Data analysis of mental and dental care for patients with noncommunicable diseases using medical big data

レセプト情報、健診データなど、日々の臨床現場における医療ドキュメントが電子化され、データベースとして蓄積されている。これら医療ビッグデータは、医療経営、医療政策、医療経済、臨床研究、創薬研究などに活用される。生活習慣病は、食事、飲酒、喫煙、運動習慣などの生活習慣の乱れにより、肥満、睡眠障害を引き起こし、高脂血症、糖尿病、高血圧などを引き起こし、腎疾患、COPD、肝疾患などを経て、脳血管障害、心疾患、認知症などに至る。その重症化は、抑うつ、せん妄、不安障害、依存症などの精神疾患が、歯周病などの歯科疾患が、関連していると考えられる。本研究では、レセプトデータなど医療ビッグデータを用いて生活習慣病におけるメンタルケア、デンタルケアの重症化指標と介護予防指針を確立することを目的とした。まず、予備的分析として、NDBオープンデータを用いて、地域差を指標に生活習慣病と精神疾患、歯科疾患との関連を調査した。その結果、うつ病などの精神疾患や歯周病などの歯科疾患と心疾患などの生活習慣病の地域局在が一致するなどの関連性が認められた。しかし、同時に医師や医療機関の偏在なども交絡因子も認められその関連性を完全に結論づけることは、困難と思われた。次に、NDBサンプリングデータセットをもちいて、生活習慣病と精神疾患の合併状況を調査した。医科入院、医科入院外、DPC、調剤の各レセプトを用いた分析を試み、うつ病、認知症、睡眠障害、依存症などの精神疾患と、心疾患、脳血管障害などの生活習慣病との合併が認められた。また、在宅医療を受けている患者では、認知症、ポリファーマシーが顕著であるなどの新知見が得られた。一方、医科入院、DPCは、医療機関によってレセプトが異なり、NDBサンプリングデータセットでは、その合併状況を完全に把握することは困難と思われた。

レセプト情報、健診データなど、日々の臨床現場における医療ドキュメントが電子化され、データベースとして蓄積されている。これら医療ビッグデータは、医療経営、医療政策、医療経済、臨床研究、創薬研究などに活用される。生活習慣病は、食事、飲酒、喫煙、運動習慣などの生活習慣の乱れにより、肥満、睡眠障害を引き起こし、高脂血症、糖尿病、高血圧などを引き起こし、腎疾患、COPD、肝疾患などを経て、脳血管障害、心疾患、認知症などに至る。その重症化は、抑うつ、せん妄、不安障害、依存症などの精神疾患が、歯周病などの歯科疾患が、関連していると考えられる。本研究では、レセプトデータなど医療ビッグデータを用いて生活習慣病におけるメンタルケア、デンタルケアの重症化指標と介護予防指針を確立することを目的とした。まず、予備的分析として、NDBオープンデータを用いて、地域差を指標に生活習慣病と精神疾患、歯科疾患との関連を調査した。その結果、うつ病などの精神疾患や歯周病などの歯科疾患と心疾患などの生活習慣病の地域局在が一致するなどの関連性が認められた。しかし、同時に医師や医療機関の偏在なども交絡因子も認められその関連性を完全に結論づけることは、困難と思われた。次に、NDBサンプリングデータセットをもちいて、生活習慣病と精神疾患の合併状況を調査した。医科入院、医科入院外、DPC、調剤の各レセプトを用いた分析を試み、うつ病、認知症、睡眠障害、依存症などの精神疾患と、心疾患、脳血管障害などの生活習慣病との合併が認められた。また、在宅医療を受けている患者では、認知症、ポリファーマシーが顕著であるなどの新知見が得られた。一方、医科入院、DPCは、医療機関によってレセプトが異なり、NDBサンプリングデータセットでは、その合併状況を完全に把握することは困難と思われた。