| 研究課題/領域番号 |
19K09746
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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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| 審査区分 |
小区分56040:産婦人科学関連
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| 研究機関 | 福島県立医科大学 |
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研究代表者 |
西郡 秀和 福島県立医科大学, 公私立大学の部局等, 教授 (40453310)
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| 研究分担者 |
小原 拓 東北大学, 東北メディカル・メガバンク機構, 准教授 (80612019)
栗山 進一 東北大学, 災害科学国際研究所, 教授 (90361071)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 妊婦の医薬品使用 / 先天奇形 / レセプト / 妊産婦 / 先天奇形リスク / レセプトデータベース / 妊産婦・褥婦 / 抗うつ薬 / 機械学習法 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
先天奇形リスクの高い医薬品に関するエビデンスは海外の情報に限られており、また先天奇形リスクの高い医薬品を使用しても、その発症率は高くても25%であり、妊婦がリスクの高い医薬品を使用しても全例に発症するわけではない。しかし、本邦ではその基盤が存在せず、妊婦の医薬品使用と児の発達に関する安全性に関するエビデンスは皆無に近い。そこで、近年整備の進みつつある複数の本邦の研究基盤（データベース、ゲノムコホート等）および解析手法（機械学習等）を応用し、先天奇形リスクの高い医薬品、環境要因、遺伝素因を明らかにし、全妊婦および先天奇形リスクの高い医薬品使用妊婦における先天奇形リスク予測式を構築する。
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| 研究成果の概要 |
妊婦の医薬品使用と児の発達に関して、大規模レセプトデータベースを用いて検討を行った。各妊婦の妊娠開始日および出産日は、我々が構築したアルゴリズムおよび児の出生年月を用いた。レセプトデータベースに登録されている3万人以上の妊婦を対象とした。①ドンペリドンを含む消化管運動改善薬の妊娠初期の処方、②アムロジピンやメチルドパを含む降圧薬の妊娠初期の処方、③免疫抑制剤であるカルシニューリン阻害薬の妊娠期の処方と、児のmajor congenital malformationとの関連は認められなかった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
日本の大規模レセプトデータベースを用いて、我々が構築したアルゴリズムにより妊娠期間を推定し、妊婦における医薬品処方と児のmajor congenital malformationとの関連を検討した。妊婦の医薬品使用による先天奇形発症の感受性は、日本人と欧米では異なる可能性が指摘されていることから、本邦独自の検証が大切である。したがって、本研究成果は、本邦独自の妊婦に対する医薬品選択の根拠の創出に向けて、その検証方法も含めて貴重な知見を示した。
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