研究

本講座のメンバーが最近行っている研究を紹介します。

1.癌登録データの生存時間解析法

法整備に基づき全ての都道府県で癌登録がなされることとなり、そのデータを有効活用することが期待されています。癌登録生存期間データの解析法としてはPoher-Perme推定量(Poher-Perme et al. 2012, Biometrics)が標準的な方法として受け入れられてきていますが、打ち切りが生存期間と無関係という独立打ち切りを仮定しています。実際の癌登録データの解析においては、打ち切りが患者背景(共変量)に依存する共変量依存打ち切りが問題となり、打ち切りと共変量の関連のモデル化による方法(wPP法)あるいは生存期間と共変量の関連をモデル化する方法(OR法)が既存の方法として利用可能でした。しかしながら、それぞれモデリングが適切になされることが妥当な推測に必要となり、その部分の不確実性がつきまといます。Komukai and Hattori (2017, Biometrics)では、両者の方法を組み合わせ、いずれかのモデル化が適切であれば妥当な推測を与える二重頑健推定量を提案しました。この方法はネット生存時間という概念の推定を与えていますが、癌登録データ解析におけるもう一つの重要な概念として相対生存比があり、疫学研究において広く用られています。Komukai and Hattori (2020, Statistics in Medicine)では、同様のアイディアにより、共変量依存打ち切りの下で相対生存比に対する二重頑健推定量を提案しました。さらに、その推測の前提をデータに基づいて確認する二重頑健検定手法を導入しました。

Komukai S and Hattori S (2017) Doubly robust estimators for net survival rates in analyses of cancer registry data. Biometrics 73(1), 124-133

Komukai S and Hattori S (2020) Doubly robust inference procedure for relative survival ratio in population-based cancer registry data. Statistics in Medicine 39, 1884-1900

これらの方法はコホートに対する平均的な量に対する推測法ですが、回帰分析も癌登録データ解析では重要な役割を果たします。Perme, Henderson and Store (2009, Biostatistics)は、ネット生存に対するCox比例ハザードモデルを考え、セミパラメトリックEMアルゴリズムによる推定法を提案しました。しかしながら、その理論的性質は解明されてきておらず、二重頑健推定などに利用する際の障害となっていました。Komukai and Hattori (accepted, Japanese J. of Statistics and Data Science)は、この方法がセミパラメトリック有効推定を与えることを示し、その統計推論の理論的妥当性を示しました。これにより、ネット生存あるいは相対生存に対する多重頑健推測を考える途が開かれてきています(Komukai and Hattori, in preparation)。

Komukai S and Hattori S. Asymptotic justification of maximum likelihood estimation for the proportional excess hazard model in analysis of cancer registry data. Accepted Japanese J of Statistics and Data Science.

上記の方法も含め、癌登録データに対する手法は一般(非癌)母集団に対する生命表データベースを利用しています。これが癌症例の非腫瘍関連死亡率をよく近似することが解析の前提になりますが、実際には一般母集団生命表には癌罹患例が含まれる可能性があり、死亡率の算出には腫瘍関連死亡も含んでいます。一般集団生命表に含まれる癌罹患者の推移は癌登録データから推察可能であることを利用して、腫瘍死の影響を考慮した統計解析法の研究を行っています(Komukai, Hattori and Rachet, submitted)。また、癌登録データに含まれる情報が豊富になってきていますが、一方で、一般集団生命表データベースは必ずしもそれらの情報が追加されておらず、通常の癌登録データの解析法がそのままでは適用できず、癌登録に付加された追加情報が十分に有効に利用できていない問題があります。このような不完全一般集団生命表に基づく癌登録データ解析の方法の開発を検討しています(Komukai, Hattori and Rachet, in preparation)。

Komukai S, Hattori S, and Rachet B. On fundamental problem in the analysis of the cancer registry data. arXiv:2303.09141 [stat.ME]

