| Project/Area Number |
21K19629
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 58:Society medicine, nursing, and related fields
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| Research Institution | Fujita Health University (2023)
Chiba University (2021-2022) |
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Principal Investigator |
佐藤 大介 藤田医科大学, 医学研究科, 教授 (10646996)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中岡 慎治 北海道大学, 先端生命科学研究院, 准教授 (30512040)
川上 英良 千葉大学, 大学院医学研究院, 教授 (30725338)
吉村 健佑 千葉大学, 医学部附属病院, 特任教授 (60801735)
藤田 卓仙 神奈川県立保健福祉大学, ヘルスイノベーション研究科, 特任准教授 (80627646)
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| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
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| Keywords | 新型コロナウイルス感染症 / 感染症疫学モデル / 医療経済評価 / 数理科学 / ELSI / 医療管理学 / 費用対効果分析 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は数理科学に基づくモデルを用いて新型コロナウイルス感染症の陽性患者数を推計し、感染拡大防止政策や治療内容等が、どの対象や範囲に介入すれば最も感染拡大防止に効果的かつ最適な病床数や医療機器等の医療資源を配分できるかを解析する手法を開発する。本研究の特長は数理科学モデルを医療管理学の領域へ応用し、【課題1】COVID-19患者の必要病床数推計モデルを作成、【課題2】数理科学と費用対効果分析を統合した評価方法を開発する点にある。研究方法は数理科学モデルとして、1) 感染症流行モデル、2) Agent-Based Model、医療政策評価モデル、3) 費用対効果分析モデルを用いる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は数理科学に基づくモデルを用いて新型コロナウイルス感染症の陽性者数および入院患者数等を推計し、公衆衛生学的介入やワクチン等による感染拡大防止政策が、どの対象や範囲に介入すれば最も効果的かつ医療需要に対する最適な医療資源を配置可能かを推計する数理モデルに基づく医療経済評価の手法を開発することである。
新型コロナウイルス感染症に関するデータは、研究利用が困難であったが、令和６年度より匿名感染症関連情報の第三者提供が開始されることが決まった。そのため本研究では報道発表を通じて公表されている個票データを日別に集計することで、モデル分析に必要なデータを収集するとともに、第三者提供に必要な協議やデータディクショナリの調査を進めた。特定の都道府県に限定し、報道発表を通じて公表されている個票データを日別に集計することで、モデル分析に必要なデータを収集した。第６波以降はさらなる感染者数の増加により、公表資料においても集計値のみとされ個票でのデータ収集が不可能となった。これらの代替手法により、本年度においては第１波から第５波までの個票データをデータセットとして整理した。
いっぽうで、新型コロナウイルス感染症の陽性者等に関する情報の取り扱いに関する法的・倫理的課題（ELSI）については、特にIT技術を利用した感染症対策のELSI上の問題点についての課題を整理し、提言をまとめた。具体的には、次期感染症パンデミック発生時におけるPD取り扱いについての考え方、将来の感染症蔓延防止のための携帯電話アプリを開発・運用する上で勘案すべき法整備、行政手順、コンセンサス形成等、将来の感染症蔓延防止のための携帯電話アプリの要件仕様書、将来の感染症蔓延防止のための携帯電話アプリを運用する上でのボトルネックに関する推奨とした。これらの成果はホームページを通じて社会的発信を行った。
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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感染症の陽性者数および入院患者数の把握するデータは、これまで国の管理下に置かれ、研究利用として個票単位でのデータ収集が困難であったが、令和６年度より保健所が入力してきたHER-SYSのデータを基にした匿名感染症関連情報の第三者提供が開始されることが決まった。
匿名感染症関連情報の第三者提供は令和６年度に申出を行う準備が整った。そのため本研究では研究計画を１年延長し、研究に必要なデータを揃え分析および学術論文の執筆を進める。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究は新型コロナウイルス感染症の陽性者数および入院患者数等の過去の実績から、公衆衛生学的介入やワクチン等による感染拡大防止政策が、どの対象や範囲に介入すれば最も効果的かつ医療需要に対する最適な医療資源を配置可能かを推計する手法を開発することである。
しかしながら研究実施当初予定した保健所等が入力したデータは国の管理下に置かれ、研究利用として個票単位でのデータ収集が困難となったが、その後令和６年度より保健所が入力してきたHER-SYSのデータを基にした匿名感染症関連情報の第三者提供が開始されることが決まり、本研究を再開する見込みがたった。
そこで、研究計画を修正し、本研究では感染症データベースの第三者提供を通じて、モデル分析に必要なデータを収集し、推計モデルの開発を行う。
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