| 研究課題/領域番号 |
22K19697
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 大阪医科薬科大学 |
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研究代表者 |
伊藤 ゆり 大阪医科薬科大学, 医学部, 准教授 (60585305)
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| 研究分担者 |
中谷 友樹 東北大学, 環境科学研究科, 教授 (20298722)
埴淵 知哉 京都大学, 文学研究科, 准教授 (40460589)
福井 敬祐 関西大学, 社会安全学部, 准教授 (50760922)
本庄 かおり 大阪医科薬科大学, 医学部, 教授 (60448032)
佐藤 倫治 広島市立大学, 情報科学研究科, 講師 (80865220)
西岡 大輔 大阪医科薬科大学, 医学部, 講師 (90901041)
鈴木 有佳 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 助教 (50827269)
片岡 葵 神戸大学, 医学研究科, 特命助教 (60915122)
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| 研究期間 (年度) |
2022-06-30 – 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 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2023年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2022年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
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| キーワード | スマートシティ / 健康格差 / 公的統計 / 市民参画 / 多分野連携 / まちづくり / 市民参加 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
個人の努力による生活習慣改善には限界があり、社会環境を改善することが健康増進につながることが明らかになっている（健康の社会的決定要因）。本研究は市民参加により「住むだけで健康になるスマートシティ」を達成するために、各種データベースの分析・見える化と関係者と協働し、実装を目指す。具体的には①全国の階層的な各種公的データを活用し、空間疫学的アプローチや機械学習の手法により、介入効果を最大化する環境整備やサブグループを明らかにし、②自治体と協働し、その地域の詳細データの分析結果を市民とともに共有し、実証事業へ展開するための評価指標を含めたエビデンスを構築し、わかりやすく提示することを目的とする。
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| 研究実績の概要 |
本研究は、個人の努力による生活習慣改善には限界があり、社会環境を改善することが健康増進につながるとする健康の社会的決定要因の考えを踏まえて、各種環境要因と健康関連の指標に関して分析を行い、健康になれる環境を検討している。またその結果について、市民や関係者と共有することにより「住むだけで健康になるスマートシティ」を達成することを目的としている。そのために、各種データベースの詳細な分析を行い、データの見える化を行った上で関係者と協働し、実装を目指す研究である。
具体的には①全国の階層的な各種公的データを活用し、空間疫学的アプローチや機械学習の手法により、介入効果を最大化する環境整備やサブグループを明らかにし、②自治体と協働し、その地域の詳細データの分析結果を市民とともに共有し、実証事業へ展開するための評価指標を含めたエビデンスを構築し、わかりやすく提示することを目的とする。
令和5年度は全国の人口動態統計データを用いて、地域指標と死亡率との関連の詳細分析を進めた。また、いくつかの自治体より保健医療事業データの提供を受け、各種地域指標や医療へのアクセシビリティなどとの関連の分析を行った。各担当者による自治体との協働事例を日本計算機統計学会のシンポジウムにおいて共有し、データ活用の課題や推進策について議論した。解析結果の視覚化や関係者間の共有などについて、残っている課題があるため、令和６年度も期間を延長をして、取り組みを進める。
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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
①各種環境指標と健康アウトカムを用いた介入の優先順位付けと効果的なサブグループの同定：令和5年度は令和4年度に作成した都道府県別の地域指標と死亡率や健康寿命・平均寿命、喫煙率、検診受診率などとの関連を視覚化できるツールをWebに公開した。各都道府県の位置づけや経時変化がとらえられるツールとなっている。また、市区町村、町丁字単位での地域の困窮度のほか、医療アクセスのデータを整理し、各種健康アウトカムとの関連を分析できるデータを整えた。
② モデル地域における実証事業の提案
A.住民の自主活動拠点や環境指標と小地域別健康指標との関連：分担研究者の福井は、東広島市では、通いの場の参加と要介護状況との関連を分析し、通いの場への参加が要介護のリスクを下げることを明らかにした。
B.エビデンスの見える化と多分野連携・住民参画：分担研究者の西岡は豊中市の生活保護を受ける被保護者の健康支援に焦点を当て、自治体との協力で実証研究を行った。地域の社会環境や被保護者の頻回受診との関連性を分析し、地域の包摂性が受診率に影響する可能性を示唆した。複数部署の連携により、データ活用の可能性が広がり、包括的な政策立案に寄与することが期待される。
日本計算機統計学会のシンポジウムにおいて、上記の事例の他、札幌市でのCOVID-19感染者についてのデータクリーニングや分析等の支援により、感染者の重症度等を含むデータおよびワクチン接種状況に関するデータなどを用いた分析を視覚化する取り組みについて、紹介された。また、スマートシティのインフラ整備の専門家や地元自治体の保健所医師より、本研究の取り組みへの期待が共有された。データの視覚化やその共有に関して、住民や多分野を巻き込んだ連携についての進捗が遅れているため、期間を延長し、引き続き、分担研究者の関わる自治体における事例共有を行う。
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| 今後の研究の推進方策 |
やや遅れていたデータの解析及び視覚化について、令和６年度は以下のように取り組む。
①各種環境指標と健康アウトカムを用いた介入の優先順位付けと効果的なサブグループの同定：令和6年度は引き続き、人口動態統計を始めとした全国のデータを収集し、小地域単位の地域指標と健康アウトカムの分析を行う。また、環境要因として、医療機関へのアクセシビリティなど小地域ごとの関連データの整理を行い、関連性の分析を行う。また、ワクチン接種や検診受診などの介入へに対する効果の異質性について検討し、介入の優先順位付けを行う。
② モデル地域における実証事業の提案
A．住民の自主活動拠点や環境指標と小地域別健康指標との関連：既にデータを入手している自治体（大阪市、豊中市、高槻市、他LIFE studyなど）のデータ分析をすすめ、関連する要因を検討する。
B．エビデンスの見える化と多分野連携・住民参画：自治体事業の実施状況に関しての小地域単位のデータについて地理情報システムを用いて、地域診断に使用できる見える化を行い、担当者や地域住民と検討するための資料を作成する。各自治体において、地域の健康事業に積極的に参加する市民の協力を得て、地域に必要となる資源などについてDiscussionをする場を持つ。
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