 

2.観察研究における交絡因子の調整法

2.1 多重頑健推測法

無作為化研究はもっとも信頼度の高い研究方法として受け入れられ、臨床医学の発展に大きく貢献しています。一方で、費用面や倫理的な面で無作為化研究の実施が困難な場合も見られ、既存のデータベースなどの観察研究の有効活用の重要性が高まってきています。観察研究においては、交絡因子の影響を適切に調整することが必要となり、目的変数と共変量の関連のモデリングに基づく方法(OR)や、傾向スコア、すなわち、共変量と治療選択の関連のモデリングによる方法が利用できます。これらの方法で交絡因子を適切に調整するには、それぞれの関連のモデリングが適切であることが必要となります。このモデリングの不確実性を軽減する目的で、ORと傾向スコアによる重み付け推定法の両者を組み合わせ、いずれかの少なくとも一方のモデリングが適切であれば交絡因子の影響が適切に調整できる、二重頑健推定法が注目を集めています。Hattori and Henmi (2014, Biometrics)では、更に傾向スコアによる層別解析を組み合わせることで、傾向スコアのモデルとして複数のモデルを許容する層別解析の方法を提案しました。このような複数の候補のモデルを許容する方法論は多重頑健推定と呼ばれ、モデル選択とは異なるパラダイムによる新しい統計的推測の枠組みと考えることができます。先行研究では経験尤度法に基づく多重頑健推定量が提案されてきましたが(Han and Wang 2013, Biometrika)、この方法は傾向スコアの重み付き推定に相当しており、我々の方法はより頑健な層別解析を組み込んでいる特徴を持っています。Nomura and Hattori (2018, Communications in Statistics, Simulation and Computation)では、純粋に傾向スコアの層別解析に基づいて、傾向スコアのモデリングの誤特定に対して非常に頑健でかつ簡明な多重頑健推定量を提案しています。

Hattori S and Hemni M (2014) Stratified doubly robust estimator for the average causal effect. Biometrics 70, 270-277

Nomura T and Hattori S (2018) Estimation of the average causal effect via multiple propensity score stratification. Communications in Statistics, Simulation and Computation 47(1), 48-62.

傾向スコアによる交絡の調整法としては、重み付け解析以外にも、層別解析が知られています。著しい性質を有している二重頑健推定量が、傾向スコアの重み付け解析に依っていることから、最近の傾向スコア解析の発展のほとんどは重み付け解析に依っています。しかしながら、層別解析は、重み付け解析よりも頑健でありかつ安定する長所を有しています。一方で、いくつかの少数の層による層別に基づいているため、調整しきれないバイアス(残差交絡)の問題を残しています。層別解析の頑健性を保持しつつ、残差交絡のない、重み付き解析に依らない推定法の検討を行っています(Tsujimoto and Hattori, in preparation)。

2.2 未測定交絡因子に対する感度解析法

傾向スコアによる交絡の調整は広く観察研究の解析に応用されていますが、解析結果の妥当性の前提として、すべての交絡因子が測定され、適切に傾向スコアがモデリングされていることが必要となります。しかしながら、すべての交絡因子が測定されている保証はなく、未測定交絡因子の問題は、観察研究の統計解析に常に付きまとう重要な問題となっています。未測定交絡因子の影響がどの程度あり得るかを定量化する様々な感度解析の方法が提案されています。未測定交絡因子がどのように影響するかをモデリングすることで評価することがあり得ますが、そのメカニズムをモデリングすることは困難で、限定的な検討しかできないことになります。仮定を置かないで評価する場合には、付加的な情報がなく、不確実性が大きく、ほぼ情報のない解析結果に留まってしまう可能性があります。このように感度解析法には決定版と呼ばれるものが存在しない現状にあります。Tang, Yi, Huang and Hattori (in preparation)では、推定関数に基づく制約を導入することで、強い仮定を置かず、過度に無情報であることを避ける感度解析法の試みを行っています。

