アラ還の独り言

Temporal disease trajectories condensed from population-wide registry data covering 6.2 million patients

Nature Communications 5, Article number: 4022 doi:10.1038/ncomms5022

 薬の効果の予測には今の患者の状態から病気がどう進行するかを前もって知ることは欠かせない。病気と特定の時期の病気の進行（torajectories）に関してのは、少数の病気のに焦点を当てたものか、数年を超えない、時間等いう概念の欠落した大規模な研究がほとんどである。

 我々はデンマークの全人口をカバーしている電子的な健康登録から得たデータを用いて特定の時期の病気の進行に関する解析を行った。･･･

 拙訳を見せても仕方がないので、これぐらいして、興味のある方はこの文献はフリーですので、オリジナルを当たってください。

 お勧めします。　

 特定の病気をターゲットにしている場合には、例え大規模試験を行っても、バイアスが入るとの意見です。メガデータを処理する方法（これがぴんとこないので、訳がうまくいかない）を使えば、病理学的な（Pathologies)なカテゴリー分けを超えたカテゴリーを見いだすことができ、それを用いることにより、逆にテーラーメードの病気の転帰を予測できるとしています。

以下は妄想。 

 全国民を網羅した医療データといえば、わが国は国民皆保険制度を取っています。また、そのデータはすべてではありませんが、電子化されています。だから日本でもこれは、政府が許しさえすれば病名、通院日、入院日等有用なビックデータが入手できる　はずなのですが、けっこうこれは国民皆保険制度のバイアスが係ったデータです。

 スタチンの投与を行った人の保険データを病院の協力をえて入手し、心筋梗塞の発生率をスタチン別に解析しようとしたのですが、保険データでは心筋梗塞の発生日が特定できないデータが多く、ある条件をつけて一定の基準で抜き出しましたが、５年分のデータで解析した結果と翌年もう１年足して同様の解析を行ったところ、逆の結果が出ることになりました。詳細なデータおよび解析の堅牢性の話は別にしても、１年延びても新規にスタチンを投与された人はそれほど増えているわけではなく、理由は不明でした。結構データをクリーニングプログラムも大層なものだっただけに　残念だった記憶があります

 まぁ日本では６００例ぐらいの疫学試験で最初の２年間はデータベースシステムも稼働していない状況で、日本の中の大学で一番のところが音頭取ってやっているわけですから