■ 学会名
日本分類学会

■ 発表日
2023/12/02

■ 筆頭演者
石井亮丞
1) 横浜市立大学大学院データサイエンス研究科データサイエンス専攻

■ 共同演者
田栗正隆¹、富永亮司²、清水さやか³、奥田忠久¹、新畑覚也²、會田哲朗⁴、池之上辰義⁵、栗田宜明²
1)東京医科大学医療データサイエンス分野　
2)福島県立医科大学大学院医学研究科　
3)京都大学大学院医学研究科　
4)福島県立医科大学総合内科学講座　
5)滋賀大学データサイエンス・AIイノベーション研究センター

■ 発表形態
口頭

■ 要旨
観察研究において、交絡バイアスを考慮するためにしばしば操作変数法に基づく解析が用いられる。そこで、施設を単位とする処方の傾向を反映する指標を用いたPreference-Basedな操作変数が用いられる。しかし、Preference-Basedな操作変数の作成方法として決定的なものは未だに確立されていない。

本研究では、Preference-Basedな操作変数法を用いた際に生じうるバイアスの問題を指摘し、新たな操作変数の作成法を提案する。まず、シミュレーション実験を行い、既存法と提案する新たなアプローチの性能評価を行う。次いでDeSCデータベースを用いて、骨粗鬆症治療薬の効果を推定して、結果を比較する。