| 研究課題/領域番号 |
20H00563
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分58:社会医学、看護学およびその関連分野
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
福田 治久 九州大学, 医学研究院, 准教授 (30572119)
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| 研究分担者 |
能登 真一 新潟医療福祉大学, リハビリテーション学部, 教授 (00339954)
東 尚弘 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (10402851)
石黒 智恵子 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, 臨床研究センター, 臨床疫学研究室長 (20858782)
北村 哲久 大阪大学, 大学院医学系研究科, 准教授 (30639810)
戸高 浩司 九州大学, 大学病院, 教授 (40398061)
小野 玲 国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所, 国立健康・栄養研究所 身体活動研究部, 部長 (50346243)
中島 直樹 九州大学, 大学病院, 教授 (60325529)
船越 公太 九州大学, 大学病院, 助教 (60536853)
土井 剛彦 国立研究開発法人国立長寿医療研究センター, 研究所 老年学・社会科学研究センター, 副部長 (60589026)
鴨打 正浩 九州大学, 医学研究院, 教授 (80346783)
後藤 温 横浜市立大学, 医学研究科, 教授 (80644822)
井手 友美 九州大学, 大学病院, 講師 (90380625)
熊谷 成将 西南学院大学, 経済学部, 教授 (80330679)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
44,980千円 (直接経費: 34,600千円、間接経費: 10,380千円)
2023年度: 10,270千円 (直接経費: 7,900千円、間接経費: 2,370千円)
2022年度: 10,140千円 (直接経費: 7,800千円、間接経費: 2,340千円)
2021年度: 11,440千円 (直接経費: 8,800千円、間接経費: 2,640千円)
2020年度: 13,130千円 (直接経費: 10,100千円、間接経費: 3,030千円)
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| キーワード | レセプトデータ / 患者レジストリ / 臨床疫学 / ビッグデータ / データベース医学 / データ駆動型研究 / データ駆動型サイエンス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は，臨床的・政策的に真に貢献可能なエビデンスを創出できるデータ駆動型臨床疫学研究の基盤を構築することである．そのために，研究代表者が自治体と共同研究をしているLongevity Improvement & Fair Evidence Study（LIFE Study）において収集しているレセプトデータを基軸に，行政・学会・医療施設が保有する詳細な患者レジストリデータをリンケージしたデータベースを開発する．それにより各DBが相補的・相乗的な効果を発揮し，かつてない規模の臨床疫学研究が実施可能になり，将来の国家的データベース事業へ昇華させるためのモデルケースを確立する．
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，臨床的・政策的に真に貢献可能なエビデンスを創出できるデータ駆動型臨床疫学研究の基盤を構築することである．そのために，研究代表者が自治体と共同研究をしているLIFE Studyにおいて収集しているレセプトデータを基軸に，行政・学会・医療施設が保有する詳細な患者レジストリデータをリンケージしたデータベースを開発する．それにより各DBが相補的・相乗的な効果を発揮し，かつてない規模の臨床疫学研究が実施可能になり，将来の国家的データベース事業へ昇華させるためのモデルケースの確立をめざしている．そのために，前年度に続いて，2023年度においても，(1) LIFE Studyにおいて構築したDBを用いた臨床疫学研究の実施と，(2) 行政・学会・医療施設が保有する詳細データの統合解析に着手した．
(1)の臨床疫学研究として，2023年度には，変形性股関節症，神経疾患，歯周疾患，新型コロナウイルス感染症，死亡，救急医療，肺炎，パーキンソン病，認知症，急性心不全などの疾患を対象に，28つの原著論文発表と36件の学会発表を行うことができた．
(2)の外部データベースのリンケージにあたっては，2023年4月の個人情報保護法の改正を踏まえ，弁護士および研究倫理の専門家と改めて検討を行った．その結果，法的・倫理的課題に対処できる形にて，行政・学会・医療施設が保有する詳細データとの統合解析を行った．その結果，死亡票を用いた死因別の解析，救急搬送データを用いた重症度別の解析，歯科検診データを用いた全身の健康状態に及ぼす影響の解析について実施することができた．住民単位で詳細データをレセプトデータと統合可能な他に例のない稀有なデータベースの開発に成功した．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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