| 研究課題/領域番号 |
16K09062
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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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| 研究分野 |
疫学・予防医学
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| 研究機関 | 札幌医科大学 |
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研究代表者 |
大西 浩文 札幌医科大学, 医学部, 教授 (20359996)
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| 研究分担者 |
斉藤 重幸 札幌医科大学, 保健医療学部, 教授 (60253994)
赤坂 憲 大阪大学, 医学部附属病院, 助教 (70468081)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 特定健診・特定保健指導 / 保健事業 / 生活習慣病罹患ハイリスク者階層化 / データマイニング / 地域一般住民コホート |
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| 研究成果の概要 |
地域住民健診受診者のデータを用い、決定木分析とクラスター分析を応用することで、健診結果に基づく生活習慣病罹患リスクと、生活習慣や保健サービスへの期待等の対象者の特徴に基づいて、生活習慣病予防対策のための健診受診者集団の効果的な階層化を試みた。将来の高血圧や糖尿病の罹患に対する危険因子の保有状況と特定健診・特定保健指導の流れを考慮し、かつ食塩摂取量や保健指導の希望の有無など対象者の特徴が近い集団に分類して優先順位をつけることが可能となり、市町村の保健従事者が少ない資源投入で効果的な生活習慣病予防対策を実施できる可能性が示唆された。
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| 自由記述の分野 |
疫学・公衆衛生学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
市町村国保がデータヘルス計画の中の保健事業を立案する上で、被保険者集団を疾病罹患リスクや、年代や生活スタイル、生活習慣改善意欲などに基づいてターゲットを絞ることは重要であるが、どのような方法で効果的に対象を分類・階層化するかの方法論はまだ確立していない。本研究によって、過去に蓄積された健診データをデータマイニングの手法を用いて分析することで、受診者の健診結果に基づき将来の疾病罹患リスクや対象特性の近い集団に効果的に分類・階層化し、市町村の保健従事者の限られた人的・経済的資源においても効果的な保健事業が運営できる可能性が示唆された。
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