医療ビッグデータを活用した、実臨床に即したリハビリテーション医療の有効性の検証

現在、産業医科大学と共同研究を行うことができるようになっており、DPCデータのクリーニングと分析を行っている。分析の対象疾患は大腿骨頚部骨折および肺炎患者の早期リハビリテーション医療のdose-response の効果を検証するper-protocol 分析を行っている。大腿骨頚部骨折においては模倣するRCTが少なく（１件のみ）、情報も少ないため模倣するRCTを疑似的に設定したうえで解析を行っている。疑似的なRCTが臨床のものとずれていないかを確認するために、山形大学医学部整形外科学講座とともに確認しながら設定している。データ分析では、多重代入法や二重頑健法を用いており、モデルの推計には機械学習を用いているため、解析には時間を要している。その一つの要因となっているのが、分析時点が多くなっていることが挙げられる。本分析では、時間とともに変わりうる患者の治療やリハビリテーション医療を考慮するために、入院日数だけ時点がある。そのため、アウトカムの推計に時間がかかっている。さらに、dose-response を求めるための反実仮想的なシナリオも臨床現場に即して複数設定しているため、そのシナリオ数だけ推計行程が増えるため、推計に時間を要している。今回の研究では、RCTで対象となるような一般集団におけるリハビリテーション医療の平均処置効果を求めることを主とし、次の研究計画においてRCTで対象とならない認知症や難病、障がいを持った患者を対象としたリハビリテーション医療の平均処置効果を推計することとしていきたい。

現在、産業医科大学と共同研究を行うことができるようになっており、DPCデータのクリーニングと分析を行っている。分析の対象疾患は大腿骨頚部骨折および肺炎患者の早期リハビリテーション医療のdose-response の効果を検証するper-protocol 分析を行っている。大腿骨頚部骨折においては模倣するRCTが少なく（１件のみ）、情報も少ないため模倣するRCTを疑似的に設定したうえで解析を行っている。疑似的なRCTが臨床のものとずれていないかを確認するために、山形大学医学部整形外科学講座とともに確認しながら設定している。データ分析では、多重代入法や二重頑健法を用いており、モデルの推計には機械学習を用いているため、解析には時間を要している。その一つの要因となっているのが、分析時点が多くなっていることが挙げられる。本分析では、時間とともに変わりうる患者の治療やリハビリテーション医療を考慮するために、入院日数だけ時点がある。そのため、アウトカムの推計に時間がかかっている。さらに、dose-response を求めるための反実仮想的なシナリオも臨床現場に即して複数設定しているため、そのシナリオ数だけ推計行程が増えるため、推計に時間を要している。今回の研究では、RCTで対象となるような一般集団におけるリハビリテーション医療の平均処置効果を求めることを主とし、次の研究計画においてRCTで対象とならない認知症や難病、障がいを持った患者を対象としたリハビリテーション医療の平均処置効果を推計することとしていきたい。