ROOM A
8月7日（金）
15:15 - 17:45
【A-10】【プ】医薬品開発
1) 日本製薬工業協会 医薬品評価委員会 データサイエンス部会 タスクフォース4 欠測のあるデータの解析チーム2) 東レ株式会社
土居 正明
共同発表者：駒嵜 弘
横山 雄一
鵜飼 裕之
藤原 正和
wGEE法をはじめとしたIPW法は．応答変数モデルに対する仮定は少ないものの．観測確率モデルが誤特定された場合に推定量の一致性が保証されない．という性質を持つ．現実的に．観測確率モデルが正しく特定できることは極めて稀であると考えられるため．IPW法の使用には注意が必要となる．IPW法の改良として提案されたAugmented IPW法はDoubly Robustな推定量であり．観測確率モデルと補完モデル（応答変数の条件付き期待値のモデル）のどちらか一方が正しく特定されていれば．一致性が保証される．そのため．IPW法の改良としてより広範に使用できる可能性があることが指摘されている．本発表では．Vansteeland et al. (2010)で提案されたAugmented IPW法に基づくDoubly robustな推定量を経時データに拡張した手法に対して．missingdata.org.ukで公開されたマクロプログラムの使用法を紹介すると共に．シミュレーションデータの解析を行い．他の手法との比較を行う．
【発表形式】プレゼンテーション
【チェアマン】興和株式会社 菅波 秀規順天堂大学臨床研究支援センター 特任准教授 松岡 淨