MMDS大阪大学 数理・データ科学教育研究センター
Center for Mathematical Modeling and Data Science,Osaka University

NMARの欠測のもとでサロゲートエンドポイントを補助変数として用いて推測した場合のバイアス縮減について

高木義治氏 (サノフィ株式会社)

大阪大学 数理・データ科学セミナー データ科学セミナーシリーズ第7回

NMARの欠測のもとでサロゲートエンドポイントを補助変数として用いて推測した場合のバイアス縮減について

高木義治氏 (サノフィ株式会社)

臨床試験の薬効評価において,被験者の試験中止等により生じる評価項目の欠測 (e.g., 脱落) は,バイアスの代表的な原因として以前から認識されていた (臨床試験のための統計的原則,1997).近年になり,O’Neill and Temple (2012) 等により,欠測をより積極的に考慮することで Intent-to-Treat (ITT) の原則に沿った解析を行う動きが活発化している. 欠測がMCAR又はMARの場合はバイアスのない推測が可能だが,臨床試験で発生する欠測の多くはそれらの仮定を満たさないNMARであると考えられる場合がむしろ多い.そのような場合にバイアスを縮減する比較的簡便なアプローチとして,欠測により失われた情報を補うことを意図して別の変数(補助変数 [auxiliary variable] と呼ばれる)を追加して解析する補助変数法が提案されている (Ibrahim, et al. 2001; O’Neill and Temple 2012).例えば臨床試験では,本来直接評価すべき真のエンドポイントに加えて,効果の間接的な測定値を示す変数であるサロゲートエンドポイント (Prentice 1989) も測定する状況下で,サロゲートエンドポイントを補助変数として用いて推測する場合が考えられる.補助変数法によるバイアス縮減の程度に関する検討はなされているが,いずれもシミュレーションによるものである.本発表では補助変数をモデルに導入した場合のバイアス縮減について理論的に検討した結果を述べる.

講師: 高木義治氏 (サノフィ株式会社)
テーマ: 大阪大学 数理・データ科学セミナー データ科学セミナーシリーズ第7回
日時: 2015年11月27日(金) 14:40-16:10
場所: 基礎工学研究科J棟 J617(数理ディスプレイ室)
参加費: 無料
参加方法:
アクセス: 会場までのアクセスは下記URLをご参照ください。
http://www.es.osaka-u.ac.jp/access/
お問い合せ: 本ウェブサイトの「お問い合せ」のページをご参照ください。