| 研究課題/領域番号 |
23K09712
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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58030:衛生学および公衆衛生学分野関連:実験系を含まない
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
林 克磨 京都大学, 医学研究科, 特定助教 (90866039)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2023年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | COVID-19 / 超過死亡 / 死因統計 / Disease burden / Fatality risk / Policy making / Mathematical model / Epidemic |
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| 研究開始時の研究の概要 |
新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の死亡リスクを疫学的に測る指標の1つはCase fatality risk (CFR;致死率)である。CFRは理論的背景が単純で便利なものの、申請者の過去 の研究で、COVID-19パンデミックには流行規模が大きくなると死亡リスクが流行中盤に急 上昇し、また、全ての感染者が捕捉できないために診断バイアスが上昇するために精密な CFR推定が困難となることをこれまでに明らかにしてきた。本研究の目的はCOVID-19の死 亡について、そのメカニズムを数理的に解きほぐし、CFRの疫学的推定手法の大幅な改善 へと導くことである。
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| 研究実績の概要 |
本研究は、課題1.精密な致死率の推定手法の開発、課題2.間接死亡を含めた死亡リスクの分解推定、課題3.死亡者数を最小化する中長期シナリオのモデリングからなる。当初の研究計画では、COVID-19確定患者のうちの死亡患者割合であるCase Fatality Riskをバイアスを除きながら推定する手法を単独で課題1と設定していたが、研究を進めるうえで、課題2である死亡リスクの分解推定と合わせて推定することが可能であることが判明した。現在、日本国民の死因別死亡数の時系列データから各疾患の超過死亡の原因がCOVID-19に続発する間接死亡（例:COVID-19罹患後の冠動脈疾患による循環器死亡)であるか、COVID-19の罹患に直接かかわらないが、病床逼迫が原因で生じた関連死亡であるかについての加法モデルを用いた研究がほぼ完成に近づいており、遅くとも令和6年度前半には査読付き学術雑誌に投稿を予定している。また、本研究に関連して、当教室院生との共同執筆としてすでに明らかにされているCOVID-19感染後の循環器疾患リスクを利用した超過死亡の分解モデルを作成し、その結果を論文として査読付き学術雑誌から投稿した。研究を遂行していく上で、死因別に言えば循環器疾患や呼吸器疾患の超過死亡の原因分解（COVIDの影響かCOVIDによって誘発される救急逼迫が影響か)は解釈性があり、おおむね予想通りの結果となった。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初計画では課題1.精密な致死率の推定手法の開発、を初年度に、課題2.間接死亡を含めた死亡リスクの分解推定を令和6年度に設計していたが、研究を進めていくうちに同一の論文内で両課題を解決するモデルを使用したほうが、スムーズに課題2を達成できることに気がついたため、同時に進行をしている。おそらく本年度前半に課題2に関する論文を投稿できる予定であり、おおむね順調と言える。
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| 今後の研究の推進方策 |
課題1.精密な致死率の推定手法の開発、を初年度に、課題2.間接死亡を含めた死亡リスクの分解推定を合わせたモデルによる国内の2023年までの超過死亡の死因別の原因分解モデルを本年度前半に投稿する。投稿完了後からは課題3に着手する予定である。
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