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。

疫学って経済学から派生したという理解であってます？

平素より大変お世話になっております。あるコホート内で複数の定義毎に集団A, B, Cが規定されるとします。各集団における同じ薬物治療の効果を推定し、それぞれの集団における効果が異なること、治療効果を検証するためには集団Aとする定義を使用するのが望ましいと主張したいです。しかし、A, B, Cの集団はもともと1つのコホートで患者の重複が見られます。この患者重複に関して、対処する必要はありますでしょうか？

感度、特異度、陽性的中率、とかをわかりやすく解説したPDFファイルを紹介ツイートしておられたと思うのですが、URL忘れたのでもう一度ツイートしてください＞＜；

いつもツイート拝見させていただいております。基礎からしっかりトレーニングするために久留米大学のバイオ統計学群への進学を考えているのですが、先生はここの研究室にどのような印象をお持ちですか？よろしければお伺いしたいです。

いつも勉強させていただきありがとうございます。 Interrupted time series designを用いて、例えば男女のような群間で、曝露前の傾向と比較した曝露後の傾向の変化の群間比較や、曝露直後のレベルの変化の群間比較を行うことは可能でしょうか。 もし比較可能な場合、参考となるご存知の文献がありましたら教えていただけないでしょうか。

多重代入法で欠損処理をするタイミングは、除外基準でexcludeする前の参加者全てに対してか、それともexcludeした後の解析対象か、どちらでしょうか？