気象・周辺環境情報を統合した保健医療情報基盤構築と個人・環境要因の複合的影響評価

建设健康医疗信息基础设施，整合天气和周围环境信息，评估个体和环境因素的综合影响

基本信息

批准号：
22H03328
负责人：
西巧
金额：
$ 11.07万
依托单位：
Fukuoka Institute of Health and Environmental Sciences
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 2026-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H03328/
关键词：
レセプトデータ GIS 統計的機械学習熱中症患者数

项目摘要

2022年度は、これまでの研究において構築した保健医療介護縦断データベースに、気象庁の地域気象観測システム(アメダス)から取得した気温や降水量等の日平均値と国立環境研究所の環境数値データベースより取得した一般環境大気測定局の1時間測定値の日平均値を統合した。このデータベースを用いて、2013年4月から2021年9月までの入院・外来別に熱中症(ICD-10:T67)受診者数を、住所地郵便番号の最近傍の気象庁測定局・環境省大気汚染常時監視局ごとに集計した。熱中症入院・外来患者数を目的変数とし、気象要因のうち、気温と降雨量、大気汚染物質のうち、SO2、NO2、OX、SPM、PM2.5、曜日・日祝日ダミーを投入したポアソン固定効果モデルによって、これらの要因が熱中症入院・外来受診者数に与える影響を明らかにした。気温の発生率比(IRR)は、外来1.34[1.32-1.35]、入院1.36[1.34-1.39]と、熱中症患者の受診/入院件数の増加要因であった。大気汚染物質については、外来でのみ有意な関連が認められたが、その影響はごく僅かであった。日曜日を基準とした曜日は、平日は増加要因、祝日は減少要因であり、曜日ごとの屋外での活動の違いではなく、医療機関の休診日の影響を反映している可能性も考えられた。レセプトデータを用いて、概ね先行研究と同様の結果を得られることが確認できた。また、次年度に実施予定の特定健診受診者の解析に先立ち、2014～2019年度特定健診受診者のデータを用いて、糖尿病未治療者における定期受診開始に与える要因と予測精度の検証を行った。

在2022财年，将每天的温度和降水平均值（例如温度和降水量）从日本气象局的区域区域气象观察系统（AMEDAS）合并为构建的纵向健康和医疗数据库，该数据库构建了先前的研究，以及每天的每日平均环境测量数据的测量值的平均值，从而获得了整个环境数据的一小时测量。使用此数据库，为每个日本气象局测量局和环境污染控制局的每个访问中风（ICD-10：T67）的患者数量（ICD-10：T67）通过2013年4月至2021年9月进行了住院和门诊诊所的数量，这些局与地址和后守则相近。目标变量用于确定这些因素对中风的住院和门诊患者的数量以及中风的门诊患者的数量以及泊松固定效应模型，在天气因素和天气因素之间纳入温度和降雨模型，以及NO2，NO2，OX，OX，SPM，PM2.5，PM2.5，DAME和DUMMIES，以及空中的日常和公共空间派的剂量。温度发病率比（IRR）为1.34门诊诊所[1.32-1.35]和1.36住院[1.34-1.39]，这是热风患者的就诊/住院病例数量增加的因素。仅在门诊诊所才存在空气污染物的显着关联，但影响很小。基于周日的一周的日子是在工作日增加的因素，以及在公共假期减少的因素，还认为它可能反映了医疗机构关闭的影响，而不是一周中每天的户外活动的差异。使用受体数据，证实结果通常与以前的研究中的结果相似。此外，在分析计划在下一个财政年度进行的特定健康检查之前，使用2014 - 2019年特定健康检查的数据用于验证那些未治疗糖尿病并预测准确性的人可能产生的因素。