| Project Area | Ultra-High-Definition Mental Health Care by Digital-Human Integration: New Strategy for utilizing Multi-Modal, Big, and Precision Data |
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| Project/Area Number |
21H05068
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Transformative Research Areas, Section (I)
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| Research Institution | Toyo University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
菅原 大地 筑波大学, 人間系, 准教授 (10826720)
国里 愛彦 専修大学, 人間科学部, 教授 (30613856)
柳 百合子 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 認知行動療法センター, 科研費研究員 (40985975)
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| Project Period (FY) |
2021-08-23 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥27,300,000 (Direct Cost: ¥21,000,000、Indirect Cost: ¥6,300,000)
Fiscal Year 2023: ¥9,100,000 (Direct Cost: ¥7,000,000、Indirect Cost: ¥2,100,000)
Fiscal Year 2022: ¥9,100,000 (Direct Cost: ¥7,000,000、Indirect Cost: ¥2,100,000)
Fiscal Year 2021: ¥9,100,000 (Direct Cost: ¥7,000,000、Indirect Cost: ¥2,100,000)
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| Keywords | ネットワーク分析 / 認知行動療法 / Process-Based Therapy / うつ病 / 不安症 / 精神病理 / 心理療法 / 数理シミュレーション / ネットワーク解析 / 感情障害 / 作用機序 / 精密精神医学 |
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| Outline of Research at the Start |
うつ病・不安症治療の効果研究は，「個別症状」「個別技法」の多様性を捨象し，「うつ病・不安症には認知行動療法が効く」という概略的な知見を示すにとどまっていた。この限界を克服するため，本研究は，数理統計学のネットワーク理論を適用した患者データの分析を展開する。具体的に，①うつ病・不安症の個別症状間の相互作用を偏相関ネットワークとして視覚化し，中核症状を特定する。また，②偏回帰ネットワークに基づき，認知行動療法の個別技法がどの個別症状に効くのか，作用機序を解明する。数理モデルを駆使した検討により，心理支援の諸側面を可能な限りデータで記述し，人間が行う治療への還元を図っていく。
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| Outline of Final Research Achievements |
Our team aimed to explore network structures of psychopathology and to deliver a novel field of the psychological network approach to Japan. To achieve the first aim, we estimated temporal symptom networks using the data from a clinical trial of cognitive behavioral therapy and conducted a mathematical simulation of clinical interventions against depression. To achieve the second aim, we published a perspective paper setting agenda of how to implement the psychological network approach into clinical settings and hosted several workshops for beginners of this approach. Overall, we could build a firm foundation for future research to innovate clinical science from the network perspectives.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
従来の心理療法研究は，「うつ病に対しては認知行動療法が有効である」などの概括的な知見を示すにとどまり，詳細な病理のパターンや治療の作用機序を議論できていなかった。それに対して本研究は，「多様な個別症状が織りなす精神病理ネットワーク」を検討対象に据え，その複雑なパターンをデータ解析で推定して視覚化するとともに，どのような戦略のもと臨床的介入を行えばネットワーク全体を効率的に鎮静化できるのかを数理シミュレーションによって示した。こうした研究成果は，展望論文で示した「患者一人ひとりのネットワーク構造を推定し，テーラーメイド治療を展開する」というビジョンを今後実現していくための有力な基盤となる。
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