| Project/Area Number |
23K16344
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Review Section |
Basic Section 58030:Hygiene and public health-related: excluding laboratory approach
|
|---|
| Research Institution | National Center for Global Health and Medicine |
|---|
Principal Investigator |
石黒 智恵子 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, 臨床研究センター, 臨床疫学研究室長 (20858782)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2025-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
|
|---|
| Keywords | レセプトデータ / アルゴリズム / バリデーション / COVID-19 / 薬剤疫学 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
レセプトデータを活用した新型コロナウイルス感染症（COVID-19）に関する疫学研究のエビデンスレベルの担保には、レセプトデータからCOVID-19患者を特定するアルゴリズムの妥当性検証が必要不可欠である。しかしながら、COVID-19のような新興感染症では、妥当性検証を目的としたバリデーション研究の実施を阻む深刻な要因がある。
本研究では、その要因を克服したアプローチを用いてCOVID-19患者特定のためのアルゴリズムのバリデーション研究を実施し、最適なアルゴリズムを提案する。本研究を通じて、日本のレセプトデータを利用したCOVID-19関連の疫学研究全体のエビデンスレベル向上に貢献する。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
令和５年度は、レセプトデータからCOVID-19入院患者を特定するアルゴリズムの開発と妥当性の検証（バリデーション）を実施した。この検証では、1病院から収集した2020年1月～2021年12月のレセプトデータを用いた。候補となるアルゴリズムは「入院」、「中等度以上」、「重度」のCOVID-19入院に対してそれぞれ作成した。また、真のCOVID-19入院患者の判定基準として、当該病院のCOVID-19入院患者レジストリ（COVIREGI）を用いた。これら2つのデータソースを患者IDでリンケージすることで真偽判定を行い、医療現場でのカルテレビューによる作業負担を回避した。結果は、傷病名(ICD-10: U07.1, B34.2)だけで構成されるアルゴリズムでは研究対象期間を通じて一貫して高い感度（90.4％～94.9％）と低いPPV（9.3％～19.4％）を示した。傷病名と処置から構成されるアルゴリズムの感度とPPVは、時期によって変動があったが、入院については2021年上半期に93.9％と97.1％、中等度以上の入院については2021年下半期に90.4％と87.5％、重度の入院については2020年下半期に92.3％と85.7％という値が確認された。また全てのアルゴリズムにおいて特異度と陰性的中度は約99％であった。本内容について論文として取りまとめ、J Epidemiolに掲載された（2024 Mar. doi: 10.2188/jea.JE20230285）。また、入院および外来のCOVID-19患者を特定するアルゴリズムのバリデーションを目的として、施設横断的なデータを用いた粗解析を実施し、2023年11月に薬剤疫学会で発表した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
単施設でのCOVID-19入院患者のアルゴリズムのバリデーションを実施し、論文として取りまとめて公表した。また、施設横断的なデータを用いたCOVID-19外来患者を含むアルゴリズムのバリデーションについても粗解析結果については学会発表を行い、論文化に向けた作業を進めている。
|
| Strategy for Future Research Activity |
COVID-19の入院・外来患者を特定するアルゴリズム開発とバリデーションについて、施設横断的データを用いて引き続き実施していく。また、開発済みのCOVID-19アルゴリズムを活用した疫学研究についても今後実施予定である。さらに、医療従事者に負担をかけずに実施できるバリデーション実施体制の拡大・充実化についても引き続き検討を行う。
|
