医療・介護・健診連結データを用いた意思決定に資するリアルワールドエビデンスの構築

2023 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 23H00507
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
• Research Institution: Nara Medical University
• Principal Investigator: 今村 知明 奈良県立医科大学, 医学部, 教授 (80359603)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 加藤 源太 京都大学, 医学研究科, 特定教授 (20571277) ; 杉山 雄大 国立健康危機管理研究機構, 国立国際医療研究所, 室長 (20725668) ; 明神 大也 浜松医科大学, 医学部, 准教授 (40823597) ; 西岡 祐一 奈良県立医科大学, 医学部, 助教 (50812351) ; 野田 龍也 奈良県立医科大学, 医学部, 准教授 (70456549) ; 山崎 一幸 奈良県立医科大学, 医学部, 助教 (00987381)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2028-03-31

Summary of the Research Project

本研究では、レセプト情報・特定健診等情報データベース（NDB）の利用における課題のうち、有用なアウトカムの設定、および因果推論を実施する際の交絡因子の考慮の解決を目指す。具体的には、NDBと介護データベースなど他のデータベースとを患者単位での縦断解析が行えるように有機的に連結する。これにより、バイアスを調整した因果推論を行う手法を開発する。

Scientific Significance and Expected Research Achievements

ランダム化比較試験（RCT）を補完し得るバイアスを調整した因果推論を行う手法を開発し、実際に行われている医療・介護・健診（リアルワールド）データから質の高いエビデンスを構築する方法を示す点に学術的意義がある。また、悉皆性の高さから貴重な存在でありながらも、限界が認識されてきたNDBの活用を前進させることへの寄与が期待できる。