福井 敬祐 Keisuke Fukui

大阪医科大学 研究支援センター 医療統計室
助教

略歴

2009年3月 広島大学 理学部 数学科 卒業
2011年3月 広島大学大学院 理学研究科 博士課程前期修了
2015年3月 広島大学大学院 理学研究科 博士課程後期修了
2015年4月 大阪府立成人病センター 治験臨床研究管理室 兼 がん予防情報センター疫学予防課生物統計研究員
2017年4月 大阪国際がんセンター 治験臨床研究管理室 兼 がん対策センター疫学統計部生物統計研究員(組織改称にともなう)
2018年4月 現職

主な研究・専門分野

専門分野

統計科学・がん疫学

所属学会

  • 日本統計学会
  • 日本疫学会
  • 公衆衛生学会

受賞歴

2017年第76回公衆衛生学会総会 口演賞
2017年地域がん登録協議会 藤本伊三郎賞
2016年公益財団法人大阪対がん協会 がん研究助成奨励金受賞
2015年日本行動計量学会岡山地域部会・第155回岡山統計研究会 優秀賞
広島大学エクセレントスチューデント 成績優秀学生

主な論文

  1. T. Tabuchi, K. Fukui, and S. Gallus, “Tobacco Price Increases and Population Interest in Smoking Cessation in Japan Between 2004 and 2016: A Google Trends Analysis,” Nicotine Tob. Res., no. May, pp. 1–6, 2018.
  2. S. Kobayashi, K. Fukui, Y. Takeda, S. Nakahira, M. Tsujie, J. Shimizu, A. Miyamoto, H. Eguchi, H. Nagano, Y. Doki, and M. Mori, “Short-term outcomes of open liver resection and laparoscopic liver resection: Secondary analysis of data from a multicenter prospective study (CSGO-HBP-004),” Ann. Gastroenterol. Surg., vol. 2, no. 1, pp. 87–94, 2018.
  3. K. Katayama, T. Kawaguchi, K. Shiraishi, T. Ito, and K. Suzuki, “The Prevalence and Implication of Zinc Deficiency in Patients With Chronic Liver Disease,” vol. 10, no. 5, pp. 437–444, 2018.
  4. A. Yagi, Y. Ueda, M. Kakuda, Y. Tanaka, T. Egawa-Takata, A. Morimoto, T. Iwamiya, S. Matsuzaki, E. Kobayashi, K. Yoshino, K. Fukui, Y. Ito, T. Nakayama, and T. Kimura, “Descriptive epidemiological study of vaginal cancer using data from the Osaka Japan population-based cancer registry,” Med. (United States), vol. 96, no. 32, 2017.
  5.  S. Kobayashi, A. Tomokuni, K. Gotoh, H. Takahashi, H. Akita, S. Marubashi, T. Yamada, T. Teshima, K. Fukui, Y. Fujiwara, and M. Sakon, “A retrospective analysis of the clinical effects of neoadjuvant combination therapy with full-dose gemcitabine and radiation therapy in patients with biliary tract cancer,” Eur. J. Surg. Oncol., vol. 43, no. 4, pp. 763–771, 2017.
  6. T. Tabuchi, A. Goto, Y. Ito, K. Fukui, I. Miyashiro, and T. Shinozaki, “Smoking at the time of diagnosis and mortality in cancer patients: What benefit does the quitter gain?,” Int. J. Cancer, vol. 140, no. 8, pp. 1789–1795, 2017.
  7. S. Shichijo, Y. Hirata, R. Niikura, Y. Hayakawa, A. Yamada, S. Mochizuki, K. Matsuo, Y. Isomura, M. Seto, N. Suzuki, H. Suzuki, S. Yamamoto, T. Sugimoto, T. Omae, M. Okamoto, H. Watabe, G. Togo, N. Takano, K. Fukui, Y. Ito, and K. Koike, “Vonoprazan versus conventional proton pump inhibitor-based triple therapy as first-line treatment against Helicobacter pylori: A multicenter retrospective study in clinical practice,” J. Dig. Dis., vol. 17, no. 10, pp. 670–675, 2016.
  8. K. Imanaka, K. Ohkawa, T. Tatsumi, K. Katayama, A. Inoue, Y. Imai, M. Oshita, S. Iio, E. Mita, H. Fukui, A. Yamada, F. Nakanishi, M. Inada, Y. Doi, K. Suzuki, A. Kaneko, S. Marubashi, Y. Ito, K. Fukui, R. Sakamori, T. Yakushijin, N. Hiramatsu, N. Hayashi, T. Takehara, and  the O. L. Forum, “Impact of branched-chain amino acid supplementation on survival in patients with advanced hepatocellular carcinoma treated with sorafenib: A multicenter retrospective cohort study,” Hepatol. Res., vol. 46, no. 10, pp. 1002–1010, 2016.
  9. M. Yamamura, K. Fukui, and H. Yanagihara, “Illustration of the Varying Coefficient Model for a Tree Growth Analysis from the Age and Space Perspectives,” FORMATH, no. 0, pp. 1–9, 2016.
  10. K. Fukui, “Consistency of log-likelihood-based information criteria for selecting variables in high-dimensional canonical correlation analysis under nonnormality,” Hiroshima Math. J., vol. 45, no. 2, pp. 175–205, 2015.
  11. K. Fukui, M. Yamamura, and H. Yanagihara, “Comparison with Residual-Sum-of-Squares-Based Model Selection Criteria for Selecting Growth Functions,” FORMATH, vol. 14, pp. 27–39, 2015.
  12. A. Kamada, H. Yanagihara, H. Wakaki, and K. Fukui, “Selecting a shrinkage parameter in structural equation modeling with a near singular covariance matrix by the GIC minimization method,” Hiroshima Math. J., vol. 44, pp. 315–326, 2014.
  13. I. Nagai, K. Fukui, and H. Yanagihara, “Choosing the Number of Repetitions in the Multiple Plug-in Optimization Method for the Ridge Parameters in Multivariate Generalized Ridge Regression,” Bull. informatics Cybern., vol. 45, pp. 25–35, 2013.
  14. K. Fukui and H. Yanagihara, “Selection of High-Dimensional Multivariate Linear Regression Models by Cross-Validation,” Proc. 6th Int. Conf. IMBIC Math. Sci. Adv. Sci. Technol. MSAST 2012 (eds. A. Adhikari M. R. Adhikari), pp. 108–117, 2012.

