Project/Area Number |
20K10390
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
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Research Institution | Nihon University |
Principal Investigator |
前田 幸宏 日本大学, 医学部, 助手 (10287641)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
根東 義明 日本大学, 医学部, 教授 (00221250)
渋谷 昭子 日本大学, 医学部, 助教 (20611619)
市川 理恵 日本大学, 医学部, 助教 (00826761)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2020: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
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Keywords | 医療の質 / 医療の質評価 / 頭部外傷 / 予後予測モデル / 臨床評価 |
Outline of Research at the Start |
本研究の目的は、頭部外傷領域において、リスク因子に基づく予後予測モデルとして実績のある TRISS、CRASH、IMPACTという3つの手法について、日本での適応状況を検証することである。また、その結果を踏まえ、重症頭部外傷領域における日本の現状に最適な予後予測モデルを策定することである。 研究方法については、最初に、JNTDBのデータを用い、TRISS等の各モデルの手法に基づき個々の症例の予後の予測結果を推計する。ロジスティック回帰分析を行い、AUCを算定することにより予測精度を評価する。次に、モデルの予測精度および臨床面での実用性等を踏まえてリスク因子を選定し、予測モデルを策定する。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、頭部外傷領域において、リスク因子に基づく予後予測モデルとして海外での研究実績のあるTRISS、CRASH、IMPACTという3つの手法について、日本の臨床データでの適応状況を検証することである。また、その結果を踏まえ、重症頭部外傷領域における日本の現状に最適な予後予測モデルを策定することである。 これまでの研究期間を通し、日本頭部外傷データバンク(JNTDB)に登録されているデータのエラー精査、および分析のための変数データのカテゴリー化などを行なった。研究における統計分析の方針は、臨床現場で予後を予測できる症例割合の最大化および予測精度の向上である。この方針のもと予後の予測に使用する項目の選定および各項目の変数設定の最適化を試行し、統計分析を繰り返し行った。これまでのデータ分析によって、TRISS等の分析手法は、日本の頭部外傷治療の領域において、予後の予測のために十分適用可能な状況にあることが確認できたと考える。登録されているデータ精度の課題についても、調査協力病院のデータ登録作業の負荷を考慮すれば許容すべきであり、大きな影響は無いと考えられる。 今後、より日本の現状に適合した予後予測モデル策定に向け分析をすすめ、確定させる予定である。また、本研究ではロジスティック回帰を予測分析に活用しているが、近年、進展が著しいAIの手法を本研究領域の発展に応用する可能性についても検討を進め、考察をまとめる予定である。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
研究3年目においても新型コロナウイルス感染症対策にともなう様々な活動制限の影響は大きく、対面での意見交換会議や学会や研究会参加による直接的な情報収集活動が実施できなかった。また、研究体制や研究環境の変化により、当初の想定よりも他の業務の負荷が大きくなったため、分析結果とりまとめの進捗に遅れが生じた。現時点で状況は改善しており、スケジュールにそって研究成果をまとめることが十分可能と考えられる。
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Strategy for Future Research Activity |
オンラインによる意見交換、オンライン上でのファイル共有および共同編集という研究方法を日常的に行うようになり、従来よりも効率的に研究活動を進めることが可能となっている。研究スケジュールに影響するような課題はないと考えられる。今後、データ分析を促進し、年度後半には成果の公表に向けて取り組む予定である。
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