eGFR低下急性期診断支援に向けた糖尿病患者における腎機能変化予測モデルの開発

• Project/Area Number: 19K10511
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
• Research Institution: Kochi University
• Principal Investigator: 永田 桂太郎 高知大学, 教育研究部医療学系連携医学部門, 講師
• Project Period (FY): 2019
• Project Status: Discontinued (Fiscal Year 2019)
• Budget Amount: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000); Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2020: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2019: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
• Keywords: 欠損値 / 生存時間解析 / 状態空間モデル / 医療情報学 / 腎機能 / 糖尿病 / 予測

Outline of Research at the Start

糖尿病を発症するとやがて糖尿病性腎臓病となり、腎機能(GFR)が急激に低下する。腎組織の回復は難しいため、早期発見・進行予防が肝要となる。本研究では、GFR急低下期予測の支援を目的に、糖尿病患者の腎機能変化予測モデルを開発する。検査値の過分散や測定のない期間の問題を克服するため, 以下の研究を実行する
① 過分散データを処理する状態空間モデルを用いた腎機能変化予測モデルの開発
② 測定のない期間の検査値の数理モデルを用いた推定法の開発
本研究で糖尿病患者の腎機能変化の長期予測モデルを開発し, 予測支援ツールとして, 糖尿病患者の健康的な生活の維持や, 高騰する医療費抑制へ役立てる.

Outline of Annual Research Achievements

腎機能評価は一般的に血液検査の経時データで行うが、欠損値や過分散の問題を解決する必要がある。具体的には、生存時間解析では欠損値があるデータは打ち切り処理が行われるため、解析の結果に影響を与えてしまう。腎機能の低下についての生存時間解析では、アウトカムを初期測定された検査結果に対して一定の割合低下として定義されることが一般的だが、観測データにおける過分散の影響を強く受けるため解析結果が変化してしまう可能性がある。
そこで、状態空間モデルの概念を経時データ解析に導入することで、解析を行った。推算糸球体濾過量(eGFR)を対象として、推定する真のeGFRが1階微分方程式に従う状態モデルとして定義する。高知大学医学部附属病院において実際に測定された患者データを対象として、観測値だけ用いる場合、線形補間した場合、状態空間モデルを利用した場合それぞれにおけるカプランマイヤー曲線の比較を行った。
単純な補完である線形補間では、実測値のみの結果よりも常に下回り、逆にバイアスが掛かってしまった結果になった。一方、状態空間モデルによるeGFR推定値は、検査値を信頼区間内にとらえつつデータを平滑化した結果になった。状態空間モデルによる曲線は必ずしも実測値のみの曲線を下回らず、これは状態空間モデルによる測定値の過分散を除去し検査値を平滑化する効果によって得られたと考える。
これらの結果から、検査値の経時データによる生存時間解析では、状態空間モデルによる欠損値推定や過分散の除去を行うアプローチが有効であることを示した。

Research Products

• [Presentation] 欠損値と化分散を伴う経時データに対する状態空間モデルを用いた解析-生存時間解析への影響 (2019)
  • Author(s): 永田桂太郎
  • Organizer: 日本医療情報学会