2.3 高度な因果推論手法の適用による観察研究の解析

総務省消防庁の全国院外心停止患者登録データベースは、国際的に統一されたウツタイン様式に基づいて収集され、救命救急士による医療行為に関する様々な研究に有効活用されています。院外心肺停止症例に対して救命救急士によって実施される治療の有効性を評価するために通常の傾向スコアを用いた解析が頻繁に実施されていますが、心肺停止症例に対してのみ実施可能である高度な治療の有効性を評価する際には通常の傾向スコアを使用した解析では対応できないバイアスの存在が指摘されています(Andersen, Grossestreuer, and Donnino. 2018, Resuscitation)。すなわち、治療介入症例はその時点まで心肺停止状態の症例に限られ、状態の悪い症例ほど介入を受けやすくなるため、結果として介入効果を過小評価する可能性があります。これは蘇生時間バイアス(一般的な疫学研究では、不死バイアス)と呼ばれ、疫学研究で重要視されています。このバイアスに対して、時間依存共変量を伴うCox回帰モデルによる時間依存傾向スコアとrisk-set matchingを組み合わせることで、介入群と非介入群の蘇生時間の分布の偏りを調整する方法が提案されています(Lu 2005, Biometrics)。我々は実際の院外心肺停止患者登録データベース解析において、この高度な因果推論手法を応用し、蘇生時間バイアスを考慮した下で、救命救急士による治療の平均因果効果を評価した結果を複数報告しています(Izawa, Komukai, Gibo et al. 2019, BMJ; Okubo, Komukai, Izawa et al. 2019, Resuscitation; Matsuyama, Komukai, Izawa et al. 2020, J. Am. Coll. Cardiol.)。これらの結果は、蘇生時間バイアスを考慮することで、通常の傾向スコアを用いた解析と異なる結果が示されるなど、院外心停止患者の蘇生率向上のためのエビデンスとして、国際心肺蘇生ガイドラインの改定にも大きな影響を与えると期待されます。

3. 臨床試験の統計解析法

3.1 検証的臨床試験における生存時間解析

生存期間を主要評価項目とする無作為化臨床試験では、各投与群の生存関数をKaplan-Meier法で推定し、群間比較をlogrank検定で比較することが広く行われます。治療効果はハザード比で要約されることが多く、Cox比例ハザードモデルが広く用いられています。このlogrank-HRストララテジーにより解析を行う場合、目標とするイベント数が観察された際に統計解析を行うイベント駆動型のデザインをとることができます。イベント駆動型デザインをとることで、検出したい治療効果に対して、確実に目標の検出力を確保することができます。このことは、logrank-HRストラテジーの大きな強みで、他の解析法をとった場合には必ずしも成り立ちません。一方で、logrank-HRストラテジーでは、共変量情報を解析に組み込むことができない欠点があります。Hattori, Komukai and Friede(2022, Statistics in Medicine)では、共変量調整logrank検定で検出力の改善を諮りつつ、検出したい治療効果に対する検出力を保証する、イベント駆動的なデザインを提案しました。
これらの方法の妥当性には比例ハザード性が成立していることが必要となりますが、最近の癌免疫療法の臨床試験では、免疫応答が開始されるまでに一定の時間が必要であり、それまでは治療効果が期待できないため、比例ハザード性が成立していないと考えられます。そのため、制限付き平均生存期間(RMST)など、比例ハザード性を要求しない解析法に注目が集まっています。RMSTに対してはイベント駆動型のデザインをとることは困難ですが、Hattori and Uno (submitted)では、RMSTおよびその共変量調整版に対するイベント駆動的なデザインを開発しています。

Hattori S, Komukai S, Friede T (2022) Sample size calculation for the augmented logrank test in randomized clinical trials. Statistics in Medicine,2627-2644.

