日英の診療データベースを用いたポリファーマシーの有病割合と処方パターンの分析
Project/Area Number |
22K21182
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Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
0908:Society medicine, nursing, and related fields
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Research Institution | Keio University |
Principal Investigator |
板谷 崇央 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 研究員 (70963536)
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Project Period (FY) |
2022-08-31 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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Keywords | ポリファーマシー / 多剤併用 / 診療データベース / 臨床疫学 / 機械学習 |
Outline of Research at the Start |
ポリファーマシー(多剤併用)は多くの薬剤を内服することによって生じる状態であり、国際的な健康課題となっている。しかし、ポリファーマシーにはどのような薬剤の組み合わせ(処方パターン)があるのか、どのような処方パターンが予期せぬ疾患の発症リスクになっているかは明らかになっていない。本研究では、日本と英国の大規模な診療データベースを用いて、ポリファーマシーの有病割合を経時的に記述するとともに、臨床疫学と機械学習の手法を組み合わせることによってポリファーマシーの処方パターンを明らかにする。この研究によって、処方パターンと疾患の発症リスクを検証するための基礎となる知見がもたらされると期待される。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、日本と英国の大規模な診療データベースを用いて、ポリファーマシーの有病割合を経時的に記述するとともに、臨床疫学と機械学習の手法を組み合わせることによってポリファーマシーの処方パターンを明らかにする。2022年度の実績は以下の通りである。 (1) 英国データベースの整備:国際的にも科学的にも評価の高い英国のプライマリ・ケア領域のデータベースへのアクセスを可能にし、本研究で利用可能な形式に整備した。本研究では、今後このデータベースを1つの軸として研究を行っていく。 (2) 記述データの分析:データベースを整備した直後から研究対象者の記述データの分析を開始した。これ以降に、本研究の主目的である「ポリファーマシーの有病割合の記述」および「ポリファーマシーの組み合わせの解明」を行っていく。
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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
研究開始となった昨年度は、当初の計画通りに、本研究の分析に使用する英国の大規模データベースの整備を完了させることできた。さらに研究対象者の記述データの分析についても開始することができたためである。
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Strategy for Future Research Activity |
整備したデータベースをもとに、本研究課題の主たる目的である「ポリファーマシーの有病割合の記述」および「ポリファーマシーの組み合わせの解明」を行い、両者の結果を併せて論文化し、国際学術誌へ報告する予定である。さらに、日本のデータベースも準備して同様の分析を実施する計画である。
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Report
(1 results)
Research Products
(1 results)