| 研究課題/領域番号 |
20K11043
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| 研究機関 | 鳥取大学 |
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研究代表者 |
浜田 紀宏 鳥取大学, 医学部, 准教授 (30362883)
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| 研究分担者 |
尾崎 米厚 鳥取大学, 医学部, 教授 (00224212)
谷口 晋一 鳥取大学, 医学部, 教授 (30304207)
久留 一郎 鳥取大学, 医学部, 特任教員 (60211504)
井上 和興 鳥取大学, 医学部, 講師 (60739085)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | KDBデータベース / 介護予防 / 健康診断 / レセプト / フレイルチェック / 慢性腎臓病 |
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| 研究実績の概要 |
昨年の本書で企画段階としていた横断研究として、①「住民における腎機能低下の経年悪化と関連する要因や疾患は何か」に関して、6年間の連続する健診データを基に分析した。その結果、前期高齢者までの集団においてステージ５の末期腎不全に至る割合は、80歳までに全体の9.4％、90歳までに全体の21.9％と高率であることが推察された。これらの集団において、高血圧、糖尿病、尿蛋白±以上が腎機能の経年悪化と関連する可能性が示唆され、以上の点は、国内外の文献や慢性腎臓病治療ガイドラインに記載されている内容とおおむね合致している。さらに、生活習慣として歩行速度が遅い、就寝前に食事摂取すること健康診断を受ける頻度が少ないこととの関連も示唆されつつある。
②「ロコモティブシンドロームおよびサルコペニアと関連する疾患を有する集団において、何が高い要介護度と関連するか」に関しては、県内のロコモ健診でとられたロコモチェックデータが集積されつつあるため、住民基本データやKDBデータなどと突合して、研究課題を解決できる見込みが出てきた。
このように、KDBデータの利点を生かして弱点を補うために、種々のデータベースと組み合わせて突合することで、大規模な住民データから今回の研究課題を解決する目途が立ちつつある。特に、介護導入の鍵となる要因として、心腎疾患、認知症、脳血管疾患、慢性閉塞性肺疾患、ロコモティブシンドローム、骨粗鬆症、種々の炎症性疾患、さらには医療機関への通院や健診受診頻度の少なさなど、種々の要因の中から有意な説明変数を同定することが必要であると考えている。
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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
今年度に入り、5年以上の健診、レセプトデータの突合が進み、研究の実施が可能となっている。さらに、いくつかの市町村とコンタクトを取り、住民基本データなどの収集を始めつつある。データセットと統計解析法を確立できれば、データ分析は概ね円滑に実施できるであろうと考えている。
ただし、統計的に分析可能なデータセットが得られるか否かが不透明であること、研究者が研究にかける時間確保が不十分であることから、昨年同様、進捗状況を「やや遅れている」と判断した。
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| 今後の研究の推進方策 |
月1回の定期的ミーティング以外に、以下のことを計画している。
（１）県内医療機関の勤務医や市町村保健師、当教室大学院生などとの連携： 可能であれば積極的に研究支援者として入っていただく。
（２）SASの活用： 大規模のデータを扱い多面的に分析する場合、SPSSよりも活用可能なケースがある。
（３）仮説検証の方向性として、前記のように心腎疾患、認知症、脳血管疾患、慢性閉塞性肺疾患、ロコモティブシンドローム、骨粗鬆症、種々の炎症性疾患、さらには医療機関への通院や健診受診頻度の少なさなど、種々の要因の中から有意な説明変数を同定することが必要であると考えている。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
令和3年度もコロナ禍により研究にかかるミーティングや関連学会参加がすべてオンラインとなり旅費の支弁が不要となったが、4年度は再開され県内自治体への訪問も計画しているため、旅費が計上される可能性がある。
また、人工知能のプログラミング言語を扱っているソフトウェアはそろったが、より大規模の数値データの解析にはSASが適しているため、年額11万程度の使用料を計上する見込みである。
さらに、今年度は中間報告として文献投稿を実施する必要があり、1件につき20万円以上の投稿料を計上する必要がある。
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