Hattori S and Uno H (2023) On sample size determination for restricted mean survival time-based tests in randomized clinical trials. arXiv:2212.08259 [stat.ME]

3.2 抗悪性腫瘍薬の早期臨床試験の方法論

抗悪性腫瘍薬の臨床開発では、臨床第三相試験での大規模な検証試験の実施前の早期臨床試験で、有望な治療法をできるだけ確実に、かつ効率的に選択することが求められます。そのための臨床第二相試験の方法として、バスケット試験デザインが注目を集めています。通常の臨床第二相試験では、単一の化合物の抗腫瘍効果を対象となる癌種や組織型を限定した上で、単群試験にて検討します。バスケット試験デザインでは、複数の癌種や組織型に対して単群試験を並行して実施することで効率を上げることを目指す試験デザインで、大きな関心を集めています。癌種や組織型によっては試験に組み入れられる症例数が少ないことから、並行に実施していることを利用して、異なる癌種や組織型での結果をお互いに有効に利用することが望まれます。このための方法論が多く開発されてきましたが、そのほとんどがベイズ統計学の枠組みを用いています。ベイズ統計学の方法は、外部からの情報を組み込むことに長けていますが、一方で、第一種の過誤確率の制御は困難で、客観性を担保することが必ずしも容易ではありません。Hattori and Morita (submitted)では、疫学研究で広く用いられているMantel-Haenszel法のアイディアを用いることで、純粋に頻度論による簡明な方法を提案しています。

Hattori S and Morita S (2023). Frequentist analysis of basket trials with one-sample Mantel-Haenszel procedures. arXiv:2302.08308 [stat.ME]

4. メタアナリシスの方法論

4.1. 生存時間を評価項目とするバイオマーカー研究(予後因子研究)のメタアナリシスの方法論

バイオマーカーなどの背景因子と生存期間の関連を調べる予後因子研究は広く行われ、疾患の特徴付けや治療標的の探索に重要な役割を果たしています。Cox比例ハザードモデルは生存時間解析の標準的な方法として広く用いられていますが、バイオマーカーの評価には十分でなく、診断法の解析手法であるROC解析を生存時間解析と結びつけた時間依存性ROC解析が提案され(Heagerty et al. 2000, Biometrics)、臨床研究にも応用されてきています。我々は肺癌におけるFDG-PETと生存時間との関連を調べる研究(Zaizen et al. 2012, European Journal of Radiology)において、時間依存ROC解析の適用を試みましたが、症例数が十分でなく意味のある結果を得ることができませんでした。このことに動機付けられ、Hattori and Zhou(2016, Statistics in Medicine)では、論文中に報告されている予後因子研究結果のメタアナリシスに基づいて時間依存ROC解析を行う方法を開発しました。この方法により、メタアナリシスによって被験者数を著しく増やすことができ、その結果、効率的に時間依存性ROC曲線の推測が可能となりました。この方法は1年生存率など、特定の固定した1時点での解析を意図していますが、応用上は多時点の同時推測が重要になります。そのような指標として生存時間に対するC-indexの統計手法が注目されています。我々は、メタアナリシスに基づいて生存時間に対するC-indexを推定する方法の開発を行っています(Hattori and Zhou 2021, Statistics in Medicine)。関連する研究として、Sadashima, Hattori and Takahashi (2015, Research Synthesis Methods)では、ROC解析ではなくハザード比に基づく予後因子研究の要約の方法を議論しています。

Hattori S and Zhou XH (2016) Time-dependent summary receiver operating characteristics for meta-analyses of prognostic studies. Statistics in Medicine 35(26), 4746-4763.

Hattori S and Zhou XH (2021) Summary concordance index for meta-analysis of prognosis studies with survival outcome. Statistics in Medicine, 40 (24), 5218-5236.

