Study of long-term clinical economic impact of adherence: AI and big data predictive model development

依从性的长期临床经济影响研究：人工智能和大数据预测模型开发

基本信息

批准号：
22H03307
负责人：
田倉智之
金额：
$ 6.49万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本年度は、関連データの整備（医療ビッグデータの整備）および分析環境の整備（ＡＩプログラミングの準備）を行いつつ、広義のアドヒアランス（ASHROスコア）の検証用の被保険者向けのアンケート調査の準備とともに、後発薬処方に対するアドヒアランス等の影響に関わる一次解析を行った。アドヒアランスは、環境や経験等の相互作用を通じた社会的様式を伴う、人間の主観的な側面を有しているため、そのメカニズムの解明（関係する因子）や定量化（見える化、代表的な水準）において、課題が多いのも事実である。それらを背景に、アドヒアランスに関わるアンケート調査にあたり、協力団体等との連携のもとで、行動変容に影響を及ぼす因子の一つである時間割引に関する先行研究をサーベイした。その上で、従業員向けと経営者向けの2種類の調査票を整備した。本調査は、アドヒアランスに影響を及ぼす固定的因子とアドヒアランスの水準の測定に関する課題で構成した。その結果、従業員向けの調査は約50設問、経営者向けの調査は約30設問となった。後発薬品の処方を積極的に拡大するには、アドヒアランス等も考慮した新たな工夫が不可欠と推察される。それを踏まえ、後発薬処方に対するアドヒアランス等の影響の分析は、患者の重症度、アドヒアランス、および医師と患者の関係が後発薬品の切り替えに与える影響を明かにするのを目的とした。コホートは、2018年3月までの4年間に心血管疾患（ICD-10、I 00-99）で、一次から三次までの予防介入を必要とする全年齢層であった。AIを応用して生成したASHROスコアと収縮期血圧 (SBP)、血清クレアチニン (sCr)、LDLコレステロール、ヘモグロビンA1C、処方遵守の割合 (PDC)に対して、ロジスティック回帰分析を実行した。その結果、SBPとsCr、PDC、ASHROが後発薬の切り替えに有意に影響を及ぼした。

今年，我们将准备相关数据（医疗大数据的准备）和分析环境（AI编程的准备），以及准备对参保者进行问卷调查，以验证广义上的依从性（ASHRO评分）。关于遵守仿制药处方的影响的初步分析。依从性具有人的主观方面，涉及通过与环境和经验相互作用的社会模式，因此阐明其机制（相关因素）并对其进行量化（可视化、代表性）非常重要。关于依从性的水平也确实存在很多问题。教育。在此背景下，在进行与依从性相关的问卷调查时，我们与合作组织合作，对影响行为改变的因素之一的时间折扣的以往研究进行了调查。在此基础上，准备了两种类型的调查问卷：一种针对员工，另一种针对管理者。这项研究包括与影响依从性的固定因素相关的问题以及依从性水平的测量。因此，针对员工的调查由大约 50 个问题组成，针对管理人员的调查由大约 30 个问题组成。为了积极扩大仿制药处方，考虑到依从性等问题的新措施至关重要。基于此，分析依从性对仿制药处方的影响，旨在明确患者病情严重程度、依从性、医患关系对仿制药转换的影响。该队列由所有患有心血管疾病（ICD-10、I00-99）的年龄组组成，在截至 2018 年 3 月的 4 年期间需要一级至三级预防干预。对 AI 生成的 ASHRO 评分和收缩压 (SBP)、血清肌酐 (sCr)、LDL 胆固醇、血红蛋白 A1C 和处方依从性百分比 (PDC) 进行逻辑回归分析。因此，SBP、sCr、PDC 和 ASHRO 显着影响仿制药转换。