| 研究課題/領域番号 |
20K18973
|
|---|
| 研究機関 | 独立行政法人国立病院機構本部(総合研究センター) |
|---|
研究代表者 |
井上 紀彦 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, 主任研究員 (60867068)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| キーワード | 予測モデル / 先天性心疾患 / DPC / 疫学 / Lasso回帰 |
|---|
| 研究実績の概要 |
小児の先天性心疾患リスクスコアモデル構築のため、引き続きデータセット作成及び、予測に必要な変数の絞り込み、予測モデルの作製を行った。診療報酬の包括評価制度であるDPCのデータベースに記録された2010年度から2019年度の患者データをデータソースとして用いた。疾病及び関連保健問題の国際統計分類ICD-10コードやDPCコードを用いて、先天性心疾患による入院を特定した。患者レベル、診療行為レベル、病院レベルの粒度の異なるレイヤーの情報を紐付け、先天性心疾患及び各種の合併症に対する手術名や、人工心肺などの各診療行為ごとに、死亡率の集計と内容の検討を行った。上記のデータセット作成に関わる作業はデータベース言語SQL及び、統計解析環境Rでプログラムを作成した。
2010年度から2019年度に先天性心疾患の病名が付けられた入退院のうち、手術目的の症例は3万件程度であった。作成したデータセットに対してLasso回帰による変数選択を行い、予測能の高い変数を絞り込んだ。選ばれた変数を説明変数として、ロジスティック回帰や一般化加法モデルによるスプライン回帰などの多変量回帰の手法を適用して、死亡と関連のある因子の探索と予測モデルの作成、予測能の検証を行った。
本研究で培われたDPCデータベースのデータ抽出、データセット作成、解析プログラムによる知識を、小児先天性心疾患以外の分野でも積極的に応用して、共同研究を昨年度同様に精力的に行なった。成果として、複数の原著論文の出版と学会発表を行った。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
DPCデータベースに毎年発生するデータの追加と更新にも対応できるようデータ抽出フロー及び抽出プログラムを設計しており、概ね順調に進展した。昨年度に引き続き、データセット作成に関して、DPCデータの患者基本情報と診療行為情報を取得したのち、外れ値のクリーニング、欠測値補間、集計の仕組みを可能な限り自動化・アップデートして、他の研究においても応用の効くプログラムを作成した。予測モデル作成に関しては、Lasso回帰を用いて変数選択を行い、予測能を向上させるための基礎的な検討を行った。変数の絞り込み方にはまだ改善の余地があり、今後も引き続き変数の探索を行っていく予定である。
本研究で蓄積されたデータセット作成、欠測値補完、多変量回帰の知識は、DPCデータを用いる他の研究にも応用して複数の原著論文出版の成果を出すことができた。
|
| 今後の研究の推進方策 |
今後、DPCデータベースの更新に合わせてデータを追加し、より精度の高いデータセットおよび予測モデルを作成していく予定である。現在までに得られた手法・知識に関しては、昨年度同様に他の臨床医学分野でも応用可能なものに積極的に適用していく。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナ感染症の流行によって学会の現地開催と参加が無くなりオンライン開催のみとなったこと、所属組織のルールによって遠方への出張が不可となったため。また、世界的な物流の遅延や品不足により物品の納入スピードがとても遅くなっており、納入が円滑に行われなかった。2022年に入って新型コロナに関わる制限が緩和されて、各種学会も徐々に現地開催に戻ってきている。自組織の出張規制も緩和されてきたため、今後の学会発表や論文投稿料などに使用していく予定である。
|
