| 研究課題/領域番号 |
16615006
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
臨床疫学
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| 研究機関 | 東京女子医科大学 |
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研究代表者 |
佐倉 宏 東京女子医科大学, 医学部, 講師 (70240710)
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| 研究分担者 |
菅野 宙子 東京女子医科大学, 医学部, 助手 (90338971)
丸山 聡子 東京女子医科大学, 医学部, 助手 (60318061)
宇都 祐子 東京女子医科大学, 医学部, 助手 (60349652)
岩本 安彦 東京女子医科大学, 医学部, 教授 (60143434)
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| 研究期間 (年度) |
2004 – 2005
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| 研究課題ステータス |
完了 (2005年度)
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| 配分額 *注記 |
3,700千円 (直接経費: 3,700千円)
2005年度: 1,600千円 (直接経費: 1,600千円)
2004年度: 2,100千円 (直接経費: 2,100千円)
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| キーワード | データマイニング / データベース / データマート / 糖尿病 / 医療情報 / 経口血糖降下薬 / 血糖コントロール |
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| 研究概要 |
薬剤情報、検査情報の電子化が開始された1995年以降に初診し、1年以上の通院歴のある約10,000人の外来初診情報、および約5,000人の入院患者の情報をデータベース化した。収集した総レコード数は約700万となった。本年度は、個人情報の保護のためのセキュリティーの強化、データベースの利便性向上のための、サーバクライアントシステムへの移行も行った。
(1)経口血糖降下薬の効果の解析(2)初診および入院患者の6ヵ月後の血糖コントロールに影響を及ぼす因子の解析について、従来の統計学的手法およびデータマイニング手法(アソシエーション分析、決定木手法)を用いて行った。
データマイニング手法で得られたデータ間の法則については、コンピュータが探し出してきた仮説であるから、まったく予想外の関係を見出せる可能性を秘めている。しかし、同時に、全く理解不能な関係や最初の解析に用いたデータ(トレーニングセット)にover-fitした仮説を得てしまう危険性も高い。そのため、新たなデータ(テストデータ)を用いて、仮説の検証を行う必要があった。特に、テストデータについては、新患患者や新規入院患者の医療情報を前向きにフォローして得られたデータを用いた。テストデータによっても追認された仮説については、真理である可能性が高いと考えられた。
これらの解析を通じて、糖尿病の罹病期間が血糖コントロールにもっとも強い影響をもたらすことが明らかになった。また、データマイニング手法を用いることにより、入院・外来加療を行うと、どのような背景因子を持つ患者がどのような血糖コントロールを達成するか、個別に予測することもある程度可能になった。
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