2019 Fiscal Year Annual Research Report
Social determinants of health related to multimorbidity utilizing big data: Network analysis and GIS
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16K15372
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
高橋 由光 京都大学, 医学研究科, 准教授 (40450598)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中山 健夫 京都大学, 医学研究科, 教授 (70217933)
石崎 達郎 地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター(東京都健康長寿医療センター研究所), 東京都健康長寿医療センター研究所, 研究部長 (30246045)
後藤 禎人 京都大学, 医学研究科, 特定研究員 (80820901)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | ビッグデータ / 多疾患罹患 / 社会的決定要因 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
生活習慣病3疾患（糖尿病、高血圧症、脂質異常症）を中心に、多疾患の有病割合の実態把握を行うことを目的とした。自記式調査として、国民生活基礎調査を用いて、レセプトデータとして、公的医療保険加入者についてはレセプト情報・特定健診等情報（National Database：NDB）を、生活保護受給者については医療扶助実態調査を用いて分析を行った。併存疾患として、高血圧症・脂質異常症が最も多く（5%）、高血圧症・眼の病気（4%）、高血圧症・糖尿病（4%）であった。公的医療保険加入者に比べ、生活保護受給者の3疾患の有病割合は高かった。低い社会経済状況や慢性疾患の罹患ががん検診の受診とも関連していた。また、国民生活基礎調査（匿名データ）を用いて、京都大学大学院医学研究科社会健康医学系専攻にてデータ解析実習を行い、参加者より公開の可否を含みフィードバックを受け、講義資料とともに公開した。
多疾患の実態を把握するために、様々なデータベースを活用した。自記式調査として利用した国民生活基礎調査は、保健、医療、福祉、年金、所得等国民生活の基礎的事項を調査する基幹統計調査であり、代表性の高いデータといえる。また、レセプトとしてNDBと医療扶助実態調査は、公的医療保険加入者および生活保護受給者に関するレセプトのほぼ悉皆調査である。本研究では、種類の異なる、代表性の高いデータを用いて多疾患の実態を把握した。性年齢・社会経済状況を考慮した有病割合の把握は、多疾患の実態を把握するための基礎情報として利用できる可能性がある。
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Research Products
(10 results)
