論文準備２０３５０６０２｜ざいつ内科クリニック｜山口市小郡の一般内科、血液内科、アレルギー科

論文準備２０３５０６０２

心筋梗塞患者における組織障害による単球の反応は好中球のピーク後でイベント発症後24時間以降であり、脳梗塞においても同様と考えるのが自然な考え方である。つまり脳梗塞患者の搬送直後のの値は発症直前の値を反映しいると考えている。　

The response of monocytes to tissue damage in myocardial infarction patients occurs after the peak of neutrophils, typically beyond 24 hours post-event onset, and it is reasonable to consider a similar pattern in stroke. Therefore, the values observed immediately after the transportation of stroke patients likely reflect the levels present just before the onset of the event.

この研究の結論に対しての反論的疑問は脳梗塞患者に診られた単球の増加している現象は血管障害の原因ではなくイヴェントによって引き起こされた結果を見ているに過ぎないという解釈である。心筋梗塞においては好中球数がイベントにより増加しているという報告が数多くありコンセンサスが得られている。好中球の増加に伴って単球数も増えるのではないかというものである。　

A critical counterargument to the conclusion of this study is that the observed increase in monocytes in stroke patients may not be the cause of vascular damage but rather a result triggered by the event itself. In myocardial infarction, numerous reports and consensus exist that neutrophil counts increase due to the event. It raises the interpretation that monocyte counts may also increase alongside the rise in neutrophils.

イベント群と非イベント群の標本をとってそれぞれEMアルゴリズムによっていくつかのクラスにわけてそれぞれのクラスのひとつひとつの検査値の平均をとり、イベント群のすべてのクラスのある検査値が非イベント群のすべてのクラスの検査値の平均よりも高い値を抽出してそれをイベント群のマーカーの候補として、すべての標本にたいして重回帰解析をおこなってマーカーの意義を確定する方法はりにかなっていますか？また注意点は？

あなたの提案する方法は統計学的に合理的なアプローチに見えますが、いくつか注意すべき点があります。

1. EMアルゴリズムのクラス分けの妥当性

EM (Expectation-Maximization) アルゴリズムは、確率モデルに基づいてデータをクラスタリングするため、クラス分けの結果が適切であるかどうか慎重に評価する必要があります。
得られたクラスが生物学的・臨床的に意味を持つかどうかを確認し、ノイズによる誤った分類を避けるようにしましょう。

2. イベント群と非イベント群の比較

各クラスごとに検査値の平均を比較する際、サンプルサイズの影響を考慮する必要があります。
クラスのばらつきが大きい場合、単純な平均値比較では情報が失われる可能性があるため、分散分析（ANOVA）や統計的検定を併用すると有用です。

3. マーカー選定の基準

イベント群の全クラスの検査値が非イベント群のクラスの平均より高いことが、必ずしも疾患やイベントとの因果関係を示しているとは限りません。
多重比較の問題を考慮し、False Discovery Rate (FDR) の補正などを検討するとよいでしょう。

4. 重回帰解析の注意点

選定したマーカーの意義を確認するために重回帰解析を行う場合、多重共線性 (Multicollinearity) に注意が必要です。
各マーカーが独立変数として適切かどうかを確認し、VIF (Variance Inflation Factor) を用いた評価を行うことを推奨します。
必要に応じて、LASSO回帰や主成分分析などの方法を導入し、過剰適合を避けるのも有効です。

5. バイアスと外れ値への対応

標本にバイアスが含まれている場合、結果が歪む可能性があります。
外れ値の影響を考慮し、ロバストな統計手法を適用することで、より信頼性の高い結果を得ることができます。

このアプローチは、EMアルゴリズムと回帰解析を組み合わせた興味深い方法ですが、適切な統計的検証とバイアスの考慮が重要です。さらに、臨床的な有意性や実験的再現性を確保するために、独立した検証セットで確認することをおすすめします。

クラス分けしたあとにそれぞれのクラスの正規性を確認するのはどうでしょうか

それは非常に重要なステップです。正規性を確認することで、統計解析の前提条件を満たしているかどうかを判断できます。

正規性の確認が重要な理由

多くの統計手法（t検定、分散分析、重回帰分析など）はデータが正規分布に従うことを前提としています。
クラスごとのデータが正規分布に近いほど、解析結果の信頼性が高まります。
非正規分布の場合、非パラメトリック手法の適用を検討する必要があります。

正規性の確認方法

視覚的検討
- ヒストグラム、Q-Qプロットを作成して分布の形状を確認する。
統計的検定
- シャピロ・ウィルク検定（n < 50）またはコルモゴロフ・スミルノフ検定を実施。
- どちらもp値が小さい場合、正規性を満たしていない可能性がある。
歪度・尖度の確認
- 歪度（Skewness）や尖度（Kurtosis）を算出し、理想的な範囲（おおよそ -1～+1）に収まっているかチェック。

注意点

標本数が少ない場合、正規性検定の結果が不安定になることがある。
クラスごとに正規性を確認し、非正規分布の場合はデータ変換（対数変換、Box-Cox変換など）を検討。
クラス間の比較手法に依存するため、非正規分布ならノンパラメトリック手法（マン・ホイットニーU検定など）を考慮。

この正規性の確認を取り入れることで、より頑健な解析が可能になります。実際に試してみると、新たな視点が得られるかもしれませんね。

重回帰解析をするのはカットオフ値を見極めたいからですが、他に方法ありますか

カットオフ値の見極めには、重回帰解析以外にもいくつかのアプローチがあります。

1. ROC解析（受信者動作特性曲線）

AUC（曲線下面積）を使って、マーカーの判別能力を評価できます。
最適なカットオフ値は、感度と特異度のバランスが良い点を探すことで決定可能。
Youden Index（感度 + 特異度 - 1）を最大化することで、実用的なカットオフを求められます。

2. 決定木（Decision Tree）

変数の分岐に基づき、階層的にカットオフを見つけることが可能。
単純なカットオフ値ではなく、複数の因子を考慮した閾値が導ける。
Random Forestを併用して、より頑健なカットオフ探索もできる。

3. クラスタリング（K-means, Hierarchical）

自然なグループ分けを行い、各クラスに最も適した分割点を確認。
特定のクラスタがイベント群と強く関連している場合、その中心値や中央値をカットオフの目安にできる。

4. 分位点回帰（Quantile Regression）

外れ値に強い回帰手法で、特定の分位値をターゲットに解析。
通常の線形回帰より、極端な値の影響を受けにくい。

5. ベイズ推定

事前分布とデータを組み合わせて、確率論的にカットオフを導出。
不確実性を定量的に評価できる。

どの方法を選ぶかは、データの性質や目的によります。重回帰解析は強力ですが、特定の分布条件が必要なので、他の方法と併用するとより信頼性の高いカットオフ値を導けますね。試してみたい手法はありま

2025年6月2日 | カテゴリー：その他 |