課題番号：26指002
研究課題名 ：糖尿病保健医療政策提言に向けた政策研究主任研究者名 ：植木浩二郎
分担研究者名 ：キーワード ：糖尿病、政策研究、二次データ解析、情報発信、政策提言
研究成果：
 糖尿病の予防・治療に関する既存の研究事業の情報収集としては、日本における糖尿病の有病率や罹患率、合併症の発生率などをまとめたリストを作成した。このリストは、今後糖尿病情報センタ
ーの HP を更新する際に、コンテンツとして使用する予定である。また、特定健診・特定保健指導の効果を研究されているあいち健康の森健康科学総合センターの津下一代センター長と会議を行って情報交換するなど、情報収集に努めた。
 既存データの二次解析としては、国際医療研究開発事業（疾病研究分野・若手育成型）「日米の大規模データを用いた糖尿病等生活習慣病の実態と治療内容の推移に関する研究」（分担研究者：杉山雄大）と共同して国民健康・栄養調査のデータ利用を申請し、解析に着手した。ナショナルデー
タベースを利用した糖尿病患者の治療実態や合併症の把握を行うにあたり、レセプトデータの使用法を学ぶため、井花庸子と井上かをりが国立保健医療科学院遠隔教育「レセプト・DPC データ分析法」の講義を受講、修了した。また、レセプトデータを用いた研究について先行研究をリストした。
このリストも、今後糖尿病情報センターの HP を更新する際にコンテンツとして使用する予定である。
 シミュレーションモデルを利用した糖尿病の有病率や合併症の罹患率等の将来予測に関しては、国立健康・栄養研究所国際産学連携センターの西信雄センター長の指導を受けて、糖尿病の予防と合併症進展予防（特に透析導入予防）に関するシミュレーションモデルを作成した。本研究は平成 27
年 7 月の国際システムダイナミクス会議（米国・マサチューセッツ州）で口頭発表し、今後英語論文を作成する予定である。
 新規の観察研究・介入研究の必要性の検討に関しては、厚生労働科学研究事業「電子カルテ情報活用型他施設症例データベースを利用した糖尿病に関する大規模な臨床情報収集に関する基盤的研究」（主任研究者：梶尾裕）の研究を元に、代表性が高く効率よく糖尿病患者のデータ収集ができる研究デザインを検討し、AMED 調整費の獲得を目指して研究計画作成を行った。
 政策提言に関しては、平成 28 年度診療報酬改定に関する意見を厚生労働省健康局がん対策・健康増進課に提出した。それ以外にも、厚生労働省健康局がん対策・健康増進課に計 5 回訪問し、担当者と活発な意見交換を行った。特に平成 27 年 2 月の訪問の際には、植木から江副聡がん対策推進官に対して、「糖尿病政策研究と政策提言・情報発信を行うにあたり国立国際医療研究センターの目指す姿、具体的な流れと今後の課題」をまとめ、説明した。
 情報発信に関しては、杉山が、国立がん研究センターがん対策情報センターの高山智子がん情報提供部長と東尚弘がん政策科学研究部長、国立循環器病研究センターの宮本恵宏循環器統合情報センター長、西村邦宏予防医学・疫学情報部室長とそれぞれ面会をし、情報発信についての情報収集をした。その上で、がん対策情報センターのがん情報提供検討会に出席し、コンテンツの作成手順などについて学んだ。

Subject No.

：26 指 002

Title：Policy Research Aiming at Making Policy Recommendations for Diabetes Care andPrevention
Researchers ：Kohjiro Ueki
Key word：Diabetes, Policy Research, Secondary data analysis,

Abstract：

Our research group aimed at making policy recommendations for Diabetes Care and Prevention toadvise the Ministry of Health, Labour and Welfare during 3 fiscal years. We classified our study
into 5 sections as follows: 1) collecting information through literature review and interview, 2)
secondary data analysis of big data, 3) future prediction using a simulation model, 4) planning newinterventional or observational studies, and 5) information transmission about diabetes anddiabetes policy.
The achievements of the first fiscal year are as follows:(1)

Collecting information through literature reviews and interviews
We performed a literature review about diabetes prevalence, diabetes incidence, and diabetes
complications incidence in Japan. We are planning to use this review when we revise thecontents of the website of Diabetes Information Center.

(2)

Secondary data analysis of big data
We applied for secondary use of National Health and Nutrition Survey in Japan toinvestigate various research questions about diabetes and lifestyle diseases. Noriko Ihanaand Kaori Inoue completed an e-learning course of “claim data and DPC data analysis” at
National Institute of Public Health. We also performed another literature review about study
using claim data.

(3)

Future prediction using a simulation model
We made a simulation model about prevalence of diabetes and dialysis due to diabetic
nephropathy using information from governmental statistics. We will present the result of
this study at the International System Dynamics Conference in Massachusetts in July 2015.

(4)

Planning new interventional or observational studies
Collaborating with Dr. Hiroshi Kajio’s research team, we are planning a new large-scale
study about efficient data extraction about diabetes patients from electric medical records.

(5)

Information transmission about diabetes and policies for diabetes care and prevention
We had several meetings with researchers at other national centers, and we discussed how todisseminate appropriate medical information to citizens.

