| Project/Area Number |
21K08118
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 53020:Cardiology-related
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| Research Institution | St. Marianna University School of Medicine |
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Principal Investigator |
米山 喜平 聖マリアンナ医科大学, 医学部, 講師 (70386944)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
明石 嘉浩 聖マリアンナ医科大学, 医学部, 教授 (40350615)
樋熊 拓未 聖マリアンナ医科大学, 医学部, 准教授 (40361018)
中井 陸運 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, オープンイノベーションセンター, 室長 (50595147)
土井 駿一 聖マリアンナ医科大学, 医学部, 助教 (80930718)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 米山喜平 / 心血管病 / 脳卒中 / 大気汚染 / 気温 / 心筋梗塞 / 脳梗塞 / 気象 / 高齢化社会 / 医療費 / 環境 |
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| Outline of Research at the Start |
本邦の気温・大気汚染が脳心血管疾患病発症に及ぼす知見は非常に乏しい。本研究は、国立環境研究所が提供する気象・大気汚染データと日本循環器学会が提供する患診療実態調査データをリンクさせ以下を明らかにしたい。a)気象・大気汚染物質に高感受性の脳心血管病を同定。b)脳心血管病の発症に基づく大気汚染物質の適正濃度を同定（環境基準の見直し）。c)気象・大気汚染物質が医療費に与える影響を同定（医療費助成制度の見直し）。本研究は、大気汚染と高感受性の脳心血管病ならびに地域を解明し、大気汚染高濃度時における警告や、脳心血管病発症抑制に重視した未然防止の観点に立って、基礎的な知見を明らかにすることができる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本邦の気温・大気汚染が脳心血管疾患病発症に及ぼす知見は非常に乏しい。本研究は、国立環境研究所が提供する気象・大気汚染データと日本循環器学会が提供する患診療実態調査データをリンクさせ以下を明らかにしたい。a)気象・大気汚染物質に高感受性の脳心血管病を同定。b)脳 心血管病の発症に基づく大気汚染物質の適正濃度を同定(環境基準の見直し)。c)気象・大気汚染物質が医療費に与える影響を同定(医療費助成制度の見直し)。本研究は、大気汚染と高感受性の脳心血管病ならびに地域を解明し、大気汚染高濃度時における警告や、脳心血管病発症抑 制に重視した未然防止の観点に立って、基礎的な知見を明らかにすることができる。
デザイン:疫学調査横断研究。対象:2012年4月1日から2017年3月31日までにJROAD-DPCに参加施設に入院し期間内に登録された全症例。症例数:6,632,484件のデータがすでに集められている。データ:日本循環器学会が 提供するJROADデータ:施設データ(郵便番号、病床数、医師数など)、JROAD-DPCデータ:患者データ(年齢、性別、循環器主病名、脳卒中病名 、医療費など)を使用する。国立環境研究所が提供する全国各地の気象データ(気温、降水量、風速、季節など)、大気汚染データベースを利用する。評価項目:主要評価項目;循環器疾患の入院数。脳心血管病発症リスク(主要アウトカム)の関連Multilevel mixed-effects linear regressionを用いる。従属指数は1日の循環器疾患の入院数とする。モデルは以下を想定している。モデル1;大気汚染濃度(例えばPM2.5濃度)、モデル2 ;大気汚染濃度+施設因子、モデル3;大気汚染濃度+施設因子+気象データ、モデル4;大気汚染濃度+施設因子+気象データ+患者因子。Random effectを市町村コードとする。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
国立環境研究所が提供する気象・大気汚染データと日本循環器学会が提供する患診療実態調査データの２つのデータベースを取得した。しかしながら、この２つのデータベースを統合することができずに進行が遅れている。データベースが統合できない理由は、実態調査のデータセンターである国立循環器病研究センターへの出張ができないからである。新型コロナウイルス感染症による移動制限が影響した。このためデータを当院でも解析できるように準備を勧めた。日本循環器学会が提供する患診療実態調査の規定にもとづき、当院の施設整備（鍵のかかる部屋の作成、ワークステーションなどの環境整備など）を行った。しかしながら、6,632,484件のデータの統合は容易でなく医療統計の専門家とミーティングを今後も重ねていく必要がある。
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| Strategy for Future Research Activity |
最新データではなく昨年までに得られたデータを医療統計の専門家と分析を開始し一定の見解を得た。詳細は以下に記載する。循環器疾患の発病と環境汚染、医療費の関連を調べるため、1. 本邦の循環器疾患DPCデータベースの取得をした。2. 全DPCデータをICD-10 codeをもとに疾患ごとに分類した。また、3. 全国の気象データを取得した。4. DPCデータと気象データ統合を行った。5. 全国の病院の位置情報を手にいれ、病院と気象データを市町村コードで突合した。6. 2,369,165例のDPCを市町村コードで突合した。7. 2,369,165例の入院日と、気象データ(入院前前日、入院前日、入院日)を突合した。8. 医療統計分析ができるようにデータクリーニングを試行した。9. 医療統計の専門家と分析を開始した。10. 論文発表できる結果を得ることができた。今後、海外発表ならびに論文を作成すると同時に、最新のデータの統合を行っていく予定である。
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