Sadashima E, Hattori S. and Takahashi K (2016) Meta-analysis of prognostic studies of a biomarker with a study-specific cut-off value. Research Synthesis Methods 7(4), 402–419

4.2.診断法研究のメタアナリシスの方法論

前節で取り扱った生存時間データの場合に比べて、目的変数が二値となる診断法研究のメタアナリシスの方法は、要約ROC曲線の方法が確立され、広く応用されています。一方で、要約ROC曲線の解析にも問題が残されています。

ROC曲線は感度と特異度すなわち、疾患の状態を与えた下でのバイオマーカーの分布による解析であり、バイオマーカーの測定値を手にしている医師や患者の意思決定に直接結び付きにくい欠点を有しています。一方、陽性および陰性予測値はバイオマーカーの値を与えたもとでの疾患の確率として定義され、より解釈が容易で治療選択に有用な概念と考えられます。Hattori and Zhou (2016, Statistics in Medicine)では予測値に対するROC曲線に相当する予測値曲線を診断法研究の論文中の情報のメタアナリシスにより推定する方法を提案しました。予測値曲線をメタアナリシスにより推定する問題意識自体が過去になく、提案法が最初の方法を与えています。

Hattori S and Zhou XH (2016) Evaluation of predictive capacities of biomarkers based on research synthesis. Statistics in Medicine 35(25), 4559-4572.

医学研究では、良好な結果が得られた研究が論文として出版されやすく、メタアナリシスではそのような偏ったサンプルを対象として解析をせざるをないことになります。このような場合には解析結果に偏り(バイアス)がある可能性があり、このようなバイアスは公表バイアスと呼ばれています。通常の治療効果のメタアナリシスではfunnel plot, trim-and-fill法などの簡明な方法が広く用いられていますが、要約ROC曲線に対してはこれらの方法は適用ができません。Hattori and Zhou(2018, Statistics in Medicine)では、要約ROC曲線の推定にどの程度の公表バイアスの影響が生じえるかを見積もる感度解析法と呼ばれる方法を開発しました。これまで要約ROC曲線に対する公表バイアスの影響を評価する方法は皆無で、提案した方法が最初の提案を与えています。Hattori and Zhou(2018, Statistics in Medicine)の方法は、Heckman型選択関数に基づいています。実際の診断法研究では、試験毎にカットオフ値を設定して、感度や特異度を報告することがしばしば行われます。したがって、出版されるか否かもカットオフ値に依存すると考える方が自然になります。しかしながら、Heckman型の選択関数ではこのような状況はモデル化できない欠点があります。Zhou, Huang and Hattori (2023, Statistics in Medicine)では、感度や特異度に対する検定統計量に依存して出版されやすさが決まるような選択関数に基づく感度解析の方法を提案しました。この方法は、3.1で紹介した時間依存性要約ROC曲線の場合への拡張でき、時間依存性ROC曲線に対する公表バイアス評価を可能としています(Zhou, Huang and Hattori, in preparation)。

Hattori S and Zhou XH(2018) Sensitivity analysis for publication bias of diagnostic studies for a continuous biomarker. Statistics in Medicine 37(3), 327-342.

Zhou Y, Huang A, Hattori S (2023) A likelihood-based sensitivity analysis for publication bias on the summary ROC in meta-analysis of diagnostic test accuracy. Statistics in Medicine, 42, 781-798.

4.3.臨床試験登録システムを利用した公表バイアスの評価法

臨床試験登録システムを利用した公表バイアスの評価臨床試験のメタアナリシスにおける公表バイアスの問題などに対処するために、Clinicaltrials.gov、WHO International Clinical Trials Registry Platform (ICTRP)など、複数の臨床試験登録システムが利用可能となっています。2004年に主要医学雑誌の編集者からなる国際医学雑誌編集者委員会(International Committee of Medical Journal Editors; ICMJE)は、臨床試験登録システムへの事前登録を臨床試験結果のこれらの学術誌からの出版の条件とする共同声明を発出し、その結果登録が加速されました。臨床試験登録システムは、未公表研究の検索に有効であるが、現在のところ、検察ツールとしての利用がほとんどであり、膨大な登録情報を統計解析にいかに利用するかは議論されてきませんでした。Huang, Komukai, Friede and Hattori (2021,Research Synthesis Methods)は、公表バイアスに対する感度解析法であるCopas選択モデルの推測法に臨床試験登録システムに登録されている情報を利用した、より安定した推定法を提案しました。

