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2017 年度 実施状況報告書

ビッグデータを活用した多疾患罹患の社会的決定要因の検討:ネットワーク分析とGIS

研究課題

研究課題/領域番号 16K15372
研究機関京都大学

研究代表者

高橋 由光  京都大学, 医学研究科, 准教授 (40450598)

研究分担者 中山 健夫  京都大学, 医学研究科, 教授 (70217933)
石崎 達郎  地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター(東京都健康長寿医療センター研究所), 東京都健康長寿医療センター研究所, 研究部長 (30246045)
後藤 禎人  京都大学, 医学研究科, 特定研究員 (80820901)
研究期間 (年度) 2016-04-01 – 2019-03-31
キーワード医療ビッグデータ / 多疾患罹患 / 健康の社会的決定要因 / 社会ネットワーク分析 / GIS
研究実績の概要

本研究では、多疾患罹患の社会的決定要因について、ビッグデータを活用して、ネットワーク分析やGIS解析を通して解明することを目的としている。疾病は、単一罹患のみではなく、併存疾患など含め、患者ごとの複数疾患の罹患(多疾患罹患)を考慮することが必要である。本研究では、レセプト情報・特定健診等情報データベース(NDB)、後期高齢者レセプト、国民生活基礎調査を用いる予定である。
[多疾患の同定]生活習慣病(高血圧、糖尿病、脂質異常症)を同定するアルゴリズムに加え、先行研究レビューを通し多疾患について約40疾患を決め、ICD-10を中心にコードを決定した。[NDB]サンプリングデータセット(医科入院、医科入院外、調剤、DPCレセの一か月分の抽出データ)に関して、レセプト情報等の提供に関する申出を行った。[後期高齢者レセプト]広域連合およびデータハンドリング担当業者と準備を進めた。データフォーマットの検討を行い、レセプトデータおよび社会経済的指標をあわせたデータセットの作成を行った。[国民生活基礎調査]国民生活基礎調査(匿名データ)、国民生活基礎調査(調査票情報の提供)のデータ入手・解析を行った。平成22年国民生活基礎調査(匿名データ)は、限定的なデータであるため、調査票情報の解析の試行として、主観的健康観に関する多重ロジスティック回帰分析を実施し、性別、年齢、収入、婚姻形態、健診受診との関連を検討した。また、平成25年国民生活基礎調査(世帯票、所得票、貯蓄票、健康票)(調査票情報の提供)の調査票の提供を受け、解析に着手した。

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

本年度の計画では、国民生活基礎調査の解析、NDBのデータ取得、後期高齢者レセプトデータのデータ整形を目指していた。国民生活基礎調査において、匿名データは解析したが、調査票情報については解析の途中である。NDBについては、取得はできなかったが、来年度には入手し解析に着手できる予定である。後期高齢者レセプトについては、レセプト以外の項目の洗い出しに想定より時間がかかったが、来年度には解析に着手できる予定である。

今後の研究の推進方策

計画書通りに、データの解析をおよび方法論の開発を行う。各種データにおける多疾患罹患の罹病割合を明らかにしていく。NDBについては、分担研究者を新規に加え、データ解析を推進していく予定である。

次年度使用額が生じた理由

2017年度は、複数のデータセットの入手に想定以上に時間がかかり、物品費および人件費の支出が少なかった。2018年度はデータ入手により解析作業を行うことが可能であり、データ整理および整形のための人件費として使用する予定である。

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公開日: 2018-12-17  

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