医療データベースを用いた稀少な病態・治療法のアウトカム評価手法の開発と精緻化

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分析用の2010年から2021年の長期DPCデータベースの構築を進めた。5大がんの根治手術患者を対象に患者選択、外来データを含む長期連結データベースを作成した。生存率、合併症発生率等の推計値を計測を進めたが、フォローアップ脱落例、合併症発症の検出の課題が明らかとなった。今後、脱落例の統計学的な処理の手法の精緻化を進める必要があると考えられた。迅速なデータベース構築と分析のために、6か月単位で医療機関から収集されるDPCデータ即座にデータベースに流し込みでデータ処理を進める工程を確立した。当初、予定した3ヶ月単位のデータベース構築はコストが膨大となるため、困難であった。Covid-19等の新興感染症については、感染の拡大状況、治療効果の解析、Covid-19感染症が他の臨床病態に与える影響等の関する分析を進めた。外来データを含めたDPCデータベースを用いて、COVID-19感染症入院患者の臨床的特徴と死亡率の時間的推移を示した。また、COVID-19感染症による健康診断受診率と早期がんの発見率の変化を解析し、パンデミックによる健診受診率の低下ががんの早期発見を妨げている可能性を示した。さらに、BMIと肺炎治療患者のクロストリジウム腸炎発生の関連を分析し、低BMIがリスク要因である可能性を示した。あわせて、COVID-19パンデミック前からパンデミック終息期にかけての、外来、入院の患者受療動向の解析を進め、疾患、病態、患者の年齢など様々な要因が関連している可能性が示された。