Researchers には、分担研究者を記載する。

国立国際医療研究センターにおける糖尿病保健医療政策研究の進め方
方針： 糖尿病の予防・治療の戦略を当センターが立案し、発信する。
具体的な方策（各段階において学会、地域の診療医、特定保健指導実施者、患者、マーケティングや行動変容の専門家等と連携）

既存の研究・事業に関する情報収集（国内外の介入研究、コホート研究、レセプト解析等の文献レビュー、特定健診・保健指導その他取り組みに関する見学・インタビュー、糖尿病の病態生理的現状に関する文献レビュー）

現時点での糖尿病予防・治療戦略の構想、対策の立案

課題の洗い出し （データやエビデンス、議論が不足している分野の確認）

新たなデータ解析（国民健康・栄養調査・NDB等を用いた糖尿病及び合併症の有病率・治療の状況・医療費等の推移について）

シミュレーションモデルを用いた将来予測（糖尿病及び合併症の有病率や医療費等について）

新たな介入研究・観察研究の検討（当センター主導、又は科研費研究公募の提言）

関係者で構成する協議会を開催し様々な視点から検討（患者を含むことも検討、政策、研究開発分野、セルフ・マネジメントに関わる各主体の責務等について協議）

研究成果、協議会の議論等をもとに糖尿病予防・治療戦略の構想、対策の修正

厚生労働省に提言、当センターから一般に情報発信初年度の成果•

文献レビュー– 日本における糖尿病有病率や罹患率、合併症の発生率などまとめたリストの作成– レセプトデータを用いた研究のリストの作成•既存データの二次解析– 国民健康・栄養調査の二次利用申請、解析– レセプト・DPCデータ分析法について国立保健医療科学院の遠隔教育を2名の研究協力者が受講•

シミュレーションモデルの作成– 糖尿病の予防と合併症進展予防（特に透析導入予防）についてのモデルを作成、国際学会発表予定＋論文投稿予定•政策提言– 診療報酬改定に関する意見を厚生労働省に提出– 厚生労働省健康局がん対策・健康増進課に計5回訪問し担当者と意見交換•情報発信– 情報発信の方法等について他の組織と情報共有• 国立がん研究センターがん対策情報センターの高山智子部長、東尚弘部長と面会、がん情報提供検討会に出席• 国立循環器病研究センター循環器統合情報センターの宮本恵宏センター長、西村邦宏室長と面会– 糖尿病情報提供検討会（第1回）を3月に開催、今後定期的に開催予定

課題番号：26指120
研究課題名 ：日米の大規模データを用いた糖尿病等生活習慣病の実態と治療内容の推移に関する研究主任研究者名 ：日ノ下文彦
分担研究者名 ：杉山雄大
キーワード
研究成果


：糖尿病、政策研究、二次データ解析：

当初、1 年目には、米国 National Health and Nutrition Examination Survey の複数年の個票データを用いた研究を行い、2 年目以降に国民健康・栄養調査と比較することを想定していた。



結果としては、1 年目には、NHANES を用いて 2 つの反復横断研究デザインの研究を行った。



1 つの研究は、学歴ごとのコレステロールの測定の有無の経年変化に関する研究である。1999−
2002 年の NHANES を用いた先行研究でコレステロールを今まで測定したことのある割合が学歴によって差がある（学歴が低い方が測定した割合が低い）という結果だったが、これが 2012 年までの間に変化があるかどうかを調べた。結果、高卒未満の学歴の人で有意な上昇を認めたが、各群（高卒未満、高卒、高卒より上）の間の差は縮まらなかった。この結果は、木下乙女看護師（14回病棟）が AHA Epidemiology & Lifestyle(2015 年 3 月)でポスター発表した。また、本内容は論文投稿予定である。



もう 1 つの研究も、1999−2012 年の NHANES を用いた反復横断研究である。米国では 2007 年に小児肥満の用語に変更があった（成長曲線から性ごとの BMI for Age の 85%tile – 95%tile … at riskof overweight から overweight へ、95%tile 以上…overweight から obesity へ）。これらは、肥満を明確に指し示す言葉を使用することで、小児や保護者に肥満であることの認識を強くもってほしいと考えた結果である。しかし、今回の研究結果により、この時期の肥満小児やその保護者の肥満であることの認識は上昇していないことが判明した。認識させるための別の対策が必要であろうと結論した。この内容は杉山が AcademyHealth Annual Research Meeting (2015 年 6 月)にポスター発表予定である。また、本内容は論文投稿予定である。



国民健康・栄養調査に関しては、2014 年 7 月に申請を行ったが、結果的にデータを受け取るのに5 ヶ月かかり、更にデータのクリーニング方法が難しかったため年度内に解析は終了しなかった。
年度内にクリーニングしたデータを用いて解析を行い、今年（平成 27 年）5 月に、日本公衆衛生学会に抄録を提出した（コレステロールを下げる薬の内服有無によって、食事量の変化に違いがあるか？）。これは、NHANES を用いて杉山がかつておこなった先行研究と比較するために行ったものである。



研究手法の勉強のため、NHANES を用いた研究に興味のある若手研究者を募り、勉強会を 6 回開催した。木下乙女看護師（14 階病棟）は、上記のコレステロール測定に関する研究を行って学会発表を行った。辻本哲郎医師（糖尿病内分泌代謝科）は、糖尿病患者における味覚異常と大血管障害の関係について研究を行い、論文投稿中である。