[論文レビュー] A new method for deriving incidence rates from prevalence data and its application to dementia in Germany

Ralph Brinks|arXiv (Cornell University)|Dec 12, 2011

Health and Medical Studies参考文献 4被引用数 9

ひとこと要約

本論文は、コンpartmentモデルと自然スプライン補間を用いて、縦断的データが入手できない状況でも、横断的有病率データからアルツハイマー病などの慢性疾患の年齢別発症率を効率的に推定する、新規の常微分方程式（ODE）ベースの手法を提案する。この手法により、ドイツにおけるアルツハイマー病の発症率が、既存の発表値とよく一致する結果が得られた。

ABSTRACT

This paper descibes a new method for deriving incidence rates of a chronic disease from prevalence data. It is based on a new ordinary differential equation, which relates the change in the age-specific prevalence to the agespecific incidence and mortality rates. The method allows the extraction of longtudinal information from cross-sectional studies. Applicability of the method is tested in the prevalence of dementia in Germany. The derived age-specific incidence is in good agreement with published values.

研究の動機と目的

• 縦断的データが入手できない状況下でも、横断的有病率データから慢性疾患の発症率を計算的に効率よく推定する手法を開発すること。
• コhort研究の限界（費用が高く、追跡失敗のリスクがある）を克服すること。
• 縦断的データが入手できない場合に、健康サービス研究において発症率推定値を実用的に得る代替手段を提供すること。
• ドイツの公的健康保険制度からの実世界のアルツハイマー病有病率データを用いて、手法の妥当性を検証すること。

提案手法

• 年齢依存の遷移率を有する3状態コンpartmentモデル（健常、病巣、死亡）に基づく。
• 年齢別有病率の変化と発症率・死亡率を結びつける常微分方程式（ODE）を導出する。
• 解析的変換によりODEを1次元形式に簡略化し、発症率を直接解けるようにする。
• 自然スプライン補間を用いて、有病率データを微分可能な関数に変換する。
• スプラインから得られる微分係数と死亡率データを用いて、反復的に発症率を計算する。
• 複雑な最適化を回避するため、多次元モデルと比較して計算が軽量である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 横断的有病率データのみから、慢性疾患の発症率を信頼性高く推定できるか？
• RQ2 提案手法のODEベースのアプローチは、従来の手法と比較して精度と計算効率の点で優れているか？
• RQ3 有病率データから導かれるドイツにおけるアルツハイマー病の年齢別発症率はどのようになるか？
• RQ4 発症後死亡率や病状持続期間に関する仮定の変化に、発症率推定値はどれほど感応するか？

主な発見

• ドイツにおけるアルツハイマー病の年齢別発症率は、他の研究から発表された値と強く一致した。
• 90–94歳の年齢群では、女性の発症率が100人年あたり9.7、男性では8.4と推定され、発表済みのデータとよく一致した。
• ZieglerとDoblhammer（2009）が用いた手法とは異なり、本手法は、メソドロジカルな欠陥により発症率を過剰に推定する可能性がある既存手法を上回る性能を示した。
• 感度分析の結果、本手法は頑健であることが示されたが、発症後死亡率が低く見積もられる場合には、発症率がやや低く推定される可能性がある。
• 自然スプラインの使用により、滑らかで微分可能な有病率関数が得られ、正確なODEの解法が可能になった。
• 本手法は計算が軽量であり、複雑な最適化を回避できるため、大規模な疫学的応用に適している。