| 研究課題/領域番号 |
17K09222
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
衛生学・公衆衛生学
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| 研究機関 | 公益財団法人結核予防会 結核研究所 |
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研究代表者 |
内村 和広 公益財団法人結核予防会 結核研究所, 臨床・疫学部 疫学情報室, 副部長 (30247283)
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| 研究分担者 |
河津 里沙 公益財団法人結核予防会 結核研究所, 臨床・疫学部, 研究員 (10747570)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2019年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2018年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2017年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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| キーワード | 結核 / 接触者健診 / ベイジアンネットワーク / 知識学習 / 意思決定 |
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| 研究成果の概要 |
健診対象者の属性情報をもとにした接触者健診モデルをベイジアンネットワークの手法を用いて構築し、接触者健診結果情報からの学習により、IGRA陽性者の感染確率についての推定を事前確率のかたちで推定を行なった。属性情報について情報なしを基準とした場合と情報を学習した場合のIGRA陽性患者の真の感染確率を推定し比較した。学習情報として情報価値の高いものは初発患者有空洞情報、接触タイプ、接触濃厚度、接触者では外国出生の項目となった。用いたシミュレーションデータは集団感染事例が含まれており、接触者対象集団の感染率は比較的高いと考えられるが、推定された感染確率としての事前確率では事前確率の上昇がみられた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
一部実データには情報なしの項目等があるため、現時点では補完したシミュレーションデータによる解析でモデル精度向上をすすめているが、実情報量が充足するにつれ、より現実的分析に近づくと思われる。また。諸項目の入力後(あり/なし)のIGRA陽性確率(事後分布として)の推定も接触者健診実施上の有効情報になると思われる。
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