| 研究課題/領域番号 |
18K10124
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
小谷 泰一 京都大学, 医学研究科, 准教授 (20330582)
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| 研究分担者 |
玉木 敬二 京都大学, 医学研究科, 教授 (90217175)
宮尾 昌 京都大学, 医学研究科, 助教 (90711466)
真鍋 翔 京都大学, 医学研究科, 教務補佐員 (00794661) [辞退]
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 乳児突然死 / 予防法の確立 / 診断補助モデル / 発症予測モデル / ベイジアンネットワーク |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、将来、突然死するかもしれない乳児を事前に発見するための発症予測モデルの構築であり、前年度はモデル構築に必要なデータを得るために当施設で経験した乳児解剖例の後方視的解析を行い、症例ごとのリスク要因をワークシート化した。本年度はこのワークシートを用いて1)乳児解剖例診断補助モデルの構築と2)乳児突然死発症予測モデルの構築を平行して実施した。
１) 乳児突然死解剖診断補助モデルの構築：
前年度の研究過程において乳児突然死の主な4つの死因（予期せぬ睡眠時死亡・既知の疾患・不慮の事故・虐待関連死）を診断できる乳児突然死解剖診断補助モデルを構築すれば、本研究課題の最終目的である発症予測モデル構築に必要な死因に大きな影響を与えるリスク要因が明らかになることが判明した。そこで、本年度はその診断補助モデルの構築を継続した。まず、前年度に作成したワークシートをさらに精緻化したうえでモデル構築支援ソフトへインポートし、仮のモデルを構築させ、専門的見地から因果関係等の矛盾点に修正を加えた。その結果、予期せぬ睡眠時死亡か否かを専門家診断に近似する段階まで進んだ。
2) 乳児突然死発症予測モデルの構築：
乳児突然死のリスク要因に関する健康な児のデータを対照群、当施設での乳児突然死症例のデータを疾患群として発症予測モデルの構築を実施した。まず、文献的、或いは、1)のモデル構築で乳児突然死発症に大きな影響を与えると考えられた２つの要因を組み込んだモデルを構築した。その結果、これまで国際的な疫学研究で明らかとなっているリスクと近似する仮のモデル構築ができた。
なお、上記のような解析から副次的に得られた知見を学会で発表したり、招待講演で紹介したりした。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
本研究は、当初、次の3つのstepでの研究を計画した。Step 1：自験解剖例を学習データとしてベイジアンネットワークを構築する、Step 2：文献・医療統計を用いて学習データ数を増加させることで確率分布を更新する、Step 3：新たな臨床症例を検証データとして用いて小児救急専門医がモデルを検証する、の3 stepである。
しかしながら、研究実績の概要に記したように、上記Step 1の段階で診断補助モデルをまず構築することが、最終目的である発症予測モデルの精度をより向上させることが昨年度に判明した。そして、本年度もその診断補助モデルの構築に力を注いだため当初の計画よりやや遅れている。しかしながら、今年度、この診断補助モデルを足掛かりにして、発症予測モデルの構築を進展させることができた。診断補助モデルと発症予測モデルの2つの成果を達成するために今後さらにモデルの精度を深める予定である。
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| 今後の研究の推進方策 |
ベイジアンネットワークを用いれば乳児突然死解剖診断補助モデル及び乳児突然死発症予測モデルの構築が可能なことを提案することを目指す。
1) 2020年8月までに上記2つのモデルをさらに精緻化し、当施設の症例、及び、文献・医療統計を用いたモデルを構築する。
2) 2020年9月～12月に上記構築モデルのうち、診断補助モデルを他施設の乳児突然死解剖症例を用いて検証する。そのために、2020年8月までに倫理審査委員会に多機関共同研究の計画書を提出し手続きを行う。
3) 2021年1月～3月までに昨年度行った当施設乳児突然死例の記述統計学的解析結果、さらに次年度に多機関共同研究で検証を行ったうえで構築する診断補助モデルと発症予測モデルを発表できるようにする。
4) 多機関共同研究が計画通りに進まない場合は、当施設乳児突然死例の記述統計学的解析結果、及び、今年度までに構築した診断補助モデルと発症予測モデルを更に精緻化したモデルを探索型研究の成果として発表する。
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