| 研究課題/領域番号 |
20H03907
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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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 |
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 | 東京大学 |
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研究代表者 |
康永 秀生 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (90361485)
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| 研究分担者 |
堀口 裕正 独立行政法人国立病院機構本部(総合研究センター), 診療情報分析部, 副部長 (50401104)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
17,680千円 (直接経費: 13,600千円、間接経費: 4,080千円)
2022年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2021年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
2020年度: 6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円)
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| キーワード | リアルワールドデータ / 臨床疫学 / 医療ビッグデータ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、多施設からDPC(Diagnosis Procedure Combination)データと検査値データを一元的に収集し構築したデータベースを活用し、(i)医療技術（薬剤、手術・処置、診断等）の有効性評価、(ii)急性期医療サービスの質の評価を包括的に実施する。これらにより、日常臨床のみならず医療政策に役立つエビデンスを量産することを目的とする。収集するデータは、①全国千数百病院のDPCデータ、②約40施設規模の病院のDPCデータ＋オーダーリング・システムから抽出する検査値データである。これらを用いて、従来DPCデータのみでは為しえなかったリサーチ・クエスチョンの解明も実現する。
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| 研究成果の概要 |
DPCデータは診療報酬請求データ(administrative claims data)＋様式１などで構成され、千数百施設からの年間約700万人の入院患者データを含む。診療報酬請求データは患者プロフィールや詳細な薬剤・処置・治療等のデータを含む。これまで国内外で同様の診療報酬請求データを用いた研究はすでに蓄積されている。しかし診療報酬請求データだけではデータの内容や精度に限界がある。そこで本研究では、約40施設においてDPCデータに検査値データを連結させ、匿名加工後にデータを収集・分析を行った。これにより、診療報酬請求データだけでは対応できないリサーチ・クエスチョンにも答える研究を実施した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
DPCデータを用いた研究はすでに多数出版されている。しかしDPCデータだけではデータの内容や精度に限界がある。DPCデータに検査値データを連結させることにより、DPCデータだけでは対応できないリサーチ・クエスチョンにも答える研究が可能であり、研究の幅を広げることができる。
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