2019 Fiscal Year Annual Research Report
アドバンス・ケア・プランニングを始める時期が客観的にわかる方法の開発と効果の検証
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19H03866
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
浜野 淳 筑波大学, 医学医療系, 講師 (10709190)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山口 拓洋 東北大学, 医学系研究科, 教授 (50313101)
竹内 文乃 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 講師 (80511196)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 予後予測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、進行がん患者に対してACPを開始する適切なタイミングが判断できる予後予測指標の開発と効果の検証を行う。本研究の研究課題は以下の3つである。
①血液検査データのみを用いて、進行がん患者の生命予後30日・60日・90日を高い精度で予測する指標を開発・検証する。（すでに申請者らが実施可能である
Fractional polynomial modelという方法を用いる）②実際に、開発された指標で予測された個々の患者の生存確率が自動的に電子カルテに表示されるシステムを
用いた場合の、臨床的な効果（例：ACP実施率）を検証する。③同じ手法を用いて心不全患者において、客観的に予後が予測できる指標を開発する。
2019年度は、①血液検査データのみを用いて、進行がん患者の生命予後30日・60日・90日を高い精度で予測する指標を開発・検証するという研究課題について、約2000人の進行がん患者のデータを入手し、適切な解析方法について検討した。その結果、申請者らが用いた経験のあるFractional polynomial modelが適切であるという結論に至った。よって、今後は、入手した臨床データにFractional polynomial model用いて、精度の高い生命予後予測指標の開発・検証を行っていく。また、その他の臨床データの入手についても、検討していく。
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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
本研究課題に必要なデータ入手は順調に進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
2019年度は、①血液検査データのみを用いて、進行がん患者の生命予後30日・60日・90日を高い精度で予測する指標を開発・検証するという研究課題について、約2000人の進行がん患者のデータを入手し、適切な解析方法について検討した。その結果、申請者らが用いた経験のあるFractional polynomial modelが適切であるという結論に至った。よって、今後は、入手した臨床データにFractional polynomial model用いて、精度の高い生命予後予測指標の開発・検証を行っていく。
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