張した．SCMRでは，新規治療群と既存治療群のそれぞれで同じ基底関数を持つことを仮定するが，提案手法では，これらの基底関数に対する回帰パラメータの推定と刈込みを行うために，Group lasso法(Bakin, 1999)を用いた．この提案手法について，Statistics in Medicineにおいて採択された．同様の発想のもと，多変量適応型回帰スプライン(MARS)法のアンサンブル学習法版である，Bagging MARS法を拡張した．この提案手法については，日本計算機統計学会 第36回シンポジウムで発表した．さらに，研究動向の把握および生物統計家の交流を意図して，「第2回かごしまデータ科学シンポジウム」ならびに「第3回かごしまデータ科学シンポジウム」を開催した．

This year, the existing treatment results are in the center of the line. The preparation of the Subgroup identification method starts with the preparation of the treatment effect. (1) Tree structure approach method,(2) Meta-learner, sorting out. In addition, the existing treatment effect of the characteristic value of the identification of the identification of the appropriate point of attention to the identification of the appropriate point of attention. In addition, the results of the solution support, the solution support, the solution support, Research results were submitted to the journal "Computer Statistics" of the Japanese Society for Computer Statistics. SCMR; Shared basis conditional mean regression, Powers et al., 2018), the concept of the new treatment Group and the existing treatment group is proposed.SCMR method (Firedman & Popescu, 2008) is used to determine whether the new treatment group and the existing treatment group have the same base relationship. Statistics in Medicine. In the same way, the idea is to expand the Bagging MARS method. This proposal is based on the 36th chapter of the Japan Statistical Society. In the meantime, the understanding of research trends and the exchange of biostatisticians have been promoted."The second chapter of scientific research" and "the third chapter of scientific research" have been opened.

项目成果

Rule ensemble method with adaptive group lasso for heterogeneous treatment effect estimation

• DOI: 10.1002/sim.9812
• 发表时间: 2023-06
• 期刊: Statistics in Medicine
• 影响因子: 2
• 作者: Ke Wan;Kensuke Tanioka;Toshio Shimokawa

Pythonを用いた臨床試験における中央モニタリングレポートの自動作成プログラムの構築

使用Python构建临床试验中央监测报告自动创建程序

• 发表时间: 2023
• 作者: Ke Wan;Kensuke Tanioka;Toshio Shimokawa;北山恵・下川敏雄
• 通讯作者: 北山恵・下川敏雄

臨床研究法下における非特定臨床研究の実施状況の地域差に関する検討

临床研究法下非特定临床研究实施状况的地区差异审查

• 发表时间: 2023
• 作者: Ke Wan;Kensuke Tanioka;Toshio Shimokawa;北山恵・下川敏雄;笹山洋子・下川敏雄
• 通讯作者: 笹山洋子・下川敏雄

Causal bagging multivariate adaptive regression splines via adaptive group lasso

通过自适应组套索的因果套袋多元自适应回归样条

• 发表时间: 2023
• 作者: He Guanwenqing;Wan Ke;丸尾和司;下川敏雄
• 通讯作者: 下川敏雄