データサイエンスを駆使した地域医療における服薬適正化対策への支援と検証

データサイエンスの手法を駆使し、行政や医療機関による服薬適正化・ポリファーマシー対策の実施効果、およびRWDからデータマイニングによって生成された仮説の検証を研究の目的としている。地域医療を担う行政や医療機関による服薬適正化・ポリファーマシー対策を適切に支援・検証するために、指標となる因子の明確化が必要となる。それに向けて、レセプトデータを解析し指標となる因子の抽出を検討した。ポリファーマシー特有の潜在的不適切処方（PIMs）について、性別、年齢別、疾患別などのカテゴリー別における関連性をあぶり出した。PIMsは2015年に日本老年医学会が作成した「特に慎重な投与を要する薬物のリスト」にて定義されている。処方情報データベース(2016年10月分)の解析から、加齢に伴い5剤以上やPIMsを含む処方割合は増加するが、PIMsとの関連性には処方薬剤数が重要な因子であることを確認した。また、薬効分類のうち、中枢神経用薬、消化器官用薬、泌尿生殖器官及び肛門用薬、および代謝性医薬品においてPIMsとの関連性があることを明らかにした。60歳以上の認知症患者において、PIMsに関連する要因を検討したところ、全処方情報と同様に、加齢に伴いポリファーマシーやPIMsを含む処方割合は増加し、PIMsの改善には処方薬剤数に注目すると有用であることが認められた。認知症患者では薬効分類のうち、中枢神経用薬、末梢神経系用薬、消化器官用薬、泌尿生殖器官及び肛門用薬、および代謝性医薬品においてPIMsとの関連性があることを明らかにした。

データサイエンスの手法を駆使し、行政や医療機関による服薬適正化・ポリファーマシー対策の実施効果、およびRWDからデータマイニングによって生成された仮説の検証を研究の目的としている。地域医療を担う行政や医療機関による服薬適正化・ポリファーマシー対策を適切に支援・検証するために、指標となる因子の明確化が必要となる。それに向けて、レセプトデータを解析し指標となる因子の抽出を検討した。ポリファーマシー特有の潜在的不適切処方（PIMs）について、性別、年齢別、疾患別などのカテゴリー別における関連性をあぶり出した。PIMsは2015年に日本老年医学会が作成した「特に慎重な投与を要する薬物のリスト」にて定義されている。処方情報データベース(2016年10月分)の解析から、加齢に伴い5剤以上やPIMsを含む処方割合は増加するが、PIMsとの関連性には処方薬剤数が重要な因子であることを確認した。また、薬効分類のうち、中枢神経用薬、消化器官用薬、泌尿生殖器官及び肛門用薬、および代謝性医薬品においてPIMsとの関連性があることを明らかにした。60歳以上の認知症患者において、PIMsに関連する要因を検討したところ、全処方情報と同様に、加齢に伴いポリファーマシーやPIMsを含む処方割合は増加し、PIMsの改善には処方薬剤数に注目すると有用であることが認められた。認知症患者では薬効分類のうち、中枢神経用薬、末梢神経系用薬、消化器官用薬、泌尿生殖器官及び肛門用薬、および代謝性医薬品においてPIMsとの関連性があることを明らかにした。