読了『経時的繰り返し測定デザイン』

投稿日:2016年2月13日 更新日:

きょうごく
本記事では丹後俊郎先生の『経時的繰り返し測定デザイン』を読了しましたのでご紹介します

読了『経時的繰り返し測定デザイン』

良著です。

全体を通して例題が多く、実際のランダム化比較試験で混合モデルをどう使うかを理解できます。

要約

内容をおおざっぱに要約すると以下のような感じ。

  • ランダム化比較試験みたいに反復測定するデータは、分散分析とかじゃ正直しんどい
  • 反復測定する治療効果の評価は、個人差を変量効果(randome effect)で組みこむ必要がある
  • それに対応する統計モデルには、一般化線形混合効果モデル(generalized linear mixed effect model)潜在プロファイルモデル(Latent Profile Model)がある
  • 医学研究は最尤推定もよいけども、やっぱベイジアンアプローチが妥当な領域である
  • 実際の臨床試験のデザインは、ベースラインの個体差を考慮するモデル(model 4)、治療反応に治療期間で共通の個体差があるモデル(model 5)が極めて重要であり、そういう統計モデルを組もう
  • 治療毎の平均を超える反応を示す個人差があるときは、一般化線形混合効果モデルよりも、潜在プロファイルモデルが適しているが、プログラム開発が追いついていない

 

まとめ:読了『経時的繰り返し測定デザイン』

本記事では、「経時的繰り返し測定デザイン」についてご紹介しました。

介入研究にGLMMを使いたい人は読むと良いでしょう。

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