Development of algorithms to capture heart failure diagnoses using linked DPC and registry database

• Project/Area Number: 22K12257
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 隈丸 拓 東京大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (00511461)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 香坂 俊 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 講師 (30528659)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2022: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: DPC / アルゴリズム / HFREF / データベース研究 / 心不全診断の同定アルゴリズム / 薬剤使用実態 / ガイドライン遵守割合

Outline of Research at the Start

心不全は先進国の主要な死因の一つであり、近年特に心臓収縮力が保たれた心不全（HFpEF：Heart failure with preserved Ejection Fraction）が世界的に増加し注目されている。HFpEFへの治療を、実臨床における有効性・安全性について評価することが重要だが、レセプトや DPC データにおいて HFpEF を含めた心不全フェノタイプを捕捉するアルゴリズムはない。本研究では、レジストリとDPCの統合データを用いて心不全フェノタイプを捕捉するアルゴリズムを開発し、それを用いて、HFpEF 患者における薬物治療の実態評価や有効性の評価を行う。

Outline of Annual Research Achievements

レジストリと医事請求データを統合し、駆出率（EF）を考慮に入れた上で医事請求データにて心不全を同定するアルゴリズムの開発に向けて研究を進めている。今年度はWET-HF参加施設の内２施設のDPCデータ提供について承認を得て、データ統合・連結作業を行った。現時点で400超のレジストリ登録患者の統合データ利用が可能な状況である。
一方、医事請求データの有用性の基盤データとするべく、レジストリデータ項目のみでの症例同定アルゴリズムの評価を実施した。結果、病名のみ、薬剤のみ、病名＋薬剤の単純な組み合わせで同定を試みた場合、どの組み合わせにおいても感度・陽性的中率の両方を高く確保することは困難で、特にEF<40%の症例の同定は、拡張型心筋症に限ったもの以外すべて陽性的中率が70％を切る結果であった。拡張型心筋症に限定した評価の場合、高い陽性的中率が得られるものの、感度が4割程度まで落ち込んでしまう。このことから、医事請求データの各データ項目を組み合わせた評価方法および統計モデルによる該当確率の検討を行うことで、より精度の高い同定アルゴリズムを開発できれば、それに基づいた妥当性の高い研究の基盤となりえることが改めて確認された。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

データ収集に若干の遅れがあるものの、解析・評価は順調に進捗している。

Strategy for Future Research Activity

WET-HFのデータ収集を進めるとともに、電子カルテDBなど他のDBでの評価方法も検討する。統合データベースが確立されしだい、アルゴリズムの開発そしてレセプトデータベースに基づいた実証評価などを実施する。