| Project/Area Number |
22K13418
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 07050:Public economics and labor economics-related
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| Research Institution | Tohoku Gakuin University (2023)
Kyushu University (2022) |
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Principal Investigator |
吉田 惇 東北学院大学, 経済学部, 准教授 (80821826)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 不妊治療 / 成績開示 / 患者個票データ / 医師ー患者間マッチング / 実証分析 / 治療成績開示 / ミクロデータ |
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| Outline of Research at the Start |
晩婚化などの理由から不妊症が増加し、不妊治療の需要が高まっている。しかし、その成功率は非常に低く、ほとんどの患者が失敗を繰り返している。本研究では、英国で実施された個々の不妊治療病院の治療業績公開を自然実験と して利用し、病院の業績公開が患者―医師間マッチングの効率性(重症患者が能力 の高い医師の下で治療を受け、成功率が改善したか)と医療の質の地域間格差に与える影響(重症患者の治療成功率の高い病院の増加率が大都市とそれ以外でどのよ うに異なるか)を明らかにする。この研究によって業績公開政策の利点・欠点が示すことができ、この政策を不妊治療に対して実施するべきか明らかにする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、病院間の比較情報の開示が患者の病院選択および治療成績に与える影響を分析するものである。2023年度は、傾向スコアマッチングとイベントスタディを用いて、昨年まで得られた結果についてのロバストネスチェック、実際の病院成績の分布等からメカニズムの解釈、同時期に治療成績に影響するような政策等がないかについて文献調査を行った。また、胚獲得率だけでなく実際の出産率についても検証を行った。分析の結果、符号についてかわらない結果を得ることができた。また、出産率については、18-39歳では1％有意で改善、40-42歳では10％有意で改善する結果を得た。一方でそれ以上の年齢の患者については統計的に有意な影響は見られなかった。また、出産率は、胚を複数胚移植するか、胚盤胞を移植するかで、結果が異なる。そのため、それぞれの場合についてサブサンプルを用いて分析をした。その結果、単一胚を移植する患者において、有意に改善する結果が得られた。以上の結果を国内学会やセミナー、国際学会で発表し、論文の修正を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本年度は、新たなデータの入手と整備自体はやや遅れているものの、新型コロナウイルスの緩和によりこれまでの成果を国内学会やセミナー、国際学会で発表することができた。国内外の研究者から有益なコメントを得ることができたため、それを踏まえて改善していき、論文投稿の準備を進めている。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は、国際学会での発表と昨年度のセミナー等でもらった意見を踏まえた修正を行なっていき、論文投稿する予定である。具体的には以下を行う。①患者の居住地および通院した病院のデータから、病院選択に影響する地理的な距離や周辺病院の数について考慮した分析を行う。②creme skimming があったかどうかの検証を比較的成功が難しい患者の受け入れ具合の変化を検証することで明らかにする、③成績開示が実際の出生率に与えた社会的インパクトを明らかにするために、成績開示で実際にどのくらいの新生児が誕生したのか、出生率に与えた影響はどのくらいであるかを計算する。
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