| Project/Area Number |
23K16847
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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 60030:Statistical science-related
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| Research Institution | Tokyo Medical and Dental University |
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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)
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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 |
¥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)
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| Keywords | 新型コロナウイルス感染症 / 超過死亡 / 自殺評価 / 医療・健康データ / 生物統計 / 時系列データ |
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| 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。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，新型コロナウイルス感染症（COVID-19）などの時間的変化の中で発生するイベントの健康影響を測るための方法論について，超過死亡を中心とする感染症等の経時的な外的要因の変化とその影響評価を行い，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。
本年度はまず従来提案されている超過死亡の評価方法における期待値の構成方法について，発生する観測イベントの現時点以降の予測範囲を構成する方法と現在時点における共変量調整を行った場合の変化分の推測を行う方法について，方法論の整理を行い，予測の観点とリスク推定の違いについて評価すべき値との関連付けを行った。特に現在の状況が継続した場合の予測および特定のシナリオを仮定して予測を行った場合の予測範囲の構成においては推定精度および，他の要因の変動における不確実性の考慮が重要であることが示唆された。構造方程式モデリングによるモデル構築によりそれらの考慮が可能であることが考えられ，実際の状況を踏まえた定式化，数値的実験に関する取り組みを開始した。
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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
本年度はCOVID-19感染症流行に関する自殺評価における統計モデルについて議論を進め，それらの成果について学会，セミナー等での発表を行い，多くの議論を進めることができた。またCOVID-19流行下におけるコロナ感染症ワクチンによる副反応についても感染症のみならず，併存疾患や併存薬剤等を他因子を考慮した状況の下での，影響評価を行うことができ，それらの途中成果について学会発表等を行った。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度検討した課題を中心に，それらの検討をさらに進めるとともに，実データの適用として自殺関係のメンタル疾患における検討においては当初の計画通り，構造方程式モデリングを仮定したモデル分析を，超過死亡モデルとして適用するため，構造方程式モデリングの分散共分散を考慮した予測区間の構成を実施する。また副作用報告のCOVID-19流行中の変化に注目し，研究成果をまとめる。2025年度はInternational biometric conferenceでの発表に加えて，学術雑誌への投稿を目指し，研究を進めていく。
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