| 研究課題/領域番号 |
18H04126
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| 研究機関 | 奈良県立医科大学 |
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研究代表者 |
今村 知明 奈良県立医科大学, 医学部, 教授 (80359603)
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| 研究分担者 |
野田 龍也 奈良県立医科大学, 医学部, 准教授 (70456549)
赤井 靖宏 奈良県立医科大学, 医学部, 教授 (30326326)
石井 均 奈良県立医科大学, 医学部, 教授 (30422934)
毛利 貴子 奈良県立医科大学, 医学部附属病院, 研究員 (30745435)
西岡 祐一 奈良県立医科大学, 医学部, 助教 (50812351)
明神 大也 奈良県立医科大学, 医学部附属病院, 研究員 (40823597) [辞退]
久保 慎一郎 奈良県立医科大学, 医学部附属病院, 技師 (20833809)
加藤 源太 京都大学, 医学研究科, 准教授 (20571277)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | ナショナル・データベース / NDB / データマイニング / シグナル検知 / データベース医学 / KDB |
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| 研究実績の概要 |
（１）医療レセプトと介護レセプト連結における名寄せの検討 本研究では、奈良県のKDBを用いて、医療レセプトと介護レセプトの連結を試みた。KDB 被保険者マスタに登録されるKDB 個人番号等と、保険者番号・被保険者番号等を組み合わせた適切なID（KDBHID）を用いることにより、一定数の追跡精度を得ることができることが判明した。
（２）NDBを用いた死亡アウトカムの追跡 平成30年度に構築した死亡決定ロジックを用いて、NDBデータにおける死亡を推定し、その精度の検証を行った。また、外科手術と内科治療で代表的な胃全摘術と経皮的冠動脈ステント留置術、経皮的冠動脈形成術を行った患者に対して手術後3 年間を追跡した。胃全摘術の患者は、ステント留置術患者に比べ超過死亡が多く、胃全摘術患者に比べると予後がいいという結果が得られた。
（３）胃瘻造設術の減少と人工栄養の推移 胃瘻やその代替手段となりうる経鼻栄養や中心静脈栄養を含めた人工栄養の変化に関する報告は少ないため、平成30年度の研究に続き、2013年から2017年度の奈良県のレセプトデータを用いて人工栄養を必要とした患者数と生命予後の推移を分析した。2014年度から2017年度にかけて胃瘻造設術とともに経鼻栄養が開始された患者数が減少していた。各人工栄養の開始後から180日以内の死亡に対するハザード比は4年間で有意な変化は認められなかった。
（４）レセプトデータを用いた100歳以上患者と100歳未満患者の医療費の比較
105歳以上の者を指す超百寿者、110歳以上の者を指すスーパーセンチナリアンの数も増え続けているが、100歳以上の者の重症期間や医療費に焦点を当て評価した研究事例はほとんどないため、100歳以上と100歳未満の患者を対象に、入院及び入院外で発生した医療費を比較・分析した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
令和元年度までの進捗は以下である。
（１）レセプトを利用したコホート研究のための基盤技術の開発
NDB等のレセプト情報を利用しコホート研究を行うための基盤技術として１）適切なIDの作成によるデータ連結、２）アウトカムの作成、が必要である。１）については、令和元年度に「医療レセプトと介護レセプト連結における名寄せの検討」に基づき、一定程度の連結精度が得られることを確認した。今後は、国保と後期高齢のレセプトの連結に関して引き続き検討する必要がある。２）については、平成30年度および令和元年度の2年間にわたり検証を行い、一定程度の精度の死亡推定が可能であることが分かった。今後は、40歳未満の死亡推定ロジック等の検討や、死亡以外のアウトカムの定義に関する検討が必要である。
（２）レセプトを利用したコホート研究の試行
上記の基盤技術の確立によりレセプトを利用したコホート研究が可能となる。基盤技術はまだ研究途中ではあるが、それを用いた場合のコホート研究の可能性と課題について、具体的なテーマの中で示していく。平成30年度においては、胃瘻の記述的疫学分析を、令和元年においては胃瘻を含む人工栄養増設術の予後分析や、胃全摘術と経皮的冠動脈ステント留置術、経皮的冠動脈形成術の予後分析、センチネリアンに対する医療費分析を実施し、課題と可能性を示した。今後は、介護レセプトとの連結による分析の可能性と課題について、研究を進める。
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| 今後の研究の推進方策 |
・令和２年度（2020年度）の内容で、（最大800文字）で１つ作成。
(1)糖尿病患者／人工透析患者を対象とするコホートの作成（平成31年4月～令和2年3月）
・(1)で定義付けた糖尿病患者／人工透析患者をNDBより抽出し、ID0等の個人紐付け手法により名寄せし、入院と外来を結合したコホートを作成する。（死亡の特定が非常に困難であるため、1年間程度を要する見込みである。）
(2)全傷病と全薬剤の相関分析（平成31年4月～令和2年9月；(1)と並行）
・NDBで存在が確認された全傷病名（約23000種類）と全薬剤（約19000種類）を対象に、薬剤ごとの傷病名の出現頻度を網羅的に算出し、薬事上のシグナル検出の手法（Proportional Reporting Ratio (PRR)など）を参考に、「異常な出現」を観測する。この「異常な出現」は未知または既知の副作用や効能を示唆するものである。探索方法としては右図のようなヒートマップやデータマイニングを用いる。これらの探索を性別、年齢階級別にも行うことで、性または年齢に依存する特定の副作用や効能を検出できる。この場合、既知の副作用の頻度と比較することでNDBによる副作用検知の妥当性を定量的に検証する。同時に、全傷病同士の相関も算出し、傷病間の併存しやすさの一覧を作成する。傷病名のコーディングや疑い病名の頻出によるノイズの除去、数TBに及ぶデータ同士のクロス集計を伴うため、本項は時間を要する見込みである。
（３）医療レセプトと介護レセプトの連結と連結制度の向上をはかる。現在もある程度の名寄せには成功しているものの、まだ充分な制度が出ているとは言い難い。ユニークID作成に必要な変数を増やし、より精度の高い連結を目指す。
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