2023 Fiscal Year Annual Research Report
心不全リスク解明のための大規模コホートデータを用いた経時データ解析モデルの開発
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19K11847
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| Research Institution | Teikyo University |
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Principal Investigator |
宮田 敏 帝京大学, 公私立大学の部局等, 教授 (60360343)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
倉田 博史 東京大学, 大学院総合文化研究科, 教授 (50284237)
坂田 泰彦 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 部長 (90379206)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 統計数学 / コホート研究 / 関数データ解析 / 慢性心不全 / ネットワーク解析 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，2006~2010年に東北大学を含む東北地区24基幹病院において登録された10,219名の慢性心不全及びその高リスク患者コホート（CHART-2研究）の登録データを用い、予後リスクの層別化と心疾患イベントのリスク要因探索を行う。2023年度末を持って、CHART-2研究のすべてのデータ固定が終了した。2023年度中に発表した研究成果としては、1）左室駆出率の維持された慢性心不全患者の年齢層別プロファイルと転帰 (Yamanaka, et al. ESC Heart Fail. 2024 Apr 16. doi: 10.1002), 2）ポリファーマシーを有する慢性心不全患者における心不全治療薬の過少使用と不良な長期予後 (Fujihashi, et al. Int J Cardiol Heart Vasc. 2024 Jan 23), 3）機械学習による慢性心不全の層別化 (Nakano, et al. ESC Heart Fail. 2023 Jun;10(3):1597-1604) がある。
これらの臨床、疫学研究から得られた知見を統計学的にモデル化し予後リスクの層別化を行うため、生存データの判別に最適化された経時データの層別のための関数主成分分析の開発を行った。現在、理論面での検討とCHART-2研究のコホートデータを用いた検証のためのプログラム開発を行うとともに、コンピューターシミュレーションによる検討を行うためプログラム開発を行い、論文を作成中である。
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