研究課題/領域番号 |
23K24572
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補助金の研究課題番号 |
22H03314 (2022-2023)
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 基金 (2024) 補助金 (2022-2023) |
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 | 広島大学 (2024) 京都大学 (2022-2023) |
研究代表者 |
福間 真悟 広島大学, 医系科学研究科(医), 教授 (60706703)
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研究分担者 |
佐々木 周作 大阪大学, 感染症総合教育研究拠点, 特任准教授(常勤) (20814586)
池之上 辰義 滋賀大学, データサイエンス学系, 講師 (70761443)
井上 浩輔 京都大学, 医学研究科, 助教 (80903830)
白井 こころ 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任准教授(常勤) (80530211)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2024年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2023年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2022年度: 6,890千円 (直接経費: 5,300千円、間接経費: 1,590千円)
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キーワード | ナッジ / 行動変容 / 疫学 / データサイエンス / 大規模ヘルスデータ / 行動インサイト / セグメンテーションナッジ / 因果推論 / 行動特性 / 疑似実験デザイン / セグメンテーション・ナッジ |
研究開始時の研究の概要 |
保健・医療・介護における行動変容介入による健康アウトカム改善を達成するための課題を整理し、大規模健康医療データの分析から得られるエビデンスを集約する。エビデンスに基づき、行動変容介入を個別化(対象者選択、介入コンテンツの選択等)することで、医療や保健の介入効果を最大化することを目指す。そのために、保険者データベースを活用したリアルワールドで実施する大規模な行動変容介入のランダム化比較試験、そこから得られる行動データの分析による介入方法の個別化の検討を行う。
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研究実績の概要 |
自治体や保険者が行う保健事業の現場に健康サービス利用を促す行動変容介入を開発・実装した。行動変容介入が健康サービス利用行動に与える影響、健康サービス利用行動を介して健康アウトカムに与える影響の検討を行うことを目的として設定した。具体的には、予測モデルで同定された心血管病の高リスク者に対して、特定保健指導の利用を促す行動経済学のナッジを応用した行動変容介入を令和3-4年度に実施した。行動変容介入以降の観察期間にて、特定保健指導の利用行動を追跡した。特定保健指導利用状況および、特定保健指導時の評価データを保険者経由で蓄積し、アウトカム評価用のデータセットを構築した。介入対象者は令和3年度(R3コホート)に約4700人であった。特定保健指導の利用勧奨介入後12か月間での利用割合を集計した(中間報告)。介入群での利用割合は8.0%、比較対照群での利用割合は6.3%であり、利用割合差は1.7%増加していた。介入による利用のオッズ比は1.29であった。令和5年度中に、利用勧奨の行動変容介入後に健康サービスの利用行動が変化するかどうかまで検証が出来た。さらに、特定保健指導利用後の、翌年度健診結果を追跡している。また令和4年度に行動変容介入を実施した集団(R4コホート)の行動データ、アウトカムデータも追跡しており、両年コホートデータを統合して、より大きなサンプルサイズ、さらに長期間の観察期間で分析を実施するための準備を行っている。
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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
特定保健指導への利用勧奨介入に対する反応割合が期待するよりも少なかったので、介入対象者数を増加させ、R3コホートとR4コホートのデータを統合して分析するための時間を要している。行動データは特定保健指導の実績報告データ、アウトカムデータは健診データから取得しているため、データ取得までに、事業者から保険者への報告、保険者でのデータ固定などにタイムラグが発生している。
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今後の研究の推進方策 |
評価対象の行動変容介入はR3-4に実施済みであり、行動データとアウトカムデータの取得フレームは構築済みである。保険者と連携し、令和6年度中に必要データの取得が完了し、分析評価が可能になる。さらに、継続的なアウトカムデータ取得は継続する予定であり、介入後の中長期的なアウトカム評価へも発展させる計画である。
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