2013 Fiscal Year Annual Research Report
ＣＤＩＳＣ標準による臨床・疫学研究症例データリポジトリ―の試験開発
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24659234
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
木内 貴弘 東京大学, 医学部附属病院, 教授 (10260481)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
原 量宏 香川大学, 学内共同利用施設等, 教授 (20010415)
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| Keywords | 症例データレポジトリー / CDISC標準 |
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| Research Abstract |
過去の臨床･疫学研究の個別症例生データは、少数の共同研究者のみに共有され、1)個別症例生データを活用したメタアナリシス、2)第三者による再統計解析の検証は不可能であった。近年、臨床研究電子化の国際規格CDISC(Clinical Data Interchange Standard Consortium)標準の完成度向上によって、これらが「理論上は可能」となってきた。しかし、匿名化した個別症例生データを医学研究者で共有するリポジトリ―の実用性の検討はまだ行われていない。本研究の目的は、各分野の異なった研究グループの異なった臨床・疫学研究の個別症例生データをデータベースとして集積して、逐次データ抽出、メタアナリシス、統計解析に利用可能な臨床・疫学研究症例リポジトリーの試験開発・試験運用を行うことにある。
データベースシステム（以下DB）では対象データ形式を構造情報として設定しデータは厳格に合致させ導入する。異なる分野の異なる研究のデータ収集時においてデータ構造統一作業負担は計り知れない。統一出来ずDB構築不能になる場合もある。本研究で採用したBaseXはDB側に定義不要で導入データ側XMLに構造定義でデータ導入が可能であった。そして導入したデータに対し従来DB同様にフロントエンドWebアプリケーション（以下本アプリ）を操作し検索可能なことを確かめた。これは異なる分野や異なる研究のデータを収集しメタアナリシスや統計解析を実施する場合において従来に比較し期間的及び費用的な面から大変有利である。
検索を実施すると結果もXML形式で得られるので結果を別途DBに取り込める。
これらにより形式や記述がバラバラな分野ごとに異なる臨床・疫学研究の個別症例生データに対してメタアナリシス、統計解析への利用可能性が開け、かつその検索には一般利用者が簡単に利用可能な本アプリが有用と考えられた。
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Research Products
(6 results)
