| Project/Area Number |
21K08294
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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 53050:Dermatology-related
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
宮地 秀明 千葉大学, 医学部附属病院, 特任助教 (70813947)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 大介 藤田医科大学, 医学研究科, 教授 (10646996)
吉村 健佑 千葉大学, 医学部附属病院, 特任教授 (60801735)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | レセプトデータ / DPCデータ / 皮膚科 / リアルワールドデータ / 感染症 / 乾癬 / 水疱症 / 真菌症 / カンジダ / NDB / 皮膚感染症 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の目的は、皮膚感染症の治療実態について、大規模リアルワールドデータ（RWD）であるレセプト情報・特定健診等情報データベース（NDB）を活用して明らかにすることである。皮膚感染症は日常診療で頻繁に遭遇するcommon diseaseを多く含む重要な疾患群であるが、全国規模の疫学的知見は不足している。本研究では、代表的な皮膚感染症の性・年齢別の治療実態の経年変化を可視化し、ガイドラインの改定や新規治療薬の薬価収載前後の変化を分析する。本研究による全国規模の疫学データは、抗菌薬の適正使用といった診療の妥当性の評価や医療費負担の分析、疾患の啓発と予防への取り組みに活用できることが期待される。
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| Outline of Annual Research Achievements |
レセプト情報・特定健診等情報データベース(NDB)の集計表情報が2023年3月に提供されたため、本年度は実際に提供されたNDB集計表情報のデータ解析を開始した。なお、NDBを使った研究について厚生労働省は個人情報保護の観点から、ガイドラインに沿って公表物の確認を行っており、公表物確認を経ずに研究成果を公表することは出来ない。そのため、適切な手順を経て、研究成果を次年度中に論文投稿すべく準備中である。
また、一般に向けて公開されてNDBオープンデータを活用した研究にも着手しており、次年度中に学会発表もしくは論文投稿を予定している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本研究の目的は、実臨床現場における皮膚感染症の治療実態について、日本全国の保険診療のほぼ100%が網羅された大規模リアルワールドデータ(RWD)である、 レセプト情報・特定健診等情報データベース(NDB)を活用して明らかにすることである。研究計画の中心となるNDBの集計表情報が、COVID-19流行の影響などもあって実際のデータ提供が遅れていたが、2023年3月にデータが提供された。
データの提供が遅れたことに伴い、解析開始が研究計画時より大幅に遅れたため、本年度内に研究成果の公表することができなかった。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の研究計画では、3年計画の1年目に集計表情報のデータが提供され、特別抽出情報を用いた研究に取り組む予定であった。しかしながら、NDBの利用は1利用者1研究課題であるため、特別抽出情報を用いた研究に本研究課題の期間中に取り組むことは困難となった。しかしながら、NDBではないものの、同じく大規模な リアルワールデータでありレセプトデータを含むDPCデータベースを活用した研究で当初予定していた以上の研究成果を得ることが出来た。
遅れていた集計表情報の提供が2023年3月に実際に届いたものの2023年に研究成果の公表には至らなかったため、研究機関を1年延長した。2024年度中に学会発表もしくは査読付き原著論文として投稿すべく、データの解析と発表準備中である。
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