研究課題/領域番号 |
22K10422
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研究種目 |
基盤研究(C)
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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
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研究機関 | 国際医療福祉大学 |
研究代表者 |
小野澤 瑞樹 国際医療福祉大学, 市川病院, 教授 (70364677)
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研究分担者 |
河合 弘二 国際医療福祉大学, 医学部, 教授 (90272195)
宮崎 淳 国際医療福祉大学, 医学部, 教授 (10550246)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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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)
2026年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2025年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2022年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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キーワード | 前立腺癌 / ナショナルデータベース / レセプト / 高齢者医療 / 医療費 / 原因別死亡予測 / 併存疾患 |
研究開始時の研究の概要 |
日本では人口高齢化とともに前立腺癌の高齢化が進むと予測されている。高齢前立腺癌に対しては内分泌療法が行われるが、治療に伴う合併症や、過剰治療となっている可能性が問題視されており、適切な治療対象の選定が望まれている。 本研究では、高齢前立腺癌患者に対する最適な治療法選択のアルゴリズム構築を目指す。悉皆性に優れるビッグデータとして高齢前立腺癌のレセプトデータを用いた解析により、治療不要な集団、通常治療が適する集団、より強力な治療が必要な集団の同定を行う。更に、シミュレーションや費用対効果分析なども加えた総合的な解析も実施する。本研究により、過不足のない最適な治療戦略が構築されると期待される。
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研究実績の概要 |
本研究では厚生労働省へレセプトデータ(NDB)の提供を申請し、審査を経て受領したデータを用いて各種解析を行う計画としている。 2022年度には、過不足のないデータ申請や、データ取得後の遅滞ない解析作業のために、練習用予備コンピューターにおける解析用アプリケーションのセットアップ、サンプルデータを用いた解析用プログラムの作成などにエフォートを集中させた。また、NDBオープンデータを用いて様々な解析を行ったほか、NDBを用いたデータ解析の論文などを通した情報収集なども行った。これらの作業を通して得られたNDBデータの性質に関する情報を生かす形でデータ申請のための準備は順調に進んでおり、申請までの最終段階となっている。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
当初予定では、2022年度に解析用データ(75歳以上で前立腺生検をうけた患者の医科入院・医科入院外・DPC・調剤レセプトからの10年分の特別抽出データ)の取得を行うこととしていた。 データ申請の際には研究に必要となる最小限のデータのみを指定することが厳しく求められており、厳格な審査を経てデータ提供の諾否が決定される。このため、2022年度には、過不足のないデータ申請を目指して、解析用データ取得後のデータ解析フローの設定や、解析用プログラムの作成に十分な時間を割いてきた。その作業の課程において、申請すべきデータの項目やデータの抽出条件などに関するブラッシュアップが繰り返し必要となった。このため、当初は2022年度に解析用データの申請を行う想定としていたが、やや遅れが生じ、2023年度前半となる見込みとなった。
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今後の研究の推進方策 |
2023年度には解析用データ(75歳以上で前立腺生検をうけた患者の医科入院・医科入院外・DPC・調剤レセプトからの10年分の特別抽出データ)の申請を行う予定であり、審査期間において解析環境の構築として、セキュリ対策が講じられた解析専用スペースにおいて、解析用コンピューターワークステーションのセットアップなどを行う。 2024年度には、入手したデータを、各種データハンドリング用のコンピューター言語を駆使して解析用フォーマットへ変換しておく。高齢前立腺癌患者の診断時点での背景因子(年齢区分、診断時の併存疾患、転移有無など)、治療内容、経過中の新規合併症、医療費、および生死情報などにつき記述統計を行い、高齢前立腺癌の診療実態についての学術を行う。 2025年度には、まず、前立腺癌に対する治療内容が経過中の医療費、新規合併症発生、死亡(前立腺癌死または他の原因による死亡)などに及ぼす影響について各種解析を行う。その際には、診断後の経過のみならず治療選択そのものにも影響する測定可能な交絡因子(診断時年齢区分、併存疾患など)や、未測定交絡因子の影響を排除するために傾向スコアマッチング、操作変数法、高次元傾向スコア法など複数の統計手法を用いた解析を行い、結果を比較する。次に、診断時の背景因子や治療内容などを説明変数として経過中の医療費、新規合併症、原因別死亡などを予測する統計モデルを作成する。これらの結果をもとに、治療が不要な集団、従来の内分泌療法が有効な集団、より強力な治療が必要な集団の3つを設定する。更に、これらの3つの集団に対して設定した治療法を当てはめた時に得られる医療費や原因別の生存率などを予測し、感度分析なども行った上で、高齢前立腺癌患者に対する最適な治療法を決定する。 2026年度には得られる研究成果を、学会発表や論文の形で公表する予定である。
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