| Project/Area Number |
23K14411
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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 47060:Clinical pharmacy-related
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
木村 丈司 神戸大学, 医学部附属病院, 薬剤師 (60973352)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
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| Keywords | ポリファーマシー / リアルワールドデータ / 潜在的に不適切な処方 / 薬剤師介入 |
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| Outline of Research at the Start |
近年本邦では、ガイドラインや診療報酬での加算等、様々なポリファーマシー対策が進められているが、潜在的に不適切な処方（PIMs）の経年的な処方動向は十分に評価されていない。加えて、薬局薬剤師も含めて地域全体で連携したPIMsへの介入方法については、十分に検討されていない。
本研究では、ポリファーマシー対策の進展を目指して、リアルワールドデータを用いて本邦におけるPIMsの処方動向を解析し、種々のポリファーマシー対策の有用性を評価する。また、薬局薬剤師も利用可能なPIMs是正プロトコルを作成し、研修会等を通じて地域でのPIMs是正モデルを構築し、全国的なポリファーマシー対策の取り組みに発展させる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、リアルワールドデータ（RWD）を用いて本邦における潜在的に不適切な処方（PIMs）の処方動向を解析し、診療報酬を始めとしたポリファーマシー対策の有用性を評価し、対策の進展を目指すことである。
今年度の活動として、PIMsのうち、まずベンゾジアゼピン系睡眠薬に焦点を当て、その処方動向を評価した。RWDとしてはJMDC社の医療機関データを入手し、2015年4月から2022年3月の50歳以上の外来受診患者及び入院患者を対象に、ベンゾジアゼピン系睡眠薬、非ベンゾジアゼピン系睡眠薬、オレキシン受容体作動薬を処方された全患者と長期処方（4週間以上継続処方）された患者を解析し、各薬剤群の長期処方率を月別・年齢群別に算出した。
結果として、ベンゾジアゼピン系睡眠薬及び非ベンゾジアゼピン系睡眠薬の長期処方率は、65歳以上、50-64歳の患者群ともに経年的に減少傾向をみとめた。一方、オレキシン受容体作動薬の長期処方率は、65歳以上、50-64歳の患者群ともに経年的に増加傾向をみとめた。
現在、上記の長期処方率の経年データについて、分割時系列分析を行っており、診療報酬改定（薬剤総合評価調整加算及び服用薬剤調整支援料の新設・改定）の影響を評価している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
2023年度は、RWDから1系統のPIMsについてデータ抽出を行い、処方動向の解析を実施する計画であった。上述の通り、データ抽出及び長期処方率の算出は実施できている。SQLを用いたRWDのデータ処理方法の確立に時間を要し、また分割時系列分析の手法確立にも現在時間を要しているため、計画がやや遅れている。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、PIMsとしてNSAIDsやスルホニル尿素薬、プロトンポンプ阻害薬の処方動向の評価及び分割時系列分析を実施する予定である。SQLを用いたRWDのデータ処理方法は概ね確立できているため、他の系統のPIMsの抽出・解析も実施可能である。分割時系列分析の手法についても、先行研究を参考に確立を進めており、確立できれば他の系統のPIMsの解析も進める予定である。
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