2022 Fiscal Year Research-status Report
Constructing projected life tables in consideration of long-term care and its applications
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20K01777
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| Research Institution | Tokyo Keizai University |
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Principal Investigator |
小暮 厚之 東京経済大学, 経営学部, 教授 (80178251)
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2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 健康リスク / 長寿リスク / 健康寿命 / 不健康期間 / 介護保険 / ベイズモデリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，公的介護保険データに基づいて介護状態を考慮した長寿リスクの分析を行うことである．今年度（令和4年度）は研究期間の3年目に当たる．研究開始時に予定していた介護DBからのデータ取得は断念し，現在公開されている介護保険データと人口統計データに基づいて研究を進めることとした．昨年度に引き続き，「介護給付費実態調査」と「介護保険事業調査報告」から得られる性・年齢階級別の要介護度別認定者数の時系列データに着目し，多項ロジスティック回帰の枠組みを用いて健康状態と死亡を同時に分析する統計的枠組みについて考察した．本年度は，死亡率と不健康率の健康に対する対数オッズから時間要因を抽出し，それらがともに長期的に低下していることを明らかにした．また，2つの時間要因の依存関係を考察し，両者の間に明確な共和分関係はないことを確認した．その上で，共和分関係がないという想定の下で不健康期間が大きく拡大するという結果を見出した．この結果は「多項ロジットモデルによる長寿化と健康リスクの分析」というタイトルで2022年度日本保険・年金リスク学会研究発表大会で報告した．
また，本研究の拡張として，ベイズモデリングを試みた．ポアソントリックを用いることにより多項ロジスティックモデルのベイズ推定をポアソン回帰モデルに帰着するアプローチが有用であるとの結果を得た．
また，要介護認定者が住人基本台帳の住人であることを鑑み，これまで用いてきた国勢調査に基づく人口データの代わりに住民基本台帳に基づく人口データを用いた推定も行い，これまでの推定結果と大きな相違はないことを確認した．
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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
研究計画時に予定していた介護DBからのデータ取得は断念せざるをえなかったが，既に公開されている介護関連データに基づいて死亡リスクと不健康リスクの時間的関係を捉えることができたため．今年度の研究により，健康寿命と平均寿命の将来の推移を予測する可能性も示された．また，ベイズ・モデリングによる考察も比較的順調に進行している．
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き，介護給付費実態調査と介護保険事業調査報告から得られる性・年齢階級別の要介護度別認定者数の時系列データに着目し，多項ロジスティック回帰の枠組みを用いて健康状態と死亡を同時に分析する統計的枠組みについて考察する．今年度は特に，ベイズモデリングを推進に努める．
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| Causes of Carryover |
新型コロナウイルスの感染が収まらなかったために国内外における研究集会のオンサイトの参加が実現困難となったことが主な理由である．本年は海外研究者との研究連携に使用するとともに，研究用の機器の整備，関連データや解析ソフト等の取得に使用する計画である．
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