2025-01

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統計

Cox比例ハザード解析(Cox Proportional Hazards Model)ってなあに?

Cox比例ハザード解析は、ある出来事(イベント)が発生するまでの時間を、さまざまな要因がどのように影響しているかを調べる統計解析の方法です。呼吸器内科では、例えば患者の死亡や症状悪化といったイベントが研究対象になります。Cox比例ハザード解析の概要何を解析するか?Cox比例ハザードモデルは、どの要因(例:年齢、性別、喫煙歴)が、興味あるイベント(例:死亡、発作)の発生リスクにどのように影響を与える...
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統計

競合イベント(Competing Events)ってなあに?

競合イベント(Competing Events)は、研究で関心のあるイベントが発生する前に、他のイベント(競合イベント)が発生することで、興味あるイベントが発生不可能になる状況を指します。例えば、慢性閉塞性肺疾患(COPD)患者の急性増悪に関心がある場合、患者が急性増悪を経験する前に死亡した場合、その患者では急性増悪の発生を評価できなくなります。これが競合イベントの典型的な例です。なぜ競合イベント...
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統計

一般化可能性(Generalizability)と過適合(overfitting)ってなあに?

臨床研究などである疾患におけるリスク因子を同定するとき(例えば、IPFにおける死亡リスク因子)やバイオマーカーやAI、診断モデルの開発では、「開発(探索)コホート」と「検証コホート」を分けて解析を行うことが一般的です。まず、開発コホートでリスク因子の同定やモデル構築を行い、検証コホートでそれが機能するかどうかを確かめます。その目的は、モデルや結果の一般化可能性を確保し、過適合を防ぐことにあります。...
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統計

開発コホートと検証コホートってなあに?

臨床研究などである疾患におけるリスク因子を同定するとき(例えば、IPFにおける死亡リスク因子)やバイオマーカーやAI、診断モデルの開発では、「開発(探索)コホート」と「検証コホート」を分けて解析を行うことが一般的です。まず、開発コホートでリスク因子の同定やモデル構築を行い、検証コホートでそれが機能するかどうかを確かめます。その目的は、モデルや結果の一般化可能性を確保し、過適合を防ぐことにあります。...
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肺癌や悪性腫瘍

進行非小細胞肺癌における免疫療法に対する治療反応性予測のための深層学習モデル(Rakaee M, et al. JAMA Oncol. 2024.)

Deep Learning Model for Predicting Immunotherapy Response in Advanced Non-Small Cell Lung Cancer.引用文献この論文を勉強してみました。この論文は、「進行非小細胞肺癌(NSCLC)患者において、深層学習アルゴリズムによる組織学的画像評価によって、免疫チェックポイント阻害剤(ICI)への反応を直接予測できる...
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