2018 Fiscal Year Research-status Report
うつ病に対する認知行動療法の治療効果予測因子の検討
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18K13329
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
満田 大 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 研究員 (80782226)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 認知行動療法 / うつ病 / 治療効果予測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、うつ病専門外来受診者を対象として、うつ病に対する認知行動療法における治療効果の予測因子について検討することを目的としている。具体的には、これまでの認知行動療法の症例を解析し、どの時点が治療効果を高い確率で予測できるのか、治療予測に最適な時点 (Week) の同定を行い、認知行動療法のデータベースをもとに、数理モデルを使って症状の変化ごとの分類を試みると共に、分類によって認知行動療法終了時の転帰を検討することを目的としている。さらには、上記によって予測された患者群の１年後の長期予後について検討することも目指している。
2018年度の計画では、うつ病に対する認知行動療法の症例蓄積と認知行動療法の長期転帰としての追跡調査、本研究の解析である成長混合分布モデル実施に向けての準備の3つを予定していた。2018年度の実績として、症例蓄積に関して、既存の症例データに加えて現在遂行中の臨床試験での症例を18例蓄積し、将来的なデータ解析に向けてサンプル数を増やすことができた。また追跡調査に関しては、認知行動療法の長期転帰として認知行動療法終了後の経過を追跡するため、終了1年後の追跡調査を行った。既存の症例40例と現在進められている臨床試験のデータ14例を用いて、終了後に症状の再発がないか等を検討し、ある時点での認知行動療法の治療効果予測と実際の治療終了1年後の転帰に違いがないかどうかを検討した。結果については現在解析を逐次進めている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
うつ症状の変化のパターンによって治療効果予測が異なるかどうかを検討するあたって実施予定の統計解析（成長混合分布モデル）が高度な解析であり、情報収集や統計専門家との打ち合わせ等、導入に向けての準備を入念に行っているため、当初の予定よりも進捗はやや遅れている。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、現在蓄積している症例の積み増しをさらに推し進め、統計解析開始に向けた情報収集や統計専門家との検討も引き続き進めていく。一定の症例数が蓄積された段階でROC分析を行い、認知行動療法開始後何週目で治療効果が予測できるのか、その週数を同定することを試みる予定である。
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| Causes of Carryover |
コーディネーター1名分の人件費を計上していたが当該年度では雇用せず、翌年度からの雇用としてすでに人員は確保している。翌年度分として計上している人件費に当該年度で変更が生じた助成金を追加し、2019年度からの雇用を行う。
購入予定であった解析ソフトについては、海外からの購入で手続きに時間を要したため、翌年度に購入予定である。
外国旅費（研究打ち合わせ）は、先方の都合により2018年度は実施されないこととなったため、翌年度以降に執行予定である。
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Research Products
(1 results)
