読了: 万, et al. (2020) 比例ハザード性を仮定しない生存時間Bump Hunting手法の提案

万可, 谷岡健資, 南弘征, 下川敏雄, 水田正弘 (2020) 治療効果が顕著なサブグループを抽出するための境界内平均生存時間に基づく生存時間Bump Hunting法の開発. 計算統計学, 33(1), 1-28.

　仕事の都合でめくった奴。
　どういう話かというと、観察データなり臨床試験のデータなりから、新治療と既存治療のアウトカムの差が特に大きいサブグループを抽出したいという話である。大変失礼ながら提案手法そのものには関心がなくて、この領域にはどういう手法があるのかな、という関心から斜め読みした次第。すいません、ちゃんと読んでないです…

　Bump Hunting (アウトカムが顕著に高い・低いサブグループ抽出)にはピーリング法が広く使われている。Patient Rule Induction Method(PRIM)(Friedman & Fisher, 1999 Stat.&Comp.)というのがそのひとつ。
　PRIMとCARTはこう違う。CARTでは、共変量空間を座標軸に平行に、再帰的に分割していきますね。いっぽうPRIMでは、座標軸に平行に分割しては片方を剥がしていく(トップダウン・ピーリング)。次にCARTでいうところの刈込をやる(ボトムアップ・ペースティング)。で、得られた箱をデータから除いて、最初から繰り返す。[へえー]

　さて、Lipkovich & Dmitrienko (2014 書籍)いわく、新治療の有効性が高そうなサブグループを抽出する方法には4種類ある。

  • グローバル・アウトカム・モデリング。非線形回帰でアウトカムを予測しておいて、そのもとで治療効果を計算する。例:
    • Foster et al.(2011 Stat.in Med.): Virtual Twin. まず治療有無を共変量にいれたRandom Forestで治療効果を推定する[んんん？ これSurvival Forest?]。で、推定された治療効果に対してCARTをかける。[なるほど… まず個体の治療効果を共変量空間上で推定してから回帰木を組むのか。平滑化してから予測するようなものだから、情報のロスもあると思うんだけどなあ]
  • グローバル治療効果モデリング。治療効果を直接に推定する。例:
    • Negassa et al.(2005 Stat.&Comp.), Su et al.(2009 J.MachineLearn.Res.): Interaction Trees (IT). 比例ハザードモデルの治療x共変量交互作用の樹木モデル[交互作用が有意になるように分割していくのであろう]。尤度比とかAICで分岐し、尤度比とかdevianceで刈り込む。
    • Dusseldorp & Mechelen (2014 Stat.in Med.): Qualitative Interaction Trees (QUINT)。これも似ているんだけど、新治療＞既存治療というサブグループと新治療＜既存治療というサブグループを抽出する。効果量を使う。[書いてないけど、これも比例ハザードモデルなのかな？]
  • 最適治療レジメン。治療効果を予測するのではなくて、最適な治療を選択するためのモデルを構築する。
  • 局所モデリング。治療効果が顕著なサブグループを抽出する。例:
    • Kehl & Ulm (2006 Comp.Stat.&DataAnal.): SPRIM. (1)既存治療群に対して比例ハザードモデルを当てはめて(2)そのモデルで新治療群について予測し(3)マルチンゲール残差を応答とみてPRIM。[ああ、なるほどね！ 予測残差を目的変数とみるわけね]
    • Lopkovich et al.(2011 Stat.in Med.) SIDES. P個の共変量から任意のカットオフで分けた2群の(たとえば)ログランク統計量が最大になるような共変量を選ぶ、というのを再帰的にやる。[んんん? 頭が混乱してきた。これってInteraction Treesとどう違うの？]

　さて、局所モデリング法についてみると、従来の手法はすべて比例ハザード性を前提にしているけど、実際は満たさないことも多い。そこで、境界内平均生存時間(RMST)を評価基準としたPRIM法(Subgroup Identification Survival Patient Rule Induction Method: SI-SPRIM)を提案します、というのがこの論文の主旨であった。RMSTというのは、たとえば生存時間3年を境界としたら、3年までの生存時間曲線の下面積のことなのだそうである。[なるほど、比例ハザード性は仮定しなくていいわけね]

　ちゃんと読んでないのになんですが、勉強になりましたです。そもそもPRIMというのを知らなかったぜ。Bump Huntingって決定木のことをカッコよく言ってんだとばかり思ってた。