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本研究では、日本と英国の大規模な診療データベースを用いて、ポリファーマシーの有病割合を経時的に記述するとともに、臨床疫学と機械学習の手法を組み合わせることによってポリファーマシーの処方パターンを明らかにする。最終年度（2023年度）の研究実績は以下の通りである。
(1) 英国データベースの解析：前年度に整備した英国プライマリ・ケアのデータベースをもとに、ポリファーマシーの有病割合の記述を行い、次に機械学習の手法を用いてポリファーマシーの組み合わせについて分析した。
(2) 日本データベースの整備および解析：日本のレセプトデータベースをもとに解析環境を整備して、英国データベースの解析と同様の手法で研究を実施した。
上記の研究成果の一部を国際学会において発表した。なお、本研究における詳細な成果については、それぞれ現在論文投稿中である。
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