| 研究課題/領域番号 |
19K10537
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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58010:医療管理学および医療系社会学関連
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| 研究機関 | 名古屋市立大学 |
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研究代表者 |
和知野 千春 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 助教 (90816563)
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| 研究分担者 |
木村 和哲 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 教授 (00423848)
片岡 智哉 千葉科学大学, 薬学部, 准教授 (20737928)
中村 敦 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 教授 (40285200)
堀田 祐志 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 准教授 (90637563)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023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)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2019年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 抗菌薬の適正使用 / 抗菌薬使用動向 / 薬剤耐性菌 / レセプト情報・特定健診等情報データ / 薬剤耐性（AMR） / 抗菌薬適正使用（AS） / 感染症 / 小児 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
薬剤耐性菌の拡大の背景として、抗菌薬の不適正な使用が指摘されている。薬剤耐性（AMR）対策には、抗菌薬の適正使用（AS）の推進が重要である。AS実施のための評価指標を作成する上で、抗菌薬使用状況や薬剤耐性菌のサーベイランスが、重要な基礎データとなるが、小児に注目した抗菌薬使用状況の継続的監視や、AMRの変化や拡大の予兆を的確に把握する専門的な管理体制は整備されていない問題がある。そこで、本研究では、小児感染症のAMR対策に着目し、AS推進による感染症診療の質向上と耐性菌の抑制を目的に、①新たな小児AS評価指標の構築と②臨床実用化、の大きく2つの観点で研究を行う。
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| 研究実績の概要 |
薬剤耐性菌(AMR)対策には、抗菌薬の適正使用（AS）の推進が重要である。AS実施のための評価指標を作成する上で、抗菌薬使用状況や薬剤耐性菌のサーベイ
ランスが、重要な基礎データとなるが、小児に注目した抗菌薬使用状況の継続的監視や、AMRの変化や拡大の予兆を的確に把握する専門的な管理体制は整備され
ていない問題がある。研究代表者らの先行研究から、小児ASを推進する上で、利便性が高く、適切な評価指標が定まっていない課題が明らかとなった。
そこで本研究では、小児感染症のAMR対策に着目し、AS推進による感染症診療の質向上と耐性菌の抑制を目的に、①新たな小児AS評価指標の構築と②臨床実用化、の大きく２つの観点で研究を行う。２０１９～２０２２年度は、①新たな小児AS評価指標の構築に取り掛かった。具体的には、ビッグデータ解析を実施可能な高度なセキュリティー環境とプログラム作成が行える高性能な電子計算機器の使用ができる研究環境を構築した。次に、プログラム作成に取り掛かった。小児適応を持つ全医薬品を対象に、各薬剤ごとの適正使用基準を設定した。２０２３～２０２４年度は、②臨床実用化に向けた自動評価プログラムの構築に取り掛かった。具体的には、各薬剤ごとにプログラムを作成、精度を検証を実施した。
今後は、②臨床実用化（まずは、単施設の小サンプルを対象としたプログラム実用化、次に多施設を対処とした実用化、最後にビッグデータを用いたプログラ
ム実用化）を進めていく計画でいる。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
前年に準備が整ったビッグデータ解析を実施可能な高度なセキュリティー環境とプログラム作成が行える高性能な電子計算機器の使用ができる研究環境を利用し、１５歳以下のレセプトデータを活用して、日本での小児使用抗菌薬の使用実態の解析にとりかかった。また引き続き、小児適応を持つ全医薬品を対象に、各薬剤ごとの適正使用基準を設定した。次に、臨床実用化に向けた自動評価プログラムの構築に取り掛かった。具体的には、各薬剤ごとにプログラムを作成、精度を検証を実施した。当初の計画と比較して、対象薬品の一部で、解析時の課題が新たに見つかり、時間を要してはいるが、おおむね進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、研究目的である ①近年の小児領域における抗菌薬使用状況の解析、②臨床実用化（まずは、関連病院群の小サンプルを対象としたプログラム実用化、次に多施設を対処とした実用化、最後にビッグデータを用いたプログラム実用化）を進めていく計画でいる。
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