ある疾患の再発率の予測式があってその妥当性を自施設のデータを用いて検証

質問

ある疾患の再発率の予測式があってその妥当性を自施設のデータを用いて検証したいと考えています。個々の患者での予測式から得られた値（再発率 ○％）と実際の再発の有無のデータはあるのですがここからどのような統計手法をとれば良いのかわかりません。この結果から予測式の妥当性を示すための手段をご教授ください。統計ソフトはSPSSがあります。

回答No.2

ramayana

文献サーベイが正攻法だと思います。医学系の学会誌などで、同じようなテーマを扱った過去の研究論文を探し、そこで使われた方法を参考にするのです。

それがうまく行かないときの代替として、思いつく方法を２つ挙げます。ご参考になるかどうか自信ありませんけれど。

以下

　　一定期間内の再発率 ＝ F(x1, x2, …, xk)

という予測式が与えられているものと想定します。x1, x2, …, xkは、性、年齢、治療歴など、再発に影響する個人属性です。また、自施設のデータとして、各個人のx1, x2, …, xkの値と、その個人が再発したかどうかの情報が、n人分あると想定します。

１　予測式を再計測する方法

関数F(x1, x2, …, xk)は、具体的には累積正規分布関数、ロジスティック関数、線形関数などの関数型で表されていて、そこにはいくつかのパラメータ（係数）があるはずです。そのパラメータを、自施設のデータで計測するのです。

元の予測式の計測方法が分かっている場合は、その計測方法を踏襲するのが無難です。

元の予測式の計測方法が分かっていない場合は、普通はプロビット分析を使うことになると思います（「再発した」、「再発しない」の２値データを扱うので）。

計測したパラメータは、元の予測式のパラメータとたいてい一致しません。その差が有意かどうかを、計測したパラメータの推計誤差から判断すればよいのです。

２　グループ別再発率を計算する方法

もし、サンプルサイズ（n）が大きければ、x1, x2, …, xkが類似する者どうしを集めてグループ分けして、各グループの再発率を「グループ内再発者数／グループ内人数」で計算します。この再発率が、予測式によるものと有意に差があるかどうかをグループごとに判断するのです。再発者数は２項分布に従う（グループの人数が大きければ近似的に正規分布に従う）ので、差が有意かどうかの判断は簡単だと思います。

（１と２の比較）

２の方法は、「F(x1, x2, …, xk)の関数型に依存しない」という意味で、１の方法より一般性があります。ただ、サンプルサイズが大きいときのみ利用できます。

１の方法は、単に予測式があてはまるかどうかだけでなく、「どの属性の効果が予測式と違うのか」といった、より深い知見が得られます。

回答No.1

noname#227064

帰無仮説を再発率（母比率）＝予測式から予測した再発率、対立仮説を再発率（母比率）≠予測式から予測した再発率として検定する方法は使えないのでしょうか？