文献情報
文献番号
201603001A
報告書区分
総括
研究課題名
大規模データを用いた運動器疾患・呼吸器疾患・がん・脳卒中等の臨床疫学・経済分析
課題番号
H27-政策-戦略-011
研究年度
平成28(2016)年度
研究代表者(所属機関)
康永 秀生(東京大学 大学院医学系研究科 公共健康医学専攻臨床疫学・経済学)
研究分担者(所属機関)
- 國土 典宏(東京大学医学部附属病院 肝胆膵外科学)
- 田中 栄(東京大学医学部附属病院 整形外科学)
- 長瀬 隆英(東京大学医学部附属病院 呼吸器内科学)
- 芳賀 信彦(東京大学医学部附属病院 リハビリテーション医学)
- 本間 之夫(東京大学医学部附属病院 泌尿器外科学)
- 山田 芳嗣(東京大学医学部附属病院 麻酔学)
- 大江 和彦(東京大学大学院医学系研究科 医療情報経済学)
- 橋本 英樹(東京大学大学院医学系研究科 保健社会行動学)
- 松山 裕(東京大学大学院医学系研究科 生物統計学)
- 小池 創一(自治医科大学 地域医療学)
- 飯塚 敏晃(東京大学大学院経済学研究科)
- 後藤 励(慶應義塾大学経営管理研究科)
- 堀口 裕正(国立病院機構本部総合研究センター診療情報分析部)
研究区分
厚生労働科学研究費補助金 行政政策研究分野 政策科学総合研究(臨床研究等ICT基盤構築研究)
研究開始年度
平成27(2015)年度
研究終了予定年度
平成28(2016)年度
研究費
23,479,000円
研究者交替、所属機関変更
-
研究報告書(概要版)
研究目的
本研究は、大規模保健医療データベースを用いて、以下の網羅的・包括的な分析を行うことを目的とする:
(I) 個々の医療技術の効果と費用の分析
(II) 医療サービス提供の量・質および効率性に関する分析
(I) 個々の医療技術の効果と費用の分析
(II) 医療サービス提供の量・質および効率性に関する分析
研究方法
Diagnosis Procedure Combination (DPC)データ、医療施設調査データ、JMDCデータ等を利用した。研究組織のコア・メンバーは臨床疫学、医療経済学、医療情報学、生物統計学などの専門家と、臨床各領域の専門家で構成される。若手研究者を多数招き、総勢約200名の研究者による研究体制を敷いた。
結果と考察
複数の領域(運動器、呼吸器、がん、脳卒中など)における下記のリサーチクエスチョン(RQ)を設定した。
<RQ1>診療ガイドライン遵守とアウトカムの関連
<RQ2> ロコモティブ・シンドロームによる入院とADL
<RQ3> 高齢者骨折による入院、ADL・短期予後、入院医療費
<RQ4> 関節リウマチの治療選択や副作用・入院頻度に影響する要因
<RQ5> COPD・喘息・肺炎等の再入院リスク・死亡リスク・超過医療費
<RQ6>がん診療のプロセスおよびアウトカム評価
<RQ7> 脳卒中急性期管理の最適な組み合わせ、施設要因と予後の関連
<RQ8> 敗血症治療の費用効果
<RQ9>院内感染症・術後感染症の疫学
<RQ10>帝王切開手術と麻酔法
<RQ11>手術支援ロボットがもたらす臨床構造の変化
<RQ12>医師以外の職種の働きと患者アウトカムの関連
<RQ13> 救急・ICUにおける治療の効果
<RQ14> 小児疾患のプロセス・アウトカム評価
<RQ15>内分泌疾患のプロセス・アウトカム評価
<RQ16>消化器疾患のプロセス・アウトカム評価
<RQ17>稀少疾患の疫学と診療実態
<RQ18>看護研究
<RQ19>大規模データを用いた医療経済研究
<RQ20> 診療報酬請求データの高度分析
上記に加えて、(i)大規模データを用いた臨床疫学・経済分析におけるデータベース・マネジメント、(ii)国内外の大規模保健医療データベースの運営と利活用の状況、について検討を行った。28年度中に40編の英文原著論文が採択された。
<RQ1>診療ガイドライン遵守とアウトカムの関連
<RQ2> ロコモティブ・シンドロームによる入院とADL
<RQ3> 高齢者骨折による入院、ADL・短期予後、入院医療費
<RQ4> 関節リウマチの治療選択や副作用・入院頻度に影響する要因
<RQ5> COPD・喘息・肺炎等の再入院リスク・死亡リスク・超過医療費
<RQ6>がん診療のプロセスおよびアウトカム評価
<RQ7> 脳卒中急性期管理の最適な組み合わせ、施設要因と予後の関連
<RQ8> 敗血症治療の費用効果
<RQ9>院内感染症・術後感染症の疫学
<RQ10>帝王切開手術と麻酔法
<RQ11>手術支援ロボットがもたらす臨床構造の変化
<RQ12>医師以外の職種の働きと患者アウトカムの関連
<RQ13> 救急・ICUにおける治療の効果
<RQ14> 小児疾患のプロセス・アウトカム評価
<RQ15>内分泌疾患のプロセス・アウトカム評価
<RQ16>消化器疾患のプロセス・アウトカム評価
<RQ17>稀少疾患の疫学と診療実態
<RQ18>看護研究
<RQ19>大規模データを用いた医療経済研究
<RQ20> 診療報酬請求データの高度分析
上記に加えて、(i)大規模データを用いた臨床疫学・経済分析におけるデータベース・マネジメント、(ii)国内外の大規模保健医療データベースの運営と利活用の状況、について検討を行った。28年度中に40編の英文原著論文が採択された。
結論
本研究を通じて、医療現場に向けて、エビデンスに基づく医療の推進に寄与する重要な知見を提供できる。さらに医療政策意志決定者に向けて、様々な疾病による社会経済的負担の状況および有効な治療選択による負担軽減の程度を把握し、今後必要となる医療資源投入量を推計し、医療の質の改善や医療費の適正化に向けた政策を立案することに資する重要な資料を提供できる。
公開日・更新日
公開日
2017-06-29
更新日
2018-06-06