| 研究課題/領域番号 |
17K15744
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
医療社会学
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
山本 洋介 京都大学, 医学研究科, 准教授 (30583190)
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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 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 効用値 / QOL / 医療ビッグデータ / 健康関連QOL尺度 / マッピング / 医療経済学 / 臨床疫学 |
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は、既存の大規模データベースに含まれる項目から、効用値を推定するアルゴリズムの開発することである。具体的には、研究代表者がアクセス可能なコホート研究のデータ、ならびに一般住民集団を対象とした新規調査を実施、上記と同様の効用値推定が一般住民においても可能かを検討した。結果、3500名を対象とした新規調査で、特定健診項目、併存疾患、性・年齢を加えたモデルについて、自由度調整済み決定係数0.317、二乗平均平方根誤差0.078であった。限界はあるものの、特定健診項目から効用値を推定するモデルを開発した。高得点域ならびに低得点域の推定精度が十分ではなく、今後更なるモデルの改善が必要である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の結果、推定精度には一定の限界はあるものの、特定健診の結果から効用値を推定することに成功した。このことにより、日本全国のすべての保険診療ならびに特定健診のデータベースである、レセプト情報・特定健診等情報データベース（NDB）のデータから効用値を推定できる可能性が示されたと言え、これまでQOLのデータがないことが限界のひとつであった、大規模医療リアルワールドデータのさらなる活用につながることが期待される。具体的には、効用値を用いた医療経済評価分析などを通じて、今後の日本の医療行政を進める上で不可欠な分析に寄与しうる点に、社会的意義があると思われた。
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