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。 ある死亡率の高い疾患がタイプ分類できるのではと考えており、患者背景や入院時のデータ、入院死亡有無を集め、クラスター解析で検討しております。 クラスター解析をする際には、この死亡有無も含めて行って良いものでしょうか。それともそちらは含まずに実施すべきでしょうか。 死亡もクラスターごとの特徴になり得ると考えて入れてよいものか、クラスター分析は背景のみで行い、後から死亡有無は検討すべきか判断しかねています。 基本的な部分で申し訳ありません、ご教授いただけますと幸いです。よろしくお願いします。

解析についての質問です。 4カ国のデータを使用し、ある介入の有無と生存の関連を分析します。欠損値補完をしたのちにGLMMを使用しようと思っています。4カ国ですがGLMMを使用した方が良いでしょうか？

本当にありがとうございます。先生からのお言葉を胸に刻んでコツコツ頑張ります！ mMEDICI様主催のサマーセミナーも参加させていただきます。宜しくお願い致します。

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。

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。

いつも勉強させていただいております。 ある死亡率の高い疾患がタイプ分類できるのではと考えており、患者背景や入院時のデータ、入院死亡有無を集め、クラスター解析で検討しております。 クラスター解析をする際には、この死亡有無も含めて行って良いものでしょうか。それともそちらは含まずに実施すべきでしょうか。 死亡もクラスターごとの特徴になり得ると考えて入れてよいものか、クラスター分析は背景のみで行い、後から死亡有無は検討すべきか判断しかねています。 基本的な部分で申し訳ありません、ご教授いただけますと幸いです。よろしくお願いします。

いつも大変お世話になっております。記述疫学をする研究論文を考えております。そので、ある2値変数やカテゴリー変数を棒グラフや円グラフで各変数の値の割合を示そうと計画しております。このときに、欠損値が示す割合を含む図にすべきなのか、欠損値を除外してその割合を示すのか、どちらにすべきなのか、迷っております。欠損値の割合を示すこと自体は重要と思いますが、それは注釈で書くこともできると思います。（状況によるのかもしれませんが、）佐藤先生ならどのようにしますでしょうか？ご教示いただけますと幸いです。よろしくお願いいたします。

RRやORや95%CIを計算してくれる正確な先生のWebサイトありましたよね？見失ってしまい、ヒットする検索ワードも思いつかず。再度、サイトURL教えてください。

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？