公表バイアスの問題は、本来存在する研究結果が利用可能でないことから、ある種の欠測値の問題と見なすことができます。しかしながら、通常の欠測値の問題と異なり、完全データがどのような構造かが分からず、通常の欠測値の問題と大きく異なる面があります。実際、用いられている方法は、通常の欠測値に対応する方法とは大きく異なっています。臨床試験登録の利用は、完全データがどのようなものかを決定していることに相当し、公表バイアスの問題が通常の欠測データ解析の方法で取り扱えることを示唆します。この理解に基づいて、Huang, Morikawa, Friede and Hattori (2023, Biometrics)では、欠測データの解析で広く用いられている逆確率重み付け法(IPW法)により公表バイアスの修正を行う方法を提案しました。この方法をネットワークメタアナリシスへ拡張する研究を進めています (Huang, Zhou and Hattori, in preparation)。

Huang A, Komukai S, Friede T, Hattori S (2021) Using clinical trial registries to inform Copas selection model for publication bias in meta-analysis. Research Synthesis Methods, 12(5), 658–673.

Huang A, Morikawa K, Friede T, Hattori S (2023) Adjusting for publication bias in meta-analysis via inverse probability weighting using clinical trial registries. Accepted Biometrics.

研究実績

2024年

  • Hu T, Zhou Y, *Hattori S. Sensitivity analysis for publication bias in meta-analysis of sparse data based on exact likelihood. Biometrics 80(3). DOI: 10.1093/biomtc/ujae092. 2024
  • Zhou Y, Huang A, Hattori S. Nonparametric worst-case bounds for publication bias on the summary receiver operating characteristic curve. Biometrics 80(3). DOI: 10.1093/biomtc/ujae080. 2024
  • Uno H, Tian L, Horiguchi M, Hattori S, Kehl K. Regression Models for Average Hazard. Biometrics 80(2), DOI: 10.1093/biomtc/ujae037. 2024
  • Takeuchi Y, Hagiwawa Y, Komukai S, Matsuyama Y. Estimation of the causal effects of time-varying treatments in nested case-control studies using marginal structural Cox models. Biometrics 80(1), DOI: 10.1093/biomtc/ujae005, 2024
  • Network meta-analysis of the effectiveness of psychotherapies with or without medication for treating adult depression. Acta Neuropsychiatrica. Accepted. 2024
  • Takahashi A, Hattori S, Sakai E, Yang L, Katayama I, Fujimoto M, Wataya-Kaneda M. Distribution of shagreen patches and fibrous cephalic plaques in patients with tuberous sclerosis complex: A retrospective cohort study 90(4) 849-852, DOI:10.1016/j.jaad.2023.11.061, 2024
  • Hasegawa S, Shintani Y, Takuwa T, Aoe K, Kato K, Fujimoto N, Hida Y, Morise M, Moriya Y, Morohoshi T, Suzuki H, Chida M, Endo S, Kadokura M, Okumura M, Hattori S, Date H, Yoshino I. Nationwide prospective registry database of patients with newly diagnosed untreated pleural mesothelioma in Japan, Cancer Science 115(2) 507-528, DOI:10.1111/cas.16021, 2024
  • Ge S, Zha L, Tanaka A, Narii N, Shimomura Y, Komatsu M, Komukai S, Murata F, Maeda M, Kiyohara K, Kitamura T, Fukuda H. Post-discharge functional outcomes in older patients with sepsis. Critical Care 28, DOI:10.1186/s13054-024-05080-1, 2024
