感染症流行の健康影響評価に関する関連要因の効果推定法の開発

• Project/Area Number: 23K16847
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 60030:Statistical science-related
• Research Institution: Tokyo Medical and Dental University
• Principal Investigator: 安齋 達彦 東京医科歯科大学, M&Dデータ科学センター, 講師 (20882054)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000); Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
• Keywords: 医療・健康データ / 生物統計 / 時系列データ / 超過死亡

Outline of Research at the Start

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）などの経時的に発生するイベントの健康影響を測るための方法論が注目され，その開発が重要視されている。本研究は超過死亡を中心とする感染症等の経時的な外的イベントの変化とその影響評価を行う方法論について，間接効果の評価方法や調整すべき要因や関連する要因の評価方法，時間的な集積などの検討方法の開発を検討する。これらの方法論を実践的な事例である時系列データ，特に自殺統計データや副作用データ等の医学・健康データに対して適用し，実践的な問題解決を行う。