統計学輪講（第１６回）

日時      2008年7月8日(火)    15時50分〜16時40分
場所      経済学部新棟３階第３教室
講演者    徳田 洋介 (医D1)
演題      時間依存性ROC曲線の精度評価と異なるマーカー間の予測力比較

概要

　個々の対象者の将来の健康状態を予測するために、重要なリスク因子を同定する研究が数多く
行われている。その際、リスク因子による予測の正確さを何らかの予測力の指標を用いて測るこ
とが重要となる。近年、生存時間データに対する予測力の指標の1つとして時間依存性 Receiver
Operating Characteristic (ROC)曲線が提案されている。この方法は、縦軸をArea Under the ROC
Curve (AUC)、横軸を追跡時間とした図を描くことにより、時間とともに変化する予測力の指標
を得ることができるという特徴を持つ。時間依存性ROC曲線を用いて複数のマーカーのAUC
を評価する場合、AUC間の差の検定を行うことにも興味がある。検定を行う際には、各AUCの
分散を評価する必要があるが、時間依存性ROC曲線におけるAUCの明示的な分散は導出され
ておらず、検定あるいは誤差評価を行うことが難しい。そこで本研究では、AUCの分散を従来
の手法を拡張して導出した。さらに、その際に問題となる分散の過大評価に対し、ロバスト推定
の一種であるWinsorizationを応用した修正方法を提案し、これらの性能を、シミュレーション
により評価した。シミュレーションの結果、95%被覆確率には改善の余地が残るものの、分散安
定化によって信頼区間幅を狭めることが可能であることが示された。発症時点ごとにマーカー間
の予測力比較が容易に実行でき、実用上有用であると思われる。さらに、発症時点ごとに複数の
マーカー間の比較を行う事例研究として、心血管疾患死亡に対するpeak oxygen uptake (PeakVO2)
とB-type natriuretic peptide (BNP)の予測力比較を行った。心血管疾患死亡の実データに時間依存
性ROC曲線を適用し、提案した分散を用いて予測力比較を行った結果、約半年以降でPeakVO2
の予測力がBNPよりも高いことが統計的有意に示された。

Key words: marker, predictive accuracy, time-dependent ROC curve,
variance, winsorization