Japan Association for Medical Informatics

The 41st Joint Conference on Medical Informatics

The 41st Joint Conference on Medical Informatics

Nov 18, 2021 - Nov 21, 2021
Nagoya Congress Center

[2-F-2-02] 臨中ネットの仕組みを活用した臨床研究事例の紹介
-COVID-19発症リスクのある併存疾患に関する研究-

*Ryo Takemura1, Eri Matsuki1,2, Hideki Terai3, Hideaki Nakaya1,4, Takashi Yokota5, Tatsumi Kusakabe5, Akira Endoh6, Koichi Fukunaga3, Kenzo Soejima1,3, Hideyuki Saya1,7, Masaharu Nakayama8 (1. Clinical and Translational Research Center, Keio University Hospital, 2. Division of Hematology Department of Medicine Keio University School of Medicine, 3. Division of Pulmonary Medicine, Department of Medicine, Keio University, School of Medicine, 4. Division of Endocrinology, Metabolism and Nephrology Department of Internal Medicine Keio University, School of Medicine, 5. Institute of Health Science Innovation for Medical Care, Hokkaido University Hospital, 6. Division of Medical Information Planning, Hokkaido University Hospital, 7. Division of Gene Regulation, Institution for Advanced Medical Research, School of Medicine, Keio University, 8. Department of Medical Informatics, Tohoku University School of Medicine)

COVID-19, clinical trial, real world data, real world evidence

広範なクリニカルクエスチョンに応えるReal World Evidenceを効果的に蓄積するためにReal World Data (RWD)を用いた臨床研究を実施することは有効である。医療機関が蓄積する臨床情報を疾患に関連するRWDとして活用し、臨床研究中核病院間で臨床研究のために共有するための仕組みとして臨中ネットが整備されている。同様の取り組みの先行事例からは実運用前のシステム構築の問題点を明確にすることの困難さが指摘されており、臨中ネットでは、その仕組みを利用した具体的な研究課題（ユースケース）を実施することで、臨中ネット運用の目的や課題などを明らかにすることとした。
2019年末に端を発するSARS-CoV-2による世界的なパンデミックおよび当該ウィルスによる感染症であるCOVID-19の発症は人々の日常生活を大幅に変える要因となり、非常に大きな注目を集めている。その発症や重症化のリスクについて明らかにすることは極めて重要である。基礎疾患の有無がリスクのひとつであると言われているが、これまで本邦においてその情報を系統的に収集、評価することは困難であった。臨中ネットを利用した非発症者を含めた大規模データの収集により、このクリニカルクエスチョンの解決が期待できる。そこで、ユースケースとして、臨床研究中核病院2施設のかかりつけ患者を対象として、COVID-19発症のリスクが高い基礎疾患を同定する試みを実行した。全82592症例中626症例のCOVID-19症例が得られ、慢性呼吸器疾患がCOVID-19の発症を高めることが示された(OR=1.99(95%CI 1.68-2.34))。
この研究を推進する中で、臨中ネットの仕組みが有効であること、また具体的な課題もあることが明らかになった。COVID-19発症リスクを高める基礎疾患の検討の結果も含め、その詳細について報告する。