| 研究課題/領域番号 |
20H03907
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
康永 秀生 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (90361485)
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| 研究分担者 |
堀口 裕正 独立行政法人国立病院機構本部(総合研究センター), 診療情報分析部, 副部長 (50401104)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | リアルワールドデータ |
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| 研究成果の概要 |
DPCデータは診療報酬請求データ(administrative claims data)＋様式１などで構成され、千数百施設からの年間約700万人の入院患者データを含む。診療報酬請求データは患者プロフィールや詳細な薬剤・処置・治療等のデータを含む。これまで国内外で同様の診療報酬請求データを用いた研究はすでに蓄積されている。しかし診療報酬請求データだけではデータの内容や精度に限界がある。そこで本研究では、約40施設においてDPCデータに検査値データを連結させ、匿名加工後にデータを収集・分析を行った。これにより、診療報酬請求データだけでは対応できないリサーチ・クエスチョンにも答える研究を実施した。
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| 自由記述の分野 |
臨床疫学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
DPCデータを用いた研究はすでに多数出版されている。しかしDPCデータだけではデータの内容や精度に限界がある。DPCデータに検査値データを連結させることにより、DPCデータだけでは対応できないリサーチ・クエスチョンにも答える研究が可能であり、研究の幅を広げることができる。
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