2020 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)
宮下 光令 東北大学, 医学系研究科, 教授 (90301142)
香川 璃奈 筑波大学, 医学医療系, 講師 (10824675)
讃岐 勝 筑波大学, 医学医療系, 助教 (40524880)
森田 達也 一般社団法人コミュニティヘルス研究機構, 精神腫瘍学研究部, 研究部長 (70513000)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 予後予測 / アドバンス・ケア・プランニング |
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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。
2020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Fractional polynomial modelで解析した。その結果、申請者らが以前に異なるデータベースを用いて開発・検証した時と同等の精度を持つ生命予後予測モデルを開発することができた。この結果、血液検査データのみを用いて、精度の高い生命予後予測モデルを開発する手法が確立したと考えられた。また、この手法を用いることによって、生命予後だけでなく、身体機能予後の予測も可能になると考えられた。よって、2021年度は、実臨床における臨床的な効果を測定する方法の開発・検証、心不全患者など進行がん患者以外の患者において、精度の高い予後予測モデル開発の検証、そして、発展的に身体機能予後の予測方法について検証していく。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナウイルスの感染拡大に伴い様々な研究活動が制限されたため、データ収集、解析、研究者間での検討・討議を予定通りに進めることができなかった。
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| Strategy for Future Research Activity |
2021年度は、実臨床における臨床的な効果を測定する方法の開発・検証を進めるために、より臨床的なデータが含むデータベースにおいて、精度の高い予後予測モデルの開発を進める。また、心不全患者など進行がん患者以外において、精度の高い予後予測モデルを開発するために必要な臨床データについて検討を進める。
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