| 研究課題/領域番号 |
24K20218
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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 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
査 凌 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任助教(常勤) (40895398)
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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 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2026年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | がん検診 / 過剰診断 / 死亡減少効果 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
がん検診には、「利益」だけでなく偽陽性や偽陰性、過剰診断、受診者の身体的・精神的負担といった「不利益」も存在する。すべての検診には不利益が生じる可能性があるが、本研究では、厚生労働省の「がん予防重点健康教育及びがん検診実施のための指針」に基づかないがん検診に焦点を当て、検診のもたらす利益、不利益を定量的に評価することを目的とする。市区町村単位に計測された、最新の公的データ（全国がん登録情報、人口動態調査死亡票、全国がん検診実施状況調査）を利用する。得られた結果は、国民に対しては検診の利益・不利益への正しい理解を広める啓発資料となり、政策決定者に対しては施策につながるエビデンスとなりうる。
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| 研究実績の概要 |
令和６年度は、当初計画どおりに進展し、以下の成果を得た。まず、研究開始に先立ち倫理審査の申請を完了し、解析に必要な倫理的基盤を確立した。次に、人口動態調査死亡票（2016～2022年）および全国がん登録情報（申請可能である2016～2021年）の利用申請手続きを行ったことで、解析に必要なデータの確保と今後の追加データ取得に向けた手続き体制を整備した。また、全国がん検診実施状況調査（2016～2022年）を入手し、市区町村別にデータクリーニングを実施し、他の二つのデータセットとリンケージするために、統合解析用データセットを構築した。これにより、今後のリンケージおよび解析に向けた準備が整った。
加えて、研究の方法論的背景を強化するため、国内外の先行研究を系統的に検索・レビューした。特に、がん検診に伴う過剰診断の定義と評価手法、死亡減少効果の定量化モデルに関する文献を重点的に抽出し、エビデンスのギャップを明確化した。その結果、本研究で採用するマルチレベル・ポアソン回帰モデルの妥当性を再確認するとともに、階層構造を考慮した変数選択基準および解析フローの詳細手順を策定した。
さらに、2024年国際がん登録学会に参加し、がん登録データを用いた最新の疫学解析手法、データ品質管理手法、バイアス制御技術などに関する知見を取得した。学会ではがん検診の有効性や過剰診断の評価、統計手法の応用について、他国の研究者と意見交換を行い、本研究に関連する有益な情報を得ることができた。この交流を通じて、本研究における解析プロトコルの改良点を抽出し、次年度以降の解析計画に反映させる具体的方策を得た。
以上の成果をもって、令和６年度におけるマイルストーンはおおむね達成され、2025年度に人口動態調査死亡票および全国がん登録情報が入手でき次第、本格的解析フェーズに向けた万全の体制が整ったといえる。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
おおむね順調に進展していると判断した理由は以下の通りである。まず、研究開始当初に計画した倫理審査申請および人口動態調査死亡票、全国がん登録情報の利用申請を行い、解析のための基盤を確立した。次に、2016～2022年の全国がん検診実施状況調査を入手し、データクリーニングとリンケージ準備を実施し、解析用データセットを整備した。来年度には全データが揃う見込みである。また、国内外の文献検索を通じて先行研究を体系的に整理するとともに、2024年国際がん登録学会への参加により最新の疫学解析手法やデータ品質管理技術に関する知見を深めた。これらの成果により、解析開始に向けた体制が整い、当初設定した令和６年度のマイルストーンをおおむね達成したため、「おおむね順調に進展している」と評価した。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、まず人口動態調査死亡票および全国がん登録情報を入手次第、市区町村単位の全国がん検診実施状況調査とのリンケージを完了する。その後、前立腺がんPSA検査、子宮体部細胞診、肝臓・卵巣・甲状腺・腎臓超音波検査の各検診について、マルチレベル・ポアソン回帰モデルを用いた解析を順次実施する。モデル構築に際しては、検診実施の有無、性別、年齢層、地域要因および人口構成を適切に反映する変数を選択し、階層構造を検証した上で、過剰診断と死亡減少効果を推定する。解析過程で全国がん登録情報の2022年分について変更申請を行い、データ提供の遅延が判明した場合には速やかに計画を見直し、研究スケジュールへの影響を最小限に抑える。並行して中間結果を国内外の学会で報告し、専門家の意見を反映して解析手法を改善するとともに、政策形成への応用可能性を関係者と協議することで、本研究の社会的インパクトを最大化する。
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