Predictive Model of Continuum of Care in Maternal and Child Health for SDGs

• Project/Area Number: 22K10527
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58030:Hygiene and public health-related: excluding laboratory approach
• Research Institution: The University of Tokyo (2023); Kyushu University (2022)
• Principal Investigator: 菊地 君与 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 客員研究員 (40644737)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000); Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: 母子保健 / SDGs / 予測モデル / 母子継続ケア

Outline of Research at the Start

本研究ではアジアの低中所得国がSDGsの妊産婦・新生児死亡率の目標値に到達するために、母子継続ケアの達成率を現状よりどの程度改善する必要があるかの予測モデルの構築を目的とする。本研究では、（1）SDGs目標値の妊産婦・新生児死亡率に減少させるには、母子継続ケアの達成率をどの程度改善するべきか、（2）その母子継続ケアの達成率に至るには、医療サービスへのアクセスをどの程度改善するべきかの2つの予測モデルを開発する。

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、低中所得国が妊産婦・新生児死亡率を減少させるために、母子継続ケアの達成率を現状よりどの程度改善する必要があるかの予測モデルの構築を目的とする。本研究では、妊産婦・新生児死亡率に減少のために母子継続ケアどの程度改善するか、その母子継続ケアに至るには、医療サービスへのアクセスをどの程度改善するべきかなどの予測モデルを検討する。
2022～2023年度には、データの入手、母子継続ケアと医療サービスへのアクセスの分析を一部行った。まずはアメリカ国際開発庁と当該国が共同で収集する人口保健調査（Demographic Health Survey）データとユニセフの多項目クラスター調査（Multiple Indicator Cluster Surveys）から低中所得国の女性のアンケート調査データを入手した。その後、これらのデータを統計解析ソフトに移行し予測モデルの検討を行っている。当初は母子継続ケアに関する予測のみを考えていたが、ケアの質に関する予測も含めて行うこととした。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

代表者の所属先の異動があったため研究がやや遅れている。

Strategy for Future Research Activity

引き続き予測モデルの検討を行い、論文の執筆を進める。