医療情報データを利用した薬剤疫学研究におけるバイアス解析法の提案

2020 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 20K12709
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 竹内 由則 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 助教 (40780341)
• 研究分担者: 隈丸 拓 東京大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (00511461)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2023-03-31
• キーワード: バイアス解析 / バリデーション研究 / 医療情報データベース

研究実績の概要

バリデーション研究の陽性的中度のみを用いたバイアス解析について、医療情報データベースを模した人工データについて、興味のある研究集団の有病率を変化させたいつくかのシナリオ下の予備的なシミュレーション実験を実施した。その結果は、統計学的な理論的背景と合致していたが、これらのシナリオは、実際の医療情報データにおいて発生する状況を反映していない可能性があった。
上記シミュレーション実験の妥当性を高め、以後の研究における手法の性能評価に利用することを目的として、医療情報データを用いた既存のバリデーション研究のデータ（実際の医療情報データ）を利用する必要がある。用いるバリデーション研究については目処がつき、現在バリデーション研究の研究実施者とデータの二次利用についての調整を行っている。

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

既存のバリデーション研究の成果公表が完了していないこと、また、新型コロナウイルス感染症の流行による（既存のバリデーション研究の）実施医療機関の負担増から、既存のバリデーション研究のデータ利用についての調整が遅れており、現状でデータが利用可能になっていないため。

今後の研究の推進方策

引き続き、既存のバリデーション研究のデータ利用についての調整を行い、早い段階での利用を可能にするよう努める予定である。データ利用が可能となった段階で、「研究実績の概要」欄に記載したシミュレーションシナリオの見直しを行い、その結果を纏めることを計画している。

次年度使用額が生じた理由

新型コロナウイルス感染症の流行のため、令和２年度の国内および海外学会の現地開催が中止されたことから、情報収集を目的として計上していた国内および海外旅費を執行しなかった。また、スーパーコンピュータ利用が必要なシミュレーション実験は実施しなかったことから、その他として計上していた利用費は執行しなかった。
令和３年度は、感染症の流行収束に伴い、各学会の現地開催が再開されれば、旅費として計上した予算を執行予定である。スーパーコンピュータについては、秋季以降の利用開始を予定している。