救急医療の評価手法の研究 －重症頭部外傷の予後予測モデルの立案－

紧急医疗救护评估方法研究——开发重型颅脑损伤预后预测模型——

• 批准号: 20K10390
• 负责人: 前田 幸宏
• 金额: $ 1.33万
• 依托单位: Nihon University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K10390/
• 关键词: 医療の質; 医療の質評価; 頭部外傷; 予後予測モデル; 臨床評価

本研究の目的は、頭部外傷領域において、リスク因子に基づく予後予測モデルとして海外での研究実績のあるTRISS、CRASH、IMPACTという3つの手法について、日本の臨床データでの適応状況を検証することである。また、その結果を踏まえ、重症頭部外傷領域における日本の現状に最適な予後予測モデルを策定することである。これまでの研究期間を通し、日本頭部外傷データバンク（JNTDB）に登録されているデータのエラー精査、および分析のための変数データのカテゴリー化などを行なった。研究における統計分析の方針は、臨床現場で予後を予測できる症例割合の最大化および予測精度の向上である。この方針のもと予後の予測に使用する項目の選定および各項目の変数設定の最適化を試行し、統計分析を繰り返し行った。これまでのデータ分析によって、TRISS等の分析手法は、日本の頭部外傷治療の領域において、予後の予測のために十分適用可能な状況にあることが確認できたと考える。登録されているデータ精度の課題についても、調査協力病院のデータ登録作業の負荷を考慮すれば許容すべきであり、大きな影響は無いと考えられる。今後、より日本の現状に適合した予後予測モデル策定に向け分析をすすめ、確定させる予定である。また、本研究ではロジスティック回帰を予測分析に活用しているが、近年、進展が著しいAIの手法を本研究領域の発展に応用する可能性についても検討を進め、考察をまとめる予定である。

The purpose of this study is to predict the effects of TRISS, CRASH, IMPACT and other methods on head injury field, and to investigate the clinical condition of head injury in Japan. The current situation of Japan in the field of severe head injuries is the most suitable for future prediction. The study period was communicated to Japan Head Injury Database (JNTDB), which was registered in the journal of the Ministry of Health. The policy of statistical analysis in research is to maximize the integration of cases and improve the accuracy of predictions in clinical settings. The selection of items for future use of the policy and the optimization of the number of settings for each item are tested and analyzed. The analysis methods such as TRISS and TRISS are very applicable to the field of head injury treatment in Japan. The accuracy of registration is a problem, and the load of registration work in the investigation and cooperation hospital is considered. The future of Japan's current situation is suitable for future prediction and analysis. This study is based on the analysis of the feasibility of AI development in recent years.