  • Okubo M, Komukai S, Izawa J, Kiyohara K, Matsuyama T, Iwami T, Kitamura T.Sequence of Epinephrine and Advanced Airway Placement After Out-of-Hospital Cardiac Arrest. JAMA network open 7(2), DOI:10.1001/jamanetworkopen.2023.56863, 2024
  • Handa K, Kawamura M, Yoshioka D, Saito S, Kawamura T, Kawamura A, Misumi Y, Taira M, Shimamura K, Komukai S, Kitamura T, Miyagawa S.Impact of the Aortomitral Positional Anatomy on Atrioventricular Conduction Disorder Following Mitral Valve Surgery. Journal of the American Heart Association 16(20), DOI:10.1161/JAHA.124.035826, 2024
  • Inoue K, Sakamaki K, Komukai S, Ito Y, Goto A, Shinozaki T. Confounder Selection and Sensitivity Analyses to Unmeasured Confounding from Epidemiological and Statistical Perspectives. Journal of Epidemiology, DOI:10.2188/jea.JE20240082, 2024
  • Narii N, Kitamura T, Hirayama A, Shimomura Y, Zha L, Komatsu M, Komukai S, Sotomi Y, Okada K, Sakata Y, Murata F, Maeda M, Kiyohara K, Sobue T, Fukuda H. Postdischarge functional outcomes in older patients with acute heart failure in Japan: the Longevity Improvement & Fair Evidence study. Age and Ageing 53(7), DOI:10.1093/ageing/afae152, 2024
  • Ge S, Kitamura T, Zha L, Komatsu M, Komukai S, Murata F , Maeda M , Gon Y, Kimura Y, Kiyohara K, Sobue T, Fukuda H. Association of Statin Use with Dementia Risk Among Older Adults in Japan: A Nested Case-Control Study Using the LIFE Study. Journal of Alzheimer’s Disease 100(3) 987-998, DOI:10.3233/JAD-240113, 2024
  • Ge S,  Zha L, Kimura Y, Shimomura Y, Komatsu M, Gon Y, Komukai S, Murata F, Maeda M, Kiyohara K, Sobue T, Kitamura T, Fukuda H. Statin use and risk of Parkinson’s disease among older adults in Japan: a nested case-control study using the longevity improvement and fair evidence study. Brain Commun 6(3), DOI:10.1093/braincomms/fcae195, 2024
  • Okubo M, Komukai S, Izawa J, Chung S, Drennan R. I, Grunau E. B, Lupton R. J, Ramgopal S, Thomas D. Rea, Callaway W. C. Survival After Intra-Arrest Transport vs On-Scene Cardiopulmonary Resuscitation in Children. JAMA Network Open, DOI:10.1001/jamanetworkopen.2024.11641, 2024
  • Okubo M, Komukai S, Andersen W.L, Berg A. R, Kurz C. M, Morrison J. L, Callaway W.C. Duration of cardiopulmonary resuscitation and outcomes for adults with in-hospital cardiac arrest: retrospective cohort study. BMJ (Clinical research ed.) 384, DOI:10.1136/bmj-2023-076019, 2024
  • Ramgopal S, Naik V.V, Komukai S, Owusu-Ansah S, Crowe P.R, Okubo M, Martin-Gill C. The association of prehospital systemic corticosteroids with emergency department and in-hospital outcomes for patients with asthma exacerbations. Academic emergency medicine : official journal of the Society for Academic Emergency Medicine, DOI:10.1111/acem.14890, 2024

