| 研究課題/領域番号 |
22K09180
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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55060:救急医学関連
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
春日井 大介 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院助教 (60844909)
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| 研究分担者 |
西田 一貴 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院助教 (30877072)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2023年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | 敗血症 / 凝固障害 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では敗血症性凝固障害発症・重症化のリスク因子の解明及び重症化に寄与する主要メカニズムを明らかにする。国内外の2つの大規模なデータベースを利用して、敗血症性凝固障害の発症・重症化予測因子を明らかにし、機械学習により凝固障害の重症化を予測する精度の高いモデルを構築する。次に、、包括的凝固機能プロファイル測定を活用した主要な凝固障害のフェノタイプ毎のモニタリング方法を探索的に明らかにする。
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