いつもツイート拝見しております。先日の生存時間解析の講義も非常に面白かったです。当方、claim database を用いた臨床研究を行っており、研究のレベルを 一段上げたく、Target trial emulationの実装を試みており、Rでの実装を教えていただきたいです。Control群が「治療なし」の場合を考え、cloning、weighting、censoring を行おうと考えています。 請求データベースを用いて、入院から二日以内に治療を受けた患者をtreatment群に、受けなかった患者をcontrol群にassignし、入院から30日までフォローすると仮定します。アウトカムを死亡とし、hazard ratioとrisk differenceを推定したいです。この場合、一人一日一行でデータセットを作った方が良いのでしょうか？例えば1000人のコホートであれば1000人x30日xクローンで最大6万行のデータセットになりますでしょうか？その上でday1に治療を受ける確率、打ち切りになる確率、day2に治療を受ける確率、打ち切りになる確率、day3以降に打ち切りになる確率を30日分全て求めて日毎にアウトカムを発生する割合を比較するという形になりますか？またその場合、アウトカムの推定モデルはどういった物になりますでしょうか？単純なcoxph を用いて良いような形のデータには思えず、、。実際的なデータハンドリングのステップとhazard ratio及びrisk differenceを推定するための考え方、コードを教えていただけますと幸いです。 宜しくお願いいたします。

いつも勉強させていただいております。以前に重回帰の変数の正規性と残差についてご質問致しました。この度、論文がAcceptされ、IF4.8の国際誌に掲載されました。先生にご教授いただき解析を進めることができたため、改めてお礼申し上げます。今後先生の益々のご活躍をお祈り申し上げます。

いつも勉強させていただいております。 LMMとRM-ANOVAの使い分けについて質問があります。 3×3(3-treatment, 3-period, 6-sequence)ランダム化クロスオーバー試験のような、「経時的な被験者毎の対応はあるが、その順序は異なる」反復測定において、treatment同士の差をみたい場合、LMMと RM-ANOVAはどちらが適しているでしょうか？ また、この研究デザインにおけるperiod effectやcarryover effectをどのように解析するべきでしょうか？

いつも勉強させていただいております。以前に重回帰の変数の正規性と残差についてご質問致しました。この度、論文がAcceptされ、IF4.8の国際誌に掲載されました。先生にご教授いただき解析を進めることができたため、改めてお礼申し上げます。今後先生の益々のご活躍をお祈り申し上げます。

非常に勉強になりました。誠にありがとうございます。研究費を獲得して、かつ佐藤先生に面白いと言って頂けるような研究を目指します。

やはり2人以上でやった方がいいと思います。いつもそうしてます。後輩や若手の先生で研究に触れて見たい人など誘ってみてはどうでしょうか？ ちなみに司書さんに検索式を見てもらうのも大切です。 シドニー大学　根岸

いつも勉強させていただいております。以前に重回帰の変数の正規性と残差についてご質問致しました。この度、論文がAcceptされ、IF4.8の国際誌に掲載されました。先生にご教授いただき解析を進めることができたため、改めてお礼申し上げます。今後先生の益々のご活躍をお祈り申し上げます。

非常に勉強になりました。誠にありがとうございます。研究費を獲得して、かつ佐藤先生に面白いと言って頂けるような研究を目指します。

いつも勉強させて頂いております。 生物統計家としての、”コンサル料が発生する研究”と”発生しない研究”の境界線ってなんでしょうか？ 臨床研究をするにあたり、これまで共同研究のお誘いをすることは何度がありましたが、基本的には論文の共著者として記載することをお約束するだけで、お金のことについて相談することはありませんでした。 生物統計家はどうなのでしょうか？例えば、このタイプの研究は、統計コンサル料が発生するなどの基準はあるのでしょうか？ CROに依頼する際は、絶対にコンサル料は発生しますが、佐藤先生のスタンスを教えて頂きたいです。 これまで、生物統計学がご専門の先生と共同研究をした経験がなく、臨床研究の経験も浅い人間です。基本的な質問になって恐縮ですが、よろしくお願いいたします。

お世話になっております。 お時間のある際にご教示ください。 多変量ロジスティック分析の中にステップワイズ法があるかと思います。 多数ある説明変数の中から機械的に最もモデルが安定する変数を選択する方法と理解しています。 ただ、想定しない説明変数を選択する可能性があるため、いまちいステップワイズ法を使う場面が分かりません。 どのような場面に、ステップワイズ法を用いるのでしょうか？ 宜しくお願いいたします。

経時的繰り返し測定データの解析における多重比較について質問があります。 介入の有無と時間軸（t0~t2の3点）の2要因の実験なので、ANOVAで解析をしていたのですが、サンプルサイズが小さいため（各群15）ANOVAは不適当じゃないか？という指摘がありました。 そこで一般化線形混合モデル（GLMM）で解析しなおしても同様の結果を得ましたが、多重比較はどうすればいいのでしょうか？調べてみても、対応のある検定には使えないTukey法を使っていることが多く、Bonferroni法は補正値がよくわかりません。補正値は、例えば介入群の変化に興味ある場合はt0,t1,t2での比較なので”3”でいいのでしょうか？それとも、対照群の変化もみるのだから”6”とすべきなのでしょうか？ このあたりを学べるサイト・成書があれば教えてください。よろしくお願いいたします。

いつも大変勉強させて頂いております。 予後不良因子の探索だけでなく、あるイベントの予測スコアを作成する際にも、複数の因子を単変量解析して、その結果、p値<0.05をとって多変量するという方法は良くなく、正しくは想定される全ての因子を列挙し、最初から多変量解析が望ましいと思っているのですが、いかがでしょうか？