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2018 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 – 2020-03-31
キーワード多疾患罹患 / ネットワーク分析 / 医療ビッグデータ / レセプトデータ / ナショナルデータベース(NDB)
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]レセプトデータから生活習慣病(高血圧、糖尿病、脂質異常症)を同定するアルゴリズムの精度を高め、いくつかのがん(胃がん、大腸がん、子宮頸がん、子宮体がん)についてもアルゴリズムを作成した。傷病名(ICD-10)のみでなく、医薬品、診療行為についても検討を加えた。[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)の解析を行っており、生活習慣病(高血圧、糖尿病、脂質異常症)の年齢別割合の推定を行った。[後期高齢者レセプト]広域連合より提供されたデータをデータハンドリング担当業者と調整し、解析データセットを作成し、40疾患の割合および併存状況の割合を算出した。[国民生活基礎調査]平成25年国民生活基礎調査(世帯票、所得票、貯蓄票、健康票)の調査票の提供を受け、解析に着手した。特に、傷病名情報より各疾患の割合および併存状況の割合を算出した。また、経年比較を行うため、平成28年同調査の新規申出の準備を行った。

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

本研究は、複数のデータベース・調査を利用し、包括的に多疾患の罹患状況を把握することが目的である。レセプト情報・特定健診等情報(NDB)の提供の申出を厚生労働省に行ったが、NDBのデータ入手に想定以上に時間を要した。現在、入手済であるが解析途中でありより詳細なデータ解析を行う必要がある。

今後の研究の推進方策

期間延長を行ったが、解析予定のデータを前年度中にほぼ入手できた。本年度は計画書通りのデータの解析をおよび方法論の開発を行い、結果を提示していく予定である。

次年度使用額が生じた理由

2018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。2019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: 2019-12-27  

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