研究班活動

2018年度 統計数理研究所共同利用研究 一般研究2 「マイクロシミュレーションによる(大腸)がん罹患率・死亡率の変動予測:がん対策の優先順位」研究代表者
2018年度 統計数理研究所共同利用研究 一般研究2 「臨床研究・疫学研究の統計的方法論とその実践に関する総合的研究」分担研究者 (研究代表者:野間 久志)
2018年度 統計数理研究所共同利用研究 一般研究2 「健康格差対策に必要な公的統計指標:わが国における公的統計の利活用と諸外国との比較」分担研究者 (研究代表者:伊藤 ゆり)
2018年-2020年度 文部科学省科学研究費 基盤研究(C) 「都道府県規模でのがん罹患数の統計学的評価」 分担研究者(研究代表者:加茂 憲一)
2017年-2019年度 文部科学省科学研究費 若手研究(B) 「変化係数モデルによるがん罹患・死亡挙動分析のための柔軟な手法の構築」 研究代表者
2017年度 統計数理研究所共同利用研究 一般研究2 「マイクロシミュレーションによる(大腸)がん罹患率・死亡率の変動予測:がん対策の優先順位」研究代表者
2017年度 統計数理研究所共同利用研究 一般研究2 「健康格差対策に必要な公的統計指標:わが国における公的統計の利活用と諸外国との比較」分担研究者 (研究代表者:伊藤 ゆり)
2017年-2019年度 厚生労働科学研究費(がん対策推進総合研究事業)「科学的根拠に基づくがん種別・年代別検診手法の受診者にわかりやすい勧奨方法の開発に関する研究」 分担研究者(研究代表者:中山 富雄)
2016年-2018年度 文部科学省科学研究費 基盤研究(C)「個別化医療時代におけるがん患者の意思決定支援のための予後予測モデルの構築」分担研究者 (研究代表者:伊藤 ゆり)
2016年度 公益財団法人大阪成人病予防協会 成人病医学研究助成A 「臨床研究における統計支援システム構築に関する研究」研究代表者
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