弘前データ

著者

司馬博文

日付

4/27/2025

1 データの概観

1.1 法定検診との関係

  • hirosaki1.qmd 「弘前データ１：法定検診との関係」

    BP の年代別・性別を見たのち，ストレスチェックでの回答で分けて BP の値をプロット．その結果「５と回答する者の中に，BP が低すぎる者はいない」という結論を得た．

    BP の値と最も関連する質問項目を見るために LASSO も試みたが，結果は全く芳しくなかった．関係が微妙すぎるのである．

  • hirosaki1-1.qmd 「弘前データ１-１：法定検診との関係の詳細検討」BP, FLCΣ の値で層別して可視化

    BP のレベルに応じて，３クラスに分けた．これを回答ごとにプロットすると，疲労感と抑うつ感だけ「5」が BP と相関してる可能性が見られた． 全く同様に \(\Sigma\)-FLC で視覚化したところ，その解釈とは程遠い結果が出ている．

  • hirosaki1-2.qmd 「弘前データ１-２：法定検診との関係の詳細検討」BP, FLCΣ の値の高低を用いた項目反応モデル

    ここでは詳細項目反応モデルを見ている．項目ごとに値の平均が違う．これを説明することは難しいと判断し，ストレスチェックのスコアと直接回帰することを狙う．

    個人ごとのパラメータも推定したところ，ほとんどの人で，BP と項目反応に関係はないという結果を得る．

  • hirosaki1-3.qmd 「弘前データ１-３：法定検診との関係の詳細検討」BP, FLCΣ の値の高低を用いた項目反応モデル

    そこで項目ではなく５ジャンル，個人ごとではなく BP クラスごとの変動係数を推定した． すると項目によって識別力が違うことがわかった．抑うつ感と不安感だけ識別力があるのである．

    そこでこの２つの項目に絞って１PL モデルを推定する．

1.2 プリメディカ製品関連データ

kable(head(df1))
ID BP FLCκ FLCλ FLCΣ ココシルスコア LOX-1 LAB LOX-index タイプ 多様性 郵送ID 機器連携ID
1 1.08 1.27 0.46 1.73 -2.880 86.43617 2.634708 227.73410 B 2 2024iwaki0057 2002388
2 0.47 0.18 0.63 0.81 -3.343 75.48498 2.231168 168.41968 B 2 2024iwaki0180 2005759
3 0.67 0.12 0.18 0.30 -2.727 55.14706 2.803142 154.58507 A 1 2024iwaki0145 2000967
4 1.10 0.87 1.08 1.95 -2.974 136.49875 3.751603 512.08912 B 2 2024iwaki0121 1007382
5 0.88 5.21 3.75 8.96 -7.338 58.27597 2.290822 133.49987 C 2 2024iwaki0026 1009663
6 0.76 0.19 0.45 0.64 -2.776 45.76033 2.178532 99.69035 B 2 2024iwaki0196 1000552

主に BP とココシルスコア（すでに FLC は加味されている）を用いて，別の変数との関係を調べる．

次の変数からなる欠測なしのデータ
  • BP: Biopyrin 量
  • FLC: 遊離L鎖 (Free Light Chain) の量．\(\Sigma=\kappa+\lambda\) で計算される，免疫系のマーカー．
  • ココシル結果：FLC も加味されている．
  • 多様性：数字が大きいほど多様．
BP 備考について
  • A: 採尿条件不良（測定条件を満たしていない）
  • B: BP 測定値が下限以下
  • C: kappa 下限値未満
  • D: kappa 10倍希釈では失敗（上限オーバー）
  • E: kappa が凍結融解を２回必要とした
  • F: lambda 下限値未満
  • G: lambda 10倍希釈では失敗（上限オーバー）
  • H: lambda が凍結融解を２回必要とした