研究者
J-GLOBAL ID:201001062822776757   更新日: 2020年09月14日

長島 健悟

ナガシマ ケンゴ | Nagashima Kengo
所属機関・部署:
職名: 特任准教授
その他の所属(所属・部署名・職名) (3件):
ホームページURL (2件): https://nshi.jp/https://nshi.jp/en/
研究分野 (3件): 応用数学、統計数学 ,  数学基礎 ,  統計科学
研究キーワード (7件): 生存時間解析 ,  セミパラメトリックモデル ,  混合効果モデル ,  メタアナリシス ,  臨床試験 ,  統計科学 ,  生物統計学
競争的資金等の研究課題 (10件):
  • 2020 - 2023 胃癌の微量生検組織を用いたDNA修復能・がん抗原性解析による抗がん剤治療の最適化
  • 2019 - 2022 情報通信技術を活用した子宮頸がん予防のヘルスリテラシー向上に関する研究
  • 2019 - 2022 変量効果モデルによるメタアナリシスにおけるモデル誤特定下での統計的推測
  • 2019 - 2020 ネットワークメタアナリシスにおける統計的推測・予測・モデリングの方法論の開発
  • 2017 - 2020 非小細胞肺がんの転移活性を評価し、術後補助化学療法の効果を予測するバイオマーカーの実用化に関する研究
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論文 (94件):
  • Kyoko Nomura, Sachiko Minamizono, Kengo Nagashima, Mariko Ono, Naomi Kitano. Maternal Body Mass Index and Breastfeeding Non-Initiation and Cessation: A Quantitative Review of the Literature. Nutrients. 2020. 12. 9. 2684-2684
  • Sato Y, Kobayashi T, Nishiumi S, Okada A, Fujita T, Sanuki T, Kobayashi M, Asahara M, Adachi M, Sakai A, et al. Prospective study using plasma apolipoprotein A2-isoforms to screen for high-risk status of pancreatic cancer. Cancers. 2020. 12. 9. 2625
  • Soh Imamura, Takeshi Inagaki, Jiro Terada, Kengo Nagashima, Hideki Katsura, Koichiro Tatsumi. Long-term efficacy of pulmonary rehabilitation with home-based or low frequent maintenance programs in patients with chronic obstructive pulmonary disease: a meta-analysis. Annals of Palliative Medicine. 2020. 9. 6. 56-56
  • Hamaguchi Y, Noma H, Nagashima K, Yamada T, Furukawa TA. Frequentist performances of Bayesian prediction intervals for random-effects meta-analysis. Biometrical Journal. 2020. In press
  • Ryoichi Ishibashi, Yoko Takatsuna, Masaya Koshizaka, Tomoaki Tatsumi, Sho Takahashi, Kengo Nagashima, Noriko Asaumi, Miyuki Arai, Fumio Shimada, Kaori Tachibana, et al. Safety and Efficacy of Ranibizumab and Luseogliflozin Combination Therapy in Patients with Diabetic Macular Edema: Protocol for a Multicenter, Open-Label Randomized Controlled Trial. Diabetes Therapy. 2020. 11. 8. 1891-1905
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MISC (7件):
  • 佐藤 泰憲, 長島 健悟, 高橋 翔. 医学・薬学研究における生存時間データの統計解析. 日小ア誌. 2016. 30. 5. 659-665
  • 佐藤 泰憲, 長島 健悟, 高橋 翔. 医学・薬学研究における統計モデル解析. 日小ア誌. 2016. 30. 4. 580-586
  • 佐藤 泰憲, 長島 健悟, 高橋 翔. 医学・薬学研究における症例数設計. 日小ア誌. 2016. 30. 2. 190-197
  • 佐藤 泰憲, 長島 健悟, 高橋 翔. 医学・薬学データの統計解析I:推定と検定. 日小ア誌. 2015. 29. 5. 718-723
  • 佐藤 泰憲, 長島 健悟, 高橋 翔. 疫学研究の計画:研究デザインとデータ解析. 日小ア誌. 2015. 29. 3. 312-317
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書籍 (2件):
  • 臨床試験のための アダプティブデザイン
    朝倉書店 2018
  • 生存時間解析入門 原書第2版
    東京大学出版会 2014 ISBN:9784130623124
講演・口頭発表等 (85件):
  • NIVORAM試験におけるニボルマブ・ラムシルマブ併用療法の有効性とTMLとの関連性
    (第92回日本胃癌学会総会 2020)
  • Changes in conditional net survival and dynamic prognostic factors in patients with newly diagnosed metastatic prostate cancer
    (ASCO 2020 Genitourinary Cancers Symposium 2020)
  • Hyperprogressive disease during nivolumab chemotherapy in metastatic gastric cancer: multicenter retrospective study in Japan
    (ASCO 2020 Gastrointestinal Cancers Symposium 2020)
  • Correlation of tumor mutation with efficacy in patients with gastric cancer who received nivolumab and ramucirumab combination therapy
    (ASCO 2020 Gastrointestinal Cancers Symposium 2020)
  • Improved Monte Carlo inference methods for network meta-analysis
    (The 12th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics (CMStatistics 2019) 2019)
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Works (5件):
  • R, pimeta package
    長島 健悟 2017 -
  • R, ph2bayes package
    長島 健悟 2016 -
  • SAS, %skmdata macro
    長島 健悟 2015 -
  • R, RcmdrPlugin.KMggplot2 package
    長島 健悟 2011 -
  • R, mmcm package
    長島 健悟 2008 -
学歴 (3件):
  • 2011 - 2014 東京理科大学 大学院 後期博士課程
  • 2006 - 2008 東京理科大学 大学院 前期博士課程
  • 2002 - 2006 東京理科大学 経営工学科
学位 (1件):
  • 博士(工学) (東京理科大学)
経歴 (8件):
  • 2019/09 - 現在 国立がん研究センター研究所 早期診断バイオマーカー開発部門 外来研究員
  • 2019/04 - 現在 慶應義塾大学 医学部 講師(非常勤)
  • 2018/11 - 現在 慶應義塾大学 医学部 客員准教授
  • 2018/04 - 現在 統計数理研究所 医療健康データ科学研究センター 特任准教授
  • 2016/04 - 現在 東京理科大学大学院 工学研究科 非常勤講師
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委員歴 (2件):
  • 2019/04 - 現在 日本計量生物学会 企画委員
  • 2018/06 - 現在 鳥取大学医学部附属病院 臨床研究審査委員会 技術専門員
所属学会 (4件):
American Statistical Association ,  日本統計学会 ,  日本計量生物学会 ,  The International Biometric Society
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