2017 Fiscal Year Research-status Report
Development of Data model for Epidemiology research
Project/Area Number |
17K17816
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Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
Principal Investigator |
岩尾 友秀 奈良先端科学技術大学院大学, 研究推進機構, 研究員 (60772100)
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Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2019-03-31
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Keywords | 医療情報 / レセプト / NDB / リレーショナルモデル / 二次利用 / データウェアハウス |
Outline of Annual Research Achievements |
本研究では,診療報酬データベースに対して,疫学研究に適したデータモデルの構築を標榜していた.診療報酬データベースとして,今年度はNDBサンプリングデータセット(NDB-SD)を用いた.NDB-SDに対して本手法を適用し, NDB-SDを用いて実施された疫学研究等を調査し, 出現頻度の高いデータ項目を反映することを目指した.結果的に, 既存データベースにマスターデータ等を加えて検索性を高めたデータモデル, 患者単位でデータが統合を行ったデータモデル, 傷病名等の利用頻度が高いデータ項目に特化したデータモデルの3種類のデータモデルを作成した.また併せて, NDB-SD提供時のデータからデータモデルを構築するまでの工程を自動化した. また,定量的な検証として,患者人数を集計し, 検索速度とクエリの複雑性についてどの程度の向上がみられるか評価を行った.結果的に, 既存のデータベースでの集計と比較して, 本研究で構築したデータモデルは処理速度とクエリ複雑度に関して約5~6倍のパフォーマンスを示した. 既存データベースをそのまま用いる場合と比較して仮説生成のための探索的解析の効率が高まっていることが定量的に示された.また仮説検証時のデータモデル生成に関しても, 予め自動生成された患者単位でデータ統合を行ったデータモデルに対して必要なデータを追加していくことで事足りるため, 検証用データモデルの生成負荷が逓減されているといえる.最後に,実用上の検証として,本システムを利用して産科に関する疫学研究を実施し,それらの成果を論文化した.
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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
当初の計画どおり,NDBサンプリングデータセットを利用し,疫学研究が効率的に実施できるデータモデルを構築した.また,データベース構築からデータモデル構築までの過程をおよそ10K規模のSQLにより自動化するシステムを構築した.大規模レセプトデータは,韓国,台湾等が先行しているが,その構造はどれもほとんど同じであるため,本研究で構築したデータモデル,いわゆるデータウェアハウスは,そのいずれにも適用でき汎用性があると考えられる.
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Strategy for Future Research Activity |
今後は,今年度に構築したデータモデル,及びデータセット作成手法を利用し,実際に疫学研究を実施する.疫学研究を実施することで,本データモデルの有効性を検証することができると考えられる.具体的には,薬剤疫学分野に関する研究を実施し,これらの成果も論文化することを予定している.
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Causes of Carryover |
次年度使用額が生じた主な理由は,今年度発注したデータベース自動構築システムが当初の予想よりも安価で済んだためである. 次年度は,大量データ処理に耐えうるマシンを購入するとともに,得られた知見に関して論文投稿を行う予定である.
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Research Products
(5 results)
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[Journal Article] Nationwide survey of severe postpartum haemorrhage in Japan: an exploratory study using the national database of health insurance claims.2018
Author(s)
Sato Mai, Kondoh Eiji, Iwao Tomohide, Hiragi Shusuke, Okamoto Kazuya, Tamura Hiroshi, Mogami Haruta, Chigusa Yoshitsugu, Kuroda Tomohiro, Mandai Masaki, Konishi Ikuo, Kato Genta
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Journal Title
The Journal of Maternal-Fetal & Neonatal Medicine
Volume: -
Pages: -
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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