| 研究課題/領域番号 |
19K10508
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
|
|---|
| 研究機関 | 修文大学 (2022)
名古屋大学 (2019-2021) |
|---|
研究代表者 |
近藤 高明 修文大学, 医療科学部, 教授 (00195900)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
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: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
|
|---|
| キーワード | 医療費 / メタボリック・シンドローム / 比例配分法 / 順序ロジット解析 / 傾向スコアマッチング / 肺がん / 死亡率 / APCモデル / Net Drift / 識別問題 / 混合モデル / hybrid model / 身体活動量 / 身体組成 / 共罹患 / 生活習慣病 / 健康保険組合 / レセプト / アソシエーションルール / ネットワーク解析 / 国際疾病分類 / 罹患 / データマイニング / ネットワーク分析 / QOL |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
同一個人が複数の慢性疾患や健康障害を有する状態であるmultimorbidityに関して、企業の健康保険組合、自治体国民健康保険組合、疫学コホートデータなどのデータセットを対象にした解析を実施する。手法としassociation rule mining、階層クラスターや検証的因子分析に加えて、オープンソースツールを用いたnetwork analysisによるmultimorbidityの構造解析や可視化を行ない、傷病の共存に関する様々な推論を探索する。
|
| 研究成果の概要 |
ある国民保険組合の1年間のレセプトと特定健診結果を突合させたデータを解析した。生活習慣病ごとの医療費を推定しするため、Proportional Distribution Methodを用いた。メタボリックリスクと医療費の関連については、順序ロジットモデルで年齢と喫煙習慣補正を行った。受診者と未受診者の2群を比較のために総医療費と年齢で傾向マッチングを行った。メタボリックリスクの累積が医療費へ影響することが示されたが、入院レセプトではその傾向が顕著であった。またメタボリックスコアの影響は総医療費より、生活習慣病医療費で大きかった。健診受診者は未受診者に比べ、有意に生活習慣病医療費が低額であった。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
データヘルス計画に実施によりレセプトデータと健診データをリンクした保健事業が推進されているが、年間の全データを用いて医療費を生活習慣病ごとに内訳した解析はまれである。生活習慣病やメタボリック・シンドロームのリスク累積が、医療費と関連するという報告は多く見られるが、生活習慣病医療費に限定した関連を明らかにすることで、より因果関係が強く示唆されるようになった。また健診受診が医療費にもたらす関連についても、受診者と非受診者を総医療費でマッチングした後でも、メタボリックリスク集積と生活習慣病医療費との有意な関連が示されたことから、生活習慣改善によるリスク低減が医療費削減にも効果があることが示唆された。
|