2023年

  • Hattori S, Morita S. Frequentist analysis of basket trials with one-sample Mantel-Haenszel procedures. Statistics in Medicine 42(26), 4824-4849, DOI: 10.1002/sim.9890, 2023
  • Komukai S, Hattori S. Asymptotic justification of maximum likelihood estimation for the proportional excess hazard model in analysis of cancer registry data. Japanese Journal of Statistics and Data Science 6(1), 337-359, DOI: 10.1007/s42081-023-00190-6. 2023
  • Zhou Y, Huang A, Hattori S. A likelihood-based sensitivity analysis for publication bias on the summary receiver operating characteristic in meta-analysis of diagnostic test accuracy. Statistics in Medicine 42(6),781-798. DOI:10.1002/sim.9643. 2023
  • Mizutani S, Zhou Y, Tian Y, Takagi T, Ohkubo T, Hattori S. DTAmetasa: an R shiny application for meta-analysis of diagnostic test accuracy and sensitivity analysis of publication bias. Research Synthesis Methods 14, 916-925, DOI: 10.1002/jrsm.1666, 2023
  • Yoshizawa H, Hattori, Yoshida K, Maeda H, Kitamura T, Morii E. Association of atmospheric temperature with out-of-hospital natural deaths occurrence before and during the COVID-19 pandemic in Osaka, Japan. Scientific reports 13(1),18529, DOI: 10.1038/s41598-023-45816-7, 2023
  • Kamitani T, Hattori S, Takami H, Ikumi A, Sakuyama N, Kurogi S, Yoneda M, Miyazaki S, Mikami Y. Characteristics of Severe Judo-Related Neck Injuries in Japan. The Arts and Sciences of Judo3(1),35-38. 2023
  • Gon Y, Sakaguchi M, Yamagami H, Abe S, Hashimoto H, Ohara N, Takahashi D, Abe Y, Takahashi T, Kitano T, Okazaki S, Todo K, Sasaki T, Hattori S, and Mochizuki H, on behalf of the SCAN Study 11 Investigators.Predictors of survival in patients with ischemic stroke and active cancer: A prospective, multicenter, observational study. Journal of the American Heart Association 12(15). DOI: 10.1101/2023.05.08.23289699. 2023
  • Nabatame S, Tanigawa J, Tominaga K, Kagitani-Shimono K, Yanagihara K, Imai K, Ando T, Tsuyusaki Y, Araya N, Matsufuji M, Natsume J, Yuge K, Bratkovic D, Arai H, Okinaga T, Matsushige T, Azuma Y, Ishihara N, Miyatake S, Kato M, Matsumoto N, Okamoto N, Takahashi S, Hattori S, Ozono K. Association between cerebrospinal fluid parameters and developmental and neurological status in glucose transporter 1 deficiency syndrome. Journal of the Neurological Sciences,447. DOI:DOI: 10.1016/j.jns.2023.120597. 2023
  • Fujimaki T, Ohno Y, Tsutsui A, Inoue Y, Zha L, Fujii M, Tajima T, Hattori S, Sobue T. Characteristics and Outcomes of COVID-19 in Reproductive-Aged Pregnant and Nonpregnant Women in Osaka, Japan. Major Causes of Death among Older Adults after the Great East Japan Earthquake: A Retrospective Study, International Journal of Environmental Research and Public Health20(6). DOI:10.3390/ijerph20065058. 2023
  • Tomimaru Y, Eguchi H, Inoue Y, Nagakawa Y, Ohba A, Takami H, Unno M, Yamamoto T, Kawakatsu S, Hayashi T, Higuchi R, Kitagawa H, Hattori S, Fujii T, Hirooka Y, Igarashi H, Kitano M, Kuroki T, Masamune A, Shimizu Y, Tani M, Tanno S, Tsuji Y, Yamaue H, Satoi S, Takeyama Y, Committee of Clinical Research, Japan Pancreas Society. Impact of S-1 adjuvant chemotherapy longer than 6 months on survival in patients with resected pancreatic cancer: a nationwide survey by the Japan Pancreas Society based on real-world data. Cancer 129(5),728-739. DOI:10.1002/cncr.34580. 2023
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