Optimizing cost-benefit of health policy for cardiovascular disease and dementia, and screening system for mild cognitive impairment

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循環器病死亡は日本の死因の24.8%を占め、高齢化の影響で今後も増加すると言われている。循環器病の治療は多大な医療費を要するため、循環器病死亡の将来動向を可能な限り正確に推定することは、医療政策立案に重要である。高精度な死亡予測には、循環器病死亡数の長期動向に影響する年齢・時代・世代の効果を考慮可能なBayesian age-period-cohort (BPAC)モデルが有用と、先行研究で報告されている。また、本邦の循環器病死亡数は47都道府県間で差があることが報告されており、この地域差を考慮してBAPCモデルを作成する必要がある。しかしながら、そのような試みは実施されていなかった。日本在住の30歳以上の男女を対象に、政府統計と国立社会保障・人口問題研究所の公開データとBAPCモデルを活用し、冠動脈疾患と脳卒中の将来死亡数を予測するモデルを開発した。従来モデルと比較して、本研究で開発したモデルは予測精度が高いことが示された。2020年から2040年の全国レベルの予測死亡数は冠動脈疾患において男性で39,600(95%信用区間: 32,200 to 47,900)から36,200 (21,500 to 58,900) と微減、女性で27,400 (22,000 to 34,000)から 23,600 (12,700 to 43,800)と減少、脳卒中において男性で 50,400 (95%信用区間:41,900-60,200)から40,800 (25,200-67,800)と減少 、女性で52,200(43,100-62,800) から47,400 (26,800-87,200)と微減であった。本結果は、都道府県毎の最適な循環器病死亡数減少のマイルストーン設計に役立つと考える。