| Project/Area Number |
22K17392
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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 58030:Hygiene and public health-related: excluding laboratory approach
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
井上 浩輔 京都大学, 医学研究科, 助教 (80903830)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
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| Keywords | 糖尿病 / 社会経済因子 / 社会決定要因 / 心血管疾患 / 因果推論 / 機械学習 |
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| Outline of Research at the Start |
貧困や孤立などの慢性的な社会ストレスは、糖尿病・心血管イベントの重要なリスク因子である。様々な社会リスクが複雑に関わりあう一方、社会情報へのアクセスや古典的な統計手法の限界から、糖尿病疫学においてそれらを複合的に検討したエビデンスは乏しい。
本研究では全国保険者データを用いて、糖尿病及び心血管イベントを引き起こす社会決定要因を同定し、その要因による慢性的な社会ストレスが糖尿病を介して心血管イベントを発症するメカニズムを解明する。本研究により病態・病勢のみならず個人の生活史まで踏まえた糖尿病予防・治療のアプローチを提唱し、健康格差の縮小に貢献する政策・診療ガイドラインへの示唆を得ることを目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
貧困や孤立などの慢性的な社会ストレスは、糖尿病およびその合併症としての心血管イベントの重要なリスク因子である。様々な社会背景因子が複雑に関わりあっている一方で、社会情報へのアクセスや古典的な統計手法の限界から、糖尿病疫学においてそれらを複合的に検討したエビデンスは乏しい。申請者はこれまで医師・疫学者の視点から、大規模データに高度な因果推論及び機械学習の手法を世界に先駆けて応用し、糖尿病や高血圧が心血管死亡をもたらす因果メカニズムを明らかにしてきた。この知見をもとに、社会情報及び健康情報を豊富に有する我が国の全国保険者データを用いて、糖尿病及び心血管イベントを引き起こす社会決定要因を同定し、その要因による慢性的な社会ストレスが糖尿病を介して心血管イベントを発症するメカニズムを解明する。文献レビュー、データクリーニングを終え、現在解析中である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
データ処理に時間を有したが、文献レビュー含めその後の経過はおおむね順調である。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度は計画書に記載の内容を実際の解析に落とし込み、論文化することで社会に発信することを目指す。
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