| 研究課題/領域番号 |
23K16363
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 |
板谷 崇央 京都大学, 医学研究科, 特定助教 (70963536)
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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: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | ポリファーマシー / パーキンソン病 / 診療データベース / 臨床疫学 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
過去20年間で薬剤曝露とパーキンソン病の発症リスクとの研究は数多く報告されてきている。しかしながら、それらの研究のほとんどが単一の薬剤使用に焦点を当てた研究であり、実際の臨床現場でよく出会う多剤併用（ポリファーマシー）の実態は考慮されていない。本研究では、日本と英国における大規模な診療データベースを用いて、臨床疫学と機械学習の手法を組み合わせることによって、パーキンソン病発症前におけるポリファーマシーのパターンを明らかにする。そして、それらの処方パターンとパーキンソン病発症リスクとの関連性を定量的に検証することを目的とする。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、日本と英国における大規模な診療データベースを用いて、臨床疫学と機械学習の手法を組み合わせることによって、パーキンソン病発症前におけるポリファーマシーのパターンを明らかにする。そして、それらの処方パターンとパーキンソン病発症リスクとの関連性を定量的に検証することを目的とする。2023年度の実績は以下の通りである。
(1) 英国データベースの整備：英国プライマリ・ケア領域のデータベースへのアクセスを可能にし、本研究において利用可能な環境を整備した。本研究では、今後このデータベースを用いて研究を行っていく。
(2) 記述データの分析：英国データベースのうち、研究対象者となる全集団およびパーキンソン病患者の記述データの分析を開始した。
今後、パーキンソン病発症前のポリファーマシー有病割合を調査したうえで、それら処方パターンの詳細を分析していく予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究開始の当該年度は、計画通りに本研究の分析に使用する英国の大規模医療データベースの整備を完了させることできた。さらに研究対象者の記述データの分析についても開始することができたためである。
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| 今後の研究の推進方策 |
整備した英国データベースをもとに、本研究課題の主たる目的であるパーキンソン病発症前の「ポリファーマシーの有病割合の記述」および「ポリファーマシーの組み合わせの解明」を行う。これらをまとめて論文化し、国際学術誌へ報告する予定である。さらに、日本のデータベースも整備したうえで同様の分析を実施する計画である。
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