| Project/Area Number |
19K21732
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 8:Sociology and related fields
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| Research Institution | Tokyo Medical and Dental University (2021-2022)
National Center for Child Health and Development (2019-2020) |
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Principal Investigator |
Shinjo Daisuke 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 准教授 (10707285)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
余谷 暢之 国立研究開発法人国立成育医療研究センター, 総合診療部, 医長 (70593127)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 医療的ケア児 / NDB / データベース / 医療的ケア時 / DPC / 子ども学 |
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| Outline of Research at the Start |
医療技術の進歩により重症児の救命率が向上してきた一方、退院後も継続的に医療的支援を必要とする子どもが増加し、家族、財政、保育・教育を含めて社会に大きな影響を与えています。しかし、現時点ではこれらの医療的な支援を必要とする子どもたちの情報は極めて乏しい現状があります。
本研究では、本邦の大規模医療DBから、アンケート等に依存せずに継続的な医療を必要とする子どもたちを特定・分類・追跡する方法論を開発します。NDB/DPCデータから当該方法論の開発やリスク因子を特定し、継続的医療を必要とする子どもの疫学的背景や割合・地域差・社会資源との関連、分類グループ毎の対策検討に資する有益な情報を創出します。
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| Outline of Final Research Achievements |
This study revealed 1) risk factors for home devices at discharge in premature infants with hospital-level variation by multi-level analysis (using DPC database), and 2) fundamental information regarding children who needs home devices, duration for releasing from their device in each device type, and risk factors for increasing home devices using NDB data. In addition, association between major heart surgery and outcome in children with chromosomal abnormality is also investigated.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
社会構造の変化に伴い徐々に高齢出産・ハイリスク出産が増加しており、早産児や先天性障害を有する児の割合が増加していることが知られているが、継続的な医療的ケアを必要となる医療的ケア児について全体像、経年変化、離脱機関等の基本的な情報が不足していました。本研究は、大規模医療データベースを活用して医療的ケア児の実態把握を行う方法論を開発するとともに、疫学情報を創出することでこれらの児のケアや家族にとって有益な情報を創出することができました。
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