Research

Accepted Paper

[2] Hanada, K., Moriya, J., & Kojima, M. (2024). Comparison of baseline covariate adjustment methods for restricted mean survival time. Contemporary Clinical Trials, 138, 107440.[link]

RMSTに対するモデル解析法をシミュレーションベースで比較し，各手法の適切な状況を示しました．打ち切り確率が均一かどうかで選択する方法を変える必要がある事がわかりました．

[1] Hanada, K., & Sugimoto, T. (2023). Inference using an exact distribution of test statistic for random-effects meta-analysis. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 75(2), 281-302. [link]

治療効果の検定統計量に対して，正確分布を求めました．未知パラメータが残ってしまい，検定での正確性は担保できたものの，区間推定での正確性には課題が残りました．初めてアクセプトされた論文です．

Pre-print

[4] Hanada, K., & Sugimoto, T. (2024). Random-Effect Meta-Analysis with Robust Between-Study Variance. arXiv preprint arXiv:2407.04446.[link]

試験数が少ないもとで試験間分散が過小推定されることに注目し，試験間分散の推定量をM推定量と考えることで，一般的な推定よりも正確な推定を提案しました．

[3] Hanada, K., & Kojima, M. (2024). Bayesian Parametric Methods for Deriving Distribution of Restricted Mean Survival Time. arXiv preprint arXiv:2406.06071.[link]

RMSTを期待値と生存関数で定式化し，パラメトリックモデル下での真のRMSTを示しました．さらにrandom-effectとfrailty-effectを導入し，ベイズ流での推測を提案しました．ベイズ推定に基づくRMSTが一致性をもつことを示し，推測の妥当性を与えました．

[2] Hanada, K., & Kojima, M. (2024). Random Effect Restricted Mean Survival Time Model. arXiv preprint arXiv:2401.02048.[link]

RMSTのモデル解析にランダム効果を入れる方法を提案しました．これにより，全体効果に基づくクラスター毎の縮小統計量を導入できます．

[1] Kojima, M., Mano, H., Yamada, K., Hanada, K., Tanaka, Y., & Moriya, J. (2023). Adjusting confidence intervals under covariate-adaptive randomization in non-inferiority and equivalence trials. arXiv preprint arXiv:2312.15619.[link]

並べ替え法や共変量適応無作為化法で得られる帰無分布が非劣性及び同等性の比較では適切ではないのではないかと考え，調整信頼区間を用いた検定を提案し，シミュレーションベースで性能を評価しました．説明変数が連続変数のとき，type-I errorが名目水準通りの結果が得られました．

Software

[R] rmstBayespara :Bayesian Restricted Mean Survival Time for Cluster Effect.

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