| 研究課題/領域番号 |
24K09914
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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47060:医療薬学関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
平田 明恵 九州大学, 医学研究院, 講師 (60890671)
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| 研究分担者 |
福田 治久 九州大学, 医学研究院, 准教授 (30572119)
中島 直樹 九州大学, 医学研究院, 教授 (60325529)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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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 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2024年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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| キーワード | 薬剤疫学 / 降圧薬 / レセプトデータ / 時系列的パターン / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本邦において患者数が多い高血圧症の診療RWDにデータマイニングと機械学習の手法を適用し、降圧薬選択・処方の時系列的パターンを分類する。一時点の特徴よりも情報が豊富な、時系列的特性に基づく集団の分類に取り組む。患者によって観察期間の長さと処方時点数が異なる一塊の処方時系列どうしの類似度を数値化し、類似度に基づき時系列をクラスタリングすることで、特異的な患者背景と関連する処方時系列パターンを分類できるかを検討する。高血圧症集団を処方時系列に表現される臨床背景に基づき分類することで、多様な臨床研究において高血圧症のバイアスをより精度高く制御できる可能性がある。
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| 研究実績の概要 |
本研究の実施について九州大学の観察研究倫理審査委員会に申請し実施許可を得た後に、本研究にて解析する医療レセプトおよび特定健診のデータを、LIFEstudyデータベースの18自治体から抽出した。
本年度の計画に従い、5種類の降圧薬について個々の対象者の処方日付・日数データを基に、観察期間中のすべての日付における処方有無を識別するアルゴリズムを探索した。医療レセプトデータの中から医薬品のデータセットを選択し、レセプト種別が医科・DPC・調剤であるデータを用いた。日常診療において降圧薬が数日の単位で処方の有無・薬剤種類を頻繁に変更されない実態と、レセプトデータセットが月単位で作成されていることを踏まえ、先ずは各降圧薬の各月内・各個人におけるLIFEデータ上の処方状況を調査した。任意の1自治体の1年間において、5種類の降圧薬（カルシウム拮抗薬、レニン・アンギオテンシン系阻害薬、アンギオテンシン変換酵素阻害薬、利尿薬、α・β受容体阻害薬）の1か月内の処方合計日数は、月内に一度でも処方受けた対象者の90%において28日以上であった。従って個々の種類の降圧薬は月内で処方される場合には概ね、その薬剤をその1か月網羅するように処方されていると考えられた。また、実診療における「隔日投与」の情報をレセプトデータから捉えることは困難であることからも、「各日付における処方の有無」の同定ではなく、月単位での各種薬剤の処方の有無と捉えることが妥当であると考えられた。10%未満の月内数日のみ/不規則な処方については外れ値として除外することが妥当と考えられた。
上記の検討結果に基づき、5種類の降圧薬について個々の対象者の対象期間中すべての月における処方有無を識別するプログラムを作成し、ベクトルによる5種降圧薬処方の時系列データセット作成を任意の1自治体の1年間について完了した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
5種類の降圧薬について個々の対象者の対象期間中すべての月における処方有無を識別するプログラムの作成を完了したため、本年度の目標であるベクトルを用いた5種降圧薬処方の表現について、データを取得している最大18自治体への適用は早期に完了可能である。ベクトルを用いた5種降圧薬処方の時系列データセットを用いて、次年度計画に順当に進むことが可能と考えられる。ただし、自治体間でのデータ定義の相違について予め確認し、作成したプログラム適用の妥当性検討が必要である。
また、本年度の計画のうち「同一クラス内の複数薬剤処方」については、単剤所要の場合との違いが「総用量」の違いである場合や、薬剤の化学物質のグループとしては全く同一であり商品名だけの違いである場合があることが判明した。
「総用量」の違いを検討する場合には、個々の薬剤について月内の用量をデータセット化する必要がある。それには、個々の薬剤に附番された膨大な数の医薬品コードの「規格」（何ミリグラム錠であるかなど）を研究者が確認し分類する必要がある。この動作の有効性と実現可能性について、次年度以降にさらなる検討が必要である。
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| 今後の研究の推進方策 |
個々の降圧薬ついて「用量」の課題をさらに検討し、5種類の降圧薬の月々の処方有無に関する時系列データセットの作成を完了させる。そのうえで次年度計画に沿って、ベクトル間距離を用いた処方時系列どうしの類似度の数値化を行うためのDynamic Time Warpingの実行プログラムの作成と実施に取り組む。
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