マルチモビディティの早期発見・予防における歯周疾患及び成人歯科健診の活用の検討

• 研究課題/領域番号: 23K16354
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 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
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 愼 重虎 京都大学, 医学研究科, 特定講師 (00911934)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2024-03-31
• 研究課題ステータス: 中途終了 (2023年度)
• 配分額: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 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: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
• キーワード: 歯科健診 / KDB / レセプト / マルチモビディティ / 多疾患併存 / 歯周病 / 糖尿病 / 慢性疾患

研究開始時の研究の概要

本研究は、高齢化によりその重要性が高まっているマルチモビディティに構造における、全身疾患との関連が知られている歯周疾患の位置づけを明らかにする研究である。そのため、縦断的な医科・歯科・調剤レセプトデータ（診療報酬明細書）などの大規模データ、成人歯科健診データなどの多様なデータを用い、縦断的なデータ解析に適した研究方法を活用する。研究の結果、マルチモビディティパターンの同定における歯周疾患の有効性が明らかになれば、マルチモビディティの早期発見、医科・歯科連携の強化、歯科検診の活性化などによるマルチモビディティの効果的な予防、精度の高いリスク集団の特定により、医療費の削減に繋がる可能性がある。

研究実績の概要

某市の成人歯科健診データ、KDBデータ、および歯科レセプトデータの提供を受け、歯科健診、歯科診療のデータと、医療・介護利用のデータの個人レベルでの結合が可能とのことを確認し、今後の分析のためのデータベースの整備を行った。
しかし、自治体が提供可能なデータは国民健康保険、後期高齢者医療制度、介護保険の情報に限られており、若い世代の分析には十分ではないことも確認できた。
また、データの構造が複雑で、全体的に詳細に把握している担当者がほぼいなく、研究のためのデータ整備までは容易ではなく、さらに、成人歯科健診については自治体によって受診率の差が大きく、特定健診と比べるとその受診率がとても低く、対象年齢の拡大、財源の確保、地域歯科医師との連携など、受診率を高めるための制度の整備が必要と考えられる。
解析方法についての情報収集では、KDBデータ、レセプトデータのようないわゆる「リアルワールドデータ」についての分析の方法はまだ確立されてないことが確認できた。リアルワールドデータは時系列データであり、これまでの疫学研究の方法はほとんどが横断研究の解析のための方法で、時系列データ、特に、観察期間中にアウトカムに影響を及ぼす可能性のある「時間依存性交絡」に上手く対応できないことが知られている。リアルワールドデータの種類と量は爆発的に増加しており、今後、それの有効活用のためには、分析方法の開発も伴う必要がある。