著者

中村 理恵 野間 久史

出版者

日本計量生物学会

雑誌

計量生物学 (ISSN:09184430)

巻号頁・発行日

vol.41, no.2, pp.117-136, 2021 (Released:2021-05-11)

参考文献数

31

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In multicenter clinical trials, the assessment for heterogeneity of various relevant factors across participating centers is a relevant issue because it can cause inconsistency of the treatment effects. Especially, outlying centers with extreme profiles can influence the overall conclusions of these trials. In this article, we propose quantitative methods to detect the outlying centers and to assess their influences in multicenter clinical trials. We proposed four effective methods based on (1) a studentized residual obtained by a leave-one-out analysis, (2) a model-based significance test to detect an outlying trial using a mean-shifted model, (3) a relative change measure for the variance estimate of the overall treatment effect estimator, and (4) a relative change measure for the heterogeneity variance estimate in a random-effects model. In addition, we provide parametric bootstrap algorithms to assess the statistical variability of their influential measures. We also demonstrate the practical effectiveness of these proposed methods via applications to two clinical trials for benign prostatic hyperplasia and cardiovascular heart disease.

著者

大谷 隆浩 菅澤 翔之助 野間 久史

出版者

日本計算機統計学会

雑誌

計算機統計学 (ISSN:09148930)

巻号頁・発行日

vol.31, no.1, pp.17-33, 2018 (Released:2019-02-27)

参考文献数

41

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過去十数年の間に世界中で行われたゲノムワイド関連解析 (genome-wide association study; GWAS) の成果により, 様々な形質に関連する数千の一塩基多型 (single nucleotide polymorphism; SNP) が同定されている. これまでのGWASでは, 集団内におけるマイナーアレル頻度がある程度高いSNPを対象として研究が行われてきたが, 近年のDNAシークエンシング技術の飛躍的な発展に伴い, 頻度が極めて低い希少変異 (rare variant) に注目した研究が行われるようになっている. 統計学的な観点からも, 希少変異の関連解析は頻度が高いSNPの解析に比べてより困難となることから, GWASで一般的に採用されている単一のSNPによる単変量の関連解析ではなく, 注目する遺伝子やDNA領域内にある複数の変異の情報を集約した上で, 表現型との関連を検定する手法が提案されている. 本稿では, 近年の様々な方法論的研究で提案されている, 希少変異を対象とした関連解析手法のレビューを行う.

著者

右京 芳文 野間 久史

出版者

日本計量生物学会

雑誌

計量生物学 (ISSN:09184430)

巻号頁・発行日

vol.40, no.1, pp.15-34, 2019-08-01 (Released:2019-09-18)

参考文献数

27

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Missing data is a common problem in longitudinal clinical trials, and mixed-effects models for repeated measures (MMRM) have been widely applied to circumvent the resulting bias effectively. However, many standard inference methods of MMRM lead to the inflation of type I error rates for the tests of regression coefficient parameters when the longitudinal dataset is small and incomplete. Permutation inference methods have been established as accurate inference methods under small sample settings. In this article, we propose two effective permutation-based inference methods for the analyses using MMRM. One is the permutation of the treatment assignment variable and the other is the permutation of weighted residuals estimated by the reduced model under null hypothesis. We conducted numerical evaluations via simulation studies under realistic situations to evaluate performances of the proposed methods. The two methods generally provided valid inference results and performed relatively well compared with the current standard methods, even for small and incomplete datasets. Applications to a postnatal depression clinical trial are also presented.

著者

濱口 雄太 松嶋 優貴 野間 久史

出版者

日本計量生物学会

雑誌

計量生物学 (ISSN:09184430)

巻号頁・発行日

vol.42, no.1, pp.33-54, 2021 (Released:2022-04-22)

参考文献数

26

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In evidence-based medicine, meta-analysis is a relevant method for research syntheses. Random-effects model has been a primary statistical tool for meta-analysis since it enables a quantitative evaluation of the treatment effect accounting for the between-studies heterogeneity. In practices of meta-analyses, some studies may have markedly different characteristics from the others and such “outlying” studies might yield misleading results. For this problem, although several frequentists’ methods to detect outlying studies have been developed, there has been no effective Bayesian method to detect outlying studies and to assess their influence. In this article, we proposed influence diagnostic methods for meta-analyses using four Carlin-Louis-type influence measures; (a) relative distance, (b) standardized residual, (c) Bayesian p-value, and (d) scale parameters in scale mixture models. We also demonstrated the practical effectiveness of these proposed methods through applications to four meta-analyses for a spinal manipulative therapy, renin angiotensin system inhibitors, a known history of gestational diabetes, and antenatal corticosteroids.

著者

野間 久史

出版者

応用統計学会

雑誌

応用統計学 (ISSN:02850370)

巻号頁・発行日

vol.46, no.2, pp.67-86, 2017 (Released:2017-12-27)

参考文献数

40

被引用文献数

4 1

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一般的な調査・実験研究において,欠測はほとんど避けられない問題であり,統計解析において,適切な処理を行わなくては,バイアス・推定精度の低下が起こり得る.ほとんどの研究において,欠測は複数の変数にまたがって,個人ごとに異なるパターンで起こることが一般的であるが,このような条件下で,汎用的な統計ソフトウェアで実行することができる不完全データの解析手法は,現状ではわずかしかない.連鎖方程式による多重代入法(multiple imputation by chained equation; MICE)は,このような条件下で有効な解析を行うために開発された方法であり,その実践的な有用性から,近年,多くの統計ソフトウェアに実装され,さまざまな研究領域において普及しつつある.本稿では,非統計家を含めた,データ解析に携わる実務家・研究者を対象として,邦文によるMICEについての実践的な解説を行う.また,Clark and Altman (2003, J. Clin. Epidemiol. 56, 28-37) による卵巣がんの予後因子研究を事例として,Rのパッケージ mice を用いた解析方法について紹介する.

著者

長谷川 毅 西脇 宏樹 矢嶋 宣幸 大田 えりか 野間 久史

出版者

昭和大学

雑誌

基盤研究(C)

巻号頁・発行日

2019-04-01

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質の高い「チーム医療」の実現には、「多職種連携教育」が重要である。「根拠に基づいた医療」を実践するために「臨床研究リテラシー」は全ての医療者に必須の能力として求められている。「臨床研究リテラシー」の習得のためには、知識の学習だけでなく実際にデータを用いて臨床研究を実践することが非常に効果的であるが、データの入手、整備や構築が困難なことが少なくない。本研究は「多職種連携教育」の一環として情報通信技術を活用した「臨床研究リテラシー」修得のための実践研究である。「系統的レビュー」英文原著臨床研究論文出版活動を継続的に支援し、「臨床研究リテラシー」の普及と次世代の指導的人材育成を行う。