研究課題
本研究では、慢性腎臓病の重症化予防をケースとして、大規模保険者データベースから得られるエビデンスをヘルスケアの現場に還元して健康アウトカム改善を達成するPDCAサイクルのLearning Health Systemを開発することを目的とした。令和2年度までに、大規模全国規模保険者データベースの分析を行い、慢性腎臓病の重症化リスク因子を検討した。さらに、腎機能スクリーニング後の医療介入が十分に行われていないことを明らかにした（Data to Knowledge）。これらの課題を解決するために、行動経済学のナッジを利用した医療機関への受診を促す介入を設計した（Knowledge to Performance）。令和3年度には、ナッジ介入を慢性人腎臓病重症化予防プログラムに実装し、リアルワールドデータで介入効果を検証するRCT in health systemを実行した（Performance to Data）。腎機能スクリーニング結果により同定された約4000人の慢性腎臓病重症化リスク集団を、ナッジメッセージ群、臨床メッセージ群、コントロール群の3群にランダムに割り付けた。いずれの群でも健診結果の通知を行った。ナッジメッセージ群や臨床メッセージ群では受診勧奨の通知を行い、資材中で慢性腎臓病に関する教育的情報を伝えた。ナッジメッセージ群では、損失フレーム、ディフォルト、コミットメントでバイアスなど、受療行動を後押しするナッジアプローチを取り入れた。割付に応じたITT解析にて、ナッジメッセージ群と臨床メッセージ群は、いずれも、コントロールと比較して3.9%の受療行動の改善を認めた。また、早期健康アウトカムとして1年後の健診結果（eGFR、尿蛋白、血圧）を比較したが、統計学的有意差を認めなかった。
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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Journal of the American Society of Nephrology
巻: 33 ページ: 175～185
10.1681/ASN.2021050664
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