2022 Fiscal Year Annual Research Report
Spatio and Temporal Epidemiological Analysis of Diabetes Care Using Administrative Claims Database
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18K17390
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| Research Institution | Nara Medical University |
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Principal Investigator |
西岡 祐一 奈良県立医科大学, 医学部, 助教 (50812351)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | NDB / レセプト情報・特定健診等情報データベース / 糖尿病 / Claims Database / データベース医学 / リアルワールド / ビッグデータ / バリデーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では糖尿病のある人をとりまく現状を把握し、糖尿病のある人に対する医療の向上に役立てることを目的に、NDBや国保データベース（KDB）、JMDC Claims Database、DeSCデータベース等を用いて糖尿病のある人に関して詳細に記述した。開発した糖尿病・1型糖尿病をレセプト上で判定するためのロジックは、バリデーションを実施した上で論文化し公表している。これらを用いた臨床疫学研究も複数実施することができた。さらに本研究成果の一部である名寄せ技術及び死亡判定ロジックについては、それぞれ第三者による特許取得防止のために特許出願したが、出願審査請求は行っておらず、いわゆる特許権は発生していない。これらのプログラム等はNDBやその他レセプトデータ等の分析を予定されている研究者に必要に応じて研究者に提供することで、本研究はレセプトデータの解析基盤技術開発とその普及という観点でも貢献している。引き続きデータベース研究によるリアルワールドエビデンスが継続的に発信され、糖尿病のある人をとりまく現状がより正確に把握されること、これらのデータが糖尿病のある人に対する医療の向上に役立てられることを期待したい。今後の方針として、研究代表者は2022年度から基盤研究(B)「医療・介護・健診連結ビッグデータを用いた内分泌代謝疾患のリアルワールド解析」を開始している。この研究班では本研究で構築した糖尿病領域のレセプトデータベース基盤を深める縦の展開と、レセプトを用いたエビデンス創出までの過程を内分泌代謝疾患全体に広げる横の展開を行い、立体的かつ多角的な発展に繋げる。引き続き正確な疫学データ作成、実際の診断・治療における問題点の解明、疾患予後改善因子の解明が可能になり、早期診断・適切な治療法の開発、予後の改善へ結びつけていきたい。
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